El problema de los oráculos ha sido una preocupación durante años en la industria de la cadena de bloques: ¿cómo hacer que los datos externos sean confiables al subir a la cadena y al mismo tiempo evitar que se conviertan en un cuello de botella centralizado? APRO Oracle en 2025 presentó una nueva idea impulsada por IA. Desde varios escenarios prácticos, esta solución realmente toca los puntos débiles del sector.

**Veracidad de los datos: resistencia a la manipulación de múltiples fuentes**

Una sola fuente de datos es como una cuerda, fácil de romper. APRO adopta una agregación multicanal: desde datos de exchanges, APIs de acciones, incluso datos satelitales, y luego utiliza modelos como el precio medio ponderado en el tiempo (TWAP) para suavizar. Pero solo tener datos no es suficiente; el valor de la capa de IA se hace evidente: los LLM escanean en tiempo real los patrones de datos, detectan anomalías y alertan inmediatamente. Por ejemplo, si el precio se desvía repentinamente del rango normal, el sistema activará una advertencia. Los nodos fuera de la cadena se encargan de recopilar los datos, y en la cadena se verifica mediante firmas mayoritarias; esta arquitectura de doble capa aumenta significativamente el costo de hacer mal uso de un solo punto. En cuanto a los datos, en 2025 APRO ya ha validado y procesado 89,000 solicitudes sin fallos importantes. Es especialmente útil en mercados predictivos: cuando los usuarios apuestan en eventos deportivos, la función de aleatorización verificable (VRF) puede evitar manipulaciones, garantizando la aleatoriedad y la equidad.

**Tiempo y costo: flexibilidad combinada de push y pull**

La contradicción entre la tiempo real y el costo de gas siempre está presente. La estrategia de APRO es que tanto el push como el pull sean necesarios: en escenarios de emergencia, se usa push para llegar directamente, y para necesidades regulares, se emplea el modo pull, permitiendo a los usuarios elegir según sus necesidades. Esto puede responder a cambios repentinos del mercado sin que los costos se disparen innecesariamente. Los costos realmente pueden reducirse, siempre que no se comprometa la puntualidad.