🧩Irys → Eine qualitative Veränderung von Geschwindigkeit und Erfahrung
Erinnerst du dich an die frühen Tage mit IPFS? Das Hochladen verlief reibungslos, aber wenn man ein paar Tage später die Datei wieder abrufen wollte, wurde es sehr langsam, und sie konnte sogar direkt verschwinden. In diesem Moment dachte ich, wie kann ein solches System wirklich die Anforderungen auf Anwendungsebene erfüllen?
Die Idee von @irys_xyz ist es, die Anreizmechanismen und den Zugriffs-Effizienz von Grund auf zu lösen. Wenn Nutzer Daten hochladen, zahlen sie direkt die Speicherkosten, was den Minern Anreize gibt, die Daten langfristig zu speichern, und die Geschwindigkeit kann auf Reaktionszeiten im Sekundenbereich gehalten werden. Der Unterschied in der Erfahrung ist sehr intuitiv, so wird es ermöglicht, dass die Daten selbst operieren ~
Du kannst den Daten auch Logik und Regeln hinzufügen, wie z.B. Urheberrechtsbeteiligungen oder Zugriffsrechte, sodass die Daten selbst zu einem sich selbst verwaltenden Vermögenswert werden. Dahinter spiegelt sich tatsächlich eine Neubewertung des Wertes von Daten durch Irys wider. Im nächsten Beitrag werde ich dieses Thema näher beleuchten ~
@KaitoAI
Irys → Nicht nur Speicherung
Wenn viele Leute @irys_xyz erwähnen, ist die erste Reaktion oft: „Ist das nicht nur ein Speicherprotokoll?“ Natürlich wird es dann mit Filecoin und Arweave verglichen. Meiner Meinung nach löst ersteres das Problem der Dauerhaftigkeit, während letzteres nach Permanenz strebt. Aber das Problem ist, dass es nicht genug ist, nur speichern zu können; wenn die Daten nicht direkt abgerufen werden können, ist ihr Wert für Anwendungen begrenzt.
Deshalb liegt der Durchbruch von Irys darin, dass es „Speichern“ und „Nutzen“ kombiniert.
Ein Beispiel ➡️ Ein #AI-Modell muss die Echtheit der Trainingsdaten überprüfen. Bei traditionellen Protokollen muss man die Daten zuerst herunterladen und dann analysieren; bei Irys können diese Daten jedoch direkt von Smart Contracts oder Modellen abgerufen und ausgeführt werden, der gesamte Prozess wird in Echtzeit abgeschlossen, ohne zusätzliche Verarbeitung. Diese Architektur lässt die Daten nicht mehr passiv liegen, sondern verwandelt sie in nutzbare, kombinierbare und interaktive Ressourcen.
Das ermöglicht es Irys, von einem Archiv zu einer Echtzeit-Datenservice-Schicht zu werden. Um dies zu erreichen, sind die technischen Herausforderungen enorm, insbesondere in Bezug auf Leistung und Stabilität.
👉 Im nächsten Beitrag werde ich über die Verbesserungen von Irys in Bezug auf Geschwindigkeit und Erfahrung sprechen. Lasst uns darauf freuen ~
@KaitoAI
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