鏈上 AI 的雙向性：@Talus_Labs 的計算並行化和 @irys_xyz 的數據不變性 Talus Network 的 MoveVM 架構和 Irys 的雙重帳本結構在處理人工智能工作負載的方式上顯示出明顯的哲學差異。Talus 通過面向對象的並行執行結構最大化執行層的並行性，而 Irys 則通過分離存儲和執行的雙重帳本結構來確保數據密集型工作的可擴展性。Talus 基於 Block-STM 並行處理機制實時並行執行無衝突交易，適合 AI 代理的同時決策和交易執行。相反，Irys 通過分離提交帳本和發布帳本來並行處理數據驗證和永久存儲，從而實現每秒超過 10 萬筆的處理速度和低延遲。 Talus 的 MoveVM 繼承了 Sui 的對象基礎模型，自動分析交易間的依賴性，並並行處理獨立對象的運算。這一結構優化了 AI 代理之間的並行推理和實時協作，95% 以上的簡單交易無需經過共識過程，具備每秒數百萬筆的處理潛力。相反，Irys 以數據層為中心實現並行化，經過輕量驗證的數據從提交帳本晉升至發布帳本，獲得不變性和持久性。在此過程中，存儲和執行的競爭被消除，從根本上解決了區塊空間的瓶頸問題。 Talus 的資源模型基於 Move 語言的線性類型系統，將所有資產和狀態以對象單位管理，並防止複製或隱式創建。這使得資源所有權轉移和訪問控制得到明確管理，即使在並行處理時也能保證安全性。相反，Irys 通過基於默克爾樹的密碼學證明和全球數據複製結構來確保存儲數據的完整性和不變性。數據必須完成足夠的複製證明才能晉升至發布帳本，雙重帳本結構同時滿足數據的持久性和訪問速度。 Talus 在編譯階段進行靜態驗證，而 Irys 則通過執行後的密碼學證明來驗證完整性。這一差異意味著 Talus 重視安全性和形式穩定性，而 Irys 則強調在大規模數據環境中的效率和靈活性。前者適合自動代理的實時決策等高頻低容量運算，後者則適合模型學習數據存儲和大規模推理結果共享等低頻大容量運算。 在資源管理方面，Talus 採用對象單位的精細氣體計費結構，以保持並行運算成本的可預測性，而 Irys 則通過基於物理存儲單位（GB，TB）的固定價格體系來穩定長期存儲成本。Talus 的每次運算平均成本約為 0.001 美元，而 Irys 的永久存儲單價為每 GB 0.05 美元，較競爭協議便宜 20 倍以上。 驗證體系的哲學也有所不同。Talus 通過使用 Move Prover 進行形式驗證，在部署前階段阻止錯誤的可能性，而 Irys 則通過默克爾根和存儲證明的事後驗證方式來確保數據的持續可靠性。前者可概括為以安全為中心的預防性模型，後者則為以大規模數據為中心的事後驗證模型。因此，Talus 適合自動交易代理或實時 DeFi 協調等錯誤容忍度低的環境，而 Irys 在數據集管理、分散學習、DePIN 網絡等需要持續驗證大容量數據的領域具有優勢。 開發生態系統也有所區別。Talus 以基於 Move 語言的開發工具和形式驗證框架為中心，而 Irys 則可以直接利用 Solidity 和現有的 EVM 工具鏈，進入門檻較低。Talus 在安全性上具有優勢，但學習曲線陡峭，而 Irys 在開發速度和可及性上更具優勢。前者通過與 Sui 的聯繫和 Nexus 框架將 AI 工作流程鏈上化，而後者則通過 IrysVM 的可擴展存儲運算，實現 EVM 合約中的直接數據驗證和推理調用。 綜合來看，Talus 和 Irys 都比傳統的順序執行模型提高了 100 倍到 1000 倍以上的性能，但優化方向各異。Talus 專注於計算中心的並行推理和實時代理協作，而 Irys 則集中於數據中心的永久存儲和大規模 AI 模型的可及性。因此，Talus 適合執行瓶頸是主要限制的環境，而 Irys 則適合數據可用性是核心限制的環境。當這兩個系統互補結合時，可以形成一個理想的組合，有效覆蓋鏈上人工智能生態系統的執行層和數據層。