在(DataFi項目盤點：從機制到落地，誰在構建數據金融新秩序？（上篇）)中，Portal Labs首先圍繞DataFi賽道和OpenLedger項目展開研究，嘗試勾勒賽道的基本機制與早期落地方向。考慮到項目路徑與技術邏輯的複雜性，Portal Labs將在後續以多篇形式，對代表性項目展開逐一研究與解析。
如果說，OpenLedger的故事是圍繞AI搭建了DataFi商業模式，那麼Irys則基於存儲延伸出另一套商業邏輯。
在Portal Labs的上週文章(Web3數據三分天下：存、析、資產化，誰纔是終局之路？)中，我們曾總結過Web3數據賽道的三條路徑：存儲、分析與資產化，並判斷資產化將是未來商業模式的重點方向。Irys則正好位於這一邏輯的交匯點：它以存儲爲起點，正在嘗試走向數據的資產化。
關於Irys
Irys的故事起點是Bundlr Network。作爲Arweave生態中的擴容工具，Bundlr的早期定位很單一，承擔起交易打包與高吞吐上鍊的任務，讓Arweave更快、更便宜。而它也確實做得很好，幫助Arweave實現了超過10億筆交易。但隨着數據規模擴張，Bundlr自身逐漸積累起獨立價值，並在2023年選擇更名爲Irys。
Irys提出了“可信度賬本”的願景，強調數據不僅能被存儲，還能自證來源與可靠性，試圖跳出“工具”定位，轉向獨立的可編程數據鏈。
融資路徑也體現了這一轉型：2024年6月，Irys完成Lemniscap領投的新一輪融資；2025年8月21日，又在CoinFund領投下完成了1,000萬美元A輪，累計融資近2,000萬美元。無論是Lemniscap還是CoinFund，都以關注基礎設施和新敘事著稱。這也顯示出，市場對Irys作爲“DataFi數據底座”的期待。
Irys轉向的核心在於，它不再把數據僅僅視作“歸檔”，而是將其定義爲可被調用、可被編排的要素。Irys借鑑互聯網的發展邏輯指出：早期的互聯網停留在靜態頁面階段，真正的繁榮來自可編程性釋放出的應用生態。同樣，在鏈上世界，數據若只是孤立保存，其價值有限；只有當數據能流動、能觸發邏輯、能嵌入應用，它才真正成爲一種生產資料。
在Irys的敘事中，“可編程數據鏈”的意義在於，讓數據成爲應用層的活躍元素。與傳統存儲協議相比，它強調三點差異：
可信度證明。數據上鍊的同時附帶可驗證來源與完整性。
可編程性。通過虛擬機接口（IrysVM），數據能直接驅動合約邏輯。
長期可用性。在多賬本結構下，既保留永久存儲，也提供靈活期限，降低成本負擔。
正因如此，Irys希望把自己放在一個新的座標系裏——既不同於 Arweave、Filecoin 等以“存”爲核心的網絡，也區別於Celestia、EigenDA等以“可用性”爲目標的解決方案，而是作爲“存儲與執行一體化”的底層設施存在。
爲了實現這一定位，Irys產品設計的核心特徵主要體現在三個方面：
第一，多賬本架構。 數據並非一開始就直接進入永久存儲，而是先寫入Submit Ledger進行校驗與複製，再進入Publish Ledger完成長期保存。未來還將推出Term Ledger，允許開發者和企業選擇按年限存儲的方式。這種分層結構在降低成本的同時，也讓不同類型的數據找到合適的歸宿。
第二，IrysVM。 通過一套EVM兼容的虛擬機，開發者可以直接在鏈上讀取、編排和寫回數據。這樣一來，數據不再是“被動存在”的歸檔，而是能直接驅動合約邏輯，成爲應用層的輸入。換句話說，Irys讓存儲數據具備了“可編程性”。
第三，共識與激勵機制。 Irys採用uPoW（useful Proof of Work）+ Staking結合的方式。節點不僅要pledge存儲空間（以16TB爲基本單位），還需持續提交存儲完整性證明。未能滿足要求的節點會受到懲罰，而合格節點則獲得獎勵。這種機制既保證了長期可用性，也增強了數據的可信度。
圍繞這些設計，Irys在開發接口上提供SDK、CLI與Gateway服務，支持多幣種支付（ETH、USDC、SOL等），並提供可變引用與文件夾組織功能，降低了開發者集成的複雜度。整體來看，其產品邏輯就是：從存儲出發，逐步過渡到數據調用與執行，讓數據成爲鏈上的“一等公民”。
商業模式
如果說產品設計解釋了Irys如何運作，那麼商業模式則決定了它如何在市場中捕捉價值。整體來看，Irys的收入與激勵結構仍然建立在“存儲”之上，但在此基礎上疊加了“執行”維度，從而形成了一個雙層邏輯。
第一，存儲費用。
Irys的核心收入仍來自存儲。永久賬本採取一次性付費，定價錨定物理存儲成本，儘量削弱代幣價格波動的影響。未來規劃的定期限賬本，則爲企業提供更加靈活的選擇，例如僅需保存數年而非永久的數據。通過這種分層定價機制，Irys試圖同時兼顧Web3應用的長期需求與企業的成本敏感性。
第二，執行與調用費用。
在IrysVM 中，合約的部署與調用會產生交易費用。這部分邏輯與公鏈的“Gas模型”相似，但其獨特之處在於，執行和存儲被放在同一網絡內部。開發者在調用數據時，不必再跨鏈操作，而是直接在Irys上完成讀取、驗證與寫回。這種設計使得執行成本更具可預測性，也爲Irys增加了一條超越存儲本身的收入來源。
第三，礦工激勵與網絡安全。
供給側的節點既需要pledge存儲空間，也必須提交存儲完整性證明。其激勵主要來自上傳數據的費用與交易費用的分成。對於網絡而言，這一模式既延續了去中心化存儲協議的基本邏輯，又通過staking與有用工作（uPoW）將經濟收益與存儲可用性直接綁定。
第四，價值主張。
對企業而言，Irys的賣點並不在於“更便宜”，而是“更確定”。穩定的定價模型、低摩擦的調用方式、多幣種支付接口，使其更接近企業級的數據服務邏輯，而不僅僅是加密社區內部的技術嘗試。Irys的敘事核心在於：當數據成爲可編程要素時，存儲本身便可以成爲商業模式的起點，而不是終點。
這些抽象的收入來源，只有放進具體場景裏，才顯得有意義：
AI 領域：訓練數據的可信度與來源證明，決定了模型能否被信任。Irys通過“可信度賬本”提供可驗證的訓練集來源，企業願意爲此付費。
DePIN 領域：設備數據上鍊需要可擴展且低成本的存儲。Term Ledger爲不同設備數據提供不同保存週期，自動結算則依賴調用費用。
NFT 與版權：數字作品的存證與溯源，只有在鏈上“可調用”時才真正有價值。IrysVM讓版稅結算可以直接與存儲數據掛鉤，帶來執行費用。
RWA 與合規審計：當現實資產映射到鏈上，數據的真實性與長期可用性是關鍵。Irys的可信度賬本與長期存儲邏輯，正是企業願意支付的部分。
競爭與優勢
Irys從存儲切入，如今試圖向數據資產化靠攏，這也意味着它所面對的競爭不再侷限於存儲網絡本身。
在存儲領域，Arweave與Filecoin是最直接的參照。Arweave以“一次付費，永久存儲”爲核心敘事，強調極致的長期性；Filecoin則採用租賃模式，更貼近市場化的供需邏輯。Irys的位置介於二者之間：它延續了永久存儲的能力，同時通過多賬本結構引入靈活期限，爲不同類型的企業與開發者提供更多選擇。
在數據可用性層，Celestia與EigenDA專注於“保證數據能夠被取用”，廣泛應用於 L2 和 rollup 擴展。與這種輕量型的可用性解決方案不同，Irys更強調數據的完整性與長期可訪問性，目標是在存儲和調用之間建立連續性。
在數據編排領域，Ceramic、Tableland等協議提供了靈活的數據模型與接口，適合快速構建應用，但通常依賴外部存儲。Irys的差異在於，它把存儲與執行綁定在同一條鏈上，希望在保證長期性的同時，降低多系統依賴帶來的摩擦。
在DataFi 賽道，OpenLedger、DataDance等項目普遍以“數據資產化”爲核心邏輯，圍繞個人數據的獲取、分析與交易來設計激勵模型，個人用戶因此能直接參與數據的流通與變現。Irys則延續了B2B的基礎設施路徑，更強調數據的可信度與長期可用性。與面向C端的DataFi項目相比，Irys更像是DataFi生態中的底層支撐環節，爲資產化邏輯提供存儲與驗證能力。
從這些對比可以看出，Irys的優勢主要集中在幾個方面：
一體化。在同一條鏈上整合存儲與執行，避免跨鏈調用的摩擦；
靈活性。通過多賬本結構兼顧永久與定期限存儲，滿足不同企業需求；
穩定性。錨定物理存儲成本的定價機制，使企業能夠更清晰地預測成本；
開發者導向。SDK、Gateway 與多幣種支付接口，降低應用集成門檻。
與此同時，Irys也存在挑戰。它需要在Arweave與Filecoin已經形成規模效應的存儲市場中建立差異化，同時還要在DataFi的宏大敘事下證明自己的位置。
Irys的“永久存儲”特徵也帶來另一層限制：它更擅長保存與驗證歷史數據，而在實時性與新鮮度要求高的場景（如AI Agent、廣告競價、金融數據流通）中，能否提供足夠的動態供給仍存疑。這意味着，即便 Irys 能在長期數據的可信度上建立優勢，它仍需要找到與實時數據流通方案的互補關係。
另外，在合規方面，Irys也面臨不確定性。永久存儲如何與GDPR等法規中的“被遺忘權”相容，是所有同類協議繞不開的問題。雖然Irys引入了Term Ledger等更靈活的存儲機制，但在監管語境下，如何解釋長期保存與用戶刪除權之間的衝突，仍需要清晰路徑。與此同時，跨境數據流通正成爲全球重點監管對象，Irys若定位爲企業級基礎設施，就必須正視數據存放地點、調用路徑的合規性。更進一步，如果Irys的代幣模型與存儲、調用直接掛鉤，還可能觸及證券屬性或金融基礎設施標準，這對其B2B擴張同樣構成潛在壓力。
總結
從Bundlr到Irys，這條路徑映證了Portal Labs對於數據市場發展的看法。
同時，我們也能清晰看到，Irys的敘事仍然偏向B2B，其價值更多體現在企業級的長期存儲與調用層面，而非個人數據資產化。這也正是當前數據市場的一個不確定：相較於B端規模化數據的需求，個人數據無論從價值還是從影響上，上限很低。
因此，Irys將自己定位爲支撐層的這一做法，有其合理性：它避開了個人數據激勵機制的不確定性，把重心放在更具穩定性的企業需求上。但與此同時，這種選擇也意味着，在以個人數據主權爲敘事的社羣，以及以個人參與爲核心驅動力的Web3生態裏，Irys的故事天然缺乏直接的傳播張力。
在這一意義上，Irys並不是DataFi的代表性答案，而更像是DataFi語境下的一種補充。它展示了從“存儲”走向“資產化”的另一條可能路徑，但能否被市場驗證，還需要時間與應用來證明。