Par Maelström (Arthur Hayes' Family Office)

Compilation : Félix, PANews

Oracle Machine protocole agissent comme une intermédiaire entre le réseau Décentralisation et les sources de données externes, en connectant off-chain et off-chain données entre elles de manière sécurisée et évolutive. Cela inclut les API Web, les bases de données, les capteurs pour les appareils connectés, les flux de données en temps réel et même d’autres réseaux Blockchain. À mesure que les applications Blockchain deviennent plus complexes, ces données off-chain deviennent de plus en plus importantes pour le développement de nouveaux cas d’utilisation (tels que le récent « apprentissage automatique »).

Dans cet article, nous allons nous plonger dans trois Oracle Machine protocole clés, Chainlink, Pyth et Flare. Bien que Chainlink soit actuellement un leader du marché, il existe des limites à la latence et au débit élevé ; Pyth, quant à lui, se concentre sur les institutions financières et manque d’universalité. Notamment, le « cheval noir » Oracle Machine protocole Flare, un protocole qui combine des caractéristiques comparables à Chainlink et Pyth avec un L1 entièrement souverain et est un protocole unique (et peut-être sous-estimé). Voici un aperçu approfondi de chaque protocole et de ce que l’on appelle la « bataille d’Oracle Machine ».

LIEN

Chainlink est synonyme d’Oracle Machine et est le leader incontesté du marché. Son réseau Décentralisation Nœud robuste fait de Chainlink le choix de prédilection pour les long les dApps, les DEX et les plateformes Finance Décentralisée. La fiabilité de Chainlink et son nombre croissant de partenaires en font un choix de premier ordre pour les institutions et les projets émergents. Le réseau oracle décentralisé de Chainlink fonctionne grâce à un mécanisme de consensus unique qui exploite les nœuds les plus longs pour acquérir et vérifier des données du monde réel. Cette approche plus longue assure la transparence et minimise le risque de manipulation. Cependant, alors que le réseau Oracle Machine lui-même est une décentralisation, les analystes notent que la multisignature de Chainlink maintient un degré élevé de contrôle sur les flux de prix du protocole. Pour garantir l’exactitude des données et l’inviolabilité, Chainlink utilise des incitations économiques pour aligner les intérêts des opérateurs et des utilisateurs de Nœuds.

En mai 2024, Chainlink s’intègre aux 500 DEX les plus longs et aux plus longues plateformes de finance décentralisée. Son Oracle Machine fournit des informations sur les prix de plus de 5 000 paires de trading, avec des temps de mise à jour allant de quelques minutes à quelques heures selon la chaîne et l’actif. Les pulsations des maillons de chaîne sont actualisées périodiquement, ou lorsque le prix s’écarte de plus d’un montant spécifié (par exemple, 1 %).

Chainlink Oracle Machine vaut actuellement plus de 20 milliards de dollars à travers différentes sources de données et services. LINK Jeton est utilisé pour le jalonnement et la réputation au sein du réseau Chainlink, avec une capitalisation boursière de plus de 7 milliards de dollars. Selon Coingecko, Chainlink Jeton représente plus de 70 % de toutes les Oracle Machine capitalisation boursière. Dans l’ensemble, la demande de services Chainlink Oracle Machine ajoute de la valeur aux détenteurs de jetons, car LINK paie les opérateurs de nœuds pour le service.

(La valeur totale garantie d’Oracle Machine est TVS, qui est utilisée le plus longtemps pour résumer l’impact économique global et l’adoption du réseau Oracle Machine.) La source : *DefiLlama )

Il convient de noter que le marché d’Oracle Machine n’est pas statique et que les concurrents s’emparent constamment du gâteau.

PYTH

Pyth est une nouvelle Oracle Machine protocole axée sur les cas d’utilisation financière, utilisant long 90 TradFi et chiffrement Institution Financière comme fournisseurs de données (en considérant les données sur les prix des actions, des matières premières et des jeton directement à la source). L’innovation de Pyth est triple :

1. Quantification de l’incertitude : En introduisant des intervalles de confiance dans leurs prix déclarés, la fonctionnalité permet aux utilisateurs de mesurer non seulement le prix, mais également le degré d’incertitude du prix, ce qui est extrêmement précieux sur les marchés de fluctuation.
2. Chaînes les plus longues : Les sources de données de Pyth peuvent être utilisées pour presque toutes les applications off-chain. Lancé à l’origine sur Solana et son propre Pythnet, un fork de la base de code Solana, Pyth Network fournit des solutions pour les chaînes non-Solana grâce à des intégrations telles que Wormhole.
3. Mises à jour efficaces des prix : Une autre innovation introduite par Pyth Network est l’architecture Pull Oracle, qui permet d’obtenir les mises à jour de prix efficaces et à la demande que les utilisateurs de données exigent, contrairement à l’inefficace Push Oracle qui est courant dans les systèmes hérités.

Le taux de rafraîchissement des prix de Pyth se situe généralement entre 300 et 500 millisecondes, ce qui est beaucoup plus rapide que certains services concurrents, ou mieux adapté aux besoins de la finance moderne (par exemple, les DEX). Cette rapidité est attribuée au modèle de confiance de Pyth, qui s’appuie directement sur plusieurs grands fournisseurs de données plutôt que Nœud Décentralisation pour fournir des informations sur les prix. Le modèle de confiance de Pyth n’est pas le seul module avec un faible degré de décentralisation. La dépendance de Pyth à l’égard d’entités centralisées telles que Wormhole l’a rendue vulnérable aux pannes dans le passé. Pyth s’efforce également de mettre en œuvre les exigences de jalonnement des fournisseurs de données afin d’encourager les services de flux de prix précis.

Pourtant, le TVS de Pyth est passé de 500 millions de dollars à longs 4 milliards de dollars au cours des six derniers mois, alimenté par le protocole d’emprunt. Le partenariat de Pyth avec Solana a été très fructueux, combinant un traitement rapide des données avec l’infrastructure à haut débit de Solana. Après un Airdrop réussi en novembre dernier, Pyth prévoit d’offrir une nouvelle série de jetons Pyth d’une valeur de 100 millions de dollars à ses partenaires dapp intégrés les plus anciens.

Bien que Pyth ait connu le succès sur son marché spécifique, il n’a pas encore prouvé qu’il s’étendait au-delà du secteur financier pour un plus large éventail de cas d’utilisation.

FLR

Flare est un concurrent émergent dans l’espace Oracle Machine, adoptant une approche différente de Chainlink, Pyth et d’autres concurrents. C’est-à-dire que Flare n’est pas seulement un réseau Oracle Machine, il dispose également d’une puissance de calcul - c’est-à-dire EVM smart contracts. Flare combine une plate-forme smart contracts avec un système Oracle Machine, et les validateurs responsables du consensus du réseau et des blocs générateurs sont également responsables de la transmission des données au réseau. C’est-à-dire que les validateurs doivent fournir avec succès des données précises au réseau dans l’ordre pour recevoir des récompenses de validation. Google Cloud a récemment rejoint Flare en tant que validateur et contributeur, aux côtés d’entreprises telles que Figment et Ankr.

Les connecteurs de données et le Flare Time Series Oracle Machine (FTSO) sont au cœur du système Flare :

• Connecteurs de données : Apportez des données d’état d’autres services Blockchain et Web dans la Blockchain Flare, telles que des informations de transaction.
• FTSO : Transférez les données de séries chronologiques des chaînes les plus longues vers Flare. (La mise à niveau en cours fournira à terme jusqu’à 1000 sources de données longues toutes les 90 secondes, ainsi que 1-2 mises à jour de blocs)

Cette combinaison unique est ce qui distingue Flare en ce sens que les flux de données et les épreuves sont gratuits pour les dapps qui s’exécutent directement sur Flare (Flare facture les données ailleurs).

All in tout, Flare est probablement sous-estimé.

Chainlink a un avantage considérable en tant que premier arrivé, avec d’innombrables projets qui s’y intègrent déjà. Cependant, au fur et à mesure que Flare attire de plus en plus long attention, il est possible de rattraper rapidement Chainlink. Pour mieux illustrer le potentiel du FLR, voici le FDV au 1er mai 2024 :

• FLR : 2,9 milliards de dollars
• PYTH : 5 milliards de dollars
• LIEN : 12,7 milliards de dollars

Ces comparaisons peuvent être très différentes si l’on considère les contextes suivants :

• Les projets de Flare ont moins de 10% des intégrations de Chainlink et ne font que commencer
• La tokenomics de FLR encourage la participation active des parties prenantes et des détenteurs
• Flare fournit à la fois des services de données et des services informatiques, ce qui le rend très différent des Oracle Machine protocole existants – en plus d’être en mesure de générer des frais à partir de services de données, il peut également construire son propre écosystème natif

Le développement de Flare est encore précoce, mais il est supposé qu’une voie de développement peut être réalisée – voici le potentiel croissant de FLR dans différents scénarios :

• Identique à PYTH : environ 1,7 fois
• La moitié de LINK : environ 2,27 fois
• La valeur médiane de PYTH et LINK : environ 3,17 fois
• 75% de LINK : environ 3,3 fois

Les projets qui non seulement répondent aux besoins actuels du marché, mais répondent également aux défis de la prochaine génération gagneront la bataille de l’Oracle Machine. Bien que Chainlink soit le leader du marché, la latence et l’applicabilité pour les cas d’utilisation à haut débit laissent envie d’amélioration. L’accent mis par Pyth sur Institution Financière, en revanche, apporte une dimension unique au domaine Oracle Machine, mais laisse un long short vide en termes d’universalité dans tous les cas d’utilisation. Flare combine les caractéristiques ci-dessus avec les caractéristiques de L1, et son positionnement unique sur le marché mérite qu’on s’y attarde. Le gagnant de cette guerre sera le protocole capable de fournir des données fiables et à jour, de créer de puissants effets de réseau et de s’adapter aux besoins changeants des écosystèmes de la finance décentralisée (y compris les écosystèmes émergents tels que l’intelligence artificielle, qui impliquent de traiter des ensembles de données volumineux et longs et diversifiés). Bien qu’il soit trop tôt pour le dire, FLR semble être sous-évalué par rapport à la même piste Jeton.

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