融资 2.25 亿美元,Monad 能否成为 L1 头部项目?

DeMan
2024年4月11日 12:15
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L1和EVM的叙事热度仍在,2.25亿美元的融资能否成就一个新的项目团队?
Layer 1区块链Monad Labs宣布完成2.25亿美元融资,Paradigm领投,Electric Capital、SevenX Ventures、IOSG Ventures和Greenoaks等参投,该项目拟挑战Solana和Sui等竞争对手。据悉,本次交易是2024年迄今为止规模最大的一笔加密货币领域融资。
 
 
对此,Monad创始人Keone Hon表示,Monad的创新来自于从头开始重建以太坊的区块链,保持执行智能合约的能力,同时以更快的速度、更高的容量和更低的成本完成交易,Monad 将完全支持EVM。
 
随后不久,HTX Ventures宣布战略性投资 Monad Labs,双方合作将推动Web3生态系统的创新。
 
下文将为读者全面介绍下Monad这个项目。

锚定EVM的性能痛点,Monad实现了1万+TPS并在扩展性方面有突出优势

EVM一直是区块链虚拟机的先驱,多年来已成为最常用的虚拟机,它见证了Curve、Uniswap 和Maker等名声远扬的创新。尽管EVM占据主导地位,但性能方面的缺陷导致了AltVM(替代虚拟机)的兴起。而在AltVM当中,Monad的优势包括其主网的10,000 TPS,以及超强的社区共识文化。
 
 
据介绍,Monad将在今年晚些时候正是上线,其目标是成为高度可扩展的单一大型L1区块链。它既兼容EVM,又能够处理每秒超过10,000笔交易,区块时间为1秒。这种可扩展的性能,得益于并行执行、Monad DB等技术。
 
Monad实现了安全性和去中心化,并且在种子轮融资中筹集了1900万美元,由Dragonfly领投,Placeholder、Shima Capital、Lemniscap、Cobie等参与。
 

读懂Monad的并行化技术逻辑,洞察未来EVM L1赛道的演进方向

 
Monad正在建设一个具有完全字节码兼容性的并行EVM L1。Monad的独特之处不仅在于它的并行引擎,还在于他们在底层构建的优化引擎。Monad采用了一种独特的整体设计方法,结合了几个关键特性,如pipelining、异步I/O、共识执行分离,以及MonadDB。
 
Monad设计的一个关键创新是带有轻微偏移量的pipelining。偏移量允许通过同时运行多个实例来并行化更多进程。因此,pipelining被用来优化许多功能,如状态访问pipeling、交易执行pipelining、共识和执行内部pipelining以及共识机制自身内的pipelining。
 
 
接下来,我们将具体来看Monad的并行化部分,这也是项目的技术核心。
 
在Monad中,交易在区块内是线性排序的,但目标是通过利用并行执行更快地达到最终状态。Monad的执行引擎设计采用了乐观并行算法。Monad的引擎同时处理交易,然后执行分析,以确保如果交易被一个接一个地执行,也将取得相同的结果。
 
如果存在任何冲突,则需要重新执行。这里的并行执行是一个相对简单的算法,但将它与Monad的其他关键创新结合起来,就让这种方法变得新颖了。这里需要注意的一点是,即使发生重新执行,通常也很便宜,因为无效交易所需的输入几乎一直保留在缓存中,所以这将是一个简单的缓存查找。重新执行被确保一定会成功,因为你已经执行了区块中之前的交易。
 
Monad还通过分离执行和共识(类似于Solana和Sei)以及延迟执行来提高性能。其中的想法是,如果你放宽执行条件,以便在达成共识之前完成执行,则可以并行运行执行和共识,从而为两者增加额外的时间。当然,Monad使用一种确定性算法来处理这种情况,以确保其中的一个不会跑得太远而失控。
 

已开发两年并将于今年晚些时候上线,Monad团队故事也值得一读

 
Monad已经开发了大约两年,由Keone Hon、James Hunsaker和Eunice Giarta创立。Keone和James是两位技术联合创始人,在Jump Trading共同工作了八年。
 
坐在同一个高频交易台上,与Jump内部的20个其他团队竞争,Keone和James能够连续多年名列前茅,每年促进超过10万亿美元的名义交易量,每秒进行数千笔交易。在这种交易量水平下,Keone和James 亲身体验到了微秒在执行中的差异。
 
进入加密领域后,Keone从事Solana DeFi的工作,而 James则在构建Pyth。意识到有可能对EVM实施一系列根本性的优化后,他们在2022年开始构建Monad,这些优化在过去20年的高性能计算机科学中已成为标准,但尚未应用于 EVM。通过引入这些组件,可以创建一个性能更高的EVM ,解决许多当前的扩展瓶颈问题。
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