فكّر في بروتوكول للتمويل اللامركزي يقرر من يستحق المكافآت، أو مؤسسة تحسب صافي قيمة أصول أصل مُرمّز، أو وكيل ذكاء اصطناعي يتخذ قرارات مالية. تعتمد جميعها على البيانات. لكن ماذا يحدث عندما تكون الأرقام ناقصة أو قديمة أو محسوبة بطريقة خاطئة؟
هنا تبدأ الأمور بالتعقيد.
تستطيع قواعد البيانات التقليدية معالجة كميات هائلة من المعلومات، لكن التحقق من مخرجاتها بشكل مستقل ليس بالأمر السهل دائمًا. توفر البيانات على السلسلة الشفافية، لكن الجمع بينها وبين المعلومات خارج السلسلة وإثبات صحة الحسابات النهائية ما زال يشكل تحديًا.
أعتقد أن هذه هي المشكلة التي تسعى سبيس آند تايم إلى معالجتها.
بدعم من صندوق الاستثمار الجريء التابع لمايكروسوفت، M12، تعمل سبيس آند تايم على بناء بنية تحتية للبيانات تتيح للتطبيقات الاستعلام عن المعلومات والتحقق تشفيريًا من النتائج المدعومة.
تتجلى القيمة العملية في ثلاثة مجالات:
الذكاء الاصطناعي: يمكن للوكلاء اتخاذ قرارات بالاستناد إلى بيانات يمكن التحقق من نتائج الاستعلام عنها.
الترميز: يمكن للتطبيقات المالية التحقق من الحسابات المتعلقة بالملكية والتدفقات النقدية وتقييم الأصول.
التمويل اللامركزي: يمكن للبروتوكولات الاستفادة من النشاط التاريخي في تحديد المكافآت والرسوم والأهلية، من دون الاعتماد كليًا على الوسطاء الموثوق بهم.
وهناك أيضًا $SXT ، الذي يدعم مدفوعات الشبكة وتخزين الرموز للمُدقّقين.
لكن التبني لن يحدث لمجرد أن التقنية تعمل. فما زالت المؤسسات بحاجة إلى الامتثال، ومصادر بيانات موثوقة، وتكاليف يمكن التنبؤ بها، ومساءلة قانونية. ولا تستطيع البراهين التشفيرية تحويل بيانات مصدر خاطئة إلى بيانات صحيحة بطريقة سحرية.
من وجهة نظري، تعالج سبيس آند تايم فجوة حقيقية في البنية التحتية. وسيعتمد نجاحها على مدى حاجة المطورين فعلًا إلى هذا المستوى من التحقق، واستعدادهم للدفع مقابله.
على المدى البعيد، تكون البيانات الجديرة بالثقة أهم من الادعاءات المبهرة.