De to retningene til kunstig intelligens på kjeden: beregningsparallellisering i @Talus_Labs og datauforanderlighet i @irys_xyz Talus Networks MoveVM-arkitektur og Irys' Dual-Ledger-arkitektur viser tydelige filosofiske forskjeller i hvordan AI-arbeidsbelastninger håndteres. Talus maksimerer parallellitet på utførelseslaget gjennom en objektsentrisk parallell utførelsesstruktur, mens Irys sikrer skalerbarhet for dataintensive operasjoner gjennom en dobbel hovedbokstruktur som skiller lagring og utførelse. Talus utfører ikke-kollisjonstransaksjoner i sanntid parallelt basert på Block-STM parallelle prosesseringsmekanisme, noe som gjør den egnet for samtidig beslutningstaking og transaksjonsutførelse av AI-agenter. På den annen side skiller IRYS innsendingsboken fra publiseringsboken for å behandle datavalidering og vedvarende lagring parallelt, og oppnår en behandlingshastighet på mer enn 100 000 saker per sekund og lav ventetid. Talus' MoveVM arver Suis objektbaserte modell for automatisk å analysere avhengigheter mellom transaksjoner under kjøring og prosessoperasjoner på uavhengige objekter parallelt. Denne strukturen er optimalisert for parallell resonnement og sanntidssamarbeid mellom AI-agenter, med over 95 % av enkle transaksjoner som ikke går gjennom en konsensusprosess, noe som resulterer i millioner av behandlingsmuligheter per sekund. På den annen side implementerer IRYS parallellisering rundt datalaget, og data som har gjennomgått lett verifisering i innsendingsboken blir forfremmet til publiseringsboken, og får uforanderlighet og varighet. I denne prosessen elimineres konkurransen mellom lagring og utførelse, og flaskehalsen med blokkplass løses fundamentalt. Talus' ressursmodell er basert på det lineære typesystemet til Move-språket, som administrerer alle eiendeler og tilstander på objekt-for-objekt-basis, noe som gjør det umulig å replikere eller implisitt opprette. Som et resultat administreres ressurseierskapsoverganger og tilgangskontroll eksplisitt, og sikkerheten er garantert selv ved parallellbehandling. På den annen side sikrer IRYS integriteten og uforanderligheten til lagrede data gjennom Merkle-trebaserte kryptografiske bevis og en global datareplikasjonsstruktur. Data forfremmes til publiseringshovedboken først etter at tilstrekkelige replikeringsbevis er fullført, og den doble hovedbokstrukturen tilfredsstiller varigheten og tilgangshastigheten til data samtidig. Talus utfører statisk verifisering under kompileringsfasen, mens Irys verifiserer integriteten gjennom kryptografiske bevis etter utførelse. Denne forskjellen betyr at Talus legger vekt på sikkerhet og formell stabilitet, mens Irys legger vekt på effektivitet og fleksibilitet i store datamiljøer. Førstnevnte er optimalisert for høyfrekvente og lavvolumoperasjoner som sanntidsbeslutningstaking av autonome agenter, mens sistnevnte er optimalisert for lavfrekvente og store kapasitetsoperasjoner som lagring av modelltreningsdata og deling av storskala slutningsresultater. Når det gjelder ressursstyring, tar Talus i bruk en detaljert gassfaktureringsstruktur på objekt-for-objekt-basis for å holde parallelle databehandlingskostnader forutsigbare, mens Irys stabiliserer langsiktige lagringskostnader gjennom et fastprissystem basert på fysiske lagringsenheter (GB, TB). Den gjennomsnittlige kostnaden per beregning av Talus er rundt $0,001, og enhetsprisen på Irys' permanente lagring er $0,05 per GB, som er mer enn 20 ganger billigere enn konkurrerende protokoller. Filosofien til verifiseringssystemet er også annerledes. Talus bruker Move Prover for å blokkere muligheten for feil før distribusjon gjennom typeverifisering, mens IRYS sikrer kontinuerlig pålitelighet av data gjennom etterverifisering gjennom Merkle-røtter og lagringsbevis. Førstnevnte er oppsummert som en sikkerhetsorientert proaktiv modell, og sistnevnte er en storstilt, datasentrisk modell etter verifisering. Dette gjør Talus egnet for miljøer med lav toleranse for feil, som autonome handelsagenter og sanntids DeFi-orkestrering, mens Irys viser styrker på områder der store mengder data må verifiseres kontinuerlig, for eksempel datasettadministrasjon, distribuert læring og DePIN-nettverk. Utviklingsøkosystemet er også differensiert. Talus fokuserer på utviklingsverktøy og rammeverk for typeverifisering basert på Move-språket, mens Irys har en lav inngangsbarriere, siden den kan utnytte Solidity og den eksisterende EVM-verktøykjeden som den er. Talus har et forsprang innen sikkerhet, men har en bratt læringskurve, mens Irys har en fordel i utviklingshastighet og tilgjengelighet. Førstnevnte er AI-arbeidsflyter på kjeden gjennom integrasjonen med Sui og Nexus-rammeverket, mens sistnevnte muliggjør datavalidering og slutningskall direkte fra EVM-kontrakter gjennom IrysVMs skalerbare lagringsoperasjoner. Totalt sett viser både Talus og Irys ytelsesforbedringer på 100x til mer enn 1000x sammenlignet med tradisjonelle sekvensielle utførelsesmodeller, men optimaliseringsretningene er forskjellige. Talus spesialiserer seg på beregningsdrevet parallell slutning og agentsamarbeid i sanntid, mens Irys fokuserer på datadrevet vedvarende lagring og tilgang til storskala AI-modeller. Derfor er Talus egnet for miljøer der utførelsesflaskehalser er hovedbegrensningene, og Irys er egnet for miljøer der datatilgjengelighet er en nøkkelbegrensning. Når de to systemene er komplementære og kombinert, kan de danne en ideell kombinasjon som effektivt kan dekke både utførelses- og datalagene til økosystemet for kunstig intelligens på kjeden.