作者 | @0xOptimus
编译 | Odaily 星球日报（@OdailyChina）
译者 | 叮当（@XiaMiPP）
Prop AMMs 已迅速占据 Solana 全部交易量的 40%。为什么它们还没出现在 EVM 上？
专业自动做市商（Proprietary AMMs，简称 Prop AMMs）正在迅速成为 Solana DeFi 生态中的主导力量，目前它们已经贡献了主要交易对中超过 40% 的交易量。这类由专业做市商运营的专门流动性场所，能够提供深度流动性和更具竞争力的定价，核心原因在于它们显著降低了做市商被利用“过期报价”（stale quotes）进行抢跑（front-running）套利的风险。
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然而，它们的成功几乎完全局限在 Solana 上。即便在诸如 Base 或 Optimism 这样快速且低成本的 Layer 2 网络上，EVM 生态中仍鲜见 Prop AMM 的身影。为什么它们没有在 EVM 上生根？
本文主要探讨三个问题：什么是 Prop AMM，它们在 EVM 链上面临哪些技术与经济障碍，以及最终可能将它们带到 EVM DeFi 前沿的有前途的新架构。
什么是 Prop AMM？
Prop AMM 是一种由单一专业做市商主动管理流动性和定价的自动做市商，而不是像传统 AMM 那样，由大众以被动方式提供资金。
传统 AMM（如 Uniswap v2）通常使用公式 x * y = k 来决定价格，其中 x 和 y 分别代表池中两种资产的数量，k 为恒定值。而在 Prop AMM 中，定价公式并非固定不变，而是会被高频更新（通常每秒更新多次）。由于大多数 Prop AMM 的内部机制属于“黑箱”，外界并不知道它们使用的确切算法。然而，Sui 链上 Obric 的 Prop AMM 智能合约代码是公开的（感谢 @markoggwp 的发现），其不变量 k 是依赖于内部变量 mult_x、mult_y 和 concentration 的。下图展示了做市商如何持续更新这些变量。
需要澄清的一点是：Obric 定价曲线左侧的公式比简单的 x*y 更复杂，但理解 Prop AMM 的关键在于——它始终等于一个可变的不变量 k，而做市商会不断更新这个 k 来调整价格曲线。
复习：AMM 是如何决定价格的？
在这篇文章中，我们会多次提到“价格曲线”这一概念。价格曲线决定了用户在使用 AMM 交易时需要支付的价格，也是做市商在 Prop AMM 中不断更新的部分。为了更好地理解这一点，我们可以先回顾传统 AMM 的定价方式。
以 Uniswap v2 上的 WETH-USDC 池为例（假设无手续费）。价格由公式 x * y = k 被动决定。假设池中有 100 WETH 和 400,000 USDC，此时的曲线点为 x = 100，y = 400,000，对应初始价格为 400,000 / 100 = 4,000 USDC/WETH。由此可得常数 k = 100 * 400,000 = 40,000,000。
若有交易者想买入 1 WETH，他需要向池中加入 USDC，使池中 WETH 减少到 99。为了保持恒定乘积 k，新的点 (x, y) 仍需落在曲线上，因此 y 必须变为 40,000,000 / 99 ≈ 404,040.40。也就是说，该交易者为 1 WETH 支付了约 4,040.40 USDC，比最初价格略高。这种现象称为“价格滑点”（slippage）。这正是 x*y=k 被称为“价格曲线”的原因：任意可交易价格都必须落在这条曲线上。
为什么做市商会选择 AMM 设计而不是中心化订单簿（CLOB）？
让我们来解释一下为什么做市商想要使用 AMM 设计进行做市。 想象你是一个在链上中心限价订单簿（CLOB）上报价的做市商。若想更新你的报价，你需要撤销并替换成千上万个限价单。如果你有 N 个订单，那么更新成本是 O(N) 级别的操作，这在链上既缓慢又昂贵。
而如果你能将所有报价都用一个数学曲线来表示呢？你只需更新定义这条曲线的少数几个参数即可，从而将 O(N) 的操作转化为 O(1) 的常数复杂度。
为了直观展示“价格曲线”如何对应不同的有效价格区间，我们可以参考 Ellipsis Labs 创建的 SolFi——一个基于 Solana 的 Prop AMM。尽管它的具体价格曲线未知且被隐藏，但 Ghostlabs 绘制了一张图，展示了在某个 Solana slot（区块时间段）内，不同数量的 SOL 兑换 USDC 时的有效价格。每一条线代表一个不同的 WSOL/USDC 池，说明多个价格层级可以同时存在。随着做市商更新价格曲线，这张有效价格图也会在不同 slot 之间变化。
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这里的关键点在于，通过仅更新少量价格曲线参数，做市商即可随时改变有效价格分布，而无需逐个修改 N 个订单。这正是 Prop AMM 的核心价值主张——它让做市商能以更高的资本与计算效率，提供动态而深度的流动性。
为什么 Solana 的架构非常适合 Prop AMM？
Prop AMM 是一种“主动管理型”系统，这意味着它需要两项关键条件：
- 更新成本低（cheap updates）
- 优先执行权（priority execution）
在 Solana 上，这两者是相辅相成的：低成本更新往往意味着更新能获得执行优先权。
为什么做市商需要这两点？首先，他们会根据库存变化或资产指数价格（例如中心化交易所价格）的波动，以区块链运行速度不断更新价格曲线。在像 Solana 这样高频链上，如果更新成本过高，将难以实现高频调整。
其次，若做市商无法让更新排在区块顶部，他们的旧报价就会被套利者“抄走”，造成必然的亏损。如果缺少这两个特性，做市商就无法高效操作，用户也会获得更差的交易价格。
以 Solana 上的 Prop AMM HumidiFi 为例，据 @SliceAnalytics 数据，该做市商每秒更新报价高达 74 次。
来自 EVM 的玩家可能会问：“Solana 的 slot （插槽）大约 400ms，Prop AMM 怎么能在单个 slot 内多次更新价格？”
答案在于 Solana 的连续架构，它本质上不同于 EVM 的离散区块模型。
- EVM：交易通常在完整区块被提议和最终确认后按顺序执行。这意味着中途发送的更新要到下一个区块才会生效。
- Solana：Leader 验证节点不会等待完整区块，而是将交易拆成小数据包（称为“shred”）连续广播到网络。一个 slot 内可能有多笔交换，但 shred #1 的价格更新影响 swap #1，shred #2 的价格更新影响 swap #2。
注：Flashblocks 类似于 Solana 的 shred。根据 Anza Labs 的 @Ashwinningg 在 CBER 大会上的分享，每个 400ms 的 slot 上限为 32,000 shred，相当于每毫秒 80 个 shred。至于 200ms Flashblocks 是否足够快以满足做市商需求，与 Solana 连续架构相比仍是个开放问题。
那么，Solana 上的更新为何如此廉价？又如何导致优先执行？
首先，虽然 Solana 上 Prop AMM 的实现是黑盒，但存在如 Pinocchio 的库，可优化 CU 的方式编写 Solana 程序。Helius 的博客对此有精彩介绍，通过该库，Solana 程序的 CU 消耗可从约 4000 CU 降到约 100 CU。
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再来看第二部分。更高层面上，Solana 通过选择 Fee / Compute Units 比率最高的交易来优先排序（Compute Units 类似 EVM 的 Gas），与 EVM 类似。
- 具体而言，如果使用 Jito，公式为Jito Tip / Compute Units
- 不使用：Priority = (优先费 + 基础费) / (1 + CU 上限 + 签名 CU + 写锁 CU)（https://solana.com/docs/core/fees）
对比 Prop AMM 更新与 Jupiter Swap 的 Compute Units，可见更新极度廉价，比例达 1:1000。
Prop AMM 更新：简单曲线更新极便宜。Wintermute 的更新低至 109 CU，总费用仅 0.000007506 SOL
Jupiter Swap：通过 Jupiter 路由的 swap 可达 ~100,000 CU，总费用 0.000005 SOL
由于这种巨大的差异，做市商只需为更新交易支付极小的费用，就能实现远高于交换的 Fee/CU 比率，从而保证更新在区块顶部被执行，保护自己免受套利攻击。
为什么 Prop AMM 尚未在 EVM 上落地？
假设 Prop AMM 的更新涉及写入决定交易对价格曲线的变量。虽然 Solana 上的 Prop AMM 代码是一个“黑箱”，做市商希望保持其策略机密，但我们可以用这个假设来理解 Obric 在 Sui 上实现 Prop AMM 的方式：交易对报价的决定变量通过 update 函数写入智能合约。
感谢 @markoggwp 发现！
利用这个假设，我们发现 EVM 的架构存在重大障碍，使 Solana 的 Prop AMM 模型在 EVM 上不可行。
回顾一下，在 OP-Stack Layer 2 区块链（如 Base 和 Unichain）上，交易是按每 Gas 优先费用排序的（类似 Solana 按 Fee / CU 排序）。
在 EVM 上，写入操作的 Gas 消耗非常高。与 Solana 的更新相比，通过 SSTORE 操作码在 EVM 上写入一个值的成本惊人：
- SSTORE（0 → 非 0）：~22,100 gas
- SSTORE（非 0 → 非 0）：~5,000 gas
- 典型 AMM swap：~200,000–300,000 gas
注意：EVM 上的 Gas 类似于 Solana 上的计算单元（CU）。上面的 SSTORE gas 数字是假设每个交易仅有一次写入（冷写入），这是合理的，因为通常不会在一次交易中发送多次更新。
虽然更新仍比交换便宜，但 gas 使用率仅约 10 倍（更新可能涉及多个 SSTORE），而在 Solana 上，这一比例约为 1000 倍。
这带来了两个结论，使相同的 Solana Prop AMM 模型在 EVM 上风险更高：
- Gas 消耗高导致优先费用难以保障更新优先，较低的优先费用无法实现高费率/Gas 的比率。为了保证更新不会被抢先执行并位于区块顶部，需要更高的优先费用，从而增加成本。
- EVM 上套利风险更高，EVM 上更新 Gas 与交换 Gas 比例仅 1:10，而 Solana 上为 1:1000。这意味着套利者只需将优先费提高 10 倍即可抢先做市商的更新，而在 Solana 上需提高 1000 倍。在这种较低比例下，套利者更可能抢先交易价格更新以获取过时报价，因为成本低廉。
一些创新（如 EIP-1153 的 TSTORE，用于临时存储）提供约 100 gas 的写入，但这种存储是短暂的，仅在单笔交易中有效，无法用于将价格更新持久化以供后续掉期交易使用（例如整个区块期间）。
如何将 Prop AMM 引入 EVM？
在回答之前，先回答“为什么要做”：用户总是希望获得更优的交易报价，这意味着交易更划算。以太坊及 Layer 2 的 Prop AMM 可以为用户提供原本只能在 Solana 或中心化交易所才能获得的竞争性报价。
要使 Prop AMM 在 EVM 上可行，我们回顾一下它在 Solana 上成功的原因之一：
- 区块顶部更新保护：在 Solana 上，Prop AMM 更新位于区块顶部，可以保护做市商免遭抢先交易。更新位于顶部是因为计算单元消耗极少，即使费用低，也能实现高费用/CU 比率，尤其与掉期交易相比。
那么，如何将区块顶部的 Prop AMM 更新引入 Layer 2 EVM 区块链？有两种方法：要么降低写入成本，要么为 Prop AMM 更新创建优先级通道。
由于 EVM 的状态增长问题，降低写入成本这种方法不太可行，因为廉价的 SSTORE 会导致垃圾状态攻击。
我们提出为 Prop AMM 更新创建优先通道。这是可行方案，也是本文的重点。
Uniswap 团队的 @MarkToda 提出了一种新方法，通过全球存储智能合约 + 专门的区块构建器策略实现：
它的工作原理如下：
- 全局存储合约：部署简单智能合约作为公有键值存储。做市商将价格曲线参数写入该合约（例如 set(ETH-USDC_CONCENTRATION, 4000)）。
- 构建器策略：这是链下关键组件。区块构建器识别发送到全局存储合约的交易，将区块前 5–10% Gas 分配给这些更新交易，并按费用优先排序，防止垃圾交易。
请注意：交易必须直接发送到全局存储地址，否则不能保证位于区块顶部。
自定义区块构建算法示例可参考 rblib。
- Prop AMM 集成：做市商的 Prop AMM 合约在交换时从全局存储合约读取价格曲线数据，从而提供报价。
这种架构巧妙解决了两个问题：
- 保护：构建器策略创建“快速通道”，确保区块内所有价格更新在交易前执行，消除抢先交易风险。
- 成本效益：做市商不再与所有 DeFi 用户竞争高 Gas Price 达成区块顶部交易，只需在本地费用市场中竞争更新交易预留的顶部区块，大幅降低成本。
用户交易将依据做市商在同一区块初始更新设定的价格曲线执行，确保报价的新鲜度和安全性。这种模型在 EVM 上重现了 Solana 上低成本、高优先级更新的环境，为 Prop AMM 在 EVM 上铺平了道路。
然而，这种模型也存在一些缺点，我将这些问题留在本文底部以供讨论。
结论
Prop AMM 的可行性依赖于解决核心经济问题：廉价且优先执行以防止抢先交易。
虽然标准 EVM 架构使此类操作成本高、风险大，但新的设计为解决这个问题提供了不同的方法。结合链上全局存储智能合约和链下构建器策略的新设计，可创建专用“快速通道”，保证区块顶部执行更新，同时建立本地、受控的费用市场。这不仅使 Prop AMM 在 EVM 上可行，也可能为所有依赖区块顶部预言机更新的 EVM DeFi 带来变革。
开放性问题
- Prop AMM 在 EVM 上 200ms Flashblock 的速度是否足以与 Solana 连续架构竞争？
- Solana 上大部分 AMM 流量来自单一聚合器 Jupiter，其提供 SDK 方便 AMM 接入。但在 Layer 2 EVM 上，流量分散在多个聚合器且无公共 SDK，这是否对 Prop AMM 构成挑战？
- Prop AMM 在 Solana 上更新仅消耗约 100 CU，其实现机制如何？
- 快速通道模型仅保证区块顶部更新。如果一个 Flashblock 内有多笔交换，做市商如何在这些交换之间更新价格？
- 是否可以使用 Yul 或 Huff 等语言编写优化的 EVM 程序，类似 Solana 上的 Pinocchio 优化方案？
- Prop AMM 与 RFQ 的比较如何？
- 如何防止做市商在区块 N 给出优质报价诱导用户，然后在区块 N+1 更新为糟糕报价？Jupiter 如何防范？
- Jupiter Ultra V3 的 Ultra Signaling 功能允许 Prop AMM 区分有害与无害流量，并提供更紧密的报价，这类聚合器特性对 Prop AMM 在 EVM 上的重要性如何？
