Dalam dunia fintech, saya sudah berkecimpung selama delapan tahun, saya sangat memahami kekhawatiran institusi tradisional terhadap data Web3—mereka mengklaim "perhatian pada inovasi", tetapi pada kenyataannya, mereka menetapkan ambang batas yang lebih tinggi dari langit. Sebelumnya, saya pernah membawa beberapa protokol data Web3 untuk berkolaborasi dengan dana publik, dan hasilnya biasanya terjebak oleh risiko yang mengatakan "sumber data tampak tidak jelas", atau terhambat oleh "dokumen kepatuhan yang kurang lengkap", dan akhirnya semua berakhir tanpa hasil. Hingga @Pythnetwork mengeluarkan rencana tahap kedua #PythRoadmap, menggunakan kombinasi "data pihak pertama + layanan kepatuhan + $PYTH ekosistem", barulah benar-benar membuka pintu institusi, ini bukan hanya tentang menjalankan bisnis data, ini jelas merombak logika kepercayaan dalam industri.


Pertama, menyerang masalah utama: institusi takut bukan pada Web3, tetapi pada 'tidak dapat dipercaya'
Institusi tradisional menggunakan data, menekankan 'stabilitas' sebagai prioritas utama, pada dasarnya hanya ada tiga kebutuhan inti: data harus benar, kepatuhan harus memadai, dan penelusuran harus jelas. Namun sebelumnya, protokol data Web3 kebanyakan berada di zona bahaya:

Beberapa sumber data adalah 'kumpulan dari crawler', mengambil data dari platform kecil yang tidak dikenal, lalu menambahkan data simulasi untuk mengisi, bahkan kami yang melakukan pengujian pun merasa canggung—sebelumnya ada protokol yang memberikan harga Bitcoin yang jauh berbeda 200 dolar dari bursa utama, dikatakan 'karena keterlambatan', padahal sebenarnya sumber datanya sangat buruk. Lainnya, dokumen kepatuhan berantakan, bahkan tidak memenuhi standar Regulation ATS SEC AS, tim hukum dana langsung menolak begitu melihatnya, apalagi untuk menghubungkan ke bank yang mengikuti regulasi ketat.

Namun @Pythnetwork sejak awal tidak mengikuti jalur lama. Mereka menyadari bahwa 'sumber kepercayaan adalah sumber data', langsung menggandeng lebih dari 120 institusi kelas dunia sebagai 'kontributor data'—seperti Jump Trading, Jane Street, para market maker Wall Street, Bybit, KuCoin, bahkan departemen perdagangan luar bursa dari bank tradisional, semua menjadi 'pemasok data' mereka. Data yang mereka berikan bukan data sekunder, melainkan data asli dari sistem transaksi mereka—pesanan nyata, harga transaksi, dan data likuiditas, seperti membawa 'buku catatan pasar' langsung ke blockchain.

Yang lebih penting adalah logika agregasinya, menggunakan algoritma penurunan waktu berbobot untuk menggabungkan data ini menjadi harga yang adil, bukan sekadar mengambil rata-rata sederhana, melainkan memberi bobot lebih tinggi pada data dari lembaga yang aktif bertransaksi dan memiliki reputasi baik. Ini secara langsung menutup celah untuk pemalsuan—siapa yang pernah melihat lembaga sekelas Jump akan merusak nama baiknya demi keuntungan sekecil ini? Sebuah lembaga kuantitatif pernah menguji, tingkat kesalahan data derivatif saham Pyth dibandingkan dengan terminal Bloomberg kurang dari 0,01%, yang akurasi ini memang layak untuk standar institusi.


Kedua, senjata mematikan: 'Data Pihak Pertama' mengubah aturan permainan
Setelah berinteraksi lebih jauh, baru sadar bahwa yang paling luar biasa dari Pyth bukanlah kelengkapan datanya, melainkan 'paradigma data pihak pertama'-nya—berbeda jauh dari oracle lain, ini seperti mengalahkan lawan dalam dimensi yang berbeda.

Oracle tradisional sebagian besar adalah 'agregasi pihak ketiga', mengambil data dari sumber-sumber tersebar, lalu diserahkan ke node untuk diproses, melewati banyak tahap perantara, selain menimbulkan keterlambatan, data pun sudah terdistorsi sejak awal. Namun Pyth langsung terhubung ke 'sumber data asli', misalnya jika Anda ingin tahu harga Ethereum yang sebenarnya, Pyth langsung menggunakan data transaksi real-time dari Coinbase dan Kraken, tanpa perantara, tanpa markup, dan tanpa masalah kehilangan akurasi data. Keunggulan yang dihasilkan sangat jelas:

Pertama, akurasinya luar biasa tinggi. Data langsung diunggah dari sistem transaksi institusi ke blockchain, menghilangkan kesalahan akibat penyampaian ulang, seperti pada produk valuta asing yang sangat sensitif terhadap harga, menggunakan data Pyth untuk penyelesaian lintas batas jauh mengurangi kerugian nilai tukar dibandingkan pemasok tradisional. **Kedua, kecepatannya hingga tingkat milidetik**. Tanpa hambatan dari proses antara, harga diperbarui setiap 400 milidetik, hingga 200.000 kali per hari, sangat cocok untuk skenario seperti trading frekuensi tinggi dan penyelesaian DeFi yang sangat bergantung pada detik-detik. Sebelumnya, protokol derivatif di Solana, Drift, setelah beralih ke data Pyth, tingkat kesalahan pesanan turun 90%, karena masalah keterlambatan telah teratasi. **Ketiga, transparan dan dapat diverifikasi**. Semua sumber data, waktu unggahan, dan proses agregasi dicatat secara terbuka di blockchain, institusi dapat selalu melakukan penelusuran melalui browser blockchain, bahkan bisa melihat 'interval kepercayaan' data, seperti harga BTC 50.000 dolar AS ± 10 dolar, kualitas data terlihat jelas.

Model ini secara langsung menyentuh kelemahan utama dari raksasa data tradisional—platform-platform yang mengandalkan kesenjangan informasi untuk menetapkan harga tinggi, pada dasarnya hanyalah 'perantara', sementara Pyth melewati proses perantara, menyediakan data berkualitas lebih tinggi dengan biaya lebih rendah, inilah yang benar-benar merupakan 'pengubah aturan permainan'.


Ketiga, #PythRoadmap Tahap Kedua: Membawa 'Kepatuhan' ke hati institusi
Jika data pihak pertama adalah 'kekuatan keras', maka produk langganan data tingkat institusi yang diluncurkan dalam #PythRoadmap Tahap Kedua adalah 'kekuatan lunak' yang membuka jalan terakhir.

Institusi menggunakan data, dokumen kepatuhan justru lebih penting daripada data itu sendiri. Dalam buku panduan layanan Pyth, bukti kepatuhan terhadap kerangka pengaturan global—mulai dari Regulation ATS SEC AS hingga MiFID II Uni Eropa—semuanya tersedia lengkap, bahkan bisa menawarkan laporan penelusuran data khusus untuk institusi—dari lembaga mana data asli berasal, jam berapa diunggah, bagaimana proses agregasinya, semuanya tercatat secara jelas, sehingga tidak ada celah bagi tim hukum untuk menolak.

Saya mengenal seorang direktur manajemen risiko dari sebuah hedge fund yang sebelumnya menghindari data Web3, tetapi setelah menguji Pyth tahun lalu, perubahannya total: 'Kami membandingkan data emas Pyth dengan London Gold Exchange selama sebulan, tidak ada satu pun kesalahan, laporan kepatuhan bahkan lebih detail daripada Bloomberg, saat mengintegrasikan ke sistem riset dan investasi, tim hukum langsung memberi lampu hijau.' Sekarang, hedge fund ini telah menjadikan Pyth sebagai sumber data inti untuk valuta asing dan komoditas, dengan biaya langganan bulanan mencapai puluhan ribu dolar.

Kemampuan 'membuat institusi merasa tenang saat menggunakannya' inilah yang menjadi keunggulan inti Pyth. Hingga kini, sudah ada lebih dari 30 institusi yang menandatangani perjanjian langganan, mencakup bidang trading kuantitatif, manajemen aset, dan pembayaran lintas batas, pendapatan kas DAO meningkat 40% per bulan—ini benar-benar sesuatu yang langka di ranah data Web3. Empat, $PYTH: Bukan hanya token, tetapi 'perekat kepercayaan' ekosistem.
Proyek yang berkelanjutan harus memiliki desain token yang kuat, dan permainan $PYTH berhasil menguasai 'insentif dan tata kelola', membuat institusi lebih berani berkolaborasi jangka panjang.

Pertama, tentang mekanisme insentif, Pyth memberikan $PYTH kepada kontributor data, bukan sekadar 'diberi lalu selesai', tetapi berdasarkan 'skor kualitas'—semakin akurat data, semakin cepat pembaruan, semakin banyak aset yang dicakup, semakin besar hadiahnya. Misalnya, market maker yang menyediakan data kripto dan valuta asing secara bersamaan dengan akurasi di atas 99,9%, hadiah bulanan mereka 50% lebih besar dibanding yang hanya menyediakan data tunggal. Model 'kerja keras mendapat hasil lebih besar' ini membuat kolam data semakin besar, dari awalnya hanya kripto, hingga kini mencakup valuta asing, komoditas, dan tahap berikutnya akan menambah data saham dan obligasi.

Yang lebih penting lagi adalah tata kelola DAO. Sebagian dari uang langganan institusi diubah menjadi $PYTH masuk ke kas DAO, sebagian digunakan untuk operasional, dan pemegang $PYTH adalah 'pemegang suara'—bagaimana uang kas digunakan, data baru apa yang ditambahkan, bahkan standar akses klien institusi, semuanya harus diputuskan melalui pemungutan suara. Bulan lalu, komunitas menyetujui pemungutan suara untuk memasukkan bank tradisional sebagai klien, dan mengalokasikan 15% dana kas untuk pengembangan antarmuka khusus bank.

Saya sendiri juga menahan sebagian $PYTH untuk berpartisipasi dalam tata kelola, meskipun bobot suara saya kecil, tetapi saat proposal 'penambahan data real-time minyak mentah' yang saya dukung benar-benar terealisasi, saya benar-benar merasa seperti bagian dari ekosistem. Model ini yang didominasi pengguna, membuat nilai $PYTH terikat erat dengan ekosistem, bukan didorong oleh spekulasi, melainkan didukung oleh pelanggan institusi dan pendapatan langganan.


Lima, kesimpulan: di balik $PYTH ada peluang penggantian pasar senilai 50 miliar dolar
Sekarang melihat kembali, alasan institusi berani menggunakan data Web3 pada dasarnya adalah karena Pyth berhasil menyelesaikan masalah inti 'apakah bisa dipercaya': data pihak pertama menjamin 'keaslian data', layanan kepatuhan menjamin 'penggunaan yang aman', dan ekosistem $PYTH menjamin 'kelangsungan hidup'.

Pasar data tradisional bernilai 50 miliar dolar, para raksasa mengandalkan monopoli untuk menetapkan harga tinggi, model ini sudah usang. Sementara Pyth menggunakan pendekatan terdesentralisasi untuk menurunkan biaya, meningkatkan akurasi, dan memastikan kepatuhan, ini adalah tren yang tak bisa dibendung. Banyak teman di dunia keuangan mulai menimbun $PYTH, bukan karena melihat lonjakan harga jangka pendek, tetapi karena melihat potensi penggantian di sektor ini—jika pelanggan institusi meningkat beberapa kali lipat ke depan, nilai $PYTH tentu akan sangat besar.

Jika Anda sedang mencari proyek Web3 yang memiliki implementasi nyata, dukungan institusi, dan utilitas token yang jelas, pastikan untuk memantau perkembangan #PythRoadmap dari @Pythnetwork. Mungkin bukan yang paling populer, tetapi merupakan salah satu dari sedikit platform yang berhasil menghubungkan Web3 dengan institusi tradisional. Ketika pelanggan institusi Pyth menjangkau lebih banyak sektor, kita mungkin akan secara langsung menyaksikan sebuah revolusi data—dan memiliki $PYTH adalah cara terbaik untuk turut serta dalam revolusi ini.

@Pyth Network #PythRoadmapand $PYTH