Irys continua a expandir a infraestrutura de dados de IA, os dados programáveis tornar-se-ão a nova direção na próxima fase?

Desde 2026, agentes de IA, fluxos de trabalho automatizados e narrativas de IA na cadeia continuam a expandir-se, e o foco do mercado na infraestrutura de IA também começou a mudar, passando de capacidades puras de modelos e poder de GPU para a forma como os dados são chamados, validados, executados e colaboram. Nesse contexto, o Irys, com sua contínua ênfase na cadeia de dados de IA e na rota de "dados programáveis", começou a reentrar na discussão sobre infraestrutura de IA e ecossistema de desenvolvedores.

Ao contrário dos projetos tradicionais de armazenamento descentralizado que mais resolviam a questão de "como armazenar dados a longo prazo", o que o Irys tenta responder atualmente é uma questão mais complexa: quando agentes de IA começam a participar de transações na cadeia, executar tarefas automaticamente e colaborar entre protocolos, os dados ainda são apenas objetos de armazenamento estático ou precisam se tornar recursos que podem ser chamados, validados e participar da lógica na cadeia por IA? Essa mudança também faz com que a posição de mercado do Irys se desloque gradualmente de Infraestrutura de Armazenamento para a camada de execução de dados de IA.

Irys avança continuamente na rota de cadeia de dados de IA e dados programáveis

A mudança central do Irys no último ano foi que sua narrativa claramente se deslocou de infraestrutura de armazenamento tradicional para infraestrutura de dados de IA.

No início de 2025, o Irys lançou uma rede de teste de cadeia de dados programáveis voltada para cenários de IA, e começou a atualizar continuamente sua rota em torno de infraestrutura nativa de IA, IA verificável e capacidade de execução de dados na cadeia. O foco destacado pela equipe não é mais apenas o upload e armazenamento de dados a longo prazo, mas se os dados podem se tornar recursos na cadeia que podem ser chamados, validados e executados diretamente por contratos inteligentes.

Essa é a verdadeira importância do conceito de "dados programáveis".

No passado, os dados na cadeia eram mais apenas registrados e armazenados, mas com o surgimento de fluxos de trabalho de IA, os dados começaram a assumir funções mais amplas. Se um agente de IA deseja participar de transações automatizadas na cadeia, geração de conteúdo, julgamento de estado e colaboração entre protocolos, ele precisa acessar dados confiáveis em tempo real e, com base nos resultados desses dados, acionar a próxima ação. Isso significa que a camada de dados está mudando de "armazenamento passivo" para "execução ativa".

O que o Irys deseja promover, na essência, é uma estrutura de dados capaz de participar de fluxos de trabalho de IA.

Essa mudança de direção também faz com que o Irys comece a diferenciar-se claramente de cadeias tradicionais de armazenamento. Em comparação com a ênfase apenas na capacidade de armazenamento e na preservação a longo prazo, o Irys atualmente enfatiza mais a capacidade de execução de dados, verificabilidade de dados e automação colaborativa na cadeia.

Após a expansão do interesse por agentes de IA, o mercado começa a focar na capacidade de execução de dados

Após a expansão do interesse por agentes de IA, o foco do mercado na discussão sobre infraestrutura de IA está mudando claramente.

No início de 2024, durante o pico do mercado de IA, as discussões giravam principalmente em torno de capacidades de modelos, desempenho de inferência e poder de GPU. Seja NVIDIA, TSM ou gigantes de computação em nuvem, o núcleo da lógica era a "expansão das demandas de treinamento de IA". Mas, à medida que agentes de IA e fluxos de trabalho automatizados começaram a entrar em cenários na cadeia, os desenvolvedores perceberam que apenas modelos de IA por si só não eram suficientes para suportar fluxos de trabalho complexos de IA.

Para que agentes de IA participem efetivamente de tarefas na cadeia, eles precisam resolver algumas questões-chave:

• A origem dos dados é confiável
• Os dados podem ser validados em tempo real
• IA consegue chamar dados entre protocolos
• Os dados suportam colaboração e execução na cadeia

Isso significa que a combinação de IA e cripto está mudando de uma competição de modelos para uma competição de estruturas de dados.

Especialmente em cenários de negociações automatizadas, mercados preditivos, redes de colaboração de IA e sistemas de identidade na cadeia, os dados não são mais apenas materiais de entrada, mas influenciam diretamente os resultados de execução do agente de IA. Se os dados não puderem ser validados, rastreados ou participarem da lógica na cadeia, o agente de IA pode ficar apenas na fase de demonstração conceitual.

A capacidade de execução de dados que o Irys enfatiza atualmente também está sendo reintroduzida na discussão com esse pano de fundo. Em comparação com fluxos de trabalho de IA tradicionais Web2, os cenários de IA na cadeia exigem maior transparência, verificabilidade e colaboração entre aplicações, e essa é exatamente a direção que o Irys busca explorar.

Por que os dados programáveis começaram a entrar na discussão do ecossistema de desenvolvedores

"Dados programáveis" começaram a entrar na discussão do ecossistema de desenvolvedores não apenas por uma atualização de conceito, mas porque os fluxos de trabalho de IA estão se tornando cada vez mais complexos.

No passado, a competição por infraestrutura de blockchain focava mais em:

• Eficiência de consenso
• Disponibilidade de dados
• Capacidade de armazenamento
• Performance de escalabilidade

Evoluindo.

Mas, com a expansão de cenários de IA, os desenvolvedores começaram a perceber que os próprios dados também precisam ter maior capacidade de interação.

Se um agente de IA precisa operar a longo prazo, ele deve acessar continuamente dados na cadeia e fora dela; se precisa executar tarefas automaticamente, deve verificar a autenticidade dos dados; se deve colaborar com outros agentes, os dados precisam ser compostos e sincronizados em estado. Isso significa que os dados não são mais apenas "lidos", mas entram em todo o fluxo de execução.

A rota de dados programáveis proposta pelo Irys, na essência, tenta fazer com que os dados participem da lógica de contratos inteligentes, e não fiquem apenas na camada de armazenamento. Se essa direção for bem-sucedida, o valor da camada de dados deixará de ser apenas "armazenar informações" e se estenderá à credibilidade de fluxos de trabalho de IA, automação e colaboração entre protocolos.

Por isso, cada vez mais desenvolvedores estão voltando sua atenção para a estrutura de dados.

Uma mudança importante no cenário atual de infraestrutura de IA é que o mercado está começando a reavaliar: o que as aplicações de IA realmente precisarão no futuro não são apenas modelos e poder de cálculo, mas novas estruturas de execução de dados.

Como a competição entre Irys, Arweave e Celestia está mudando de direção

A direção competitiva atual do Irys já difere claramente de projetos tradicionais de armazenamento e de módulos de DA.

No passado, o mercado costumava colocar o Irys na mesma categoria que Arweave, pois ambos envolvem armazenamento de dados e estruturas de dados na cadeia. Mas, à medida que o Irys reforça sua rota de cadeia de dados de IA, sua lógica de competição começa a se afastar da infraestrutura de armazenamento tradicional.

Arweave é mais voltado para armazenamento de longo prazo, Celestia para camadas modulares de dados, e projetos como EigenDA e Avail focam na disponibilidade de dados de rollups. Em contraste, o Irys enfatiza atualmente:

• Chamadas de dados de IA
• Capacidade de execução de dados
• IA verificável
• Fluxos de trabalho automatizados na cadeia

Essa diferença indica que o Irys busca ingressar em uma direção de infraestrutura mais nativa de IA.

Especialmente após a contínua expansão do interesse por agentes de IA, o mercado começou a discutir novamente: no futuro, a IA precisará de uma camada de execução de dados independente? Se os fluxos de trabalho de IA dependerem cada vez mais de validação na cadeia e colaboração automatizada, estruturas tradicionais de armazenamento ou DA podem não atender totalmente às necessidades, sendo essa uma das razões pelas quais a rota atual do Irys atrai atenção.

Por outro lado, há também desafios.

O Irys ainda está em estágio inicial, e se a cadeia de dados de IA realmente poderá formar um ecossistema independente ainda precisa de mais validações por parte de desenvolvedores e aplicações reais. Em comparação com projetos de armazenamento e DA mais maduros, a camada de execução de dados de IA ainda é uma direção emergente no mercado.

Por que fluxos de trabalho de IA na cadeia precisam de uma nova infraestrutura de dados

O aumento na complexidade dos fluxos de trabalho de IA na cadeia é um fator importante para a reativação do cenário de infraestrutura de dados de IA.

No passado, muitos projetos de IA + Cripto permaneciam na camada conceitual, mas, com agentes de IA tentando realizar negociações automáticas, governança automática e colaboração na cadeia, o mercado começou a enfrentar uma questão real: como fazer a IA operar de forma segura, transparente e verificável na cadeia.

Para cenários de IA na cadeia, apenas capacidades de modelos não são suficientes; a execução e validação de dados também são essenciais.

Especialmente em negociações automatizadas, análises na cadeia, colaboração entre múltiplos agentes e conteúdo impulsionado por IA, a IA precisa acessar o estado da cadeia em tempo real, verificar a autenticidade dos dados e executar lógica complexa. Isso significa que, no futuro, a camada de dados de fluxos de trabalho de IA na cadeia provavelmente terá requisitos muito mais altos do que aplicações tradicionais de DeFi.

O Irys, ao enfatizar continuamente sua cadeia de dados de IA, também busca se tornar a camada de colaboração de dados nesses fluxos de trabalho.

De acordo com dados divulgados pelo próprio Irys, a rede já processou mais de 600 milhões de transações de dados, cobrindo mais de 4 milhões de carteiras ativas. Embora esses dados ainda não sejam suficientes para provar que a cadeia de dados de IA tenha formado um ecossistema maduro, pelo menos demonstram que o Irys já possui uma infraestrutura operacional de certa escala.

Ao mesmo tempo, em 2025, o Irys completou uma rodada de financiamento Série A de 10 milhões de dólares, com investidores como CoinFund, Hypersphere, Amber Group, Breed VC e WAGMI Ventures. A infraestrutura de dados de IA ainda está na fase inicial, mas fundos institucionais já começaram a se posicionar antecipadamente na direção de "IA + camada de dados".

O que o mercado realmente observa atualmente não é apenas se o Irys consegue armazenar dados, mas se, no futuro, fluxos de trabalho de IA realmente precisarão de uma nova estrutura de execução de dados na cadeia.

Quais riscos o mercado começa a focar após a intensificação da competição na camada de dados de IA

Embora a narrativa de infraestrutura de dados de IA esteja se expandindo, as divergências no mercado também são evidentes.

Atualmente, a competição na rota de infraestrutura de IA é bastante acirrada, com projetos como Arweave, Celestia, EigenDA, Filecoin e Avail tentando entrar na direção de IA e camada de dados. Ao mesmo tempo, o setor de IA + Cripto ainda carece de um aplicativo de grande escala que seja um verdadeiro "killer app"; a maioria dos agentes de IA e cenários de automação na cadeia ainda estão em fase experimental.

Isso significa que o interesse do mercado no Irys ainda se concentra mais na "expectativa de infraestrutura futura" do que em uma fase de maturidade comercial.

A maior divergência atual não é se a IA precisa de uma camada de dados, mas se fluxos de trabalho de IA na cadeia realmente necessitam de uma camada de execução de dados independente.

A lógica otimista acredita que, com o aumento da complexidade de agentes de IA e fluxos de trabalho automatizados, estruturas de dados estáticas tradicionais não serão suficientes para atender às demandas futuras, e a capacidade de execução de dados pode se tornar um ponto de competição importante na próxima fase da infraestrutura de IA.

A lógica pessimista argumenta que a maior parte dos agentes de IA ainda carece de necessidades reais de usuários, e a combinação de IA com Cripto ainda não gerou aplicações em grande escala, portanto, a cadeia de dados de IA provavelmente permanecerá na fase de narrativa conceitual.

Essa divergência também determina que o Irys ainda é um projeto de alta volatilidade e altas expectativas na área de infraestrutura de IA.

Após o avanço na mainnet, o Irys pode ampliar seu impacto na ecologia de infraestrutura de IA?

A capacidade do Irys de realmente ampliar seu impacto no futuro depende principalmente da adoção na ecologia de desenvolvedores e do desenvolvimento da sua rede principal.

Para projetos de infraestrutura, a narrativa pode atrair atenção de mercado a curto prazo, mas o valor de longo prazo depende da ecologia de desenvolvedores e da aplicação real. O Irys, ao propor sua rota de dados programáveis, precisa realmente verificar se os desenvolvedores construirão aplicações em torno da cadeia de dados de IA.

Após 2026, o GitHub do Irys continua a atualizar o IrysVM, arquitetura multi-livros e infraestrutura de Bundler, indicando que o foco do projeto está mudando de narrativa pura para aprimoramento de ferramentas de desenvolvimento de baixo nível.

Se agentes de IA e fluxos de trabalho automatizados na cadeia continuarem a se expandir, a demanda por validação de dados e capacidade de execução certamente aumentará. Mas, por outro lado, se o interesse por IA + Cripto diminuir ou os desenvolvedores continuarem usando combinações existentes de armazenamento e contratos inteligentes, a rota diferenciada do Irys pode ser enfraquecida.

Portanto, o verdadeiro desafio do Irys não é apenas propor o conceito de "dados programáveis", mas como fazer esses dados realmente entrarem no fluxo de trabalho dos desenvolvedores e nos cenários de IA na cadeia.

Resumo

A mudança de rota do Irys no último ano reflete, na essência, uma mudança no foco de competição do mercado de infraestrutura de IA.

No passado, o mercado focava mais em armazenamento de dados e disponibilidade de dados, mas, com a expansão de agentes de IA e fluxos de trabalho automatizados na cadeia, a capacidade de execução, validação e colaboração de dados começou a entrar na discussão dos desenvolvedores.

A rota de cadeia de dados de IA e dados programáveis que o Irys reforça atualmente também tenta se inserir nesse novo direcionamento.

No curto prazo, o setor de infraestrutura de dados de IA ainda está em fase inicial, e a validação de ecossistema de desenvolvedores, necessidades reais e escala de fluxos de trabalho de IA ainda precisam de mais tempo. A longo prazo, se agentes de IA realmente evoluírem de ferramentas de interação para entidades de execução na cadeia, a camada de dados provavelmente se tornará uma direção importante de competição na próxima fase da infraestrutura de IA.

FAQ

O que significa dados programáveis do Irys?

Dados programáveis do Irys referem-se a dados na cadeia que não apenas podem ser armazenados, mas também podem ser chamados, validados por contratos inteligentes e participar de fluxos de trabalho de IA e execução automatizada na cadeia.

Por que o Irys começou a enfatizar a cadeia de dados de IA?

O Irys enfatiza a cadeia de dados de IA principalmente porque, após a expansão de agentes de IA e cenários de automação na cadeia, o mercado começou a focar na capacidade de execução e validação de dados.

Qual a diferença entre dados programáveis e armazenamento descentralizado tradicional?

Dados programáveis não apenas enfatizam o armazenamento, mas também a participação na lógica na cadeia, chamadas por IA e execução de tarefas automatizadas.

Quais são as diferenças entre o Irys, Arweave e Celestia?

O Irys atualmente enfatiza mais a chamada de dados de IA e a capacidade de execução na cadeia, enquanto Arweave foca em armazenamento de longo prazo e Celestia em disponibilidade modular de dados.

Quais são os maiores riscos atuais na rota de infraestrutura de dados de IA?

A rota de infraestrutura de dados de IA ainda está em fase inicial, e a validação de necessidades reais de fluxos de trabalho de IA, escala de adoção por desenvolvedores e capacidade de ecossistema de longo prazo ainda precisam ser mais exploradas.