链上AI的两个方向性：@Talus_Labs 的计算并行化和 @irys_xyz 的数据不变性 Talus Network的MoveVM架构和Irys的双账本结构在处理人工智能工作负载的方式上展现出明显的哲学差异。Talus通过面向对象的并行执行结构最大化执行层的并行性，而Irys则通过分离存储和执行的双账本结构确保数据密集型任务的可扩展性。Talus基于Block-STM并行处理机制实时并行执行无冲突交易，适合AI代理的并发决策和交易执行。相反，Irys通过分离提交账本和发布账本，实现数据验证和永久存储的并行处理，从而达到每秒超过10万笔的处理速度和低延迟。 Talus的MoveVM继承了Sui的对象模型，自动分析交易间的依赖关系，并对独立对象的操作进行并行处理。该结构针对AI代理间的并行推理和实时协作进行了优化，95%以上的简单交易无需经过共识过程，具备每秒数百万笔的处理能力。相对而言，Irys围绕数据层实现并行化，经过轻量验证的数据从提交账本提升至发布账本，从而获得不变性和持久性。在此过程中，存储和执行的竞争被消除，从根本上解决了区块空间的瓶颈问题。 Talus的资源模型基于Move语言的线性类型系统，按对象单位管理所有资产和状态，防止复制或隐式创建。因此，资源所有权转移和访问控制被明确管理，并在并行处理时确保安全性。相对而言，Irys通过基于Merkle树的密码学证明和全球数据复制结构确保存储数据的完整性和不变性。数据必须完成足够的复制证明才能提升至发布账本，双账本结构同时满足数据的持久性和访问速度。 Talus在编译阶段进行静态验证，而Irys则通过执行后的密码学证明验证完整性。这一差异意味着Talus重视安全性和形式稳定性，而Irys则强调在大规模数据环境中的效率和灵活性。前者针对自主代理的实时决策等高频低容量运算进行了优化，后者则针对模型学习数据存储和大规模推理结果共享等低频大容量运算进行了优化。 在资源管理方面，Talus采用对象单位的精细化燃气计费结构，以保持并行运算成本的可预测性，而Irys则通过基于物理存储单位（GB，TB）的固定价格体系稳定长期存储成本。Talus的每次运算平均成本约为0.001美元，而Irys的永久存储单价为每GB 0.05美元，较竞争协议便宜20倍以上。 验证体系的哲学也有所不同。Talus通过使用Move Prover进行形式验证，在部署前阶段阻止错误的可能性，而Irys则通过Merkle根和存储证明的事后验证方式确保数据的持续可信性。前者是以安全为中心的预防性模型，后者是以大规模数据为中心的事后验证模型。由此，Talus适合于自主交易代理或实时DeFi编排等容错性低的环境，而Irys在数据集管理、分布式学习、DePIN网络等需要持续验证大容量数据的领域表现出优势。 开发生态系统也有所不同。Talus以基于Move语言的开发工具和形式验证框架为中心，而Irys则可以直接利用Solidity和现有的EVM工具链，降低了进入门槛。Talus在安全性上占优，但学习曲线陡峭，而Irys在开发速度和可接近性上更具优势。前者通过与Sui的联动及Nexus框架将AI工作流链上化，而后者则通过IrysVM的可扩展存储运算，使得EVM合约可以直接进行数据验证和推理调用。 综合来看，Talus和Irys在传统顺序执行模型上均展现出100倍到1000倍以上的性能提升，但优化方向各异。Talus专注于计算中心的并行推理和实时代理协作，而Irys则集中于数据中心的永久存储和大规模AI模型的可接入性。因此，Talus适合于执行瓶颈是主要限制的环境，而Irys则适合于数据可用性是核心限制的环境。当这两个系统互补结合时，可以形成一个理想的组合，有效覆盖链上人工智能生态系统的执行层和数据层。