مؤخرا، رأيت مشروع أوراكل يقوم بشيء مثير للاهتمام - باستخدام الذكاء الاصطناعي وبنية شبكة ذات طبقتين لحل نقاط الألم المتعلقة بالتشغيل البيني للبيانات داخل السلسلة وخارجها.

بصراحة، الفكرة الأساسية لهذا الحل هي نقل الأصول غير المنظمة في العالم الحقيقي (RWAs) إلى السلسلة، بحيث تصبح أشياء مثل المستندات والصور حقائق موثوقة على السلسلة. قد يبدو هذا بسيطا، لكن التحقق من البيانات وتقييم المصداقية وراء ذلك هما في الواقع حيث مسار الأوراكل.

من منظور التطبيق العملي، أطلق هذا المشروع عدة خطوط: ناهيك عن بيانات الأصول المشفرة، وبيانات الأحداث الرياضية التي تم إطلاقها واحدة تلو الأخرى، وتم إطلاق منصة أوراكل كخدمة قائمة على الاشتراك منذ فترة. تشمل التغطية أسواق التنبؤ، وتجمع السيولة في اللاتمويل اللامركزي، وحتى مراجع بيانات وسائل التواصل الاجتماعي. والأهم من ذلك، أنها تدعم أكثر من 40 سلسلة عامة رئيسية، مما يعني أن هناك مجالا كبيرا للخيال للتكيف البيئي.

دور الرموز البيئية هنا يستحق التفكير أيضا - من التحقق من البيانات، حوافز العقد، إلى التسوية النهائية لرسوم اشتراك الخدمة، لا يمكن للعملية بأكملها تجاوزها، لتصبح القوة الدافعة الدائرية وراء تشغيل هذه البنية التحتية اللامركزية.

على المدى الطويل، لا تزال هناك مجالات جديدة مثل بيانات الرياضات الإلكترونية والمؤشرات الاقتصادية الكلية قيد الوصول. إذا كان بالإمكان إنتاج بيانات عالية الجودة على السلسلة بشكل مستقر، فإن سوق RWA على مستوى التريليون لديه فرصة للتفعيل. المفتاح الآن هو معرفة ما إذا كان المشروع قادرا على إيجاد توازن بين الموثوقية وقابلية التوسع.