Эксперты рассказали об угрозе MEV для масштабирования сетей

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2024-11-17Terakhir diperbarui pada 2025-06-17

Максимально извлекаемая стоимость (MEV) стала «доминирующим ограничением для масштабирования блокчейнов». Об этом в отчете заявила исследовательская группа Flashbots.

Эксперты выяснили, что генерируемые арбитражными ботами спам-транзакции поглощают пространство в блоках быстрее, чем даже высокопроизводительные сети могут его расширять.

«Это не теоретическая или изолированная проблема. Мы можем наблюдать ее повсюду, от Solana, где MEV-боты потребляют 40% объема блоков до L2-экосистемы Ethereum», — подчеркнули они.

Исследователи привели некоторые данные:

  • в нескольких ведущих роллапах на спам-боты пришлось более 50% расхода газа, но менее 10% комиссий;
  • с ноября 2024 года по февраль 2025 года пропускная способность Base увеличилась на 11 млн единиц газа в секунду — всю прибавку израсходовало автономное ПО.

По мнению команды Flashbots, проекты увлекаются технической стороной масштабирования сетей, но упускают экономические ограничения, накладываемые структурой рынка.

Операторы MEV-ботов пользуются низкой стоимостью транзакций, которых ПО отправляет огромное количество. В приведенном примере успешной арбитражной сделки бот принес $0,12 заплатив $0,02 в виде комиссии.

Но истинная стоимость операции шокирует, констатировали эксперты. Для одной успешной сделки бот в среднем отправляет около 350 млн транзакций и потребляет примерно 132 млн газа — эквивалент почти четырех полных Ethereum-блоков.

Экономика подобной деятельности обеспечивает то, что одна удачная операция с лихвой покрывает затраты на провалы в других. По сути, боты используются как поисковики со встроенной логикой исполнения определенного алгоритма. Они запускают транзакцию для включения ее в блок и рассылают массу запросов по децентрализованным биржам в поисках вариантов арбитража. Это обходится в ~2,6 млн газа. Если вариантов не находится, бот просто ничего не предпринимает.

При этом одним из катализаторов спама выступает переход сетей на приватные мемпулы. Решение задумывалось как способ защитить пользователей от фронтраннинга. Однако основным способом извлечения прибыли для MEV-ботов в роллапах является арбитраж. И чтобы получить доступ к закрытой информации в пулах ПО вынуждено отправлять транзакции в каждый блок, отметили эксперты.

Помимо низких комиссий они назвали в числе факторов также отсутствие эффективного механизма аукционов транзакций — порядок включения их в блок грубо определяется потреблением газа.

«Разрыв между уплаченными сборами и использованным газом показывает, что спам налагает огромные внешние издержки на сети, обеспечивая при этом непропорционально малую ценность взамен, что является признаком систематически неэффективного рынка», — констатировали исследователи.

Деятельность ботов ведет к перегрузке блокчейна, повышая требования к оборудованию и к росту комиссий для обычных пользователей, добавили они.

Решение проблемы эксперты Flashbots видят в реализации «программируемой конфиденциальности». Это подразумевает доступ пользователей к транзакциям в режиме реального времени с одновременными программными ограничениями на возможность злоупотребления информацией.

Напомним, соучредитель Ethereum Виталик Бутерин назвал MEV одной из главных угроз централизации сети наряду с ликвидным стейкингом и стоимостью запуска полной ноды.

Bacaan Terkait

Artikel Terbaru Li Feifei: Saat Video Generation, Robot, dan NVIDIA Mengaku Sebagai Model Dunia, Kita Membutuhkan Taksonomi

Artikel ini membahas konsep "world model" (model dunia) dalam kecerdasan buatan (AI) yang saat ini banyak digunakan dengan makna berbeda-beda. Fei-Fei Li mengusulkan taksonomi fungsional untuk mengklarifikasi kekacauan ini. Berdasarkan siklus interaksi agen-dunia dalam POMDP (Partially Observable Markov Decision Process), ia mengategorikan model dunia menjadi tiga jenis berdasarkan outputnya: 1. **Renderer (Perender):** Menghasilkan **observasi**, khususnya piksel yang ditujukan untuk mata manusia. Contohnya adalah model video seperti Sora atau sistem interaktif seperti Genie yang menghasilkan gambar berdasarkan input. Fokus utamanya adalah kesetiaan visual, bukan akurasi fisik. 2. **Simulator (Simulator):** Menghasilkan **state (keadaan)**, yaitu representasi dunia yang akurat secara geometri, fisika, dan dinamika. Simulator berfungsi sebagai landasan struktural untuk perhitungan, digunakan oleh profesional (arsitek, desainer) dan program komputer (robot, kendaraan otonom) untuk pelatihan dan pengujian. Contohnya adalah platform seperti NVIDIA Omniverse. 3. **Planner (Perencana):** Menghasilkan **tindakan**. Model ini menentukan langkah selanjutnya yang harus diambil sebuah agen berdasarkan observasi dan tujuan. Ini menutup lingkaran persepsi-aksi. Contohnya adalah model visi-bahasa-aksi (VLA) dan model aksi dunia (World Action Models). Artikel menyoroti bahwa **simulator adalah kunci penghubung** yang paling penting namun kurang mendapat perhatian publik. Simulator bekerja pada tingkat geometri dan fisika yang mendasarinya, sehingga pemahamannya dapat diproyeksikan ke dalam piksel (untuk renderer) atau prediksi konsekuensi tindakan (untuk planner). Tren terpenting saat ini adalah peleburan batas antara ketiga kategori ini, didorong oleh kesadaran bahwa pengetahuan dasar tentang dunia yang dibutuhkan adalah sama. Tujuan akhirnya adalah model dunia terpadu yang dapat beralih di antara rendering, simulasi, dan perencanaan sesuai kebutuhan. Perkembangan ini mendorong kemajuan menuju kecerdasan spasial, di mana mesin tidak hanya memahami bahasa tentang dunia, tetapi juga dapat memahami, membayangkan, bernalar, dan berinteraksi dengan dunia fisik itu sendiri.

marsbit4j yang lalu

Artikel Terbaru Li Feifei: Saat Video Generation, Robot, dan NVIDIA Mengaku Sebagai Model Dunia, Kita Membutuhkan Taksonomi

marsbit4j yang lalu

Trading

Spot
活动图片