L2現狀與挑戰：Dencun升級後的MEV動態分析

原文作者：sui 414 

原文編譯：白話區塊鏈

在這篇文章中，我們旨在闡述當前 L2 狀況的數據概覽。我們將探討三月份 Dencun 升級後 L2 交易費用減少的重要性，研究這些網絡上活動的演變，並突出由 MEV 活動引發的新挑戰。此外，我們還討論了在 L2 上開發 MEV 工具和解決方案時可能遇到的障礙。

1、Dencun 升級後的積極影響：L2 採用情況

1）交易費用下降了 10 倍

以太坊 Layer 2 (L2) 的交易費用包括兩個部分：在 L2 上執行交易的成本，以及向以太坊 Layer 1 (L1) 提交批量交易的成本。不同 L2 的具體交易費用結構和排序規則因其發展階段和設計選擇而異。

例如，Arbitrum 採用“先到先得”原則 (FCFS)，即按接收順序處理交易。相比之下，Optimism (OP 主網 ) 和 Base（均屬於 OP Stack 一部分）則使用優先交易費用拍賣 (PGA) 模式，包含 L2 基礎費用和優先費用。用戶可以選擇支付更高的優先費用，以便更快更早地被納入區塊。理解這些費用結構對於理解生態系統的增長和 MEV 動態至關重要。

歷史上，以太坊 L1 費用在用戶使用 L2 進行交易時構成了總費用的主要部分，佔比超過 80% ，如下圖中的黑色條所示。然而，自 3 月 14 日 Dencun 升級後，L2 從使用 calldata 轉變爲使用一種稱爲 “blobs 1 ” 的更具成本效益的方法提交批次到 L1。這種臨時存儲方式包含了自己的費用拍賣機制，包括一個 blob 基礎費用和優先費用。

自 Dencun 升級以來，L2 支付的 L1 費用大幅減少——圖表顯示 OP Stack 鏈的交易費用構成發生了重大變化，L1 費用從 90% 降至僅 1% ，而 L2 費用現在佔總費用的 99% 。這一轉變導致 L2 的平均總交易費用總體下降了大約十倍，例如，OP 主網的平均交易費用從每筆交易約 0.5 美元降至 0.05 美元。

2）L2 活動激增

在成本下降後，L2 的活動和使用量顯著增加，如上圖所示的 L2 交易費用激增所證明的那樣。值得注意的是， 3 月 26 日，Base 的平均交易費用超過了升級前的最高水平。爲了容納更多交易並減少網絡擁堵，Base 從 3 月 26 日起提高了其交易費用目標，並在此後進行了多次調整。

下圖顯示了 L2 的每日交易量，展示了 Arbitrum、Base 和 OP 主網等網絡的顯著增長。具體來說，Base 的每日交易量增加了四倍，現在每天處理約 200 萬筆交易。

儘管很難確定這是自然增長的結果，還是受到激勵計劃和女巫攻擊活動的影響，但在 EIP-4844 升級後，所有主要 L2 的活躍地址和去中心化交易平臺 (DEX) 交易量都有明顯增加，特別是在 Base 和 Arbitrum 上。

3）資產向 L2 轉移

隨着市場狀況的改善以及 Solana 上 WIF 引發的 Memecoin 熱潮，自去年年底以來，L2 的總鎖倉價值 (TVL) 持續上升。值得注意的是，Base 成爲增長最快的鏈，最近其總鎖倉價值超過了 OP 主網。

自三月初以來，Base 有大約 15 億美元的 USDC 流入，其中一部分是 Coinbase 將客戶和企業資金轉移到 Base 上。據 Artemis 提供的數據，從 2024 年 1 月以來，通過 11 個主要橋樑，以太坊向主要 L2 的資金外流達到 140 億美元。Arbitrum 以約 70 億美元領先，其次是 zkSync、Base 和 OP 主網。進一步的數據顯示，Debridge Finance（在 EVM 鏈和 Solana 中廣泛使用的橋樑）證實了 Arbitrum 和 Base 是所有資金外流的主要接收方。

4）壞消息：在更便宜的交易費中，黑暗森林正在擴展

當我們進一步檢查交易時，發現機器人交易活動正在提高 L2 的交易費和回滾率。我們將在下一節通過一個使用 Base 數據的案例研究，更全面地探討這個問題，突出 Dencun 升級後更便宜的交易費對 L2 的影響。

2、Dencun 升級後的 L2：像沒有內存池的 Flashbots 前的以太坊

1）網絡擁堵

挑戰開始顯現： 3 月 26 日，Base 的每日平均交易費出現短期激增，甚至超過了 Dencun 升級前的水平。到 6 月 3 日，Base 將其交易費目標從 Dencun 升級時的 2.5 M Gas/s 調整至 7.5 M Gas/s，使平均交易費降回到大約 5 美分。

Base 上最耗費交易費的合約包括 Telegram 交易機器人如 Sigma 和 Banana Gun，以及錢包和去中心化交易平臺如 Bitget 和 Uniswap。此外，大量未標記的合約涉及 Token 鑄造、memecoin 交易和原子套利等活動。

通過比較像 BananaGun 這樣流行的 Telegram 機器人路由的行爲，顯然它們的交易與其他交易相比產生了顯著更高的交易費用。在升級後，BananaGun Telegram 機器人的用戶支付了高達 30 Gwei 的峯值交易費用來執行 Base 上的交易。這個費率目前穩定在約 3 Gwei，比其他交易支付的交易費用高出 43 倍。

在分析在 Base 上所有流行的去中心化交易平臺 (DEX) 交易機器人支付的月均交易費用時，與所有其他非 Telegram 機器人交易（黑色條）進行比較，顯然交易機器人用戶承擔了顯著更高的交易費用。

2）高回滾率的激增

另一個衡量區塊鏈重要性的重要指標是網絡上的交易回滾率，我們在 Dencun 升級後也觀察到了 L2s 上的增加，特別是在 Base、Arbitrum 和 OP 主網上。（回滾率是指在區塊鏈上交易因爲各種原因未能成功確認的比例。）

目前，以太坊的交易回滾率約爲 2% ，而幣安智鏈和 Polygon 的回滾率約爲 5-6% 。在升級前，Base 的回滾率約爲 2% ，但隨後上升到約 15% ， 4 月 4 日達到 30% 的峯值。同樣，Arbitrum 和 OP 主網也出現了週期性的失敗交易激增，範圍在 10% 到 20% 之間。

深入分析後，我們注意到 L2 上的高回滾率並不一定反映每位普通用戶的體驗。相反，這些回滾很可能來自於 MEV 機器人。

使用以下啓發式方法查詢，我們識別出一組具有機器人樣式活動的路由合約——這些合約似乎在執行 MEV 提取交易時經歷了高回滾率：

自 Dencun 升級以來，

活躍路由：該合約已處理超過 1, 000 筆交易。 有限交互的 EOA：少於 10 個 EOA（外部擁有賬戶）錢包作爲交易發送方進行了互動。

發送者分佈情況：少於 50% 的交易發送者僅發送了一筆交易，表明該路由不太可能被零售用戶使用。

行爲模式：交易歷史要麼恰好覆蓋了 24 小時，要麼在單個區塊內顯示了多筆交易，表明非人類行爲。

交換集中度：超過 75% 的成功交易涉及交換。

檢測到的 MEV 交易：超過 10% 的成功交易利用了原子 MEV 策略，根據 hildobby 的啓發式方法 2 檢測到。

根據這些標準，我們檢測到了 51 個路由器，這些路由器可能代表 Base 上機器人活動的保守估計下限。我們將在 Base 上由路由器處理的所有交易分爲兩組，然後對它們進行了比較分析。我們發現類似機器人操作的路由器合約，其交易的平均回滾率爲 60% ，而其他交易的回滾率約爲 10% ，機器人操作的回滾率是其他交易的六倍。

根據以上數據，我們可以得出結論，機器人活動，如 MEV 機器人和 Telegram 機器人，很可能是導致 Base 上高交易費和回滾率的主要原因之一。

L2 的單一序列器基礎設施，加上缺乏公共內存池，促進了涉及大量序列器濫用的主導性 MEV 策略。這些策略顯著地導致網絡擁堵，特別是對於像 OP 主網和 Base 這樣採用優先交易費拍賣 (PGA) 的 L2。其結果不僅是網絡擁塞，還包括由於回滾交易而浪費的區塊空間以及由 MEV 搜索者支付的交易費用。這種情況反映了以太坊在 Flashbots 出現之前的狀態，但與之不同的是，由於當前缺乏內存池，L2 上不存在三明治攻擊的情況。

3）L2 上的 MEV 有多大？

深入瞭解 L2 上的 MEV 活動至關重要。然而，到目前爲止，尚無通過多個來源和健壯方法驗證的 L2 MEV 的共識數字。此外，與以太坊類似的實時監控數據（例如 mev-inspect、libmev、eigenphi 2）在 L2 上的 MEV 交易量和搜索者利潤方面也存在缺乏。

到目前爲止，一些關於 L2 MEV 的數據集和研究包括：

hildobby 在 Dune Analytics 上構建的開源數據集（啓發式鏈接：Sandwiched 1 | Sandwiches | Atomic Arb 3）。

由 Flashbots 資助的研究論文，Quantifying MEV On Layer 2 Networks 1 ，作者爲 Arthur Bagourd、Luca Georges Francois，使用 mev-inspect 實施量化了 Polygon、OP 主網和 Arbitrum 上的 MEV。

研究論文，Rolling in the Shadows: Analyzing the Extraction of MEV Across Layer-2 Rollups 3 ，作者爲 Christof Ferreira Torres、Albin Mamuti、Ben Weintraub、Cristina Nita-Rotaru 和 Shweta Shinde，量化了 L2 上的活動，並討論了利用序列器角色及其 L2 批處理確認延遲的新型 MEV 策略。

除了上述資源，Sorella Labs 即將發佈他們的 MEV 數據索引工具 Brontes，這將是一個開源存儲庫，可用於以太坊主網和 L2。Flashbots 和 Uniswap 基金會正在尋求提供資助，以擴展 L2 MEV 的分類和量化。如果您在這個領域已經進行了工作或有興趣合作，請聯繫 Flashbots 市場研究團隊（Telegram 上的 @tesa_fb）！

雖然進一步的驗證仍然是必要的，但 hildobby 在 Dune Analytics 上的數據集作爲一個有價值的初步基準：

在過去的一年中，六個主要的 L2 網絡（Arbitrum、OP 主網、Base、Zora、Scroll 和 zkSync）上的原子套利 MEV 交易量達到了超過 36 億美元，佔每個鏈上所有 DEX 交易量的 1% 到 6% 不等。這些 MEV 交易量主要集中在 Arbitrum 和 OP 主網，但最近已經轉向了 Base 和 zkSync。

與以太坊相比，L2 上的三明治交易量顯著較低，原子套利交易量則截然不同，以四倍之差。這種差異是由於 L2 的單一序列器設置，其本質上不引入內存池，因此搜索者將無法利用從內存池觀察用戶交易的三明治 MEV（除非存在內存池泄漏或從單一序列器的三明治）。相反，像原子套利、盲目回滾、統計套利和清算這樣的策略是 L2 上搜索者最可行的選擇。

3、評估 MEV 市場規模：L2 上還剩下多少 MEV 收入？

儘管精確量化 MEV 市場非常困難，但我們可以參考其他有 MEV 解決方案的生態系統的數據來進行大小比較：

在以太坊 L1 上，來自 MEV-boost 區塊的年度驗證者收入約爲 9.68 億美元（使用 ETH 價格爲 3500 美元估算）；而 MEV-boost 區塊的中位值比普通驗證者區塊的價值高出 4 倍。

在 Solana 上，通過 Jito 的捆綁服務收集的驗證者額外 MEV 收入，基於每週 5 萬 SOL 的預期，約爲 3.38 億美元（使用 SO L0 價格爲 130 美元估算）。

儘管 Base 的 MEV 交易量的確切數字尚不可得，但可以通過分析 BananaGun Telegram Bot 的收入來估算市場規模。這是這一領域中最活躍的機器人之一。該機器人在 Base L2 上的交易量與其在 Solana 上的交易量相當，每天穩定產生超過 100 萬美元的交易量，因此在每條鏈上每天產生超過 1 萬美元的費用。

請注意，Banana Gun Bot 在 Solana 和 Base 上的市場份額可能存在顯著差異。例如，Solana 還有其他幾個重要的 Telegram 機器人，如 Sol Trading Bot 和 BonkBot，而支持 Base 的 Telegram 機器人可能較少。因此，Banana Gun 的交易量並不能按照它們在 Solana 上的收入比例來計算 Base 的總 MEV 收入。

然而，考慮另一種估算方法：僅在三月份，Banana Gun Telegram Bot 就向以太坊的建設者和驗證者支付了超過 2300 萬美元！當比較其在不同鏈上的交易量時，它在 Base 上的交易量實際上在三月 26 日和四月 1 日那周超過了以太坊（如上圖中的高峯），表明 Base 上具有顯著的 MEV 收入潛力。

當然，Base 和以太坊的 MEV 生態系統存在顯著差異。相比於以太坊，Base 上的 MEV 競爭可能較爲溫和，這意味着機器人需要向驗證者出價更低。然而，Memecoin 交易機器人主要通過盲目搶購和套利操作，在 Base 的序列器設置內仍然是可行的。

4、小結

1）呼籲關注 MEV

以太坊已經建立了一個複雜的 MEV 生態系統，其中基礎設施工具服務於供應鏈中不同層次的參與者。在協議層面上，MEV-boost 允許驗證者通過拍賣外包區塊構建過程。對於搜索者來說，類似於 Solana 上的 Jito Labs 和 Polygon 上的 FastLanes 的捆綁服務，由以太坊的區塊構建者提供，使搜索者能夠提出具有回滾保護的 MEV 策略。

這些服務確保構建者模擬交易，並僅處理那些不會回滾的交易。此外，像 Flashbots Protect 這樣的私有 RPC 服務爲零售用戶提供了避免公共內存池以及避免被三明治攻擊的方式。目前的 L2 形式仍需要在開發類似的成熟 MEV 基礎設施方面取得相當大的進展。

2）爲何我們應考慮 L2 的 MEV 解決方案？

即使沒有內存池，MEV 仍然存在。諸如統計套利（CEX-DEX 套利）、原子套利（DEX-DEX 套利）和清算等 MEV 策略在維持市場效率方面發揮了作用，清除了 AMM 和借代市場中的陳舊流動性。

然而，如果缺乏像捆綁服務這樣的成熟 MEV 基礎設施，就會出現負面外部性。沒有內存池，大多數 MEV 策略默認採用垃圾郵件策略，導致：

網絡中的回滾率增加；

高昂的 gas 費用，從而導致網絡擁堵。

通過引入捆綁服務並將 MEV 競爭的壓力從鏈上轉移到側鏈，用戶可以免受 MEV 機器人競速造成的高 gas 費用的困擾。搜索者也可以通過回滾保護獲得更高的利潤，因爲失敗的成本可以降低。

對於希望採用共享序列器的 L2 來說，大多數解決方案今天都要求用戶將其交易提交到公共內存池，從而重新引入了三明治攻擊。在這種情況下，像 Flashbots Protect 這樣的私有 RPC 可以爲用戶提供直接將用戶交易發送給區塊構建者的保護，以防止三明治攻擊，甚至可以提供 MEV 或優先費用的退款，以提供用戶更好的執行和更好的價格。

然而，對於更復雜的 MEV 基礎設施仍然存在開放挑戰：

首先，隨着更多的價值支付給序列器，搜索的經濟學也發生了變化，隨着時間的推移，搜索者的邊際利潤降低。這也帶來了一個問題，即長期競爭激烈的搜索策略的可持續性。我們預計市場力量會在這裏發揮作用，普通的搜索策略將支付大部分但不是全部的價值給序列器，而不常見的搜索策略則需要支付更少。

此外，像以太坊的區塊構建市場這樣的現有 MEV 基礎設施的訂單流動動態仍在快速演變中。在撰寫本文時，它們對於區塊構建市場的集中化以及以太坊 L1 上私有內存池的興起有很大的貢獻。如何確保競爭和公平的區塊構建市場仍然是一個開放的挑戰。

最後，L2 的 MEV 解決方案可能也不同於當前在以太坊上的解決方案，這是由於其較快的區塊時間、更便宜的區塊空間以及相對更爲集中的治理。目前還不清楚快速的區塊時間，如 Arbitrum 的 250 毫秒區塊，是否與現有 MEV 基礎設施的當前性能和要求兼容。而且，L2 提供的豐富和廉價的區塊空間改變了搜索的動態，使垃圾郵件問題更加突出，並可能需要新的解決方案。更重要的是，相對於其他設置，如以太坊 L1，L2 較爲集中化。在這種情況下，可能可以對 MEV 服務提供者實施額外的要求，例如要求區塊構建者不對用戶進行三明治攻擊，以實現公平的市場結果。