Что такое оракулы в криптовалютах, для чего они нужны

cryptonews.ruОпубліковано о 2023-11-24Востаннє оновлено о 2024-09-24

Блокчейн-оракулы играют важнейшую роль для сектора децентрализованных финансовых приложений. Что это такое и какие проекты относятся к оракулам

Децентрализованные финансовые приложения (DeFi) стали одной из наиболее быстро развивающихся категорий проектов на крипторынке. Концепция предложила сообществу возможности торговли, обмена и кредитования под залог криптоактивов напрямую между пользователями без участия посредников.

А стремительное развитие рынка таких приложений выявило потребность в создании дополнительных сервисов и сетей, необходимых для безопасной бесперебойной работы DeFi.

Дело в том, что DeFi в основном работают на базе смарт-контрактов, которые представляют собой автоматизированные программы, выполняющие определенные условия сделки между двумя или более сторонами на основе технологии блокчейн. Однако, чтобы выполнить эти условия, смарт-контракты должны получать достоверные данные извне.

Чтобы выполнить договор, смарт-контракт должен откуда-то узнать о наступлении определенных условий. Например, если это сервис кредитования, то программа должна знать цену залога, чтобы правильно рассчитать кредит и проценты по нему.

rbc.group

Телеграм-канал «РБК-Крипто» — подпишитесь и будьте в курсе самых главных и актуальных новостей о криптовалюте.

Присоединяйтесь к форуму «РБК-Крипто» в Telegram для обсуждения новостей и тенденций криптомира.

В традиционном мире эти функции выполняются централизованными организациями, которым приходится доверять. А так как криптовалюты построены на принципах децентрализации и цензуроустойчивости, появилась необходимость в создании специализированных сервисов, которым можно доверить поставку таких чувствительных данных, как, например, цена актива.

Что такое оракулы?

Оракулы в криптовалютах — блокчейн-сервисы, которые заняты сбором и поставкой «справедливых» данных для смарт-контрактов, которые отвечают за выполнение договора в блокчейнах.

Эти данные включают не только цену на какие-либо активы или товары. В список их задач может входить отслеживание данных о событиях из реального мира, которые будут использованы для рынков прогнозирования.

Так, например, Polymarket, платформе для ставок на исход реальных событий, работающей на смарт-контрактах, нужны специальные оракулы. Именно эти сервисы передают информацию для определения «справедливости» того или иного события.

Многие из проектов, относящихся к категории блокчейн-оракулы, выпускают токены в качестве инструмента для лучшего обмена сообщениями (информацией) между программами либо в качестве стимулов для участников, которые будут помогать проекту собирать, поставлять или обрабатывать «справедливые» данные.

Общая капитализация таких проектов, включающих около 50 токенов, составила почти $10 млрд с показателем дневных торговых объемов более $650 млн, по данным Coingecko на конец сентября.

Крупнейшие оракулы

Большая часть капитализации сектора блокчейн-оракулов относится всего к двум проектам: Chainlink и Pyth Network. На их долю приходится около 85% всей оценочной стоимости подобных проектов.

Chainlink — сеть децентрализованных оракулов, основателем которой является Сергей Назаров. В июле 2017 года проект провел продажу токенов LINK посредством ICO с ценой токена около $0,09. По данным на конец сентября, цена токена составила $11,5, что составляет более 12 тыс. процентов роста.

Главный поставщик данных. Что такое Chainlink и зачем блокчейну оракулы

В качестве партнеров Chainlink выступают международная межбанковская система передачи информации и совершения платежей SWIFT, облачный сервис Google, Национальная баскетбольная ассоциация (NBA) и Государственный информационный центр КНР.

В экосистему проекта включены более 2,2 тыс. сервисов и компаний, использующих услуги децентрализованных оракулов Chainlink, согласно сайту проекта.

Pyth Network — сеть оракулов для сбора данных, запущенная в 2021 году. Привлекла неназванную сумму в трех раундах финансирования от Multicoin Capital, венчурного подразделения компании-маркетмейкера Wintermute и других криптофондов. Согласно информации на сайте, услугами проекта пользуются более 400 DeFi в более чем 75 блокчейн-сетях.

Открытые торги токеном проекта начались только в конце 2023 года по цене $0,28, с тех пор он вырос всего на 25%, по данным на 23 сентября, с пиковой ценой в $1,1 в марте 2024 года, по данным Coingecko.

В списке проектов с капитализацией более $100 млн находится еще шесть проектов: UMA, Tellor Tributes, API3, Band Protocol, iExec, Oraichain.

Пов'язані матеріали

You Use Claude and Codex Every Day, but Meta Has Restricted Internal Use

In May, Meta imposed internal restrictions on its engineers regarding the use of Claude Code and Codex, two widely used AI programming tools. Despite being a major client, Meta's guidelines, still in effect, prohibit these external models from being used for specific tasks to prevent potential "escalations with partners." The core concern is "distillation"—the risk that outputs from Claude or Codex could inadvertently contaminate the training data and evaluation processes for Meta's in-house AI coding assistant, MetaCode. If MetaCode is trained or evaluated using data generated by these external models, it risks learning their capabilities rather than developing its own, blurring the line of intellectual origin. The restrictions are precise: engineers cannot use the external models to generate test questions, debug source code, or suggest test cases. AI-generated content is also barred from environments accessible to MetaCode. However, AI can still assist with peripheral tasks like workflow setup and code organization, provided all outputs are manually reviewed. This caution reflects a broader industry dilemma. While distillation is a common technique, using a competitor's model output for training raises legal and ethical questions about the ownership of derived capabilities. Contractual terms from companies like OpenAI and Anthropic explicitly forbid using their outputs to build competing products, putting enforcement power in the hands of rivals. The move is also financially motivated, as Meta seeks to reduce its hefty internal AI spending, estimated in the billions this year. Meta's policy illustrates the delicate balance companies must strike: leveraging powerful external AI tools while safeguarding the integrity and independence of their own AI development. As AI systems increasingly help build other AIs, distinguishing the origin of capabilities becomes a fundamental challenge for the entire industry.

marsbit59 хв тому

You Use Claude and Codex Every Day, but Meta Has Restricted Internal Use

marsbit59 хв тому

Why Do We Need an AI Content Perspective Today?

The article "Why Do We Need an AI Content Perspective Today?" explores the complex and often contentious integration of AI into the cultural and creative industries, particularly film and television. It begins with the cancellation of Amazon's AI-generated animation "Punky Duck," highlighting the ethical debates surrounding AI content. AI's rapid advancement is transforming video production, enabling cost-effective, full-length AI films (e.g., "RAPHAEL," "Dreams of Violets") while sparking industry resistance over issues like "synthetic actors." The core debate has shifted from whether to use AI to how to use it responsibly. The article analyzes why AI's entry into film is uniquely unsettling. It distinguishes between "cultural fast food" (short-form, fast-paced content like micro-dramas) and "cultural main courses" (traditional, long-form film/TV). AI currently excels at the former, matching its fragmented narratives, shallow emotional needs, and free-to-consumer models. However, venturing into the latter challenges the human-centric essence of storytelling—creativity, emotional depth, and the unique value of human labor and experience. While AI can generate massive volumes of content and lower costs, it risks devaluing human creativity, leading to homogenized output, and creating unfair competition through potential intellectual property infringement. Its efficiency also amplifies content safety risks, making preemptive governance crucial. To counter these risks, the article proposes establishing clear boundaries guided by a human-centered AI content perspective. It outlines four principles: 1) Amplify, rather than displace, human creative space; 2) Respect and protect human creative output; 3) Ensure human creative control and responsibility remain paramount; and 4) Guarantee transparency and traceability in AI creation. The conclusion emphasizes that humans must act as the "helmsmen" of technology, steering AI development to enhance, not replace, the core human values at the heart of cultural expression.

marsbit1 год тому

Why Do We Need an AI Content Perspective Today?

marsbit1 год тому

Planck Retracted? The Father of Quantum Tripped by an Algorithm

The recent discovery that two articles (published in 1940 and 1942) by Max Planck, the Nobel laureate and founder of quantum theory, are marked as "retracted" on Springer's digital platform highlights a curious clash between historical publishing practices and modern automated systems. An investigation suggests these retractions are algorithmic errors, not due to fraud or misconduct. The papers, philosophical reflections on science published in *Die Naturwissenschaften*, were likely flagged by the platform's systems. One article, a republished lecture, may have been mistaken for duplicate publication. Another, sharing a title with a prior article by a different author (a common practice for continuing debates at the time), may have triggered a similar automated check. The digital versions have even been replaced with blank pages, contrary to normal practice of preserving retracted texts. This incident underscores how contemporary digital infrastructure, built around concepts like "self-plagiarism" and strict copyright, can misclassify and obscure legitimate historical scholarly communication. It serves as a warning that digital archives are not neutral mirrors of the past but are filtered by platform rules, potentially distorting the scientific record. As AI systems increasingly rely on such databases, such erroneous metadata could propagate, affecting how future tools interpret and access historical knowledge.

marsbit1 год тому

Planck Retracted? The Father of Quantum Tripped by an Algorithm

marsbit1 год тому

Торгівля

Спот
活动图片