Pyth 迈向第二阶段：通过链下数据实现机构级商业化

自 2021 年成立以来，Pyth 一直在重新定义金融市场数据的基础设施与分发方式。其目标始终是成为金融数据的“真实来源”（source of truth）。如今，Pyth 正迈入其第二阶段：拟推出面向机构的产品、扩展代币使用场景，并与传统金融（TradFi）进行更深层整合。

Pyth 的设计初衷，是要把“一切事物的价格”带到“所有地方”——这个概念看似简单，却在历史上始终难以真正实现。互联网已经民主化了内容获取：CD 被流媒体取代，地方媒体被全球应用取代；但在金融数据基础设施领域，这种范式转变仍未真正发生。

当下的机构仍受制于遗留系统，不得不向 Bloomberg、Refinitiv 等中介每年支付数十亿美元费用。而这些聚合商又从各类交易所获取数据——这些交易所本身在地理、资产类别与交易场所层面呈现孤岛式结构，数据割裂。结果就是：即便其他领域已广泛数字化，市场数据生态仍然是守旧且碎片化的模式。

Pyth 之所以采用区块链技术去构建“真实来源”，是因为既有系统无法在无许可环境中提供可信数据。Pyth 最初只是在一组交易公司与交易所之间做数据聚合，如今已发展为数以百计的机构，把其专有市场数据发布到同一个网络上。累计成交量已超 1.6 万亿美元，在 DeFi 衍生品领域拥有 60% 的市场份额，完成 600 集成，并与美国商务部建立合作。Pyth 的分发覆盖度已将其置于最具影响力的协议之列。

更重要的是：Pyth 已成为全球最强健、且最具价值的机构级市场数据储备库。

第一阶段（Phase 1）在 DeFi 生态中验证了产品与市场适配性，并通过创建全新的市场数据经济模型，为第二阶段奠定基石。提案中的下一阶段聚焦：扩大 DAO 收入、拓展相邻市场、提升整个 Pyth 网络的价值累积。

其价值主张最直观的证明是什么？——愈来愈多链上与链下应用正在主动寻求付费获取 Pyth 数据，Pyth 正在重塑市场数据供应链。

最关键的是：机构正在主动寻求 Pyth 数据；我们已进入一个新产品开发的最后阶段，该产品可能会重新定义整个金融行业的市场数据形态。

机构每年大约为“所需全部市场数据”花费 500 亿美元。从为数十亿美元交易定价，到驱动交易大厅的行情看板，市场数据是机构金融运转的燃料。但现行模式慢、昂贵、极度碎片化。若 Pyth 仅能获取其中 1%，即意味着每年 5 亿美元的经常性收入（ARR）。但 Pyth 的目标不仅是这 5 亿美元，而是要赢下这片市场，并为整个网络带来可持续价值。

第一阶段：搭建基础设施、主导 DeFi、建立最有价值的数据源

Pyth 的第一章聚焦于一个目标：构建并扩展可验证、可分发机构级数据的链上基础设施。

贡献者团队正稳步实现该使命，数据本身已有说服力。凭借 DeFi 衍生品 60% 市场份额与累计 1.6 万亿美元交易量，Pyth 已处于一个最佳位置：随着更多现实世界资产（RWA）被代币化，其将捕获指数级增长与价值累积。我们愿景中的未来：包括来自美国商务部的经济数据在内的一切数据，都通过 Pyth Network 得到验证，并发布至每一条区块链。这部分业务模型会继续繁荣，并持续强化其“链上数据真实来源”的定位。

随着时间推进，当数据以带有证明的安全消息（proof-backed secured messages）形式传递给各处智能合约，链上费用将逐步提高。今年早些时候，DAO 已批准在数十条区链上逐步提升验证费用，该过程会伴随更多数据的接入而继续。Pyth 的采用速度将随着以下驱动加速：接入更多区块链、进入新市场、增强信任参数、以及即将到来的“大规模代币化”趋势。我们预期会有更多数据持续上链，而且其中大多数会利用 Pyth 完成验证与分发。

迄今为止，Pyth 已实现如下成就：

• 集成 600 协议，覆盖 100 区块链

• 提供 1,800 价格馈送（Price Feeds），其中 900 为现实世界资产

• 成为各大主流区块链生态按交易量计算的第一预言机

Pyth 的差异化优势：

• 来自全球顶级交易公司与交易所的专有数据：DRW、Jump、Jane Street、Optiver、HRT、SIG、IMC、Virtu、GTS、Flow、Cboe、LMAX、MEMX、MIAX、IEX 等

• 跨资产全覆盖：加密资产、股票、外汇、大宗商品、利率——统一网络交付

• 全球化视角：打破地域数据孤岛，统一多地域行情

• 毫秒级更新：满足高性能交易环境需求

• 获美国商务部选定，用于链上验证与分发美国经济数据

第一阶段证明：产品已在规模层面有效。现在进入第二阶段：重新定义市场数据经济，成为金融行业跨域的“真实来源”。

第二阶段：释放 500 亿美元市场机遇

Pyth 现在已准备好进入第二阶段，其起点是：让首个“由机构构建、为机构服务”的市场数据网络开始实现货币化。

全球市场数据行业年规模 500 亿美元以上，由少数传统巨头主导，它们：

• 在过去 3 年内将价格上调 50%

• 对同一产品向部分客户收取高达他人 5 倍的费用

• 以地域与资产类别人为割裂访问路径

• 对新进入的专业金融服务玩家设置壁垒

过去 25 年市场数据成本的上涨幅度，远远跑赢其他主要资产类别。

该领域已成熟到“可被重构”的节点；全球范围中负责定价与推动市场运转的公司，正与 Pyth 协作构建解决方案。以下是他们的痛点：

• 交易所只能看到自身订单簿（市场切片），往往局限在一个地区或一个资产类别

• 各交易所售卖的专有数据流，忽略了其他场所成交，形成盲区

• Bloomberg、Refinitiv 等数据巨头将这些不完整数据打补丁拼接，再以昂贵、打包、缺乏灵活性的形式售卖

• 生成最快、最准价格的交易公司，对其数据所产生的商业价值却无法获益

核心结构性缺陷：

• 最有价值的价格在“上游”生成（尚未抵达交易所前），但大部分收入却流向更下游的中间商与再分销商

Pyth 的新产品，有潜力简化全球市场数据访问路径，赋能机构使用更具专业化的数据，并重塑市场数据经济结构。

该产品延续 Pyth 直接从“源头”收集机构级数据的创新模式，并在性能、可达性、资产覆盖等维度做增强。此种“上游优先”模式修复了传统市场数据的根本缺陷：在数据被切割、加价、延迟之前即捕获其价值，并将价值回流给数据的真实生产者。

拟议的订阅型产品将把纯市场数据直接输送到链外既有工作流中，适用场景包括：

• 风险模型与分析

• 清算与结算系统

• 政府监管与合规流程

• 会计与报告工具

• 行情展示与终端屏幕

• 历史数据研究

设想一个世界：从全球最大机构到个人交易者，任何人都可通过 Pyth Network 购买全面而定制化的专业市场数据。支付方式可多样：美元、链上稳定币或 PYTH 代币。这种灵活性让潜在订阅用户扩展至数百万量级。

拟议方案中，订阅收入将流入 Pyth DAO，由 DAO 决定如何最优再部署，以强化网络并对齐贡献者激励。治理论坛正在探讨的可能路径包括：代币回购、收入分享模型、以及奖励发布者（publishers）、用户、质押者与持有人等机制。随着采用度提升，这一反馈回路可放大网络覆盖、强化数据质量，并为所有参与者复利价值。

Pyth 在质量、速度与覆盖度上，已具备进入并赢得该市场的条件。随着新产品进入 DAO 讨论、需求加速、以及通往 500 亿美元产业的清晰路径，第二阶段为第三阶段（成为所有市场的全球价格层）奠定财务与结构基础。

第三阶段：全球化规模扩展

在基础设施建成、订阅数据模型启动后，第三阶段将追求“全面市场覆盖”：

• 每月新增 200–300 个新资产

  • 2025 年：3,000 资产

  • 2026 年：10,000 资产

  • 2027 年：50,000 资产

• 达成全域覆盖：

  • 交易场所（Trading Venues）

  • 许可制 DeFi（Permissioned DeFi）

  • 非许可制 DeFi（Unpermissioned DeFi）

  • 场外（OTC）市场

重要性在于：

• 构建全球最完整的金融数据层

• 消除地域、资产类别与供应商复杂度的多重鸿沟

• 如同 Spotify，目录持续扩张——但与传统提供商不同，贡献者共享增长收益

Pyth 当前所处位置：

预期至明年末的目标位置：

每一个新增数据源都会吸引更多构建者与机构，进而驱动采用与订阅收入；该收入强化 Pyth DAO，拓展对贡献者的激励；更高的激励又吸引更多数据源接入，加速正向循环。

前路已非常清晰：凭借在 DeFi 的主导地位与向 TradFi 加速渗透，Pyth Network 有望捕获 500 亿美元级全球市场数据行业的可观份额。但这不是终点——Pyth 具备成长为“全球金融单一真实来源”的潜力。