A indústria de Blockchain nunca careceu de novos conceitos, mas inovações que realmente possam ser implementadas são poucas. O "nível de co-processador" que a Chainbase recentemente propôs realmente chamou a atenção - ele tenta resolver não apenas questões técnicas, mas também um problema sociológico que tem atormentado o Web3 por muito tempo: como fazer com que a sabedoria dispersa dos indivíduos se transforme em um valor de rede quantificável.


Quando o poder de computação não é mais a única moeda forte
Os pontos âncora de valor das redes de Blockchain tradicionais costumam estar concentrados na capacidade de computação ou na quantidade de tokens em staking, mas a camada de coprocessador da Chainbase introduz uma dimensão mais "humana": a contribuição de conhecimento. Imagine um desenvolvedor que faz upload de um algoritmo para otimizar índices de dados, um cientista de dados que contribui com um modelo de aprendizado de máquina; essas saídas intelectuais não padronizadas são certificadas, precificadas e até mesmo inovadas em combinação na cadeia. Este design faz com que o valor da rede comece a se inclinar para o capital humano, replicando em certa medida o espírito colaborativo da comunidade de código aberto, mas adicionando incentivos econômicos claros.
É importante notar o seu mecanismo de assetização do conhecimento. Diferente da simples mineração de conteúdo, a camada de coprocessadores permite encapsular módulos de conhecimento como unidades de ativos combináveis. Por exemplo, um modelo de análise de dados históricos de um determinado endereço pode ser encapsulado como um NFT, sendo adquirido por fundos quantitativos no mercado em cadeia para precificação de derivados. Este modelo já tem uma forma embrionária na indústria de dados tradicional (como o repositório de fatores de analistas no terminal Bloomberg), mas as características de permissão zero da blockchain podem gerar um mercado de cauda longa mais ativo.
Experimento econômico do token $C
O token $C desempenha múltiplos papéis neste sistema: pagamento do módulo de conhecimento utilizado
C8.9%
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