Dva směry umělé inteligence v řetězci: výpočetní paralelizace v @Talus_Labs a neměnnost dat v @irys_xyz Architektura MoveVM společnosti Talus Network a architektura Dual-Ledger společnosti Irys ukazují výrazné filozofické rozdíly v tom, jak jsou zpracovávány pracovní zátěže AI. Talus maximalizuje paralelismus na prováděcí vrstvě prostřednictvím objektově orientované paralelní prováděcí struktury, zatímco Irys zajišťuje škálovatelnost pro datově náročné operace prostřednictvím struktury se dvěma účetními knihami, která odděluje ukládání a provádění. Talus provádí nekolizní transakce paralelně v reálném čase na základě mechanismu paralelního zpracování Block-STM, takže je vhodný pro současné rozhodování a provádění transakcí agenty AI. Na druhou stranu IRYS odděluje odesílající účetní knihu od publikační účetní knihy, aby paralelně zpracovávala ověřování dat a trvalé ukládání, čímž dosahuje rychlosti zpracování více než 100 000 případů za sekundu a nízké latence. MoveVM společnosti Talus zdědil objektový model Sui pro automatickou analýzu závislostí mezi transakcemi za běhu a paralelními procesními operacemi na nezávislých objektech. Tato struktura je optimalizována pro paralelní uvažování a spolupráci mezi agenty umělé inteligence v reálném čase, přičemž více než 95 % jednoduchých transakcí neprochází procesem konsensu, což vede k milionům možností zpracování za sekundu. Na druhou stranu IRYS implementuje paralelizaci kolem datové vrstvy a data, která prošla lehkým ověřením v účetní knize podání, jsou povýšena do knihy publikování, čímž získává neměnnost a trvalost. V tomto procesu je eliminována konkurence mezi skladováním a realizací a je zásadně vyřešeno úzké hrdlo blokového prostoru. Model zdrojů Talus je založen na lineárním typovém systému jazyka Move, který spravuje všechny assety a stavy na bázi objekt po objektu, což znemožňuje replikaci nebo implicitní vytváření. Výsledkem je, že přechody vlastnictví prostředků a řízení přístupu jsou explicitně spravovány a bezpečnost je zaručena i při paralelním zpracování. Na druhou stranu IRYS zajišťuje integritu a neměnnost uložených dat prostřednictvím kryptografických důkazů založených na Merkleově stromu a globální struktury replikace dat. Data jsou povýšena do publikační knihy až po dokončení dostatečných replikačních důkazů a struktura duální hlavní knihy současně splňuje trvalost a přístupovou rychlost dat. Talus provádí statické ověření během kompilační fáze, zatímco Irys ověřuje jeho integritu pomocí kryptografických důkazů po provedení. Tento rozdíl znamená, že Talus klade důraz na bezpečnost a formální stabilitu, zatímco Irys klade důraz na efektivitu a flexibilitu v rozsáhlých datových prostředích. První z nich je optimalizován pro vysokofrekvenční a nízkoobjemové operace, jako je rozhodování autonomních agentů v reálném čase, zatímco druhý je optimalizován pro nízkofrekvenční a velkokapacitní operace, jako je ukládání trénovacích dat modelu a sdílení výsledků inference ve velkém měřítku. Pokud jde o řízení zdrojů, společnost Talus přijímá podrobnou strukturu účtování plynu na základě objektu po objektu, aby byly náklady na paralelní výpočty předvídatelné, zatímco Irys stabilizuje dlouhodobé náklady na skladování prostřednictvím systému pevných cen založeného na fyzických skladovacích jednotkách (GB, TB). Průměrné náklady na jeden výpočet Talusu jsou kolem 0,001 USD a jednotková cena trvalého úložiště Irys je 0,05 USD za GB, což je více než 20krát levnější než konkurenční protokoly. Odlišná je i filozofie ověřovacího systému. Talus používá Move Prover k blokování možnosti chyb před nasazením prostřednictvím ověření typu, zatímco IRYS zajišťuje nepřetržitou spolehlivost dat prostřednictvím následného ověření prostřednictvím Merkleových kořenů a důkazů úložiště. První z nich je shrnut jako proaktivní model orientovaný na bezpečnost a druhý je rozsáhlý model po ověření zaměřený na data. Díky tomu je Talus vhodný pro prostředí s nízkou tolerancí k chybám, jako jsou autonomní obchodní agenti a orchestrace DeFi v reálném čase, zatímco Irys vykazuje silné stránky v oblastech, kde je třeba průběžně ověřovat velké množství dat, jako je správa datových sad, distribuované učení a sítě DePIN. Vývojový ekosystém je také diferencovaný. Talus se zaměřuje na vývojové nástroje a rámce pro ověřování typů založené na jazyce Move, zatímco Irys má nízkou bariéru vstupu, protože může využít Solidity a stávající sadu nástrojů EVM takovou, jaká je. Talus má výhodu v zabezpečení, ale má strmou křivku učení, zatímco Irys má výhodu v rychlosti vývoje a dostupnosti. První z nich je on-chain AI workflow díky integraci se Sui a rámcem Nexus, zatímco druhý umožňuje ověřování dat a inferenční volání přímo z kontraktů EVM prostřednictvím škálovatelných úložných operací IrysVM. Celkově lze říci, že Talus i Irys vykazují zlepšení výkonu 100x až více než 1000x ve srovnání s tradičními modely sekvenčního provádění, ale směry optimalizace jsou odlišné. Talus se specializuje na výpočetně řízenou paralelní inferenci a spolupráci agentů v reálném čase, zatímco Irys se zaměřuje na trvalé ukládání založené na datech a přístup k rozsáhlým modelům umělé inteligence. Proto je Talus vhodný pro prostředí, kde jsou hlavními omezeními úzká místa provádění, a Irys je vhodný pro prostředí, kde je klíčovým omezením dostupnost dat. Když se tyto dva systémy doplní a zkombinují, mohou vytvořit ideální kombinaci, která dokáže efektivně pokrýt jak prováděcí, tak datovou vrstvu ekosystému umělé inteligence v řetězci.