Becoming Immutable: How Ethereum is Made

En analysant un nouvel ensemble de données composé de 15 097 blocs Ethereum non validés, cet article révèle que l'acheminement fragmenté des transactions retarde considérablement les transactions des utilisateurs et que la concurrence des bots d'arbitrage au sein des blocs candidats dégrade substantiellement la qualité d'exécution et les prix pour les participants aux marchés en chaîne.

L'essentiel

Imaginez la blockchain Ethereum comme une immense salle des ventes à haut risque où des personnes tentent de faire enregistrer leurs transactions financières (comme l'achat d'un jeton ou l'échange d'une devise contre une autre) dans un registre permanent et immuable.

Pendant longtemps, nous avons pensé que ce processus était simple : vous soumettez une demande, et si vous payez suffisamment, elle est inscrite dans la prochaine « page » du registre. Mais ce papier révèle que la réalité est beaucoup plus chaotique, comme un aéroport animé où des milliers d'avions tentent d'atterrir, mais où un seul peut toucher le sol à la fois.

Voici ce que les auteurs ont découvert, expliqué par le biais d'analogies simples :

1. Le problème des « bagages perdus » (retards cachés)

Dans l'ancienne vision, si vous envoyiez une transaction, elle soit parvenait sur la blockchain, soit elle n'y parvenait pas. Les auteurs ont réalisé que cela revenait à ne regarder que les bagages qui sont arrivés avec succès au carrousel à bagages, en ignorant les milliers de valises chargées sur des avions qui n'ont pas décollé.

• Le contexte : Avant qu'un bloc (une page du registre) ne soit finalisé, de nombreux « constructeurs » (sociétés de construction) différents créent des blocs candidats. Ils rivalisent pour voir quel bloc le « proposant » (le contrôleur de l'aéroport) choisira.
• La découverte : Les chercheurs ont eu accès à un jeu de données secret de 15 097 blocs « perdants » — des avions préparés pour le décollage mais qui n'ont jamais décollé.
• Le résultat : Ils ont constaté que 21 % des transactions d'utilisateurs ordinaires étaient comme des bagages chargés sur un avion qui n'a jamais quitté le sol. Ces transactions apparaissaient dans un bloc candidat mais étaient rejetées lorsqu'un autre bloc était choisi. Cela signifie que près d'une transaction utilisateur sur cinq est retardée, attendant le prochain tour de la vente aux enchères.

2. Le problème du « menu différent » (prix incohérents)

Imaginez que vous commandiez un burger dans un restaurant. Vous vous attendez à payer le même prix, peu importe le serveur qui prend votre commande. Mais dans ce monde de la blockchain, le prix de votre échange dépend entièrement du bloc candidat qui est sélectionné.

• La découverte : Le même échange (par exemple, échanger le Jeton A contre le Jeton B) pouvait être exécuté à un prix légèrement différent selon le bloc « perdant » dans lequel il se trouvait.
• Le risque : Pour la plupart des utilisateurs, le prix est stable. Mais pour un petit groupe d'utilisateurs, le prix qu'ils obtiennent peut varier considérablement selon la chance du tirage au sort. Certains utilisateurs peuvent obtenir un excellent prix, tandis que d'autres obtiennent un prix terrible, simplement parce que leur transaction s'est retrouvée dans un « brouillon » différent du registre qui n'a pas été choisi.

3. Les « bots prédateurs » (les VIP de l'aéroport)

Le papier se concentre fortement sur deux bots automatisés puissants (appelés « chercheurs ») qui agissent comme des VIP avec des jets privés. Ces bots recherchent constamment de minuscules différences de prix entre la blockchain et les échanges traditionnels pour réaliser un profit.

• Le conflit : Ces bots sont si agressifs qu'ils dominent les blocs « gagnants ».
• L'impact sur les utilisateurs ordinaires :
  • Si vous tradez dans la même direction que les bots : Vous êtes comme un passager essayant d'embarquer dans un avion que les VIP ont déjà rempli. Vous avez 18 % moins de chances de voir votre échange exécuté, et si c'est le cas, vous obtenez un prix pire.
  • Si vous tradez dans la direction opposée : Vous aidez en fait les bots. Si vous vendez ce qu'ils achètent, vous avez plus de chances de voir votre échange exécuté, et vous pourriez même obtenir un prix légèrement meilleur.

4. Le mystère du « tunnel privé »

Le papier a également examiné comment les transactions parviennent à ces constructeurs. Certaines passent par une « salle d'attente » publique (le mempool public), tandis que d'autres passent par des tunnels privés (mem pools privés).

• La découverte : Certains tunnels privés semblent partager votre transaction avec un seul constructeur. Si ce constructeur perd la vente aux enchères, votre transaction reste dans un état d'attente indéterminée.
• Le danger : Dans certains cas, une transaction a été détenue exclusivement par un constructeur, puis rejetée dans la salle d'attente publique parce que ce constructeur a perdu. Une fois qu'elle a atteint la salle publique, elle a été exposée aux « attaques sandwich » (des prédateurs qui se glissent devant vous pour voler votre profit). Le papier a trouvé des exemples spécifiques d'utilisateurs ordinaires victimes de cela parce que leur transaction a rebondi entre des canaux privés et publics.

La grande image

Les auteurs concluent que la blockchain n'est pas simplement un registre simple et transparent. C'est une chaîne d'approvisionnement complexe et fragmentée où l'acheminement compte.

• L'endroit où vous envoyez votre transaction (public vs privé) modifie vos chances de succès.
• Celui qui construit le bloc modifie votre prix.
• La concurrence entre les bots détermine qui est servi en premier.

En examinant les blocs « perdants » — ceux que nous ignorons habituellement — les auteurs ont montré que les intermédiaires invisibles et la concurrence chaotique derrière les coulisses ont un impact énorme et réel sur la quantité d'argent que les gens ordinaires économisent ou perdent lorsqu'ils effectuent des transactions sur la blockchain.

Résumé technique

Résumé technique : « Devenir immuable : comment Ethereum est façonné »

Énoncé du problème
Les systèmes de blockchain sont souvent décrits comme des « registres immuables » où les transactions, une fois incluses dans la chaîne canonique, déclenchent des mises à jour déterministes. Cependant, cette vision statique occulte le processus compétitif et multi-étapes qui détermine quelles transactions deviennent immuables et quand. Dans Ethereum, les transactions traversent une chaîne d'approvisionnement fragmentée d'intermédiaires — utilisateurs, chercheurs, constructeurs, relais et proposeurs — avant d'être enregistrées sur la chaîne. Les données blockchain standard ne révèlent que le bloc « gagnant », rendant invisibles la grande majorité des blocs candidats (ceux proposés mais rejetés) et les décisions de routage qui y mènent. Ce manque de visibilité crée un angle mort concernant le risque d'inclusion, la variation de la qualité d'exécution et l'impact du routage des transactions sur les résultats du marché.

Méthodologie
Pour remédier à l'impossibilité empirique d'observer les blocs non gagnants, les auteurs construisent un nouvel ensemble de données à haute granularité.

• Source de données : L'ensemble de données comprend 15 097 blocs candidats non gagnants soumis via le « Agnostic Relay » durant une fenêtre spécifique de 8 minutes (du 3 décembre 2024, 14 h 37 min 35 s au 14 h 45 min 25 s UTC), couvrant les blocs Ethereum 21 322 622 à 21 322 660.
• Portée : Les données incluent 10 793 transactions uniques et 2,38 millions de paires transaction-bloc. Elles sont complétées par des données de blocs gagnants, des hachages de blocs soumis à d'autres relais majeurs (Flashbots, BloXroute, etc.), des données de mempool public, des données de mempool privé (MEV Blocker, Flashbots Protect) et des données de prix Binance seconde par seconde.
• Simulation : Les auteurs simulent chaque bloc candidat à l'aide d'un nœud Archive Ethereum (client Erigon) pour retrouver les résultats d'exécution contrefactuels. Cela leur permet de déterminer ce qui serait arrivé à une transaction si un bloc non gagnant avait été sélectionné.
• Stratégie d'identification : L'étude se concentre sur deux bots d'arbitrage dominants (« Titan-bot » et « Rsync-bot ») intégrés à leurs constructeurs respectifs (Titan Builder et Rsync Builder). En analysant la compétition entre ces bots et les constructeurs avec lesquels ils sont associés, les auteurs infèrent les prix de marché hors chaîne et la qualité d'exécution.

Contributions clés

1. Première analyse systématique des blocs non gagnants : Avec un article complémentaire, ce travail fournit les premières preuves empiriques du contenu et des dynamiques des blocs Ethereum rejetés, dépassant la chaîne canonique pour étudier la « enchère » pour l'inclusion dans un bloc.
2. Quantification du risque d'inclusion : L'étude mesure dans quelle mesure le routage fragmenté retarde l'inclusion des transactions.
3. Mesure de la variation de la qualité d'exécution : Elle quantifie comment la composition des blocs candidats (spécifiquement la présence de bots d'arbitrage concurrents) affecte la probabilité de succès et le prix d'exécution des swaps d'utilisateurs.
4. Inférence des prix hors chaîne : En traitant les frais de constructeur comme des profits attendus ajustés au risque, les auteurs déduisent des prix « implicites » des échanges centralisés (CEX) pour les trades d'arbitrage, permettant une comparaison entre l'exécution sur chaîne et les prix du marché hors chaîne.

Résultats clés

• Retards d'inclusion : Environ 21 % des transactions utilisateurs apparaissent dans des blocs candidats mais sont exclues du bloc gagnant, entraînant un retard d'un bloc ou plus. Environ 30 % de ces transactions retardées sont initialement exclusives à un seul constructeur non gagnant. Dans certains cas, les transactions restent exclusives à un constructeur perdant pendant plusieurs cycles avant d'apparaître dans le mempool public, exposant les utilisateurs à des attaques prédatrices (par exemple, des attaques sandwich).
• Variance du succès d'exécution : Bien que 96,7 % des swaps utilisateurs s'exécutent avec succès dans tous les blocs candidats où ils apparaissent, une petite fraction (1,7 %) échoue dans au moins la moitié des blocs, et 1,1 % échoue dans plus de 80 % des blocs. Le risque d'échec est fortement concentré.
• Impact de la compétition des bots :
  • Même direction : Les swaps utilisateurs opérant dans la même direction que les bots d'arbitrage dominants ont environ 18 % moins de chances de s'exécuter avec succès s'ils sont inclus dans un bloc contenant les transactions de ces bots.
  • Direction opposée : Les swaps opérant dans la direction opposée ont environ 1 % plus de chances de s'exécuter et d'obtenir de meilleurs prix dans les blocs contenant des transactions de bots.
  • Dispersion des prix : Les prix d'exécution varient considérablement d'un bloc candidat à l'autre. Pour 7 % des swaps, les prix d'exécution s'écartent de plus de 100 points de base de la moyenne dans au moins un tiers des blocs candidats.
• Efficacité des bots d'arbitrage : Les deux bots (Titan-bot et Rsync-bot) représentent environ un tiers de toutes les transactions et 60 % des frais dans les blocs où ils apparaissent. Leur compétition détermine les résultats des enchères. L'étude révèle que ces bots obtiennent des prix d'exécution sur la partie CEX de leur arbitrage qui sont de 1,0 à 1,6 point de base meilleurs que les prix Binance contemporains, indiquant une compétition intense et une grande efficacité.

Importance et affirmations
L'article affirme que le routage et la composition des blocs sont des déterminants centraux de la qualité d'exécution et de la qualité du marché sur les marchés on-chain. Les auteurs soutiennent que les données blockchain standard ne fournissent qu'une vue partielle des résultats d'exécution, sous-estimant potentiellement l'importance de l'intermédiation et des risques associés au routage des transactions. En révélant la couche « cachée » des blocs non gagnants, l'étude démontre que le processus de devenir immuable n'est pas déterministe pour toutes les transactions, mais qu'il est soumis à une variation significative en fonction de qui route la transaction et de quel constructeur assemble le bloc.

Les auteurs restent modestes quant à la généralisabilité de leurs résultats, notant que leurs données ne couvrent que huit minutes et sous-représentent certains constructeurs majeurs (par exemple, Beaverbuild). Cependant, ils affirment qu'il s'agit actuellement des meilleures données disponibles pour étudier les mécanismes de l'inclusion on-chain, offrant une vue unique sur la structure de marché du régime de séparation Proposer-Builder (PBS) d'Ethereum.