最近，大家的注意力似乎都聚焦在 L2 上。

Coinbase 上線了 Base 的測試網絡、Arbitrum 開啟了空投，zkSync Era 宣佈主網啟動，Polygon上線 zkEVM.... 在我們樂於討論不同的估值、技術架構和應用生態時，不要忘記它們也擁有著相同的剛需：

預言機。

所有的區塊鏈網絡，都需要從各類數據源獲取加密資產甚至是真實世界資產的價格，來為鏈上應用提供重要的參考和輸入。

按照這個思路細心觀察，你會發現無論上述哪個 L2 剛剛官宣啟動，幾乎同時就會看到預言機項目 Pyth Network 已經開始為其提供喂價服務的消息出現。

不僅是 L2，當一條鏈的主網或測試網上線，集成預言機來進行報價往往需要技術對接的時間。當“先宣發，後幹事”成為常態時，Pyth 這種快速的無縫集成是如何實現的？

一直以來，預言機並不直接被終端用戶感知，但隨著 L2 們的密集崛起，預言機似乎有了更多的表現機會，其中的原因在於：

高性能和低費用必然催生更多的生態應用，同時讓更多金融樂高的創新應用成為可能。比如高頻交易的去中心化合約產品、基於真實世界資產的衍生品合約等。這也自然會對金融/加密資產價格的準確性、質量、更新速度等有著更多的訴求。

那麼，對應用們來說，使用 Pyth 會是一個好選擇嗎？

對用戶們來說，Pyth Network 也仍未發佈 token，與各公鏈合作預期拉滿的情況下，是否也值得埋伏，又有哪些可以參與的方式？

最近 Pyth Network 也更新了 V2 版本和眾多新功能，而距離其上一次版本發佈，已過去了 5 個多月。這其中的進展和變化如何，除了官方的一些介紹，我們很難再找到更多深入的解讀。

因此，考慮到 L2 的爆發背景，以及 Pyth 本身的代幣預期，我們也再一次啟動了對該預言機項目的研究。

無論你是相關賽道的投研者、又或是正在考慮集成預言機的開發者，這篇文章都會對你有所幫助。

數據表現：V2升級後使用量顯著增加

在進入具體的機制研究前，不妨先看一眼 Pyth Network 目前的數據表現。

首先，考慮預言機整體的賽道格局，TVS（Total Value Secured)是一個較為重要的指標。與常見的 TVL 略有不同，TVS 多用來總結預言機網絡的總體經濟影響和採用情況，意味著“總保護價值”：

例如 Pyth 在 A 協議中的 TVS 為 100 美金，意味著 A 協議由 Pyth 喂價而產生的各類交易總價值為 100 美金。同時，預言機的喂價實際上在防止可能導致用戶資金損失的數據操縱和業務損壞情況。

根據 DefiLlama 的數據，除開 2 個為單一協議提供預言機服務的項目，Pyth 的 TVS 排在預言機龍頭 Chainlink 之後的第二位；同時其預言機服務覆蓋的項目數，同樣也排在第二位（54個）。

而考慮自身的增長情況可以發現，自去年 12 月之後， Pyth 的 TVS 數據呈現出了較為明顯的增勢。這種增長趨勢，也與其 V2 版本在去年年底上線的時間點吻合。

需要解釋的是，Pyth 於 2 年前發佈 V1 版本時，最初僅支持 Solana 鏈上的生態項目；V2 版本則採取了多鏈策略，為 EVM 和非 EVM 公鏈們同時提供預言機服務，而目前跨鏈服務的各類項目，其 TVS 已經超過了 Solana 的總 TVL。

下圖則更加直觀地展現了 Pyth 預言機在多條鏈上的使用情況。以 4 月 1 日為例，Pyth 為各個鏈上提供的價格更新事件，總量達到了 60w+，這也就意味著多個鏈上的各類 Defi 協議在需要價格更新時，都會通過以 Pyth 的喂價為數據源來執行業務（如用戶使用某個 defi 協議以實時價格交易 BTC）。

那麼，究竟有哪些協議目前在使用 Pyth 的服務？我們發現 Synthetix 佔據了 TVS中 40% 以上的份額，可謂其第一大客戶；此外例如 Mango Finance 、Drift、CAP、ZETA、Perpy、Cypher 等不同公鏈和 L2 上的知名 Defi 協議，也都使用了 Pyth 的預言機服務。

這些協議看中了 Pyth 的哪些亮點？或者換個角度來說，如果我們要研究一個預言機項目，應該重點關注哪些方面？

分析預言機的基本邏輯

想要回答上一節的問題，首先需要理解的是：為何 Web2 不需要預言機，但 Web3 一定需要？

不少讀者經常有這樣一種困惑，Binance、Coinmarket Cap 或者其他地方都有加密資產的數據，為什麼 DeFi 協議和其他應用不直接拿來使用，而是需要一個預言機起作用？

答案的關鍵，在於鏈上環境的封閉性。

鏈上應用依照智能合約的設計執行業務並帶來結果，但執行的觸發條件卻是從外部接收的——必須把一個外界條件帶入合約中。

某些網站上的加密資產價格，本質還是獨立於區塊鏈世界的外部數據，雖然是現成的，但並不意味著能用：我們仍需要一個助攻者的角色來把價格數據傳遞給鏈上協議，而這才是預言機必然存在的理由。

那麼，在區塊鏈的世界中，假設你從某個 Defi 中按照時價購買了加密資產，大致會經歷了以下過程：

• 數據源將資產價格提供給預言機；

• 預言機將價格傳遞給 DeFi 等應用；

• 用戶以 DeFi 應用中展示的價格購買資產；

於是，預言機在其中起到了“報價員”的作用：從上游數據源獲取價格，傳遞給下游應用，支持應用的使用場景。在串聯上下游的過程中，我們可以很自然地針對上述 3 個關鍵環節提出問題：

• 數據源的質量如何？——既然要獲取價格，那數據源本身是否正確可信，如何處理這些數據？

• 數據如何傳遞？——包括傳遞效率和成本如何，應用是否能夠方便地使用和集成；

• 支持哪些使用場景？——例如是否能夠按需定製，滿足不同 DeFi 應用的個性化需求。

以上這些方面，是衡量一個預言機基本面是否良好的重要參考，同時也是我們分析 Pyth Network 新變化的關鍵思路。

數據源新變化：聚合更多價格的置信區間，專屬的應用鏈

Pyth Network 之所以能在預言機賽道中佔有一席之地，重要的原因在於其強大的數據提供者資源。

早在前年項目發佈之初，Pyth 就公佈了 40 餘家金融市場和加密行業的頂級價格數據提供者，知名的如紐交所最大的做市公司之一 GTS，以及芝加哥商交所結算單位 Jump Trading；而在加密領域則包含了 Binance、OKX 和 Coinbase 等知名 CEX，以做市商如 DWF Labs 的數據 。

時間來到今年 4 月，公開信息顯示數據提供者的總數已經達到了 80 餘家。在加密市場，這些數據源除了提供 BTC、ETH 等主流加密資產外，也增加了大量的長尾資產；同時在傳統金融市場，大宗商品、貴金屬和外匯等現實資產的價格也逐漸被 Pyth 獨家收錄其中。

圖：Pyth Network 官網所提供的多類金融資產數據報價

但當數據源變得越來越多時，實際上我們首先更應該持懷疑態度的是：到底以誰提供的價格為準，又怎麼保證諸多數據源所提供價格的正確性？

這個問題關乎所有 DeFi 應用的正常運行，也是整個加密世界秩序穩定的基礎。

而面對更多數據源所提供的價格，Pyth Network 設計了的置信區間機制，為價格的正確性和穩定性提供了準繩。

圖：置信區間的設計保證價格的正確性

據深潮從 Pyth 產品團隊獲悉，其給出的每一個相同的報價，背後都至少需要 5 個以上的數據源提供數據。

例如關於同一資產 a 的價格，有 4 個數據源的實時報價都在 100-120 美元，而另 1 個數據源的報價僅為 80 美元左右。正常情況下 Pyth 會將 a 資產的價格置信區間設置在 100-120 美元左右，即認為 a 資產的價格在該區間內具備更高的可信度，保證了發佈出去的數據並不會受到極端數據源的影響（圖a)；

而當不同的數據源給出的價格並不極端，但準確度上略有不同時，Pyth 會適當加權不同準確度的數據來源，綜合地給出一個置信區間（圖b)。例如對於資產b的價格，兩個數據源給出的報價在 100-101 美元，另外兩個數據源則為 100-120 美元，那麼 Pyth 的置信區間會對兩種價格範圍做出加權綜合，可能最終的綜合價格在 100-110 美元左右。

通過以上例子可以看出，Pyth Network 吸納了多個數據源的價格，在反映數據源之間差異的同時，通過數理的方式，讓價格得以被正確地聚合。

理解了這種設計方式後，你很容易會產生另一個疑問：怎麼保證價格聚合確實被執行了，有什麼證據嗎？Pyth Network 給出的答案出乎意料，但又在情理之中—— 自己做一條區塊鏈。

意料之外，是在 Pyth之前的 V1 版本中，我們能夠直觀地感受到它與 Solana 高度綁定的關係。預言機的運行依賴於 Solana 網絡，價格的上鍊、驗證和發送執行等都需要在 Solana 上完成；

情理之中則是由於雖然價格聚合的執行可以在 Solana 上得到驗證，但一旦 Solana 宕機，或者由於鏈上某些其他應用對網絡資源的擠佔（例如某個 NFT 上線後瘋狂 mint)，就會導致 Pyth 的預言機服務“躺槍”——報價產生延遲，或者無法正常提供服務等。

圖：Pythnet 設計和相關角色簡述

而在目前公佈的 V2 版本中，Pyth 有了一條“專事專辦”的獨立應用鏈 ：Pythnet。Pythnet 是 Solana 鏈的一個分叉，既能夠利用 Solana 的高性能，又與 Solana 宕機、網絡擁擠等因素無關。

這條鏈的基本運行邏輯在於，將數據提供者發送的價格數據進行聚合，形成一個綜合價格並記錄在自己的鏈上；同時，價格聚合的計算過程等也放在了鏈上，當價格需要被調用時，可以很容易通過區塊鏈來驗證過程和結果，以保證最終價格的正確性。

此外，數據提供者也會通過質押 Pyth 的代幣來充當這條鏈的驗證節點， 對數據本身的真實性和數據交易的驗證負責。目前我們尚不知道普通用戶是否也可以將自己持有的 Pyth 代幣存入這些節點以獲取收益，但獨立應用鏈的設計也確實給代幣的用途提供了更多的想象空間。

更重要的是，Pythnet 的獨立運作使得預言機服務不會受到其他公鏈的影響，當目標鏈資源佔用明顯時，Pyth 依然可以對鏈上的應用進行報價，“專鏈專辦”的設計為其服務的穩定性提供了更為強有力的支撐。

數據傳遞新變化：支持跨鏈，從“持續推送”到“按需拉取”

有了大量的數據源並保證準確性後，我們更關心 Pyth 如何將這些價格數據傳遞給有需求的應用們。

因為從本質上來說，各類預言機的產品功能是趨同的，最終目的都是將價格數據餵給應用；而傳遞方式的不同，則可能造成預言機在喂價效率和成本上的差異，從而形成某個產品獨特的優勢。

那麼對於 Pyth Network 的 V2 新版本來說，數據傳遞上有哪些值得稱道的地方？

更進一步的，我們可以把問題分解為兩個部分—— 數據可以傳遞給誰，以及怎麼傳？

在傳遞給誰的問題上，首先其最明顯的進步在於跨鏈。在 Pyth 最初的設計中，由於基於Solana構建，因此大多數時候其喂價服務都圍繞著Solana的生態項目展開；

而預言機與單一區塊鏈的綁定的策略，在急劇變化的加密市場中並不是一個穩定的選擇；更多新公鏈和 L2 的出現，也讓許多 DeFi 應用 有了跨鏈部署的需求，這也對預言機的喂價範圍提出了挑戰。

圖 Pyth 官網列出的支持公鏈情況

因此，Pyth 自身也在積極擁抱跨鏈，目前其喂價服務不僅支持 Solana， 還支持了 12 個主流的 L1 和 L2，包括最近火熱的 Arbitrum 和 ZkSync Era。

但每個鏈的技術特性和需求可能都不一樣，Pyth 又是如何做到將價格數據快速傳遞給多個不同鏈上應用的？

這個問題相當重要，因為它涉及到了預言機喂價模型的設計，也是 Pyth 目前顯著區別於其他預言機的優勢所在。

傳統的預言機喂價，一般都採用了“推送”模式：

• 數據源將數據提供給預言機；

• 預言機持續不斷地按照某個時間間隔，向不同的區塊鏈推送價格更新；

• 鏈上的 DeFi 協議得到價格，按照推送價格執行業務。

這種模式符合我們對預言機工作原理的理解，但深究你會發現成本和擴展性的問題：

預言機需要為每次價格更新支付交易費用，因為數據推送是一種鏈上交互，必然會產生 Gas 費等。

那麼如果希望讓預言機的價格推送變得更加密集，則費用一定就會上漲；此外，如果你需要在 3 個公鏈上都得到 BTC/USDT、ETH/USDT、Doge/USDT 這 3 個標的的價格，則需要在單位時間內支付 9 次費用（1 個公鏈上的 1 次標的價格推送單獨計算）。

一旦 DeFi 協議需要跨鏈運作，或者支持更多的交易對，使用預言機的成本會指數級上升。同時，受制於每個鏈的性能問題，一旦網絡發生擁堵，那麼應用得到滯後報價的概率可能也會更高。

而在 Pyth Network 的 V2 版本里，產品將這種被動的“時刻不斷推送”，替換成了主動的“有需要時請自取”：

• 數據源將數據提供給預言機；

• 預言機的價格更新不在目標鏈上持續進行，而是在 Pythnet 中進行；

• 通過區塊鏈機制，確保 2 中的價格更新真實有效；

• 鏈上 DeFi 協議需要喂價時，從目標鏈上拉取價格；

• 得到價格，按照推送價格執行業務。

這種按需拉取也就意味著，使用一次喂價服務才會產生一次費用，不必再持續不斷地向目標鏈上推送價格。而在 Pyth 的實際運作流程中，如果更加細化的研究上述拉取模式的原理，你很容易發現擴展性上的提升：

• 經由 Pythnet 聚合和驗證過的價格數據，具備通過蟲洞（一種跨鏈產品）跨到不同鏈上的能力；

• 同一類價格數據，同一個蟲洞跨鏈，雖然目標鏈可能不同，但它們都只需要部署一個接收價格服務的智能合約；

• 每當下游應用要調取數據時，向蟲洞發出請求；蟲洞驗證無誤後從 Pythnet 上拉取數據給到下游。

圖：按需求更新的“拉取”式喂價服務流程

那麼，不同鏈使用 Pyth 所提供的喂價服務，條件相同——僅需設計對應的價格接收合約，開發部署成本極低。而且這些合約實際上只需要包含一個面向不同區塊鏈（特別是 EVM），但內容大同小異的價格數據存儲和跨鏈信息傳遞模型，因此非常容易部署（據 Pyth 團隊成員透露，一般只需要不到 2 周時間）；而喂價的核心合約（包含性能提升、數據集成的深度運算等）都只需要保持在 Pythnet 上運維。

當隨取隨用成為現實，對於下游的 DeFi 協議來說無疑具有極高的吸引力。DeFi 應用們當然更希望將精力和成本投入到自身產品的打磨中，而不是過多地考慮如何與預言機對接。

同時，喂價模式的轉變也會可預見地帶來商業模式的轉變：

在傳統的推送模式下，DeFi 協議可能與預言機簽署了合作的合同，按照訂閱制的方式購買了預言機的服務，在一段時間內能夠享受到數據的喂價和推送。這其中必然有鏈下的商談環節和時間花費；

而在 Pyth 目前的按需拉取模式下，協議與預言機的合作則顯得更加的 Web3 化：你甚至都不需要線下聯繫 Pyth 的商業團隊，僅通過開發文檔和智能合約的部署，就可以完成對價格數據的拉取——合約觸發、付 gas 費、數據拉取和拉取後的使用全部自動執行，體現出一種“無許可”和“全鏈上”的特質。

應用場景拓展：兼顧廣度與深度， 關注 DeFi 的長尾場景

在我們通常的認知裡，預言機更多的是在解決價格數據”有無“的問題。衡量預言機好壞時，我們往往會以”廣度“作為重要的參考指標。

如果一個預言機能夠為多個協議提供喂價服務，我們就會覺得它的業務做得還不錯。

但實際上，當預言機賽道的競爭日益激烈時，決定一個預言機能否脫穎而出的亮點，則轉移到了”深度“上：

解決數據的有無問題，可能只用來衡量預言機的下限，上限的比拼要看能否適配更多垂直的場景。

今天更多的 DeFi 協議對數據提出了更多的要求，不僅僅是需要價格數據，而是需要”符合我業務場景的數據“。針對這種情況，我們同樣看到了 Pyth Network 在場景適配上的探索。

今年 2 月，Pyth 推出了針對 DeFi 流動性風險預測與管理的預言機產品：流動性預言機 V1。

簡單來說，某些 DeFi 產品中的加密資產價格可能會顯著受到流動性影響。如果某標的流動性較低，那麼一筆鉅額的買單可能會引起價格的鉅額變化，從而導致部分業務（比如高頻交易、永續合約等）受到價格變化的衝擊而導致不正常的波動。

如果說預言機一般解決價格數據的有無，那麼流動性預言機則是在解決風險提示的有無。

Pyth 的流動性預言機實際上在提供關於各類加密資產的流動性指標，為受流動性影響大的 DeFi 產品提供參考。當流動性可能出現突變的跡象時，Pyth 會提前給出預估，告知協議流動性的變化可能會產生多大的影響。

在此我們並不具體解釋該預言機的技術原理，更為值得探究的點則在於風險管理：隨著更多 DeFi 使用場景的出現，對於未來風險的預測將變得更加重要。

在今年 3 月，Pyth 也上線了另一個產品：Benchmarks 基準數據。

Benchmark 產品更像是面向歷史，為鏈上和鏈下應用程序提供了調取歷史 Pyth 價格數據的功能。

在 Pyth Benchmarks 基準數據產品中，Pyth Network 創建了一個儲存 200+資產歷史價格的數據庫，並公開了用於搜索和檢索這些數據的 APIs。

這也就意味著使用 Pyth 的 DeFi項目不光可以接收到實時的數據，也可以通過 API 拉取到過往的歷史數據。這對於某些需要依據歷史價格數據的使用場景來說十分有用。

例如主打期權交易（DOV）的 Ribbon Finance，一般期權交易往往需要根據歷史價格來結算。假設結算時間在早上 8 點，但預言機可能到 8 點 10 分才延遲推送 8 點的價格數據，那麼這 10 分鐘內的價格波動發生後，如果再進行結算，必然會造成結果的誤差。

而使用 Benchmarks 的好處在於，Pyth 以秒級對價格進行更新，並且歷史時間中的數據全部存放在 Benchmarks 的數據庫中。如果希望以 8 點的數據為準進行結算，協議可以直接在 8 點後的數秒內向 API 發起請求，隨後快速獲得價格數據來發起結算，不用擔心因為時延所造成的價格變化。

此外，我們也瞭解到 Pyth 目前也正在與 Synthetix 合作，針對因預言機延遲導致的搶跑和 MEV 問題，開發相應的解決方案。

因此總體來看，面向某些對數據有特殊需求的場景，提供符合需求的喂價服務，抓住這些長尾市場在提供服務的深度上做文章，才是 Pyth 未來增長潛力的重要體現。

結語

頭部 DeFi 協議的合作、跨鏈服務的啟動、多場景適配等目前都體現出 Pyth Network 生態覆蓋範圍的擴大，而脫離與 Solana 的綁定自建 Pythnet，也給了項目更多的靈活性。

考慮到 Pyth 目前還並不是預言機賽道的 TOP1，在發展過程中也必然會有相應的手段鼓勵更多用戶的體驗與使用。對於 DeFi協議和更多的數據源而言，可選擇與其展開合作，以期獲得補貼和激勵計劃的支持；

而對於更多的最終用戶而言，上述產品力的提升、合作範圍的擴大以及更多的發展計劃，歸根結底都會聚焦在 Pyth 的 token 上。

目前公開的信息顯示，Pyth 的 token將會更多的用於 gas 費的支付、真實收入的分享以及治理的權益上。

在發幣預期和基本面向好的情況下，用戶可以選擇提早進入其 Discord 社區，在力所能及的條件下開展混身份、做活動等各類常規操作，以期博取可能的空投和權益。

上一個牛市週期中，我們看到了 Link 的高速發展。而在新的週期中，腳踏實地做基建的預言機們往往並不在臺前露面，但我們也有理由期待，賦能 DeFi 應用的幕後工作者，也終究會迎來屬於自己的高光時刻。