Acht Jahre in der Finanztechnologie-Szene, ich kenne die Bedenken traditioneller Institutionen gegenüber Web3-Daten nur zu gut – sie sagen zwar "Innovationen interessieren uns", aber setzen Hindernisse, die höher als der Himmel sind. Früher habe ich mehrere Web3-Datenprotokolle bei der Zusammenarbeit mit offenen Fonds begleitet, entweder wurde uns von der Risikosteuerung entgegengehalten, dass die Datenquellen wie aus dem Untergrund stammten, oder es hakte an fehlenden Compliance-Dokumenten, und letztendlich endete alles in Luft. Bis @Pythnetwork den Plan für die zweite Phase des #PythRoadmap vorlegte, mit der Kombination aus "erster Partei-Daten + Compliance-Services + $PYTH-Ökosystem", endlich die Türen für Institutionen geöffnet wurden. Das ist keine reine Datenarbeit mehr, sondern eine Neugestaltung der Vertrauenslogik in der Branche.


Erstens: Schwerpunkt auf die Probleme – Institutionen fürchten nicht Web3, sondern "Unzuverlässigkeit"
Traditionelle Institutionen verlangen von Daten vor allem Stabilität. Vereinfacht gesagt, gibt es drei zentrale Anforderungen: die Daten müssen echt sein, die Compliance muss ausreichend sein, und die Herkunft muss nachvollziehbar sein. Doch frühere Web3-Datenprotokolle liefen oft in die Fallstricke:

Einige Datenquellen waren aus "Web-Crawling" zusammengestellt – Daten von unbekannten kleinen Plattformen wurden zusammengetragen und mit Simulationsdaten aufgefüllt. Selbst wir, die wir Tests durchführen, hatten dabei ein ungutes Gefühl – ein Protokoll gab einmal einen Bitcoin-Preis an, der um 200 Dollar von den Hauptbörsen abwich. Man erklärte das als "Verzögerung", aber in Wirklichkeit war die Datenquelle einfach zu schlecht. Andere hatten ein Chaos an Compliance-Dokumenten, erreichten nicht einmal die Anforderungen der US-amerikanischen SEC-Regulation ATS, sodass die Rechtsabteilung sofort ablehnte – geschweige denn, dass man solche Daten für Banken oder andere streng regulierte Institutionen nutzen könnte.

Aber @Pythnetwork ist von Anfang an einen anderen Weg gegangen. Es erkannte, dass das Vertrauen letztlich von der Datenquelle ausgeht, und hat direkt über 120 weltweit führende Institutionen als "Datenlieferanten" gewonnen – wie Jump Trading und Jane Street, die Wall-Street-Market-Maker, aber auch Bybit und KuCoin, etablierte Börsen, und sogar die außerbörslichen Handelsabteilungen traditioneller Banken sind eigene "Datenlieferanten". Die Daten, die diese Institutionen liefern, sind keine zweitklassigen Daten, sondern echte Aufträge, Handelspreise und Liquiditätsdaten aus ihren eigenen Handelssystemen – als würde man das "Buch der Märkte" direkt auf die Blockchain übertragen.

Noch wichtiger ist seine Aggregationslogik, die diese Daten mittels eines "gewichteten Zeitverfallalgorithmus" zu einem fairen Preis zusammensetzt – nicht einfach durch Durchschnittsbildung, sondern indem Daten von institutionellen Akteuren mit hoher Aktivität und gutem Ruf höher gewichtet werden. Dadurch wird die Möglichkeit zur Manipulation von Anfang an ausgeschlossen – wer kennt schon einen Akteur wie Jump, der sein eigenes Image für solche Gewinne riskieren würde? Ein quantitativer Forschungsinstanz hat einmal getestet, dass die Aktien-Derivate-Daten von Pyth im Vergleich zum Bloomberg-Terminal eine Abweichungsrate von weniger als 0,01 % aufweisen, was die Qualität ist, die institutionelle Standards erfüllt.


Zweite Kernkompetenz: Die "erste Partei-Daten"-Strategie hat die Spielregeln verändert
Nach der ersten Kontaktaufnahme wurde klar, dass das Besondere an Pyth nicht die Datenfülle ist, sondern seine "erste-Partei-Daten-Paradigma" – im Vergleich zu anderen Oracle-Systemen ist das eine Überlegenheit auf einer anderen Ebene.

Traditionelle Oracle sind meist "Drittanbieter-Aggregatoren", die Daten aus verstreuten Quellen sammeln und dann an Knoten zur Verarbeitung weiterleiten. Dabei werden die Daten mehrfach weitergereicht, was nicht nur Verzögerungen verursacht, sondern auch die Daten bereits verfälscht. Pyth hingegen verbindet sich direkt mit den Datenquellen. Wenn Sie beispielsweise den echten Preis von Ethereum wissen möchten, verwendet es direkt die Echtzeit-Handelsdaten von Coinbase und Kraken, ohne Zwischenhändler und somit ohne Preisdifferenzen oder Datenverfälschung. Die daraus resultierenden Vorteile sind offensichtlich:

Erstens: unglaublich präzise. Die Daten werden direkt aus den Handelssystemen von Instituten auf die Blockchain übertragen, wodurch Fehler bei der Weitergabe vermieden werden. Bei Währungen, die besonders preissensibel sind, führt die Verwendung von Pyth-Daten für grenzüberschreitende Abrechnungen zu deutlich geringeren Wechselkursverlusten im Vergleich zu traditionellen Anbietern. **Zweitens: extrem schnell – bis auf Millisekunden.** Ohne Zwischenstufen verzögert, wird der Preis alle 400 Millisekunden aktualisiert, was täglich über 200.000 Aktualisierungen ermöglicht. Für Szenarien, bei denen jede Sekunde zählt, wie Hochfrequenzhandel oder DeFi-Abrechnungen, ist dies ideal. Nachdem das Derivate-Protokoll Drift auf Solana die Pyth-Daten übernommen hatte, sank die Fehlerquote um 90 % – das Problem der Verzögerung war gelöst. **Drittens: transparent und nachvollziehbar.** Alle Datenquellen, Übertragungszeiten und Aggregationsprozesse sind auf der Blockchain sichtbar. Institutionen können jederzeit über einen Blockchain-Browser die Herkunft nachvollziehen und sogar die "Vertrauensintervalle" einsehen, beispielsweise BTC bei 50.000 USD ± 10 USD – die Datenqualität ist somit sofort erkennbar.

Dieses Modell trifft direkt auf die Schwachstelle traditioneller Datenriesen: Plattformen, die auf Informationsasymmetrien basieren und hohe Preise verlangen, sind letztlich nur "Mittelhändler". Pyth umgeht diese Zwischenstufen und liefert mit geringeren Kosten qualitativ hochwertigere Daten – genau das ist ein echter "Game-Changer".


Drittes Kapitel: #PythRoadmap Phase 2 – Compliance bis ins Detail für Institutionen
Wenn die Daten der ersten Partei die "harte Stärke" ist, dann ist das von #PythRoadmap Phase 2 eingeführte "institutionelle Daten-Abonnement-Produkt" die "weiche Stärke", die die letzte Meile vollendet.

Für Institutionen sind Compliance-Dokumente oft wichtiger als die Daten selbst. In der Pyth-Service-Handbuch sind alle wichtigen regulatorischen Rahmenwerke weltweit enthalten – von der US-amerikanischen SEC-Regulation ATS bis hin zur EU-MiFID II – inklusive entsprechender Zertifizierungen. Zudem können spezielle "Daten-Quellenberichte" für Institutionen erstellt werden: Welcher Anbieter lieferte die Rohdaten, zu welcher Zeit, wie wurden sie aggregiert – alles ist klar aufgelistet, sodass bei der Rechtsabteilung keine Einwände mehr möglich sind.

Ich kenne einen Risikomanager einer Hedgefonds-Gesellschaft, der früher Web3-Daten strikt gemieden hat. Nachdem er Pyth im letzten Jahr getestet hatte, hat er seine Meinung komplett umgestellt: 'Wir haben die Gold-Daten von Pyth über einen Monat mit denen der Londoner Gold Exchange verglichen – kein einziger Fehler. Die Compliance-Berichte sind detaillierter als die von Bloomberg, und bei der Integration in unsere Forschungsplattform gab die Rechtsabteilung sofort grünes Licht.' Heute nutzt diese Firma Pyth als zentrale Datenquelle für Devisen und Rohstoffe, wobei die monatlichen Abonnementkosten in die Hunderttausende gehen.

Diese Fähigkeit, Institutionen sicher und zuverlässig zu nutzen, ist genau die Kernkompetenz von Pyth. Bisher haben bereits über 30 Institutionen Abonnements abgeschlossen – in Bereichen wie quantitative Handelsstrategien, Vermögensverwaltung und grenzüberschreitende Zahlungen. Die Einnahmen des DAO-Schatzes steigen monatlich um 40 % – eine Seltenheit im Bereich Web3-Daten.
Ein Projekt, das langfristig Bestand hat, muss eine solide Token-Design-Strategie haben. Und die Umsetzung von $PYTH hat sowohl Anreiz- als auch Governance-Mechanismen perfekt verknüpft, wodurch Institutionen sich sicherer auf langfristige Zusammenarbeit einlassen.

Zunächst zur Anreizstruktur: Pyth vergütet Datenlieferanten mit $PYTH – nicht einfach als Geschenk, sondern nach einer "Qualitätsbewertung". Je genauer die Daten, je schneller die Aktualisierung und je breiter die Asset-Abdeckung, desto höher der Bonus. Zum Beispiel erhält ein Market Maker, der gleichzeitig Kryptowährungs- und Devisendaten liefert, mit einer Genauigkeit von über 99,9 % monatlich 50 % mehr als jemand, der nur eine einzige Datenart liefert. Dieses Modell der "bessere Leistung, bessere Belohnung" sorgt dafür, dass der Datenpool ständig wächst – von ursprünglich nur Kryptowährungen hin zu Devisen, Rohstoffen, und in Zukunft auch zu Aktien und Anleihen.

Noch entscheidender ist die DAO-Governance. Ein Teil der Abonnementgebühren der Institutionen wird in $PYTH umgewandelt und fließt in den Schatz des DAO, ein weiterer Teil dient der laufenden Betriebskosten. Die $PYTH-Inhaber sind die "Entscheidungsträger" – wie der Schatz verwendet wird, welche neuen Daten hinzugefügt werden, sogar die Zulassungskriterien für neue Kunden, alles wird per Abstimmung entschieden. Letzten Monat hat die Community per Abstimmung beschlossen, traditionelle Banken als Kunden zu akzeptieren, und 15 % des Schatzes wurden für die Entwicklung eines speziellen Bank-Interfaces bereitgestellt.

Ich habe selbst etwas $PYTH gestaked, um an der Governance teilzunehmen. Obwohl mein Stimmrecht gering ist, hatte ich das Gefühl, Teil der Ökonomie zu sein, als der Vorschlag zur Hinzufügung von Echtzeit-Öl-Daten realisiert wurde. Dieses Modell der "Benutzer-gesteuerten Entwicklung" verbindet den Wert von $PYTH tief mit der Ökonomie – nicht durch Spekulation, sondern durch echte institutionelle Kunden und Abonnement-Einnahmen.


Fünftes Kapitel: Fazit – hinter $PYTH verbirgt sich eine 50-Milliarden-Dollar-Marktchance
Wenn man jetzt zurückblickt, ist der Grund, warum Institutionen nun Web3-Daten nutzen, die Lösung des Kernproblems: Vertrauen. Die Daten der ersten Partei garantieren die Echtheit, die Compliance-Services sichern die sichere Nutzung, und die $PYTH-Ökonomie sorgt für Nachhaltigkeit.

Der traditionelle Datenmarkt hat ein Volumen von 50 Milliarden Dollar. Die etablierten Riesen nutzen Monopole, um hohe Preise zu verlangen – ein veralteter Geschäftsmodell. Pyth hingegen nutzt dezentralisierte Methoden, senkt die Kosten, erhöht die Genauigkeit und stellt die Compliance sicher – ein unumkehrbarer Trend. Viele meiner Kollegen aus der Finanzbranche beginnen nun, $PYTH zu lagern – nicht wegen kurzfristiger Kursbewegungen, sondern wegen seines Potenzials, den Markt zu verdrängen. Wenn die Anzahl der institutionellen Kunden sich noch einmal vervielfachen sollte, ist die Wertentwicklung von $PYTH leicht vorhersehbar.

Wenn Sie nach einem Web3-Projekt suchen, das echte Anwendung, institutionelle Unterstützung und klare Token-Nutzung hat, achten Sie unbedingt auf die Fortschritte der #PythRoadmap von @Pythnetwork. Es mag nicht das heißeste Projekt sein, aber es ist einer der wenigen, die die Brücke zwischen Web3 und traditionellen Institutionen schlagen. Sobald Pyth seine institutionellen Kunden auf weitere Branchen ausweitet, könnten wir vielleicht sogar eine Datenrevolution miterleben – und $PYTH zu halten, ist der beste Weg, daran teilzunehmen.

@Pyth Network #PythRoadmapand $PYTH