هناك الكثير من الناس يبحثون عن عملات بقيمة 100 مرة، لكن الفرص الحقيقية غالبا ما تكون مخفية في أماكن غير ملفتة للنظر. تماما مثل مشاريع البنية التحتية لهذا العام، من السهل تجاهلها من قبل الجميع. تم اكتشاف اتجاه مثير للاهتمام مؤخرا - مشروع APRO، وهو مشروع أوراكل يركز على خطوط بيانات الذكاء الاصطناعي وRWA.

لا يوجد فيه الكثير من الإثارة الآن، لكن إذا نظرت عن كثب، ستجد أنه في أكثر مسارين سخنا: الذكاء الاصطناعي Agent وRWA (Real World Asset On-Chain). الجميع يعلم أن هذين الاتجاهين هما حدثان رئيسيان في المستقبل.

دعونا نتحدث أولا عن جوهر العراف. البلوك تشين نفسه لا يستطيع رؤية العالم الخارجي، والأوراكل هو عينيه وأذنيه. الأوراكل التقليدية مسؤولة فقط عن نقل البيانات - نقل معلومات الأسعار والمعاملات من خارج السلسلة إلى السلسلة المباشرة. APRO تريد أن تفعل شيئا مختلفا. يستخدم التعلم الآلي لمعالجة البيانات الخام مسبقا: تحديد البيانات ذات المصداقية، تصفية الرسائل المزعجة والضوضاء، وتحويل المعلومات المزدحمة إلى معرفة منظمة يمكن الذكاء الاصطناعي استخدامها مباشرة. عندما يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي على السلسلة إلى اتخاذ قرار، يحصل على حزمة بيانات موثوقة وموثقة ومؤكدة بختم زمن.

ما مدى أهمية هذا؟ تخيل هذا – إذا قام وكيل الذكاء الاصطناعي بتداول وإدارة الأصول تلقائيا على السلسلة، وتلقى بيانات مزيفة معدلة، ستكون العواقب وخيمة. APRO يحل مشكلة هذه الطبقة من الثقة.

لكن الفرصة الأكبر في جانب RWA. ما هي أصعب مشكلة في ترميز الأصول الحقيقية مثل العقارات، سندات الخزانة، والأعمال الفنية على السلسلة؟ هل هي بيانات الحالة والأسعار في الوقت الحقيقي للأصول خارج السلسلة، كيف يمكن نقلها بأمان ودقة إلى السلسلة؟ لا يمكن أن تكون هناك بيانات مزيفة هنا. آلية التحقق المحسنة من الذكاء الاصطناعي في APRO هي المفتاح لتكييف هذا السوق الذي تبلغ قيمته تريليون دولار.

للسياق، APRO ليست شخصا عاديا. وقد تلقت دعما استثماريا من مؤسسات رائدة مثل بوليتشين كابيتال وفرانكلين تمبلتون، مما يشير إلى أن الفكرة نفسها قد نالت اعترافا من قبل الصناعة.