La actualización semanal de APRO muestra varios datos clave:
40 cadenas cubiertas, 109.000 validaciones de datos y 99.000 llamadas a AI Oracle.
En términos de escala numérica, en comparación con proyectos líderes como Chainlink, estas cifras no son especialmente grandes. Sin embargo, si se observa la estructura de demanda en nuevas cadenas al excluir el ecosistema de Ethereum, el problema está pasando del servicio de alimentación de precios a un tipo de servicio de validación de datos más complejo.
La diferencia radica en esto: la alimentación tradicional de precios es una entrega unidireccional, mientras que la validación es bidireccional. Es decir, los usuarios deben confirmar la corrección, la puntualidad y la coherencia entre cadenas de los datos. Las 109.000 validaciones ocurren antes o al mismo tiempo que las 99.000 llamadas, lo que indica que el sistema está ejecutando lógica de prevalidación.
Para el AI Agent, llamar al oracle ya no es solo obtener precios: se utiliza como parte de los datos de entrenamiento o como entrada para ejecutar estrategias on-chain. En la selección de cadenas dentro del ecosistema, es digno de notar que la participación de cadenas de alto rendimiento como Solana, Aptos y Sei no es baja.
La razón no es difícil de entender: las decisiones de alta frecuencia de los AI Agents requieren interacciones con baja latencia y bajo costo. El modelo de gas de la red principal de Ethereum se adapta mejor a interacciones de baja frecuencia y alto valor, mientras que los micropagos y las solicitudes de datos entre Agents se ajustan mejor a cadenas de alto rendimiento. Esta diferenciación continuará fortaleciéndose durante el próximo año.
Otra señal de la cadena de la industria es el efecto de disminución de los costos marginales de validación. Después de que APRO construyera una red de validación que abarca 40 cadenas, el costo de incorporación de nuevas cadenas es casi insignificante, pero la capacidad de validación que la red entrega hacia afuera aumenta de forma lineal.
Esto limitará la velocidad de expansión entre cadenas de los oráculos tradicionales, especialmente en nuevas categorías de datos (datos de entrenamiento de IA y datos de cumplimiento RWA), donde la ventaja de ser el primero se convertirá en la opción predeterminada para las fuentes de datos.
40 cadenas cubiertas, 109.000 validaciones de datos y 99.000 llamadas a AI Oracle.
En términos de escala numérica, en comparación con proyectos líderes como Chainlink, estas cifras no son especialmente grandes. Sin embargo, si se observa la estructura de demanda en nuevas cadenas al excluir el ecosistema de Ethereum, el problema está pasando del servicio de alimentación de precios a un tipo de servicio de validación de datos más complejo.
La diferencia radica en esto: la alimentación tradicional de precios es una entrega unidireccional, mientras que la validación es bidireccional. Es decir, los usuarios deben confirmar la corrección, la puntualidad y la coherencia entre cadenas de los datos. Las 109.000 validaciones ocurren antes o al mismo tiempo que las 99.000 llamadas, lo que indica que el sistema está ejecutando lógica de prevalidación.
Para el AI Agent, llamar al oracle ya no es solo obtener precios: se utiliza como parte de los datos de entrenamiento o como entrada para ejecutar estrategias on-chain. En la selección de cadenas dentro del ecosistema, es digno de notar que la participación de cadenas de alto rendimiento como Solana, Aptos y Sei no es baja.
La razón no es difícil de entender: las decisiones de alta frecuencia de los AI Agents requieren interacciones con baja latencia y bajo costo. El modelo de gas de la red principal de Ethereum se adapta mejor a interacciones de baja frecuencia y alto valor, mientras que los micropagos y las solicitudes de datos entre Agents se ajustan mejor a cadenas de alto rendimiento. Esta diferenciación continuará fortaleciéndose durante el próximo año.
Otra señal de la cadena de la industria es el efecto de disminución de los costos marginales de validación. Después de que APRO construyera una red de validación que abarca 40 cadenas, el costo de incorporación de nuevas cadenas es casi insignificante, pero la capacidad de validación que la red entrega hacia afuera aumenta de forma lineal.
Esto limitará la velocidad de expansión entre cadenas de los oráculos tradicionales, especialmente en nuevas categorías de datos (datos de entrenamiento de IA y datos de cumplimiento RWA), donde la ventaja de ser el primero se convertirá en la opción predeterminada para las fuentes de datos.