即使在 L2 主導的以太坊中,仍需提高 L1 gas 限制的原因

进阶2/26/2025, 9:28:56 AM
文章分析了提高 L1 gas 限制的必要性,特别是在抗审查能力、跨 L2 资产转移、大规模退出机制等关键应用场景中的价值。通过具体案例和数学计算,文章展示了即使在 L2 主导的世界中,L1 的 10 倍扩展仍具有重要价值。这项分析不仅支持了短期 L1 扩展的必要性,也为以太坊的长期技术路线图提供了有价值的参考。

抗审查能力

目标是抵制审查。

区块链的核心价值主张之一是抵制审查:如果一笔交易是有效的,并且你有资金支付市场费率的手续费,那么你应该能够可靠地将该交易快速上链。

在某些情况下,抵制审查在短时间尺度上尤为重要:如果你在一个 DeFi 协议中持有仓位,而价格变化非常迅速,那么即使交易上链延迟 5 分钟,都可能导致你的仓位被清算

L1 的验证者集高度去中心化,这使得审查一笔交易超过几个 slot 变得非常困难。目前有一些提案旨在进一步增强以太坊的这一特性,即使在区块构建高度集中化且被外包的情况下,也能保证其抵制审查的能力。相比之下,L2 要么依赖于集中度更高的区块生产者,要么依赖于中心化的排序器,这使得它们更容易选择审查用户。不过,一些 L2(例如参见 OptimismArbitrum 的文档)确实具有强制包含机制,允许用户直接通过 L1 提交交易。因此,抵制审查的实际价值取决于 (i) L1 手续费是否足够低,以及 (ii) L1 是否有足够的空间,使得用户即使在 L2 大规模审查用户的情况下,依然能够发送绕过交易。

基本的数学假设

我们可以通过一些计算来评估使用强制包含机制的实际成本。首先,让我们陈述一些假设,这些假设也将在其他部分重复使用:

  • 当前一笔 L1 → L2 的存款交易大约消耗 120,000 L1 gas。以下是来自 Optimism 的示例。
  • 一个极简的 L1 操作(例如更改特定存储槽的值)消耗 7,500 L1 gas(包括冷 SSTORE、地址的 calldata 成本以及少量计算成本)。
  • ETH 价格为 2,500 美元。
  • Gas 价格为 15 gwei,这是对长期平均水平的合理估计。
  • 需求弹性接近 1(即,将 gas 限制翻倍会将价格减半)。早期的数据分析对这一假设有一定支持,但实际上,需求弹性可能会在任意方向出现很大偏差。
  • 我们希望应对攻击的成本低于 1 美元。“正常”操作的成本不应超过每笔交易 0.05 美元,而中等特殊性的交易(例如密钥更改)应低于 0.25 美元。这是一种直观的价值判断。

在这些假设下,目前绕过审查的成本为 120000 * 15 * 10**-9 * 2500 = $4.5。要将其降低至目标水平,我们需要将 L1 的扩展性提高 4.5 倍(不过需要注意,由于需求弹性难以估算,甚至绝对使用量也很难估算,因此这一估算非常粗略)。

需要在 L2 之间转移资产

通常,用户需要将资产从一个 L2 转移到另一个 L2。对于常见的高交易量资产,最实际的方法是使用诸如 ERC-7683 之类的意图协议。实际上,只有少量做市商需要直接在 L2 之间进行转移,其他用户只需与做市商进行交易即可。然而,对于低交易量资产或 NFT,这种方式不可行,因此,个人用户需要通过 L1 发送交易才能将此类资产从一个 L2 转移到另一个 L2。

目前,一次提现大约消耗 250,000 L1 gas,存款则需要另外 120,000 L1 gas。从理论上讲,这一流程可以被大幅优化。例如,将 NFT 从 Ink 转移到 Arbitrum,其底层所有权必须通过 L1 从 Ink 桥转移到 Arbitrum 桥。这是一个存储操作,仅消耗约 5,000 gas。其余部分“只是”调用和证明,通过合理的逻辑可以降低成本,总费用大约为 7,500 gas。

让我们计算两种情况下的成本。

当前情况:370000 * 15 * 10**-9 * 2500 = $13.87

在理想设计下:7500 * 15 * 10**-9 * 2500 = $0.28

我们的理想目标是 $0.05,这意味着需要将成本再降低 5.5 倍。

或者,我们可以更直接地根据容量进行分析。假设每位用户平均每月需要进行一次跨 L2 的 NFT(或稀有 ERC20)转移。以太坊一个月的总 gas 容量为 18000000 * (86400 * 30 / 12) = 3.88 万亿,足以支持 5.18 亿次此类转移。因此,如果以太坊希望服务全球用户(例如,使用 Facebook 的 31 亿用户数作为参考),则需要将容量扩展约 6 倍,而这还是在 L1 仅用于此类转移的情况下。

L2 大规模提现

L2 的一个重要特性是,如果 L2 出现故障,用户可以通过 L1 提现,而“alt L1”则不具备这种能力。如果所有用户都无法在一周内完成提现会怎样?在乐观 rollups 中,这实际上可能没问题:只需一个诚实的参与者即可无限期地阻止错误的状态根被确认。然而,在 Plasma 系统中,如果数据不可用,通常需要用户在一周内完成提现。即使是在乐观 rollups 中,如果发生恶意的治理升级,用户也会有 30 天的时间窗口(参见第 2 阶段定义)来提现其资产。

这意味着什么?假设某个 Plasma 链发生故障,提现一次需要消耗 120000 gas。那么在一周内可以有多少用户完成提现?我们可以计算:86400 * 7 / 12 * 18000000 / 120000 = 756 万用户。如果是因恶意治理升级导致的 30 天时间窗口,则该数字增加至 3240 万用户。理论上,我们可以设计一种大规模提现协议,使得许多用户可以同时提现。假设将效率推至极限,每位用户仅需进行一次 SSTORE 和少量操作(约 7500 gas),那么上述两个数字分别可以增加到 1.21 亿和 5.18 亿。

Sony 目前在以太坊上拥有一个 L2,而 Sony 的 PlayStation 拥有约 1.16 亿月活跃用户。如果所有这些用户都成为 Soneium 用户,那么以太坊目前还无法支持这种大规模提现事件。然而,如果我们实施更智能的大规模提现协议,或许刚好能满足需求。

如果我们希望避免技术复杂的哈希提交协议,那么我们可能需要为每个资产预留 7500 gas。我在 Arbitrum 的主要钱包中持有 9 个具有重大价值的资产;如果以此作为估算,那么 L1 的潜在扩容需求约为 9 倍。

另一个用户关心的问题是,即便可以安全地进行大规模提现,高昂的 gas 费用也会导致他们损失大量资金。

让我们分析当前和“理想”情况下的提现 gas 成本:

120000 * 15 * 10**-9 * 2500 = $4.5

7500 * 15 * 10*-9 * 2500 = $0.28

然而,这些估算存在一个问题:在大规模提现情况下,所有人都会同时尝试提现,从而导致 gas 费用大幅上涨。我们曾见过 L1 的日均 gas 费用超过 100 gwei 的情况。如果将 100 gwei 作为基准,那么提现成本将达到 $1.88,这意味着 L1 需要再扩容 1.9 倍才能将提现成本控制在 $1 以下。此外,如果用户希望一次性提现所有资产,而无需使用复杂的哈希提交协议,那么这可能意味着每个资产需要消耗 7500 gas。根据不同参数,提现成本可能增加至 $2.5 或 $16.8,L1 也需相应扩容,以使提现成本保持在可负担范围内。

在 L1 上发行 ERC20

如今,许多代币都是在 L2 上发行的,但这存在一个被低估的安全隐患:如果某个 L2 发生恶意治理升级,那么在该 L2 上发行的 ERC20 代币可能会被无限量地增发,而我们无法阻止这些代币流入整个生态系统。如果代币是在 L1 上发行的,那么即便某个 L2 出现问题,其影响也基本上会被限制在该 L2 内部。

迄今为止,已有超过 20 万个 ERC20 代币在 L1 上发行。即使支持 100 倍的数量也是可行的。然而,要让在 L1 上发行 ERC20 成为一种受欢迎的选择,成本必须足够低。例如,以 Railgun 代币(一个主要的隐私协议)为例,部署交易消耗了 164.7 万 gas,在我们的假设下成本为 $61.76。对于公司而言,这样的成本尚可接受。从原则上讲,这一流程可以被大幅优化,尤其是对于需要大量发行逻辑相同代币的项目。然而,即使将成本降低至 120000 gas,费用依然为 $4.5。

如果我们以将 Polymarket 的资产发行迁移至 L1 为目标(交易仍可在 L2 上进行),并且希望支持大量微型市场,那么按照我们之前设定的目标——每次成本为 $0.25,L1 需要扩容约 18 倍。

密钥库钱包操作

密钥库钱包是一种具有可修改验证逻辑的钱包(用于更换密钥、签名算法等),其更改会自动传播至所有 L2。验证逻辑位于 L1,L2 通过同步读取(例如 L1SLOADREMOTESTATICCALL)来读取该逻辑。尽管可以将验证逻辑放在 L2 上,但这会增加大量复杂性

假设每位用户每年需要进行一次密钥更换或账户升级操作,全球用户数量为 31 亿。如果每次操作消耗 50000 gas,那么每个时间槽的 gas 消耗为 50000 * 3100000000 / (31556926 / 12) ≈ 5900 万,约为当前目标的 3.3 倍。

通过极限优化,可以将密钥更换操作在 L2 发起、但存储在 L1(感谢 Scroll 团队提出这一想法)。这种方法能将 gas 消耗降至仅需一次存储写入及少量额外消耗(同样按 7500 gas 计算),从而使密钥库更新大约占据以太坊当前一半的 gas 容量。

我们还可以估算一次密钥库操作的成本:

7500 * 15 * 10**-9 * 2500 = $0.28

从这一角度来看,L1 只需扩容约 1.1 倍,就能让密钥库钱包的使用变得足够经济实惠。

L2 证明提交

为了实现快速、通用且无需信任的跨 L2 互操作性,L2 需要频繁地向 L1 发布状态,以便它们能够直接感知彼此的状态。为了实现最低的延迟,L2 需要在每个时间槽都向 L1 提交状态。

在当前技术条件下(使用 ZK-SNARKs),每个 L2 的提交成本约为 500000 gas,因此以太坊仅能支持约 36 个 L2(相比之下,L2beat 追踪的项目数量约为 150,包括 validiums 和 optimiums)。更重要的是,这种做法在经济上不可行:以长期平均 gas 价格约为 15 gwei、ETH 价格为 $2500 来计算,每年提交的成本为 500000 * 15 * 10**-9 * (31556926 / 12) * 2500 = $4900 万/年。如果使用聚合协议,成本可以再次下降,在极限情况下,每次提交可能仅需约 10000 gas,因为聚合机制比仅更新一个存储槽稍微复杂一些。这样一来,每个 L2 每年的提交成本约为 $100 万。

理想情况下,我们希望每个时间槽都向 L1 提交状态成为一件不需要考虑的事情。要做到这一点,仍然需要大幅增加 L1 的容量。每年 10 万美元的成本对 L2 团队来说是一个相对较小的开支,但每年 100 万美元的成本就不太可行了。

结论

我们可以将上述使用案例整理成如下表格:

请记住,第一列和第二列的需求是累加的,例如,如果密钥库钱包操作占用了当前 gas 消耗的一半,那么必须有足够的空间来运行 L2 大规模退出。此外,还要再次记住,基于成本的估算非常粗略。需求弹性(gas 费用如何响应 gas 限制变化,尤其是在长期内)是非常难以估计的,而且即使在使用量固定的情况下,费用市场如何演变也存在很大的不确定性。

总的来说,这项分析表明,即使在 L2 主导的世界中,L1 gas 扩容约 10 倍仍然具有显著价值。这反过来意味着,即使长期图景尚不明朗,未来 1-2 年可以进行的短期 L1 扩容依然具有重要价值。

声明:

  1. 本文转载自[Vitalik],如对转载有异议,请联系 Gate Learn 团队,团队会根据相关流程尽速处理。

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即使在 L2 主導的以太坊中,仍需提高 L1 gas 限制的原因

进阶2/26/2025, 9:28:56 AM
文章分析了提高 L1 gas 限制的必要性,特别是在抗审查能力、跨 L2 资产转移、大规模退出机制等关键应用场景中的价值。通过具体案例和数学计算,文章展示了即使在 L2 主导的世界中,L1 的 10 倍扩展仍具有重要价值。这项分析不仅支持了短期 L1 扩展的必要性,也为以太坊的长期技术路线图提供了有价值的参考。

抗审查能力

目标是抵制审查。

区块链的核心价值主张之一是抵制审查:如果一笔交易是有效的,并且你有资金支付市场费率的手续费,那么你应该能够可靠地将该交易快速上链。

在某些情况下,抵制审查在短时间尺度上尤为重要:如果你在一个 DeFi 协议中持有仓位,而价格变化非常迅速,那么即使交易上链延迟 5 分钟,都可能导致你的仓位被清算

L1 的验证者集高度去中心化,这使得审查一笔交易超过几个 slot 变得非常困难。目前有一些提案旨在进一步增强以太坊的这一特性,即使在区块构建高度集中化且被外包的情况下,也能保证其抵制审查的能力。相比之下,L2 要么依赖于集中度更高的区块生产者,要么依赖于中心化的排序器,这使得它们更容易选择审查用户。不过,一些 L2(例如参见 OptimismArbitrum 的文档)确实具有强制包含机制,允许用户直接通过 L1 提交交易。因此,抵制审查的实际价值取决于 (i) L1 手续费是否足够低,以及 (ii) L1 是否有足够的空间,使得用户即使在 L2 大规模审查用户的情况下,依然能够发送绕过交易。

基本的数学假设

我们可以通过一些计算来评估使用强制包含机制的实际成本。首先,让我们陈述一些假设,这些假设也将在其他部分重复使用:

  • 当前一笔 L1 → L2 的存款交易大约消耗 120,000 L1 gas。以下是来自 Optimism 的示例。
  • 一个极简的 L1 操作(例如更改特定存储槽的值)消耗 7,500 L1 gas(包括冷 SSTORE、地址的 calldata 成本以及少量计算成本)。
  • ETH 价格为 2,500 美元。
  • Gas 价格为 15 gwei,这是对长期平均水平的合理估计。
  • 需求弹性接近 1(即,将 gas 限制翻倍会将价格减半)。早期的数据分析对这一假设有一定支持,但实际上,需求弹性可能会在任意方向出现很大偏差。
  • 我们希望应对攻击的成本低于 1 美元。“正常”操作的成本不应超过每笔交易 0.05 美元,而中等特殊性的交易(例如密钥更改)应低于 0.25 美元。这是一种直观的价值判断。

在这些假设下,目前绕过审查的成本为 120000 * 15 * 10**-9 * 2500 = $4.5。要将其降低至目标水平,我们需要将 L1 的扩展性提高 4.5 倍(不过需要注意,由于需求弹性难以估算,甚至绝对使用量也很难估算,因此这一估算非常粗略)。

需要在 L2 之间转移资产

通常,用户需要将资产从一个 L2 转移到另一个 L2。对于常见的高交易量资产,最实际的方法是使用诸如 ERC-7683 之类的意图协议。实际上,只有少量做市商需要直接在 L2 之间进行转移,其他用户只需与做市商进行交易即可。然而,对于低交易量资产或 NFT,这种方式不可行,因此,个人用户需要通过 L1 发送交易才能将此类资产从一个 L2 转移到另一个 L2。

目前,一次提现大约消耗 250,000 L1 gas,存款则需要另外 120,000 L1 gas。从理论上讲,这一流程可以被大幅优化。例如,将 NFT 从 Ink 转移到 Arbitrum,其底层所有权必须通过 L1 从 Ink 桥转移到 Arbitrum 桥。这是一个存储操作,仅消耗约 5,000 gas。其余部分“只是”调用和证明,通过合理的逻辑可以降低成本,总费用大约为 7,500 gas。

让我们计算两种情况下的成本。

当前情况:370000 * 15 * 10**-9 * 2500 = $13.87

在理想设计下:7500 * 15 * 10**-9 * 2500 = $0.28

我们的理想目标是 $0.05,这意味着需要将成本再降低 5.5 倍。

或者,我们可以更直接地根据容量进行分析。假设每位用户平均每月需要进行一次跨 L2 的 NFT(或稀有 ERC20)转移。以太坊一个月的总 gas 容量为 18000000 * (86400 * 30 / 12) = 3.88 万亿,足以支持 5.18 亿次此类转移。因此,如果以太坊希望服务全球用户(例如,使用 Facebook 的 31 亿用户数作为参考),则需要将容量扩展约 6 倍,而这还是在 L1 仅用于此类转移的情况下。

L2 大规模提现

L2 的一个重要特性是,如果 L2 出现故障,用户可以通过 L1 提现,而“alt L1”则不具备这种能力。如果所有用户都无法在一周内完成提现会怎样?在乐观 rollups 中,这实际上可能没问题:只需一个诚实的参与者即可无限期地阻止错误的状态根被确认。然而,在 Plasma 系统中,如果数据不可用,通常需要用户在一周内完成提现。即使是在乐观 rollups 中,如果发生恶意的治理升级,用户也会有 30 天的时间窗口(参见第 2 阶段定义)来提现其资产。

这意味着什么?假设某个 Plasma 链发生故障,提现一次需要消耗 120000 gas。那么在一周内可以有多少用户完成提现?我们可以计算:86400 * 7 / 12 * 18000000 / 120000 = 756 万用户。如果是因恶意治理升级导致的 30 天时间窗口,则该数字增加至 3240 万用户。理论上,我们可以设计一种大规模提现协议,使得许多用户可以同时提现。假设将效率推至极限,每位用户仅需进行一次 SSTORE 和少量操作(约 7500 gas),那么上述两个数字分别可以增加到 1.21 亿和 5.18 亿。

Sony 目前在以太坊上拥有一个 L2,而 Sony 的 PlayStation 拥有约 1.16 亿月活跃用户。如果所有这些用户都成为 Soneium 用户,那么以太坊目前还无法支持这种大规模提现事件。然而,如果我们实施更智能的大规模提现协议,或许刚好能满足需求。

如果我们希望避免技术复杂的哈希提交协议,那么我们可能需要为每个资产预留 7500 gas。我在 Arbitrum 的主要钱包中持有 9 个具有重大价值的资产;如果以此作为估算,那么 L1 的潜在扩容需求约为 9 倍。

另一个用户关心的问题是,即便可以安全地进行大规模提现,高昂的 gas 费用也会导致他们损失大量资金。

让我们分析当前和“理想”情况下的提现 gas 成本:

120000 * 15 * 10**-9 * 2500 = $4.5

7500 * 15 * 10*-9 * 2500 = $0.28

然而,这些估算存在一个问题:在大规模提现情况下,所有人都会同时尝试提现,从而导致 gas 费用大幅上涨。我们曾见过 L1 的日均 gas 费用超过 100 gwei 的情况。如果将 100 gwei 作为基准,那么提现成本将达到 $1.88,这意味着 L1 需要再扩容 1.9 倍才能将提现成本控制在 $1 以下。此外,如果用户希望一次性提现所有资产,而无需使用复杂的哈希提交协议,那么这可能意味着每个资产需要消耗 7500 gas。根据不同参数,提现成本可能增加至 $2.5 或 $16.8,L1 也需相应扩容,以使提现成本保持在可负担范围内。

在 L1 上发行 ERC20

如今,许多代币都是在 L2 上发行的,但这存在一个被低估的安全隐患:如果某个 L2 发生恶意治理升级,那么在该 L2 上发行的 ERC20 代币可能会被无限量地增发,而我们无法阻止这些代币流入整个生态系统。如果代币是在 L1 上发行的,那么即便某个 L2 出现问题,其影响也基本上会被限制在该 L2 内部。

迄今为止,已有超过 20 万个 ERC20 代币在 L1 上发行。即使支持 100 倍的数量也是可行的。然而,要让在 L1 上发行 ERC20 成为一种受欢迎的选择,成本必须足够低。例如,以 Railgun 代币(一个主要的隐私协议)为例,部署交易消耗了 164.7 万 gas,在我们的假设下成本为 $61.76。对于公司而言,这样的成本尚可接受。从原则上讲,这一流程可以被大幅优化,尤其是对于需要大量发行逻辑相同代币的项目。然而,即使将成本降低至 120000 gas,费用依然为 $4.5。

如果我们以将 Polymarket 的资产发行迁移至 L1 为目标(交易仍可在 L2 上进行),并且希望支持大量微型市场,那么按照我们之前设定的目标——每次成本为 $0.25,L1 需要扩容约 18 倍。

密钥库钱包操作

密钥库钱包是一种具有可修改验证逻辑的钱包(用于更换密钥、签名算法等),其更改会自动传播至所有 L2。验证逻辑位于 L1,L2 通过同步读取(例如 L1SLOADREMOTESTATICCALL)来读取该逻辑。尽管可以将验证逻辑放在 L2 上,但这会增加大量复杂性

假设每位用户每年需要进行一次密钥更换或账户升级操作,全球用户数量为 31 亿。如果每次操作消耗 50000 gas,那么每个时间槽的 gas 消耗为 50000 * 3100000000 / (31556926 / 12) ≈ 5900 万,约为当前目标的 3.3 倍。

通过极限优化,可以将密钥更换操作在 L2 发起、但存储在 L1(感谢 Scroll 团队提出这一想法)。这种方法能将 gas 消耗降至仅需一次存储写入及少量额外消耗(同样按 7500 gas 计算),从而使密钥库更新大约占据以太坊当前一半的 gas 容量。

我们还可以估算一次密钥库操作的成本:

7500 * 15 * 10**-9 * 2500 = $0.28

从这一角度来看,L1 只需扩容约 1.1 倍,就能让密钥库钱包的使用变得足够经济实惠。

L2 证明提交

为了实现快速、通用且无需信任的跨 L2 互操作性,L2 需要频繁地向 L1 发布状态,以便它们能够直接感知彼此的状态。为了实现最低的延迟,L2 需要在每个时间槽都向 L1 提交状态。

在当前技术条件下(使用 ZK-SNARKs),每个 L2 的提交成本约为 500000 gas,因此以太坊仅能支持约 36 个 L2(相比之下,L2beat 追踪的项目数量约为 150,包括 validiums 和 optimiums)。更重要的是,这种做法在经济上不可行:以长期平均 gas 价格约为 15 gwei、ETH 价格为 $2500 来计算,每年提交的成本为 500000 * 15 * 10**-9 * (31556926 / 12) * 2500 = $4900 万/年。如果使用聚合协议,成本可以再次下降,在极限情况下,每次提交可能仅需约 10000 gas,因为聚合机制比仅更新一个存储槽稍微复杂一些。这样一来,每个 L2 每年的提交成本约为 $100 万。

理想情况下,我们希望每个时间槽都向 L1 提交状态成为一件不需要考虑的事情。要做到这一点,仍然需要大幅增加 L1 的容量。每年 10 万美元的成本对 L2 团队来说是一个相对较小的开支,但每年 100 万美元的成本就不太可行了。

结论

我们可以将上述使用案例整理成如下表格:

请记住,第一列和第二列的需求是累加的,例如,如果密钥库钱包操作占用了当前 gas 消耗的一半,那么必须有足够的空间来运行 L2 大规模退出。此外,还要再次记住,基于成本的估算非常粗略。需求弹性(gas 费用如何响应 gas 限制变化,尤其是在长期内)是非常难以估计的,而且即使在使用量固定的情况下,费用市场如何演变也存在很大的不确定性。

总的来说,这项分析表明,即使在 L2 主导的世界中,L1 gas 扩容约 10 倍仍然具有显著价值。这反过来意味着,即使长期图景尚不明朗,未来 1-2 年可以进行的短期 L1 扩容依然具有重要价值。

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  1. 本文转载自[Vitalik],如对转载有异议,请联系 Gate Learn 团队,团队会根据相关流程尽速处理。

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