Durante mucho tiempo, el campo de los datos de mercado ha estado dominado por unos pocos gigantes centralizados, lo que ha llevado a los usuarios institucionales a tener que pagar altas tarifas por servicios de datos de mala calidad y poco transparentes. Sin embargo, en los últimos años, Pyth Network ha surgido rápidamente, atrayendo a numerosos clientes de alto nivel, incluidos el gobierno de Estados Unidos y Revolut, gracias a su innovador servicio de suscripción de datos de nivel institucional. La clave del éxito de Pyth Network radica en su modelo operativo revolucionario, que combina tecnología de Descentralización y servicios ecológicos, estableciendo tres ventajas únicas, que no solo resuelven eficazmente los problemas centrales de los usuarios institucionales, sino que también redefinen los estándares de valor de los servicios de datos de mercado, logrando finalmente una ruptura en la industria.

La principal ventaja de Pyth Network radica en su mecanismo de "adquisición directa de la fuente + Descentralización de la verificación", lo que mejora enormemente la credibilidad de los datos. Los proveedores de datos tradicionales suelen depender de terceros para agregar datos, lo que no solo provoca retrasos en la información, sino que también puede introducir errores debido a múltiples intermediarios. Ha habido bancos de inversión que, al utilizar datos de acciones desactualizados, han causado errores en el comercio algorítmico, perdiendo más de un millón de dólares en un solo día. En comparación, Pyth Network colabora directamente con más de 120 de las principales instituciones financieras para obtener datos de primera mano. Por ejemplo, obtiene datos de transacciones en tiempo real de las principales bolsas y obtiene información de liquidez de los principales creadores de mercado, datos que se almacenan directamente en la cadena sin pasar por intermediarios. Más importante aún, Pyth utiliza un grupo de nodos descentralizados para la verificación cruzada; si los datos proporcionados por alguna institución no coinciden con la mayoría de los nodos, el sistema los identifica automáticamente y elimina los datos anómalos, al mismo tiempo que activa un mecanismo de penalización para restringir comportamientos irregulares.