Trong lĩnh vực phát triển DeFi, trò chơi trên chuỗi và ứng dụng Web3, một vấn đề lặp đi lặp lại khiến vô số kỹ sư cảm thấy thất vọng — chất lượng dữ liệu. Dữ liệu chậm, giả mạo dữ liệu, chi phí cao… Ngay cả hợp đồng thông minh thông minh nhất cũng không thể chịu nổi việc bị đưa vào những thông tin rác. Rào cản này đã kìm hãm bước tiến của toàn ngành.

Một vấn đề cốt lõi đang đặt ra trước mắt: làm thế nào để hệ thống blockchain có thể đáng tin cậy trong việc lấy và xác thực thông tin từ thế giới thực? Đây không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn là vấn đề về niềm tin.

Thành phần nhóm APRO rất tiêu biểu — gồm kỹ sư, nhà khoa học dữ liệu, người có nền tảng từ các tập đoàn lớn và các chuyên gia lâu năm trong lĩnh vực mã hóa. Sự đồng thuận của họ rất đơn giản: không có một lớp dữ liệu đáng tin cậy, thì tương lai phi tập trung còn nói gì đến. Họ đã nghiên cứu kỹ lý do tại sao các dự án oracle qua các thế hệ lại gặp khó khăn — dễ bị tấn công, phản hồi chậm trễ nghiêm trọng, cơ chế khuyến khích thiết kế không phù hợp. Trong những ngày nguồn lực hạn chế, tiến trình chậm chạp, họ dần hình thành phong cách dự án của mình: vững vàng từng bước, mỗi bước đều cần xác minh, đặc biệt cẩn trọng với hai chữ "niềm tin".

Sản phẩm ra mắt đầu tiên không hoàn hảo. Ban đầu chức năng đơn giản, chỉ xử lý dữ liệu giá cả, thường xuyên gặp sự cố. Dữ liệu ngoài chuỗi và dữ liệu trong chuỗi không khớp nhau, chi phí xác thực cao đến mức đáng kinh ngạc, vấn đề độ trễ liên tục gây phiền toái. Nhưng nhóm không né tránh, mà đối mặt và vượt qua thử thách. Họ thử nghiệm kết hợp tính toán ngoài chuỗi và xác thực trong chuỗi, dần dần khám phá ra hai cơ chế "đẩy dữ liệu" và "kéo dữ liệu" — cái trước theo đuổi tốc độ, cái sau theo đuổi độ chính xác. Thật trớ trêu, chính thiết kế linh hoạt có vẻ "không thuần túy" này lại trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi của họ sau này.

Trong quá trình công nghệ tiến bộ, nhóm nhận ra rằng chỉ dựa vào toán học và mật mã là chưa đủ. Họ đã giới thiệu cơ chế xác thực dựa trên AI — không phải để bắt kịp xu hướng, mà để triển khai nhiều lớp phòng thủ trên chuỗi. Mô hình AI có thể nhận diện dữ liệu bất thường theo thời gian thực, xác minh chéo nhiều nguồn dữ liệu, nâng cao đáng kể khả năng bền bỉ của hệ thống.