Recentemente estou a ver @PythNetwork, e sinto que está a tentar fazer um "padrão de preços" na cadeia. No mundo das Finanças Descentralizadas, o preço não é apenas um número, ele determina se a liquidação, o empréstimo e os contratos podem correr sem problemas. Portanto, se o preço estiver atrasado ou errado, todo o mercado pode ficar numa armadilha.

A abordagem do Pyth é primeiro agregar e assinar dados na sua própria cadeia dedicada, e depois enviá-los através da cadeia. As aplicações puxam ativamente quando precisam, em vez de esperar passivamente pelo envio. Isso traz três benefícios:

1. Atualização rápida, adequada para alta alavancagem e derivados.

2. Custo baixo, sem necessidade de escrever redundâncias em vários lugares.

3. Alta transparência, dados com assinatura e intervalo de confiança.

Mas também há muitos problemas. Se a comunicação entre cadeias tiver atraso, a sincronização de preços ficará problemática; embora puxar ativamente economize dinheiro, em situações extremas, se ninguém atualizar, os preços ficarão desatualizados, aumentando o risco.

No nível da aplicação, o Pyth já se tornou uma "ferramenta de base" para vários projetos, sendo indispensável em liquidações, empréstimos e derivativos. Suas atualizações rápidas realmente melhoraram a experiência, mas também trouxeram o risco de "ressonância de ponto único": uma vez que ocorra um erro, todo o ecossistema sofre as consequências.

Na área de governança e tokens, o PYTH afirma ser descentralizado, permitindo que os detentores de tokens votem, façam staking e distribuam incentivos. Mas a realidade é que os grandes investidores têm um peso significativo na tomada de decisões, enquanto os usuários comuns quase não participam. O resultado é que, formalmente, é descentralizado, mas, na prática, ainda é centralizado. A longo prazo, isso pode abalar a identificação da comunidade.

Na mecânica dos tokens, os provedores de dados precisam de fazer um staking para receber recompensas, e se cometerem erros, poderão ter penalizações. A intenção do design era vincular a qualidade dos dados aos incentivos. No entanto, na prática, existem vários pontos problemáticos:

A concentração elevada de ordens de compra e venda aumenta o risco.

Reduzir possíveis danos colaterais em caso de oscilações extremas.

O equilíbrio entre custos e recompensas ainda não está estável.

Falando novamente sobre os riscos. O maior problema do Pyth não é a tecnologia, mas sim as contradições institucionais:

Risco sistêmico: cobertura muito ampla, um erro resulta em ressonância em toda a cadeia.

Risco de conformidade: para abranger mais ativos, no futuro não há como evitar a pressão regulatória.

Risco de governança: a centralização, juntamente com uma comunidade indiferente, pode levar a dúvidas sobre a legitimidade.

De uma forma geral, Pyth é um experimento institucional. Ele realmente melhorou o desempenho dos preços na cadeia, mas também trouxe problemas de centralização de poder e dependência. No futuro, existem algumas opções:

1. Encontrar o equilíbrio entre governança e conformidade, tornando-se o padrão de preço na cadeia.

2. Ocorrência de acidentes, falta de gestão, marginalização gradual.

3. Estar estável em algumas estações ecológicas, mas sempre ser um dos polos no panorama competitivo.

O significado do Pyth não é apenas técnico, na verdade, está a reconstruir a "autoridade de preços". Se no futuro conseguir avançar, dependerá da capacidade de resolver a contradição entre descentralização e centralização, encontrando um verdadeiro equilíbrio entre eficiência, segurança e legalidade.
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