Борьба Walrus и Irys за данные в экосистеме Sui

Автор:Ponyo

Адаптация текста: Sui Network

Ключевые тезисы

🔧 Архитектура: Irys — это полнофункциональный интегрированный Layer 1 «цепочка данных», предоставляющий нативный доступ к блобам (blobs) для контрактов, но требующий совершенно нового набора нод-валидаторов. Walrus представляет собой слой хранения на базе erasure code, развернутый поверх Sui: он проще в интеграции, но требует кросс-уровневой координации.

💰 Экономическая модель: Irys использует единый токен IRYS для оплаты комиссий и вознаграждений, что упрощает пользовательский опыт, но повышает риски, связанные с ценовой волатильностью. Walrus разделяет функции между двумя токенами: WAL (для хранения) и SUI (для gas), эффективно изолируя затраты, но требуя поддержания двух систем мотивации.

📦 Долговечность и вычислительная мощность: Irys поддерживает 10 полных реплик и передает данные напрямую в свою виртуальную машину; Walrus использует erasure code с примерно 5-кратным избытком и верификацией через хеширование, что снижает стоимость хранения на ГБ, но усложняет реализацию протокола.

💾 Адаптивность: Irys предлагает модель пожертвований «оплатил один раз — хранишь навсегда», идеально подходящую для неизменяемых данных, но с высокими стартовыми затратами. Walrus использует арендный механизм «плата по факту использования с автопродлением», облегчающий контроль бюджета и позволяющий быстро интегрироваться с экосистемой Sui.

📈 Внедрение: Walrus, несмотря на раннюю стадию, развивается стремительно: уже достигнут объем хранилищ в петабайты, более 100 операторов узлов и внедрение множеством брендов NFT и игр. Irys же пока находится на стадии пре-скейлинга, объемы данных не достигли петабайтного уровня, а сеть нод продолжает расти.

Walrus и Irys решают одну задачу: обеспечение надежного и экономически мотивированного хранения данных в блокчейне. Однако их архитектурные философии кардинально различаются: Irys — это специализированный Layer 1 блокчейн для хранения данных с вертикально интегрированной архитектурой, объединяющей хранение, исполнение и консенсус; Walrus представляет собой модульную сеть хранения, опирающуюся на Sui для координации и расчетов при параллельно работающем независимом офчейн слое хранения.

Хотя команда Irys изначально позиционировала свой проект как превосходящее «встроенное» решение, называя Walrus ограниченной «внешней» системой, на практике оба подхода имеют свои преимущества и компромиссы. В данной статье представлена объективная сравнительная оценка Walrus и Irys по шести техническим параметрам, опровергающая односторонние заявления, и предоставлено четкое руководство для разработчиков, помогающее выбрать оптимальный путь исходя из затрат, сложности и опыта разработки.

1. Архитектура протокола

1.1 Irys: Вертикально интегрированный L1

Irys воплощает классическую концепцию «самообеспечения». Он включает собственный механизм консенсуса, модель стейкинга и исполняемую виртуальную машину (IrysVM), тесно интегрированные с подсистемой хранения.

Валидаторы одновременно выполняют три роли:

• хранят пользовательские данные в виде полных реплик;

• выполняют логику смарт-контрактов в IrysVM;

• защищают сеть безопасности с помощью гибридного механизма PoW + стейкинг.

Поскольку все эти функции существуют в рамках одного протокола, каждый слой — от заголовков блоков до правил извлечения данных — может быть оптимизирован для обработки больших объемов данных. Смарт-контракты могут напрямую ссылаться на файлы в цепи, а доказательства хранения используют тот же путь консенсуса сортировки обычных транзакций. Их преимущество заключается в высокой архитектурной согласованности: разработчикам достаточно работать с одним доверенным периметром и одной валютой сборов (IRYS), а чтение данных внутри кода контракта feels like native support.

Однако цена этого подхода — высокая стоимость запуска. Новой сети первого уровня необходимо с нуля привлекать операторов оборудования, создавать индексаторы, запускать обозреватель блоков, дорабатывать клиенты и развивать инструментарий для разработчиков. На начальных этапах, когда количество валидаторов невелико, гарантии времени блока и экономической безопасности уступают устоявшимся цепочкам. Поэтому архитектура Irys выбрала глубокие интеграционные уровни для данных, пожертвовав скоростью запуска экосистемы.

1.2 Walrus: Модульный надслой

Walrus идет по принципиально иному пути. Его ноды хранения работают офчейн, тогда как высокопроизводительный L1 Sui обрабатывает сортировку, платежи и метаданные через смарт-контракты на языке Move. Когда пользователь загружает blob (блок данных), Walrus разбивает его на сегменты и распределяет по узлам, затем фиксирует в Sui специальный объект, содержащий контент-хеш, распределение фрагментов и условия аренды. Продление сроков, штрафы и вознаграждения выполняются как обычные транзакции Sui: gas оплачивается SUI, но расчеты в экономике хранения происходят в токене WAL.

Опираясь на Sui, Walrus немедленно получает следующие преимущества:

• проверенный механизм консенсуса BFT (Byzantine Fault Tolerance);

• отлаженная инфраструктура разработки;

• мощная программируемость;

• ликвидная базовая токен-экономика;

• множество существующих разработчиков на Move могут сразу начать интеграцию без необходимости миграции протокола.

Но плата за это — необходимость кросс-уровневой координации. Каждое событие жизненного цикла (загрузка, продление, удаление) должно синхронизироваться между двумя полунезависимыми сетями. Ноды хранения должны доверять окончательности консенсуса Sui, сохраняя производительность даже в периоды перегрузок сети; при этом валидаторы Sui не проверяют фактическое наличие данных на диске, поэтому приходится полагаться на криптографические доказательственные системы Walrus для обеспечения подотчетности. По сравнению с монолитным дизайном такая архитектура неизбежно добавляет задержки, а часть комиссий (gas в SUI) уходит участникам, не участвующим в реальном хранении данных.

1.3 Итоги дизайна

Irys применяет монолитную вертикально интегрированную архитектуру, тогда как Walrus — модульное решение с горизонтальной分层ной интеграцией. Irys обладает большей архитектурной гибкостью и единым доверенным периметром, но сталкивается со сложностями построения экосистемы с холодного старта. Walrus, используя зрелый механизм консенсуса Sui, значительно снижает порог входа для разработчиков внутри существующей экосистемы, однако должен справляться с комплексностью взаимодействия двух экономических доменов и операционных систем. Ни один подход не является абсолютным: они просто оптимизируют разные аспекты — один стремится к согласованности (coherence), другой — к композируемости (composability).

Когда выбор зависит от привычности инструментов для разработчиков, привлекательности экосистемы или скорости выхода на рынок,分层ный подход Walrus оказывается более практичным. Когда же узким местом становится глубокое связывание данных и вычислений или требуется специализированный консенсус, dedicated blockchain Irys имеет достаточные основания брать на себя большую архитектурную нагрузку.

2. Токеномика и система стимулирования

2.1 Irys: Один токен управляет всем стеком протокола

Родной токен Irys, IRYS, покрывает всю экономическую модель платформы:

• Стоимость хранения: пользователи предварительно оплачивают данные в IRYS;

• Исполнение gas: все вызовы смарт-контрактов также计价руются в IRYS;

• Награды майнерам: бонусы за блоки, доказательства хранения и комиссии за транзакции выплачиваются исключительно в IRYS.

Поскольку майнеры одновременно отвечают за хранение данных и исполнение контрактов, вычислительные доходы компенсируют недостаток доходов от хранения. Теоретически, при активном развитии DeFi в сети Irys вычислительные прибыли будут субсидировать хранение данных, обеспечивая услуги близкие к себестоимости; при низкой активности контрактов механизм субсидирования адаптируется в обратном направлении. Этот механизм кросс-субсидирования помогает сбалансировать доходы майнеров и выровнить интересы всех участников протокола. Для разработчиков единый актив означает меньше процессов кастодиального управления и более простой пользовательский опыт, особенно подходящий для проектов, не желающих вовлекать пользователей в управление несколькими токенами.

Недостаток заключается в риске синхронизации активов: падение цены IRYS приведет к одновременному снижению вознаграждений как за вычисления, так и за хранение, создавая двойное давление на майнеров. Таким образом, экономическая безопасность протокола и долговечность данных оказываются привязаны к одной кривой ценовых колебаний.

2.2 Walrus: Двухтокенозная экономическая модель

Walrus разделяет функциональные обязанности между двумя токенами:

• $WAL: экономическая единица слоя хранения. Пользователи оплачивают аренду пространства через WAL, а операторы узлов получают вознаграждения в WAL за стейкинг и размещение фрагментов данных; размер награды также коррелирует с долей делегированного стейка.

• $SUI: газ для координационных транзакций в цепи. Любые операции в Sui, включая загрузку, продление аренды или применение штрафов, требуют расхода SUI и направляют вознаграждение валидаторам Sui, а не узлам хранения Walrus.

Такое разделение делает экономику хранения прозрачной: ценность WAL зависит только от спроса на хранилище и длительности аренды, не подвергаясь влиянию торгов на DEX или ажиотажа вокруг NFT в Sui. При этом Walrus автоматически наследует ликвидность Sui, мосты и фиатные шлюзы — поскольку большинство строителей на Sui уже держат SUI, маржинальные затраты на внедрение WAL низки.

Однако модель с двумя токенами создает проблему рассинхронизации стимулов. Узлы Walrus не имеют доступа к доходам от комиссий SUI, поэтому цена WAL должна самостоятельно покрывать затраты на оборудование, пропускную способность и обеспечивать приемлемый возврат инвестиций. Если цена WAL стагнирует, а стоимость газа SUI резко вырастает, расходы пользователей увеличиваются, но сами хранители не получают прямой выгоды. Напротив, взрывной рост DeFi в Sui boosts доходы валидаторов, оставаясь вне зоны влияния узлов Walrus. Для поддержания долгосрочного баланса требуется активная оптимизация модели: тарифы на хранение должны гибко плавать в зависимости от стоимости железа, циклов спроса и глубины рынка WAL.

2.3 Итоги дизайна

Проще говоря, Irys обеспечивает единую и простую пользовательскую среду, концентрируя на себе риски; Walrus четко размечает границы на уровне токенов, предоставляя более точный экономический учет, но требуя решения задач разделения рынков и потоков комиссий. При выборе строителям стоит оценить приоритеты: бесшовный опыт единой среды или управление разделенными экономическими рисками, лучше соответствующие продуктивной стратегии и казначейству проекта.

3. Долговечность данных и стратегии избыточности

3.1 Walrus: Легковесная высокая надежность на базе erasure code

Walrus разделяет каждый блок данных (blob) на k сегментов полезных данных и добавляет m сегментов избыточной проверки (используя алгоритм кодирования RedStuff). Эта технология аналогична RAID или кодам Рида-Соломона, но оптимизирована под децентрализованную среду с высокой динамикой изменения нод. Достаточно взять любые k из k + m сегментов, чтобы восстановить исходный файл, что дает два преимущества:

• Высокая эффективность использования места: при типичных параметрах (примерно 5-кратное расширение) требуется вдвое меньше хранилища по сравнению с традиционными схемами копирования с 10-кратной избытностью. Проще говоря, для хранения 1 ГБ данных в Walrus общий объем сети составит около 5 ГБ (фрагменты распределены по узлам), тогда как традиционная система полных копий потребовала бы около 10 ГБ для сопоставимого уровня безопасности.

• Высокая способность к восстановлению по запросу: метод кодирования Walrus экономит не только место, но и пропускную способность. При потере связи с каким-либо узлом сеть восстанавливает только недостающий сегмент, а не весь файл целиком, drastically снижая затраты на трафик. Этот механизм самовосстановления требует загрузки данных лишь объемом, равным размеру потерянного сегмента (O(blob_size/число_сегментов)), тогда как традиционные системы обычно требуют O(blob_size).

Информация о распределении каждого сегмента между узлами хранится в виде объекта в Sui. Walrus каждые эпохи ротирует комитет стейкинга, проверяет доступность нод через криптографические вызовы и автоматически перекодирует данные при превышении потерь нод безопасного порога. Несмотря на архитектурную сложность (взаимодействие двух сетей, множество сегментов, частая верификация), эта система обеспечивает максимальную долговечность при минимальных объемах.

3.2 Irys: Консервативная, но устойчивая многокопийная схема

Irys сознательно选择了 самый прямой метод долговечности: каждый раздел данных объемом 16 ТБ хранится полностью в десяти отдельных стейкнутых майнерах. Протокол предотвращает дублирование учета на одном диске через внедрение уникального «salt» для каждого конкретного майнера (технология Matrix Packing). Система постоянно проверяет диски нод через «доказательство полезной работы» (proof-of-useful-work), читая байты для подтверждения их физического наличия; в случае неудачи майнер получает штраф и лишается залогового актива.

На практике доступность данных зависит от того, ответит ли хотя бы один из 10 майнеров на запрос. Если проверка какого-либо узла не проходит, система немедленно инициирует повторное реплицирование, чтобы поддерживать стандарт в 10 копий. Цена этой стратегии — 10-кратная избыточность хранения данных, однако логика предельно проста, а все состояния централизованы в одной цепи.

3.3 Итоги дизайна

Walrus фокусируется на решении проблемы частой ротации нод через эффективные алгоритмы кодирования и объектную модель Sui, обеспечивая долговечность без роста стоимости. Irys полагает, что учитывая стремительное падение цен на железо, более простые и тяжелые механизмы множественного копирования на практике оказываются надежнее и проще в поддержке.

Если вы храните архивные данные в масштабе петабайт и готовы принять более сложную логику протокола, erasure code Walrus выгоднее на байт. Если же вам важна минимизация операционной нагрузки (одна цепь, одно доказательство, щедрый запас прочности) и аппаратные затраты кажутся незначительными по сравнению со скоростью доставки продукта, 10-копийный механизм Irys обеспечит долговечность с наименьшими усилиями по администрированию.

4. Програмируемые данные и on-chain вычисления

4.1 Irys: Смарт-контракты с нативной поддержкой данных

Поскольку хранение, консенсус и виртуальная машина Irys (IrysVM) работают на одном реестре, контракты могут вызывать метод read_blob(id, offset, length) так же легко, как читают собственное состояние. Во время выполнения блока майнеры потоково передавают запрошенные фрагменты данных непосредственно в виртуальную машину, выполняют детерминированную проверку и продолжают обработку результата в той же транзакции. Никаких оракулов, передачи параметров пользователем или офчейн-переходников не требуется.

Такая программируемая структура данных открывает сценарии вроде:

• Медиа-NFT: перевод метаданных, изображений в высоком разрешении и логики роялти в цепь с принудительным исполнением на байтовом уровне.

• On-chain AI: выполнение задач инференса непосредственно на весах моделей, сохраненных в разделах.

• Анализ больших данных: контракты способны сканировать журналы, геномные файлы и другие крупные наборы данных без внешних мостов.

Хотя затраты gas растут пропорционально объему считанных байт, пользовательский опыт остается одной транзакцией,计价емой в IRYS.

4.2 Walrus: Модель «сначала верификация, потом вычисление»

Поскольку Walrus не может напрямую передавать большие файлы в виртуальную машину Move, он использует паттерн «хеш-коммит + witness»:

• При сохранении blob Walrus фиксирует его контент-хеш (content hash) в Sui;

• Впоследствии любой вызывающий может отправить соответствующие фрагменты данных вместе с легковесными доказательствами их корректности (например, путь Меркле или полный хеш);

• Смарт-контракт Sui пересчитывает хеш и сверяет его с метаданными Walrus. При успешной проверке система доверяет данным и выполняет дальнейшую логику.

Преимущества:

• Готовность к использованию без каких-либо изменений базового L1 протокола;

• Валидаторам Sui не нужно учитывать содержимое данных гигабайтного объема.

Ограничения:

• Требуется ручное извлечение данных: вызывающая сторона должна забирать данные с шлюза или нод Walrus и упаковывать ограниченное количество фрагментов в транзакцию (ограничено размером транзакции Sui);

• Наложение на обработку сегментов: для крупных задач потребуется несколько микротранзакций или офчейн-препроцессинг + ончейн-верификация;

• Двойные затраты gas: пользователи оплачивают gas в SUI (для верификации транзакции) и косвенно платят WAL за базовое хранение.

4.3 Итоги дизайна

Если вашему приложению требуется обработка нескольких мегабайт данных каждым блоком (on-chain AI, иммерсивные медиа dApp, воспроизводимые научные вычислительные пайплайны и т.д.), встроенный API данных Irys выглядит привлекательнее.

Если ваш сценарий делает акцент на доказательстве целостности данных, легких медиа-презентациях или сложные вычисления переносятся офчейн, а ончейн нужен лишь для финальной проверки результатов, Walrus полностью справится с задачей.

Таким образом, выбор сводится не к возможности реализации, а к тому, на какой уровень вы предпочитаете переложить сложность: на уровень базового протокола (Irys) или на уровень middleware-приложений (Walrus)?

5. Срок хранения и постоянство

5.1 Walrus: Арендная модель с оплатой по факту

Walrus использует арендную модель фиксированных периодов. При загрузке данных пользователь оплачивает $WAL за определенный срок хранения (расчет ведется по эпochaм по 14 дней, максимум можно сразу купить срок до ~2 лет). По истечении срока аренды, если оплата не продлена, узлы вправе удалить данные. Разработчики приложений могут автоматизировать процесс продления через смарт-контракты Sui, превращая «аренду» в фактическое «бессрочное хранение», однако ответственность за оплату всегда лежит на инициаторе загрузки.

Это избавляет пользователей от предоплаты за неиспользуемый потенциал и позволяет ценам отслеживать актуальные затраты на железо. Кроме того, установка сроков действия договоров аренды позволяет сети очищать заброшенные данные, предотвращая накопление «вечного мусора». Минус: пропуск продления или исчерпание средств ведет к потере данных; долгосрочно работающим dApp необходимо запускать собственные боты «пульсации» (keep-alive).

5.2 Irys: Обеспеченное на уровне протокола бессрочное хранение

Irys предлагает функцию «бессрочного хранения», аналогичную Arweave. Пользователь единожды оплачивает $IRYS, формируя ончейн-endowment (фонд обеспечения), который финансирует услуги хранения майнеров на сотни лет вперед (при условии дальнейшего снижения цен на SSD/HDD фонд покроет ~200 лет). После завершения этой транзакции ответственность за повторные платежи переходит к самому протоколу, и пользователям больше не нужно управлять процессом.

Итог — UX «загрузил один раз и используешь вечно», идеально подходящий для: NFT, цифровых архивов, необъяснимых наборов данных (например, веса AI-моделей). Недостаток: высокие начальные затраты, зависимость модели от здоровья цены $IRYS на протяжении десятилетий, непригодность для часто обновляемых данных или временных файлов.

5.3 Итоги дизайна

Если вы хотите контролировать жизненный цикл данных и платить только за фактическое использование — выбирайте Walrus; если вам нужна непреложная долгосрочная долговечность и вы готовы платить премию за этот уровень гарантий — выбирайте Irys.

6. Зрелость сети и статистика использования

6.1 Walrus: Готов к production-масштабу

Со дня запуска mainnet Walrus прошло всего 7 эпох, но сеть уже обслуживает 103 оператора хранилищ, 121 ноду хранения, а суммарный стейк достиг 1.01 млрд WAL. На данный момент сеть сохранила 14.5 млн блоков (blob), зафиксировала 31.5 млн событий blob, средний размер объекта составляет 2.16 МБ, совокупный объем хранимых данных достиг 1.11 PB (около 26% от физической емкости сети в 4.16 PB). Пропускная способность загрузки составляет ~1.75 КБ/с, карта шардов покрывает 1000 параллельных шардов.

Экономика также демонстрирует сильную динамику:

• Капитализация составляет ~$600 млн, FDV (полностью разводненная оценка стоимости) достигает $2.23 млрд;

• Тариф на хранение: ~55K Frost за MB (эквивалент ~0.055 WAL);

• Тариф на запись: ~20K Frost за MB;

• Текущий коэффициент субсидирования достигает 80% для ускорения раннего роста.

Ряд крупных брендов с высоким трафиком уже внедрили Walrus, включая Pudgy Penguins, Unchained и Claynosaurs, построив на нем каналы токенизированных активов или бэкенды для архивирования данных. Сеть насчитывает 105 тыс. адресов, 67 проектов находятся на этапе интеграции, успешно обрабатывая петабайтные потоки данных для реальных кейсов в сфере NFT и гейминга.

6.2 Irys: Все еще на ранней стадии

Согласно публичной панели данных Irys (по состоянию на июнь 2025 года):

• TPS исполнения контрактов ≈ 13.9, TPS хранения ≈ 0

• Общий объем хранимых данных ≈ 199 ГБ (официальный заявленный пул равен 280 ТБ)

• Количество транзакций с данными: 53.7 млн (из них 13 млн пришлись на июнь)

• Активных адресов: 1.64 млн

• Стоимость хранения: $2.50 / ТБ / месяц (временное) или $2.50 / ГБ (постоянное)

• Майнерская система «скоро будет запущена» (механизм майнинга uPoW еще не активирован)

Комиссия за вызов программируемых данных составляет $0.02 за чанк, но из-за отсутствия полноценно сформированного фонда постоянного хранения реальный объем записей по-прежнему крайне ограничен. Пока пропускная способность исполнения контрактов демонстрирует хорошие показатели, массовое хранение остается практически нулевым, что указывает на текущий фокус команды на разработке VM и инструментов для инженеров, а не на физических мощностях хранения.

6.3 Что означают эти цифры

Walrus уже вышел на петабайтный масштаб, генерирует прибыль и прошел строгие тесты со стороны потребительских NFT-брендов. Irys пока находится на стадии раннего привлечения пользователей: функциональность широка, но требуется массовое присоединение майнеров и рост объемов данных.

Для оценки готовности к production среде Walrus в настоящее время показывает следующие характеристики:

• Более высокая реальная активность: загружено свыше 14 млн блоков, данные хранятся в масштабе PB;

• Более широкий операционный масштаб: >100 операторов, >1000 шардов, сумма стейка >$100 млн;

• Более высокая привлекательность для экосистемы: ведущие Web3 проекты уже интегрировали сервис;

• Более четкая тарифная сетка: тарификация в WAL/Frost прозрачна, механизм ончейн-субсидий видим и проверяем.

Хотя монолитная мечта Irys может раскрыть потенциал в будущем (запуск майнеров, формирование фондов вечного хранения, рост TPS), по текущим количественным показателям пропускной способности, емкостей и реальному опыту клиентов Walrus обладает очевидным практическим преимуществом.

7. Взгляд в будущее

Walrus и Irys представляют два крайних полюса спектра проектирования цепочечного хранения:

• Irys полностью консолидирует хранение, исполнение и экономику в рамках единого токена IRYS и специального L1 блокчейна, созданные именно для данных. Это дарит разработчикам бесшовный доступ к крупным массивам данных в цепи и закладывает обещание «бессрочного хранения» на уровне протокола. Плата за это — необходимость перехода в относительно молодую экосистему и принятие высоких аппаратных издержек.

• Walrus строит слой хранения с данными, закодированными через erasure, поверх зрелого стека Sui. Проект повторно использует устоявшийся консенсус, ликвидную инфраструктуру и инструменты разработки, обеспечивая высокую экономическую эффективность хранения на байт. Вместе с тем, модульная архитектура порождает дополнительную сложность координации, двухтокеновный опыт и требует постоянного внимания к процедуре продления договоров аренды.

Выбор между ними — не вопрос «правильно или неправильно», а вопрос определения вашего главного bottleneck:

• Если критически важны глубокая композируемость данных и вычислений или гарантированное протоколом «бессрочное сохранение», монолитный дизайн Irys окажется предпочтительнее.

• Если на первом месте капитальная эффективность, скорость выхода на рынок в пределах Sui или высочайший уровень кастомизации управления жизненным циклом данных, модульная схема Walrus представляется наиболее прагматичным выбором.

В перспективе обе технологии, вероятно, будут сосуществовать параллельно по мере расширения экономики цепочечных данных, обслуживая различные типы разработчиков и сценарии применения.