Zainwestowane przez założyciela Robinhood, ta firma Crypto chce stworzyć warstwę danych w erze AI

Dataline wprowadzi token do sprzedaży publicznej na Base do końca 2026 roku.

Autor: Mahe, Foresight News

22 października Dataline zakończył rundę finansowania seed w wysokości 10,6 miliona dolarów. Runda ta została wspólnie poprowadzona przez Lattice oraz Dispersion Capital, wspierane przez Samsunga, a także przez Symbolic Capital, Coinbase Ventures, Anagram oraz współzałożyciela i CEO Robinhood, Vlada Teneva, i współzałożyciela Venmo. Udział wzięli również byli szefowie CFTC oraz założyciele lub partnerzy z Anchorage Digital, NEA, General Catalyst, Jump Capital, FalconX i innych instytucji.

Finansowanie zostało zakończone w kwietniu tego roku, przy użyciu struktury SAFE z opcjami na tokeny, a wycena nie została ujawniona. Runda ta zachowała wysoki poziom kontroli założycieli, nie przekazując żadnych miejsc w zarządzie, miejsc obserwacyjnych ani tytułów doradczych inwestorom.

Współzałożyciel protokołu Nuo Shi stwierdził, że fundusze z tej rundy będą głównie przeznaczone na rozszerzenie źródeł danych, wzmocnienie mechanizmów weryfikacji danych oraz rozwój w kierunku danych do treningu robotów i AI. Projekt planuje wprowadzenie natywnego tokena do końca 2026 roku i przeprowadzenie publicznej sprzedaży tokenów na Base za pośrednictwem Uniswap Continuous Clearing Auction (CCA), a szczegóły mają zostać ogłoszone w przyszłym tygodniu.

Zmiana nazwy w maju, zdobywca nagród hackathonowych

Dataline, wcześniej znany jako Tearline, rozpoczął działalność po zdobyciu nagrody na BNB Chain AI Hackathon w 2025 roku, a w maju tego roku zakończył zmianę nazwy.

Zgodnie z informacjami oficjalnymi, zespół projektu uważa, że zdolność agentów AI do samodzielnego działania często nie wynika z samego modelu, lecz z danych.

Obecne dane rynkowe w kryptowalutach są wysoce fragmentaryczne: giełdy, kontrakty wieczyste, rynki prognoz, stan na łańcuchu i sygnały społeczne mają różne formaty i częstotliwości aktualizacji, co utrudnia agentom ocenę, czy dane są świeże, czy wiele źródeł jest zgodnych oraz czy anomalie zostały zidentyfikowane.

Dataline oferuje pojedynczy punkt integracji, który normalizuje dane z łańcucha i poza nim, a każda odpowiedź zawiera ocenę pewności. Agenci mogą na tej podstawie zdecydować, czy wykonać działanie, zamiast ślepo polegać na jednym źródle cenowym.

Nuo Shi stwierdził, że na rynku istnieją już protokoły związane z danymi, takie jak Chainlink, Pyth, The Graph, Grass, ale Dataline jest natywnie zaprojektowany dla agentów AI, koncentrując się na ocenie jakości przed wykonaniem oraz przyjaznym dla agentów formacie wyjściowym. Ponadto, wcześniejsza platforma uruchomiła około 50 źródeł danych.

Pierwsza grupa partnerów AI Data Launch obejmuje Hyperliquid, Polymarket, Kalshi, Base, Robinhood Chain, BNB Chain, Sui i TON. Deweloperzy budujący na Base i Robinhood Chain mogą uzyskać bezpłatny dostęp.

Dane z migawki białej księgi pokazują, że projekt obsłużył ponad 19,4 miliona transakcji na łańcuchu, a wskaźnik sukcesu zadań agentów wynosi 96,4%, a mediana opóźnienia zapytań wynosi zaledwie 87 milisekund, a koszt pojedynczego zapytania to 0,0001 USDC.

Jednak te liczby pochodzą z oficjalnych ujawnień projektu, a rzeczywiste wskaźniki operacyjne muszą być dalej weryfikowane w oparciu o publiczne pulpity nawigacyjne.

Warto zauważyć, że luksusowy skład inwestorów w tej rundzie może odzwierciedlać przesunięcie „warstwy przechwytywania wartości” w obszarze krzyżowym kryptowalut i AI.

W ciągu ostatnich dwóch lat fundusze na rynku AI były silnie skoncentrowane na podstawowych sieciach obliczeniowych i treningu dużych modeli, ale wraz z wprowadzeniem agentów AI do handlu wysokiej częstotliwości, arbitrażu między giełdami i autonomicznego wykonywania na łańcuchu, prawdziwe ograniczenie skalowania gospodarki agentów przeszło z „zdolności wnioskowania modelu” na „wiarygodność danych przed wykonaniem”.

Tradycyjne oracle, takie jak Chainlink i Pyth, rozwiązują głównie problem pojedynczej ceny w momencie rozliczenia na łańcuchu (On-chain Settlement); podczas gdy w dominującym przez agentów AI handlu wysokiej częstotliwości i wielomarkowych rywalizacjach, agenci muszą jednocześnie pokonywać kontrakty wieczyste (takie jak Hyperliquid) i rynki prognoz (takie jak Polymarket, Kalshi) w celu przeprowadzania porównań cenowych i arbitrażu w milisekundach. Gdy brakuje jednolitych standardów normalizacji danych i filtrowania wartości odstających, pojedyncze brudne dane lub opóźnione sygnały mogą prowadzić do łańcuchowych likwidacji strategii agentów.

Jakie zatem są różnice Dataline?

Ocena źródeł danych

Dataline to w skrócie deterministyczny kanał danych. Wszystkie zapytania, niezależnie od tego, czy pochodzą z języka naturalnego, czy ze znormalizowanego API, przechodzą tę samą ścieżkę: w fazie analizy intencji zapytanie jest dzielone na rynek, zakres czasowy i ograniczenia wywołania; w fazie routingu wybierane są odpowiednie źródła danych i wspierane są wielokrotne źródła; w fazie normalizacji ujednolicane są identyfikatory, jednostki, miejsca dziesiętne i znaczniki czasowe; w fazie agregacji porównywane są źródła, filtrowane są anomalie i zachowywane są informacje o śledzeniu; a w końcowej fazie wyjściowej zwracana jest znormalizowana odpowiedź z metadanymi jakościowymi, która może być dostarczana za pośrednictwem REST, MCP i innych metod.

Ocena pewności jest jej głównym wyróżnikiem.

Każda odpowiedź zawiera wersjonowany wynik od 0 do 100, który uwzględnia zgodność wielu źródeł, świeżość danych, zakres pokrycia i niezawodność źródła.

Wynik ten jest iloczynem stałych formuł, nie gwarantuje absolutnej poprawności, ale daje agentowi podstawę do oceny ryzyka przed wykonaniem. Na przykład, gdy ceny stablecoinów odbiegają od normy, system zwraca jednocześnie kontekst stabilności oraz sygnały anomalii między rynkami, pomagając odróżnić potencjalne możliwości arbitrażu od ryzyka deprecjacji.

Gwarancja jakości jest realizowana poprzez mechanizm ekonomiczny. Dostawcy danych muszą stakować natywne tokeny jako zabezpieczenie podczas przesyłania danych.

W otwartej sieci zadań danych, strona popytowa (Requester) ogłasza zadania nagród, a węzły wykonawcze muszą stakować DLINE jako zabezpieczenie jakości, a jeśli dostarczą niskiej jakości dane, uruchomi to mechanizm kar. Skonfiskowane tokeny będą dodawane do pierwotnej puli nagród jako dodatkowa premia. Dostawcy zwykłych źródeł danych muszą stale blokować tokeny jako zobowiązanie jakościowe.

Warto zauważyć, że Dataline nie jest pojedynczym protokołem API danych, ale rozciąga się z aplikacji Tearline na cztery warstwy pełnego stosu: „dane, orkiestracja, wykonanie i interakcja”.

Na podstawie Dataline Data, protokół działa jako płaszczyzna kontrolna FlowAgent oparta na architekturze LangGraph, odpowiedzialna za wieloetapowe planowanie i zarządzanie ryzykiem w złożonych strategiach DeFi, takich jak arbitraż między DEX a pożyczki cykliczne.

W obliczu fragmentarycznych stron internetowych, które nie mają otwartych API, jego natywny silnik wykonawczy przeglądarki GhostDriver może bezpośrednio rozpoznać strukturę DOM i wykonać interakcje na łańcuchu (oficjalnie ujawniono, że obecnie zgromadzono ponad 10 000 użytkowników i 400 000 zapytań); najwyższa warstwa ChatPilot działa jako narzędzie do pozyskiwania ruchu na Telegramie, oferując użytkownikom końcowym usługi handlowe w języku naturalnym i tablice.

Platforma wspiera natywną integrację MCP, co ułatwia dostęp do istniejących narzędzi rozwoju AI. Metody płatności obejmują subskrypcję, płatności za pośrednictwem x402 USDC na Base oraz płatności strumieniowe na Tempo. Bezpłatny limit jest dostępny do wstępnych testów.

Ekonomia tokenów

Zgodnie z ujawnieniem w białej księdze, całkowita podaż natywnego tokena wynosi 1 miliard. Struktura dystrybucji to: nagrody dla społeczności 33% (330 milionów), ekosystem i fundacja 30% (300 milionów), Launchpad i płynność 13% (130 milionów), zespół 12% (120 milionów), inwestorzy 12% (120 milionów).

Podczas TGE odblokowane zostanie około 21,5% podaży, a wszystkie zostaną odblokowane w ciągu 48 miesięcy.

Główne zastosowania tokenów obejmują płatności w sieci i dostęp do danych. Użytkownicy mogą blokować tokeny, aby stale uzyskiwać dostęp do źródeł danych, zastępując tradycyjne subskrypcje.

Mechanizmy stakowania i konfiskaty dostawców danych również opierają się na tokenach. Szczegóły dotyczące publicznej sprzedaży nie zostały jeszcze ujawnione, w tym cele zbiórki i ilość sprzedawanych tokenów, a zespół projektu wyraził nadzieję na zakończenie sprzedaży za pośrednictwem Uniswap CCA na Base i automatyczne wprowadzenie początkowej płynności do Uniswap v4 po zakończeniu aukcji.

Oficjalna biała księga ujawnia, że po zakończeniu TGE tokenów zostanie otwarta sieć zadań danych oraz funkcja stakowania DLINE. Następnie planowane są warstwy ZK oraz funkcje płatności maszynowych.

Dane publiczne wskazują, że projekt jest prowadzony przez współzałożyciela Nuo Shi i innych kluczowych członków. Zespół głównie rozlokowany jest w Europie i Ameryce Północnej, a konkretna liczba i pełne tło nie zostały dalej ujawnione.

Projekt działał pod nazwą Tearline przed zmianą nazwy, a Tearline początkowo koncentrował się na konsumenckich chatbotach AI (ChatPilot) oraz automatyzacji skryptów. Jednak w 2026 roku na rynku kryptowalut, proste boty TG i skrypty automatyzacji stały się przestarzałe, a ich wycena osiągnęła szczyt. Niemniej jednak, pozostające dane podstawowe mogą w przyszłości ujawnić pewną wartość w nadchodzącej fali AI.

Niniejsza treść ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, promocje online lub powiązane informacje, o których tu mowa, nie powinny być traktowane jako rekomendacja, zachęta ani zaproszenie do kupna, sprzedaży, wymiany lub innego rodzaju obrotu aktywami kryptograficznymi. Aktywa kryptograficzne charakteryzują się dużą zmiennością i mogą prowadzić do strat. Dostępność usług, produktów i powiązanych wydarzeń WEEX może się różnić w zależności od regionu. Użytkownik jest odpowiedzialny za upewnienie się, że jego udział jest zgodny z obowiązującymi lokalnymi przepisami i regulacjami.