IOSG Weekly Brief |一文探讨 Rollup 的货币化设计

链得得的朋友们
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Aug 02, 2023 链得得的朋友们

摘要: 本文试图学习探讨 Rollup 的商业模式及其 Monetization 的设计空间。

文章来源:IOSG Ventures

2023.07.24 - 07.30

Part.1 Insight 一文探讨 Rollup 的货币化设计

作者:Jiawei, IOSG Ventures

本文为IOSG原创内容,仅做行业学习交流之用,不构成任何投资参考。如需引用,请注明来源,转载请联系IOSG团队获取授权及转载须知。

Rollup 是众多基础设施中一个好的投资类别吗?

Rollup 的投资逻辑从早期的 ZK/OP 叙事之争,到后来实践中的 TPS 和用户体验比拼,再到围绕 OP Stack 等衍生工具构建的护城河——对于这个问题,处在行业发展的不同阶段或许有不同的回答。

但归根结底我们需要回答的是,Rollup 是赚钱的生意吗?Rollup 的经济学是怎么一回事?本文试图学习探讨 Rollup 的商业模式及其 Monetization 的设计空间。

Barry Whitehat 最早在 Ethereum Research 论坛提出了 Rollup 的概念。当 Rollup 的概念处在雏形阶段时,我们把运作 Rollup 的角色统一称为 Relayer 或 Operator。随着基础设施发展的精细化,这一角色被分解为多个实体:Sequencer 负责排序交易,并写入 DA,Challenger 负责提出挑战,Prover 负责生成证明。在我们讨论 Rollup 经济时,基本上可以从这几个实体出发进行梳理。

Source: IOSG

本文主要讨论 Rollup Monetization 的几个方面:

  • 交易费用(Transaction Fee)的缘由、构成和 Rollup 的盈亏情况;
  • MEV 在 Decentralized Sequencer 语境下的形式和 Monetization;

  • 基于 Fault Proof 和 Validity Proof 进行 Monetization 的可能性。

交易费用 (Transaction Fee)

与在其他链上类似,用户在 Rollup 发送交易需要支付交易费用。

从 Sequencer 的角度看,这个交易成本主要涵盖两部分支出:执行开销和安全开销。

执行开销(Execution Cost)

Source: John Adler

Rollup 的执行开销继承自以太坊的模型。抽象来看,每个以太坊节点运行着一个复制状态机。如上图所示,节点下载并存储交易数据、执行计算、读写内存和存储,这些操作对应物理性的资源花销和消耗。Gas 作为统一的资源定价单位,被用于对这些操作背后隐含的资源进行度量。

那么延伸到 Rollup 中也是如此, 运营 Rollup 节点将产生一定的执行开销,这是 Rollup 用户支付的交易费用的由来。由于 EVM 等效性的细微差异和 Rollup 设计的不同,不同 Rollup 对执行开销的定价也有些许分别(例如,zkSync Era 提供了原生的账户抽象,一些操作对比 EOA 可能需要支付更多的 Gas),但总体上沿用以太坊的 Gas 模型。

Source: Dune Analytics @springzhang

除了上述的执行开销之外,还应考虑拥堵费用和最低交易费用。

  • 拥堵费用。反映在 Gas 价格与网络流量的动态平衡上。例如在 Arbitrum Odyssey 期间,网络流量的激增导致了 Gas 价格的大幅上涨。

  • 最低交易费用。在网络费用极低的区块链上,为了避免 Spam 和 DoS 攻击,有必要设置一个交易费用的下限。目前 Arbitrum One 上为 0.1 gwei,Arbitrum Nova 上为 0.01 gwei。最低交易费用的数值取决于该网络的设计(在 Optimism 上是 0.001 gwei)。

安全开销(Security Cost)

Source: Celestia Forum @adeets_22

安全开销即为我们讨论的数据可用性(DA)成本,DA 是 Rollup 等效于以太坊安全性的保证,确保所有人能够根据发布在以太坊 L1 上的数据重建 Rollup 的状态(这里讨论的是以太坊 L1 的情况,当然还有其他 DA 方案)。贡献给以太坊 L1 的 DA 成本占据 Rollup 总成本的绝大多数。今年 5 月,Arbitrum 向以太坊提交了大约 3,927 MB 的数据,并为此支付 4,856 枚 ETH,DA 成本约 1.24 ETH/MB。(按 S3 Standard 每 GB $ 0.023 和 ETH 价格 $1800 计算,以太坊的 DA 存储成本大概是 AWS 的 一亿倍)。

由于链上 DA 非常昂贵,各个 Rollup 都采用了数据压缩方法。Arbitrum 和 Optimism Bedrock 分别使用开源数据压缩库 Broti 和 zlib 对发布到以太坊 L1 的数据进行压缩。StarkNet 和 zkSync Era 通过发布 State Diff(即先前状态与新状态之差)而非全部数据,对数据进行压缩。(P.S:Optimism Bedrock 升级还采取了多种方法对交易成本进行压缩,在这里我们可以看到更多数据指标)。

Source: IOSG

值得期待的是,以太坊 L1 高昂的 DA 成本将在 Decun Upgrade 引入 EIP-4844 后得到大幅缓解。另外,此处讨论的「安全开销」实际隐含了不同的安全级别。除以太坊 L1 保证的 DA 之外,DAC 和 Celestia、EigenDA 等解决方案提供了多样的「安全 - 成本」权衡,为 DA 需求端提供了多种选择。一些低频、高价值的 DeFi 应用更需要安全保证,一些高频、相对低价值的应用(例如游戏),则可以更多考虑成本;各取所需。

Source: Dune Analytics @optimismfnd

综上所述,简单地从 Sequencer 的角度看:Sequencer 从用户侧收取交易费用,向以太坊支付 DA 费用。那么 Sequencer 的利润可以按上述方式计算。目前多数 Sequencer 由 Rollup 团队运营,如果忽略代币发行的收入和通胀等一系列细节,Rollup 的收入也可以粗略地用这个方式进行衡量。

Source: Token Terminal

Source: IOSG

以 Optimism 为例,在过去 30 天,Optimism 每天的盈利大约是 20k 美金。根据 Token Terminal 的数据,Optimism 上线至今的盈利大约是 10.9 M 美金。

MEV

MEV 是 Rollup 建立商业模式的重要方式。在中心化的单个 Sequencer 语境下谈论 MEV 没有太多意义,所以我们先从去中心化 Sequencer 开始,随后将探索 Rollup 的 MEV 经济。

Decentralized Sequencer (DS)

截至目前 Arbitrum ($5.87b)、Optimism ($2.14B) 和 zkSync Era ($649M) 依赖于中心化的 Sequencer/Operator 进行交易排序、提交批次等操作。

去中心化是一项繁杂的事项,引入多方参与者的过程需要仔细打磨,一步到位没有必要。从安全性、竞争形势和开发者资源的角度思考,在项目早期采用中心化的 Sequencer 讲得通。然而,中心化的 Sequencer 至少有两个明显的缺陷(这同样也是大多数中心化手段的缺陷)。

  • 交易审查:即对特定用户的交易进行审查,包括勒索攻击等等。为了解决这个问题,Arbitrum 和 Optimism 提供了用户交易强制包含的选项,例如 Arbitrum 的所有用户都可以调用 forceInclusion 方法来强制包含交易;StarkEx 实施了逃生舱(Escape Hatch)机制,实现了部分抗审查。

  • 活跃保证:Sequencer 是否能够持续保持在线?如果中心化的服务产生单点故障(例如硬件故障或软件配置错误),整个网络将会停机。这种可能性虽小,但一旦发生会产生广泛的负面影响。

Source: Taiko

当前, Sequencer 实际上同时扮演了以太坊 L1 上 Builder 和 Proposer 的角色:既负责交易排序,又负责提交 Batches —— 实现 DS 的过程有点像在重走以太坊 PBS 的老路。

要实现DS,Rollup 通常有几种选项。

  • 领导者选举/轮换(Leader Election/Rotation)机制,加上本地区块构建,即以太坊 L1 上非 PBS 的情况。Vitalik 在他的 An Incomplete Guide to Rollups 提出了几种选举/轮换的方法:Sequencer 拍卖、基于 PoS 的随机选取、DPoS 投票等。根据以太坊的实践,很显然 PBS 会是更优解。

  • 领导者选举/轮换机制,加上开放的区块构建市场 ,即以太坊 L1 上 Enshrined PBS 或者 Proposer 采用 MEV-Boost的情况。

  • 一些特定机制,例如 FCFS (First Come First Serve)。FCFS 最终会导致延迟竞赛,类似于传统高频交易中的 Colocation。Arbitrum 当前采用 FCFS,并在研究 Time-Boost 等变体。Time-Boost 在 FCFS 的基础上引入了优先费用,可以支付费用让交易加快最多 0.5 秒。这是一种延迟与费用之间的二维权衡。

Rollup 团队可以采用以上选项内部构建 DS,也可以考虑外包 Sequencing:

  • Espresso/Astria 等项目提出了它们的 DS/SS 服务;

  • Flashbots 正在构建 SUAVE,一个域间通用的加密内存池;

  • Justin Drake 提出的 Based Rollup,直接借助 L1 共识,由以太坊 L1 的 Proposer 把 Rollup 区块包含到 L1 区块中,继承 L1 等同级别的去中心化和活跃保证。

选择内部构建或外包有一些利弊权衡,本文将在稍后进一步讨论。

DS 语境下的 Rollup MEV

Source: odos.xyz/arbitrage

如果我们有了一个开放区块构建的 DS 市场,那么现在以太坊上的 MEV 供应链就会在 Rollup 上复现。其中,域内 MEV (Intradomain MEV) 指发生在 Rollup 内部的 MEV,这与以太坊 L1 的 MEV 并没有太多差异。例如 DEX 中的三明治攻击、跨 DEX 套利等等。因为目前 Rollup 还没有实现 DS ,上图以以太坊 L1 上的跨 DEX 套利作为举例。更有趣的可能是跨域 MEV (Cross-domain MEV)。我们把跨域 MEV 分为普通跨域 MEV 和 Shared Sequencer (SS)下的跨域 MEV。

  • 普通领域 MEV

Source: odos.xyz/arbitrage

普通跨域 MEV 在以太坊 L1 和 Rollup、Rollup 和 Rollup 之间发生。在 DS 的语境下,各个域之间都有各自的 MEV 管道,涵盖不同角色。上图是跨域套利的一个示例。在 Searcher 端,跨域 MEV 涉及到复杂的执行风险,因为不同域有不同的确认时间和最终性,无法确定交易是否会被如愿包含。为此,Primev 正在构建一个通讯网络,Searcher 可以向多个域的多个 Builder 提交出价,为其 Bundle 获取预先确认(Pre-confirmation)保证。这样一来Searcher 可以量化并管控它们的执行风险。跨域 MEV 存在中心化的趋势。如 Flashbots 所指出,同时在多条链上进行区块构建的 Builder 与仅在一条链进行区块构建的 Builder 相比,在跨域 MEV 方面具有更大的优势,因此容易导致中心化。在 Rollup-centric Roadmap 之下,这是未来几年需要面对的话题。

  • SS 下的 MEV

    如果多个 Rollup 使用同一个 SS,情况有所不同。

Source: IOSG

SS 的特性之一是它可以实现跨 Rollup 原子套利。原先 Searcher 在分别提交交易 1 和交易 2 的时候,不确定这两笔交易是否会按它的期望被包含(例如刚好在下一个区块被包含)。有了 SS 之后,Searcher 可以提交类似上图的Bundle,当交易 1 和交易 2 能够同时满足时才进行执行,否则两笔交易都不执行(当然,需要满足交易不是无效交易)。这种实施减少了 Searcher 的执行风险。

理想情况下,SS 将会实现「整体大于部分之和」。例如,一笔交易涵盖的信息在单个 Rollup 上可能没有价值,但在多 Rollup 共享排序的情况下可以与其他 Rollup 上的交易进行排列组合,从而充分利用一些「无效信息」并实现正和游戏。

尽管有众多好处,但 Sequencing 涉及到复杂的商业问题,故笔者认为 SS 短期内不会得到头部 Rollup 采用,而可能在长尾的 App-specific Rollup 中率先实施和验证,或者作为 Rollup-as-a-Service 项目的可选项提供给开发者使用。

围绕 MEV 的 Rollup 经济

Source: IOSG

在 DS 得到实施之后,问题回归到如何围绕 MEV构建经济模型和价值捕获机制。在上文我们讨论了 Rollup 的开销。这种开销的源头是 DA 资源和运营 Rollup 本身的物理资源。这些有限资源构成了区块空间的稀缺性。MEV 反映了对区块空间稀缺性的支配权。Rollup 可以对该支配权进行定价。Fuel Network 认为一个优化的代币模型应该合理地对区块空间的价值进行捕获。用户使用 Rollup 代币支付交易费用,是价值捕获的其中一种方式(即赋予了代币 Utility)。但这也引入了额外的用户侧摩擦。Fuel 的想法也是对区块空间的稀缺性进行代币化,但代币化的是「收取区块空间内费用的权利」。这是从区块生产者和 MEV 的角度而言的,并不影响终端用户。

对应上述 DS 的选项,笔者认为可能有以下设计空间:

  • MEV Auction (MEVA)。Sequencer 参与拍卖来确定特定区块、或特定时间内的区块的交易排序权。拍卖的出价作为 Rollup 的收入。
  • PoS。质押 Rollup 代币,随机选择 Sequencer;质押越多,成为 Sequencer 的概率越大。注意 Rollup 仍由 Validity/Fault Proof 和以太坊保证安全,并不需要依赖于 PoS 提供的经济安全。PoS 仅作为选择领导者的方式。质押代币为 Rollup 提供了价值捕获,这种锁仓本质上也是对区块空间稀缺性的反映。
  • SS。相较上述两点而言,SS 是一个有趣的新话题,目前还没有定论。假设 Rollup 选择外包 Sequencing 给 SS,同时意味着出让了自己捕获域内 MEV 的权利 —— 尽管这样做的好处是多个域间会产生网络效应,从而形成正和。但从另一个角度来说, Rollup 完全可以选择把自己的 MEV 留在自己的生态内部,由自己捕获或是对域内 MEV进行代币化。

因此,笔者认为 SS 应该以某种方式对其各个域间捕获的 MEV 进行再分配。在多个 SS 争夺他们的 Rollup 客户的情况下,这种再分配的激励显得尤为重要。在这种情况下,再分配的 MEV 可以作为 Rollup 的收入。
“欺诈”证明 (Fault Proof)(社区提议将 Fraud Proof 更名为 Fault Proof,因为即便诚实方也可能由于软件配置错误等原因提交了错误的状态转换。「欺诈」一词实际上隐含了作恶的动机,因此描述不够准确)欺诈证明的普遍设计是在挑战期内,人们(称为挑战者)可以对状态转换提出质疑;一旦该质疑被验证为正确,作恶者会被罚没,挑战者获得部分罚没的资金作为奖励。其余被罚没的资金可能会被销毁,如果被罚没的资金是 Rollup 的代币,这被视为对于所有代币持有者的一种补偿(而非对于攻击的受害者)。

Arbitrum 和 Optimism Cannon 目前都采用交互式欺诈证明。在 Arbitrum 上观察状态转换和提出挑战的一方称为验证者(Validator),观察状态转换的一方称为观测者(Watchtower Validators) 。两者的主要区别在于前者可以提出挑战,后者可以以任意方式提出警告(例如通过社区或社交媒体)。成为验证者需要白名单的权限。观测者则无需许可。

Arbitrum 可能在未来去中心化验证者(也即挑战者)这一角色。但实际上挑战者只需要 1 of N 的信任假设,一个诚实的挑战者对于网络来说是足够的。因此,笔者认为去中心化挑战者只是满足去中心化的要求,除了上述提到的挑战者获得部分罚没的资金之外,在经济学上没有太多的设计空间,更多可能是出于设计冗余的考虑。

证明者网络/市场 (Prover Network/Market)

Source: Figment Capital

Figment Capital 在其文章中对 Prover Network 和 Prover Market 进行了概念区分:Prover Network 是仅为单个应用(例如 Scroll)提供服务的 Prover 集合。Prover Market 是开放的市场,多个应用(例如 Scroll、Succinct)可以向该市场提交证明请求。这篇文章已经概括了 Decentralized Prover 的方方面面,因此本文不会重复增添过多笔墨。

证明网络(Prover Network)

Scroll 在两年前提出了去中心化 Prover 的想法。

Source: ScrollProver

(Scroll 称为 Roller)需要质押代币以获得初始的声誉,该声誉与质押的代币成正比例。在网络需要生成证明的时候,由 Sequencer 按声誉随机选择多个 Prover,要求他们在时间 T 内生成证明 —— 如果证明无效将被罚款;如果证明有效但晚于时间 T,将降低其声誉;如果证明有效且在时间 T 内,有机会获得奖励。引入限定时间 T 的设计,而非简单地采用「最快」来进行衡量,是为了避免最快的 Prover 赢家通吃的局面,因为只要能够在时间 T 内完成,最快的 Prover 和稍慢的 Prover 获得奖励的概率是相同的。这种机制鼓励最快的 Prover 并行生成其他区块的证明,以最大化利润。

证明市场(Prover Market)

Source: =nil;=nil; 提供了构建电路和证明市场的通用化服务。构建电路的开发者和生成证明的 Prover 各自获得一部分收入。作为一个开放市场,=nil; 与现货市场类似,有两方角色:证明请求者和证明生产者。前者可以发布买单,后者可以发布卖单。挂单的参数包含 Statement (如 Mina 或 Solana 的状态证明电路)、成本、订单超时时限和证明生成时间。=nil; 也采用了类似的声誉系统,没有按时生成证明和生成错误证明的 Prover 会被降低评级甚至罚没。Scroll 和 =nil; 都采用了 Staking-slashing 和声誉系统的设计,区别在于面向的需求端群体不同。前者服务于 ZKRollup 本身,后者服务于多个 ZK 应用。这两个实例分别对应内部构建 Prover 和外包 Prover 的两种形式。

Closing Thoughts

综合以上讨论,笔者提出几个观点:

  • 交易费用是简单有效的商业模式,而 Rollup 对以太坊进行扩容的主要卖点之一就是低费用,因此它们在交易费用上面并不会做太多文章。随着 EIP-4844 的采用和各类 DA 方案的成熟(Celestia、EigenDA 等),Rollup 交易费用将进一步得到降低。这对用户而言是好事情。
  • 在 Rollup 方面,笔者认为,主流 Rollup 在两到三年内会逐渐走向 DS,一些长尾 Rollup 可能更快一步。MEV 作为较隐晦的商业模式,会成为 Rollup 收入的主要增长点。其中,如果内部构建 DS,则关系到代币经济学设计;如果选用 DS & SS ,如何对其中的 MEV 进行合理分配是 Rollup 和 DS & SS 项目都需要考虑的点。Rollup 上的 MEV 重要性目前被严重低估。
  • 去中心化往往是渐进式的过程,去中心化也有不同的程度。无论去中心化 Sequencer 或是 Prover,主要有两种选项:由团队进行内部构建或外包。前者的设计空间较为广阔,主要建立在 Staking-slashing 的加密经济原语之上,已经有一些成熟的机制设计可供参考。笔者猜测后者可能依赖于类似 DA 的付费模型。DS 在机制设计上可能是更复杂的,而 Prover 相对直观。因为我们很难说 Sequencer 返回的交易序列是正确或错误的,而数学证明是确定性的东西,可以定量地被衡量,例如时间、成本等参数。DS 更多是从 MEV 经济的角度出发去考虑。Rollup 如何选择上述两种方式,根据项目所处阶段不同有所差异,至少需要考虑资本效率、开发者资源等因素。对于早期的 Rollup,包括一些 App-specific Rollup,外包这项去中心化的工作,快速进行 Bootstrap 可能是最优解(通过 DS & SS 或 EigenLayer)。而相对成熟的 Rollup 一方面有更加充足的开发者资源和资金,另一方面会更多地考虑代币价值捕获和资源连接,并借此构建护城河和飞轮效应。

Reference

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3.https://figmentcapital.medium.com/decentralized-proving-proof-markets-and-zk-infrastructure-f4cce2c58596

4.https://dba.mirror.xyz/LYUb_Y2huJhNUw_z8ltqui2d6KY8Fc3t_cnSE9rDL_o

5.https://hackmd.io/@EspressoSystems/EspressoSequencer

6.https://mirror.xyz/electriccap.eth/SD0wT7qSSfis9gLT_Ki1gY6_oTYEqgwcGE0hDw7kMDY

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9.https://fuel-labs.ghost.io/token-model-layer-2-block-production/

10.https://offchain.medium.com/time-boost-a-new-transaction-ordering-policy-for-arbitrum-5b3066382d62

11.https://docs.google.com/presentation/d/1KCcJv5m8NlbSMv4UiWSaRkKOBfiiHeaOBe444vVL_fQ/edit#slide=id.g22387294055_1_237

12.https://forum.celestia.org/t/ethereum-rollup-call-data-pricing-analysis/141

13.https://ethresear.ch/t/mev-auction-auctioning-transaction-ordering-rights-as-a-solution-to-miner-extractable-value/6788?ref=alex-beckett

14.https://vitalik.ca/general/2021/01/05/rollup.html

15.https://twitter.com/sreeramkannan/thread/1637496244317880321

16.https://twitter.com/jon_charb/thread/1637488620729774080

17.https://barnabe.substack.com/p/understanding-rollup-economics-from

18.https://developer.arbitrum.io/intro/

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