Las dos direcciones de la IA en cadena: la paralelización de cálculos de @Talus_Labs y la inmutabilidad de datos de @irys_xyz La arquitectura MoveVM de Talus Network y la estructura de libro mayor dual de Irys muestran diferencias filosóficas marcadas en la forma en que manejan las cargas de trabajo de inteligencia artificial. Talus maximiza la paralelización en la capa de ejecución a través de una estructura de ejecución paralela centrada en objetos, mientras que Irys asegura la escalabilidad de tareas intensivas en datos mediante una estructura de libro mayor dual que separa el almacenamiento y la ejecución. Talus ejecuta transacciones sin colisiones en paralelo en tiempo real, basado en un mecanismo de procesamiento paralelo Block-STM, lo que lo hace adecuado para la toma de decisiones simultánea y la ejecución de transacciones por parte de agentes de IA. Por otro lado, Irys logra más de 100,000 transacciones por segundo y baja latencia al procesar en paralelo la validación de datos y el almacenamiento permanente al separar el libro mayor de presentación del libro mayor de publicación. El MoveVM de Talus hereda el modelo basado en objetos de Sui, analizando automáticamente las dependencias entre transacciones en tiempo de ejecución y procesando operaciones en objetos independientes en paralelo. Esta estructura está optimizada para la inferencia paralela y la colaboración en tiempo real entre agentes de IA, con más del 95% de las transacciones simples sin pasar por el proceso de consenso, lo que permite la posibilidad de procesar millones de transacciones por segundo. En cambio, Irys implementa la paralelización centrada en la capa de datos, donde los datos que han pasado por una validación ligera en el libro mayor de presentación son promovidos al libro mayor de publicación, obteniendo inmutabilidad y permanencia. En este proceso, se elimina la competencia entre almacenamiento y ejecución, resolviendo fundamentalmente el cuello de botella del espacio de bloques. El modelo de recursos de Talus se basa en el sistema de tipos lineales del lenguaje Move, gestionando todos los activos y estados a nivel de objeto, evitando la replicación o creación implícita. Esto permite que la transferencia de propiedad de recursos y el control de acceso se gestionen de manera explícita, garantizando la seguridad incluso durante el procesamiento paralelo. Por otro lado, Irys asegura la integridad y la inmutabilidad de los datos a través de pruebas criptográficas basadas en árboles de Merkle y una estructura de replicación de datos global. Los datos deben completar una prueba de replicación suficiente antes de ser promovidos al libro mayor de publicación, y la estructura de libro mayor dual satisface simultáneamente la permanencia de los datos y la velocidad de acceso. Talus realiza una verificación estática en la etapa de compilación, mientras que Irys valida la integridad a través de pruebas criptográficas después de la ejecución. Esta diferencia implica que Talus prioriza la seguridad y la estabilidad formal, mientras que Irys enfatiza la eficiencia y flexibilidad en entornos de grandes datos. El primero está optimizado para operaciones de alta frecuencia y bajo volumen, como la toma de decisiones en tiempo real de agentes autónomos, mientras que el segundo está optimizado para el almacenamiento de datos de entrenamiento de modelos y el intercambio de resultados de inferencia a gran escala, que son operaciones de baja frecuencia y alto volumen. En términos de gestión de recursos, Talus adopta una estructura de cobro de gas detallada a nivel de objeto para mantener predecibles los costos de operaciones paralelas, mientras que Irys estabiliza los costos de almacenamiento a largo plazo a través de un sistema de precios fijos basado en unidades de almacenamiento físico (GB, TB). El costo promedio por operación de Talus es de aproximadamente 0.001 dólares, mientras que el costo de almacenamiento permanente de Irys es de 0.05 dólares por GB, más de 20 veces más barato que protocolos competidores. La filosofía del sistema de verificación también es diferente. Talus bloquea la posibilidad de errores en la etapa de despliegue a través de la verificación formal utilizando Move Prover, mientras que Irys asegura la confiabilidad continua de los datos mediante un método de verificación posterior a través de la raíz de Merkle y pruebas de almacenamiento. El primero se resume como un modelo proactivo centrado en la seguridad, mientras que el segundo se resume como un modelo de verificación posterior centrado en grandes datos. Esto hace que Talus sea adecuado para entornos con baja tolerancia a errores, como agentes de comercio autónomos o orquestación DeFi en tiempo real, mientras que Irys muestra fortalezas en áreas que requieren verificación continua de grandes volúmenes de datos, como la gestión de conjuntos de datos, el aprendizaje distribuido y las redes DePIN. El ecosistema de desarrollo también es diferente. Talus se centra en herramientas de desarrollo basadas en el lenguaje Move y un marco de verificación formal, mientras que Irys puede utilizar directamente Solidity y la cadena de herramientas EVM existente, lo que reduce la barrera de entrada. Talus tiene ventajas en seguridad, pero su curva de aprendizaje es empinada, mientras que Irys es favorable en velocidad de desarrollo y accesibilidad. El primero está integrando flujos de trabajo de IA en la cadena a través de la conexión con Sui y el marco Nexus, mientras que el segundo permite la verificación de datos y la invocación de inferencias directamente desde contratos EVM a través de operaciones de almacenamiento escalables de IrysVM. En resumen, tanto Talus como Irys muestran mejoras de rendimiento de entre 100 a 1000 veces en comparación con el modelo de ejecución secuencial tradicional, pero sus direcciones de optimización son diferentes. Talus está especializado en la inferencia paralela centrada en cálculos y la colaboración en tiempo real de agentes, mientras que Irys se centra en el almacenamiento permanente centrado en datos y la accesibilidad a modelos de IA a gran escala. Por lo tanto, Talus es adecuado para entornos donde el cuello de botella de ejecución es la principal limitación, mientras que Irys es adecuado para entornos donde la disponibilidad de datos es la limitación clave. Si ambos sistemas se combinan de manera complementaria, pueden formar una combinación ideal que cubra de manera eficiente tanto la capa de ejecución como la capa de datos del ecosistema de inteligencia artificial en cadena.