Zeitliche Differenzierung und Protokollanforderungen bei Ethereum und alternativen Blockchains

30. August 2026 Kryptowährungen

Der vorliegende Beitrag analysiert die aktuelle Situation der zeitlichen Differenzierung in Ethereum und vergleicht sie mit alternativen Ansätzen, die bereits in anderen EVM-Kompatiblen Chains umgesetzt wurden. Dabei werden aktuelle EIP-Entwicklungen, empirische Studien zu zeitkritischen Transaktionen und konkrete Implementierungen wie das Dual-Block-Modell von HyperEVM berücksichtigt. Ziel ist es, die bestehenden Ineffizienzen im Ethereum-Protokoll zu verdeutlichen und mögliche Wege zu einer zeitlich differenzierten Transaktionspriorisierung aufzuzeigen.

EIP-7732: Zeitliche Struktur des Ethereum-Slots

Mit dem Vorschlag EIP-7732 wird erstmals eine klare Aufteilung innerhalb eines Ethereum-Slots definiert. Der Slot startet mit einer Commitment-Phase bei 0 Sekunden, gefolgt von einer Payload-Offenlegung zwischen 4 und 6 Sekunden. Diese Struktur zeigt, dass Ethereum bereits supply-side Anpassungen in der zeitlichen Differenzierung vornimmt, jedoch bislang nicht für die demand-side geöffnet ist.

  • Commitment-Phase: Slot-Start, 0 s
  • Payload-Offenlegung: 4 – 6 s nach Slot-Start
  • Keine direkte Möglichkeit für Nutzer, eigene zeitliche Präferenzen zu deklarieren

Dual-Block-Modelle: Das Beispiel HyperEVM

HyperEVM, ein allgemeiner EVM-Chain-Konkurrent, betreibt seit 2025 ein Dual-Block-Modell, das eine klare zeitliche Unterscheidung ermöglicht.

Small Blocks vs. Large Blocks

  • Small Blocks: 1 Sekunde Blockzeit, 2-3 Mio. Gas, optimiert für latenzkritische Transaktionen
  • Large Blocks: 60 Sekunden Blockzeit, 30 Mio. Gas, geeignet für Smart-Contract-Deployments, Massenoperationen und rechenintensives Workload
  • Beide Blocktypen nutzen separate Mempools mit unabhängigen Gaspreisen, teilen jedoch denselben Konsens und State
  • Demonstriert, dass Zeitsegmentierung ohne Aufspaltung der Chain möglich ist

Probleme zeitkritischer Transaktionen auf Ethereum

Liquidations-Gas-Rennen bei Aave

Studien zeigen, dass Bots bei Aave-Liquidationen innerhalb von weniger als 14 Sekunden bis zu 80-mal höhere Gas-Gebote reaktiv anheben. Dieses Verhalten verdeutlicht die Notwendigkeit, dass zeitkritische Transaktionen in der Priorisierung berücksichtigt werden müssen, während gleichzeitig kein expliziter Zeitkontext im Protokoll vorhanden ist.

  • Reaktionszeit: < 14 s
  • Gebotssteigerung: bis zu 80-fach
  • Kein Protokoll-Mechanismus, um die Dringlichkeit zu signalisieren

Latenzprobleme bei dYdX

dYdX hat Ethereum zugunsten einer eigenen Chain verlassen, weil die Latenztoleranz von Ethereum L1/L2 nicht ausreichte. Die Plattform nutzt eine In-Memory-Orderbuch-Architektur, die das Ausführen jedes Order-Events on-Chain vermeidet und dadurch deutlich schneller ist als die Ausführung auf Ethereum-L1/L2.

  • Migration aus reiner Latenz-Motivation
  • In-Memory-Orderbuch reduziert On-Chain-Transaktionen
  • Zeigt, dass mehr Blockkapazität allein Latenzprobleme nicht löst

Hardware-abhängige Ausführungskosten

Untersuchungen zur Ethereum-Ausführung belegen, dass identische Gas-Anzahlen je nach Cache-Effizienz und Pointer-Chasing bis zu 20-fach unterschiedliche CPU-Kosten verursachen können. Das bedeutet, dass ein statisches Gas-Metering ohne Berücksichtigung der tatsächlichen Hardware-Ressourcen unzureichend ist und zu Fehlanreizen in der Priorisierung führen kann.

  • Unterschiedliche CPU-Kosten bis zum Faktor 20
  • Abhängig von Cache-Hits und Pointer-Chasing
  • Statisches Gas-Metering erfasst diese Variation nicht

Temporal Liquidity Market (TLM) Forschung

Strukturelle Diskrepanz und fehlende zeitliche Signale

Der TLM-Research-Programmpost beschreibt die grundsätzliche Diskrepanz zwischen dem Bedarf an zeitlicher Differenzierung und dem einheitlichen Ausführungspfad von Ethereum. Derzeit kann eine Transaktion nur für den nächsten Slot bieten; intra-Slot-Position, zukünftige Slots und ein Preis-Beziehungssystem zwischen Slots fehlen.

  • Transaktionen können im aktuellen Slot oder später ausgeführt werden, wobei der wirtschaftliche Wert je nach Ausführungszeit variiert
  • Beispiel A (Liquidation): hoher Wert jetzt, stark fallend innerhalb eines Slots
  • Beispiel B (Treasury Settlement): stabil über hunderte Slots, dann abrupt null
  • Beide Transaktionen sind für das Protokoll identisch, weil nur ein Skalar-Fee übermittelt wird

Vorschläge für zeitliche Differenzierung

Mehrere Forschungsansätze adressieren die fehlende zeitliche Struktur:

  • Mini-Blocks: mehrere Auktionsrunden pro Slot, um intra-Slot-Position adressierbar zu machen
  • Execution Tickets & Execution Auctions: Rechte zur Vorhersage zukünftiger Slots
  • EIP-7732 (ePBS): fügt innerhalb des Slots eine Payload-Timeliness-Committee und Dual-Deadlines hinzu
  • Term Structure (RN-11): Preisbeziehungen zwischen Slots schaffen, um Forward-Commitments zu ermöglichen
  • Weitere Konzepte wie Temporal Execution Profile (TEP) und Temporal Stream Profile (TSP) (RN-01, RN-02) definieren, wie Transaktionen ihre zeitlichen Präferenzen deklarieren könnten

Alle genannten Ansätze konzentrieren sich zunächst auf die Angebotsseite (Supply-Side). Die Nachfrage-Seite müsste jedoch ebenfalls ein Vokabular erhalten, um zeitliche Anforderungen auszudrücken.

Fazit

Ethereum bietet derzeit nur ein homogenes Ausführungs-Lane pro 12-Sekunden-Slot, wobei die einzige zeitliche Information ein skalierter Fee ist. Empirische Daten aus Liquidations-Gas-Rennen, Latenz-Migrationen von dYdX und hardware-abhängigen Ausführungskosten zeigen, dass diese Beschränkung zu ineffizienten Marktmechanismen und zur Abwanderung zeitkritischer Anwendungen führt. Erste Schritte zur zeitlichen Differenzierung sind bereits in EIP-7732 und in alternativen Chains wie HyperEVM sichtbar, die durch Dual-Block-Modelle und separate Mempools unterschiedliche Latenz-Klassen anbieten. Die TLM-Forschung liefert ein konzeptionelles Rahmenwerk, das sowohl Angebots- als auch Nachfrageseite adressiert und konkrete Design-Elemente wie Mini-Blocks, Term-Structures und temporale Profile vorschlägt. Die Integration solcher Mechanismen könnte Ethereum befähigen, zeitkritische Workloads auf der Base-Layer zu halten, die Fragmentierung über sovereign Chains zu reduzieren und die Gesamteffizienz des Ökosystems zu steigern.