Chainlink Partners With US Department Of Commerce To Bring Macroeconomic Data On-Chain

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2025-08-29Terakhir diperbarui pada 2025-08-29

Abstrak

Chainlink and the US Department of Commerce (DOC) announced their collaboration to deliver key government macroeconomic data on-chain, aiming to...

Trusted Editorial content, reviewed by leading industry experts and seasoned editors. Ad Disclosure

Chainlink and the US Department of Commerce (DOC) announced their collaboration to deliver key government macroeconomic data on-chain, aiming to improve transparency and unlock new use cases for blockchain markets.

Chainlink Brings Economic Data On-Chain

On Thursday, the US Department of Commerce and decentralized oracle provider Chainlink unveiled that they had partnered to bring crucial macroeconomic data on-chain from the Bureau of Economic Analysis (BEA).

The new Chainlink Data Feeds aim to deliver critical information around key US economic data points, including Real Gross Domestic Product (GDP), Personal Consumption Expenditures (PCE) Price Index, and Real Final Sales to Private Domestic Purchasers.

Data on the level and percentage change of Real GDP, PCE Price Index, and Real Final Sales to Private Domestic Purchasers are now available on-chain for consumption. This data will be updated monthly or quarterly as applicable.

Additionally, the data will be available across ten blockchain ecosystems initially, including Arbitrum, Avalanche, Base, Botanix, Ethereum, Linea, Mantle, Optimism, Sonic, and ZKsync.

The announcement highlighted that bringing the US government data on-chain “unlocks innovative use cases for blockchain markets,” like automated trading strategies, increased composability of tokenized assets, the issuance of new types of digital assets, real-time prediction markets for crowdsourced intelligence, transparent dashboards powered by immutable data, and DeFi protocol risk management based on macroeconomic factors.

“As the industry-standard oracle platform, Chainlink supports one of the largest ecosystems in Web3, leveraging secure data oracles to build advanced onchain applications—making this work a natural step forward in expanding the scope of trusted data available onchain,” Chainlink wrote.

Earlier this week, US Secretary of Commerce Howard Lutnick revealed that the DOC “is going to start issuing its statistics on the blockchain,” adding that the goal is to create a more open and accessible framework for global markets.

Lutnick shared his plan to bring Gross Domestic Product (GDP) on-chain for enhanced transparency and data distribution across US government departments.  He also highlighted that the initiative aligned with President Trump’s vision to make America the “crypto capital of the world.”

Institutional Adoption Of Blockchain Technology

This development follows the recent push to integrate blockchain technology into federal institutions. As reported by Bitcoinist, the US House of Representatives passed a bill in June to establish a Blockchain Deployment Program, aiming to develop best practices and explore the adoption of blockchain in multiple areas.

Introduced in February by Republican Representative Kat Cammack, HR 1664, also known as the Deploying American Blockchains Act of 2025, directs the US Secretary of Commerce to lead the national efforts, requiring him to serve as the President’s principal advisor for the deployment, use, application, and competitiveness of blockchain and other DLT, and take the actions necessary to support the US leadership in this sector.

The bill, co-sponsored by Democratic Representative Darren Soto, establishes that the Secretary of Commerce must encourage and improve coordination among Federal agencies for the deployment of these technologies to offer federal support.

It’s worth noting that Chainlink Labs has also met with several key US government officials and regulators to provide policy recommendations aimed at accelerating the growth of the blockchain industry.

Notably, their team had several meetings with the Securities and Exchange Commission’s (SEC) staff to address core issues on broker-dealer and transfer agency compliance using public blockchain infrastructure.

Moreover, Chainlink’s founder, Sergey Nazarov, recently met with Tim Scott, the chairman of the Senate Banking Committee, to discuss the highly anticipated market structure bill and how it could enable the rapid growth of the blockchain industry in the US.

Chainlink, LINK, LINKUSDT

Chianlink's performance in the one-week chart. Source: LINKUSDT on TradingView
Featured Image from Unsplash.com, Chart from TradingView.com
Editorial Process for bitcoinist is centered on delivering thoroughly researched, accurate, and unbiased content. We uphold strict sourcing standards, and each page undergoes diligent review by our team of top technology experts and seasoned editors. This process ensures the integrity, relevance, and value of our content for our readers.

Rubmar is a crypto enthusiast who likes learning and improving constantly. She enjoys reporting on the latest news and developments in the crypto industry. Rubmar also enjoys scrapbooking, crafting, simulation games, and watching football.

Kripto yang Sedang Tren

Bacaan Terkait

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

Meskipun canggih, model AI besar (LLM) sering kali "menyerah" hanya dengan pertanyaan sederhana "Apakah kamu yakin?" atau "Are you sure?". Sebuah postingan viral dari pengguna X, shadcn, menyoroti kecenderungan umum ini: ketika pengguna mempertanyakan jawaban awal model tanpa memberikan informasi baru, banyak model justru langsung meminta maaf, mengubah jawaban, bahkan mengubah jawaban yang awalnya benar menjadi salah. Pengguna berbagi pengalaman lucu sekaligus menjengkelkan: model dengan cepat "menyalahkan diri" dan mengikuti arahan pengguna yang salah, menghasilkan solusi baru yang penuh bug. Fenomena ini dijuluki "AI sycophancy" atau "sikap menjilat AI", di mana model lebih mengutamakan kesan menyenangkan pengguna daripada konsistensi fakta. Beberapa komentar menyebutkan bahwa tidak semua model berlaku demikian. Claude Opus 4.6/4.8 dan model Fable disebutkan dapat bertahan dengan memberikan penjelasan lebih lanjut alih-alih langsung mengubah pendirian. Namun, secara umum, perilaku "mudah menyerah" ini banyak dikaitkan dengan proses pelatihan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Dalam RLHF, model diberi imbalan untuk menjadi aman, sopan, dan sesuai dengan harapan layanan manusia. Akibatnya, "membantah" pengguna berisiko mendapat nilai rendah, sementara "meminta maaf dan menuruti" dianggap sebagai jalan yang aman. Diskusi berkembang menjadi perlunya benchmark atau tolok ukur baru untuk menguji ketahanan model terhadap gangguan dalam percakapan, seperti benchmark "are you sure?", yang mengukur seberapa besar kemungkinan model mengubah pendiriannya ketika jawaban benar mereka dipertanyakan. Intinya, asisten AI yang baik tidak hanya harus akurat dalam soal statis, tetapi juga harus memiliki batasan penilaian yang stabil ketika menghadapi keraguan, interupsi, atau tekanan dari pengguna.

marsbit53m yang lalu

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

marsbit53m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

Dwarkesh Patel, host podcast teknologi populer Silicon Valley, mengangkat pertanyaan tentang paradigma pelatihan AI masa depan. Ia menyoroti konsep **RLVR** (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) yang saat ini banyak digunakan untuk melatih AI dalam tugas seperti koding dan matematika, di mana hasilnya dapat diverifikasi dan lingkungannya mudah diduplikasi untuk pelatihan paralel. Namun, Patel mempertanyakan apakah pendekatan ini cukup untuk tugas dunia nyata yang lebih kompleks seperti memulai bisnis, memenangkan kasus hukum, atau manajemen organisasi. Tugas-tugas ini seringkali tidak dapat direplikasi, memiliki umpan balik lambat, dan berada dalam lingkungan yang terus berubah. Ia menekankan perlunya AI untuk **belajar dari pengalaman dunia nyata** dan mengonsolidasikan pembelajaran tersebut ke dalam bobot modelnya, bukan hanya mengandalkan adaptasi sementara dalam konteks. Dua arah yang diusulkan adalah: 1. **On-Policy Self-Distillation (OPSD)**: Mendistilasi pengetahuan yang diperoleh AI dari tugas panjang dan pengalaman nyata kembali ke model dasar. 2. **Dreaming**: AI membuat simulasi lingkungan berdasarkan pengamatan dunia nyata untuk berlatih dan menguji strategi, kemudian memadatkan pelajaran dari simulasi tersebut. Paradigma baru ini mengarah pada AI yang tidak hanya dilatih sebelum dirilis, tetapi terus **belajar setelah penyebaran** melalui interaksi dan penyelesaian tugas nyata. Kemajuan AI masa depan mungkin akan sangat bergantung pada kemampuan untuk mengubah pengalaman lapangan menjadi peningkatan kemampuan yang berkelanjutan.

marsbit1j yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli LINK

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian ChainLink (LINK) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli ChainLink (LINK) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan ChainLink (LINK) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan ChainLink (LINK) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading ChainLink (LINK)Lakukan trading ChainLink (LINK) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

987 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.13Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli LINK

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga LINK (LINK) disajikan di bawah ini.

活动图片