Covalent: структура, масштабованість і застосовність штучного інтелекту для децентралізованих конвеєрів даних @Covalent_HQ — це децентралізована інфраструктура даних із модульною структурою конвеєра для індексації даних у ланцюжку, розроблена як система, що забезпечує цілісність даних і чесність оператора за допомогою криптографічної верифікації на кожному етапі. Ця структура поділяється на Block Data Ingestion, Indexing/Processing, Storage, Query Serving та Auditing, а докази, згенеровані на всіх етапах, записуються в ProofChain. На першому етапі, зборі блокових даних, виробники блокових зразків витягують необроблені дані з підтримуваних блокчейнів і перетворюють їх у форму «зразка блоку». Ці дані зберігаються в IPFS, а хеш-значення публікується в ProofChain, де зберігається в незмінному стані. Потім виробники блокових результатів обробляють зразок блоку в структуровані дані, щоб згенерувати «результат блоку», який також зберігається в IPFS, а значення доказу записується в ProofChain. Нарешті, оператори вузла запиту завантажують цей результат блоку та обробляють запит API, який також спрямований на повну децентралізацію в майбутньому. Всі операції перевіряються аудиторами і служать основою для розподілу компенсацій. Що стосується затримки, то є середня затримка в два блоки. Це вибір дизайну, який надає пріоритет повноті криптографічної верифікації в режимі реального часу, і існують обмеження для додатків з наднизькою затримкою замість підтримки надійності даних. Модульність кожного кроку сприяє масштабованості за рахунок забезпечення паралельної обробки, але через структурний характер використання ProofChain і IPFS накладні витрати часу, викликані верифікацією та синхронізацією мережі, неминучі. З точки зору масштабованості, Covalent підтримує понад 100 блокчейнів, а кількість BSP і BRP постійно зростає. Однак, якщо кількість BSP випереджає темпи зростання BRP, можуть виникнути вузькі місця в обробці, а підвищена вартість великих сховищ даних і затримка синхронізації нових вузлів виступають потенційними обмеженнями. В даний час вузли запитів є централізованими, що вимагає повного переходу на децентралізацію, і в міру розширення мережі складність координації верифікації серед аудиторів також може зрости. З точки зору штучного інтелекту та агентських додатків, структуровані багатоланцюгові дані Covalent підходять для надійних даних навчання та аналізу. Примітно, що AI Agent SDK, випущений наприкінці 2024 року, допоможе агентам зчитувати та записувати дані в ланцюжку та автоматично виконувати верифікацію. Крім того, Ethereum Wayback Machine (EWM) — це постійне сховище даних, яке можна перевірити, яке можна використовувати для навчання моделей штучного інтелекту та дотримання нормативних вимог. Однак затримка в два блоки та обмежена швидкість відповіді через процес перевірки можуть бути обмеженням для додатків штучного інтелекту висновків у реальному часі, ризикуючи збільшити час відгуку в міру зростання складності якості та обсягу даних. Структури стимулювання операторів повинні постійно узгоджуватися, щоб підтримувати надійність мережі та свіжість даних. Основними показниками спостереження є кількість блокових зразків і отриманих результатів, BSP · БРП· До них відносяться кількість активних QNO, відсоток CXT стейкінгу, частота розбіжностей у даних, затримка запитів і розподіл винагород. Крім того, неончейн-показники, такі як кількість платних клієнтів API та розширення партнерських відносин, збільшення ланцюжків підтримки та темпи зростання спільноти операторів, також вважаються ключовими показниками фактичного зростання та прийняття проєкту. Станом на 4 квартал 2024 року активними є 24 BSP та 15 BRP, а кількість згенерованих зразків блоків зросла на 14,5% порівняно з попереднім кварталом. Співвідношення стейкінгу CXT до циркулюючої пропозиції зросло до 32%, а кількість операторів легких клієнтів EWM становить близько 458 станом на тестову мережу. Він має понад 70 клієнтів платного API, багато з яких пов'язані з великими проєктами DeFi та AI. Таким чином, Covalent створює децентралізовану інфраструктуру довіри даних за допомогою багаторівневої структури, яка розділяє збір, перевірку, зберігання, запити та аудит даних, і поступово зміцнює основу для розширення штучного інтелекту та агентських додатків. Очікується, що майбутній перехід на EWM-ProofChain на основі Cosmos SDK стане ключовим поворотним моментом у розширенні пропускної здатності та усуненні вузьких місць.