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以太坊坎昆升级会带来哪些投资机会?

Yuanshan
2023-04-27 10:40:11Layer1阅读 20,146

以太坊坎昆升级会带来哪些投资机会?-iNFTnews

你错过了上海升级前的 LSD 牛市吗?不用担心,因为利好 layer2 的坎昆升级即将到来。

想要抓住这次机会并从中获利么?这篇文章就来告诉你怎么做。

以太坊坎昆升级会带来哪些投资机会?-iNFTnews

利好与影响

简而言之,它将使 L2 速度提高 10-100 倍,并且成本更低。

这是怎么做到的呢?

从根本上说,L2 需要将 L2 交易提交给 L1(以太坊),以达到与 L1 相同的安全级别。

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在坎昆升级之前,L2 的交易存储在 L1 的 Calldata 中,但是这种方法成本高,因为 Calldata 空间有限。

(译者注:Calldata 是 EVM 中的一个特殊数据位置。它指的是在两个地址之间的任何消息调用交易中发送的原始十六进制字节。)

坎昆升级之后,L1 将存储在一个名为「Blob」的新位置,相对于 Calldata 来说,Blob 的存储成本更便宜并且空间更大。

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因此,让我们快速地做个数学计算,假设 1 个 Calldata 最多可以存储 100 个 L2 交易,成本为 1ETH。如果 1000 个 L2 交易,就需要 10 个 Calldata,这将花费 10 ETH。

而使用 Blob 的话,我们可以在 1 个 Blob 中存储 1000 个 L2 交易,而 1 个 Blob 成本只有 0.1 ETH。

所以在坎昆升级之前:对于每个 L2 交易,它将花费 10/1000= 0.01 ETH

坎昆升级之后:对于每个 L2 交易,它将花费 0.1/1000= 0.0001 ETH

这样看来,成本上会便宜 100 倍!

其次,如果要最终确认一个 L2 交易,那么就必须将其存储在以太坊中。

如果我们想要确认 1000 个 L2 交易,所花费的时间也与提交的交易数量有关。

因此,让我们再做一次数学计算。

我们可以通过 Blob,使用一个 L1 交易来确认 1000 个 L2 交易,但如果换成 Calldata,则需要 10 个 L1 交易。

因此,使用 Blob 之后,在相同的时间下,我们可以确认比以前多 10 倍的 L2 交易!

虽然实际的逻辑和数据要更加复杂,但是作为用户,我们只需要知道一点,那就是坎昆升级将会让 L2 更便宜、更快。

之前我们可能都经历过 L2 的交易费用有时候比 L1 还贵的情况,但在坎昆升级之后,这种情况就会好很多了。

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我们应该如何做?

好了,现在我们知道了底层逻辑,我们应该做什么准备呢?我们应该投资什么项目?别担心,我这里会有一份清单给你。

它们都是 L2 的项目和代币,会在一定程度上受益于即将到来的坎昆升级。

$ARB 和 $OP

Layer2 赛道的佼佼者,如果 L2 再次迎来热度,那么这 2 个代币绝对受益最大。

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@arbitrum & @optimismFND 拥有最高的 TVL 和最多的用户,并且已经运行多年,拥有成熟的生态系统,虽然不会有很夸张的收益,但是相对而言风险很低。

$Boba 以及 $Metis

早期的 Optimism 仿盘,他们已经下跌了一年,所以现在有一个相对不错的入场价格,是属于风险中等但是有可能获得高回报的类别。

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$LRC、$IMX、$DYDX

他们是早期的用于特定应用程序的 zkRollup 项目,并且推出了他们自己的代币。

当通用型 zkRollup 没有代币时,它们将成为 zk Layer2s 的一个很好的投资对象。

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$Matic

虽然 Polygon 不是 L2,但他们有几个 ZK Layer2 解决方案,包括已经启动主网的 @0xPolygon ZKEVM。

不过 $MATIC 市值已经很高了,因此预期的投资回报率相对较小。

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$SHIB 和 $CULT

@Shibtoken 和 @wearecultdao 都表示他们将在今年推出 Layer2,如果推出成功并且生态系统发展壮大,他们将像 $YFI 和 $FXS 一样被列在 L2 叙事中。

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Layer2 生态项目

可能您还想去研究那些在 L2 之上运行的项目,更便宜和更快的网络也会促进这些项目的发展,下面我也给出一些清单。

  • ARB:$GMX、$GNS、$RDNT、$JOE...
  • OP:$SNX、$PERP、$KWENTA...
  • $ZKS、$STARK、$SCROLL

这 3 个项目都还没有发币,但如果他们发布了(以任何形式),他们将与 $ARB 和 $OP 一样重要,甚至更好,因为行业将视 zkRollup 为更先进的解决方案。

对了,记得关注他们的空投,因为预计收益会很大!


撰文:@Fuckonchain

编译:Biteye 核心贡献者 Crush

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