最近 @PythNetwork を見ていて、彼らがオンチェーンの「価格標準」を作ろうとしているように感じています。分散型金融の世界では、価格は単なる数字ではなく、清算、借入、契約がスムーズに進行できるかどうかを決定します。だから、価格が遅れたり、間違ったりすると、全体の市場が乱れる可能性があります。

Pythの方法は、まず自分専用のチェーン上でデータを集約し、署名してから、クロスチェーンで送信することで、アプリケーションが必要なときに自らデータを取得し、受動的にプッシュを待つのではありません。これにより、3つの利点があります：

1. 更新が速く、高レバレッジとデリバティブに適しています。

2. コストが低く、至る所に冗長に書き込む必要がない。

3. 透明度が高く、データには署名と信頼区間があります。

しかし、問題も少なくありません。クロスチェーン通信が遅延すると、価格の同期に問題が生じます。アクティブにデータを取得することでコストは削減できますが、極端な市場状況において誰も更新しなければ、価格が遅れ、リスクが一気に拡大します。

アプリケーションの面では、Pythはすでに多くのプロジェクトの「基盤ツール」となっており、清算、借入、デリバティブはそれなしでは成り立ちません。その高速な更新は確かに体験を向上させていますが、「単一ポイント共鳴」のリスクももたらします。エラーが発生した場合、エコシステム全体が影響を受けることになります。

ガバナンスとトークンの部分では、PYTHは去中心化を謳っており、ホルダーは投票、ステーキング、インセンティブの配分ができる。しかし現実は、大口保有者の発言権が強く、一般ユーザーはほとんど参加していない。その結果、形式上は去中心化だが、実質的には集中化している。長期的には、これはコミュニティの認知を揺るがす可能性がある。

トークンメカニズムでは、データ提供者は報酬を得るためにステーキングする必要があり、間違えると削減されることもあります。設計の初期の目的は、データの質とインセンティブを結びつけることでした。しかし、実際の運用にはいくつかの痛点があります：

委託が高度に集中し、リスクが拡大します。

極端な変動下での削減は誤って損傷を与える可能性がある。

費用と報酬のバランスはまだ安定していません。

リスクについてもう一度言います。Pyth の最大の問題は技術ではなく、制度の矛盾です：

システミックリスク：カバレッジが広すぎて、エラーが起こると全チェーン共振。

コンプライアンスリスク：より多くの資産をカバーするためには、今後規制の圧力を避けることはできません。

ガバナンスリスク：中央集権と冷淡なコミュニティは、合法性を疑わせる可能性があります。

全体的に見て、Pythは制度的な実験です。確かにオンチェーン価格の性能を向上させましたが、権力の集中や依存の問題も引き起こしました。未来にはいくつかの道があります：

1. ガバナンスとコンプライアンスのバランスを見つけて、オンチェーンの価格基準となる。

2. 事故が発生し、管理が不十分で、徐々に周縁化していく。

3. 一部のエコシステムが足場を固めていますが、競争の構図の中で常に一極です。

Pythの意義は技術だけではなく、実際には「価格の権威」を再構築していることです。今後、去中心化と集中化の間の矛盾を解消し、効率、安全性、合法性の間で真のバランスを見つけることができるかが、遠くに進むことができるかどうかの鍵となります。
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