尽管专业自动做市商（Prop AMMs）已在Solana全量交易中占据约40%的份额，但它们在以太坊虚拟机（EVM）生态中却几乎处于缺席状态。这一现象背后的深层原因是什么？
当前，Prop AMMs正迅速主导Solana DeFi领域，在核心交易对中的交易量占比已突破40%。这种由专业做市商运营的垂直流动性池，凭借更深的流动性和更具竞争力的定价脱颖而出。其核心优势在于显著降低了做市商面临的风险，特别是避免了被利用「过期报价」（stale quotes）进行抢跑（front-running）套利的情况。
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然而，这种成功目前仍局限于Solana网络。即便是在Base或Optimism等高效低费的Layer 2网络上，EVM体系内依然罕见Prop AMM的身影。它们为何无法在EVM环境中扎根？本文将围绕三个核心议题展开：解析Prop AMM的本质、剖析其在EVM链上遭遇的技术与经济壁垒，以及展望可能推动其进入EVM DeFi前沿的新型架构。
什么是 Prop AMM？
与传统AMM依赖大众被动提供资金不同，Prop AMM是由单一专业做市商主动管理流动性和定价权的自动做市商模式。
以Uniswap v2为代表的传统AMM采用恒定乘积公式 x * y = k 来锚定价格，其中x和y分别代表池中两种资产的数量，k保持恒定。而在Prop AMM体系中，定价机制并非静止不变，而是通过高频迭代（通常每秒多次）动态调整。鉴于多数Prop AMM内部算法属于商业机密，外界难以窥探全貌。不过，Sui链上的Obric Prop AMM智能合约代码已公开（此发现归功于 @markoggwp），其不变量 k 实际依赖于内部变量 mult_x、mult_y 和 concentration。下图演示了做市商如何持续刷新这些参数。
需特别说明的是，尽管Obric定价曲线左侧的公式比基础 x*y 更为复杂，但理解Prop AMM的关键逻辑在于——它始终维系着一个可变动的不变量 k，而做市商正是通过不断更新这个 k 值来微调价格曲线。
复习：AMM 是如何决定价格的？
本文多次提及「价格曲线」概念，它决定了用户在AMM交易时的成本，也是Prop AMM中做市商不断优化的对象。为便于理解，我们先回顾传统AMM的定价逻辑。
假设Uniswap v2上存在一个无手续费的WETH-USDC池。根据 x * y = k 公式，若池内含100 WETH和400,000 USDC，则当前点坐标为 x=100, y=400,000，初始单价为 400,000 / 100 = 4,000 USDC/WETH。此时常数 k = 100 * 400,000 = 40,000,000。
当交易者买入1 WETH时，需向池注入USDC以使WETH余额降至99。为维持 k 值恒定，新的 y 值必须调整为 40,000,000 / 99 ≈ 404,040.40。这意味着交易者需支付约4,040.40 USDC换取1 WETH，价格略高于初始水平。此差额即为「价格滑点」（slippage）。这也解释了为何 x*y=k 被称为「价格曲线」：任何可成交的价格点均须位于该曲线上。
为什么做市商会选择 AMM 设计而不是中心化订单簿（CLOB）？
让我们探究做市商偏好AMM而非链上中心限价订单簿（CLOB）的原因。想象你在CLOB上报价，若要调整数千个限价单，你需要逐一撤销并重挂。若有 N 个订单，更新操作复杂度高达 O(N)，这在链上环境既耗时又昂贵。
反之，若能将所有报价映射为一条数学曲线呢？你仅需更新定义曲线的少数几个参数，即可将操作复杂度从 O(N) 降至 O(1)。
为了直观展示「价格曲线」如何对应不同的有效价格区间，我们可以参考Ellipsis Labs基于Solana开发的Prop AMM SolFi。虽然其具体曲线未知且隐蔽，但Ghostlabs绘制了一张图表，展示了在特定Solana slot（区块时间段）内，不同数量SOL兑换USDC时的有效价格。图中每条线代表一个独立的WSOL/USDC池，表明多层级价格可同时存在。随着做市商刷新曲线，这张有效价格图也会随slot变化。
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核心洞察在于，通过仅更新少量曲线参数，做市商即可实时重塑有效价格分布，无需逐个处理 N 个订单。这正是Prop AMM的价值主张——赋予做市商以更高的资本与计算效率，提供动态且深度的流动性。
为什么 Solana 的架构非常适合 Prop AMM？
Prop AMM作为「主动管理型」系统，依赖两大基石：
1. 极低的更新成本（cheap updates）
2. 优先执行权（priority execution）
在Solana生态中，二者相辅相成：低廉的更新成本往往自然衍生出执行优先权。
为何做市商亟需这两项特性？首先，他们会依据库存变动或资产指数价格（如CEX价格）波动，以区块链的运行频率持续刷新价格曲线。在Solana这类高频链上，高昂的更新成本将使高频调整成为奢望。
其次，若做市商无法确保更新交易位于区块顶端，旧报价便会被套利者「截胡」，导致必然亏损。缺失上述特性，做市商运营将受阻，用户亦将面临更劣的交易条件。
据 @SliceAnalytics 数据，Solana上的Prop AMM做市商HumidiFi每秒更新报价可达74次。
EVM领域的参与者或许会问：「Solana的slot周期约400ms，Prop AMM如何在单个slot内完成多次价格更新？」
答案根植于Solana的连续架构，这与EVM的离散区块模型截然不同。
· EVM：交易通常在完整区块被提议并最终确认后按序执行。中途发送的更新只能等待下一区块生效。
· Solana：Leader验证节点不等待完整区块形成，而是将交易拆解为小数据包（称为「shred」）连续广播。在一个slot内虽有多笔交换发生，但 shred #1 的价格更新仅影响 swap #1，shred #2 的更新仅影响 swap #2。
注：Flashblocks机制类似于Solana的shred。据Anza Labs的 @Ashwinningg 在CBER大会分享，每个400ms slot上限容纳32,000个shred，即每毫秒80个shred。至于200ms Flashblocks能否满足做市商需求，相较于Solana连续架构仍是未决之题。
那么，Solana上的更新为何如此廉价？又是如何转化为优先执行的？
首先，尽管Solana Prop AMM实现多为黑盒，但存在如Pinocchio库等工具可优化Solana程序的CU消耗。Helius博客对此有详尽解读，借助该库，Solana程序的CU消耗可从约4000 CU骤降至约100 CU。
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再看优先级层面。Solana通过筛选 Fee / Compute Units 比率最高的交易进行排序（Compute Units类同EVM Gas）。
· 若使用Jito，计算公式为 Jito Tip / Compute Units
· 若未使用：Priority = (优先费 + 基础费) / (1 + CU 上限 + 签名 CU + 写锁 CU)
对比Prop AMM更新与Jupiter Swap的CU消耗可见，更新极其廉价，比例悬殊达1:1000。
Prop AMM 更新：简单的曲线更新成本极低。Wintermute的更新仅消耗109 CU，总费用低至0.000007506 SOL
Jupiter Swap：经Jupiter路由的swap交易消耗约~100,000 CU，总费用0.000005 SOL
鉴于这种巨大差异，做市商只需为更新交易支付微量费用，即可获得远高于普通交换交易的Fee/CU比率，从而确保更新交易稳居区块顶端，有效抵御套利攻击。
为什么 Prop AMM 尚未在 EVM 上落地？
假设Prop AMM的更新涉及写入决定价格曲线的变量。尽管Solana上的代码保密，但我们可以借由Obric在Sui上的实现来推演：交易对报价的决定变量通过update函数写入智能合约。
感谢 @markoggwp 发现！
基于此假设，我们发现EVM架构存在重大阻碍，使得Solana的Prop AMM模型在EVM上行不通。
回顾OP-Stack Layer 2（如Base和Unichain），交易按每Gas优先费用排序（类似Solana按Fee/CU排序）。
在EVM中，写入操作的Gas消耗高昂。与Solana更新相比，通过SSTORE操作码在EVM写入数据的成本令人咋舌：
· SSTORE（0 → 非 0）：~22,100 gas
· SSTORE（非 0 → 非 0）：~5,000 gas
· 典型AMM swap：~200,000–300,000 gas
注意：EVM Gas类同Solana CU。上述SSTORE数值假设每交易仅一次写入（冷写入），这符合常规，因为单次交易通常不发送多次更新。
尽管更新仍比交换便宜，但Gas使用率比例仅为约10倍（更新可能涉及多个SSTORE），而在Solana上，这一比例约为1000倍。
这引出了两个结论，使相同的Solana Prop AMM模型在EVM上风险剧增：
1. 高昂Gas导致优先费用难以保障更新优先，较低的优先费用无法支撑高费率/Gas比率。为确保更新不被抢先并位于区块顶端，需支付更高优先费，从而增加成本负担。
2. EVM上套利风险更高，EVM更新Gas与交换Gas比例仅1:10，而Solana为1:1000。这意味着套利者只需将优先费提高10倍即可抢先做市商更新，而在Solana需提高1000倍。在较低比例下，套利者更倾向于抢先交易价格更新以获取过时报价获利，因为成本低廉。
部分创新方案（如EIP-1153的TSTORE临时存储）提供约100 gas的写入，但这种存储具有时效性，仅限单笔交易有效，无法用于持久化价格更新以供后续掉期交易使用（例如跨整个区块期间）。
如何将 Prop AMM 引入 EVM？
在探讨方法前，先明确「为何要做」：用户追求更优交易报价意味着更低成本。以太坊及Layer 2引入Prop AMM，可让用户享受到原本仅在Solana或CEX才能获得的竞争性报价。
要使Prop AMM在EVM可行，我们回顾其在Solana成功的要素之一：
· 区块顶部更新保护：在Solana，Prop AMM更新位于区块顶端，防止抢跑。之所以能居顶，是因为CU消耗极少，即便费用低，也能实现高费用/CU比率，尤其对比掉期交易而言。
那么，如何将Prop AMM的区块顶部更新引入Layer 2 EVM？两条路径：要么降低写入成本，要么为Prop AMM更新开辟优先级通道。
鉴于EVM状态膨胀问题，降低写入成本（如廉价SSTORE）不可行，否则易引发垃圾状态攻击。
因此，我们提出为Prop AMM更新创建优先通道。这是可行方案，也是本文重点。
Uniswap团队的 @MarkToda 提出新路径，通过全局存储智能合约 + 专门的区块构建器策略来实现：
其运作机制如下：
· 全局存储合约：部署轻量智能合约作为公有键值存储。做市商将价格曲线参数写入该合约（例如 set(ETH-USDC_CONCENTRATION, 4000)）。
· 构建器策略：此为链下关键组件。区块构建器识别发往全局存储合约的交易，预留区块前5–10% Gas分配给这些更新交易，并按费用优先排序，以此隔离垃圾交易。
注意：交易必须直接发送至全局存储地址，否则无法保证位于区块顶端。
自定义区块构建算法示例可参考 rblib。
Prop AMM 集成：做市商的Prop AMM合约在交换时从全局存储合约读取价格曲线数据，据此提供报价。
该架构巧妙化解两大难题：
1. 安全性保护：构建器策略建立「快速通道」，确保区块内所有价格更新先于交易执行，消除抢跑风险。
2. 成本效益：做市商不再与所有DeFi用户争夺高Gas Price以抢占区块顶端，仅需在本地费用市场中竞争更新交易预留的顶部区块空间，大幅降低成本。
用户交易将依据做市商在同一区块初始更新设定的价格曲线执行，确保报价的新鲜度与安全性。此模型在EVM上复现了Solana低成本、高优先级更新的环境，为Prop AMM进军EVM铺平道路。
然而，该模型亦有局限性，这些问题留待文末讨论。
结论
Prop AMM的可行性核心在于解决经济难题：廉价且优先执行以防止抢先交易。
标准EVM架构虽使此类操作成本高企且风险巨大，但新设计提供了破局思路。结合链上全局存储智能合约与链下构建器策略的新范式，可打造专用「快速通道」，保证区块顶部执行更新，同时建立本地受控的费用市场。这不仅让Prop AMM在EVM成为可能，也可能为所有依赖区块顶部预言机更新的EVM DeFi带来变革。
开放性问题
· Prop AMM在EVM上200ms Flashblock的速度是否足以与Solana连续架构抗衡？
· Solana上大部分AMM流量汇聚于单一聚合器Jupiter，其提供便捷SDK供AMM接入。但在Layer 2 EVM上，流量分散且缺乏公共SDK，这是否构成Prop AMM的挑战？
· Prop AMM在Solana上更新仅消耗约100 CU，其底层实现机制究竟如何？
· 快速通道模型仅保证区块顶部更新。若一个Flashblock内包含多笔交换，做市商如何在这之间更新价格？
· 是否可使用Yul或Huff等语言编写优化的EVM程序，类比Solana上的Pinocchio优化方案？
· Prop AMM与RFQ模式的比较如何？
· 如何防止做市商在区块N给出优质报价诱导用户，随后在区块N+1更新为糟糕报价？Jupiter采取何种防范措施？
· Jupiter Ultra V3的Ultra Signaling功能允许Prop AMM区分有害与无害流量并提供更紧密报价，这类聚合器特性对Prop AMM在EVM的重要性如何？
以上就是为何索拉纳币（Solana）上满是Prop AMM，但在EVM上仍是空白？的详细内容，更多关于Sol的Prop AMM为何难进EVM？的资料请关注其它相关文章！