BNB체인의 AI 오라클 'Cournot'이 갖는 차별화점
너무 다양한 예시를 하면 오히려 혼란스러울 수 있으니 이번 설명은 최근 익숙해진 'TCG카드'에 맞춰서 해볼게요.
같은 캐릭터로 만든 카드라도 다 제각각 가격이 엄청나게 차이가 납니다. 그뿐 아니라 완전히 똑같은 카드라고 할지라도 감정 등급에 따라서 가격이 드라마틱하게 바뀌곤 해요. 특징상 실제 거래가와 호가의 차이가 크기도 하고요.
이런 시장이 커져서 점점 카드의 토큰화가 보편화되고 그게 담보대출등에 활용하게 되는 경우를 가정해봅시다. 그러면 이런 경우 가격을 어떻게 불러와야 할까요? Counot은 바로 이런 경우에 자신들의 진가가 드러난다고 설명하고 있어요.
Cournot 이란?
- Cournot은 BNB Chain 생태계의 AI 오라클 프로젝트
- 비정형 자료를 해석하고 판단 근거를 검토할 수 있는 구조를 지향
- 뉴스, 공식 문서, 온체인 데이터 등 여러 출처를 통해 어떤 일이 일어난건지 판단
- 어떤 근거와 출처를 통했는지 추적가능 = 판단의 근거를 검증 가능한 구조
Cournot 의 접근 방식
- 여러 마켓의 자료 수집 : 다양한 거래처마다 파편화되어 있는 판매거래 정보를 모아 비교
- 상태와 등급 반영 : 감정 등급과 보존 상태의 차이를 고려해 평가 기준 조정
- 거래 시점과 빈도 반영 : 최근 거래인지, 거래가 충분히 발생하는 카드인지 함께 검토
- 관련 기록 교차 확인 : 감정서, 소유 이력, 판매 정보를 대조해 근거 확인
- 공식 RWA 문서에서도 트레이딩 카드와 수집품을 위한 평가 방식을 제시
※ 기존 오라클들의 가격 피드가 어느정도 정형화된 자산의 시세를 집계하고 전달하는 데 초점을 맞춘다면, Cournot은 더 나아가 자료를 해석하고 평가 근거까지를 다루는 차별화점
#Cournot #KOL
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