En el mundo de la blockchain, los datos son el "petróleo" -- sin datos confiables, el préstamo DeFi calculará mal los intereses, y la liquidación de contratos tendrá grandes problemas. Anteriormente, todos dependían de oráculos de "modo de empuje" como Chainlink para obtener datos, ahora PythNetwork ha creado un "modo de tirón" que ha cambiado las reglas de la cadena de suministro de datos. Hoy, hablemos en términos simples, ¿cuál es la diferencia entre estos dos modos y por qué se dice que el enfoque de Pyth es más adecuado para el mercado de criptomonedas actual.


Primero hay que entender el viejo enfoque: el "reparto de periódicos" de los oráculos tradicionales, útil pero cada vez menos suficiente.
Los oráculos que solían ser predominantes (como Chainlink) usaban el "modo de empuje", y dicho de manera dura, es como "forzar el reparto de periódicos". ¿Cómo funciona exactamente? Un ejemplo lo aclarará:
Por ejemplo, si una plataforma DeFi necesita el precio de ETH, Chainlink buscará un montón de “reporteros de datos” (nodos de terceros), recogerá el precio de ETH de varios intercambios y, después de resumir un precio consensuado, lo enviará a la cadena a intervalos regulares (por ejemplo, cada 10 minutos), sin importar si la plataforma lo necesita o no. Si el precio fluctúa más del 1%, enviará un dato adicional.

Este método fue bastante útil en sus inicios, ya que finalmente se logró llevar datos reales a la cadena. Pero ahora, los juegos DeFi son cada vez más complejos, con contratos perpetuos y opciones, y las fallas de “enviar periódicos” se han hecho evidentes:
Primero, “gasto innecesario”, por ejemplo, si una plataforma de préstamos solo necesita actualizar el precio una vez al día, pero el oráculo lo envía cada 10 minutos, los costos de Gas en la cadena se desperdician en actualizaciones innecesarias; segundo, “desfase”, con el mercado subiendo y bajando, cuando el “periódico” llega, el precio ya ha cambiado, y podría ser liquidado erróneamente debido a la demora; tercero, “datos de segunda mano”, los nodos son solo transportistas, si los datos de origen son incorrectos, o si el nodo hace trampa, todo se descontrola después.


Veamos el nuevo enfoque de Pyth: un “centro de datos en la nube” que se usa bajo demanda, puedes tomar los datos que necesites.
Pyth no utiliza en absoluto el método de “enviar periódicos”, sino que ha creado un “centro de datos en la nube”, permitiendo que las aplicaciones “recogan los datos por sí mismas”, y se puede hacer en tres pasos:
Primer paso, encontrar a los “grandes actores de origen” para que se unan directamente. Pyth no busca nodos de terceros, sino que invita a intercambios como Binance, Cboe y creadores de mercado a unirse; estas instituciones ya realizan transacciones y tienen los datos originales de primera mano, como precios de transacciones en tiempo real e información de libros de órdenes, por lo que no necesitan ser intermediados.
Segundo paso, calcular el precio en tiempo real fuera de la cadena. Estos datos de origen se resumirán en la propia cadena de Pyth (Pythnet), verificando y calculando el precio promedio a una velocidad de “menos de un segundo” (más rápido que un parpadeo), garantizando que los datos sean precisos y nuevos.
Tercer paso, la aplicación necesita los datos y los “tira” por sí misma. Por ejemplo, si una plataforma de opciones necesita el precio en tiempo real de ETH, no necesita esperar a que se envíen, simplemente llama a la API de Pyth para “tirar” los datos más recientes, paga solo por lo que utiliza, y no gasta nada si no lo usa.

Con esta modificación, las ventajas se maximizan:
Primero, se ahorra dinero y es eficiente, eliminando todas las actualizaciones innecesarias, se puede ahorrar más de la mitad en costos de Gas, y la red ya no está congestionada; segundo, los datos son lo suficientemente rápidos, el precio al momento de “tirar” es el “de este segundo”, cuando se realizan transacciones de alta frecuencia o se evita la liquidación, ya no hay miedo a los retrasos; tercero, la confianza es mayor, los datos van directamente del intercambio a la aplicación, sin intermediarios que los manipulen, lo que reduce considerablemente la probabilidad de errores o manipulaciones.


¡No es una cosa o la otra! Ambos modos tienen sus respectivos usos.
No pienses que Pyth ha llegado, y que el modo de empuje tradicional ya no es útil. En realidad, ambos tienen escenarios adecuados:
Por ejemplo, algunos fondos indexados y plataformas de colateral simples, que no requieren datos en tiempo real, solo quieren un “precio uniforme en toda la red”, así que el modo de empuje tradicional que envía datos periódicamente es suficiente, no hay necesidad de complicarse; pero para juegos como contratos perpetuos, opciones y arbitraje de alta frecuencia, si el precio se retrasa un segundo, se pierde mucho dinero, se necesita un dato rápido como el de Pyth, de lo contrario, simplemente no se puede jugar.

Ahora DeFi se está moviendo cada vez más hacia lo “profesional y de alta frecuencia”, y cada vez hay más jugadores institucionales, lo que solo aumentará las exigencias sobre los datos. Este modo de Pyth cubre el vacío de “rápido, preciso y económico”, lo que equivale a instalar un “acelerador de datos” en juegos DeFi de alto nivel.


En última instancia, Pyth no solo cambia la forma de transmisión de datos, sino que también transforma el “control” de la cadena de suministro de datos.
Antes, los oráculos “daban lo que querían y cuando querían”, las aplicaciones solo podían recibir pasivamente; ahora Pyth ha devuelto el control a las aplicaciones: “Yo decido qué datos quiero y cuándo los quiero”, ya no hay que pagar por servicios inútiles y no hay que esperar datos retrasados.

Esta ola de transformación en la cadena de suministro de datos es en realidad para permitir que la blockchain soporte juegos financieros más complejos. Ya sea que las instituciones realicen transacciones de grandes volúmenes o que los minoristas jueguen con contratos de alta frecuencia, con un oráculo confiable en modo de “tirar”, la probabilidad de caer en trampas será mucho menor. Si juegas DeFi y siempre te perjudican los retrasos en los datos, considera mirar proyectos que usen Pyth; después de todo, los datos rápidos permiten ganar dinero y evitar problemas más rápidamente.

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