A indústria tem perseguido uma “experiência on-chain mais inteligente”, mas a maioria dos projetos fica presa na falta de padronização dos dados, dificuldade de integração de modelos e na incapacidade de implementar soluções na vertente de negócio. A @bluwhaleai seguiu o caminho oposto: concentrou-se em transformar os dados on-chain numa base estrutural capaz de executar lógica de negócio diretamente, tal como uma base de dados empresarial.

A sua estrutura de nós de rede não existe para criar espectáculo, mas sim para comprimir o estado em tempo real de diferentes blockchains numa estrutura unificada, permitindo que a IA compreenda alterações de ativos, padrões de transação e riscos de limite da mesma forma. Esta capacidade de estruturação é, na verdade, mais importante do que o próprio modelo, pois determina o potencial máximo da IA.

O benefício para os developers é evidente: antes, para adaptar soluções a múltiplas blockchains, era necessário escrever inúmeros scripts; agora, basta aceder à API, sendo até possível gerar relatórios automaticamente. Para projetos que precisam de KYC, gestão de risco, avaliação de crédito ou análise de ativos, tudo isto torna-se muito mais simples.

Para que a IA funcione verdadeiramente no Web3, o essencial não é a força do modelo, mas sim se os dados de base estão suficientemente organizados. É precisamente nesse ponto que a #Bluwhale está a investir.
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