Sorella Labs, Ethereum ağı içindeki Maksimum Çıkarılabilir Değer (MEV) sorununu ele alan bir girişimdir.Karthik Srinivasan ve Ludwig Thouvenin tarafından ortaklaşa kurulmuştur.İki kurucu, Chicago Üniversitesi'nde tanıştı ve blockchain teknolojisine olan güçlü ilgileri nedeniyle bir girişime başlama kararı aldı. Srinivasan daha önce Citadel'de staj yapmışken, Thouvenin Ubisoft gibi şirketlerde staj deneyimi kazandı. Şirket yakın zamandaduyurulduParadigm liderliğinde Uniswap Ventures, Bankless Ventures ve Robot Ventures gibi diğer yatırımcıların da yer aldığı 7,5 milyon dolarlık tohum fonlama turunun tamamlanmasıyla birlikte. DeFi piyasası büyümeye devam ettikçe, MEV sorunu giderek daha belirgin hale gelmiş ve Sorella Labs'in yenilikçi araçları bu zorluğun üstesinden gelmek için geliştirilmiştir.

MEV Sorununun Arka Planı

MEV, madencilerin veya doğrulayıcıların işlemlerin sıralamasını, ekleme veya silme işlemlerini manipüle ederek çıkarabileceği ekstra kazanç anlamına gelir. Bu fenomen özellikle Ethereum ağı üzerinde belirgin şekilde görülür ve kullanıcılar ve tüm ekosistem için çeşitli sorunlar ortaya çıkarır.

MEV'nin Ana Konuları

Kullanıcı Kayıpları
MEV faaliyetleri genellikle kötü niyetli davranışlar gibi sandviç saldırıları ve frontrunning gibi yoluyla kullanıcıların işlemlerinde kayıplara neden olur. Örneğin, 2023 yılında Ethereum Vakfı, bir MEV botu tarafından yapılan sandviç saldırısı nedeniyle bir işlemde 9.101 dolar kaybetti, saldırgan ise yaklaşık 4.060 dolar kar elde etti. Bu durum, sıradan kullanıcıların işlemler yaparken daha yüksek maliyetlere ve risklere maruz kalmasına neden olmaktadır.

Piyasa Eşitsizliği
MEV'nin varlığı, özellikle DeFi platformlarında dengesiz bir oyun alanı yaratır. Arbitrajcılar ve MEV araştırmacıları, halka açık mempool'deki işlemleri izleyerek, bilgi asimetrilerinden yararlanarak kar elde edebilirler. Bu davranış, düzenli kullanıcıların rekabetçiliğini zayıflatır ve onları işlemlerde dezavantajlı konuma yerleştirir.

Ağ Kararlılığı
MEV madenciler ve doğrulayıcılar için ek gelir sağlarken, MEV'ye aşırı bağımlılık ağın merkezi olmayan yapısını ve istikrarını etkileyebilir. Madenciler daha yüksek MEV kazançları sağlayan işlemlere öncelik verebilir, diğer kullanıcıların ihtiyaçlarını ihmal edebilir, bu da ağ sıkışıklığına ve gecikmelere neden olabilir.

Veri Şeffaflığının Eksikliği
Ethereum'daki MEV hakkında spesifik verilerin eksikliği bulunmaktadır. Bazı çalışmalar gerçekleşen MEV'in sadece bir alt sınır olduğunu gösterse de, MEV, blokzinciri ile kullanıcı etkileşimleri sırasında her zaman oluşturulabilir, bu da toplam miktarını doğru bir şekilde değerlendirmeyi zorlaştırır. Bu durum, düzenlemeyi ve yönetimi karmaşık hale getirir.
İstatistikler, 2023 yılında gelirin yaklaşık %26'sının Ethereum üzerinde MEV aracılığıyla elde edildiğini göstermektedir. Bu, doğrulayıcıların asıl gelir kaynağının blok ödülleri yerine yalnızca MEV karlarına dayanmadığını göstermektedir. Sorella Labs tarafından başlatılan Brontes ve Angstrom gibi bazı çözümler zaten MEV sorununu ele almak için piyasada bulunmaktadır. Bu araçlar, işlem sıralama sürecinin şeffaflığını artırarak kötü niyetli faaliyetleri azaltmayı amaçlamaktadır.

Brontes Aracı Genel Bakışı

Brontes, Ethereum ağındaki Maximum Extractable Value (MEV) sorununu ele almak için Sorella Labs tarafından geliştirilmiş açık kaynaklı bir blok zinciri analiz aracıdır. Bu araç Ethereum blok verilerini işleyebilir, işlem davranışlarını kategorize edebilir ve kalıp eşleme ve analiz yoluyla MEV'yi belirleyebilir. İşte Brontes'in temel özellikleri ve özellikleri.

Brontes Kontrol Paneli（Kaynak: Resmi web sitesi）

1. İşlem Veri Sınıflandırması
Brontes, başlatıcı, alıcı, işlem tutarı ve Gaz ücreti gibi belirli davranışlara dayalı olarak işlemleri sınıflandırabilir. Bu sınıflandırma yeteneği, kullanıcıların farklı işlem türleri ve etkileri hakkında daha net bir anlayış kazanmalarını sağlar.

2. Yapılandırılmış Veri Çıkışı
Brontes, ham Ethereum blok zinciri verilerini yapılandırılmış, kolay analiz edilebilir bir formata dönüştürerek veri ön işleme sürecini önemli ölçüde basitleştirir. Bu özellik, veri analizinin verimliliğini artırması için geliştiriciler ve araştırmacılar için hayati öneme sahiptir.

3. Zincir Dışı Veri Entegrasyonu
Brontes, merkezi borsa fiyatları, meta verileri ve eşten-eşe veriler gibi off-chain verileri entegre ederek analizi daha kapsamlı ve doğru hale getirir. Bu entegrasyon yeteneği kullanıcıların piyasa dinamiklerini çok yönlü olarak anlamalarını sağlar.

Brontes, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre farklı analitik yöntemler oluşturmalarına ve uygulamalarına olanak tanıyan modüler bir çerçeve sunar. Özellikle:

1. Esneklik
Kullanıcılar, analizi daha kişiselleştirilmiş ve özelleştirilmiş hale getirmek için farklı modüller seçebilirler ve belirli veri tiplerini işlemek için kullanabilirler.

2. Verimlilik
Modüller arasında işbirliğine izin vermek, karmaşık analitik görevleri daha basit görevlere bölmeyi ve böylece genel verimliliği artırmayı sağlar.

3. MEV Tanımlama ve Önleme
Brontes, kullanıcılara potansiyel riskleri anlamalarına yardımcı olmak için desen eşleştirme ve analiz yoluyla MEV faaliyetlerini belirler. Örneğin, ön izleme veya sandviç saldırılarından kaynaklanan kayıpları tespit edebilir, likidite sağlayıcıları ve normal kullanıcılar için önemli referans bilgileri sağlayabilir.

4. Diğer MEV Çözümleriyle Karşılaştırma, Örneğin Flashbots
Flashbots gibi diğer MEV çözümleriyle karşılaştırıldığında, Brontes öncelikle uygulama düzeyinde veri analizine odaklanırken, Flashbots protokol düzeyinde optimizasyona önem verir. Brontes, kullanıcılara MEV sorunlarını doğrudan ele almak için görsel veri analiz araçları sunarak işlem yürütme kalitesini artırır.

Angstrom Aracı Genel Bakış

Sorella Labs, geliştirilmekte olan Angstrom aracını (henüz piyasaya sürülmedi) geliştirdi ve merkezi olmayan borsalarda, özellikle Uniswap V4 platformunda yaygın arbitraj davranışlarını azaltmayı hedefliyor. İşte Angstrom'un arbitraj faaliyetlerini hafifletmek için nasıl çalıştığına dair detaylı bir analiz.

1. Açık Artırma Mekanizması
Angstrom her blok içinde iki açık artırma düzenler. İlk açık artırma hangi işlemin önce işleme alınabileceğini belirlerken, ikinci açık artırma tüm emirlerin aynı fiyattan gerçekleştirildiği toplu bir açık artırmadır. Bu mekanizma, ön izleme ve sandviç saldırılarını önlemeyi amaçlar.

2. İşlem Sıralama Optimizasyonu
Geleneksel işlem işleme sürecinde, madenciler genellikle işlem sıralamasını Gaz ücretlerine ve gönderim sürelerine dayalı olarak belirlerler, bu da onları önleyicilere karşı savunmasız kılar. Angstrom'un açık artırma mekanizması, işlem sıralarını belirlemek için teklif vermeye gaz ücretlerinden güvenmeyi değiştirir, bu da kötü niyetli aktörlerin kar marjını azaltır.

3. Arbitraj Faaliyetlerini Önleme
Angstrom'ın tasarımı, arbitraj operasyonlarını gerçekleştirirken arbitrajcılara daha yüksek belirsizlik yaratır. Bloklar içinde açık artırmaları uygulayarak, Angstrom, etkili bir şekilde arbitrajcıların planlarını bozar ve fiyat farklılıklarından kar elde etmelerini zorlaştırır.

4. Dinamik Fiyat Tahmini
Angstrom, hacimsel ağırlıklı ortalama fiyatı (VWAP) hesaplamak ve merkezi borsalar (CEX) ile merkezi olmayan borsalar (DEX) arasındaki fiyat farklarını tahmin etmek için dinamik bir zaman penceresi kullanır. Bu hesaplama yöntemi, arbitrajcıların daha karmaşık piyasa koşullarıyla karşı karşıya gelmelerini zorunlu kılarak, başarılı arbitraj şanslarını azaltır.

5. Maliyet Hesaplama ve Optimizasyonu
Potansiyel arbitraj fırsatlarını belirlerken, Angstrom, kullanıcıların gerçek kar senaryolarını doğru bir şekilde değerlendirebilmelerini sağlamak için Gaz ücretleri gibi maliyet faktörlerini dikkate alır. Bu mekanizma, işlemler yaparken kullanıcıların riskleri ve ödülleri daha iyi değerlendirmelerine yardımcı olur.
Angstrom'ın yeniliği, adil teklif vermeyi tanıtan açık artırma mekanizmasında yatmaktadır. Bu, sadece Gaz ücretlerini yükselterek önceden kazananların önceliğini kolayca elde etmesini önler. Ayrıca, toplu yürütme mekanizması, büyük işlemlerden kaynaklanan ciddi fiyat dalgalanmalarını etkili bir şekilde önleyerek arbitraj fırsatlarını azaltır.

Sorella Labs Rakipleri

Flashbots
İnovasyon: Flashbots, kötü niyetli davranışları azaltmak için şeffaf bir işlem sıralama mekanizması sağlayarak protokol düzeyinde MEV çözümlerine odaklanmaktadır.
Dezavantaj: Çözümleri genellikle çekirdek protokol katmanında yoğunlaşmıştır, bu da doğrudan uygulama katmanı kullanıcılarının ihtiyaçlarını karşılamayabilir.

Eden Ağı
İnovasyon: Eden Network, kullanıcıların işlemlerini önceliklendirmelerine izin veren ayrılmış bir işlem havuzu oluşturarak MEV'nin etkisini azaltır.
Dezavantaj: Eden mekanizması, kullanıcıların ek ücret ödemesine dayandığından, maliyetleri artırabilir ve tüm kullanıcılar için uygun olmayabilir.

Arbitrum
Yenilik: 2. Katman ölçeklendirme çözümü olarak, Arbitrum dolaylı olarak işlem ücretlerini düşürerek ve işleme hızlarını artırarak MEV etkisini azaltır.
Dezavantaj: Arbitrum, ölçeklenebilirlik konusunda başarılı olsa da, MEV sorununa yaklaşımı direkt değil ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi için hala diğer araçlara güveniyor.

Sorella Labs, Brontes ve Angstrom ile MEV sorununu ele alıyor: Brontes, Ethereum ağında MEV faaliyetlerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir. İşlem verilerini analiz ederek, Brontes, kullanıcıların potansiyel riskleri belirlemelerine yardımcı olarak işlem stratejilerini optimize eder. Angstrom, Uniswap V4 ile entegre olur ve işlem sırasını belirlemek için açık artırma mekanizmasını kullanır, böylece arbitraj davranışlarını engeller. Bu yenilik, işlem sürecinde kullanıcı kayıplarını azaltmaya yardımcı olacaktır.

Sonuç

Yenilikçi araçları ve güçlü piyasa konumuyla Sorella Labs, Ethereum ağındaki MEV sorununa çözüm bulma konusunda önemli potansiyel göstermektedir. Şiddetli rekabet ve düzenleme ile ilgili belirsizliklere rağmen, şirket sürekli teknolojik yenilik ve stratejik ortaklıklarla gelecekte daha büyük başarı elde etmesi bekleniyor ve merkezi olmayan finans ekosistemine olumlu etki ediyor.