Gate Ventures Research Insights: 주류 퍼블릭 체인의 현재 MEV 상태

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4개의 주류적이고 상대적으로 활동적인 퍼블릭 체인인 Ethereum, Solana, Aptos 및 Sui를 주요 분석 대상으로 삼아 MEV 퍼블릭 체인 아키텍처와 MEV 개발 간의 관계를 분석합니다.

먼저, MEV 공격의 성격으로부터 주류 퍼블릭 체인의 현재 DeFi 생태학적 상태를 분석했습니다. 이는 체인에서의 MEV 활동에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 그런 다음 MEV 퍼블릭 체인 아키텍처와 MEV 개발 간의 관계를 분석하기 위해 주요 분석 대상으로 Ethereum, Solana, Aptos 및 Sui라는 4개의 주류 및 보다 활동적인 퍼블릭 체인을 사용했습니다. 우리는 MEV 시스템이 실제로 트랜잭션의 아키텍처 및 순서와 밀접하게 관련되어 있으며 이는 사용자 경험에도 직접적인 영향을 미친다는 것을 발견했습니다.

가스 수수료로 거래를 주문하는 Sui 및 Ethereum과 같은 모델에서는 체인에서 활성 Meme 거래, 대규모 가격 변경, NFT Mints 등의 활성 트랜잭션에 직면하게 되어 가스 수수료 주기가 높아집니다. 이로 인해 현재 일부 사용자가 시장에 참여하지 못하게 됩니다. Sui에는 EIP-1559의 평활화 메커니즘이 없으므로 Sui의 가스 요금은 더욱 급격하게 변경되고 이더리움은 이 프로토콜에 따라 더욱 원활하게 성장합니다.

Aptos와 같은 결정론적 기능을 기반으로 한 정렬 모델에서는 리더 노드가 정렬이 완료된 후에만 블록의 전체 보기를 가지기 때문에 MEV가 꼬리에 집중됩니다. 이로 인해 Aptos의 MEV가 더 복잡해집니다. 선제 공격이 줄어들고 가스 요금이 더 저렴해집니다.

Aptos와 유사한 Solana는 FCFS 결정론적 모델을 기반으로 정렬되므로 검색자는 속도를 우선시하므로 더 나은 하드웨어를 갖춘 검색자는 더 많은 수익을 얻을 수 있습니다. 동시에 속도에 의존하면 블록에 포함된 자체 트랜잭션을 최대화하기 위해 동일한 트랜잭션을 보내는 수많은 봇으로 전체 네트워크가 넘쳐 네트워크가 붕괴될 수 있습니다. Jito Labs는 Ethereum과 유사한 유사 Mempool을 도입하여 거래 선점을 위한 우선순위 수수료를 지원합니다. 이는 또한 높은 가스 요금 변동과 다수의 정크 거래의 공존을 가져옵니다.

다양한 아키텍처와 거래 순서 모델이 자연스럽게 해당 MEV 시장 상태를 도출한다는 것을 알 수 있습니다. 이는 트랜잭션과 아키텍처를 기반으로 예측할 수 있습니다. 따라서 이더리움 자체의 경우 EIP-1559는 가스 수수료 정렬 우선 순위 메커니즘(가치 재분배 및 가스 성장 곡선 평활화 포함)을 처리하기 위한 패치이지만, 여전히 Sandwitch 공격과 높은 가스의 극도로 열악한 사용자 경험을 해결할 수는 없습니다. . 따라서 현재 MEV에 대한 솔루션은 주로 투명하고 개방적인 시장을 구축하는 것이지만, 실제 샌드위치 공격으로 인한 극도로 열악한 사용자 경험은 여전히 표적화된 방식으로 해결되어야 합니다. 동시에 아키텍처와 파생 프로토콜로 인해 발생하는 문제도 신중하게 논의해야 합니다. 이더리움과 솔라나는 두 가지 아키텍처를 나타내며 그들이 직면하는 문제도 다르므로 사례별로 처리해야 합니다.

동시에 우리는 이더리움을 제외한 대부분의 퍼블릭 체인이 MEV에 대한 연구가 상대적으로 얕다는 것을 깨달았습니다. 이는 주로 광범위한 연구와 온체인 데이터 지원을 수행할 해당 커뮤니티가 부족하기 때문입니다. 여기에는 여전히 상대적으로 넓은 연구 공간이 있습니다. 특히 DAG와 같은 신흥 퍼블릭 체인과 새로운 주문 모델과 같은 아키텍처 수준 문제에 대한 연구입니다.

온체인 DEFI 개발

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체인별 DEX 거래량

MEV에는 주로 샌드위치, 차익거래, 청산이라는 세 가지 방법이 있습니다. 특히 거래량이 가장 많은 처음 두 가지 방법은 DEX와 관련이 있습니다. 얻을 수 있는 이익과 기회가 많을수록 경쟁은 더욱 치열해집니다. 지난달 DEX 볼륨에서는 이더리움과 솔라나가 다른 퍼블릭 체인을 훨씬 능가했는데, 이는 이 두 퍼블릭 체인의 MEV가 가장 활발하다는 의미이기도 합니다.

동시에 Ethereum이 L2를 주요 확장 목표로 삼기 때문에 Arbitrum 및 Base와 같은 신흥 Layer 2도 트랜잭션 볼륨이 더 높지만 Sequencer가 점차 분산됨에 따라 MEV의 이 부분을 획득하는 경우가 많습니다. 문제와 잠재적인 기회가 점차 나타날 것입니다.

이더리움, 솔라나 외에 레이어 2를 제외하면 레이어 1에서 가장 거래량이 많은 것은 BSC이다. 지난달 DEX 거래량은 약 173억 달러였다. BSC는 Ethereum의 Fork이므로 아키텍처가 유사하므로 자세한 내용은 다루지 않겠습니다. 다음으로 Ethereum, Solana 및 Sui 및 Aptos와 같은 신흥 DAG 퍼블릭 체인의 아키텍처와 MEV의 개발을 소개하겠습니다.

이더리움

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이더리움 MEV 아키텍처

Ethereum에서 Flashbots는 전체 MEV 프로세스를 투명하게 만들기 위해 MEV-boost를 도입했습니다. 이 아키텍처를 PBS라고 합니다. PBS(Proposer Builder Seperate) 봉인형 1차 경매 모델 전체를 간략하게 소개하겠습니다. 사용자가 RPC 프록시를 통해 트랜잭션을 제출하면 RPC는 노드를 실행하고 해당 트랜잭션을 공용 Mempool에 제출하는 것과 같습니다. 여러 빌더가 가장 적합한 트랜잭션을 찾아 정렬하여 이익을 극대화하는 블록을 생성합니다(이익 극대화는 transaction Procedure Base+Priority+MEV) 이후 여러 Builder가 Relayer를 통해 Proposer와 상호 작용합니다. Relayer는 여러 Builder가 Proposer와 상호 작용할 수 있는 가교 역할을 합니다. Builder는 Relayer에 견적을 제출하고 Relayer는 여러 블록 헤더와 해당 견적을 Proposer에 제출합니다. 제안자 일반적으로 가격이 가장 높은 블록이 채택됩니다. 그 중 Relayer는 Builder와 Proposer 간의 대화형 입찰을 표준화하기 위해 Flashbot이 제안한 기술 사양인 MEVBboost 사양을 구현할 예정입니다. 이 과정에서 모든 정보는 봉인되며 중계자는 블록 헤더만 제안자에게 제출하므로 제안자는 검열에 저항합니다.

그러나 현재 PBS 구조에서는 MEV-BOOST 사양이 도입된 이후 이러한 이익을 극대화하는 봉인된 입찰 경매 메커니즘으로 인해 Builder와 Searcher가 점차적으로 협력과 신뢰의 방향으로 인도되고 있음을 확인했습니다. 이는 검색자 또는 검색자입니다. 이러한 중앙화 추세는 빌더의 이익이 하나로 묶인 후에도 매우 분명합니다. POS에서는 전체 MEV 산업 체인이 모든 링크에서 매우 중앙 집중화되며 Searcher가 Builder를 신뢰하고 Builder 및 Proposer가 Relayer를 신뢰하는 문제도 발생합니다. MEV 중앙화 및 신뢰의 발전은 궁극적인 분산화 및 신뢰의 분산화에 대한 이더리움의 비전과 명백히 충돌합니다.

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ETH 병합 후 MEV 통계, 출처: libMEV

이더리움에서는 Merge 이후 총 5억 7천만 달러의 가치가 체인에서 추출되었으며, 그 중 검색자는 그 가치의 총 15.2%를 받았고, 나머지 84.8%는 생태계로 돌아왔는데, 그 중 대부분은 검증인(Validator)은 POS 서약자가 받는 것이며, 나머지 부분은 모든 토큰 보유자에게 돌아갑니다.

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카테고리별로 구분, 이미지 출처: libMEV

위 그림에서 볼 수 있듯이 MEV로서 샌드위치의 부정적인 영향은 전체 거래량의 약 66%를 차지하며 이는 사용자 UX에 가장 큰 영향을 미치는 주요 온체인 활동이기도 합니다. 검색자는 차익거래에서 약 18.4%로 더 높은 마진을 갖는 경향이 있으며 이는 더 유익한 MEV입니다. 우리는 이러한 이익 마진 현상이 암호화폐의 높은 변동성에 의해 발생한다고 생각합니다.

평균 MEV 누출은 15.2%로 허용할 수 없는 수치는 아니지만 MEV의 주요 영향은 특히 EIP-1559 메커니즘에서 사용자 경험입니다. 변동성이 큰 시장 상황에서 체인의 로봇은 차익 거래 기회를 찾는 데 더욱 적극적입니다. 이더리움은 가스 수수료를 기준으로 정렬되므로 모든 사람이 주로 처리 수수료를 놓고 경쟁하므로 사용자의 가스 비용인 EIP-1559 메커니즘이 증가합니다. 이 가스의 증가율을 억제하는 데 특별히 성공하지 못하여 단기간에 가스 요금이 급등했습니다.

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MEV 거래 수익 배분, 출처: Eigenphi

이더리움에서는 각 MEV 거래에서 발생하는 대부분의 이익이 0.9u에 집중되어 있습니다.

솔라나

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솔라나의 아키텍처, 출처: Umbra Research

솔라나의 블록 생성 메커니즘에서 RPC는 리더와 직접 상호 작용하고 FCFS 원칙을 채택하기 때문에 이더리움과 같은 Mmepool이 없습니다.

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Jito 클라이언트의 MEV 호환 아키텍처, 출처: Helius

Jito Labs 클라이언트는 현재 클라이언트 시장 점유율의 50%를 점유하고 있으므로 Jito Labs는 자체적으로 의사 멤풀을 구축했습니다. 사용자는 RPC를 통해 의사 멤풀에 들어가고 약 200ms 동안 유지됩니다. Jito Labs는 번들 내의 모든 거래가 블록에 포함되도록 보장하는 오프체인 포함 보장을 제공합니다. 검색자는 보류 중인 거래에 대한 메자닌 공격 기회에 입찰할 수 있으며, 검색자는 이익을 극대화하는 번들에 입찰할 수 있으며, 블록 엔진은 가장 높은 입찰가의 번들을 찾아 Jito Labs 클라이언트를 실행하는 리더에게 제출하는 역할을 담당합니다.

이것이 MEV의 근본 원인이지만 MEV에는 긍정적인 외부 효과와 요구 사항이 있습니다. Jito Labs가 의사 메모리 풀을 만들지 않으면 다른 프로젝트에서 만들 것이므로 Jito Labs는 전체 MEV 프로세스를 더욱 투명하게 만들기 위해 이 시장을 선택합니다. 부정적인 외부효과를 공정하고 완화합니다. 물론, MEV 봇에 대한 이러한 수요는 검증자가 수수료를 부과하고 MEV 봇이 차익거래의 이점을 누리게 되므로 사용자를 가장 취약하게 만듭니다. 그러나 사용자는 더 높은 미끄러짐과 잠재적으로 거래 실패를 겪게 됩니다.

Solana의 기본 설계는 FCFS이므로 네트워크 활동이 최고조에 달하는 동안 가스 요금이 크게 증가하지 않습니다. Jito Labs 클라이언트에 의사 메모리 풀이 도입된 후 MEV 봇은 속도를 통해 거래를 선점하는 경향이 있습니다. 처리 수수료는 상대적으로 고정되어 있고 비용이 저렴하기 때문에 MEV 봇은 부주의하게 동일한 트랜잭션을 대량으로 보내는 경우가 많으며 이는 간접적으로 DDOS 공격으로 이어집니다. 그리고 클라이언트는 속도를 위해 트랜잭션을 보내기 위해 QUIC 프로토콜을 선택하기 때문에 클라이언트는 종종 여러 간의 트랜잭션 채널을 유지합니다. 클라이언트 많은 수의 트랜잭션을 수행할 수 없는 경우 클라이언트는 스스로 특정 연결을 끊게 되며, 사용자는 종종 MEV와 공모하여 사용자의 연결을 끊게 되고 이로 인해 사용자는 트랜잭션을 보낼 수 없게 됩니다. 이는 실제로 잠재적인 검열 공격입니다.

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검색자 수익 배분, 출처: Four Pillars

이 아키텍처에서는 속도가 최우선입니다. 이는 또한 더 나은 하드웨어를 갖춘 검색자가 더 많은 이익을 얻을 수 있기 때문에 검색자 사이에 이익이 집중되는 결과를 낳습니다.

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지토 팁에 대한 우선 수수료 비율, 출처: Jito

Jito Labs는 의사 메모리 풀을 도입한 후 우선 순위 수수료도 지원하여 블록 빌더가 번들에 입찰할 수 있도록 했습니다. Jito Labs가 구축한 유사 멤풀의 클라이언트에서는 가스비의 약 절반에 해당하는 우선순위 수수료가 소각됩니다.

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Jito 고객이 담보로 제공한 Sol 비율: 출처: Jito

솔라나의 현재 MEV는 이더리움에 비해 여전히 상대적으로 단순합니다. 이더리움은 가스 가격을 주요 정렬 방법으로 사용하는 반면, 솔라나는 FCFS 알고리즘을 사용합니다. 낮은 비용으로 인해 검색자는 성공적인 포함을 보장하기 위해 자연스럽게 많은 수의 동일한 트랜잭션을 네트워크에 보내는 경향이 있으며, 이더리움에서는 속도가 최우선 순위가 아니며 이는 또한 가스 요금의 큰 변동으로 이어질 것입니다. 이 두 솔루션 모두 피크 기간 동안 사용자 경험을 저하시킵니다. 하나는 거래를 보낼 수 없고 다른 하나는 거래에 높은 처리 수수료가 부과된다는 것입니다.

유사 멤풀의 존재로 인해 MEV가 가져온 샌드위치 공격으로 인해 사용자가 극도로 열악한 사용자 경험을 겪었다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 따라서 재단은 jito와 협력하여 멤풀을 폐쇄하고 이러한 검증인도 검토하고 강제로 참여했습니다. 샌드위치 공격은 검증인 네트워크를 제거합니다.

가리비

Aptos는 DAG를 기반으로 한다는 점에서 Sui와 유사합니다. 이 기사에서는 독자들에게 Narwhal Mempool에 대한 기본 소개를 제공하고 DAG 내 트랜잭션 순서가 MEV에 어떤 영향을 미치는지 분석하는 것을 목표로 합니다.

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일각고래 멤풀(Narwhal Mempool), 사진 크레디트: Rohan Shrothrium

DAG 알고리즘에 따라 사용자는 작업자에게 트랜잭션을 제출하고 작업자는 관련되지 않은 트랜잭션을 병렬로 처리할 수 있습니다. 트랜잭션을 Batch로 패키징하고 다른 노드에 브로드캐스트합니다. 마스터 노드 기본은 여러 작업자 노드를 관리합니다. 마스터 노드는 이러한 배치의 다이제스트와 블록을 형성하기 위해 증명된 인증서를 수집하고 이를 브로드캐스트하는 일을 담당합니다. 결국 이러한 블록은 DAG의 꼭지점을 형성하게 됩니다. 그림에서 볼 수 있듯이, 이들 블록의 트랜잭션은 아직 정렬 및 실행되지 않았습니다.

그런 다음 Sui와 같은 정렬 알고리즘 Bullshark가 사용됩니다. 이 알고리즘은 리더를 선택하고 리더가 충분한 표를 받았는지 확인합니다. 그런 다음 리더는 결정론적 기능을 사용하여 가스 요금, 무작위성 및 기타 요소를 정렬합니다. 정렬 후에는 블록이 모든 검증자에게 전달됩니다. 검증자는 블록의 내용과 정렬을 확인한 후 모든 검증자가 블록에서 트랜잭션을 실행해야 합니다.

DAG + Bullshark의 알고리즘 조합에 따라 글로벌 정렬을 위해 각 라운드에서 리더가 선택됩니다. MEV 누출은 종종 트랜잭션 정렬과 관련이 있으며 트랜잭션을 삽입하여 MEV를 추출할 수 있습니다. 그 중 블록 내에서 Leader 노드의 거래가 전반부에 위치하면 이를 블록의 최상위라고 부르며, 후반부에 거래가 위치하면 먼저 거래를 처리할 수 있도록 합니다. 이를 블록의 하단이라고 부르면 블록을 얻을 수 있습니다. 더 복잡한 MEV를 구축하기 위한 전체 보기입니다.

수이

Sui에서 거래 주문 규칙은 가장 일반적인 가스 요금을 기반으로 합니다. 따라서 이 환경에서는 일반적으로 CEX-DEX 차익거래와 같은 일부 차익거래 작업이 수행됩니다. 거래에 차익거래 기회가 있는 것으로 확인되면 더 높은 가스 수수료로 복사 거래를 시작하기만 하면 됩니다. 모든 것에는 확실성이 있습니다.

앱토스

Aptos는 다른 정렬 전략을 채택하므로 리더는 모든 거래를 결정하고 블록의 전체 보기를 갖기 전에 전략에 따라 모든 거래를 재정렬해야 합니다. 이때 해당 거래는 블록 끝에만 배치될 수 있습니다. . 이는 또한 Aptos의 MEV를 더 복잡하게 만듭니다. 왜냐하면 이러한 MEV는 종종 선행 거래가 아니지만 전체 보기에서 복잡한 MEV이기 때문입니다.

사용자 경험 측면에서 MEV 전략은 모두 높은 가스로 수행되어 가스 경쟁으로 이어지기 때문에 사용자는 Sui 체인에서 더 높은 가스 수수료에 직면하는 경향이 있습니다. 이것이 바로 Aptos가 더 나은 사용자 경험을 제공한다고 칭찬받는 이유입니다. 가스 요금에 따라 정렬되지 않으므로 리더 노드 MEV 공격의 복잡성이 더 높으며 이는 비용이 더 높다는 것을 의미합니다. 그러나 사용자 경험은 실제로 더 좋습니다.

가스 수수료로 거래를 주문하는 Sui 및 Ethereum과 같은 모델에서는 체인에서 활성 Meme 거래, 대규모 가격 변경, NFT Mints 등의 활성 트랜잭션에 직면하게 되어 가스 수수료 주기가 높아집니다. 이로 인해 현재 일부 사용자는 시장에 참여할 수 없게 됩니다. 먼저 정렬하고 나중에 표시하는 앱토스의 전략은 거래 과정에서 사용자의 MEV를 최소화하고 MEV 전략의 비용과 복잡성을 증가시킵니다.

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Aptos 거래 수수료, 출처: The Block

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SUI 가스 요금, 출처: Sui Explorer

과거 기록 데이터에 따르면 Aptos와 Sui의 평균 온체인 가스 요금은 0.0 0x로 동일한 크기입니다. 하지만 차트를 보면 Sui의 가스비 변동폭이 큰 반면, Aptos는 비교적 원활한 편임을 확인할 수 있습니다. 이러한 사용자 경험의 이유는 정렬 알고리즘이 가져오는 MEV와도 분리될 수 없습니다.

참고자료

https://www.umbraresearch.xyz/writings/mev-on-solana

부인 성명:

위 내용은 참고용일 뿐이며 조언으로 간주되어서는 안 됩니다. 투자하기 전에 항상 전문가의 조언을 구하십시오.

게이트벤처스 소개

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창작 글, 작자:GateVentures研究洞察。전재 / 콘텐츠 제휴 / 기사 요청 연락처 report@odaily.email;违규정 전재 법률은 반드시 추궁해야 한다.

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