ヘイズのファンドが書いた記事: オラクルの戦いで、なぜフレアは過小評価されているのですか?

編集者: Felix、PANews

Oracle プロトコルは、分散型ネットワークと外部データ ソースの間の仲介者として機能し、安全かつスケーラブルな方法でオンチェーン データとオフチェーン データを接続します。これには、Web API、データベース、接続されたデバイス センサー、リアルタイム データ フィード、さらにはその他のブロックチェーン ネットワークが含まれます。ブロックチェーン アプリケーションがより複雑になるにつれて、このオフチェーン データは新しいユースケース (最近人気の「機械学習」など) の開発にとってますます重要になります。

この記事では、Chainlink、Pyth、Flare という 3 つの主要なオラクル プロトコルについて詳しく説明します。 Chainlink は現在市場をリードしていますが、レイテンシと高スループットに制限があるのに対し、Pyth は金融機関に焦点を当てており、汎用性に欠けています。注目すべきは、「ダークホース」オラクル プロトコルである Flare です。Flare は、Chainlink や Pyth に匹敵する機能と完全主権 L1 を組み合わせており、ユニークな (そしておそらく過小評価されている) プロトコルとなっています。ここでは、各プロトコルを詳しく説明し、「オラクルの戦争」と呼ばれるものについての洞察を示します。

LINK

Chainlink はオラクルの代名詞であり、誰もが認める市場リーダーです。その強力な分散型ノードネットワークにより、Chainlink は多くの dApp、DEX、DeFi プラットフォームの最初の選択肢になります。 Chainlink の信頼性とパートナーリストの増加により、Chainlink は教育機関や新興プロジェクトにとっての最初の選択肢となっています。 Chainlink の分散型オラクル ネットワークは、複数のノードを利用して実世界のデータを取得および検証する独自のコンセンサス メカニズムを通じて動作します。この複数の関係者によるアプローチにより透明性が確保され、操作のリスクが最小限に抑えられます。しかし、オラクルネットワーク自体は分散化されているものの、チェーンリンクのマルチシグはプロトコルの価格フィードに対して高度な制御を維持しているとアナリストは指摘しています。データの正確性と改ざん防止を確保するために、Chainlink は経済的インセンティブを利用してノードオペレーターとユーザーの利益を調整します。

2024年5月の時点で、Chainlinkは500以上のDEXと800以上のDeFiプラットフォームを統合しています。そのオラクルは 5,000 を超える取引ペアの価格情報を提供し、更新時間はチェーンや資産に応じて数分から数時間の範囲です。チェーンリンクのハートビートは定期的に更新されるか、価格が指定範囲 (1% など) を超えた場合に更新されます。

Chainlink オラクルは現在、さまざまなデータ ソースやサービス全体で 200 億ドルを超える価値があります。 LINK トークンは、Chainlink ネットワーク内でのステーキングと評判に使用され、時価総額は 70 億ドルを超えています。 Coingecko のデータによると、Chainlink トークンはすべてのオラクルの市場価値の 70% 以上を占めています。全体として、LINK がノードオペレーターにサービスの対価を支払うため、Chainlink のオラクルサービスに対する需要はトークン所有者に付加価値をもたらします。

<em>（预言机的总担保价值</em><em>TVS</em><em>，多用来总结预言机网络的总体经济影响和采用情况。来源：</em><em>DefiLlama </em><em>）</em>

オラクルマシン市場のパターンは静的ではなく、競合他社が常にこの簡単な部分を奪い取っていることは注目に値します。

PYTH

Pyth は金融ユースケースに焦点を当てた新しいオラクル プロトコルで、90 を超える TradFi および仮想通貨金融機関をデータプロバイダーとして使用しています (株式、商品、通貨の価格データをソースから直接考慮しています)。 Pyth のイノベーションは 3 つあります:

1. 不確実性の定量化: 報告される価格に信頼区間を導入することで、この機能によりユーザーは価格を測定できるだけでなく、不安定な市場で重要となる価格の不確実性の程度も測定できるようになります。非常に価値があります。
2. 複数のチェーン: Pyth のデータ ソースは、ほぼすべてのチェーン上のアプリケーションに使用できます。 Pyth Network は当初、Solana とその独自の Pythnet (Solana コードベースのフォーク) 上で立ち上げられ、Wormhole などの統合を通じて非 Solana チェーンにソリューションを提供しました。
3. 効率的な​​価格更新: Pyth Network によって導入されたもう 1 つの革新は、従来のシステムで一般的に見られる非効率なプッシュ Oracle とは異なり、このアーキテクチャにより、データ ユーザーが必要とする効率的なオンデマンドの価格更新が可能になります。

Pyth の価格更新レートは通常 300 ～ 500 ミリ秒であり、これは一部の競合サービスよりも桁違いに高速であるか、現代の金融 (例: dex) のニーズを満たすのに適しています。この速度は Pyth の信頼モデルによるもので、価格情報の提供を分散ノードではなく少数の大規模データプロバイダーに直接依存しています。分散性が低いモジュールは Pyth の信頼モデルだけではありません。 Pyth は、Wormhole などの集中型エンティティに依存しているため、過去に機能停止に対して脆弱になっていました。 Pyth はまた、正確な価格フィードを奨励するために、データプロバイダーに対するステーキング要件の実装にも取り組んでいます。

それにもかかわらず、パイスの TVS は、融資契約の影響で、過去 6 か月で 5 億ドルから 40 億ドル以上に急増しました。 Pyth と Solana のコラボレーションは、高速データ処理と Solana の高スループット インフラストラクチャを組み合わせて非常に成功しています。昨年 11 月のエアドロップの成功に続き、Pyth は 1 億ドル相当の Pyth トークンの新しいラウンドを 160 以上の統合 DAPP パートナーに提供する予定です。

Pyth は特定の市場では成功していますが、金融以外の幅広いユースケースに拡張できる能力はまだ証明されていません。

FLR

Flare は、Chainlink、Pyth、その他の競合他社とは異なるアプローチを採用している、オラクル分野の新興競合他社です。言い換えれば、Flare は単なるオラクル ネットワークではなく、コンピューティング能力、つまり EVM スマート コントラクトも備えています。 Flare は、スマート コントラクト プラットフォームとオラクル システムを組み合わせたもので、ネットワークのコンセンサスとブロックの生成を担当するバリデーターは、ネットワークへのデータの送信も担当します。つまり、バリデーターは検証報酬を受け取るために、正確なデータをネットワークに正常に提供する必要があります。 Google Cloud は最近、Figment や Ankr などの企業とともに、検証者および貢献者として Flare に加わりました。

データ コネクタと Flare Time Series Oracle (FTSO) は Flare システムの中核です:

• データ コネクタ: トランザクション情報などの状態データを他のブロックチェーンや Web サービスから Flare ブロックチェーンに取り込みます。
• FTSO: 複数のチェーンの時系列データを Flare に転送します。 (継続的なアップグレードにより、最終的には 90 秒ごとに最大 1,000 個のデータ ソースを提供できるようになり、1 ～ 2 ブロックの更新が可能になります)

このユニークな組み合わせにより Flare が際立っており、データ フィードとプルーフィングは、Flare 上で実行されている Dapps に直接アクセスするために不可欠です。無料です（他の場所ではデータのフレア料金がかかります）。

全体として、フレアはおそらく過小評価されています。

Chainlink にはかなりの先行者利益があり、数え切れないほどのプロジェクトがすでにチェーンリンクと統合されています。しかし、Flare の注目が高まるにつれて、Chainlink にすぐに追いつく可能性があります。 FLR の可能性をよりよく説明するために、2024 年 5 月 1 日時点の FDV を次に示します。

• FLR: 29 億ドル
• PYTH: 50 億ドル
• LINK: 127 億ドル

もう一度考えてみると、次のようになります。文脈上、上記の比較はかなり異なる可能性があります:

• Flareのプロジェクト統合数はChainlinkの10%未満であり、まだ始まったばかりです
• FLRのトークンエコノミクスはステークホルダーとホルダーの積極的な参加を奨励します
• 同時にFlare既存の Oracle プロトコルとは大きく異なるデータおよびコンピューティング サービスを提供します。データ サービスから料金を生成できることに加えて、独自のネイティブ エコシステムを構築することもできます

Flare の開発はまだ初期段階ですが、開発パスの実現 - さまざまなシナリオでの FLR の潜在的な潜在力は次のとおりです:

• PYTH を使用したフラット: ~1.7 倍
• LINK の半分: ~2.27 倍
• PYTH と LINK の中間: ~3.17 倍
• LINK 75%: 約3.3倍

現在の市場ニーズを満たすだけでなく、次世代の課題にも取り組むプロジェクトがオラクルバトルに勝ちます。 Chainlink は市場のリーダーではありますが、レイテンシーと高スループットのユースケースへの適合性に関しては、まだ多くの点が望まれています。一方、Pyth は金融機関に焦点を当てているため、オラクル領域に独自の次元がもたらされていますが、ユースケース全体にわたる汎用性の点で多くのギャップが残されています。 Flare は上記の特性と L1 の特性を兼ね備えており、そのユニークな市場ポジショニングは注目に値します。この戦争の勝者は、信頼性の高い最新のデータを提供し、強力なネットワーク効果を生み出し、DeFi エコシステム (大規模かつ大量の処理を伴う人工知能などの新興エコシステムを含む) の変化するニーズに適応できるプロトコルとなるでしょう。多様なデータセット）。結論を出すにはまだ時期尚早ですが、FLR は同業他社と比較して過小評価されているようです。

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