💻 computer science

Towards Decentralized Searcher Competition in MEV Markets

本文通过提出一种具有贝叶斯安全约束的 Shapley 封顶拍卖机制，旨在解决 MEV 市场中心化问题，以确保在异构搜索者之间实现更公平的奖励分配，并防止女巫攻击和验证者合谋。

原作者： Roozbeh Sarenche, Yunwen Liu

发布于 2026-08-12

📖 1 分钟阅读☕ 轻松阅读

原作者： Roozbeh Sarenche, Yunwen Liu

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

想象一个繁忙的数字市场，被称为“搜索者”（searchers）的隐形赛车手们正在不断搜寻微小且稍纵即逝的赚钱机会。这不是一个普通的市场；它是区块链的隐藏引擎，一个旨在由每个人运行而非仅由少数大老板运行的系统。在这个世界里，“最大可提取价值”（Maximal Extractable Value, MEV）就是奖品：通过重新排列事件的顺序，你可以榨取额外的利润，就像一个狡猾的购物者在价格上涨前购买商品并在之后立即卖出一样。为了获得这些奖品，搜索者们竞相成为第一个向区块链的“区块构建者”（block builders）提交代码的人，而构建者扮演着决定谁能跑下一圈的赛场官员的角色。目前的比赛规则简单而残酷：谁出的价钱最高，谁就赢得整个奖品，其他人一无所获。这种“赢家通吃”的系统有一个恶劣的副作用：它鼓励少数速度极快、极其富有的赛车手主宰一切，将原本公平、开放的比赛变成了一个封闭的俱乐部。

这篇论文深入研究了这场竞赛，探讨我们是否可以改变规则，在不让作弊者接管的前提下让竞争变得更公平。作者 Roozbeh Sarenche 和 Yunwen Liu 认为，目前的“出价最高者获胜”方法虽然在阻止一种特定类型的作弊（即赛车手复制自己的代码来伪装成许多人）方面表现出色，但在保持竞争开放性方面却表现糟糕。他们指出，当赛车手的速度和技能各异时，现有的系统会让最快的那几个人垄xt所有奖励，导致其他人只能分到残羹剩饭。为了解决这个问题，他们提出了一种新的分配奖金的方式，称为“夏普里上限拍卖”（Shapley-capped auction）。这个系统不再把所有东西都交给单一的赢家，而是观察每位赛车手对团队成功做出了多少实际贡献，并据此分配收益，同时设有严格的安全锁以防止作弊者操纵系统。通过计算机模拟和分析以太坊区块链的真实数据，他们表明，这种新方法可以将一场由少数巨头主导的比赛转变为一场数十名赛车手都能真正获胜的活跃竞争。

问题所在：“一山之王”式的竞赛

要理解这个问题，请想象一场视频游戏锦标赛，奖品是一大袋金币。在当前版本的游戏中，有很多玩家，但只有那个向裁判支付最高“入场费”的人才能得到这袋金币。其他人既不付钱也拿不到任何东西。

论文指出，这种设置产生了一个被称为“中心化”的问题。在现实世界中，有些玩家拥有更好的电脑、更快的网络和更多的资金。在“赢家通吃”的比赛中，这些优势会产生复利效应。如果你稍微快一点或信息稍微灵通一点，你几乎每次都会赢。如果你几乎每次都赢，你就会变富有。如果你变富有了，你就可以购买更好的电脑。很快，就会出现这样一种情况：一两个玩家赢得了 90% 的黄金，而其他玩家只能在场边观望。这对区块链来说是有害的，因为这些系统的初衷是去中心化的——由许多人运行，而不是由少数君主统治。

作者还研究了一种特定类型的作弊行为，称为“女巫攻击”（Sybil attack）。想象一下，一个玩家试图通过创建 100 个虚假账号（使用相同的策略）来操纵游戏，以增加自己的获胜机会。在当前的“最高出价者”系统中，这其实行不通，因为该玩家仍需为每一个虚假账号支付全额入场费，而且他们只能获得一次奖品。因此，目前的系统在阻止这种特定类型的作弊方面其实是非常有效的。然而，作者认为，如果游戏本身对普通玩家不公平，那么仅仅能阻止作弊者是不够的。

解决方案：“公平份额”金库

作者提出了一个新的运行比赛的方式，称之为**“带入口过滤的夏普里上限拍卖”**（Entry-Filtered Shapley-Capped Auction）。让我们把这个高大上的名字拆解成一个关于寻宝集团的故事。

1. 入口过滤器（守门人）：
首先，并非所有人都能参与。系统设定了一个最低质量标准。如果一个寻宝者的地图不够好（他们的代码不够高效），他们会被礼貌地请离。这可以防止系统被垃圾提交信息堵塞，并有助于阻止作弊者用低质量的副本充斥系统。

2. 夏普里值（公平分配者）：
这是新想法的核心。系统不再把整个宝藏交给发现最好地图的人，而是观察每位成员对团队成功做出了多少贡献。想象一群朋友正在尝试解开一个谜题。如果一个人带来了盒盖，另一个人带来了角落碎片，第三个人带来了边缘碎片，他们都做出了贡献。“夏普里值”是一种数学方法，可以根据每个人的独特贡献精确计算出他们应得的信用。在这种新的拍卖中，如果多位搜索者发现了好的机会，利润将根据他们各自增加的贡献进行分配，而不是仅仅归于单一的“赢家”。

3. 上限与销毁（安全阀）：
这是最棘手的部分。如果系统只是简单地把钱分给所有人，作弊者可能会尝试创建 1,000 个虚假账号，从而获得 1,000 份微小的蛋糕。为了阻止这一点，新系统设置了一个“上限”。它规定：“好吧，我们会公平地分配资金，但仅限于排名前几位的最佳提交。”如果太多人尝试进入，系统会切换到“回退”模式，此时它只支付给表现最好的那一个，并将剩余的资金“销毁”（burn，即销毁/抹除）。这使得通过创建大量虚假账号来操纵系统成为一种亏本策略。

“销毁”就像是一种惩罚费用。如果作弊者试图将他们的策略拆分为许多个副本来操纵系统，其数学设计确保了惩罚（被销毁的钱）总是大于他们可能获得的额外利润。这保证了游戏在应对作弊者时的安全性，同时也对诚实的玩家保持了公平。

数据说明了什么

作者不仅仅是在空谈理论；他们进行了测试。他们构建了一个描述这些搜索者如何竞争的计算机模型，并运行了数千次模拟。他们还分析了超过 50 万笔交易的以太坊真实数据，以观察真实搜索者的行为。

他们的发现非常明确：

旧方式（第一价格拍卖）： 在他们的模拟中，当竞争变得激烈时，“赢家通吃”的系统变得非常不公平。在竞争最集中的场景下，他们发现即使有许多玩家，实际上也只有一个搜索者在赢取所有奖励。其“公平得分”几乎降到了零。
新方式（夏普里上限）： 当应用他们的新系统时，结果发生了戏剧性的变化。在同样的集中场景下，新系统允许 3 到 4 个（有时更多）搜索者公平地分享奖励。公平得分显著上升。

例如，在旧系统给出 0.075 的公平得分（意味着几乎没有公平性）的场景中，新系统将其提升到了 0.726（意味着公平度大大提高），同时仍能确保系统免受作弊者侵害。

他们还研究了以太坊的现实世界数据。他们发现了两种类型的寻宝：

高利润寻宝： 这些是罕见的大奖。在这里，旧系统非常集中，少数大玩家占据了主导地位。新系统会使这种情况变得更加公平，将奖励分配给更多的玩家。
高频率寻宝： 这些是小额且频繁的奖品。在这里，旧系统已经具有一定的公平性，因为参与者很多。新系统并没有显著改变这里的公平性，但它确保了系统依然能够抵御作弊者。

核心结论

这篇论文表明，目前运行这些区块链拍卖的方式就像一场比赛，跑得最快的人拿走整座奖杯，而其他人只能空手而归。这会鼓励少数超级团队接管局面。作者提出的新规则书是：奖杯应根据每个人的贡献进行分享，但同时设有严格的限制以阻止作弊者钻空子。

他们的工作表明，我们可以实现“鱼与熊掌兼得”：既有一个公平（奖励多样化玩家）的系统，又有一个安全（阻止作弊者）的系统。这并不是一个能瞬间解决所有问题的魔杖，但它为保持区块链竞赛的开放性、竞争性和趣味性提供了一条充满希望的新路径，让比赛不仅属于最富有的人，也属于每一个人。作者强调，这是一个理论性和模拟性的解决方案，需要在现实世界中进行测试，但目前的数学逻辑和数据都指向了一个非常令人期待的方向。

技术摘要：迈向 MEV 市场中的去中心化搜索者竞争

1. 问题陈述

无许可区块链上的最大可提取价值（MEV）市场面临着显著的中心化风险。虽然现有文献广泛分析了区块构建者和验证者的中心化问题，但本文指出，**搜索者竞争（searcher competition）**是一个独特且关键的中心化发生地。

目前的 MEV 提取依赖于第一价格、胜者全得（first-price, winner-take-all）的拍卖机制，搜索者通过竞价来争取区块包含权。本文认为，这种设计结合固有的搜索者异质性（在机会覆盖范围、执行效率、资本和信息方面的差异），会导致严重的奖励集中。在这种环境下，奖励流向排名最高（出价最高或执行效果最好）的搜索者，而非按边际贡献比例进行分配。这种“排名主导”现象创造了极高的准入门槛，强化了专业化基础设施的统治地位，并削弱了无许可协议的去中心化目标。

核心挑战在于设计一种机制，在严格维持无许可环境下安全性保证的同时，将奖励更广泛、更公平地分配给搜索者。具体而言，任何奖励多次提交的机制都必须防止以下情况：

女巫攻击（Sybil Attacks）： 搜索者将单一执行策略拆分为多个身份（通过复制或降级代码）以获取更大份额的奖励。
验证者-搜索者合谋（Validator-Searcher Collusion）： 验证者与搜索者通过身份拆分来增加共同收益的联盟。

2. 研究方法

系统模型

作者开发了一个涉及以下内容的异质模型，用于描述搜索者竞争：

实体： 一个有限的搜索者集合 $S$ 和一个验证者。
机会类别： MEV 机会被分为不同的类别（例如，套利、清算）。
异质性： 搜索者在以下方面存在差异：
- 机会覆盖率： 在类别 $\tau$ 中发现机会的概率 $\alpha_{i,\tau}$ 。
- 执行质量： 其执行代码的认证归一化净值 $z_{i,o}$ ，由总价值减去执行成本得出。
信息结构： 一个贝叶斯框架，搜索者了解自己的代码和价值，但在提交截止日期前，仅了解竞争对手参与度和价值的分布原语。

评估指标

本文引入了两个主要指标来评估拍卖机制：

Shapley 加权的 Jain 公平性指数 ( $J_{Sh}$ )：衡量奖励是否与搜索者对预期剩余的边际贡献（Shapley 值）成比例。数值为 1 表示完美的贡献调整公平性；较低的数值表示集中度较高。
预期奖励赫芬达尔-赫希曼指数 (ER-HHI)：衡量长期预期奖励在搜索者中的集中程度。其倒数 ( $N_{eff}$ ) 代表“有效获奖搜索者数量”。

安全性定义

论文在贝叶斯背景下定义了针对偏差的安全性（评估基于搜索者自身参与度和价值的预期收益）：

贝叶斯复制代码女巫抗性（Bayesian Copied-Code Sybil Resistance）： 防止搜索者通过提交其代码的多个副本或降级版本来增加其预期收益。
贝叶斯验证者-搜索者联盟抗性（Bayesian Validator–Searcher Coalition Resistance）： 防止搜索者与验证者通过复制代码偏差来增加其共同预期收益。

3. 核心贡献

A. 第一价格拍卖 (FPA) 分析

本文将标准的 FPA 作为基准。

安全性： 证明了 FPA 在**事后（ex-post）**意义上（因此也是贝叶斯意义上）对复制代码的女巫偏差和验证者-搜索者合谋具有鲁棒性。由于只有最高出价者获胜，将策略拆分为多次出价并不会增加获胜概率或收益。
经济失效： 在异质性存在的情况下，FPA 奖励的是排名主导而非边际贡献。
- 如果存在一小部分“主导型”搜索者（高覆盖率或高执行质量），他们几乎总是获胜。
- 本文证明，随着主导型搜索者的参与概率趋近于 1，有效获奖搜索者数量 ( $N_{eff}$ ) 会收敛到主导类别的规模（可能为 1），且公平性指数 ( $J_{Sh}$ ) 会崩塌。
- 这导致了“胜者全得”的结果，即低质量搜索者实际上被排除在奖励之外，从而强化了中心化。

B. 提议机制：带入口过滤的 Shapley 封顶拍卖 (SCA)

为了解决 FPA 的局限性，作者提出了带入口过滤的 Shapley 封顶拍卖 (SCA)。

机制设计：
1. 入口过滤器： 认证净值低于阈值 $\theta$ 的提交将被拒绝。
2. Shapley 分享： 如果被接纳的提交数量 ( $t_\theta$ ) 低于上限 $H$ ，则根据依赖于验证者的最大博弈的 Shapley 值进行奖励分配，并由保留参数 ( $\eta_S, \eta_V$ ) 进行缩放。
3. 封顶回退： 如果 $t_\theta > H$ ，机制将切换到保守分支，其中只有排名第一的提交可以获得奖励（经过缩放），其余剩余价值将被销毁（burn）。
通过销毁实现安全性： 该机制利用销毁函数（销毁部分剩余价值）来消除进行女巫攻击的经济动机。通过仔细校准销毁参数 ( $\kappa_S, \kappa_V$ )，该机制确保通过拆分提交身份来增加预期收益的行为不会发生。
理论保证： 本文提供了贝叶斯安全性表征，证明在合适的参数选择下，SCA 对复制代码的女巫偏差和验证者-搜索者合谋具有抗性。同时证明了预算可行性（总支付额 + 销毁额 $\leq$ 总价值）。

C. 实证校准

作者使用 以太坊链上套利数据（577,264 笔交易）对模型进行了校准。

他们将搜索者分为三种策略剖面：利润导向型（每笔交易利润高）、成交量导向型（交易次数高）以及混合型。
他们提取了截断对数正态分布，用于描述不同策略下“精英”、“中等”和“尾部”层级的执行成本和参与概率。
这些实证分布被用于模拟并在现实条件下对比 FPA 和 SCA。

4. 结果

理论基准

FPA 中心化： 在非对称搜索者群体（例如存在具有高覆盖率/高质量的小规模精英阶层）的情景下，FPA 会导致极端的集中化。在“单一精英搜索者”情景中， $N_{eff}$ 降至 $\approx 1.04$ ，而 $J_{Sh}$ 降至 $0.075$，表明几乎完全的垄断。
SCA 去中心化： 入口过滤 SCA 显著改善了去中心化。在同样的“单一精英”情景下，SCA 保持了 $\approx 3.78$ 的 $N_{eff}$ 和 $0.726 $的$ J_{Sh}$。它成功地根据边际贡献将奖励分配给更广泛的搜索者。
权衡： 存在安全性与覆盖率之间的权衡。较低的准入门槛 ( $\theta$ ) 会接纳更多搜索者（提高去中心化），但需要更高的销毁率 ( $\kappa_S$ ) 来维持女巫抗性。

实证发现

集中型机会 (C1 - 利润导向型)： 在竞争自然趋于集中的机会类别中（少数精英合约占据主导），FPA 表现不佳（ $J_{Sh} = 0.175$ ）。SCA 大幅提升了公平性（ $J_{Sh} = 0.983$ ）并增加了有效获奖搜索者数量。
弥散型机会 (C2 - 成交量导向型)： 在高度竞争、由成交量驱动的市场中，FPA 本身已相对去中心化（ $J_{Sh} = 0.997$ ）。SCA 在公平性方面仅提供微小的改进，但确保了即使在严格的女巫抗性约束下，奖励分配仍能保持广泛。
安全性验证： 在所有校准的情景中，最具威胁的偏差是发生在准入边界处的两份副本精确复制攻击。所提议的参数成功威慑了此类偏差。

5. 意义与主张

本文主张，MEV 市场的去中心化本质上是一个机制设计问题，而不单纯是基础设施或订单流获取的问题。

现有设计的局限性： 作者证明了标准的第一价格、胜者全得拍卖虽然在应对女巫攻击方面是安全的，但在异质性现实环境下却是经济中心化的。它奖励的是“排名”而非“贡献”，允许主导者捕获绝大部分 MEV。
替代方案的可行性： 本文认为，设计一种能够同时实现以下目标的机制是可能的：
1. 贡献调整的公平性： 奖励与 Shapley 值成比例。
2. 奖励去中心化： 在更广泛的搜索者中实现更广的奖励分配。
3. 无许可安全性： 无需信任第三方即可实现对女巫攻击和验证者合谋的鲁棒性。
销毁的作用： 引入销毁（丢弃剩余价值）被视为一种必要的权衡，用以对齐激励。通过销毁一部分剩余价值，该机制消除了身份拆分的获利动机，从而在不损害安全性的前提下实现更公平的分配。

作者总结道，带入口过滤的 Shapley 封顶拍卖为实现更去中心化的 MEV 市场提供了一条可行路径，特别是在当前机制容易导致垄断性奖励集中的机会类别中。他们强调，机制的参数（阈值、上限、销毁率）必须经过仔细校准，以平衡广泛参与度和针对策略性偏差的安全性之间的权衡。