Sorella Labs adalah startup yang fokus dalam menangani masalah Maximum Extractable Value (MEV) di jaringan Ethereum, didirikan bersama oleh Karthik Srinivasan dan Ludwig Thouvenin.Dua pendiri bertemu di Universitas Chicago dan memutuskan untuk memulai usaha karena minat mereka yang kuat dalam teknologi blockchain. Srinivasan sebelumnya magang di Citadel, sementara Thouvenin mendapatkan pengalaman magang di perusahaan seperti Ubisoft. Perusahaan baru-baru ini mengumumkanpenyelesaian putaran pendanaan awal sebesar $7,5 juta, dipimpin oleh Paradigm, dengan investor lain termasuk Uniswap Ventures, Bankless Ventures, dan Robot Ventures. Saat pasar DeFi terus tumbuh, masalah MEV telah menjadi semakin menonjol, dan alat inovatif Sorella Labs telah dikembangkan untuk mengatasi tantangan ini.
Latar Belakang Masalah MEV
MEV merujuk pada keuntungan ekstra yang dapat diperoleh oleh penambang atau validator dengan memanipulasi urutan, penyisipan, atau penghapusan transaksi. Fenomena ini terutama terjadi pada jaringan Ethereum dan menimbulkan berbagai masalah bagi pengguna dan seluruh ekosistem.
Isu Kunci MEV
Kerugian Pengguna
Aktivitas MEV sering kali mengakibatkan kerugian pengguna dalam transaksi, terutama melalui perilaku jahat seperti serangan sandwich dan frontrunning. Misalnya, pada tahun 2023, Ethereum Foundation kehilangan $9.101 dalam suatu transaksi akibat serangan sandwich oleh bot MEV, sementara penyerang memperoleh keuntungan sekitar $4.060. Situasi ini menghadapkan pengguna biasa pada biaya dan risiko yang lebih tinggi saat melakukan transaksi.
Ketidakadilan Pasar
Keberadaan MEV menciptakan lapangan bermain yang tidak seimbang, terutama di platform DeFi. Arbiter dan pencari MEV dapat menghasilkan keuntungan dengan memantau transaksi di mempool publik, memanfaatkan asimetri informasi. Perilaku ini merusak daya saing pengguna biasa, menempatkan mereka dalam kekurangan dalam transaksi.
Stabilitas Jaringan
Sementara MEV memberikan pendapatan tambahan bagi para penambang dan validator, ketergantungan yang berlebihan pada MEV dapat mempengaruhi desentralisasi dan stabilitas jaringan. Penambang mungkin memprioritaskan transaksi yang menghasilkan keuntungan MEV yang lebih tinggi, mengabaikan kebutuhan pengguna lain, yang dapat menyebabkan kemacetan dan keterlambatan jaringan.
Kurangnya Transparansi Data
Terdapat kekurangan statistik yang akurat mengenai data spesifik mengenai MEV di Ethereum. Meskipun beberapa studi menunjukkan bahwa MEV yang terealisasi hanyalah batas bawah, MEV dapat dihasilkan kapan saja selama interaksi pengguna dengan blockchain, sehingga sulit untuk menilai jumlah totalnya secara akurat. Hal ini mempersulit regulasi dan tata kelola.
Statistik menunjukkan bahwa pada tahun 2023, sekitar 26% dari pendapatan diperoleh melalui MEV di Ethereum. Ini menunjukkan bahwa sumber pendapatan utama validator masih berasal dari imbalan blok daripada hanya mengandalkan keuntungan MEV. Sudah ada beberapa solusi di pasar untuk mengatasi masalah MEV, seperti alat Brontes dan Angstrom yang diluncurkan oleh Sorella Labs. Alat-alat ini bertujuan untuk mengurangi aktivitas jahat dengan meningkatkan transparansi proses pengurutan transaksi.
Brontes adalah alat analisis blockchain open-source yang dikembangkan oleh Sorella Labs untuk mengatasi isu Maximum Extractable Value (MEV) dalam jaringan Ethereum. Alat ini dapat memproses data blok Ethereum, mengategorikan perilaku transaksi, dan mengidentifikasi MEV melalui pencocokan pola dan analisis. Berikut adalah fitur-fitur utama dan karakteristik Brontes.
Brontes Dashboard (Sumber: Situs web resmi)
1. Klasifikasi Data Transaksi
Brontes dapat mengklasifikasikan transaksi berdasarkan perilaku tertentu, termasuk inisiator, penerima, jumlah transaksi, dan biaya Gas. Kemampuan klasifikasi ini memungkinkan pengguna untuk memahami dengan lebih jelas berbagai jenis transaksi dan dampaknya.
2. Output Data Terstruktur
Brontes mengubah data mentah blockchain Ethereum menjadi format terstruktur yang mudah dianalisis, secara signifikan menyederhanakan proses pra-pemrosesan data. Fitur ini sangat penting bagi pengembang dan peneliti karena meningkatkan efisiensi analisis data.
3. Integrasi Data Off-Chain
Brontes mengintegrasikan data di luar rantai (seperti harga pertukaran terpusat, metadata, dan data peer-to-peer), sehingga analisis menjadi lebih komprehensif dan akurat. Kemampuan integrasi ini memungkinkan pengguna untuk memahami dinamika pasar dari berbagai dimensi.
Brontes menyediakan kerangka modular yang memungkinkan pengguna untuk membuat dan menerapkan berbagai metode analisis yang berbeda berdasarkan kebutuhan mereka. Secara khusus:
1. Fleksibilitas
Pengguna dapat memilih modul yang berbeda untuk menangani jenis data tertentu, membuat analisis menjadi lebih personal dan disesuaikan.
2. Efisiensi
Memungkinkan kolaborasi antara modul memungkinkan tugas analisis kompleks dibagi menjadi tugas yang lebih sederhana, sehingga meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.
3. Identifikasi dan Pencegahan MEV
Brontes mengidentifikasi aktivitas MEV melalui pencocokan pola dan analisis, membantu pengguna memahami risiko potensial. Misalnya, itu dapat mendeteksi kerugian yang disebabkan oleh frontrunning atau serangan sandwich, menyediakan informasi referensi penting bagi penyedia likuiditas dan pengguna biasa.
4. Perbandingan dengan Solusi MEV Lain seperti Flashbots
Dibandingkan dengan solusi MEV lain seperti Flashbots, Brontes lebih berfokus pada analisis data tingkat aplikasi, sementara Flashbots menekankan pada optimasi tingkat protokol. Brontes meningkatkan kualitas pelaksanaan transaksi dengan menyediakan alat analisis data visual, memungkinkan pengguna untuk berpartisipasi langsung dalam menangani masalah MEV.
Sorella Labs mengembangkan alat Angstrom (belum diluncurkan) dan bertujuan untuk mengurangi perilaku arbitrase umum di pertukaran terdesentralisasi, terutama pada platform Uniswap V4. Berikut adalah analisis rinci tentang bagaimana Angstrom beroperasi untuk mengurangi aktivitas arbitrase.
1. Mekanisme Pelelangan
Angstrom menjalankan dua lelang dalam setiap blok. Lelang pertama menentukan transaksi mana yang dapat diproses terlebih dahulu, sementara lelang kedua adalah lelang massal di mana semua pesanan dieksekusi dengan harga yang sama. Mekanisme ini bertujuan untuk mencegah frontrunning dan serangan sandwich.
2. Optimisasi Urutan Transaksi
Dalam pemrosesan transaksi tradisional, penambang biasanya menentukan urutan transaksi berdasarkan biaya Gas dan waktu pengiriman, sehingga rentan terhadap frontrunners. Mekanisme lelang Angstrom menggeser ketergantungan dari biaya gas ke penawaran untuk menentukan urutan transaksi, dengan demikian mengurangi margin keuntungan bagi pelaku jahat.
3. Mencegah Aktivitas Arbitrase
Desain Angstrom menciptakan ketidakpastian yang lebih tinggi bagi arbiter saat menjalankan operasi arbitrase. Dengan menerapkan lelang dalam blok, Angstrom secara efektif mengganggu rencana arbiter, sehingga sulit bagi mereka untuk mendapatkan keuntungan dari ketidaksesuaian harga.
4. Estimasi Harga Dinamis
Angstrom menggunakan jendela waktu dinamis untuk menghitung harga rata-rata tertimbang volume (VWAP) dan memperkirakan perbedaan harga antara pertukaran terdesentralisasi (DEX) dan pertukaran terpusat (CEX). Metode perhitungan ini memaksa para arbitraseur untuk menghadapi kondisi pasar yang lebih kompleks, sehingga menurunkan peluang mereka untuk melakukan arbitrase dengan sukses.
5. Perhitungan Biaya dan Optimasi
Ketika mengidentifikasi peluang arbitrase potensial, Angstrom mempertimbangkan faktor biaya seperti biaya Gas untuk memastikan bahwa pengguna dapat mengevaluasi dengan akurat skenario keuntungan mereka yang sebenarnya. Mekanisme ini membantu pengguna mengevaluasi risiko dan imbalan dengan lebih baik saat melakukan perdagangan.
Inovasi Angstrom terletak pada mekanisme lelangnya, yang memperkenalkan penawaran yang adil. Ini mencegah pemburu keuntungan mendapatkan prioritas dengan mudah hanya dengan menaikkan biaya Gas. Selain itu, mekanisme eksekusi massalnya efektif menghindari fluktuasi harga yang parah yang disebabkan oleh transaksi besar, mengurangi peluang arbitrase.
Peserta-Peserta Sorella Labs
Flashbots
Inovasi: Flashbots berfokus pada solusi MEV tingkat protokol dengan menyediakan mekanisme pengurutan transaksi transparan untuk mengurangi perilaku berbahaya.
Kerugian: Solusinya terutama terkonsentrasi pada lapisan protokol inti, yang mungkin tidak langsung memenuhi kebutuhan pengguna lapisan aplikasi.
Jaringan Eden
Inovasi: Eden Network menciptakan kolam transaksi khusus yang memungkinkan pengguna untuk memprioritaskan transaksi mereka, sehingga mengurangi dampak MEV.
Kekurangan: Mekanisme Eden bergantung pada pengguna membayar biaya tambahan, yang dapat meningkatkan biaya dan tidak cocok untuk semua pengguna.
Arbitrum
Inovasi: Sebagai solusi skalabilitas Layer 2, Arbitrum secara tidak langsung mengurangi dampak MEV dengan menurunkan biaya transaksi dan meningkatkan kecepatan pemrosesan.
Kerugian: Meskipun Arbitrum unggul dalam skalabilitas, pendekatannya untuk menangani masalah MEV tidak langsung dan masih bergantung pada alat lain untuk pengalaman pengguna yang lebih baik.
Sorella Labs mengatasi masalah MEV dengan Brontes dan Angstrom: Brontes dapat memantau aktivitas MEV dalam jaringan Ethereum secara real-time. Dengan menganalisis data transaksi, Brontes membantu pengguna mengidentifikasi potensi risiko, mengoptimalkan strategi perdagangan. Angstrom mengintegrasikan dengan Uniswap V4 dan menggunakan mekanisme lelang untuk menentukan urutan transaksi, sehingga mencegah perilaku arbitrase. Inovasi ini akan membantu mengurangi kerugian pengguna selama proses perdagangan.
Kesimpulan
Sorella Labs, dengan alat-alat inovatifnya dan posisi pasar yang kuat, menunjukkan potensi yang signifikan dalam mengatasi isu MEV dalam jaringan Ethereum. Meskipun menghadapi persaingan sengit dan ketidakpastian terkait regulasi dan risiko teknologi, perusahaan diharapkan dapat meraih kesuksesan lebih besar di masa depan melalui inovasi teknologi yang berkelanjutan dan kemitraan strategis, berdampak positif pada ekosistem keuangan terdesentralisasi.
