El sector siempre ha estado persiguiendo una “experiencia on-chain más inteligente”, pero la mayoría de los proyectos se quedan atascados en datos no estandarizados, modelos difíciles de integrar y, en última instancia, la imposibilidad de aterrizar en el negocio real. @bluwhaleai va en sentido contrario: pone el foco en convertir los datos on-chain en una capacidad básica que permita ejecutar lógica empresarial directamente, como si fuera una base de datos corporativa.

Su sistema de nodos de red no es para presumir funcionalidades, sino para comprimir el estado en tiempo real de diferentes cadenas en una estructura unificada, permitiendo que la IA entienda de la misma manera los cambios de activos, patrones de transacción y riesgos de límites. Esta capacidad de estructuración es, de hecho, más crucial que el propio modelo, porque determina el techo de la IA.

El beneficio para los desarrolladores es evidente: antes, para adaptarse a varias cadenas, había que escribir multitud de scripts; ahora, simplemente se conectan a la API y hasta el formato de los informes se puede generar automáticamente. Para los proyectos, tareas como KYC, gestión de riesgos, evaluación crediticia o análisis de activos se vuelven mucho más sencillas.

Para que la IA realmente funcione en Web3, no depende de lo potente que sea el modelo, sino de si los datos subyacentes están lo suficientemente limpios. #Bluwhale está apostando precisamente por esa área.
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