Irys Datachain 在 2025 年 alpha 測試網之後公布多項進展，涵蓋 AI/DeFi 整合、社群活動與資料交易暴增。官方披露網路累計約 6.96 億筆資料交易（並非 696 億），顯示「可程式化資料鏈」路線正在被實際用例驗證。本文Innovation and Tech聚焦 Irys Datachain 的核心機制、測試網後更新、資料指標含義與接入注意事項。
摘要：Irys Datachain 測試網後新增 AI/DeFi 整合與社群活動，交易量創新高，驗證「儲存 + 執行」一體化，降低上鏈與調用成本。
Irys Datachain 的可程式化資料鏈是什麼？
Irys Datachain 旨在將「低成本儲存 + 可驗證執行」合於同一 L1，讓資料與邏輯綁定，使資料可觸發合約調用、支付與 AI 工作流。技術文件將 Datachain 定義為對「上鏈儲存」做成本與結構最佳化的專用鏈，同時提供可程式能力以服務 AI、DePIN 與應用層需求，與僅聚焦合約執行的公鏈有所不同。
為何將「儲存 + 執行」放在同一網路？
合併執行層與資料層後，Irys 讓應用在讀取資料時即可完成驗證、計費與權限控制，降低跨網路通訊與費用不確定性，提升可組合性與可追溯性。
Irys Datachain 具體更新了什麼？
圍繞生態與開發者體驗，專案宣布：
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引入 AI 資料集與「可支付 AI」合作，支援上鏈託管與大型資料的變現；
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面向 DeFi 的自動化決策與稽核留痕上鏈，便於回放與透明化；
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推出任務活動、排行榜與小遊戲等社群互動，協助開發者熟悉測試網並形成沉澱。
上述動作皆以 Irys Datachain 的「資料可程式化」為軸心展開。
這些活動如何幫助開發者？
活動將「上傳—檢索—計費—授權」流程拆成可操作任務。開發者在 Irys Datachain 完成一次完整使用者旅程後，可將腳本化流程併入 CI/CD，縮短自測到上線的路徑。
Irys Datachain 已經跑通了嗎？
截至 2025-08-12，社群與媒體整合的官方口徑為 696+ 百萬（約 6.96 億）筆「資料交易」（直接寫入儲存層的操作），較 7 月初增長逾 10 倍，顯示測試用例與生態互動加速。但該指標仍屬測試階段，勿直接外推至主網；需結合吞吐、失敗率與檢索延遲等面向評估。
如何在測試網量化業務價值？
在 Irys Datachain 重現核心路徑：統計「每 MB／每千次調用」成本與成功率；記錄「授權、計費、撤回」邊界條件；以回放腳本驗證跨版本相容性。
對 AI/DeFi 的直接價值：Irys Datachain 解決哪些痛點？
典型落地路徑
- 自公開或自有來源建立「可程式資料包」；
- 在 Irys Datachain 設定權限與計費；
- 透過合約或 API 供下游 AI/DeFi 調用；
- 以看板彙總成本、延遲與失敗分佈以迭代。
AI 資料可驗證與可計費
將存取規則與付費邏輯寫入資料，檢索即觸發計費，來源與使用軌跡可追。
DeFi 自動化留痕與稽核
在 Irys 留存策略參數、交易日誌，便於回放與跨團隊協作，並為風控提供原始證據。
成本與可組合性
在同一網路完成「儲存 + 執行」，降低多鏈搬運與重複上傳成本，讓資料資產可跨應用複用。
風險、合規與實施清單
指標口徑差異：bscnews報導並存「696+ 萬／6.96 億」，以官方披露為準；測試指標不應替代生產評估。
資料合規與隱私：上鏈個資或敏感企業資料前，於 Irys Datachain 層做去識別與存取控制，並預留刪除／撤回策略（如僅存指紋／證明）。
遷移與鎖定風險：在 Irys 上形成依賴後，準備「儲存遷移與備份」預案，避免單一依賴造成鎖定。
FAQ
Q1：Irys 與傳統公鏈的最大結構差異是？
A：將低成本儲存與執行整合為同一 L1，資料可攜帶權限與計費邏輯，供下游應用直接調用，減少跨網路摩擦。
Q2：媒體提到的 6.96 億筆交易來源？
A：來自官方公開的「資料交易」統計，口徑為 696+ million，較 2025 年第三季初增長逾 10 倍。
Q3：測試網後的 AI/DeFi 整合包含哪些？
A：AI 訓練資料集託管與變現、DeFi 自動化日誌存證、「可支付 AI」合作，並以任務／排行榜促進開發者熟悉度。
Q4：企業採用 Irys 時如何處理合規與隱私？
A：建議對敏感資料做去識別，盡量僅存雜湊／證明，將存取與計費規則寫入資料；同時預留遷移與備份策略降低鎖定風險。
Q5：主網何時可期？
A：測試網於 2025-01-28 發布；後續時間線以官方公告為準。當前重點是透過測試網完成用例驗證與工具沉澱。
關鍵要點總結
Irys Datachain 以「儲存 + 執行」一體化架構服務 AI/DeFi 的可程式資料需求。
2025 年後測試網更新涵蓋 AI 資料集、DeFi 自動化與社群活動，並提供開發者成長路徑。
累計「資料交易」達 696+ million（約 6.96 億），但仍應以測試口徑看待，謹慎外推至生產。
Neason Oliver
