Traducción: cadena de bloques vernácula

En este artículo, nuestro objetivo es presentar una descripción general de los datos de la situación actual de la L2. Exploraremos la importancia de las reducciones de las tarifas de transacción L2 luego de la actualización de Dencun en marzo, examinaremos la evolución de la actividad en estas redes y resaltaremos los nuevos desafíos que surgen de la actividad MEV. Además, analizamos las barreras que pueden surgir al desarrollar herramientas y soluciones MEV en L2.


1. Impacto positivo después de la actualización de Dencun: adopción de L2

1) Las tarifas de transacción se redujeron 10 veces

Las tarifas de transacción de Ethereum Layer 2 (L2) constan de dos componentes: el costo de ejecutar una transacción en L2 y el costo de enviar un lote de transacciones a Ethereum Layer 1 (L1). Las estructuras específicas de tarifas de transacción y las reglas de pedido para diferentes L2 varían según su etapa de desarrollo y sus opciones de diseño.

Por ejemplo, Arbitrum opera por orden de llegada (FCFS), lo que significa que las transacciones se procesan en el orden en que se reciben. Por el contrario, Optimism (OP Mainnet) y Base (ambos parte de OP Stack) utilizan el modelo de subasta de tarifas de transacción prioritaria (PGA), que incluye tarifas base L2 y tarifas de prioridad. Los usuarios pueden optar por pagar una tarifa de mayor prioridad para ser incluidos en el bloque más rápido y antes. Comprender estas estructuras de tarifas es fundamental para comprender el crecimiento y la dinámica MEV del ecosistema.

Históricamente, las tarifas de Ethereum L1 han representado la mayoría de las tarifas totales cuando los usuarios realizan transacciones utilizando L2, representando más del 80%, como se muestra en la barra negra en la imagen a continuación. Sin embargo, desde la actualización de Dencun el 14 de marzo, L2 pasó de usar calldata a usar un método más rentable llamado "blobs 1" para enviar lotes a L1. Este método de almacenamiento temporal incluye su propio mecanismo de subasta de tarifas, incluida una tarifa base de blobs y una tarifa de prioridad.

Desde la actualización de Dencun, las tarifas L1 pagadas por L2 han disminuido significativamente: el gráfico muestra un cambio significativo en la composición de las tarifas de transacción de la cadena OP Stack, con tarifas L1 cayendo del 90% a solo el 1%, mientras que las tarifas L2 ahora representan el 99%. % de las tarifas totales. Este cambio resultó en una disminución general de aproximadamente diez veces en las tarifas de transacción totales promedio en L2; por ejemplo, las tarifas de transacción promedio de la red principal de OP cayeron de aproximadamente $ 0,5 a $ 0,05 por transacción.

2) Aumento de la actividad L2

Después de que el costo cayó, la actividad y el uso de L2 aumentaron significativamente, como lo demuestra el aumento en las tarifas de transacción de L2 que se muestra en el gráfico anterior. En particular, el 26 de marzo, las tarifas de transacción promedio de Base excedieron su pico previo a la actualización. Para dar cabida a más transacciones y reducir la congestión de la red, Base aumentó su objetivo de tarifa de transacción a partir del 26 de marzo y ha realizado múltiples ajustes desde entonces.

El siguiente cuadro muestra el volumen de transacciones diarias de L2, lo que demuestra el crecimiento significativo de redes como Arbitrum, Base y OP mainnet. Específicamente, Base ha cuadriplicado su volumen de transacciones diarias y ahora procesa aproximadamente 2 millones de transacciones por día.

Aunque es difícil determinar si esto es el resultado del crecimiento natural o el impacto de los programas de incentivos y las actividades de ataque de Sybil, hay un claro aumento en las direcciones activas y el volumen de operaciones de intercambio descentralizado (DEX) en todas las principales L2 después de la EIP-4844. Actualización aumentada, especialmente en Base y Arbitrum.

3) Transferencia de activos a L2

El valor total bloqueado (TVL) de L2 ha seguido aumentando desde finales del año pasado a medida que mejoraron las condiciones del mercado y la locura de Memecoin desatada por WIF en Solana. Vale la pena señalar que Base se ha convertido en la cadena de más rápido crecimiento y su valor total bloqueado recientemente superó el de la red principal de OP.

Base ha recibido aproximadamente 1.500 millones de dólares en entradas de USDC desde principios de marzo, parte de los cuales se debió a que Coinbase transfirió fondos corporativos y de clientes a Base. Según los datos proporcionados por Artemis, las salidas de Ethereum a las principales L2 han alcanzado los 14.000 millones de dólares desde enero de 2024 a través de 11 puentes importantes. Arbitrum lidera con alrededor de $7 mil millones, seguido por zkSync, Base y OP mainnet. Otros datos revelaron que Debridge Finance (un puente ampliamente utilizado en la cadena EVM y Solana) confirmó que Arbitrum y Base fueron los principales destinatarios de todas las salidas.

4) Malas noticias: Dark Forest se está expandiendo en medio de tarifas de transacción más baratas

Cuando examinamos más a fondo las transacciones, descubrimos que la actividad comercial de los bots estaba aumentando las tarifas de transacción y las tasas de reversión de L2. Exploraremos este tema más a fondo en la siguiente sección a través de un estudio de caso utilizando datos de Base, destacando el impacto de tarifas de transacción más baratas en L2 después de la actualización de Dencun.


2. L2 actualizado de Dencun: como Ethereum antes de Flashbots sin grupo de memoria

1) Congestión de la red

Comenzaron a surgir desafíos: el 26 de marzo, las tarifas de transacción diarias promedio de Base experimentaron un aumento a corto plazo, superando incluso los niveles de actualización anteriores a Dencun. El 3 de junio, Base ajustó su objetivo de tarifa de transacción de 2,5 millones de gas/s en el momento de la actualización de Dencun a 7,5 millones de gas/s, lo que llevó la tarifa de transacción promedio a aproximadamente 5 centavos.

Los contratos más caros en Base incluyen robots comerciales de Telegram como Sigma y Banana Gun, así como billeteras e intercambios descentralizados como Bitget y Uniswap. Además, una gran cantidad de contratos no marcados participan en actividades como la acuñación de tokens, el comercio de memecoins y el arbitraje atómico.

Al comparar el comportamiento de rutas populares de bots de Telegram como BananaGun, queda claro que sus transacciones generan tarifas de transacción significativamente más altas en comparación con otras transacciones. Después de la actualización, los usuarios del bot BananaGun Telegram pagaron tarifas de transacción máximas de hasta 30 Gwei para ejecutar operaciones en Base. Esta tasa se mantiene actualmente estable en aproximadamente 3 Gwei, que es 43 veces mayor que las tarifas de transacción pagadas por otras transacciones.

Al analizar las tarifas comerciales mensuales promedio pagadas por todos los robots comerciales de intercambio descentralizado (DEX) populares en Base, en comparación con todos los demás robots comerciales que no son de Telegram (barras negras), está claro que los usuarios de robots comerciales soportan tarifas de transacción significativamente más altas.

2) Aumento de las altas tasas de reversión

Otro indicador importante de la importancia de una cadena de bloques es la tasa de reversión de transacciones en la red. También observamos un aumento en %20L2s%20 después de la actualización de %20Dencun%20, especialmente en %20Base, Arbitrum%20 y 20OP%20 mainnet. (La tasa de reversión se refiere a la proporción de transacciones en la cadena de bloques que no se confirman con éxito debido a diversas razones).

Actualmente, la tasa de reversión de transacciones de Ethereum es de aproximadamente %202%, mientras que las tasas de reversión de Binance Smart Chain y %20Polygon%20 son de aproximadamente %205-6%. Antes de la actualización, la tasa de reversión de Base%20 era de aproximadamente %202%, pero luego aumentó a aproximadamente %2015%, alcanzando un máximo de %2030%%20 en 4%20%204%20 el 20 de marzo. Del mismo modo, las redes principales Arbitrum%20 y OP han experimentado picos periódicos en transacciones fallidas, que van desde %2010%%20 hasta %2020%%20.

Tras un análisis más detallado, notamos que las altas tasas de reversión en L2 no reflejan necesariamente la experiencia de cada usuario promedio. En cambio, es probable que estas reversiones provengan de robots MEV.

Utilizando la siguiente consulta heurística, identificamos un conjunto de contratos de enrutamiento con actividad de estilo bot: contratos que parecen experimentar altas tasas de reversión al ejecutar transacciones de extracción MEV:

Desde la actualización de Dencun,

  • Enrutamiento activo: este contrato ha procesado más de 1000 transacciones. EOA de interacción limitada: menos de 10 billeteras EOA (cuentas de propiedad externa) interactuaron como remitentes de transacciones.

  • Distribución del remitente: Menos del 50% de los remitentes de transacciones enviaron solo una transacción, lo que indica que es poco probable que los usuarios minoristas utilicen esta ruta.

  • Patrones de comportamiento: el historial de transacciones cubre exactamente 24 horas o muestra múltiples transacciones dentro de un solo bloque, lo que indica un comportamiento no humano.

  • Concentración de intercambio: más del 75% de las transacciones exitosas involucran intercambios.

  • Transacciones MEV detectadas: más del 10% de las transacciones exitosas explotaron la estrategia atómica MEV, detectada en base a la heurística 2 de Hildobby.

Según estos criterios, detectamos 51 enrutadores que pueden representar un límite inferior conservador de actividad de bots en Base. Dividimos todas las transacciones procesadas por el enrutador en Base en dos grupos y luego realizamos un análisis comparativo de ellas. Descubrimos que la tasa de reversión promedio de transacciones en contratos de enrutadores similares a los operados por robots fue del 60%, mientras que la tasa de reversión de otras transacciones fue de aproximadamente el 10%. La tasa de reversión de las operaciones de robots fue seis veces mayor que la de otras transacciones.

Con base en los datos anteriores, podemos concluir que la actividad de los bots, como los bots MEV y los bots Telegram, es probablemente una de las principales razones de las altas tarifas de transacción y las tasas de reversión en Base.

La infraestructura de secuenciador único de L2, junto con la falta de un conjunto de memoria común, facilitó estrategias MEV dominantes que implicaban un abuso masivo del secuenciador. Estas estrategias contribuyen significativamente a la congestión de la red, especialmente para L2 como OP mainnet y Base que emplean subastas de tarifas prioritarias (PGA). El resultado no solo es la congestión de la red, sino también el desperdicio de espacio en bloques debido a las transacciones revertidas y las tarifas de transacción pagadas por los buscadores de MEV. Esta situación refleja el estado de Ethereum antes de los Flashbots, pero a diferencia de él, no existe una situación de ataque sándwich en L2 debido a la falta actual de mempools.

3) ¿Qué tamaño tiene el MEV en L2?

Es fundamental tener un conocimiento profundo de la actividad MEV en L2. Sin embargo, hasta la fecha, no existe una cifra de consenso para L2 MEV validada a través de múltiples fuentes y métodos sólidos. Además, faltan datos de monitoreo en tiempo real similares a Ethereum (por ejemplo, mev-inspect, libmev, eigenphi 2) sobre el volumen de transacciones MEV y las ganancias de los buscadores en L2.

Algunos de los conjuntos de datos y estudios sobre L2 MEV hasta ahora incluyen:

  • Conjunto de datos de código abierto creado en Dune Analytics por hildobby (enlaces heurísticos: Sandwiched 1 | Sandwiches | Atomic Arb 3).

  • El artículo de investigación financiado por Flashbots, Quantifying MEV On Layer 2 Networks 1, de Arthur Bagourd y Luca Georges Francois, utiliza la implementación mev-inspect para cuantificar MEV en Polygon, OP mainnet y Arbitrum.

  • El artículo de investigación, Rolling in the Shadows: Analyzing the Extraction of MEV Across Layer-2 Rollups 3, de Christof Ferreira Torres, Albin Mamuti, Ben Weintraub, Cristina Nita-Rotaru y Shweta Shinde, cuantifica la actividad en L2 y analiza el nuevo MEV estrategia que aprovecha la función del secuenciador y su retraso de confirmación por lotes L2.

Además de los recursos anteriores, Sorella Labs está a punto de lanzar su herramienta de indexación de datos MEV Brontes, que será un repositorio de código abierto disponible tanto para la red principal de Ethereum como para L2. Flashbots y la Fundación Uniswap buscan subvenciones para ampliar la clasificación y cuantificación de L2 MEV. Si ya estás trabajando en este campo o estás interesado en colaborar, ¡contacta con el equipo de investigación de mercado de Flashbots (@tesa_fb en Telegram)!

Si bien aún es necesaria una mayor validación, el conjunto de datos de hildobby en Dune Analytics sirve como un valioso punto de referencia inicial:

Durante el año pasado, el volumen de operaciones MEV de arbitraje atómico en seis redes principales L2 (Arbitrum, OP mainnet, Base, Zora, Scroll y zkSync) alcanzó más de $ 3.6 mil millones, lo que representa todas las transacciones DEX en cada cadena. La cantidad varía del 1% al 6%. Estos volúmenes de transacciones MEV se concentran principalmente en Arbitrum y OP mainnet, pero recientemente se han trasladado a Base y zkSync.

En comparación con Ethereum, el volumen del sándwich es significativamente menor en L2 y el volumen de arbitraje atómico es completamente diferente, con una diferencia cuatro veces mayor. Esta diferencia se debe a la configuración del secuenciador único de L2, que por su naturaleza no introduce un mempool, por lo que los buscadores no podrán aprovechar los MEV sándwich que observan las transacciones de los usuarios desde el mempool (a menos que haya una fuga de mempool o un sándwich de un secuenciador único). En cambio, estrategias como el arbitraje atómico, la reversión ciega, el arbitraje estadístico y la liquidación son las opciones más viables para los buscadores en L2.


3. Evalúe el tamaño del mercado de MEV: ¿cuántos ingresos de MEV quedan en la L2?

Aunque es difícil cuantificar con precisión el mercado de MEV, podemos observar datos de otros ecosistemas con soluciones MEV para comparar los tamaños:

En Ethereum L1, los ingresos anuales de los validadores de los bloques MEV-boost son de aproximadamente 968 millones de dólares (estimados utilizando un precio de ETH de 3500 dólares y el valor medio de los bloques MEV-boost es 4 veces mayor que el valor de los bloques de validación ordinarios).

En %20Solana%20, los ingresos adicionales de %20MEV%20 para los validadores recaudados a través de los servicios empaquetados de %20Jito%20, según las expectativas de %205% 200,000%20SOL%20 por semana, son de aproximadamente %203.38% $2 mil millones (estimado utilizando %20SOL% 20 precio como %20130%20 USD).

Aunque las cifras exactas del volumen de operaciones de %20MEV%20 de %20Base%20 aún no están disponibles, el tamaño del mercado se puede estimar analizando los ingresos de %20Banana%20Gun%20Telegram%20Bot%20. Este es uno de los robots más activos en este campo. El volumen de operaciones del bot en %20Base%20L2%20 es comparable a su volumen de operaciones en %20Solana%20, generando constantemente más de %20100% $200 000 por día, generando así más de %201 por día en cada cadena con una tarifa de %200 000.

Tenga en cuenta que puede haber diferencias significativas en la participación de mercado de Banana Gun Bot en Solana y Base. Por ejemplo, Solana tiene varios otros bots de Telegram importantes, como Sol Trading Bot y BonkBot, aunque puede haber menos bots de Telegram que admitan Base. Por lo tanto, el volumen de transacciones de Banana Gun no calcula los ingresos totales de MEV de Base en proporción a sus ingresos en Solana.

Sin embargo, considere otra forma de estimar esto: ¡solo en marzo, el Banana Gun Telegram Bot pagó más de $23 millones a los constructores y validadores de Ethereum! Al comparar su volumen de transacciones en diferentes cadenas, su volumen de transacciones en Base en realidad superó a Ethereum durante la semana del 26 de marzo y el 1 de abril (como lo muestra el pico en el gráfico anterior), lo que indica que Base tiene un importante potencial de ingresos MEV.

Por supuesto, existen diferencias significativas entre el ecosistema MEV de Base y Ethereum. Es probable que la competencia por MEV en Base sea leve en comparación con Ethereum, lo que significa que los bots deben ofrecer ofertas más bajas a los validadores. Sin embargo, el robot comercial Memecoin, que opera principalmente mediante arbitraje y ajuste ciego, todavía es factible dentro de la configuración del secuenciador de Base.


4. Resumen

1) Llamar la atención sobre MEV

Ethereum ha establecido un complejo ecosistema MEV con herramientas de infraestructura que sirven a los participantes en diferentes niveles de la cadena de suministro. A nivel de protocolo, MEV-boost permite a los validadores subcontratar el proceso de construcción del bloque mediante subastas. Para los buscadores, servicios incluidos similares a Jito Labs en Solana y FastLanes en Polygon, proporcionados por los creadores de bloques de Ethereum, les permiten proponer estrategias MEV con protección de reversión.

Estos servicios garantizan que los constructores simulen transacciones y procesen solo aquellas que no se revertirán. Además, los servicios RPC privados como Flashbots Protect brindan a los usuarios minoristas una forma de evitar los grupos de memoria públicos y evitar quedar atrapados. La forma actual de L2 todavía requiere un progreso considerable en el desarrollo de una infraestructura MEV madura similar.

2) ¿Por qué deberíamos considerar soluciones MEV para L2?

Incluso sin un grupo de memoria, MEV todavía existe. Las estrategias MEV, como el arbitraje estadístico (arbitraje CEX-DEX), el arbitraje atómico (arbitraje DEX-DEX) y la liquidación, desempeñan un papel en el mantenimiento de la eficiencia del mercado, eliminando la liquidez obsoleta en AMM y los mercados de préstamos.

Sin embargo, en ausencia de una infraestructura MEV madura, como servicios empaquetados, pueden surgir externalidades negativas. Sin un grupo de memoria, la mayoría de las políticas MEV utilizan de forma predeterminada una política de spam, lo que da como resultado:

  • Mayores tasas de reversión en la red;

  • Tarifas altas del gas, lo que provoca congestión en la red.

Al introducir servicios empaquetados y trasladar la presión de la competencia MEV de la cadena a las cadenas laterales, los usuarios están protegidos de las altas tarifas del gas causadas por las carreras de bots MEV. Los buscadores también pueden lograr mayores ganancias con la protección de reversión porque se puede reducir el costo de la falla.

Para las L2 que buscan adoptar un secuenciador compartido, la mayoría de las soluciones actuales requieren que los usuarios envíen sus transacciones a un grupo de memoria común, reintroduciendo el ataque sándwich. En este caso, un RPC privado como Flashbots Protect puede brindar protección a los usuarios enviando transacciones de usuario directamente a los constructores de bloques para evitar ataques sándwich, e incluso proporcionar reembolsos de MEV o tarifas de prioridad para brindar a los usuarios una mejor ejecución y un mejor precio.

Sin embargo, todavía quedan desafíos abiertos para una infraestructura MEV más compleja:

  • Primero, a medida que se paga más valor al secuenciador, la economía de la búsqueda cambia, lo que resulta en menores márgenes de ganancia para el buscador con el tiempo. Esto también plantea la cuestión de la sostenibilidad de una estrategia de búsqueda competitiva a largo plazo. Esperamos que las fuerzas del mercado entren en juego aquí, con estrategias de búsqueda comunes que paguen la mayor parte, pero no todo, del valor del secuenciador, y estrategias de búsqueda poco comunes que paguen menos.

  • Además, la dinámica del flujo de pedidos de la infraestructura MEV existente, como el mercado de construcción de bloques de Ethereum, todavía está evolucionando rápidamente. Al momento de escribir este artículo, han contribuido significativamente a la centralización del mercado de construcción de bloques y al aumento de los mempools privados en Ethereum L1. Cómo garantizar un mercado de construcción de bloques competitivo y justo sigue siendo un desafío abierto.

  • Finalmente, la solución MEV de L2 también puede diferir de las soluciones actuales en Ethereum debido a sus tiempos de bloque más rápidos, su espacio de bloque más barato y su gobernanza relativamente más centralizada. No está claro si los tiempos de bloqueo rápidos, como los bloques de 250 milisegundos de Arbitrum, son compatibles con el rendimiento y los requisitos actuales de la infraestructura MEV existente. Además, el abundante y barato espacio de bloque que proporciona L2 cambia la dinámica de búsqueda, haciendo que el problema del spam sea más prominente y potencialmente requiera nuevas soluciones. Más importante aún, L2 está relativamente centralizado en relación con otras configuraciones, como Ethereum L1. En este caso, puede ser posible imponer requisitos adicionales a los proveedores de servicios MEV, como exigir a los constructores de bloques que no realicen ataques intercalados a los usuarios, para lograr resultados justos en el mercado.

Como último llamado a la acción para esta publicación: alentamos a los investigadores y equipos a colaborar activamente en la definición de estrategias novedosas de L2 MEV y el diseño de soluciones L2 MEV. Comparta la discusión debajo de esta publicación o consulte esta publicación para solicitar financiación para la propuesta de investigación de Flashbots. Estamos buscando financiadores para contribuir a las herramientas de indexación y cuantificación de MEV de L2 y para establecer una taxonomía del estado de MEV en L2. Comuníquese con nuestro equipo de investigación de mercado (@tesaspeech_balloon o @tesa_fb en Telegram) para obtener más información sobre los detalles de financiación L2 MEV. Como parte de nuestros esfuerzos para explorar la construcción de bloques L2 en SUAVE, estamos buscando personas para unirse a una llamada comunitaria para discutir las reversiones ciegas y su impacto en el diseño y el rendimiento del secuenciador. Si desea participar, comuníquese con @dmarzrobot (@dmarzz) en Telegram.