Con la apuesta del fundador de Robinhood, esta empresa de criptomonedas busca convertirse en la capa de datos de la era de la IA

Dataline lanzará su token antes de finales de 2026 y lo venderá públicamente en Base.

Escrito por: Mahe, Foresight News

El 22 de octubre, Dataline completó una ronda de financiación inicial de 10.6 millones de dólares. Esta ronda fue liderada por Lattice y Dispersion Capital, respaldada por Samsung, junto con Symbolic Capital, Coinbase Ventures, Anagram, y el cofundador y CEO de Robinhood, Vlad Tenev, así como cofundadores de Venmo. También participaron fundadores o socios de instituciones como Anchorage Digital, NEA, General Catalyst, Jump Capital y FalconX.

La financiación se completó en abril de este año, utilizando una estructura SAFE con warrants de acciones vinculados a tokens, y la valoración no fue divulgada. Esta ronda de financiación mantuvo un alto nivel de control por parte de los fundadores, sin ceder ningún asiento en la junta, asientos de observadores o títulos de asesor a los inversores.

Nuo Shi, cofundador del protocolo, indicó que los fondos se utilizarán principalmente para expandir las fuentes de datos, fortalecer los mecanismos de validación de datos y expandirse hacia direcciones como los datos de entrenamiento de robots e IA. El proyecto planea lanzar un token nativo antes de finales de 2026 y venderlo públicamente a través de una subasta continua de Uniswap (CCA) en Base, con detalles específicos que se anunciarán la próxima semana.

Cambio de nombre en mayo, anteriormente galardonado en hackatones

Dataline, anteriormente conocido como Tearline, comenzó oficialmente después de ganar un premio en el BNB Chain AI Hackathon en 2025, y completó su cambio de nombre en mayo de este año.

Según la información oficial, el equipo del proyecto considera que la capacidad de los agentes de IA para actuar de manera verdaderamente autónoma a menudo no está limitada por el modelo en sí, sino por los datos.

Los datos del mercado de criptomonedas existentes están altamente fragmentados: los intercambios, contratos perpetuos, mercados de predicción, estados en cadena y señales sociales tienen diferentes formatos y frecuencias de actualización, lo que dificulta a los agentes determinar si los datos son frescos, si las múltiples fuentes son consistentes y si se han identificado anomalías al momento de la consulta.

Dataline ofrece un único punto de integración, normalizando las fuentes de datos en cadena y fuera de cadena antes de devolverlas, y adjuntando una puntuación de confianza en cada respuesta. Los agentes pueden decidir si ejecutar o no, en lugar de depender ciegamente de una única fuente de precios.

Nuo Shi afirmó que ya existen protocolos relacionados con datos en el mercado como Chainlink, Pyth, The Graph y Grass, pero Dataline está diseñado nativamente para agentes de IA, enfocándose en la evaluación de calidad antes de la ejecución y en un formato de salida amigable para los agentes. Además, la plataforma ya ha lanzado aproximadamente 50 fuentes de datos.

Los primeros socios de lanzamiento de AI Data incluyen Hyperliquid, Polymarket, Kalshi, Base, Robinhood Chain, BNB Chain, Sui y TON. Los desarrolladores construidos en Base y Robinhood Chain pueden acceder de forma gratuita.

Los datos de la instantánea del libro blanco muestran que el proyecto ha soportado más de 19.4 millones de transacciones en cadena, con una tasa de éxito de tareas de agentes del 96.4%, un tiempo de consulta mediano de solo 87 milisegundos y un costo por consulta de 0.0001 USDC.

Sin embargo, estos números provienen de la divulgación oficial del proyecto, y los indicadores de funcionamiento real aún deben ser verificados con un panel público.

Es importante señalar que la impresionante alineación de inversores en esta ronda podría reflejar una transferencia de la "capa de captura de valor" en la intersección de criptomonedas e IA.

En los últimos dos años, el capital en el mercado primario de IA se ha concentrado en redes de potencia subyacentes y entrenamiento de grandes modelos, pero a medida que los agentes de IA entran en la fase de ejecución práctica de trading de alta frecuencia, arbitraje entre intercambios y ejecución autónoma en cadena, el verdadero cuello de botella que limita la escalabilidad de la economía de agentes ha cambiado de la "capacidad de inferencia del modelo" a la "credibilidad de los datos antes de la ejecución".

Los oráculos tradicionales, representados por Chainlink y Pyth, resuelven el problema de la única alimentación de precios en el momento de la liquidación en cadena (On-chain Settlement); mientras que en el juego de múltiples mercados de alta frecuencia dominado por agentes de IA, los agentes necesitan cruzar simultáneamente contratos perpetuos (como Hyperliquid) y mercados de predicción (como Polymarket y Kalshi) para realizar comparaciones y arbitrajes en milisegundos. Si falta una limpieza de datos estandarizada y un filtrado de valores atípicos, un solo dato sucio o una señal retrasada pueden desencadenar liquidaciones en cadena de las estrategias de los agentes.

Entonces, ¿cuál es la ventaja diferenciadora de Dataline?

Calificación de fuentes de datos originales

Dataline, en resumen, es un canal de datos determinista. Todas las solicitudes, ya sean de lenguaje natural o API estructuradas, siguen el mismo camino: la fase de análisis de intenciones descompone la consulta en mercado, rango de tiempo y restricciones del llamador; la fase de enrutamiento selecciona la fuente de datos adecuada y admite retrocesos de múltiples fuentes; la fase de normalización unifica identificadores, unidades, decimales y marcas de tiempo; la fase de agregación compara entre fuentes, filtra anomalías y conserva información de trazabilidad; y la fase de salida final devuelve una respuesta estructurada con metadatos de calidad, que se puede entregar a través de REST, MCP, entre otros.

La puntuación de confianza es su principal diseño diferenciador.

Cada respuesta incluye una puntuación de versión de 0 a 100, que considera la consistencia de múltiples fuentes, la frescura de los datos, la cobertura y la fiabilidad de la fuente.

Esta puntuación es el producto de una fórmula fija, que no garantiza la corrección absoluta, sino que proporciona a los agentes una base para evaluar riesgos antes de la ejecución. Por ejemplo, cuando hay desviaciones en la cotización de una stablecoin, el sistema devuelve simultáneamente el contexto de estabilidad anclada y señales anómalas entre mercados, ayudando a distinguir entre oportunidades de arbitraje potenciales y riesgos de desacoplamiento.

La garantía de calidad se realiza a través de un mecanismo económico. Los proveedores de datos deben apostar tokens nativos como garantía al enviar datos.

En una red de tareas de datos abierta, el solicitante publica tareas de recompensa, y los nodos de cumplimiento deben apostar DLINE como garantía de calidad; si se envían datos de baja calidad, se activará un mecanismo de penalización. Los tokens penalizados se añadirán al fondo de recompensa original del solicitante como bonificación adicional. Los proveedores de fuentes de datos convencionales deben mantener tokens bloqueados como compromiso de calidad.

Es importante destacar que Dataline no es un protocolo de API de datos único, sino una matriz de pila completa de "datos, orquestación, ejecución e interacción" que se extiende desde el producto de la capa de aplicación de Tearline hacia arriba.

Sobre la base de Dataline Data, el protocolo actúa como un plano de control a través de FlowAgent, basado en la arquitectura LangGraph, responsable de la planificación de múltiples pasos y la interceptación de riesgos de confianza en estrategias complejas de DeFi como arbitrajes entre DEX y préstamos circulares.

Y frente a la fragmentación de la web que aún no tiene API abierta, su motor de ejecución nativo en el navegador, GhostDriver, puede identificar directamente la estructura DOM a través de un complemento de Chrome y ejecutar interacciones en cadena (la información oficial revela que actualmente ha acumulado más de 10,000 usuarios y 400,000 solicitudes); la capa superior, ChatPilot, actúa como un gancho de tráfico en Telegram, proporcionando a los usuarios finales servicios de trading y tableros en lenguaje natural.

La plataforma admite integración nativa de MCP, facilitando la conexión con herramientas de desarrollo de IA existentes. Los métodos de pago incluyen suscripciones, pagos por uso de USDC en x402 en Base, y micropagos en Tempo. Se ofrece un límite gratuito para pruebas iniciales.

Economía del token

Según el libro blanco, el suministro total del token nativo es de 1,000 millones de unidades. La estructura de distribución es: recompensas comunitarias 33% (330 millones de unidades), ecosistema y fundación 30% (300 millones de unidades), Launchpad y liquidez 13% (130 millones de unidades), equipo 12% (120 millones de unidades), inversores 12% (120 millones de unidades).

Alrededor del 21.5% del suministro se desbloqueará en el TGE, y se espera que se desbloquee completamente en un plazo de 48 meses.

Los principales usos del token incluyen pagos en la red y acceso a datos. Los usuarios pueden bloquear tokens para continuar accediendo a fuentes de datos, reemplazando suscripciones tradicionales.

El mecanismo de apuesta y penalización de los proveedores de datos también depende del token. Los detalles de la venta pública aún no se han anunciado, incluyendo el objetivo de recaudación y la cantidad a vender; el equipo del proyecto ha expresado su deseo de completar la venta a través de Uniswap CCA en Base y de inyectar liquidez inicial automáticamente en Uniswap v4 después de que finalice la subasta.

El libro blanco oficial revela que, después de completar el TGE del token, se abrirá la red de tareas de datos y la función de apuesta de DLINE. Luego vendrán la capa de prueba ZK y la función de pago de máquinas.

La información pública muestra que el proyecto es impulsado por el cofundador Nuo Shi y otros miembros clave. El equipo se distribuye principalmente en Europa y América del Norte, y no se han revelado más detalles sobre el número exacto de miembros y su trasfondo completo.

El proyecto operó bajo el nombre de Tearline antes de su cambio de nombre, y Tearline se centró inicialmente en chatbots de IA de consumo (ChatPilot) y scripts de automatización. Sin embargo, en el mercado primario de criptomonedas de 2026, los simples bots de TG y scripts de automatización han alcanzado un punto de saturación y su valoración ha tocado techo. Sin embargo, los datos subyacentes que han quedado pueden mostrar cierto valor en la próxima ola de IA.

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