Giới thiệu

Hiện nay, các ứng dụng phi tập trung đối mặt với các hạn chế trong việc thực hiện các tính toán phức tạp trên chuỗi do khả năng xử lý bị hạn chế của blockchain. Tuy nhiên, với sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ như bộ xử lý song song blockchain, kết hợp với lý thuyết trò chơi và thiết kế cơ chế, một làn sóng mới của các trường hợp sử dụng mới nổi lên để cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng.

Bài viết này khám phá không gian thiết kế của các bộ đồng xử lý, tập trung vào các trường hợp sử dụng tiềm năng mà chúng trao quyền.

Những điểm chính:

• Tính toán Blockchain rất tốn kém và hạn chế; Một giải pháp là di chuyển tính toán ra khỏi chuỗi và xác minh kết quả trên chuỗi thông qua các bộ đồng xử lý, cho phép logic DApp phức tạp hơn.
• Các bộ xử lý phụ có thể được phân loại thành không tin cậy (ZK), tối thiểu hóa đáng tin cậy (MPC/TEE), lạc quan, và dựa trên tiêu chí bảo mật về mặt kinh tế. Các giải pháp này cũng có thể được kết hợp để đạt được sự cân đối mong muốn giữa bảo mật và hiệu suất.
• Các loại bộ xử lý phụ khác nhau phù hợp cho các nhiệm vụ khác nhau trong lĩnh vực DeFi. Các trường hợp sử dụng tiềm năng bao gồm DEX (AMM & sổ lệnh), thị trường tiền, gửi tiền, restaking, v.v.
• Với sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo phi tập trung, cùng với bộ xử lý phụ, chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới của “DeFi thông minh”.

Vai trò của bộ xử lý phụ trợ

Blockchain thường được coi là một máy ảo CPU đa dụng (VM) có thể không lý tưởng cho các phép tính nặng. Các nhiệm vụ liên quan đến phân tích dữ liệu và tính toán mạnh thường đòi hỏi sự giải quyết ngoài chuỗi. Ví dụ, các sàn giao dịch orderbook như dydx v3 sử dụng việc kết hợp ngoài chuỗi và các hệ thống rủi ro chạy trên máy chủ tập trung, chỉ có việc thanh toán quỹ diễn ra trên chuỗi.

Trong lĩnh vực máy tính, bộ xử lý phụ được giới thiệu để hỗ trợ bộ xử lý thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, như được chỉ ra bởi tiền tố 'co-'. Ví dụ, GPU phục vụ như bộ xử lý phụ cho CPU. Chúng xuất sắc trong xử lý tính toán song song cần thiết cho các nhiệm vụ như kỹ thuật dựng hình 3D và học sâu. Sắp xếp này cho phép CPU chính tập trung vào xử lý đa mục đích. Mô hình bộ xử lý phụ đã giúp các máy tính xử lý các khối lượng công việc phức tạp hơn mà không thể thực hiện được với một CPU đa mục đích duy nhất.

Bằng cách tận dụng bộ xử lý phụ và truy cập dữ liệu trên chuỗi, các ứng dụng blockchain có thể tiềm năng cung cấp các tính năng tiên tiến và ra quyết định thông minh. Điều này tạo ra cơ hội để tiến hành các phép tính bổ sung, cho phép thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn và cho phép ứng dụng trở nên “thông minh” hơn.

Các loại bộ xử lý phụ khác nhau

Dựa trên giả định về sự tin cậy, các bộ xử lý phụ có thể được phân loại chủ yếu thành ba loại khác nhau- Zero-Knowledge (ZK), Optimistic, và Cryptoeconomic.

Các bộ xử lý ZK, nếu được triển khai đúng cách, lý thuyết là không đáng tin cậy. Chúng thực hiện tính toán ngoại chuỗi và gửi chứng minh trên chuỗi để xác minh. Mặc dù chúng cung cấp tốc độ, nhưng có một sự đánh đổi về chi phí chứng minh. Khi phần cứng tùy chỉnh tiến bộ và mật mã phát triển, chi phí cuối cùng chuyển cho người tiêu dùng có thể giảm xuống mức chấp nhận được hơn.

Axiom và RISC ZeroBonsai là ví dụ về bộ xử lý ZK. Chúng cho phép tính toán tùy ý với quyền truy cập vào trạng thái trên chuỗi được chạy ngoại chuỗi và cung cấp bằng chứng rằng tính toán đã được thực hiện.

Để cung cấp một hiểu rõ hơn về cách mà một bộ xử lý ZK điển hình hoạt động, hãy xem xétquy trình của RISC Zero Bonsai.

Ứng dụng gửi yêu cầu xử lý chung đến Bonsai Relay, sau đó chuyển tiếp yêu cầu chứng minh cho dịch vụ chứng minh Bonsai. RISC Zero zkVM thực thi chương trình và tạo ra một bằng chứng để xác nhận việc thực thi chính xác của mã, có thể được xác minh bởi bất kỳ ai. Sau đó, Bonsai Relay công bố bằng chứng trên chuỗi, và các ứng dụng nhận kết quả thông qua một hàm gọi lại.

Bonsai trên Ethereum

Trong khi ZK coprocessor là một phương pháp để đạt được tính toán ngoại chuỗi có thể xác minh, các phương pháp thay thế như MPC và TEEs cung cấp các phương pháp khác nhau. MPC cho phép tính toán cộng tác trên dữ liệu nhạy cảm, trong khi TEEs cung cấp bảo mật dựa trên phần cứng. Mỗi lựa chọn đi kèm với một tập hợp các sự cân nhắc riêng giữa bảo mật và hiệu suất. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ tập trung vào ZK coprocessors.

Bộ xử lý phụ lạc quan cung cấp các giải pháp tiết kiệm chi phí, nhưng chúng gặp vấn đề độ trễ đáng kể (thường là tuần). Chúng đòi hỏi các bên trung thực phải thách thức hiệu quả chúng bằng chứng gian lận trong thời gian thách thức. Do đó, thời gian đảm bảo bảo mật bị trì hoãn.

Bộ xử lý tương tác kinh tế tiền điện tử là bộ xử lý tương tác lạc quan với một khoản kết nối kinh tế đủ lớn trong quá trình thực thi và một hệ thống bảo hiểm trên chuỗi cho phép người khác đảm bảo được bồi thường cho việc tính toán sai lầm. Kết nối kinh tế và bảo hiểm này có thể được mua thông qua các nhà cung cấp bảo mật chia sẻ như Eigenlayer. Ưu điểm là thanh toán ngay lập tức, nhưng nhược điểm là chi phí của việc mua bảo hiểm.

Đặc điểm của Các Loại Bộ Xử Lý Phụ Khác Nhau

* Có thời gian tạo bằng chứng dưới một giây ngoài kia (phải thừa nhận là đối với các bằng chứng nhỏ, được tối ưu hóa) và chúng đang được cải thiện nhanh chóng.

Các loại bộ xử lý phụ khác nhau có những đặc điểm về chi phí, độ trễ và bảo mật riêng biệt. Kết hợp các loại bộ xử lý phụ khác nhau có thể dẫn đến trải nghiệm người dùng được tối ưu hóa. Một ví dụ nổi bật là Brevis. Ban đầu được ra mắt với một bộ xử lý zk-coprocessor, Brevis hiện đã tiết lộ Brevis coChainSự đổi mới này kết hợp kinh tế tiền điện tử và ZKP trong một bộ xử lý phụ ZK, dẫn đến giảm chi phí, giảm thời gian trễ và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Các bộ đồng xử lý ZK thuần túy, ở trạng thái hiện tại, vẫn còn những thách thức như chi phí tạo bằng chứng cao và các vấn đề về khả năng mở rộng. Điều này là do bằng chứng ZK cho truy cập dữ liệu và kết quả tính toán luôn được tạo trước. Tận dụng cơ sở hạ tầng lấy lại của Eigenlayer, Brevis coChain cho phép các dapp điều chỉnh mức độ bảo mật kinh tế tiền điện tử mà họ mong muốn, mang lại cho họ sự linh hoạt cao hơn để nâng cao trải nghiệm người dùng. Dưới đây là một lời giải thích đơn giản về cách nó hoạt động.

Brevis coChain sẽ đầu tiên ‘một cách lạc quan’ tạo ra kết quả cho yêu cầu xử lý song song dựa trên sự thống nhất PoS. Sau đó, hai cửa sổ thách thức bắt đầu, một là cụ thể cho ứng dụng và có thể cấu hình bởi các nhà phát triển, và một là cửa sổ cắt giảm toàn cầu cho coChain dài hơn.

Quy trình làm việc Brevis coChain

Trong thời gian thử thách ứng dụng, người quan sát có thể nộp một ZKP mâu thuẫn với kết quả cộng tác. Thành công của thử thách cắt giảm người đề xuất và thưởng người thách thức. Đề xuất thất bại dẫn đến tiền đặt cược của người thách thức bị tịch thu.

Nếu không có thử thách nào, ứng dụng sẽ coi kết quả là hợp lệ. Cửa sổ cắt giảm coChain toàn cầu có sẵn để tăng cường bảo mật. Ngay cả khi một ứng dụng chấp nhận kết quả bị lỗi, miễn là cửa sổ gạch chéo coChain đang mở, các trình xác thực độc hại có thể bị cắt và kết quả không chính xác có thể được khắc phục.

Vì các loại bộ xử lý phụ khác nhau có đặc tính về chi phí, độ trễ và bảo mật khác nhau, các ứng dụng phải đánh giá yêu cầu của họ để xác định loại bộ xử lý phụ mà họ cần. Nếu tính toán liên quan đến các nhiệm vụ bảo mật cao, như tính số dư của người xác thực trên chuỗi Beacon trong liquid staking nơi hàng tỷ đô la đang đặt cược, ZK coprocessors là lựa chọn phù hợp nhất. Chúng cung cấp bảo mật tối đa vì kết quả có thể được xác minh mà không cần tin cậy. Ngoài ra, độ trễ không phải là một vấn đề trong các tình huống như vậy, cho phép tạo ra các chứng minh trong khung thời gian chấp nhận được.

Đối với các nhiệm vụ ít nhạy cảm với độ trễ và không liên quan đến giá trị tài chính đáng kể, như hiển thị các chỉ số thành tích trên chuỗi trên hồ sơ xã hội của bạn, một bộ xử lý phụ lạc quan cung cấp tính toán ngoại trên thấp nhất có thể được ưa chuộng.

Đối với các nhiệm vụ khác, bộ xử lý chuyên nghiệp về cryptoeconomic chứng minh hiệu quả hơn khi bảo hiểm mua được bao phủ giá trị đang đối mặt nguy cơ. Phân tích chi phí bảo hiểm nên được thực hiện trên cơ sở từng trường hợp, bị ảnh hưởng nặng bởi giá trị được thúc đẩy bởi ứng dụng. Những nhiệm vụ này thường liên quan đến phân tích đa dạng và mô hình hóa rủi ro.

Một cách khác để phân loại các bộ xử lý phụ là theo loại tính toán, với ví dụ như:

• RiscZero, Succinct và =nil; để tính toán chung,
• Nghi lễvàModulusđối với AI,
• Thời gian và không gian cho các hoạt động cơ sở dữ liệu,
• MegaETHđối với việc tính toán EVM, và hơn thế nữa.

Việc sử dụng bộ xử lý phụ trong lĩnh vực DeFi là một lĩnh vực mới nổi có tiềm năng lớn. Trong phần tiếp theo, tôi sẽ trình bày các ý tưởng hiện có và cách triển khai về việc sử dụng bộ xử lý phụ trong các lĩnh vực khác nhau trong DeFi bao gồm DEX, thị trường tiền, staking, restaking, v.v.

DEX

Có nhiều bên liên quan trong một DEX. Điều này bao gồm các nhà giao dịch, người cung cấp thanh khoản, nhà tạo lập thị trường, người quản lý thanh khoản, người giải quyết/người điền, và nhiều người khác. Các bộ xử lý đồng thời có tiềm năng để tối ưu hóa hiệu quả cho các nhiệm vụ phức tạp với các mức độ giả định về sự tin cậy khác nhau, từ đó nâng cao trải nghiệm cho các bên liên quan.

Giảm Chi Phí

Trong một AMM cơ bản, một chức năng quan trọng là tính toán các tham số cần thiết khi người dùng khởi tạo một cuộc trao đổi. Các tham số này bao gồm số lượng được trao đổi vào và ra, phí, và giá sau khi trao đổi. Một trường hợp sử dụng một cách đơn giản để tận dụng sức mạnh tính toán của các bộ xử lý zk trong khi vẫn đảm bảo các cam kết tin cậy là thực hiện một phần của chức năng trao đổi ngoại chuỗi, sau đó hoàn thành các bước còn lại trên chuỗi. zkAMMs là một biến thể của Hệ thống tạo lập thị trường tự động (AMMs) tích hợp chứng minh không mạnh trong giao thức.@0xfuturistic) giới thiệu một phiên bản của zkAMM (zkUniswap) dựa trên Uniswap v3 nơi một phần của việc tính toán swap của AMM được chuyển sang Risc Zero zkVM. Người dùng bắt đầu một swap bằng cách gửi yêu cầu trên chuỗi, đầu vào của swap được nhận bởi người chuyển tiếp, và việc tính toán được thực hiện ngoại tuyến. Người chuyển tiếp sau đó đăng bài đầu ra và bằng chứng. AMM xác minh bằng chứng và giải quyết swap.

Mặc dù chi phí tính toán vẫn có thể so sánh được với EVM ở giai đoạn hiện tại, nhưng có thể đạt được hiệu quả cao hơn bằng cách song song hóa việc tính toán các giao dịch với các đường dẫn độc lập nhờ tính năng tiếp tục của RiscZero. Điều quan trọng, việc thực hiện các giao dịch có thể được thực hiện theo thứ tự trên chuỗi, nhưng các bước trao đổi thực sự có thể được tính toán song song ngoại chuỗi bằng cách này. Điều này cho phép song song hóa phần nặng nhất cho các lô, điều mà không thể thực hiện tự nhiên trên EVM. Chi phí xác minh cũng có thể được phân bổ bằng cách gộp nhiều giao dịch lại với nhau.

Người dùng cũng có lựa chọn sử dụng một tầng sẵn có dữ liệu thay thế khác để gửi yêu cầu đổi. Một cách tiếp cận khác là sử dụng chữ ký EIP712 để lan truyền ngoại chuỗi, có thể giảm chi phí đổi thêm.

Tham số động

Bộ xử lý phụ cũng có thể được sử dụng để kiểm soát mức phí hoán đổi động cho một hồ bơi AMM. Khái niệm về mức phí động là tăng tỷ lệ phí trong các giai đoạn biến động của thị trường và giảm nó trong điều kiện thị trường yên bình hơn. Điều này mang lại lợi ích cho nhà cung cấp thanh khoản bị động, vì họ liên tục đối diện với mặt không mong muốn của giao dịch và trải qua rò rỉ giá trị thông qua mất cân bằng so với cân bằng lại (LVR). Việc triển khai mức phí động nhằm giải quyết vấn đề này bằng cách bồi thường LPs một cách đủ đáng.

Một số AMM đã có tính năng này. Ví dụ, Môi trườngsử dụng một trình giám sát bên ngoài để chụp ảnh chụp của các hồ bơi Uniswap v3 ở các mức phí khác nhau mỗi 60 phút để chọn ra hồ bơi hoạt động tốt nhất.

Để cung cấp thêm thông tin về việc điều chỉnh tỷ lệ phí, dữ liệu bổ sung có thể được sử dụng, cả trên chuỗi và ngoài chuỗi. Điều này bao gồm các giao dịch lịch sử được thực hiện trên chuỗi cho hồ bơi AMM cụ thể này hoặc cho cặp tiền tệ giống nhau trên các hồ bơi thanh khoản khác nhau (như giải pháp Ambient) hoặc thậm chí là các hồ bơi trên các mạng khác nhau. Nếu một số giả định tin cậy được phép, dữ liệu ngoài chuỗi (ví dụ: dữ liệu giao dịch CEX) từ các nguồn tin cậy như Chainlink hoặc Pyth cũng có thể được giới thiệu.

Quyết định sử dụng loại bộ đồng xử lý nào bị ảnh hưởng bởi tần suất điều chỉnh phí. Trong trường hợp một nhóm yêu cầu thay đổi phí động rất thường xuyên, các bộ đồng xử lý kinh tế tiền điện tử có thể phù hợp hơn. Điều này là do chi phí chứng minh có khả năng lớn hơn chi phí bảo hiểm, có thể được ước tính là chênh lệch về tỷ lệ phí nhân với khối lượng trung bình. Trong trường hợp có bất kỳ tính toán sai lầm nào, LP có thể dễ dàng yêu cầu bảo hiểm của họ do Eigenlayer tạo điều kiện để bù đắp cho tổn thất phí của họ.

Tuy nhiên, cũng có các hồ bơi ưa thích tỷ lệ phí thay đổi ít thường xuyên hơn. Tuy nhiên, những hồ bơi này xử lý khối lượng rất lớn, có thể làm tăng chi phí mua bảo hiểm. Trong những trường hợp như vậy, bộ xử lý ZK là phù hợp hơn vì chúng cung cấp cam kết mạnh nhất.

Quản lý Thanh khoản Hoạt động (ALM)

Cung cấp thanh khoản thụ động có thể là một lựa chọn hấp dẫn cho những người dùng ít kinh nghiệm muốn kiếm phí từ thanh khoản nhàn rỗi của họ mà không quá quan tâm đến độ lệch giá. Tuy nhiên, một số nhà cung cấp thanh khoản (LP) dễ bị tổn thất hơn do sai lệch giá và chênh lệch giá thống kê. Trước đây chúng tôi đã thảo luận về cách điều chỉnh phí linh hoạt có thể giảm thiểu vấn đề này. Nhưng tại sao không tiến thêm một bước và thay đổi hoàn toàn hình dạng của đường cong thanh khoản? Đây là một cách tiếp cận tinh vi hơn để quản lý thanh khoản được gọi là Nhà quản lý thanh khoản hoạt động (ALM).

Thật đáng tiếc, hầu hết các ALM hiện có chỉ cung cấp các chiến lược cơ bản như cân bằng lại, có tác động hạn chế đối với việc thu phí. Trong khi đó, các kỹ thuật cao cấp hơn như lướt sóng sử dụng thị trường tiền tệ hoặc phái sinh có sẵn. Tuy nhiên, chúng hoặc phát sinh chi phí cao khi thực hiện thường xuyên trên chuỗi hoặc phụ thuộc vào tính toán hộp đen tập trung ngoại chuỗi.

Coprocesors có tiềm năng giải quyết vấn đề chi phí và tin cậy, giúp cho việc áp dụng các chiến lược tiên tiến. Bằng cách tích hợp với các giải pháp học máy không thông tin mới nhất (ZKML) như Modulus Labs và các nền tảng AI phi tập trung như Nghi lễ, các quản lý thanh khoản có thể tận dụng các chiến lược phức tạp dựa trên dữ liệu giao dịch lịch sử, tương quan giá, biến động, đà, và nhiều hơn nữa trong khi tận hưởng các lợi ích của tính riêng tư và không tin cậy.

Các chiến lược giao dịch tần suất cao đòi hỏi thời gian chính xác và thực hiện nhanh chóng. Mặc dù các giải pháp ZK có thể không phải lúc nào cũng đáp ứng tốc độ cần thiết, nhưng các bộ đồng xử lý kinh tế tiền điện tử vượt trội trong lĩnh vực này. Các bộ đồng xử lý này cho phép các thuật toán AI được thực thi nhanh chóng, với các tham số được cập nhật thường xuyên khi thời gian khối cho phép. Tuy nhiên, sử dụng phương pháp này đi kèm với chi phí bảo hiểm. Ước tính chính xác các chi phí này có thể là một thách thức do các rủi ro tiềm ẩn như các nhà quản lý xử lý sai quỹ hoặc tham gia vào các giao dịch đối ứng. Quá trình ra quyết định liên quan đến việc cân bằng lợi nhuận bổ sung với chi phí bảo hiểm, điều này cuối cùng phụ thuộc vào tổng khối lượng xảy ra trong khung thời gian đo lường của bộ đồng xử lý. Mở rộng quy trình này cũng có thể chứng minh khó khăn dựa trên vốn có sẵn để truy cập trong một AVS duy nhất và khả năng dự đoán giá trị có nguy cơ tại bất kỳ thời điểm nào.

Phân phối phần thưởng dựa trên chỉ số

Mặc dù mỗi giao dịch được ghi lại trên blockchain, hợp đồng thông minh đối mặt với thách thức trong việc xác định các chỉ số mà các giao dịch này đại diện, chẳng hạn như khối lượng giao dịch, số lần tương tác, TVL trên mỗi đơn vị thời gian, v.v. Một người có thể đề xuất sử dụng giải pháp chỉ số như Dune Analytics, cung cấp thông tin có giá trị. Tuy nhiên, phụ thuộc vào việc sử dụng các giải pháp chỉ số ngoại tuyến mang lại một lớp tin cậy bổ sung. Đây là nơi các bộ xử lý phụ xuất hiện như một giải pháp hứa hẹn.

Một chỉ số trên chuỗi đặc biệt có giá trị là khối lượng giao dịch. Ví dụ, khối lượng tích lũy trong một hồ bơi AMM cụ thể liên kết với một địa chỉ cụ thể trong một số khối nhất định. Chỉ số này rất có ích cho DEX. Một trường hợp sử dụng là cho phép thiết lập các mức phí khác nhau cho người dùng dựa trên khối lượng giao dịch của họ. Cách tiếp cận này tương tự như phí động, nhưng thay vì dựa vào dữ liệu chung, nó nhìn vào dữ liệu cụ thể của địa chỉ.

Breviscung cấp một ví dụ thú vị khi chứng minh khối lượng có thể được kết hợp với một chiết khấu phí tùy chỉnh Uniswap để cung cấp chiết khấu phí dựa trên khối lượng tương tự như người giao dịch VIP trên các sàn CEX.

Cụ thể, Uniswap v4 có thể đọc lịch sử giao dịch của người dùng trong 30 ngày qua, phân tích từng sự kiện giao dịch với logic tùy chỉnh và tính toán khối lượng giao dịch với Brevis. Khối lượng giao dịch và Bằng chứng ZK do Brevis tạo ra sau đó được xác minh một cách đáng tin cậy trong hợp đồng thông minh Uniswap v4 Hook, xác định và ghi lại mức phí VIP của người dùng không đồng bộ. Sau khi xác minh bằng chứng, bất kỳ giao dịch nào trong tương lai của người dùng đủ điều kiện sẽ kích hoạt hàm getFee() để chỉ cần tra cứu hồ sơ VIP và giảm phí giao dịch cho họ tương ứng.

Chi phí để được chứng nhận là "VIP" cũng rất rẻ (khoảng $2.5 dựa trên kết quả đánh giá hiệu suất của nó). Chi phí có thể được giảm thêm bằng cách tổng hợp nhiều người dùng bằng cách sử dụng các giải pháp như NEBRA. Sự đánh đổi duy nhất là độ trễ, vì phải mất khoảng 400 giây để truy cập và tính toán 2600 giao dịch Uniswap trên chuỗi. Tuy nhiên, điều này ít liên quan hơn đối với các tính năng không nhạy cảm về thời gian.

Để giải quyết lo ngại về độ trễ, dapps có thể tận dụng coChain của Brevis. Kết quả được tính toán và giao nhanh chóng thông qua cơ chế đồng thuận PoS để giảm thiểu độ trễ. Trong trường hợp hoạt động độc hại, ZKP có thể được sử dụng trong cửa sổ thách thức để phạt các nhà xác nhận lừa đảo.

Ví dụ, trong kịch bản phí VIP đã đề cập trước đó, nếu hơn ⅔ số người xác minh coChain gian lận bằng cách gán một hạng VIP cao hơn cho một số người dùng cụ thể trong một 'bảng tra cứu hạng VIP' liên kết với khớp phí động, một số người dùng có thể nhận được giảm giá phí lớn ban đầu. Tuy nhiên, khi chứng minh rằng các hạng VIP không chính xác bằng cách trình bày bằng chứng ZK trong khung cắt giảm, các người xác minh độc hại sẽ phải đối mặt với hình phạt. Các hạng VIP không chính xác sau đó có thể được sửa đổi bằng cách kích hoạt cuộc gọi thách thức để cập nhật bảng tra cứu hạng VIP. Đối với các kịch bản cẩn thận hơn, các nhà phát triển có thể chọn cách triển khai các cửa sổ thách thức cấp ứng dụng mở rộng, cung cấp một lớp bảo mật và tính linh hoạt bổ sung.

Đào Liquidity

Liquidity mining là một hình thức phân phối phần thưởng nhằm khởi động thanh khoản. DEX có thể hiểu sâu hơn về hành vi của các nhà cung cấp thanh khoản thông qua các bộ xử lý song song và phân phối phần thưởng hoặc khuyến mãi của Liquidity mining một cách phù hợp. Quan trọng là nhận ra rằng không phải tất cả các LP đều giống nhau; một số hành động như lính đánh thuê trong khi những người khác vẫn trung thành và tin tưởng lâu dài.

Ưu đãi thanh khoản tối ưu nên đánh giá hồi cứu sự cống hiến của LP, đặc biệt là trong những biến động thị trường đáng kể. Những người liên tục cung cấp hỗ trợ cho nhóm trong những khoảng thời gian như vậy sẽ nhận được phần thưởng cao nhất.

Hệ Thống Danh Tiếng Solver/Filler

Trong một tương lai tập trung vào ý định của người dùng, những người giải quyết/người điền đóng một vai trò quan trọng bằng cách đơn giản hóa các giao dịch phức tạp và đạt được kết quả nhanh hơn, rẻ hơn hoặc tốt hơn. Tuy nhiên, vẫn có những lời phê bình liên tục về quá trình lựa chọn người giải quyết. Các giải pháp hiện tại bao gồm:

• Một hệ thống không cần cấp phép sử dụng các cuộc đấu giá hoặc thang cuốn phí của Hà Lan. Tuy nhiên, cách tiếp cận này phải đối mặt với những thách thức trong việc đảm bảo môi trường đấu giá cạnh tranh và không cần sự cho phép, có khả năng dẫn đến các vấn đề về độ trễ hoặc thậm chí không thực hiện cho người dùng.
• Một hệ thống không cần sự cho phép yêu cầu đặt cược token để tham gia, tạo ra một rào cản tài chính cho việc tham gia và có thể thiếu điều kiện cắt giảm/rủi ro rõ ràng, hoặc các biện pháp thi hành minh bạch và không tin cậy.
• Hoặc có thể thiết lập một danh sách trắng của những người giải quyết vấn đề dựa trên uy tín và mối quan hệ.

Hành trình phía trước nên không yêu cầu quyền và không tin tưởng. Tuy nhiên, để đạt được điều này, cần thiết lập hướng dẫn phân biệt giữa những người giải quyết tuyệt vời và những người không tốt. Bằng cách sử dụng ZK coprocessors, chứng minh có thể được tạo ra để xác định xem những người giải quyết cụ thể có đáp ứng hay không đáp ứng những hướng dẫn này. Dựa trên thông tin này, người giải quyết có thể được chịu các luồng ưu tiên, cắt giảm, đình chỉ, hoặc thậm chí bị đưa vào danh sách đen. Lý tưởng, người giải quyết tốt hơn sẽ nhận được nhiều luồng lệnh hơn trong khi người giải quyết kém hơn sẽ nhận được ít hơn. Quan trọng là đánh giá và cập nhật định kỳ những xếp hạng này để ngăn chặn sự cố định và khuyến khích cạnh tranh, mang đến cơ hội bình đẳng cho người mới tham gia.

Bộ cảm biến giá chống thao túng

Uniswap đã giới thiệu các oracles nhúng trong phiên bản v2 và v3 của mình. Với việc phát hành v4, Uniswap đã mở rộng các khả năng cho các nhà phát triển bằng cách giới thiệu thêm các tùy chọn oracle tiên tiến hơn. Tuy nhiên, vẫn còn những hạn chế và ràng buộc khi nói đến oracles giá trên chuỗi.

Đầu tiên, có yếu tố chi phí cần xem xét. Nếu một bộ xử lý song song có thể tính toán trạm mạch giá cả để cung cấp cải tiến về chi phí, nó có thể phục vụ như một lựa chọn phải chăng hơn. Càng phức tạp các thiết kế của trạm mạch giá cả, càng lớn tiềm năng tiết kiệm chi phí.

Thứ hai, hồ bơi trực tuyến của bảng giá vẫn dễ bị can thiệp. Để giải quyết vấn đề này, việc tổng hợp giá từ các nguồn khác nhau và thực hiện các phép tính để tạo ra một bảng giá trực tuyến chống can thiệp hơn là một thực práctice phổ biến. Các vi xử lý phụ có khả năng lấy các giao dịch lịch sử từ các hồ bơi khác nhau, thậm chí qua các giao thức khác nhau, cho phép tạo ra một bảng giá trực tuyến chống can thiệp với chi phí cạnh tranh để tích hợp với các giao thức DeFi khác.

Dữ liệu DIAđang làm việc trên các oracles dựa trên ZK với O(1) Phòng thí nghiệmtừ Hệ sinh thái Mina. Phương pháp tương tự - lấy dữ liệu thị trường và thực hiện các tính toán phức tạp hơn ngoại chuỗi, miễn phí chi phí gas và các ràng buộc thực thi khác, nhưng với khả năng xác minh tính toàn vẹn của phép tính khi kết quả được cung cấp trên chuỗi. Điều này có thể làm cho việc bổ sung dữ liệu giá đơn giản bằng dữ liệu thị trường khác như độ sâu, để giúp đánh giá tác động thanh lý, cũng như siêu dữ liệu để cho phép giao thức tùy chỉnh nguồn cung cấp của họ.

Hệ thống Margin

Để vượt qua hạn chế tính toán của công nghệ blockchain, nhiều nền tảng phái sinh thường xuyên di chuyển một số thành phần nhất định, như hệ thống quản lý rủi ro, ra khỏi chuỗi.

@0x_emperorvà@0xkrane Đề xuất một trường hợp sử dụng thú vị của các bộ đồng xử lý trong đó logic lề là minh bạch và có thể kiểm chứng được. Trong nhiều sàn giao dịch, hệ thống quản lý rủi ro được áp dụng để ngăn chặn đòn bẩy quá mức. Một ví dụ như vậy là Hệ thống tự động hủy đòn bẩy (ADL), phân bổ chiến lược thua lỗ cho các nhà giao dịch có lợi nhuận để bù đắp các khoản lỗ mà các nhà giao dịch thanh lý gặp phải. Về cơ bản, nó phân phối lại các khoản lỗ giữa các nhà giao dịch có lợi nhuận để trang trải các khoản nợ chưa thanh toán do các khoản thanh lý này.

Người dùng có thể có câu hỏi về việc đóng vị thế mạnh. Để giải quyết vấn đề này, sàn giao dịch có thể sử dụng bộ xử lý đồng thời để thực thi logic động cơ biên bản bằng dữ liệu trên chuỗi và tạo ra bằng chứng để xác minh tính chính xác của tính toán. Khi các trường hợp ADL xảy ra không thường xuyên, lo ngại về độ trễ và chi phí chứng minh là tối thiểu. Tuy nhiên, việc sử dụng các bộ xử lý Zk không tin cậy và có thể xác minh tăng cường sự minh bạch và tính toàn vẹn, điều này có lợi cho sàn giao dịch và người dùng của nó.

Thị trường tiền

Bằng cách tận dụng những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu trên chuỗi lịch sử, các bộ đồng xử lý có tiềm năng tăng cường quản lý rủi ro cho LP và các giao thức cho vay. Ngoài ra, các giao thức có thể cung cấp trải nghiệm người dùng được cải thiện dựa trên phân tích theo hướng dữ liệu.

Khi Curve gặp sự cố khai thác vài tháng trước, sự chú ý đã chuyển sang thị trường tiền với hàng triệu token CRV có nguy cơ bị thanh lý. Người cho vay Frax tìm thấy một số an ủi trong việc tăng lãi suất mạnh mẽ của giao protocal khi tỷ lệ vay-đòi (LTV) trở nên không lành mạnh. Điều này đã khuyến khích người sáng lập Curve trả nợ nhanh hơn. Tuy nhiên, các bên liên quan của AAVE đã bày tỏ lo ngại và khởi xướng các cuộc thảo luận về việc giảm khả năng cầm cố và có thể tạm dừng thị trường. Nỗi sợ hãi của họ xuất phát từ khả năng không đủ thanh khoản cho các thanh lý thành công, điều này có thể dẫn đến nợ xấu và sự dễ tổn thương trước điều kiện thị trường.

May mắn thay, cuộc khủng hoảng đã được giải quyết. Điều quan trọng là phải thường xuyên xem xét các tài sản được niêm yết trên thị trường tiền tệ, đặc biệt tập trung vào tính thanh khoản của chúng trên thị trường, đặc biệt là trong các sự kiện thanh lý. Tài sản kém thanh khoản nên được chỉ định tỷ lệ cho vay trên giá trị (LTV) thấp hơn và khả năng tài sản thế chấp.

Tuy nhiên, quy trình ra quyết định thay đổi thông số rủi ro trong thị trường tiền thường thường là phản ứng, như chúng ta đã quan sát trong tình hình CRV. Chúng ta cần nhiều biện pháp hơn, kịp thời và chủ động, bao gồm các giải pháp không cần tin cậy. Đã có cuộc thảo luận về việc sử dụngĐiều khiển phản hồiđể điều chỉnh các tham số một cách linh hoạt dựa trên các chỉ số trên chuỗi, chẳng hạn như sử dụng tính thanh khoản, thay vì dựa vào một đường cong được quy định trước. Một khái niệm hấp dẫn liên quan đến một hồ sơ cho vay xác minh chứng minh về tính thanh khoản trên chuỗi cho một thị trường cụ thể. Bộ điều khiển nhận được bằng chứng được tính từ các chỉ số trên chuỗi bởi các bộ xử lý ZK, chỉ ra khi tài sản không còn đủ thanh khoản vượt qua ngưỡng nhất định nào đó. Dựa trên thông tin này, bộ điều khiển có thể thực hiện các biện pháp khác nhau, chẳng hạn như điều chỉnh lãi suất, thiết lập giới hạn LTV, tạm ngừng thị trường, hoặc thậm chí là ngừng hoàn toàn.

Các chiến lược tiên tiến hơn có thể bao gồm việc điều chỉnh định kỳ khả năng vay tài sản thế chấp hoặc đường cong lãi suất dựa trên thanh khoản trên chuỗi khối của tuần trước. Ngưỡng cụ thể sẽ được xác định thông qua các cuộc thảo luận trong DAO. Nó có thể được xác định bằng cách xem xét các yếu tố như lịch sử khối lượng trên chuỗi khối, dự trữ token, độ trượt tối thiểu cho một giao dịch trao đổi tổng lượng, và cetera.

Đối với người cho vay và người vay, các thị trường tiền có thể cung cấp các dịch vụ và trải nghiệm tốt hơn, tương tự như các chương trình hoàn trả phí cho các nhà giao dịch VIP trong DEXs. Có các giải pháp điểm tín dụng hiện có nhằm tạo ra hồ sơ toàn diện của người dùng trên chuỗi. Mục tiêu là khuyến khích những hành vi tốt, như quản lý rủi ro hiệu quả được thể hiện qua việc tránh sự kiện thanh lý, duy trì tỷ lệ LTV trung bình lành mạnh, thực hiện các khoản gửi lớn ổn định, và nhiều hơn nữa. Phần thưởng không cần tin cậy có thể được tặng cho những hành vi tích cực này, bao gồm lãi suất tốt hơn và mượt mà hơn so với người dùng trung bình, tỷ lệ LTV tối đa và tỷ lệ thanh lý cao hơn, thời gian đệm cho thanh lý, phí thanh lý thấp hơn, và nhiều hơn nữa.

Đầu tư & Đầu tư lại

Trusted-minimized Oracle

Kể từ khi sáp nhập và nâng cấp Shanghai/Shapella, thị trường đặt cược lưquid đã trở thành thị trường lớn nhất trong DeFi. Đáng chú ý, Lido đã thu hút hơn 29 tỷ đô la TVL, trong khi Rocketpool có hơn 3,6 tỷ đô la TVL.

Với số tiền lớn như vậy, quan trọng phải lưu ý rằng các trung gian được sử dụng để báo cáo thông tin, chẳng hạn như số dư chính xác của các người xác minh liên quan trên chuỗi beacon, vẫn được tin cậy. Những trung gian này đóng vai trò quan trọng trong việc phân phối phần thưởng cho người đặt cược trên lớp thực thi.

Hiện tại, Lido sử dụng cơ chế 5-of-9 quorum và duy trì một danh sách các thành viên đáng tin cậy để bảo vệ chống lại các tác nhân độc hại. Tương tự, Rocketpool hoạt động với Oracle DAO chỉ dành cho người được mời bao gồm các nhà khai thác nút được tin tưởng cập nhật thông tin phần thưởng trong các hợp đồng thông minh trên lớp thực thi.

Tuy nhiên, quan trọng là nhận ra rằng nếu phần lớn bên thứ ba đáng tin cậy bị xâm nhập, nó có thể gây tổn thất đáng kể cho các chủ sở hữu token đặt cược lỏng (LST) và toàn bộ hệ sinh thái DeFi được xây dựng trên nền tảng của LST. Để giảm thiểu rủi ro của các báo cáo từ oracle sai lầm/bất lương, Lido đã đưa ra các biện pháp ứng phó một loạt các kiểm tra sức khỏeđược thực hiện trong mã lớp thực thi của giao thức.

Với việc giới thiệu EIP-4788 “gốc khối đèn báo trong EVM”, việc truy cập và tính toán dữ liệu trên tầng đồng thuận trở nên dễ dàng hơn đối với các bộ xử lý phụ.=nill; Foundation, Succintvà DendrETH đều đang phát triển bộ giả lập TVL ZK-proof riêng cho Lido. Để đảm bảo an ninh tối đa, Lido có thể sử dụng một kiến trúc đa chứng minh.

Lấy mẫu thiết kế =nil; làm ví dụ, ở mức cao, trình bày một cách trực quan, nguồn cung cấp thông tin cần thiết từ các tầng Consensus và Execution, chẳng hạn như Beacon Block Header, Beacon State, các địa chỉ hợp đồng Lido, v.v. Sau đó, nó tính toán một báo cáo về tổng giá trị đã khóa và số lượng validator cho tất cả các validator Lido. Dữ liệu này, cùng với thông tin cần thiết bổ sung, được chuyển đến bộ sản xuất bằng chứng và chạy trên mạch chuyên dụng để tạo ra chứng minh ZK. Người mẫu truy vấn lấy chứng minh và gửi cả chứng minh lẫn báo cáo của mình cho hợp đồng thông minh để xác minh. Lưu ý rằng những thiết kế trình bày này vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm và có thể thay đổi.

Tuy nhiên, đáng lưu ý rằng luôn sẽ có một loại dữ liệu có thể không được chứng minh trên phía EL do tính hạn chế của những gì được gửi qua 4788 và rằng các người tiên tri vẫn có thể cần thiết cho tập hợp dữ liệu này.

Ngoài ra, các oracles ZK-proof tối thiểu về sự tin cậy vẫn đang ở giai đoạn đầu. Phương pháp đề xuất bởi các thành viên đóng góp của Lido là sử dụng thông tin được cung cấp bởi các oracles ZK như một 'kiểm tra sức khỏe' đối với công việc được thực hiện bởi các oracles đáng tin cậy cho đến khi các triển khai ZK này có thể được thử nghiệm chiến đấu. Sẽ quá quá rủi ro nếu chuyển toàn bộ sự tin cậy hiện tại trong hệ thống oracle sang các hệ thống ZK ở giai đoạn này.

Ngoài ra, bằng chứng cho dữ liệu của kích thước này rất nặng về mặt tính toán (ví dụ, có thể mất đến 30-45 phút) và rất đắt đỏ, vì vậy chúng không phải là sự thay thế thích hợp tại giai đoạn hiện tại của công nghệ cho việc báo cáo hàng ngày hoặc thậm chí hàng ngày.

Phân tích Rủi ro và Hiệu suất của Người xác thực

Những người xác minh đóng một vai trò quan trọng trong hệ sinh thái staking. Họ khóa 32 ETH trên chuỗi pha sáng và cung cấp dịch vụ xác minh. Nếu họ hành xử đúng, họ nhận phần thưởng. Tuy nhiên, nếu họ hành xử không đúng, họ phải đối mặt với việc bị cắt giảm. Những người xác minh được vận hành bởi các Nhà điều hành Node có các hồ sơ rủi ro khác nhau. Họ có thể được chọn lựa (ví dụ: Bộ xác minh được lựa chọn của Lido), được gắn kết (ví dụ: Rocket Pool, Lido's CSM) hoặc các nhà đầu tư cá nhân. Họ có thể chọn chạy dịch vụ của mình trên các trung tâm dữ liệu đám mây hoặc tại nhà, ở các khu vực có hoặc không có quy định về tiền điện tử. Ngoài ra, các người xác minh có thể sử dụng công nghệ DVT để chia các nút nội bộ hoặc tham gia vào các cụm để tăng khả năng chịu lỗi. Khi Eigenlayer và các dịch vụ AVS (Dịch vụ được xác minh tích cực) khác xuất hiện, các người xác minh có thể tiềm năng cung cấp các dịch vụ bổ sung ngoài việc xác minh cho Ethereum. Chắc chắn, hồ sơ rủi ro của các người xác minh sẽ phức tạp, làm cho việc đánh giá chính xác hồ sơ rủi ro của họ trở nên quan trọng. Với các phân tích hiệu suất và rủi ro của người xác minh tốt, nó mở ra cánh cửa cho vô số khả năng, bao gồm:

Đầu tiên và quan trọng nhất, đánh giá rủi ro đóng một vai trò quan trọng trong việc thiết lập một bộ xác thực không cần cấp phép. Trong bối cảnh của Lido, sự ra đời của Bộ định tuyến đặt cọc và "Các lối thoát có thể kích hoạt lớp thực thi" EIP-7002 trong tương lai có thể mở đường cho việc cho phép tham gia và thoát khỏi các trình xác thực không cần cấp phép. Các tiêu chí để tham gia hoặc thoát có thể được xác định dựa trên hồ sơ rủi ro và phân tích hiệu suất thu được từ các hoạt động xác thực trong quá khứ của người xác thực.

Thứ hai, lựa chọn nút trong DVT. Đối với người staker đơn lẻ, có thể có lợi khi chọn các nút khác để tạo ra một cụm DVT. Điều này có thể giúp đạt được sự dung sai lỗi và tăng lợi suất. Việc lựa chọn các nút có thể dựa trên nhiều phân tích khác nhau. Ngoài ra, việc hình thành cụm có thể không cần phép, cho phép các nút có hiệu suất lịch sử mạnh mẽ tham gia trong khi các nút hoạt động kém có thể bị loại bỏ.

Thứ ba, restaking. Các giao thức Liquid Restaking Protocols cho phép restakers tham gia vào thị trường restaking của Eigenlayer. Các giao thức này không chỉ tạo ra các biên lai thanh khoản gọi là Liquid Restaking Tokens (LRT) mà còn nhắm đến việc bảo vệ lợi nhuận tốt nhất điều chỉnh theo rủi ro cho restakers. Ví dụ, một trong nhữngRenzo’sChiến lược liên quan đến việc xây dựng danh mục AVS với tỷ lệ Sharpe cao nhất trong khi tuân theo mức tối đa thiệt hại mục tiêu cụ thể, điều chỉnh sự chịu đựng rủi ro và trọng số thông qua DAO. Khi có nhiều dự án AVS được triển khai, việc tối ưu hóa hỗ trợ cho các dự án AVS cụ thể và lựa chọn các nhà vận hành AVS phù hợp nhất trở nên vô cùng quan trọng.

Cho đến nay, chúng tôi đã nhấn mạnh sự quan trọng của rủi ro của người xác nhận và phân tích hiệu suất, cũng như loạt các trường hợp sử dụng mà nó cho phép. Tuy nhiên, câu hỏi vẫn còn: Làm thế nào để đánh giá chính xác hồ sơ rủi ro của người xác nhận? Một giải pháp tiềm năng đang được phát triển bởi Giao thức Ion.

Ion Protocol là một nền tảng cho vay sử dụng dữ liệu được xác minh bởi người xác minh. Nó cho phép người dùng vay ETH đối với vị thế đã đặt cược và tái đặt cược của họ. Các tham số vay, bao gồm lãi suất, LTVs và sức khỏe của vị thế, được xác định bởi dữ liệu tầng lớp đồng thuận và được bảo vệ bằng hệ thống dữ liệu ZK.

Ion đang hợp tác với nhóm Succinct vềchuyên nghiệp—một khung đồng thuận không tin cậy để xác minh trạng thái kinh tế của các người xác thực trên lớp đồng thuận của Ethereum. Mục tiêu của việc này là tạo ra một hệ thống có thể xác minh mà đánh giá chính xác giá trị của tài sản thế chấp, giảm thiểu bất kỳ rủi ro can thiệp hoặc cắt giảm nào. Một khi được thành lập, hệ thống này có thể tạo điều kiện cho quá trình tạo và thanh lý khoản vay.

Ion cũng đang hợp tác với Modulus Labs, tận dụng ZKML để phân tích và tham số hóa thị trường cho vay mà không cần tin cậy, bao gồm lãi suất, LTVs và các chi tiết thị trường khác để giảm thiểu rủi ro trong trường hợp xảy ra các sự cố cắt giảm bất thường.

Kết luận

DeFi thực sự đáng kinh ngạc khi nó cách mạng hóa cách hoạt động tài chính, loại bỏ sự cần đến trung gian và giảm thiểu rủi ro đối tác. Tuy nhiên, DeFi hiện tại vẫn chưa đáp ứng được trải nghiệm người dùng tốt. Tin vui là điều này sắp thay đổi với sự ra mắt của bộ xử lý song song sẽ trang bị cho các giao thức DeFi để cung cấp các tính năng dựa trên dữ liệu, tăng cường trải nghiệm người dùng và tinh chỉnh quản lý rủi ro. Hơn nữa, khi cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo phi tập trung tiến triển, chúng ta tiến gần hơn đến tương lai DeFi Thông minh.

Tuyên bố từ chối：

1. Bài viết này được sao chép từ [ gương], Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [lukewasm.eth]. Nếu có bất kỳ phản đối nào về việc tái in này, vui lòng liên hệ với Học về Gateđội và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Miễn trừ trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ là của tác giả và không hề đại diện cho bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được nêu, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn bản dịch là không được phép.