Interview: Pyths Architektur als Pull-Orakel hat sein Wachstum hauptsächlich vorangetrieben, sagt Michael Cahill

In nur zwei Jahren hat Pyth Network bemerkenswerte Meilensteine erreicht: die Erweiterung auf über 55 Blockchains, ein Gesamtvolumen von 300 Milliarden US-Dollar und die Integration mit mehr als 350 Anwendungen. Um die Faktoren hinter diesem Wachstum und seine Auswirkungen auf das Blockchain- Ökosystem zu verstehen, sprach Invezz mit Michael Cahill – CEO von Douro Labs (Hauptbeitragender zu Pyth).

Über schnelles Wachstum

Invezz: Pyth hat einige faszinierende Wachstumszahlen gemeldet. Was hat dieses Wachstum ermöglicht?

Ich denke, ein wichtiger Treiber dieses explosiven Wachstums ist die Architektur von Pyth als Pull-Orakel.

Legacy-Orakel und die meisten heutigen Orakel sind Push-Orakel, was bedeutet, dass sie darauf ausgelegt sind, Preisaktualisierungen in einer festgelegten Häufigkeit in die Kette zu übertragen.

Dies mag vor einigen Jahren für Anwendungsfälle wie das Ausleihen und Verleihen funktioniert haben, aber DeFi -Benutzer haben heute höhere Erwartungen hinsichtlich Durchsatz, Latenz und Sicherheit.

Sie möchten auch die Lücke zwischen DeFi und TradFi in Bezug auf die Leistungsfähigkeit schließen.

Das Pyth-Netzwerk ist ein Pull-Orakel, d. h. es ermöglicht nachgelagerten Benutzern, Preisaktualisierungen bei Bedarf in der Kette anzufordern oder abzurufen – wenn sie diese neuen Preise benötigen. Dies hat mehrere Auswirkungen.

Erstens macht dies Pyth wesentlich gaseffizienter. Im Push-Orakel wird nicht jedes gepushte Preisupdate verbraucht, was Verschwendung ist.

Benutzer von Pyth zahlen jedoch nur für die Preise, die sie abrufen, auch wenn die Pyth-Preis-Feeds alle 400 Millisekunden aktualisiert werden.

Diese Gaseffizienz ermöglicht es Pyth-Benutzern, immer auf Daten mit geringer Latenz zuzugreifen – beispielsweise auf den zuletzt aktualisierten Preis. Darüber hinaus lässt sich das Pyth-Orakel problemlos auf die Blockchains skalieren, auf denen Entwickler aufbauen, und alle von den Benutzern angeforderten Preis-Feeds abdecken.

Pull-Orakel können entlang dieser Dimensionen skaliert werden, ohne dass man sich über die Anhäufung laufender Gasausgaben Gedanken machen muss.

Aufgrund dieser Vorteile ist Pyth zu einem zentralen Infrastrukturtreiber für über 350 Anwendungen geworden und hat bis heute ein Gesamtvolumen von über 300 Milliarden US-Dollar über 56 Blockchains hinweg gesichert.

Invezz: Wie verändern Ihrer Meinung nach die Zugang zu Echtzeit-Marktdaten die Entscheidungsprozesse in traditionellen Sektoren wie dem Aktien- und Rohstoffsektor?

Marktdaten in Echtzeit gibt es schon seit Jahrzehnten, sie sind jedoch mit erheblichen Kosten verbunden.

Diese Kosten haben ein zweistufiges System geschaffen: diejenigen, die zahlen konnten, und diejenigen, die auf verzögerte Feeds angewiesen waren. Pyth-Preise sind für jeden kostenlos und ohne Verzögerung verfügbar, was den Zugang demokratisiert hat.

Verwalten der Genauigkeit von Echtzeitdaten

Invezz: Welche Strategien verwenden Sie, um die Genauigkeit und Aktualität der Bereitstellung von Echtzeitdaten für Kryptowährungen, Aktien und Rohstoffe zu gewährleisten?

Pyth Price Feeds sind auf First-Party-Daten spezialisiert, also auf Finanzmarktdaten, die von aktiven Teilnehmern sowohl der traditionellen als auch der Web3-Kapitalmärkte erstellt und daher auch von diesen genutzt werden.

Durch ihre Teilnahme an der Preisfindung dieser Märkte schaffen diese institutionellen und dezentralen Akteure effektiv Live-Vermögenspreise.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Orakeln, die ihre Finanzdaten normalerweise aus Drittquellen beziehen, darunter Aggregatoren wie CoinGecko und CoinMarketCap, ist Pyth so konzipiert, dass es nur Erstanbieterquellen unterstützt.

Dazu gehören über 100 Market Maker, Börsen, Finanzinstitute und Handelsunternehmen.

Sie werden bekannte Namen wie Binance, Bybit, OKX, Wintermute und QCP Capital aus der Liste der Krypto-Nativen in der Community der Pyth-Datenanbieter wiedererkennen.

Zu den institutionellen Datenlieferanten gehören Cboe, Jane Street, LMAX und Susquehanna International Group.

Vor Kurzem hat sich auch Laser Digital von Nomura aus der Bankenwelt angeschlossen, um Daten bereitzustellen. DEXs wie 0x, Cetus und Orca sind ebenfalls Teil dieses Netzwerks.

Die Vielfalt der Datenanbieter-Community ermöglicht es dem Pyth-Orakel, Streaming-Preisdaten für digitale Vermögenswerte, Forex-Paare und Metalle sicher und zuverlässig anzubieten, zusätzlich zu einigen Datensätzen, die sonst hinter Walled Gardens und Paywalls liegen – nämlich US-Aktien und ETF-Preise.

Invezz: Was sind die größten Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung einer nahtlosen Datenübertragung über verschiedene Blockchain-Plattformen hinweg?

Das Pyth-Netzwerk kann dank seines Pull-Oracle-Designs in Kombination mit der Pythnet-Appchain und dem Wormhole-Cross-Chain-Messaging-Protokoll mehr als 50 Blockchain-Ökosysteme abdecken.

Kurz gesagt tragen die Datenanbieter ihre Daten zur sicheren und schnellen Aggregation zur Pythnet-Anwendungskette bei: Benutzer auf jeder von Pyth unterstützten Blockchain können ein von Wormhole signiertes Preisupdate für ihre native Blockchain anfordern oder abrufen, um ihre DeFi-Transaktion durchzuführen.

Dies ist ein äußerst skalierbares Design: Durch die Hinzufügung weiterer Datenanbieter können alle Finanzdaten der Welt in das Pyth-Netzwerk gelangen.

Das Orakel kann dann signierte Preisdaten an eine beliebige Anzahl nachgelagerter Anwendungen liefern, unabhängig davon, in welchem Ökosystem sie sich befinden.

Die Mitwirkenden suchen ständig nach Möglichkeiten, die Latenz der Pyth-Preis-Feeds weiter zu reduzieren und die Ausfallsicherheit und Sicherheit zu verbessern.

Invezz: Wie arbeiten die Mitwirkenden von Pyth mit ihren Datenanbieterpartnern zusammen, um einen konsistenten und zuverlässigen Datenfluss zu gewährleisten?

Wie bereits erwähnt, sind die Datenanbieter auf First-Party-Daten spezialisiert.

Dies ist für das Orakel ein Muss. Darüber hinaus werden die Datenanbieter strengen Konformitätstests unterzogen, bevor sie als offizielle Anbieter zugelassen werden.

Während dieser Testphase werden die gemeldeten Preise und Konfidenzintervalle überwacht, um sicherzustellen, dass sie mit den aggregierten Preis- und Konfidenzwerten kompatibel sind.

Da es sich um ein dezentrales Protokoll handelt, wird erwartet, dass der Governance-Mechanismus des Pyth-Netzwerks für die Bestimmung der nächsten Datenanbieter verantwortlich ist.