jakiro
Autor: Ian.BTC | Fuente del caballo de batalla: X, @0xworkhorse Compilación: Shaw Bittain Vision
En el campo de las finanzas descentralizadas (DEFI), los oráculos son la columna vertebral de toda la infraestructura.Determinan la velocidad, la precisión, la credibilidad y la escalabilidad de los contratos inteligentes que interactúan con los datos del mundo real.ChainLink es un líder probado con un buen historial; Python Network es un retador, que enfatiza los datos de primera parte.Los dos representan dos métodos diferentes para resolver el «problema de oráculo».
En mi contenido de investigación, los oráculos son un tema que se discute con frecuencia porque tienen una posición indispensable en este campo: sin el apoyo de los oráculos, muchos mecanismos no pueden funcionar normalmente.
A su vez, creo que es de gran importancia tener una comprensión profunda de los principios de trabajo, las funciones específicas y los principales actores del Oráculo.
Verá muchos comentarios controvertidos en las redes sociales sobre la «Guerra de Orpollo» o «Enlace versus disputa de Pyth».Sin embargo, la realidad es que estos dos proyectos adoptan diferentes perspectivas de solución al mismo problema, lo que refleja con precisión la diversidad del campo.Debido a esto, pueden trabajar juntos para dar un juego completo a sus ventajas únicas, aportar soluciones innovadoras a nuestra industria en auge y abrir nuevos espacios de desarrollo.
A continuación, exploremos cómo funciona en detalle.
¿Qué hace realmente un Oracle?
Esencialmente, los oráculos son el puente entre blockchain y el mundo real.
Los contratos inteligentes, código automático que impulsa definitivamente, están esencialmente aislados por razones de seguridad.No pueden obtener directamente datos externos, como precios de acciones, pronósticos meteorológicos o resultados electorales, o pueden enfrentar el riesgo de ser manipulados o centralizados.
Esto es lo que hacen los oráculos: adquieren, verifican y pasan los datos de la cadena a las aplicaciones en la cadena de una manera confiable.
Los oráculos pueden considerarse como «mensajeros de datos».Los protocolos de préstamos Defi como AAVE requieren precios de activos en tiempo real para determinar el valor colateral y prevenir préstamos bajo colateralizados.Sin el Oráculo, no podría saber si ETH cayó un 10% durante la noche.Los oráculos resuelven este problema agregando datos de múltiples fuentes, aplicando un mecanismo de consenso para filtrar información inexacta y empujar la información verificada en (o empujarla) contratos.
Enumeremos brevemente algunas características clave:
-
Transmisión de datos: Proporcionar resultados de precio, mensaje o cálculo
-
verificar: Garantizar la integridad de los datos a través de las tecnologías de descentralización y cifrado
-
Escalabilidad: Manejar actualizaciones de alta frecuencia en mercados volátiles sin bloquear blockchain
Esencialmente, los oráculos implementan «contratos inteligentes híbridos», combinando la lógica en la cadena con realidad fuera de la cadena, desbloqueando por lo tanto varios casos de uso de transacciones perpetuas a reclamos de seguros.
Nivel técnico: empuje y tirar
ChainLink adopta principalmente el modo Push, y su red de operadores de nodo descentralizado continúa publicando datos en la cadena. Las actualizaciones de datos se activan por desviaciones (como cambios de precios que exceden un umbral específico) o intervalos de tiempo fijos para garantizar la disponibilidad continua.Sin embargo, esto también puede conducir a transacciones innecesarias en la cadena y mayores costos durante los bajos períodos activos.
Las mejoras recientes, como las funciones de ChainLink, han introducido más características a pedido (como Pull) para la informática personalizada, permitiendo a los desarrolladores obtener solo datos o realizar cálculos fuera de la cadena cuando sea necesario.Esto indudablemente ayuda a aliviar algunos problemas de ineficiencia.Con este fin, los flujos de datos de ChainLink limitan aún más la brecha de latencia y proporcionan actualizaciones de subsecución para aplicaciones de alta frecuencia.
Por el contrario, Python Network adopta un modelo basado en extracción: los datos de precios están agregados fuera de la cadena y se publica en la cadena solo cuando el protocolo o el usuario solicita.Este enfoque a pedido, junto con la latencia subsecond (típicamente de 300 a 400 milisegundos, puede ser tan bajo como 1 milisegundo para las necesidades de alta frecuencia a través de Python Lazer), lo hace extremadamente eficiente en aplicaciones en tiempo real, como transacciones perpetuas o proxy de energía perpetua.El Relé Express de Python optimiza aún más esto al permitir a las instituciones entregar datos directamente en función de las subastas, reducir la latencia y mejorar la precisión en los mercados volátiles.En el mercado volátil, el modelo de extracción de Python se puede actualizar hasta 3.33 veces por segundo, excediendo la velocidad de los sistemas de empuje basados en sesgo.
Empujar es como una estación de radio, que se transmite constantemente independientemente de si alguien escucha o no.Tirar es más como un podcast, descargado/reproducido solo cuando alguien quiere escuchar.
El modo Push funciona bien en escenarios activos y listos (como reclamos de seguro, liquidación automática, etc.).El modo de extracción puede reducir el desperdicio y tener una mejor escalabilidad para los requisitos de alto rendimiento, pero el protocolo requiere solicitudes proactivas.Realmente depende de las necesidades (y preferencias) del proyecto en sí y cuándo y cómo necesita obtener (o recibir) los datos.
¿De dónde vienen los datos?
ChainLink recopila datos de una amplia gama de fuentes, incluidas las API de intercambio (como Coinbase y Kraken), agregadores (como CoinMarketCap y Coingecko) e incluso datos no financieros, como puntajes climáticos o deportivos.El operador del nodo presenta los datos de entrada y luego deriva el precio mediano a través de un mecanismo de consenso, enfatizando la descentralización para reducir el riesgo de manipulación.Esta amplia fuente admite más de 2,000 fuentes de datos, incluidas acciones recientes en tiempo real como Apple (AAPL) y Microsoft (MSFT), lo que hace que ChainLink sea ampliamente aplicable en finanzas, juegos, seguros y otros campos.
Python obtiene datos directamente de los proveedores de primera parte, incluidas más de 120 instituciones, incluidas Jane Street, Susquehanna, Chicago Opciones Exchange (CBOE) y Gemini.El proceso de agregación se realiza fuera de la cadena, y cada fuente de datos contiene intervalos de confianza para mejorar la transparencia en la calidad y volatilidad de los datos.Python actualmente ofrece más de 1,600 fuentes de datos en tiempo real, incluidas más de 750 acciones, más de 50 activos físicos (Forex, Metales), tasas de tesorería de EE. UU. Y más de 100 fondos cotizados en bolsa (ETF), así como datos de vista previa de índice como el FTSE 100.
Durante un período de grandes fluctuaciones en los precios de Bitcoin, el modelo de primera parte de Python proporciona una latencia del percentil P99 inferior a la API de los intercambios principales.Mientras tanto, la base fuente más amplia de ChainLink asegura la redundancia: la mediana permanece estable incluso cuando algunos proveedores fallan.Los televisores de Python (valor total garantizado) están más diversificados (Solana es solo del 61%), mientras que los televisores de ChainLink están más concentrados (97% en Ethereum), lo que reduce el riesgo de una sola cadena.
El modelo de Python proporciona velocidad y precisión, pero la confianza se centra en menos fuentes (con mayor calidad).La diversidad de ChainLink aumenta la resiliencia, pero puede introducir ligeros retrasos durante la volatilidad extrema del mercado.
¿Quién usa cuál y por qué?
ChainLink se ha integrado en más de 50 cadenas, incluyendo Ethereum, cadena inteligente de binance, polígono, optimismo, árbitro, avalancha y base.Su protocolo de interoperabilidad de cadena cruzada (CCIP) admite mensajes, transferencia de tokens y asentamiento de cadena cruzada, y trabaja con socios como Swift y JPMorgan para garantizar la seguridad de los activos tokenizados.A mediados de 2025, ChainLink ha contribuido a más de $ 24 billones en valor de transacción.
Python admite más de 100 cadenas, desde Solana y Aptos hasta Base, Ton, SEI, Mónada, Berachain e Hyperevm, y las nuevas fuentes de datos están disponibles sobre la marcha en todas las cadenas gracias a su arquitectura de extracción.
Algunos ejemplos de casos de uso:
-
Ave: Confíe en los datos del estado de salud del mercado de préstamos proporcionados por ChainLink para evitar reacciones de cadena de deuda incobrables.
-
Etena: Use Python para mantener la precisión del precio de las estables en transacciones volátiles.
-
Piloto rápido: Use el CCIP de ChainLink para lograr un asentamiento de banco cruzado.
-
Protocolo de deriva: Use Python para implementar actualizaciones del mercado de contratos perpetuos de segundo nivel (todavía está explorando el uso de ChainLink para obtener datos RWA, lo cual es excelente).
Algunos protocolos usan ambas técnicas, y creo que eso es exactamente lo que es particularmente interesante. ChainLink se usa para mensajes de cadena cruzada (CCIP) + Python se usa para el flujo de información de precios ultra rápido.Por ejemplo, Kamino Finance de Solana utiliza ChainLink para lograr ingresos y capacidades de cadena cruzada, mientras usa Python para lograr precios precisos en el mercado de préstamos.
Python tiene una cobertura en cadena más amplia, pero ChainLink tiene herramientas de interoperabilidad más profundas en redes establecidas y tiene fuertes vínculos institucionales en el espacio de finanzas híbridas.
Con este fin, la diversidad de herramientas de ChainLink lo hace ideal para aplicaciones Web3 no financieras (juegos, seguros, NFT) y puentes institucionales.Mientras tanto, Python se enfoca en Defi de grado financiero, posicionándose como el pilar de datos para transacciones, préstamos y RWA, y su crecimiento acelerado plantea un desafío para las empresas titulares.
Puedes ver (al menos en mi opinión), hay un elemento muy convincente del trabajo en equipo aquí, lo que me hace preguntar: ¿por qué no usar ambos?
Resumir
Este tema es como un campo profundo de exploración. Aunque este artículo no es corto, todavía tengo mucho contenido para discutir sobre estos dos, y no es una exageración escribir miles de palabras.
Soy muy optimista sobre la posibilidad de usar ambos para satisfacer las necesidades específicas.Después de todo, las ventajas de mejores productos son evidentes.
En mi opinión,No hay un ganador absoluto en Oracle, la clave es si está adaptada o no.
ChainLink es una «navaja suiza» confiable en el campo Defi, que es versátil y robusto. Python es una herramienta de precisión que se centra en la velocidad y la alta precisión en el campo financiero.En mi opinión, la coordinación entre los dos es de gran importancia.
Con nuevas demandas en RWA, AI proxy y finanzas en tiempo real, podemos ver que los modelos de adopción híbridos se convierten en la opción regular: Es decir, use ChainLink para lograr una cobertura amplia y estable, y use Python para cumplir con los escenarios de aplicación donde los requisitos de velocidad son extremadamente altos y la diferencia en milisegundos es de gran interés.Al menos, espero ver tales aplicaciones más comunes.
