Di dunia yang semakin didorong oleh data dan dibentuk oleh Kecerdasan Buatan (AI), memastikan kepercayaan, transparansi, dan asal-usul informasi telah menjadi tantangan kritis. Saat sistem AI menjadi lebih kuat dan terintegrasi ke dalam proses pengambilan keputusan, risiko yang terkait dengan informasi yang salah, algoritma yang tidak transparan, dan kontrol terpusat meningkat secara dramatis. Membangun sistem yang dapat memverifikasi keaslian data, menjaga hak kepemilikan, dan memungkinkan partisipasi terbuka adalah penting untuk masa depan digital yang adil dan aman. Salah satu proyek yang mengatasi tantangan ini dengan menggabungkan infrastruktur Web3 dengan kerangka kerja yang siap AI adalah protokol grafik pengetahuan terdesentralisasi yang dikenal sebagai OriginTrail.

Apa itu OriginTrail (TRAC)?

Antara 2013 dan 2016, dasar untuk OriginTrail diletakkan melalui pilot rantai pasokan di seluruh Eropa. Prototipe awal ini berfokus pada daging sapi organik, susu, unggas, dan sayuran, terintegrasi dengan sistem perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) seperti Microsoft Navision dan SAP. Pada 2017, OriginTrail mulai menghubungkan pengguna ke Ethereum dan mendirikan kantor proyek di Shanghai. Pada awal 2018, tim yang dipimpin oleh Žiga Drev, Tomaž Levak, dan Branimir Rakić meluncurkan penawaran koin awal, mengumpulkan $ 22,5 juta dalam waktu kurang dari 20 menit. Keberhasilan yang cepat ini mengarah pada pengembangan Grafik Pengetahuan Terdesentralisasi (DKG) OriginTrail, sebuah infrastruktur yang diadopsi oleh perusahaan seperti BSI, SBB, dan WFH. Antara 2018 dan 2022, OriginTrail meluncurkan mainnet tanpa izin, memperkenalkan lapisan tanpa pengetahuan, dan menyempurnakan model insentif dan mekanisme penawarannya melalui beberapa rilis versi. Trace Labs, perusahaan pengembangan inti yang berbasis di Hong Kong, memenangkan Walmart Food Safety Innovation Spark Award selama periode ini. Pada tahun 2022, whitepaper kedua dirilis, lebih lanjut merinci tokenisasi aset dunia nyata dan peran DKG. Pada akhir 2023, fase Turing memperkenalkan DKG V6 dan ChatDKG yang selaras dengan AI, mengatasi kesenjangan kepercayaan pada AI generatif. Pada tahun 2024, OriginTrail meluncurkan blockchain NeuroWeb untuk mendukung perluasan grafik pengetahuan di seluruh rantai EVM. Pada April 2025, fase Metcalfe sedang berlangsung, berpusat di sekitar DKG V8 dan verifikasi AI terdesentralisasi. Terinspirasi oleh Bob Metcalfe, fase ini menekankan Retrieval-Augmented Generation (dRAG) dan inferensi pengetahuan. Dengan lebih dari satu dekade pengembangan, OriginTrail terus mendorong batas-batas dalam infrastruktur data tepercaya, sektor-sektor pendukung seperti rantai pasokan, perawatan kesehatan, dan AI.

OriginTrail dibuat untuk membangun Internet yang dapat diverifikasi untuk AI, didasarkan pada netralitas, inklusivitas, dan kegunaan, memungkinkan infrastruktur data terpercaya untuk sistem AI terdesentralisasi dan Web3.

Bagaimana Cara Kerja OriginTrail? Graf Pengetahuan Terdesentralisasi dan NeuroWeb

OriginTrail beroperasi melalui infrastruktur data canggih yang dikenal sebagai Decentralized Knowledge Graph (DKG), sebuah sistem yang dibangun khusus untuk membawa verifikasi, kepemilikan, dan aksesibilitas ke pengetahuan digital dalam lingkungan terdesentralisasi. Di era digital yang dipenuhi dengan informasi yang salah, kemampuan untuk memverifikasi dan memiliki pengetahuan semakin vital, terutama untuk sistem kecerdasan buatan (AI) yang bergantung pada data masukan yang akurat dan real-time. DKG dirancang untuk mengatasi tantangan ini dengan mengubah data menjadi Aset Pengetahuan yang siap digunakan oleh AI, yang dapat diverifikasi dan diakses melalui jaringan terdesentralisasi dari node.

Sumber: whitepaper origintrail

OriginTrail DKG adalah jaringan open-source yang terstruktur ke dalam tiga lapisan terhubung yang membentuk tumpukan AI neuro-symbolic. Lapisan kepercayaan memastikan integritas data menggunakan teknologi blockchain. Lapisan basis pengetahuan menerapkan AI simbolis untuk membangun dan merasionalkan pengetahuan secara efektif. Terakhir, lapisan AI yang dapat diverifikasi menggunakan model AI neural untuk otomatisasi dan adaptabilitas. Bersama-sama, mereka menyediakan sistem yang kuat untuk mengatur, mengambil, dan memvalidasi informasi.

Salah satu fitur paling canggih dari OriginTrail DKG adalah implementasinya dari Decentralized Retrieval-Augmented Generation (dRAG). Berdasarkan konsep Retrieval-Augmented Generation (RAG), dRAG meningkatkan sistem kecerdasan buatan generatif dengan mengintegrasikan kecerdasan buatan simbolik melalui grafik pengetahuan terdesentralisasi. Hal ini memungkinkan sistem untuk mengambil pengetahuan relevan dan terverifikasi sebelum menghasilkan respons, sehingga meningkatkan akurasi dan relevansi keluaran kecerdasan buatan. dRAG sangat berharga karena menggabungkan kekuatan generalisasi dari jaringan saraf dengan ketepatan dan penalaran kontekstual kecerdasan buatan simbolik.

Sumber: origintrail.io

Dalam DKG, Aset Pengetahuan berfungsi sebagai unit inti informasi. Ini adalah kontainer pengetahuan yang dapat dimiliki dalam berbagai format, yang dapat diidentifikasi secara unik oleh Uniform Asset Locators (UALs). Kepemilikan dikelola melalui NFT, memungkinkan pengendalian dan monetisasi data yang aman. Kemampuan untuk ditemukan melekat dalam strukturnya, menggunakan prinsip-prinsip data terhubung dan memungkinkan koneksi di seluruh internet. Verifikasi dipastikan melalui bukti kriptografis berbasis pohon Merkle yang tercatat on-chain, membuat setiap aset dapat diaudit dan tahan terhadap pemalsuan.

Sistem dan agen kecerdasan buatan dapat mengakses Aset Pengetahuan ini dengan presisi, menggunakan metode kueri simbolik dan saraf. Baik menggerakkan chatbot, agen otonom, atau model bahasa besar, DKG menyediakan dasar yang transparan dan dapat dilacak untuk kecerdasan buatan. Setiap aset dapat dikueri, diverifikasi, dan diintegrasikan, membentuk jaringan sumber data yang dapat dioperasikan dan andal yang mendukung aplikasi kecerdasan buatan yang terpercaya.

Pada akhirnya, OriginTrail DKG mendefinisikan ulang utilitas data di Web3 dan era kecerdasan buatan dengan mengubah pengetahuan menjadi aset kelas terdesentralisasi, dapat dimiliki, dan diverifikasi. Ini membentuk tulang punggung Internet yang dapat diverifikasi untuk kecerdasan buatan, memastikan bahwa baik manusia maupun mesin dapat mengakses informasi yang akurat dan terpercaya secara real-time, dengan jaminan asal usul, kepemilikan, dan integritas yang terbukti.

NeuroWeb

Di jantung evolusi infrastruktur OriginTrail terletak NeuroWeb, blockchain Layer 1 yang dirancang khusus untuk meningkatkan ekonomi pengetahuan terdesentralisasi melalui integrasi yang erat dengan grafik pengetahuan dan kecerdasan buatan. NeuroWeb beroperasi sebagai pusat inovasi multichain, sejalan dengan prinsip netralitas, inklusivitas, dan kegunaan. Dibangun menggunakan kerangka Substrate dan diamankan oleh Polkadot, mendukung kompatibilitas EVM, sehingga interoperabel dengan Ethereum dan jaringan Ethereum Virtual Machine (EVM) lainnya. Melalui integrasi ini, NeuroWeb memfasilitasi ekspansi lancar OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG) di berbagai ekosistem.

Sumber: origintrail.io

NeuroWeb dikelola oleh komunitas OriginTrail dan didorong oleh token NEURO. Token utilitas asli ini mendasari fungsi ekonomi inti dan tata kelola platform, termasuk insentivasi peserta jaringan, staking, dan penambangan pengetahuan. DKG V6 diterapkan di NeuroWeb, menandai langkah penting menuju membangun AI yang dapat diverifikasi dengan memungkinkan infrastruktur data terdesentralisasi yang dapat diskalakan di seluruh ekosistem blockchain. Melalui DKG V6, Aset Pengetahuan yang saling terhubung dapat dikembangkan dan dipelihara di sejumlah jaringan, termasuk parakain Polkadot dan rantai yang kompatibel dengan EVM.

Salah satu inovasi yang menentukan dari NeuroWeb adalah dukungannya terhadap Decentralized Retrieval-Augmented Generation (dRAG), sebuah kerangka kerja yang meningkatkan model AI generatif dengan pengetahuan eksternal yang terpercaya. Seiring dengan bertambahnya jumlah pengetahuan yang tersedia dalam DKG, dRAG menjadi lebih efektif. Untuk mendorong pertumbuhan ini, NeuroWeb memungkinkan pertambangan pengetahuan—mekanisme yang memberikan insentif yang memungkinkan individu atau organisasi untuk membuat, memvalidasi, dan berbagi Aset Pengetahuan dalam “paranet” spesifik.

Paranet adalah segmen tematik atau domain-specific dari DKG yang dapat dibuat dan dikelola secara otonom. Operator dari paranet ini dapat mengusulkan struktur imbalan melalui tata kelola terdesentralisasi, menentukan bagaimana emisi token NEURO didistribusikan. Imbalan dapat mendorong tugas-tugas seperti validasi ontologi, penyediaan layanan kecerdasan buatan, atau kuration data. Mekanisme tata kelola dinamis ini memastikan bahwa NeuroWeb tetap dapat beradaptasi, membantu ruang data baik yang luas maupun khusus sesuai dengan kebutuhan komunitas yang berkembang.

Secara krusial, sistem insentif NeuroWeb mendukung penambangan pengetahuan manual dan otonom. Pada tahap awal, peserta mengumpulkan dan menyusun pengetahuan secara manual. Ketika data dalam sebuahn paranet sudah matang—diarsipkan dan sesuai dengan standar ontologis—sistem AI dapat menggunakan penalaran deduktif dan induktif untuk menghasilkan pengetahuan baru secara otonom. Penalaran deduktif mengikuti aturan logis untuk mendapatkan wawasan dari pengetahuan yang sudah ada, sementara penalaran induktif, didukung oleh alat seperti Jaringan Neural Grafis (GNN), mengidentifikasi pola untuk membuat inferensi probabilistik dan prediksi.

Konvergensi DKG, NeuroWeb, dan AI melalui kerangka kerja dRAG memperkenalkan era baru penciptaan pengetahuan otonom. Aset Pengetahuan menjadi saling terhubung secara dinamis, terus-menerus diverifikasi melalui bukti kriptografis, dan semakin diperkaya melalui inferensi AI. Simbiosis ini meningkatkan integritas, relevansi, dan utilitas sistem AI, menyelaraskannya dengan nilai-nilai Web3 transparansi, kontrol pengguna, dan desentralisasi.

Kasus Penggunaan OriginTrail

OriginTrail memanfaatkan Decentralized Knowledge Graph (DKG) nya untuk mengatasi tantangan dunia nyata di berbagai sektor. Dengan memungkinkan pertukaran data yang dapat diverifikasi dan dipercaya, OriginTrail memberdayakan organisasi untuk membangun sistem yang lebih aman, efisien, dan transparan di industri-industri kritis.

1. Internet yang Lebih Aman di Era AI: OriginTrail sedang mengatasi kekhawatiran yang semakin meningkat seputar deepfakes, pelanggaran hak kekayaan intelektual, dan konten ilegal seperti CSAM dengan memperkenalkan infrastruktur data yang terpercaya. Saat AI berkembang, risikonya juga meningkat—terutama dengan produksi besar-besaran informasi yang salah dan media berbahaya. OriginTrail mendukung internet yang dapat diverifikasi dengan memungkinkan transparansi, kepemilikan, dan kepercayaan. Dengan memajukan ekosistem terdesentralisasi, tahan sensor, dan dapat dioperasikan secara interoperabel untuk konten digital, OriginTrail memberdayakan inovasi etis dan melindungi baik individu maupun lembaga dalam lanskap online yang semakin didorong oleh AI.
2. Integritas Ilmu Pengetahuan & Penelitian Terdesentralisasi: OriginTrail sedang memimpin ilmu pengetahuan terdesentralisasi (DeSci) untuk mengatasi isu seperti disinformasi, bias publikasi, dan penerbitan yang bersifat eksploitatif. Dengan mentransformasi data menjadi Aset Pengetahuan yang dapat diverifikasi dan saling terhubung, para peneliti dapat mengakses informasi yang akurat dan dapat dilacak dengan provenans yang jelas. Proyek seperti SciGraph menggunakan DKG untuk menghubungkan data dan memungkinkan generasi hipotesis yang didorong oleh kecerdasan buatan, mendukung lingkungan penelitian yang lebih transparan dan kolaboratif. Hal ini memungkinkan komunitas ilmiah untuk membangun kepercayaan, meningkatkan reproduktibilitas, dan membuka terobosan yang lebih cepat dan lebih kredibel di bidang-bidang seperti ilmu iklim dan kesehatan.
3. Rantai Pasokan Transparan: Rantai pasokan global seringkali tidak transparan, menimbulkan kekhawatiran tentang keberlanjutan, hak asasi manusia, dan keselamatan produk. DKG OriginTrail memungkinkan berbagi data yang terverifikasi secara aman dan menjaga privasi melintasi jaringan, mempromosikan keterlacakan dan kolaborasi. Sudah digunakan oleh inisiatif-inisiatif besar, seperti Jaringan Audit Kepatuhan Pemasok (SCAN), dengan anggota termasuk Walmart dan Costco. Melalui Aset Pengetahuan, OriginTrail mendukung standar ESG, mengurangi duplikasi audit, dan memastikan kepatuhan regulasi, sehingga mendorong ekosistem perdagangan yang etis, berkelanjutan, dan efisien.
4. Infrastruktur Cerdas & Konstruksi: Dalam konstruksi, OriginTrail mengatasi kurangnya data bangunan yang dapat dipercaya, yang menghambat keberlanjutan dan keamanan. Sistem grafik terdesentralisasi-nya memastikan catatan yang dapat diverifikasi untuk proyek, material, dan kepatuhan. Digunakan dalam proyek BuildChain, teknologi OriginTrail terintegrasi dengan Buku Log Bangunan Digital UE, memungkinkan semua pemangku kepentingan—arsitek, kontraktor, pemilik—untuk mengakses data bangunan real-time yang tidak bisa dimanipulasi. Hal ini meningkatkan efisiensi, meningkatkan kesiapsiagaan bencana, dan menyiapkan landasan bagi infrastruktur yang lebih cerdas, lebih hijau, dan lebih bertanggung jawab.

Fitur Utama OriginTrail

Jaringan Otonom

Paranet adalah subjaringan yang dioperasikan secara independen dalam Decentralized Knowledge Graph (DKG), yang dibuat dan dikelola oleh individu, organisasi, atau DAO. Setiap paranet mencakup seperangkat Knowledge Assets, layanan Kecerdasan Buatan, dan struktur imbalan sendiri untuk mendorong kontributor. Ases ini dapat berfokus pada topik tertentu, seperti data pelatihan LLM, media sosial, Industri 4.0, atau laporan perusahaan publik. Paranet memanfaatkan dRAG (Decentralized Retrieval-Augmented Generation) untuk menggabungkan informasi yang akurat dari sumber publik dan pribadi di seluruh DKG. Karakteristik mereka—termasuk aturan ontologi, format data, dan insentif pertumbuhan—ditentukan oleh operator paranet. Setiap paranet berjalan pada blockchain yang didukung, memungkinkan interoperabilitas global dalam DKG. Sifat modular dan tanpa izin dari paranet memberdayakan siapa pun untuk memberikan pengetahuan yang terpercaya, memungkinkan sistem kecerdasan buatan untuk berkembang dalam kecerdasan dan spesifikasinya. Struktur ini menggerakkan model terdesentralisasi, crowdsourced untuk generasi data dan optimisasi AI di berbagai industri dan domain.

Sumber: whitepaper origintrail

Keselarasan Neuro-Simbolik

OriginTrail memupuk sinergi unik antara sistem AI simbolis dan neural, menggabungkan grafik pengetahuan berbasis fakta dengan kemampuan generatif dari model bahasa besar. Model hibrida ini, dikenal sebagai neuro-symbolic AI, memungkinkan sistem untuk berpikir dan mencipta, menggunakan data terstruktur dan dapat diverifikasi untuk mendukung output yang imajinatif dan kreatif. Lapisan simbolis (didukung oleh DKG) memastikan integritas data, penelusuran, dan kepemilikan, menyediakan dasar fakta yang kuat. Sementara itu, lapisan neural (seperti LLMs) menambahkan kreativitas dinamis, multimodal di seluruh teks, gambar, dan audio. Arsitektur ini memungkinkan pengguna untuk memilih model AI pilihan mereka dan mengintegrasikannya dengan sumber data yang dapat dipercaya. Baik merancang asisten AI atau membangun pipa-pipa pembelajaran mesin canggih, pengembang mendapat manfaat dari keseimbangan OriginTrail antara struktur dan inovasi. Sistem ini menawarkan komposabilitas dan kontrol tanpa mengorbankan kekuatan adaptif dari jaringan neural, memungkinkan AI yang dapat diskalakan, transparan yang tidak hanya cerdas, tetapi juga bertanggung jawab dan inklusif.

Sumber: origintrail.io

ChatDKG

ChatDKG adalah platform yang ramah pengembang yang mengubah data Anda menjadi Aset Pengetahuan yang dapat digunakan dan diverifikasi, memungkinkan pengembangan aplikasi AI yang dapat diandalkan. Aset-aset ini dibuat pada OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG), memastikan asal-usul data dan memberikan kontrol penuh kepada pencipta atas visibilitas dan penggunaan. Begitu aset-aset tersebut aktif, pengembang dapat mendeploy agen AI dengan perilaku yang dapat diprediksi, ditingkatkan oleh integrasi dengan model-model AI teratas, termasuk OpenAI, Microsoft Copilot, Llama Index, dan Hugging Face. ChatDKG juga memungkinkan pengguna untuk meluncurkan paranet-paranet baru, membentuk pusat-pusat pengetahuan niche yang dapat menerima insentif jaringan. Untuk mendorong pertumbuhan ekosistem, ChatDKG menyertakan mekanisme untuk meminta insentif untuk setiap Aset Pengetahuan baru yang relevan yang ditambahkan. Hal ini tidak hanya meningkatkan kualitas dan kuantitas aset, namun juga menopang ekonomi data yang terpercaya dan agen yang dapat diandalkan. Baik Anda sedang membangun mesin pencari, alat analitik, atau chatbot AI, ChatDKG menyederhanakan proses tersebut—menawarkan jembatan antara data Anda dan sistem-sistem cerdas, otonom.

Sumber: chatdkg.ai

Agen AI dalam Aksi

ChatDKG OriginTrail memungkinkan aplikasi AI dunia nyata di berbagai industri melalui agen pintar yang beroperasi pada pengetahuan yang terverifikasi. Salah satu contohnya adalah PolkaBot.ai, alat pendidikan yang didukung AI yang disesuaikan dengan ekosistem Polkadot. Ini memanfaatkan Aset Pengetahuan yang dikuratori oleh komunitas untuk memberikan wawasan dan sumber daya pembelajaran yang terpercaya. Di sektor makanan, Perutnina Ptuj menggunakan AI terdesentralisasi untuk meningkatkan kepercayaan konsumen dengan memverifikasi keaslian produk di setiap titik sentuh. Demikian pula, ChatDKG memberdayakan agen pintar di sektor konstruksi Eropa, membantu para pembangun dengan data dan kepatuhan yang terpercaya. Di industri kedirgantaraan, OriginTrail berada di belakang inisiatif yang didanai oleh UE yang memajukan Paspor Produk Digital, membantu industri meningkatkan jejak jejak dan respons terhadap peristiwa yang tidak terduga. Kasus penggunaan ini menunjukkan potensi beragam dari ChatDKG, mulai dari meningkatkan keterlibatan pengguna hingga memastikan keamanan data dan memfasilitasi solusi regulasi yang dapat diskalakan. Setiap agen AI terikat pada data yang dapat diverifikasi pada DKG, memastikan keandalan, auditabilitas, dan otonomi, yang pada akhirnya menciptakan kembali masa depan kolaborasi manusia-mesin di industri yang kritis.

Sumber: chatdkg.ai

Node Inti

Node Inti adalah tulang punggung dari DKG, mengamankan jaringan dan menghasilkan imbalan TRAC dari aktivitas data global. Dengan melakukan staking minimal 50.000 TRAC, operator membantu menjaga ketahanan, keamanan, dan keandalan jaringan. Node Inti menjadi tuan rumah Aset Pengetahuan publik dan berpartisipasi dalam mendistribusikan imbalan berdasarkan penggunaan DKG secara keseluruhan. Mereka dapat meningkatkan pendapatan lebih lanjut melalui staking terdelegasi, di mana pemegang TRAC lainnya berkontribusi pada staking node. Perlu dicatat, Node Inti mencakup semua fitur Node Tepi, menyediakan alat yang sama untuk membangun kecerdasan buatan yang dapat diverifikasi sambil menambahkan dukungan infrastruktur kritis untuk ekonomi pengetahuan yang berkembang.

Sumber: origintrail.io

Node Tepi

Edge Node adalah gerbang yang ramah pengguna ke OriginTrail Decentralized Knowledge Graph (DKG), memungkinkan pengembang membangun aplikasi AI yang dapat diverifikasi dan dipercaya. Melalui antarmuka yang disederhanakan atau API, pengguna dapat mengunggah berbagai format data—seperti PDF, dokumen Word, atau konten web—dan mengonversinya menjadi Aset Pengetahuan yang kaya secara semantik. Edge Node memberikan kontrol penuh atas privasi data, memungkinkan berbagi secara selektif pada DKG. Dengan dukungan bawaan untuk Generasi Augmented Pemulihan Terdesentralisasi (dRAG), pengguna dapat berinteraksi dengan pengetahuan secara langsung atau melalui asisten AI. Opsi integrasi AI yang fleksibel memungkinkan implementasi model lokal atau koneksi layanan eksternal, menciptakan keseimbangan antara privasi dan skalabilitas.

Sumber: origintrail.io

Apa itu Koin TRAC?

TRAC adalah token asli yang menggerakkan Grafik Pengetahuan Terdesentralisasi OriginTrail dan ekosistemnya. Total pasokannya mencapai 500 juta unit, sebagian besar di antaranya (499,4 juta) sudah beredar (April 2025).

Saat OriginTrail berkembang untuk mengatasi tantangan-tantangan disinformasi, AI terdesentralisasi, dan infrastruktur Web3, TRAC memainkan peran sentral dalam mendorong, mengamankan, dan memungkinkan operasi di seluruh jaringan. Setiap kali Aset Pengetahuan dibuat di DKG, itu mengonsumsi sumber daya jaringan. TRAC digunakan untuk membayar layanan ini, bertindak sebagai biaya akses untuk mempublikasikan dan memperbarui aset-aset dalam sistem. Meskipun TRAC tidak digunakan sebagai gas secara langsung di semua rantai, karena itu bergantung pada blockchain (misalnya, ETH di Ethereum atau NEURO di NeuroWeb), itu masih merupakan aset pembayaran inti dan insentif di seluruh infrastruktur OriginTrail.

Node-node dalam DKG bersaing untuk menyediakan layanan penerbitan dan mendapatkan biaya TRAC. Keberhasilan mereka bergantung pada kualitas layanan, jumlah TRAC yang dipertaruhkan, dan konfigurasi terkait paranet. Karena penempatan TRAC menentukan node mana yang dapat berpartisipasi dan mendapatkan keuntungan, delegasi TRAC telah muncul sebagai fungsi penting dari jaringan. Setiap pemegang TRAC dapat mendelagasikan token ke Node Inti dan mendapatkan imbalan proporsional. Sistem penempatan yang didelegasikan ini memperkuat keamanan dan ketahanan DKG dengan memastikan node-node diinensifkasi dengan baik dan dikenakan sanksi jika berperilaku buruk. Penempatan TRAC secara efektif memastikan keandalan jaringan dan keselarasan ekonomi antara peserta.

Diluncurkan sebagai token ERC-20 di Ethereum pada tahun 2018, utilitas TRAC telah berkembang secara signifikan sejak saat itu. Selain digunakan untuk staking node dan operasi Aset Pengetahuan, itu berfungsi sebagai media transfer nilai dalam ekosistem OriginTrail. Distribusi token terstruktur sebagai berikut: 50% dialokasikan untuk presale dan crowdsale, 20% untuk pengembangan masa depan, 18% untuk pendiri dan kontributor Pre-ICO, 5% untuk tim dan penasihat, 5% untuk kolam likuiditas, dan 2% untuk hadiah. Alokasi ini mendukung pertumbuhan jangka panjang, insentif jaringan, dan partisipasi terdesentralisasi dalam ekosistem.

Sumber: medium.com/origintrail

Apakah TRAC merupakan Investasi yang Baik?

TRAC mendapatkan manfaat dari utilitas yang kuat dalam ekosistem OriginTrail, berfungsi sebagai mesin ekonomi untuk Decentralized Knowledge Graph (DKG), yang mengatasi isu-isu penting seperti transparansi kecerdasan buatan (AI) dan disinformasi. Model staking yang didelegasikan dan integrasinya dengan perusahaan-perusahaan dunia nyata menambah kredibilitas. Namun, proyek ini menghadapi tantangan adopsi di luar sektor niche. Kompleksitas teknisnya dan ketergantungannya pada konvergensi Web3 dan AI jangka panjang mungkin membatasi daya tarik jangka pendek. Volatilitas pasar dan kesadaran mainstream yang terbatas juga merupakan risiko bagi kesuksesan lebih luas TRAC dan peningkatan nilai potensialnya.

Bagaimana Memiliki TRAC?

Untuk memiliki TRAC, Anda dapat menggunakan layanan bursa kripto terpusat. Mulailah dengan membuat akun Gate.io, dan dapatkan verifikasi dan pendanaan. Kemudian Anda siap untuk melalui langkah-langkah untuk membeli TRAC.

Berita tentang OriginTrail

Seperti dilaporkan di blog resmi OriginTrail, ekosistem mengungkapkan peta jalan 2025-nya, menyoroti peluncuran Impact Base: Gaia dan implementasi tonggak sejarah DKG V8. Pembaruan ini mempercepat AI neuro-simbolik kolektif dengan alat yang dapat diskalakan seperti Edge Nodes, repositori pengetahuan pribadi, dan inferencing otonom. Peta jalan juga memperkenalkan 60M TRAC Collective Programmatic Treasury (CPT) untuk memberi imbalan kepada kontributor ekosistem. Dengan terobosan dalam privasi, integrasi AI, dan pertambangan pengetahuan yang dapat diverifikasi, OriginTrail terus berkembang sebagai lapisan dasar untuk internet terdesentralisasi yang terpercaya dan bertenaga AI.

Ambil Tindakan pada TRAC

PeriksaHarga TRAC hari ini, dan mulailah trading pasangan mata uang favorit Anda.

• TRAC/USDT