Pembaruan mingguan APRO menampilkan beberapa data kunci:
cakupan 40 rantai, 109.000 kali validasi data, dan 99.000 panggilan AI Oracle.
Dari skala angkanya, dibandingkan dengan proyek-proyek terkemuka seperti Chainlink, data tersebut mungkin tidak tergolong besar, namun jika melihat struktur kebutuhan pada chain baru setelah mengesampingkan ekosistem Ethereum, terlihat bahwa masalah sedang bergeser dari layanan pemberian harga (price feed) menuju layanan validasi data yang lebih kompleks.
Perbedaannya terletak pada: price feed tradisional adalah pengiriman satu arah, sedangkan layanan validasi bersifat dua arah—pengguna perlu memastikan kebenaran data, ketepatan waktu, dan konsistensi lintas-chain. 109.000 kali validasi terjadi sebelum atau bersamaan dengan 99.000 kali panggilan, yang menunjukkan bahwa sistem sedang menjalankan logika pre-check.
Bagi AI Agent, memanggil oracle tidak lagi sekadar mengambil harga, melainkan menggunakannya sebagai bagian dari data pelatihan atau sebagai input untuk menjalankan strategi di rantai.
Dalam pemilihan chain untuk ekosistem, perlu dicatat bahwa porsi integrasi untuk chain berperforma tinggi seperti Solana, Aptos, dan Sei tidaklah kecil.
Alasannya tidak sulit dipahami—keputusan AI Agent yang sering membutuhkan interaksi data berlatensi rendah dan berbiaya rendah. Model gas pada mainnet Ethereum lebih cocok untuk interaksi yang jarang namun bernilai tinggi, sedangkan micro-payment dan permintaan data antar-Agent lebih sesuai untuk chain berperforma tinggi. Diferensiasi ini diperkirakan akan terus menguat dalam satu tahun ke depan.
Sinyal lain dari rantai industri adalah efek penurunan biaya marjinal untuk validasi data. Setelah APRO membangun jaringan validasi yang melintasi 40 chain, biaya untuk mengakses chain tambahan hampir bisa diabaikan, tetapi kemampuan jaringan untuk mengekspor output validasi meningkat secara linear.
Hal ini akan menekan kecepatan ekspansi lintas-chain dari oracle-oracle lama, terutama pada kategori data baru (data pelatihan AI, data kepatuhan RWA). Keunggulan lebih awal akan berubah menjadi pilihan default bagi sumber data.
cakupan 40 rantai, 109.000 kali validasi data, dan 99.000 panggilan AI Oracle.
Dari skala angkanya, dibandingkan dengan proyek-proyek terkemuka seperti Chainlink, data tersebut mungkin tidak tergolong besar, namun jika melihat struktur kebutuhan pada chain baru setelah mengesampingkan ekosistem Ethereum, terlihat bahwa masalah sedang bergeser dari layanan pemberian harga (price feed) menuju layanan validasi data yang lebih kompleks.
Perbedaannya terletak pada: price feed tradisional adalah pengiriman satu arah, sedangkan layanan validasi bersifat dua arah—pengguna perlu memastikan kebenaran data, ketepatan waktu, dan konsistensi lintas-chain. 109.000 kali validasi terjadi sebelum atau bersamaan dengan 99.000 kali panggilan, yang menunjukkan bahwa sistem sedang menjalankan logika pre-check.
Bagi AI Agent, memanggil oracle tidak lagi sekadar mengambil harga, melainkan menggunakannya sebagai bagian dari data pelatihan atau sebagai input untuk menjalankan strategi di rantai.
Dalam pemilihan chain untuk ekosistem, perlu dicatat bahwa porsi integrasi untuk chain berperforma tinggi seperti Solana, Aptos, dan Sei tidaklah kecil.
Alasannya tidak sulit dipahami—keputusan AI Agent yang sering membutuhkan interaksi data berlatensi rendah dan berbiaya rendah. Model gas pada mainnet Ethereum lebih cocok untuk interaksi yang jarang namun bernilai tinggi, sedangkan micro-payment dan permintaan data antar-Agent lebih sesuai untuk chain berperforma tinggi. Diferensiasi ini diperkirakan akan terus menguat dalam satu tahun ke depan.
Sinyal lain dari rantai industri adalah efek penurunan biaya marjinal untuk validasi data. Setelah APRO membangun jaringan validasi yang melintasi 40 chain, biaya untuk mengakses chain tambahan hampir bisa diabaikan, tetapi kemampuan jaringan untuk mengekspor output validasi meningkat secara linear.
Hal ini akan menekan kecepatan ekspansi lintas-chain dari oracle-oracle lama, terutama pada kategori data baru (data pelatihan AI, data kepatuhan RWA). Keunggulan lebih awal akan berubah menjadi pilihan default bagi sumber data.