Nel mondo della blockchain, i dati sono "petrolio" - senza dati affidabili, i prestiti DeFi calcoleranno male gli interessi e le liquidazioni dei contratti avranno grandi problemi. In passato, tutti si affidavano a oracoli come Chainlink per il "modello push" per fornire dati, ora PythNetwork ha creato un "modello pull", cambiando direttamente le regole della catena di fornitura dei dati. Oggi parliamo in termini semplici delle differenze tra questi due modelli e perché il metodo di Pyth è più adatto al mercato delle criptovalute attuale.


Prima di tutto, capiamo il vecchio metodo: gli oracoli tradizionali sono come "la consegna dei giornali", utili ma sempre meno sufficienti.
In passato, gli oracoli principali (come Chainlink) seguivano il "modello push", per dirla in modo brutale, è come "forzare la consegna dei giornali". Come funziona esattamente? Facciamo un esempio e lo capirai:
Ad esempio, se una certa piattaforma DeFi ha bisogno del prezzo di ETH, Chainlink cerca un gruppo di "giornalisti di dati" (nodi di terze parti) per estrarre il prezzo di ETH da vari scambi, e dopo aver riassunto un prezzo consensuale, lo invia periodicamente on-chain, indipendentemente dal fatto che la piattaforma ne abbia bisogno o meno (ad esempio ogni 10 minuti). Se il prezzo varia oltre l'1%, invia anche un aggiornamento extra.

Questa strategia è stata efficace all'inizio, perché finalmente i dati reali sono stati portati on-chain. Ma ora le meccaniche di DeFi stanno diventando sempre più complesse, tra contratti perpetui e opzioni, e i difetti del "modello di consegna" sono emersi:
Primo, "sprecare denaro"; ad esempio, una certa piattaforma di prestiti ha bisogno di aggiornare il prezzo solo una volta al giorno, ma l'oracolo invia aggiornamenti ogni 10 minuti, causando un inutile spreco di Gas on-chain per aggiornamenti non necessari; secondo, "essere in ritardo"; il mercato sale e scende, e quando il "giornale" arriva, il prezzo è già cambiato; potrebbe anche succedere che a causa del ritardo ci sia una liquidazione errata; terzo, "dati di seconda mano"; i nodi sono solo trasportatori; se i dati sorgente sono errati o i nodi manomettono i dati, tutto il resto va in confusione.


Diamo un'occhiata al nuovo approccio di Pyth: un "centro dati cloud" su richiesta, dove puoi prendere i dati che desideri.
Pyth non adotta affatto il modello "di consegna", ma ha costruito direttamente un "centro dati cloud" che consente alle applicazioni di "prendere i dati da sole", il tutto in tre semplici passaggi:
Primo passo, trovare i "grandi nomi sorgente" e invitarli a partecipare. Pyth non cerca nodi di terze parti, ma invita direttamente scambi come Binance, Cboe e market maker; queste istituzioni sono già nel business del trading e possiedono i dati di prima mano più originali, come i prezzi di esecuzione in tempo reale e le informazioni sul libro degli ordini, senza necessità di intermediazione.
Secondo passo, calcolare il prezzo giusto in tempo reale off-chain. Questi dati sorgente vengono riassunti sulla catena di Pyth (Pythnet) e verificati in tempo reale con una velocità "sotto il secondo" (più veloce di un batter di ciglia), assicurando che i dati siano precisi e aggiornati.
Terzo passo, le applicazioni devono "prendere" i dati. Ad esempio, una certa piattaforma di opzioni ha bisogno del prezzo in tempo reale di ETH; non deve aspettare un push, ma può chiamare direttamente l'API di Pyth per "estrarre" i dati più recenti, pagando solo per ciò che utilizza, senza spese se non usato.

Con questa modifica, i vantaggi sono massimizzati:
Primo, risparmio e efficienza; tutti gli aggiornamenti non necessari sono stati eliminati, il costo del Gas può essere ridotto di oltre la metà e la rete non è più congestionata; secondo, i dati sono abbastanza veloci; quando si estraggono, si ha il prezzo "in questo preciso secondo", e quando si fa trading ad alta frequenza o si evita la liquidazione, non ci si deve più preoccupare dei ritardi; terzo, alta fiducia; i dati passano direttamente dagli scambi alle applicazioni, senza intermediari che possano interferire, riducendo notevolmente la probabilità di errori o manomissioni.


Non è un caso di bianco o nero! Entrambi i modelli hanno i loro ambiti di applicazione.
Non pensare che Pyth sia arrivato e che il tradizionale modello push non sia più utile—infatti, entrambi hanno scenari adatti.
Ad esempio, per alcuni fondi indicizzati e piattaforme di prestito semplici, dove non è alta la richiesta di dati in tempo reale, si desidera un "prezzo unico globale"; in questo caso, il modello push tradizionale che invia dati periodicamente è sufficiente, senza bisogno di complicarsi; ma per strumenti come contratti perpetui, opzioni e arbitraggio ad alta frequenza, anche un secondo di differenza nel prezzo può significare molte perdite; è necessario avere dati rapidi come quelli di Pyth, altrimenti non si può proprio operare.

Oggi, DeFi sta diventando sempre più "professionale e ad alta frequenza". Ci sono sempre più attori istituzionali, e la richiesta di dati sarà solo maggiore. Il modello di estrazione di Pyth colma esattamente il divario di "velocità, precisione e risparmio", come se fornisse un "acceleratore di dati" per i giochi DeFi di fascia alta.


In fin dei conti, Pyth non sta solo cambiando il modo di trasmettere i dati, ma anche il "potere attivo" nella catena di fornitura dei dati.
In passato, gli oracoli "davano ciò che volevano, quando volevano", e le applicazioni potevano solo ricevere passivamente; ora Pyth restituisce il potere alle applicazioni—"voglio quali dati, quando li voglio, lo decido io", non è più necessario pagare per servizi inutili e non si deve più aspettare dati in ritardo.

Questa ondata di cambiamenti nella catena di approvvigionamento dei dati serve in realtà a consentire alla blockchain di gestire giochi finanziari più complessi. In futuro, sia che le istituzioni facciano trading di grandi quantità, sia che i piccoli investitori operino contratti ad alta frequenza, con oracoli affidabili in "modalità estrazione", la probabilità di incappare in problemi sarà notevolmente ridotta. Se nel tuo trading DeFi sei sempre bloccato da ritardi nei dati, dai un'occhiata ai progetti che utilizzano Pyth—dopotutto, avere dati più veloci può accelerare guadagni e prevenire errori!

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