Ця історія не має особливого високого початку — просто спільне обурення людей, які пишуть код.

Займаючись DeFi, іграми, створюючи Web3 додатки, всі рано чи пізно застрягають у одному й тому ж питанні: дані. Не в тому, що їх немає, а в тому, що дані взагалі ненадійні. Або з'єднання повільне до неможливості, або дані самі по собі фальшиві, або коштують так дорого, що ніхто не може їх дозволити. Навіть найкрутіший смарт-контракт — якщо туди закинути сміття, результат буде катастрофою.

Отже, проблема зводиться до одного: як зробити так, щоб блокчейн міг довіряти інформації з реального світу?

Спершу ті, хто цим займався, не мали великої популярності. Інженери, дата-сайентисти, деякі з великих компаній, деякі — ще з крипто-кілка. У всіх було одне й те саме бачення — без надійного рівня даних децентралізація — це порожні слова. Вони витратили багато часу, досліджуючи, чому раніше все так часто виходило з ладу: атаки, затримки, неправильні мотиваційні механізми. Грошей було мало, ітерації йшли повільно, але цей період заклав їхній фундамент: не поспішати, потрібно перевіряти, ніколи не говорити просто так «довіряй».

Перший продукт був досить сирим. Ранні версії могли лише передавати цінові дані, і часто помилялися. Дані з поза ланцюга не співпадали з даними у ланцюгу, перевірити їх у ланцюгу було дорого, а затримки ще більше ускладнювали ситуацію. Команда не ховала голову в пісок — вони прямо стикалися з проблемами. Вони спробували гібридний підхід: поєднання поза ланцюгових обчислень і перевірки у ланцюгу, що допомогло виділити два шляхи: один для швидкості, інший — для точності.

Згодом вони зрозуміли, що саме ця «нечиста» методика дає найбільшу гнучкість.

Далі, покладатися лише на криптографію і математику вже недостатньо. Вони додали механізм перевірки, що працює на базі AI — не для того, щоб звучало круто, а щоб додати ще один рівень захисту. Моделі AI можуть у реальному часі виявляти аномальні дані, порівнювати їх із кількома джерелами, значно підвищуючи здатність до помилок.