În domeniul fintech am activat timp de opt ani, știu foarte bine temerile instituțiilor tradiționale cu privire la datele Web3 - pe buze spun "ne concentrăm pe inovație", dar de fapt ridică barierele la un nivel ridicat. Am condus anterior câteva protocoale de date Web3 pentru a le conecta la fonduri publice, și fie am fost respinși de controlul riscurilor cu „sursa de date pare a fi nesigură”, fie am fost blocați din cauza „documentelor de conformitate incomplete”, iar în final totul a rămas nerezolvat. Până când @Pythnetwork a prezentat planul pentru a doua etapă a #PythRoadmap, folosind combinația de „date de primă parte + servicii de conformitate + ecosistemul $PYTH”, abia atunci am reușit să deschidem cu adevărat porțile instituțiilor; nu este vorba de a face afaceri cu date, ci de a remodela logica de încredere a industriei.


1. Să atingem punctul dureros: instituțiile nu se tem de Web3, ci de „neîncredere”
Instituțiile tradiționale folosesc date, pun accent pe „stabilitate”, iar pe scurt, au trei cerințe fundamentale: datele trebuie să fie reale, conformitatea trebuie să fie suficientă, iar trasabilitatea trebuie să fie clară. Însă majoritatea protocoalelor de date Web3 anterioare au călcat pe aceste terenuri minate:

Unele surse de date sunt „agregări de crawling”, extrăgând date din platforme mici necunoscute și adăugând date simulate pentru a completa, și nu este vorba doar că instituțiile nu îndrăznesc să le folosească, ci chiar și noi, când testăm, ne simțim nesiguri – anterior, un protocol a dat un preț pentru Bitcoin care a diferit de cel al principalelor burse cu 200 de dolari, spunând că a fost „din cauza întârzierilor”, dar de fapt, sursa de date era foarte slabă. Alte documente de conformitate erau un haos total, nici măcar standardul SEC din SUA pentru Regulamentul ATS nu era îndeplinit, iar partea legală a fondului le-a respins imediat, fără a mai menționa integrarea cu bănci și alte instituții puternic reglementate.

Dar @Pythnetwork nu a ales calea veche. A identificat corect că „sursa de încredere este sursa de date” și a atras direct peste 120 de instituții de top din întreaga lume ca „contribuabili de date” – cum ar fi Jump Trading, Jane Street, aceste firme de market making de pe Wall Street, Bybit, KuCoin, aceste burse principale, și chiar departamentele de tranzacționare OTC ale băncilor tradiționale, toate fiind proprii „furnizori de date”. Aceste instituții nu oferă date de mâna a doua, ci comenzi reale, prețuri de tranzacționare și date de lichiditate din sistemele lor de tranzacționare, echivalentul mutării „cartea de contabilitate a pieței” direct pe blockchain.

Mai important este logica sa de agregare, care folosește „algoritmul de atenuare temporală ponderată” pentru a construi un preț corect din aceste date, nu este vorba doar de o simplă medie, ci se oferă o pondere mai mare datelor de la instituții active în tranzacționare și cu reputație bună. Aceasta a închis din fașă posibilitatea de fraudă – cine a văzut vreodată o instituție de nivelul Jump care să-și pună în pericol renumele pentru un profit atât de mic? Anterior, o instituție de cuantificare a testat, iar datele despre derivatele de acțiuni Pyth comparate cu terminalul Bloomberg au arătat o rată de eroare de sub 0.01%, această precizie fiind suficientă pentru a îndeplini standardele instituționale.


2. Asul din mânecă: „datele de primă mână” au schimbat regulile jocului
După ce am intrat în contact, am descoperit că cel mai impresionant aspect al Pyth nu este că are date complete, ci este „paradigma datelor de primă mână” – comparativ cu alte oracle-uri, este o lovitură de dimensiuni reduse.

Majoritatea oracle-urilor tradiționale sunt „agregări de terță parte”, care încep prin a extrage date din surse dispersate, apoi le oferă nodurilor pentru procesare, trecând prin mai multe etape, iar întârzierile nu sunt singura problemă, pentru că datele sunt deja distorsionate. În schimb, Pyth se conectează direct la „sursa de date”, de exemplu, dacă vrei să știi prețul real al Ethereum, ia datele în timp real de tranzacționare de la Coinbase și Kraken, fără intermediari care să câștige din diferență și fără probleme de distorsionare a datelor. Avantajele aduse sunt evidente:

Unul este precizia extremă. Datele sunt transmise direct de la sistemele de tranzacționare ale instituțiilor pe blockchain, eliminând erorile din transcriere; pentru activele sensibile la preț, cum ar fi valutele, utilizarea datelor Pyth pentru decontări internaționale reduce semnificativ pierderile de schimb valutar în comparație cu furnizorii tradiționali. **Al doilea este viteza, la nivel de milisecunde**. Fără etape intermediare care să întârzie, prețurile se actualizează la fiecare 400 de milisecunde, ceea ce permite mai mult de 200.000 de actualizări pe zi – pentru scenarii de tranzacționare de înaltă frecvență și de decontare DeFi, este soluția perfectă. Precedentul protocol de derivate de pe Solana, Drift, a văzut o scădere de 90% a ratei de erori după adoptarea datelor Pyth, și aceasta datorită rezolvării problemei întârzierilor. **Al treilea este transparența și verificabilitatea**. Toate sursele de date, timpii de încărcare și procesele de agregare sunt înregistrate pe blockchain, iar instituțiile pot urmări oricând datele printr-un browser blockchain, putând chiar vedea „intervalul de încredere” al datelor, de exemplu, prețul BTC 50000 dolari ± 10 dolari, calitatea datelor fiind evidentă.

Acest model lovește direct în punctul slab al gigantilor tradiționali de date – acele platforme care percep prețuri mari datorită diferenței de informații, care, pe scurt, sunt „intermediari”, în timp ce Pyth a evitat etapele intermediare și a oferit date de calitate superioară la un cost mai mic, acesta fiind adevăratul „schimbător de reguli” al jocului.


3. #PythRoadmap Faza a doua: a adus „conformitatea” în mintea instituțiilor
Dacă datele de primă mână reprezintă „puterea dură”, atunci „produsul de abonament la date de nivel instituțional” lansat în faza a doua a #PythRoadmap este „puterea moale” care leagă ultimul kilometru.

Instituțiile care folosesc datele consideră că documentația de conformitate este mai importantă decât datele în sine. În manualul de servicii Pyth, de la Regulamentul ATS al SEC din SUA la MiFID II al Uniunii Europene, toate dovezile de conformitate din principalele cadre de reglementare globale sunt disponibile, și chiar pot oferi instituțiilor „rapoarte de trasabilitate a datelor” – de la care instituție provin datele originale, la ce oră au fost încărcate, cum au fost agregate, toate fiind clar enumerate, fără a putea fi găsite defecte în timpul revizuirii legale.

Cunosc un director de risc de la un fond de hedging care, anterior, evita datele Web3, dar anul trecut, după ce a testat Pyth, și-a schimbat complet părerea: „Am comparat datele sale despre aur cu cele de la London Gold Exchange timp de o lună, fără a observa vreo deviație, raportul de conformitate fiind mai detaliat decât cel de la Bloomberg, iar atunci când l-am integrat în sistemul nostru de cercetare și investiții, partea legală a dat direct verde.” Acum, acest fond folosește Pyth ca sursă principală de date pentru valute și mărfuri, plătind zeci de mii de dolari pe lună pentru abonament.

Această capacitate de a „face instituțiile să se simtă în siguranță în utilizarea” este adevărata putere competitivă a Pyth. Până acum, mai mult de 30 de instituții au semnat acorduri de abonament, acoperind domenii precum tranzacționarea cantitativă, gestionarea activelor, plățile transfrontaliere etc., iar venitul din trezoreria DAO crește cu 40% pe lună, ceea ce este unic în acest domeniu al datelor Web3. 4. $PYTH: nu este doar un token, ci „adezivul de încredere” al ecosistemului.
Un proiect care dorește să dureze trebuie să aibă un design de token care să fie solid, iar modul în care $PYTH este structurat a înțeles pe deplin „stimulentele și guvernarea”, ceea ce îi face pe instituții să fie mai dispuse să colaboreze pe termen lung.

Să vorbim despre mecanismul de stimulente, Pyth oferă $PYTH contribuabililor de date, nu este „să le dai și să te oprești”, ci se oferă în funcție de „punctajul de calitate” – cu cât datele sunt mai precise, actualizările mai rapide și activele acoperite mai numeroase, cu atât mai multe recompense primesc. De exemplu, un market maker care oferă simultan date despre criptomonede și valute, cu o acuratețe de peste 99.9%, primește cu 50% mai multe recompense decât cei care oferă doar date unice. Acest model de „recompensă pe merit” face ca piscina de date să devină din ce în ce mai mare, de la criptomonedele inițiale la valute și mărfuri, iar următorul pas va fi includerea datelor despre acțiuni și obligațiuni.

Mai important este guvernarea DAO. O parte din banii pe care instituțiile îi plătesc pentru date sunt transformați în $PYTH pentru trezorerie, o parte sunt folosiți pentru operare, iar deținătorii de $PYTH sunt „decidenți” – modul în care sunt cheltuiți banii din trezorerie, ce date noi sunt adăugate, chiar și standardele de admitere ale clienților instituționali trebuie să fie decise prin vot. Luna trecută, comunitatea a votat pentru a include băncile tradiționale în sfera clienților și a alocat 15% din fondurile trezoreriei pentru dezvoltarea unei interfețe exclusive pentru bănci.

De asemenea, am pus în joc câteva $PYTH pentru a participa la guvernare; deși greutatea votului nu este mare, atunci când propunerea de a adăuga date în timp real despre petrol a fost adoptată, am avut cu adevărat sentimentul că sunt parte din ecosistem. Acest model de „dezvoltare condusă de utilizatori” face ca valoarea și profunzimea ecosistemului $PYTH să fie strâns legate, nu bazându-se pe speculații, ci pe suportul clienților instituționali și veniturile din abonament.


5. Concluzie: în spatele $PYTH se află o oportunitate de substituție pe o piață de 50 de miliarde
Privind înapoi, curajul instituțiilor de a folosi date Web3 se datorează faptului că Pyth a rezolvat problema fundamentală a „credibilității”: datele de primă mână garantează „datele reale”, serviciile de conformitate garantează „siguranța utilizării”, iar ecosistemul $PYTH garantează „durabilitatea”.

Piața tradițională de date are o valoare de 50 de miliarde, iar gigantii se bazează pe monopol pentru a percepe prețuri mari, iar modelul este deja învechit. Pyth utilizează o abordare descentralizată pentru a reduce costurile, a îmbunătăți precizia și a asigura conformitatea, iar aceasta este o tendință ireversibilă. Mulți dintre prietenii mei din sectorul financiar au început să acumuleze $PYTH, nu pentru a urmări fluctuațiile pe termen scurt, ci pentru a recunoaște potențialul său de substituție în acest domeniu – dacă numărul clienților instituționali va crește de câteva ori în viitor, valoarea $PYTH poate fi ușor imaginată.

Dacă și tu cauți un proiect Web3 „cu aplicabilitate reală, cu susținere instituțională, cu utilitate clară a token-ului”, trebuie să urmărești îndeaproape progresele @Pythnetwork pe #PythRoadmap. S-ar putea să nu fie cel mai popular, dar cu siguranță este unul dintre puținele platforme capabile să conecteze Web3 cu instituțiile tradiționale. Odată ce clienții instituționali ai Pyth vor acoperi mai multe industrii, s-ar putea să fim martorii unei revoluții în date – iar deținerea de $PYTH este cea mai bună modalitate de a participa la această revoluție.

@Pyth Network #PythRoadmapand $PYTH