導讀

在這篇文章中，我們旨在提供當前 L2 狀態的數據概覽。我們監測了 Dencun 升級在 3 月份對 L2 的 gas 費減少的重要性，研究了這些網路上的活動是如何演變的，並強調了由 MEV 活動驅動的新興挑戰。此外，我們討論了為 L2 開發 MEV 工具和解決方案的潛在障礙。

好的方面：Dencun 升級後 L2 的採用情況

gas 成本下降了 10 倍

以太坊 L2 的 gas 費由兩部分組成：在 L2 上執行交易的成本，以及將批量交易提交到以太坊 L1 的成本。不同的 L2 gas 費結構和排序規則因其發展階段和設計選擇而異。例如，Arbitrum 按照先來先服務（FCFS）的原則運作，交易按接收順序處理。相比之下，Optimism（OP Mainnet）和 Base 作為 OP Stack 的一部分，使用優先級 gas 拍賣（PGA）模型，該模型結合了 L2 基礎費用和優先級費用。用戶可以選擇支付更高的優先級費用，以便更快地被包含並在區塊中更早地出現。了解費用結構對於理解生態系統的增長和 MEV 動態至關重要。

從歷史上看，以太坊 L1 的費用構成了用戶在 L2 上交易時所需支付的總費用的大部分，占成本的 80% 以上，如下圖中的黑色條所示。然而，在 3 月 14 日的 Dencun 升級之後，L2 從使用 calldata 轉變為一種更為經濟的方法，即所謂的「blobs 1」，用於向 L1 提交批次。這種臨時儲存包含自己的 gas 拍賣，由 blob 基礎費用和優先級費用組成。

自 Dencun 以來，L2 支付給 L1 的費用有了顯著的減少——圖表顯示 OP Stack 鏈的 gas 成本分解發生了重大變化，L1 成本從 90% 驟降至僅 1%，而 L2 成本現在占總成本的 99%。這一轉變導致 L2 上的平均總 gas 費整體下降了大約十倍，例如 OP Mainnet 的平均 gas 費從每筆交易約 0.5 美元暴跌至 0.05 美元。

L2 上的活動量激增

成本降低後，L2 上的活動和使用量有了明顯增加，這從上圖中 L2 的 gas 費飆升中可以看出。值得注意的是，在 3 月 26 日，Base 的平均 gas 費超過了升級前的最高水平。為了容納更多交易並減少網路擁堵，Base 從 3 月 26 日開始提高了其 gas 目標，並在此之後進行了幾次調整。

下面的圖表突出顯示了 L2 上的每日交易數量，展示了 Arbitrum、Base 和 OP Mainnet 等網路的顯著增長。特別是，Base 的每日交易量增長了四倍，現在每天處理大約 200 萬筆交易。

儘管很難確定這是有機參與的結果還是受到激勵計劃和 Sybil 活動的影響——但自去年年底以來，隨著市場條件的改善和由 Solana 上的 WIF 引發的 memecoin 季節的到來，所有主要 L2 上的活躍地址和 DEX 交易量都明顯在 EIP-4844 升級後增加，特別是在 Base 和 Arbitrum 上。

流向 L2 的資產

隨著市場條件的改善和由 Solana 上的 WIF 引發的 memecoin 季節的到來，自去年年底以來，L2 上的 TVL 持續上升。值得注意的是，Base 已成為增長最快的鏈，最近的總 TVL 還超過了 OP Mainnet。

自 3 月初以來，Base 流入大約 15 億美元的 USDC，其中一部分是 Coinbase 將客戶和企業的資金轉移到 Base 上。根據 Artemis 自 2024 年 1 月以來對 11 個主要橋的數據，從以太坊到主要 L2 有 140 億美元的流出。Arbitrum 以約 70 億美元領先，緊隨其後的是 zkSync、Base 和 OP Mainnet。根據 Debridge Finance 的進一步數據，這是一個在 EVM 鏈和 Solana 中廣泛使用的跨鏈橋，並且證實了 Arbitrum 和 Base 是所有資金流出的頂級接收者。

壞的方面：隨著 gas 費用降低，隱藏的 MEV 活動逐漸增多

當我們進一步檢查交易時，我們注意到 Bot 交易活動正在提高 L2 上的 gas 費和回滾率。我們將在下一部分通過使用 Base 的統計數據進行案例研究，更全面地探討這個問題，突出顯示 Dencun 升級後 L2 上更便宜的 gas 的影響。

Dencun 升級後的 L2：類似於沒有 Flashbots 的以太坊，但缺少交易池

網路擁堵

挑戰開始顯現於 3 月 26 日，Base 網路的日均 gas 費短暫激增，一度超過了 Dencun 升級之前的水平。然而，到了 6 月 3 日，Base 將其 gas 目標提升至 7.5M gas/秒，相較於 Dencun 升級時的 2.5M gas/秒，此舉將平均 gas 成本重新降至大約 5 美分。

在 Base 網路上，消耗 gas 最多的合約包括 Telegram 交易 BotSigma 和 Banana Gun，以及數字錢包和 DEX，例如 Bitget 和 Uniswap。除此之外，還有許多未標記的合約參與了代幣鑄造、meme 幣交易和原子套利等活動。這些合約是 Base 網路上按 gas 費用支付排名的頂級合約。

通過比較流行的 Telegram Bot 的行為，如 BananaGun，可以明顯看出，它們進行的交易產生的 gas 費用遠高於普通交易。在 Dencun 升級之後，使用 BananaGun Telegram 機器人的用戶在 Base 網路上執行交易時，gas 價格一度飆升至 30 Gwei 的峰值。儘管這一費率隨後穩定在大約 3 Gwei，但仍然是其他交易所需支付 gas 費用的 43 倍。

當對 Base 網路上所有主流 DEX 交易 Bot 每月平均支付的 gas 價格進行分析，並將其與非 Telegram 機器人交易（以黑色條表示）相比較時，可以明顯看出，使用交易 Bot 的用戶承擔了明顯更高的 gas 成本。以下是 Base 網路上每月 gas 價格的對比，展示了所有 Telegram Bot 與其它交易之間的差異。

高回滾率飆升

區塊鏈網路中交易的回滾率是衡量其健康狀態的一個重要指標。我們注意到，在 Dencun 升級之後，特別是 Base、Arbitrum 和 OP Mainnet 等 L2 網路上的回滾率有所上升。目前，以太坊主網的回滾率大約為 2%，而 Binance Smart Chain 和 Polygon 的回滾率則在 5-6% 之間。在 Dencun 升級之前，Base 的回滾率也維持在大約 2% 的水平，但之後卻急劇上升至約 15%，並在 4 月 4 日達到了 30% 的峰值。與此同時，Arbitrum 和 OP Mainnet 也出現了交易失敗率的周期性激增，這一比率在 10% 到 20% 之間波動。

深入分析後，我們發現 L2 網路上的高回滾率並不總是代表普通用戶的實際體驗。相反，這些回滾很可能是由 MEV 機器人引起的。通過採用以下啟發式方法（查詢 2），我們識別出了一組表現出類似機器人行為的路由器合約——它們在執行 MEV 提取交易時表現出了較高的回滾率：

自 Dencun 升級以來，

· 活躍路由器：該合約處理了超過 1000 筆交易。

· 有限的交互 EOA：少於 10 個 EOA（外部擁有的帳戶）錢包作為交易發送者進行了交互。

· 發送者分布：少於 50% 的交易發送者只發送了一筆交易，表明用戶群體沒有表現出長尾分布。這表明路由器不太可能被零售用戶使用。

· 行為模式：交易歷史恰好覆蓋 24 小時或在一個區塊內顯示多筆交易，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% 的成功交易使用原子 MEV 策略，如 hildobby 的啟發式方法所檢測到的。

使用這些標準，我們在 Base 上檢測到 51 個路由器，這很可能代表了 Base 上 Bot 活動的保守估計下限。

我們將 Base 網路上由路由器處理的所有交易分為兩組，並進行了對比分析。結果顯示，類似機器人的路由器與其他交易相比，其回滾率差異顯著：類似機器人的合約平均回滾率達到了 60%，這是其他交易觀察到的大約 10% 的六倍。

根據上述數據，我們可以推斷，像 MEV 機器人和 Telegram 機器人這樣的自動化交易活動，很可能是導致 Base 網路上高 gas 費用和高回滾率的主要原因之一。

L2 的單一序列器架構，結合缺少公共交易池，助長了大量利用序列器的 MEV 策略，這些策略成為網路擁堵的主要原因。尤其是在採用優先級 gas 拍賣（PGA）機制的 L2 網路，如 OP Mainnet 和 Base，這種擁堵更為明顯。結果不僅是網路的擁堵，還包括因回滾交易和 MEV 搜尋者活動而浪費的大量區塊空間和 gas 費用。這與 Flashbots 出現之前的以太坊情況類似，不同之處在於，由於目前 L2 上缺少交易池，不存在夾心 MEV 的現象。

L2 上的 MEV 規模究竟有多大？

理解 L2 網路上的 MEV 活動對於評估其影響至關重要。然而，目前尚未有一個得到廣泛認可的數字，這些數字是通過多個來源和可靠方法驗證的 L2 MEV 數據。此外，與以太坊主網相比，L2 缺乏像mev-inspect、libmev、eigenphi這樣的工具所提供的實時監控數據，這些數據對於衡量 MEV 的總量和礦工的利潤至關重要。

迄今為止發布的一些 L2 MEV 數據集和研究包括：

· 由hildobby在 Dune Analytics 上構建的開源數據集（啟發式鏈接：三明治 | 三明治 | 原子套利）

· 由 Arthur Bagourd 和 Luca Georges Francois 撰寫的研究論文《Quantifying MEV On Layer 2 Networks》，該論文通過使用 mev-inspect 實現，量化了在 Polygon、OP Mainnet 和 Arbitrum 上的 MEV。該研究得到了 Flashbots 的資助。

· 研究論文《Rolling in the Shadows: Analyzing the Extraction of MEV Across Layer-2 Rollups》，由 Christof Ferreira Torres、Albin Mamuti、Ben Weintraub、Cristina Nita-Rotaru 和 Shweta Shinde 撰寫，量化了活動並討論了利用序列器角色及其 L2 批次確認延遲的 L2 上的新型 MEV 策略。

除了上述資源外，Sorella Labs 很快將發布他們的 MEV 數據索引器工具 Brontes，這將是一個開源儲存庫，可用於以太坊主網和 L2。Flashbots 和 Uniswap Foundation 正在尋求提供資助以擴展 L2 MEV 分類法和量化。如果您在這方面進行了工作或有興趣合作，請與 Flashbots 市場研究團隊聯繫。

儘管還需要進一步的驗證，但 hildobby 在 Dune Analytics 上發布的數據集提供了一個有價值的初步參考標準。

在過去一年裡，六個主要 L2 包括，Arbitrum，OP Mainnet，Base，Zora，Scroll 和 zkSync 上的原子套利 MEV 交易量超過了 360 億美元，這占到了每個鏈上所有去中心化交易所（DEX）交易量的 1% 到 6%。這些 MEV 交易量最初主要集中在 Arbitrum 和 OP Mainnet 上，但最近已經逐漸轉向 Base 和 zkSync。

與原子套利交易量相比，L2 網路上的三明治攻擊交易量明顯較少，這與以太坊形成了鮮明對比，在以太坊上，三明治攻擊的交易量是原子套利的四倍。這種差異主要是由於 L2 網路採用單一序列器的設置，並沒有交易池，這限制了搜尋者利用交易池中的用戶交易來執行三明治 MEV 的能力，除非出現交易池數據泄露或者單一序列器發起的三明治攻擊。因此，在 L2 上，原子套利、盲回跑、統計套利和清算成為了對搜尋者來說更可行的策略。

以太坊 MEV 量分解

測量 MEV 市場 L2 上剩餘的 MEV 收入有多少？

雖然很難精確量化 MEV 市場，但我們可以檢查其他具有 MEV 解決方案的生態系統中的數字來進行尺寸比較：

· 在以太坊 L1 上，來自 MEV-boost 區塊的年度驗證器收入約為 9680 萬美元（根據 3500 美元/ETH 價格的估算）；MEV-boost 區塊的中位價值是普通驗證器區塊價值的 4 倍。

· 在 Solana 上，驗證器通過 Jito 的捆綁服務從驗證器提示中收集的額外 MEV 收入，基於每周50,000 SOL，預計約為 3.38 億美元（根據 130 美元/SOL 的價格估算）。

儘管 Base 網路的確切 MEV 總量尚未公布，但我們可以通過觀察 Banana Gun Telegram Bot 的收入來對市場規模進行估算，該 Bot 是市場上最活躍的參與者之一。Banana Gun 在 Base 的 L2 網路以及 Solana 上的交易量大致相同，每條鏈都能帶來超過 100 萬美元的日交易量，相當於每條鏈每天產生超過 10,000 美元的交易費用。

請注意，Banana Gun Bot 在 Solana 的市場市佔率可能與 Base 有顯著的不同。例如，Solana 平台上存在其他幾個主要的 Telegram Bot，比如 Sol Trading Bot 和 BonkBot，而 Base 上可能支持的 Telegram Bot 數量較少。因此，不能簡單地將 Banana Gun 在 Solana 上的交易量和 MEV 收入比例直接用來估算 Base 上的總 MEV 收入。

然而，通過另一種預測方法，我們可以看到不同的結果：在 3 月份，Banana Gun Telegram Bot 向以太坊的區塊構建者和驗證器支付了超過 2300 萬美元。特別地，在 3 月 26 日至 4 月 1 日這一周內，Banana Gun 在 Base 上的交易量實際上超過了以太坊，如圖表中的峰值所示，這暗示了 Base 網路具有巨大的 MEV 收入潛力。這種跨鏈交易量的比較，揭示了 Base 在 MEV 方面的增長前景。

當然，Base 和以太坊在 MEV 生態系統方面存在顯著差異。相較於以太坊，Base 上的 MEV 競爭可能不那麼激烈，這可能導致 Bot 在出價給驗證器時所需支付的費用較低。儘管如此，那些主要依靠盲狙擊和套利機制的 meme 幣交易 Bot，在 Base 的序列器架構下仍然具有可行性。

關注 L2 網路中的 MEV 問題

以太坊已經形成了一個成熟的 MEV 生態系統，配備了為供應鏈各層級參與者服務的基礎設施工具。在協議層面，MEV-boost 允許驗證者通過競拍方式外包區塊構建任務。對於搜尋者而言，以太坊區塊構建者提供的捆綁服務——類似於 Solana 的 Jito 實驗室和 Polygon 的 FastLanes——使他們能夠實施包含回滾保護的 MEV 策略。這些服務確保了區塊構建者會模擬交易，並且只執行那些確定不會回滾的交易。此外，像 Flashbots Protect 這樣的私有 RPC 服務，為普通用戶提供了繞開公共交易池及其潛在風險的途徑。然而，當前的 L2 網路在開發與此相媲美的 MEV 基礎設施方面，仍有很大的提升空間。

為何需關注 L2 網路的 MEV 策略及解決方案？

MEV 現象在缺乏交易池的環境中依然存在，並在維持市場效率方面扮演着關鍵角色，特別是通過執行統計套利、原子套利和清算等策略，對過時的 AMM 和借貸市場中的流動性進行清算。

然而，缺少成熟的 MEV 基礎設施，如捆綁服務，可能導致一些負面後果。在沒有交易池的情況下，許多 MEV 策略可能退化為垃圾郵件策略，這將會引發：

· 網路回滾率增加；

· 因此網路擁堵加劇。

通過實施捆綁服務，將 MEV 競爭的焦點從主鏈轉移到輔助鏈，可以有效減輕用戶因 MEV 機器人競爭而面臨的高 gas 費負擔。同時，搜尋者因獲得回滾保護而能享受更高的收益，降低了失敗的風險成本。

對於採用共享序列器的 L2 網路，目前主流的解決方案往往要求用戶將交易發布到公共交易池，這可能導致三明治攻擊的重現。在這種情況下，像Flashbots Protect這樣的 MEV 保護工具顯得尤為重要，它們不僅能夠保護用戶免受三明治攻擊的威脅，還可能提供 MEV 或優先級費用的退款，確保用戶獲得更優質的交易執行和更有利的價格。

複雜 MEV 基礎設施的開發麵臨一些尚未解決的挑戰。首先，隨著更多的價值流向序列器，搜尋者的收益模式會隨時間推移發生變化，邊際利潤可能會減少。這種變化可能引發關於長期內高競爭性搜尋策略可持續性的問題。我們預期市場機制將調節這一現象，使得常見搜尋策略將向序列器支付較大比例但非全部的價值，而不那麼常見的策略則支付較少。

此外，現有的 MEV 基礎設施，例如以太坊的區塊構建市場，其訂單流動態正在快速演變。截至目前，這些因素已成為區塊構建市場集中化趨勢以及以太坊 L1 上私有交易池興起的主要驅動力。確保區塊構建市場保持競爭力和公平性，仍是一個需要解決的問題。

最後，L2 網路的 MEV 解決方案可能需要區別於當前以太坊的機制，這主要是由於 L2 獨有的特性：比如更短的區塊生成時間、成本更低的區塊空間以及相對集中的治理結構。例如，Arbitrum 的區塊時間僅為 250 毫秒，這樣的快速出塊速率是否能夠與現有的 MEV 基礎設施相兼容，目前還不得而知。同時，L2 提供的充足且經濟的區塊空間已經極大地改變了交易搜尋的格局，使得垃圾郵件問題變得更加嚴重，亟需新的解決策略。此外，與以太坊 L1 等其他環境相比，L2 的治理更為集中，這可能允許對 MEV 服務提供商提出額外的要求，比如要求區塊構建者避免對用戶進行三明治攻擊，以確保市場的公平性。

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