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那么如何用最易懂的方式来理解预言机？
简单来说，预言机的作用就是为去中心化程序提供链外资讯，这是因为在区块链上可以理解为是一个与外界隔绝的世界，例如现在的1ETH的市场价格是600USD，那么在链上，若单纯从ETH角度来考虑，我们只知道1ETH=1ETH，所以预言机的作用就是把这些信息（不仅仅是价格信息，这是多元化的）拿到链上。
为了使DeFi的金融结构更加稳定，也为了与外界的通信方式更加灵活，越来越多的项目开始接入预言机。那么预言机的大范围使用到底与其背后的代币价值有何关联？
以Chainlink为例，我们可以看到，从2020年的7月开始，$LINK有了一个爆发式的增长，我们可以简单的来这样理解，当越来越多的项目来使用Chainlink带来的信息，当DeFi的总体市值越来越高，等于这些信息控制的价值就越来越大，那么$LINK的价值在某种程度上必须要达到某个价值高度才能够确保整个生态系统的安全。因为如果这个价值差距过大，那么被操控或者被攻击的可能性就会增高。
美联储理事夸尔斯：不认为央行数字货币能够修复什么紧急缺陷:美联储理事夸尔斯：不认为央行数字货币能够修复什么紧急缺陷。（金十）[2021/3/30 19:31:03]
你能够想象用一个价值$1B的“工具”来控制价值$100B的市场吗？
往往很多人都忽略了这个问题。
从今年的9-10月开始，DeFi的安全问题才真正被重视，（尽管在很早以前类似dFore等项目被洗劫的案例就已经不少了）那么目前闪电贷一度被人成为DeFi的顶级“杀手”，顺便简单科普一下闪电贷：
一种无需抵押和担保的贷款形式，需要你的借款到还款在一个区块内完成，如果没有归还借款或贷款失败则整个区块的交易回滚。
闪电贷产品起初是为了更加有利于去中心化交易中的套利和搬砖，以及借贷系统中的清算等方面，为去中心化金融的稳定性提供很好的保障。但这一绝顶聪明的产品被一些绝顶聪明的人利用，变成了区块链“核武器”，人们可以通过几乎无成本的方式（准备好gas费和利息）就可以贷款超级大的金额，但是这种超级大的金额在套利业务中并不会发挥太大的作用，反而会因为过大的金额导致过高的滑点。
金色晨讯 | 10月16日隔夜重要动态一览:21:00-7:00关键词：Filecoin、美联储、Compound、CBDC
1.Filecoin官方：主网运行稳定并进入启动后监视期。
2.美国国家安全委员会将DLT列入关键技术候选名单。
3.美联储监管副主席：美联储致力于研究数字货币。
4.加拿大央行副行长：央行应该为CBDC做好准备。
5.Compound社区投票通过提案027。
6.CME比特币期货10月合约收报11595美元。
7.美股三大股指收盘均下跌 区块链概念股涨跌各异。
8.近785枚Bitfinex被盗比特币转入未知钱包。
9.比特币持续上涨，日内最低报11366.35美元，最高报11620美元。[2020/10/16]
那么这就成为了攻击者有力的武器，当你的合约设计逻辑中出现某种漏洞的话，闪电贷将会把这一漏洞无限放大。
然后某种程度上来说，闪电贷可以说是众多DeFi项目的试金石，因为它还是在寻找一个项目在合约设计过程中不严谨的地方。若当WETH新版本的到来，据悉讲会推出免利息的闪电贷功能，那么整个行业将会面临一次大清洗。可以说，闪电贷这个“雷”还算是正向的。
那么真正的“雷”在哪里？
我们先来看一篇文章 ->
最近的DeFi热潮使Chainlink节点运营商获利。例如，在今年8月至10月之间，前三名Chainlink节点运营商每个月获得的补贴接近每月100,000美元。根据The Block进行的研究，在8月至10月之间，ChainLayer的收入超过322,000美元，LinkPool的收入超过306,000美元，CertusOne的收入超过293,000美元，Fiews的收入超过282,000美元。9月对他们来说是特别好的月份，因为前三个节点的补贴总额都超过了160,000美元。
相比之下，API提供者的薪水要低几个数量级，甚至不知道自己的数据正在这些应用程序中转售。V?nttinen表示，节点运营商每月向这些提供商支付的订阅费用可能在100到200美元之间。（翻译自Coindesk）
文章中讲到了Chainlink节点运营商的盈利情况，实际上这里要简单解释一下Chainlink这种主流的预言机的实现逻辑。当dAPP通过聚合器调用Oracle预言机时，实际提供数据的并不是这些Oracle，比如LINK，DIA，BAND等等，而是很多不知名的数据提供商。这里面就存在3个问题：
总体来说，传统的预言机采用的是一种3rd party Oracle 「第三方预言机」，而这种方式蕴含着巨大的风险，因为运营商没有成为主要的责任人却成为了主要利润分成者，那么缺少责任监督则存在作恶的可能，而实际的数据提供者却在分得少量的利润，同时又负责了一个价值非常庞大的数据。回到了开篇的问题：
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