Hãy tưởng tượng một cảnh tượng như thế này: bạn đã đầu tư vào một sản phẩm token trái phiếu Mỹ trong một giao thức DeFi nào đó, và kết quả là công ty mục tiêu đột nhiên bị cơ quan quản lý mở cuộc điều tra, xếp hạng tín dụng giảm thẳng đứng. Còn các oracle truyền thống thì sao? Vẫn đang máy móc đẩy dữ liệu ngày hôm qua, đến khi bạn phản ứng thì đã mất khả năng khắc phục thiệt hại.

Điều này chính là điểm đau của việc token hóa RWA. Dù hợp đồng thông minh trên chuỗi có thông minh đến đâu đi nữa, cũng chỉ xử lý các logic số. Giá trị của tài sản trong thế giới thực lại bị quyết định bởi các yếu tố "mềm" biến đổi không ngừng như chất lượng báo cáo tài chính, thái độ quản lý, rủi ro pháp lý, niềm tin thị trường. Phương pháp truyền thống của oracle trong việc đẩy dữ liệu theo lịch trình cố định gần như không còn hiệu quả ở đây.

Hiện nay có người muốn dùng AI để cải tiến oracle. Ý tưởng cốt lõi của hướng đi này là—biến cung cấp dữ liệu từ phản ứng thụ động thành suy nghĩ chủ động.

Hãy so sánh đơn giản hai mô hình này. Oracle truyền thống giống như một cậu bé đưa thư chạy vội, chỉ làm nhiệm vụ gửi các dữ liệu "cứng" như giá cả, khối lượng giao dịch theo lịch trình cố định, quy tắc cứng nhắc, nhiệm vụ đơn điệu. Trong khi đó, oracle được nâng cấp bằng AI gần hơn với cách làm việc của các nhà phân tích ngân hàng đầu tư: không chỉ có thể lấy dữ liệu gốc, mà còn có thể đọc hiểu các báo cáo kiểm toán hàng chục trang trong thời gian thực, theo dõi các chính sách quản lý mới nhất trên toàn cầu, dự báo sớm các rủi ro doanh nghiệp từ các tiếng nói dư luận, cuối cùng đưa ra một đánh giá giá trị đã qua xử lý sâu sắc.

Chúng dựa vào điều gì để làm được điều này? Khả năng của AI được trang bị dựa trên một số điểm then chốt. Ví dụ như phân tích tài liệu thông minh—RWA liên quan đến lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, như PDF, báo cáo tài chính, thông báo quản lý rải rác khắp nơi, phương pháp truyền thống không thể xử lý nổi. AI có thể kết nối các thông tin này lại, biến các hòn đảo dữ liệu riêng lẻ thành một bức tranh toàn diện.