作者：sui414 來源：collective 翻譯：善歐巴，金色財經

在本文中，我們旨在提供L2s 目前狀態的資料概覽。我們研究了3 月Dencun 升級後L2s gas 減少的重要性，調查了這些網路上的活動如何演變，並強調了MEV 活動帶來的新挑戰。此外，我們也討論了為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 的特定L2 Gas 費用結構和排序規則有所不同，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。相較之下，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成長和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。此暫存包含自己的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準。為了容納更多交易並減少網路擁堵，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 等網路的顯著增長。具體來說，Base 的每日交易量增加了四倍，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 的活躍位址和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 已成為成長最快的鏈，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 個主要橋樑的統計數據，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。 Debridge Finance（EVM 鍊和Solana 之間廣泛使用的橋樑）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。我們將在下一節中透過使用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，但沒有記憶體池

網路壅塞

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。

透過比較流行的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 價格高峰為30 Gwei。此後，該費率穩定在3 Gwei 左右，仍比其他交易支付的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路的交易回溯率，從中我們也觀察到Dencun 升級後L2 的交易回溯率增加——尤其是在Base、Arbitrum 和OP Mainnet 上。

目前，以太坊的回滾率約為2%，而幣安智能鍊和Polygon 的回滾率約為5-6%。在升級之前，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一般使用者的體驗。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互動。
發送者分佈：不到50% 的交易發送者只發送了一筆交易，表示用戶群沒有呈現長尾分佈。這表示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，要麼顯示單一區塊內的多個交易，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，我們偵測到了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成兩組進行分析。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 費用和回滾率的主要原因之一。

L2 的單序列器基礎設施，加上缺乏公共記憶體池，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路擁堵，尤其是在使用優先Gas 拍賣(PGA) 的L2 上，例如OP Mainnet 和Base。其後果不僅是網路擁堵，還浪費了用於撤銷交易的區塊空間和MEV 搜尋者支付的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，即由於目前缺乏記憶體池，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，還沒有經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即時監控數據（例如mev-inspect、libmev、eigenphi 3) 來獲取L2 MEV 量和搜尋者利潤。

迄今為止發布的一些L2 MEV 數據集和研究包括：

hildobby建立的開源資料集 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 層網路上的MEV 1由Arthur Bagourd 和Luca Georges Francois 撰寫，使用mev-inspect 實作量化了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 資料索引器工具Brontes，這將是一個可用於以太坊主網和L2 的開源儲存庫。 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，請聯絡Flashbots 市場研究團隊（Telegram 上的@tesa ：

演說氣球

@tesa_fb）！

儘管還需要進一步驗證，但hildobby 在Dune Analytics 上的資料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 上搜尋者最可行的選擇。

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 區塊的中位數是vanilla 驗證者區塊價值的4倍。

在Solana 上，驗證者透過Jito 的捆綁服務從驗證者小費中收集的額外MEV 收入（以每週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，但可以透過分析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 的市佔率可能有顯著差異。例如，Solana 還有其他幾個主要的Telegram 機器人，例如Sol Trading Bot 和BonkBot，而支援Base 的Telegram 機器人可能較少。因此，Banana Gun 的銷售量並不能以其Solana 收入比率轉化為Base 的總MEV 收入。

但是，請考慮另一個使用不同指標的預測：僅在3 月份，Banana Gun Telegram Bot 就向以太坊建造者和驗證者支付了超過2,300 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 日當週超過了以太坊（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，迷因幣交易機器人主要透過盲目狙擊和套利來運作，這在Base 的序列器設定中仍然是可行的。

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級的參與者。在協議層面，MEV-boost允許驗證者透過拍賣將區塊建立過程外包。對於搜尋者來說，以太坊的區塊建構者提供的捆綁服務（類似於Solana 上的Jito Labs 和Polygon 上的FastLanes）使搜尋者能夠提出具有恢復保護的MEV 策略。這些服務確保建構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記憶體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？

即使沒有記憶體池，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 策略透過清除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。如果沒有記憶體池，大多數MEV 策略都會預設為垃圾郵件策略，從而導致：

整個網路的回覆率增加；
Gas費用上漲，導致網路擁擠。

透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。搜尋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記憶體池，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，隨著定序人員獲得的價值增加，搜尋的經濟性會發生變化，導致搜尋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尋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，常見的搜尋策略將向定序人員支付大部分但不是全部的價值，而不太常見的搜尋策略則需要支付較少的價值。

此外，現有MEV 基礎設施（如以太坊的區塊建立市場）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建立市場仍然是一個懸而未決的挑戰。