「@irys_xyz」离 TGE 不远了，又有两个实用性很强的更新。 ★ 跟@Surf_Copilot达成合作，把链上行为、市场情绪这些数据都接入到了 LLM 训练里。 这样生成出来的内容更贴近真实行情，能直接产出有用的报告。 ★ 全面升级了测试网的任务系统和游戏内容。 用户可以直接在 上参与新任务，积累积分，也可以查看任务进度。 ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ 过去几年，Filecoin、Arweave、Story、Walrus 都想做数据基础设施，方向都挺一致的： ⛔ Filecoin 最多存540天，到期还得续，取出来等好几个小时 ⛔ Arweave 只能永久存，价格是 Irys 的16倍，大文件检索速度慢很多 ⛔ Story 上链的是元数据，文件本体还在链下，调用依赖外部模块 ⛔ Walrus 搭在Sui上，性能上限写在了底层代码里，最长只能存2年 但这些方案好像都有一个关键问题没解决： 数据有没有办法在链上真正被读取、处理和执行？ 这就是 Irys 和它们的本质区别。 不是谁比谁更便宜，而是处理路径不同。 ✅ Irys 支持 EVM 合约原生访问数据，读写执行一体 ✅ 支持短期存 + 永久存，按需选择，不被模式锁死 ✅ 存取延迟低，目标是毫秒级 ✅ 定价锚定硬盘成本（$2.5/GB for短期，$0.03/GB for永久），可预测 ✅ 数据自带执行逻辑，不用预言机，不用跨链桥 ✅ 授权、调用、变现直接写进数据结构，由虚拟机原生执行 所以上传数据不是为了放在那，而是上传完就能立刻用。 合约、模型、应用、智能体都可以直接在数据上运行，不是先把数据拉出来再处理。 现在已经有不少项目接入： ⛀ Cod3x 把交易策略配置写进链上，让 AI 模型有持久记忆； ⛀ Warden 把 500 万用户生成的模型数据写进 Irys，做成知识资产； ⛀ SCAI 把 100TB 科研数据上链，不靠平台、不靠出版社； ⛀ GAIB、Plena、Chirper、Kite 都在用 Irys 作为数据层做交互、激励、结算。 ▰▰▰▰▰▰▰▰▰▰ 总结一下： 传统项目多数围绕存储激励与归档效率设计。 Irys 从执行、调用各个角度重新设计了数据基础设施，更关注数据在系统内的可用性。 @KaitoAI #KaitoAI