Durante anos, as aplicações onchain trataram os dados como bagagem no porão. Os construtores precisam de memória com lógica, proveniência e composição de baixa latência, que é exatamente onde @irys_xyz está a empurrar a fronteira: a datachain programável que transforma armazenamento em um substrato de execução para IA, DeFi e gráficos sociais.
Números falam. A testnet processou mais de 1B de transações de dados, cerca de 1M de endereços ativos, e um pico de estresse acima de 620M em uma única janela sem falhar. Isso me diz que a camada de proveniência escala sob demanda repentina e está a caminhar para uma recuperação em menos de um segundo com histórico permanente e verificável a baixo custo.
O que os desenvolvedores realmente recebem: - Dados com lógica de contrato embutida via IrysVM - Royaltis automáticos, atestações, conjuntos de dados prontos para IA ~$0.03/GB/ano economias que tornam a iteração viável → Mais composabilidade, menos intermediários, provas mais limpas
Catalisadores a seguir: mainnet Q4, missões em andamento, conversas de criadores e UGC de Halloween para manter a roda girando. Se você está construindo agentes de IA ou automações verificáveis, este é o caminho #Irys
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Durante anos, as aplicações onchain trataram os dados como bagagem no porão. Os construtores precisam de memória com lógica, proveniência e composição de baixa latência, que é exatamente onde @irys_xyz está a empurrar a fronteira: a datachain programável que transforma armazenamento em um substrato de execução para IA, DeFi e gráficos sociais.
Números falam. A testnet processou mais de 1B de transações de dados, cerca de 1M de endereços ativos, e um pico de estresse acima de 620M em uma única janela sem falhar. Isso me diz que a camada de proveniência escala sob demanda repentina e está a caminhar para uma recuperação em menos de um segundo com histórico permanente e verificável a baixo custo.
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