區塊鏈成本大幅降低!跑一條自己的鏈,需要多少錢?
區塊鏈成本大幅降低!跑一條自己的鏈,需要多少錢?
運行一條自己的鏈,需要花多少錢?

過去一年,由於技術進步、獨特的市場進入策略的開發、專注於特定用例以及強大的社區參與,新 Layer 2 (L2) 解決方案的推出顯著增加。

儘管這一發展令人振奮,但主要挑戰仍然是如何以更具成本效益的方式擴展這些區塊鏈。運行應用鏈已成為一個關鍵解決方案,因為應用鏈能夠透過模組化基礎設施堆棧中的各種措施來管理區塊鏈的運營成本。

儘管以太坊等 L1 的特定舉措已經顯著降低了區塊鏈上的交易成本,但主要的rollups 和基礎設施提供商也在大力推動進一步提高可擴展性,並解鎖那些當前在鏈上執行成本過高的用例。

我們可以從以下幾個方面對這些發展進行分類和分析:a)L1 舉措,b)L2 舉措,以及 c)模組化基礎設施舉措,這些都在有意義地降低鏈上交易的進入壁壘。

最近,我們看到以太坊進行了一些升級,比如 EIP 1559 和 4844,這些升級降低了成本並提升了可擴展性。

Layer1

我們首先來看一下 L1 的舉措,這些舉措通過 EIP 1559 和 EIP 4844(Dencun 升級)等形式,幫助合理化了以太坊鏈上交易的成本。EIP 1559 引入了基礎費用加小費/優先費用的概念,以及基於擁堵的動態定價機制,為用戶提供了一種更好的機制,讓他們可以根據自己的優先度和網路擁堵情況來估算成本並進行交易。

而 EIP 4844 則通過引入 Blobs(二進位制大對象)的概念,為以太坊帶來了一種新的交易類型。這為 L2 提供了一種極其便宜的替代方案,使它們在 L1 結算交易時,可以將數據儲存在 Blob 中,而不是昂貴的 callData 中。

7 月 19 日基礎費用和優先費用的平均 gas 價格為 8 gwei
圖/ Etherscan

Blob 的實施大幅降低了交易成本,因為每位元組的儲存成本減少,同時每個區塊的容量也在擴大。Blob 不像 callData 那樣與以太坊交易競爭 gas,並且不會永久儲存,會在大約 18 天後從區塊鏈中移除。

Blob 由 4096 個欄位元素組成,每個欄位元素 32 位元組,每個區塊最多可包含 16 個 Blob,從而提供大約 2 MB(4096 * 32 位元組 * 每個區塊 16 個 Blob)的最大額外容量。

可以通過從較低容量開始(目前為 0.8 MB,目標大小為每個區塊 3 個 Blob,EIP 4844 後最多為 6 個)並在未來透過多次網路升級達到容量。

考慮到每個區塊 2-10KB 的 callData 的歷史基準,EIP 4844 理論上可以實現高達 384 倍的增長。

實際上,許多 L2 的費用在實施 EIP 4844 後減少了 90% 以上(見圖 2)。然而,僅僅依靠這些升級還不足以讓以太坊實現更大的可擴展性。在一個擁有數千個 rollup 的世界中,隨著鏈上大規模採用,對儲存空間的需求增加,交易成本可能會飆升。

EIP 4844 實施後,主要 L2 網絡的中位數 gas 費用減少
圖/ Binance

Layer2

隨著 L2 將執行移至鏈下以降低成本並保持安全性,開源框架和收入共享模式等行業舉措正在塑造競爭激烈的「L2 堆棧戰爭」。

在上一個週期中,rollup 的出現旨在透過將執行移出主鏈來顯著降低鏈上操作的成本,同時仍然透過使用各種證明類型從主鏈獲得安全性。

optimistic rollup 允許單個誠實實體提交「欺詐證明」,通過識別不當行為的排序者獲得獎勵,而 ZK(零知識)rollup 使用零知識證明來驗證 L2 鏈的正確更新。

Rollup 操作員需要執行多種任務,包括:

  • 排序:按順序組織終端用戶的交易,將其分組,並偶爾將這些分組的批次發布到 L1。
  • 執行:儲存和執行操作,並更新 rollup 的狀態。
  • 提議:提議者定期在 Layer 1 上更新 rollup 的狀態根,這對於確保區塊鏈保持去信任化並能被所有人驗證至關重要。
  • 狀態根挑戰:提交狀態根欺詐的證據,並在 Layer 1 上對狀態根提出挑戰(僅適用於 optimistic Rollup)。
  • 證明:為從 rollup 到 L1 的每個狀態根更新生成驗證(僅適用於 ZK Rollup)。

他們的收入來源於用戶支付的交易費用(排序者收入)和可以提取的潛在 MEV,不過需要注意的是,目前 MEV 尚未作為策略選擇被提取。

他們的成本主要來自 L2(運營成本)和 L1(數據可用性和結算)成本(見圖 3)。希望推出自己鏈的組織,理想情況下只有在預期交易費用高於計劃成本時才會這樣做。

Rollup 商業模式
圖/ 探索 Rollup 生态系統

以太坊等基礎層網路通常對計算和儲存收費較高,因為大多數節點需要同步和驗證鏈。然而,在 rollup 中,只要有一個誠實的實體能夠驗證鏈,該鏈就被認為是安全的。

因此,rollup 對計算和儲存的收費較低,但對將交易“打包”成批並發布到 L1 的費用較高。因此,在 EIP 4844 引入之前,L1 成本占據 L2 成本基礎的高達 98%(見圖 4)。

EIP 4844 引入前 Optimism 上典型交易的費用分解
圖/ Biconomy

除了基礎層面的最佳化,L2 還積極推動進一步降低成本,這些舉措就是我們在文章開頭提到的 Layer 2 舉措,主要可以分為兩個類別——行業對齊或公司對齊。

行業對齊的舉措包括通過開源 L2 技術棧(rollup 框架)來允許新玩家構建自己的鏈。

儘管這波舉措是由 optimistic rollup 通過推出 OP Stack 和 Arbitrum Orbit 引領的,但其他成熟的 L2,包括 Polygon (Polygon CDK)、ZK Sync (ZK Stack) 和 Starkware (Madara Stack),也透過提供或宣布開源其專有技術來推動大規模採用。

公司對齊的舉措包括這些鏈通過直接收入/利潤分享模型,或通過擴展生態系統的間接效應,為其代幣積累價值的努力。Optimism 的 Superchain 願景、Arbitrum 的擴展計劃、Polygon 的聚合層、ZK Sync 的彈性鏈都是這種舉措的例子。

雖然這些計劃的具體細節可能不同,但它們的共同主題是一個普遍存在的網路,提供增強的互操作性和多重 rollup 之間的通信,並透過共享基礎層形式的關鍵基礎設施(如數據可用性、共享橋、聚合證明,僅適用於 ZK 鏈)來提高資本效率。這解決了當前以太坊生態系統中流動性分散和 rollup 間互操作性不足的問題。

然而,這些技術棧也允許各個鏈根據其在區塊時間、提取週期、最終性、代幣使用、gas 限制等參數上的需求,保持其獨特的訂製,從而消除因其他應用的牽引力導緻的高 gas 成本和延遲等公共鏈的劣勢。

雖然這些獨立的生態系統專注於增長和採用,但我們已經開始看到更成熟的參與者,如 Optimism 和 Arbitrum,實現了盈利。

Optimism 向希望成為其 Superchain 一部分的參與者徵收整體排序者收入的 2.5% 或排序者利潤(即排序者收入減去 L1 的結算和數據可用性成本)的 15% 的費用。Arbitrum 向使用其棧啟動 L2 的參與者收取排序者利潤的 10%。

而 ZK rollup 棧,包括 Polygon CDK 和 ZK Stack,目前可以免費使用,但隨著它們的發展和獲得吸引力,可能會內建可持續的經濟模式。

正式的「L2 棧戰爭」已經打響,各大生態系統正透過獨特策略爭奪重要項目的加入(參見圖 5)。

Optimism 宣布向 Superchain 構建者提供 2200 萬美元的贈款,並根據使用和參與情況向他們進行回溯性空投,而 ZK Sync 提供了 2200 萬美元,用於將 Lens 從 Polygon 引入其棧。

Arbitrum 允許任何人免費使用其棧,只要他們在 Arbitrum 上啟動為 L3 鏈(L3 鏈是使用 L2 作為結算層而不是以太坊的鏈),因為它受益於 L3 活動的增加,這些 L3 鏈將在其生命週期內最終支付給 Arbitrum 的結算成本。

RaaS 和替代結算及數據可用性解決方案重新定義了區塊鏈的成本結構,未來模組化基礎設施的創新有望帶來更多節省。

儘管有這些技術棧的支持,運行區塊鏈仍然需要大量的運營開銷、人力、專業知識和資源。希望吸引鏈上終端用戶的開發者不願因處理鏈基礎設施的運行和維護而分心,他們更希望專注於核心業務活動。

這一問題的出現導致了 RaaS(Rollup as a Service)提供商的迅速增加,他們與開發者合作,利用前面討論的成熟 L2 框架/棧來簡化鏈操作的複雜性。

這些提供商提供的服務包括節點操作、軟體更新、基礎設施管理,以及排序、索引和分析等產品。RaaS 提供商在爭奪市場份額時採取了不同策略,有些與特定 L2 的生態系統對齊,而另一些則採取框架無關的方法,提供跨所有生態系統的集成。

Conduit 和 Nexus Network 與 optimistic rollups (如 Optimism 和 Arbitrum)對齊,而 Truezk、Karnot 和 Slush 則專注於 ZK 鏈。同時, Caldera、Zeeve、Alt Layer 和 Gelato 提供跨 optimistic 和 ZK rollups 的集成。

這些提供商的典型商業模式包括收取固定費用和一部分排序者利潤。

運行 optimistic rollups 的月訂閱費用通常在 3,000 到 4,000 美元之間,而運行 ZK rollups 由於生成 ZK 證明所需的密集計算和極高的證明驗證成本,費用可能翻倍至 9,500 到 14,000 美元(詳細資訊請參見圖 6)。

此外,徵收 3-5% 的排序者利潤分享,以便 RaaS 提供商和 rollups 之間的激勵保持一緻,使他們能夠在這些鏈獲得發展時獲得經濟收益。

Caldera 正在探索一種不同的模式,其 Metalayer 願景僅收取 2% 的可變排序者利潤分享,沒有固定成本,旨在通過在 optimistic 和 ZK 棧中使用 Caldera 實現鏈間互操作性。

ZK 證明驗證的成本
圖/ Nebra

需要注意的是,由於行業的動態特性和特別是在 ZK 方面的團隊努力,RaaS 提供商的訂閱費用可能會進一步降低。

此外,由於缺乏強大的消費者 Web3 業務,面向大型消費者的應用程式可能與基礎設施提供商協商更有利的經濟共享協議,因此初期定價在各應用程式間可能不統一。

如前所述,rollups 的最大開支是 L1 成本,包括數據可用性和結算的費用。一個處理 1 億筆交易的標準 rollups ,其 L1 成本每月可能高達 25,000 美元,這使得 L1 結算僅對生態系統中最大或使用最頻繁的鏈來說是可行的。

對替代結算和數據可用性解決方案的需求促使專注於這些層的參與者最佳化成本和性能。在數據可用性方面,以太坊的替代方案包括 Celestia、Near、EigenDA ,而前面討論的成熟 L2 則旨在成為 rollups 的結算層,這些 rollups 可以被歸類為 L3。這些參與者將 rollups 的結算和數據可用性成本降低了幾個數量級。

圖 7 大致展示了如果 rollups 將 callData 發布到 Celestia 而不是以太坊時的成本節省情況。值得注意的是,隨著交易量的增加,成本節省的幅度呈指數增長。

使用 Celestia 相對于以太坊的 rollups 成本節省
圖/ Lenses

除了數據可用性成本外,還需要額外的結算成本,即 Celestia 在以太坊上發布一個指針,以便追溯到 Celestia 上的相關區塊,從而保證在 Celestia 上發布的數據的排序和完整性。

在模組化基礎設施棧中,替代數據可用性和 RaaS 提供商的專門參與者的發展,統稱為模組化基礎設施計劃。

在這一類別中,還有其他垂直領域正在探索進一步的成本最佳化,包括共享排序(如 Espresso、Astria、Radius)、證明聚合(如 Nebra、Electron)等。

這些目前處於開發的早期階段,預計隨著行業的成熟,成本將繼續下降。

儘管鏈上操作的成本大幅降低,Web2 創始人在決定推出自己的鏈之前,仍需進行徹底的成本收益分析。

Web2 創始人需要仔細評估推出自己鏈的成本收益,因為儘管鏈上成本有所降低,但這些成本可能仍然參照 Web2 標準。

運行鏈的總成本取決於每個鏈的具體使用需求,不過我們可以大緻估算每月處理 200 萬筆交易的平均 optimistic 或 ZK 鏈在使用替代數據可用性解決方案時的成本,如圖 8 所示。

儘管在行業和各鏈層面進行了多種最佳化,每月所需的資金投入仍包括 ZK rollups 的總成本為 10,500 美元至 16,500 美元, optimistic rollups 為 4,000 美元至 6,500 美元。

此外,一旦鏈開始盈利,還需分配高達 20% 的排序器利潤。

本文中強調的三大類舉措是推動行業普及的關鍵,最終目標是縮小去中心化應用程式與 Web2 之間的成本和便利性差距。

對於開發者而言,基於最終用戶需求、產品優先度、用例所需的性能指標及現有市場吸引力,進行獨立鏈與基於現有鏈構建的成本效益分析至關重要。

我們意識到需要構建解決方案,縮小 Web3 和 Web2 基礎設施之間的成本和性能差異,因為社會對去中心化系統的偏好還不足以推動 Web3 的廣泛應用。這一挑戰仍是區塊鏈大規模普及的主要瓶頸,我們期待與在這一領域創新的創始人會面!

我們感謝來自 Zeeve 的 Dr. Ravi、Nexus Network 的 Mayank、Rabble 的 Raghu、Numia 的 Rafael、Karnot 的 Apoorv、Nebra 的 Shumo、Electron 的 Garvit 和 Lysto 的 Yush,他們慷慨地分享了寶貴見解,並已將其整合到本文中。

Hashed Emergent 可能已經或將來會投資本文中提到的公司。本文內容僅供資訊參考,不應視為投資建議。在做出任何投資決策之前,請自行進行研究。

本文合作轉載自:深潮

關鍵字: #區塊鏈
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為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網
為保戶守護重要資產,南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型建構全通路資產防護網

為守護保戶資產,南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量,自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」,自 2024 年底完成開發後,截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元,並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產?

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋:「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型,不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰,還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案,讓客服人員可以主動提醒與關懷,有效降低詐騙風險,守護客戶資產安全與信任。」

南山人壽
南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟指出,詐騙手法快速進化,南山人壽研發黃金眼AI防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。
圖/ 數位時代

從詐保到詐財,壽險業面臨的風險加劇

過往,壽險業者面對的主要風險是保險詐欺,例如,透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金,然而,隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化,這類手法已快速進化,從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式,轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性,也直接影響保戶資產安全。例如,詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資,再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款,最後要求將資金匯到不明帳戶等,壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出,南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件,很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件,南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件,更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型,用前瞻科技主動攔截風險,強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時,南山人壽面臨兩個挑戰:首先是壽險的交易頻率低,導致資料稀缺;其次,是詐欺樣本比例高度失衡,導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰,南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練,爾後,透過集成學習(Ensemble Learning)整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀,提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示:「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後,我們除了將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級,協助客服人員快速識別高風險個案,主動介入並阻斷詐騙,更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制,持續優化模型辨識精準度。」

南山人壽
南山人壽打造黃金眼AI防詐模型,將模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的紅、黃、綠三色燈號,即時呈現保戶的風險等級、協助客服人員快速識別高風險個案。
圖/ 數位時代

「自適應演進」指的是,客服人員會依據模型亮起的燈號,結合系統提供的關懷提問表,向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問,如資金用途、是否接獲可疑來電等,藉此釐清是否存在異常情況,並將相關結果回貼標籤,作為後續調校模型的關鍵訓練素材,讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄(MOU),在合規架構下共享情資,協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充,南山人壽目前正與電信業者合作,將其超過 1,400 項特徵因子導入模型,有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度,使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示,詐騙的手法日新月異,AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外,更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制;如同維持客戶服務的品質一樣,刻不容緩。

南山人壽
南山人壽數位專案經理蔡其杭表示,黃金眼AI防詐模型串連至臨櫃客服系統,以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級。
圖/ 數位時代

李淑娟表示:「隨著模型的持續優化,黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制,以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說,當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時,系統就會開始運作、提前識別風險,針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群,系統也會即時偵測,當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手,南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是,南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程,而是從 SAFE–Skilled(防詐訓練)、Awareness(全民防詐)、Fintech(科技運用)、Engagement(聯防合作)–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面,南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式,也持續透過內部教育訓練,以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式,全面提升員工識詐、阻詐的能力,達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面,南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片,並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣,協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢;更主動走入偏鄉、校園與新住民社群,並針對聽語障人士製作友善素材,以多元形式推廣防詐知識,降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面,李淑娟表示,南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」,在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆,例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入,並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司,作為模型判斷的補強資訊,以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群,南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制,鼓勵保戶指定第二聯絡人,在其申請保單借款或終止契約時,可以主動通知聯絡人介入確認,降低詐騙風險;此外,亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」,以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力,將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面,樹立產業新標竿。

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