De twee richtingen van on-chain AI: de berekeningsparallelisatie van @Talus_Labs en de gegevensonveranderlijkheid van @irys_xyz De MoveVM-architectuur van Talus Network en de Dual-Ledger-structuur van Irys tonen duidelijke filosofische verschillen in de manier waarop ze AI-werkbelastingen verwerken. Talus maximaliseert de paralleliteit op de uitvoeringslaag via een objectgeoriënteerde parallelle uitvoeringsstructuur, terwijl Irys de schaalbaarheid van gegevensintensieve taken waarborgt door opslag en uitvoering te scheiden in een dubbele grootboekstructuur. Talus voert niet-conflicterende transacties in realtime parallel uit op basis van het Block-STM-parallelverwerkingsmechanisme, wat geschikt is voor gelijktijdige besluitvorming en transactie-uitvoering door AI-agenten. Aan de andere kant bereikt Irys een verwerkingssnelheid van meer dan 100.000 transacties per seconde en lage latentie door de indieningsgrootboek en het publicatiegrootboek te scheiden, waardoor gegevensvalidatie en permanente opslag parallel worden verwerkt. De MoveVM van Talus erfde het objectgebaseerde model van Sui en analyseert automatisch de afhankelijkheden tussen transacties tijdens runtime, en verwerkt bewerkingen op onafhankelijke objecten parallel. Deze structuur is geoptimaliseerd voor parallelle inferentie en realtime samenwerking tussen AI-agenten, waarbij meer dan 95% van de eenvoudige transacties geen consensusproces doorlopen, wat de mogelijkheid biedt om miljoenen transacties per seconde te verwerken. Aan de andere kant implementeert Irys parallelisatie rond de gegevenslaag, waarbij gegevens die een lichte validatie in het indieningsgrootboek hebben ondergaan, worden gepromoveerd naar het publicatiegrootboek, waardoor onveranderlijkheid en duurzaamheid worden verkregen. In dit proces wordt de concurrentie tussen opslag en uitvoering geëlimineerd, wat de knelpunten in de blokruimte fundamenteel oplost. Het resource-model van Talus is gebaseerd op het lineaire typesysteem van de Move-taal, waardoor alle activa en status op objectniveau worden beheerd en replicatie of impliciete creatie onmogelijk is. Dit zorgt ervoor dat de overdracht van eigendom van middelen en toegangscontrole expliciet wordt beheerd, en dat de veiligheid ook tijdens parallelle verwerking wordt gewaarborgd. Aan de andere kant waarborgt Irys de integriteit en onveranderlijkheid van opgeslagen gegevens via cryptografische bewijzen op basis van Merkle-bomen en een globale gegevensreplicatiestructuur. Gegevens moeten voldoende replicatiebewijzen hebben voltooid voordat ze worden gepromoveerd naar het publicatiegrootboek, en de dubbele grootboekstructuur voldoet tegelijkertijd aan de duurzaamheid en toegangssnelheid van gegevens. Talus voert statische verificatie uit in de compilatiefase, terwijl Irys de integriteit verifieert via cryptografische bewijzen na uitvoering. Dit verschil betekent dat Talus de nadruk legt op beveiliging en formele stabiliteit, terwijl Irys de efficiëntie en flexibiliteit in grootschalige gegevensomgevingen benadrukt. De eerste is geoptimaliseerd voor hoge frequentie en lage volume berekeningen, zoals realtime besluitvorming door autonome agenten, terwijl de laatste is geoptimaliseerd voor het opslaan van modelleerdata en het delen van grootschalige inferentieresultaten, wat leidt tot lage frequentie en hoge volume berekeningen. Ook op het gebied van resourcebeheer hanteert Talus een gedetailleerde gasprijsstructuur op objectniveau om de kosten van parallelle berekeningen voorspelbaar te houden, terwijl Irys een vast prijsmodel op basis van fysieke opslag eenheden (GB, TB) gebruikt om de kosten van langdurige opslag te stabiliseren. De gemiddelde kosten per operatie van Talus liggen rond de 0,001 dollar, terwijl de kosten voor permanente opslag van Irys 0,05 dollar per GB bedragen, wat meer dan 20 keer goedkoper is dan concurrerende protocollen. De filosofie van het verificatiesysteem verschilt ook. Talus blokkeert de mogelijkheid van fouten in de pre-distributiefase via formele verificatie met behulp van de Move Prover, terwijl Irys de continue betrouwbaarheid van gegevens waarborgt via post-verificatie met behulp van Merkle-root en opslagbewijzen. De eerste kan worden samengevat als een beveiligingsgerichte, preventieve model, terwijl de laatste een grootschalige gegevensgerichte, post-verificatiemodel is. Hierdoor is Talus geschikt voor omgevingen met een lage fouttolerantie, zoals autonome handelsagenten of realtime DeFi-orchestratie, terwijl Irys sterke punten vertoont in gebieden waar grootschalige gegevens continu moeten worden gevalideerd, zoals datasetbeheer, gedistribueerd leren en DePIN-netwerken. Het ontwikkelingsecosysteem is ook gedifferentieerd. Talus richt zich op ontwikkeltools en formele verificatiekaders op basis van de Move-taal, terwijl Irys gebruik kan maken van Solidity en bestaande EVM-toolchains, wat de instapdrempel verlaagt. Talus heeft een voordeel in beveiliging, maar de leercurve is steil, terwijl Irys voordelen heeft in ontwikkelsnelheid en toegankelijkheid. De eerste digitaliseert AI-workflows on-chain via integratie met Sui en het Nexus-framework, terwijl de laatste directe gegevensvalidatie en inferentie-aanroepen vanuit EVM-contracten mogelijk maakt via de schaalbare opslagoperaties van IrysVM. Samenvattend vertonen zowel Talus als Irys een prestatieverbetering van meer dan 100 tot 1000 keer in vergelijking met traditionele sequentiële uitvoeringsmodellen, maar de optimalisatierichtingen zijn verschillend. Talus is gespecialiseerd in berekeningsgerichte parallelle inferentie en realtime samenwerking van agenten, terwijl Irys zich richt op gegevensgerichte permanente opslag en toegang tot grootschalige AI-modellen. Daarom is Talus geschikt voor omgevingen waar uitvoeringsknelpunten de belangrijkste beperking zijn, terwijl Irys geschikt is voor omgevingen waar gegevensbeschikbaarheid de belangrijkste beperking is. Wanneer de twee systemen complementair worden gecombineerd, kunnen ze een ideale combinatie vormen die zowel de uitvoeringslaag als de gegevenslaag van het on-chain AI-ecosysteem efficiënt dekt.