Две направления ончейн AI: параллелизация вычислений от @Talus_Labs и неизменность данных от @irys_xyz Архитектура MoveVM сети Talus и структура Dual-Ledger Irys демонстрируют явные философские различия в способах обработки рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Talus максимизирует параллелизм на уровне выполнения через объектно-ориентированную параллельную структуру, в то время как Irys обеспечивает масштабируемость для данных, требующих интенсивной обработки, через двойную книгу, разделяющую хранение и выполнение. Talus основан на механизме параллельной обработки Block-STM, который позволяет выполнять неконфликтные транзакции в реальном времени, что подходит для одновременного принятия решений и выполнения сделок AI-агентами. В то же время Irys достигает скорости обработки более 100 000 операций в секунду и низкой задержки, обрабатывая в параллельном режиме валидацию данных и их постоянное хранение, разделяя книгу подачи и книгу публикации. MoveVM Talus наследует объектно-ориентированную модель Sui, автоматически анализируя зависимости между транзакциями во время выполнения и обрабатывая операции над независимыми объектами параллельно. Эта структура оптимизирована для параллельного вывода и совместной работы AI-агентов, и более 95% простых транзакций не проходят процесс согласования, что позволяет обрабатывать миллионы операций в секунду. В то время как Irys реализует параллелизм, сосредоточенный на уровне данных, данные, прошедшие легкую валидацию в книге подачи, повышаются до книги публикации, получая неизменность и постоянство. В этом процессе устраняется конкуренция между хранением и выполнением, что в корне решает проблему узких мест в блок-пространстве. Модель ресурсов Talus основана на линейной системе типов языка Move, что позволяет управлять всеми активами и состояниями на уровне объектов, исключая возможность дублирования или неявного создания. Это обеспечивает явное управление правами собственности на ресурсы и контролем доступа, а также гарантирует безопасность при параллельной обработке. В то время как Irys обеспечивает целостность и неизменность хранимых данных через криптографические доказательства на основе дерева Меркла и глобальную структуру репликации данных. Данные могут быть повышены до книги публикации только после завершения достаточного количества доказательств репликации, а двойная структура книги одновременно удовлетворяет постоянству данных и скорости доступа. Talus выполняет статическую валидацию на этапе компиляции, в то время как Irys проверяет целостность через криптографические доказательства после выполнения. Это различие означает, что Talus акцентирует внимание на безопасности и формальной стабильности, в то время как Irys подчеркивает эффективность и гибкость в средах с большими объемами данных. Первый оптимизирован для высокочастотных и маломасштабных операций, таких как принятие решений автономными агентами в реальном времени, в то время как второй оптимизирован для хранения данных для обучения моделей и обмена результатами масштабного вывода, которые происходят с низкой частотой и большими объемами. С точки зрения управления ресурсами Talus использует детализированную структуру начисления газа на уровне объектов, чтобы поддерживать предсказуемость затрат на параллельные операции, в то время как Irys стабилизирует долгосрочные затраты на хранение через фиксированную ценовую систему на основе физических единиц хранения (ГБ, ТБ). Средняя стоимость операции Talus составляет около 0,001 доллара, а стоимость постоянного хранения Irys составляет 0,05 доллара за ГБ, что более чем в 20 раз дешевле по сравнению с конкурентными протоколами. Философия системы валидации также различна. Talus блокирует возможность ошибок на этапе развертывания через формальную валидацию с использованием Move Prover, в то время как Irys обеспечивает постоянную надежность данных через пост-валидацию с использованием корня Меркла и доказательства хранения. Первый можно резюмировать как проактивную модель, ориентированную на безопасность, в то время как второй представляет собой модель пост-валидации, ориентированную на большие объемы данных. Это делает Talus подходящим для сред с низкой допустимостью ошибок, таких как автономные торговые агенты или оркестрация DeFi в реальном времени, в то время как Irys демонстрирует преимущества в областях, где необходимо постоянно проверять большие объемы данных, таких как управление наборами данных, распределенное обучение и сети DePIN. Экосистема разработки также отличается. Talus сосредоточен на инструментах разработки и фреймворках формальной валидации на основе языка Move, в то время как Irys может использовать Solidity и существующий инструментальный набор EVM, что снижает барьер для входа. Talus имеет преимущество в безопасности, но его кривая обучения крута, в то время как Irys выгоден по скорости разработки и доступности. Первый интегрирует AI-рабочие процессы в ончейн через связь с Sui и фреймворк Nexus, в то время как второй позволяет прямую валидацию данных и вызовы вывода из контрактов EVM через масштабируемые операции хранения IrysVM. В общем, Talus и Irys демонстрируют улучшение производительности от 100 до 1000 раз по сравнению с традиционной последовательной моделью, но направления оптимизации различаются. Talus специализирован на параллельном выводе, ориентированном на вычисления, и сотрудничестве агентов в реальном времени, в то время как Irys сосредоточен на постоянном хранении данных и доступности масштабных AI-моделей. Таким образом, Talus подходит для сред, где основным ограничением является узкое место выполнения, а Irys — для сред, где ключевым ограничением является доступность данных. Если две системы будут взаимодополняюще объединены, они могут создать идеальную комбинацию, эффективно охватывающую как уровень выполнения, так и уровень данных в экосистеме ончейн AI.