Cuộc chiến Oracle: Chainlink so với Pyth Network

Tác giả: ian.btc | workhorse Nguồn: X, @0xWorkhorse Người dịch: Shaw Golden Finance Trong lĩnh vực tài chính phi tập trung (DeFi), oracle là xương sống của toàn bộ cơ sở hạ tầng. Chúng quyết định tốc độ, độ chính xác, độ tin cậy và khả năng mở rộng của các hợp đồng thông minh tương tác với dữ liệu thực tế. Chainlink là một công ty dẫn đầu đã được chứng minh với thành tích ấn tượng; Pyth Network là một đối thủ cạnh tranh chú trọng vào dữ liệu của bên thứ nhất. Mỗi dự án đại diện cho hai cách tiếp cận khác nhau để giải quyết "vấn đề oracle". Trong nghiên cứu của tôi, oracle là một chủ đề được thảo luận thường xuyên do vai trò thiết yếu của chúng trong lĩnh vực này - nếu không có chúng, nhiều cơ chế không thể hoạt động bình thường. Ngược lại, tôi tin rằng việc hiểu sâu sắc về cách thức hoạt động của oracle, chức năng cụ thể của chúng và các bên liên quan chính là rất quan trọng. Bạn sẽ thấy rất nhiều cuộc thảo luận gây tranh cãi trên mạng xã hội về các chủ đề như "Cuộc chiến Oracle" hay "Cuộc tranh luận giữa LINK và PYTH". Tuy nhiên, thực tế là hai dự án này tiếp cận cùng một vấn đề từ các góc độ khác nhau, điều này phản ánh sự đa dạng của lĩnh vực này. Nhờ đó, chúng có thể được sử dụng song song, tận dụng những điểm mạnh độc đáo của mình để cung cấp các giải pháp sáng tạo và mở ra những hướng đi mới cho ngành công nghiệp đang phát triển mạnh mẽ của chúng ta. Tiếp theo, hãy cùng khám phá chi tiết cách thức hoạt động của nó. Oracle thực sự làm gì? Về cơ bản, Oracle thu hẹp khoảng cách giữa blockchain và thế giới thực. Hợp đồng thông minh - mã tự thực thi hỗ trợ DeFi - vốn dĩ bị cô lập vì lý do bảo mật. Chúng không thể truy cập trực tiếp vào dữ liệu bên ngoài như giá cổ phiếu, dự báo thời tiết hoặc kết quả bầu cử, điều này có thể khiến chúng bị thao túng hoặc tập trung hóa. Đây chính là lúc Oracle phát huy tác dụng: chúng truy xuất, xác minh và phân phối dữ liệu ngoài chuỗi đến các ứng dụng trên chuỗi một cách đáng tin cậy. Hãy coi Oracle như "người đưa tin dữ liệu". Các giao thức cho vay DeFi như Aave yêu cầu giá tài sản theo thời gian thực để xác định giá trị tài sản thế chấp và ngăn chặn các khoản vay không đủ thế chấp. Nếu không có Oracle, sẽ không thể biết liệu ETH có giảm 10% chỉ sau một đêm hay không. Oracle giải quyết vấn đề này bằng cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, áp dụng cơ chế đồng thuận để lọc bỏ những thông tin không chính xác và đưa (hoặc kéo) thông tin đã được xác minh vào hợp đồng.

Hãy cùng liệt kê ngắn gọn một số tính năng chính:

• Truyền dữ liệu: Cung cấp giá cả, tin tức hoặc kết quả tính toán

• Xác minh: Đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu thông qua các kỹ thuật phi tập trung và mã hóa

• Khả năng mở rộng: Xử lý các bản cập nhật tần suất cao trên các thị trường biến động mà không làm tắc nghẽn blockchain

Về bản chất, Oracle cho phép "hợp đồng thông minh lai" kết hợp logic trên chuỗi với thực tế ngoài chuỗi, mở ra nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, từ giao dịch vĩnh viễn đến thanh toán bảo hiểm. Chainlink chủ yếu sử dụng mô hình đẩy, trong đó mạng lưới phi tập trung của các nhà điều hành nút liên tục xuất bản dữ liệu trên chuỗi. Các bản cập nhật dữ liệu được kích hoạt bởi các độ lệch (chẳng hạn như thay đổi giá vượt quá ngưỡng nhất định) hoặc theo các khoảng thời gian cố định, đảm bảo tính khả dụng liên tục. Tuy nhiên, điều này cũng có thể dẫn đến các giao dịch trên chuỗi không cần thiết và chi phí cao hơn trong thời gian hoạt động thấp. Các cải tiến gần đây, chẳng hạn như Chainlink Functions, đã giới thiệu nhiều khả năng theo yêu cầu (giống như kéo) hơn cho các tính toán tùy chỉnh, cho phép các nhà phát triển truy xuất dữ liệu hoặc thực hiện các tính toán ngoài chuỗi chỉ khi cần. Điều này chắc chắn giúp giảm bớt một số điểm kém hiệu quả. Để đạt được mục đích này, Chainlink Data Streams tiếp tục thu hẹp khoảng cách độ trễ và cung cấp các bản cập nhật dưới một giây cho các ứng dụng tần suất cao. Ngược lại, Python Network sử dụng mô hình dựa trên kéo: dữ liệu giá được tổng hợp ngoài chuỗi và chỉ được xuất bản trên chuỗi theo yêu cầu của giao thức hoặc người dùng. Phương pháp theo yêu cầu này, cùng với độ trễ dưới một giây (thường là 300-400 mili giây, nhưng chỉ thấp tới 1 mili giây đối với nhu cầu tần suất cao khi sử dụng Pyth Lazer), khiến nó cực kỳ hiệu quả cho các ứng dụng thời gian thực như giao dịch liên tục hoặc môi giới do AI điều khiển. Express Relay của Pyth tối ưu hóa hơn nữa điều này bằng cách cho phép các tổ chức trực tiếp cung cấp dữ liệu dựa trên đấu giá, giảm độ trễ và cải thiện độ chính xác trong các thị trường biến động. Trong các thị trường biến động, mô hình kéo của Pyth có thể đạt tới 3,33 bản cập nhật mỗi giây, vượt xa tốc độ của các hệ thống đẩy dựa trên độ lệch. Đẩy giống như một đài phát thanh, liên tục phát sóng bất kể có ai đang nghe hay không. Kéo giống như một podcast hơn, chỉ tải xuống/phát khi có người muốn nghe. Mô hình đẩy vượt trội trong các tình huống chủ động, luôn bật (chẳng hạn như yêu cầu bảo hiểm và thanh toán tự động). Mô hình kéo giảm thiểu lãng phí và mở rộng tốt hơn cho các nhu cầu thông lượng cao, nhưng yêu cầu giao thức phải chủ động yêu cầu. Điều này thực sự phụ thuộc vào nhu cầu (và sở thích) của dự án cũng như thời điểm và cách thức dự án cần thu thập (hoặc nhận) dữ liệu. Dữ liệu đến từ đâu? Chainlink thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn—bao gồm các API sàn giao dịch (như Coinbase và Kraken), các đơn vị tổng hợp (như CoinMarketCap và Coingecko), và thậm chí cả dữ liệu phi tài chính như thời tiết hoặc tỷ số thể thao. Các nhà điều hành nút gửi dữ liệu đầu vào và cơ chế đồng thuận sau đó tạo ra giá trung bình, nhấn mạnh tính phi tập trung để giảm thiểu rủi ro thao túng. Phạm vi nguồn dữ liệu rộng lớn này hỗ trợ hơn 2.000 nguồn dữ liệu, bao gồm các báo giá cổ phiếu theo thời gian thực gần đây như Apple (AAPL) và Microsoft (MSFT), giúp Chainlink có thể áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính, trò chơi, bảo hiểm, v.v. Pyth lấy dữ liệu trực tiếp từ các nhà cung cấp bên thứ nhất—hơn 120 tổ chức bao gồm Jane Street, Susquehanna, Sàn giao dịch quyền chọn Chicago (CBOE) và Gemini. Quá trình tổng hợp diễn ra ngoài chuỗi và các khoảng tin cậy được bao gồm cho mỗi nguồn dữ liệu để tăng cường tính minh bạch về chất lượng và tính biến động của dữ liệu. Pyth hiện cung cấp hơn 1.600 nguồn cấp dữ liệu thời gian thực, bao gồm hơn 750 cổ phiếu, hơn 50 tài sản thực (ngoại hối, kim loại), lãi suất kho bạc Hoa Kỳ và hơn 100 quỹ giao dịch trao đổi (ETF), cũng như dữ liệu xem trước cho các chỉ số như FTSE 100. Trong giai đoạn giá Bitcoin biến động đáng kể, mô hình độc quyền của Pyth cung cấp độ trễ phần trăm P99 thấp hơn so với các API sàn giao dịch lớn. Cơ sở nguồn rộng hơn của Chainlink đảm bảo tính dự phòng—ngay cả khi một số nhà cung cấp gặp sự cố, mức trung bình vẫn ổn định. TVS (Tổng giá trị được bảo đảm) của Pyth đa dạng hơn (chỉ 61% trên Solana), trong khi TVS của Chainlink tập trung hơn (97% trên Ethereum), giúp giảm rủi ro chuỗi đơn. Mô hình của Pyth cung cấp tốc độ và độ chính xác, nhưng niềm tin tập trung vào ít nguồn hơn (mặc dù chất lượng cao hơn). Tính đa dạng của Chainlink cải thiện khả năng phục hồi, nhưng có thể gây ra độ trễ nhỏ trong giai đoạn thị trường biến động cực độ. Chainlink đã được tích hợp trên hơn 50 chuỗi, bao gồm Ethereum, Binance Smart Chain, Polygon, Optimism, Arbitrum, Avalanche và Base. Giao thức Tương tác Chuỗi chéo (CCIP) của nó hỗ trợ nhắn tin, chuyển token và thanh toán chuỗi chéo, đồng thời hợp tác với các đối tác như Swift và JPMorgan để bảo mật tài sản được token hóa. Tính đến giữa năm 2025, Chainlink đã tạo điều kiện cho hơn 24 nghìn tỷ đô la giá trị giao dịch.

Python hỗ trợ hơn 100 chuỗi — từ Solana và Aptos đến Base, TON, Sei, Monad, Berachain và HyperEVM — và nhờ kiến trúc kéo (pull architecture), các nguồn dữ liệu mới có thể được truy cập ngay lập tức trên tất cả các chuỗi.

Một số trường hợp sử dụng ví dụ:

• Aave: dựa vào dữ liệu về tình hình thị trường cho vay do Chainlink cung cấp để ngăn chặn phản ứng dây chuyền của các khoản nợ xấu. Ethena: Sử dụng Python để duy trì độ chính xác về giá cho các đồng tiền ổn định trong bối cảnh giao dịch biến động. Swift Pilot: Tận dụng CCIP của Chainlink để thanh toán liên ngân hàng. Drift Protocol: Sử dụng Python để cập nhật thị trường hợp đồng hoán đổi vĩnh viễn dưới một giây (họ cũng đang nghiên cứu sử dụng Chainlink cho dữ liệu RWA, một giải pháp tuyệt vời). Một số giao thức sử dụng cả hai công nghệ, điều mà tôi cho là đặc biệt thú vị. Chainlink cho Cross-Chain Messaging (CCIP) + Python cho nguồn cấp giá cực nhanh. Ví dụ: Kamino Finance của Solana sử dụng Chainlink cho chức năng lợi nhuận và liên chuỗi, trong khi sử dụng Python để định giá chính xác trên thị trường cho vay. Python cung cấp nhiều chuỗi hơn, nhưng Chainlink có các công cụ tương tác sâu hơn trên các mạng đã được thiết lập và kết nối tổ chức mạnh mẽ trong tài chính lai. Do đó, các công cụ đa dạng của Chainlink khiến nó trở thành cầu nối lý tưởng giữa các ứng dụng Web3 phi tài chính (trò chơi, bảo hiểm, NFT) và các tổ chức. Trong khi đó, Python tập trung vào DeFi cấp tài chính, định vị mình là xương sống dữ liệu cho giao dịch, cho vay và RWA, và sự tăng trưởng nhanh chóng của nó đặt ra thách thức cho các công ty đương nhiệm. Bạn có thể thấy (ít nhất là theo ý kiến của tôi) một yếu tố hấp dẫn của tinh thần đồng đội ở đây, điều này khiến tôi tự hỏi: tại sao không kết hợp cả hai? Kết luận: Chủ đề này có vẻ như là một lĩnh vực nghiên cứu sâu sắc, và mặc dù bài viết này đã khá dài, tôi vẫn có thể khám phá thêm nhiều điều về cả hai và sẽ không quá đáng nếu viết thêm hàng nghìn từ nữa. Tôi rất lạc quan về việc kết hợp cả hai để đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Suy cho cùng, lợi thế của một sản phẩm tốt hơn đã tự nói lên tất cả. Theo tôi, không có người chiến thắng rõ ràng khi nói đến công nghệ Oracle; tất cả phụ thuộc vào sự phù hợp. Chainlink là một "con dao đa năng" đáng tin cậy trong DeFi, kết hợp tính linh hoạt và độ bền bỉ. Mặt khác, Python là một công cụ chính xác tập trung vào tốc độ và độ chính xác cao trong tài chính. Tôi tin rằng sự kết hợp giữa hai công nghệ này là hợp lý. Khi các RWA được token hóa, các tác nhân AI và tài chính thời gian thực tiếp tục tạo ra những nhu cầu mới, chúng ta có thể thấy một mô hình áp dụng kết hợp trở thành chuẩn mực: tận dụng Chainlink để có phạm vi phủ sóng rộng và ổn định, và Python cho các ứng dụng quan trọng về tốc độ, nơi mà ngay cả mili giây cũng quan trọng. Ít nhất, tôi hy vọng loại ứng dụng này sẽ trở nên phổ biến hơn.