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Par exemple, échanger de l'ETH contre du SOL. Vous jetez un œil au prix, trouvez cela approprié, et cliquez sur confirmer - en un clin d'œil, la transaction est terminée, aussi fluide que de payer par carte de crédit.
Mais avez-vous déjà pensé : qui fixe réellement ce prix ? Qui décide combien vaut 1 ETH en dollars à ce moment précis ?
En réalité, il y a un système appelé "oracle" qui travaille en arrière-plan. Ils agissent comme des "agents d'information" intégrés dans le monde réel de la blockchain, responsables de la fourniture des prix. Mais les anciens oracles sont souvent lents, coûteux, et dépendent parfois d'une seule source de données, ce qui les rend peu fiables.
C'est à ce moment que Pyth Network entre en jeu. Il ne veut pas être un simple jeton, mais souhaite reconstruire l'infrastructure des données financières - en réécrivant les règles à partir de la base.

Lorsque nous jouons à DeFi, le plus frustrant n'est pas de ne pas avoir saisi le marché, mais d'être piégé par des "données inexactes" - par exemple, lors d'une liquidation, le prix augmente soudainement, alors que nous regardons le prix en temps réel, la chaîne utilise en fait des données retardées de plusieurs minutes, ce qui nous fait perdre de l'argent pour rien. La racine de ce problème réside en fait dans le "messager" qui transmet les données à la blockchain - l'oracle. Et le Pyth@undefined , qui a récemment fait parler de lui, résout parfaitement ce point douloureux, et étend même l'utilisation des données au-delà du cercle crypto vers des domaines financiers traditionnels comme les actions et le forex.

Commençons par comprendre la puissance essentielle de Pyth : c'est un "oracle de première partie". Contrairement à ces oracles qui s'appuient sur des crawlers tiers pour saisir des données, les données de Pyth proviennent directement des meilleures sociétés de trading - comme celles qui font du trading haute fréquence ou du trading institutionnel, qui transmettent directement leurs données de transactions en temps réel à Pyth, sans intermédiaire. Qu'est-ce que cela signifie ? Les données sont à la fois rapides et précises, ne seront pas altérées par des intermédiaires, et ne subiront pas de retard. Pour nous, utilisateurs ordinaires, nous ne serons pas piégés par des "données obsolètes" lors des liquidations ; pour les institutions, ce niveau de fiabilité des données est suffisamment élevé pour oser injecter des fonds importants dans des applications basées sur la chaîne.

Le mois dernier, j’ai fait un truc très, très dingue : j’ai pris une position vendeuse sur le PIB américain sur un échange décentralisé, et en trois jours j’ai gagné l’équivalent de deux mois de salaire. Quand j’ai raconté ça à mon ami de toujours, qui travaille dans une banque d’investissement, il a regardé ses relevés de trading pendant dix minutes, puis a fini par lâcher : « Vous, les fous de la cryptosphère, vous avez transformé nos emplois bien en place en jouets. »
1. Cette machine à prédire transforme les données en « êtres vivants »
Autrefois, sur la blockchain, les données de prix ressemblaient à des produits bientôt périmés du supermarché — il n’en restait plus que ce que les autres avaient trié. Pyth Network permet aux bourses et aux teneurs de marché de créer leur propre boutique et de préparer “sur le moment”, en vendant des données fraîchement cuisinées :
Les données boursières brûlantes de Binance, avec toute la vapeur encore dedans, inscrites sur la chaîne

Dans le domaine des oracles de blockchain, le parcours du Pyth Network peut être considéré comme un mouvement révolutionnaire qui bouleverse le modèle traditionnel de distribution des données. Depuis le concept embryonnaire de 2021 jusqu'à aujourd'hui, visant un marché de 50 milliards de dollars et devenant un challenger de l'industrie, chaque étape de son évolution influence profondément les règles d'interaction des données entre la finance décentralisée et la finance traditionnelle.
Phase embryonnaire : Fondation des infrastructures (2021-2023)
L'histoire du Pyth Network commence en avril 2021, alors que le marché des cryptomonnaies était confronté à des points de douleur liés aux retards de données des oracles, à des coûts élevés et à une fiabilité insuffisante. L'équipe fondatrice a rapidement réalisé que le modèle traditionnel des oracles push, qui diffuse continuellement des données, non seulement gaspille les ressources du réseau, mais peine également à répondre aux besoins des scénarios de trading à haute fréquence. Sur la base de cette compréhension, l'équipe a établi le principe de conception central "l'acquisition de données à la demande", #PythRoadmapand semant les graines du modèle Pull à venir.