Cele două direcții ale inteligenței artificiale on-chain: paralelizarea computațională în @Talus_Labs și imuabilitatea datelor în @irys_xyz Arhitectura MoveVM de la Talus Network și arhitectura Dual-Ledger de la Irys prezintă diferențe filozofice distincte în modul în care sunt gestionate sarcinile de lucru AI. Talus maximizează paralelismul la nivelul de execuție printr-o structură de execuție paralelă centrată pe obiecte, în timp ce Irys asigură scalabilitatea pentru operațiunile cu utilizare intensivă a datelor printr-o structură dual-ledger care separă stocarea și execuția. Talus execută tranzacții fără coliziune în paralel în timp real pe baza mecanismului de procesare paralelă Block-STM, făcându-l potrivit pentru luarea simultană a deciziilor și executarea tranzacțiilor de către agenții AI. Pe de altă parte, IRYS separă registrul de trimitere de registrul de publicare pentru a procesa validarea datelor și stocarea persistentă în paralel, atingând o viteză de procesare de peste 100.000 de cazuri pe secundă și o latență scăzută. MoveVM de la Talus moștenește modelul bazat pe obiecte al Sui pentru a analiza automat dependențele dintre tranzacții în timpul rulării și a procesa operațiunile pe obiecte independente în paralel. Această structură este optimizată pentru raționament paralel și colaborare în timp real între agenții AI, cu peste 95% din tranzacțiile simple care nu trec printr-un proces de consens, rezultând milioane de posibilități de procesare pe secundă. Pe de altă parte, IRYS implementează paralelizarea în jurul stratului de date, iar datele care au fost supuse unei verificări ușoare în registrul de trimitere sunt promovate în registrul de publicare, dobândind imuabilitate și permanență. În acest proces, competiția dintre stocare și execuție este eliminată, iar blocajul spațiului blocului este rezolvat fundamental. Modelul de resurse al lui Talus se bazează pe sistemul de tip liniar al limbajului Move, care gestionează toate activele și stările obiect cu obiect, ceea ce face imposibilă replicarea sau crearea implicită. Ca urmare, tranzițiile de proprietate a resurselor și controlul accesului sunt gestionate în mod explicit, iar siguranța este garantată chiar și atunci când se procesează în paralel. Pe de altă parte, IRYS asigură integritatea și imuabilitatea datelor stocate prin dovezi criptografice bazate pe arborele Merkle și o structură globală de replicare a datelor. Datele sunt promovate în registrul de publicare numai după ce sunt finalizate suficiente dovezi de replicare, iar structura registrului dublu satisface permanența și viteza de acces a datelor în același timp. Talus efectuează verificarea statică în timpul fazei de compilare, în timp ce Irys își verifică integritatea prin dovezi criptografice după execuție. Această diferență înseamnă că Talus pune accentul pe securitate și stabilitate formală, în timp ce Irys pune accentul pe eficiență și flexibilitate în mediile de date la scară largă. Primul este optimizat pentru operațiuni de înaltă frecvență și volum redus, cum ar fi luarea deciziilor în timp real de către agenți autonomi, în timp ce cel de-al doilea este optimizat pentru operațiuni de joasă frecvență și capacitate mare, cum ar fi stocarea datelor de antrenament al modelului și partajarea rezultatelor inferenței la scară largă. În ceea ce privește gestionarea resurselor, Talus adoptă o structură detaliată de facturare a gazelor obiect cu obiect pentru a menține costurile de calcul paralel previzibile, în timp ce Irys stabilizează costurile de stocare pe termen lung printr-un sistem de preț fix bazat pe unități de stocare fizice (GB, TB). Costul mediu pe calcul al Talus este de aproximativ 0,001 USD, iar prețul unitar al stocării permanente a Irys este de 0,05 USD pe GB, ceea ce este de peste 20 de ori mai ieftin decât protocoalele concurente. Filozofia sistemului de verificare este, de asemenea, diferită. Talus folosește Move Prover pentru a bloca posibilitatea unor erori înainte de implementare prin verificarea tipului, în timp ce IRYS asigură fiabilitatea continuă a datelor prin post-verificare prin rădăcini Merkle și dovezi de stocare. Primul este rezumat ca un model proactiv orientat spre securitate, iar cel de-al doilea este un model post-verificare la scară largă, centrat pe date. Acest lucru face ca Talus să fie potrivit pentru medii cu toleranță scăzută la erori, cum ar fi agenții de tranzacționare autonomi și orchestrarea DeFi în timp real, în timp ce Irys prezintă puncte forte în domenii în care cantități mari de date trebuie verificate continuu, cum ar fi gestionarea seturilor de date, învățarea distribuită și rețelele DePIN. Ecosistemul de dezvoltare este, de asemenea, diferențiat. Talus se concentrează pe instrumente de dezvoltare și cadre de verificare a tipului bazate pe limbajul Move, în timp ce Irys are o barieră redusă la intrare, deoarece poate folosi Solidity și lanțul de instrumente EVM existent așa cum este. Talus are un avantaj în ceea ce privește securitatea, dar are o curbă abruptă de învățare, în timp ce Irys are un avantaj în ceea ce privește viteza de dezvoltare și accesibilitatea. Primul este fluxul de lucru AI on-chain prin integrarea sa cu Sui și cadrul Nexus, în timp ce cel de-al doilea permite validarea datelor și apelurile de inferență direct din contractele EVM prin operațiunile de stocare scalabile ale IrysVM. În general, atât Talus, cât și Irys arată îmbunătățiri ale performanței de 100x până la peste 1000x în comparație cu modelele tradiționale de execuție secvențială, dar direcțiile de optimizare sunt diferite. Talus este specializată în inferență paralelă bazată pe calcul și colaborare cu agenți în timp real, în timp ce Irys se concentrează pe stocarea persistentă bazată pe date și accesul la modele AI la scară largă. Prin urmare, Talus este potrivit pentru mediile în care blocajele de execuție sunt principalele constrângeri, iar Irys este potrivit pentru mediile în care disponibilitatea datelor este o constrângere cheie. Atunci când cele două sisteme sunt complementare și combinate, ele pot forma o combinație ideală care poate acoperi eficient atât straturile de execuție, cât și cele de date ale ecosistemului de inteligență artificială on-chain.