Ngành công nghiệp luôn theo đuổi “trải nghiệm on-chain thông minh hơn”, nhưng phần lớn các dự án đều gặp khó khăn ở việc dữ liệu không chuẩn hóa, mô hình khó tích hợp, cũng như việc ứng dụng vào thực tiễn kinh doanh gần như không khả thi. @bluwhaleai lại đi theo hướng ngược lại: họ tập trung xây dựng năng lực nền tảng để biến dữ liệu on-chain thành một dạng giống như cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, có thể trực tiếp vận hành các logic kinh doanh.

Hệ thống node mạng của họ không nhằm mục đích tạo hiệu ứng truyền thông mà là để nén trạng thái thời gian thực của các chain khác nhau thành một cấu trúc thống nhất, giúp AI có thể hiểu sự biến động tài sản, mô hình giao dịch và rủi ro hạn mức theo một cách duy nhất. Năng lực cấu trúc hóa này thực tế còn quan trọng hơn bản thân mô hình, vì nó quyết định giới hạn của AI.

Lợi ích cho nhà phát triển rất rõ ràng: trước đây muốn tương thích đa chuỗi phải viết rất nhiều script, giờ chỉ cần gọi API, thậm chí định dạng báo cáo cũng tự động sinh ra. Đội dự án làm KYC, quản trị rủi ro, đánh giá tín dụng hay phân tích tài sản cũng dễ dàng hơn rất nhiều.

Để AI thực sự hoạt động trong Web3, điều quan trọng không phải là mô hình lớn mạnh đến đâu, mà là dữ liệu nền tảng có được xử lý đủ “sạch” hay không. #Bluwhale chính là đang tập trung phát triển ở mảng này.
@bluwhaleai #bluwhaleai $BLUAI @Bantr_fun #Bantr #BLUA