S'engager dans le traitement des données décentralisées, Microsoft n'a pas de petits objectifs.
Rédaction : Bright, Foresight News
Le 20 mai au soir, il a été révélé que Microsoft collaborait avec la start-up de cryptomonnaie Space and Time Labs (SXT) pour intégrer de nouvelles sources de données blockchain dans sa plateforme d'analyse Fabric. Space and Time fournira aux utilisateurs de Fabric des sources de données "temps réel et vérifiables" pour Bitcoin, Sui et Ethereum sur la plateforme Microsoft Azure OneLake, qui est un "OneDrive de données" offrant un compte de stockage cloud unique.
Space and Time (SXT) est un projet de base de données décentralisée basé sur la preuve à connaissance nulle (ZK), visant à résoudre les problèmes de traitement des données des contrats intelligents sur la blockchain. Sa technologie clé est le protocole Proof of SQL, qui permet de stocker de manière unifiée des données hétérogènes en chaîne (comme Ethereum, Bitcoin) et hors chaîne (comme les bases de données traditionnelles, les données IoT) sous forme de tableaux structurés compatibles avec SQL, permettant aux développeurs d'interroger les données à l'aide de requêtes SQL standard et de générer des preuves à connaissance nulle vérifiant l'exactitude et l'intégrité des résultats.
SXT a été investi deux fois par le fonds M12 de Microsoft (2000 millions de dollars en 2022 en tant que leader, 2000 millions de dollars en 2024 lors de la participation à la série A), et a collaboré avec des plateformes telles que Binance et Chainlink. En mai 2025, SXT a été lancé sur Binance launchpool et Binance alpha, et un airdrop a été effectué pour les stakers de Chainlink et les utilisateurs de Binance alpha.
Résoudre sur la chaîne, relier davantage à la réalité
Les contrats intelligents de la blockchain font face à quatre grands défis en matière de données : difficulté d'accès aux données inter-chaînes, absence d'outils pour des requêtes complexes, lenteur des preuves ZK, et risque de centralisation des oracles. L'ancien précurseur du protocole d'indexation de données décentralisé, The Graph (GRT), se concentre sur l'amélioration de l'efficacité des requêtes de données en chaîne. Il incite les nœuds (indexeurs) à extraire et structurer les données brutes des blockchains publiques telles qu'Ethereum et Polygon (comme les transactions et les événements de contrat) en interfaces API (Subgraphs) interrogeables. Les développeurs peuvent rapidement récupérer des informations en chaîne via le langage GraphQL. Cependant, les limites de ses fonctionnalités sont très réelles : il ne prend en charge que les données en chaîne, sans intégration hors chaîne ou inter-chaînes, et manque d'un mécanisme de vérification cryptographique des résultats de requête, la fiabilité des données dépendant des contraintes économiques des nœuds, etc.
La chaîne SXT est au cœur du protocole Proof of SQL, résolvant certains problèmes de traitement des données natifs à la blockchain, tout en introduisant la capacité de traitement des données du monde réel :
Par exemple, des preuves ZK inférieures à la seconde. STX prend en charge la syntaxe SQL standard (JOIN, GROUP BY, analyse de synchronisation, etc.), peut gérer la corrélation de données inter-chaînes (telle que « le montant total de la mise de l’adresse A en ETH/BSC/zkSync ») et l’analyse des tendances historiques (telle que « la raison de la fluctuation d’un volume de transaction DEX au cours des 30 derniers jours »), et a annoncé l’utilisation de l’accélération GPU pour générer la preuve zk-SNARK correspondante en seulement « sous-secondes », ce qui est beaucoup plus rapide que les dizaines de secondes générées par zkVM traditionnel. En outre, STX prend également en charge les requêtes de données de niveau 100 Go pour réaliser une « vérification de deuxième niveau des données on-chain ».
De plus, la requête SQL est libre. STX transformera les données on-chain d'Ethereum, de Bitcoin, etc. en structure de table compatible SQL, et prend également en charge l'intégration des sources de données hors chaîne (bases de données SQL, API, flux IoT) et l'intégration inter-chaînes. Par exemple, il est possible de synchroniser les données de vente hors chaîne d'une entreprise avec les enregistrements de transactions on-chain pour former un ensemble de données unifié. Les développeurs peuvent interroger directement des transactions historiques, des actifs inter-chaînes et d'autres données complexes à l'aide d'instructions SQL, sans avoir besoin de dépendre d'oracles centralisés.
De plus, l'architecture à trois niveaux de STX a également ses subtilités. Les nœuds d'indexation extraient des données des chaînes publiques mainstream et les stockent de manière structurée, le staking de SXT garantit la véracité des données, et une mauvaise conduite entraîne la confiscation de tokens ; les nœuds de preuve traitent les requêtes de recherche et génèrent des preuves ZK, leur performance représente une "percée d'ordre de grandeur" par rapport aux solutions traditionnelles ; les validateurs maintiennent l'intégrité des données grâce au consensus BFT, garantissant que les engagements sur la chaîne sont cohérents avec les données sous-jacentes.
Investissement de Microsoft, applications variées
L'émergence de la chaîne SXT répond à nouveau à l'imagination de divers scénarios d'application. Peut-être est-ce aussi la raison pour laquelle SXT a continuellement reçu des investissements du fonds Microsoft M12 (2000 millions de dollars en 2022 en tant que leader, participation de 2000 millions de dollars lors de la ronde A en 2024).
Dans le domaine de la DeFi, il peut analyser les actifs multi-chaînes des utilisateurs en temps réel pour ajuster dynamiquement les taux de prêt, ou intégrer les actifs des utilisateurs et les données de santé du protocole à travers les chaînes pour prendre en charge des produits dérivés complexes. Dans les scénarios au niveau de l’entreprise, des organisations telles que FTI Consulting peuvent l’utiliser pour générer des rapports d’audit infalsifiables afin de répondre aux exigences réglementaires telles que la SEC, tandis que les secteurs ayant des exigences d’audit strictes, tels que l’Internet des objets, peuvent utiliser SXT pour garantir davantage l’intégrité des données. Dans le domaine de l’IA, vous pouvez combiner des données on-chain avec Azure OpenAI pour former des modèles fiables, tels que des bots de trading intelligents qui prédisent les tendances du marché. Dans le scénario de jeu blockchain, les événements de jeu hors chaîne peuvent être importés dans SXT et envoyés à des contrats intelligents NFT avec des preuves ZK pour réaliser une évolution des attributs on-chain (niveau, skin, récompenses). Les studios de jeux peuvent analyser le comportement des joueurs et l’économie des objets à travers les chaînes sans s’appuyer sur un stockage centralisé des données.
De plus, l'idée de monétisation des données sur la chaîne est plus susceptible de devenir réalité. Lorsqu'un ensemble de données est interrogé, l'entité qui publie peut recevoir des récompenses en jetons SXT. Cela encourage également plusieurs parties à contribuer et à interroger des données partagées, créant des conditions favorables à l'établissement d'une alliance de base de données décentralisée.
En matière d'économie des jetons, plus de 50 % des 5 milliards de $SXT sont attribués à la communauté, utilisés pour inciter le staking des nœuds, la fourniture de données et l'écosystème des développeurs. Les stakers peuvent obtenir un rendement annuel, et les éditeurs de données sont rémunérés en fonction du volume de requêtes.
Bien qu'il fasse face à des défis de mise en œuvre technologique et de conformité réglementaire, la chaîne SXT, grâce au soutien de Microsoft et à l'appui de Chainlink, avec son positionnement différencié de "données fiables + requêtes SQL", a encore des chances de devenir le niveau central des infrastructures de données Web3, en faisant passer la blockchain des applications financières aux services de données pour les entreprises.
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SXT soutenu à nouveau par Microsoft, quel est le potentiel du récit de données ?
Rédaction : Bright, Foresight News
Le 20 mai au soir, il a été révélé que Microsoft collaborait avec la start-up de cryptomonnaie Space and Time Labs (SXT) pour intégrer de nouvelles sources de données blockchain dans sa plateforme d'analyse Fabric. Space and Time fournira aux utilisateurs de Fabric des sources de données "temps réel et vérifiables" pour Bitcoin, Sui et Ethereum sur la plateforme Microsoft Azure OneLake, qui est un "OneDrive de données" offrant un compte de stockage cloud unique.
Space and Time (SXT) est un projet de base de données décentralisée basé sur la preuve à connaissance nulle (ZK), visant à résoudre les problèmes de traitement des données des contrats intelligents sur la blockchain. Sa technologie clé est le protocole Proof of SQL, qui permet de stocker de manière unifiée des données hétérogènes en chaîne (comme Ethereum, Bitcoin) et hors chaîne (comme les bases de données traditionnelles, les données IoT) sous forme de tableaux structurés compatibles avec SQL, permettant aux développeurs d'interroger les données à l'aide de requêtes SQL standard et de générer des preuves à connaissance nulle vérifiant l'exactitude et l'intégrité des résultats.
SXT a été investi deux fois par le fonds M12 de Microsoft (2000 millions de dollars en 2022 en tant que leader, 2000 millions de dollars en 2024 lors de la participation à la série A), et a collaboré avec des plateformes telles que Binance et Chainlink. En mai 2025, SXT a été lancé sur Binance launchpool et Binance alpha, et un airdrop a été effectué pour les stakers de Chainlink et les utilisateurs de Binance alpha.
Résoudre sur la chaîne, relier davantage à la réalité
Les contrats intelligents de la blockchain font face à quatre grands défis en matière de données : difficulté d'accès aux données inter-chaînes, absence d'outils pour des requêtes complexes, lenteur des preuves ZK, et risque de centralisation des oracles. L'ancien précurseur du protocole d'indexation de données décentralisé, The Graph (GRT), se concentre sur l'amélioration de l'efficacité des requêtes de données en chaîne. Il incite les nœuds (indexeurs) à extraire et structurer les données brutes des blockchains publiques telles qu'Ethereum et Polygon (comme les transactions et les événements de contrat) en interfaces API (Subgraphs) interrogeables. Les développeurs peuvent rapidement récupérer des informations en chaîne via le langage GraphQL. Cependant, les limites de ses fonctionnalités sont très réelles : il ne prend en charge que les données en chaîne, sans intégration hors chaîne ou inter-chaînes, et manque d'un mécanisme de vérification cryptographique des résultats de requête, la fiabilité des données dépendant des contraintes économiques des nœuds, etc.
La chaîne SXT est au cœur du protocole Proof of SQL, résolvant certains problèmes de traitement des données natifs à la blockchain, tout en introduisant la capacité de traitement des données du monde réel :
Par exemple, des preuves ZK inférieures à la seconde. STX prend en charge la syntaxe SQL standard (JOIN, GROUP BY, analyse de synchronisation, etc.), peut gérer la corrélation de données inter-chaînes (telle que « le montant total de la mise de l’adresse A en ETH/BSC/zkSync ») et l’analyse des tendances historiques (telle que « la raison de la fluctuation d’un volume de transaction DEX au cours des 30 derniers jours »), et a annoncé l’utilisation de l’accélération GPU pour générer la preuve zk-SNARK correspondante en seulement « sous-secondes », ce qui est beaucoup plus rapide que les dizaines de secondes générées par zkVM traditionnel. En outre, STX prend également en charge les requêtes de données de niveau 100 Go pour réaliser une « vérification de deuxième niveau des données on-chain ».
De plus, la requête SQL est libre. STX transformera les données on-chain d'Ethereum, de Bitcoin, etc. en structure de table compatible SQL, et prend également en charge l'intégration des sources de données hors chaîne (bases de données SQL, API, flux IoT) et l'intégration inter-chaînes. Par exemple, il est possible de synchroniser les données de vente hors chaîne d'une entreprise avec les enregistrements de transactions on-chain pour former un ensemble de données unifié. Les développeurs peuvent interroger directement des transactions historiques, des actifs inter-chaînes et d'autres données complexes à l'aide d'instructions SQL, sans avoir besoin de dépendre d'oracles centralisés.
De plus, l'architecture à trois niveaux de STX a également ses subtilités. Les nœuds d'indexation extraient des données des chaînes publiques mainstream et les stockent de manière structurée, le staking de SXT garantit la véracité des données, et une mauvaise conduite entraîne la confiscation de tokens ; les nœuds de preuve traitent les requêtes de recherche et génèrent des preuves ZK, leur performance représente une "percée d'ordre de grandeur" par rapport aux solutions traditionnelles ; les validateurs maintiennent l'intégrité des données grâce au consensus BFT, garantissant que les engagements sur la chaîne sont cohérents avec les données sous-jacentes.
Investissement de Microsoft, applications variées
L'émergence de la chaîne SXT répond à nouveau à l'imagination de divers scénarios d'application. Peut-être est-ce aussi la raison pour laquelle SXT a continuellement reçu des investissements du fonds Microsoft M12 (2000 millions de dollars en 2022 en tant que leader, participation de 2000 millions de dollars lors de la ronde A en 2024).
Dans le domaine de la DeFi, il peut analyser les actifs multi-chaînes des utilisateurs en temps réel pour ajuster dynamiquement les taux de prêt, ou intégrer les actifs des utilisateurs et les données de santé du protocole à travers les chaînes pour prendre en charge des produits dérivés complexes. Dans les scénarios au niveau de l’entreprise, des organisations telles que FTI Consulting peuvent l’utiliser pour générer des rapports d’audit infalsifiables afin de répondre aux exigences réglementaires telles que la SEC, tandis que les secteurs ayant des exigences d’audit strictes, tels que l’Internet des objets, peuvent utiliser SXT pour garantir davantage l’intégrité des données. Dans le domaine de l’IA, vous pouvez combiner des données on-chain avec Azure OpenAI pour former des modèles fiables, tels que des bots de trading intelligents qui prédisent les tendances du marché. Dans le scénario de jeu blockchain, les événements de jeu hors chaîne peuvent être importés dans SXT et envoyés à des contrats intelligents NFT avec des preuves ZK pour réaliser une évolution des attributs on-chain (niveau, skin, récompenses). Les studios de jeux peuvent analyser le comportement des joueurs et l’économie des objets à travers les chaînes sans s’appuyer sur un stockage centralisé des données.
De plus, l'idée de monétisation des données sur la chaîne est plus susceptible de devenir réalité. Lorsqu'un ensemble de données est interrogé, l'entité qui publie peut recevoir des récompenses en jetons SXT. Cela encourage également plusieurs parties à contribuer et à interroger des données partagées, créant des conditions favorables à l'établissement d'une alliance de base de données décentralisée.
En matière d'économie des jetons, plus de 50 % des 5 milliards de $SXT sont attribués à la communauté, utilisés pour inciter le staking des nœuds, la fourniture de données et l'écosystème des développeurs. Les stakers peuvent obtenir un rendement annuel, et les éditeurs de données sont rémunérés en fonction du volume de requêtes.
Bien qu'il fasse face à des défis de mise en œuvre technologique et de conformité réglementaire, la chaîne SXT, grâce au soutien de Microsoft et à l'appui de Chainlink, avec son positionnement différencié de "données fiables + requêtes SQL", a encore des chances de devenir le niveau central des infrastructures de données Web3, en faisant passer la blockchain des applications financières aux services de données pour les entreprises.