Depuis longtemps, le domaine des données de marché est dominé par quelques géants centralisés, obligeant les utilisateurs institutionnels à payer des frais élevés pour des services de données de mauvaise qualité et peu transparents. Cependant, le Pyth Network, qui a émergé ces dernières années avec son service innovant de souscription de données de niveau institutionnel, a rapidement attiré de nombreux clients haut de gamme, y compris le gouvernement américain et Revolut. La clé du succès du Pyth Network réside dans son modèle opérationnel révolutionnaire, qui combine la technologie de décentralisation et des services écologiques, établissant trois avantages uniques qui non seulement résolvent efficacement les problèmes majeurs des utilisateurs institutionnels, mais redéfinissent également les normes de valeur des services de données de marché, aboutissant finalement à une percée dans l'industrie.

Le principal avantage du Pyth Network réside dans son mécanisme de "collecte directe à la source + validation décentralisée", ce qui augmente considérablement la fiabilité des données. Les fournisseurs de données traditionnels dépendent généralement de l'agrégation de données par des tiers, ce qui entraîne non seulement des retards dans les données, mais peut également introduire des erreurs en raison de multiples intermédiaires. Une fois, une banque d'investissement a subi des pertes de plus d'un million de dollars en une journée en raison de l'utilisation de données boursières obsolètes, entraînant des erreurs de jugement sur les tendances du marché. En revanche, le Pyth Network collabore directement avec plus de 120 institutions financières de premier plan pour obtenir des données de première main. Par exemple, il obtient des données de transactions en temps réel directement auprès des principales bourses et des informations sur la liquidité auprès des principaux teneurs de marché, ces données étant stockées directement sur la blockchain sans intermédiaire. Plus important encore, Pyth utilise un cluster de nœuds décentralisés pour la validation croisée ; si les données fournies par une institution ne correspondent pas à celles de la majorité des nœuds, le système identifie automatiquement et exclut les données anormales, tout en déclenchant un mécanisme de pénalité pour restreindre les comportements illicites.