Mettez de côté tout ce bruit assourdissant, les exigences du marché des capitaux en matière de finance sur blockchain sont en réalité très claires : les transactions doivent se faire selon les règles, les données doivent pouvoir être vérifiées à tout moment, et les règles doivent pouvoir être appliquées. Ce n'est qu'en consolidant ces trois fondations que la blockchain ne deviendra pas un simple spectacle technologique, et pourra vraiment assumer la responsabilité de mettre en chaîne des actifs traditionnels comme les obligations, les actions et le fiat. La proposition de valeur d'Injective consiste justement à s'attaquer à ces « travaux d'infrastructure » plutôt qu'à poursuivre des modes éphémères.

Parlons d'abord de l'exécution des transactions. Les acteurs institutionnels ne s'intéressent jamais à des discours marketing tels que « combien de TPS peak », ils se préoccupent plutôt de savoir si chaque ordre en attente peut être exécuté dans l'ordre prévu et si la latence peut offrir des prévisions stables. Dans le trading d'obligations, l'écart de cotation et la profondeur du marché affectent directement le coût des transactions ; dans le cadre de la couverture des devises, la contrôlabilité de la latence détermine l'efficacité de la couverture ; quant aux actifs boursiers, une file d'attente de commandes transparente et une logique de correspondance vérifiable sont essentielles pour les audits de conformité. Injective transforme ces besoins en indicateurs d'ingénierie rigoureux pour les résoudre de manière acharnée - l'objectif est clair : amener les teneurs de marché à injecter de la liquidité de manière tangible, plutôt que de berner les gens avec une profondeur fictive qui « semble crédible mais se brise au moindre contact ».

Regardons à nouveau la construction de la crédibilité des données. Une obligation sur chaîne sans courbe de rendement fiable n'est, en d'autres termes, qu'un marqueur numérique sans âme. Un véritable marché financier nécessite un système de sources de données unifié et traçable : traitement standardisé des données de prix, filtrage intelligent des fluctuations anormales, conservation complète des journaux d'événements de transaction, c'est seulement ainsi que l'on peut soutenir les besoins réels de backtesting, de modélisation des risques et d'audit postérieur.