أعلنت Xyra Labs، وهي منصة معروفة تركز على تعزيز إمكانية الوصول إلى أدوات Web3 و DeFi، عن ترقية جديدة تسمى "التوجيه المنقسم". مع إطلاق التوجيه المنقسم، تسعى Xyra Labs إلى تقديم تسعير بمستوى البورصات المركزية لعمليات سواب توكن اللامركزية. كما ذُكر في إعلان Xyra Labs الرسمي على وسائل التواصل الاجتماعي، تركز الترقية على تقديم أفضل معدلات المبادلة وانزلاقية منخفضة للغاية. في هذا الصدد، تشير هذه التطورات إلى خطوة حاسمة نحو سد فجوة الأداء الموجودة بين منصات التداول اللامركزية والمركزية.
من خلال إطلاق ترقية التوجيه المنقسم، تحاول Xyra Labs توفير دقة مبادلة بمستوى البورصات المركزية للتداول اللامركزي من الجيل التالي. تلعب مجموعات السيولة دورًا حاسمًا في منصات التداول اللامركزية القائمة على السوق الآلي صانع السعر، بدلاً من دفاتر الطلبات، كما هو الحال في البورصات المركزية. تعمل مجموعات السيولة المعنية كعقود ذكية تحتفظ بأزواج الرموز المميزة مثل $ETH/$USDC، وتحدد الأسعار بما يتماشى مع نسبة الرموز المميزة في المجموعة.
بينما تظل هذه النسبة متوازنة، يُسمح للمتداولين بإجراء عمليات مبادلة سلسة مع أقل انزلاقية. ومع ذلك، وسط تحولات الأسعار الهائلة أو صفقات الحجم الكبيرة، غالبًا ما تحدث اختلالات، مما يؤدي إلى خسارة مؤقتة أو انزلاقية لمنصات السيولة. في الوقت الحالي، تحصل العديد من كيانات تجميع السيولة على السيولة من عدة مجموعات وتوجه الأسعار أيضًا عبر المجموعة ذات أفضل توازن متاح. يحول التوجيه المنقسم من Xyra Labs الوصول إلى السيولة وتنفيذ التداول من خلال تقسيم التحويل إلى عدة أجزاء صغيرة للتنفيذ المتزامن عبر مجموعات سيولة متنوعة.
وفقًا لـ Xyra Labs، يعمل خوارزمية التوجيه الحصرية بسرعة أكبر بنسبة 30٪ في حالة تنفيذ المبادلة. وبالتالي، يمكن للمتداولين الاستفادة من التسويات الأسرع والأسعار التنافسية نسبيًا. بالإضافة إلى ذلك، تسمح الترقية للمنصة بتحقيق الشفافية في عمليات التمويل اللامركزي بكفاءة على مستوى البورصات المركزية. يضمن هذا النهج التنفيذ المتسق، وانزلاقية أقل، والتسعير الأمثل حتى في ظل الظروف المتقلبة.
في الوقت الحالي، يمكن للمستهلكين استخدام التوجيه المنقسم من خلال الاستفادة من مجمع منصات التداول اللامركزية من Xyra Labs للحصول على تجربة متطورة. بشكل عام، تمكّن الترقية المستهلكين من التداول بذكاء أكبر مع توسيع عمق السيولة عبر شبكات متعددة.