Ausführliche Erklärung
1. Zweck & Nutzen
Pyth löst das sogenannte „Oracle-Problem“, indem es hochfrequente, institutionelle Daten (z. B. zu Kryptowährungen, Aktien und Rohstoffen) direkt von über 125 erstklassigen Anbietern wie Jane Street und Cboe bezieht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Oracles, die auf Drittanbieter angewiesen sind, liefert Pyth Daten mit Vertrauensbereichen und aktualisiert diese in nur 400 Millisekunden. Das ist besonders wichtig für Derivate, Kreditprotokolle und KI-gestützten Handel (Pyth Network).
2. Technologie & Aufbau
Pyth verwendet ein pull-basiertes Oracle-Modell, bei dem die Daten außerhalb der Blockchain gespeichert und bei Bedarf abgerufen werden. Das senkt Kosten und Verzögerungen im Vergleich zu Systemen, die Daten aktiv „pushen“. Die Architektur nutzt Pythnet, eine auf Solana basierende Appchain, zur Datensammlung, und Wormhole für die Übertragung der Daten über verschiedene Blockchains hinweg. Außerdem minimiert das Netzwerk Risiken durch MEV (Maximal Extractable Value) durch ein Auktionsverfahren zur Validierung.
3. Ökosystem & Verwaltung
Geleitet wird das Netzwerk von der Pyth DAO. Das Ökosystem umfasst:
- Datenanbieter: Institutionen erhalten $PYTH-Token als Belohnung für das Bereitstellen von Daten.
- Datenverbraucher: Protokolle wie Synthetix und Jupiter nutzen die Daten für Abrechnungen.
- Institutionelle Expansion: In der zweiten Phase zielt Pyth auf einen Markt für Marktdaten im Wert von über 50 Milliarden US-Dollar ab, mit Abonnementdiensten und regulatorischen Werkzeugen. Das US-Handelsministerium verwendet Pyth inzwischen, um BIP-Daten direkt auf der Blockchain zu veröffentlichen (U.S. Commerce Dept.).
Fazit
Pyth Network setzt neue Maßstäbe für Transparenz bei Finanzdaten, indem es institutionelle Zuverlässigkeit mit der Zugänglichkeit der Blockchain verbindet. Durch den Fokus auf Echtzeitgenauigkeit und Cross-Chain-Kompatibilität wird Pyth zu einer wichtigen Infrastruktur für die Verbindung von Web3 und traditionellen Finanzmärkten. Könnten die institutionellen Partnerschaften von Pyth einen neuen Standard für die Verifizierung von On-Chain-Daten schaffen?