Ketjussa olevan tekoälyn kaksi suuntaa: laskennallinen rinnakkaisuus @Talus_Labs ja datan muuttumattomuus @irys_xyz Talus Networkin MoveVM-arkkitehtuuri ja Irysin Dual-Ledger-arkkitehtuuri esittelevät selkeitä filosofisia eroja siinä, miten tekoälyn työkuormia käsitellään. Talus maksimoi rinnakkaisuuden suorituskerroksessa objektikeskeisen rinnakkaissuoritusrakenteen avulla, kun taas Irys varmistaa skaalautuvuuden dataintensiivisille toiminnoille kaksoispääkirjarakenteen avulla, joka erottaa tallennuksen ja suorituksen. Talus suorittaa törmäyksettömiä transaktioita reaaliajassa rinnakkain Block-STM-rinnakkaiskäsittelymekanismin perusteella, mikä tekee siitä sopivan tekoälyagenttien samanaikaiseen päätöksentekoon ja tapahtumien suorittamiseen. Toisaalta IRYS erottaa lähettävän pääkirjan julkaisupääkirjasta käsitelläkseen tietojen validoinnin ja jatkuvan tallennuksen rinnakkain, jolloin saavutetaan yli 100 000 tapauksen käsittelynopeus sekunnissa ja alhainen latenssi. Taluksen MoveVM perii Suin objektipohjaisen mallin analysoidakseen automaattisesti transaktioiden välisiä riippuvuuksia ajon aikana ja käsitelläkseen itsenäisten objektien toimintoja rinnakkain. Tämä rakenne on optimoitu rinnakkaiseen päättelyyn ja tekoälyagenttien väliseen reaaliaikaiseen yhteistyöhön, ja yli 95 % yksinkertaisista tapahtumista ei käy läpi konsensusprosessia, mikä johtaa miljooniin käsittelymahdollisuuksiin sekunnissa. Toisaalta IRYS toteuttaa rinnakkaistuksen tietokerroksen ympärille, ja tiedot, jotka on käynyt läpi kevyen tarkistuksen lähetyskirjanpidossa, ylennetään julkaisupääkirjaan, mikä saa muuttumattoman ja pysyvyyden. Tässä prosessissa varastoinnin ja toteutuksen välinen kilpailu poistuu ja lohkotilan pullonkaula ratkaistaan perusteellisesti. Taluksen resurssimalli perustuu Move-kielen lineaariseen tyyppijärjestelmään, joka hallitsee kaikkia resursseja ja tiloja objektikohtaisesti, mikä tekee replikoinnin tai implisiittisen luomisen mahdottomaksi. Tämän seurauksena resurssien omistajuuden siirtymiä ja käyttöoikeuksien hallintaa hallitaan eksplisiittisesti, ja turvallisuus taataan myös rinnakkaiskäsittelyssä. Toisaalta IRYS varmistaa tallennettujen tietojen eheyden ja muuttumattomuuden Merkle-puupohjaisten kryptografisten todisteiden ja maailmanlaajuisen tietojen replikointirakenteen avulla. Tiedot ylennetään julkaisutapahtumaan vasta, kun riittävät replikointitodistukset on suoritettu ja kaksoiskirjanpitorakenne täyttää samanaikaisesti tietojen pysyvyyden ja käyttönopeuden. Talus suorittaa staattisen todentamisen käännösvaiheessa, kun taas Irys varmistaa sen eheyden kryptografisten todisteiden avulla suorituksen jälkeen. Tämä ero tarkoittaa, että Talus korostaa turvallisuutta ja muodollista vakautta, kun taas Irys korostaa tehokkuutta ja joustavuutta suuren mittakaavan tietoympäristöissä. Edellinen on optimoitu korkean taajuuden ja pienen volyymin toimintoihin, kuten autonomisten agenttien reaaliaikaiseen päätöksentekoon, kun taas jälkimmäinen on optimoitu matalataajuisiin ja suurikapasiteettisiin toimintoihin, kuten mallin koulutustietojen tallentamiseen ja suuren mittakaavan päättelytulosten jakamiseen. Resurssienhallinnan osalta Talus ottaa käyttöön yksityiskohtaisen kaasun laskutusrakenteen objektikohtaisesti, jotta rinnakkaislaskentakustannukset pysyvät ennustettavissa, kun taas Irys vakauttaa pitkän aikavälin varastointikustannukset fyysisiin varastointiyksiköihin (GB, TB) perustuvan kiinteähintaisen järjestelmän avulla. Taluksen keskimääräinen laskentakustannus on noin 0,001 dollaria ja Irysin pysyvän tallennustilan yksikköhinta on 0,05 dollaria gigatavua kohden, mikä on yli 20 kertaa halvempaa kuin kilpailevat protokollat. Myös varmennusjärjestelmän filosofia on erilainen. Talus käyttää Move Proveria estääkseen virheiden mahdollisuuden ennen käyttöönottoa tyyppivahvistuksen avulla, kun taas IRYS varmistaa tietojen jatkuvan luotettavuuden jälkitarkastuksen avulla Merkle-juurien ja tallennustodisteiden avulla. Edellinen on tiivistetty tietoturvaan suuntautuneeksi ennakoivaksi malliksi ja jälkimmäinen on laajamittainen, datakeskeinen jälkivarmennusmalli. Tämä tekee Talusista sopivan ympäristöihin, joissa virheiden sietokyky on alhainen, kuten autonomisiin kaupankäyntiagentteihin ja reaaliaikaiseen DeFi-orkestrointiin, kun taas Irys osoittaa vahvuuksia alueilla, joilla suuria tietomääriä on tarkistettava jatkuvasti, kuten tietojoukkojen hallinta, hajautettu oppiminen ja DePIN-verkot. Myös kehitysekosysteemi on eriytynyt. Talus keskittyy Move-kieleen perustuviin kehitystyökaluihin ja tyypinvarmennuskehyksiin, kun taas Irysin markkinoille pääsyn kynnys on matala, koska se voi hyödyntää Solidityä ja olemassa olevaa EVM-työkaluketjua sellaisenaan. Talusilla on etulyöntiasema turvallisuudessa, mutta sillä on jyrkkä oppimiskäyrä, kun taas Irysillä on etulyöntiasema kehitysnopeudessa ja saavutettavuudessa. Edellinen on ketjun sisäisiä tekoälytyönkulkuja integroimalla se Suiin ja Nexus-kehykseen, kun taas jälkimmäinen mahdollistaa tietojen validointi- ja päättelykutsut suoraan EVM-sopimuksista IrysVM:n skaalautuvien tallennustoimintojen kautta. Kaiken kaikkiaan sekä Talus että Irys osoittavat suorituskyvyn parannuksia 100-1000-kertaisesti verrattuna perinteisiin peräkkäisiin suoritusmalleihin, mutta optimointisuunnat ovat erilaisia. Talus on erikoistunut laskennalliseen rinnakkaispäättelyyn ja reaaliaikaiseen agenttiyhteistyöhön, kun taas Irys keskittyy datapohjaiseen pysyvään tallennukseen ja pääsyyn suuren mittakaavan tekoälymalleihin. Siksi Talus soveltuu ympäristöihin, joissa toteutuksen pullonkaulat ovat suurimpia rajoitteita, ja Irys soveltuu ympäristöihin, joissa datan saatavuus on keskeinen rajoitus. Kun nämä kaksi järjestelmää täydentävät toisiaan ja yhdistetään, ne voivat muodostaa ihanteellisen yhdistelmän, joka voi tehokkaasti kattaa sekä ketjun tekoälyekosysteemin suoritus- että tietokerrokset.