Ainda se lembra daquela liquidação de DeFi que quebrou tudo? À primeira vista parece uma mudança repentina de mercado, mas na realidade? Os dados de preço chegaram com alguns segundos de atraso, e a liquidação foi acionada assim. Ou então, se já jogou jogos na blockchain, sente que aquele "número aleatório" parece mais um roteiro escrito por alguém? Isto não é teoria da conspiração — a própria blockchain é segura, mas se os dados alimentados nela já têm problemas, todas as garantias criptográficas tornam-se papel molhado.

Onde está a raiz do problema? Os contratos inteligentes nunca mentem, mas só podem ler os dados que lhes são fornecidos. Uma cotação atrasada, uma semente de número aleatório manipulada, são suficientes para desencadear uma reação em cadeia — protocolos DeFi sendo explorados por arbitragem, colapsos na economia dos jogos. Muitos projetos caíram assim. Um time, cansado dessas falhas, decidiu atuar na origem dos dados. Eles têm formações variadas — de finanças, algoritmos de IA, veteranos de infraestrutura — e já testemunharam de perto quantos protocolos desabaram de uma noite para a outra por causa de vulnerabilidades nos dados. Em vez de correr para lançar tokens e captar fundos, eles focaram numa questão mais fundamental: já que a blockchain busca "desconfiança", por que o ponto de falha ainda pode estar na cadeia de dados?

Vamos falar da abordagem técnica deles. Em vez de escolher um lado na guerra entre o on-chain e o off-chain, eles preferem combinar as vantagens de ambos. A arquitetura toda se divide em duas formas de push —

**Modo Push**: Imagine o painel de cotações de uma bolsa, com dados de alta frequência (como preços em tempo real, limites de liquidação) sendo enviados ativamente para a blockchain, com atrasos reduzidos a milissegundos.

**Modo Pull**: Como consultar uma encomenda de entrega, dados de baixa frequência, que só são necessários ocasionalmente, são buscados sob demanda pelo usuário, economizando uma boa quantidade de Gas.

A parte realmente interessante dessa abordagem híbrida é o que ela permite. A parte off-chain usa IA para fazer alertas — reconhecimento de padrões de dados anômalos, sinais de manipulação de mercado — tudo isso é feito ali, com uma resposta super rápida. E a parte on-chain? Vários nós independentes verificam cruzadamente, e uma vez que os dados entram na cadeia, ficam gravados de forma permanente. Essa combinação lembra um pouco a lógica do "monitoramento de trânsito com IA pelos policiais + câmeras de bordo que gravam toda a viagem" — consegue perceber rapidamente as condições da estrada e, ao mesmo tempo, tem provas irrefutáveis para evitar alegações falsas.

As vantagens dessa solução híbrida são claras — protocolos DeFi não precisam mais se preocupar com atrasos nos dados de liquidação; desenvolvedores de jogos na blockchain podem realmente implementar mecanismos de aleatoriedade justos, e os jogadores não vão mais sentir que estão sendo enganados; na ponte entre blockchains, a avaliação do valor dos ativos fica mais confiável. Até dados meteorológicos ou informações logísticas, que parecem previsões, podem se tornar mais confiáveis usando o mesmo sistema.

Claro que o mais difícil dessa abordagem não é a tecnologia em si — é se os projetos na ecologia realmente vão adotá-la. A confiabilidade dos dados sempre começa com a experiência de quem já foi prejudicado. Aquelas equipes que passaram por turbulências de liquidação, que foram enganadas por números aleatórios, agora estão buscando formas de melhorar suas fontes de dados. Essa lacuna está aí, o problema é quem consegue usar a maneira mais prática de preenchê-la.