TER:如何看待奧德賽活動中止，Layer2的瓶頸在哪里？_TRAVEL幣

原文編譯：0x711，BlockBeats

本文梳理自CinneamhainVentures合伙人AdamCochran個人社交平臺觀點，BlockBeats對其整理翻譯如下：

隨著Arbitrum奧德賽活動推高了Arbitrum網絡的GAS價格，有很多關于L2有效性的討論。因此，是時候重新審視當前L2背后的一些基礎知識了。

首先要記住的是L2有多種類型，但基本前提是相同的：將一些元素從以太坊主網上移走，但該狀態固定在以太坊上，同時仍然繼承主網的安全性。簡單來說，我們將狀態與計算過程分離，以實現這一點。就像電腦中的CPU、內存和硬盤一樣。

Aave社區正對“如何分配Aave Grants DAO收到的30萬枚OP”提案進行投票:5月4日消息，Aave社區正對“如何分配Aave Grants DAO（AGD）收到的30萬枚OP”提案進行溫度檢查投票，該提案目前支持率為99.97%，并將于5月8日結束。根據該提案，Aave社區去年創建了一個提案并成功收到了30萬枚OP代幣，作為激勵基金OP Stimpack階段0的一部分。這些代幣將用于資助項目，以幫助Aave在Optimism上的發展。該提案旨在澄清收到的OP應如何分配并獲得社區支持。

該提案建議分配最多10萬枚OP用于當前AGD季度的贈款以及以Optimism為中心的事件和賞金，并將剩余的20萬枚OP保留在AGD多簽錢包中以用于AGD的未來季度贈款或分配。如果該提案獲得此次投票通過，AGD將按照上述方式進行資金分配。不需要AIP或進一步的治理行動。[2023/5/4 14:42:34]

當前的L2技術，概括來說，大多是將計算過程從主網分離出來，但存儲仍保留在主網上。因此，這意味著在L2上，智能合約中如「calldata」之類的元素和狀態存儲可能比在主網上有相對穩定的GAS成本，但計算成本呈指數級降低。

Terra生態行情網站Coinhall：無論Terra2.0最終結果如何，將繼續支持以完成集成:5月18日消息，Terra生態行情網站Coinhall發推稱，不知道Terra2.0的結果是什么，也無法評論最好的提案會是什么樣子，但將在繼續支持Terra1.0的基礎上完成集成，以便Terra用戶仍然可以在任一鏈上使用這個熟悉的平臺。[2022/5/18 3:25:02]

因此，只是單純將合約遷移可能不會節省很多gas，但進行一些優化就可以帶來很大的提升。例如，Aave針對rollup對V3進行優化，便將gas成本優化了10倍。舉一個超級簡單的例子，如果您有兩個變量A=10和B=7，在內部計算(A-B)比進行任何外部調用估算值或存儲第三種狀態都更有效率。

聲音 | 陳純：除了研究區塊鏈技術本身外 還需要研究如何監管:1月12日，中國工程院院士陳純在CCF通訊刊文《聯盟區塊鏈關鍵技術與區塊鏈的監管挑戰》，文中提到，區塊鏈作為重要的底層基礎設施，在其快速發展的過程中，我們要高度重視安全問題。因此，我們除了研究區塊鏈技術本身外，還需要研究區塊鏈如何監管。公有鏈已經成為新媒體的傳播媒介，因為公有鏈本身具有去中心化、不可篡改、不可刪除、低成本的特點。利用區塊鏈去傳播有害信息、網絡謠言、煽動性與攻擊性信息，會給區塊鏈技術的產業布局和發展帶來不利影響，同時給監管部門帶來很大的挑戰。[2020/1/13]

現在我們不僅可以通過調用數據/存儲轉移來改進合約，當我們使用調用數據或存儲時，我們還可以對其進行壓縮或字節打包。這與ZIP文件在計算機上壓縮數據的原理相同。

但即使在所有這些改進之后，還有另一個瓶頸，我們仍然需要將一些狀態寫回以太坊主鏈，這本身就是收費的。現在rollup技術通過將這些交易進行打包處理來解決這個問題。如果我們將100筆交易匯總在一起，我們只需支付一筆費用即可將輸出狀態寫入主鏈，因此L2上的每筆交易都支付一小部分費用，節省了總的費用。

但是，如果在某一時刻只有一筆交易，那么他們仍然需要向主網支付全部費用。目前，大多數L2可能會抽象出一種方式并自掏腰包支付費用，但他們不可能永遠這樣做。因此，只要L2沒有遇到另一個瓶頸或沒有一個未優化的合約在進行大量交易，它們擁有的交易越多，其交易成本效率就會越高。

現在出現了其他瓶頸，包括sequencer或solver容量、自定義EVM實現以及其他關于數據存儲和壓縮的改進，但核心要素已經存在。

我認為看到L2的費用飆升可能令人不安，尤其是當主網的費用與去年相比非常低時。但了解原因很重要。

L2們不是萬能的，對于Arbitrum，他們的Nitro已經在測試網中，看起來他們應該在Nitro上線之后再進行奧德賽活動。

重申一下，奧德賽運行在Arbitrum未優化的V1上，并且正在運行大量調用數據和存儲的交易，而且交易量仍然適中。在未來，我們可以期待tx類型的再平衡。

推薦閱讀L2模型專家@epolynya的文章，對L2可以有更深入的了解。

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