Trong thế giới Blockchain, thế chấp thường được coi là phương tiện để nhận phần thưởng hoặc tham gia vào quản trị cộng đồng. Tuy nhiên, Pyth Network đang đảo ngược nhận thức truyền thống này, kết hợp chặt chẽ cơ chế thế chấp với quy trình tổng hợp giá, tạo ra một mô hình Máy Oracle độc đáo.

Trong thiết kế đổi mới của Mạng Pyth, việc thế chấp không chỉ là hành động đầu tư thụ động, mà còn là yếu tố chính ảnh hưởng trực tiếp đến trọng số dữ liệu giá cả. Nói ngắn gọn, số lượng token mà người tham gia thế chấp quyết định sức ảnh hưởng của dữ liệu mà họ cung cấp trong quá trình hình thành giá cuối cùng. Phương pháp này khéo léo kết hợp cơ chế quản trị với hạ tầng tài chính, cung cấp một cách tiếp cận mới để giải quyết những thách thức cốt lõi trong lĩnh vực Máy Oracle.

Một thách thức lớn mà Máy Oracle đối mặt là làm thế nào để trích xuất thông tin giá cả đáng tin cậy nhất từ nhiều nguồn dữ liệu. Các phương pháp truyền thống hoặc dễ bị thao túng bởi các nền tảng nhỏ, hoặc quá tập trung. Mạng Pyth đã tìm ra điểm cân bằng bằng cách liên kết việc thế chấp token với trọng số dữ liệu. Các nhà cung cấp dữ liệu (publisher) cần thế chấp token PYTH để tăng cường ảnh hưởng của báo giá của mình, càng thế chấp nhiều, trọng số càng lớn. Cơ chế này có thể được coi là một "hệ thống bỏ phiếu" dựa trên động lực kinh tế, kết quả của nó ảnh hưởng trực tiếp đến dữ liệu giá cuối cùng.

Phương pháp đổi mới này có thể nâng cao độ tin cậy của dữ liệu, điều quan trọng là nó đã đưa vào chi phí kinh tế thực chất. Nếu người cung cấp dữ liệu cố gắng gửi thông tin giả mạo hoặc không chính xác, họ sẽ phải đối mặt với nguy cơ mất mát tài sản thế chấp, từ đó làm tăng đáng kể ngưỡng để thực hiện hành vi xấu.

Thiết kế của Mạng Pyth không chỉ nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu giá cả, mà còn cung cấp một mô hình mới cho việc vận hành phi tập trung của Máy Oracle. Khi mô hình này được phổ biến, chúng ta có thể thấy nhiều cơ chế đổi mới tương tự được áp dụng trong hệ sinh thái Blockchain, từ đó thúc đẩy sự phát triển và hoàn thiện của tài chính phi tập trung.