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今天两个Alpha空投的数据，给所有“刷毛党”上了一堂生动的数学课。
第一个空投门槛降到70分，总量20万份。第二个空投仅7500份，瞬间秒光。简单推算，Alpha生态里真正活跃、且有执行力抢空投的用户，大概就在10-15万之间，远低于各大预测平台显示的“刷分人数”。
这说明什么？说明大量数据是无效的，是“沉睡”或“策略性放置”的。很多人还在卷积分、卷交互次数，但这真的是链上赚钱最高效的方式吗？
这让我思考一个更本质的问题：在注意力成为稀缺资源的今天，我们是不是该从“体力刷毛”转向“策略性参与”？
而这，正是 @Injective 生态给我带来的最大启发。
Injective 构建的，不是一个让你重复“点击、签名、领积分”的农场，而是一个机构级金融应用的乐高王国。它的核心优势，在于提供了可组合的、零Gas费的、高性能的金融基础设施。
@Pyth Network #PythRoadmap $PYTH

金融的未来不是在某一瞬间构建的，而是一个里程碑的故事，每一个里程碑都将我们带向一个传统市场与去中心化市场融为一体的世界。

首先是 @Pyth Network ，打破了障碍，以赎回率为基础，赋予了代币化股票真正的流动性。第一次，数字资产不仅仅是包裹的代币——它们具有现实世界的连接和赎回能力。这是火花。

现在，火焰蔓延开来。@Pyth Network #PythRoadmap 正在发布 AAPLx/USD 等的实时市场价格，不仅在 @solana 上，还有 100 多个区块链。这是一次巨大的飞跃。价格发现、透明度和信任不再是中心化参与者的专有特权——它们是 #Web3 的本质。

对于建设者、交易者和创新者来说，这意味着可以获得完整的视图：赎回率加上实时市场价格，推动从 DeFi 应用到跨链金融基础设施的所有东西。这不仅仅是数据——这是新经济的燃料。

我们正在目睹传统金融与去中心化金融之间的壁垒崩溃。曾经孤立的东西正在变得统一、流动且不可阻挡。故事很清楚：代币化市场不再是“即将到来”。它们已经到来——并且正在重写未来。
$PYTH

Traditional blockchain oracles often rely on a "push" model, where data providers send updates at regular intervals. In contrast, Pyt@undefined mploys a "pull" oracle model . In this model, smart contracts request data when needed, reducing unnecessary updates and associated costs.

Pyth's first-party data model means that data is sourced directly from reputable institutions, such as trading firms and exchanges, rather than from third-party aggregators. This approach enhances data accuracy and trustworthiness, as the data providers have a vested interest in maintaining the integrity of the information they supply .

By combining the pull model with first-party data sourcing, Pyt@undefined ffers a scalable and reliable solution for delivering real-time market data to blockchain applications.
@Pyth Network #PythRoadmap $PYTH

​In the ongoing "oracle wars," the debate often centers on speed and data quality. While these are critical metrics, the true differentiator for long-term viability lies in architectural design. Pyth Network’s "pull model" is a revolutionary departure from the industry standard "push model," and this subtle difference holds the key to its superior scalability and efficiency. Most oracles, including the market leader, operate on a push model where a network of nodes actively pushes price updates to the blockchain, regardless of whether a dApp needs them. This creates a significant amount of on-chain bloat and can lead to unnecessary gas fees. Pyth, on the other hand, operates on a pull model. Instead of pushing data, data providers continuously update a state-of-the-art price feed on Pythnet, which is a specialized blockchain built on Solana. This data is then "pulled" on-chain by the dApp when it's needed, with the cost of the transaction paid by the dApp user.
​This architectural choice is more than just a technical curiosity; it’s a fundamental shift in economic efficiency. The current trend of "cost-conscious" DeFi protocols is directly addressed by Pyth's model. By only publishing the data when it's consumed, the network avoids the high, continuous costs of on-chain storage and transaction fees associated with the push model. A concrete example of this is a long-tail asset. In a push model, an oracle would have to constantly publish updates for a rarely-traded asset, costing the protocol or the data providers money with every block. With Pyth, that data is only brought on-chain when a user specifically needs it for a transaction, say, to settle a perpetual futures contract on a less-common trading pair. This makes it economically viable to support a far greater number of assets, from minor cryptocurrencies to complex financial instruments, without incurring unsustainable costs.
​The unique insight here is the symbiotic relationship this model fosters between data providers and data consumers. Because the cost of on-chain updates is paid by the consumer, data providers are incentivized to contribute a vast array of high-quality data without worrying about prohibitive gas fees. This leads to a virtuous cycle: more data providers contribute more diverse datasets, which in turn attracts more dApps and users who need that data. It's a network effect built on economic logic, not just on a technical feature. This elegant solution to the oracle problem means Pyth is not just competing on speed, but on a more sustainable, scalable economic framework that positions it for a future where on-chain data needs are exponentially more diverse and demanding. 💡
​#PythRoadmap $PYTH @Pyth Network

在区块链和去中心化金融（DeFi）快速发展的今天，市场数据的重要性往往被低估。然而，如果没有及时、准确和可信赖的数据支撑，任何一个金融市场都无法高效运转。价格数据、波动性指数、交易量与衍生品参考价格，这些构成了金融系统赖以运行的基石。而 Pyth Network 正是基于这一现实需求，成为新一代去中心化数据基础设施的代表。
在传统金融市场，数据往往掌握在少数巨头手中，如 Bloomberg、Refinitiv、FactSet 等，他们为机构提供订阅服务，每年价值数千美元甚至数百万美元的许可费。这类“数据寡头”模式，虽然在 Web2 金融体系内行之有效，但在去中心化的 Web3 世界中显得格格不入。Web3 强调开放、透明、可验证，而数据也应当遵循这些原则。Pyth Network 的出现，正是对这一问题的创新回应。

一、Pyth 的愿景：500 亿美元以上的市场数据革命
Pyth Network 并不仅仅局限于为 DeFi 提供实时价格预言机。它的愿景是扩展至超越 DeFi 的更广阔市场数据行业。据公开估算，全球金融市场数据行业的规模已超过 500 亿美元，并且还在快速增长。机构每天都需要依赖市场数据进行交易、风险管理和合规操作。然而，这些数据目前被少数公司垄断，价格高昂且缺乏透明度。
Pyth 希望通过去中心化网络打破这一局面，创建一个更公平、更高效的市场数据生态。其核心在于：
开放性：任何人都可以访问数据，任何数据提供者都可以贡献。透明性：链上可验证，保证数据不可篡改。激励性：通过 PYTH代币实现对贡献者和消费者的经济激励。
从长远来看，Pyth 的目标不仅是 DeFi 的“数据底层”，更是 TradFi 与 Web3 的数据桥梁，逐渐取代传统数据供应商。

二、第二阶段：面向机构的订阅产品
Pyth 的第一阶段任务是为去中心化应用（DEX、借贷协议、衍生品平台等）提供价格预言机，这一阶段已经在多个生态中实现落地。然而，真正能让 Pyth 迈入 500 亿美元行业核心的，是 第二阶段的机构级订阅产品。
在这一阶段，Pyth 将推出面向机构的专业数据服务。例如：

提供延迟极低、精度极高的价格订阅服务。为交易所、做市商提供跨链聚合数据。支持金融衍生品和风险对冲模型的实时数据输入。为传统金融机构提供合规可追溯的数据源。

这一设计类似于 Web3 版的 Bloomberg 终端，但其优势在于数据来源更去中心化、更透明、成本更低。同时，机构用户通过订阅支付费用，成为 DAO 的收入来源，而数据提供者则通过 $$PYTH 得回报，实现“用户—贡献者—DAO”的闭环。

三、机构采用：成为可信赖的市场数据来源

对机构而言，数据不仅仅是“可用”，更重要的是“可靠”。如果数据出错，将直接导致巨额损失。因此，Pyth 必须在数据质量和稳定性上与传统数据巨头抗衡。

Pyth 的解决方案包括：
多源数据聚合：来自数百家交易所、做市商和金融机构的数据贡献者。加密签名与验证：保证数据传输和上链的完整性。跨链分发：目前 Pyth 已经能够覆盖超过 50 条链，成为跨链生态中最广泛的数据预言机之一。

通过这种方式，Pyth 逐渐建立起作为“全面市场数据来源”的信誉。一旦机构发现 Pyth 提供的数据能够满足其交易和风控需求，采用的门槛就会迅速降低。

四、代币效用$PYTH 的核心角色
在这一体系中，PYTH仅是一个治理代币，而是整个网络运行的核心激励工具。
对数据提供者：通过提供高质量、低延迟的数据获得 PYTH对订阅者/用户：通过支付 PYTH获取数据订阅服务，部分费用会进入 DAO 金库。对 DAO 成员：持有 PYTH参与治理，决定数据分配、激励模型和未来发展方向。价值捕获：随着机构和 DeFi 的订阅需求增长，DAO 收入增加，持有 PYTH之提升。
这意味着，PYTH流动的“燃料”，类似于以太坊上的 ETH。随着 Pyth 生态的扩展，代币的实用性和价值都将逐步增强。

五、Pyth 的长期蓝图
Pyth 的路线图已经清晰表明，它不仅要在 DeFi 中立足，还要成为全球市场数据的重要参与者。随着越来越多的金融机构进入 Web3，对可信赖的链上数据需求将呈指数级增长。Pyth 如果能把握住这一趋势，就有机会在未来十年内成长为“去中心化数据的 Bloomberg”。
未来可能的发展方向包括：
与 AI、大数据结合，实现更智能的数据预测。
为不同类型的资产（股票、债券、大宗商品）提供更全面的数据。与合规监管对接，成为传统机构进入 Web3 的数据桥梁。实现跨境数据共享和国际化 DAO 治理。
六、总结
Pyth Network 的愿景非常宏大：不仅仅是一个 DeFi 预言机，而是一个面向全球市场、价值数百亿美元的数据基础设施。它通过 PYTH收益模式、机构级订阅产品，逐步构建一个开放、透明、可信赖的市场数据生态。

(1)对于 DeFi 用户而言，Pyth 是交易与借贷的基石

(2)对于机构而言，Pyth 是更便宜、更透明的替代方案；
（3)对于投资者而言，Pyth 是一个拥有巨大增长潜力的长期价值标的。

在未来 60 天的创作中，我们将持续探讨 Pyth 的不同维度：从产品设计到机构应用，从代币经济到路线图蓝图。今天我们看到的仅仅是开始，而 Pyth 的未来，或许正是整个金融数据行业的未来。
@Pyth Network #PythRoadmap $PYTH