AMA 回顾：金融数据市场很大，Pyth 为满足新一代 DeFi 数据需求而生

本周一，$PYTH 代币正式上线各大交易所，作为预言机赛道新星，Pyth 有何独特之处，预言机Token $PYTH 又有什么创新可能性？本周三我们邀请到了来自 Pyth Data Associaiton 的 Ande 一同来交流。

本次交流分为两大部分，首先是 Pyth Network 的原理、核心特点相关的问题；另一部分是大家比较关心的市场的热点，包括 Pyth 近期的市场动态、上币与估值等相关的内容，以下为本次 AMA 回顾。

深潮 TechFlow：我是深潮的 Zolo，今天很开心可以请到 Pyth Data Association 的 Ande 与大家一同交流。本周一，Pyth 上线了各大交易所，获得了非常多的关注，接下来我们先请 Ande 来做一个简单自我介绍，以及跟大家介绍一下 Pyth Network 是什么。

Ande：Hello 大家好，我是 Ande，来自 Pyth Data Association，是 Pyth Network 的Contributor，在 Pyth 主要负责市场和伙伴合作相关的事务。很高兴可以受到深潮的邀请来参加今天的 AMA。

Pyth Network 是目前区块链中最大的一手数据预言机，主要专注于低延迟的金融市场数据。我们将这些金融市场数据从一手的数据源处收集过来，经过链上聚合算法处理之后发布到超过 40 个区块链上。预言机本身其实是一个数据的中间设施，因为链上的世界其实是一个封闭的世界，我们没有办法直接获取到链下的数据来对链上的这些 dApps 进行数据传输。而链上的这些 dApps，尤其是 DeFi 需要真实世界的数据才能够处理链上的交易，带来 DeFi 的创新。

预言机作为一个中间设施，就是做这件事情的。它把链下真实世界的数据以固定的频率和格式带到链上，然后供给链上的 dApps 去集成和使用。数据本身也是 DeFi 创新的一个非常重要的一个部分，是一个很重要的基础，所以预言机在这之间就发挥了这样的一个作用。

Pyth Network 在 2021 年上线了 V1 版本，从 Solana 起步，在一年的时间内基本上占据 Solana DeFi 90% 以上的份额。在去年下半年， Pyth Network 发布了 V2 版本，是一个跨链模型叫做 Pythnet，在不到一年的时间里，Pyth 喂价数据预言机上线了超过 40 个不同的区块链，在不同的链上也有超过 200 个不同类型的 dApps 在集成 Pyth 的数据，Pyth 本身的数据也有超过 350 个不同的喂价，所有的喂价都能够在超过 40 个不同的区块链生态里面去使用的。

深潮 TechFlow：感谢 Ande。我个人也是从 21 年了解到 Pyth，那个时候你们可能还没有这么多客户，然后也没有像现在热度这么高。说到预言机大家肯定都会想到 ChainLink，刚才你提到 Pyth Network 应该是目前区块链中最大的一手数据预言机网络。想要请教一下，在你们看来在有 ChainLink 等预言机之后，为什么还需要有 Pyth？以及与 Pyth 在核心原理上有哪些不同？

Ande：核心来看，因为 Pyth 其实是一个中间设施，上游有数据的提供商，也就是我们的数据源，下游有数据的用户，这两个方面都会对预言机的市场有不同的创新。

从数据源的角度来看，传统认知里面，金融数据是免费的，可以从任何公开的数据源获得这些数据并使用。但与常识相反，金融市场数据是一类特别特殊的数据，往往不是免费的。在 2023 这一年里面，传统金融市场上，单金融数据这一项，整个市场的价值已经超过了 60 亿美金。

传统金融世界中，像香港证券交易所，纳斯达克，还有一些专门的数据机构例如 Bloomberg 等，这些机构就是将数据业务作为他们的主营业务。这些传统金融的数据也是非常珍贵的，需要支付一定的价格才能够获取，以供金融从业者去使用。所以数据本身其实是有价值的，而不像其他种类的数据可以在公开的市场上免费获得。这种数据本身是一类非常珍贵的数据，这些珍贵的数据又是从哪里来的呢？

金融数据的来源其实是从不同的交易所、做市商以及很多金融的从业者那来的，比如二级市场的基金，他们通过高频交易，或者日常运营的业务中，才能够产生这些金融的数据。举个例子来说，交易所会有一个买卖的价差，以及金融资产实时的交易价格，这个就是他们可以提供的实时的金融数据。像大型的高频交易的一些机构，他们的数据来源就是每一次执行订单的交易数据，作为日常商业运营产生数据的一部分。他们可以通过一定的方式将这些数据进行一个商业化和货币化，所以传统金融领域的数据是非常有价值的。

同样的，在 Crypto 或 Web3 领域中的数据，我们通常认为是免费的，但是这些数据的价值很高。Pyth Network 的数据全部来源于一手的数据，举个例子来说，我们不会从公开的节点去获取到第三方的数据，因为这些节点可能是我们不知道的一个开发者，他可以写一次代码从各种地方去爬到一些金融数据，然后发布到网络中。我们并不依赖于第三方的数据源，相反，我们直接会找到数据的来源，也就是一手数据的拥有者，邀请这些拥有者向网络中持续稳定高频的发布金融市场数据，来保证我们数据的准确性、高频次数据更新以及数据的稳定性。

在拥有了这些数据之后，Pyth 将这些数据在 Pythnet 进行聚合处理，然后会生成一个聚合的喂价，这个数据是综合了很多不同的数据源给到的一个交易数据。拿到这些数据之后，经过聚合机制的处理就可以供给到下游所有的去中心化应用作数据使用。在下游的应用拿到这些数据本身的情况下，是需要通过链上合约到 Pythnet 的链上去获取数据。这样做的好处就是，像传统的预言机的模型是一个推送的模型，将数据持续不断的以一个固定的频次推送到不同区块链生态的不同的 dApps 里面。

而这个推送的模型本身会存在一个扩展性的问题，举个例子，现在这个阶段，我们可能有 200 个 DeFi 的应用，数据需要向这 200 个 DeFi 应用都进行推送，或者我需要像不同的 50 个或 60 个区块链生态系统进行推送，这样以来的成本预言机基本是可以 Cover 的。但是，想象一下，当你需要把这个扩展到 2,000 个或者 20,000 个甚至 20 万个不同的机构、不同的 DeFi 应用，这将会是一个成比例或者成指数倍的增长。未来如果有 100 个或 200 个不同的区块链生态系统，推送模型就会想要持续不断的向 200 个不同的生态系统进行数据推送，这就会产生高额的数据更新和推送的费用，所以我们会发现，推送模型的可扩展性是比较差的。

DeFi 的未来是一个特别大的未来，是一个能够增长到亿万甚至是千亿级别的一个市场。如此一来，推送模型预言机就没有办法很好的扩展到未来 DeFi 所要求的样子，所以 Pyth 创新了一套基于拉取模型的预言机结构，我们不会持续的向任何一个区块链或者任何一个 dApps 推送数据，相反，我们将数据统一更新并且保持存储在 Pythnet 数据处理专有的应用链上。任何生态系统里面任何一个 DeFi 应用想要去更新数据，或应用到日常交易中，就可以直接发送一个请求到 Pythnet 获取到这些数据进行更新。对于预言机本身，可扩展性就会是无限的，我们永远都不需要以一个成本增长的框架去维持一个固定的推送频率，预言机本身的处理压力也会变得很小。

同时，由于我们不需要花费大量的成本和带宽和维持一个数据的推送和更新，那我们就可以把更多的精力放到数据更新和数据源的获取本身，以一个非常高的频次、准确稳定的价格更新以及数据的稳定性来保证数据的质量和可用性。同时下游所有的 DeFi 应用都是无需许可的，也是可以无缝的直接向 Pythnet 获取到这些数据源，这对于 Pyth 来说是一个非常重要的创新。

总结一下，首先数据源处，保证了一个数据的稳定性和数据本身的可信度。从下游数据的可扩展性来说，Pyth 的设计可以保证在未来 DeFi 进行进一步扩展到几十亿的应用范围，Pyth 的预言机模型可以支持规模增长，这是两个重要的创新点。

深潮 TechFlow：我觉得很有意思的点在于，你说到 Pyth 会有很多一手的数据，直接找到了数据源，以及能够支撑更大规模的金融数据，或者 DeFi 的增长。对于用户来说，能够在这些性能背后，比如说我们在前端用一些 DeFi 或者 Pyth 支持的一些协议来讲，会有什么体验上的不同吗？

比如像我之前在群里看到有人说，很多人会做合约交易，会建议说尽量使用 Pyth 支持的协议，可能是因为更新效率比较快等原因，有没有可能帮我们举出一些实际的案例，比如说从用户角度，在使用有 Pyth 支持的产品或者协议的过程中，会有什么实际的变化或者会让我们在体验上有一些性能的不同吗？

Ande：如果你想要理解整个预言机创新的必要性或者未来整个 DeFi 世界发展的必要性的话，我们会这样子去分类：

首先我们在去年或者在 2020 年 DeFi Summer 的时候，出现了最原始最早期的一批 DeFi 应用，包括DEX、链上的 Swap 和一些基础的金融产品，甚至一些借贷的协议，这是最初 DeFi 的兴起。在这部分 DeFi 里面，你会发现整个链上交易的频次对数据更新频率的要求是相对较低的。

举个例子来说，在 DEX 上进行一个交易，DEX 有很多种，比如去中心化的订单簿、链上的 AMM，很多这样子不同的 DEX 不一定需要外部的数据源对它进行数据的喂价。它可能自己运营一个中心化的订单簿，所以其实是不需要预言机去给他供给这个数据的。

另外链上的 Swap 本身是有滑点的，当然现在也有一些创新的方案，但是在最初的交易结构里面，其实也不需要高频次更新的数据来确定当前的价格，因为它设置了一个可以接受的价格区间，所以会根据不同的供求关系，或者根据链上 Token 的状况进行滑点的设定。

对于借贷来说，如果你要去借款，是不需要高频次更新的数据对资产的价格进行准确定价的，只有在可能需要去执行一笔贷款的时候，拥有这个资产一个准确数据就可以了。但是我们慢慢过渡到了第二个 DeFi 的阶段，可能从 2021 年下半年到 2022 或者 2023 年，会发现链上有很多更进一步的创新的东西出来。举个例子，最大的一个创新就是链上合约 Perps，合约本身是一个金融衍生品，其本身能够存在的最核心的条件就是必须要实时的追踪到它衍生品本身标的资产的一个准确的价格数据，拥有了这个价格数据才可以在链上执行高频的衍生品交易，而衍生品本身就必须要一个外部数据源来持续不断的喂标的资产的价格，如此才可以进行准确的链上衍生品交易执行。

到这个阶段的时候，我们会发现数据的准确性和高频更新对于 DeFi 来说非常重要，所以我们才发出了这个方案，第一代 DeFi 的创新产品对于传统预言机的解决方案提出了一个很大的挑战，因为传统预言机的解决方案适用于第一代、最初代的 DeFi 产品，也就是我们不需要高频的数据更新，不需要跨链的数据更新，也不需要过于准确的数据更新。等到创新到了这个地步了以后，我们就会发现这些之前不需要的东西都需要了，而传统的预言机因为是适用于上一代 DeFi 产品的，所以拥有了这样子的一些限制，并且没有办法在很快的阶段去创新出一套适用于新一代 DeFi 需要的功能。

Pyth 在这个时候就创新出了一套思路，通过我们刚刚讲的，比如说是链上持续的更新，但是我们在 Pythnet 上去进行更新维护。当 dApps 有需要的时候，直接到 Pythnet 上拉取数据的模型。这套模型可以带来的价值是，几乎没有延迟，或者延迟非常短的时间内就可以获取到最新鲜准确的金融数据。

我们举一个链上执行 Perps 的例子，也是 Pyth 最大的一个数据用户叫 Synthetix，还有 Synthetix 一些生态的应用，比如 Kwenta、Polynomial 之类的 Synthetix 前端，Synthetix 本身是一个 Perps，链上的合约产品。当你需要去进行一个合约交易的执行的时候，我们会分步骤。

第一步是提交订单需求，Synthetix 会根据这个订单实时的进行价格喂送，拥有订单需求和实时价格的更新，才能够基于现在的价格进行交易的执行。如果在这个交易执行的过程中，价格的喂送出现了延迟，比如有 3 或 4 秒的延迟，相当于这个订单是 3 或 4 秒之前进行了索取，但是你是用 3 或 4 秒之后的价格数据进行交易。链上交易，尤其是高频交易是瞬息万变的，价格可能在三四秒之间就会有一个非常非常大的浮动，这样的时间延迟是没有办法接受的，这个时候你就需要一个创意的预言机解决方案，能够以亚秒级的速度去喂送最准确的价格。

Pyth 用的是 Solana 的一套技术模型，所以 Solana 可以做到 400 毫秒一次的价格更新，也就是少于一秒，或者说一秒钟更新一次以上。拥有了这个亚秒级的价格更新频率，又拥有了拉取数据的模型，也就是基于 Synthetix 这个模型来说，当用户执行一笔交易，需要去拉取一个现在这个时段交易数据的时候，首先要打上一个时间戳，然后以不到一秒钟的时间从 Pythnet 上去拉取这个数据到它本身的交易执行里面去，然后进行一个交易的 settle。

所有的这一切都可以在一个非常固定的时间点，比如说是在早上的八点零一分零一秒这个时间的价格去执行订单，这样以来就会发现，价格延迟所导致的订单执行价格的不稳定性降到了最低，所以这其实是新一代 DeFi 对于预言机和数据本身提出的一个非常大的挑战。我认为在整个过程中，Pyth 就能够满足新一代 DeFi 对于数据的需求，这是可以讲的一个比较大的一个真实用户案例。

深潮 TechFlow：最近讨论 Pyth 的内容越来越多，我们也发现很多用户好像第一次知道 Pyth 已经支持了 200 多个协议，我第一次知道 Pyth 也是在 21 年下半年，问在这两年多的时间里，你们有哪些关键的 milestone，又是如何度过熊市的？我们也很感兴趣 Pyth 背后的团队是怎样的，请 Ande 来介绍一下这两年 Pyth 的一些经历和背后的团队。

Ande：感谢。关于团队，所有关于 Pyth 的信息都是公开的，大家可以通过 Pyth Data Association 的官网，看到所有 Pyth 的核心贡献者，各位贡献者的背景其实也很多样，比如 CEO Mike Cahill，是一个传统金融背景出身，之前在Morgan Stanley ，然后来到 Jump ，负责的不管是传统金融产品的证券化或者是高频交易本身，或者是欧洲的一些新兴的金融产品的产生，然后慢慢过渡到了金融产品的链上研究这些模块去进行的。

像其他的很多开发团队都来自于 AWS、微软，或者谷歌这样比较大的一些传统的科技公司或者是新型的高频交易机构，团队背景是很多样的，但是有一个核心的共同点，就是大家都来自于金融科技或者传统金融，大家对于金融的理解是非常深刻的。我能够很自信的说，Pyth 团队所有的成员都是相对比较懂金融的运行逻辑的，就像我刚开始提到的，为什么在我们的常识理解中会觉得现在的数据已经不值钱了，或者说现在的数据都是可以通过免费的渠道在互联网上公开获取的，但实际上完全不是这样子的。

对于金融数据本身，它是一个非常大的数据市场。举个简单的例子，在真实世界里面，我们所有人都没有办法直接免费获取到现在这个时段美股市场的数据，这些数据在公开的渠道免费获得的时间是在 6 个小时以后。如果你需要现在时间实时的交易数据，需要去这些数据所有者那里去购买，比如纳斯达克。纳斯达克通过交易这些数据，一年可以赚几十亿美金。

所以在这个核心的猜想里面，金融市场数据就是一个非常珍贵的数据，但这个是违背我们所在的大数据时代的常识的。大多数非金融从业者可能会想当然的觉得数据本身其实是没有太大的商业化价值，所以数据本身也并不作为预言机的工作重点，或者说数据源本身并不是一个阻碍预言机创新的问题。

但实际上，这也就是为什么 Pyth 能够去区别于其他预言机一个最重要的点，就是我们非常认同数据的价值，我们非常认同准确的高频的金融市场数据本身的价值所在。我们在这个核心的设定里面就已经承认了数据的价值，所以我们会花非常大的精力去寻找这个数据本身，能够产生一手数据的提供方。这样子的话才能够从源头上实现数据的准确性，所以才有了后来的这一整套创新的逻辑。

简单讲，整个团队是懂金融的，能够以创新的技术把传统金融的重要元素融入到链上，通过这样子的方式以最核心的技术手段建设一个未来链上 DeFi 的世界。因为我们一直认为链上的 DeFi 和传统金融是两个东西，我们叫 TradFi 和 DeFi，它永远不是一个对立的东西，在未来的某一个时间或者未来的某一瞬间，我们可能不再会有 TradFi 和 DeFi 这种分法，整个 Finance 世界应该去融合传统金融应该能够获取到链上金融提供给它的一些非常大的便利。

那 DeFi 也需要获取或者说学习传统金融已经发展了两三百年的这些成熟的经验和技术，还有成熟的产品，才能够让这个世界所有的人，如果你需要在链下的世界里面去执行金融交易，那可以使用到一些链上的技术，通过 DeFi 进行一些交易，可以获取到和 Web2 或者链下金融一样的用户体验。所以这是我们预想的未来世界。

基于这个设定，团队已经经过很多年或者至少是五年以上的筹备和建设才发展到今天。在 21 年主网推出之前，Pyth 已经慢慢的或者说一直在准备可能也超过了一年的时间，所以才能够实现生态爆发。从主网上线到现在，经历了 V1 和 V2 的转变，才能够扩展到 40 多个不同的区块链，然后拥有上游 90 多家一手数据的发布者，以及下游超过 200 个去中心化的应用，在不断的集成 Pyth 的数据。

所以不管是我们看到的成长曲线还是从整个产品的创新的进程来看，其实 Pyth 在以越来越快的速度增长，而规模效应一旦产生以后，我们增长的速度会越来越快，创新的速度和实力也会越来越快，这是目前 Pyth 的成长阶段和成长的故事。

深潮 TechFlow：感谢 Ande 的介绍。接下来我们会问一些关于市场或者 Token 的信息。我们之前有了解到 Pyth 很注重整个正向循环的商业逻辑，以及在宣传自己不同的 Token 的一些不同的实用性，所以你是如何看待 Pyth Token 在整个模型里面的实用性的？或者说你认为 Pyth Token 跟比如说 $LINK 相比有什么不同之处？

Ande：关于 Tokenomics 还有整个 Token 的设计， Pyth Token 在各个方面的实用性，不管是在 Pyth 的白皮书还是 Pyth 官方的文章里面都有详细讲到 Token 的分配以及 Token 相关的一些信息，如果大家感兴趣的话，也可以直接到对应的官方文章查看。

这里稍微总结一下，关于治理，Pyth 是目前整个预言机赛道唯一一个拥有去中心化链上治理的预言机产品。在 Token Listing 的同时，我们也发布了无需许可的治理系统，大家可以通过质押 Pyth Token 以 1:1 换取 Pyth 的治理权，其他的一些治理可能不太一样。

首先治理对于机构本身来说，Pyth DAO 这个机构在整个行业同类型里面几乎是唯一一个经过法律注册的 DAO，并且以 DAO 形式去创建的，所以治理对我们来说是一件非常严肃的事情。另外大家可以看到我们在白皮书有写到治理会决定哪些方面，治理这这个机制就决定了整个 Pyth 网络的关键的一些参数和问题，举几个例子，比如说下游的协议和应用，他们去更新 Pyth 的数据，需要支付多少数据的费用是由治理决定的。

第二个是 Pyth 要发布一个新的喂价，也是由治理决定的。第三个就是 Pyth 如果要上线新的数据发布者，能不能够上线，也是由治理决定的。第四个，如果 Pyth 未来要开发新的产品或者产品特性功能有相对其他的一些调整也是由治理决定的。

你会发现质押 Pyth Token 就会拥有非常重要的治理权，另外是整个 Pyth 的商业模式和传统的预言机也是不太一样的。传统预言机的整个商业模式是偏 Web2 的，Web2 本身来说，当有一个协议或者有一个团队想要去使用预言机的数据，他需要去找到预言机，然后白纸黑字签订一个合同，以合同的形式去执行数据服务，这一套逻辑大家都非常熟悉，就是一个 Web2 里面传统的商业逻辑。我提供服务，你给我对应的报酬。

对于 Pyth 来说，我们没有合同的设定， Pyth 本身是一个原生的 Web3 项目。整体来看我们所有的集成是无需许可的，也就是说如果链上有一个 dApp，或者有一个应用想要去集成 Pyth 的数据，他不需要找到 Pyth 的团队。相反，Pyth 所有的数据接口都是开放的，链上所有的合约都不需要找到 Pyth 团队就可以直接集成 Pyth 的数据。

那么需要支付什么呢，只需要在每一次进行价格更新的时候在链上支付一笔数据费用，这个数据费用是由治理来决定的。整个 Pyth 的商业模式，是通过链上不断的价格更新，越多的人去更新数据，那么你同样可以获得更多的数据费用。而整个数据费用的获取的过程是无需许可的，不需要与任何一方进行合同签订，也不需要通过合同去规范任何行为，所有的东西都是透明的，并且在链上可见。每次你更新一个价格数据，其实都是一笔链上交易，可以通过浏览器直接查询到交易的详细细节以及数据更新的费用，这是整个 Pyth 商业模型创新和 Web3 原生的地方。

Pyth Token 在整个过程中的作用，数据费用方面，Pyth 可以作为支付手段/未来如果有任何数据质押或者数据索赔，更多的 Pyth 的应用场景都是通过治理去决定的。如果说大家都觉得可以，Pyth Staking 可以带来更多 Token Utility，可以为更多的 Token Holder 带来一些收益的话，那可以通过治理提出 Staking 的提案。如果治理通过，那这个功能就可以被加入到整个网络生态里面去。

深潮 TechFlow：因为今天币安上线了 Pyth 的合约，刚才已经突破 0.42 ，想要请教一下，比如说大家会拿不管是流通市值还是 FDV 来看，就是会拿 $LINK 跟 $PYTH 做对比，在你看来这里会有什么不合理性吗？你觉得如何能够更好的给 Pyth Token 估值？

Ande：首先对于这个问题其实我们是没办法有太多评论的，我们也没办法给到大家任何的金融意见。我们是整个预言机行业里的一个市场参与者，会有一定的相似性，市场这样对比在所难免。

但大家也可以去参考其他的数据进行对比， Pyth 目前是最大的一手数据预言机，那在整体的这个预言机行业里面，如果大家看整体的集成应用的话， Pyth 是排行在整个预言机行业里面的第二位，这是一些基础信息。然后大家也可以通过这个去分析 Pyth Tokenomics，还有其他的一些相关信息进行自我判断。

深潮 TechFlow：Pyth 的代币首发受到了很多关注，但好像并没有 List 到 Binance，甚至更多的韩国交易所，方便分享一下你们在这方面的相关计划吗？

Ande：交易所 Listing 这个事情本身不像大家想象的沟通过程，可以说的就是 Pyth 在 Binance 的合约 Listing 没有和 Pyth 有任何的沟通。我们事先是不知道 Binance 在今天会 Listing Pyth 的合约，我自己也是在消息公布之后才知道的。包括几乎所有的交易所，都是通过直接 Listing 的方式去上线 Pyth 的代币，我们只是在之前宣布了 11 月 20 日要进行 Pyth 的空投，让大家来领取。

整个的过程不是一个密集的协商或者说沟通的过程，相反，其实是因为很多交易所看到了 Pyth Token 已经在市场上有流通，目前的话是有 15% 的 Pyth Token 在流通，所以交易所选择了在这样的一个时间点去 Listing。因为他们对自己的流动性有足够的自信，或者对于这个 Listing 有足够的自信，然后再去做的 Listing。

我们能够做到的，就是告诉所有人，这个 Listing 的消息是确认过的，这不是一个骗局。关于是否有上线其他交易所的计划，这件事情本身也不是我们去找交易所，然后交易所点头同意这样子的一件事情，而是交易所自己的一个决定过程。我们也期待在更多的地方能够看到 Pyth Token 的 Listing，但是时间节奏或者什么时间会有这个 Listing 更多的还是要看交易所本身。

深潮 TechFlow：OK，感谢，我记得你们是还没有官方宣布融资信息，对吧？

Ande：对的，没有公布过任何关于融资的信息。

深潮 TechFlow：我们注意到不管是交易所、还是做市商，很多行业内头部机构都是 Pyth 的合作伙伴或者Publisher，很多用户也觉得因为 Pyth 有很多做市商伙伴，自然不用太担心价格。请问你怎么看待这件事，做市商在伙伴关系中扮演什么具体角色？

Ande：我们唯一的合作伙伴关系就只有他们是我们的数据发布者，所以所有的数据发布者本身的一个合作就只停留在这样子的一个阶段，是没有其他任何实际意义上的合作。像我刚讲到交易所 Listing 的一些决定，是完全基于交易所自己的一个分析的决定。

这些所谓的链上金融服务机构，都是一手数据的所有者，我们唯一能够做的事情就是尽力从他们手上获取到这些数据，然后将这些数据带到链上的 DeFi 去应用。所以在这个方面以外的一些合作都不是由机构自己去决定的一个事情，我自己能够给到的信息不是很多。

所有的其实就是源于或者说都是基于成为 Pyth 的数据发布者，然后进行合作。如果成为 Pyth 生态的数据发布者了以后，你能够去获得这个数据使用费的一部分，所以我们的这个利益其实是绑定在一起的。Pyth 整个预言机发展的好，有更多的用户，更多的链上链下的协议去应用 Pyth 的数据，同样数据发布者可以获得更多的利益。从这个角度来讲，我们的利益是一体化的，他们可以去 follow up，做一些他们自己关于这方面的一个决策。

深潮 TechFlow：感谢，我还有最后问最后一个问题，因为刚才有谈到，比如说我们现在有 Pyth Token，未来可以共同治理，也可以在治理过程里面会得到一些收益，想请问一下 Pyth 未来会有什么长期发展计划吗？作为普通用户，可以如果参与到 Pyth 未来的发展中来？

Ande：首先是发展的计划方面，Listing 这件事情对于 Pyth 来说是一个非常重要的里程碑，但并没有在很大程度上影响网络开发的过程。首先我们是一个基础设施，我们核心做的事情非常简单，就是持续的去更新自己的技术能力，在整个数据或者整个链上金融数据行业持续不断的创新。同时在未来我们会不断的推出新的更多的喂价，然后去寻找更多的数据发布者，提供更多样性的喂价数据。

很多传统金融数据，包括美股的市场数据，甚至是股票的指数，还有大宗商品和外汇这些数据会慢慢的持续不断的去上市。

目前来说，Pyth 整个产品的结构是实时的喂价数据，未来会有更多的产品功能出现，比如说很多的链上协议，它可能会需要随机数，所以也会配置，Pyth 也会有随机数的产品，还有其他像链上风险管理的产品，我们叫流动性预言机，很多东西都还在探索和建设中。 Pyth 的工作重心就是我们都是围绕在链上金融数据这件事情去建设，至于大家如何参与到整个生态里面去，大家可以先持续的保持关注，积极的参与到治理过程。

深潮 TechFlow：非常感谢回答以及分享，期待 Pyth Network 未来的发展。