오늘, 우리는 암호화폐 분야에서 선도적인 퍼스트 파티 오라클인 Pyth Network 에 대한 투자를 발표하게 되어 기쁩니다.
암호화폐의 레거시 오라클 뒤에 숨겨진 전제는 금융 데이터를 포함한 모든 데이터가 온체인 계약에 자유롭게 사용 가능하고 접근 가능하다는 것입니다. 따라서 오라클은 공급 측 네트워크 기여자에게 이 데이터를 긁어 모아 집계하고,데이터에 대한 합의를 이끌어 온체인으로 가져오도록 장려해야 합니다. 이 방법은 날씨 데이터나 선거 결과와 같이 널리 사용되는 공개 데이터 세트에 대해서는 적합할 수 있지만 일반적으로 금융 데이터와 같이 대기 시간에 민감한 데이터에는 적절하지 않습니다. 지연 시간에 민감한 데이터의 경우 대규모의 시장 참여자(예: HFT 기업, 시장 조성자 및 주식 지정가 주문장 교환)는 타사 집계자와 비교하여 실제로 우수한 데이터 소스입니다. 이들 시장 참여자는 데이터를 단순히 긁어 모으는 것이 아니라 본질적으로 더 높은 품질,더 짧은 지연 시간의 데이터를 생성하기 때문입니다.
Pyth의 오라클 디자인은 퍼스트 파티 금융 데이터가 자연스럽게 공개되지 않는다는 이론을 따릅니다. 오히려 이 데이터는 데이터 생성자의 소유가 됩니다. 금융 데이터는 광범위한 CeFi 거래소의 공개 시장 거래를 통해 집계됨 없이 생성되며, 이러한 거래소는 그 거래소에서 가장 빈번하게 거래하는 그룹과 함께 가장 우수한 데이터 출처입니다.. 따라서 Pyth는 제3 집계자 대신 시장 조성자, 트레이딩 데스크, 거래소 등과 같은 퍼스트 파티 데이터 파트너와 직접 협력하여 지연 시간이 짧은 온-체인 가격 업데이트를 제공합니다.
Pyth는 2021년에 처음 출시되었으며 그 이후로 CBOE, Wintermute, Two Sigma, Cumberland 및 90개의 기타 시장 조성자, 거래소 및 기타 퍼스트 파티 데이터 파트너와 파트너십을 맺고 있습니다. 오늘날 Pyth는 BTC, TSLA, EUR/USD, 암호화폐, 주식, 외환, 상품, 환율 조정 등과 같은 400개 이상 종목의 중간 시장 가격과 신뢰 구간을 제공하며 45개 이상의 종목에 고도로 충실한 데이터를 제공하는 동시에 MarginFi, Drift, Helium, Jupiter, Synthetix, Hashflow를 포함한 90 여개 업계 최대 규모의 일부 프로토콜에서 17억 달러 이상의 가치를 확보했습니다.
Pyth는 암호화폐 분야에서 퍼스트 파티 데이터 기여자 모델을 개척한 것 외에도 풀 기반 가격 게시 모델을 개척했습니다. 정의된 간격(예: 50bps의 가격 편차가 있을 때마다 또는 Chainlink와 같은 오라클의 경우 매 시간마다)에 체인에 데이터를 지속적으로 푸시하는 대신, Pyth스는 스마트 계약이 필요한 정확한 순간에 정확한 데이터를 풀 (=가져올)할 수 있도록 합니다. 이는 근본적으로 새로운 디자인으로 임의적이고 중요도만을 기반으로만 업데이트되는 오라클보다 더 신선하고 정확한 가격을 제공합니다. 또한 불필요한 업데이트에 지속적으로 가스를 지불할 필요가 없기 때문에 사용자 프로토콜 및 애플리케이션 비용을 구조적으로 절감할 수 있습니다. 또한 이 디자인으로 Pyth는 풀 메커니즘을 통해 오라클 개별 배포의 필요성이 제거되므로 본질적으로 자산 및 체인 적용 범위를 더 빠르게 확장할 수 있습니다. 예를 들어, Base와 Mantle에 구축된 애플리케이션은 Pyth가 사용자 지정 코드를 작성할 필요가 없었기 때문에 즉시 Pyth를 통합할 수 있었습니다.
기업으로서 우리는 오라클은 암호화폐의 애플리케이션 개발을 위한 기본 요소이며 오프 체인과 온체인 상태 사이의 다리 역할을 하기 때문에 오라클에 깊이 관심이 있습니다. 오라클의 주요 임무는 유동성 영역에서 가격을 일관되게 유지하는 것이지만, 그 뒤에는 긴급 상태 전환에서 가치를 포착하고 재분배할 수 있는 방대한 설계 공간이 있습니다. 우리가 연구한 바로는 Pyth 모델은 오늘날 이러한 기회를 포착하고 프로토콜 및 애플리케이션이 오라클 추출 가능 가치(OEV)를 통해 새로운 수익 라인을 창출할 수 있는 길을 열어주는 데 가장 적합한 모델입니다.
오라클 추출 가능 가치 소개
다시 한번 강조하자면, 채굴자 추출 가능 가치(MEV)는 크게 잘못된 명칭입니다. 이 명칭은 오늘날 일시적인 상태 불일치를 활용하는 거래의 재주문 시 발생하는 차익거래 또는 청산 기회로부터 검증인 및 내기를 건 사람이 획득한 이익을 광범위하게 지칭합니다. 많은 경우 MEV는 애플리케이션이 대표하는 가격과 외부 오프체인 상태로 정의된 정식으로 정확한 가격 사이에 불일치가 있을 때 나타납니다. 오라클 추출 가능 가치(OEV)는 애플리케이션이 이 상태 불일치를 활용하기 위해 차익거래자 또는 청산자가 오라클 업데이트에 의존하는 MEV의 하위 집합입니다.
오라클은 공개 시장 가격과 같은 외부 데이터를 온체인에 가져옴으로써 자연스럽게 귀중한 블록 스페이스를 중재합니다. 이렇게 함으로써 상태 간 차익 거래 및 청산을 위한 수익성 창을 생성하고 오라클 자체가 직접 또는 경매 역학을 통해 MEV 수명주기에 진입하여 가격 업데이트 시 나오는 MEV의 일부를 포착할 수 있는 기회를 제공합니다.
푸시 기반 오라클 시스템에서 오라클 업데이트 직후의 거래 공간은 매우 경쟁적입니다. 풀 기반 오라클 시스템에서 애플리케이션은 업데이트를 애플리케이션에 통합하기로 선택하는 방법에 비해 더 많은 자율성을 가지므로 MEV 추출 및/또는 재배포 시스템을 더 효과적으로 제어할 수 있습니다.
상태 전환을 기반으로 MEV 기회가 나타나는 두 가지 예, 즉 OEV가 없는 경우와 OEV가 있는 경우를 알아봅시다.
- MEV(오라클 비종속): 애플리케이션 상태는 유기적이거나 외부 상태와 일치하지 않는 일부 온체인 작업을 통해 이루어집니다. 예를 들어, 고래 거래자가 고정 상품 AMM 거래에 대해 대량 구매 주문을 실행하여 견적 가격이 외부 가격과 일치하지 않는다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 봇은 프로토콜을 직접 업데이트하지 않고도 어긋남을 수정하고 차익 거래를 종료하여 해당 MEV를 캡처할 수 있습니다.
- OEV(오라클 종속): 외부 시장의 가격 변동은 오라클이 체인의 업데이트된 상태를 가져온 후 애플리케이션 상태를 표준 오프 체인 상태와 다시 일치시킬 수 있는 수익성 기회를 만듭니다. 예를 들어, 차입 대출 프로토콜의 MEV 봇은 가격 발견 중앙 집중 거래소에서 불리한 가격 움직임이 발생한 후 수중에 있는 계정을 청산하도록 선택할 수 있습니다.
우리는 OEV를 이 분류에서 후자로 분류합니다. 여기서 오라클 업데이트는 가치 포착 기회를 트리거합니다. 오늘날 OEV를 생성하는 활동은 유동성 제공자인 사용자를 희생시키면서 검증자와 스테이커에게 불균형적으로 이익을 줍니다. 프로토콜 및 애플리케이션이 더 많은 OEV를 캡처할 수 있다면 이러한 수익을 재분배하여 사용자 충성도를 장려하고 보상할 수 있습니다. 궁극적으로 OEV를 사용자와 정렬시킬 수 있는 능력은 사용자 프로토콜의 경쟁력을 높입니다. MEV 캡처를 위한 애플리케이션 설계는 어렵습니다. 모든 애플리케이션은 사용자를 위한 MEV를 최소화하고 남은 것을 사용자에게 효율적으로 재분배하거나 자체적으로 내부화하려는 설계상의 욕구가 있습니다. 오늘날 많은 개발자들은 이를 수행하는 유일한 방법은 프로토콜을 독립형 앱 체인으로 배포하여 MEV를 통해 기본 토큰에 가치를 창출하는 것이라고 보지만 이렇게 하면 기술, 운영 및 상호 운용성이 엄청나게 복잡해집니다. MEV 내부화를 위한 1차 올바른 해결책은 주문 흐름 경매(OFA)를 운영하는 것입니다. OFA는 공급측이 애플리케이션으로 집계된 MEV 경향 거래의 일괄 처리로 구성되고 수요측이 이러한 거래를 이윤을 창출할 수 있는 방식으로 삽입 또는 재정렬하려는 MEV 봇 또는 시장 조성자로 구성된 시장을 용이하게 합니다. 경매 수익금은 애플리케이션으로 직접 이동하며 애플리케이션이 자체적으로 캡처할 수 있는 생성된 순 MEV 비율을 나타냅니다.
OEV 캡처 운영
외견상 직관적으로 보이는 이 접근 방식은 애플리케이션이 자체 주문 흐름 경매를 스핀업하고 오라클 업데이트를 둘러싼 블록 공간의 입찰에서 수익을 실현하는 것입니다. 그러나 이것은 결코 사소한 노력이 아닙니다. 각 애플리케이션은 제한된 양의 주문 흐름을 제어하며, OFA는 기본적으로 메이커 (사용자 거래 배치)와 테이커 (MEV 봇) 양쪽 모두에서 심대한 유동성에 의존하는 마켓플레이스입니다. 애플리케이션에 특화된 OFA는 유동성을 단편화하고 원자적 구성성을 제한합니다. (예를 들어 MEV 봇이 전략의 두 부분이 모두 의도한 대로 정확히 발생하는지 보장할 수 없는 경우 차익 거래를 완료하기 위해 담보를 압류한 후 청산을 수행하려면 종종 토큰 스왑이 필요하며 전략 둘 다 차익 실현 기회를 완전히 거부할 수도 있습니다). 애플리케이션별 OFA를 구성하는 데 따른 운영 및 사회적 오버헤드는 사내 솔루션을 구축하는 것을 정당화하기에는 너무 무리라고 느껴질 수 있습니다.
촉박한 MEV를 포착하는 더 나은 방법은 글로벌 주문 흐름 경매(GOFA)를 통해 경매를 아웃소싱하는 것입니다. Pyth는 해당 애플리케이션이 시스템 기능을 유지하기 위해 Pyth의 오라클 업데이트에 의존하기 때문에 지원하는 모든 애플리케이션에 대해 OFA를 직접 전체적으로 실행하도록 구조적으로 자리매김되어 있습니다. 따라서 Pyth는 대규모 애플리케이션 세트에서 높은 가치의 블록스페이스에 대한 접근을 유지하며 자연스러운 다음 단계는 오라클 업데이트를 둘러싼 블록스페이스(즉, MEV가 추출되는 블록의 부분)를 중재하여 보완 것입니다.
오라클이 운영하는 GOFA는 각 애플리케이션이 휠을 재창조하는 대신 규모의 자연 경제를 활용합니다. 심한 유동성은 더 많은 유동성을 낳습니다. MEV 봇은 여러 애플리케이션에서 주문 흐름 번들을 받을 가능성이 더 높으며(원자적 구성성으로 인해) 더 경쟁력 있는 테이커가 있을 때 더 많은 애플리케이션에 참여하도록 인센티브가 제공됩니다(어플리케이션의 수익으로 직접 전환되는 더 높은 입찰 제출의 경우).
프로 애플리케이션 OEV의 새로운 미개척 영역
OEV는 오라클 및 애플리케이션의 가치 포착을 향한 새로운 접근 방식을 나타냅니다. 오라클이 실행하는 OFA는 OEV의 새로운 가치를 애플리케이션에 직접 전달하므로 애플리케이션이 간접비용 없이 자체 OFA를 소유함으로써 얻을 수 있는 이점을 얻을 수 있습니다. 애플리케이션과 MEV 봇 간의 주문 흐름 교환에 중립적인 제3자로서 Pyth는 어느 한 당사자에게 서비스 수수료를 부과하여 생태계의 중립성을 손상시키지 않으면서 네트워크의 새로운 수익 라인을 도입할 수 있습니다. 우리는 어플리케이션 계층에서 MEV를 직접적으로 더 엄격하게 캡처하도록 유도하는 새로운 메커니즘을 기대하고 있습니다. Pyth 가격 피드를 보거나 이를 애플리케이션에 통합하는 방법을 알아보려면 Pyth 문서 포털 를 방문하십시오.
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