Immagina due macchine che completano una transazione per strada. Un camion logistico a guida autonoma acquista da una telecamera intelligente all'incrocio un modello dinamico dei dati sul traffico a trecento metri di distanza, e l'intero processo si completa in millisecondi, senza alcun intervento umano.

Questo è estremamente efficiente ed è anche uno dei motivi per cui molte persone vedono con favore FabricFND, questo tipo di rete hardware decentralizzata. Ma in mezzo a tutto ciò c'è una contraddizione estremamente difficile da risolvere, ovvero l'incompatibilità tra la privacy dei dati e la trasparenza del libro mastro pubblico.

Se questo sistema di comunicazione e regolamento funziona completamente su protocolli pubblici, significa che ogni singolo record della transazione $ROBO è pubblico e consultabile. Potrebbe non importare ai geek, ma cosa succede se si tratta di due dispositivi industriali appartenenti a diverse istituzioni commerciali che scambiano dati? Le aziende commerciali temono che le loro carte vincenti vengano scoperte. Se un concorrente può semplicemente dedurre la capacità produttiva della tua fabbrica o i picchi logistici solo attraverso la frequenza di interazione di un certo dispositivo sulla catena, il tipo di richiesta e l'importo del pagamento, nessuna azienda fisica avrà il coraggio di connettere i propri dispositivi core a questa rete aperta.

Per realizzare realmente un accesso su larga scala all'hardware fisico, questa rete deve necessariamente affrontare la trasmissione crittografata a un livello più profondo, oltre al "calcolo verificabile". Non solo deve dimostrare a tutta la rete che "le macchine hanno effettivamente lavorato", ma deve anche garantire che "i dati specifici del lavoro siano assolutamente riservati per tutta la rete". È necessaria una fiducia decentralizzata e una privacy di tipo black box a livello aziendale; questa architettura tecnica a doppio strato, considerando le infrastrutture delle attuali blockchain pubbliche, comporta un'enorme incognita in termini di perdita di potenza di calcolo. #ROBO

Anche se i principi tecnologici sono analizzati in modo approfondito, non possono sostituire la vera verifica del mercato. Quando si osservano questi settori hardcore, è importante prestare attenzione; più alta è la difficoltà di implementazione di un protocollo, più lungo sarà il periodo di prova e errore. È fondamentale mantenere la razionalità e fare bene il DYOR, senza cadere nel FOMO @Fabric Foundation .