Subsquid 融资 1700 万美元，打造区块链数据索引新时代

在这次独家采访中，Subsquid (SQD) 联合创始人 Dmitry Zhelezov 讨论了该平台最近一轮 1700 万美元的融资、其突破性的“模块化索引”技术以及分散数据访问的未来。

1. Ishan Pandey：嗨，Dmitry，欢迎参加我们的访谈系列。SQD 最近推出了其 SQD 代币，并已筹集了超过 1700 万美元的资金。您能分享一下 Subsquid 背后的愿景以及 SQD 代币如何融入您的生态系统吗？

   
   

Dmitry Zhelezov：人们投入了大量的精力和数十亿美元的风险投资资金来扩大区块链的吞吐量，也就是增加新交易的速度。但与此同时，在互联网规模上，数据读取的频率平均比写入的频率高 10-100 倍——你可以想想你读了多少条推特帖子，然后比较一下你写了多少条。然而，对实时和历史区块链数据的读取访问更像是事后的想法。我们在 SQD 的使命是实现对互联网规模上所有 Web3 数据的无需许可、无需信任的访问。

2. Ishan Pandey：索引平台对于 Web3 可扩展性至关重要。SQDd 的索引方法与市场上的其他解决方案有何不同？它为开发人员和用户提供了哪些独特的优势？

   
   

Dmitry Zhelezov ：数据索引是一个复杂的多步骤过程，与原油提炼成高辛烷值汽油的过程并无二致。同样，专业化也是将数据索引扩展到工业规模的关键。我们在 SQD 率先采用了所谓的模块化索引设计，将数据索引管道分为多个完全独立的步骤。我们解决的关键瓶颈是提取原始数据的步骤。我们正在用读取优化的 SQD 网络替换效率极低的 RPC 节点来进行数据访问。SQD 网络不仅是去中心化的，而且性能至少比传统的数据索引方式高 100 倍。

3. Ishan Pandey：SQD 最近与德国电信合作运行专用工作节点。您认为此次合作如何增强区块链数据检索的安全性和效率？这对去中心化基础设施的未来意味着什么？

Dmitry Zhelezov ：德国电信是 Web3 基础设施领域最知名的参与者之一。对我们来说，这不仅仅是质量认可的标志，也是网络活跃度和去中心化的强大推动力。根据设计，SQD 中的数据以最大冗余度分布在网络中的所有节点上，因此随着顶级 DT 基础设施团队加入网络，我们对其提供的服务质量充满信心。

4. Ishan Pandey：您的平台始于 Polkadot 生态系统，但后来扩展到以太坊，现在正在 Solana 上进行测试。您如何应对跨链索引的挑战，这种多链方法又带来了哪些机遇？

   
   

Dmitry Zhelezov ：SQD 网络旨在解决整个 Web3 空间的数据访问问题，几乎可以容纳任何类型的链上数据。这就是模块化索引设计的强大之处，我们设法使 SQD 网络（基础数据访问层部分）真正与链无关，将数据解码和转换工作放在客户端，靠近应用程序业务逻辑。

5. Ishan Pandey：去中心化“数据湖”的概念很有趣。您能解释一下它在实践中是如何运作的，以及它如何有助于提高 Web3 应用程序的整体效率和弹性吗？

   
   

Dmitry Zhelezov：事实上，SQD 网络更像是“数据海洋”，而不是“数据湖”。你可以把它想象成一个行星级数据库，分布在一千多个节点上，每个节点都保存着一个数据块。该协议确保有足够的冗余度，不会丢失任何数据，节点本身充当微型数据库来查询它们拥有的块数据。数据访问以及节点的奖励由 $SQD 代币提供支持，确保从世界任何地方都可以访问全部数据，不受审查，无需 KYC。最后，先进的加密技术和经济安全性保证了节点提供的数据不会损坏且完好无损。

6. Ishan Pandey：随着区块链网络不断发展并产生更多数据，您认为未来几年索引平台面临的最大挑战是什么？SQD 将如何准备应对这些挑战？

   
   

Dmitry Zhelezov：历史数据量呈指数级增长可能是迄今为止最大的挑战。不幸的是，许多生态系统（如 Solana 基金会或 Lens 协议）都采取权宜之计的中心化解决方案，例如将其数据放入 Google Big Query。虽然它可以解决一些开发人员的迫切需求，但必须有一种无需许可、成本极低的方式来查询和访问这些数据。

7. Ishan Pandey：展望未来，您如何看待索引平台在 Web3 生态系统中的角色发展，以及该领域哪些潜在突破或创新最让您兴奋？

   
   

Dmitry Zhelezov：最令人兴奋的创新肯定来自现代密码学的进步。我特别期待的两件事是将 ZK 证明生成进一步减少两个数量级（从负担得起变为极其便宜），然后是全同态加密的主流采用。

ZK 的进展将使其能够充分利用非常低成本、不受信任的节点的计算能力，以及对数据查询有效性的数学置信度。目前我们几乎已经实现这一目标，但人们必须采取一些权衡措施来降低生成 ZK 证明的成本（尽管成本仍然相对较高）。

FHE 更令人兴奋，因为它允许将私人数据整合到 SQD 网络中，充分利用其查询引擎的功能来过滤和聚合数据，而不会损害隐私。只有客户端才能解码查询结果。

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