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Bitcoin Cash 动态资讯
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PANews
一、前言:扩容是永恒命题,并行是终极战场
从比特币诞生伊始,区块链系统就始终面临一个无法回避的核心问题:扩容。比特币每秒处理不足10笔交易,以太坊也难以突破数十 TPS(每秒交易数)的性能瓶颈,这在传统 Web2 世界动辄上万 TPS 的对比下显得格外笨重。更重要的是,这并非简单的“加服务器”所能解决的问题,而是深嵌于区块链底层共识与结构设计中的系统性限制——即“去中心化、安全性、可扩展性”三者不可兼得的区块链不可能三角。
过去十年里,我们见证了无数扩容尝试的浮沉。从比特币扩容战争到以太坊分片愿景,从状态通道、Plasma 到 Rollup 和模块化区块链,从Layer 2 的链下执行到 Data Availability 的结构性重构,整个行业走出了一条充满工程想象力的扩容之路。Rollup 作为当前最被广泛接受的扩容范式,在减轻主链执行负担、保留以太坊安全性的同时,实现了大幅提升 TPS 的目标。但它并未触及区块链底层“单链性能”的真正极限,尤其是在执行层面——即区块本身的吞吐能力——依然受限于链内串行计算这一古老的处理范式。
也正因此,链内并行计算逐渐进入行业视野。与链下扩容、跨链分布不同,链内并行试图在保持单链原子性和一体化结构的同时,彻底重构执行引擎,以现代操作系统与 CPU 设计的思想为指导,将区块链从“逐条交易串行执行”的单线程模式,升级为“多线程+流水线+依赖调度”的高并发计算系统。这样的路径,不仅可能实现数百倍的吞吐提升,还可能成为智能合约应用爆发的关键前提。
实际上,在Web2计算范式中,单线程计算早已被现代硬件架构淘汰,取而代之的是并行编程、异步调度、线程池、微服务等层出不穷的优化模型。而区块链,作为一种更原始、更保守、对确定性与可验证性有着极高要求的计算系统,始终未能充分利用这些并行计算思想。这既是局限,也是机会。Solana、Sui、Aptos 等新链在架构层面引入并行性,率先开启了这一探索;而像 Monad、MegaETH 这样的新兴项目,则进一步将链内并行提升至流水线执行、乐观并发、异步消息驱动等深层机制的突破,呈现出越来越接近现代操作系统的特征。
可以说,并行计算不仅是一种“性能优化手段”,更是区块链执行模型范式的转折点。它挑战的是智能合约执行的根本模式,重新定义了交易打包、状态访问、调用关系与存储布局的基本逻辑。如果说 Rollup 是“把交易搬到链外执行”,那么链内并行就是“在链上构建超算内核”,其目标不是简单提升吞吐,而是为未来的 Web3 原生应用——高频交易、游戏引擎、AI 模型执行、链上社交等——提供真正可持续的基础设施支撑。
在 Rollup 赛道逐渐趋于同质化之后,链内并行正在悄然成为新周期 Layer1 竞争的决定性变量。性能不再只是“更快”,而是能否支撑一整个异构应用世界的可能性。这不仅是一场技术竞赛,更是一场范式争夺战。Web3 世界的下一代主权执行平台,很可能就将从这场链内并行的角力中诞生。
二、扩容范式全景图:五类路线、各有侧重
扩容,作为公链技术演进中最重要、最持续、最难啃的课题之一,催生了近十年来几乎所有主流技术路径的出现与演变。从比特币的区块大小之争开始,这场关于“如何让链跑得更快”的技术竞赛,最终分化出五大基本路线,每一路线都以不同角度切入瓶颈,有着各自的技术哲学、落地难度、风险模型与适用场景。
第一类路线是最直接的链上扩容,代表做法如增加区块大小、缩短出块时间,或通过优化数据结构与共识机制提升处理能力。这一方式曾在比特币扩容之争中成为焦点,催生了BCH、BSV等“大区块”派分叉,也影响了早期高性能公链如EOS和NEO的设计思路。这类路线的优点是保留了单链一致性的简洁性,易于理解与部署,但也极易触及中心化风险、节点运行成本上升、同步难度增加等系统性上限,因此在今天的设计中已不再是主流核心方案,而更多成为其他机制的辅助搭配。
第二类路线是链下扩容,其代表是状态通道(State Channels)和侧链(Sidechains)。这类路径的基本思路是将大部分交易活动转移到链下,只将最终结果写入主链,主链充当最终清结算层。在技术哲学上,它接近于 Web2 的异步架构思想——尽量把繁重的事务处理留在外围,主链做最小可信验证。虽然这一思路理论上可以无限扩展吞吐,但链下交易的信任模型、资金安全性、交互复杂性等问题使其应用受限。典型如 Lightning Network 虽有明确的金融场景定位,但生态规模始终未能爆发;而多条基于侧链的设计,如Polygon POS,在高吞吐的同时也暴露了对主链安全性难以继承的弊端。
第三类路线即当前最受欢迎、最广泛部署的 Layer2 Rollup 路线。这种方式并不直接改变主链本身,而是通过链外执行、链上验证的机制实现扩容。Optimistic Rollup 与 ZK Rollup 各有优势:前者实现快、兼容性高,但存在挑战期延迟与欺诈证明机制问题;后者安全性强、数据压缩能力好,但开发复杂、EVM 兼容性不足。无论是哪一类 Rollup,其本质是将执行权外包,同时将数据与验证保留在主链之上,实现去中心化与高性能的相对平衡。Arbitrum、Optimism、zkSync、StarkNet 等项目的快速成长证明了这一路径的可行性,但同时也暴露出对数据可用性(DA)依赖过强、费用仍偏高、开发体验割裂等中期瓶颈。
第四类路线则是近年来兴起的模块化区块链架构,代表如Celestia、Avail、EigenLayer等。模块化范式主张将区块链的核心功能——执行、共识、数据可用性、结算——彻底解耦,由多个专门链完成不同职能,再以跨链协议组合成可扩展网络。这一方向受操作系统模块化架构与云计算可组合理念影响极深,其优势在于能够灵活替换系统组件,并在特定环节(如DA)大幅提升效率。但其挑战也十分明显:模块解耦后系统间的同步、验证、互信成本极高,开发者生态极度分散,对中长期协议标准和跨链安全的要求远高于传统链设计。这一模式本质上不再构建一个“链”,而是构建一个“链网络”,对整体架构理解与运维提出了前所未有的门槛。
最后一类路线,也正是本文后续重点分析的对象,是链内并行计算优化路径。与前四类主要从结构层面进行“横向拆分”不同,并行计算强调“纵向升级”,即在单条链内部通过改变执行引擎架构,实现原子化交易的并发处理。这要求重写 VM 调度逻辑,引入事务依赖分析、状态冲突预测、并行度控制、异步调用等一整套现代计算机系统调度机制。Solana 是最早将并行 VM 概念落地到链级系统的项目,通过基于账户模型的交易冲突判断实现多核并行执行。而新一代项目如Monad、Sei、Fuel、MegaETH 等,则更进一步尝试引入流水线执行、乐观并发、存储分区、并行解耦等前沿思路,构建类现代 CPU 的高性能执行内核。这一方向的核心优势在于不需要依赖多链架构即可实现吞吐极限突破,同时为复杂智能合约执行提供足够计算弹性,是面向未来 AI Agent、大型链游、高频衍生品等应用场景的重要技术前提。
纵观上述五类扩容路径,其背后的分野其实正是区块链在性能、可组合性、安全性与开发复杂度之间的系统性权衡。Rollup 强在共识外包与安全继承,模块化突出结构灵活与组件重用,链下扩容试图突破主链瓶颈但信任代价高昂,而链内并行则主打执行层的根本升级,试图在不破坏链内一致性的前提下逼近现代分布式系统的性能极限。每一条路径都不可能解决所有问题,但正是这些方向共同构成了Web3计算范式升级的全景图,也为开发者、架构师、投资者提供了极其丰富的战略选项。
正如历史上操作系统从单核转向多核、数据库从顺序索引演进到并发事务,Web3的扩容之路也终将迈向高度并行化的执行时代。在这一时代中,性能不再只是链速的竞赛,而是底层设计哲学、架构理解深度、软硬件协同与系统控制力的综合体现。而链内并行,则可能正是这场长期战争的终极战场。
三、并行计算分类图谱:从账户到指令的五大路径
在区块链扩容技术不断演进的语境中,并行计算逐渐成为性能突破的核心路径。不同于结构层、网络层或数据可用性层的横向解耦,并行计算是在执行层的纵深挖掘,它关乎区块链运行效率的最底层逻辑,决定了一个区块链系统在面对高并发、多类型复杂交易时的反应速度与处理能力。从执行模型出发,回顾这一技术谱系的发展脉络,我们可以梳理出一个清晰的并行计算分类图谱,它大致可分为五条技术路径:账户级并行、对象级并行、事务级并行、虚拟机级并行以及指令级并行。这五类路径从粗粒度到细粒度,既是并行逻辑的不断细化过程,也是系统复杂度与调度难度不断攀升的路径。
最早出现的账户级并行,是以Solana为代表的范式。这一模型基于账户-状态的解耦设计,通过静态分析交易中涉及的账户集合,判断是否存在冲突关系。若两个交易访问的账户集合互不重叠,即可在多个核上并发执行。这一机制非常适合处理结构化明确、输入输出清晰的交易,特别是DeFi等可预测路径的程序。但其天然的假设是账户访问可预测、状态依赖可静态推理,这使其在面对复杂智能合约(例如链游、AI agent 等动态行为)时,容易出现保守执行、并行度下降的问题。此外,账户间的交叉依赖也使得并行收益在某些高频交易场景下被严重削弱。Solana的runtime在这方面已经实现了高度优化,但其核心调度策略仍受到账户粒度限制。
在账户模型的基础上进一步细化,我们进入对象级并行的技术层次。对象级并行引入了资源和模块的语义抽象,以更细粒度的“状态对象”为单位进行并发调度。Aptos和Sui是该方向上的重要探索者,尤其是后者通过Move语言的线性类型系统,在编译时就定义资源的所有权与可变性,从而允许运行时精准控制资源访问冲突。这种方式相比账户级并行更具通用性与扩展性,可以覆盖更复杂的状态读写逻辑,并天然服务于游戏、社交、AI等高异构度场景。然而,对象级并行也引入了更高的语言门槛与开发复杂度,Move并非Solidity的直接替代,生态切换成本高昂,限制了其并行范式的普及速度。
再进一步的事务级并行,是以Monad、Sei、Fuel为代表的新一代高性能链所探索的方向。该路径不再将状态或账户作为最小并行单元,而是围绕整个交易事务本身进行依赖图构建。它将交易看作原子操作单元,通过静态或动态分析构建交易图(Transaction DAG),并依赖调度器进行并发流水执行。这一设计允许系统在不需要完全了解底层状态结构的前提下,最大化挖掘并行性。Monad尤其引人注目,其结合了乐观并发控制(OCC)、并行流水线调度、乱序执行等现代数据库引擎技术,让链执行更接近“GPU调度器”的范式。在实践中,这种机制需要极其复杂的依赖管理器与冲突检测器,调度器本身也可能成为瓶颈,但其潜在的吞吐能力远高于账户或对象模型,成为当前并行计算赛道中最具理论天花板的一支力量。
而虚拟机级并行,则将并发执行能力直接嵌入到VM底层指令调度逻辑中,力求彻底突破EVM序列执行的固有限制。MegaETH作为以太坊生态内部的“超级虚拟机实验”,正尝试通过重新设计EVM,使其支持多线程并发执行智能合约代码。其底层通过分段执行、状态区隔、异步调用等机制,让每个合约在不同的执行上下文中独立运行,并借助并行同步层来确保最终的一致性。这种方式最难之处在于它必须对现有EVM行为语义完全兼容,同时改造整个执行环境和Gas机制,才能让Solidity生态平滑迁移到并行框架之上。其挑战不仅是技术栈极深,还涉及以太坊L1政治结构对重大协议变更的接受度问题。但如果成功,MegaETH有望成为EVM领域的“多核处理器革命”。
最后一类路径,即最为细粒度、技术门槛最高的指令级并行。其思想源于现代CPU设计中的乱序执行(Out-of-Order Execution)与指令流水线(Instruction Pipeline)。这一范式认为,既然每一条智能合约最终都被编译为字节码指令,那么完全可以像CPU执行x86指令集那样,对每条操作进行调度分析、并行重排。Fuel团队在其FuelVM中已经初步引入了指令级可重排序的执行模型,而长远来看,一旦区块链执行引擎实现对指令依赖的预测执行与动态重排,其并行度将达到理论极限。这种方式甚至可能将区块链与硬件协同设计推向一个全新高度,使链成为真正的“去中心化计算机”,而不仅是“分布式账本”。当然,这条路径目前仍处于理论与试验阶段,相关调度器与安全验证机制尚未成熟,但其指明了并行计算未来的终极边界。
综上所述,账户、对象、事务、VM、指令五大路径构成了链内并行计算的发展光谱,从静态数据结构到动态调度机制,从状态访问预测到指令级重排,并行技术的每一阶跃都意味着系统复杂度与开发门槛的显著抬升。但与此同时,它们也标志着区块链计算模型的范式转变,从传统的全序列共识账本,转向高性能、可预测、可调度的分布式执行环境。这不仅是对Web2云计算效率的追赶,更是对“区块链计算机”终极形态的深度构想。不同公链的并行路径选择,也将决定其未来应用生态的可承载上限,以及其在AI Agent、链游、链上高频交易等场景中的核心竞争力。
四、两大主力赛道深解:Monad vs MegaETH
在并行计算演进的多重路径中,当前市场聚焦最多、呼声最高、叙事最完整的两条主力技术路线,毫无疑问是以 Monad 为代表的“从零构建并行计算链”,以及以 MegaETH 为代表的“EVM内部并行革命”。这两者不仅是当前加密原语工程师最为密集投入的研发方向,也是当前 Web3 计算机性能竞赛中最具确定性的两极象征。二者的分野,不仅在于技术架构的起点与风格,也在于它们背后所服务的生态对象、迁移代价、执行哲学与未来战略路径的截然不同。它们分别代表了一种“重构主义”与一种“兼容主义”的并行范式竞逐,并深刻影响了市场对高性能链最终形态的想象。
Monad 是彻底的“计算原教旨主义者”,其设计哲学并非以兼容现有EVM为目的,而是从现代数据库与高性能多核系统中汲取灵感,以重新定义区块链执行引擎的底层运行方式。其核心技术体系依托于乐观并发控制(Optimistic Concurrency Control)、事务DAG调度、乱序执行(Out-of-Order Execution)、批处理管线(Pipelined Execution)等数据库领域的成熟机制,旨在将链的交易处理性能拔高至百万TPS量级。在Monad架构中,交易的执行与排序被完全解耦,系统先构建交易依赖图,再交由调度器进行流水并行执行。所有交易都被视为事务原子单元,具备明确的读写集合与状态快照,调度器基于依赖图进行乐观执行,并在冲突发生时进行回滚与重执行。这种机制在技术实现上极其复杂,需要构建一套类似现代数据库事务管理器的执行堆栈,同时还需引入多级缓存、预取、并行验证等机制来压缩最终状态提交延迟,但其理论上能够将吞吐极限推至当下链圈未曾想象的高度。
而更为关键的是,Monad并未放弃与EVM的互操作性。它通过一种类似“Solidity-Compatible Intermediate Language”的中间层,支持开发者以Solidity语法进行合约编写,同时在执行引擎中进行中间语言优化与并行化调度。这种“表层兼容、底层重构”的设计策略,使其既保留了对以太坊生态开发者的友好,又可最大程度解放底层执行潜力,是典型的“吞下EVM,然后反构它”的技术战略。这也意味着,一旦Monad落地,其不仅将成为性能极致化的主权链,更可能成为Layer 2 Rollup网络的理想执行层,甚至在远期成为其他链执行模块的“可插拔高性能内核”。从这个角度看,Monad不仅是技术路线,更是一种系统主权设计的新逻辑——它主张执行层的“模块化-高性能-可复用”化,从而打造链间协同计算的新标准。
与Monad的“新世界构建者”姿态不同,MegaETH 是完全相反的一类项目,它选择从以太坊现有的世界出发,以极小的变更成本实现执行效率的大幅提升。MegaETH 并不推翻 EVM 规范,而是力图将并行计算的能力植入现有 EVM 的执行引擎中,打造一个“多核EVM”的未来版本。其基本原理在于对当前 EVM 指令执行模型进行彻底重构,使其具备线程级隔离、合约级异步执行、状态访问冲突检测等能力,从而允许多个智能合约在同一区块内同时运行,并最终合并状态变更。这一模式要求开发者无需更改现有 Solidity 合约,也不需使用新型语言或工具链,仅通过部署在 MegaETH 链上的相同合约,即可获得显著性能收益。这种“保守革命”路径极具吸引力,尤其对于以太坊L2生态而言,它提供了一种无需迁移语法、无痛升级性能的理想通路。
MegaETH 的核心突破在于其 VM 多线程调度机制。传统 EVM 采用栈式单线程执行模型,每个指令都线性执行,状态更新必须同步发生。而 MegaETH 将这一模式打破,引入了异步调用栈与执行上下文隔离机制,从而实现“并发EVM上下文”的同时执行。每一个合约可以在独立线程中调用自身逻辑,而所有线程在最终提交状态时,通过并行同步层(Parallel Commit Layer)统一对状态进行冲突检测与收敛。这一机制非常类似于现代浏览器的 JavaScript 多线程模型(Web Workers + Shared Memory + Lock-Free Data),既保留了主线程行为的确定性,又引入了后台异步的高性能调度机制。在实践中,这种设计对于区块构建者(block builders)与搜索者(searchers)也极为友好,可以根据并行策略优化Mempool排序与MEV捕获路径,形成执行层上的经济优势闭环。
更重要的是,MegaETH 选择与以太坊生态深度绑定,其未来的主要落地点很可能是某条EVM L2 Rollup网络,如Optimism、Base或Arbitrum Orbit链。一旦被大规模采用,它可在现有以太坊技术栈之上实现近百倍性能提升,而无需改变合约语义、状态模型、Gas逻辑、调用方式等,这使它成为EVM保守派极具吸引力的技术升级方向。MegaETH 的范式是:只要你仍在以太坊做事,那么我就让你的计算性能原地飞升。从现实主义与工程主义的角度看,它比Monad更易落地,也更符合主流DeFi、NFT项目的迭代路径,成为短期内更可能获得生态支持的候选方案。
在某种意义上,Monad 和 MegaETH 这两条路线,不仅是并行技术路径的两种实现方式,更是区块链发展路线中“重构派”与“兼容派”的经典对抗:前者追求范式突破,重建从虚拟机到底层状态管理的全部逻辑,以实现极致性能与架构可塑性;后者追求渐进优化,在尊重现有生态约束的基础上,把传统系统推向极限,从而最大限度降低迁移成本。二者并无绝对优劣,而是服务于不同的开发者群体与生态愿景。Monad 更适合从头构建全新系统、追求极限吞吐的链游、AI agent 以及模块化执行链;而 MegaETH 则更适合希望通过最小开发变更实现性能升级的 L2 项目方、DeFi 项目与基础设施协议。
它们一个像是全新赛道的高铁,从轨道、电网到车体都重新定义,只为实现从未有过的速度与体验;另一个像是给既有高速公路安装涡轮,改进车道调度与发动机结构,使车辆跑得更快但不离开熟悉的路网。这两者最终可能殊途同归:在下一阶段的模块化区块链架构中,Monad 可成为 Rollup 的“执行即服务”模块,MegaETH 可成为主流 L2 的性能加速插件。二者也许终将合流,构成未来 Web3 世界中的高性能分布式执行引擎的两翼共振。
五、并行计算的未来机遇与挑战
随着并行计算逐步从纸面设计走向链上落地,它所释放的潜能正变得愈发具象与可衡量。一方面,我们看到了新的开发范式与业务模型开始围绕“链上高性能”重新定义:更复杂的链游逻辑、更真实的AI Agent生命周期、更实时的数据交换协议、更沉浸式的交互体验、乃至链上协同式的Super App操作系统,都正在从“能不能做”向“做得多好”转变。而另一方面,真正推动并行计算跃迁的,不只是系统性能的线性提高,更是开发者认知边界与生态迁移成本的结构性变革。正如当年以太坊引入图灵完备合约机制之后催生出DeFi、NFT和DAO的多维爆发,并行计算所带来的“状态与指令之间的异步性重构”也正在孕育一种全新的链上世界模型,它既是执行效率的革命,更是产品结构的裂变式创新温床。
首先从机遇来看,最直接的收益便是“应用天花板的解除”。当前的DeFi、游戏、社交应用大多受限于状态瓶颈、Gas成本与延迟问题,无法真正规模化地承载链上高频交互。以链游为例,真正具备动作反馈、高频行为同步与实时战斗逻辑的GameFi几乎不存在,因为传统EVM的线性执行无法支持每秒数十次状态变更的广播确认。而在并行计算支持下,通过交易DAG、合约级异步上下文等机制,可以构建高并发行为链,并且通过快照一致性保障确定性执行结果,从而实现“链上游戏引擎”的结构性突破。同理,AI Agent 的部署与运行也将因并行计算获得本质提升。过去我们往往将 AI Agent 运行在链下,只将其行为结果上传至链上合约,但未来链上可通过并行交易调度,支持多个 AI 实体之间的异步协作与状态共享,从而真正实现 Agent on-chain 的实时自治逻辑。并行计算将成为这种“行为驱动型合约”的基础设施,推动 Web3 从“交易即资产”走向“交互即智能体”的全新世界。
其次,开发者工具链与虚拟机抽象层也因并行化而发生结构性重塑。传统 Solidity 开发范式基于串行思维模型,开发者习惯将逻辑设计为单线程状态变更,但在并行计算架构下,开发者将被迫思考读写集冲突、状态隔离策略与事务原子性,甚至引入基于消息队列或状态管道的架构模式。这种认知结构的跃迁,也催生了新一代工具链的迅速崛起。例如支持事务依赖声明的并行智能合约框架,基于 IR 的优化编译器,以及支持交易快照模拟的并发调试器等,都会成为新周期中基础设施爆发的温床。同时,模块化区块链的不断演化也为并行计算带来了极佳落地路径:Monad 可作为执行模块插入 L2 Rollup,MegaETH 可作为 EVM 平替被主流链部署,Celestia 提供数据可用层支撑,EigenLayer 提供去中心化验证者网络,从而构成从底层数据到执行逻辑的高性能一体化架构。
然而,并行计算的推进也并非坦途,其面临的挑战甚至比机遇更为结构性、更难啃。一方面,最核心的技术难题在于“状态并发的一致性保证”与“事务冲突的处理策略”。链上不同于链下数据库,无法容忍任意程度的事务回滚或状态回撤,任何执行冲突都需要事前建模或事中精确控制。这意味着并行调度器必须拥有极强的依赖图构建与冲突预测能力,同时还要设计高效的乐观执行容错机制,否则系统很容易在高负载下出现“并发失败重试风暴”,不仅吞吐不升反降,甚至引发链不稳定。而且,当前多线程执行环境的安全模型尚未完全建立,例如线程间状态隔离机制的精度、重入攻击在异步上下文中的新型利用方式、跨线程合约调用的Gas爆炸等,都是尚待解决的新问题。
更具隐蔽性的挑战,则来源于生态与心理层面。开发者是否愿意迁移到新范式、是否能够掌握并行模型的设计方法、是否愿意为性能收益放弃一部分可读性与合约可审计性,这些软性问题才是真正决定并行计算能否形成生态势能的关键。在过去数年里,我们已看到过多个性能优越但缺乏开发者支持的链逐步沉寂,比如NEAR、Avalanche、甚至部分性能远超EVM的Cosmos SDK链,它们的经验都提醒我们:没有开发者,就没有生态;没有生态,再好的性能只是空中楼阁。因此,并行计算项目不仅要做出最强引擎,更要做出最温和的生态过渡路径,要让“性能即开箱即用”,而不是“性能即认知门槛”。
最终,并行计算的未来,既是系统工程的胜利,也是生态设计的试炼。它将迫使我们重新审视“链的本质到底是什么”:是一台去中心化的结算机,还是一台全球分布式的实时状态协同器?如果是后者,那么状态吞吐、交易并发、合约响应能力这些过往被视为“链的技术细节”的能力,终将成为定义链之价值的第一性指标。而真正完成这一跃迁的并行计算范式,也将成为这个新周期里最核心、最具复利效应的基础设施原语,其影响将远超一个技术模块,而可能构成Web3整体计算范式的转折点。
六、结语:并行计算,是 Web3 原生扩容的最佳路径吗?
在所有探索Web3性能边界的路径中,并行计算不是最容易实现的那一条,却可能是最贴近区块链本质的一条。它不是通过迁移链外,也不是靠牺牲去中心化换取吞吐量,而是试图在链的原子性与确定性中,重构执行模型本身,从交易层、合约层、虚拟机层直达性能瓶颈的根部。这种“原生于链”的扩容方式,不仅保留了区块链最核心的信任模型,也为未来更复杂的链上应用预留了可持续的性能土壤。它的难点在结构,它的魅力也在结构。如果说模块化重构的是“链的架构”,那么并行计算重构的,就是“链的灵魂”。这或许不是一条短期通关的捷径,但很可能是Web3长期演化中唯一可持续的正解路径。我们正在见证一场类似从单核 CPU 到多核/线程 OS 的架构跃迁,而 Web3 原生操作系统的样貌,或许就隐藏在这些链内并行实验之中。



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Odaily
一、前言:扩容是永恒命题,并行是终极战场
从比特币诞生伊始,区块链系统就始终面临一个无法回避的核心问题:扩容。比特币每秒处理不足 10 笔交易,以太坊也难以突破数十 TPS(每秒交易数)的性能瓶颈,这在传统 Web2 世界动辄上万 TPS 的对比下显得格外笨重。更重要的是,这并非简单的“加服务器”所能解决的问题,而是深嵌于区块链底层共识与结构设计中的系统性限制——即“去中心化、安全性、可扩展性”三者不可兼得的区块链不可能三角。
过去十年里,我们见证了无数扩容尝试的浮沉。从比特币扩容战争到以太坊分片愿景,从状态通道、Plasma 到 Rollup 和模块化区块链,从 Layer 2 的链下执行到 Data Availability 的结构性重构,整个行业走出了一条充满工程想象力的扩容之路。Rollup 作为当前最被广泛接受的扩容范式,在减轻主链执行负担、保留以太坊安全性的同时,实现了大幅提升 TPS 的目标。但它并未触及区块链底层“单链性能”的真正极限,尤其是在执行层面——即区块本身的吞吐能力——依然受限于链内串行计算这一古老的处理范式。
也正因此,链内并行计算逐渐进入行业视野。与链下扩容、跨链分布不同,链内并行试图在保持单链原子性和一体化结构的同时,彻底重构执行引擎,以现代操作系统与 CPU 设计的思想为指导,将区块链从“逐条交易串行执行”的单线程模式,升级为“多线程+流水线+依赖调度”的高并发计算系统。这样的路径,不仅可能实现数百倍的吞吐提升,还可能成为智能合约应用爆发的关键前提。
实际上,在Web2计算范式中,单线程计算早已被现代硬件架构淘汰,取而代之的是并行编程、异步调度、线程池、微服务等层出不穷的优化模型。而区块链,作为一种更原始、更保守、对确定性与可验证性有着极高要求的计算系统,始终未能充分利用这些并行计算思想。这既是局限,也是机会。Solana、Sui、Aptos 等新链在架构层面引入并行性,率先开启了这一探索;而像 Monad、MegaETH 这样的新兴项目,则进一步将链内并行提升至流水线执行、乐观并发、异步消息驱动等深层机制的突破,呈现出越来越接近现代操作系统的特征。
可以说,并行计算不仅是一种“性能优化手段”,更是区块链执行模型范式的转折点。它挑战的是智能合约执行的根本模式,重新定义了交易打包、状态访问、调用关系与存储布局的基本逻辑。如果说 Rollup 是“把交易搬到链外执行”,那么链内并行就是“在链上构建超算内核”,其目标不是简单提升吞吐,而是为未来的 Web3 原生应用——高频交易、游戏引擎、AI 模型执行、链上社交等——提供真正可持续的基础设施支撑。
在 Rollup 赛道逐渐趋于同质化之后,链内并行正在悄然成为新周期 Layer 1 竞争的决定性变量。性能不再只是“更快”,而是能否支撑一整个异构应用世界的可能性。这不仅是一场技术竞赛,更是一场范式争夺战。Web3 世界的下一代主权执行平台,很可能就将从这场链内并行的角力中诞生。
二、扩容范式全景图:五类路线、各有侧重
扩容,作为公链技术演进中最重要、最持续、最难啃的课题之一,催生了近十年来几乎所有主流技术路径的出现与演变。从比特币的区块大小之争开始,这场关于“如何让链跑得更快”的技术竞赛,最终分化出五大基本路线,每一路线都以不同角度切入瓶颈,有着各自的技术哲学、落地难度、风险模型与适用场景。
第一类路线是最直接的链上扩容,代表做法如增加区块大小、缩短出块时间,或通过优化数据结构与共识机制提升处理能力。这一方式曾在比特币扩容之争中成为焦点,催生了 BCH、BSV 等“大区块”派分叉,也影响了早期高性能公链如 EOS 和 NEO 的设计思路。这类路线的优点是保留了单链一致性的简洁性,易于理解与部署,但也极易触及中心化风险、节点运行成本上升、同步难度增加等系统性上限,因此在今天的设计中已不再是主流核心方案,而更多成为其他机制的辅助搭配。
第二类路线是链下扩容,其代表是状态通道(State Channels)和侧链(Sidechains)。这类路径的基本思路是将大部分交易活动转移到链下,只将最终结果写入主链,主链充当最终清结算层。在技术哲学上,它接近于 Web2 的异步架构思想——尽量把繁重的事务处理留在外围,主链做最小可信验证。虽然这一思路理论上可以无限扩展吞吐,但链下交易的信任模型、资金安全性、交互复杂性等问题使其应用受限。典型如 Lightning Network 虽有明确的金融场景定位,但生态规模始终未能爆发;而多条基于侧链的设计,如 Polygon POS,在高吞吐的同时也暴露了对主链安全性难以继承的弊端。
第三类路线即当前最受欢迎、最广泛部署的 Layer 2 Rollup 路线。这种方式并不直接改变主链本身,而是通过链外执行、链上验证的机制实现扩容。Optimistic Rollup 与 ZK Rollup 各有优势:前者实现快、兼容性高,但存在挑战期延迟与欺诈证明机制问题;后者安全性强、数据压缩能力好,但开发复杂、EVM 兼容性不足。无论是哪一类 Rollup,其本质是将执行权外包,同时将数据与验证保留在主链之上,实现去中心化与高性能的相对平衡。Arbitrum、Optimism、zkSync、StarkNet 等项目的快速成长证明了这一路径的可行性,但同时也暴露出对数据可用性(DA)依赖过强、费用仍偏高、开发体验割裂等中期瓶颈。
第四类路线则是近年来兴起的模块化区块链架构,代表如 Celestia、Avail、EigenLayer 等。模块化范式主张将区块链的核心功能——执行、共识、数据可用性、结算——彻底解耦,由多个专门链完成不同职能,再以跨链协议组合成可扩展网络。这一方向受操作系统模块化架构与云计算可组合理念影响极深,其优势在于能够灵活替换系统组件,并在特定环节(如 DA)大幅提升效率。但其挑战也十分明显:模块解耦后系统间的同步、验证、互信成本极高,开发者生态极度分散,对中长期协议标准和跨链安全的要求远高于传统链设计。这一模式本质上不再构建一个“链”,而是构建一个“链网络”,对整体架构理解与运维提出了前所未有的门槛。
最后一类路线,也正是本文后续重点分析的对象,是链内并行计算优化路径。与前四类主要从结构层面进行“横向拆分”不同,并行计算强调“纵向升级”,即在单条链内部通过改变执行引擎架构,实现原子化交易的并发处理。这要求重写 VM 调度逻辑,引入事务依赖分析、状态冲突预测、并行度控制、异步调用等一整套现代计算机系统调度机制。Solana 是最早将并行 VM 概念落地到链级系统的项目,通过基于账户模型的交易冲突判断实现多核并行执行。而新一代项目如 Monad、Sei、Fuel、MegaETH 等,则更进一步尝试引入流水线执行、乐观并发、存储分区、并行解耦等前沿思路,构建类现代 CPU 的高性能执行内核。这一方向的核心优势在于不需要依赖多链架构即可实现吞吐极限突破,同时为复杂智能合约执行提供足够计算弹性,是面向未来 AI Agent、大型链游、高频衍生品等应用场景的重要技术前提。
纵观上述五类扩容路径,其背后的分野其实正是区块链在性能、可组合性、安全性与开发复杂度之间的系统性权衡。Rollup 强在共识外包与安全继承,模块化突出结构灵活与组件重用,链下扩容试图突破主链瓶颈但信任代价高昂,而链内并行则主打执行层的根本升级,试图在不破坏链内一致性的前提下逼近现代分布式系统的性能极限。每一条路径都不可能解决所有问题,但正是这些方向共同构成了Web3计算范式升级的全景图,也为开发者、架构师、投资者提供了极其丰富的战略选项。
正如历史上操作系统从单核转向多核、数据库从顺序索引演进到并发事务,Web3的扩容之路也终将迈向高度并行化的执行时代。在这一时代中,性能不再只是链速的竞赛,而是底层设计哲学、架构理解深度、软硬件协同与系统控制力的综合体现。而链内并行,则可能正是这场长期战争的终极战场。
三、并行计算分类图谱:从账户到指令的五大路径
在区块链扩容技术不断演进的语境中,并行计算逐渐成为性能突破的核心路径。不同于结构层、网络层或数据可用性层的横向解耦,并行计算是在执行层的纵深挖掘,它关乎区块链运行效率的最底层逻辑,决定了一个区块链系统在面对高并发、多类型复杂交易时的反应速度与处理能力。从执行模型出发,回顾这一技术谱系的发展脉络,我们可以梳理出一个清晰的并行计算分类图谱,它大致可分为五条技术路径:账户级并行、对象级并行、事务级并行、虚拟机级并行以及指令级并行。这五类路径从粗粒度到细粒度,既是并行逻辑的不断细化过程,也是系统复杂度与调度难度不断攀升的路径。
最早出现的账户级并行,是以 Solana 为代表的范式。这一模型基于账户-状态的解耦设计,通过静态分析交易中涉及的账户集合,判断是否存在冲突关系。若两个交易访问的账户集合互不重叠,即可在多个核上并发执行。这一机制非常适合处理结构化明确、输入输出清晰的交易,特别是 DeFi 等可预测路径的程序。但其天然的假设是账户访问可预测、状态依赖可静态推理,这使其在面对复杂智能合约(例如链游、AI agent 等动态行为)时,容易出现保守执行、并行度下降的问题。此外,账户间的交叉依赖也使得并行收益在某些高频交易场景下被严重削弱。Solana 的 runtime 在这方面已经实现了高度优化,但其核心调度策略仍受到账户粒度限制。
在账户模型的基础上进一步细化,我们进入对象级并行的技术层次。对象级并行引入了资源和模块的语义抽象,以更细粒度的“状态对象”为单位进行并发调度。Aptos 和 Sui 是该方向上的重要探索者,尤其是后者通过 Move 语言的线性类型系统,在编译时就定义资源的所有权与可变性,从而允许运行时精准控制资源访问冲突。这种方式相比账户级并行更具通用性与扩展性,可以覆盖更复杂的状态读写逻辑,并天然服务于游戏、社交、AI 等高异构度场景。然而,对象级并行也引入了更高的语言门槛与开发复杂度,Move 并非 Solidity 的直接替代,生态切换成本高昂,限制了其并行范式的普及速度。
再进一步的事务级并行,是以 Monad、Sei、Fuel 为代表的新一代高性能链所探索的方向。该路径不再将状态或账户作为最小并行单元,而是围绕整个交易事务本身进行依赖图构建。它将交易看作原子操作单元,通过静态或动态分析构建交易图(Transaction DAG),并依赖调度器进行并发流水执行。这一设计允许系统在不需要完全了解底层状态结构的前提下,最大化挖掘并行性。Monad 尤其引人注目,其结合了乐观并发控制(OCC)、并行流水线调度、乱序执行等现代数据库引擎技术,让链执行更接近“GPU 调度器”的范式。在实践中,这种机制需要极其复杂的依赖管理器与冲突检测器,调度器本身也可能成为瓶颈,但其潜在的吞吐能力远高于账户或对象模型,成为当前并行计算赛道中最具理论天花板的一支力量。
而虚拟机级并行,则将并发执行能力直接嵌入到 VM 底层指令调度逻辑中,力求彻底突破 EVM 序列执行的固有限制。MegaETH 作为以太坊生态内部的“超级虚拟机实验”,正尝试通过重新设计 EVM,使其支持多线程并发执行智能合约代码。其底层通过分段执行、状态区隔、异步调用等机制,让每个合约在不同的执行上下文中独立运行,并借助并行同步层来确保最终的一致性。这种方式最难之处在于它必须对现有 EVM 行为语义完全兼容,同时改造整个执行环境和 Gas 机制,才能让 Solidity 生态平滑迁移到并行框架之上。其挑战不仅是技术栈极深,还涉及以太坊L1政治结构对重大协议变更的接受度问题。但如果成功,MegaETH 有望成为 EVM 领域的“多核处理器革命”。
最后一类路径,即最为细粒度、技术门槛最高的指令级并行。其思想源于现代 CPU 设计中的乱序执行(Out-of-Order Execution)与指令流水线(Instruction Pipeline)。这一范式认为,既然每一条智能合约最终都被编译为字节码指令,那么完全可以像 CPU 执行 x 86 指令集那样,对每条操作进行调度分析、并行重排。Fuel 团队在其 FuelVM 中已经初步引入了指令级可重排序的执行模型,而长远来看,一旦区块链执行引擎实现对指令依赖的预测执行与动态重排,其并行度将达到理论极限。这种方式甚至可能将区块链与硬件协同设计推向一个全新高度,使链成为真正的“去中心化计算机”,而不仅是“分布式账本”。当然,这条路径目前仍处于理论与试验阶段,相关调度器与安全验证机制尚未成熟,但其指明了并行计算未来的终极边界。
综上所述,账户、对象、事务、VM、指令五大路径构成了链内并行计算的发展光谱,从静态数据结构到动态调度机制,从状态访问预测到指令级重排,并行技术的每一阶跃都意味着系统复杂度与开发门槛的显著抬升。但与此同时,它们也标志着区块链计算模型的范式转变,从传统的全序列共识账本,转向高性能、可预测、可调度的分布式执行环境。这不仅是对Web2云计算效率的追赶,更是对“区块链计算机”终极形态的深度构想。不同公链的并行路径选择,也将决定其未来应用生态的可承载上限,以及其在 AI Agent、链游、链上高频交易等场景中的核心竞争力。
四、两大主力赛道深解:Monad vs MegaETH
在并行计算演进的多重路径中,当前市场聚焦最多、呼声最高、叙事最完整的两条主力技术路线,毫无疑问是以 Monad 为代表的“从零构建并行计算链”,以及以 MegaETH 为代表的“EVM 内部并行革命”。这两者不仅是当前加密原语工程师最为密集投入的研发方向,也是当前 Web3 计算机性能竞赛中最具确定性的两极象征。二者的分野,不仅在于技术架构的起点与风格,也在于它们背后所服务的生态对象、迁移代价、执行哲学与未来战略路径的截然不同。它们分别代表了一种“重构主义”与一种“兼容主义”的并行范式竞逐,并深刻影响了市场对高性能链最终形态的想象。
Monad 是彻底的“计算原教旨主义者”,其设计哲学并非以兼容现有 EVM 为目的,而是从现代数据库与高性能多核系统中汲取灵感,以重新定义区块链执行引擎的底层运行方式。其核心技术体系依托于乐观并发控制(Optimistic Concurrency Control)、事务 DAG 调度、乱序执行(Out-of-Order Execution)、批处理管线(Pipelined Execution)等数据库领域的成熟机制,旨在将链的交易处理性能拔高至百万 TPS 量级。在 Monad 架构中,交易的执行与排序被完全解耦,系统先构建交易依赖图,再交由调度器进行流水并行执行。所有交易都被视为事务原子单元,具备明确的读写集合与状态快照,调度器基于依赖图进行乐观执行,并在冲突发生时进行回滚与重执行。这种机制在技术实现上极其复杂,需要构建一套类似现代数据库事务管理器的执行堆栈,同时还需引入多级缓存、预取、并行验证等机制来压缩最终状态提交延迟,但其理论上能够将吞吐极限推至当下链圈未曾想象的高度。
而更为关键的是,Monad 并未放弃与 EVM 的互操作性。它通过一种类似“Solidity-Compatible Intermediate Language”的中间层,支持开发者以 Solidity 语法进行合约编写,同时在执行引擎中进行中间语言优化与并行化调度。这种“表层兼容、底层重构”的设计策略,使其既保留了对以太坊生态开发者的友好,又可最大程度解放底层执行潜力,是典型的“吞下 EVM,然后反构它”的技术战略。这也意味着,一旦 Monad 落地,其不仅将成为性能极致化的主权链,更可能成为 Layer 2 Rollup 网络的理想执行层,甚至在远期成为其他链执行模块的“可插拔高性能内核”。从这个角度看,Monad 不仅是技术路线,更是一种系统主权设计的新逻辑——它主张执行层的“模块化-高性能-可复用”化,从而打造链间协同计算的新标准。
与 Monad 的“新世界构建者”姿态不同,MegaETH 是完全相反的一类项目,它选择从以太坊现有的世界出发,以极小的变更成本实现执行效率的大幅提升。MegaETH 并不推翻 EVM 规范,而是力图将并行计算的能力植入现有 EVM 的执行引擎中,打造一个“多核 EVM”的未来版本。其基本原理在于对当前 EVM 指令执行模型进行彻底重构,使其具备线程级隔离、合约级异步执行、状态访问冲突检测等能力,从而允许多个智能合约在同一区块内同时运行,并最终合并状态变更。这一模式要求开发者无需更改现有 Solidity 合约,也不需使用新型语言或工具链,仅通过部署在 MegaETH 链上的相同合约,即可获得显著性能收益。这种“保守革命”路径极具吸引力,尤其对于以太坊L2生态而言,它提供了一种无需迁移语法、无痛升级性能的理想通路。
MegaETH 的核心突破在于其 VM 多线程调度机制。传统 EVM 采用栈式单线程执行模型,每个指令都线性执行,状态更新必须同步发生。而 MegaETH 将这一模式打破,引入了异步调用栈与执行上下文隔离机制,从而实现“并发 EVM 上下文”的同时执行。每一个合约可以在独立线程中调用自身逻辑,而所有线程在最终提交状态时,通过并行同步层(Parallel Commit Layer)统一对状态进行冲突检测与收敛。这一机制非常类似于现代浏览器的 JavaScript 多线程模型(Web Workers + Shared Memory + Lock-Free Data),既保留了主线程行为的确定性,又引入了后台异步的高性能调度机制。在实践中,这种设计对于区块构建者(block builders)与搜索者(searchers)也极为友好,可以根据并行策略优化 Mempool 排序与 MEV 捕获路径,形成执行层上的经济优势闭环。
更重要的是,MegaETH 选择与以太坊生态深度绑定,其未来的主要落地点很可能是某条 EVM L2 Rollup 网络,如 Optimism、Base 或 Arbitrum Orbit 链。一旦被大规模采用,它可在现有以太坊技术栈之上实现近百倍性能提升,而无需改变合约语义、状态模型、Gas 逻辑、调用方式等,这使它成为 EVM 保守派极具吸引力的技术升级方向。MegaETH 的范式是:只要你仍在以太坊做事,那么我就让你的计算性能原地飞升。从现实主义与工程主义的角度看,它比 Monad 更易落地,也更符合主流 DeFi、NFT 项目的迭代路径,成为短期内更可能获得生态支持的候选方案。
在某种意义上,Monad 和 MegaETH 这两条路线,不仅是并行技术路径的两种实现方式,更是区块链发展路线中“重构派”与“兼容派”的经典对抗:前者追求范式突破,重建从虚拟机到底层状态管理的全部逻辑,以实现极致性能与架构可塑性;后者追求渐进优化,在尊重现有生态约束的基础上,把传统系统推向极限,从而最大限度降低迁移成本。二者并无绝对优劣,而是服务于不同的开发者群体与生态愿景。Monad 更适合从头构建全新系统、追求极限吞吐的链游、AI agent 以及模块化执行链;而 MegaETH 则更适合希望通过最小开发变更实现性能升级的 L2 项目方、DeFi 项目与基础设施协议。
它们一个像是全新赛道的高铁,从轨道、电网到车体都重新定义,只为实现从未有过的速度与体验;另一个像是给既有高速公路安装涡轮,改进车道调度与发动机结构,使车辆跑得更快但不离开熟悉的路网。这两者最终可能殊途同归:在下一阶段的模块化区块链架构中,Monad 可成为 Rollup 的“执行即服务”模块,MegaETH 可成为主流 L2 的性能加速插件。二者也许终将合流,构成未来 Web3 世界中的高性能分布式执行引擎的两翼共振。
五、并行计算的未来机遇与挑战
随着并行计算逐步从纸面设计走向链上落地,它所释放的潜能正变得愈发具象与可衡量。一方面,我们看到了新的开发范式与业务模型开始围绕“链上高性能”重新定义:更复杂的链游逻辑、更真实的 AI Agent 生命周期、更实时的数据交换协议、更沉浸式的交互体验、乃至链上协同式的 Super App 操作系统,都正在从“能不能做”向“做得多好”转变。而另一方面,真正推动并行计算跃迁的,不只是系统性能的线性提高,更是开发者认知边界与生态迁移成本的结构性变革。正如当年以太坊引入图灵完备合约机制之后催生出 DeFi、NFT 和 DAO 的多维爆发,并行计算所带来的“状态与指令之间的异步性重构”也正在孕育一种全新的链上世界模型,它既是执行效率的革命,更是产品结构的裂变式创新温床。
首先从机遇来看,最直接的收益便是“应用天花板的解除”。当前的 DeFi、游戏、社交应用大多受限于状态瓶颈、Gas 成本与延迟问题,无法真正规模化地承载链上高频交互。以链游为例,真正具备动作反馈、高频行为同步与实时战斗逻辑的 GameFi 几乎不存在,因为传统 EVM 的线性执行无法支持每秒数十次状态变更的广播确认。而在并行计算支持下,通过交易 DAG、合约级异步上下文等机制,可以构建高并发行为链,并且通过快照一致性保障确定性执行结果,从而实现“链上游戏引擎”的结构性突破。同理,AI Agent 的部署与运行也将因并行计算获得本质提升。过去我们往往将 AI Agent 运行在链下,只将其行为结果上传至链上合约,但未来链上可通过并行交易调度,支持多个 AI 实体之间的异步协作与状态共享,从而真正实现 Agent on-chain 的实时自治逻辑。并行计算将成为这种“行为驱动型合约”的基础设施,推动 Web3 从“交易即资产”走向“交互即智能体”的全新世界。
其次,开发者工具链与虚拟机抽象层也因并行化而发生结构性重塑。传统 Solidity 开发范式基于串行思维模型,开发者习惯将逻辑设计为单线程状态变更,但在并行计算架构下,开发者将被迫思考读写集冲突、状态隔离策略与事务原子性,甚至引入基于消息队列或状态管道的架构模式。这种认知结构的跃迁,也催生了新一代工具链的迅速崛起。例如支持事务依赖声明的并行智能合约框架,基于 IR 的优化编译器,以及支持交易快照模拟的并发调试器等,都会成为新周期中基础设施爆发的温床。同时,模块化区块链的不断演化也为并行计算带来了极佳落地路径:Monad 可作为执行模块插入 L2 Rollup,MegaETH 可作为 EVM 平替被主流链部署,Celestia 提供数据可用层支撑,EigenLayer 提供去中心化验证者网络,从而构成从底层数据到执行逻辑的高性能一体化架构。
然而,并行计算的推进也并非坦途,其面临的挑战甚至比机遇更为结构性、更难啃。一方面,最核心的技术难题在于“状态并发的一致性保证”与“事务冲突的处理策略”。链上不同于链下数据库,无法容忍任意程度的事务回滚或状态回撤,任何执行冲突都需要事前建模或事中精确控制。这意味着并行调度器必须拥有极强的依赖图构建与冲突预测能力,同时还要设计高效的乐观执行容错机制,否则系统很容易在高负载下出现“并发失败重试风暴”,不仅吞吐不升反降,甚至引发链不稳定。而且,当前多线程执行环境的安全模型尚未完全建立,例如线程间状态隔离机制的精度、重入攻击在异步上下文中的新型利用方式、跨线程合约调用的 Gas 爆炸等,都是尚待解决的新问题。
更具隐蔽性的挑战,则来源于生态与心理层面。开发者是否愿意迁移到新范式、是否能够掌握并行模型的设计方法、是否愿意为性能收益放弃一部分可读性与合约可审计性,这些软性问题才是真正决定并行计算能否形成生态势能的关键。在过去数年里,我们已看到过多个性能优越但缺乏开发者支持的链逐步沉寂,比如 NEAR、Avalanche、甚至部分性能远超 EVM 的 Cosmos SDK 链,它们的经验都提醒我们:没有开发者,就没有生态;没有生态,再好的性能只是空中楼阁。因此,并行计算项目不仅要做出最强引擎,更要做出最温和的生态过渡路径,要让“性能即开箱即用”,而不是“性能即认知门槛”。
最终,并行计算的未来,既是系统工程的胜利,也是生态设计的试炼。它将迫使我们重新审视“链的本质到底是什么”:是一台去中心化的结算机,还是一台全球分布式的实时状态协同器?如果是后者,那么状态吞吐、交易并发、合约响应能力这些过往被视为“链的技术细节”的能力,终将成为定义链之价值的第一性指标。而真正完成这一跃迁的并行计算范式,也将成为这个新周期里最核心、最具复利效应的基础设施原语,其影响将远超一个技术模块,而可能构成Web3整体计算范式的转折点。
六、结语:并行计算,是 Web3 原生扩容的最佳路径吗?
在所有探索Web3性能边界的路径中,并行计算不是最容易实现的那一条,却可能是最贴近区块链本质的一条。它不是通过迁移链外,也不是靠牺牲去中心化换取吞吐量,而是试图在链的原子性与确定性中,重构执行模型本身,从交易层、合约层、虚拟机层直达性能瓶颈的根部。这种“原生于链”的扩容方式,不仅保留了区块链最核心的信任模型,也为未来更复杂的链上应用预留了可持续的性能土壤。它的难点在结构,它的魅力也在结构。如果说模块化重构的是“链的架构”,那么并行计算重构的,就是“链的灵魂”。这或许不是一条短期通关的捷径,但很可能是Web3长期演化中唯一可持续的正解路径。我们正在见证一场类似从单核 CPU 到多核/线程 OS 的架构跃迁,而 Web3 原生操作系统的样貌,或许就隐藏在这些链内并行实验之中。



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一、前言:扩容是永恒命题,并行是终极战场
从比特币诞生伊始,区块链系统就始终面临一个无法回避的核心问题:扩容。比特币每秒处理不足10笔交易,以太坊也难以突破数十 TPS(每秒交易数)的性能瓶颈,这在传统 Web2 世界动辄上万 TPS 的对比下显得格外笨重。更重要的是,这并非简单的“加服务器”所能解决的问题,而是深嵌于区块链底层共识与结构设计中的系统性限制——即“去中心化、安全性、可扩展性”三者不可兼得的区块链不可能三角。
过去十年里,我们见证了无数扩容尝试的浮沉。从比特币扩容战争到以太坊分片愿景,从状态通道、Plasma 到 Rollup 和模块化区块链,从Layer 2 的链下执行到 Data Availability 的结构性重构,整个行业走出了一条充满工程想象力的扩容之路。Rollup 作为当前最被广泛接受的扩容范式,在减轻主链执行负担、保留以太坊安全性的同时,实现了大幅提升 TPS 的目标。但它并未触及区块链底层“单链性能”的真正极限,尤其是在执行层面——即区块本身的吞吐能力——依然受限于链内串行计算这一古老的处理范式。
也正因此,链内并行计算逐渐进入行业视野。与链下扩容、跨链分布不同,链内并行试图在保持单链原子性和一体化结构的同时,彻底重构执行引擎,以现代操作系统与CPU 设计的思想为指导,将区块链从“逐条交易串行执行”的单线程模式,升级为“多线程+流水线+依赖调度”的高并发计算系统。这样的路径,不仅可能实现数百倍的吞吐提升,还可能成为智能合约应用爆发的关键前提。
实际上,在Web2计算范式中,单线程计算早已被现代硬件架构淘汰,取而代之的是并行编程、异步调度、线程池、微服务等层出不穷的优化模型。而区块链,作为一种更原始、更保守、对确定性与可验证性有着极高要求的计算系统,始终未能充分利用这些并行计算思想。这既是局限,也是机会。Solana、Sui、Aptos 等新链在架构层面引入并行性,率先开启了这一探索;而像 Monad、MegaETH 这样的新兴项目,则进一步将链内并行提升至流水线执行、乐观并发、异步消息驱动等深层机制的突破,呈现出越来越接近现代操作系统的特征。
可以说,并行计算不仅是一种“性能优化手段”,更是区块链执行模型范式的转折点。它挑战的是智能合约执行的根本模式,重新定义了交易打包、状态访问、调用关系与存储布局的基本逻辑。如果说 Rollup 是“把交易搬到链外执行”,那么链内并行就是“在链上构建超算内核”,其目标不是简单提升吞吐,而是为未来的 Web3 原生应用——高频交易、游戏引擎、AI 模型执行、链上社交等——提供真正可持续的基础设施支撑。
在Rollup 赛道逐渐趋于同质化之后,链内并行正在悄然成为新周期 Layer1 竞争的决定性变量。性能不再只是“更快”,而是能否支撑一整个异构应用世界的可能性。这不仅是一场技术竞赛,更是一场范式争夺战。Web3 世界的下一代主权执行平台,很可能就将从这场链内并行的角力中诞生。
二、扩容范式全景图:五类路线、各有侧重
扩容,作为公链技术演进中最重要、最持续、最难啃的课题之一,催生了近十年来几乎所有主流技术路径的出现与演变。从比特币的区块大小之争开始,这场关于“如何让链跑得更快”的技术竞赛,最终分化出五大基本路线,每一路线都以不同角度切入瓶颈,有着各自的技术哲学、落地难度、风险模型与适用场景。
第一类路线是最直接的链上扩容,代表做法如增加区块大小、缩短出块时间,或通过优化数据结构与共识机制提升处理能力。这一方式曾在比特币扩容之争中成为焦点,催生了BCH、BSV等“大区块”派分叉,也影响了早期高性能公链如EOS和NEO的设计思路。这类路线的优点是保留了单链一致性的简洁性,易于理解与部署,但也极易触及中心化风险、节点运行成本上升、同步难度增加等系统性上限,因此在今天的设计中已不再是主流核心方案,而更多成为其他机制的辅助搭配。
第二类路线是链下扩容,其代表是状态通道(State Channels)和侧链(Sidechains)。这类路径的基本思路是将大部分交易活动转移到链下,只将最终结果写入主链,主链充当最终清结算层。在技术哲学上,它接近于 Web2 的异步架构思想——尽量把繁重的事务处理留在外围,主链做最小可信验证。虽然这一思路理论上可以无限扩展吞吐,但链下交易的信任模型、资金安全性、交互复杂性等问题使其应用受限。典型如 Lightning Network 虽有明确的金融场景定位,但生态规模始终未能爆发;而多条基于侧链的设计,如Polygon POS,在高吞吐的同时也暴露了对主链安全性难以继承的弊端。
第三类路线即当前最受欢迎、最广泛部署的Layer2 Rollup 路线。这种方式并不直接改变主链本身,而是通过链外执行、链上验证的机制实现扩容。Optimistic Rollup 与 ZK Rollup 各有优势:前者实现快、兼容性高,但存在挑战期延迟与欺诈证明机制问题;后者安全性强、数据压缩能力好,但开发复杂、EVM 兼容性不足。无论是哪一类 Rollup,其本质是将执行权外包,同时将数据与验证保留在主链之上,实现去中心化与高性能的相对平衡。Arbitrum、Optimism、zkSync、StarkNet 等项目的快速成长证明了这一路径的可行性,但同时也暴露出对数据可用性(DA)依赖过强、费用仍偏高、开发体验割裂等中期瓶颈。
第四类路线则是近年来兴起的模块化区块链架构,代表如Celestia、Avail、EigenLayer等。模块化范式主张将区块链的核心功能——执行、共识、数据可用性、结算——彻底解耦,由多个专门链完成不同职能,再以跨链协议组合成可扩展网络。这一方向受操作系统模块化架构与云计算可组合理念影响极深,其优势在于能够灵活替换系统组件,并在特定环节(如DA)大幅提升效率。但其挑战也十分明显:模块解耦后系统间的同步、验证、互信成本极高,开发者生态极度分散,对中长期协议标准和跨链安全的要求远高于传统链设计。这一模式本质上不再构建一个“链”,而是构建一个“链网络”,对整体架构理解与运维提出了前所未有的门槛。
最后一类路线,也正是本文后续重点分析的对象,是链内并行计算优化路径。与前四类主要从结构层面进行“横向拆分”不同,并行计算强调“纵向升级”,即在单条链内部通过改变执行引擎架构,实现原子化交易的并发处理。这要求重写 VM 调度逻辑,引入事务依赖分析、状态冲突预测、并行度控制、异步调用等一整套现代计算机系统调度机制。Solana 是最早将并行 VM 概念落地到链级系统的项目,通过基于账户模型的交易冲突判断实现多核并行执行。而新一代项目如Monad、Sei、Fuel、MegaETH 等,则更进一步尝试引入流水线执行、乐观并发、存储分区、并行解耦等前沿思路,构建类现代 CPU 的高性能执行内核。这一方向的核心优势在于不需要依赖多链架构即可实现吞吐极限突破,同时为复杂智能合约执行提供足够计算弹性,是面向未来 AI Agent、大型链游、高频衍生品等应用场景的重要技术前提。
纵观上述五类扩容路径,其背后的分野其实正是区块链在性能、可组合性、安全性与开发复杂度之间的系统性权衡。Rollup 强在共识外包与安全继承,模块化突出结构灵活与组件重用,链下扩容试图突破主链瓶颈但信任代价高昂,而链内并行则主打执行层的根本升级,试图在不破坏链内一致性的前提下逼近现代分布式系统的性能极限。每一条路径都不可能解决所有问题,但正是这些方向共同构成了Web3计算范式升级的全景图,也为开发者、架构师、投资者提供了极其丰富的战略选项。
正如历史上操作系统从单核转向多核、数据库从顺序索引演进到并发事务,Web3的扩容之路也终将迈向高度并行化的执行时代。在这一时代中,性能不再只是链速的竞赛,而是底层设计哲学、架构理解深度、软硬件协同与系统控制力的综合体现。而链内并行,则可能正是这场长期战争的终极战场。
三、并行计算分类图谱:从账户到指令的五大路径
在区块链扩容技术不断演进的语境中,并行计算逐渐成为性能突破的核心路径。不同于结构层、网络层或数据可用性层的横向解耦,并行计算是在执行层的纵深挖掘,它关乎区块链运行效率的最底层逻辑,决定了一个区块链系统在面对高并发、多类型复杂交易时的反应速度与处理能力。从执行模型出发,回顾这一技术谱系的发展脉络,我们可以梳理出一个清晰的并行计算分类图谱,它大致可分为五条技术路径:账户级并行、对象级并行、事务级并行、虚拟机级并行以及指令级并行。这五类路径从粗粒度到细粒度,既是并行逻辑的不断细化过程,也是系统复杂度与调度难度不断攀升的路径。
最早出现的账户级并行,是以Solana为代表的范式。这一模型基于账户-状态的解耦设计,通过静态分析交易中涉及的账户集合,判断是否存在冲突关系。若两个交易访问的账户集合互不重叠,即可在多个核上并发执行。这一机制非常适合处理结构化明确、输入输出清晰的交易,特别是DeFi等可预测路径的程序。但其天然的假设是账户访问可预测、状态依赖可静态推理,这使其在面对复杂智能合约(例如链游、AI agent 等动态行为)时,容易出现保守执行、并行度下降的问题。此外,账户间的交叉依赖也使得并行收益在某些高频交易场景下被严重削弱。Solana的runtime在这方面已经实现了高度优化,但其核心调度策略仍受到账户粒度限制。
在账户模型的基础上进一步细化,我们进入对象级并行的技术层次。对象级并行引入了资源和模块的语义抽象,以更细粒度的“状态对象”为单位进行并发调度。Aptos和Sui是该方向上的重要探索者,尤其是后者通过Move语言的线性类型系统,在编译时就定义资源的所有权与可变性,从而允许运行时精准控制资源访问冲突。这种方式相比账户级并行更具通用性与扩展性,可以覆盖更复杂的状态读写逻辑,并天然服务于游戏、社交、AI等高异构度场景。然而,对象级并行也引入了更高的语言门槛与开发复杂度,Move并非Solidity的直接替代,生态切换成本高昂,限制了其并行范式的普及速度。
再进一步的事务级并行,是以Monad、Sei、Fuel为代表的新一代高性能链所探索的方向。该路径不再将状态或账户作为最小并行单元,而是围绕整个交易事务本身进行依赖图构建。它将交易看作原子操作单元,通过静态或动态分析构建交易图(Transaction DAG),并依赖调度器进行并发流水执行。这一设计允许系统在不需要完全了解底层状态结构的前提下,最大化挖掘并行性。Monad尤其引人注目,其结合了乐观并发控制(OCC)、并行流水线调度、乱序执行等现代数据库引擎技术,让链执行更接近“GPU调度器”的范式。在实践中,这种机制需要极其复杂的依赖管理器与冲突检测器,调度器本身也可能成为瓶颈,但其潜在的吞吐能力远高于账户或对象模型,成为当前并行计算赛道中最具理论天花板的一支力量。
而虚拟机级并行,则将并发执行能力直接嵌入到VM底层指令调度逻辑中,力求彻底突破EVM序列执行的固有限制。MegaETH作为以太坊生态内部的“超级虚拟机实验”,正尝试通过重新设计EVM,使其支持多线程并发执行智能合约代码。其底层通过分段执行、状态区隔、异步调用等机制,让每个合约在不同的执行上下文中独立运行,并借助并行同步层来确保最终的一致性。这种方式最难之处在于它必须对现有EVM行为语义完全兼容,同时改造整个执行环境和Gas机制,才能让Solidity生态平滑迁移到并行框架之上。其挑战不仅是技术栈极深,还涉及以太坊L1政治结构对重大协议变更的接受度问题。但如果成功,MegaETH有望成为EVM领域的“多核处理器革命”。
最后一类路径,即最为细粒度、技术门槛最高的指令级并行。其思想源于现代CPU设计中的乱序执行(Out-of-Order Execution)与指令流水线(Instruction Pipeline)。这一范式认为,既然每一条智能合约最终都被编译为字节码指令,那么完全可以像CPU执行x86指令集那样,对每条操作进行调度分析、并行重排。Fuel团队在其FuelVM中已经初步引入了指令级可重排序的执行模型,而长远来看,一旦区块链执行引擎实现对指令依赖的预测执行与动态重排,其并行度将达到理论极限。这种方式甚至可能将区块链与硬件协同设计推向一个全新高度,使链成为真正的“去中心化计算机”,而不仅是“分布式账本”。当然,这条路径目前仍处于理论与试验阶段,相关调度器与安全验证机制尚未成熟,但其指明了并行计算未来的终极边界。
综上所述,账户、对象、事务、VM、指令五大路径构成了链内并行计算的发展光谱,从静态数据结构到动态调度机制,从状态访问预测到指令级重排,并行技术的每一阶跃都意味着系统复杂度与开发门槛的显著抬升。但与此同时,它们也标志着区块链计算模型的范式转变,从传统的全序列共识账本,转向高性能、可预测、可调度的分布式执行环境。这不仅是对Web2云计算效率的追赶,更是对“区块链计算机”终极形态的深度构想。不同公链的并行路径选择,也将决定其未来应用生态的可承载上限,以及其在AI Agent、链游、链上高频交易等场景中的核心竞争力。
四、两大主力赛道深解:Monad vs MegaETH
在并行计算演进的多重路径中,当前市场聚焦最多、呼声最高、叙事最完整的两条主力技术路线,毫无疑问是以Monad 为代表的“从零构建并行计算链”,以及以 MegaETH 为代表的“EVM内部并行革命”。这两者不仅是当前加密原语工程师最为密集投入的研发方向,也是当前 Web3 计算机性能竞赛中最具确定性的两极象征。二者的分野,不仅在于技术架构的起点与风格,也在于它们背后所服务的生态对象、迁移代价、执行哲学与未来战略路径的截然不同。它们分别代表了一种“重构主义”与一种“兼容主义”的并行范式竞逐,并深刻影响了市场对高性能链最终形态的想象。
Monad 是彻底的“计算原教旨主义者”,其设计哲学并非以兼容现有EVM为目的,而是从现代数据库与高性能多核系统中汲取灵感,以重新定义区块链执行引擎的底层运行方式。其核心技术体系依托于乐观并发控制(Optimistic Concurrency Control)、事务DAG调度、乱序执行(Out-of-Order Execution)、批处理管线(Pipelined Execution)等数据库领域的成熟机制,旨在将链的交易处理性能拔高至百万TPS量级。在Monad架构中,交易的执行与排序被完全解耦,系统先构建交易依赖图,再交由调度器进行流水并行执行。所有交易都被视为事务原子单元,具备明确的读写集合与状态快照,调度器基于依赖图进行乐观执行,并在冲突发生时进行回滚与重执行。这种机制在技术实现上极其复杂,需要构建一套类似现代数据库事务管理器的执行堆栈,同时还需引入多级缓存、预取、并行验证等机制来压缩最终状态提交延迟,但其理论上能够将吞吐极限推至当下链圈未曾想象的高度。
而更为关键的是,Monad并未放弃与EVM的互操作性。它通过一种类似“Solidity-Compatible Intermediate Language”的中间层,支持开发者以Solidity语法进行合约编写,同时在执行引擎中进行中间语言优化与并行化调度。这种“表层兼容、底层重构”的设计策略,使其既保留了对以太坊生态开发者的友好,又可最大程度解放底层执行潜力,是典型的“吞下EVM,然后反构它”的技术战略。这也意味着,一旦Monad落地,其不仅将成为性能极致化的主权链,更可能成为Layer 2 Rollup网络的理想执行层,甚至在远期成为其他链执行模块的“可插拔高性能内核”。从这个角度看,Monad不仅是技术路线,更是一种系统主权设计的新逻辑——它主张执行层的“模块化-高性能-可复用”化,从而打造链间协同计算的新标准。
与Monad的“新世界构建者”姿态不同,MegaETH 是完全相反的一类项目,它选择从以太坊现有的世界出发,以极小的变更成本实现执行效率的大幅提升。MegaETH 并不推翻 EVM 规范,而是力图将并行计算的能力植入现有 EVM 的执行引擎中,打造一个“多核EVM”的未来版本。其基本原理在于对当前 EVM 指令执行模型进行彻底重构,使其具备线程级隔离、合约级异步执行、状态访问冲突检测等能力,从而允许多个智能合约在同一区块内同时运行,并最终合并状态变更。这一模式要求开发者无需更改现有 Solidity 合约,也不需使用新型语言或工具链,仅通过部署在 MegaETH 链上的相同合约,即可获得显著性能收益。这种“保守革命”路径极具吸引力,尤其对于以太坊L2生态而言,它提供了一种无需迁移语法、无痛升级性能的理想通路。
MegaETH 的核心突破在于其 VM 多线程调度机制。传统 EVM 采用栈式单线程执行模型,每个指令都线性执行,状态更新必须同步发生。而 MegaETH 将这一模式打破,引入了异步调用栈与执行上下文隔离机制,从而实现“并发EVM上下文”的同时执行。每一个合约可以在独立线程中调用自身逻辑,而所有线程在最终提交状态时,通过并行同步层(Parallel Commit Layer)统一对状态进行冲突检测与收敛。这一机制非常类似于现代浏览器的 JavaScript 多线程模型(Web Workers + Shared Memory + Lock-Free Data),既保留了主线程行为的确定性,又引入了后台异步的高性能调度机制。在实践中,这种设计对于区块构建者(block builders)与搜索者(searchers)也极为友好,可以根据并行策略优化Mempool排序与MEV捕获路径,形成执行层上的经济优势闭环。
更重要的是,MegaETH 选择与以太坊生态深度绑定,其未来的主要落地点很可能是某条EVM L2 Rollup网络,如Optimism、Base或Arbitrum Orbit链。一旦被大规模采用,它可在现有以太坊技术栈之上实现近百倍性能提升,而无需改变合约语义、状态模型、Gas逻辑、调用方式等,这使它成为EVM保守派极具吸引力的技术升级方向。MegaETH 的范式是:只要你仍在以太坊做事,那么我就让你的计算性能原地飞升。从现实主义与工程主义的角度看,它比Monad更易落地,也更符合主流DeFi、NFT项目的迭代路径,成为短期内更可能获得生态支持的候选方案。
在某种意义上,Monad 和 MegaETH 这两条路线,不仅是并行技术路径的两种实现方式,更是区块链发展路线中“重构派”与“兼容派”的经典对抗:前者追求范式突破,重建从虚拟机到底层状态管理的全部逻辑,以实现极致性能与架构可塑性;后者追求渐进优化,在尊重现有生态约束的基础上,把传统系统推向极限,从而最大限度降低迁移成本。二者并无绝对优劣,而是服务于不同的开发者群体与生态愿景。Monad 更适合从头构建全新系统、追求极限吞吐的链游、AI agent 以及模块化执行链;而 MegaETH 则更适合希望通过最小开发变更实现性能升级的 L2 项目方、DeFi 项目与基础设施协议。
它们一个像是全新赛道的高铁,从轨道、电网到车体都重新定义,只为实现从未有过的速度与体验;另一个像是给既有高速公路安装涡轮,改进车道调度与发动机结构,使车辆跑得更快但不离开熟悉的路网。这两者最终可能殊途同归:在下一阶段的模块化区块链架构中,Monad 可成为 Rollup 的“执行即服务”模块,MegaETH 可成为主流 L2 的性能加速插件。二者也许终将合流,构成未来 Web3 世界中的高性能分布式执行引擎的两翼共振。
五、并行计算的未来机遇与挑战
随着并行计算逐步从纸面设计走向链上落地,它所释放的潜能正变得愈发具象与可衡量。一方面,我们看到了新的开发范式与业务模型开始围绕“链上高性能”重新定义:更复杂的链游逻辑、更真实的AI Agent生命周期、更实时的数据交换协议、更沉浸式的交互体验、乃至链上协同式的Super App操作系统,都正在从“能不能做”向“做得多好”转变。而另一方面,真正推动并行计算跃迁的,不只是系统性能的线性提高,更是开发者认知边界与生态迁移成本的结构性变革。正如当年以太坊引入图灵完备合约机制之后催生出DeFi、NFT和DAO的多维爆发,并行计算所带来的“状态与指令之间的异步性重构”也正在孕育一种全新的链上世界模型,它既是执行效率的革命,更是产品结构的裂变式创新温床。
首先从机遇来看,最直接的收益便是“应用天花板的解除”。当前的DeFi、游戏、社交应用大多受限于状态瓶颈、Gas成本与延迟问题,无法真正规模化地承载链上高频交互。以链游为例,真正具备动作反馈、高频行为同步与实时战斗逻辑的GameFi几乎不存在,因为传统EVM的线性执行无法支持每秒数十次状态变更的广播确认。而在并行计算支持下,通过交易DAG、合约级异步上下文等机制,可以构建高并发行为链,并且通过快照一致性保障确定性执行结果,从而实现“链上游戏引擎”的结构性突破。同理,AI Agent 的部署与运行也将因并行计算获得本质提升。过去我们往往将 AI Agent 运行在链下,只将其行为结果上传至链上合约,但未来链上可通过并行交易调度,支持多个 AI 实体之间的异步协作与状态共享,从而真正实现 Agent on-chain 的实时自治逻辑。并行计算将成为这种“行为驱动型合约”的基础设施,推动 Web3 从“交易即资产”走向“交互即智能体”的全新世界。
其次,开发者工具链与虚拟机抽象层也因并行化而发生结构性重塑。传统Solidity 开发范式基于串行思维模型,开发者习惯将逻辑设计为单线程状态变更,但在并行计算架构下,开发者将被迫思考读写集冲突、状态隔离策略与事务原子性,甚至引入基于消息队列或状态管道的架构模式。这种认知结构的跃迁,也催生了新一代工具链的迅速崛起。例如支持事务依赖声明的并行智能合约框架,基于 IR 的优化编译器,以及支持交易快照模拟的并发调试器等,都会成为新周期中基础设施爆发的温床。同时,模块化区块链的不断演化也为并行计算带来了极佳落地路径:Monad 可作为执行模块插入 L2 Rollup,MegaETH 可作为 EVM 平替被主流链部署,Celestia 提供数据可用层支撑,EigenLayer 提供去中心化验证者网络,从而构成从底层数据到执行逻辑的高性能一体化架构。
然而,并行计算的推进也并非坦途,其面临的挑战甚至比机遇更为结构性、更难啃。一方面,最核心的技术难题在于“状态并发的一致性保证”与“事务冲突的处理策略”。链上不同于链下数据库,无法容忍任意程度的事务回滚或状态回撤,任何执行冲突都需要事前建模或事中精确控制。这意味着并行调度器必须拥有极强的依赖图构建与冲突预测能力,同时还要设计高效的乐观执行容错机制,否则系统很容易在高负载下出现“并发失败重试风暴”,不仅吞吐不升反降,甚至引发链不稳定。而且,当前多线程执行环境的安全模型尚未完全建立,例如线程间状态隔离机制的精度、重入攻击在异步上下文中的新型利用方式、跨线程合约调用的Gas爆炸等,都是尚待解决的新问题。
更具隐蔽性的挑战,则来源于生态与心理层面。开发者是否愿意迁移到新范式、是否能够掌握并行模型的设计方法、是否愿意为性能收益放弃一部分可读性与合约可审计性,这些软性问题才是真正决定并行计算能否形成生态势能的关键。在过去数年里,我们已看到过多个性能优越但缺乏开发者支持的链逐步沉寂,比如NEAR、Avalanche、甚至部分性能远超EVM的Cosmos SDK链,它们的经验都提醒我们:没有开发者,就没有生态;没有生态,再好的性能只是空中楼阁。因此,并行计算项目不仅要做出最强引擎,更要做出最温和的生态过渡路径,要让“性能即开箱即用”,而不是“性能即认知门槛”。
最终,并行计算的未来,既是系统工程的胜利,也是生态设计的试炼。它将迫使我们重新审视“链的本质到底是什么”:是一台去中心化的结算机,还是一台全球分布式的实时状态协同器?如果是后者,那么状态吞吐、交易并发、合约响应能力这些过往被视为“链的技术细节”的能力,终将成为定义链之价值的第一性指标。而真正完成这一跃迁的并行计算范式,也将成为这个新周期里最核心、最具复利效应的基础设施原语,其影响将远超一个技术模块,而可能构成Web3整体计算范式的转折点。
六、结语:并行计算,是Web3 原生扩容的最佳路径吗?
在所有探索Web3性能边界的路径中,并行计算不是最容易实现的那一条,却可能是最贴近区块链本质的一条。它不是通过迁移链外,也不是靠牺牲去中心化换取吞吐量,而是试图在链的原子性与确定性中,重构执行模型本身,从交易层、合约层、虚拟机层直达性能瓶颈的根部。这种“原生于链”的扩容方式,不仅保留了区块链最核心的信任模型,也为未来更复杂的链上应用预留了可持续的性能土壤。它的难点在结构,它的魅力也在结构。如果说模块化重构的是“链的架构”,那么并行计算重构的,就是“链的灵魂”。这或许不是一条短期通关的捷径,但很可能是Web3长期演化中唯一可持续的正解路径。我们正在见证一场类似从单核 CPU 到多核/线程 OS 的架构跃迁,而 Web3 原生操作系统的样貌,或许就隐藏在这些链内并行实验之中。


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CoinDesk
交易平台 eToro (ETOR) 周三表示,该公司已扩大其在美国的加密货币产品,增加了 12 种新的数字资产,包括 Dogecoin DOGE、Cardano ADA 和 XRP XRP。
这些新增内容使美国用户可用的加密货币总数达到 15 种。新代币还包括 Aave AAVE、Chainlink LINK、Compound COMP、Ethereum Classic ETC、Litecoin LTC、Uniswap UNI、Stellar XLM、Shiba Inu SHIB 和 Yearn Finance YFI。此前,美国用户只能在平台上交易比特币 BTC、比特币现金 BCH 和以太坊 ETH。
此举是 eToro 扩大其在美国市场的足迹,满足零售需求并匹配 Coinbase (COIN) 和 Robinhood (HOOD) 等大型参与者的产品的一部分。
该公告是在 eToro 在纳斯达克公开亮相几周后发布的,这标志着在经历了数月的贸易紧张局势和动荡的市场后,第一家上市的美国加密货币公司。长期以来一直计划上市的稳定币发行商 Circle 于周二提交了首次公开募股。
尽管宏观形势动荡,但 eToro 的 IPO 广受好评。该公司筹集了约 3.1 亿美元,超出了预期,并表明投资者对股票和加密交易平台相结合的模式感兴趣。
周三,股价小幅下跌至 64.15 美元,但仍远高于 52 美元的 IPO 价格。
免责声明:本文的部分内容是在 AI 工具的协助下生成的,并由我们的编辑团队进行审查,以确保准确性并符合我们的标准。有关更多信息,请参阅 CoinDesk 的完整 AI 策略。
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名称
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代币名称
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共识机制
Bitcoin Cash is present on the following networks: Bitcoin Cash, Smart Bitcoin Cash.
The Bitcoin Cash blockchain network uses a consensus mechanism called Proof of Work (PoW) to achieve distributed consensus among its nodes. It originated from the Bitcoin blockchain, hence has the same consensus mechanisms but with a larger block size, which makes it more centralized. Core Concepts 1. Nodes and Miners: - Nodes: Nodes are computers running the Bitcoin Cash software that participate in the network by validating transactions and blocks. - Miners: Special nodes, called miners, perform the work of creating new blocks by solving complex cryptographic puzzles. 2. Blockchain: - The blockchain is a public ledger that records all Bitcoin Cash transactions in a series of blocks. Each block contains a list of transactions, a reference to the previous block (hash), a timestamp, and a nonce (a random number used once). 3. Hash Functions: - Bitcoin Cash uses the SHA-256 cryptographic hash function to secure the data in blocks. A hash function takes input data and produces a fixed-size string of characters, which appears random. Consensus Process 5. Transaction Validation: - Transactions are broadcast to the network and collected by miners into a block. Each transaction must be validated by nodes to ensure it follows the network's rules, such as correct signatures and sufficient funds. 6. Mining and Block Creation: - Nonce and Hash Puzzle: Miners compete to find a nonce that, when combined with the block's data and passed through the SHA-256 hash function, produces a hash that is less than a target value. This target value is adjusted periodically to ensure that blocks are mined approximately every 10 minutes. - Proof of Work: The process of finding this nonce is computationally intensive and requires significant energy and resources. Once a miner finds a valid nonce, they broadcast the newly mined block to the network. 7. Block Validation and Addition: - Other nodes in the network verify the new block to ensure the hash is correct and that all transactions within the block are valid. - If the block is valid, nodes add it to their copy of the blockchain and the process starts again with the next block. 8. Chain Consensus: - The longest chain (the chain with the most accumulated proof of work) is considered the valid chain by the network. Nodes always work to extend the longest valid chain. - In the case of multiple valid chains (forks), the network will eventually resolve the fork by continuing to mine and extending one chain until it becomes longer.
Smart Bitcoin Cash (SmartBCH) operates as a sidechain to Bitcoin Cash (BCH), leveraging a hybrid consensus mechanism combining Proof of Work (PoW) compatibility and validator-based validation. Core Components: Proof of Work Compatibility: SmartBCH relies on Bitcoin Cash's PoW for settlement and security, ensuring robust integration with BCH’s main chain. SHA-256 Algorithm: Uses the same SHA-256 hashing algorithm as Bitcoin Cash, allowing compatibility with existing mining hardware and infrastructure. Consensus via Validators: Transactions within SmartBCH are validated by a set of validators chosen based on staking and operational efficiency. This hybrid approach combines the hash power of PoW with a validator-based model to enhance scalability and flexibility.
奖励机制与相应费用
Bitcoin Cash is present on the following networks: Bitcoin Cash, Smart Bitcoin Cash.
The Bitcoin Cash blockchain operates on a Proof-of-Work (PoW) consensus mechanism, with incentives and fee structures designed to support miners and the overall network's sustainability: Incentive Mechanism: 1. Block Rewards: o Newly Minted Bitcoins: Miners receive a block reward, which consists of newly created bitcoins for successfully mining a new block. Initially, the reward was 50 BCH, but it halves approximately every four years in an event known as the "halving." o Halving and Scarcity: The halving ensures that the total supply of Bitcoin Cash is capped at 21 million BCH, creating scarcity that could drive up value over time. 2. Transaction Fees: o User Fees: Each transaction includes a fee, paid by users, that incentivizes miners to include the transaction in a new block. This fee market becomes increasingly important as block rewards decrease over time due to the halving events. o Fee Market: Transaction fees are market-driven, with users competing to get their transactions included quickly. Higher fees lead to faster transaction processing, especially during periods of high network congestion. Applicable Fees: 1. Transaction Fees: o Bitcoin Cash transactions require a small fee, paid in BCH, which is determined by the transaction's size and the network demand at the time. These fees are crucial for the continued operation of the network, particularly as block rewards decrease over time due to halvings. 2. Fee Structure During High Demand: o In times of high congestion, users may choose to increase their transaction fees to prioritize their transactions for faster processing. The fee structure ensures that miners are incentivized to prioritize higher-fee transactions.
SmartBCH’s incentive model encourages validators and network participants to secure the sidechain and process transactions efficiently. Incentive Mechanisms: Validator Rewards: Validators are rewarded with a share of transaction fees for their role in validating transactions and maintaining the network. Economic Alignment: The system incentivizes validators to act in the network’s best interest, ensuring stability and fostering adoption through economic alignment. Applicable Fees: Transaction Fees: Fees for transactions on SmartBCH are paid in BCH, ensuring seamless integration with the Bitcoin Cash ecosystem.
信息披露时间段的开始日期
2024-05-31
信息披露时间段的结束日期
2025-05-31
能源报告
能源消耗
714468199.89577 (kWh/a)
可再生能源消耗
24.134702976 (%)
能源强度
0.09437 (kWh)
主要能源来源与评估体系
To determine the proportion of renewable energy usage, the locations of the nodes are to be determined using public information sites, open-source crawlers and crawlers developed in-house. If no information is available on the geographic distribution of the nodes, reference networks are used which are comparable in terms of their incentivization structure and consensus mechanism. This geo-information is merged with public information from Our World in Data, see citation. The intensity is calculated as the marginal energy cost wrt. one more transaction.
Ember (2025); Energy Institute - Statistical Review of World Energy (2024) – with major processing by Our World in Data. “Share of electricity generated by renewables – Ember and Energy Institute” [dataset]. Ember, “Yearly Electricity Data Europe”; Ember, “Yearly Electricity Data”; Energy Institute, “Statistical Review of World Energy” [original data]. Retrieved from https://ourworldindata.org/grapher/share-electricity-renewables
能源消耗来源与评估体系
The energy consumption of this asset is aggregated across multiple components:
For the calculation of energy consumptions, the so called “top-down” approach is being used, within which an economic calculation of the miners is assumed. Miners are persons or devices that actively participate in the proof-of-work consensus mechanism. The miners are considered to be the central factor for the energy consumption of the network. Hardware is pre-selected based on the consensus mechanism's hash algorithm: SHA-256. A current profitability threshold is determined on the basis of the revenue and cost structure for mining operations. Only Hardware above the profitability threshold is considered for the network. The energy consumption of the network can be determined by taking into account the distribution for the hardware, the efficiency levels for operating the hardware and on-chain information regarding the miners' revenue opportunities. If significant use of merge mining is known, this is taken into account. When calculating the energy consumption, we used - if available - the Functionally Fungible Group Digital Token Identifier (FFG DTI) to determine all implementations of the asset of question in scope and we update the mappings regulary, based on data of the Digital Token Identifier Foundation.
For the calculation of energy consumptions, the so called “bottom-up” approach is being used. The nodes are considered to be the central factor for the energy consumption of the network. These assumptions are made on the basis of empirical findings through the use of public information sites, open-source crawlers and crawlers developed in-house. The main determinants for estimating the hardware used within the network are the requirements for operating the client software. The energy consumption of the hardware devices was measured in certified test laboratories. When calculating the energy consumption, we used - if available - the Functionally Fungible Group Digital Token Identifier (FFG DTI) to determine all implementations of the asset of question in scope and we update the mappings regulary, based on data of the Digital Token Identifier Foundation.
排放报告
DLT 温室气体排放范围一:可控排放
0.00000 (tCO2e/a)
DLT 温室气体排放范围二:外购排放
294358.08430 (tCO2e/a)
温室气体排放强度
0.03888 (kgCO2e)
主要温室气体来源与评估体系
To determine the GHG Emissions, the locations of the nodes are to be determined using public information sites, open-source crawlers and crawlers developed in-house. If no information is available on the geographic distribution of the nodes, reference networks are used which are comparable in terms of their incentivization structure and consensus mechanism. This geo-information is merged with public information from Our World in Data, see citation. The intensity is calculated as the marginal emission wrt. one more transaction.
Ember (2025); Energy Institute - Statistical Review of World Energy (2024) – with major processing by Our World in Data. “Carbon intensity of electricity generation – Ember and Energy Institute” [dataset]. Ember, “Yearly Electricity Data Europe”; Ember, “Yearly Electricity Data”; Energy Institute, “Statistical Review of World Energy” [original data]. Retrieved from https://ourworldindata.org/grapher/carbon-intensity-electricity Licenced under CC BY 4.0
BCH 计算器

