為何 Solana 上滿是 Prop AMM，但在 EVM 上仍是空白？

原文標題：Must-Watch dapps After Monad Mainnet Launch

原文作者：OPtimus，Waterloo Blockchain 創始人

原文編譯：叮噹，

Prop AMMs 已迅速佔據 Solana 全部交易量的 40%。 為什麼它們還沒出現在 EVM 上？

專業自動做市商（Proprietary AMMs，簡稱 Prop AMMs）正在迅速成為 Solana DeFi 生態中的主導力量，目前它們已經貢獻了主要交易對中超過 40% 的交易量。 這類由專業做市商運營的專門流動性場所，能夠提供深度流動性和更具競爭力的定價，核心原因在於它們顯著降低了做市商被利用「過期報價」（stale quotes）進行搶跑（front-running）套利的風險。

圖片來源：dune.cOM

然而，它們的成功幾乎完全局限在 Solana 上。 即便在諸如 Base 或 Optimism 這樣快速且低成本的 Layer 2 網絡上，EVM 生態中仍鮮見 Prop AMM 的身影。 為什麼它們沒有在 EVM 上生根？

本文主要探討三個問題：什麼是 Prop AMM，它們在 EVM 鏈上面臨哪些技術與經濟障礙，以及最終可能將它們帶到 EVM DeFi 前沿的有前途的新架構。

什麼是 Prop AMM？

Prop AMM 是一種由單一專業做市商主動管理流動性和定價的自動做市商，而不是像傳統 AMM 那樣，由大眾以被動方式提供資金。

傳統 AMM（如 Uniswap v2）通常使用公式 x * y = k 來決定價格，其中 x 和 y 分別代表池中兩種資產的數量，k 為恆定值。 而在 Prop AMM 中，由於大多數 Prop AMM 的內部機制屬於「黑箱」，外界並不知道它們使用的確切算法。 然而，Sui 鏈上 Obric 的 Prop AMM 智能合約代碼是公開的（感謝 @markoggwp 的發現），其不變量 k 是依賴於內部變量 mult_x、mult_y 和 concentration 的。 下圖展示了做市商如何持續更新這些變量。

需要澄清的一點是：Obric 定價曲線左側的公式比簡單的 x*y 更複雜，但理解 Prop AMM 的關鍵在於——它始終等於一個可變的不變量 k，而做市商會不斷更新這個 k 來調整價格曲線。

在這篇文章中，我們會多次提到「價格曲線」這一概念。 價格曲線決定了用戶在使用 AMM 交易時需要支付的價格，也是做市商在 Prop AMM 中不斷更新的部分。 為了更好地理解這一點，我們可以先回顧傳統 AMM 的定價方式。

以 Uniswap v2 上的 WETH-USDC 池為例（假設無手續費）。 價格由公式 x * y = k 被動決定。 假設池中有 100 WETH 和 400,000 USDC，此時的曲線點為 x = 100，y = 400,000，對應初始價格為 400,000 / 100 = 4,000 USDC/WETH。 由此可得常數 k = 100 * 400,000 = 40,000,000。

若有交易者想買入 1 WETH，他需要向池中加入 USDC，使池中 WETH 減少到 99。 為了保持恆定乘積 k，新的點 (x, y) 仍需落在曲線上，因此 y 必須變為 40,000,000 / 99 ≈ 404,040.40。 也就是說，該交易者為 1 WETH 支付了約 4,040.40 USDC，比最初價格略高。 這種現象稱為「價格滑點」（slippage）。 這正是 x*y=k 被稱為「價格曲線」的原因：任意可交易價格都必須落在這條曲線上。

讓我們來解釋一下為什麼做市商想要使用 AMM 設計進行做市。 想像你是一個在鏈上中心限價訂單簿（CLOB）上報價的做市商。 若想更新你的報價，你需要撤銷並替換成千上萬個限價單。 如果你有 N 個訂單，那麼更新成本是 O(N) 級別的操作，這在鏈上既緩慢又昂貴。

而如果你能將所有報價都用一個數學曲線來表示呢？ 你只需更新定義這條曲線的少數幾個參數即可，從而將 O(N) 的操作轉化為 O(1) 的常數複雜度。

為了直觀展示「價格曲線」如何對應不同的有效價格區間，我們可以參考 Ellipsis Labs 創建的 SOLFi——一個基於 Solana 的 Prop AMM。 儘管它的具體價格曲線未知且被隱藏，但 Ghostlabs 繪製了一張圖，展示了在某個 Solana slot（區塊時間段）內，不同數量的 SOL 兌換 USDC 時的有效價格。 每一條線代表一個不同的 WSOL/USDC 池，說明多個價格層級可以同時存在。 隨著做市商更新價格曲線，這張有效價格圖也會在不同 slot 之間變化。

圖片來源：github

這裡的關鍵點在於，

為什麼 Solana 的架構非常適合 Prop AMM？

Prop AMM 是一種「主動管理型」系統，這意味著它需要兩項關鍵條件：

在 Solana 上，這兩者是相輔相成的：

為什麼做市商需要這兩點？ 首先，在像 Solana 這樣高頻鏈上，如果更新成本過高，將難以實現高頻調整。

其次，如果缺少這兩個特性，做市商就無法高效操作，用戶也會獲得更差的交易價格。

以 Solana 上的 Prop AMM HumidiFi 為例，據 @SliceAnalytics 數據，該做市商每秒更新報價高達 74 次。

來自 evm 的玩家可能會問：「Solana 的 slot（插槽）大約 400ms，Prop AMM 怎麼能在單個 slot 內多次更新價格？」

答案在於 Solana 的連續架構，它本質上不同於 EVM 的離散區塊模型。

交易通常在完整區塊被提議和最終確認後按順序執行。 這意味著中途發送的更新要到下一個區塊才會生效。

Leader 驗證節點不會等待完整區塊，而是將交易拆成小數據包（稱為「shred」）連續廣播到網絡。 一個 slot 內可能有多筆交換，但 shred #1 的價格更新影響 sWap #1，shred #2 的價格更新影響 swap #2。

注：Flashblocks 類似於 Solana 的 shred。 根據 Anza LABs 的 @Ashwinningg 在 CBER 大會上的分享，每個 400ms 的 slot 上限為 32,000 shred，相當於每毫秒 80 個 shred。 至於 200ms Flashblocks 是否足夠快以滿足做市商需求，與 Solana 連續架構相比仍是個開放問題。

首先，雖然 Solana 上 Prop AMM 的實現是黑盒，但存在如 PInocchio 的庫，可優化 CU 的方式編寫 Solana 程序。 Helius 的博客對此有精彩介紹，通過該庫，Solana 程序的 CU 消耗可從約 4000 CU 降到約 100 CU。

圖片來源：github

再來看第二部分。 更高層面上，Solana 通過選擇 比率最高的交易來優先排序（COMPute Units 類似 EVM 的 Gas），與 EVM 類似。

· 具體而言，如果使用 Jito，公式為 Jito Tip / Compute Units

· 不使用：Priority = (優先費 基礎費) / (1 CU 上限 簽名 CU 寫鎖 CU)

對比 Prop AMM 更新與 Jupiter Swap 的 Compute Units，可見更新極度廉價，比例達 1:1000。

簡單曲線更新極便宜。 Wintermute 的更新低至 109 CU，總費用僅 0.000007506 SOL

通過 JUPiter 路由的 swap 可達 ~100,000 CU，總費用 0.000005 SOL

由於這種巨大的差異，

為什麼 Prop AMM 尚未在 EVM 上落地？

假設 Prop AMM 的更新涉及寫入決定交易對價格曲線的變量。 雖然 Solana 上的 Prop AMM 代碼是一個「黑箱」，做市商希望保持其策略機密，但我們可以用這個假設來理解 Obric 在 Sui 上實現 Prop AMM 的方式：交易對報價的決定變量通過 update 函數寫入智能合約。

感謝 @mARkoggwp 發現！

利用這個假設，我們發現 EVM 的架構存在重大障礙，使 Solana 的 Prop AMM 模型在 EVM 上不可行。

回顧一下，在 OP-Stack LAYER 2 區塊鏈（如 Base 和 Unichain）上，交易是按每 Gas 優先費用排序的（類似 Solana 按 Fee / CU 排序）。

在 EVM 上，寫入操作的 Gas 消耗非常高。 與 Solana 的更新相比，通過 SSTORE 操作碼在 EVM 上寫入一個值的成本驚人：

· SSTORE（0 → 非 0）：~22,100 gas

· SSTORE（非 0 → 非 0）：~5,000 gas

· 典型 AMM swap：~200,000–300,000 gas

注意：EVM 上的 Gas 類似於 Solana 上的計算單元（CU）。 上面的 SSTORE gas 數字是假設每個交易僅有一次寫入（冷寫入），這是合理的，因為通常不會在一次交易中發送多次更新。

雖然更新仍比交換便宜，但 gas 使用率僅約 10 倍（更新可能涉及多個 SSTORE），而在 Solana 上，這一比例約為 1000 倍。

這帶來了兩個結論，使相同的 Solana Prop AMM 模型在 EVM 上風險更高：

，較低的優先費用無法實現高費率/Gas 的比率。 為了保證更新不會被搶先執行並位於區塊頂部，需要更高的優先費用，從而增加成本。

EVM 上更新 Gas 與交換 Gas 比例僅 1:10，而 Solana 上為 1:1000。 這意味著套利者只需將優先費提高 10 倍即可搶先做市商的更新，而在 Solana 上需提高 1000 倍。 在這種較低比例下，套利者更可能搶先交易價格更新以獲取過時報價，因為成本低廉。

一些創新（如 EIP-1153 的 TSTORE，用於臨時存儲）提供約 100 gas 的寫入，但這種存儲是短暫的，僅在單筆交易中有效，無法用於將價格更新持久化以供後續掉期交易使用（例如整個區塊期間）。

如何將 Prop AMM 引入 EVM？

在回答之前，先回答「為什麼要做」：用戶總是希望獲得更優的交易報價，這意味著交易更划算。 以太坊及 Layer 2 的 Prop AMM 可以為用戶提供原本只能在 Solana 或中心化交易所才能獲得的競爭性報價。

要使 Prop AMM 在 EVM 上可行，我們回顧一下它在 Solana 上成功的原因之一：

在 Solana 上，Prop AMM 更新位於區塊頂部，可以保護做市商免遭搶先交易。 更新位於頂部是因為計算單元消耗極少，即使費用低，也能實現高費用/CU 比率，尤其與掉期交易相比。

那麼，如何將區塊頂部的 Prop AMM 更新引入 Layer 2 EVM 區塊鏈？ 有兩種方法：要么降低寫入成本，要么為 Prop AMM 更新創建優先級通道。

由於 EVM 的狀態增長問題，降低寫入成本這種方法不太可行，因為廉價的 SSTORE 會導致垃圾狀態攻擊。

我們提出為 Prop AMM 更新創建優先通道。 這是可行方案，也是本文的重點。

UNIswap 團隊的 @MarkToda 提出了一種新方法，通過實現：

它的工作原理如下：

部署簡單智能合約作為公有鍵值存儲。 做市商將價格曲線參數寫入該合約（例如 set(ETH-USDC_CONCENTRATION, 4000)）。

這是鏈下關鍵組件。 區塊構建器識別發送到全局存儲合約的交易，將區塊前 5–10% Gas 分配給這些更新交易，並按費用優先排序，防止垃圾交易。

請注意：交易必須直接發送到全局存儲地址，否則不能保證位於區塊頂部。

自定義區塊構建算法示例可參考 rblib。

做市商的 Prop AMM 合約在交換時從全局存儲合約讀取價格曲線數據，從而提供報價。

這種架構巧妙解決了兩個問題：

構建器策略創建「快速通道」，確保區塊內所有價格更新在交易前執行，消除搶先交易風險。

做市商不再與所有 defi 用戶競爭高 Gas Price 達成區塊頂部交易，只需在本地費用市場中競爭更新交易預留的頂部區塊，大幅降低成本。

用戶交易將依據做市商在同一區塊初始更新設定的價格曲線執行，確保報價的新鮮度和安全性。 這種模型在 EVM 上重現了 Solana 上低成本、高優先級更新的環境，為 Prop AMM 在 EVM 上鋪平了道路。

然而，這種模型也存在一些缺點，我將這些問題留在本文底部以供討論。

結論

Prop AMM 的可行性依賴於解決核心經濟問題：

雖然標準 EVM 架構使此類操作成本高、風險大，但新的設計為解決這個問題提供了不同的方法。 結合鏈上全局存儲智能合約和鏈下構建器策略的新設計，可創建專用「快速通道」，保證區塊頂部執行更新，同時建立本地、受控的費用市場。 這不僅使 Prop AMM 在 EVM 上可行，也可能為所有依賴區塊頂部預言機更新的 EVM DeFi 帶來變革。

· Prop AMM 在 EVM 上 200ms Flashblock 的速度是否足以與 Solana 連續架構競爭？

· Solana 上大部分 AMM 流量來自單一聚合器 JuPiter，其提供 SDK 方便 AMM 接入。 但在 Layer 2 EVM 上，流量分散在多個聚合器且無公共 SDK，這是否對 Prop AMM 構成挑戰？

· Prop AMM 在 Solana 上更新僅消耗約 100 CU，其實現機制如何？

· 快速通道模型僅保證區塊頂部更新。 如果一個 Flashblock 內有多筆交換，做市商如何在這些交換之間更新價格？

· 是否可以使用 Yul 或 Huff 等語言編寫優化的 EVM 程序，類似 Solana 上的 Pinocchio 優化方案？

· Prop AMM 與 RFQ 的比較如何？

· 如何防止做市商在區塊 N 給出優質報價誘導用戶，然後在區塊 N 1 更新為糟糕報價？ Jupiter 如何防範？

· Jupiter Ultra V3 的 Ultra Signaling 功能允許 Prop AMM 區分有害與無害流量，並提供更緊密的報價，這類聚合器特性對 Prop AMM 在 EVM 上的重要性如何？