La puerta de entrada a los activos digitales: infraestructura de datos on-chain

作者：Jay Jo 来源：Tiger Research 翻译：善欧巴，金色财经

一、链上数据尚未满足机构商用条件

El mercado de activos digitales se está desarrollando a un ritmo vertiginoso; la cifra anual de transferencias y remesas de stablecoins ya ha alcanzado decenas de billones de dólares. Los procesos de tokenización de activos tradicionales como acciones y bonos continúan acelerándose. Hoy en día, la cadena de bloques recorre todo el valor financiero de punta a punta, cubriendo las fases de emisión de activos, distribución, pagos y liquidación.

Los problemas centrales en los que se centra la institución han cambiado. Ya no se trata de si la tecnología blockchain puede implantarse, sino de cómo integrarla en los procesos existentes de contabilidad, impuestos, auditoría y cumplimiento. Aunque blockchain pertenece a una infraestructura subyacente completamente nueva, la banca institucional exige que siga procesos de negocio unificados, mecanismos de control interno y estándares del sector.

El cambio de demanda pone de manifiesto un dolor de datos significativo. Los sistemas tradicionales funcionan basándose en registros estructurados estandarizados; en cambio, los datos on-chain solo son información de ejecución en bruto, una salida directa de cambios en el estado del libro mayor. Las instituciones deben indexar, analizar y estandarizar los datos antes de poder utilizarlos. Los datos on-chain se parecen más a un conjunto desordenado de comprobantes de transacción que a un libro contable financiero ordenado.

Por lo tanto, las instituciones necesitan un conducto de datos exclusivo: extraer datos de transacciones del libro distribuido, completar el procesamiento de limpieza a nivel de negocio, almacenarlos y recuperarlos según sea necesario, para decenas de TB. Aunque los datos on-chain son públicos y legibles, que los datos sean públicos no equivale a que puedan satisfacer los requisitos de implantación en negocios institucionales.

二、链上数据基础设施：现状与局限性

En la etapa inicial del desarrollo de activos digitales, el problema de la obtención de datos no recibió suficiente atención. En aquel entonces, la mayoría de los negocios se dirigían a participantes minoritarios con pruebas a pequeña escala. Por ejemplo, el proyecto de tokens de depósito de JPMorgan, que solo ofrecía herramientas de pago limitadas a un número reducido de clientes institucionales. Los participantes y los límites de los casos de uso eran claros, las tipologías de transacción eran simples y no había exigencias elevadas de precisión en datos en tiempo real.

En los primeros tiempos, el umbral para los datos on-chain era bajo. El funcionamiento del negocio no requería sincronizar en tiempo real todos los estados del libro mayor; una demora breve y posterior consistencia final (consistencia final) podía, en general, satisfacer las necesidades. Con pocos nodos propios, interfaces RPC de terceros o APIs de datos de cadenas base, bastaba para respaldar la gran mayoría de escenarios operativos.

Pero, a medida que el ecosistema on-chain se sigue expandiendo, esta solución fue quedando obsoleta. Los tipos de activos se diversifican continuamente y el volumen de transacciones crece con rapidez. La infraestructura de datos necesita procesar grandes cantidades de información de manera más rápida y precisa. Cuando los negocios de activos digitales pasan a operar a escala, el listón tecnológico del sector pasa de una simple consulta de datos a requisitos elevados de puntualidad, exactitud y fiabilidad.

三、机构级链上数据基础设施三大核心标准

Una barrera de negocio más alta implica que hay que construir un nuevo sistema de evaluación de infraestructura. Tiger Research considera que la infraestructura de datos on-chain que pueda usarse de forma estable para finanzas institucionales debe cumplir simultáneamente tres indicadores: integridad, consistencia y estabilidad; no se puede prescindir de ninguno.

3.1 完整性：完整捕获全部交易

La integridad es el indicador más básico: mide si cada transacción en la blockchain puede capturarse de forma completa y procesarse de manera continua, sin brechas de datos. En los negocios institucionales, la falta de una sola transacción puede provocar errores en el cálculo de saldos, distorsión de asientos contables y desviaciones en el resultado de la liquidación.

Las brechas de datos suelen originarse primero en la fase de captura. La blockchain agrupa las transacciones de un periodo en bloques que se escriben en el libro mayor, y la infraestructura captura los datos de los bloques en orden. Si un nodo falla o se interrumpe la red y se detiene la captura de bloques, todas las transacciones del intervalo se pierden sincronizadamente. Este tipo de brecha es relativamente fácil de reparar: se puede hacer un “relleno” de datos para completar los bloques faltantes.

El segundo tipo de vulnerabilidad ocurre después de que se completa la captura de los datos del bloque original. El indexador extrae registros de transacciones a partir de los datos originales y los transforma en un formato consultable. Si la lógica de análisis es incompleta, también se producirán pérdidas de registros. Por ejemplo, en el caso de la indexación de Solana, en la cadena existen estándares de tokens nativos y estándares de tokens ampliados; si el indexador solo se adapta al estándar nativo, las transacciones de transferencias de tokens emitidos bajo el estándar ampliado se omitirán por completo.

Las cadenas públicas de alto rendimiento elevan aún más la dificultad de lograr integridad. Intervalos entre bloques más cortos y mayor capacidad de procesamiento de transacciones obligan a que el conducto de datos complete el procesamiento masivo de información en un lapso extremadamente breve. Aunque la lógica de captura y análisis en sí no tenga defectos, si la velocidad de procesamiento en tiempo real no sigue el ritmo de producción de bloques de la cadena, se producirá un retraso en el alta en el repositorio de datos de las nuevas transacciones. En pocas palabras: la integridad no es solo capturar todas las transacciones; también exige mantener una coincidencia continua con la velocidad de operación de la cadena pública y los cambios en las iteraciones del protocolo.

3.2 一致性：数据与链上账本状态完全匹配

La integridad verifica si faltan datos; la consistencia comprueba si los datos capturados coinciden con el libro mayor on-chain, y ambos son igual de críticos. Cualquier dato erróneo hará que se distorsionen todos los resultados de contabilización derivados de él.

Antes de que se confirme el “despliegue” final, los datos on-chain tienen un carácter probabilístico. Los sistemas financieros tradicionales registran los datos mediante servidores centralizados; en cambio, en blockchain, múltiples partes verifican de forma independiente los bloques y alcanzan consenso para actualizar el libro mayor. La latencia de red y las diferencias de secuencia de validación pueden provocar que, durante un periodo corto, aparezcan varios bloques aparentemente válidos.

Un bloque considerado válido en una etapa puede posteriormente ser eliminado del libro mayor, o ser cubierto por un bloque alternativo; es decir, una reorganización de cadena (Reorg). Las transacciones dentro del bloque descartado, o desaparecen por completo del libro mayor final, o se trasladan a otros bloques. Los datos capturados en un punto del tiempo se desviarán del libro mayor finalmente “congelado”, lo que constituye un riesgo de consistencia.

Los problemas de consistencia también pueden originarse en el cliente del nodo: el software central que ejecuta el nodo es, en esencia, el “sistema operativo” de la blockchain. Los fallos en el programa del cliente pueden causar errores al interpretar los datos del libro mayor y al calcular. Los clientes dominantes de Ethereum han presentado en varias ocasiones anomalías en el procesamiento de transacciones y en el cálculo de comisiones, lo que equivale a que una institución financiera informe incorrectamente los activos de los clientes y cobre mal las comisiones de liquidación.

Solo capturar datos no garantiza la consistencia. Los datos obtenidos por “snapshots” pueden diferir del libro mayor final; los defectos del cliente también provocan desviaciones al interpretar el libro mayor. Para que los datos on-chain sean una fuente confiable para finanzas institucionales, es necesario realizar validaciones cruzadas de manera continua contra el libro mayor on-chain.

3.3 稳定性：大规模场景不间断运行

La integridad y la consistencia evalúan la calidad estática de los datos. La estabilidad evalúa si los procesos de captura, procesamiento y consulta pueden funcionar de manera continua e ininterrumpida bajo cargas a gran escala. En la industria financiera, una interrupción del servicio o un retraso de datos en una sola ocasión puede causar pérdidas importantes. La característica de que blockchain opera 7×24 sin interrupción eleva aún más los requisitos de estabilidad.

Negocios a gran escala significan peticiones concurrentes masivas. Los servidores tradicionales incrementan el rendimiento mediante balanceo de carga; la infraestructura de blockchain no puede replicar de manera simple este patrón: cada nodo tiene un progreso de sincronización de bloques diferente, y una misma consulta puede devolver resultados distintos en nodos distintos. Por ejemplo: cuando un usuario inicia una transferencia y consulta inmediatamente el estado, el nodo que recibió primero la transacción muestra “confirmación completada”, pero el otro nodo de consulta aún no ha sincronizado. Los resultados devueltos por las dos partes de infraestructura son en sí correctos, pero el usuario verá dos estados para la misma transacción.

El crecimiento continuo del volumen de datos incrementa de forma sostenida la dificultad de mantener la estabilidad. La banca institucional no solo necesita consultar el libro mayor en tiempo real, sino también retrotraer el estado de los activos en momentos específicos y el historial completo de transacciones. Por ello, debe apoyarse en nodos de archivo para almacenar grandes volúmenes de datos históricos; el volumen de los datos archivados de algunas cadenas públicas puede alcanzar decenas de TB. El almacenamiento y la consulta de grandes volúmenes de datos pueden generar con facilidad retrasos de interfaz y cuellos de botella de rendimiento del sistema.

El mantenimiento mediante iteración continua también es clave para la estabilidad. Las cadenas públicas atraviesan de manera constante hard forks, actualizaciones de red e iteraciones de versiones de clientes. Si el conducto de datos no se sincroniza y se adapta a esos cambios, una infraestructura que antes funcionaba correctamente puede fallar sin previo aviso. La estabilidad no se logra solo con cumplir una meta en el momento del lanzamiento; requiere adaptarse continuamente a los cambios del entorno on-chain y mantenerla de forma dinámica durante largo tiempo.

四、Lambda256：面向机构金融的链上数据基础设施

Las empresas que planifican el negocio de activos digitales rara vez eligen construir infraestructura full-stack desde cero; en su mayoría adoptan una cadena pública madura como base y levantan el negocio encima de ella. Lo mismo ocurre con la infraestructura de datos on-chain: para alcanzar estándares de integridad, consistencia y estabilidad, no basta con desplegar una base de datos.

Un entorno multichain necesita analizar en tiempo real las diferencias de estructuras de datos de cada cadena, y a la vez soportar un tráfico de alta concurrencia, adaptándose de forma continua a nuevos estándares y actualizaciones on-chain. La infraestructura de datos on-chain no es un proyecto de desarrollo a corto plazo; se parece más a una gran obra de infraestructura con alta inversión y ciclos largos, altamente dependiente de experiencia operativa.

Al escoger un proveedor maduro de servicios de infraestructura, las empresas pueden centrarse en su negocio central. En comparación con construir internamente, es más viable en el mundo real. Esta es también la razón por la que Lambda256 se convirtió en un socio tecnológico de muchas empresas líderes de activos digitales en Corea. Lambda256 pertenece al grupo Dunamu y ofrece infraestructura blockchain a exchanges, instituciones financieras y empresas Web3, acumulando una profunda experiencia operativa en el mercado coreano.

Apalancándose en la acumulación del sector, Lambda256 lanzó en 2024 la plataforma de desarrollo Web3 Nodit. Su producto más reciente de infraestructura de datos on-chain, Datashare, se construyó íntegramente en torno a los estándares de calidad de datos y criterios operativos para finanzas institucionales. Antes de su uso comercial oficial, la versión de almacén de datos de Datashare se puso en funcionamiento de prueba durante dos años con clientes colaboradores, tras validarse en escenarios reales de negocio.

4.1 技术优势：自研索引引擎与高性能数据管道

La ventaja técnica central de Datashare es transformar datos on-chain originales fragmentados de múltiples cadenas en conjuntos de datos estandarizados listos para conectarse directamente con los sistemas de negocio existentes. Cada cadena pública tiene estructuras de datos y reglas contables únicas; por tanto, la lógica de captura y análisis necesita personalización a medida. Además, la incorporación de nuevos estándares de protocolo y las actualizaciones continuas de red aumentan aún más la dificultad del mantenimiento. Datashare se apoya en un equipo de investigación y desarrollo profesional, un motor de indexación propio y un conducto de datos de alto rendimiento para gestionar las particularidades de cada cadena y las necesidades de iteración continua.

El requisito previo para que todo el sistema funcione de forma estable es que el servicio de nodos “upstream” sea confiable. Datashare se apoya en la arquitectura de nodos Nodit Hyper Node para soportar de forma flexible grandes volúmenes de solicitudes y responder con soltura a fallos de un nodo único. Hyper Node mantiene un umbral mínimo de cantidad de nodos disponibles, controla los indicadores de latencia y recuperación de fallos; la anomalía en un nodo no se propaga a todo el flujo de captura de datos. Al mismo tiempo, puede sostener de manera estable el servicio ininterrumpido durante actualizaciones de la red principal y el cambio de versiones del cliente.

Otra capacidad diferenciadora: todo el proceso de captura de datos añade de forma independiente pasos de verificación. Datashare contrasta de manera continua el estado del libro mayor on-chain para validar de forma cruzada, identificando desviaciones de datos causadas por reorganizaciones de cadena, anomalías del cliente y actualizaciones de la cadena; de este modo, se asegura que el resultado de ejecución de cada transacción, los registros de eventos y las variaciones de saldo coincidan entre sí. Las validaciones on-chain en múltiples niveles reducen de forma efectiva la falta de datos y los errores de análisis, permitiéndole actuar como una fuente de datos confiable integrada en los procesos de negocio existentes de la institución.

Solo la exactitud no basta para liberar el valor de los datos on-chain; las instituciones también necesitan cobertura amplia de cadenas públicas y tipos de datos. Datashare admite de forma predeterminada 13 cadenas públicas principales del mercado. Con los recursos de más de 50 cadenas públicas cubiertos por Nodit, puede ampliar rápidamente los conjuntos de datos personalizados. En el futuro, Lambda256 planea lanzar servicios de datos “etiquetados”, integrando direcciones de carteras de exchanges, contratos de DeFi e información de precios del mercado. Así, los casos de uso pasarán de la contabilidad y los impuestos a la gestión de riesgos y el monitoreo de transacciones anómalas.

4.2 优势运营：capacidad de cumplimiento e integración profunda con sistemas de negocio

La implantación de datos on-chain en finanzas institucionales requiere que el cumplimiento y la calidad de datos sean igual de importantes. En particular, cuando las instituciones financieras de Corea introducen infraestructura externa, exigen estrictamente aislamiento de red, control de permisos y normas de operación en la intranet. Datashare permite desplegarse localmente en salas IDC del país, cumpliendo con los requisitos regulatorios; además, cuenta con certificación SOC 2, completando un sistema integral de gestión de seguridad, lo que facilita a las instituciones financieras usar datos on-chain dentro de su propio marco de control de riesgos y supervisión.

La propiedad de los datos y el control de los derechos de acceso son cruciales para las instituciones financieras. Datashare admite el modo de “envío directo desde la arquitectura” para que los datos on-chain se empujen directamente al almacenamiento en la nube propio de la empresa, por ejemplo AWS S3. Cuando las empresas eligen infraestructura de terceros, conservan íntegramente los derechos de gestión de los datos y los permisos de control de acceso.

El producto refuerza de forma continua la capacidad de integración con herramientas de análisis de datos del mercado. Es compatible de forma nativa con almacenes y plataformas de análisis como Snowflake, BigQuery y Databricks, logrando que los datos on-chain se integren sin fisuras en los procesos de negocio existentes.

El soporte operativo que acompaña a Lambda256 también es competitivo. La red blockchain opera todo el año sin descanso; detectar y gestionar rápidamente interrupciones y retrasos es vital. Datashare incluye un equipo local con monitoreo 7×24 y soporte técnico dedicado, aliviando de forma significativa la carga de construir y operar internamente un equipo de mantenimiento blockchain para instituciones financieras, y permitiendo usar datos on-chain de manera estable a bajo costo.

五、链上数据基础设施核心落地场景

场景一：代币化股票链上持有人台账追踪

Cada vez más instituciones, además de cotizar acciones tokenizadas en exchanges tradicionales, también emiten valores tokenizados en la cadena. El grupo global de activos digitales Galaxy Digital ha emitido tokens de acciones ordinarias (GLXY emitido en Solana); el proveedor de servicios de tokenización de activos Securitize, el mismo día que se listó en la NYSE, emitió tokens de acciones en Solana (SECZ). Los bajos costos y alta velocidad de Solana lo convierten en la capa base preferida para la tokenización de valores regulados.

Al mismo tiempo, las instituciones que operan tanto valores tradicionales como valores tokenizados en cadena enfrentan nuevos retos operativos: los brokers necesitan rastrear con precisión a los tenedores de los tokens en cadena y a los beneficiarios reales, y presentar registros completos a los organismos reguladores y de auditoría. El registro de derechos de acciones no ocurre solo en el momento del cierre bursátil del listing; también se requieren datos completos en las fechas de registro para dividendos y para la votación en juntas de accionistas. Cualquier omisión de datos en un nodo o errores en el cálculo de saldos puede generar riesgos graves como dividendos enviados erróneamente, incumplimiento en divulgación de información y fallos de auditoría.

La dificultad radica en la arquitectura de datos única de Solana. Aunque el costo de transacción es bajo y la confirmación es rápida, los registros de transacción se almacenan de forma distribuida en múltiples cuentas independientes. Un solo flujo de interacción DeFi ordinario puede quedar distribuido en varias cuentas: cuenta de tokens, fondos y comisiones. Los datos de nodos de archivo de Solana alcanzan cientos de TB, lo que hace difícil para una institución retrotraer por sí sola listas de tenedores en cualquier momento y el historial completo de transacciones.

Para incorporar activos tokenizados de Solana al sistema institucional, es imprescindible apoyarse en una infraestructura de datos que permita análisis inmediato y no requiera reprocesamiento. Datashare limpia los datos originales fragmentados en un formato estandarizado que puede conectarse directamente a consultas en el almacén de datos de la institución. El conducto del producto está profundamente optimizado para el ciclo de producción de bloques de Solana de menos de 0,4 segundos; la capacidad de procesamiento en tiempo real por cadena es de aproximadamente 20 mil TPS, comprimiendo al máximo la latencia de indexación.

场景二：AI 自主支付清算风险管理

La categoría de pagos autónomos, donde agentes de IA inician pagos en nombre de los usuarios, está ganando tracción. Después de que Coinbase lanzara el protocolo de pagos on-chain x402, se aceleró el despliegue aprovechando la infraestructura automatizada de pagos basada en stablecoins.

Para que el pago autónomo se adopte comercialmente, la calidad de los datos on-chain detrás de las decisiones es la línea de vida. Tras eliminar la revisión manual, el sistema solo puede confiar en los datos para determinar saldo disponible, finalidad de la transacción y riesgos de fraude. La falta o distorsión de datos causa directamente errores de aprobación en el pago.

En el entorno on-chain real, múltiples factores pueden provocar anomalías en los datos; el caso más destacado es el fallo de ejecución de la transacción. Debido a la congestión de la red, la tasa de fallos global de transacciones en blockchain supera en general el 20%; en Solana, la tasa de fallo para transacciones no relacionadas con votación incluso es superior al 40%.

Si el sistema de pagos identifica las transacciones fallidas como transferencias exitosas, deducirá de forma incorrecta el saldo contable en el libro. Luego, los pagos normales posteriores quedarán bloqueados debido a fallos de validación del saldo. La reorganización de cadena es otra gran amenaza: transacciones que habían sido consideradas confirmadas pueden ser posteriormente revocadas y eliminadas del libro mayor, lo que con facilidad causa confusión en las conciliaciones de fondos.

Datashare resuelve desde la fuente las deficiencias de fiabilidad: solo entrega al sistema de pagos las transacciones válidas que hayan completado la confirmación final. En la fase del conducto de datos, distingue en tiempo real entre transacciones no confirmadas y transacciones fallidas; únicamente indexa y entrega un conjunto de datos estandarizado que haya sido verificado, evitando fallos de negocio provocados por distorsión de datos on-chain.

El producto sigue ampliando la cobertura de cadenas públicas locales y principales tanto dentro como fuera del país, como GIWA y Kaia, para mejorar la universalidad de la solución. Con esto, la infraestructura de pagos autónomos obtiene una base de datos estable y diversa, sin limitarse a una sola cadena pública, y puede adaptarse de forma flexible a escenarios de negocio regionales y reglas regulatorias.

六、结语

El éxito o fracaso de los negocios de activos digitales depende en gran medida de la precisión del procesamiento de datos. Los datos on-chain atraviesan todo el flujo financiero de emisión, pagos y liquidación. La falta o distorsión de datos no solo daña la credibilidad operativa, sino que también genera riesgos regulatorios severos. Datashare, como infraestructura, reduce eficazmente este tipo de riesgo operativo y elimina barreras entre finanzas institucionales y datos on-chain utilizables.

Además de Datashare, las instituciones financieras también pueden optar por otros productos de tecnología financiera de Lambda256: la plataforma de operaciones de liquidación de activos digitales SCOPE y la herramienta de cumplimiento regulatorio CLAIR. Las empresas pueden ir agregando funciones de forma escalonada conforme evolucione el negocio, sin necesidad de reestructurar por completo la infraestructura.

Con ello, las instituciones financieras pueden subcontratar el pesado trabajo de construcción de infraestructura y operación, centrarse en el negocio principal, la innovación de servicios y la diferenciación de productos. Al mismo tiempo que reduce la barrera de entrada, puede perfeccionar de manera progresiva sus capacidades técnicas a medida que crece el negocio y cambian las regulaciones.