As duas direções da IA on-chain: a paralelização de cálculos da @Talus_Labs e a imutabilidade de dados da @irys_xyz A arquitetura MoveVM da Talus Network e a estrutura de Dual-Ledger da Irys mostram uma distinta diferença filosófica na forma como lidam com cargas de trabalho de inteligência artificial. A Talus maximiza a paralelização na camada de execução através de uma estrutura de execução paralela centrada em objetos, enquanto a Irys assegura a escalabilidade de tarefas intensivas em dados através de uma estrutura de livro-razão dupla que separa armazenamento e execução. A Talus executa transações sem conflitos em paralelo em tempo real, baseada no mecanismo de processamento paralelo Block-STM, sendo adequada para a tomada de decisões simultâneas e execução de transações por agentes de IA. Por outro lado, a Irys alcança uma taxa de processamento superior a 100 mil transações por segundo e baixa latência ao processar a validação de dados e o armazenamento permanente em paralelo, separando o livro-razão de submissão do livro-razão de publicação. O MoveVM da Talus herda o modelo baseado em objetos do Sui, analisando automaticamente as dependências entre transações em tempo de execução e processando operações em objetos independentes em paralelo. Esta estrutura é otimizada para inferência paralela entre agentes de IA e colaboração em tempo real, com mais de 95% das transações simples não passando pelo processo de consenso, permitindo a possibilidade de processar milhões de transações por segundo. Em contraste, a Irys implementa a paralelização centrada na camada de dados, onde os dados que passam por uma leve validação no livro-razão de submissão são promovidos ao livro-razão de publicação, adquirindo imutabilidade e permanência. Neste processo, a competição entre armazenamento e execução é eliminada, resolvendo fundamentalmente o gargalo do espaço de bloco. O modelo de recursos da Talus é baseado no sistema de tipos lineares da linguagem Move, gerenciando todos os ativos e estados em unidades de objeto, impossibilitando a replicação ou criação implícita. Isso resulta em uma gestão explícita da transferência de propriedade de recursos e controle de acesso, garantindo segurança mesmo durante o processamento paralelo. Por outro lado, a Irys assegura a integridade e imutabilidade dos dados armazenados através de provas criptográficas baseadas em árvores de Merkle e uma estrutura de replicação de dados global. Os dados só são promovidos ao livro-razão de publicação após a conclusão de provas de replicação suficientes, e a estrutura de livro-razão dupla satisfaz simultaneamente a permanência e a velocidade de acesso dos dados. Enquanto a Talus realiza validação estática na fase de compilação, a Irys valida a integridade através de provas criptográficas após a execução. Essa diferença indica que a Talus prioriza segurança e estabilidade formal, enquanto a Irys enfatiza eficiência e flexibilidade em ambientes de grandes dados. A primeira é otimizada para operações de alta frequência e baixa capacidade, como a tomada de decisões em tempo real por agentes autônomos, enquanto a segunda é otimizada para armazenamento de dados de aprendizado de modelos e compartilhamento de resultados de inferência em larga escala, que são operações de baixa frequência e alta capacidade. Em termos de gestão de recursos, a Talus adota uma estrutura de cobrança de gás detalhada por objeto, mantendo os custos de operações paralelas previsíveis, enquanto a Irys estabiliza os custos de armazenamento a longo prazo através de um sistema de preços fixos baseado em unidades de armazenamento físico (GB, TB). O custo médio por operação da Talus é em torno de 0,001 dólares, enquanto o custo de armazenamento permanente da Irys é de 0,05 dólares por GB, mais de 20 vezes mais barato em comparação com protocolos concorrentes. A filosofia do sistema de validação também é diferente. A Talus bloqueia a possibilidade de erros na fase de pré-distribuição através de validação formal utilizando o Move Prover, enquanto a Irys assegura a confiabilidade contínua dos dados através de um método de validação pós-hoc com raízes de Merkle e provas de armazenamento. A primeira é um modelo proativo centrado na segurança, enquanto a segunda é um modelo de validação pós-hoc centrado em grandes dados. Isso torna a Talus adequada para ambientes com baixa tolerância a erros, como agentes de negociação autônomos ou orquestração DeFi em tempo real, enquanto a Irys se destaca em áreas que requerem validação contínua de grandes volumes de dados, como gestão de conjuntos de dados, aprendizado distribuído e redes DePIN. O ecossistema de desenvolvimento também é diferenciado. A Talus se concentra em ferramentas de desenvolvimento baseadas na linguagem Move e em um framework de validação formal, enquanto a Irys pode utilizar diretamente o Solidity e as ferramentas existentes do EVM, resultando em uma barreira de entrada mais baixa. A Talus tem uma vantagem em segurança, mas a curva de aprendizado é íngreme, enquanto a Irys é vantajosa em termos de velocidade de desenvolvimento e acessibilidade. A primeira está integrando fluxos de trabalho de IA on-chain através da conexão com o Sui e o framework Nexus, enquanto a segunda permite a validação de dados e chamadas de inferência diretamente em contratos EVM através de operações de armazenamento escaláveis do IrysVM. Em resumo, tanto a Talus quanto a Irys mostram melhorias de desempenho de 100 a 1000 vezes em comparação com modelos de execução sequencial tradicionais, mas suas direções de otimização são diferentes. A Talus é especializada em inferência paralela centrada em cálculos e colaboração em tempo real entre agentes, enquanto a Irys se concentra em armazenamento permanente centrado em dados e acessibilidade a grandes modelos de IA. Portanto, a Talus é adequada para ambientes onde o gargalo de execução é a principal limitação, enquanto a Irys é adequada para ambientes onde a disponibilidade de dados é a limitação chave. Quando combinados de forma complementar, os dois sistemas podem formar uma combinação ideal que cobre eficientemente tanto a camada de execução quanto a camada de dados do ecossistema de inteligência artificial on-chain.