Jump Crypto：Layer1 分析フレームワークの構築方法

著者：Rahul Maganti、Jump Cryptoパートナー

原題：《L1を分析するためのフレームワーク》

翻訳：泽祎、チェーンキャッチャー

紹介

前回の記事では、ブロックチェーンインフラストラクチャにおける第一層（L1）に関連するいくつかのコンポーネントを紹介しました。これらのL1を詳しく調べ、この文章では、次の目的のための簡潔でありながら強力なフレームワークを定義します：

• L1のパフォーマンスを効果的に分析する。
• 明確に定義された属性と測定可能な指標に基づいて、そのエコシステムの商業的実現可能性を判断する。

第一層と独立したブロックチェーンエコシステムのパフォーマンスを評価し比較するための言語はしばしばあいまいであり、次のような質問が議論を支配することがよくあります：

• エコシステムはどのようなものですか？
• このネットワークはどのようにスケールしますか？
• このチェーンはコンポーザビリティをサポートしていますか？

しかし、これらの質問は特定のL1が競合他社よりも優れているかどうかの重要なポイントを捉えていません。L1のパフォーマンスを分析する際に、より具体的で構造的にするための簡潔なフレームワークを策定しましょう。

いくつかの基本的な定義から始めましょう。

*注意：私たちは指標を測定可能な統計データと呼び、属性をこれらの統計データから派生する条件と呼びます。

技術指標

ノード処理要件： 有効に動作するノードに必要な最低限のCPU/計算リソース。

毎秒取引数（TPS）： 毎秒チェーン上で処理および検証される取引。

チェーン成長： 最長チェーンの平均成長率。

チェーン品質： 最長チェーン内の誠実なブロックの割合。

最終時間（Time to Finality）： 取引が提出されてからチェーン上で確認されるまでの時間。

ノード数： コンセンサス、実行、またはその両方に参加するノードの数。

ブロックサイズ： 1つのブロックに含まれる最大データ量。

技術属性

セキュリティ - ネットワーク内のノードが暗号学/ゲーム理論の堅牢性を通じて取引を中継および検証する能力。

有効性 - ネットワーク内のノードがメッセージを交換し/合意に達する能力。

スケーラビリティ - ネットワークが取引を検証または処理する速度と能力。

ノード要件 - ユーザーがノードを運営し、ガバナンス決定に参加するための参入障壁。

中本聡係数 - 分散化を測る指標。ネットワーク内の少なくとも1つのサブシステムを破壊するために必要な検証者/エンティティの数（つまり、51%攻撃を成功させるために必要なリソース）。

アップグレード可能性 - ネットワーク/コミュニティがプロトコルの変更を提案、評価、実施する能力。

エコシステム成長指標

ロックされた総価値（TVL） - チェーン上の資産の総価値。

日次取引量 - 毎日処理される取引の数。

エコシステム属性

統合性/コンポーザビリティ - アプリケーションがネットワーク上の他のアプリケーションと相互作用し、構築し、統合する能力。

ユーザー体験 - 一般ユーザーがチェーン上のアプリケーションを簡単に理解し、参加できること。

コミュニティ参加 - プロジェクトの利害関係者がアプリケーション、他のユーザー、開発者とどの程度相互作用するか。

これらの属性がどのように組み合わさってネットワーク評価の理解を促進するかを見てみましょう。コミュニティ参加に関する指標やプロトコル収入、ロックされた総価値（TVL）などの財務指標を含め、エコシステムの成功とその将来の成長可能性をより良く理解することができます。

第1層パフォーマンススタック

エコシステム属性： コミュニティ参加｜ユーザー体験/ユーザーインターフェース｜統合の容易さ/DAppの移植性

エコシステム成長指標： ロックされた総価値 (TVL)｜日次取引量｜ソーシャルメディアの成長 (Discord / Telegram / Twitter)｜開発者数｜プロトコル収入

インフラ要件： データの可用性｜クロスチェーン相互運用性｜検索可能性/インデックス｜開発者ツール

技術属性： フォールトトレランス｜セキュリティ｜有効性｜スケーラビリティ｜分散化｜アップグレード可能性

技術指標： ノード処理要件｜ノード数｜毎秒取引量 (TPS)｜チェーンの成長｜チェーンの品質｜ブロックサイズ｜遅延｜ダウンタイム｜伝播時間｜中本聡係数

帰納的まとめ

上記のフレームワークには多くの用語があります。伝統的に、ブロックチェーンの三難のジレンマは、ブロックチェーンを迅速に評価する良い方法です。では、どのようにして分散化、スケーラビリティ、セキュリティの観点からこれらの属性を構築するのでしょうか？

スケーラビリティ

• 水平スケーラビリティ ------ ネットワークの処理能力（例えば、毎秒取引量）は、参加ノードの数に応じて増加するべきです。理想的なL1は、そのTPSをノード数（n）に対して線形に拡張します。しかし、わずかな亜線形の拡張は許容されます。（私たちは、線形拡張はより理想的な属性であり、ほとんどのL1の拡張は亜線形であることを認めます。）

• 低オーバーヘッド ------ 各取引の処理コストに対して、合意、セキュリティ、そしてこのリスト内のすべての他の属性を実現するために増加する計算コストは最小であるべきです。亜線形の拡張を得るためには、状態更新を検証するために必要なリソース量 (q) が、状態遷移 (p) の計算リソースに対して亜線形である必要があります。

• 短い完了時間 ------ 取引の提出と状態更新の完了の間の最短時間。

分散化

• コンポーザビリティ/原子性 ------ L1上で動作するすべてのアプリケーションは相互運用可能であるべきです。例えば、ユーザーは任意の2つのアプリケーション機能を組み合わせた原子取引を送信できるべきです。システムの状態は、ユーザーが「滞留」することなく、単一の統一されたオブジェクトとして機能する必要があります。これは、シャーディングチェーンを処理する際に特に問題となります。
• 最終性 ------ 状態はある時点以降に不変でなければなりません。最終性は、ユーザーがL1を使用してオフチェーンコンポーネントを持つ取引を実行できるようにします。これは、暗号学的または経済的手段によって実現できます（つまり、「二重支払い」攻撃を実行することが不可能になります）。

セキュリティ

• セキュリティ/堅牢性 ------ 悪意のある者または悪意のある者のグループが、ネットワークに無効な取引を行わせる高い確率で説得することはできないはずです。ブロックチェーンは、一連の強力な保証メカニズムを指定する必要があります。これは、ゲーム理論的インセンティブによって不正行為を抑制するか、またはそのような攻撃を計算上不可能にする暗号原理を確立することによって行われます。
• 検閲耐性 ------ 誰もがシステムに平等にアクセスできるべきであり、プロトコルに参加するコンピュータは、どの参加者のアクセスも拒否してはなりません。コンセンサス/検証に参加するためのハードルは非常に低いべきです（つまり、ノードを運営するための最低限の計算/ストレージ要件）。
• フォールトトレランス ------ どの攻撃者もプロトコルの運用を破壊するのが難しいはずです。例えば、システムの状態は複製される必要があり、強力な攻撃者がそれを削除できないようにする必要があります。
• 有効性 ------ 誠実なメッセージが含まれる/ブロック生産者が使用できることを保証します。コンセンサスプロトコルは、基本的にチェーンの有効性に基づいて安全を実現します------検証者は、自分がアクセス権を持たないメッセージを検証できません。特定のコンセンサスメカニズム（例えばPoW）においては、チェーンの品質やチェーンの成長などの指標がこの属性の有用な指標となることがあります。

考慮すべきトレードオフ

上記の概要は、L1を評価するための分類法を提供しますが、異なるネットワークの相対的な利点を実際に評価する方法を提供していません。以下では、これらの異なる用語間の関係を議論し、特定のユースケースに最も適したチェーンを理解するための明確な方法を提供するために、いくつかの重要なトレードオフを紹介します。

1、 コンセンサスオーバーヘッド vs. セキュリティ vs. スケーラビリティ ------ コンセンサスまたは状態遷移プロセスを検証するノード/コンピュータが多いほど、ネットワークのセキュリティは向上します。例えば、これはPoWモデルで明らかであり、最長のチェーンがネットワークの規範チェーンまたは「真の状態」となります。しかし、これらのノードの大部分のサブセットが状態遷移の計算に特化するのではなく、計算リソースを使い果たした場合、スループットが制限され、ネットワークが遅くなります。

2、 最終時間（Time-to-Finality） vs. TPS vs. セキュリティ ------ ブロックが完了するのが早いほど、検証者が状態に合意する時間は短くなります。より早いブロック生成時間は、より高いTPSをもたらす可能性がありますが、十分な時間がないと効果的に合意に達することができず、ロールバックがより一般的になる可能性があり、システムのセキュリティが損なわれる可能性があります。

3、 ノード要件とスケーラビリティ ------ ブロックチェーンが真に分散化されるためには、誰もがネットワークに簡単にアクセスし/参加できるべきです。システムをできるだけ無許可にするために、ノードを運営するための最低要件は比較的低くあるべきです。しかし、ノード要件が低下するにつれて、ネットワークで利用可能な総計算能力も低下します。その結果、より多くのノードがネットワークに参加する可能性がありますが、ノード数の増加は、能力の弱いマシンによる計算帯域幅の損失を補う必要があります。したがって、適切なバランスを取ることは依然として重要な課題です。

4、 データの可用性とインデックス性 ------ チェーン上のデータ量が増えるにつれて、データを効果的に解析またはフィルタリングすることがますます困難になります。DAppは、ユーザーに大量または迅速なリクエストセットを提供するために、リアルタイムでチェーン上のデータを照会できる必要があります。

5、 水平スケーラビリティと原子性 ------ シャーディングは、複数のサブネットでチェーン上の状態の異なる部分を維持する必要があります。これにより、取引を並行して処理できますが、ユーザーが困難に陥るリスクが増加します。シャーディング間で原子性を維持する方法はいくつかありますが、すべての方法には追加のオーバーヘッドが必要です。

アプリケーションレベルの影響

私たちが議論しているインフラパラメータは、特定のチェーン上で構築されるアプリケーションの種類に大きな影響を与える可能性があります。以下の例を考えてみましょう：

• 帯域幅は高スループットアプリケーションのサポートを制限し、逆に、より高いTPSはより高頻度の取引とリアルタイム更新を可能にします。
• 迅速な決済を必要とする支払いまたは他のアプリケーションにとって、長い最終確定時間はあまり役に立たないかもしれません。
• 高額なチェーン上のリソースコスト（つまりガスコスト）は、アプリケーションの開発を妨げる可能性があります。（例えば、従来の中央集権的なリミットオーダーブック（CLOB）は、ガスコストが高いためにEthereum上では実行不可能であり、Uniswapなどの自動マーケットメーカー（AMM）が人気です。Solanaなどの低コストのL1や、Ethereumなどのチェーン上のL2では、CLOBは非常に実用的です。）

上記では、L1のパフォーマンスを分析するためのフレームワークを示しました。以下では、そのエコシステム/チェーン上で構築されたプロジェクトのセットからL1をより良く評価する方法について、より深い分析を提供します。

私たちはこれらのプロジェクトを4つの主要なカテゴリに分けます：

ブロックチェーンがこれらの基本要素を統合する能力は、その短期的な成長と長期的な持続可能性にとって重要です。

私たちは、高成長のエコシステムの発展には5つの主要なステップがあると考えています：

1. 資産または一般的なブリッジを通じてクロスチェーン通信を実現する。

2. DeFiの原理を統合することでプラットフォームに流動性をもたらす（例えば、マネーマーケット貸付プラットフォームや取引所）。これにより、コア開発者コミュニティがより良いツールや抽象的な仮定を構築することを奨励し、より複雑でない開発者がより消費者向けの製品を構築できるようになります。

3. DAppの成長を通じてユーザーの採用を促進する。

4. オラクルや専用のデータ可用性層を通じて、高忠実度のデータをチェーン上にもたらすことに焦点を当てる。

5. これらのデータをインデックス化し、理解しやすい形式で表示する（例えば、リソースマネージャー上で）。

結論

否定できないのは、2009年にビットコインが登場して以来、暗号分野は急速に成長してきたということです。この成長は、新しいL1の登場によって大きく形作られました。2011年、EthereumはEthereum Virtual Machine (EVM)を通じてチューリング完全なアーキテクチャを導入し、ブロックチェーンが静的な分散台帳としてだけでなく、任意の表現プログラムを実行するグローバルな状態機として機能することを可能にしました。これにより、より汎用的なDAppの開発が可能となり、一般の小売ユーザーがブロックチェーンエコシステムに参加することができました。これはDeFi Summerなどの運動が証明しています。

しかし、採用率が増加するにつれて、スケーラビリティに関する新たな課題も発生し、ビルダーは容量制限を緩和するための新しい方法を模索することを余儀なくされました。これは、計算をオフチェーンに移すことでスループットを向上させようとするSolanaや他のL1/L2などのチェーンの開発に反映されています。

現在、より良いコンセンサスメカニズムと暗号原理を利用したスケーラビリティを巡る新しいL1が新しいアーキテクチャを探求している中で、その価値を効果的に評価することは依然として困難な課題です。私たちは、この記事がコアで測定可能な技術指標がエコシステムの成長とどのように関連しているかを示し、特定のネットワークの市場価値を特定するのに役立つ、より構造的なアプローチを提供することを期待しています。