В продолжающейся "войне оракулов" дискуссия часто сосредоточена на скорости и качестве данных. Хотя это критически важные метрики, истинным отличием для долгосрочной жизнеспособности является архитектурный дизайн. Модель "pull" сети Pyth является революционным отходом от стандартной модели "push" в отрасли, и эта тонкая разница является ключом к её превосходной масштабируемости и эффективности. Большинство оракулов, включая лидера рынка, работают по модели push, где сеть узлов активно отправляет обновления цен в блокчейн, независимо от того, нужны ли они dApp. Это создает значительное количество избыточных данных в блокчейне и может привести к ненужным газовым сборам. Pyth, с другой стороны, работает по модели pull. Вместо того чтобы передавать данные, поставщики данных постоянно обновляют современный поток цен на Pythnet, который является специализированным блокчейном, построенным на Solana. Эти данные затем "извлекаются" в блокчейн dApp, когда они нужны, при этом стоимость транзакции оплачивается пользователем dApp.
Этот архитектурный выбор - это не просто техническая любопытство; это фундаментальный сдвиг в экономической эффективности. Текущая тенденция "экономных" протоколов DeFi прямо затрагивается моделью Pyth. Публикуя данные только тогда, когда они потребляются, сеть избегает высоких, постоянных затрат на хранение данных в цепочке и сборы за транзакции, связанные с моделью push. Конкретный пример этого - актив с длинным хвостом. В модели push оракул должен постоянно публиковать обновления для редко торгуемого актива, что стоит протоколу или поставщикам данных денег с каждым блоком. С Pyth эти данные вводятся в цепочку только тогда, когда пользователю конкретно нужны они для транзакции, скажем, для расчета бессрочного фьючерсного контракта на менее распространенной торговой паре. Это делает экономически целесообразным поддерживать гораздо большее количество активов, от мелких криптовалют до сложных финансовых инструментов, без понесения непосильных затрат.
Уникальное понимание здесь заключается в симбиотических отношениях, которые эта модель развивает между поставщиками данных и потребителями данных. Поскольку стоимость обновлений в цепочке оплачивается потребителем, поставщики данных получают стимулы для предоставления широкого спектра высококачественных данных, не беспокоясь о высоких газовых сборах. Это приводит к добродетельному циклу: больше поставщиков данных вносят более разнообразные наборы данных, что, в свою очередь, привлекает больше dApps и пользователей, которым нужны эти данные. Это эффект сети, основанный на экономической логике, а не только на технической функции. Это элегантное решение проблемы оракула означает, что Pyth конкурирует не только по скорости, но и по более устойчивой, масштабируемой экономической структуре, которая позиционирует его для будущего, в котором потребности в данных в цепочке будут экспоненциально более разнообразными и требовательными. 💡