Anteriormente hablamos sobre la utilidad de Velvet para el cross-chain y sobre el practicidad de un AI Copilot; ahora profundicemos en sus fuentes de datos subyacentes.

El núcleo del Velvet Unicorn AI Copilot es su propio modelo nativo de crypto (Velvet-1), entrenado específicamente con datos onchain de blockchain y crypto.
No depende de un modelo genérico a gran escala, sino que directamente recopila múltiples fuentes de datos onchain en tiempo real de varias cadenas.
Por ejemplo, el volumen de transacciones, los cambios en posiciones y la profundidad de liquidez en Base, Solana y BNB Chain.
Además de los datos onchain, también combina la intensidad del interés social, la actividad de las carteras y las tendencias históricas de precios. Si le preguntas por un token, puede observar a la vez el flujo de capital onchain, el sentimiento social y las predicciones de modelos estadísticos, y generar un informe de análisis estructurado en lugar de recomendaciones vagas.
Yo mismo lo probé preguntando por el riesgo y el potencial de un token nuevo: me listó directamente direcciones activas, la situación de la liquidez y señales sencillas; fue mucho más rápido y más intuitivo que revisar manualmente varios exploradores.
Los datos se obtienen en tiempo real directamente desde la cadena, con alta transparencia; no hace falta preocuparse por que sea información de segunda mano.
Este diseño de base hace que el Copilot funcione especialmente bien en un entorno multi-cadena. Puede integrar rápidamente los datos dispersos en distintas cadenas, ayudando a los traders comunes a reducir el tiempo de búsqueda de información y facilitando la detección de señales tempranas.
En general, Velvet combina la comodidad del cross-chain con capacidades de IA, para que los usuarios den menos vueltas en la operativa real.
Si quieres probarlo, puedes abrir el Copilot directamente en la App para ver el resultado.