Sorella Labs là một startup tập trung vào việc giải quyết vấn đề Giá trị Tối đa Có thể Trích xuất (MEV) trong mạng Ethereum,được đồng sáng lập bởi Karthik Srinivasan và Ludwig Thouvenin.Hai người sáng lập gặp nhau tại Đại học Chicago và quyết định bắt đầu một dự án do sở thích mạnh mẽ của họ với công nghệ blockchain. Srinivasan trước đây đã thực tập tại Citadel, trong khi Thouvenin có kinh nghiệm thực tập tại các công ty như Ubisoft. Công ty gần đây đã công bốHoàn thành vòng gọi vốn hạt giống trị giá 7,5 triệu đô la, do Paradigm dẫn đầu, với các nhà đầu tư khác bao gồm Uniswap Ventures, Bankless Ventures và Robot Ventures. Khi thị trường DeFi tiếp tục phát triển, vấn đề MEV đã trở nên ngày càng nổi bật, và các công cụ đổi mới của Sorella Labs đã được phát triển để giải quyết thách thức này.

Nền tảng về vấn đề MEV

MEV đề cập đến lợi nhuận bổ sung mà các thợ đào hoặc người xác minh có thể tạo ra bằng cách thay đổi thứ tự, chèn hoặc xóa các giao dịch. Hiện tượng này đặc biệt nổi bật trên mạng Ethereum và gây ra nhiều vấn đề cho người dùng và toàn bộ hệ sinh thái.

Các Vấn Đề Chính của MEV

Mất mát của người dùng
Hoạt động MEV thường dẫn đến mất mát cho người dùng trong các giao dịch, đặc biệt là thông qua các hành vi độc hại như tấn công sandwich và frontrunning. Ví dụ, vào năm 2023, Ethereum Foundation đã mất 9.101 đô la trong một giao dịch do bị tấn công sandwich bởi một MEV bot, trong khi kẻ tấn công đã thu được khoảng 4.060 đô la. Tình huống này khiến người dùng thông thường phải chịu chi phí và rủi ro cao hơn khi thực hiện giao dịch.

Không công bằng trên thị trường
Sự tồn tại của MEV tạo ra một sân chơi không công bằng, đặc biệt là trên các nền tảng DeFi. Người môi giới chênh lệch giá và người tìm kiếm MEV có thể thu lợi bằng cách theo dõi giao dịch trong mempool công cộng, lợi dụng sự bất đối xứng thông tin. Hành vi này làm suy yếu tính cạnh tranh của người dùng thông thường, đặt họ vào thế thua thiệt trong giao dịch.

Ổn định mạng
Trong khi MEV cung cấp thu nhập bổ sung cho các thợ mỏ và các nhà xác minh, sự phụ thuộc quá mức vào MEV có thể ảnh hưởng đến sự phân tán và sự ổn định của mạng. Các thợ mỏ có thể ưu tiên giao dịch mang lại lợi nhuận MEV cao hơn, bỏ qua nhu cầu của người dùng khác, điều này có thể dẫn đến tắc nghẽn và chậm trễ mạng.

Thiếu tính minh bạch về dữ liệu
Hiện chưa có số liệu chính xác về dữ liệu cụ thể liên quan đến MEV trên Ethereum. Mặc dù một số nghiên cứu cho thấy MEV đã thực hiện chỉ là một giới hạn thấp, nhưng MEV có thể được tạo ra bất kỳ lúc nào trong quá trình tương tác của người dùng với blockchain, điều này làm khó khăn trong việc đánh giá chính xác tổng số lượng MEV. Điều này làm phức tạp việc quy định và quản trị.
Thống kê cho thấy rằng vào năm 2023, khoảng 26% doanh thu được thu được thông qua MEV trên Ethereum. Điều này cho thấy nguồn thu chính của các người xác minh vẫn đến từ phần thưởng khối thay vì chỉ hoàn toàn dựa vào lợi nhuận từ MEV. Hiện đã có một số giải pháp trên thị trường để giải quyết vấn đề MEV, như các công cụ Brontes và Angstrom được phát hành bởi Sorella Labs. Các công cụ này nhằm mục đích giảm thiểu các hoạt động độc hại bằng cách tăng cường tính minh bạch của quá trình sắp xếp giao dịch.

Tổng quan về Công cụ Brontes

Brontes là một công cụ phân tích blockchain mã nguồn mở được phát triển bởi Sorella Labs để giải quyết vấn đề Giá trị Tối đa Có thể Khai thác (MEV) trong mạng Ethereum. Công cụ này có thể xử lý dữ liệu khối Ethereum, phân loại hành vi giao dịch và xác định MEV thông qua việc so khớp mẫu và phân tích. Dưới đây là các tính năng và đặc điểm chính của Brontes.

Bảng điều khiển Brontes (Nguồn: Trang web chính thức)

1. Phân loại dữ liệu giao dịch
Brontes có thể phân loại giao dịch dựa trên các hành vi cụ thể, bao gồm người khởi tạo, người nhận, số tiền giao dịch và phí Gas. Khả năng phân loại này cho phép người dùng hiểu rõ hơn về các loại giao dịch khác nhau và tác động của chúng.

2. Đầu ra dữ liệu có cấu trúc
Brontes chuyển đổi dữ liệu gốc của blockchain Ethereum thành định dạng có cấu trúc, dễ dàng phân tích, giúp đơn giản hóa quá trình tiền xử lý dữ liệu. Tính năng này rất quan trọng đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu vì nó tăng cường hiệu quả của việc phân tích dữ liệu.

3. Intégration de données hors chaîne
Brontes tích hợp dữ liệu ngoại lệ (như giá trị trung tâm trao đổi, siêu dữ liệu và dữ liệu ngang hàng), làm cho phân tích trở nên toàn diện và chính xác hơn. Khả năng tích hợp này cho phép người dùng hiểu được động lực thị trường từ nhiều chiều hơn.

Brontes cung cấp một khung công việc module cho phép người dùng tạo và áp dụng các phương pháp phân tích khác nhau dựa trên nhu cầu của họ. Cụ thể:

1. Tính linh hoạt
Người dùng có thể chọn các mô-đun khác nhau để xử lý các loại dữ liệu cụ thể, làm cho phân tích trở nên cá nhân hóa và tùy chỉnh hơn.

2. Hiệu quả
Việc kích hoạt sự hợp tác giữa các mô-đun cho phép phân tích phức tạp được chia nhỏ thành các nhiệm vụ đơn giản, từ đó cải thiện hiệu quả tổng thể.

3. Xác định và Ngăn chặn MEV
Brontes xác định hoạt động MEV thông qua việc phù hợp mẫu và phân tích, giúp người dùng hiểu rõ về nguy cơ tiềm ẩn. Ví dụ, nó có thể phát hiện những tổn thất do frontrunning hoặc cuộc tấn công sandwich gây ra, cung cấp thông tin tham khảo quan trọng cho các nhà cung cấp thanh khoản và người dùng thông thường.

4. So sánh với các giải pháp MEV khác như Flashbots
So sánh với các giải pháp MEV khác như Flashbots, Brontes chủ yếu tập trung vào phân tích dữ liệu cấp ứng dụng, trong khi Flashbots nhấn mạnh tối ưu hóa cấp giao thức. Brontes nâng cao chất lượng thực thi giao dịch bằng cách cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu trực quan, cho phép người dùng tham gia trực tiếp trong việc giải quyết các vấn đề MEV.

Tổng quan về Công cụ Angstrom

Sorella Labs đã phát triển công cụ Angstrom (chưa ra mắt) và nhằm mục tiêu giảm thiểu các hành vi cơ hội thương mại thông thường trên các sàn giao dịch phi tập trung, đặc biệt là trên nền tảng Uniswap V4. Dưới đây là một phân tích chi tiết về cách hoạt động của Angstrom để giảm thiểu hoạt động cơ hội thương mại.

1. Cơ chế đấu giá
Angstrom chạy hai phiên đấu giá trong mỗi khối. Phiên đấu giá đầu tiên xác định giao dịch nào được xử lý trước, trong khi phiên đấu giá thứ hai là một phiên đấu giá hàng loạt nơi tất cả các lệnh được thực hiện với cùng một giá. Cơ chế này nhằm mục đích ngăn chặn frontrunning và sandwich attacks.

2. Tối ưu hóa sắp xếp giao dịch
Trong quá trình xử lý giao dịch truyền thống, người đào thường xác định thứ tự giao dịch dựa trên phí Gas và thời gian nộp, khiến họ dễ bị tấn công từ phía người đi trước. Cơ chế đấu giá của Angstrom chuyển sự phụ thuộc từ phí gas sang đấu giá để xác định thứ tự giao dịch, từ đó giảm lợi nhuận cho những người gian lận.

3. Ngăn chặn hoạt động cơ hội lợi nhuận
Thiết kế của Angstrom tạo ra sự không chắc chắn cao hơn đối với các nhà giao dịch cơ hội khi thực hiện các hoạt động giao dịch cơ hội. Bằng cách thực hiện các cuộc đấu giá trong các khối, Angstrom hiệu quả làm gián đoạn kế hoạch của các nhà giao dịch cơ hội, làm cho họ khó có thể thu lợi từ sự chênh lệch giá.

4. Ước lượng giá động
Angstrom sử dụng một cửa sổ thời gian động để tính toán giá trung bình theo khối lượng (VWAP) và ước tính sự khác biệt giá giữa sàn giao dịch phi tập trung (DEX) và sàn giao dịch tập trung (CEX). Phương pháp tính toán này buộc các nhà giao dịch cơ hội làm lợi nhuận nhỏ hơn trước các điều kiện thị trường phức tạp hơn, từ đó làm giảm khả năng thành công của họ trong việc làm lợi nhuận từ chênh lệch giá.

5. Tính toán và tối ưu hóa chi phí
Khi xác định cơ hội lợi nhuận tiềm năng, Angstrom xem xét các yếu tố chi phí như phí Gas để đảm bảo người dùng có thể đánh giá chính xác kịch bản lợi nhuận thực tế của mình. Cơ chế này giúp người dùng đánh giá rủi ro và phần thưởng tốt hơn khi thực hiện giao dịch.
Điểm độc đáo của sáng kiến Angstrom nằm ở cơ chế đấu giá của nó, giới thiệu việc đặt giá công bằng. Điều này ngăn chặn việc ưu tiên của những người chạy trước dễ dàng bằng cách tăng phí Gas. Ngoài ra, cơ chế thực thi hàng loạt hiệu quả của nó hiệu quả tránh những biến động giá nghiêm trọng do giao dịch lớn, giảm cơ hội lợi nhuận từ chênh lệch giá.

Đối thủ của Sorella Labs

Flashbots
Đổi mới: Flashbots tập trung vào các giải pháp MEV ở mức giao thức bằng cách cung cấp cơ chế sắp xếp giao dịch minh bạch để giảm thiểu hành vi độc hại.
Nhược điểm: Các giải pháp của nó chủ yếu tập trung ở lớp giao thức cốt lõi, có thể không đáp ứng trực tiếp nhu cầu của người dùng ở lớp ứng dụng.

Mạng Eden
Đổi mới: Mạng Eden tạo ra một bể giao dịch được dành riêng cho người dùng ưu tiên giao dịch của họ, từ đó giảm thiểu tác động của MEV.
Nhược điểm: Cơ chế của Eden dựa trên người dùng trả thêm phí, điều này có thể làm tăng chi phí và không phù hợp cho tất cả người dùng.

Arbitrum
Đổi mới: Là một giải pháp tăng tỷ lệ Layer 2, Arbitrum giảm tác động MEV một cách gián tiếp bằng cách giảm phí giao dịch và tăng tốc độ xử lý.
Nhược điểm: Mặc dù Arbitrum vượt trội về khả năng mở rộng, cách tiếp cận vấn đề MEV của nó không trực tiếp và vẫn phụ thuộc vào các công cụ khác để cải thiện trải nghiệm người dùng.

Sorella Labs giải quyết vấn đề MEV với Brontes và Angstrom: Brontes có thể theo dõi các hoạt động MEV trên mạng Ethereum trong thời gian thực. Bằng cách phân tích dữ liệu giao dịch, Brontes giúp người dùng xác định các rủi ro tiềm ẩn, tối ưu hóa chiến lược giao dịch. Angstrom tích hợp với Uniswap V4 và sử dụng cơ chế đấu giá để xác định thứ tự giao dịch, từ đó ngăn chặn các hành vi lợi dụng cơ hội. Điều này sẽ giúp giảm thiểu thiệt hại cho người dùng trong quá trình giao dịch.

Kết luận

Với các công cụ đổi mới và vị trí thị trường mạnh mẽ của mình, Sorella Labs thể hiện tiềm năng đáng kể trong việc giải quyết vấn đề MEV trong mạng lưới Ethereum. Mặc dù đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt và những không chắc chắn liên quan đến quy định và rủi ro công nghệ, công ty dự kiến sẽ đạt được thành công lớn trong tương lai thông qua sự đổi mới công nghệ liên tục và các đối tác chiến lược, tác động tích cực đến hệ sinh thái tài chính phi tập trung.