Arbitrum TVL為何能在Layer2 中引領風騷?

撰文:Footprint分析師Alina

日期:2021年12月

數據來源:足跡分析 – Arbitrum 儀表板https://footprint.cool/ztil

Arbitrum 是以太坊的Layer 2其中1個網絡,它自從上線以來就吸引了眾多加密用戶和項目方的關注。根據Footprint Analytics的數據顯示,截止至2021年12月8號,Arbitrum佔所有Layer 2的TVL的比例為41.88%,總TVL為$22.5億,在眾多Layer 2網絡中,TVL方面遙遙領先。

數據來源:Footprint Analytics – 各Layer 2 TVL佔比

從所有Layer 2的發展歷程來看,Arbitrum 2021年9月1號才宣布主網全面上線,相比其他大部分Layer 2來說是比較晚的,但是Arbitrum的TVL一路飆升,遠超人們的預期。

數據來源:Footprint Analytics – 各Layer 2 TVL增長趨勢

Arbitrum為什麼能夠在眾多Layer 2脫穎而出呢?本文從3個方面逐一分析。

Arbitrum領跑原因分析

  • 技術遷移成本低

Arbitrum採用的Optimistic rollups方案,相比ZK rollups技術比較複雜的方案,短期內是更受開發者歡迎的。 Arbitrum是目前最能兼容Ethereum EVM的Layer 2解決方案,開發人員非常容易就可以將現有的以太坊協議進行遷移,無需重寫代碼,大大減少開發成本和時間成本,因此更受DeFi項目青睞,更願意跨鏈到Arbitrum。但從長期來說,ZK rollups的網絡可能會憑藉其更快的速度和更強的安全性,可能會有赶超的可能。

  • Gas fee成本低

Arbitrum由於每秒處理40000個交易請求,遠遠大於Ethereum的15-30個請求,大大減少了網絡的擁堵,提高了速度,降低了交易費用。根據外部數據顯示,Arbitrum的交易成本為1.8 Gwei,而Ethereum為64 Gwei,是Arbitrum的近36倍。

  • 更開放的生態策略:Degen土狗項目加持

可能很多人會問,那同是採用Optimistic rollups方案的用Optimistic網絡為什麼沒有那麼出色?這要得益於Arbitrum的啟動策略——它在向公眾開放之前,就已經與400多個DeFi項目達成合作意向,在其上線之初,就已經有幾十個項目同時上線。這就意味著用戶能夠在其生態完成各種操作。而Optimistic則是採用白名單機制,只有通過白名單篩選的項目才能在其主網上部署。

因為Arbitrum寬鬆的部署機制,導致打響Arbitrum第一炮的不是正規軍的頭部DeFi協議,而是各路土狗土礦。由於土狗項目超高收益,各路資金的參與度也異常高漲,吸引了Arbitrum初始啟動的資產和用戶流量。

Arbitrum的初始TVL的增長在很大程度上要歸功於ArbiNYAN,其以數千個百分點的回報率吸引投資者質押其原生代幣。雖然土礦令人不齒,但是土礦繁榮的背後尤其必然性,它算是為新生態誕生奠定了一定基礎。

Arbitrum生態項目簡介

Arbitrum作為Layer 2的領頭羊,從Footprint Analytics的數據上看到,其上線項目數量也不是很多,只有44個,不算是特別多。其中以DeFi基建類類型為主,如DEX、Lending、Asset。

其中DEX的TVL佔了56%,Asset佔比18%,Lending佔比17.8%。

數據來源:Footprint Analytics – Arbitrum的各類DeFi項目佔比

從各個DeFi項目的TVL排名來看,現在排名前5的項目中已經不見土狗項目的身影了,主流的頭部項目已經崛起,而且TVL都相差不大。其中Curve的TVL為$4.2億排在第一位。

數據來源:Footprint Analytics – Arbitrum的Top 5 DeFi項目TVL

結語

Arbitrum作為以太坊擴容之路不可或缺的重要角色,已經深受資本的關注,前後AB兩輪融資中獲得$1.24億美金,估值為$12億。當前Arbitrum沒有發幣,其開發團隊Offchain Labs 的聯合創始人曾表示短期內沒有發幣計劃。

當前Arbitrum還處於早期的狀態,期待它不斷豐富其生態建設,挖掘更多開發者,吸引更多投資人。 Arbitrum後續發展如何,讓我們拭目以待。

參考資料

為什麼 Arbitrum 和匯總在以太坊擴容中占主導地位

Arbitrum 已上線兩週,詳解生態數據及潛在機會

什麼是仲裁?

Arbitrum 啟動並鎖定並加載了完整的 DeFi 生態系統

Arbitrum 是目前 TVL 方面領先的 Layer-2 解決方案

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來源:FootprintAnalytics 原創

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