En el mundo de las criptomonedas y Web3, después de tantos años, puedo decir que he aprendido el truco. Los proyectos que gritan consignas todos los días suelen morir más rápido, mientras que las infraestructuras que no llaman mucho la atención, pero que en cuanto tienen un problema se convierten en desastres a nivel del sistema, son realmente buenas. La lógica de los oráculos es esa: normalmente nadie habla de ellos, pero cuando hay un problema, toda la red lo discute.

En cuanto a APRO, me gustaría analizarlo desde la perspectiva de un practicante: ¿está realmente engañando o realmente ayuda a que todo el sistema evite riesgos?

Al final, lo que APRO busca resolver no es algo nuevo, sino un problema antiguo: el mundo de la cadena de bloques es blanco o negro—o correcto o incorrecto, sin zonas grises. Pero en el mundo real, ¿los precios se manipulan? ¿Los eventos tienen espacios grises? Los documentos y reglas a menudo no son claros. Algunos proyectos de oráculos insisten en "100% en la cadena" para demostrar su pureza, pero la realidad ya les ha dado una bofetada—ese camino no funciona.

APRO, en cambio, eligió un método más sólido: realiza procesos complejos fuera de la cadena, solo lleva los resultados finales y la lógica de verificación a la cadena. Esto no es una retirada, sino un trabajo de ingeniería, exactamente igual a la lógica de cada sistema confiable en la realidad.

También apoyo su visión sobre la "confianza". APRO no pierde tiempo en gritar "eliminar completamente la confianza" y esas tonterías, sino que busca desglosar, separar y exponer la confianza a la luz del sol. La recopilación de datos, la interpretación, la verificación de resultados—procesados en capas, en esencia, reducen el rango en el que los contratos inteligentes deben "confiar ciegamente". El riesgo todavía existe, pero queda claro quién es responsable. En finanzas y en infraestructura, esta actitud firme suele ser más efectiva que solo hablar de descentralización vacía.

Además, soportar tanto modos push como pull de datos claramente es resultado de aprender de los errores. Diferentes escenarios requieren diferentes enfoques, eso es aplicar lo aprendido de manera práctica.