La battaglia degli Oracles: Un'analisi comparativa delle principali Decentralized Oracle Networks

Comunicazione di marketing

Nel mondo in continua evoluzione della tecnologia blockchain, le Decentralized Oracle Network (DON) sono divenute una componente essenziale, consentendo agli smart contract di interagire con i dati provenienti dal mondo reale, di eseguire calcoli sicuri off-chain e di comunicare con altri protocolli Layer-1. Chainlink e Pyth Network sono tra i leader del mercato in questo settore e offrono soluzioni e approcci unici per i decentralized oracles. Nella maggior parte dei casi, l'uso degli oracles è profondamente incorporato nel codice dei contratti delle applicazioni e quindi non è mai sotto i riflettori, anche gli utenti esperti di Web3 raramente interagiscono direttamente. Questo articolo analizza le peculiarità di queste reti, tra cui i vari modelli operativi, la tokenomics e l'impatto complessivo sul mercato.

Comprensione delle Decentralized Oracle Network

Le Decentralized Oracle Network collegano gli ambienti blockchain a fonti di dati esterne, fornendo gli input necessari per l'esecuzione dei contratti intelligenti in risposta agli eventi del mondo reale. Senza oracles affidabili, le blockchain sarebbero isolate, incapaci di interagire con i dati al di fuori delle loro reti. Gli oracles raccolgono dati come i feed dei prezzi, le condizioni meteo e i risultati sportivi, rendendoli indispensabili nella finanza decentralizzata (DeFi), nelle assicurazioni, nei giochi e in altri settori.

Modelli Push vs. Pull nelle Oracle Network

Una delle principali differenze tra le Decentralized Oracle Network è rappresentata dai modelli operativi, che sono principalmente classificati come modelli Push e Pull.

1. Modello Push: Gli oracles inviano dati alla blockchain a intervalli regolari o in base a condizioni specifiche. Questo approccio proattivo assicura che i dati siano sempre aggiornati. Tuttavia, può essere impegnativo dal punto di vista delle risorse, perché la rete deve gestire trasmissioni di dati frequenti anche quando non sono immediatamente necessarie.
2. Modello Pull: I contratti intelligenti possono richiedere i dati dagli oracles in base alle necessità. Questo approccio on-demand riduce la frequenza di trasmissione dei dati, risparmiando potenzialmente denaro e risorse. Tuttavia, poiché i dati vengono recuperati solo quando vengono richiesti, potrebbe esserci una certa latenza.

Sourcing dei dati

Un'altra differenza importante tra Pyth e Chainlink è il modo in cui i dati vengono reperiti e aggregati dai nodi della oracle network. Pyth utilizza dati di prima parte che provengono direttamente da borse, società di trading e istituzioni finanziarie come Flow Traders, Jane Street e CBOE. Chainlink ottiene alcuni dati da borse come Kraken e Huobi, ma principalmente da aggregatori di dati di terze parti, noti anche come relayers, come CCData, CoinMarketCap e CoinGecko per fornire i feed dei prezzi. Non esiste un metodo giusto o sbagliato, poiché ciascun metodo presenta vantaggi e svantaggi a seconda del caso d'uso. Mentre Chainlink si affida maggiormente a fonti di dati indipendenti per creare un feed dei prezzi senza fiducia, Pyth salta i relayer e ottiene i dati direttamente dalla fonte.

Chainlink: Pioniere del Modello Push

Il modello Push è il modello principale utilizzato da Chainlink, forse la decentralized oracle network più conosciuta. I contratti intelligenti sono costantemente aggiornati con le ultime informazioni grazie agli oracles Chainlink, che alimentano continuamente i dati alla blockchain.

Tokenomics di Chainlink

La tokenomics di Chainlink si concentra sul token LINK, che viene utilizzato per pagare i servizi dati a livello di rete. I produttori di dati e gli operatori dei nodi sono incentivati con i token LINK, che allineano i loro interessi con la sicurezza e l'affidabilità della rete. Chainlink ha utilizzato questa strategia di tokenomics per costruire una comunità forte e motivata di fornitori e validatori di dati.

Vantaggi:

• Gli aggiornamenti continui mantengono i dati aggiornati.
• Il modello di incentivazione di Chainlink promuove un'accurata segnalazione dei dati e l'affidabilità della rete, garantendo un'elevata sicurezza.
• Il vantaggio del first mover e il suo effetto rete impediscono a molte applicazioni e sviluppatori di rivolgersi a un altro provider anche se sono disponibili alternative migliori.
• Chainlink è attualmente la soluzione oracles preferita da note piattaforme DeFi come Aave e Compound.

Sfide:

• Gli aggiornamenti costanti dell'oracles possono essere dispendiosi a causa delle tariffe del gas e delle risorse di rete, soprattutto nei periodi di minore richiesta.
• Mantenere l'efficienza e la scalabilità con flussi di dati crescenti può essere impegnativo.

Rete Pyth: Approccio pull con una variante

Pyth Network, pur utilizzando ancora un meccanismo di spinta, aggiunge una versione che combina i modelli push e pull. Pyth si occupa generalmente di dati ad alta frequenza e bassa latenza, come i feed dei mercati finanziari. I dati vengono inseriti nella rete, ma i contratti intelligenti possono recuperarli quando necessario, fornendo un metodo ibrido.

Tokenomics di Pyth

I tokenomics di Pyth sono ancora in evoluzione, ma la rete funziona secondo un paradigma innovativo in cui i produttori di dati vengono rimborsati in base al valore e all'accuratezza dei dati che offrono, piuttosto che al volume. In questo modo si allineano gli incentivi per la fornitura di dati di alta qualità.

Vantaggi:

• Il modello di Pyth è specializzato in dati ad alta frequenza, il che lo rende ideale per i mercati finanziari che richiedono dati in tempo reale.
• L'approvvigionamento di dati di prima parte dai proprietari dei dati garantisce trasparenza e un processo di aggregazione facilmente verificabile.
• Pyth combina strategie push e pull per evitare trasporti di dati inutili e mantenere una bassa latenza.
• Il modello tokenomics dà priorità all'accuratezza dei dati, garantendone l'affidabilità.

Sfide:

• L'esperienza di Pyth nei dati finanziari può limitare la sua applicabilità ad altri settori.
• In quanto nuova realtà, Pyth ha una maturità tecnologica inferiore rispetto a Chainlink.

Analisi comparativa: Chainlink vs. Pyth

Sebbene sia Chainlink che Pyth forniscano soluzioni utili nell'area del decentralized oracle, si rivolgono a scopi e pubblici leggermente diversi. L'ampia base di utenti e la rete consolidata di Chainlink la rendono la scelta preferibile per le iniziative DeFi. Pyth, anche se più recente, sta guadagnando interesse, in particolare nel settore finanziario, grazie alla sua attenzione ai dati ad alta frequenza. L'aggiornamento continuo dei dati di Chainlink garantisce informazioni aggiornate, ma può richiedere risorse significative. La strategia ibrida di Pyth offre un approccio più flessibile, potenzialmente in grado di ridurre i costi, garantendo al contempo un accesso tempestivo ai dati. Le tokenomics di Chainlink danno priorità alla ricompensa della partecipazione e alla garanzia di sicurezza. Il modello in crescita di Pyth dà priorità all'accuratezza e alla qualità dei dati, posizionandosi forse come una fonte più affidabile di dati cruciali a lungo termine.

La lotta degli oracles è tutt'altro che conclusa: sia Chainlink che Pyth apportano contributi importanti a vari aspetti dell'ecosistema dei decentralized oracles e forniscono maggiori utilità alle applicazioni, agli sviluppatori e agli utenti. L'adozione diffusa e il meccanismo di spinta di Chainlink offrono una freschezza e una sicurezza dei dati senza pari, posizionandolo come concorrente dominante. L'approccio rivoluzionario di Pyth ai dati ad alta frequenza, insieme alla sua tokenomics unica, ha il potenziale per ritagliarsi una nicchia sostanziale nei mercati finanziari. Con il progredire della tecnologia blockchain, la concorrenza tra queste reti di oracles probabilmente stimolerà ulteriori innovazioni, a beneficio dell'intero ecosistema. Per il momento, la decisione tra Chainlink e Pyth è generalmente guidata dai requisiti specifici del progetto, come la freschezza dei dati, l'efficienza dei costi o la specializzazione in dati ad alta frequenza.