สัมภาษณ์ CEO Navy ของ Footprint Analytics: การบูรณาการ AI และ Web3
Web3 กำลังนำเข้าสู่ยุคต่อไปของอินเทอร์เน็ต อย่างไรก็ตาม ปัญหาการกระจายตัวและการไม่ได้มาตรฐานของข้อมูลในห่วงโซ่ยังคงมีอยู่ Footprint Analytics เปิดตัวโซลูชันข้อมูลแบบครบวงจรที่ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อรวบรวม การทำความสะอาด และความสัมพันธ์ของข้อมูลบล็อกเชนแบบอัตโนมัติ และสร้างมาตรฐานข้อมูลแบบข้ามสายโซ่เพื่อให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้สะดวกยิ่งขึ้น
เราหวังว่าจะเป็น Google Analytics เวอร์ชัน Web3 โดยให้บริการการวิเคราะห์การเติบโตชั้นนำของอุตสาหกรรมและเครื่องมือวิเคราะห์การดำเนินงานผ่านเครือข่ายสาธารณะกว่า 20 แห่งและการครอบคลุมข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อช่วยให้โครงการ Web3 บรรลุการตลาดที่แม่นยำ Navy ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Footprint กล่าว ในเวลาเดียวกัน เรายังสำรวจการประยุกต์ใช้ AI ในด้านอื่น ๆ เช่น การได้รับแผงการวิเคราะห์ข้อมูลผ่าน AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตของอุตสาหกรรมบล็อกเชนให้ดียิ่งขึ้น
กองทัพเรือเชื่อว่าการผสมผสานระหว่าง AI และเทคโนโลยีบล็อกเชนจะกลายเป็นตัวเร่งสำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ของ Web3 อย่างแน่นอน ในด้านหนึ่ง ข้อมูลคุณภาพสูงเป็นพื้นฐานสำหรับการฝึกโมเดล AI ในทางกลับกัน AI ยังสามารถช่วยสร้างข้อมูลที่มีมูลค่าสูงได้อีกด้วย ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของอุตสาหกรรมนี้ เรากำลังพยายามสร้างระบบนิเวศวงจรเชิงบวก โดยที่ AI และเทคโนโลยีบล็อกเชนมาเติมเต็มซึ่งกันและกันเพื่อส่งเสริมการพัฒนาอุตสาหกรรม Web3 ทั้งหมด
คำถามที่ 1: กองทัพเรือช่วยแนะนำสิ่งที่ Footprint Analytics กำลังทำอยู่ได้ไหม
Footprint Analytics มุ่งมั่นที่จะสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งเชื่อมต่อข้อมูล Web2 และ Web3
ค่านิยมหลักของเราอยู่ที่การจัดโครงสร้างข้อมูล แม้ว่า Web3 จะมีข้อได้เปรียบเหนือ Web2 ในแง่ของความเปิดกว้างและความโปร่งใสของข้อมูลในห่วงโซ่ แต่ก็มีความท้าทายบางประการเช่นกัน ตัวอย่างเช่น การพัฒนาอุตสาหกรรมยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ข้อมูลขาดมาตรฐานและโครงสร้างที่สมบูรณ์ ดังนั้น การประยุกต์ใช้ข้อมูลกลายเป็นเรื่องยาก
เพื่อเป็นตัวอย่าง หากคุณต้องการรับข้อมูลธุรกรรมของ Opensea บนหลายเชน เช่น Ethereum, Solana และ Polygon คุณต้องเข้าใจโมเดลธุรกิจของ Opensea อ่านโค้ดสัญญาอัจฉริยะ และวิเคราะห์แต่ละเชนทีละรายการ (เช่น Ethereum, Solana และ Polygon) เป็นต้น) เพื่อแยกข้อมูลธุรกรรม
อย่างไรก็ตาม มีปัญหาบางอย่างกับกระบวนการนี้ ประการแรก กระบวนการนี้ซับซ้อน และกระบวนการทั้งหมดในการรับข้อมูลนั้นซับซ้อนและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย ประการที่สอง เทคโนโลยีมีความซับซ้อนมากขึ้น และการออกแบบบัญชีแยกประเภทและโครงสร้างข้อมูลของเครือข่ายที่แตกต่างกันก็แตกต่างกัน สุดท้ายเป็นการสิ้นเปลืองทรัพยากร หากคน 1,000 คนต้องการข้อมูลนี้ กระบวนการที่ยุ่งยากคล้ายกันนี้จะดำเนินการ 1,000 ครั้ง ซึ่งจะลดประสิทธิภาพในการรับข้อมูลและสิ้นเปลืองทรัพยากรคอมพิวเตอร์ลงอย่างมาก
ดังนั้น ภารกิจของ Footprint Analytics คือการสรุปข้อมูลจากหลากหลายสาขา รวมถึง GameFi, NFT และ DeFi ฯลฯ เพื่อสร้างมาตรฐานข้อมูลสำหรับอุตสาหกรรม Web3 และให้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำแก่นักพัฒนาและผู้เข้าร่วมอุตสาหกรรม
จนถึงตอนนี้ เราได้เปิดตัวเครือข่ายสาธารณะมากกว่า 20 แห่ง และผลิตภัณฑ์ของเราส่วนใหญ่ประกอบด้วย 3 ภาคส่วนหลัก:
โซลูชันอุตสาหกรรม Footprint Growth Analytics: มอบโซลูชันที่ปรับแต่งสำหรับโครงการ Web3 ในด้านการเติบโตทางการตลาดและการวิเคราะห์การดำเนินงาน สามารถเปรียบเทียบกับ Google Analytics เวอร์ชัน Web3 ได้ ช่วยให้โครงการบรรลุการเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลโค้ด 0: ประสบการณ์ผู้ใช้คล้ายกับ ChatGPT และสามารถรับรายงานการวิเคราะห์ข้อมูลผ่านคำถามและคำตอบง่ายๆ ฉันคาดการณ์ว่าในอนาคต การใช้ข้อมูล on-chain จะเป็นเรื่องง่ายมาก โดยไม่จำเป็นต้องเข้าใจตรรกะทางธุรกิจของ Web3 อย่างลึกซึ้งหรือทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง ทำให้การโยกย้ายจากผู้ใช้ Web2 ไปยัง Web3 ง่ายขึ้น
API ข้ามสายโซ่หลายสายฟรี: ด้วย API แบบรวมทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลข้ามสายโซ่ไปยังหลายสายโซ่ได้ ทำให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์การเรียกข้อมูลหลายสายโซ่ที่ราบรื่นฟรี
คำถามที่ 2: ในโครงการ Web3 ปัจจุบัน การบูรณาการกับ AI กลายเป็นเทรนด์ที่โดดเด่น ไม่ว่าจะเป็น GPT หรือ AIGC แต่ละโครงการได้แสดงความคิดสร้างสรรค์ที่แตกต่างกันในการรวมเข้ากับ AI ตามสถานการณ์ของตัวเอง
ถัดมา ขอให้กองทัพเรือหารือถึงวิธีการบูรณาการ AI เข้ากับ Web3 จากมุมมองของเขตข้อมูล ส่วนนี้สามารถวิเคราะห์ได้จากทั้งมุมมองของเทคโนโลยีและสถานการณ์การใช้งานเพื่อสาธิตวิธีการและความเป็นไปได้ของการบูรณาการนี้ให้ชัดเจนยิ่งขึ้น
ในฐานะแพลตฟอร์มข้อมูล Footprint และ AI มีความสามารถตามธรรมชาติในการผสมผสานกัน โครงสร้างพื้นฐานของ AI ส่วนใหญ่ครอบคลุมสามประเด็นหลัก: พลังการประมวลผล ข้อมูล และอัลกอริธึม พลังการประมวลผลถือเป็นรากฐานสำคัญที่สนับสนุนการฝึกฝนและการดำเนินการโมเดล AI ข้อมูลคือจิตวิญญาณของ AI และอัลกอริธึมจะกำหนดประสิทธิภาพของ AI รวมถึงความแม่นยำและเอฟเฟกต์การใช้งานของโมเดล
ในบรรดาองค์ประกอบเหล่านี้ ข้อมูลถือเป็นแกนหลักและสำคัญที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัย ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของอุตสาหกรรมและองค์กร และยังเกี่ยวข้องกับประเด็นสำคัญๆ เช่น ความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนด และคุณค่าของข้อมูลนั้นก็นับไม่ถ้วน เงินอาจไม่สามารถซื้อข้อมูลได้ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัว การปฏิบัติตามข้อกำหนด และอื่นๆ ในหมู่พวกเขา AI เป็นผู้บริโภคข้อมูลและเป็นผู้ผลิตข้อมูล
ปัจจุบัน Footprint มีประเด็นหลักในการผสานรวมข้อมูลและ AI ดังนี้
การประยุกต์ใช้ AI มีบทบาทสำคัญในแพลตฟอร์มของเราในระหว่างขั้นตอนการสร้างเนื้อหาข้อมูล อันดับแรก เราใช้ AI เพื่อสร้างโค้ดสำหรับการประมวลผลข้อมูล ซึ่งจะทำให้ผู้ใช้ได้รับประสบการณ์การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
โดยเฉพาะเรามุ่งเน้นไปที่นวัตกรรมในสองด้าน
ประการหนึ่งคือการจัดระเบียบและการจำแนกประเภทของ ข้อมูลอ้างอิง จากตัวอย่างสัญญาที่ปรับใช้ใหม่บนบล็อกเชน AI ของเราสามารถกำหนดโปรโตคอลที่เป็นของสัญญาได้โดยอัตโนมัติ ประเภทของสัญญา และแม้ว่าสัญญาจะเป็นของ LP หรือประเภทสวอปในแพลตฟอร์ม Dex การเรียงลำดับและการจัดหมวดหมู่อัจฉริยะนี้ช่วยปรับปรุงการใช้งานข้อมูลได้อย่างมาก
ในทางกลับกัน จาก ข้อมูลอ้างอิง เหล่านี้ เรายังสามารถสร้างข้อมูลโดเมนระดับบนได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น เราสามารถใช้ AI เพื่อสร้างข้อมูลใน GameFi, NFT และฟิลด์อื่นๆ เพื่อให้ผู้ใช้มีทรัพยากรข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น แนวทางนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงคุณภาพของเนื้อหาข้อมูลเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ผู้ใช้มีความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลในด้านต่างๆ
ในแง่ของประสบการณ์ผู้ใช้ส่วนหน้า เราได้สร้างฟังก์ชันการวิเคราะห์อัจฉริยะของ AI ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น เมื่อผู้ใช้ใช้ Footprint ในการวิเคราะห์ข้อมูล ก็จะได้ประสบการณ์ที่คล้ายกับการแชทด้วย ChatGPT ผู้ใช้สามารถรับรายงานการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องได้โดยอัตโนมัติโดยการถามคำถาม ตรรกะเบื้องหลังคือการแปลงข้อความเป็นคำสั่ง SQL ซึ่งจะลดเกณฑ์สำหรับผู้ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลลงอย่างมาก
สุดท้ายนี้ ในแง่ของการสนับสนุนผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ เราได้พัฒนาหุ่นยนต์บริการลูกค้าแบบ AI เราให้ข้อมูลในฟิลด์บล็อกเชน รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างใน GameFi, NFT, DeFi และฟิลด์อื่น ๆ ให้กับ AI เพื่อสร้างหุ่นยนต์บริการลูกค้า AI สุดพิเศษของ Footprint หุ่นยนต์บริการลูกค้า AI นี้สามารถให้การสนับสนุนผู้ใช้ได้ทันทีและตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับการใช้ Footprint เช่น ประเภทข้อมูล คำจำกัดความของข้อมูล การใช้ API ฯลฯ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการสนับสนุนลูกค้าอย่างมาก และลดการลงทุนด้วยตนเอง
แน่นอนว่าแม้ว่าการประยุกต์ใช้ AI จะสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและช่วยเราแก้ปัญหาส่วนใหญ่ได้ แต่ก็ไม่สามารถแก้ปัญหาทั้งหมดได้ จากประสบการณ์ของเราในการประมวลผลข้อมูล AI สามารถช่วยแก้ปัญหาได้ประมาณ 70% ถึง 80%
คำถามที่ 3: ปัญหาอะไรจะเกิดขึ้นในกระบวนการรวม AI เข้ากับ Web3 มีปัญหาทางเทคนิค ประสบการณ์ผู้ใช้ การปฏิบัติตามสิทธิในทรัพย์สิน จรรยาบรรณ ฯลฯ ที่เกี่ยวข้องหรือไม่?
จากมุมมองระดับมหภาค ไม่ว่าจะใช้ AI ในด้านใด การพิจารณาที่สำคัญก็คือการยอมรับความทนทานต่อข้อบกพร่องของ AI ในสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน ข้อกำหนดสำหรับความทนทานต่อความเสียหายจะแตกต่างกัน ในกระบวนการนี้ ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของ AI จะต้องได้รับการชั่งน้ำหนักเทียบกับความทนทานต่อข้อผิดพลาดของมนุษย์
ในวงการแพทย์ การตัดสินใจเลือกเชื่อถือ AI หรือแพทย์อาจเกี่ยวข้องกับความท้าทายด้านความไว้วางใจ ในโลกของการลงทุน AI สามารถให้ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อทิศทางราคาของ BTC แต่ผู้คนอาจยังมีข้อสงสัยในการตัดสินใจซื้อหรือขายจริง
อย่างไรก็ตาม ในโลกของการวิเคราะห์การตลาดและการปฏิบัติงาน เช่น สำหรับการจัดทำโปรไฟล์และการแบ่งชั้น ข้อกำหนดด้านความแม่นยำอาจไม่สูงนัก เนื่องจากข้อผิดพลาดเล็กน้อยไม่ได้ส่งผลกระทบที่สำคัญ ดังนั้น การยอมรับข้อบกพร่องจึงเป็นที่ยอมรับมากขึ้นในสถานการณ์เหล่านี้
ปัจจุบัน Footprint ยังคงมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลการติดตามการรวม AI เข้ากับ Web3 เป็นหลัก และยังเผชิญกับความท้าทายบางประการในกระบวนการนี้:
ประการแรกคือปัญหาของการผลิตข้อมูล วิธีการจัดเตรียมข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับ AI เพื่อให้บรรลุความสามารถในการผลิตข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น เราสามารถเปรียบเทียบความสัมพันธ์ระหว่าง AI และข้อมูลกับเครื่องยนต์ของรถยนต์และน้ำมันเบนซินได้ AI คือเครื่องยนต์และข้อมูลคือเชื้อเพลิงที่มันต้องการ ไม่ว่าเครื่องยนต์จะดีแค่ไหน สมรรถนะของเครื่องยนต์จะไม่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดหากขาดเชื้อเพลิงคุณภาพสูง
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับวิธีสร้างข้อมูลคุณภาพสูง เช่น การสร้างข้อมูลที่รวดเร็วและเป็นอัตโนมัติในสาขาต่างๆ เช่น GameFi, NFT และ DeFi ซึ่งครอบคลุมถึงวิธีการจัดระเบียบความสัมพันธ์ของข้อมูลโดยอัตโนมัติ ซึ่งก็คือกราฟของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราจำเป็นต้องชี้แจงข้อมูลหลายอย่าง เช่น ข้อตกลงที่เป็นเจ้าของสัญญา ประเภทสัญญา และผู้ปรับใช้ เป้าหมายหลักของกระบวนการนี้คือการจัดหาข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับ AI อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้บรรลุความสามารถในการผลิตข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งก่อให้เกิดวงจรที่ดี
ประการที่สองคือปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล แม้ว่าสาระสำคัญของ Web3 จะอยู่ที่การกระจายอำนาจและความโปร่งใส ในขณะที่อุตสาหกรรมพัฒนาขึ้น เราก็จะเห็นสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกับ Web2 ซึ่งความต้องการความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจะค่อยๆ โดดเด่นมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การปกป้องความเป็นส่วนตัวของตัวตนของผู้ใช้ ทรัพย์สิน และข้อมูลธุรกรรม สิ่งนี้สร้างปัญหา: การเปิดกว้างของข้อมูลในห่วงโซ่จะค่อยๆ อ่อนแอลง และข้อมูลที่มีให้กับ AI ก็ค่อยๆ ลดลงเช่นกัน อย่างไรก็ตาม ในขณะที่อุตสาหกรรมก้าวหน้าไป ปัญหานี้ก็จะได้รับการแก้ไขเช่นกัน และเทคโนโลยีการเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกก็เป็นหนึ่งในวิธีแก้ปัญหา
กล่าวโดยสรุป การรวม AI เข้ากับ Web3 จะเผชิญกับปัญหาหลักอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ นั่นก็คือ การได้มาซึ่งข้อมูล ซึ่งก็คือวิธีการรับข้อมูลคุณภาพสูงและส่งต่อไปยัง AI ความท้าทายสูงสุดสำหรับ AI คือความพร้อมของข้อมูล
คำถามที่ 4: แม้ว่า AI จะไม่ใช่คำศัพท์ใหม่ แต่การรวมกันของ AI และ Web3 ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ฉันขอถามพื้นที่หรือวิธีการผสมผสานที่กองทัพเรือคิดว่าอาจเกิดขึ้นในอนาคตของ AI ใน Web3 ซึ่งคาดว่าจะกลายเป็นจุดก้าวหน้า ดึงดูดผู้ใช้จำนวนมากมาที่ Web3 และบรรลุการนำไปใช้ในวงกว้าง
ฉันเชื่อว่าเพื่อให้เกิดการบูรณาการในวงกว้างและการนำ Web3 และ AI มาใช้ ประเด็นหลักสองประการจำเป็นต้องได้รับการแก้ไข ก่อนอื่น เราต้องให้บริการผู้สร้างและนักพัฒนา Web3 ให้ดียิ่งขึ้น โดยเฉพาะนักพัฒนาในด้านต่างๆ เช่น GameFi, NFT และโซเชียล ประการที่สอง เราต้องลดเกณฑ์ด้านแอปพลิเคชันลงเพื่อให้ผู้ใช้สามารถป้อนฟิลด์นี้ได้ง่ายขึ้น
ประการแรกคือประเด็นการให้บริการนักพัฒนา ในส่วนของนักพัฒนานั้น มีแอปพลิเคชั่นหลักอยู่ 2 ประเภท
หนึ่งคือแพลตฟอร์มนักพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI แพลตฟอร์มประเภทนี้ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อสร้างเทมเพลตโค้ดอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเป็นการพัฒนาแพลตฟอร์ม DEX หรือตลาด NFT เทมเพลตโค้ดก็สามารถสร้างได้อย่างชาญฉลาดตามความต้องการเฉพาะของนักพัฒนา ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการพัฒนาได้อย่างมาก ในด้านเกม นักพัฒนายังสามารถใช้เทคโนโลยี AI เพื่อสร้างโมเดลเกม สร้างภาพเกม ฯลฯ ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจะช่วยเร่งการพัฒนาเกมและกระบวนการเปิดตัว แพลตฟอร์มประเภทนี้ช่วยให้นักพัฒนามีความเป็นไปได้มากขึ้น ทำให้พวกเขาทุ่มเทพลังงานให้กับความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมได้มากขึ้น โดยไม่ต้องใช้เวลามากเกินไปกับงานพื้นฐานที่ซ้ำซาก
อีกประเภทหนึ่งคือแพลตฟอร์มข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI แพลตฟอร์มประเภทนี้จะสร้างข้อมูลโดเมนในอุตสาหกรรมต่างๆ โดยอัตโนมัติผ่านเทคโนโลยี AI เช่น GameFi, NFT, SocialFi, DeFi เป็นต้น เป้าหมายของแพลตฟอร์มเหล่านี้คือการลดเกณฑ์สำหรับนักพัฒนาในการใช้ข้อมูลและทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลและแอปพลิเคชันง่ายขึ้น แพลตฟอร์มดังกล่าวสามารถสร้างข้อมูลต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติผ่านเทคโนโลยี AI และมอบทรัพยากรข้อมูลที่หลากหลายแก่นักพัฒนา ช่วยให้พวกเขาเข้าใจแนวโน้มของตลาด พฤติกรรมผู้ใช้ ฯลฯ ได้ดียิ่งขึ้น แพลตฟอร์มข้อมูลประเภทนี้ให้การสนับสนุนข้อมูลแก่นักพัฒนามากขึ้น ทำให้นักพัฒนาใช้ข้อมูลได้น้อยมาก และส่งเสริมให้เกิดแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมมากขึ้น
การลดเกณฑ์ในฝั่งแอปพลิเคชันถือเป็นประเด็นสำคัญในฟิลด์ Web3 มาโดยตลอด ตัวอย่างเช่น โซลูชันเครือข่ายสาธารณะที่เกือบจะเสียค่าธรรมเนียมบางส่วนได้เกิดขึ้นในตลาดเมื่อเร็ว ๆ นี้ โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มจำนวนธุรกรรมต่อวินาที (TPS) นอกจากนี้ โซลูชันเช่น MPC Wallet ยังสามารถแก้ไขเกณฑ์เริ่มต้นของการย้ายจาก Web2 ไปยัง Web3 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และแก้ไขปัญหาในกระบวนการย้าย
การแก้ปัญหาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยี AI เท่านั้น แต่ยังเกี่ยวข้องกับการพัฒนาและปรับปรุงระบบนิเวศ Web3 ทั้งหมดอีกด้วย แม้ว่า AI จะมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพและลดอุปสรรคในการเข้าสู่ แต่โครงสร้างพื้นฐานและการพัฒนาของ Web3 เองก็ยังคงเป็นปัจจัยสำคัญในหัวข้อนิรันดร์ของการแก้ไขอุปสรรคด้านแอปพลิเคชัน
Footprint Analytics เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งเชื่อมโยง Web2 และ Web3 ด้วยความช่วยเหลือของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่ล้ำสมัย เราจึงได้จัดทำแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลแบบไร้โค้ดแห่งแรกในฟิลด์ Crypto และ API ข้อมูลแบบครบวงจร ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดึงข้อมูล NFT, GameFi และ DeFi จากระบบนิเวศเครือข่ายสาธารณะมากกว่า 26 แห่งได้อย่างรวดเร็ว
Footprint Website: https://www.footprint.network
