バックグラウンド

イーサリアムのロールアップL2エコシステムは繁栄しており、総日次TVLは370億ドルを超えています。しかし、ロールアップの短期的な価格パフォーマンスは期待に応えていません。FDVの観点では、ArbitrumやOptimismなどの主流のロールアップはそれぞれ80億ドル、74億ドル、71億ドル、ZKSyncは37億ドルのFDVに達しました。一方、SolanaのFDVは770億ドルです。

収益面から見ると、イーサリアムの収益は2023年に20億ドルに達し、アービトラムとOPメインネットはそれぞれ6300万ドルと3700万ドルの年間収益を生み出しました。今年好成績で市場に参入したBaseとzkSyncなどの新興勢力は、2024年上半期にそれぞれ5000万ドルと2300万ドルを稼ぎ出し、イーサリアムは同じ期間に13.9億ドルを生み出しましたが、ギャップは縮まっていないことが示されています。ロールアップはまだイーサリアムに匹敵する収益規模を達成していません。

1つの要因は、ロールアップ上のアプリがユーザーに十分に魅力的ではなかったことです。これはほとんどのチェーンで共通の問題です。私たちの質問は、ロールアップが大量採用のインフラとしてどれだけ効果的に機能しており、現在の活動レベルが低いためにその価値が過小評価されているのか、ということです。

すべては依然として元の命題に戻ります:ロールアップの出現は、イーサリアムの混雑とユーザーにとって受け入れられないレベルに達したコストが原動力でした。ロールアップはコストを削減するために設計されています。セキュリティの目的を超えて、ロールアップはトランザクションのボリュームが増加するにつれて経済的になる破壊的なコスト構造を誇っています。この原則が効果的に実現されれば、ロールアップには置き換えが効かない価値があるかもしれません。

この記事では、ロールアップの現在の経済構造について簡単に分析し、将来の可能性について展望しています。

ロールアップビジネスモデル

概要

ロールアップは、キャッシュフローのゲートウェイとしてシーケンサを使用し、l1およびl2で発生するコストをカバーするために、ロールアップトランザクションのユーザーに手数料を請求し、さらなる利益を生み出します。

収益面では、手数料には次のものが含まれています:

• ベース料金（混雑料金を含む）
• 優先手数料
• l1コストをカバーするための手数料

さらに、プロトコルは、次の戦略を通じて潜在的な収益を獲得することができます:

• MEV手数料

費用面では、比較的小規模なL2コストとより大きなL1コスト（以下のようなもの）が費用に含まれます：

• データの利用可能性（DA）のコスト
• 検証コスト
• 実行コスト

ロールアップと他のL2ソリューションの違いは、その費用構造にあります。最も大きな部分であるDAコストは、L1に提出されたデータの量と変動する可変費用と見なされますが、検証および実行コストは、ロールアップの運用を維持するために必要な固定費用とされることがより多いです。

ロールアップの限界費用、つまり追加トランザクションの追加コストが平均トランザクション当たりのコストより低いかどうかを明確にすることを目指しています。この分析は、「ユーザーが多ければ多いほど、ロールアップは安くなる」というフレーズを検証するために重要です。

これには、ロールアップはデータをバッチで処理し、データを圧縮し、そして他のL1に比べて理論上、マーガリンコストを下げることが期待されるためです。ロールアップの固定コストは、取引ごとにしっかりと償却されるべきであり、取引量が多い場合には無視できるほどになりますが、これには我々の検証が必要です。

source: iosg

他のL2ソリューションと異なるポイントは、ロールアップのコスト構造です。最も大きな割合を占めるDAコストは、L1に提出されるデータ量に応じて変動する可変コストと見なされています。一方、検証および実行コストは、より頻繁に固定コストと見なされ、ロールアップの運用を維持するために不可欠です。

私たちは、ロールアップの限界コストを明確にすることを目指しています。つまり、追加のトランザクションのコストが1つあたりの平均コストよりもどの程度少ないかです。この分析は、「ユーザーが多ければ多いほど、ロールアップは安くなる」という言葉を検証するために重要です。

これには、ロールアップがデータをバッチ処理し、データを圧縮し、aggreGate.io検証を行うため、理論的には他のL1に比べて低い限界コストにつながるという理由があります。ロールアップの固定コストは、取引量が多い場合には無視できるほど十分に償却されるはずですが、これには私たちの検証が必要です。

ロールアップ revenue

取引手数料収入

ロールアップの主要な収益源は、L2トランザクション手数料です。これらの手数料は、ロールアップの運営コストをカバーし、L1ガスコストの長期的な変動に対する一部の利益を生み出すことを意図しています。一部のロールアップは、トランザクション優先手数料も請求しており、緊急のトランザクションを迅速に処理することができます。

ArbitrumとZkSyncは、トランザクションが受信された順に処理される先着順のメカニズムを使用しています。Op Stackは、この問題に対してより柔軟なアプローチを採用しており、優先手数料を支払うことでトランザクションが「優先待ち行列」に入ることができます。

ソース: iosg

ユーザーにとって、L2基準料金は低アクティビティ期間中の最小料金によって決定されます。混雑時間には、各ロールアップの混雑レベルの評価に基づいて混雑料金が請求されますが、これはしばしば指数関数的に増加します。

ロールアップl2のコストは非常に低く（オフチェーンエンジニアリングと運用コストのみで構成されている）かつ料金が非常に柔軟なため、ほとんどの収入がl2の手数料の支払いに使用され、プロトコルの利益となります。現在のシーケンサーの中央集権化のため、ガバナンス組織は比較的自由に手数料パラメータを決定して、短期的なニーズに対応することができます。

ソース: david_c

mev収益

MEVトランザクションは悪意のあるものと非悪意のものに分けられます。悪意のあるMEVにはサンドイッチ攻撃などのフロントランニングトランザクションが含まれます。非悪意のMEVにはアービトラージや清算などのバックランニングトランザクションが関与します。

source: iosg

L1とは異なり、ロールアップはパブリックなメンプールを提供しません。トランザクションが確定する前に、シーケンサーのみがそれらを見ることができるため、L2でMEVを開始する能力を持っているのもシーケンサーだけです。現在、ほとんどのL2は独自の集中型シーケンサーを実行しているため、悪意のあるMEVの発生は現時点ではありません。

クリストフ・フェレイラ・トーレスらによる研究によると、ロールアップ上でトランザクションを再生することを含め、オンチェーンの非悪意的なMEV活動に従事していることが明らかになりました。これらの3つのチェーンは合わせて2200万ドルのMEV価値を生成し、収益の重要な源となっています。

ソース：ローリング・イン・ザ・シャドウズ：レイヤー2ロールアップを通じたMEVの抽出の分析

L1コストをカバーするための手数料

この手数料の一部は、L1のコストをカバーするためにロールアップによって請求されます。L1のデータのコストをカバーするためにL1ガスを予測することに加えて、ロールアップは将来のガス価格の変動に対するヘッジとして追加の手数料も発生させ、基本的にはロールアップの収入を表しています。例えば、アービトラムは「動的」な手数料を追加し、オプスタックは手数料を「動的なオーバーヘッド」係数で乗算します。EIP4844のアップグレード前には、これらの手数料はDAコストの約1割と推定されていました。

収益分配

base、そのopスタックの使用により、opスーパーチェーンと特別な収益配分モデルを持っています。 baseは、l2取引からの収益の15％（l1へのデータ提出に関連するコストを差し引いた利益）または総収入の2.5％のいずれか大きい方をopスタックに提供することを約束しています。 その代わりに、baseはopスタックとスーパーチェーンのオンチェーンガバナンスに参加し、opトークン供給量の最大2.75％を受け取ります。 最近のデータによると、baseはスーパーチェーンの収益に対して1日あたり約5 ETHを貢献しています。

明らかに、ベースはオプティミズムにとって重要な収益の一部を提供しています。単なるキャッシュフローを超えて、健全なネットワーク効果もOPスタックエコシステムをユーザーや市場により魅力的にしています。アービトラムのTVDLやステーブルコインの時価総額など、いくつかの指標はベース+オプティミズムを上回るかもしれませんが、取引量と収益の面では後者に追いつけなくなりました。これはベースの収益を考慮したP/S比率からも明らかです。$OPのP/S比率は$ARBのそれよりも16%高く、エコシステムが$OPに追加する価値を反映しています。

ソース：オップラボ

ロールアップのコスト

Ethereum L1データコスト

各チェーンには特定のコスト構造がありますが、一般的に実行コスト、データ利用可能性コスト、検証コスト（zkロールアップ）に分けることができます。

• 実行コスト

これらには、L1とL2の状態の更新およびクロスチェーンの相互作用が含まれます。

• コスト

これには、圧縮されたトランザクションデータ、状態ルート、およびzkプルーフをDAレイヤーに投稿することが含まれます。 EIP4844のアップグレード前は、L1の主要なコスト、特にArbitrumやBaseなどのプロトコル（95％以上）やZkSync（75％以上）、StarkNet（80％以上）などのプロトコルでは、DAコストが最大でした。 EIP4844の後、DAコストは大幅に減少し、ロールアップのメカニズムによって異なり、50％から99％までの減少がありました。

• 検証コスト

zkロールアップに主に関連し、これらのコストは、zkアプローチを使用してロールアップトランザクションの信頼性を検証するためのものです。

その他のコスト

これらには、主にオフチェーンエンジニアリングおよび運用コストが含まれます。ロールアップの現在の運用を考慮すると、ノード運用コストはクラウドサーバーのコストに近く、比較的低い（企業のAWSサーバーのコストに匹敵する）です。

他のL1データとのL2収益の比較

現時点では、ロールアップの全体的な収支構造について一般的な理解があります。これをオルトL1と比較できます。アービトラム、ベース、ZKSync、およびStarkNetを含むロールアップの平均週次データを選択しました。

ソース：dune analytic, growthepie

ロールアップの全体的な利益率はSolanaと同じであり、BSCよりも明らかな優位性を示しており、利益率とコスト管理の観点からロールアップのビジネスモデルの優れたパフォーマンスを反映しています。

ロールアップ間の比較

概要

ロールアップは異なる段階で基本的なパフォーマンスに大きな違いを示します。例えば、エアドロップの期待があるとき、ロールアップは取引量が大幅に増加します。この増加には収益とコストの両方が大幅に上昇するという特徴が伴います。

ソース：iosg

ほとんどのロールアップはまだ初期段階にあり、短期的な収益性よりも財務の持続可能性と長期的な競争力のサポートが重要です。これはStarkNetの現在の姿勢と一致しており、ユーザーに追加料金を請求しないという点で共通しています。

しかし、2024年3月中旬以降、StarkNetは持続的な損失を出しています。これらの損失の根本的な原因は何であり、これは長期間続くのでしょうか？

ソース：iosg

この質問について詳しく掘り下げましょう。ロールアップの限界コスト構造は、各チェーンが使用する具体的なロールアップメカニズムによって異なります。データ圧縮技術やその他の計算メカニズムの違いもコストの格差に寄与しています。

ソース：iosg

私たちは、ロールアップ内のコストを比較し、さまざまなロールアップがどのような特性を持っているかを水平に評価するために努力しています。

異なるロールアップタイプのコスト構造

zkロールアップ

zkロールアップは、通常、その検証コストが異なるため、それらの固定コストと見なされることがあります。これらのコストは手数料配分を通じてオフセットすることが困難であり、ロールアップが財務赤字に陥る原因となっています。

ソース：David barreto @starknet, quarkslab、eli barabieri、iosg

私たちは、StarkNetとzkSyncを例にします。

• スタークネット

starknetは、取引の順序付け、確認、およびブロックの生成を処理するために、独自の検証サービスであるSharpを使用しています。これらの手順の後、取引はバッチ処理され、トランザクションの証明を構築するためにSharpを介して処理されます。その後、L1コントラクトに送信されて検証されます。承認されると、証明はコアコントラクトに転送されます。Starknetでは、検証とDAの固定コストは、それぞれブロックとバッチプロセスから導出されます。

ソース：StarkNetコミュニティー —Starknetのコストと手数料

スタークネットでは、トランザクション数が増えると変動コストが増加し、主にDAコストが増加します。理論上、ユーザーは追加の支出を必要としないはずです。しかし実際には、スタークネットは書き込み操作ごとに取引手数料を請求していますが、そのDAコストは更新されたメモリユニットの数にのみ依存し、各ユニットの更新頻度には依存しません。したがって、スタークネットは以前、DAコストを過剰に請求していました。

手数料の集計と運営費の支払いは異なるタイミングで行われるため、潜在的な損失または利益が発生する可能性があります。

したがって、トランザクションが続く限り、starknetは一貫してブロックとバッチに関連する固定コストを支払い、ブロックを継続的に生成する必要があります。さらに、トランザクション数が増えるほど、支払う必要のある変動コストも高くなります。固定コストは限界コストを著しく増加させません。

ソース：eli barabieri - starknetユーザー操作の圧縮

ブロックごとの計算リソース制限（カイロステップ）により、StarkNetのガス料金計算方法は使用されたリソースとデータ量に基づいており、固定コストと変動コストの両方をカバーしています。ただし、ブロックまたはバッチごとのコストを各取引に割り当てることは難しいですが、一定レベルの計算リソースが達成されると（固定コストをトリガーする）ブロックが確定されるため、固定コストの一部は使用された計算リソースの量に基づいて計算および請求されることがあります。

ただし、ブロック時間の制限により、トランザクションのボリュームが不十分な場合（単一ブロックの計算負荷が低い場合）、計算リソースは効果的にコストを反映せず、固定コストを完全に補うことができません。さらに、「計算リソース制限」は、StarkNetネットワークのパラメータアップグレードに伴う変更の対象となります。EIP4844後の大幅な短期損失は、料金に含まれる計算リソースパラメータが調整された後にのみ緩和されたことを示しています。

starknetの課金モデルは、各トランザクションで固定費をカバーするのに効果的ではありません。したがって、starknetのメインネットが更新され、トランザクション量が非常に低い場合、損失が発生します。

• zksync (zksync時代)

ブージャムのアップグレード後、zkSync時代はブロック検証からバッチ検証に変わり、状態の差分のみを格納するようになり、検証およびDAコストを効果的に削減しました。このプロセスは基本的にstarknetに似ており、シーケンサーが実行者契約にバッチ（状態の差分とDAコミットメント）を提出し、証明者ノードが検証（zkプルーフとDAコミットメント）を提出します。検証が通過した後にバッチが実行されます（45バッチごと）。違いは、starknetはブロックとバッチの両方の検証コストがかかりますが、zkSyncはバッチのみの検証コストがかかります。

• zksyncとstarknetのコスト比較

スタークネットのバッチサイズは、zksync時代と比較してはるかに大きく、zksync時代は各バッチを750または1,000トランザクションに制限していましたが、スタークネットにはバッチごとのトランザクション制限がありません。

ソース：iosg

表から明らかなように、StarkNetはより堅牢なスケーリング能力を持っています。ブロックごとの計算リソース制限により、より多くのトランザクションとバッチを処理でき、高頻度取引や大量の単純な操作が含まれるシナリオでのパフォーマンスを向上させることができます。しかし、StarkNetは低いトランザクション量の期間に高い固定コストに直面します。逆に、ZkSyncは高い圧縮効率と柔軟なブロックリソースを活かし、L1のガス価格の変動や低アクティビティ期間に適応する利点があります。しかし、ZkSyncはブロックの生成速度の制約に直面しています。

ユーザーにとって、スタークネットの料金モデルはよりフレンドリーであり、L1との相関が少なく、規模の経済性が高い傾向にあります。ZkSyncの手数料はよりコスト効果がありますが、L1との変動が大きく影響を受けます。ロールアップに関しては、低活動時のスタークネットの高固定コストは損失をもたらす可能性がありますが、ZkSyncはそのようなシナリオにより適しています。スタークネットは大量の高頻度トランザクションを処理し、同時にコストを制御するのに適しており、一方でZkSyncの現在のメカニズムは高ボリュームのシナリオでは若干遅れる可能性があります。

オプティミスティックロールアップ

オプティミスティックロールアップのコスト構造は比較的シンプルです。検証コストがないため、ユーザーはL2上の計算コストとL1へのデータの公開に対するDAコストのみを支払う必要があります。各ブロックまたはいくつかのブロックは定期的にL1に状態ルートをアップロードしますが、これは固定コストの傾向があります。圧縮トランザクションのアップロードは、予測可能でトランザクションごとに均等に分散される可変コストを表します。

zkロールアップと比較すると、オプティミスティックロールアップは固定コストが低く、中程度のトランザクション量のシナリオに適しています。ただし、各トランザクションに署名が必要であるため、これによりDAまたは可変コストが高くなります。高アクティビティのフェーズでは、オプティミスティックロールアップの限界コストの利点が小さくなります。

source: iosg

現在の採用規模に基づいて、zkロールアップの固定コストは楽観的なロールアップと比較して高くなる可能性があり、したがってユーザーのコストが増加する可能性があります。ただし、zkロールアップのスケーラビリティの利点は重要です。トランザクションのボリュームが増加するにつれて、検証コストが徐々に減少し、節約される限界コストは最終的に楽観的なロールアップのそれを上回るでしょう。さらに、バリディウム/ボリションの実行とDAのための状態の違いだけを必要とすること、および高速な引き出し速度は、スケーラビリティおよびRAASエコシステムにとってより良いです。

データ比較

• 収益

表からわかるとおり、トランザクションごとにベースはより高い収益を上げており、スタークネットは収益が低いことがわかります。EIP4844のアップグレード前は、アービトラムのトランザクションごとの収益が高かったが、アップグレード後、ベースのトランザクションごとの収益が増加しました。

ソース：iosg

• コスト

トランザクションごとのコストを考えると、EIP4844の前に、ベースは高いDAコストによる過剰な取引コストを抱えており、実質的にはより高い限界コストをもたらしていました。規模の経済から期待されるコストの利点は明らかではありませんでした。EIP4844のアップグレード後、DAコストが大幅に削減され、ベースの取引ごとのコストが大幅に減少し、すべてのロールアップの中で最も低くなりました。OPとZKを比較すると、OPロールアップがアップグレードからより多くの利益を得たことが明らかです。

スタークネットのDAコストは、OPロールアップよりも約4～10倍削減されています。これは当社の理論と一致しています。EIP4844のアップグレードでは、ZKロールアップはOPロールアップほど恩恵を受けませんでした。EIP4844後のZKロールアップのパフォーマンスコストも固定コストの影響を反映しています。

source: iosg

• 利益

データによると、規模の経済により、ベースは最も高い利益率を持っており、アビトラムを大幅に上回っています。zkロールアップの中で、スタークネットは取引量が少ないため、現在固定コストをカバーすることができず、負の取引利益を生み出しています。一方、ZKSyncは利益を上げていますが、固定コストに制限され、OPロールアップよりも低い利益を上げています。EIP4844のアップグレードは利益率を直接的に向上させませんでした — 主な恩恵を受けるのはユーザーであり、彼らの費用が大幅に削減されるでしょう。

ソース：iosg

未来

コストサイド

現在、ほとんどのロールアップはまだその余剰曲線の初期段階にあり、取引量の増加に伴い限界費用と平均固定費用が減少しています。しかし、将来的にはL2エコシステム内の取引量が増加することで、ネットワーク容量による平均取引コストの増加が限界費用の上昇につながります（3月から5月までのベースのパフォーマンスから明らかなように）。これはロールアップの長期的な発展を考える上で重要な問題です。

source: Wikipedia — コストカーブ

短期間では、ロールアップにおいて、効果的に限界費用を削減することが競争で勝つ最善の方法です。戦略の中で、市場状況に応じて収益と費用モデルを調整することは良い解決策です。

免責事項：

1. この記事は再掲載されました[Medium](https://medium.com/iosg-ventures/are-rollups-overvalued-or-undervalued-an-analysis-of-rollups-revenue-and-cost-struct-16a6481e9d15].すべての著作権は元の著者に帰属します[ダニー]. この転載に異議がある場合は、お問い合わせください。ゲートの学習チームが対応し、迅速に処理します。
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