이해 기반 롤업: PGA 과제, 총체적 무정부 상태 및 잠재적 솔루션

@linoscope , @donnoh , @Brecht , @sui414 , @pascalst , @cshg 에게 귀중한 피드백과 의견을 주셔서 진심으로 감사드립니다.

2주마다 20만 달러를 잃는 방법

tl;dr 이 게시물에서 우리는 블록 시퀀싱 방법으로 총체적 무정부 상태를 사용하는 기반 롤업의 경제성을 분석합니다. 유일한 라이브 기반 롤업인 Taiko에 초점을 맞춰 총체적 무정부 상태의 비효율성을 강조합니다. 구체적으로, 우리는 경쟁 제안자가 Taiko Labs의 제안자보다 먼저 거래를 포함하기 위해 서두르는 우선 가스 경매(PGA)와 유사한 L2 블록 구축의 중대한 비효율성을 식별합니다. 이로 인해 중복 거래가 있는 L2 블록이 L1에 온체인으로 게시되어 Taiko의 블록 가치가 감소하고 경제적 비용이 증가합니다. 결과적으로 Taiko Labs는 수익성 있는 거래가 거의 없거나 전혀 없는 블록을 증명하기 위해 종종 비용을 지출합니다.

2주간 블록 데이터를 분석한 결과, 시장은 4대 제안자(Taiko Labs 포함)가 주도하고 있음을 알 수 있습니다. 저희의 조사 결과에 따르면 Taiko Labs는 PGA를 지속적으로 잃으면서 상당한 손실을 입었습니다. 이 기간 동안 Taiko Labs는 약 83.9 이더리움(ETH) 잃었고, 이는 평균 Ethereum 가격이 3,112달러인 경우 단 2주 만에 총 약 261,096달러의 손실을 의미합니다. 이는 제안자 인센티브를 개선하고 이러한 비효율성을 완화하기 위한 메커니즘이 시급히 필요하다는 것을 보여줍니다.

소개

기반 롤업은 L2 작업을 L1과 통합하여 데이터 가용성과 보안을 개선함으로써 이더리움 확장성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이들은 시퀀싱 및 결제에 L1을 활용하여 중앙 집중식 시퀀서의 필요성을 없애 분산화를 촉진합니다.

그러나 Taiko에서 시퀀싱에 사용된 총체적 무정부 모델은 상당한 비효율성을 도입합니다. 이 모델에서 블록 게시에는 계층이나 조정이 없기 때문에 모든 사용자가 L2 제안자로 행동하고 제한 없이 블록을 게시하여 최대한 비허가형(Permissionless) 참여를 촉진할 수 있습니다. 이 접근 방식은 분산화 원칙과 일치하지만 체계적인 문제도 도입합니다.

비탈릭은 완전한 무정부 상태를 다음과 같이 설명했습니다.

“ 완전한 무정부 상태: 누구나 언제든지 배치를 제출할 수 있습니다. 이것은 가장 간단한 접근 방식이지만 몇 가지 중요한 단점이 있습니다. 특히 여러 참가자가 배치를 생성하여 병렬로 제출하려고 시도하고 해당 배치 중 하나만 성공적으로 포함될 수 있다는 위험이 있습니다. 이로 인해 증명을 생성하는 데 많은 노력이 낭비되거나 체인에 배치를 게시하는 데 가스가 낭비됩니다.”

이러한 단점은 Taiko에서 실현되는데, 여기서 여러 L2 블록이 동일한 L1 슬롯에 제출되어 중복 거래가 발생합니다. 중복 블록은 귀중한 L1 공간을 소모하고 수수료를 부풀리고 경제적 효율성을 떨어뜨립니다.

중복된 거래로 인한 비효율성

전체 무정부 상태를 사용하는 롤업에서 동일한 트랜잭션을 포함하는 여러 L2 블록이 L1에 게시되면 중복 트랜잭션이 발생합니다. 이러한 블록은 동일한 L1 슬롯 내에서 또는 다른 슬롯에 제출될 수 있습니다. 이러한 경우 두 블록 모두 L1에 제출되어 귀중한 블롭 공간을 소모하고 L2 제안자에게 L1 수수료가 발생합니다. L1에서 처리된 첫 번째 블록 업데이트된 L2 상태를 확인하기 위해 실행됩니다. 첫 번째 블록에 이미 포함된 두 번째 블록 의 모든 중복 트랜잭션은 상태 전환이 이미 적용되었으므로 무효화됩니다. 두 번째 블록 의 고유한 트랜잭션은 유효 상태를 유지하고 여전히 L2 상태에 영향을 미칩니다.

두 번째 블록 의 제안자는 상당한 경제적 비효율성에 직면합니다. 그들은 블록 게시하고 증명하는 데 드는 전체 비용을 부담하지만 유효하고 중복되지 않은 거래에 대한 보상만 얻습니다. 이러한 역동성은 제안자가 중복 블록을 제출하지 못하게 합니다. 또한 동일한 L1 슬롯에 두 개의 블록을 게시하면 중복 데이터 블롭으로 귀중한 블록 공간을 차지하여 네트워크의 효과적인 처리량이 감소하고 혼잡과 비용이 증가합니다.

Taiko의 아키텍처와 중복 블록의 경제학

Taiko는 시퀀싱 설계로 총체적 무정부 상태를 사용하여 기반 롤업을 예시하고 단순성과 분산화를 우선시합니다. 이 모델에서 누구나 L2 mempool에서 거래를 수집하고 번들(L1 제안자가 제안할 때 L2 블록 이 됨)을 빌드하고 거래 페이로드가 포함된 데이터 블롭과 함께 L1에 제출할 수 있습니다. 이러한 블록에는 거래가 포함되거나 비어 있을 수 있습니다(단일 앵커 거래 만 포함). 이는 수요가 낮은 기간 동안 체인 연속성을 보장하기 위한 것입니다. 블록 제출한 후 제안자는 블록의 정확성을 확인하기 위해 유효성 증명을 생성하여 게시해야 하며, 이로 인해 추가 L1 거래 비용이 발생합니다.

빈 블록조차도 체인의 Liveness 유지하고 슬래싱 페널티를 피하려면 증명되어야 합니다. 이 요구 사항은 활동이 저조한 기간 동안 Taiko Labs와 같은 폴백 제안자에게 상당한 경제적 부담을 줍니다. Taiko Labs가 수익성 있는 거래를 포함할 때 더 높은 입찰 경쟁자가 PGA 환경에서 종종 앞지르기 때문에 보상이 감소하고 경제적 어려움이 발생합니다.

타이코의 우선 가스 경매 역학

PGA는 Taiko Labs의 운영에서 반복되는 과제를 제시합니다. 경쟁 검색자는 제안자를 앞지르고 더 높은 수수료를 사용하여 블록 먼저 실행되도록 보장함으로써 Taiko Labs의 개방형 블록 제출 프로세스를 악용합니다. 경제적 인센티브에 의해 주도되는 이러한 제안자는 보류 중인 블록을 모니터링하고 동일한 L1 슬롯에 대해 자체 블록을 제출하여 포함을 확보하기 위해 더 높은 거래 수수료를 제공합니다.

여러 블록이 콘텐츠에서 겹치는 경우 첫 번째 유효 블록 네트워크의 상태를 결정합니다. Taiko Labs의 블록 과 이전 블록 간의 중복 거래는 제외되어 Taiko Labs가 비례적 보상 없이 블록을 제안하고 증명하는 비용을 부담해야 합니다. 이로 인해 Taiko Labs가 블록을 시퀀싱하는 전체 비용을 부담하지만 최소한의 이익 또는 전혀 얻지 못하는 상황이 발생하여 네트워크의 경제적 지속 가능성이 더욱 어려워집니다.

이러한 비효율성은 PGA 환경이 가장 경쟁이 치열한 수요가 많은 기간에 특히 두드러집니다. 그러나 수요가 적은 기간에는 Taiko Labs 제안자는 일부 거래를 포함할 수 있지만 가득 차지 않은 블록을 게시하고 증명하여 Liveness 유지해야 합니다. 이러한 블록은 일부 보상을 제공할 수 있지만 대부분의 경우 L1 비용을 충당할 수 없으므로 수익성이 없습니다. 결과적으로 PGA는 보상을 보다 정교한 제안자에게 재지정할 뿐만 아니라 네트워크의 Liveness 유지하는 데 필요한 인센티브를 훼손하여 Taiko Labs와 같은 대체 제안자에게 불균형적인 경제적 부담을 줍니다.

분석

방법론

이 분석에서는 제안자의 수익을 발생한 비용과 비교하여 제안자의 수익성을 평가합니다. L2 블록의 블록 보상은 수익을 나타내는 반면, L1 게시 비용과 증명 비용은 손실로 간주됩니다. Taiko Labs 제안자의 경우 각 블록 과 관련된 기본 수수료가 수익에 포함됩니다.

1. Taiko 제안자 순이익 :
   \text{(L2 우선 수수료 + 기본 수수료)−(L1 출판 비용 + 증명 비용)} (L2 우선 수수료 + 기본 수수료)−(L1 출판 비용 + 증명 비용)
2. 다른 제안자 순이익 :
   \text{L2 우선권 수수료 − (L1 출판 비용 + 증명 비용)} L2 우선권 수수료 − (L1 출판 비용 + 증명 비용)

분석은 2024년 11월 7일에서 2024년 11월 22일 사이에 생성된 블록을 기반으로 하며, 블록 ID 538304~593793을 포함합니다. 이는 작성 당시 제네시스 이후 Taiko 체인의 모든 블록의 9.34%를 나타냅니다. 이 데이터 세트는 이 기간 동안 500개 이상의 블록을 처리한 제안자의 경제적 성과에 대한 통찰력을 제공합니다.

제안자 보상, 비용 및 수익성 분석

아래 그래프는 주요 제안자에 대한 보상, 비용 및 이익에 대한 개요를 제시하며, 시스템 내의 경제적 역학을 강조합니다. 주요 폴백 제안자인 Taiko Labs는 수익성을 평가하기 위한 기준으로 사용됩니다.

주요 관찰 사항

1. Taiko Labs의 제안자(0x000000633b68f5D8D3a86593ebB815b4663BCBe0)
   • 순이익: -83.9 이더리움(ETH) (3,112달러/ 이더리움(ETH) 기준 약 261,096달러).
   • Taiko Labs는 PGA 환경에서 Liveness 유지하고 경쟁자, 특히 Proposer A(0x41F2F55571f9e8e3Ba511Adc48879Bd67626A2b6)와 Proposer B(0x66CC9a0EB519E9E1dE68F6cF0aa1AA1EFE3723d5)에 의해 입찰에서 밀리는 대체 역할로 인해 경제적 손실을 입습니다. 이러한 제안자는 더 높은 수수료를 제공하고 더 빠른 블록을 확보함으로써 Taiko Labs가 수익성 있는 거래를 포착하는 능력을 감소시킵니다. 그 결과 종종 앵커 거래로만 채워진 블록이 생기고 Taiko Labs는 상응하는 보상을 받지 못한 채 입증 비용을 부담하게 됩니다.
2. 가장 수익성 있는 제안자 A(0x41F2F55571f9e8e3Ba511Adc48879Bd67626A2b6)
   • 순이익: 26.0 이더리움(ETH) (3,112달러/ 이더리움(ETH) 기준 약 80,912달러).
   • 이 제안자는 PGA 경쟁에서 승리하고 더 많은 가치를 추출함으로써 수익성 있는 거래의 대부분을 확보하고, Taiko Labs 제안자보다 꾸준히 높은 가격을 제시합니다.
3. 두 번째로 수익성이 높은 제안자 B(0x66CC9a0EB519E9E1dE68F6cF0aa1AA1EFE3723d5)
   • 순이익: 17.5 이더리움(ETH) (3,112달러/ 이더리움(ETH) 기준 약 54,460달러).
   • 이 제안자는 또한 Taiko Labs보다 전략적으로 더 높은 가격을 제시하여 수익성 있는 거래를 확보하고 상당한 순이익을 달성했습니다. 제안자 A보다 수익성이 약간 떨어지지만 제안자 B는 여전히 보상과 비용을 효율적으로 균형 잡습니다.
4. 3번째로 수익성이 높은 제안자 C(0x9a5Cc6E3A3325CDc19fC76926CC9666c80139C09)
   • 순이익: 6.6 이더리움(ETH) (3,112달러/ 이더리움(ETH) 기준 약 20,540달러).
   • 제안자 C가 제안자 B와 비슷한 수의 블록을 게시하지만, 수익은 약 절반에 불과합니다. 이러한 불일치는 덜 정교한 입찰 전략에서 비롯된 것으로 보이며, 전반적인 수익성을 감소시킵니다.
5. 소규모 제안자
   • 소규모 제안자는 전반적인 활동이 낮습니다. 그러나 비례적으로 낮은 비용으로 인해 수익성을 유지하거나 거의 손익분기점에 도달하는 경우가 많으며, PGA 환경 내에서 보다 신중한 접근 방식의 혜택을 받습니다.

Taiko Labs 제안자가 다른 제안자에 의해 입찰에서 밀림

이 섹션에서는 두 명의 최고 수익 제안자가 Taiko Labs보다 더 높은 입찰가를 제시한 사례를 분석했습니다. 이는 제안자가 Taiko Labs보다 더 빠르게 블록 제출하고 L1에서 먼저 실행을 확보할 때 발생합니다.

이 그래프는 블록 게시에서 제안자 A가 Taiko 제안자보다 앞선 각 인스턴스를 보여줍니다.

• Y축 : 각 블록 과 관련된 보상(L2 거래 수수료의 합계)을 나타냅니다.
• X축 : 게시된 블록 의 크기를 나타냅니다.
• 기간 : 분석된 2주 동안 이러한 일이 4,621번 발생했습니다.

우리의 분석에서는 제안자 A가 제안한 블록 바로 다음에 Taiko Labs의 제안자가 제안한 블록이 나오는 경우를 살펴보았습니다.

수익성 비교:

• 제안자 A :
  • 그래프의 파란색 부분은 4,285개의 수익성 있는 블록(92.7% 수익성)을 ​​모두 나타낸 반면, 수익성이 없는 블록은 밝은 파란색으로 표시되어 있습니다.
• 타이코 제안자 :
  • 빨간색 그래프는 Taiko Labs 제안자가 수익성 있는 블록을 103개만 달성했음을 보여줍니다(4,518개 블록으로 수익성 2.2%, 블록의 97.8%가 수익성이 없음). 수익성이 없는 블록은 분홍색으로 표시했습니다.
• 타이코에 대한 경제적 영향 :
  • Taiko Labs 제안자는 제안자 A보다 지속적으로 입찰에서 밀렸기 때문에 총 18.37 이더리움(ETH) 의 손실을 입었습니다.

마찬가지로, 우리는 제안자 B가 제안한 블록이 Taiko Labs 제안자가 제안한 블록보다 앞선 경우를 분석했습니다. 이는 관찰 기간 동안 4,870회 발생했습니다.

수익성 비교:

• 제안자 B:
  • 파란색은 수익성이 있는 4,333개 블록(수익성 89.0%)을 표시하고, 연한 파란색은 수익성이 없는 블록을 표시합니다.
• 타이코 제안자 :
  • 빨간색은 수익성 있는 블록 132개(4,738개 블록 중 97.3%가 수익성이 없어서 수익성이 2.7%)를 달성한 것이고, 분홍색은 수익성이 없는 블록입니다.
• 타이코에 대한 경제적 영향:
  • 이 경우 Taiko Labs 제안자가 입은 총 손실은 18.25 이더리움(ETH) 였습니다.

거래 분포 분석

제안자 행동을 더 자세히 조사하기 위해 커널 밀도 추정(KDE) 그래프를 사용하여 블록 당 거래 분포를 분석했습니다. 이는 제안자가 블록에 거래를 할당하는 방식을 시각화하여 전략의 차이점을 강조합니다.

주요 관찰 사항

1. Taiko Labs의 동작(0x000000633b68f5D8D3a86593ebB815b4663BCBe0):
   • 저거래 블록(<100개 거래): Taiko Labs 블록의 약 24%(6,652개 블록)가 이 범주에 속하며, 99%는 PGA 환경에서 입찰에서 밀려난 결과입니다. Taiko Labs 블록이 경쟁 제안자에게 입찰에서 밀려난 경우 후속 블록의 중복 거래는 무효화되고 최종 블록 에는 앵커 거래만 남습니다.
   • 높은 거래량 블록(1,500건 이상 거래): Taiko Labs 블록의 약 24.1%가 이 스레스홀드(Threshold) 초과하여 가끔 수익성 있는 기회를 포착하는 데 성공하는 모습을 보여줍니다.
   • Taiko Labs의 대체 역할과 중복 블록으로 인한 페널티는 상당한 경제적 비효율성을 초래합니다.
2. 이익 중심 제안자:
   • 제안자 A와 B는 거래량이 많은 블록에만 거의 전적으로 집중하며, 블록의 46~58%가 거래량이 1,500개를 초과합니다.
   • 두 제안자는 모두 더 높은 거래 수수료로 블록을 제출하여 Taiko Labs보다 더 높은 입찰가를 제시했고, 이로 인해 Taiko Labs의 보상 기회가 줄어들었습니다.

주요 제안자별 블록 수익성 분석

우리는 각 제안자가 제안한 수익성 있는 블록의 수를 평가하고 Taiko에서 이러한 결과의 분포를 조사하여 분석을 계속합니다.

이 그래프는 분석 기간 동안 주요 제안자(500개 이상의 블록 처리)가 게시한 블록의 수익성을 보여줍니다. 블록을 수익성 있는 블록(녹색)과 수익성 없는 블록(빨간색)의 두 그룹으로 분류하고, 각 제안자의 비율을 강조 표시합니다.

주요 관찰 사항

1. 타이코 프로포저(0x000000633b68f5D8D3a86593ebB815b4663BCBe0)
   • 수익성 있는 블록: 19.1%
   • 수익성이 없는 블록: 80.9%
   • Taiko Labs 블록의 대부분은 수익성이 없어서 수익성이 없는 블록을 게시해야 하더라도 Liveness 유지하는 역할을 반영합니다. 이 결과는 Taiko Labs가 수익성 있는 블록에서 PGA 환경에서 지속적으로 입찰에서 밀리고 수익성이 낮은 기간 동안 대체 제안자 역할을 하게 된다는 가설을 뒷받침합니다.
2. 제안자 A (0x41F2F55571f9e8e3Ba511Adc48879Bd67626A2b6)
   • 수익성 있는 블록: 93.4%
   • 수익성이 없는 블록: 6.6%
   • 이 제안자는 수익성 있는 블록에만 집중하여 매우 효율적인 운영을 유지하고, 수요가 많은 기간에는 선택적으로 블록 제안을 제시합니다.
3. 제안자 B(0x66CC9a0EB519E9E1dE68F6cF0aa1AA1EFE3723d5)
   • 수익성 있는 블록: 89.8%
   • 수익성이 없는 블록: 10.2%
   • 또 다른 고효율 제안자로, 전체 블록에 집중함으로써 높은 수익성을 입증했을 가능성이 높습니다.
4. 혼합 전략 제안자(0x9a5Cc6E3A3325CDc19fC76926CC9666c80139C09)
   • 수익성 있는 블록: 69.8%
   • 수익성이 없는 블록: 30.2%
   • 이 제안자는 다른 제안자만큼 정교하지 않을 수 있으며 가끔 수익성이 없는 블록을 게시할 수도 있습니다.
5. 더 작은 제안자(예: 0x2802E30d61d5ac0879c4F0c2825201a3D9C250Ef)
   • 수익성 있는 블록: 96.8%
   • 수익성이 없는 블록: 3.2%
   • 이 제안자는 분석 기간 후반에 580181 블록 에서 시작하여 운영을 시작했습니다. 규모가 작음에도 불구하고 수익성 있는 기회에만 집중하고 수익성 없는 블록은 완전히 피하는 매우 정교한 전략을 보여줍니다. 이는 조건이 유리할 때만 전략적으로 진입하는 가장 진보된 행위자 중 하나임을 나타낼 수 있습니다.

통찰력

이 분석은 자체 경제적 이익에 의해 주도되는 경쟁 제안자들이 Taiko Labs에 어떻게 어려움을 주는지 보여줍니다. Taiko Labs가 낮은 우선순위 수수료로 L1에 블록을 게시하여 더 정교한 행위자가 PGA 환경에서 자신보다 더 높은 입찰을 할 수 있게 되면 중요한 문제가 발생합니다. 저희의 조사 결과에 따르면 Taiko Labs가 게시한 블록의 80% 이상이 수익성이 없었고, Taiko가 제안한 블록의 절반 이상에서 더 높은 입찰을 받았습니다. 이는 경쟁 제안자들이 대체 역할을 악용하는 환경에서 네트워크 Liveness 유지하기 위해 노력하는 Taiko Labs가 직면한 경제적 비효율성을 강조합니다.

가능한 해결책

시퀀싱에 완전한 무정부 상태를 사용하려면 중복 거래를 방지하기 위해 실행을 보장해야 합니다. 이 접근 방식은 L1 관점에서 볼 때 거래가 올바르게 실행되기 때문에 어려울 수 있습니다.

한 가지 잠재적 해결책은 L2 블록 제안 함수에 L2 블록 ID 필드를 추가하여 다른 제안자의 경쟁으로 인해 타겟이 누락된 경우 블록 제안이 되돌려지도록 하는 것입니다. 여전히 제안에 대한 거래 비용이 발생하지만 블록 증명하는 데 드는 비용을 피할 수 있습니다. Taiko Labs는 충돌하는 블록이 온체인에 도달하는 것을 방지하기 위해 되돌리기 보호를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 거래 수수료를 낭비하지 않아도 됩니다. 그러나 되돌리기 보호가 빌더에 대한 신뢰 가정을 도입한다는 점에 유의할 가치가 있습니다. 또 다른 문제는 중복된 거래가 없는 동일한 ID를 가진 블록이 있는 경우일 수 있습니다.

또 다른 가능한 해결책은 실행 사전 확인 입니다. 그러나 L2 측에서 실행 보장을 보장하면 사전 확인 프로세스에 복잡성이 추가됩니다. 단일 사전 협의를 사용하면 동일한 슬롯에 대해 충돌하는 블록을 게시하지 않을 것이라는 보장을 제공할 수 있습니다. 그렇게 하면 페널티가 슬래싱 될 수 있기 때문입니다. 이 메커니즘은 중복 제출을 크게 줄이고 L1 수수료 낭비를 줄일 수 있습니다. 그러나 실행 복잡성도 도입하여 효율적인 구현을 보장하기 위해 해결해야 할 과제를 제기합니다.

구현하기 가장 쉬운 솔루션은 실행 티켓을 사용하는 것입니다. 실행 티켓 또는 기반 사전 확인과 같은 다른 리더 선출 메커니즘은 슬롯당 단일 블록 제안자를 선출하는 결정적 시스템을 제공합니다. 이 접근 방식은 주어진 시간에 블록 제출에 대한 책임이 있는 제안자가 한 명만 있도록 하여 충돌과 중복을 최소화합니다.

실행 티켓에는 여러 가지 장점이 있습니다. 중복된 블록 제출을 제거함으로써 낭비되는 리소스를 줄이고 제안자 인센티브를 시스템의 전반적인 효율성과 일치시킵니다. 그러나 이러한 시스템을 구현하면 공정하고 신뢰할 수 있는 리더 선출을 보장하는 데 어려움이 따릅니다.

토론 및 결론

완전한 무정부 상태가 비허가형(Permissionless) 참여를 장려하는 반면, 중복 블록과 경쟁적인 PGA 환경으로 인해 기반 롤업의 효율성 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪습니다. Taiko는 L1에서 비효율적인 블록 공간 활용과 관련된 경제적 비용을 보여주는 설득력 있는 사례 연구 역할을 합니다.

실행 사전 확인과 같은 잠재적 솔루션은 이러한 비효율성을 해결할 수 있지만 시스템 복잡성을 추가할 수 있습니다. 또는 리더 선출 메커니즘을 도입하면 구조를 추가하여 중복 블록을 줄일 수 있지만 중앙 집중화 위험도 발생할 수 있습니다. 균형 잡힌 접근 방식은 비허가형(Permissionless) 참여를 유지하면서도 유해한 행동을 처벌하여 분산화를 실질적인 효율성과 일치시킬 수 있습니다.

미래의 작업

1. 수익성 분석: Taiko Labs가 과거에 수익을 냈는지, 아니면 경쟁 제안자들이 지속적으로 수익을 올리고 있는지 조사합니다.
2. 증명 비용: 오프체인 증명 생성 비용이 순수익에 미치는 영향을 평가합니다.
3. 제안자 행동: 제안자 전략을 자세히 연구합니다. 몇 개의 L1 블롭을 처음 디코딩한 결과 제안자가 Taiko Labs의 제안자 블롭을 직접 복사한 사례는 발견되지 않았지만 패턴을 확인하려면 추가 분석이 필요합니다.

감사의 말

이 작업을 가능하게 해준 보조금을 수여하고 이 주제에 대한 저의 진행 중인 연구를 지원해 준 Flashbots 에 진심으로 감사드리고 싶습니다. 또한 이 연구에 대한 초기 지원을 해준 PBS Foundation 에도 감사드리고 싶습니다.

자주 묻는 질문:

Taiko Labs는 L1에 블록을 어떻게 게시하나요?

현재 Taiko 제안자는 공개 L2 mempool을 관찰하고 L1 mempool에 블록을 게시하여 공개적으로 운영합니다. 모든 것이 공개적으로 이루어지므로 블록을 더 빨리 제출하여 Taiko Labs 시퀀서를 앞지르는 것은 비교적 간단합니다. 게시하는 블록에 대한 증명을 생성하거나 대신 증명을 생성할 의향이 있는 증명자를 찾을 수 있다면 말입니다.

데이터 수집?

데이터를 수집하기 위해 증명 및 제안을 담당하는 계약에서 이벤트를 수신했습니다: 0x06a9Ab27c7e2255df1815E6CC0168d7755Feb19a. 이러한 이벤트에서 L1 블록 기록된 Taiko 블록 ID와 L1 트랜잭션 해시 추출했습니다.

거래 해시 사용하면 RPC를 통해 각 거래와 관련된 거래 수수료를 확인하는 것이 간단했습니다. L2 거래 수수료와 L2 기본 수수료의 경우 L2 블록 ID를 사용하여 블록 보상 에 따라 결과를 계산했습니다. 이 방법이 가장 빠르지는 않지만 Taiko에 대한 데이터를 수집하는 것은 어렵고 비교적 느린 것으로 입증되었습니다.

향후 게시물에서는 모든 체인에 대한 데이터를 더 빠르게 수집하는 방법을 찾는 것이 목표입니다.

암호화된 메모리풀이 해결책일까?

암호화된 mempool은 문제를 해결하지 못할 것입니다. 중복된 거래가 있는 블록이 여전히 발생할 것이기 때문입니다. 시간이 지남에 따라 가장 경쟁력 있고 정교한 검색자가 다른 검색자보다 지속적으로 더 빠르게 블록을 게시하는 독점으로 이어질 수 있습니다.

제안자 A와 제안자 B가 서로 더 높은 가격을 제시하고 있는가?

우리는 이 두 제안자가 바로 연속해서 블록을 게시한 경우가 57건에 불과하다는 것을 발견했는데, 이는 두 제안자 간의 직접적인 PGA 스타일 경쟁이 비교적 드물다는 것을 나타냅니다. 제안자 A는 31건에서 먼저 게시하여 모든 블록이 제안자 A에게는 100% 수익성이 있었지만 제안자 B에게는 54.8%에 불과했습니다. 반대로 제안자 B는 26건에서 제안자 A보다 먼저 게시했으며, 이 경우 두 제안자의 블록은 모두 80.8%의 시간 동안 수익성이 있었습니다. 후속 게시물에서 다른 제안자에 대한 추가 분석을 실시할 예정입니다.

입찰 경쟁으로 인해 영향을 받는 블록을 어떻게 식별할 수 있나요?

TaikoScan을 확인하면 간단히 볼 수 있습니다. 종종 블록이 비어 있거나 100개 미만의 거래를 포함하는 경우 제안자가 PGA 환경에서 입찰에서 밀렸다는 것을 나타냅니다. 거래 수가 더 많은 블록도 영향을 받았을 수 있습니다. 이러한 경우 블록의 비용을 보상과 비교하는 것이 확인하는 유일한 방법입니다. 보다 심층적인 분석을 위해 블롭을 디코딩하는 것이 가장 신뢰할 수 있는 방법입니다.

Taiko Labs는 수익을 낸 적이 있었나요?

이 질문에 확실히 답하려면 추가 분석이 필요합니다. 그러나 직감에 따르면 Taiko Labs는 특정 조건 하에서 수익성이 생깁니다. 다른 제안자의 경우 수익성은 \text{L2 우선권 수수료 − (L1 출판 비용 + 증명 비용) > 0} L2 우선권 수수료 − (L1 출판 비용 + 증명 비용) > 0 일 때 발생합니다. 이 조건이 충족되지 않으면 손실로 이어질 블록을 게시하지 않습니다.
이와 대조적으로 Taiko Labs 제안자는 추가 기본 수수료를 획득하여 수익성 조건을 다음과 같이 만듭니다.
\text{(L2 우선 수수료 + 기본 수수료) − (L1 출판 비용 + 증명 비용) > 0} (L2 우선 수수료 + 기본 수수료) − (L1 출판 비용 + 증명 비용) > 0
이러한 조건이 유지되면 Taiko Labs는 수익을 낼 수 있는데, 기본 수수료가 다른 제안자가 블록 수익성 있게 사용할 수 없게 만드는 출판 및 증명 비용을 상쇄하기 때문입니다.