Sui 生態 Walrus 與 Irys 數據之爭

本文基於技術視角，對 Walrus 和 Irys 進行了 6 個維度的客觀比較。

**撰文：**Ponyo

編譯：Sui Network

要點總結

🔧 架構：Irys 是一個全功能的一體化 Layer 1 「數據鏈」，爲合約提供原生 blob（數據塊） 訪問，但需要全新的驗證節點集。Walrus 是構建在 Sui 上的糾刪碼存儲層，更易集成，但需要跨層協調。

💰 經濟模型：Irys 採用單一代幣 IRYS 來統一支付費用與獎勵，用戶體驗簡單，但價格波動風險較高。Walrus 則將功能分爲兩個代幣：WAL（用於存儲）和 SUI（用於 gas），能有效隔離成本，但需要維護兩個激勵體系。

📦 持久性與計算能力：Irys 維持 10 個完整副本，並將數據直接流入其虛擬機；Walrus 則採用約 5 倍冗餘的糾刪碼加哈希驗證的方式，存儲每 GB 成本更低，但協議實現更復雜。

💾 適配性：Irys 提供「一次付費，永久存儲」的捐贈模式，非常適合保存不可變的數據，但前期成本高昂。Walrus 則採用「按需付費、自動續費」的租賃機制，便於成本控制且可快速與 Sui 集成。

📈 採用情況：Walrus 雖仍處於早期階段，但發展迅速，已有 PB 級存儲、100+ 節點運營商，並已被多個 NFT 與遊戲品牌採用。相比之下，Irys 仍處於預擴展階段，數據量未達到 PB 級，節點網路也尚在增長中。

Walrus 與 Irys 都致力於解決同一個問題：提供可靠、有激勵機制的鏈上數據存儲。但兩者的設計理念完全不同：Irys 是爲數據存儲專門打造的 Layer 1 區塊鏈，將存儲、執行和共識融合爲一體的垂直集成架構；而 Walrus 是一個模塊化的存儲網路，依賴 Sui 進行協調與結算，同時運行獨立的鏈下存儲層。

雖然 Irys 團隊在最初的比較中將其描繪爲更優的「內建型」方案，而把 Walrus 定義爲有限的「外接型」系統，但現實中兩者各有優劣，取舍不同。本文基於技術視角，對 Walrus 和 Irys 進行了 6 個維度的客觀比較，反駁了片面的論斷，並爲開發者提供一份清晰的選擇指南，幫助他們根據成本、復雜度和開發體驗來決定最合適的路徑。

1. 協議架構

1.1 Irys：垂直集成的 L1

Irys 體現了經典的「自給自足」理念。它自帶共識機制、質押模型和執行虛擬機（IrysVM），這些都與其存儲子系統緊密集成。

驗證節點同時承擔三種角色：

• 以完整副本的形式存儲用戶數據；
• 在 IrysVM 中執行智能合約邏輯；
• 通過 PoW + 質押混合機制來保護網路安全。

由於這些功能共存於同一個協議中，從區塊頭到數據檢索規則的每一層都可以爲大體積數據處理進行優化。智能合約可以直接引用鏈上文件，存儲證明也會沿用排序普通交易的共識路徑。其優勢在於架構的高度一致性：開發者只需面對單一的信任邊界、單一的費用資產（IRYS），且在合約代碼中讀取數據的體驗如同原生支持。

但其代價是啓動成本較高。一個全新的一層網路必須從零開始招募硬件運營商、構建索引器、推出區塊瀏覽器、加固客戶端、培養開發工具。在驗證節點尚未壯大的初期，區塊時間保障和經濟安全性都落後於老牌鏈。因此，Irys 的架構選擇了更深層次的數據集成，而犧牲了生態啓動速度。

1.2 Walrus：模塊化疊加層

Walrus 採取了截然不同的路徑。它的存儲節點運行在鏈下，而 Sui 的高吞吐 L1 負責通過 Move 智能合約處理排序、支付和元數據。當用戶上傳一個 blob（數據塊）時，Walrus 會將其分片並分散存儲在各節點中，然後在 Sui 上記錄一個鏈上對象，其中包含內容哈希、分片分配和租約條款。續費、罰沒和獎勵都作爲普通的 Sui 交易執行，用 SUI 支付 gas，但使用 WAL 代幣作爲存儲經濟結算單位。

依托 Sui，Walrus 立即獲得以下優勢：

• 已驗證的拜佔庭容錯共識機制；
• 完善的開發基礎設施；
• 強大的可編程性；
• 具有流動性的基礎代幣經濟；
• 衆多現有 Move 開發者可直接集成，無需協議遷移。

但代價是需要跨層協調。每個生命週期事件（上傳、續約、刪除）都要在兩個半獨立網路之間協調。存儲節點必須信任 Sui 的最終性，同時在 Sui 擁堵時仍能保持性能；而 Sui 驗證節點並不審查實際磁盤是否存儲了數據，因此必須依賴 Walrus 的加密證明系統來確保問責。相較於一體式設計，這種架構不可避免地延遲更高，且部分手續費（SUI gas）會流向並未實際存儲數據的角色。

1.3 設計總結

Irys 採用的是垂直一體化的單體架構，而 Walrus 是水平分層集成的模塊化方案。Irys 擁有更大的架構自由度和統一的信任邊界，但需要克服冷啓動帶來的生態構建難題。Walrus 則借助 Sui 的成熟共識體系，爲已有生態中的開發者大幅降低了接入門檻，但必須處理兩個經濟域和運營者系統的協同復雜性。兩種模式並無絕對優劣，只是優化方向不同：一個追求一致性（coherence），另一個追求組合性（composability）。

當協議選擇依賴於開發者熟悉程度、生態吸引力或上線速度時，Walrus 的分層模式或許更具現實意義。而當瓶頸在於深度數據與計算耦合、或需定制的共識邏輯時，Irys 這種專爲數據設計的鏈也有足夠理由承擔更重的架構負擔。

2. 代幣經濟與激勵機制

2.1 Irys：一個代幣驅動整個協議棧

Irys 的原生代幣 IRYS 涵蓋了整個平台的經濟模型：

• 存儲費用：用戶預付 IRYS 來存儲數據；
• 執行 gas：所有智能合約調用也以 IRYS 計價；
• 礦工獎勵：區塊補貼、存儲證明和交易手續費等均以 IRYS 支付。

由於礦工同時負責數據存儲和合約執行，計算收入可以彌補存儲收益的不足。理論上，當 Irys 上的 DeFi 活動旺盛時，計算收益會反補數據存儲，從而實現接近成本價的服務；若合約流量低，則補貼機制反向調整。這種交叉補貼機制有助於平衡礦工收益，並使協議中各角色的激勵一致。對開發者而言，一個統一的資產意味着更少的托管流程和更簡化的用戶體驗，尤其適用於那些不希望用戶接觸多個代幣的場景。

但缺點在於單資產的風險聯動性：一旦 IRYS 價格下跌，計算和存儲的獎勵會同步減少，礦工將面臨雙重擠壓。協議的經濟安全性與數據持久性因此綁定在同一條價格波動曲線上。

2.2 Walrus：雙代幣經濟模型

Walrus 將功能職責拆分爲兩個代幣：

• $WAL：存儲層的經濟單元。用戶用 WAL 支付租賃空間費用，節點運營者通過質押和存儲數據片段獲得 WAL 獎勵，獎勵還與其被委托的質押權重掛鉤。
• $SUI：用於鏈上協調事務的 gas 代幣。在 Sui 上進行上傳、續租、懲罰等任何交易都需消耗 SUI，並獎勵給 Sui 驗證節點，而不是 Walrus 存儲節點。

這種分離使存儲經濟保持清晰：WAL 的價值只受數據存儲需求和租期影響，不會被 Sui 上的 DEX 交易或 NFT 熱潮幹擾。同時，Walrus 也能繼承 Sui 的流動性、跨鏈橋和法幣入口——大多數 Sui 構建者本就持有 SUI，因此引入 WAL 的邊際成本較低。

但雙代幣模型也存在激勵割裂問題。Walrus 節點無法參與 SUI 的手續費收入，因此 WAL 的價格必須足以獨立支撐硬件、帶寬與回報預期。若 WAL 價格停滯不前、而 SUI gas 暴漲，用戶使用成本會上升，但存儲方卻無直接收益。反之，Sui 上的 DeFi 爆發帶動驗證節點收益，卻與 Walrus 節點無關。因此，要維持長期平衡，就需要對經濟模型進行主動優化：存儲價格需根據硬件成本、需求週期和 WAL 市場深度靈活浮動。

2.3 設計總結

簡而言之，Irys 提供統一簡潔的用戶體驗，但集中承擔風險；Walrus 則在代幣層面劃清邊界，帶來更精細的經濟核算，但需處理兩個市場體系與費用分流問題。構建者在選擇時應權衡：是更傾向於無縫體驗，還是更偏好經濟風險的分離管理，以匹配自身的產品規劃與資金策略。

3. 數據持久性與冗餘策略

3.1 Walrus：使用糾刪碼實現輕量高可靠性

Walrus 將每個數據塊（blob）分割成 k 個數據分片，並添加 m 個冗餘校驗分片（採用 RedStuff 編碼算法）。這種技術類似於 RAID 或 Reed-Solomon 編碼，但針對去中心化和節點高變動的環境進行了優化。只需從 k + m 個分片中任取 k 個，即可重建原始文件，帶來兩個優勢：

• 空間效率高：典型參數下（約 5 倍擴展），相比傳統的 10 倍副本復制方案，所需存儲空間減少一半。簡單來說，在 Walrus 上存儲 1GB 數據，整體網路容量大約需 5GB（分散存儲於多個節點的分片），而傳統全副本系統可能需要 10GB 才能達到類似的安全性。
• 按需修復能力強：Walrus 的編碼方式不僅節省空間，也節省帶寬。當某個節點失聯時，網路僅重建缺失的分片，而不是整個文件，大幅降低帶寬開銷。這種自愈機制只需下載約等於丟失分片大小的數據（即 O(blob_size/ 分片數 )），而傳統副本系統通常需要 O(blob_size) 的數據量。

每個分片與節點的分配情況會以 Sui 上的對象形式存在。Walrus 每個 epoch 會輪換質押委員會，通過加密證明挑戰節點可用性，並在節點流失超過安全閾值時自動重新編碼。這種機制雖然復雜（涉及兩個網路、多個分片和頻繁驗證），但能夠用最小容量實現最高持久性。

3.2 Irys：保守但穩健的多副本機制

Irys 有意選擇了更原始直接的耐久方式：每 16TB 的數據分區由 10 個質押礦工各自完整存儲一份副本。協議通過引入特定礦工的「鹽值」（Matrix Packing 技術）防止重復計入相同硬盤。系統會不斷通過「有用工作量證明（proof-of-useful-work）」對節點硬盤進行讀取驗證，確保每個字節真實存在，否則礦工將被懲罰並扣除質押資產。

實際運作中，數據是否可用取決於：10 個礦工中是否至少有一個回應查詢？如果某個礦工驗證失敗，系統將立即啓動重新復制，以維持 10 份副本的標準。這種策略的代價是高達 10 倍的數據存儲冗餘，但邏輯簡單明了，所有狀態都集中在一條鏈上。

3.3 設計總結

Walrus 專注於：通過高效的編碼策略和 Sui 的對象模型來應對節點頻繁更替問題，從而在不提升成本的前提下保障數據持久性。Irys 則相信：隨着硬件成本快速下降，更直接、更重的多副本機制在實際工程中反而更可靠、省心。

如果你需要存儲的是 PB 級的歸檔數據，並且可以接受協議復雜性更高，Walrus 的糾刪碼在每字節經濟性上更具優勢。而如果你更看重運維簡潔（一個鏈、一個證明、充足的冗餘），並認爲硬件支出相對於產品交付速度可忽略，Irys 的 10 副本機制能提供最少思考的耐久保障。

4. 可編程數據與鏈上計算

4.1 Irys：原生支持數據的智能合約

由於存儲、共識機制和 Irys 虛擬機（IrysVM）共享同一帳本，合約可以像讀取自身狀態一樣輕鬆調用 read_blob(id, offset, length) 方法。在區塊執行期間，礦工將所請求的數據片段直接流式傳入虛擬機，執行確定性的檢查，並將結果在同一筆交易中繼續處理。無需預言機、無需用戶傳參、無需鏈下中轉。

這種可編程數據結構可以實現如下用例：

• 媒體 NFT：將元數據、高分辨率圖片和版稅邏輯全部鏈上化，且在字節級別實現強制執行。
• 鏈上 AI：直接在分區中存儲的模型權重上執行推理任務。
• 大數據分析：合約可以掃描日志、基因文件等大型數據集，無需外部橋接。

雖然 gas 成本會隨着讀取的字節數增加，但用戶體驗依然是一筆 IRYS 計價的交易。

4.2 Walrus：「先驗證再計算」模式

由於 Walrus 無法將大文件直接流入 Move 虛擬機，它採用了 「哈希承諾 + 見證（witness）」 的設計模式：

• 用戶存儲 blob 時，Walrus 會在 Sui 上記錄其內容哈希（content hash）；
• 之後，任何調用者都可以提交對應的數據片段以及證明該片段正確的輕量級證明（如 Merkle 路徑或完整哈希）；
• Sui 合約會重新計算哈希，並與 Walrus 元數據進行比對。若驗證成功，則信任該數據並執行後續邏輯。

優點：

• 可立即使用，無需對 L1 協議進行任何修改；
• Sui 驗證節點無需感知 GB 級別的大數據內容。

限制：

• 需手動獲取數據：調用方必須從 Walrus 網關或節點拉取數據，並在交易中打包有限長度的數據片段（受限於 Sui 的交易大小）；
• 分片處理開銷：對於大型數據處理任務，需要多個微型交易，或鏈下預處理 + 鏈上驗證；
• 雙重 gas 成本：用戶需支付 SUI gas（用於驗證交易）和 WAL（間接支付底層存儲費用）。

4.3 設計總結

如果你的應用需要合約每個區塊處理幾 MB 的數據（如鏈上 AI、沉浸式媒體 dApp、可驗證的科學計算流程等），Irys 提供的內嵌數據 API 更具吸引力。

如果你的場景更注重數據完整性證明、小型媒體展示，或重計算發生在鏈下、鏈上只需驗證結果，Walrus 已經可以勝任。

所以，這一選擇並不在於「是否能實現」，而是你希望將復雜度放在哪一層：協議底層（Irys）還是中間件應用層（Walrus）？

5. 存儲期限與永久性

5.1 Walrus：按需付費的租賃模式

Walrus 採用固定週期租賃模式。上傳數據時，用戶使用 $WAL 支付購買一段固定時間的存儲期（按 14 天爲一個 epoch 計費，最長一次性可購買約 2 年）。租期到期後，如果沒有續費，節點可以選擇刪除該數據。應用程序可以通過 Sui 智能合約編寫自動續租腳本，把「租賃」變成事實上的「永久存儲」，但續約的責任始終歸屬於上傳者。

其優點是用戶不必爲可能放棄的容量預付費，而且定價可以跟蹤實時硬件成本。此外，通過設置數據租約到期時間，網路可以對不再付費的數據進行垃圾回收，防止「永久垃圾」的積累。而缺點在於：錯過續約或資金耗盡會導致數據消失；長期運行的 dApp 必須運行自己的「保活」機器人。

5.2 Irys：協議層保證的永久存儲

Irys 提供了類似 Arweave 的「永久存儲」選項。用戶只需一次性支付 $IRYS，即可以鏈上基金（endowment）的形式資助礦工未來數百年的存儲服務（假設存儲成本繼續下降，可覆蓋約 200 年）。完成該筆交易後，存儲續費的責任轉移給協議本身，用戶無需再管理。

結果是一個「存一次，永久可用」的用戶體驗，非常適合：NFT、數字檔案、需要不可篡改的數據集（如 AI 模型）。但其缺點是初始成本較高，該模式對 $IRYS 未來幾十年的價格健康狀況高度依賴，不適合頻繁更新的數據或臨時文件。

5.3 設計總結

如果你希望控制數據生命週期、並按實際使用付費，請選擇 Walrus；如果你需要不可動搖的長期數據持久性，並願意爲此支付溢價，請選擇 Irys。

6. 網路成熟度與使用情況

6.1 Walrus：具備生產級規模

Walrus 主網僅上線 7 個 epoch，但已經運行着 103 個存儲運營者、121 個存儲節點，累計質押 10.1 億個 WAL。該網路目前已存儲 1450 萬個 blob（數據塊），觸發了 3150 萬次 blob 事件，平均對象大小爲 2.16MB，總存儲數據量達到 1.11PB（約佔其 4.16PB 實體容量的 26%）。上傳吞吐率約爲 1.75KB/s，分片圖覆蓋 1000 個並行 shard。

經濟層面也呈現出強勁勢頭：

• 市值約爲 6 億美元，FDV（完全稀釋估值）達 22.3 億美元；
• 存儲價格：每 MB 約 55K Frost（折合約 0.055 WAL）；
• 寫入價格：每 MB 約 20K Frost
• 當前補貼比例高達 80%，以加速早期增長

已有多家高流量品牌採用 Walrus，包括 Pudgy Penguins、Unchained 和 Claynosaurs，均在其上構建資產管道或數據歸檔後端。目前網路擁有 10.5 萬個帳戶，67 個項目正在集成中，已支撐起 NFT 和遊戲類真實場景的 PB 級別數據傳輸。

6.2 Irys：仍處於早期階段

根據 Irys 公共數據面板（截至 2025 年 6 月）：

• 合約執行 TPS ≈ 13.9，存儲 TPS ≈ 0
• 總存儲數據量 ≈ 199GB（官方宣稱有 280TB 空間）
• 數據交易次數：5370 萬筆（其中 6 月佔 1300 萬筆）
• 活躍地址數：164 萬
• 存儲成本：$2.50 / TB / 月（臨時存儲），或 $2.50 / GB（永久存儲）
• 礦工系統「即將上線」（uPoW 挖礦機制尚未啓用）

可編程數據調用費用爲每個 chunk（數據塊）$0.02，但由於永久存儲基金尚未到位，實際數據寫入量仍非常有限。目前合約執行吞吐表現不錯，但批量存儲能力仍基本爲零，反映出其當前仍專注於虛擬機功能和開發者工具，而非數據承載能力。

6.3 數字代表的意義

Walrus 已達到 PB 級規模，能夠產生收益，並經過消費者 NFT 品牌的嚴格測試。而 Irys 仍處於早期引導階段，功能豐富，但需要礦工加入並滿足數據量要求。

對於評估生產準備情況的客戶，Walrus 目前的表現如下：

• 更高的真實使用量：已上傳超 1400 萬個 blob、PB 級別數據存儲；
• 更廣泛的運營規模：超 100 個運營者、1000 個分片、超 1 億美元質押額；
• 更強的生態吸引力：頭部 Web3 項目已在集成使用；
• 更明確的定價體系：WAL/Frost 收費清晰透明，鏈上補貼機制可見。

雖然 Irys 的一體化願景未來或可發揮優勢（如礦工上線、永久存儲基金落地、提升 TPS），但以現階段的可量化吞吐、容量與客戶使用情況來看，Walrus 更具實際領先優勢。

7. 展望未來

Walrus 和 Irys 分別代表了鏈上存儲設計光譜的兩端：

• Irys 將存儲、執行和經濟模型集中整合在一個 IRYS 代幣和爲數據而生的專用 L1 區塊鏈上，爲開發者提供了無摩擦的鏈上大數據訪問體驗，並內置「永久存儲」的協議級承諾。相應地，開發團隊需要遷移到一個尚年輕的生態，並接受更高的硬件資源消耗。
• Walrus 則將經過糾刪編碼的數據存儲層構建在 Sui 之上，重用成熟的共識機制、流動性基礎設施與開發工具鏈，實現了極具性價比的每字節存儲成本。不過，它的模塊化架構也帶來了額外的協調復雜度、雙代幣體驗以及對「租約續期」的持續關注。

選擇哪個並不是「對與錯」的問題，而是取決於你最在意的瓶頸：

• 如果你需要深度的數據與計算組合能力，或是協議級的「永久保存」承諾，那麼 Irys 的一體化設計將更適合。
• 如果你更看重資金效率、Sui 上的快速上線能力，或是對數據生命週期的高度自定義控制，Walrus 的模塊化方案則是更務實的選擇。

未來，兩者很可能將在鏈上數據經濟不斷擴張的過程中並行共存，服務於不同類型的開發者與應用場景。