Nell'infrastruttura crittografica, la complessità spesso sembra innovativa. Molti progetti introducono meccanismi complessi che, in teoria, sembrano impressionanti, ma si trovano ad affrontare difficoltà all'inizio del loro utilizzo pratico. Con il passare del tempo, i sistemi che riescono a sopravvivere sono spesso quelli che riducono l'attrito operativo mantenendo la verificabilità. Il Fabric Protocol affronta questa sfida attraverso un concetto architettonico relativamente semplice: separare i dati delle macchine operative dalla prova che tali operazioni si siano effettivamente verificate sulla blockchain. Questa distinzione potrebbe essere più importante di quanto sembri inizialmente per una rete collegata a robot e carichi di lavoro di intelligenza artificiale. I sistemi robotici generano una grande quantità di informazioni. I sensori producono costantemente flussi di dati, le macchine eseguono ripetutamente compiti e le tracce di calcolo si accumulano rapidamente. Se ogni dettaglio di queste operazioni fosse archiviato direttamente sulla blockchain, la rete si troverebbe di fronte a costi di archiviazione significativi e a una velocità di verifica lenta. Nel frattempo, eliminare completamente la verifica non è una soluzione praticabile. Se le operazioni robotiche, i contributi di dati o i risultati di calcolo non possono essere verificati pubblicamente, la blockchain non è altro che un libro mastro simbolico, mentre la vera autorità rimane al di fuori della catena. Fabric cerca di navigare tra questi due estremi. Il protocollo registra le prove crittografiche che alcune operazioni siano avvenute, piuttosto che memorizzare l'intero set di dati operativi. I compiti vengono eseguiti, i dati vengono inviati, i calcoli vengono effettuati e i validatori confermano i risultati. La blockchain registra solo le prove che questi eventi siano avvenuti. Questa decisione architettonica potrebbe sembrare insignificante, ma ha un'importante rilevanza economica. I sistemi che tentano di memorizzare tutto spesso diventano troppo costosi per funzionare su larga scala. I sistemi che memorizzano qualsiasi cosa affrontano il rischio di perdere credibilità. Separare i dati dalle prove cerca di controllare i costi operativi mantenendo la fiducia. Per i partecipanti al mercato che analizzano il token ROBO, questa scelta progettuale solleva una questione più profonda sull'uso a lungo termine. Attualmente, l'offerta circolante di ROBO è di circa 2,23 miliardi di token, con un massimo di 10 miliardi. Circa il 24,3% è destinato agli investitori, il 20% appartiene ai membri del team e ai consulenti, tutti soggetti a un periodo di cliff di 12 mesi, seguito da un'assegnazione lineare di 36 mesi.
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