La mayoría de los proyectos de oráculos en el mercado todavía están realizando tareas de "transporte de datos en cadena", pero un equipo ha cambiado su enfoque hacia el problema fundamental de la capa de datos: cómo garantizar tanto la velocidad y eficiencia como la seguridad y confiabilidad.

Los oráculos existentes suelen enfrentarse a un dilema: el despliegue completamente fuera de cadena es rápido, pero vulnerable a ataques; la verificación en cadena completa es costosa y lenta. Algunos proyectos han adoptado una arquitectura híbrida, procesando cálculos complejos fuera de la cadena y devolviendo los resultados clave de verificación a la cadena. Esto resuelve el cuello de botella en rendimiento y también hace que el proceso de ejecución sea transparente.

Lo más interesante es que permiten a los usuarios definir su propia lógica de cálculo. Los protocolos DeFi necesitan curvas de precios especiales, GameFi quiere prevenir la manipulación por bots, las instituciones requieren informes de datos conformes a la normativa—las necesidades en cada escenario son diferentes. Esta programmabilidad convierte a los oráculos de una herramienta general en soluciones personalizadas.

La protección de seguridad se ha implementado en tres capas: en modo de nodos híbridos, los nodos en cadena y fuera de cadena se supervisan mutuamente, elevando significativamente el costo de hacer el mal; el diseño de comunicación multi-red previene fallos de punto único, permitiendo la autorrecuperación incluso en caso de caída de la red; el mecanismo de precios utiliza TVWAP para evitar ataques de sniper y manipulaciones del mercado.

¿En qué radica el valor de esta estrategia combinada? La cadena RWA requiere fuentes de datos verificables, los agentes de IA necesitan un rastro de auditoría en sus ejecuciones, los inversores institucionales necesitan una cadena de datos trazable. A medida que la industria pasa de la fase de especulación a la aplicación práctica, la demanda por infraestructura básica como esta será cada vez mayor. Cuando otros aún están optimizando "más rápido y más barato", y ponen su atención en "cómo hacer que los datos sean realmente confiables", la diferencia aparece.