Web3 並列コンピューティングトラックの全体像: ネイティブ拡張に最適なソリューションか?

著者: 0xjacobzhao と ChatGPT 4o

ブロックチェーンの「セキュリティ」「分散化」「スケーラビリティ」の「不可能三角形」（ブロックチェーントリレンマ）は、ブロックチェーンシステム設計における本質的なトレードオフを明らかにしています。つまり、ブロックチェーンプロジェクトが「極めて高いセキュリティ、誰もが参加可能、かつ高速処理」を同時に実現することは困難です。永遠のテーマである「スケーラビリティ」に関して、市場で主流となっているブロックチェーン拡張ソリューションは、次のようなパラダイムに分かれています。

実行強化拡張:並列化、GPU、マルチコアなどの実行機能をその場で向上
状態分離の拡張: 水平分割状態/シャード、シャーディング、UTXO、複数サブネットなど
オフチェーンアウトソーシングの拡張：ロールアップ、コプロセッサ、DAなどのチェーン外での実行
構造的分離の拡張：モジュールチェーン、共有シーケンサー、ロールアップメッシュなどのモジュールアーキテクチャと共同操作
非同期並行拡張: アクターモデル、プロセス分離、メッセージ駆動、インテリジェントエージェント、マルチスレッド非同期チェーンなど

ブロックチェーンの拡張計画には、インチェーン並列コンピューティング、ロールアップ、シャーディング、DA モジュール、モジュラー構造、アクターシステム、zk 証明圧縮、ステートレスアーキテクチャなどが含まれ、実行、ステータス、データ、構造の複数のレベルをカバーします。「多層連携とモジュールの組み合わせ」の完全な拡張システムです。この記事では、並列コンピューティングに基づく容量拡張方法に焦点を当てます。

チェーン内並列処理は、ブロック内のトランザクション/命令の並列実行に重点を置いています。並列機構に応じて、拡張方法は 5 つのカテゴリに分類されます。各カテゴリーは、異なるパフォーマンスの追求、開発モデル、および建築哲学を表しています。並列粒度はより細かくなり、並列強度はより高くなり、スケジューリングの複雑さはより大きくなり、プログラミングの複雑さと実装の難しさはより高くなっています。

アカウントレベルの並列処理：代表的なプロジェクトSolana
オブジェクトレベルの並列処理：代表的なプロジェクトSui
トランザクションレベルの並列性: 代表的なプロジェクトとしてはMonadやAptosなどがある
コールレベル / MicroVM 並列処理: 代表的なプロジェクト MegaETH
命令レベルの並列性：代表的なプロジェクトGatlingX

オフチェーン非同期並行モデルは、アクター/アクターモデルによって表されます。それらは別の並列コンピューティングパラダイムに属します。クロスチェーン/非同期メッセージングシステム (非ブロック同期モデル) であるため、各エージェントは非同期メッセージングとイベント駆動型の並列メソッドを備えた独立して実行される「エージェントプロセス」であり、同期スケジューリングは必要ありません。代表的なプロジェクトとしては、AO、ICP、Cartesiなどが挙げられます。

私たちがよく知っているロールアップやシャーディング拡張ソリューションは、チェーン内並列コンピューティングではなく、システムレベルの同時実行メカニズムに属します。単一のブロック/仮想マシン内での並列度を高めるのではなく、複数のチェーン/実行ドメインを並列に実行することでスケーラビリティを実現します。このタイプの拡張ソリューションはこの記事の焦点ではありませんが、アーキテクチャの概念の類似点と相違点を比較するために使用します。

2. EVMベースの並列拡張チェーン：互換性におけるパフォーマンスの限界を突破

イーサリアムのシリアル処理アーキテクチャはこれまで発展し、シャーディング、ロールアップ、モジュラーアーキテクチャなど、複数回の拡張の試みが行われてきましたが、実行層のスループットのボトルネックはまだ根本的に打破されていません。しかし同時に、EVM と Solidity は依然として、最大の開発者ベースとエコシステムの潜在能力を備えたスマートコントラクトプラットフォームです。したがって、EVM 並列強化チェーンは、エコシステムの適合性と実行パフォーマンスの向上を両立させる重要なパスとして、新たな拡張進化の重要な方向になりつつあります。 Monad と MegaETH はこの方向で最も代表的なプロジェクトです。それぞれ遅延実行と状態分解から始めて、高同時性と高スループットのシナリオに対応する EVM 並列処理アーキテクチャを構築します。

モナドの並列計算機構の分析

Monad は、Ethereum 仮想マシン (EVM) 用に再設計された高性能なレイヤー 1 ブロックチェーンです。これは、パイプライン処理、コンセンサス層での非同期実行、実行層での楽観的並列実行という基本的な並列概念に基づいています。さらに、コンセンサス層とストレージ層では、Monad は高性能 BFT プロトコル (MonadBFT) と専用データベースシステム (MonadDB) を導入し、エンドツーエンドの最適化を実現しました。

パイプライン: 多段パイプライン並列実行メカニズム

パイプラインは、モナド並列実行の基本的な概念です。その中心的なアイデアは、ブロックチェーンの実行プロセスを複数の独立したステージに分割し、これらのステージを並列処理して 3 次元パイプラインアーキテクチャを形成することです。各ステージは独立したスレッドまたはコア上で実行され、ブロック間での同時処理を実現し、最終的にスループットの向上とレイテンシの削減の効果を実現します。これらの段階には、トランザクションの提案 (Propose)、コンセンサス (Consensus)、トランザクションの実行 (Execution)、およびブロックの送信 (Commit) が含まれます。

非同期実行：コンセンサス - 非同期実行の分離

従来のチェーンでは、トランザクションのコンセンサスと実行は通常、同期プロセスです。このシリアルモデルでは、パフォーマンスの拡張が著しく制限されます。 Monad は、「非同期実行」を通じてコンセンサス層の非同期、実行層の非同期、ストレージの非同期を実現します。ブロック時間と確認遅延を大幅に削減し、システムの柔軟性を高め、処理フローをより細分化し、リソースの利用をより効率的にします。

コア設計:

コンセンサスプロセス (コンセンサスレイヤー) はトランザクションのソートのみを担当し、契約ロジックは実行しません。
合意に達した後、実行プロセス (実行レイヤー) が非同期的にトリガーされます。
コンセンサスが完了すると、実行が完了するのを待たずに、すぐに次のブロックのコンセンサスプロセスに入ります。

楽観的並列実行: 楽観的並列実行

従来の Ethereum では、状態の競合を避けるために、トランザクション実行に厳密なシリアルモデルを使用します。 Monad は「楽観的並列実行」戦略を採用し、トランザクション処理速度を大幅に向上させます。

実行メカニズム:

モナドは、ほとんどのトランザクションが互いに競合しないと仮定して、すべてのトランザクションを楽観的に並列に実行します。
トランザクションが同じ状態 (読み取り/書き込みの競合など) にアクセスするかどうかを監視するために、「競合検出機能」も実行されます。
競合が検出された場合、競合するトランザクションはシリアル化され、再実行されて、状態の正確性が確保されます。

Monad は互換性のあるパスを選択しました。つまり、EVM ルールをできるだけ変更せず、書き込みステータスを延期し、実行中に競合を動的に検出することで並列処理を実現します。これは、Ethereum の高性能バージョンのようなものです。その成熟度により、EVM エコシステムの移行が容易になり、EVM の世界における並列アクセラレータとなります。

MegaETHの並列計算機構の分析

Monad の L1 ポジショニングとは異なり、MegaETH は EVM 互換のモジュラー型高性能並列実行レイヤーとして位置付けられており、独立した L1 パブリックチェーンとして、または Ethereum 上の実行拡張レイヤー (Execution Layer) やモジュラーコンポーネントとして使用できます。その主な設計目標は、アカウントロジック、実行環境、および状態を独立してスケジュール可能な最小限の単位に分離および分解し、チェーン内での高度な同時実行と低レイテンシの応答機能を実現することです。 MegaETH が提案する主要なイノベーションは、マイクロ VM アーキテクチャ + 状態依存性 DAG (有向非巡回状態依存性グラフ) とモジュラー同期メカニズムであり、これらが共同で「インチェーンスレッド」用の並列実行システムを構築します。

マイクロVMアーキテクチャ: スレッドとしてのアカウント

MegaETH は、「アカウントごとに 1 つのマイクロ仮想マシン (Micro-VM)」という実行モデルを導入します。これは、実行環境を「スレッド化」し、並列スケジューリングのための最小の分離単位を提供します。これらの VM は、同期呼び出しではなく非同期メッセージングを通じて相互に通信します。多数の VM を独立して実行および保存できるため、当然並列になります。

状態依存性DAG: 依存性グラフ駆動スケジューリングメカニズム

MegaETH は、アカウントステータスアクセス関係に基づいた DAG スケジューリングシステムを構築しました。システムはグローバルな依存関係グラフをリアルタイムで維持します。各トランザクションでどのアカウントが変更され、どのアカウントが読み取られるかはすべて依存関係としてモデル化されます。競合しないトランザクションは直接並列実行でき、依存関係のあるトランザクションはトポロジ順にスケジュールされるか、遅延されます。依存関係グラフは、並列実行中に状態の一貫性と重複のない書き込みを保証します。

非同期実行とコールバックメカニズム

MegaETH は、従来の EVM シリアル呼び出しの問題を解決するために、アクターモデルの非同期メッセージパッシングに似た非同期プログラミングパラダイムに基づいて構築されています。コントラクト呼び出しは非同期です (非再帰実行)。コントラクト A -> B -> C を呼び出す場合、各呼び出しはブロックや待機なしで非同期的に行われます。呼び出しスタックは非同期呼び出しグラフ (呼び出しグラフ) に展開されます。トランザクション処理 = 非同期グラフのトラバース + 依存関係の解決 + 並列スケジューリング。

要約すると、MegaETH は従来の EVM シングルスレッドステートマシンモデルを破壊し、アカウントに基づいてマイクロ仮想マシンのカプセル化を実装し、状態依存グラフを通じてトランザクションをスケジュールし、同期呼び出しスタックを非同期メッセージメカニズムに置き換えます。「アカウント構造→スケジューリングアーキテクチャ→実行プロセス」まであらゆる側面から再設計された並列コンピューティングプラットフォームであり、次世代の高性能オンチェーンシステムを構築するためのパラダイムレベルの新しいアイデアを提供します。

MegaETH は再構築の道を選択しました。アカウントと契約を独立した VM に完全に抽象化し、非同期実行スケジューリングを通じて究極の並列処理の可能性を解放します。理論的には、MegaETH の方が並列上限は高くなりますが、複雑さを制御するのも難しくなります。これは、Ethereum コンセプトに基づいた超分散型オペレーティングシステムのようなものです。

Monad と MegaETH の両方の設計コンセプトはシャーディングとはまったく異なります。シャーディングはブロックチェーンを複数の独立したサブチェーン (シャード) に水平に分割し、各サブチェーンがトランザクションとステータスの一部を担当することで、ネットワーク層での単一チェーン拡張の制限を打ち破ります。一方、Monad と MegaETH はどちらも単一チェーンの整合性を維持し、実行層でのみ水平方向に拡張し、単一チェーン内での極端な並列実行を通じてパフォーマンスを最適化します。これら 2 つは、ブロックチェーンの拡張パスにおける垂直方向の強化と水平方向の拡張方向を表しています。

Monad や MegaETH などの並列コンピューティングプロジェクトは、主にスループット最適化パスに焦点を当て、チェーン内 TPS の向上を主な目標とし、遅延実行とマイクロ仮想マシン (Micro-VM) アーキテクチャを通じてトランザクションレベルまたはアカウントレベルの並列処理を実現します。 Pharos Network は、モジュール式のフルスタック並列 L1 ブロックチェーンネットワークであり、その中核となる並列コンピューティングメカニズムは「Rollup Mesh」と呼ばれます。このアーキテクチャは、メインネットワークと特殊処理ネットワーク (SPN) 間の連携を通じて複数の仮想マシン環境 (EVM および Wasm) をサポートし、ゼロ知識証明 (ZK) や信頼できる実行環境 (TEE) などの高度なテクノロジを統合します。

Rollup Mesh並列計算メカニズムの分析:

完全なライフサイクル非同期パイプライン: Pharos は、トランザクションのさまざまな段階 (コンセンサス、実行、ストレージなど) を分離し、非同期処理を使用して各段階を独立して並行して実行できるようにすることで、全体的な処理効率を向上させます。
デュアル VM 並列実行: Pharos は EVM と WASM の両方の仮想マシン環境をサポートしているため、開発者はニーズに応じて適切な実行環境を選択できます。このデュアル VM アーキテクチャは、システムの柔軟性を向上させるだけでなく、並列実行によるトランザクション処理機能も向上させます。
特殊処理ネットワーク (SPN): SPN は Pharos アーキテクチャの重要なコンポーネントであり、特定の種類のタスクやアプリケーションの処理専用のモジュール式サブネットワークのようなものです。 Pharos は SPN を通じて動的なリソース割り当てとタスクの並列処理を実現し、システムのスケーラビリティとパフォーマンスをさらに向上させます。
モジュラーコンセンサスと再ステーキング：Pharos は、複数のコンセンサスモデル（PBFT、PoS、PoA など）をサポートする柔軟なコンセンサスメカニズムを導入し、再ステーキングプロトコル（再ステーキング）を通じてメインネットと SPN 間の安全な共有とリソース統合を実現します。

さらに、Pharos は、マルチバージョン Merkle ツリー、Delta Encoding、Versioned Addressing、ADS Pushdown テクノロジーを通じてストレージエンジンの基盤から実行モデルを再構築し、ネイティブブロックチェーンの高性能ストレージエンジン Pharos Store を起動することで、高スループット、低レイテンシ、高度に検証可能なオンチェーン処理機能を実現します。

一般的に、Pharos の Rollup Mesh アーキテクチャは、モジュール設計と非同期処理メカニズムを通じて高性能な並列コンピューティング機能を実現します。 Pharos は、クロスロールアップ並列処理のスケジュールコーディネーターとして、「インチェーン並列」実行オプティマイザーではなく、SPN を通じて異種のカスタマイズされた実行タスクを実行します。

Monad、MegaETH、Pharos の並列実行アーキテクチャに加えて、EVM 並列エコシステムへの重要な補足と最先端の実験として、EVM 並列コンピューティングにおける GPU アクセラレーションのアプリケーションパスを模索するプロジェクトが市場にいくつかあることもわかりました。その中でも、Reddio と GatlingX は代表的な 2 つの方向性です。

Reddio は、zkRollup と GPU 並列実行アーキテクチャを組み合わせた高性能プラットフォームです。その中核は、EVM 実行プロセスを再構築し、マルチスレッドスケジューリング、非同期状態ストレージ、およびトランザクションバッチの GPU 加速実行を通じて実行層のネイティブ並列化を実現することにあります。並列粒度は、トランザクションレベル + 操作レベル (マルチスレッドオペコード実行) に属します。その設計では、マルチスレッドバッチ実行、非同期状態読み込み、GPU 並列処理トランザクションロジック (CUDA 互換並列 EVM) が導入されています。 Monad/MegaETH と同様に、Reddio も実行層での並列処理に重点を置いています。違いは、実行エンジンが GPU 並列アーキテクチャを通じて再構築され、高スループットおよび計算集約型のシナリオ (AI 推論など) 向けに設計されていることです。統合実行モジュールを提供するSDKが利用可能になりました
GatlingX は自らを「GPU-EVM」と呼び、従来の EVM 仮想マシンの「命令レベルのシリアル実行」モデルを GPU のネイティブ並列オペレーティング環境に移行しようとする、より革新的なアーキテクチャを提案しています。そのコアメカニズムは、EVM バイトコードを CUDA 並列タスクに動的にコンパイルし、GPU マルチコアを通じて命令ストリームを実行することで、EVM のシーケンシャルボトルネックを最低レベルで解消することです。命令レベル並列処理 (ILP) の並列粒度に属します。 Monad/MegaETH の「トランザクションレベル/アカウントレベル」の並列粒度と比較すると、GatlingX の並列メカニズムは、仮想マシンエンジンの基礎となる再構築に近い、命令レベルの最適化パスに属しています。現在は概念段階にあり、ホワイトペーパーとアーキテクチャスケッチはリリースされていますが、SDK やメインネットはまだありません。

Artela は差別化された並列設計コンセプトを提案しました。 EVM++ アーキテクチャ WebAssembly (WASM) 仮想マシンを導入することで、開発者は Aspect プログラミングモデルを使用して、EVM の互換性を維持しながらチェーン上で拡張機能を動的に追加および実行できるようになります。最小の並列単位としてコントラクト呼び出し粒度 (関数/拡張機能) を使用し、EVM コントラクト実行時に拡張モジュール (「プラグ可能なミドルウェア」に類似) の挿入をサポートし、論理分離、非同期呼び出し、モジュールレベルの並列実行を実現します。実行層の構成可能性とモジュール型アーキテクチャにさらに注意を払います。そのコンセプトは、将来の複雑なマルチモジュールアプリケーションに新しいアイデアを提供します。

3. ネイティブ並列アーキテクチャチェーン: VMの実行エンティティの再構築

Ethereum の EVM 実行モデルは、ネットワーク内のすべてのノードの状態変化の確実性と一貫性を確保することを目的として、開始以来「完全なトランザクション順序 + シリアル実行」のシングルスレッドアーキテクチャを採用しています。ただし、このアーキテクチャには当然パフォーマンスのボトルネックがあり、システムのスループットとスケーラビリティが制限されます。対照的に、Cosmos SDK 上に構築された Solana (SVM)、MoveVM (Sui、Aptos)、Sei v2 などのネイティブ並列コンピューティングアーキテクチャチェーンは、最下位レベルの設計から並列実行に合わせて調整されており、次のような利点があります。

状態モデルの自然な分離: Solana はアカウントロック宣言メカニズムを採用し、MoveVM はオブジェクト所有権モデルを導入し、Sei v2 はトランザクションタイプ分類に基づいて静的な競合判定を実現し、トランザクションレベルの同時スケジューリングをサポートします。
仮想マシンは同時実行に最適化されています。Solana の Sealevel エンジンは、マルチスレッド実行をネイティブにサポートしています。 MoveVM は静的同時実行グラフ分析を実行できます。 Sei v2 は、マルチスレッドマッチングエンジンと並列 VM モジュールを統合します。

もちろん、このタイプのネイティブ並列チェーンは、生態学的適合性の点でも課題に直面しています。 EVM 以外のアーキテクチャでは通常、新しい開発言語 (Move や Rust など) とツールチェーンが必要となり、開発者に一定の移行コストが発生します。さらに、開発者は、状態アクセスモデル、同時実行の制限、オブジェクトのライフサイクルなどの一連の新しい概念を習得する必要があり、しきい値と開発パラダイムの理解に対する要求がさらに高まります。

3.1 SolanaとSVMベースのSealevel並列エンジンの原理

Solana の Sealevel 実行モデルは、アカウント並列スケジューリングメカニズムであり、チェーン内で並列トランザクション実行を実装するための Solana のコアエンジンです。「アカウント宣言 + 静的スケジューリング + マルチスレッド実行」メカニズムにより、スマートコントラクトレベルでの高性能な同時実行を実現します。 Sealevel は、実稼働環境でチェーン内の同時スケジューリングを正常に実装したブロックチェーン分野初の実行モデルです。そのアーキテクチャのアイデアは、その後の多くの並列コンピューティングプロジェクトに影響を与え、高性能なレイヤー 1 並列設計の参照パラダイムとなっています。

コアメカニクス:

1. 明示的なアカウントアクセスリスト: 各トランザクションは、送信時に関連するアカウント (読み取り/書き込み) を宣言する必要があり、システムはこれを使用してトランザクション間でステータスの競合があるかどうかを判断します。

2. 競合検出とマルチスレッドスケジューリング

2 つのトランザクションがアクセスするアカウントセットに交差がない場合 → 並列に実行できます。
競合がある場合は、依存関係の順序に従って順番に実行します。
スケジューラは、依存関係グラフに基づいてトランザクションを異なるスレッドに割り当てます。

3. 独立した実行コンテキスト (プログラム呼び出しコンテキスト): 各コントラクト呼び出しは、相互呼び出しの干渉を回避するために、共有スタックなしで、独立したコンテキストで実行されます。

SealevelSealevel は Solana の並列実行スケジューリングエンジンであり、SVM は Sealevel (BPF 仮想マシンを使用) 上に構築されたスマートコントラクト実行環境です。これらを組み合わせることで、Solana の高性能並列実行システムの技術的基盤が形成されます。

Eclipseは、Solanaの並列実行エンジンをRollup実行レイヤーとして活用し、Ethereum L2やCelestiaなどのモジュラーチェーンにSolana VMをデプロイするプロジェクトです。 Eclipse は、Solana 実行レイヤー (Sealevel + SVM) を Solana メインネットから分離してモジュラーアーキテクチャに移行し、Solana の「スーパー同時実行モデル」を Execution Layer-as-a-Service にモジュール化することを提案した最初のプロジェクトの 1 つです。したがって、Eclipse も並列コンピューティングカテゴリに属します。

Neon は別のルートを採用し、EVM を SVM/Sealevel 環境に導入します。 EVM 互換のランタイムレイヤーを構築します。開発者は Solidity を使用してコントラクトを開発し、SVM 環境で実行できますが、スケジュール実行には SVM + Sealeve が使用されます。 Neon は、モジュラーブロックチェーンのカテゴリに傾倒しており、並列コンピューティングの革新を重視していません。

要約すると、Solana と SVM は Sealevel 実行エンジンに依存しています。 Solana のオペレーティングシステムのスケジューリング哲学は、実行速度は速いものの柔軟性が比較的低いカーネルスケジューラに似ています。これはネイティブの高性能並列コンピューティングパブリックチェーンです。

3.2 MoveVMアーキテクチャ: リソースとオブジェクトドライバ

MoveVM は、オンチェーンリソースのセキュリティと並列実行のために設計されたスマートコントラクト仮想マシンです。そのコア言語であるMoveは、もともとMeta（旧Facebook）によってLibraプロジェクト向けに開発されました。「オブジェクトとしてのリソース」という概念を強調します。すべてのオンチェーン状態は、明確な所有権とライフサイクルを持つオブジェクトとして存在します。これにより、MoveVM はコンパイル時にトランザクション間の状態の競合があるかどうかを分析し、オブジェクトレベルの静的並列スケジューリングを実装できるようになり、Sui や Aptos などのネイティブ並列パブリックチェーンで広く使用されています。

Suiのオブジェクト所有権モデル

Sui の並列コンピューティング機能は、独自の状態モデリングアプローチと言語レベルの静的分析メカニズムから生まれます。グローバル状態ツリーを使用する従来のブロックチェーンとは異なり、Sui は、MoveVM の線形型システムを組み合わせたオブジェクト中心のモデルを構築し、並列スケジューリングをコンパイル時に完了できる決定論的なプロセスにしました。

オブジェクトモデルは、Sui 並列アーキテクチャの基礎です。 Sui は、チェーン上のすべての状態を独立したオブジェクト (オブジェクト) に抽象化します。各オブジェクトには、一意の ID、明確な所有者 (アカウントまたは契約)、および型定義があります。これらのオブジェクトは互いに状態を共有せず、自然に分離されています。コントラクトを呼び出すときは、従来のチェーン上の「グローバル状態ツリー」の状態結合の問題を回避するために、関係するオブジェクトのセットを明示的に宣言する必要があります。この設計では、オンチェーン状態を複数の独立したユニットに分割し、同時実行を構造的に実現可能なスケジュールの前提条件にします。
静的所有権分析は、Move 言語の線形型システムのサポートを使用して実装されたコンパイル時の分析メカニズムです。これにより、システムは、トランザクションが実行される前に、オブジェクトの所有権を通じてどのトランザクションが状態の競合を引き起こさないかを推測し、それらを並列実行するように調整することができます。従来のランタイムでの競合検出およびロールバックと比較して、Sui の静的分析メカニズムは、実行効率を向上させながら、スケジューリングの複雑さを大幅に削減します。これは、高スループットと決定論的な並列処理機能を実現するための鍵となります。

Sui は状態空間をオブジェクトに分割し、コンパイル時の所有権分析と組み合わせて、低コストでロールバックのないオブジェクトレベルの並列実行を実現します。従来のチェーンのシリアル実行やランタイム検出と比較して、Sui は実行効率、システム決定論、リソース使用率の大幅な向上を実現します。

AptosのブロックSTM実装メカニズム

Aptos は、Move 言語をベースにした高性能なレイヤー 1 ブロックチェーンです。その並列実行機能は、主に独自に開発された Block-STM (ブロックレベルソフトウェアトランザクションメモリ) フレームワークから得られます。 Sui の「コンパイル時の静的並列処理」戦略とは異なり、Block-STM は「実行時の楽観的同時実行 + 競合ロールバック」の動的スケジューリングメカニズムであり、複雑な依存関係を持つトランザクションセットの処理に適しています。

Block-STM は、ブロックのトランザクション実行を 3 つの段階に分割します。

楽観的同時実行 (投機的実行): 実行前には、すべてのトランザクションはデフォルトで競合なしになります。システムは、同時実行のために複数のスレッドに並行してトランザクションをスケジュールし、アクセスされたアカウントステータス (読み取りセット/書き込みセット) を記録します。
競合の検出と検証 (検証フェーズ): システムは実行結果を検証します。2 つのトランザクション間に読み取りと書き込みの競合がある場合 (Tx1 が Tx2 によって書き込まれた状態を読み取るなど)、そのうちの 1 つがロールバックされます。
競合するトランザクションはロールバックされ、再試行されます (再試行フェーズ): 競合するトランザクションは、依存関係が解決されるまで実行が再スケジュールされ、最終的にすべてのトランザクションが有効で決定論的な状態の送信シーケンスを形成します。

Block-STM は、「楽観的並列処理 + ロールバックと再試行」の動的実行モデルであり、状態集約型で論理的に複雑なオンチェーントランザクションバッチ処理シナリオに適しています。これは、汎用性が高く、スループットの高いパブリックチェーンを構築するための Aptos の並列コンピューティングコアです。

Solana はエンジニアリングスケジューリングスクールであり、「オペレーティングシステムカーネル」に似ており、明確な状態境界、制御可能な高頻度トランザクションに適しており、ハードウェアエンジニアのスタイルを持ち、チェーンをハードウェアのように実行します (ハードウェアグレードの並列実行)。 Aptos は、システムのフォールトトレランススクールであり、「データベース同時実行エンジン」に似ており、強力な状態結合と複雑な呼び出しチェーンを備えた契約システムに適しています。 Sui はコンパイルセキュリティスクールであり、「リソースベースのインテリジェント言語プラットフォーム」に似ており、明確な資産の分離と組み合わせを備えたオンチェーンアプリケーションに適しています。 Aptos と Sui はプログラミング言語エンジニアのように、ソフトウェアと同じくらい安全にチェーンを実行する必要があります (ソフトウェアグレードのリソースセキュリティ)。これら 3 つは、異なる哲学に基づく Web3 並列コンピューティングの技術的実装パスを表しています。

3.3 Cosmos SDK 並列拡張

Sei V2 は、Cosmos SDK 上に構築された高性能なトランザクションベースのパブリックチェーンです。その並列機能は、主に、マルチスレッドマッチングエンジン (Parallel Matching Engine) の並列実行最適化と、オーダーブック DEX、オンチェーン交換インフラストラクチャなどの高頻度、低レイテンシのオンチェーントランザクションシナリオに対応することを目的とした仮想マシン層の 2 つの側面に反映されています。

コアパラレルメカニズム：

並列マッチングエンジン: Sei V2 では、注文マッチングロジックにマルチスレッド実行パスが導入され、注文ブックとマッチングロジックがスレッドレベルで分割されるため、複数の市場 (取引ペア) 間のマッチングタスクを並列処理して、シングルスレッドのボトルネックを回避できます。
仮想マシンレベルの同時実行最適化: Sei V2 は、同時実行機能を備えた CosmWasm ランタイム環境を構築し、一部のコントラクト呼び出しを状態の競合なしに並行して実行できるようにし、トランザクションタイプ分類メカニズムと連携して、より高いスループット制御を実現します。
実行層スケジューリングによる並列コンセンサス: いわゆる「Twin-Turbo」コンセンサスメカニズムを導入して、コンセンサス層と実行層の間のスループット分離を強化し、全体的なブロック処理効率を向上させます。

3.4 UTXO モデル再構築燃料

Fuel は、Ethereum のモジュラーアーキテクチャに基づいて設計された高性能実行レイヤーです。そのコアとなる並列メカニズムは、改良された UTXO モデル (未使用トランザクション出力) から派生しています。 Ethereum のアカウントモデルとは異なり、Fuel は UTXO 構造を使用して資産と状態を表します。このモデルには当然、状態の分離が備わっているため、どのトランザクションを安全に並列実行できるかを判断しやすくなります。さらに、Fuel は独自開発のスマートコントラクト言語 Sway (Rust に類似) を導入し、静的分析ツールと組み合わせてトランザクション実行前に入力の競合を判定することで、効率的で安全なトランザクションレベルの並列スケジューリングを実現しました。パフォーマンスとモジュール性の両方を考慮した EVM 代替実行レイヤーです。

IV.アクターモデル: インテリジェントエージェントの同時実行のための新しいパラダイム

アクターモデルは、エージェントプロセス (エージェントまたはプロセス) に基づく並列実行パラダイムです。チェーン上のグローバル状態の従来の同期計算 (Solana/Sui/Monad およびその他の「オンチェーン並列コンピューティング」シナリオ) とは異なり、各エージェントが独立した状態と動作を持ち、非同期メッセージを通じて通信およびスケジュールを行うことを重視しています。このアーキテクチャでは、オンチェーンシステムを多数の分離されたプロセスで同時に実行することができ、非常に強力なスケーラビリティと非同期フォールトトレランスが実現します。代表的なプロジェクトには、AO (Arweave AO)、ICP (Internet Computer)、Cartesi などがあり、これらは実行エンジンから「オンチェーンオペレーティングシステム」へのブロックチェーンの進化を推進し、AI エージェント、マルチタスクインタラクション、複雑なロジックオーケストレーションのためのネイティブインフラストラクチャを提供しています。

アクターモデルの設計は、表面的な特徴 (並列処理、状態の分離、非同期処理など) の点ではシャーディングといくつかの類似点がありますが、本質的には、この 2 つはまったく異なる技術的パスとシステム哲学を表しています。アクターモデルは、「マルチプロセス非同期コンピューティング」を重視します。各エージェント (アクター) は独立して実行され、独立して状態を維持し、メッセージ駆動型で対話します。シャーディングは、ブロックチェーン全体を、トランザクションを独立して処理する複数のサブシステム (シャード) に分割する「状態とコンセンサスの水平分割」メカニズムです。アクターモデルは、Web3 の世界における「分散型インテリジェントエージェントオペレーティングシステム」のようなもので、シャーディングはチェーン内のトランザクション処理機能の構造的拡張ソリューションです。どちらも並列処理を実現しますが、開始点、目標、実行アーキテクチャが異なります。

4.1 ストレージ層上の超並列コンピュータ AO (Arweave)

AO は、Arweave 永続ストレージ層上で実行される分散型コンピューティングプラットフォームです。その主な目標は、大規模な非同期インテリジェントエージェントの動作をサポートするオンチェーンオペレーティングシステムを構築することです。

コアアーキテクチャの特徴:

プロセスアーキテクチャ: 各エージェントはプロセスと呼ばれ、独立した状態、独立したスケジューラ、および実行ロジックを持ちます。
ブロックチェーン構造なし: AO はチェーンではなく、Arweave に基づく分散型ストレージ層 + マルチエージェントメッセージ駆動型実行エンジンです。
非同期メッセージスケジューリングシステム: プロセスは、ロックフリーの非同期操作モデルを使用してメッセージを介して相互に通信し、並行拡張を自然にサポートします。
永続的な状態の保存: すべてのエージェントの状態、メッセージレコード、および指示は Arweave に永続的に記録され、完全な監査可能性と分散化された透明性が保証されます。
エージェントネイティブ: 複雑なマルチステップタスク (AI エージェント、DePIN プロトコルコントローラー、自動タスクスケジューラーなど) の展開に適しており、「オンチェーン AI コプロセッサー」を構築できます。

AO は、柔軟性とモジュール分離を重視した究極の「インテリジェントネイティブ + ストレージ駆動 + チェーンレスアーキテクチャ」ルートを採用しています。これは「ストレージ層上に構築されたオンチェーンマイクロカーネルフレームワーク」です。システムの境界は意図的に縮小され、軽量コンピューティングと構成可能な制御構造が重視されています。

4.2 ICP（インターネットコンピュータ）、フルスタックWeb3ホスティングプラットフォーム

ICP は、DFINITY が立ち上げた Web3 ネイティブフルスタックオンチェーンアプリケーションプラットフォームです。その目標は、オンチェーンコンピューティング機能を Web2 のようなエクスペリエンスに拡張し、完全なサービスホスティング、ドメイン名バインディング、サーバーレスアーキテクチャをサポートすることです。

コアアーキテクチャの特徴:

キャニスターアーキテクチャ (エージェントとしてのコンテナ): 各キャニスターは Wasm VM 上で実行されるエージェントであり、独立した状態、コード、非同期スケジューリング機能を備えています。
サブネット分散コンセンサスシステム (サブネット): ネットワーク全体は複数のサブネットで構成され、各サブネットはキャニスターのセットを維持し、BLS 署名メカニズムを通じてコンセンサスに達します。
非同期呼び出しモデル: キャニスターは非同期メッセージを通じて相互に通信し、非ブロッキング実行と自然な並列処理をサポートします。
オンチェーン Web ホスティング: フロントエンドページを直接ホストするためのスマートコントラクト、ネイティブ DNS マッピングをサポートし、ブラウザーが dApp に直接アクセスすることをサポートする最初のブロックチェーンプラットフォームです。
このシステムは完全に機能しており、オンチェーンホットアップグレード、認証ID、分散ランダム性、タイマーなどのシステムAPIを備えており、複雑なオンチェーンサービスの展開に適しています。

ICP は、プラットフォーム、統合パッケージ、強力なプラットフォーム制御を重視したオペレーティングシステムパラダイムを選択します。合意、実行、保管、アクセスを統合した「ブロックチェーンオペレーティングシステム」を備えています。完全なサービスホスティング機能を重視し、システム境界がフルスタック Web3 ホスティングプラットフォームに拡張されます。

さらに、他のアクターモデルパラダイム並列コンピューティングプロジェクトについては、次の表を参照してください。

V. 要約と展望

仮想マシンアーキテクチャと言語システムの違いに基づいて、ブロックチェーンの並列コンピューティングソリューションは、EVMベースの並列強化チェーンとネイティブ並列アーキテクチャチェーン（非EVM）の2つのカテゴリに大別できます。

前者は、EVM/Solidity エコシステムの互換性を維持しながら、実行層を徹底的に最適化することで、より高いスループットと並列処理機能を実現します。パフォーマンスの飛躍的な向上を実現しながら、Ethereum の資産と開発ツールを継承したいシナリオに適しています。代表的なプロジェクトは以下のとおりです。

Monad: 遅延書き込みと実行時競合検出を通じて、EVM と互換性のある楽観的並列実行モデルを実装します。合意が完了すると、依存関係グラフが構築され、マルチスレッドスケジューリングが実行されます。
MegaETH: 各アカウント/契約を独立したマイクロ仮想マシン (Micro-VM) に抽象化し、非同期メッセージの受け渡しと状態依存グラフに基づいて、高度に分離されたアカウントレベルの並列スケジューリングを実現します。
Pharos: Rollup Mesh アーキテクチャを構築し、非同期パイプラインと SPN モジュールとの連携を通じて、プロセス間でシステムレベルの並列処理を実現します。
Reddio: zkRollup + GPU アーキテクチャを採用し、バッチ SNARK 生成による zkEVM のオフチェーン検証プロセスの高速化と検証スループットの向上に重点を置いています。

後者は、Ethereum の互換性の制限から完全に脱却し、仮想マシン、状態モデル、スケジューリングメカニズムから実行パラダイムを再設計して、ネイティブの高性能な同時実行機能を実現します。一般的なサブカテゴリは次のとおりです。

Solana (SVM シリーズ): アカウントアクセス宣言と静的競合グラフスケジューリングに基づいて、アカウントレベルの並列実行モデルを表します。
Sui / Aptos (MoveVM シリーズ): リソースオブジェクトモデルと型システムに基づいて、コンパイル時の静的分析をサポートし、オブジェクトレベルの並列処理を実装します。
Sei V2 (Cosmos SDK ルート): Cosmos アーキテクチャにマルチスレッドマッチングエンジンと仮想マシンの同時実行最適化を導入し、高頻度取引アプリケーションに適しています。
Fuel (UTXO + Sway アーキテクチャ): UTXO 入力セットの静的分析によるトランザクションレベルの並列処理と、モジュール実行レイヤーおよびカスタムスマートコントラクト言語 Sway を組み合わせたもの。

さらに、より広範な並列システムとして、アクターモデルは、Wasm またはカスタム VM に基づく非同期プロセススケジューリングメカニズムを通じて、「マルチエージェント独立操作 + メッセージ駆動型コラボレーション」のオンチェーン実行パラダイムを構築します。代表的なプロジェクトは以下のとおりです。

AO (Arweave AO): 永続的なストレージ駆動型のインテリジェントランタイムに基づくオンチェーン非同期マイクロカーネルシステムの構築。
ICP（インターネットコンピュータ）：コンテナ化されたインテリジェントエンティティ（キャニスター）を最小単位として使用し、サブネット調整を通じて非同期かつ高度にスケーラブルな実行を実現します。
Cartesi: Linux オペレーティングシステムをオフチェーンコンピューティング環境として導入し、複雑なアプリケーションシナリオやリソースを大量に消費するアプリケーションシナリオに適した、信頼できるコンピューティング結果のオンチェーン検証パスを提供します。

上記のロジックに基づいて、現在主流の並列コンピューティングパブリックチェーンソリューションを、次の図に示す分類構造にまとめることができます。

容量拡張のより広い観点から見ると、シャーディングとロールアップ (L2) は、状態セグメンテーションまたはオフチェーン実行を通じてシステムの水平拡張を実現することに重点を置いていますが、並列コンピューティングチェーン (Monad、Sui、Solana など) とアクター指向システム (AO、ICP など) は実行モデルを直接再構築し、チェーン内またはシステムレベルでネイティブの並列処理を実現します。前者は、マルチスレッド仮想マシン、オブジェクトモデル、トランザクション競合分析などを通じてチェーン内のスループットを向上させます。後者はプロセス/エージェントを基本単位とし、メッセージ駆動型および非同期実行方式を採用し、複数エージェントの同時動作を実現します。それと比較すると、シャーディングとロールアップは「複数のチェーンに負荷を分割する」または「オフチェーンにアウトソーシングする」ようなものであり、一方、パラレルチェーンとアクターモデルは「実行エンジン自体からパフォーマンスの潜在能力を解放する」ものであり、アーキテクチャの進化のより徹底した方向性を反映しています。

並列コンピューティングとシャーディングアーキテクチャとロールアップスケーリングとアクター指向スケーリングパスの比較

ほとんどのネイティブ並列アーキテクチャチェーンがメインネットの起動段階に入っていることを指摘しておく必要があります。開発者エコシステム全体をEVMベースのSolidityシステムと比較することは依然として困難ですが、SolanaやSuiに代表されるプロジェクトは、高性能な実行アーキテクチャとエコシステムのアプリケーションの漸進的な繁栄により、市場から大きな注目を集める中核パブリックチェーンとなっています。

対照的に、イーサリアムロールアップ（L2）エコシステムは「数千のチェーンが同時に起動」または「容量過剰」の段階に入っていますが、現在主流のEVMベースの並列強化チェーンは、一般的にまだテストネットワーク段階にあり、メインネットワーク環境で実際に検証されていません。スケーラビリティとシステムの安定性については、さらにテストが必要です。これらのプロジェクトが互換性を犠牲にすることなく EVM のパフォーマンスを大幅に向上させ、エコシステムの移行を促進できるのか、それともイーサリアムの流動性と開発リソースのさらなる差別化を悪化させるのかについては、時間の経過とともに検証される必要があります。