予言マシンの戦い：チェーンリンク対パイス・ネットワーク

Author: ian.btc | workhorse  Source: X, @0xWorkhorse  Compiled by Shaw Golden Finance

分散型金融（DeFi）では、オラクルマシンがインフラ全体を支えている。)では、オラクルマシンがインフラ全体のバックボーンとなっている。実世界のデータとやり取りするスマート・コントラクトのスピード、正確性、信頼性、スケーラビリティを決定するもので、チェーンリンクは実績のあるリーダーであり、パイス・ネットワークはファーストパーティデータを重視するチャレンジャーです。それぞれが「予測マシン問題」を解決するための2つの異なるアプローチを表しています。

予言マシンは、私の研究内容において頻繁に探求されるトピックであり、その理由は、予言マシンがこの分野で欠くことのできない位置を占めているからです - - 予言マシンのサポート不足は大きな問題です。

翻って、予言マシンがどのように機能するのか、その具体的な機能は何なのか、キーパーソンは誰なのか、について深く理解することが重要だと思います。

ソーシャルメディア上では、「予言マシン戦争」や「LINK vs. PYTHの戦い」についての論争的な話題を目にすることが多いだろう。しかし、この2つのプロジェクトが異なる視点から同じ問題に取り組んでいるという事実は、この分野の多様性を証明している。このため、両者を併用することで、それぞれのユニークな強みを生かし、この繁栄する業界に革新的なソリューションをもたらし、まったく新しい次元の発展を切り開くことができるのだ。

この仕組みを詳しく見てみよう。

予言マシンは実際に何をするのか？

要するに、予言マシンはブロックチェーンと現実世界の架け橋なのです。

スマートコントラクト（DeFiを動かす自己実行コード）は、セキュリティ上の理由から本質的に隔離されている。株価や天気予報、選挙結果などの外部データに直接アクセスすることはできず、操作や中央集権化のリスクがない。

そこで予言者の出番です。予言者は、オフチェーンデータを取得し、検証し、信頼できる方法でオンチェーンアプリに配信します。

予言者は「データ・メッセンジャー」だと考えてください。AaveのようなDeFi融資プロトコルは、担保価値を決定し、担保不足の融資を防ぐためにリアルタイムの資産価格を必要とします。予言者がいなければ、ETHが一晩で10％下落してもわからない。予言者は、複数のソースからのデータを集約し、不正確な情報をフィルタリングするコンセンサスメカニズムを適用し、検証された情報をコントラクトにプッシュ（またはプル）する（またはコントラクトからプル）ことで、この問題を解決します。

主な機能を簡単に挙げてみましょう。

要するに、Prophecy Machineは「ハイブリッドスマートコントラクト」を実装しています。"を実装し、オンチェーンロジックとオフチェーンリアリティを組み合わせることで、永続的な取引から保険金の支払いまで、幅広いユースケースを解き放ちます。

技術的側面：プッシュとプル

Chainlinkは主にプッシュモデルを採用しており、ノードオペレーターの分散型ネットワークがチェーン上のデータを継続的に公開しています。データの更新は、乖離（特定の閾値を超える価格変動など）または一定の間隔でトリガーされ、継続的な可用性を確保している。しかし、これは不必要なオンチェーン・トランザクションや、アクティビティの低い期間中のコスト上昇につながる可能性もある。

チェーンリンク関数などの最近の改良により、カスタマイズされた計算のためのオンデマンド（プルのような）機能が導入され、開発者は必要なときだけデータをフェッチしたり、チェーン外の計算を実行できるようになりました。これは確かに非効率性の軽減に役立っている。そのために、Chainlinkデータフローはレイテンシーギャップをさらに縮め、高頻度アプリケーションに秒以下の更新を提供します。

これとは対照的に、Pyth Networkはプル型モデルを採用しています。価格データはチェーンの下に集約され、プロトコルやユーザーから要求されたときにのみチェーン上で公開されます。価格データはチェーンの下方に集約され、プロトコルやユーザーから要求されたときにのみチェーン上に公開されます。このオンデマンドアプローチは、秒以下のレイテンシー（通常300～400ミリ秒、Pyth Lazer経由の高頻度需要では1ミリ秒まで）と相まって、永続的取引やAI主導のブローカーなどのリアルタイムアプリケーションにおいて非常に効率的です。ボラティリティの高い市場において、レイテンシーを削減し、精度を向上させます。不安定な市場では、Pythのプルモデルは1秒間に最大3.33回更新され、バイアスベースのプッシュシステムを凌駕します。

プッシュはラジオ局のようなもので、誰も聞いていなくても放送し続ける。プルはポッドキャストのようなもので、誰かが聴きたいときにだけダウンロード／再生されます。

プッシュ・モードは、プロアクティブで、常に準備が整っているシナリオ（保険請求、自動請求など）でうまく機能します。プルモードは無駄を省き、高いスループットを要求される場合に適しているが、リクエストを開始するプロトコルが必要である。それは本当に、プロジェクト自体のニーズ（と好み）と、いつ、どのようにデータを取得（または受信）する必要があるかに依存します。

データはどこから来るのか？

チェーンリンクは多くのソースからデータを収集します。-- 取引所のAPI（CoinbaseやKrakenなど）、アグリゲーター（CoinMarketCapやCoinGeckoなど）、さらには天気やスポーツのスコアといった非金融データも含まれます。ノードオペレータは入力データを提出し、そのデータはコンセンサスメカニズムを通じて中央値を導き出すために使用される。この幅広いソースは、アップル(AAPL)やマイクロソフト(MSFT)のような最近のリアルタイムの銘柄を含む2,000以上のデータフィードをサポートしており、チェーンリンクを金融、ゲーム、保険などに幅広く応用できるものにしている。

Pythはファーストパーティプロバイダーから直接データを取得しています。-Jane Street、Susquehanna、Chicago Board Options Exchange (CBOE)、Geminiを含む120以上の組織から直接データを取得しています。Pythは現在、750以上の株式、50以上の実物資産（FX、金属）、米国債金利、100以上の上場投資信託（ETF）、FTSE100のようなインデックスを含む1,600以上のリアルタイムデータフィードを提供しています。データをプレビューします。

ビットコイン価格が大きく変動する期間中、Pythのファーストパーティモデルは、主要取引所のAPIよりも低いP99パーセンタイルのレイテンシを実現します。PythのTVS(Total Vouching Value)はより分散されており(Solanaでは61%のみ)、ChainlinkのTVSはより集中しており(Etherでは97%)、シングルチェーンのリスクを低減しています。

Pyth's model provides speed and accuracy, but trust is concentrated in fewer sources (although higher quality).
チェーンリンクの多様性は回復力を向上させますが、極端な市場変動時には若干の遅れが生じる可能性があります。

誰が、なぜ、どれを使うのか？

Chainlinkは50以上のチェーンに統合されています。そのクロスチェーン相互運用プロトコル（CCIP）は、メッセージング、トークン転送、クロスチェーン決済をサポートし、トークン化された資産を保護するためにスウィフトやJPモルガン・チェースなどのパートナーと協力しています。2025年半ばまでに、チェーンリンクは24兆ドル以上の取引額を促進している。

PythはSolana、AptosからBase、TON、Sei、Monad、Berachain、HyperEVMまで100以上のチェーンをサポートしています。Pythは、Solana、AptosからBase、TON、Sei、Monad、Berachain、HyperEVMまで、100以上のチェーンをサポートしています。

いくつかの使用例:

• Aave：不良債権の連鎖反応を防ぐため、チェーンリンクから融資市場の健全性に関するデータを入手しています。

• Ethena: Pythを活用し、不安定な取引におけるステーブルコインの価格精度を維持する。

• Swift Pilot: チェーンリンクのCCIPを活用してクロスバンク決済を行う。

• Drift Protocol：Pythを使った永久契約の秒単位の市場ティック更新（RWAデータのためのChainlinkの利用を模索中。）

いくつかのプロトコルは両方のテクノロジーを使っています。例えば、SolanaのKamino Financeは、収益とクロスチェーン機能にChainlinkを使用し、融資市場での正確な価格設定にPythを使用しています。

Pythのチェーンカバレッジはより広範ですが、チェーンリンクの確立されたネットワーク内での相互運用性ツールはより深く、ハイブリッドファイナンスの分野で強力な組織的コネクションを持っています。

このような理由から、チェーンリンクのツールの多様性は、金融以外のWeb3アプリ（ゲーム、保険、NFT）や機関ブリッジに理想的です。一方、Pythは金融グレードのDeFiにフォーカスしており、トレーディング、融資、RWAのデータバックボーンとして位置づけられている。

（少なくとも私には）ここには非常に説得力のあるチームワークの要素があることがわかります。

まとめ

このテーマは奥が深く、この記事の長さにもかかわらず、このテーマについて何千字も書けるほど、両方について言えることがたくさんある。

私は、特定のニーズを満たすためにこの2つを組み合わせて使うという見通しについて、非常に楽観的だ。結局のところ、より高品質な製品の利点がそれを物語っている。

私の見解では、予測マシンに絶対的な勝者はいません。

チェーンリンクはDeFiの信頼できる「スイスアーミーナイフ」であり、汎用性と堅牢性を兼ね備えています。一方、Pythは、金融分野におけるスピードと高精度に焦点を当てた精密ツールです。私の考えでは、この2つの相乗効果は非常に理にかなっている。

トークン化されたRWA、AIプロキシ、リアルタイム金融が新たな需要を生み出し続ける中、ハイブリッド採用モデルが主流になるかもしれません：チェーンリンクは幅広く安定したリーチを、Pythはスピード、ミリ秒、その他を。チェーンリンクは広く安定したカバレッジを、Pythはスピードが重要でミリ秒が重要なアプリケーションをカバーする。少なくとも、私はこれらの用途がより一般的になることを期待している。