在当前的加密世界里，大家最熟悉的无疑是 EVM 体系，无数的 DApp、DeFi 协议、NFT 市场，都是在这套体系下繁荣起来的。但如果把目光放在 “数据” 这个维度上，就会发现 EVM 的数据流转并不完美，甚至存在很多天然的掣肘。

在 EVM 的设计里，数据只是交易的附属品。它被打包进交易负载，进入区块后才算“落地”。这带来了一些显著的特点和痛点：

1. 数据受限于 Gas 与区块空间
一点点存储都要花费昂贵的 Gas，如果你想存 1MB 的文件，成本可能高达数千美元。所以，大多数开发者不得不依赖外部存储（IPFS、Arweave），在链上只保存一个哈希。

2. 交互被动
数据只能通过合约调用或事件日志访问，无法主动触发逻辑。想要链上使用外部数据？还得依赖 Oracle，增加信任假设与延迟。

3. 性能瓶颈
TPS 大约只有 15-30，区块确认需要十几秒。对于数据密集型场景（比如 AI 模型更新），几乎不可用。

Irys：让数据成为主动的原语

Irys @irys_xyz 的出现，就像是把“配角”变成了“主角”。
它并不是在 EVM 上加速或补丁，而是重新定义了数据流转的逻辑——数据本身就是可编程、可执行的核心。

1. 双账本（Dual Ledger）机制
Submit Ledger：临时账本，容忍间隙，适合短期数据或缓存。
Publish Ledger：永久账本，数据一旦确认即不可篡改。
存储和执行可以并行进行，不再像 EVM 那样竞争 Gas。

2. 入口证明（Ingress Proofs）+ 容量挖矿（Capacity Mining）
入口证明确保数据真正被接收、存储。
容量挖矿让节点通过存储扩展网络能力，不依赖额外的外部系统。

3. 可编程数据
这是 Irys 的关键。数据不再是“冷存储”，而是能被直接调用和执行：
数据可以被查询、写回，甚至自带执行逻辑；
当某个文件被访问时，可以自动结算版税；
当某个模型被调用时，可以触发计算。
数据第一次从“附属物”变成了生态的活组件。

4. 高性能与低成本
TPS 可达 10 万级，延迟亚秒级；
成本比 Arweave 低约 6 倍；
定价锚定 HDD（约 $2.50/GB；永久 ~$0.03）；
永久存储原生支持，无需绕路。

Irys：完美契合AI

Irys 的设计，天然契合 AI 的需求。
AI 需要大量数据的实时流转、调用和验证，而在传统 EVM 体系里，这几乎不可能做到。

在 Irys 中：
训练（Training）：模型参数上链后可立即触发训练，数据还能验证溯源和质量，避免“垃圾数据”污染。
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。
计算（Computation）：通过 Proof-of-Compute 与链上调度 GPU，AI 可以在链上进行协作，而不是依赖中心化黑箱。

一个典型的例子是 @Surf_Copilot 与 Irys 的合作。
Surf 把 Irys 作为可验证的数据存储层，用来托管链上与链下的加密数据集，并直接接入其大语言模型，生成实时的市场分析报告。这让 AI 输出的结果不仅更精准，还能追溯数据来源，避免了传统 AI 工具常见的“黑箱化”。

这类实践证明，Irys 不只是理论上的优化，而是真正能把 AI 与链上数据打通的基础设施。

未来：从“存数据”到“用数据”

如果说 EVM 是“计算驱动的账本”，那么 Irys 就是“数据驱动的账本”。
这不仅仅是性能提升，而是范式的迁移：
未来的应用可以不再把链当成一个“只存哈希的公证处”，而是作为一个 数据本身就能被执行和协作的环境 。

在目前数据动辄上T的时代，一个低成本、高性能、可验证计算和 AI 协同结合起来，让数据真正产生价值的L1，无疑是链上基础设施的典范！

$IRYS