Tưởng tượng hạ tầng cơ sở Web3 giống như hệ thống cấp nước của thành phố, thì các oracle chính là con đường chính vận chuyển "thế giới ngoài chuỗi" vào "hợp đồng trên chuỗi".

Các oracle trước đây tập trung xử lý dữ liệu có cấu trúc cao như giá cả, lãi suất, số ngẫu nhiên — định dạng cố định, nguồn rõ ràng, xác thực đa nguồn không khó. Nhưng giờ đây rõ ràng đã cảm nhận được xu hướng khác biệt: thị trường dự đoán cần xác định "một việc có thực sự xảy ra hay không" và các ranh giới liên quan; RWA cần chứng minh "tài sản này thực sự tồn tại, trạng thái không đổi, quyền sở hữu rõ ràng"; AI Agent phải đọc tin tức, thông báo, báo cáo nghiên cứu, hình ảnh và các loại tài liệu trong môi trường phức tạp, cuối cùng chuyển kết luận cho logic trên chuỗi để thực thi.

Điều then chốt ở đây — dữ liệu ngày càng "giống thế giới thực", trong khi thế giới thực lại chính là thứ phi cấu trúc, ngữ nghĩa phức tạp, nhiễu loạn khắp nơi.

Gần đây xem lại một số tài liệu dự án, có một chi tiết ấn tượng sâu sắc: một số dự án oracle mới không xem mô hình ngôn ngữ lớn như là "bộ làm sạch dữ liệu thông minh hơn", mà cố gắng hệ thống hóa toàn bộ "quá trình xử lý mô hình, vị trí bằng chứng, kiểm tra lại và hình phạt". Nói cách khác, hợp đồng không chỉ nhận được một kết quả, mà còn biết "kết quả này xuất phát từ đâu, có thể xác minh lại được không, ai là người chịu trách nhiệm về câu trả lời này".

Một tổ chức nghiên cứu hàng đầu trong báo cáo đã tổng hợp các dự án kiểu này thành "mạng lưới oracle phi tập trung được tăng cường AI", nhấn mạnh dùng mô hình ngôn ngữ lớn để xử lý dữ liệu thế giới thực, giúp các ứng dụng trên chuỗi thực sự tiếp cận thông tin từ thế giới vật lý — điều này không còn là viễn cảnh trong tương lai nữa, mà đã và đang đi vào thực tế.