现在的算力基础设施，实话说，真的很糟糕——集中化、抽取性强、低效等问题，亟需变革。Cysic 提出的 ComputeFi 模型，正是这一变革的先锋：
可拥有：计算资源转变为可持有的资产，而非单纯的租赁服务；
可验证：通过硬件和社区的共同保障，实现计算过程的可信度；
高效：定制化的 ASIC/GPU 提升计算速度 10–100 倍；
可扩展：支持数百万计算证明者和验证者的协同工作；
可流动：构建可交易的计算资源市场。
这一新模式不仅提升了计算效率，更为去中心化计算提供了可行的解决方案。
零知识证明（ZK）被视为解决区块链可扩展性和隐私问题的关键技术，但其在实际应用中面临生成速度慢、资源消耗大的挑战。Cysic 的创新在于：
硬件加速：通过定制 ASIC/GPU，实现 ZK 证明生成速度提升 10–100 倍；
DePIN 模式：将全球闲置算力转化为可盈利资产，提高资源利用效率；
Proof-of-Compute 共识机制：在保障去中心化的同时，提升系统性能。
这些创新为 ZK 技术的广泛应用奠定了基础，推动了 Layer 2 Rollups 的普及。
近期，Cysic 推出的 Debox 销售活动受到了社区的热烈响应，销售情况火爆，进一步验证了市场对去中心化计算基础设施的需求。
Cysic 的 ComputeFi 模型为计算基础设施带来了革命性的变革，而其在 ZK 技术上的创新则为区

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小池子，接回来了，角度不错
塞了0.1b看看！！！

你知道吗？
现在全球 90% 的数据，AI 根本看不到。
这些数据被锁在企业、实验室和平台里，AI 模型训练来训练去，都是那点“公版样本”，难怪越学越呆。
而真正能让 AI 变聪明的那 90%，还在沉睡。
Irys 就盯上了这一块。
它不是做存储这么简单，而是想**解锁数据资产的流通权**：
让沉睡的数据能上链、能追溯、能授权、还能交易。
数据不再是死文件，而是能被调用、组合、甚至被 AI 模型直接使用的“燃料”。
而这次他们和 @KaitoAI 的新尝试更有意思——
一个是“AI 的轨道层”，一个是“AI 的记忆层”。
Kite 提供运行环境（身份、治理、支付），
Irys 负责数据和逻辑（永久存储、可验证记录、自动结算）。
拼在一起，就像 App Store 诞生前后的区别——
之前开发者各自为战，之后成了生态。
现在的 AI agent 经济，正卡在这个节点：
※ 工作流没法共享，大家重复造轮子
※ 没有统一账本，合作难验证
※ 智能成果没收益模型，越用越亏
※ 声誉体系断层，干得好也留不下名
Irys 的 programmable data 就是补这块短板的。
在它这套逻辑下：
※ **声誉系统**：agent 的历史记录、行为、产出都能上链验证
※ **工作流市场**：你写的流程可以被复用，还能收费
※ **跨 agent 协作**：共享记忆、自动结算，信任靠代码，不靠嘴

大家最近都在聊 Irys，但很少有人真正明白它想干啥。
一句话总结：Irys 想把“数据”变成真正的资产。
创始人自己说过一句狠话：
“数据是世界上最不高效的市场，从存储到流通、每一层都在被过度抽取价值。创建 Irys，就是要把这件事彻底改掉。”
他要做的，不只是“更便宜的存储”，而是让数据能被使用、定价、流通——
让每一份数据，都有价值标签，能像资产一样跑在链上。
现在 Irys 已经能做到：
💾 存储成本比 AWS 便宜 20 倍
🧱 搭配 @TryBrickroad，数据能直接被打包卖给 AI 公司
💡 数据归用户所有，能追溯、能变现、还能挂到合约上用
这不只是节省成本的问题，而是在重塑一个“去平台化的数据市场”——
数据所有权回归个体，收益也回到个体手中。
再说个最近特别有意思的生态动作👇
Irys 携手 @sqd_eth（SQD Network）正式拆掉了 DeFi 数据的“平台围墙”！
过去 DeFi 的数据是去中心化的吗？并不是。
PumpFun、Uniswap、Aave 每天几千笔交易、几 TB 数据，
但开发者想用，还得去中心化 API 平台买订阅才能拿到。
交易是开放的，数据却被关起来。
SQD 的角色，是把原始哈希流转成能用的指标，比如实时 K 线、交易量、价格波动；
而 Irys 的作用，是把这些处理好的数据存上链——
可验证、永久存储、低成本、还能

AI 的浪潮席卷而来，但要让 AI 真正跑在链上，光有算力不够，还得有能“存活”的数据层。
就在这时候，CoinFund 领投 Irys 1000 万美金 A 轮融资的消息炸出来。别小看这一笔钱，它其实标志着一个很关键的转折点——链上存储，终于要走出“能存不能用”的时代了。
过去几年，区块链在数据存储上一直卡在两个极端：
放在以太坊上，能编程但贵得离谱；
放在 Arweave、Filecoin 上，便宜但只是“死文件”。
结果大家都妥协了：表面上是去中心化应用，底下全靠 AWS 撑着。
而 Irys 的出现，就是要把这个悖论彻底拆掉。
它不是单纯的“链上网盘”，而是一层可被合约直接调用的数据层。
Irys 把数据重新定义成活的资产：
※ 数据能直接被智能合约读写，而不是只能看
※ 成本比 AWS 还低十几倍
※ 每份数据都能带上逻辑，比如收益分配、访问规则或训练授权
这意味着开发者、AI 模型、甚至企业系统都能直接在链上“用”数据，而不是仅仅“存”数据。
再说创始人 Josh，本身就是老玩家。他之前做 Bundlr，把 Arweave 的交易量从 1 万/天干到 1500 万/天，占全网 98% 活跃，等于是把 Arweave 整个盘活的人。后来发现老架构撑不住需求，干脆推翻重来写了 Irys。
CoinFund 的判断其实很准：
未来的 AI 经济，不缺数据，而是缺可信、可验证、

很多人以为 AI 的问题是“算力不够”。
其实你真去搞过模型就知道——GPU 贵只是表象，真正的瓶颈在数据。
你算得再快，也得有料可算。
而现在全球 90% 的数据都锁在系统里：企业服务器、科研实验室、平台数据库……
AI 想训练，也只能啃那 10% 被清洗、重复、滥用过的“公共样本”。
它不是不聪明，是被喂瞎了。
Irys 做的，就是把这堵墙砸开。
它让数据能被确权、能被调用，还能带验证上链。
这意味着：
数据第一次变得“能被看见”，AI 不再局限于公开集；
模型可以直接调用链上信息，不靠中介；
每条数据的来源都能追溯，不怕造假。
这一步看似只是基础设施，
但它其实在给 AI 开“眼界”——让机器第一次真正理解世界。
算力让 AI 会思考，
Irys 让它知道该思考什么。
当数据能自由流动，AI 的边界才会真正被拉开。
这就是 Irys 的意义：不去追风口，而是重写 AI 的底层现实。
#KaitoYap @KaitoAI @irys_xyz #Yap @josh_benaron #Irys UXLINK

历史上，每一次“看似技术”的变革，最后都改变了世界的秩序。
第一次，是 TCP/IP。
在它出现之前，信息是割裂的、封闭的，各个网络互不相通。
TCP/IP 把一切统一成了一个协议，让信息流动变成了公共基础设施，也让互联网从此爆发。
第二次，是产权制度。
土地在此之前只是泥土，你拥有它却无法证明。
直到产权出现，土地才能被抵押、交易、继承，才从“占有”变成“财富”。
今天，数据正处在同样的转折点。
它无处不在，却依然碎片化、封闭化。
AI 模型、企业系统、应用接口，都在吃着极少的一部分公开数据。
剩下的？不是锁在机构数据库，就是被平台免费榨取。
就像当年没有 TCP/IP 的网络、或没有产权的土地——有潜力，却被困住。
于是 Irys 出现了。
它给数据确权、赋值、通路。
让你存下去的每一份数据，都是带签名、可验证、可交易的资产。
AI 能直接调用、智能合约能读写，
个人的数据也终于能从“免费被用”变成“自己能赚”。
这不仅是技术改进，而是一次经济级的重构。
你可以把 Irys 看成：
对数据的 TCP/IP：让碎片化数据流动起来；
对 Web3 的 产权制度：让创造者真正拥有收益权；
对 AI 的 记忆底层：让智能体不再是“短期记忆”，而是拥有可验证的长期知识。
想得更远一点，
当数据能确权、关系能确权，
那社交图谱也不再是中心化平台的“围墙花园”。
像 @UXLINKoffic

很多人只盯着“Gas 归零”，却忽略了另一个更大的趋势：数据成本也在归零。
这才是真正决定 Web3、AI、DePIN 能不能大规模落地的关键。
回头看过去几年，Solana、Sui、各种 L2 已经把 Gas 压到几乎看不见了，但当应用真正想上链，就发现卡在另一个坑——存储太贵、太短命。
以太坊上存几百 KB 就得上万美元，blob 虽然便宜点，但几周就过期。
AI、DePIN、NFT、memecoin 这些高频应用，根本玩不起这种“临时链上”。
而 @irys_xyz 想的就彻底不一样。
它不是做个外挂式的“便宜存储”，而是直接把存储和执行融合在一条链里。
开发者既能把数据存下来，又能在合约里直接调。双账本结构让上传像闪送一样快，数据还永久可查、可验证、不丢失。
说白了，Irys 就是在让“链上数据”从一次性消耗品，变成了真正的可持续资产。
这背后的逻辑也简单：Gas 的革命解决了“谁能用链”，数据的革命解决了“链能干啥”。
所以我现在看 Irys，就像当年看 Solana 或 Arweave ——
一个在速度上压缩成本，一个在数据上打开想象力。
Gas 归零只是起点，数据归零（成本与摩擦）才是下一个共识。
而这个新赛道的先行者，已经在 Irys 身上看得很清楚了。
#KaitoYap @KaitoAI @irys_xyz #Yap @josh_benaron #Irys U

现在搞 AI，最大的问题已经不是算法，而是——穷。
GPU 贵得离谱，存储成本还高得吓人。
很多小团队，模型还没训，预算就先崩了。
💻 ionet：让算力不再是“豪门游戏”
@ionetofficial 干的事其实很硬核：
它把全球几十万张 GPU、CPU 都聚合在一起，
让算力像水电一样可调、可租、可扩展。
训练模型不再看你有没有钱买卡，
只要有任务，就能接入网络里的闲置算力。
这下 AI 的“发动机”问题，算是松绑了。
💾 Irys：让数据不再是黑洞
但问题又来了——有算力，还得有数据。
AI 模型要喂训练集、要保存推理结果、要验证模型行为。
传统云存储？贵、慢、还不透明。
一旦厂商关服、涨价、限权，你的数据说没就没。
@irys_xyz 解决的正是这一层：
数据能永久存，价格低、可验证；
存储证明上链，数据可查可信；
还能被智能合约直接调取，AI 结果一体化上链。
AI 团队在这上面，不只是“存文件”，
而是在“确权资产”——让数据本身成为可交易的价值单元。
🚀 ionet + Irys = AI 的路基与仓库
可以这么形容：
ionet 是 AI 的引擎，Irys 是 AI 的底盘。
前者让车能跑得起来，
后者保证路平、货不丢、能追踪。
算力层解决速度与扩展，
数据层保障持久与可信。
当两者打通，AI 不再是中心化巨头的专利，
而是真正的去中心化产业网络。
未来的 A

在这个链都喜欢“玩复杂”的时代，@irys_xyz 反而反其道而行之。
别人忙着造花活，一个链三四个代币、桥来桥去还要对冲波动。
开发者一上手就头大，用户用一次钱包直接劝退。
而 Irys 的思路特别“反骨”：
——干嘛不把一切都收拢成一个？
💡 Irys 的做法：一币统全场
在 Irys 上，不存在什么“多代币配合”。
一个 $IRYS，搞定一切。
存数据、跑合约、质押节点、验证交易，全都在一个系统里完成。
没有跨链桥、没有多层跳转、没有多余依赖。
这听起来像是“简化设计”，
但实际上是最狠的价值堆叠。
因为所有行为，最终都在强化 $IRYS 的需求。
想存一份数据？要 IRYS。
想执行逻辑？要 IRYS。
想当节点？抵押 IRYS。
每一步都围绕一个核心资产转。
越简单，越刚性。越集中，越抗风险。
🧠 对开发者：省事就是生产力
在别的链上发个 dApp，得先解决跨链资产、gas 成本、流动性兼容……
在 Irys，只需要关心“怎么让应用更好用”。
后端逻辑、数据调用、验证都能在同一个框架下搞定。
这就意味着——开发周期更短，部署更稳，不用天天修桥。
🙌 对用户：交互更干净
普通用户最怕的，就是“突然弹出另一条链的 gas 提示”。
Irys 把这种体验全砍掉。
交互干净、逻辑直接，钱包里只要有 IRYS，就能完成所有操作。
真正实现“用一次链，就像用一个 App”。
⚙

最近大家老拿 Irys 和 Walrus 比，感觉像是两种完全不同的世界观。
一个是从底层重造的「数据公链」；一个是挂靠在 Sui 上的「模块化存储层」。
看起来都在搞“链上数据”，但理念差得挺远。
Irys 是“从头做起”那种派系。
共识、虚拟机、存储、激励，全都自己包圆。
好处？逻辑干净、体验统一、只认一个 $IRYS。
缺点？新链得自己打生态，开发者、节点都得一点点攒。
就像盖一栋自己设计的房子——漂亮归漂亮，就是周期长。
Walrus 则更像是“借势打天下”。
它直接搭在 Sui 上，用现成的共识、现成的钱包、现成的生态。
启动速度快、Move 开发者上手容易。
但跨两层通信，延迟、协调、依赖关系都更复杂。
像是租了个商场铺位，地段好、人流多，但动线不能乱改。
在钱这块也挺有意思。
Irys 一币走天下，gas、矿工、存储全用 $IRYS。
简单粗暴，用户体验一体化；
但币价一旦波动，整个系统都跟着晃。
Walrus 是双币制：SUI 负责结算，$WAL 支付存储。
结构清晰，但两边节点利益不一定完全一致。
说白了——省心不省事。
数据策略 是两家分歧最大的地方。
Irys 走的是「一次付费，永久存」路线，
像 Arweave 那套——存一份是永远在链上。
很适合做 AI 训练集、科研档案、NFT 元数据这种长期资产。
Walrus 走「租赁制」，最长两年，时间到了要续费。