Introducción

EIP-1559 multidimensional surgió como tema de investigación después de ser introducido por Vitalik Buterin en un Publicación de EthResearchen enero de 2022. Si bien no ha recibido tanta atención como otros temas de investigación como rollups, MEV o soluciones de disponibilidad de datos, es un área de estudio activa. Documentos de investigación publicados recientemente por Guillermo AngerisyTheo Diamandisexplorar los fundamentos teóricos y la solidez de los mercados de tarifas multidimensionales y proponer cómo deberían ser construidos.

De hecho, los mercados de tarifas multidimensionales ya se utilizan hoy en día. Con la adopción de EIP-4844 en marzo de 2024, Ethereum introdujo gas de blob, creando un mercado de tarifas separado para transacciones de blob. Esto marcó un cambio de un modelo de gas unidimensional a un mercado de tarifas bidimensional.

Sin embargo, sigue siendo necesario aumentar el número de dimensiones de recursos para optimizar el uso de los recursos de transacción. La expansión de los mercados de tarifas multidimensionales es una solución de escalabilidad para mejorar la capacidad de Ethereum para administrar diversos recursos de manera más eficiente.

Este artículo explora la importancia y la mecánica de los mercados de tarifas de gas multidimensionales, explicando cómo mejoran la escalabilidad y la asignación de recursos de Ethereum.

Comencemos por indagar en qué es exactamente la fijación de precios del gas multidimensional.

¿Qué es la fijación de precios de gas multidimensional?

La fijación de precios del gas multidimensional es una solución de escalado L1, como aumentando el límite de gasrecientementeimplementadoen Ethereum. Aunque no aumenta directamente la capacidad total de transacción de Ethereum, maximiza la utilización de recursos dentro de los límites existentes. Esto permite que más aplicaciones descentralizadas (DApps) y usuarios realicen transacciones en la capa base de Ethereum sin congestión innecesaria.

Ethereum actualmente agrupa todos los costos de recursos, como la computación, el almacenamiento y el ancho de banda, en una sola unidad de gas. En lugar de eso, la fijación de precios de gas multidimensional separa estos recursos, optimizando su asignación mientras se mantiene la seguridad y la descentralización de Ethereum.

Para entender por qué esto es beneficioso, consideremos una analogía del mundo real.

Club de fitness como analogía

Imagina un club de fitness con diversas instalaciones, como cintas de correr para cardio, racks de sentadillas para entrenamiento de peso, y mancuernas para uso general. Los miembros tienen diferentes preferencias: algunos usan exclusivamente cintas de correr, otros se centran en los racks de sentadillas, y unos pocos alternan entre ambos.

En un sistema en el que el gimnasio cobra una tarifa de entrada plana basada en el número total de miembros, surgen ineficiencias. En los días en que las cintas de correr están abarrotadas pero las jaulas de sentadillas no se utilizan, la tarifa plana se dispara para todos, obligando a los levantadores de peso a pagar por la congestión que no causaron. De manera similar, cuando las jaulas de sentadillas tienen una alta demanda, pero las cintas de correr están vacías, los usuarios de cardio soportan costos innecesarios. Esta fijación de precios unidimensional vincula la capacidad del gimnasio a su recurso más congestionado, creando subutilización de otras instalaciones. Esto se puede considerar como un modelo de fijación de precios unidimensional.

Ahora, imagina que el gimnasio introduce un modelo de precios multidimensional. En lugar de una tarifa plana, cobra por separado por las cintas de correr y los soportes para sentadillas. Los usuarios de cardio y los entrenadores de pesas ya no se ven afectados por el uso de los demás, y el gimnasio puede optimizar su capacidad gestionando estos recursos de forma independiente. Con una utilización más equilibrada, el gimnasio puede acomodar a más usuarios sin aumentar la congestión general.

Este enfoque demuestra la esencia de la fijación de precios multidimensional: dividir los recursos en mercados separados para mejorar la equidad y la eficiencia. Sin embargo, demasiada granularidad, como la fijación de precios separada para cada equipo, puede introducir complejidad innecesaria y hacer que el sistema sea más difícil de usar. Por eso, en la práctica, los clubes de fitness suelen tener un precio fijo de la tarifa de entrada e insistir en un modelo de fijación de precios unidimensional.

De la misma manera que las tarifas separadas para cintas de correr y racks de sentadillas pueden reducir la congestión, Ethereum puede utilizar mercados separados para recursos, como la computación y el uso de datos.

Cómo se aplica esto a Ethereum

Antes de EIP-4844, Ethereum utilizaba un modelo de fijación de precios de gas unidimensional, donde todos los recursos de transacción, incluida la computación, el almacenamiento y el ancho de banda, se agrupaban en una métrica única: gas. Este modelo conduce inherentemente a ineficiencias, similar a la analogía del club de fitness:

• Si un recurso, como la computación, se utiliza en exceso, las tarifas aumentan para todos los usuarios, incluso si otros recursos permanecen subutilizados.
• Si ciertos recursos tienen capacidad excedente, permanecen sin usar debido al límite de gas rígido.

Un ejemplo clave de esta ineficiencia es cómo los rollups almacenaban previamente los datos de transacción. Antes de EIP-4844, los rollups publicaban sus datos de transacción en el campo de calldata de Ethereum y pagaban tarifas de gas basadas en el precio de calldata. Sin embargo, con la adopción de EIP-4844 en marzo de 2024, los rollups ahora utilizan una unidad separada llamada gas de blob, que les permite almacenar datos en estructuras dedicadas llamadas blobs.

Aunque EIP-4844 introdujo una segunda dimensión de gas (gas de blob) para los datos acumulativos, sigue teniendo un alcance limitado: el gas de blob solo se aplica a las transacciones de blobs. Otros componentes de las transacciones, como la ejecución de EVM, los datos de llamadas y el almacenamiento, siguen teniendo un precio bajo un único modelo de gas. Las transacciones de Ethereum siguen consumiendo múltiples recursos independientes, pero todas tienen un precio en gas, lo que lleva a los peores escenarios ineficientes.

Por ejemplo, suponga que una sola transacción consume todo el límite de gas (actualmente 36M) en la ejecución de EVM. Incluso si los nodos de Ethereum pudieran manejar de forma segura tamaños de datos más grandes, la transacción no puede propagar datos adicionales ya que el gas se trata como una sola restricción en lugar de múltiples límites independientes.

Este problema se vuelve aún más evidente al observar la distribución del tamaño de bloque de Ethereum. Desde julio de 2024 hasta diciembre de 2024, el tamaño promedio del bloque ha sido de aproximadamente 73 KB, con la mayoría de los bloques muy por debajo de los 100 KB. Sin embargo, en el bloque #21419230, el tamaño máximo del bloque alcanzó 1.48MB, 20 veces más grande que el promedio.

La fijación de precios del gas multidimensional aborda este problema tratando cada recurso de forma independiente: la computación, el almacenamiento y el ancho de banda tienen precios y límites separados. Esta separación evita cuellos de botella donde un recurso domina los costos de gas y optimiza la capacidad sin aumentar los riesgos de seguridad.

Los artículos de Vitalik Buterin proponen varios tipos clave de recursos para la separación. Vamos a explorar estos recursos candidatos y por qué separarlos podría mejorar la escalabilidad de Ethereum.

¿Qué recursos se pueden separar a través de la fijación de precios de gas multidimensional?

Al diseñar un mercado de tarifas multidimensional, la independencia de recursos es uno de los factores más críticos. Si dos recursos altamente interdependientes se colocan en mercados de tarifas separados, puede llevar a ineficiencias, precios erróneos y complejidad innecesaria. Por ejemplo, si el cálculo (ciclos de CPU) y el uso de memoria (RAM) se tarifican por separado, pero uno depende del otro, los usuarios podrían manipular el sistema trasladando costos entre ellos, lo que llevaría a una fijación subóptima de precios.

Por lo tanto, antes de clasificar los recursos de Ethereum en mercados de gas separados, primero debemos identificar qué recursos son lo suficientemente independientes como para ser valorados por separado sin distorsionar la economía de la red.

En su núcleo, un nodo de Ethereum es una computadora que administra múltiples recursos en paralelo. Los recursos hardware tradicionales se clasifican en componentes distintos que pueden optimizarse de forma independiente:

• Computación (CPU): ejecución de operaciones como ADD, MULTIPLY y ejecución de contratos inteligentes.
• E/S de memoria (RAM): la lectura/escritura de datos temporales, lo que afecta a la velocidad de ejecución.
• Acceso de E/S de almacenamiento (lectura/escritura SSD/HDD) - Acceso al estado persistente, que afecta la eficiencia de almacenamiento a largo plazo.
• Crecimiento del almacenamiento (aumento del espacio en disco) – La expansión de los datos almacenados, que afecta a la sostenibilidad del nodo.
• Ancho de banda (Transferencia de datos de red) - La capacidad de transmitir transacciones y datos de bloques.

El principio clave aquí es la capacidad de paralelización: si un sistema puede procesar estos recursos de forma independiente, separarlos para fijarles un precio tiene sentido. Aplicando esto a Ethereum, deberíamos aspirar a clasificar los recursos de Ethereum de manera que permita a los nodos de Ethereum operar de la manera más eficiente posible sin dependencias innecesarias.

A diferencia de las computadoras, las operaciones en Ethereum no encajan perfectamente en una sola categoría. Muchas operaciones consumen múltiples recursos simultáneamente, lo que dificulta separarlas perfectamente. Por ejemplo,

• Los datos de llamada de transacción consumen principalmente ancho de banda porque deben ser transmitidos a través de la red. También contribuyen al crecimiento del almacenamiento porque permanecen en la cadena de bloques de forma permanente.
• SLOAD (Almacenamiento de lectura) utiliza E/S de almacenamiento, pero si un nodo no tiene estado, también requiere ancho de banda para obtener pruebas de estado de un nodo completo.
• Las escrituras de almacenamiento (SSTORE) son más caras que las lecturas porque aumentan el estado persistente de Ethereum, contribuyendo a la hinchazón del almacenamiento a largo plazo.

Estas interdependencias hacen que separar cada recurso en su propio mercado de precios sea impráctico. En cambio, deberíamos centrarnos en los cuellos de botella más significativos que impactan directamente en la escalabilidad de Ethereum.

Si bien las operaciones en Ethereum involucran múltiples recursos, los candidatos para la fijación de precios multidimensional actualmente discutidos son:

• Cálculo (ejecución de EVM): las operaciones simples como ADD y MULTIPLY son tareas puras de CPU.
• Almacenamiento de E/S (SSTORE/SLOAD) – Lecturas y escrituras persistentes que afectan la inflación del estado de Ethereum.
• Transaction Calldata: principalmente utiliza ancho de banda pero también contribuye al almacenamiento.
• Datos testigos: afecta al ancho de banda y a la E/S de almacenamiento, especialmente para los clientes sin estado.

Al alinear estas categorías con la forma en que los sistemas informáticos administran los recursos, podemos hacer que la estructura de tarifas de Ethereum sea más intuitiva y eficiente.

Si bien, en teoría, podríamos subdividir los recursos de Ethereum en categorías aún más granulares, hacerlo aumentaría la complejidad sin beneficios proporcionados. En su lugar, deberíamos centrarnos en los cuellos de botella clave que limitan el rendimiento de Ethereum en la actualidad.

Por ejemplo, el tamaño de los datos de llamada de transacción determina directamente el tamaño máximo del bloque, lo que lo convierte en un cuello de botella crucial para la capa de consenso de Ethereum. Además, el crecimiento del almacenamiento debe ser controlado para evitar que los nodos completos se vuelvan demasiado caros de ejecutar, manteniendo la descentralización.

Por lo tanto, en lugar de introducir demasiadas dimensiones, es práctico centrarse en unos pocos recursos clave que dominan la eficiencia de Ethereum.

Con estos recursos primarios identificados, podemos explorar dos formas distintas de realizar una fijación de precios multidimensional: mercados de tarifas separadas o una unidad de gas única modificada.

Implementación de la fijación de precios del gas multidimensional 1: Mercados de tarifas separados para cada recurso

Un enfoque para implementar la fijación de precios de gas multidimensional es crear mercados de tarifas independientes para cada recurso, asegurando una asignación más eficiente. Este método ya ha sido implementado parcialmente a través de EIP-4844, que introdujo el gas de blob como una unidad separada para el almacenamiento de datos de rollup.

Este concepto se puede extender a otros recursos, como el crecimiento del estado o el tamaño del testigo, lo que permite a Ethereum gestionar los límites de cada recurso por separado en lugar de agrupar todos los costos bajo una única métrica de gas.

Para formalizar este enfoque, definamos bi como la tarifa base para el recurso i, gi como el consumo del recurso i en una transacción, y ki​ como el límite para el recurso i dentro de un solo bloque.

La tarifa total de transacción se calcularía como ibi*gi, y un bloque debe satisfacer la restricción all txbi ki , for all i for all resources i. Al igual que el modelo EIP-1559 actual, bi se ajusta dinámicamente en función del uso anterior del bloque. Ethereum podría adoptar modelos de precios exponenciales (como los utilizados para el gas de blobs) u otro mecanismo de actualización de tarifas para regular el consumo de recursos.

El modelo de mercado de tarifas separadas ofrece ventajas clave. Proporciona un control preciso sobre cada recurso al permitir un límite independiente, lo que ayuda a evitar estimaciones ineficientes en el peor de los casos bajo el modelo de gas actual. También evita la congestión innecesaria, asegurando que la alta demanda de un recurso no incremente desproporcionadamente las tarifas para operaciones no relacionadas. Además, este enfoque optimiza el uso de la red al permitir límites directos en factores como la propagación de datos, como limitarla a 1 MB o el crecimiento del estado, en lugar de depender de ajustes indirectos en el precio del gas para regular el consumo de recursos.

Si bien los mercados de tarifas separados ofrecen una mejor asignación de recursos, subdividir los recursos demasiado granularmente introduce una complejidad significativa. La creación de mercados independientes para cada tipo de recurso requeriría modificaciones importantes en el protocolo, lo que podría desestabilizar la capa base de Ethereum. Las DApps y las carteras también enfrentarían desafíos adicionales, ya que necesitarían rastrear múltiples mercados de tarifas y predecir las fluctuaciones de la tarifa base para cada recurso, lo que dificultaría la inclusión de transacciones de manera rentable y oportuna.

Otro problema surge cuando un recurso experimenta un aumento impredecible de precio. Incluso si una billetera optimiza las tarifas para todos los demás recursos, un aumento repentino en solo un mercado de tarifas podría evitar que una transacción sea incluida en un bloque, lo que conduce a incertidumbre e ineficiencias para los usuarios.

Los validadores se enfrentan a retos similares, ya que su objetivo es maximizar las ganancias mientras se mantienen dentro de las limitaciones de cada límite de recursos. A medida que aumenta el número de mercados de recursos independientes, esta situación se convierte en un complejo problema de optimización, que se asemeja a un problema de mochila multidimensional en el que la selección de las transacciones más rentables se vuelve cada vez más difícil.

Algunos argumentan que esta complejidad puede no ser un problema importante, ya que las ganancias de Valor Extraíble Máximo (MEV) contribuyen significativamente a las ganancias de los validadores, haciendo que las tarifas de prioridad sean menos críticas en su toma de decisiones. Sin embargo, la viabilidad general de implementar mercados de tarifas completamente separados para cada recurso sigue siendo una pregunta abierta de investigación, que requiere una mayor exploración de los compromisos entre eficiencia, usabilidad y estabilidad de la red.

Implementación de tarificación multidimensional del gas 2: Mantener el gas como unidad principal

Una alternativa más sencilla a la separación total de los mercados de tarifas es mantener el gas como unidad principal mientras se ajusta la forma en que se calculan las tarifas. En lugar de introducir nuevas unidades para cada recurso, la tarifa total de transacción está determinada por el recurso que consume más gas.

Definamos el costo del gas para el recurso i como ci y la cantidad de recurso utilizado como gi. La tarifa de transacción está determinada por:

(C1g1 , c2g2 , c3*g3,…)

En lugar de sumar el uso de gas entre los recursos, una transacción se cobra solo en función del recurso más caro que consume.

Por ejemplo, considere una transacción que consume 50,000 gas para la ejecución de EVM y 200,000 gas para los datos de llamada. Bajo este modelo, la tarifa de transacción es de 200,000 gas ya que los datos de llamada son el recurso dominante, y el costo de ejecución se ignora efectivamente.

Si bien este método simplifica la fijación de precios, presenta problemas potenciales:

• Cuestiones de equidad: Una transacción que utiliza 200 mil de gas para los datos de llamadas y 50 mil para la ejecución paga la misma tarifa que una que utiliza 200 mil de gas para los datos de llamadas y 150 mil para la ejecución. Esto incentiva la agrupación, en la que se combinan estratégicamente varias transacciones para aprovechar las ventajas de costes. Como resultado, los optimizadores sofisticados pueden beneficiarse, lo que hace que los costos de transacción sean menos predecibles para los usuarios habituales y las DApps.
• Ineficiencia de recursos: Dado que solo importa el recurso de mayor consumo, los usuarios pueden deliberadamente abusar de otros recursos sin costo adicional. En el ejemplo anterior, la ejecución de EVM de hasta 150K de gas no tiene costo adicional, lo que crea transacciones inútiles que hinchan la red sin aumentar los costos.

A pesar de estas preocupaciones, la principal ventaja de este enfoque es su simplicidad. Al mantener el gas como la unidad de precio universal, Ethereum evita la complejidad de gestionar múltiples unidades de recursos al mismo tiempo que diferencia entre diferentes tipos de uso de recursos.

EIP-7623, que se implementará en el Actualización de Pectra, sigue un enfoque similar pero ligeramente modificado. Introduce un mecanismo de doble fijación de precios para las transacciones con un gran número de datos de llamadas, lo que garantiza que las transacciones con un uso de datos de llamadas desproporcionadamente alto paguen tarifas más altas. Si bien no es un modelo completo de fijación de precios de gas multidimensional, representa un paso hacia una mejor diferenciación de recursos sin revisar la estructura de gas de Ethereum.

¿Cómo está relacionado EIP-7623 con la fijación de precios de gas multidimensional?

EIP-7623 introduce tarifas más altas para transacciones de disponibilidad de datos (DA), especialmente cuando el uso de calldata excede significativamente el uso de gas de ejecución. Este mecanismo garantiza que las transacciones que consumen calldata excesivo paguen tarifas más altas, desalentando el almacenamiento innecesario de datos sin requerir nuevas unidades de precios.

Una versión simplificada del cálculo de gas de EIP-7623 es la siguiente:

total_gas_used max(4tokens_in_calldata + evm_gas_used, 10*tokens_in_calldata)

Lo cual se simplifica aún más a:

total_gas_used 4tokens_in_calldata + max(evm_gas_used, 6*tokens_in_calldata)

Esta fórmula determina el uso total de gas tomando el máximo entre el gas de ejecución y el gas de calldata. Si una transacción utiliza principalmente calldata, se le cobrarán tarifas más altas por calldata en lugar de ser subsidiada por costos de ejecución más bajos. Esto desalienta el almacenamiento excesivo de datos mientras se asegura de que las transacciones con gran carga computacional no sean penalizadas injustamente.

EIP-7623 es una versión simplificada de la fijación de precios de gas multidimensional porque introduce una distinción implícita entre el gas de ejecución y el gas de calldata, fomentando una asignación más equilibrada de recursos de red.

Conclusión

Aunque la fijación de precios del gas multidimensional a menudo se ve como una mejora económica o de UI/UX, es una mejora fundamental de la escalabilidad que permite una asignación optimizada de recursos. Sin embargo, su implementación enfrenta desafíos significativos, principalmente debido a las modificaciones sustanciales requeridas a nivel de protocolo y a la dificultad de separar completamente los tipos de recursos. Como resultado, es poco probable que la fijación de precios del gas de dimensiones superiores se adopte pronto.

A pesar de estos desafíos, la tarificación multidimensional del gas ofrece beneficios sustanciales, incluida una mejor utilización de los recursos, una mayor seguridad de la red y una operación sostenible de los nodos. Permitir un uso más eficiente de la capacidad computacional y de almacenamiento de Ethereum presenta un camino viable para que Ethereum escale al tiempo que preserva la descentralización y la seguridad.

Descargo de responsabilidad:

1. Este artículo es una reimpresión de [2077 Investigación]. Todos los derechos de autor pertenecen al autor original [Parque Seongwan]. Si hay objeciones a esta reimpresión, por favor contacte al Gate Learn equipo, y lo manejarán con prontitud.
2. Descargo de responsabilidad: Los puntos de vista y opiniones expresados en este artículo son únicamente los del autor y no constituyen ningún consejo de inversión.
3. El equipo de Aprende de gate realiza traducciones del artículo a otros idiomas. Queda prohibido copiar, distribuir o plagiar los artículos traducidos a menos que se mencione.