Hai hướng đi của AI trên chuỗi: Tính song song tính toán của @Talus_Labs và tính bất biến dữ liệu của @irys_xyz Kiến trúc MoveVM của Talus Network và cấu trúc Dual-Ledger của Irys thể hiện sự khác biệt rõ rệt về triết lý trong cách xử lý khối lượng công việc của trí tuệ nhân tạo. Talus tối đa hóa tính song song ở tầng thực thi thông qua cấu trúc thực thi song song dựa trên đối tượng, trong khi Irys đảm bảo khả năng mở rộng cho các tác vụ tập trung vào dữ liệu thông qua cấu trúc sổ cái kép tách biệt lưu trữ và thực thi. Talus thực hiện các giao dịch không va chạm theo thời gian thực dựa trên cơ chế xử lý song song Block-STM, phù hợp cho việc ra quyết định đồng thời và thực hiện giao dịch của các tác nhân AI. Ngược lại, Irys đạt được tốc độ xử lý trên 100.000 giao dịch mỗi giây và độ trễ thấp bằng cách xử lý song song xác minh dữ liệu và lưu trữ vĩnh viễn thông qua việc tách biệt sổ cái nộp và sổ cái công bố. MoveVM của Talus kế thừa mô hình dựa trên đối tượng của Sui, tự động phân tích sự phụ thuộc giữa các giao dịch tại thời gian chạy và xử lý các phép toán trên các đối tượng độc lập một cách song song. Cấu trúc này được tối ưu hóa cho việc suy luận song song và hợp tác theo thời gian thực giữa các tác nhân AI, với hơn 95% giao dịch đơn giản không phải trải qua quá trình đồng thuận, cho phép khả năng xử lý hàng triệu giao dịch mỗi giây. Ngược lại, Irys thực hiện tính song song dựa trên lớp dữ liệu, với dữ liệu đã qua xác minh nhẹ từ sổ cái nộp được nâng cấp lên sổ cái công bố, đạt được tính bất biến và tính vĩnh cửu. Trong quá trình này, sự cạnh tranh giữa lưu trữ và thực thi được loại bỏ, giải quyết triệt để hiện tượng tắc nghẽn không gian khối. Mô hình tài nguyên của Talus dựa trên hệ thống kiểu tuyến tính của ngôn ngữ Move, quản lý tất cả tài sản và trạng thái theo đơn vị đối tượng, ngăn chặn việc sao chép hoặc tạo ra ngầm. Điều này đảm bảo rằng việc chuyển nhượng quyền sở hữu tài nguyên và kiểm soát truy cập được quản lý một cách rõ ràng, và tính an toàn được đảm bảo ngay cả trong quá trình xử lý song song. Ngược lại, Irys đảm bảo tính toàn vẹn và tính bất biến của dữ liệu thông qua chứng minh mật mã dựa trên cây Merkle và cấu trúc sao chép dữ liệu toàn cầu. Dữ liệu chỉ được nâng cấp lên sổ cái công bố khi có đủ chứng minh sao chép, và cấu trúc sổ cái kép đáp ứng đồng thời tính vĩnh cửu và tốc độ truy cập của dữ liệu. Talus thực hiện xác minh tĩnh trong giai đoạn biên dịch, trong khi Irys xác minh tính toàn vẹn thông qua chứng minh mật mã sau khi thực thi. Sự khác biệt này cho thấy Talus chú trọng đến tính bảo mật và tính ổn định hình thức, trong khi Irys nhấn mạnh hiệu quả và tính linh hoạt trong môi trường dữ liệu quy mô lớn. Cái trước được tối ưu hóa cho các phép toán tần suất cao và dung lượng thấp như ra quyết định theo thời gian thực của các tác nhân tự trị, trong khi cái sau được tối ưu hóa cho việc lưu trữ dữ liệu học mô hình và chia sẻ kết quả suy luận quy mô lớn với tần suất thấp và dung lượng lớn. Về mặt quản lý tài nguyên, Talus áp dụng cấu trúc tính phí gas chi tiết theo đơn vị đối tượng để duy trì chi phí tính toán song song có thể dự đoán, trong khi Irys ổn định chi phí lưu trữ lâu dài thông qua hệ thống giá cố định dựa trên đơn vị lưu trữ vật lý (GB, TB). Chi phí trung bình cho mỗi phép toán của Talus khoảng 0,001 đô la, trong khi chi phí lưu trữ vĩnh viễn của Irys là 0,05 đô la mỗi GB, rẻ hơn hơn 20 lần so với các giao thức cạnh tranh. Triết lý của hệ thống xác minh cũng khác nhau. Talus chặn khả năng xảy ra lỗi trong giai đoạn trước khi triển khai thông qua xác minh hình thức sử dụng Move Prover, trong khi Irys đảm bảo tính tin cậy liên tục của dữ liệu thông qua phương pháp xác minh sau bằng chứng cây Merkle và chứng minh lưu trữ. Cái trước được tóm tắt là mô hình phòng ngừa tập trung vào bảo mật, trong khi cái sau là mô hình xác minh sau tập trung vào dữ liệu quy mô lớn. Do đó, Talus phù hợp với các môi trường có độ cho phép lỗi thấp như tác nhân giao dịch tự trị hoặc điều phối DeFi theo thời gian thực, trong khi Irys có lợi thế trong các lĩnh vực cần xác minh liên tục dữ liệu quy mô lớn như quản lý tập dữ liệu, học phân tán và mạng DePIN. Hệ sinh thái phát triển cũng khác biệt. Talus tập trung vào các công cụ phát triển và khung xác minh hình thức dựa trên ngôn ngữ Move, trong khi Irys có thể sử dụng trực tiếp Solidity và chuỗi công cụ EVM hiện có, do đó giảm rào cản gia nhập. Talus có lợi thế về bảo mật nhưng có đường cong học tập dốc, trong khi Irys có lợi thế về tốc độ phát triển và khả năng tiếp cận. Cái trước đang chuyển đổi quy trình làm việc AI lên chuỗi thông qua sự liên kết với Sui và khung Nexus, trong khi cái sau cho phép xác minh dữ liệu và gọi suy luận trực tiếp từ hợp đồng EVM thông qua các phép toán lưu trữ có thể mở rộng của IrysVM. Tổng thể, Talus và Irys đều cho thấy sự cải thiện hiệu suất từ 100 đến 1000 lần so với mô hình thực thi tuần tự truyền thống, nhưng hướng tối ưu hóa là khác nhau. Talus chuyên về suy luận song song tập trung vào tính toán và hợp tác tác nhân theo thời gian thực, trong khi Irys tập trung vào lưu trữ vĩnh viễn dựa trên dữ liệu và khả năng tiếp cận mô hình AI quy mô lớn. Do đó, Talus phù hợp với các môi trường mà tắc nghẽn thực thi là hạn chế chính, trong khi Irys phù hợp với các môi trường mà khả năng truy cập dữ liệu là hạn chế chính. Hai hệ thống có thể tạo thành một sự kết hợp lý tưởng nếu kết hợp bổ sung cho nhau, có thể bao phủ hiệu quả cả tầng thực thi và tầng dữ liệu của hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo trên chuỗi.