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Flyawei
2025-09-19 17:50:50
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現在の暗号の世界で、誰もが最もよく知っているのは EVM システムであり、数え切れない DApps、分散型金融プロトコル、NFT 市場はすべてこのシステムの下で繁栄しています。しかし、「データ」という次元に目を向けると、EVM のデータの流れは完璧ではなく、むしろ多くの天然の制約が存在することに気づきます。
EVM の設計では、データは取引の付属品に過ぎません。それは取引ペイロードにパッケージされ、ブロックに入った後に初めて「着地」します。これにより、いくつかの顕著な特徴と痛点が生まれます:
1. データはガスとブロックスペースに制限されています
ちょっとしたストレージでも高額なガス代がかかります。1MBのファイルを保存したい場合、コストは数千ドルに達する可能性があります。したがって、ほとんどの開発者は外部ストレージ(IPFS、Arweave)に依存し、チェーン上にはハッシュだけを保存することになります。
2. インタラクティブ受動
データは契約の呼び出しまたはイベントログを介してのみアクセスでき、ロジックを自発的にトリガーすることはできません。オンチェーンで外部データを使用したいですか?それならOracleに依存する必要があり、信頼の仮定と遅延が増加します。
3. パフォーマンスのボトルネック
TPS は約 15-30 で、ブロック確認には十数秒かかります。データ集約型シーン(例えば AI モデルの更新)にはほぼ使用できません。
Irys:データを能動的な原語にする
Irys @irys_xyz の出現は、「脇役」を「主役」に変えたかのようです。
それはEVM上での加速やパッチではなく、データの流通の論理を再定義するものであり、データ自体がプログラム可能で実行可能なコアです。
1. デュアルレジャー(Dual Ledger)メカニズム
レジャーを提出:一時的な帳簿、ギャップを許容、短期データやキャッシュに適しています。
Publish Ledger:永久台帳、データが一度確認されると改ざんできません。
ストレージと実行は並行して行うことができ、もはやEVMのようにガスを競うことはありません。
2. イングレス証明(Ingress Proofs)+ キャパシティマイニング(Capacity Mining)
入口証明は、データが実際に受信され、保存されることを保証します。
容量マイニングは、ノードがストレージを介してネットワークの能力を拡張することを可能にし、追加の外部システムに依存しません。
3. プログラム可能なデータ
これはIrysの鍵です。データはもはや「コールドストレージ」ではなく、直接呼び出して実行できるものです:
データはクエリでき、書き戻すことができ、さらには実行ロジックを持つことができます;
ファイルがアクセスされると、自動的にロイヤリティが清算されることができます;
あるモデルが呼び出されると、計算がトリガーされることがあります。
データは初めて「付属物」からエコシステムの生きたコンポーネントに変わりました。
4. 高性能と低コスト
TPSは10万レベルに達し、遅延はサブ秒レベルです;
Arweave の約 6 倍のコストです;
価格はHDDに固定されており(約$2.50/GB;永久に約$0.03);
ネイティブサポートの永久保存、迂回する必要はありません。
Irys:AIに完璧にフィット
Irysのデザインは、AIのニーズに自然に合致しています。
AIは大量のデータのリアルタイムでの流転、呼び出し、検証を必要としますが、従来のEVMシステムでは、これはほぼ不可能です。
IRYSでは:
トレーニング(Training):モデルのパラメータがブロックチェーンに登録されると、すぐにトレーニングが開始され、データは追跡と品質を検証でき、「ゴミデータ」の汚染を避けることができます。
推理(Inference):推理结果可在链上交叉验证,并生成 Proof-of-Inference,确保结果真实可靠。
計算(Computation):Proof-of-Compute を通じてチェーン上で GPU をスケジュールすることで、AI は中央集権的なブラックボックスに依存することなく、チェーン上で協力することができます。
典型的な例は、@Surf_Copilot と Irys のコラボレーションです。
SurfはIrysを検証可能なデータストレージレイヤーとして使用し、オンチェーンおよびオフチェーンの暗号化データセットをホスティングし、その大規模言語モデルに直接接続してリアルタイムの市場分析レポートを生成します。これにより、AIが出力する結果はより正確になるだけでなく、データの出所を追跡でき、従来のAIツールで一般的な「ブラックボックス化」を回避できます。
このような実践は、Irys が単なる理論的な最適化ではなく、AI とチェーン上のデータをつなぐための真のインフラストラクチャであることを証明しています。
未来:データを「保存する」から「データを使用する」へ
EVMが「計算駆動の帳簿」であるなら、Irysは「データ駆動の帳簿」です。
これは単なる性能向上ではなく、パラダイムの移行です:
未来のアプリケーションは、もはやブロックチェーンを「ハッシュを保存する公証役所」として扱うのではなく、データそのものが実行され、協力できる環境として扱うことができる。
現在、データが簡単にテラバイト単位に達する時代において、低コストで高性能、かつ検証可能な計算とAIが協力して、データに真の価値を生み出すL1は、間違いなくブロックチェーン上のインフラの模範です!
$IRYS
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現在の暗号の世界で、誰もが最もよく知っているのは EVM システムであり、数え切れない DApps、分散型金融プロトコル、NFT 市場はすべてこのシステムの下で繁栄しています。しかし、「データ」という次元に目を向けると、EVM のデータの流れは完璧ではなく、むしろ多くの天然の制約が存在することに気づきます。
EVM の設計では、データは取引の付属品に過ぎません。それは取引ペイロードにパッケージされ、ブロックに入った後に初めて「着地」します。これにより、いくつかの顕著な特徴と痛点が生まれます:
1. データはガスとブロックスペースに制限されています
ちょっとしたストレージでも高額なガス代がかかります。1MBのファイルを保存したい場合、コストは数千ドルに達する可能性があります。したがって、ほとんどの開発者は外部ストレージ(IPFS、Arweave)に依存し、チェーン上にはハッシュだけを保存することになります。
2. インタラクティブ受動
データは契約の呼び出しまたはイベントログを介してのみアクセスでき、ロジックを自発的にトリガーすることはできません。オンチェーンで外部データを使用したいですか?それならOracleに依存する必要があり、信頼の仮定と遅延が増加します。
3. パフォーマンスのボトルネック
TPS は約 15-30 で、ブロック確認には十数秒かかります。データ集約型シーン(例えば AI モデルの更新)にはほぼ使用できません。
Irys:データを能動的な原語にする
Irys @irys_xyz の出現は、「脇役」を「主役」に変えたかのようです。
それはEVM上での加速やパッチではなく、データの流通の論理を再定義するものであり、データ自体がプログラム可能で実行可能なコアです。
1. デュアルレジャー(Dual Ledger)メカニズム
レジャーを提出:一時的な帳簿、ギャップを許容、短期データやキャッシュに適しています。
Publish Ledger:永久台帳、データが一度確認されると改ざんできません。
ストレージと実行は並行して行うことができ、もはやEVMのようにガスを競うことはありません。
2. イングレス証明(Ingress Proofs)+ キャパシティマイニング(Capacity Mining)
入口証明は、データが実際に受信され、保存されることを保証します。
容量マイニングは、ノードがストレージを介してネットワークの能力を拡張することを可能にし、追加の外部システムに依存しません。
3. プログラム可能なデータ
これはIrysの鍵です。データはもはや「コールドストレージ」ではなく、直接呼び出して実行できるものです:
データはクエリでき、書き戻すことができ、さらには実行ロジックを持つことができます;
ファイルがアクセスされると、自動的にロイヤリティが清算されることができます;
あるモデルが呼び出されると、計算がトリガーされることがあります。
データは初めて「付属物」からエコシステムの生きたコンポーネントに変わりました。
4. 高性能と低コスト
TPSは10万レベルに達し、遅延はサブ秒レベルです;
Arweave の約 6 倍のコストです;
価格はHDDに固定されており(約$2.50/GB;永久に約$0.03);
ネイティブサポートの永久保存、迂回する必要はありません。
Irys:AIに完璧にフィット
Irysのデザインは、AIのニーズに自然に合致しています。
AIは大量のデータのリアルタイムでの流転、呼び出し、検証を必要としますが、従来のEVMシステムでは、これはほぼ不可能です。
IRYSでは:
トレーニング(Training):モデルのパラメータがブロックチェーンに登録されると、すぐにトレーニングが開始され、データは追跡と品質を検証でき、「ゴミデータ」の汚染を避けることができます。
推理(Inference):推理结果可在链上交叉验证,并生成 Proof-of-Inference,确保结果真实可靠。
計算(Computation):Proof-of-Compute を通じてチェーン上で GPU をスケジュールすることで、AI は中央集権的なブラックボックスに依存することなく、チェーン上で協力することができます。
典型的な例は、@Surf_Copilot と Irys のコラボレーションです。
SurfはIrysを検証可能なデータストレージレイヤーとして使用し、オンチェーンおよびオフチェーンの暗号化データセットをホスティングし、その大規模言語モデルに直接接続してリアルタイムの市場分析レポートを生成します。これにより、AIが出力する結果はより正確になるだけでなく、データの出所を追跡でき、従来のAIツールで一般的な「ブラックボックス化」を回避できます。
このような実践は、Irys が単なる理論的な最適化ではなく、AI とチェーン上のデータをつなぐための真のインフラストラクチャであることを証明しています。
未来:データを「保存する」から「データを使用する」へ
EVMが「計算駆動の帳簿」であるなら、Irysは「データ駆動の帳簿」です。
これは単なる性能向上ではなく、パラダイムの移行です:
未来のアプリケーションは、もはやブロックチェーンを「ハッシュを保存する公証役所」として扱うのではなく、データそのものが実行され、協力できる環境として扱うことができる。
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