Autor: Sebastian Melendez Fonte: Artemis Tradução: Shan Opa, Jinse Caijing
Introdução
As stablecoins are currently the focus of the market. Almost every day, significant news is released. Last week, Stripe announced the acquisition of wallet service company Privy, while PayPal announced it will natively mint PYUSD on Stellar. The news is coming in fast and furious, almost overwhelming. With more and more companies entering this field, the demand for tracking and obtaining stablecoin data is growing. However, from our conversations with clients, people keep asking four questions:
- Para que são realmente usadas as stablecoins?
- Quem está a usar stablecoins?
- Quais são as oportunidades que existem?
- Em quais países ou regiões as stablecoins são utilizadas?
O meu trabalho na Artemis é coletar, organizar e compilar dados sobre stablecoins todos os dias, para poder responder a estas perguntas. Hoje, vamos desmascarar alguns mitos sobre dados que “parecem simples” e ver quão difíceis são realmente essas questões.
Mito 1: Os dados das stablecoins são abertos e transparentes para todos, facilmente acessíveis
O custo de acesso independente aos dados da blockchain é incrivelmente alto, e a barreira técnica também é muito elevada. Embora a acessibilidade aos dados originais da blockchain tenha melhorado nos últimos cinco anos, ainda existem muitas barreiras. Provedores de dados de destaque como Dune, Flipside, Allium e Goldsky têm suas vantagens, mas nenhuma delas consegue cobrir todas as blockchains chave.
Situação real:
Agora quase todas as empresas estão a lançar a sua própria blockchain, cada uma com as suas características peculiares, tornando a análise de dados extremamente complexa.
Se você quiser obter uma visão completa de seus padrões de uso de stablecoin e identificar oportunidades potenciais, você precisa ser capaz de fazer uma análise panorâmica em todas as cadeias relevantes, não apenas nas plataformas atualmente implantadas. À medida que as estratégias multicadeia evoluem e a necessidade de análise se aprofunda, aumenta também a complexidade da infraestrutura de dados.
Usando PYUSD como exemplo:
Uma vez que você integrou o protocolo OFT de cross-chain da LayerZero, para realmente entender a totalidade, você precisa dominar:
- Mecanismo do Ethereum
- Modelo de conta do Solana
- A lógica de cross-chain da LayerZero
- e a estrutura de novas blockchains emergentes como Berachain, Flow, etc.
Pior ainda, os usuários podem também transferir tokens para mais plataformas, o que torna os problemas de dados exponencialmente mais complexos.
O problema não é apenas a cadeia que você está atualmente lançando, mas sim a constante expansão de todo o ecossistema, com novas cadeias surgindo sem parar. Isso leva à segunda questão: fragmentação da arquitetura.
A arquitetura e o formato dos dados de cada cadeia são diferentes
Lembre-se do início dos anos 2000, quando enviar um arquivo para outra pessoa não garantia que ela conseguiria abri-lo. O PowerPoint não abria, o vídeo faltava codec, os sistemas eram cada um por si, tudo não conseguia colaborar de forma integrada. Mesmo os alunos do ensino fundamental sofreram com esses problemas.
O mundo da blockchain agora está tão confuso quanto antes.
As cadeias mais ativas atualmente - Solana, Tron, Ethereum, TON, Stellar, Aptos - possuem arquiteturas de dados muito diferentes.
Dê alguns exemplos:
- Solana: Você precisa entender o conceito de conta de token e conta de proprietário.
- Ethereum: Você deve entender contratos inteligentes, EOA e o padrão ERC-20
- Aptos, Sui: Utiliza um modelo orientado a objetos, os ativos são objetos programáveis.
- Stellar, TON: Estruturas completamente diferentes, mas o uso de stablecoins é impressionante
Compreender essas atividades na blockchain significa que você precisa desmontar uma rede técnica cada vez mais complexa.
Mais uma vez PYUSD：
Antes, bastava entender a arquitetura do Ethereum, Solana e LayerZero. Mas agora, com a sua chegada ao Stellar, você também precisa entender:
A plataforma de contratos inteligentes da Stellar, Soroban,
- Modelo da máquina virtual Soroban
- Lógica de transferência e gestão de saldo completamente diferente da Ethereum
Ou seja, você precisa até se tornar um especialista em uma determinada cadeia para acessar e interpretar dados, sem mencionar extrair insights a partir disso.
Mito 2: Assim que se obtêm os dados da blockchain, as percepções surgem naturalmente
Muitas pessoas pensam que, assim que resolverem o problema de acesso aos dados, poderão facilmente obter insights sobre os usuários. Supondo que você tenha resolvido as permissões de acesso e capturado o conjunto de dados de saldo e transferências de toda a cadeia, o que você realmente obteve?
A resposta é: um monte de ruído.
Endereços em blockchain são apenas strings de letras e números, e os saldos das carteiras muitas vezes não são precisos ou podem ser enganosos. Dados brutos de blockchain não equivalem a insights, são apenas um monte desordenado de dados que precisam passar por um processo extremamente complexo de limpeza e processamento para se tornarem valiosos.
**A realidade é: para entender o que aconteceu na cadeia, **não se pode desvincular do contexto e dos dados fora da cadeia
Mesmo que você tenha se esforçado para coletar dados na blockchain, ainda assim não consegue responder a uma pergunta crucial: Quem está usando sua stablecoin? Onde eles estão?
A única coisa que você pode dizer é: “Meu stablecoin foi utilizado.” Isso não é executável e não ajuda você a entender: comportamento do usuário, penetração de mercado, oportunidades de crescimento. Para obter essas percepções, você deve depender do contexto off-chain. E a verdadeira pergunta é: que dados off-chain você precisa e como obtê-los?
- Etiquetas de aplicativos e protocolos: Marcar atividades na cadeia não tem uma única fonte confiável. Flipside, Dune, Open Label Initiative, exploradores de blocos, Arkham – todos eles fornecem alguma informação, mas cada informação tem seus próprios padrões e cobertura limitada. Para responder a perguntas básicas como “Que aplicativo está usando este endereço?” ou “Que tipo de uso vimos?”, você precisa unificar essas fontes de etiquetas dispersas e marcar manualmente endereços de carteira importantes. Caso contrário, você só poderá usar os dados de transações brutas, que não fornecem nenhuma informação sobre os padrões reais de uso.
- Localização geográfica: Este é o ponto crucial - talvez a pergunta que mais frequentemente me fazem: Onde estão os meus usuários? Utilizamos algoritmos heurísticos de fuso horário e tecnologia avançada para inferir a distribuição geográfica. Mais importante ainda, colaboramos com parceiros de dados para obter dados geográficos off-chain exclusivos, o que nos ajuda a localizar com precisão de qual país as carteiras são mais propensas a vir.
A realidade é que resolver este problema de etiquetas requer uma quantidade significativa de recursos e relações na indústria. Você precisa estabelecer parcerias com principais L1 e protocolos para construir um conjunto de dados de etiquetas abrangente. A maioria das equipes não tem largura de banda suficiente ou conexões para lidar manualmente com este problema — é por isso que muitos trabalhos de análise encontram gargalos após obter os dados brutos da blockchain. A camada de contexto é onde o verdadeiro trabalho começa.
Mito Três: Os dados da blockchain são intuitivos e consistentes
A blockchain é muito mais complexa do que parece à primeira vista. Embora nos últimos anos a indústria tenha começado a padronizar em torno de padrões de design específicos para a transferência de tokens, essa nem sempre foi a situação. Quando as tecnologias de ponte se tornaram populares pela primeira vez, não havia um padrão comunitário para rastrear atividades entre cadeias. Isso causou confusão ao tentar rastrear saldos e transferências de forma precisa - especialmente para tokens que existiam há tempo suficiente antes da implementação desses padrões. Você precisa entender a história e as características específicas de cada cadeia para obter dados precisos.
Realidade: O “modelo de banco de dados” do blockchain está sempre mudando - você tem que ser um “historiador on-chain” para obter dados precisos
É fácil esquecer que esses ecossistemas estão em constante mudança. Tomemos o Solana como exemplo; sua arquitetura (como a blockchain opera) e seu programa de tokens (como os tokens são criados e transferidos) passaram por atualizações significativas.
- Atualização de arquitetura: Quando o Solana foi lançado pela primeira vez, a cadeia não armazenava timestamps em armazenamento de longo prazo. Isso causou problemas significativos ao tentar calcular os saldos históricos ao longo do tempo. O Solana corrigiu esse problema em 2020, mas o dano já estava feito: como reconstruir saldos históricos precisos sem timestamps?
- Atualização do plano de tokens: No ano passado, a Solana lançou o plano de tokens 2022 para resolver o problema de fragmentação no design original, mas isso significa que você precisa entender as sutilezas dos novos e antigos planos de tokens para acompanhar com precisão os tokens substituíveis.
Com base nisso, as pessoas costumam ouvir alguém dizer que a blockchain é uma base de dados imutável, pública e apenas anexável. Embora isso seja geralmente verdade agora, não foi sempre assim nos primórdios. O Optimism é um bom exemplo - eles não lançaram apenas após um evento de criação. Na verdade, eles relançaram completamente meses depois.
Qual é o resultado? Não há nenhum conjunto de dados completo sobre todas as transferências de tokens na cadeia original do Optimism.
Por que isso é importante? Esses dados ausentes são essenciais para entender as atividades atuais e históricas das principais stablecoins na rede principal da OP (incluindo USDC, USDT e DAI). Sem esses dados, você não poderá obter um conjunto completo de dados e não conseguirá calcular saldos de carteira precisos.
Construir um conjunto de dados preciso requer ser um historiador da blockchain. Compreender as sutis evoluções de cada cadeia e explicar todas essas diferenças históricas exige anos de esforço.
Conclusão
Os dados de blockchain apresentam desafios únicos que simplesmente não existem em outros setores. Embora seja nominalmente “aberto e transparente”, destilar insights significativos requer dados off-chain, integrar mais de uma dúzia de provedores de serviços de dados, ler informações contextuais espalhadas por tweets de criptografia e documentos oficiais e uma equipe de engenharia de mais de 10 pessoas. Caso contrário, você é apenas um cego tocando um elefante, perseguindo um mercado fantasma que muda na velocidade da luz.
