O Trilema de Escalabilidade e o Ethereum Centrado em Rollups

Por anos, a comunidade blockchain enfrentou o trilema de escalabilidade—equilibrando descentralização, segurança e throughput. A resposta do Ethereum? Um roadmap centrado em rollups. Mas aqui está o desafio: a maioria dos rollups depende fortemente da capacidade do Ethereum de funcionar como uma camada de disponibilidade de dados (DA). Entra em cena o EIP-4844, ou Proto-Danksharding—uma mudança radical projetada para turbinar as capacidades de DA do Ethereum.

Por que os Rollups Precisam de Disponibilidade de Dados

Rollups prometem integridade de execução a custos menores ao mover computações off-chain. Mas sem DA, os usuários não podem verificar transições de estado ou sacar fundos independentemente. Rollups otimistas dependem de provas de fraude, enquanto ZK-rollups usam provas criptográficas. Ambos, no entanto, exigem que os dados subjacentes estejam disponíveis—não necessariamente armazenados para sempre, mas acessíveis por tempo suficiente para verificação.

O Custo do Calldata

Atualmente, rollups incorporam dados de transação no calldata do Ethereum, o que é caro (80% dos custos dos rollups!). O EIP-4844 introduz transações com blobs, oferecendo armazenamento mais barato para dados específicos de DA. Blobs são temporários (~18 dias), mas tempo suficiente para verificações.

EIP-4844: Um Salto Técnico

1. Mecânica dos Blobs: Cada blob contém ~125 KB de dados, comprometidos via provas KZG. O EVM não pode acessar o conteúdo do blob diretamente—apenas compromissos—reduzindo custos.
2. Mercado Duplo de Taxas: Os preços do gás blob são separados do gás de execução, protegendo rollups do congestionamento L1.
3. Futuro: O design prepara o caminho para Danksharding, onde nós amostram blobs em vez de baixá-los inteiramente.

Desafios à Frente

Embora o EIP-4844 aumente a capacidade (~100 TPS entre rollups), não é uma solução definitiva. Danksharding em larga escala ainda é necessário para escalabilidade real. Até lá, rollups devem equilibrar blobs e calldata—ou arriscar depender de camadas externas de DA.

Opiniões? Vamos discutir como isso impacta sua stack.