No mundo da blockchain, o RWA (ativos do mundo real) é visto por muitos como a próxima oportunidade de mercado de trilhões. Mas, embora seja fácil de falar, o verdadeiro obstáculo não está na liquidez, mas numa palavra: confiança.
Já pensou se fosse possível transformar documentos complexos como certidões de propriedade, ações de empresas não listadas, documentos de indenização de seguros, sentenças judiciais, diretamente em ativos programáveis, compostos e utilizáveis para empréstimos na blockchain? A questão é que os oráculos tradicionais só fornecem dados de preço, não conseguem responder a perguntas semânticas não estruturadas como "Este documento é verdadeiro? O conteúdo foi alterado? Os termos realmente entram em vigor? A assinatura é consistente?" Esses problemas semânticos não estruturados representam a verdadeira dor de mercado de centenas de bilhões de dólares no mercado de RWA não padronizado.
Uma abordagem que merece atenção é usar IA em conjunto com uma arquitetura de duas camadas para redefinir essa lógica. Essa solução é chamada Oracle 3.0, e é projetada com duas camadas: L1 e L2.
A camada L1 usa IA multimodal (OCR, grandes modelos de linguagem, hash de percepção de imagem) para entender documentos originais como PDFs, imagens, áudios e vídeos, extraindo fatos-chave, valores, datas, termos e assinaturas, tudo em dados estruturados;
A camada L2 utiliza consenso descentralizado, provas de conhecimento zero e mecanismos de slashing para que múltiplos nós validem cruzadamente os resultados extraídos, garantindo que os dados sejam precisos e não possam ser negados.
Que mudanças isso pode trazer? A tokenização de imóveis pode ser verificada diretamente na cadeia, garantindo propriedade clara e sem disputas; empréstimos privados e financiamento de cadeia de suprimentos também podem abrir novas possibilidades.
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PriceOracleFairy
· 2h atrás
ngl a área de superfície de manipulação do oráculo acabou de ficar muito maior... IA multimodal + provas zk soa elegante no papel, mas quem está realmente auditando a camada de extração do l1? é aí que, na minha opinião, ocorrem os vazamentos de alpha reais
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MultiSigFailMaster
· 12-26 18:51
A confiança é realmente o ponto crítico, só ter liquidez não adianta
Para realmente resolver o problema do RWA não padronizado, é preciso confiar nesse tipo de dupla validação
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AirdropHunterWang
· 12-26 18:50
A confiança é realmente um ponto fraco, apenas fornecer dados de preço realmente não adianta
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BearMarketSunriser
· 12-26 18:22
Confiar é realmente uma dificuldade, mas a lógica de validação em duas camadas do Oracle 3.0 parece promissora.
Para que o RWA realmente seja implementado, é preciso começar pela verificação da autenticidade dos documentos básicos; os oráculos tradicionais realmente deixam a desejar.
Verificação direta da propriedade na cadeia imobiliária, se realmente for possível, revolucionará todo o mercado imobiliário.
No mundo da blockchain, o RWA (ativos do mundo real) é visto por muitos como a próxima oportunidade de mercado de trilhões. Mas, embora seja fácil de falar, o verdadeiro obstáculo não está na liquidez, mas numa palavra: confiança.
Já pensou se fosse possível transformar documentos complexos como certidões de propriedade, ações de empresas não listadas, documentos de indenização de seguros, sentenças judiciais, diretamente em ativos programáveis, compostos e utilizáveis para empréstimos na blockchain? A questão é que os oráculos tradicionais só fornecem dados de preço, não conseguem responder a perguntas semânticas não estruturadas como "Este documento é verdadeiro? O conteúdo foi alterado? Os termos realmente entram em vigor? A assinatura é consistente?" Esses problemas semânticos não estruturados representam a verdadeira dor de mercado de centenas de bilhões de dólares no mercado de RWA não padronizado.
Uma abordagem que merece atenção é usar IA em conjunto com uma arquitetura de duas camadas para redefinir essa lógica. Essa solução é chamada Oracle 3.0, e é projetada com duas camadas: L1 e L2.
A camada L1 usa IA multimodal (OCR, grandes modelos de linguagem, hash de percepção de imagem) para entender documentos originais como PDFs, imagens, áudios e vídeos, extraindo fatos-chave, valores, datas, termos e assinaturas, tudo em dados estruturados;
A camada L2 utiliza consenso descentralizado, provas de conhecimento zero e mecanismos de slashing para que múltiplos nós validem cruzadamente os resultados extraídos, garantindo que os dados sejam precisos e não possam ser negados.
Que mudanças isso pode trazer? A tokenização de imóveis pode ser verificada diretamente na cadeia, garantindo propriedade clara e sem disputas; empréstimos privados e financiamento de cadeia de suprimentos também podem abrir novas possibilidades.