A atualização semanal da APRO destaca alguns dados-chave:
Cobertura de 40 cadeias, 109 mil validações de dados e 99 mil chamadas ao AI Oracle.
Em termos de escala numérica, comparado a projetos líderes como o Chainlink, esses números não são grandes. Porém, ao analisar a estrutura de demanda nas novas cadeias após excluir o ecossistema Ethereum, percebe-se que o problema está mudando de serviços de alimentação de preços para serviços de validação de dados mais complexos.
A diferença está no seguinte: a alimentação tradicional de preços é um envio unidirecional, enquanto o serviço de validação é bidirecional — os usuários precisam confirmar a correção, a atualidade e a consistência entre cadeias dos dados. As 109 mil validações ocorreram antes ou simultaneamente às 99 mil chamadas, indicando que o sistema está executando lógica de pré-verificação.
Para o AI Agent, chamar o oracle deixa de ser apenas para obter preços; passa a usá-lo como parte dos dados de treinamento ou como entrada para executar estratégias on-chain.
Ao escolher quais cadeias integrar no ecossistema, vale notar que a participação de cadeias de alto desempenho como Solana, Aptos e Sei não é baixa.
A razão é fácil de entender — as decisões de alta frequência do AI Agent exigem interações de dados com baixa latência e baixo custo. O modelo de gas da mainnet do Ethereum é mais adequado para interações pouco frequentes e de alto valor, enquanto pagamentos micro entre Agents e requisições de dados se encaixam melhor em cadeias de alto desempenho. Essa divisão deve se intensificar continuamente nos próximos doze meses.
Outro sinal da cadeia industrial é o efeito de diminuição do custo marginal da validação de dados. Depois de a APRO construir uma rede de validação que abrange 40 cadeias, o custo de integração de uma nova cadeia pode quase ser ignorado, mas a capacidade de validação que a rede exporta para fora aumenta linearmente.
Isso vai pressionar a velocidade de expansão cross-chain dos oráculos tradicionais, especialmente em novas categorias de dados (dados de treinamento de IA, dados de conformidade de RWA). A vantagem de quem chega primeiro se transformará na escolha padrão das fontes de dados.
Cobertura de 40 cadeias, 109 mil validações de dados e 99 mil chamadas ao AI Oracle.
Em termos de escala numérica, comparado a projetos líderes como o Chainlink, esses números não são grandes. Porém, ao analisar a estrutura de demanda nas novas cadeias após excluir o ecossistema Ethereum, percebe-se que o problema está mudando de serviços de alimentação de preços para serviços de validação de dados mais complexos.
A diferença está no seguinte: a alimentação tradicional de preços é um envio unidirecional, enquanto o serviço de validação é bidirecional — os usuários precisam confirmar a correção, a atualidade e a consistência entre cadeias dos dados. As 109 mil validações ocorreram antes ou simultaneamente às 99 mil chamadas, indicando que o sistema está executando lógica de pré-verificação.
Para o AI Agent, chamar o oracle deixa de ser apenas para obter preços; passa a usá-lo como parte dos dados de treinamento ou como entrada para executar estratégias on-chain.
Ao escolher quais cadeias integrar no ecossistema, vale notar que a participação de cadeias de alto desempenho como Solana, Aptos e Sei não é baixa.
A razão é fácil de entender — as decisões de alta frequência do AI Agent exigem interações de dados com baixa latência e baixo custo. O modelo de gas da mainnet do Ethereum é mais adequado para interações pouco frequentes e de alto valor, enquanto pagamentos micro entre Agents e requisições de dados se encaixam melhor em cadeias de alto desempenho. Essa divisão deve se intensificar continuamente nos próximos doze meses.
Outro sinal da cadeia industrial é o efeito de diminuição do custo marginal da validação de dados. Depois de a APRO construir uma rede de validação que abrange 40 cadeias, o custo de integração de uma nova cadeia pode quase ser ignorado, mas a capacidade de validação que a rede exporta para fora aumenta linearmente.
Isso vai pressionar a velocidade de expansão cross-chain dos oráculos tradicionais, especialmente em novas categorias de dados (dados de treinamento de IA, dados de conformidade de RWA). A vantagem de quem chega primeiro se transformará na escolha padrão das fontes de dados.