マイクロ秒実行エンジンを用いたCEXグレードのオンチェーン流動性供給メカニズム @ferra_protocol、@GTE_XYZ、@o1_exchange マイクロ秒単位の実行エンジンに基づくオンチェーン取引構造は、従来のブロックごとの処理方法から、ブロックチェーン環境で中央集権的な取引所レベルの実行速度を達成するための構造的な転換を示しています。従来のブロックチェーンでは、取引は通常のブロック生成サイクルに従ってバッチ処理されるため、注文の提出と実行の間に避けられない遅延が生じますが、マイクロ秒単位で実行を目指すシステムでは、注文の受領、マッチング、応答のプロセスが連続したパイプラインに分解されています。このプロセスでは、注文の実行を即座にユーザーに返す段階と、実際の資産移動と状態確認を明確に分離するオンチェーン決済段階が区別されています。 この構造の代表例としては、Ferra on Sui、MegaETH上のGTE、そしてBaseやSolana環境を活用したo1取引所があります。これらのシステムは一般的にオフチェーンのマッチングエンジンを中心に採用し、資産の保存と最終決済のみをオンチェーンに残します。これにより、資産の非保管と決済の検証可能性を維持しつつ、注文照合がマイクロ秒単位で処理されます。特に、MegaETHは単一のシーケンサーを中心に10ミリ秒単位でミニブロックを生成する構造を用い、高速な注文ソートと応答を提供し、その後暗号学的証明によってブロックの妥当性を検証します。 マイクロ秒単位で実行可能になると、注文処理構造自体は既存のオンチェーン取引所とは異なります。注文は署名方式で提出され、ガス料金を直接支払う必要がありません。o1交換の場合、Permit2署名が注文の作成とキャンセルの迅速な処理に使われます。マッチングエンジン内では、先着順、先服従、比例分配などの決定論的ルールが一定時間内に実行されるよう設計されており、並列実行が可能な環境では、互いに競合しない命令が同時に処理されます。SuiのオブジェクトベースモデルやMegaETHの並列ブロック構築構造はこの並列性を支持しています。 流動性供給メカニズムも高速実行環境に合わせて細分化されています。フェラは3つの異なる自動モビリティエンジンを同時に提供しています。DLMMは、価格を細かいセクションに分割し流動性を集中させることで、狭い価格帯内で低いスリッページを提供します。CLMMは価格帯を指定することで流動性を提供する構造であり、既存の均等分布型AMMよりも資本効率が高いです。DAMMは市場の変動に応じて、市場の変動性に基づいて手数料や流動性配分を動的に調整します。このマルチエンジン構造により、資産や取引環境の特性に応じて異なる流動性戦略が同時に運用可能です。 GTEはトークンのライフサイクルに応じて流動性構造を段階的に構築します。初期段階では、ボンディングカーブやAMMを通じて価格発見が行われ、取引が開始されると中央の指値注文帳とAMMを組み合わせたハイブリッド構造に移行します。その後、十分な流動性と取引量が確保されると、純粋な注文帳ベースの取引に移行します。このプロセスは単一のプラットフォーム内で自動的に管理され、各ステップは異なる流動性メカニズムの特徴を活用しています。この垂直統合構造と高速実行エンジンの組み合わせにより、中央集権型取引所に近い取引体験を提供します。 O1 Exchangeは実行ツールと注文ワークフローに重点を置いています。スナイパーオーダーやTWAPのような高度な注文タイプは、シーケンサーがあらかじめ定められたルールに従って注文を処理する必要があり、中央集権的なソート構造に基づいて決定的な順序を保証します。同時に、実行結果や市場状況を透明性で確認するリアルタイム分析ツールも提供しています。これらの機能は、高速実行環境で生じる情報の非対称性を軽減するための装置として用いられます。 マイクロ秒単位の実行を可能にする重要な前提は、シーケンス権限の集中です。シーケンスの順序を素早く決定するために、1台または少数のシーケンサーが使われますが、これは速度と引き換えに構造的な選択です。MegaETHは順序変更の可能性を減らすために明確に先着順を採用しており、o1 Exchangeは各注文タイプに対して決定論的な実行ルールを適用しています。Ferraの場合、複数の流動性エンジン間の調整のために統一実行フローが必要です。 この構造は市場データの普及や情報アクセスにも違いをもたらします。見積もり情報はマイクロ秒単位で更新され、物理的な距離やインフラ状況に応じてアクセス速度が変動し、高頻度参加者と一般参加者間の遅延の認識の違いとして現れます。O1 Exchangeはリアルタイムの分析を公開していますが、物理的な遅延自体を解消することはできません。その結果、システムは注文キャンセル頻度制限や最小注文保持時間などの装置を通じて過剰な情報露出とシステム負荷を管理します。 高速執行環境では、急速なボラティリティ状況における安定性も重要な要素です。質量キャンセルが同時に起こる場合、マッチングエンジンが過負荷になることがあり、これを防ぐためにバッチ処理や回路破壊装置への切り替えが用いられます。AMMと受注簿のハイブリッド構造は、受注帳が空の場合でも流動性を最小限に抑える役割を果たします。オフチェーンマッチングとオンチェーン決済の接続が一時的に失われた場合、状態同期手続きを通じて回復が行われます。 まとめると、マイクロ秒実行エンジンを用いたオンチェーン流動性供給メカニズムは、オフチェーンマッチングとオンチェーン決済を明確に分離するハイブリッド構造を通じて確立されています。Ferraのマルチ流動性エンジンは流動性供給の基盤層を提供し、GTEは高速実行インフラと組み合わせて取引所レベルのスループットを実現し、o1 Exchangeはこの環境で動作するための特殊な実行ツールを提供します。この構造は、速度、資本効率、非カストディアル決済の要素を同時に満たすよう設計されており、中央集権的な実行層と分散型決済層が共存する現在のオンチェーン取引システムの現実的なイメージを生み出しています。 $SUI $FERRA $GTE $MegaETH $BASE $SOL

多チェーン環境におけるガスフリー決済とインテリジェント資産保護UXイノベーション @useTria、@rainbowdotme、@Rabby_io マルチチェーン環境が一般的になるにつれて、ブロックチェーンウォレットの利用プロセスはますます多くの選択や判断を必要とし、それに伴いユーザーが自ら負う認知的負担も増大しています。チェーンごとに異なるガストークンや実行ルールが必要で、同じ動作でもチェーンによって全く異なる結果が生じることがあります。この構造では、ユーザーは単に資産の移転や決済を意図していたにもかかわらず、ガス料金の準備、ネットワーク選択、認可範囲の確認、取引解釈などのプロトコルレベルの詳細を直接管理しなければなりませんでした。この問題は、インターフェースの不便さというよりも、マルチチェーンプロトコル構造がユーザーの意図と実行要件のギャップを露呈させていることに起因すると理解できます。 ガスフリー決済システムは、このギャップを縮める実行抽象化の手段として登場しています。ユーザーは支払い額や目標結果のみを表現し、システムはどの資産がどのチェーンで実際に使われるかを処理します。Triaの構造では、ユーザーがインテントを提出すると、PathFinderと呼ばれる実行エンティティが最適なルートを提案するために競い合い、BestPath AVSがマルチチェーン環境で実行を完了するために調整します。このプロセスでは、ユーザーはガストークンを保有する必要がなく、取引失敗のコストを直接負担する必要もありません。代わりに、実行コストや故障リスクはソルバーが吸収し、TSSという分散署名方式を通じて単一の鍵再構築なしで決済が行われます。このアプローチは、ユーザー体験を簡素化しつつ、実行責任を他の組織に移す構造的な変更を伴います。 この実行の抽象化は、利便性を提供するだけでなく、新たな信頼の前提を意味します。ユーザーが実際にどの経路が選ばれたのか、なぜ特定のソルバーが選ばれたのか、部分的な実行や遅延が生じた際にどのような基準で処理されたのかを直接把握するのは困難です。明確なガス料金を請求する代わりに、ソルバーは価格ルーティングプロセス中にスプレッドを通じて価値を捉えることができますが、これはユーザーには明らかではありません。したがって、ガス料金なしの支払いは、コストの計算方法や負担の対象を変える構造と理解できるものであり、コストをなくすものではありません。 一方で、インテリジェントな資産保護UXは、ユーザーが承認された行動の結果を事前に理解できるように進化しています。Rabby Walletは実際の取引実行前にシミュレーションを行い、残高の変化、承認範囲、潜在的な赤信号をユーザーに示します。このシミュレーションは既知の悪意あるパターンや異常な認可要求をヒューリスティックに検出し、マルチチェーン接続の状態を考慮した文脈情報を提供します。ユーザーは確認後でも自ら判断し、警告を実行することができ、これは保護と自律性のバランスを保つための設計と見なすことができます。 しかし、シミュレーションベースの保護には明確な限界があります。実行時のガス環境、ブロック時間、オラクルデータ、チェーン間の状態依存関係はシミュレーション環境で完全に再現するのは困難です。その結果、実際の実行段階でのみ活動する攻撃や多連鎖連鎖攻撃は、事前検出で見逃されることがあります。Rabbyのアプローチはこれらの制約を前提としており、過度な楽観主義ではなく保守的な警告を提供し、最終的な判断をユーザーに委ねてリスクを管理しています。 Rainbow Walletは、これらの保護よりもアクセシビリティと直感性を重視した消費者中心のUXを提供しています。資産の追跡と移転プロセスは簡潔であり、セキュリティ機能の大部分は外部のインフラやサービスに委譲されています。これにより初心者のアクセス障壁は低くなりますが、認可管理や長期的な許可リスクのためのツールは比較的限られています。3つのウォレットは、異なる場所でガスフリー決済や資産保護の問題を扱っており、抽象化のレベルやユーザーコントロールの範囲にも明確な違いがあります。 マルチチェーン環境では、承認と許可管理が長期的なリスク要因として機能します。無期限の承認や広範な特権は、個々の取引が終了した後も攻撃の対象として残ります。Triaは権限を意図ごとに制限することで範囲を縮小しようとし、Rabbyは認可履歴を可視化し撤回ツールを提供し、Rainbowは基本的な可視性と教育に特化したガイダンスを提供しています。この違いは、資産保護UXが単一の機能ではなく、ウォレットの全体的なデザイン哲学と密接に結びついていることを示しています。 さらに、マルチチェーンポートフォリオを統合的に表示する能力は新たな問題を生み出します。RPCの遅延やチェーン再構築は、残高情報に一時的な不正確さをもたらし、ユーザーが実物資産のステータスと誤認して意思決定を行うことがあります。これはリアルタイムデータ提供とコンセンサス最終性の緊張関係に起因する構造的な問題であり、マルチチェーンUXの避けられない特徴の一つです。 また、ガスフリー決済や実行抽象化は、攻撃が成功した場合にその影響範囲を拡大することも重要です。ソルバーや支払い管理者が侵害された場合、被害は単一のチェーンに限定されず、価格情報や実行ルートを操作する攻撃は複数のプロトコルにまたがる影響を及ぼす可能性があります。これは抽象化がリスクを排除するのではなく再配置することであることを明確に示しています。 この文脈では、マルチチェーンウォレットアーキテクチャは、意図表現層、実行ルーティング層、リスクシミュレーション層、ユーザーインターフェース層が互いに明確な境界と役割を持つように構成する必要があります。実行結果の検証可能性、失敗時の返金・回収手続き、コスト構造の透明性説明は、ユーザーが資産の主権を維持するための重要な要素となっています。 結局のところ、多チェーン環境におけるガスフリー決済やインテリジェントな資産保護UXイノベーションは、複雑さをなくすのではなく、管理方法の変化として理解できます。ユーザーはもはやすべてのプロトコルの詳細を自分で処理する必要がなくなり、システムがどこまで判断を下しているのか、どこで信頼が必要かを明確に把握する必要があります。シンプルさとコントロール、利便性と透明性のバランスを取ることは、マルチチェーンUXデザインにおける重要な課題であり続けています。 $TRIA $RNBW

分散コンピューティングネットワークにおけるゼロ知識機械学習推論検証の自動化 @inference_labs、@OpenGradient、@nesaorg 分散コンピューティングネットワークにおいて人工知能の推論結果が正しく計算されているかを検証する問題は、中央サーバー環境とは異なる複雑な制約を伴います。これは、複数の参加者が異なるハードウェアやソフトウェア環境で同じモデルを実行する構造では、計算結果の信頼性を事前に仮定するのが難しいためです。この文脈で、ゼロ知識機械学習は、特定の入力を固定された方法でモデルを通じて処理することで特定の出力が生成されたことを暗号学的に証明する技術として登場しました。この方法は、計算過程を外部に明かさずに実行の正当性を検証できる分散環境に適した手段として評価されています。 しかし、人工知能の推論は本質的に決定的ではありません。浮動小数点演算は非結合であるため、同じ演算でも計算順序やハードウェア実装によって微妙な結果差があり、並列演算を用いたGPU環境ではこの違いがさらに顕著になります。分散ネットワークは、消費者向けGPUから特殊なアクセラレーターまで幅広い機器を含み、オペレーティングシステム、ドライバ、メモリ構造、命令セットの違いによる計算上の逸脱が生じます。暗号学的検証にはビット単位の合意が必要なため、これらの環境の違いが検証の失敗につながることがあります。 この問題を解決するために、zkMLシステムは浮動小数点演算を不動点に量子化し、ニューラルネットワークの演算を算術回路形式に変換します。JSTprove、EZKL、RISC Zeroなどのフレームワークは、畳み込み、行列乗算、活性化関数を制約の集合として表現し、推論過程を証明可能にします。このプロセスはモデルの深さやサイズが増すにつれて急速に増加し、証明を生成するために必要な時間とメモリの使用も非線形的に増加します。実際の測定では、モデル全体のzkML証明は同じ推論を再計算するよりも数千倍から数万倍のコストを要します。 このコスト構造は、分散ネットワーク上で自動推論検証を設計する際の重要な制約となります。証明を生成するコストが推論結果を疑うよりも大きい場合、検証は経済的な意味を失います。その結果、実際のシステムはモデル全体を証明するのではなく、重要な操作や敏感な部分のみを選択的に検証する戦略を採用しています。Inference LabsのDSperseは、モデルを複数のスライスに分解し、信頼性が特に重要な部分のみを証明することでメモリ使用量と証明コストを大幅に削減します。この方法は計算全体の完全な証明を提供するわけではありませんが、コストに対して検証の効率を確保するのに役立ちます。 自動検証パイプラインは、この任意の検証戦略に基づいています。Inference LabsのJSTproveパイプラインは、モデルを不動点に変換し、ONNX形式のグラフを算術回路にコンパイルし、GKRベースの証明システムを通じて証明を生成します。生成された証明はオンチェーンまたはオフチェーンで検証され、実際には多数の証明が特定の分散型ネットワーク上で定期的に処理されています。OpenGradientはPIPEと呼ばれる並列実行構造を通じて複数の推論リクエストを同時に処理するよう設計されており、各リクエストはzkML、信頼された実行環境、または未検証実行のいずれかを選択できます。これにより、検証コストがブロック生成や全体のスループットの直接的なボトルネックにならないように調整されます。 NESAは検証自動化と計算保護を組み合わせたアプローチを採用しています。暗号化された状態の状態で入力データを複数のノードに分散し、暗号化された断片で推論を行い、その結果を集約する構造を用いています。このプロセスでは、ノードの選択と役割割り当てが検証可能な乱数と重要な暗号によって調整され、不正行為はコミットと開示のステップによって抑止されます。このアプローチは、推論結果の整合性だけでなく、入力やモデルパラメータの機密性も保証します。 zkMLベースの検証を分散型コンピューティングネットワークに統合することで、実行と検証の役割分離が明確になります。OpenGradientの並列化戦略は、複数の推論を同時に処理しつつ検証プロセスを別々に管理できるようにします。一方、NESAの調整層はノード間の役割分配とインセンティブ付与を担当します。Inference Labsの証明層は、実際の計算が正しく行われたことを暗号学的に検証する役割を担っています。各層が分離されているため、単一の技術ではなく複数のコンポーネントの組み合わせによって自動検証が実装されます。 インセンティブ構造も自動化の重要な要素です。Nesaはステーキングとコミットの開示構造を通じて参加ノードに誠実な行動を促し、Inference Labsは証明生成能力と正確性に基づいて報酬を分配しています。OpenGradientのデジタルツインベースのサービスは、検証済みの推論結果へのアクセス権を経済的価値に変換します。これらの構造は、中央管理者がいなくても一定の信頼を維持するよう設計されています。 しかしながら、自動zkML推論検証には明確な限界があります。誤った結果を生成するコストと正しい結果を証明するコストの非対称性は、攻撃の可能性を残します。回路変換プロセスの誤り、証明生成の遅延、ノード間の共謀、ハードウェアエラーによる計算偏差などは、現行技術では完全に解消することはできません。システムは再現手法、評判、経済制裁を通じてこれらのリスクを軽減しますが、根本的に排除するわけではありません。 分散型コンピューティングネットワークにおけるゼロ知識機械学習、推論、検証自動化を総合すると、計算の信頼性を暗号学的に確保しようとする明確な技術的成果を示しています。同時に、高い証明コスト、環境的制約、経済的非対称性という構造的制約も明らかにしています。現在のアプローチは、選択的証明、並列実行、暗号化計算、インセンティブ設計を組み合わせることで実用的な自動化を実現しており、分散環境において人工知能推論の検証可能性を現実的な範囲に引き上げた例とされています。 $NESA