حيرة أوامر البيانات (Oracle) أزعجت صناعة البلوكشين لسنوات عديدة — كيف يمكن للبيانات الخارجية أن تكون موثوقة عند الإدراج على السلسلة، وألا تتحول إلى عنق زجاجة مركزي؟ في عام 2025، قدمت APRO Oracle فكرة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي. من خلال عدة سيناريوهات عملية، أظهرت أن هذه الخطة تلامس فعلاً نقاط الألم في الصناعة.

**صدق البيانات: مقاومة التلاعب من مصادر متعددة**

المصدر الواحد للبيانات يشبه حبلًا واحدًا، سهل أن يُقطع. تعتمد APRO على التجميع عبر قنوات متعددة — من بيانات السوق من البورصات، وواجهات برمجة التطبيقات للأسهم، وحتى بيانات الأقمار الصناعية، ثم تستخدم نماذج مثل المتوسط المرجح بالزمن (TWAP) لتنعيم البيانات. لكن وجود البيانات فقط غير كافٍ، فالقيمة الحقيقية تكمن في طبقة الذكاء الاصطناعي: حيث يقوم نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بمسح أنماط البيانات في الوقت الحقيقي، ويصدر تنبيهات فورية عند اكتشاف استثناءات. على سبيل المثال، إذا انحرفت الأسعار فجأة عن النطاق الطبيعي، سيطلق النظام إنذارًا مبكرًا. تتولى العقد خارج السلسلة جمع البيانات، وتتحقق على السلسلة عبر التوقيعات الأكثرية — هذا الهيكل المزدوج يزيد بشكل كبير من تكلفة التلاعب بنقطة واحدة. من حيث البيانات، أظهرت APRO في 2025 أنها عالجت 89,000 طلب دون وقوع أعطال كبيرة. وهو أمر فعال بشكل خاص في أسواق التوقعات: عندما يراهن المستخدمون على الأحداث الرياضية، يمكن لخاصية التحقق من الوظيفة العشوائية (VRF) أن تمنع التلاعب، وتضمن العشوائية والعدالة.

**الزمن والتكلفة: مرونة الجمع بين الدفع والسحب**

التعارض بين الوقت وتكلفة الغاز كان دائمًا قائمًا. تكتيك APRO هو الجمع بين الدفع والسحب — يُستخدم الدفع في الحالات الطارئة، ويُتبع نمط السحب للاحتياجات العادية، بحيث يختار المستخدم حسب الحاجة. هذا يتيح الاستجابة للأحداث المفاجئة دون رفع التكاليف بشكل غير ضروري. يمكن تقليل التكاليف بشكل كبير، والأهم هو عدم التضحية بالوقت.