Recentemente fiz uma coisa que chamo de "pensar ao contrário". Não aproveitei tendências, nem compartilhei por impulso, ao contrário, coloquei um projeto na caixa de comparação com o mundo real para discutir. Comparei duas categorias — veteranos de oráculos tradicionais e aqueles projetos de camada de dados que usam a marca AI.

Depois de toda essa reflexão, percebi uma questão: o núcleo do risco deste projeto talvez não seja as três palavras "oráculo". O que ele realmente quer fazer é transformar os dados na cadeia de "fácil de usar" para "conseguir explicar mesmo quando há problemas".

Parece pouco atraente. Mas quanto mais penso, mais acho que, em 2026, a infraestrutura realmente valiosa será exatamente esse tipo de coisa pouco atraente.

Primeiro, olhemos para o campo dos oráculos tradicionais. Preciso dizer que eles são realmente fortes. Mas em que eles são fortes? Na essência, eles resolvem uma necessidade padronizada — cotações, cotações, ainda cotações. Precisam deles para liquidação, para alavancagem, para derivativos, e quanto mais estável for o dado, melhor.

A questão é: se colocarmos isso no cenário de negócios do mundo real, só ter dados de preço não é suficiente. O que realmente preocupa no mundo real? A autenticidade dos certificados, se as regras de negociação estão sendo seguidas, se a cadeia de auditoria é completa, se um problema acontecer, se consegue apontar o responsável.

A fatura de uma transação existe? Um pagamento foi realmente liquidado? O estado de um ativo foi alterado? Essas coisas não podem ser resolvidas apenas aumentando a "frequência de atualização de preços".

Vamos ver agora os projetos de camada de dados com AI. Recentemente, tenho ficado um pouco insensível a eles. A tática comum é empilhar termos técnicos e criar narrativas grandiosas, mas quanto mais você investiga, mais percebe que estão vazios por dentro.