以前にVelvetのクロスチェーンとAI Copilotの実用性について話しましたが、今回はその基盤となるデータソースをもう一段深掘りします。

Velvet Unicorn AI Copilotの中核は、自社のクリプトネイティブモデル（Velvet-1）で、オンチェーンと暗号資産データをもとに訓練されています。
一般的な大規模言語モデルに頼るのではなく、複数のチェーンからリアルタイムのオンチェーンデータを直接取得します。
たとえば、Base、Solana、BNB Chain上の取引量、ポジション変化、流動性の深さなどです。
オンチェーンデータに加えて、ソーシャルの盛り上がり、ウォレットのアクティビティ、過去の価格トレンドも組み合わせます。
あるtokenについて質問すると、オンチェーンの資金の流れ、ソーシャルのセンチメント、統計モデルによる予測を同時に見て、一般論の助言ではなく構造化された分析レポートを出します。
私自身もある新しいtokenのリスクと将来性を聞いてみたのですが、活発なアドレス、流動性の状況、簡単なシグナルをそのまま列挙してくれて、複数のブラウザを手動で開いて調べるよりも速く、しかも分かりやすいです。
データはすべてリアルタイムにオンチェーンから取得されていて、透明性が高いので、二次情報であることを心配する必要はありません。
このような基盤設計のおかげで、Copilotはマルチチェーン環境で特に力を発揮します。
異なるチェーンに散らばったデータを素早く統合して、一般のトレーダーがデータ確認にかける時間を減らし、さらに初期のシグナルを掴みやすくします。
全体として、Velvetはクロスチェーンの利便性とAIの機能を一体にし、ユーザーが実際の運用で遠回りしないようにしています。
試してみたいなら、アプリ内で直接Copilotを開いて効果を体験してみてください。