作者| @0xOptimus

編譯| Odaily 星球日報（ @OdailyChina ）

譯者| 叮噹（ @XiaMiPP ）

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）正迅速成為Solana DeFi 生態的主導力量，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 網路上，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，定價公式並非固定不變，而是會被高頻更新（通常每秒更新多次） 。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演算法。然而，Sui 鏈上Obric 的Prop AMM 智能合約程式碼是公開的（感謝@markoggwp的發現），其不變量k 是依賴內部變數mult_x、mult_y 和concentration 的。下圖展示了做市商如何持續更新這些變數。

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。

複習：AMM 是如何決定價格的？

在這篇文章中，我們會多次提到「價格曲線」這個概念。價格曲線決定了使用者在使用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。

若有交易者想買進1 WETH，他需要往池中加入USDC，使池中WETH 減少到99。為了維持恆定乘積k，新的點(x, y) 仍需落在曲線上，因此y 必須變成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。

為什麼做市商會選擇AMM 設計而不是中心化訂單簿（CLOB）？

讓我們來解釋為什麼做市商想要使用AMM 設計來進行做市。 想像你是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) 等級的操作，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參數即可，從而將O(N) 的操作轉換為O(1) 的常數複雜度。

為了直觀地展示「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 之間變動。

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這裡的關鍵點在於，只更新少量價格曲線參數，做市商即可隨時改變有效價格分佈，而無需逐一修改N 個訂單。這正是Prop AMM 的核心價值主張──它讓做市商能以更高的資本與運算效率，提供動態且深度的流動性。

為什麼Solana 的架構非常適合Prop AMM？

Prop AMM 是一種「主動式管理型」系統，這意味著它需要兩個關鍵條件：

1. 更新成本低（cheap updates）
2. 優先執行權（priority execution）

在Solana 上，這兩者是相輔相成的：低成本更新往往意味著更新可以獲得執行優先權。

為什麼做市商需要這兩點？首先，他們會根據庫存變化或資產指數價格（例如中心化交易所價格）的波動，以區塊鏈運行速度不斷更新價格曲線。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，若做市商無法讓更新排在區塊頂部，他們的舊報價就會被套利者“抄走”，造成必然的虧損。如果缺少這兩個特性，做市商就無法有效率地操作，用戶也會獲得更差的交易價格。

以Solana 上的Prop AMM HumidiFi 為例，根據@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。

• EVM：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。
• Solana： Leader 驗證節點不會等待完整區塊，而是將交易拆成小資料包（稱為「shred」）連續廣播到網路。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。

註：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。

那麼，Solana 上的更新為何如此廉價？又如何導致優先執行？

首先，雖然Solana 上Prop AMM 的實作是黑盒，但存在如Pinocchio 的函式庫，可優化CU 的方式編寫Solana 程式。 Helius 的部落格對此有精彩介紹，透過該函式庫，Solana 程式的CU 消耗可從約4000 CU 降到約100 CU。

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再來看第二部分。在更高層面上，Solana 透過選擇Fee / Compute Units 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+ 基本費) / (1 + CU 上限+ 簽章CU + 寫鎖CU)（ https://solana.com/docs/core/fees）

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。

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

Jupiter Swap ：經由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，做市商只需為更新交易支付極小的費用，就能實現遠高於交換的Fee/CU 比率，從而保證更新在區塊頂部被執行，保護自己免受套利攻擊。

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數。雖然Solana 上的Prop AMM 程式碼是一個“黑匣子”，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數透過update 函數寫入智慧合約。

感謝@markoggwp發現！

利用這個假設，我們發現EVM 的架構有重大障礙，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，透過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：

1. Gas 消耗高導致優先費用難以保障更新優先，較低的優先費用無法達到高費率/Gas 的比率。為了確保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。
2. EVM 上套利風險較高，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得過時報價，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 可以提供使用者原本只能在Solana 或中心化交易所才能獲得的競爭性報價。

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

• 區塊頂部更新保護：在Solana 上，Prop AMM 更新位於區塊頂部，可保護做市商免於搶先交易。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：要麼降低寫入成本，要麼為Prop AMM 更新建立優先權通道。

由於EVM 的狀態成長問題，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 更新建立優先通道。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，透過全球儲存智慧合約+ 專門的區塊建構器策略實現：

它的工作原理如下：

• 全域儲存合約：部署簡單智慧合約作為公有鍵值儲存。做市商將價格曲線參數寫入該合約（例如set(ETH-USDC_CONCENTRATION, 4000)）。
• 建構器策略：這是鏈下關鍵元件。區塊建構器識別發送到全域儲存合約的交易，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域儲存位址，否則不能保證位於區塊頂部。

自訂區塊建立演算法範例可參考rblib。

• Prop AMM 整合：做市商的Prop AMM 合約在交換時從全域儲存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：

1. 保護：建構器策略創建“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。
2. 成本效益：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：廉價且優先執行以防止搶先交易。

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。結合鏈上全域儲存智慧合約和鏈下建構器策略的新設計，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。

開放性問題

• 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 存取。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 上更新只消耗約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 功能可讓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 上的重要性為何？