作者：sui414 來源：collective 翻譯：善歐巴，比特鏈視界

在本文中，我們旨在提供 L2s 當前狀態的數據概覽。我們研究了 3 月份 Dencun 升級後 L2s gas 減少的重要性，調查了這些網絡上的活動如何演變，並強調了 MEV 活動帶來的新挑戰。此外，我們還討論了為 L2s 開發 MEV 工具和解決方案的潛在障礙。

優點：Dencun 升級後採用 L2s

Gas 成本下降了 10 倍

以太坊第 2 層 (L2) 的 Gas 費用由兩部分組成：在 L2 上執行交易的成本，以及向以太坊 L1 提交批量交易的成本。不同的 L2 的具體 L2 Gas 費用結構和排序規則有所不同，具體取決於它們的開發階段和設計選擇。例如，Arbitrum 按先到先得 ( FCFS ) 的原則運行，交易按收到的順序進行處理。相比之下，作為 OP Stack 的一部分的 Optimism (OP Mainnet) 和 Base 採用優先 Gas 拍賣 ( PGA ) 模型，該模型結合了 L2 基本費用和優先費用。用戶可以選擇支付更高的優先費用，以便更快、更早地被打包到區塊中。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，以太坊上的 L1 費用佔用戶在 L2 上進行交易時產生的總費用的大部分，佔成本的 80% 以上，如上圖中的黑條所示。然而，在 3 月 14 日 Dencun 升級之後，L2 從使用 calldata 過渡到了一種更具成本效益的方法，稱為「 blobs」 1′ 用於將批次提交給 L1。此臨時存儲包含自己的 gas 拍賣，包括 blob 基礎費用和優先費用。

自 Dencun 以來，L2 支付的 L1 費用大幅減少——圖表顯示 OP Stack 鏈的 gas 成本分項發生了重大變化，L1 成本從 90% 下降到僅 1%，而 L2 成本現在佔總成本的 99%。這一轉變導致 L2 的平均總 gas 費用總體下降了約十倍，例如，OP Mainnet 的平均 gas 費用從每筆交易約 0.5 美元暴跌至 0.05 美元。

隨後 L2s 活動激增

成本降低後，L2 的活動和使用量明顯增加，如上圖所示，L2 的 gas 費用激增。值得注意的是，3 月 26 日，Base 的平均 gas 費用超過了升級前的最高水平。為了容納更多交易並減少網絡擁堵，Base提高了其Gas目標從 3 月 26 日左右開始，並做出了幾項調整此後。

下圖重點介紹了 L2 上的每日交易數量，顯示了 Arbitrum、Base 和 OP Mainnet 等網絡的顯著增長。具體來說，Base 的每日交易量增長了四倍，現在每天處理的交易量約為 200 萬筆。

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，但隨著 EIP-4844 升級，所有主要 L2 的活躍地址和 DEX 數量都明顯增加，尤其是在 Base 和 Arbitrum 上。

資產轉移到 L2

隨著市場狀況的改善以及 Solana 上的 $WIF 引發的 memecoin 季節的到來，自去年年底以來，L2 的總鎖定價值 (TVL) 一直在持續上升。值得注意的是，Base 已成為增長最快的鏈，最近超過了 OP Mainnet 的總 TVL。

自 3 月初以來， Base 的 USDC流入量約為 15 億美元，其中一部分是 Coinbase將客戶和公司資金轉移到 Base。根據 Artemis 對 11 個主要橋梁的統計數據，自 2024 年 1 月以來，從以太坊到主要 L2 的資金流出量已達 140 億美元。Arbitrum 以約 70 億美元的資金領先，緊隨其後的是 zkSync、Base 和 OP Mainnet。來自 Debridge Finance（EVM 鏈和 Solana 之間廣泛使用的橋梁）的進一步數據證實，Arbitrum 和 Base 是所有資金流出量的最大接收者。

壞消息：隨著Gas價格下降，黑暗森林不斷擴大

當我們進一步檢查交易時，我們注意到機器人交易活動正在提高 L2 上的 gas 費用和還原率。我們將在下一節中通過使用 Base 上的統計數據的案例研究更全面地探討這個問題，重點介紹 Dencun 升級後更便宜的 gas 對 L2 的影響。

Dencun 之後的 L2s：類似 Flashbots 之前的以太坊，但沒有內存池

網絡擁塞

挑戰已經開始顯現：3 月 26 日，Base 的日均 Gas 費用出現短暫飆升，甚至超過了 Dencun 升級前的水平。到 6 月 3 日，Base 已將其 Gas 目標從 Dencun 升級時的 2.5M Gas/s 調整為 7.5M Gas/s，這使平均 Gas 成本回落至 5 美分左右。

Base 上耗費 gas 最多的合約包括 Sigma 和 Banana Gun 等 Telegram 交易機器人，以及 Bitget 和 Uniswap 等錢包和 DEX。此外，大量未標記的合約涉及代幣鑄造、模因幣交易和原子套利等活動。

通過比較流行的 Telegram Bot 路由器（例如 BananaGun）的行為，可以明顯看出，與其他交易相比，它們的交易產生的 gas 費用要高得多。升級後，BananaGun Telegram 機器人的用戶在 Base 上執行交易時支付的 gas 價格峰值為 30 Gwei。此後，該費率穩定在 3 Gwei 左右，仍然比其他交易支付的 gas 費用高出 43 倍。

分析 Base 上所有流行的 DEX 交易機器人支付的每月平均 gas 價格，並將其與所有其他非 Telegram-Bots 交易（黑條）進行比較，很明顯交易機器人用戶產生的 gas 成本明顯更高。

退貨率飆升

區塊鏈的另一個重要衡量標準是整個網絡的交易回滾率，從中我們還觀察到 Dencun 升級後 L2 的交易回滾率有所增加——尤其是在 Base、Arbitrum 和 OP Mainnet 上。

目前，以太坊的回滾率約為 2%，而幣安智能鏈和 Polygon 的回滾率約為 5-6%。升級之前，Base 的回滾率約為 2%，但此後飆升至 15% 左右，4 月 4 日達到 30% 的峰值。同樣，Arbitrum 和 OP Mainnet 也出現了失敗交易的周期性激增，範圍從 10% 到 20%。

深入挖掘後，我們發現 L2 的高回滾率並不一定反映每個普通用戶的體驗。相反，這些回滾很可能來自 MEV 機器人。

使用下面的啟發式方法（查詢），我們確定了一組具有類似機器人活動的路由器合約 — — 它們在執行 MEV 提取交易時似乎經歷了較高的恢復率：

自 Dencun 升級以來，

活躍路由器：該合約已處理超過 1,000 筆交易。
有限的交互 EOA：少於 10 個 EOA（外部擁有帳戶）錢包作為交易發送者進行交互。
發送者分布：不到 50% 的交易發送者只發送了一筆交易，表明用戶群沒有呈現長尾分布。這表明路由器不太可能被散戶使用。
行為模式：交易歷史記錄要麼涵蓋整整 24 小時，要麼顯示單個區塊內的多個交易，表明非人類行為。
掉期集中度：超過 75% 的成功交易涉及掉期。
檢測到的 MEV Txs ：根據 hildobby 的啟發式方法檢測，超過 10% 的成功交易採用了原子 MEV 策略 2。

使用這些標準，我們檢測到了 51 個路由器，這些路由器可能代表了對 Base 上機器人活動下限的保守估計。

我們將路由器處理的所有基本交易分為兩組進行分析。類機器人路由器與其他路由器之間的恢復率對比令人震驚：類機器人合約的平均恢復率為 60%，是其他交易中觀察到的約 10% 的六倍。

從以上數據我們可以得出結論，MEV 機器人和 Telegram 機器人等機器人活動可能是 Base 高 Gas 費和回滾率的主要原因之一。

L2 的單序列器基礎設施，加上缺乏公共內存池，助長了 MEV 策略的主導，這些策略涉及大量序列器垃圾郵件。這些策略嚴重導致了網絡擁堵，尤其是在使用優先 Gas 拍賣 (PGA) 的 L2 上，如 OP Mainnet 和 Base。其後果不僅是網絡擁堵，還浪費了用於撤銷交易的區塊空間和 MEV 搜索者支付的 Gas 費用。這種情況反映了以太坊在 Flashbots 之前的狀態，但有一個明顯的例外，即由於目前缺乏內存池，L2 上沒有 MEV 夾層。

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，還沒有通過多種來源和穩健方法驗證的 L2 MEV 統一數字。此外，缺乏類似於為以太坊所做的工作的實時監控數據（例如mev-inspect、libmev、eigenphi 3) 來獲取 L2 MEV 量和搜索者利潤。

迄今為止發布的一些 L2 MEV 數據集和研究包括：

hildobby構建的開源數據集 2在 Dune Analytics 上（啟發式連結：夾層 1|三明治| Atomic Arb 3）
由 Flashbots 資助的研究論文，量化第 2 層網絡上的 MEV 1由 Arthur Bagourd 和 Luca Georges Francois 撰寫，使用 mev-inspect 實現量化了 Polygon、OP Mainnet 和 Arbitrum 上的 MEV。
研究論文《在陰影中滾動：分析第 2 層匯總中的 MEV 提取》 3由 Christof Ferreira Torres、Albin Mamuti、Ben Weintraub、Cristina Nita-Rotaru 和 Shweta Shinde 量化活動並討論了利用排序器角色及其 L2 批量確認延遲的 L2 新型 MEV 策略

除了上述資源外，Sorella Labs 2即將發布他們的 MEV 數據索引器工具 Brontes，這將是一個可用於以太坊主網和 L2 的開源存儲庫。Flashbots 和 Uniswap 基金會正在尋求提供資助以擴展 L2 MEV 分類和量化。如果您已在此領域開展工作或有興趣合作，請聯繫 Flashbots 市場研究團隊（Telegram 上的@tesa ：

@tesa_fb）！

儘管還需要進一步驗證，但 hildobby 在 Dune Analytics 上的數據集是一個有價值的初步基準：

在過去一年中，六大主要 L2（Arbitrum、OP Mainnet、Base、Zora、Scroll 和 zkSync）的原子套利 MEV 交易量超過 36 億美元，分別佔每條鏈上所有 DEX 交易量的 1% 到 6%。這些 MEV 交易量主要集中在 Arbitrum 和 OP Mainnet，但最近轉向了 Base 和 zkSync。

與原子套利量相比，L2 上的三明治交易量明顯較低，與以太坊的情況形成鮮明對比，以太坊上的三明治交易量是套利量的四倍。這種差異是由於 L2 的單序列器設置，本質上不引入內存池，在這種情況下，搜索者將無法執行三明治 MEV，從內存池觀察到用戶的交易（除非存在內存池洩漏或來自單序列器的三明治）。相反，原子套利、盲目回滾、統計套利和清算等策略是 L2 上搜索者最可行的選擇。

MEV 市場規模

L2 還剩下多少 MEV 收入？

雖然很難準確量化 MEV 市場，但我們可以檢查其他採用 MEV 解決方案的生態系統的數字，以進行規模比較：

在以太坊 L1 上，MEV-boost 區塊為驗證者帶來的年收入約為 9.68 億美元（以 3500 美元 ETH 價格估算）；MEV-boost 區塊的中值是 vanilla 驗證者區塊價值的 4 倍。

在 Solana 上，驗證者通過 Jito 的捆綁服務從驗證者小費中收集的額外 MEV 收入（以每周50,000 SOL 計算）約為 3.38 億美元（以 SOL 價格 130 美元估算）。

雖然 Base 的 MEV 交易量的具體數字尚不清楚，但可以通過分析 Banana Gun Telegram Bot（該領域最活躍的機器人之一）的收入來估算市場規模。該機器人在 Base 上作為 L2 的交易量與其在 Solana 上的交易量相當 – 持續產生超過 100 萬美元的每日交易量，因此每條鏈的每日費用超過 10,000 美元。

請注意，Solana 和 Base 上的 Banana Gun Bot 的市場份額可能存在顯著差異。例如，Solana 還有其他幾個主要的 Telegram 機器人，例如 Sol Trading Bot 和 BonkBot，而支持 Base 的 Telegram 機器人可能較少。因此，Banana Gun 的銷量並不能按其 Solana 收入比率轉化為 Base 的總 MEV 收入。

但是，請考慮使用不同指標的另一個預測：僅在 3 月份，Banana Gun Telegram Bot 就向以太坊建設者和驗證者支付了超過 2300 萬美元！當比較跨鏈交易量時，其在 Base 上的交易量實際上在 3 月 26 日至 4 月 1 日當周超過了以太坊（如上圖中的峰值），這表明 Base 上的 MEV 收入潛力巨大。

當然，Base 和以太坊的 MEV 生態系統非常不同。Base 上的 MEV 競爭可能比以太坊上的競爭要小得多，這意味著機器人需要向驗證者出價的次數更少。然而，模因幣交易機器人主要通過盲目狙擊和套利來運作，這在 Base 的序列器設置中仍然是可行的。

呼籲 MEV 關注

以太坊已經建立了一個複雜的 MEV 生態系統，其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，MEV-boost允許驗證者通過拍賣將區塊構建過程外包。對於搜索者來說，以太坊的區塊構建者提供的捆綁服務（類似於 Solana 上的 Jito Labs 和 Polygon 上的 FastLanes）使搜索者能夠提出具有恢復保護的 MEV 策略。這些服務確保構建者模擬交易並僅處理那些不可恢復的交易。此外，像 Flashbots Protect 這樣的私有 RPC 服務為散戶提供了一種避免公共內存池和相關被夾在中間的風險的方法。目前形式的 L2 在開發類似的 MEV 基礎設施方面仍有相當大的進展空間。

為什麼我們要考慮 L2 的 MEV 解決方案？

即使沒有內存池，MEV 仍然存在。統計套利（CEX-DEX 套利）、原子套利（DEX-DEX 套利）和清算等 MEV 策略通過清除 AMM 和借貸市場中的陳舊流動性來維持市場效率。

然而，如果沒有像捆綁服務這樣的成熟 MEV 基礎設施，就會產生負面外部效應。如果沒有內存池，大多數 MEV 策略都會默認採用垃圾郵件策略，從而導致：

整個網絡的回覆率增加；
Gas費用上漲，導致網絡擁堵。

通過引入捆綁服務並將 MEV 競爭壓力從鏈上轉移到 Sidecar，用戶可以免於遭受 MEV 機器人的高昂 gas 費用。搜索者還可以從恢復保護中獲得更高的利潤，因為失敗的成本可以降低。

對於旨在擁有共享排序器的 L2，當今的大多數解決方案都要求用戶將其交易提交到公共內存池，從而重新引入「夾層」現象。這時，MEV 保護解決方案（例如將用戶交易直接發送到 Flashbots Protect等區塊構建器的私有 RPC ）可以提供針對「夾層」現象的保護，甚至提供 MEV 或優先費用退款，從而為用戶提供更好的執行和更好的價格。

然而，更複雜的 MEV 基礎設施仍存在一些挑戰。首先，隨著測序人員獲得的價值增加，搜索的經濟性會發生變化，導致搜索者的邊際利潤隨著時間的推移而降低。反過來，這又引發了一個問題，即長期來看競爭激烈的搜索策略的可持續性如何。我們預計市場力量將在這裡發揮作用，常見的搜索策略將向測序人員支付大部分但不是全部的價值，而不太常見的搜索策略則需要支付較少的價值。

此外，現有 MEV 基礎設施（如以太坊的區塊構建市場）的訂單流動態仍在快速發展。在撰寫本文時，它們是區塊構建市場中心化和以太坊 L1 上私人內存池興起的重要貢獻者。如何確保競爭和公平的區塊構建市場仍然是一個懸而未決的挑戰。

最後，由於 L2 具有更快的出塊時間、更便宜的區塊空間和相對更集中的治理等獨特屬性，其 MEV 解決方案也可能與以太坊上的 MEV 解決方案不同。目前尚不清楚快速出塊時間（如 Arbitrum 的 250ms 區塊）是否與現有 MEV 基礎設施的當前性能和要求兼容。此外，L2 提供的豐富且廉價的區塊空間急劇改變了搜索的動態，這使得垃圾郵件成為一個更突出的問題，可能需要新的解決方案。最後，L2 比其他設置（如以太坊 L1）相對更集中。在這種情況下，可能允許對 MEV 服務提供商實施額外要求 – 例如要求區塊構建者不要夾雜用戶 – 以實現公平的市場結果。