Oasis
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Oasis en chiffres
Oasis (ROSE) occupe le rang n° 372 par capitalisation, avec $67.37M. Elle appartient au secteur Others (Privacy). Elle s’échange depuis le 28 octobre 2020 sur 35 marchés de 19 plateformes, avec un volume de $1.62M sur les dernières 24 heures. Son plus haut historique, $0.590217, a été atteint le 15 janvier 2022 ; le prix actuel se situe 99.0 % en dessous. Son plus bas du cycle, $0.00505542, date du 28 juillet 2026.
81.2 % de l’offre maximale de 10.00B ROSE est en circulation. 80.8 % de l’allocation de jetons a été débloqué. Le prochain déblocage prévu a lieu le 18 novembre 2026. Sur BNB Chain, 2,209 adresses détiennent ROSE. Elle est disponible sur 2 réseaux.
À propos de Oasis
Oasis is a layer-1 blockchain built to support confidential applications at scale. It’s home to Sapphire, a private EVM network, Oasis Privacy Layer, a cross-chain privacy solution for EVM dApps, and Runtime Offchain Logic, a framework that makes off-chain computing trustworthy via onchain verification. Powered by the ROSE token, Oasis leverages a layered architecture and native rollup support.
Contexte
Debuting in 2018, Oasis set itself apart by splitting its consensus layer from its compute layer right from the outset. This division empowers Oasis with the adaptability to accommodate a variety of specific runtime environments, known as ParaTimes. The Oasis architecture is similar to the approach seen in Avalanche subnets or Polkadot’s parachains.
Oasis architecture separates the consensus layer, secured by a proof-of-stake mechanism that handles transaction ordering, validation, and global state, from the compute layer, where ParaTimes, like Sapphire, manage smart contract execution. Sapphire leverages Trusted Execution Environments (TEEs) to enable confidential smart contracts, encrypting data and computation within a secure hardware enclave that’s inaccessible even to network operators.
The recently launched Oasis Runtime OffChain Logic framework enables private, verifiable off-chain computation. It allows developers to run complex workloads (like AI training and inference) off-chain while maintaining privacy and trust through TEEs. This allows to support decentralized AI use cases such as private model training and inference, and lays the groundwork for trustless, verifiable AI.