Для визуализации хорошо бы представить ряд тестов и выборочных обстоятельств, подлежащих оценки. Но сначала попробуем обсудить несколько важных, общих моментов, от которых зависят перспективы 2023-2025 и даже 2030 года.
*Крайне важно знать, что этот материал написан не как теоретический опус, но как часть серии статей 2019-2022 годов на Bits.media, завершающими из которой стали первая и вторая часть про PoS-семейство.
После того, как основная часть статьи уже была написана, один из чатов Bits.media мне напомнил об этом эффекте. Звучит определение эффекта следующим образом:
«Метакогнитивное искажение у низкоквалифицированных людей: они делают ошибочные выводы и принимают неудачные решения, но не осознают этих ошибок из-за неполноты знаний, умений и навыков, приходя к ложному определению пределов компетенции и завышению представлений о своих способностях — даже в незнакомых областях знаний и впервые совершаемых действиях».
При чем здесь это?
В PoS-семействе с 2013 года подобное происходит постоянно. Пожалуй, самым ярким стоит признать пример Solana, которая несмотря на огромные венчурные вливания и веерный маркетинг — до сих пор работает, по меткому выражению крипто-коммьюнити, «с перерывом на обед». Недавний пример.
Дело в том, что в «солнечном блокчейне» и иных подобных архитектурным проблемам уделяется мало внимания. Причин на то несколько:
Во-первых, при привлечении инвестиций проекты акцентируются на положительных, а не отрицательных сторонах, и в итоге превращается в публичную дорожную карту, которую проект хочет выполнить «во что бы то ни стало», а тем самым — время у проекта на переработку фундаментальных основ не остается. Контрпример — Ethereum и переход на Ethereum 2.0: последовательное признание минусов PoS-семейства дало возможность решить уже на старте ряд проблем. Да, за шесть с лишним лет, зато сразу и в тестовой, и боевой сети: не все, но многие из заявленных.
Если думаете, что этот вопрос — сугубо теоретический, рекомендую интервью Александра Скиданова, где он сам, честно и открыто, исходя из понимания рынка, рассказывает о смене стратегии и парадигмы Near. Собственно, если на минуту отойти от PoS-семейства, то проблема окажется наследуема блокчейнами любого уровня и образца: BCH/BSV — яркие примеры.
Зная это — идем дальше.
Если вспомнить базовые принципы архитектуры PoS-семейства, то можно обнаружить, что обычно обсуждаются три параметра, правда, вне связи с друг другом (чаще всего):
TPS как некий, условный, ориентир операционной работы блокчейна.
Финализация, как второй корректирующий параметр.
Децентрализация: точнее — ее уровень (чем выше — тем лучше).
Приведу примеры, чтобы стало яснее:
BSC (BNB chain: о различиях — см. по ссылке): финализация за 33 секунды, но уровень децентрализации супер-узлов страдает при любых подходах (см. пример статистики). С одной стороны — такой подход дает возможность быстрых откатов после взломов и прочих неприятностей, но с другой — мало чем отличается от классических финансов и в итоге играет не на пользу конечных участников.
Polygon: если внимательно изучить все перепетии этой системы (надеюсь, что одна из будущих публикаций будет посвящена как раз этому садчейну — чуть ли не единственному из подсемейства Plasma), — то станет ясно: в итоге 150+ подтверждений зачастую оказывается не достаточно, а это все крайне замедляет dApps и делает работу приложений нестабильной, что особенно ярко видно на примере кроссчейн-мостов.
Harmony: если вам «посчастливилось» разворачивать что-либо на данной системе, особенно через грант, то вы могли заметить: в тестнете многих старых приложений просто нет, а потому — финализация без соотношения с социальным консенсусом мало что дает.
Но это все — общие аспекты. Попробуем их заапрувить через ChatGPT:
Время финализации: в блокчейнах с алгоритмами консенсуса PoS, DPoS, LPoS и подобных финализация может занимать некоторое время. Что способно привести к задержкам в проведении транзакций и ожиданию подтверждения финализации. В некоторых случаях это неприемлемо для пользователей, которые ждут подтверждения.
Алгоритмы консенсуса могут быть более уязвимы для «атак 51%»: например, в случае DPoS, когда малое количество участников способно контролировать большую часть блокчейна, это может привести к возможности проведения атак 51%. В подобных ситуациях финализация может быть нарушена, что приведет к угрозе безопасности сети. [Прим. Menaskop: тут, конечно, AI дал лиху, потому как больше подошло бы обсуждение атак, оговоренных в первой и второй части исследования, но суть атаки через соединение сибилло-подобных уязвимостей он уловил точно, поэтому оставим как есть].
Возможность отмены транзакций: в некоторых случаях, когда финализация не окончательна, транзакции могут быть отменены. Подобное способно произойти, если кто-то, участвующий в блокчейне, захочет изменить данные, которые уже были записаны. В некоторых случаях это может привести к финансовым потерям или другим проблемам. [Прим. Menaskop: и здесь вновь поправил немного, потому как в предыдущих частях ровно это и обсуждалось].
Недостаток децентрализации: в некоторых алгоритмах консенсуса, таких как PoS, LPoS и других, более крупные держатели криптовалюты имеют большее влияние на решения, принимаемые в блокчейне. Это может привести к недостатку децентрализации и возможному влиянию на процесс финализации транзакций. Если несколько крупных держателей согласятся между собой на отмену определенной транзакции или блока, это может привести к неудачному завершению финализации и созданию потенциальных проблем в блокчейне. [Прим. Menaskop: здесь ИИ вновь смешал сущностное, но оставляю как есть, потому что вектор децентрализации важен для статьи].
Как видите: пришлось немного поправить тезисы ChatGPT, но в целом — они верны. Теперь же попробуем посмотреть на ситуацию со стороны практики и эмпирики.
Конечно ж, начать стоит с EOS — проекта, на который многие возлагали многие же надежды: в 2018 году в EOS произошел сбой, который как раз и привел к тому, что несколько валидаторов стали обрабатывать один и тот же блок. Что в свою очередь привело к тому, что финализация транзакций была нарушена. Отчет об этом содержится в разных источниках, но оставлю ссылку на данный твит, потому как найти ее на офсайте начальных разработчиков не так-то просто. Теперь.
Можно сослаться на то, что это было лишь при запуске, а можно вспомнить о том, что Qihoo360 за неделю до предупредила крипто-комьюнити, что ошибок значительно больше.
Именно по этой причине раз за разом появляются выводы о том, что EOS — не блокчейн, а «система управления распределенной однородной базой данных, а рынок RAM — сервис облачных вычислений». С другой стороны — именно на этом примере видим, как первичная централизация (о вторичной говорили в первой части) в итоге сказывается на безопасности.
Фактически то, что социальный консенсус не раз становился более мощным инструментом, нежели консенсус технический, как раз и привело DPoS подсемейство Graphene (Bithsares/Steem/Golos/etc.) к упадку.
Нет, причин много, но нас интересуют именно низкоуровневые шаблоны: Tron vs Steem(it), EOS — пример выше, долгий разговор о Golos.io — Golos.id — все это именно противостояние базового технического и социального консенсуса, где последний одерживал верх. Постоянно.
Поэтому соль истории не в том, как интерпретировать ошибку и какие выводы делать из нее, а в том, что эта проблема архитектурного уровня и в эпоху мультичейн она получит развитие. Какое? Поговорим об этом ниже.
А пока — первые цифры. Solana:
Ethereum:
Если сравнивать по TPS, то Solana будет опережать с явным отрывом. Если же провести более полноценную исследовательскую работу, которую мы с вами и делаем, то окажется, что куда важнее:
Учитывать не (только) скорость транзакций и даже не скорость финализации, а именно механизм таковой: если на данный процесс оказывается слишком много влияния — блокчейн будет работать нестабильно.
Крайне значимо посмотреть передачу гипотетического TVL (Total Value Locked) за транзакцию: об этом — см. в следующем абзаце.
Наконец, важно оценить уровень/степень децентрализации: начиная от суперузлов (валидаторы, делегаты, прочие) и заканчивая HODL — владельцами кошельков.
Что касается пункта 2, то имеется ввиду следующее:
Какой TVL у всего DeFi-сегмента на конкретном блокчейне.
Каков процент длинных HODL-волн, то есть тех, кто хранит нативный токен (коин/монету) данного блокчейна три и более года.
Какова медианная доходность MEV-ботов и прочих участников, от них зависящих.
Каковы иные финансовые параметры в момент совершения транзакции.
Опять же, все это может выглядеть избыточным, но крайне помогает на практике.
Приведу пример: если сравнить количество имплементированных смарт-контрактов BSC vs Ethereum, то эфир будет в проигрыше. Визуально, статистически — как угодно. Но если добавить к ним экономические параметры, то выйдет с точностью до наоборот. И проблема эта известна давно: «дешевые, или почти бесплатные транзакции» в архитектуре на самом деле создают две уязвимости на уровне архитектуры:
Демотивируют держателей суперузлов.
Мотивируют создателей скам-токенов и подобных продуктов.
Получаем первый значимый вывод: эпоха технологического аспекта консенсусов не завершена, но прошла первую зрелую стадию, тогда как эпоха экономического аспекта только наступает.
Что это значит?
Во-первых, что за счет все большей интероперабельности, как на уровне L1, так и L2/L3, параметры стабильности будут приоритезированы в сравнении с формальными показателями блокчейнов/DAG-решений.
Во-вторых, рано или поздно придется создать рынок деривативов на технологический стек L1/L2, потому как иначе невозможно полноценное взаимодействие разномастных решений.
В-третьих, суммирование первого и второго тезиса подсказывает: деятельность владельцев суперузлов должна иметь мульти- и кроссчейн-токенизацию, поскольку иначе оплатить положительные эффекты, необходимые для стабильной работы системы, невозможно.
В-четвертых, получаем простую формулу: k = Stable_Work/Security, где Security — безопасность L1/L2 систем, k — коэффициент прямой или обратной зависимости, а Stable_Work — стабильность работы (нормальная работа систем).
Фактически k определяет, как работает система. Скажем:
BSC (BNB chain) близок к формуле 3/1, то есть стабильность работы превышает безопасность;
Bitcoin — это примерно 1/1;
Solana — 1/3.
Чтобы рассчитать параметры точнее — каждый следует обозначить как сумму других параметров в процентах. Примерно так:
1. Пусть Average(Uptime) проходит градацию:
a. 100%-99% = 10%;
b. 98,9%-97% = 3%;
c. Менее 97% = 1%.
2. Далее — отклонение от Average(Finalisation):
a. Менее, чем на 10% = 10%;
b. От 10% до 20% = 3%;
c. Более 20% = 1%.
3. И так далее: параметров может быть 3, 5, 10 или 100 — в зависимости от того, какую точность хотите достичь.
Вес параметра будет считаться так: Parameter_Weight = 100%/Quantity(Parameters). В моем случае параметров — 10, поэтому и максимальный процент для каждого — 10%.
Далее просто складываем: 10%+10%+...10% = 100% или меньше.
В таблице — пример расчета на тестовых и не полных параметрах:
Так же поступаем с безопасностью. Сюда можно отнести следующие показатели:
Количество обновляемых суперузлов.
Количество взломов за год.
Количество форков за год.
Прочие.
Затем получаем, например: 97/30, или 3,2(3). То есть параметр стабильности превалирует над безопасностью, то есть 1 будет идеальным соотношением. Таким образом, можно оценить сразу два архитектурно значимых аспекта:
Абсолютный процент безопасности и стабильности.
Их соотношение.
Можно усложнить формулу и добавить децентрализацию, но рекомендую это делать после первичного анализа стабильности и безопасности.
А зачем это делать вообще? Резонный вопрос. Попробую ответить на него развернуто.
Мы уже видели форки между комьюнити (Hive vs Steem(it), ETH vs ETC, BCH vs BTC, etc), уже наблюдали форки технологического характера (в основном — софт, но бывают и хард, когда дело пахнет керосином, как с Биткоином в 2010 году), но теперь настала эпоха финансово-экономических форков и они будут влиять на слишком многие сферы деятельности, чтобы упускать процесс из виду или не замечать вовсе.
Поясню.
Если кажется, что это теоретическое изыскание, то спешу огорчить: нет, это уже практика. Приведу пример из отчета по экосистеме Cosmos: из-за того, что владельцы суперузлов оценивают экономический аспект перед запуском любого нового проекта, фактически создается искусственная олигополия, где из-за отсутствия первичной (базовой) и общедоступной токенизации работы консенсуса на уровне мультичейн/кроссчейн, она происходит искусственно. Проще говоря: кто первый — того и тапки. Но при этом тапки всегда достаются производителю тапок, хотя логично, что они должны уходить покупателям тапок.
Мне известны по крайней мере два десятка команд, занимающихся валидацией и всем, что с ней связано. Фидбек везде примерно один: если ты — не топ, то прорваться можно или (1) в тяжелые времена (как сейчас), или (2) в силу чистого везения, которое стремится к бесконечно малому значению из-за ангажированности запусков: проекты хотят «проверенные деньги» и проверенных людей, валидаторы — быструю прибыль, в итоге — уровень децентрализации стремится к нулю, а с ним и уровень технологического консенсуса, подменяемого социальным.
Это имеет обратную сторону медали: посмотрите на споры, связанные с разморозкой ETH2, или с выводом средств валидаторов в Solana.
И там, и там мы имеем the bottleneck — бутылочное горлышко первичного распределения: технологический стек не покрывает риски социального из-за начальной централизации, а социальный не может решить технологический в силу того, что команды решают проблемы по мере их поступления, а не на уровне базовой архитектуры. (К слову, переименование ETH2 — еще одно звено этого процесса.)
Как когда-то PoW, а потом смешанные консенсусы, а за ними и PoS-семейство (что лишь в широком смысле может считаться семейством консенсусов) уперлось сразу в потолок (вертикальное масштабирование), в стены (горизонтальное масштабирование), в пол (масштабирование на уровне базовых элементов экономики-архитектуры).
Это очень легко проследить на примерах, которые взяли «все лучшее» из мира PoW & PoS: Decred, Dash, etc.
И это не значит, что случилось нечто непоправимое, но это точно говорит о том, что эпоха новых систем пришла. Отчасти описанные проблемы будут решены с помощью ZKP-механик, отчасти — детализацией элементов PoS-архитектур, но все же часть останется за инновациями.
И здесь попробую поделиться рядом соображений.
Во-первых, все три части материалов про PoS посвящены ряду проблем, но большая часть из них может суммарно дать одну: централизация ликвидности. Те системы, что смогут решить проблему, на деле и станут передовыми. Проблема, в свою очередь, имеет три элементарных слоя:
Бэкенд (это как раз уровень консенсуса и ниже).
Фронтенд (легко понять на примере Tornado Cash, что шаг в эту сторону сделан).
Мультичейн/кроссчейн интероперабельность.
Вот с последним пока явно никто не работает. Нет, парачейны, сабчейны, хабы, EVM-соместимость и прочее — есть. Но как это решает вопросы совместимости на базовом, архитектурном уровне? Никак.
Можно посмотреть снова на пример мостов: да, поколение мостов, создающих обернутые активы, уже позади, и мы в моменте имеем возможность завершения транзакций. Скажем, на allbridge с помощью стандартных стейблкоинов и/или других монет/токенов, а не производных. Но как решается эта проблема? Фактически — через полуавтоматическое завершение транзакций. Следующий шаг — начисление нативной монеты на кошелек-получатель в нужной сети.
А что дальше?
Даже в этом, крайне простом примере, получается следующее:
Транзакция есть в блокчейне №01 (пусть Ethereum).
Транзакция есть в блокчейне №02 (пусть Polygon).
И в том, и в другом есть суперузлы, от которых передаваемая ценность зависит на каждом шаге.
Но итоговая мотивация в двух транзакциях разная:
a) начинает транзакцию №01 клиент моста;
b) продолжает в чейне №01, а потом и №02 — сам мост;
c) а итоговый получатель к транзакции №02 может быть совсем иным лицом и/или тем же, что и отправитель.
Ничего не напоминает?
Если заменим мост набором атомарных свопов, а получателя/отправителя — суперузлами, то получим, что мульти/кроссчейн передача ценности мотивирует кого угодно, но не базовые структуры L1, которые на этом зарабатывают (исходя из внутренней оценки систем, то есть нативными коинами), тогда как все другие — могут и не зарабатывать вовсе.
Парадокс?
Считаю, что да. Но пока системы и так получают новые и новые вливания от неофитов, а потому — этот вопрос или не рассматривается вовсе, или рассматривается на уровне кастомизированных решений (опять же — дальше всех ушли в EVM-подсемействе).
Собственно, в этом и кроется решение для тех проблем, которые Виталик Бутерин обозначил относительно кроссчейна как такового.
Другое дело, что не все технологии еще достигли своего расцвета, чтобы замахнуться на Джомалунгму, а потому есть время для нас, исследователей Web 3.0, нетсталкеров и IT-предпринимателей, чтобы и эту черную дыру закрыть креативом новых подходов.
Пока же у меня все и
До!
![]() |
54472.01 ![]() |
![]() |
2286.95 ![]() |
![]() |
0.4639 ![]() |
![]() |
0.5276 ![]() |
![]() |
61.98 ![]() |
Актуальность 2024-09-08 05:30:06
Динамика курсов валют