Resumen Técnico: Hacia una Competencia de Buscadores Descentralizada en los Mercados MEV

1. Planteamiento del Problema

Los mercados de Valor Extraíble Máximo (MEV) en blockchains sin permisos enfrentan riesgos significales de centralización. Mientras que la literatura existente ha analizado extensamente la centralización entre constructores de bloques (builders) y validadores, este documento identifica la competencia de buscadores (searchers) como un locus de centralización distinto y crítico.

La extracción de MEV actual depende de un mecanismo de subasta de primer precio con ganador único donde los buscadores pujan por la inclusión en el bloque. El documento argumenta que este diseño, combinado con la inherente heterogeneidad de los buscadores (diferencias en cobertura de oportunidades, eficiencia de ejecución, capital e información), conduce a una severa concentración de recompensas. En este entorno, las recompensas se acumulan en el buscador con el rango más alto (mayor puja o mejor ejecución) en lugar de distribuirse proporcionalmente a las contribuciones marginales. Esta "dominancia de rango" crea altas barreras de entrada, refuerza el dominio de la infraestructura especializada y socava los objetivos de descentralización de los protocolos sin permisos.

El desafío central es diseñar un mecanismo que distribuya las recompensas de manera más amplia y justa entre los buscadores, manteniendo estrictamente las garantías de seguridad en un entorno sin permisos. Específicamente, cualquier mecanismo que recompense múltiples envíos debe prevenir:

1. Ataques Sybil: Buscadores que dividen una estrategia de ejecución única en múltiples identidades (código copiado o degradado) para capturar una mayor parte de las recompensas.
2. Colusión Validador-Buscador: Coaliciones donde validadores y buscadores coordinan para aumentar sus beneficios conjuntos mediante la división de identidades.

2. Metodología

Modelo de Sistema

Los autores desarrollan un modelo heterogéneo de competencia de buscadores que involucra:

• Entidades: Un conjunto finito de buscadores $S$ y un validador.
• Clases de Oportunidades: Las oportunidades de MEV se agrupan en clases (ej. arbitraje, liquidación).
• Heterogeneidad: Los buscadores difieren en:
  • Cobertura de Oportunidades: La probabilidad $\alpha_{i,\tau}$ de descubrir una oportunidad en la clase $\tau$.
  • Calidad de Ejecución: El valor neto normalizado certificado $z_{i,o}$ de su código de ejecución, derivado del valor bruto menos los costos de ejecución.
• Estructura de Información: Un marco Bayesiano donde los buscadores conocen su propio código y valor, pero solo conocen las primitivas de distribución de la participación y los valores de sus competidores antes de la fecha límite de envío.

Métricas de Evaluación

El documento introduce dos métricas primarias para evaluar los mecanismos de subasta:

1. Índice de Equidad de Jain ponderado por Shapley ($J_{Sh}$): Mide si las recompensas son proporcionales a las contribuciones marginales (valores de Shapley) de los buscadores al excedente esperado. Un valor de 1 indica una equidad perfecta ajustada por contribución; valores menores indican concentración.
2. Índice de Herfindahl–Hirschman de Recompensa Esperada (ER-HHI): Mide la concentración de las recompensas esperadas a largo plazo entre los buscadores. El recíproco ($N_{eff}$) representa el "número efectivo de buscadores recompensados".

Definiciones de Seguridad

El documento define la seguridad contra desviaciones en un contexto Bayesiano (evaluando los beneficios esperados condicionados a la propia participación y valor de un buscador):

• Resistencia Sybil de Código Copiado Bayesiano: Evita que un buscador aumente su beneficio esperado enviando múltiples copias o versiones degradadas de su propio código.
• Resistencia a la Coalición Validador-Buscador Bayesiana: Evita que un buscador y un validador aumenten su beneficio conjunto mediante desviaciones de código copiado.

3. Contribuciones Clave

A. Análisis de la Subasta de Primer Precio (FPA)

El documento establece la FPA estándar como un punto de referencia.

• Seguridad: Se demuestra que la FPA es robusta contra desviaciones Sybil de código copiado y coaliciones validador-buscador en un sentido ex-post (y, por lo tanto, Bayesiano). Dado que solo el postor más alto gana, dividir una estrategia en múltiples pujas no aumenta la probabilidad de ganar ni el beneficio.
• Fallo Económico: Bajo heterogeneidad, la FPA recompensa la dominancia de rango en lugar de la contribución marginal.
  • Si existe un pequeño conjunto de buscadores "dominantes" (alta cobertura o alta calidad de ejecución), ellos casi siempre ganan.
  • El documento demuestra que a medida que la probabilidad de participación de los buscadores dominantes se acerca a 1, el número efectivo de buscadores recompensados ($N_{eff}$) converge al tamaño de la clase dominante (potencialmente 1), y el índice de equidad ($J_{Sh}$) colapsa.
  • Esto conduce a un resultado de "ganador se lleva todo" donde los buscadores de menor calidad son efectivamente excluidos de las recompensas, reforzando la centralización.

B. Mecanismo Propuesto: Subasta con Límite de Shapley y Filtro de Entrada (SCA)

Para abordar las limitaciones de la FPA, los autores proponen la Subasta con Límce de Shapley y Filtro de Entrada (SCA).

• Diseño del Mecanismo:
  1. Filtro de Entrada: Los envíos con valores netos certificados por debajo de un umbral $\theta$ son rechazados.
  2. Distribución de Shapley: Si el número de envíos admitidos ($t_\theta$) es inferior a un límite $H$, las recompensas se distribuyen según el valor de Shapley del juego de máximo dependiente del validador, escalado por parámetros de retención ($\eta_S, \eta_V$).
  3. Fallback con Límite: Si $t_\theta > H$, el mecanismo cambia a una rama conservadora donde solo el envío superior recibe una recompensa (escalada a la baja), y el resto del excedente es quemado (burn).
• Seguridad mediante la Quema (Burning): El mecanismo utiliza funciones de quema (quemar una parte del excedente) para eliminar el incentivo económico para los ataques Sybil. Al calibrar cuidadosamente los parámetros de quema ($\kappa_S, \kappa_V$), el mecanismo asegura que el beneficio esperado de un buscador (o coalición) no aumente al dividir su envío en múltiples identidades.
• Garantías Teóricas: El documento proporciona una caracterización de seguridad Bayesiana, demostrando que, con elecciones de parámetros adecuadas, la SCA es resistente a las desviaciones Sybil de código copiado y a las coaliciones validador-buscador. También demuestra la viabilidad presupuestaria (pagos totales + quema $\leq$ valor total).

C. Calibración Empírica

Los autores calibran su modelo utilizando datos de arbitraje on-chain de Ethereum (577,264 transacciones).

• Clasifican a los buscadores en tres perfiles de estrategia: Orientados al Margen (alto beneficio por tx), Orientados al Volumen (alto conteo de tx) y Mixtos.
• Extraen distribuciones log-normalas truncadas para los costos de ejecución y las probabilidades de participación para los niveles "Élite", "Medio" y "Cola" dentro de cada estrategia.
• Estas distribuciones empíricas se utilizan para simular y comparar la FPA y la SCA bajo condiciones realistas.

4. Resultados

Benchmarks Teóricos

• Centralización de la FPA: En escenarios con poblaciones de buscadores asimétricas (ej. una pequeña clase de élite con alta cobertura/calidad), la FPA conduce a una concentración extrema. En el escenario de "Único Buscador Élite", $N_{eff}$ cae a $\approx 1.04$ y $J_{Sh}$ a $0.075$, indicando una monopolización casi total de las recompensas.
• Descentralización de la SCA: La SCA con filtro de entrada mejora significamente la descentralización. En el mismo escenario de "Único Élite", la SCA mantiene un $N_{eff}$ de $\approx 3.78$ y un $J_{Sh}$ de $0.726$. Distribuye con éxito las recompensas a un conjunto más amplio de buscadores basándose en sus contribuciones marginales.
• Compromiso (Trade-off): Existe un compromiso entre seguridad y cobertura. Umbrales de entrada más bajos ($\theta$) admiten más buscadores (mejorando la descentralización) pero requieren tasas de quema más altas ($\kappa_S$) para mantener la resistencia Sybil.

Hallazgos Empíricos

• Oportunidades Concentradas (C1 - Orientados al Margen): En clases de oportunidades donde la competencia está naturalmente concentrada (pocos contratos de élite dominan), la FPA funciona mal ($J_{Sh} = 0.175$). La SCA mejora drásticamente la equidad ($J_{Sh} = 0.983$) y aumenta el número efectivo de buscadores recompensados.
• Oportunidades Difusas (C2 - Orientados al Volumen): En mercados altamente competitivos y basados en volumen, la FPA ya es relativamente descentralizada ($J_{Sh} = 0.997$). La SCA ofrece mejoras marginales en la equidad pero asegura que la distribución de recompensas permanezca amplia incluso bajo restricciones estrictas de resistencia Sybil.
• Validación de Seguridad: En todos los escenarios calibrados, la desviación vinculante para la seguridad es un ataque de copia exacta de dos ejemplares en el límite de admisión. Los parámetros propuestos disuaden con éxito esta desviación.

5. Significación y Reivindicaciones

El documento afirma que la descentralización en los mercados MEV es fundamentalmente un problema de diseño de mecanismos, no solo una cuestión de infraestructura o acceso al flujo de órdenes.

• Limitación del Diseño Actual: Los autores demuestan que la subasta estándar de primer precio con ganador único, aunque es segura contra ataques Sybil, es económicamente centralizadora bajo una heterogeneidad realista. Recompensa el "rango" en lugar de la "contribución", permitiendo que los actores dominantes capturen la gran mayoría del MEV.
• Viabilidad de Alternativas: El documento argumenta que es posible diseñar un mecanismo que logre simultáneamente:
  1. Equidad Ajustada por Contribución: Recompensas proporcionales a los valores de Shapley.
  2. Descentralización de Recompensas: Una distribución más amplia de recompensas entre los buscadores.
  3. Seguridad sin Permisos: Robustez contra ataques Sybil y la colusión de validadores sin requerir terceros de confianza.
• El Rol de la Quema (Burning): La introducción de la quema (descartar el excedente) se presenta como un compromiso necesario para alinear los incentivos. Al quemar una parte del excedente, el mecanismo elimina el motivo de lucro para la división de identidades, permitiendo una distribución más justa sin comprometer la seguridad.

Los autores concluyen que la Subasta con Límite de Shapley y Filtro de Entrada ofrece un camino viable hacia mercados MEV más descentralizados, particularmente en clases de oportunidades donde los mecanismos actuales conducen a una concentración monopolística de recompensas. Enfatizan que los parámetros del mecanismo (umbrales, límites, tasas de quema) deben calibrarse cuidadosamente para equilibrar el compromiso entre una participación amplia y la seguridad contra desviaciones estratégicas.