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 狀況的資料概覽。我們將探討三月Dencun 升級後L2 交易費用減少的重要性，研究這些網路上活動的演變，並突顯MEV 活動引發的新挑戰。此外，我們也討論了在L2 上開發MEV 工具和解決方案時可能遇到的障礙。
1、Dencun 升級後的正面影響：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)，即依接收順序處理交易。相較之下，Optimism (OP 主網) 和Base（皆屬於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成長和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 轉變為使用稱為「blobs 1 」 的更具成本效益的方法提交批次到L1。這種暫存方式包含了自己的費用拍賣機制，包括一個blob 基本費用和優先費用。
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 的平均總交易費用整體下降了約十倍，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準。為了容納更多交易並減少網路擁堵，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，顯示了Arbitrum、Base 和OP 主網等網路的顯著成長。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台(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
隨著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 已成為成長最快的鏈，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。根據Artemis 提供的數據，從2024 年1 月以來，透過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 鍊和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者。
4）壞消息：在較便宜的交易費中，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。我們將在下一節透過一個使用Base 資料的案例研究，更全面地探討這個問題，突顯Dencun 升級後更便宜的交易費對L2 的影響。
2、Dencun 升級後的L2：像是沒有記憶體池的Flashbots 前的以太坊
1）網路擁堵
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 升級前的水準。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，使平均交易費降到約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台如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。
透過比較像BananaGun 這樣流行的Telegram 機器人路由的行為，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 的峰值交易費用來執行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台(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路上的交易回溯率，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為2% ，而幣安智鍊和Polygon 的回滾率約為5-6% 。在升級前，Base 的回滾率約為2% ，但隨後上升到約15% ， 4 月4 日達到30% 的峰值。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 上的高回溯率並不一定反映每位一般使用者的體驗。相反，這些回滾很可能來自MEV 機器人。
使用以下啟發式方法查詢，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。 有限互動的EOA：少於10 個EOA（外部擁有帳戶）錢包作為交易發送者進行了互動。
發送者分佈：少於50% 的交易發送者僅發送了一筆交易，表示該路由不太可能被零售用戶使用。
行為模式：交易歷史要麼恰好覆蓋了24 小時，要麼在單一區塊內顯示了多筆交易，表明非人類行為。
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 的啟發式方法2 檢測到。
根據這些標準，我們偵測到了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為兩組，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為60% ，而其他交易的回滾率約為10% ，機器人操作的回滾率是其他交易的六倍。
根據上述數據，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 上高交易費和回溯率的主要原因之一。
L2 的單一序列器基礎設施，加上缺乏公共記憶體池，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路擁堵，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。其結果不僅是網路擁塞，還包括由於回溯交易而浪費的區塊空間以及由MEV 搜尋者支付的交易費用。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，由於目前缺乏記憶體池，L2 上不存在三明治攻擊的情況。
3）L2 上的MEV 有多大？
深入了解L2 上的MEV 活動至關重要。然而，到目前為止，尚無透過多個來源和健壯方法驗證的L2 MEV 的共識數字。此外，與以太坊類似的即時監控數據（例如mev-inspect、libmev、eigenphi 2）在L2 上的MEV 交易量和搜尋者利潤方面也存在缺乏。
到目前為止，一些關於L2 MEV 的數據集和研究包括：
hildobby 在Dune Analytics 上建立的開源資料集（啟發式連結：Sandwiched 1 | Sandwiches | Atomic Arb 3）。
由Flashbots 資助的研究論文，Quantifying MEV On Layer 2 Networks 1 ，作者為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 ，作者為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 批次確認延遲的新型MEV 策略。
除了上述資源，Sorella Labs 即將發布他們的MEV 資料索引工具Brontes，這將是一個開源儲存庫，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，請聯絡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 上的數據集作為一個有價值的初步基準：
在過去的一年中，六個主要的L2 網路（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，其本質上不會引入內存池，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（除非存在內存池洩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 上搜尋者最可行的選擇。
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為9.68 億美元（使用ETH 價格為3500 美元估算）；而MEV-boost 區塊的中位數值比普通驗證者區塊的價值高出4 倍。
在Solana 上，透過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，約為3.38 億美元（使用SO L0 價格為130 美元估算）。
儘管Base 的MEV 交易量的確切數字尚不可得，但可以透過分析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 上的市佔率可能存在顯著差異。例如，Solana 還有其他幾個重要的Telegram 機器人，如Sol Trading Bot 和BonkBot，而支援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 就向以太坊的建造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 日那週超過了以太坊（如上圖中的高峰），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。相較於以太坊，Base 上的MEV 競爭可能較為溫和，這意味著機器人需要向驗證者出價更低。然而，Memecoin 交易機器人主要透過盲目搶購和套利操作，在Base 的序列器設定內仍然是可行的。
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 允許驗證者透過拍賣外包區塊建立過程。對於搜尋者來說，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，使搜尋者能夠提出具有回滾保護的MEV 策略。
這些服務確保建構者模擬交易，並僅處理那些不會回溯的交易。此外，像Flashbots Protect 這樣的私人RPC 服務為零售用戶提供了避免公共記憶體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）為何我們應考慮L2 的MEV 解決方案？
即使沒有記憶體池，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。沒有記憶體池，大多數MEV 策略預設採用垃圾郵件策略，導致：
網路中的回滾率增加；
高昂的gas 費用，從而導致網路擁堵。
透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。搜尋者也可以透過回滾保護獲得更高的利潤，因為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記憶體池，從而重新引入了三明治攻擊。在這種情況下，像Flashbots Protect 這樣的私人RPC 可以為用戶提供直接將用戶交易發送給區塊建構者的保護，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，對於更複雜的MEV 基礎設施仍存在開放挑戰：
首先，隨著更多的價值支付給序列器，搜尋的經濟學也發生了變化，隨著時間的推移，搜尋者的邊際利潤降低。這也帶來了一個問題，即長期競爭激烈的搜尋策略的可持續性。我們預計市場力量會在這裡發揮作用，普通的搜尋策略將支付大部分但不是全部的價值給序列器，而不常見的搜尋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，它們對於區塊建立市場的集中化以及以太坊L1 上私有記憶體池的興起有很大的貢獻。如何確保競爭和公平的區塊建立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目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相容。而且，L2 提供的豐富和廉價的區塊空間改變了搜尋的動態，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 較為集中化。在這種情況下，可能可以對MEV 服務提供者實施額外的要求，例如要求區塊建構者不對用戶進行三明治攻擊，以實現公平的市場結果。
