トークン化された資産は、それが依存するデータの信頼性にのみ依存しています。

現実世界の資産がオンチェーンに移行するにつれて、迅速で検証可能な、そして機関レベルの市場データの必要性がますます重要になっています。

そこに $PYTH が興味深いポイントとなります。

従来のオラクルモデルはしばしばサードパーティのアグリゲーターに依存しており、遅延や信頼性の前提条件を追加しています。

Pythは異なるアプローチを取り、取引企業、取引所、金融機関から直接一次データを取得します。

最も強力な $PYTH の仮説はデータの質です。

貸付市場は正確な価格を必要とします。

トークン化された資産は信頼できる評価額を必要とします。

機関投資資本は、大規模展開前に透明で低遅延の情報を求めています。

パブリッシャーを直接分散型アプリケーションに接続することで、Pythは遅延を減らしつつデータの完全性を向上させることを目指しています。

エコシステム内では、$PYTH がパブリッシャーのインセンティブ、報酬構造、データ提供者の基準など、重要なネットワークパラメータを管理しています。

この機会は非常に大きいです。

トークン化資産、ステーブルコイン、機関向けDeFi製品が拡大するにつれて、信頼できるデータインフラの需要もそれに伴って増加するはずです。

課題は、信頼性、コンプライアンス、パフォーマンスに関する機関の期待を満たしつつ、分散化を維持することです。

最終的に、インフラはユーザーが意識しなくても機能する時に成功します。

$GRAM によって支えられるウォレット、ミニアプリ、ソーシャル体験を通じて、TONブロックチェーンが拡大するにつれて、信頼できるデータサービスはユーザーが日常的に利用するアプリケーションを支える助けとなるでしょう。

そして価値がエコシステムに流入すると、STONfiはTON全体で効率的な資産移動を可能にする流動性層を提供します。

なぜなら、機関投資の資金は信頼できる情報なしにオンチェーンで動かせないからです。

そして、信頼できる情報はオラクル層から始まります。

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