Auteur : Zhang Feng
La vague des actifs du monde réel (RWA) déferle sur le secteur financier. Selon BlackRock, d'ici 2030, la taille du marché des actifs tokenisés pourrait atteindre 16 000 milliards de dollars. Cependant, le fossé entre le monde physique et le monde numérique demeure, avec des problèmes tels que la distorsion des informations sur les actifs, des sources de données peu fiables et des zones d'ombre dans le suivi des processus, qui hantent le développement des RWA et érodent la confiance du marché.
Comment faire en sorte que les actifs hors chaîne obtiennent une expression solide et fiable sur la chaîne, ou comment faire en sorte que les actifs sur chaîne bénéficient d'un soutien fiable hors chaîne ? La technologie AI, grâce à sa puissante capacité d'analyse de données, de reconnaissance de modèles et de prise de décision automatisée, devient le moteur central qui construit la pierre angulaire de la confiance dans les actifs RWA et établit un pont solide entre les données sur chaîne et hors chaîne.
Dans le cadre de l'IA appliquée aux RWA, l'ancrage des métadonnées, l'amélioration des oracles et la surveillance des anomalies sont les trois gardiens de la confiance. L'ancrage des métadonnées est la "base", garantissant que le point de départ exprimé sur la chaîne RWA est réel ; pré