Relatório de Pesquisa Profunda sobre Computação Paralela Web3: O Caminho Final para a Expansão Nativa

I. Introdução: A escalabilidade é um tema eterno, e a paralelização é o campo de batalha final

Desde o seu surgimento, os sistemas de blockchain enfrentam o problema central da escalabilidade. O número de transações por segundo do Bitcoin e do Ethereum é muito baixo, longe dos sistemas tradicionais da Web2. Isso não é algo que possa ser resolvido apenas aumentando o número de servidores, mas sim uma limitação sistêmica no design subjacente da blockchain, conhecida como o dilema das "três dificuldades": descentralização, segurança e escalabilidade.

Nos últimos dez anos, a tecnologia de escalabilidade evoluiu continuamente, desde as controvérsias sobre a escalabilidade do Bitcoin até o sharding do Ethereum, passando por canais de estado, Plasma, até Rollup e blockchains modularizados, toda a indústria percorreu um caminho de escalabilidade cheio de imaginação. Rollup, como a solução de escalabilidade predominante atualmente, conseguiu alcançar o objetivo de aumentar significativamente o TPS. No entanto, não tocou no verdadeiro limite do "desempenho de cadeia única" na base da blockchain, especialmente no nível de execução, que ainda está limitado por essa antiga abordagem de cálculo serial dentro da cadeia.

Assim, a computação paralela dentro da cadeia começou a entrar na visão da indústria. Ao contrário da escalabilidade fora da cadeia e da distribuição entre cadeias, a paralelização dentro da cadeia tenta reestruturar completamente o motor de execução, mantendo a atomicidade de uma única cadeia, elevando a blockchain de "execução sequencial de transações" para um sistema de computação de alta concorrência de "multi-threading + pipeline + agendamento de dependências". Isso não só pode resultar em um aumento de centenas de vezes na capacidade de processamento, mas também pode se tornar a condição-chave para a explosão das aplicações de contratos inteligentes.

Na verdade, no paradigma de computação Web2, a computação de thread única já foi substituída por programação paralela, agendamento assíncrono e outros modelos. E a blockchain, como um sistema de computação mais primitivo e conservador, nunca conseguiu aproveitar plenamente essas ideias paralelas. Novas cadeias, como Solana, Sui e Aptos, introduziram paralelismo a nível de arquitetura, iniciando essa exploração; enquanto projetos como Monad e MegaETH elevaram ainda mais o paralelismo dentro da cadeia a uma ruptura mais profunda, apresentando características cada vez mais próximas de sistemas operacionais modernos.

Pode-se dizer que a computação paralela não é apenas um meio de otimização de desempenho, mas também um ponto de viragem no paradigma dos modelos de execução da blockchain. Ela desafia o padrão fundamental da execução de contratos inteligentes, redefinindo a lógica básica do processamento de transações. Se o Rollup é "mover transações para execução fora da cadeia", então a paralelização dentro da cadeia é "construir um núcleo de supercomputador na cadeia", cujo objetivo é fornecer um suporte de infraestrutura verdadeiramente sustentável para as futuras aplicações nativas da Web3.

Após a convergência na pista de Rollup, a paralelização dentro da cadeia está se tornando uma variável decisiva na competição Layer1 do novo ciclo. Esta não é apenas uma corrida tecnológica, mas também uma batalha por paradigmas. A próxima geração de plataformas de execução soberanas no mundo Web3 provavelmente surgirá dessa luta pela paralelização dentro da cadeia.

Dois, panorama do paradigma de escalabilidade: cinco tipos de rotas, cada uma com foco diferente

A escalabilidade, como um dos temas mais importantes, contínuos e difíceis na evolução da tecnologia de blockchain pública, gerou o surgimento e a evolução de quase todos os caminhos tecnológicos principais nos últimos dez anos. Desde o início da disputa sobre o tamanho do bloco do Bitcoin, essa corrida tecnológica sobre "como fazer a cadeia funcionar mais rápido" acabou por se dividir em cinco grandes rotas básicas, cada uma abordando o gargalo de uma perspectiva diferente, com sua própria filosofia técnica, dificuldade de implementação, modelo de risco e cenários de aplicação.

A primeira classe de rotas é a expansão on-chain mais direta, representando práticas como o aumento do tamanho do bloco, a redução do tempo de mineração, ou a melhoria da capacidade de processamento através da otimização da estrutura de dados e dos mecanismos de consenso. Este método se tornou o foco da disputa pela escalabilidade do Bitcoin, gerando forks do tipo "grandes blocos" como BCH e BSV, e também influenciou o pensamento de design de blockchains de alto desempenho iniciais, como EOS e NEO. As vantagens deste tipo de rota são a simplicidade da consistência de uma única cadeia, sendo fácil de entender e implantar, mas também está sujeita a riscos de centralização, aumento dos custos de operação dos nós e dificuldades de sincronização, entre outros limites sistemáticos. Portanto, no design atual, não é mais uma solução central predominante, mas se tornou mais uma combinação auxiliar de outros mecanismos.

A segunda categoria de rotas é a expansão fora da cadeia, cujo representante são os canais de estado (State Channels) e as cadeias laterais (Sidechains). A ideia básica dessa abordagem é transferir a maior parte das atividades de transação para fora da cadeia, escrevendo apenas o resultado final na cadeia principal, que atua como a camada final de liquidação. Do ponto de vista da filosofia técnica, isso se aproxima da ideia de arquitetura assíncrona do Web2. Embora essa ideia possa teoricamente escalar a largura de banda indefinidamente, problemas como o modelo de confiança das transações fora da cadeia, segurança de fundos e complexidade de interação limitam sua aplicação. Um exemplo típico é a Lightning Network que, embora tenha uma clara definição de cenário financeiro, nunca conseguiu explodir em escala ecológica; enquanto várias designs baseados em cadeias laterais, como Polygon POS, expuseram as desvantagens de não conseguir herdar a segurança da cadeia principal, mesmo apresentando alta largura de banda.

A terceira rota é a mais popular e amplamente implementada atualmente, a rota Layer2 Rollup. Este método não altera diretamente a cadeia principal, mas realiza a escalabilidade através de execução fora da cadeia e validação na cadeia. Optimistic Rollup e ZK Rollup têm suas vantagens: o primeiro é rápido e tem alta compatibilidade, mas enfrenta problemas de atraso no período de desafio e no mecanismo de prova de fraude; o segundo é seguro, com boa capacidade de compressão de dados, mas é complexo de desenvolver e tem compatibilidade insuficiente com EVM. Independentemente do tipo de Rollup, sua essência é externalizar o direito de execução, mantendo os dados e a validação na cadeia principal, alcançando um equilíbrio relativo entre descentralização e alto desempenho. O rápido crescimento de projetos como Arbitrum, Optimism, zkSync e StarkNet prova a viabilidade desta rota, mas também expõe dependência excessiva da disponibilidade de dados (DA), custos ainda elevados e uma experiência de desenvolvimento fragmentada como gargalos de médio prazo.

A quarta categoria de rotas é a arquitetura de blockchain modular que surgiu nos últimos anos, representada por Celestia, Avail, EigenLayer, entre outros. O paradigma modular defende a desacoplamento total das funções centrais do blockchain, onde múltiplas chains especializadas realizam diferentes funções, e depois se combinam em uma rede escalável através de protocolos cross-chain. Esta direção é profundamente influenciada pela arquitetura modular de sistemas operacionais e pela ideia de computação em nuvem combinável; sua vantagem está na flexibilidade de substituir componentes do sistema e na grande melhoria de eficiência em etapas específicas (, como DA). Mas seus desafios também são bastante evidentes: após o desacoplamento modular, os custos de sincronização, verificação e confiança entre sistemas são extremamente altos, o ecossistema de desenvolvedores é extremamente disperso, e as exigências para padrões de protocolos de médio e longo prazo e segurança cross-chain são muito superiores às do design de chains tradicionais. Este modelo, em essência, não constrói mais uma "chain", mas sim uma "rede de chains", o que estabelece um nível sem precedentes de complexidade na compreensão da arquitetura geral e na operação e manutenção.

A última classe de rotas, que é o foco da análise subsequente neste artigo, é o caminho de otimização de computação paralela dentro da cadeia. Ao contrário das quatro primeiras classes que realizam a "divisão horizontal" principalmente a partir da perspectiva estrutural, a computação paralela enfatiza a "atualização vertical", ou seja, dentro de uma única cadeia, realiza o processamento concorrente de transações atomizadas por meio da mudança da arquitetura do motor de execução. Isso exige a reescrita da lógica de agendamento da VM, introduzindo uma série completa de mecanismos de agendamento de sistemas modernos de computação, como análise de dependência de transações, previsão de conflitos de estado, controle de paralelismo e chamadas assíncronas. Solana foi um dos primeiros projetos a implementar o conceito de VM paralela em sistemas de nível de cadeia, realizando a execução paralela em múltiplos núcleos através do julgamento de conflitos de transações baseado em um modelo de conta. Projetos de nova geração como Monad, Sei, Fuel, MegaETH, entre outros, tentam ainda mais avançar, introduzindo ideias de ponta como execução em pipeline, concorrência otimista, partição de armazenamento e desacoplamento paralelo, construindo núcleos de execução de alto desempenho semelhantes a CPUs modernas. A principal vantagem nessa direção é que não é necessário depender de uma arquitetura de múltiplas cadeias para alcançar um limite de throughput, ao mesmo tempo em que fornece elasticidade computacional suficiente para a execução de contratos inteligentes complexos, sendo um pré-requisito técnico importante para cenários de aplicação futuros como Agentes de IA, jogos de cadeia em larga escala e derivativos de alta frequência.

Ao considerar os cinco tipos de caminhos de escalabilidade mencionados acima, a verdadeira divisão por trás deles é, na verdade, o equilíbrio sistêmico entre desempenho, combinabilidade, segurança e complexidade de desenvolvimento no blockchain. O Rollup se destaca na terceirização de consenso e herança de segurança, a modularização enfatiza a flexibilidade estrutural e reutilização de componentes, a escalabilidade off-chain tenta superar o gargalo da cadeia principal, mas o custo de confiança é elevado, enquanto a paralelização on-chain foca na atualização fundamental da camada de execução, tentando se aproximar do limite de desempenho dos sistemas distribuídos modernos sem comprometer a consistência interna da cadeia. Cada caminho não pode resolver todos os problemas, mas essas direções juntas formam o panorama da atualização do paradigma de computação Web3 e oferecem opções estratégicas extremamente ricas para desenvolvedores, arquitetos e investidores.

Assim como na história os sistemas operacionais passaram de núcleo único para múltiplos núcleos, e os bancos de dados evoluíram de índices sequenciais para transações concorrentes, o caminho de escalabilidade do Web3 também acabará por avançar para uma era de execução altamente paralela. Nesta era, o desempenho não será apenas uma competição de velocidade de cadeia, mas uma expressão abrangente da filosofia de design subjacente, da profundidade de compreensão da arquitetura, da colaboração entre hardware e software e do controle do sistema. E a paralelização dentro da cadeia pode ser o campo de batalha final desta longa guerra.

Três, Mapa de Classificação de Cálculo Paralelo: Cinco Grandes Caminhos de Conta a Instrução

No contexto da evolução contínua das tecnologias de escalabilidade em blockchain, a computação paralela tornou-se gradualmente o caminho central para a superação de desempenho. Diferente do desacoplamento horizontal nas camadas de estrutura, rede ou disponibilidade de dados, a computação paralela é uma exploração vertical na camada de execução, que diz respeito à lógica fundamental da eficiência operacional da blockchain, determinando a velocidade de resposta e a capacidade de processamento de um sistema blockchain diante de alta concorrência e transações complexas de múltiplos tipos. A partir do modelo de execução, ao revisar a trajetória de desenvolvimento deste espectro tecnológico, podemos delinear um mapa de classificação claro da computação paralela, que pode ser grosso modo dividido em cinco caminhos tecnológicos: paralelismo a nível de conta, paralelismo a nível de objeto, paralelismo a nível de transação, paralelismo a nível de máquina virtual e paralelismo a nível de instrução. Estes cinco tipos de caminhos, desde um grau mais grosso até um mais fino, representam não apenas um processo de refinamento contínuo da lógica paralela, mas também um caminho de complexidade do sistema e aumento da dificuldade de agendamento.

O primeiro nível de paralelismo ao nível de contas é representado pelo paradigma da Solana. Este modelo baseia-se no design desacoplado de conta-estado, analisando estaticamente o conjunto de contas envolvidas nas transações para determinar se existem relações de conflito. Se o conjunto de contas acessadas por duas transações não se sobrepuser, elas podem ser executadas em paralelo em múltiplos núcleos. Este mecanismo é muito adequado para lidar com transações que têm uma estrutura clara e entradas e saídas definidas, especialmente programas com caminhos previsíveis, como DeFi. No entanto, a suposição inerente é que o acesso às contas é previsível e que a dependência do estado pode ser inferida estaticamente, o que leva a problemas de execução conservadora e redução do paralelismo quando se lida com comportamentos dinâmicos, como contratos inteligentes complexos (, por exemplo, jogos em cadeia, agentes de IA, etc., ). Além disso, a dependência cruzada entre contas também reduz significativamente os ganhos de paralelismo em alguns cenários de negociação de alta frequência. O runtime da Solana já implementou uma otimização elevada nesta área, mas sua estratégia central de agendamento ainda é limitada pela granularidade das contas.

Com base no modelo de conta, refinamos ainda mais e entramos no nível técnico de paralelismo em nível de objeto. O paralelismo em nível de objeto introduz uma abstração semântica de recursos e módulos, permitindo a programação concorrente em unidades de "objetos de estado" de granularidade mais fina. Aptos e Sui são exploradores importantes nessa direção, especialmente o último, que através do sistema de tipos lineares da linguagem Move, define em tempo de compilação a propriedade e a mutabilidade dos recursos, permitindo assim um controle preciso de conflitos de acesso a recursos em tempo de execução. Essa abordagem é mais versátil e escalável em comparação ao paralelismo em nível de conta, podendo abranger lógicas de leitura e escrita de estado mais complexas, e serve de forma natural a cenários de alta heterogeneidade como jogos, redes sociais e IA. No entanto, o paralelismo em nível de objeto também introduz uma barreira linguística mais alta e complexidade de desenvolvimento; Move não é um substituto direto para Solidity, e o custo de transição do ecossistema é elevado, limitando a velocidade de popularização de seu paradigma paralelo.

A paralelização em nível de transação, explorada por uma nova geração de cadeias de alto desempenho representadas por Monad, Sei e Fuel, é um caminho mais avançado. Este caminho não considera mais o estado ou a conta como a unidade mínima de paralelização, mas constrói um gráfico de dependência em torno da própria transação. Ele vê a transação como uma unidade de operação atômica, construindo um gráfico de transações (Transaction DAG) através de análises estáticas ou dinâmicas, e depende do agendador para a execução concorrente em pipeline. Este design permite que o sistema maximize a exploração da paralelização sem precisar entender completamente a estrutura de estado subjacente. Monad é particularmente notável, pois combina controle de concorrência otimista (OCC), agendamento de pipeline paralelo, execução fora de ordem e outras tecnologias modernas de motores de banco de dados, tornando a execução da cadeia mais próxima do paradigma de "agendador GPU". Na prática, esse mecanismo requer gerenciadores de dependência e detectores de conflito extremamente complexos, e o próprio agendador pode se tornar um gargalo, mas