作者：Moritz Grundei, Slobodan Sudaric-Hefner, @sajz 以及 Muriél Medard。

作者感謝來自 ProbeLab 團隊的 @cortze 和 @yiannisbot 提供的評論與討論。

內容提要 (TL;DR)

• 網路延遲直接影響驗證者的 APR： 更快的區塊傳播速度增加了可用的時隙（slot）時間，讓驗證者能獲取更高價的 MEV 出價並提高證明（attestation）獎勵。

• 歷史分析顯示顯著的收益潛力： 對於主要的驗證者營運商而言，將傳播延遲降低 50-150 毫秒，可轉化為約 0.66-1.97% 的 APR 增長。

• MEV 出價選擇是主要的價值驅動力： 額外的時隙時間使驗證者能觀察並選擇更高價的出價，50-150 毫秒的改進可帶來平均 13-16% 的出價價值提升，每週增加 150-190 ETH 的額外價值。

• 主鏈投票（Head vote）準確性隨延遲降低而提高： 將網路延遲降低 50-150 毫秒，可將全網主鏈投票準確性從 98.6% 提升至 98.8-99.1%，每年為全網增加 1000-2000 ETH 的收入。

• 延遲優化解決了超過一半的剩餘性能差距： 考慮到理論最大主鏈投票準確性約為 99.4%（受限於錯過的時隙），延遲的改進可以消除當前表現與最佳表現之間 50% 以上的差距。

• 驗證者的競爭優勢： 隨著質押競爭日益激烈，能持續減少傳播延遲的營運商將吸引更多質押，同時為整體網路效率做出貢獻。

簡介

以太坊驗證者透過參與網路共識過程賺取獎勵。這些獎勵受多種因素影響，包括驗證者性能、當前網路狀況，以及關鍵的數據（如區塊、證明）在網路中傳播的效率。

在本文中，我們量化了網路延遲（特別是區塊傳播延遲）對直接決定驗證者年化收益率 (APR) 的關鍵績效指標的影響。我們的核心問題是：網路延遲的改善在多大程度上能轉化為驗證者營運商可衡量的 APR 增益？

為了回答這個問題，我們分析了驗證者在歷史上如何利用其可用的時隙時間。隨著時間推移，驗證者已能透過更有效地使用提議者時隙來提取額外價值。我們利用這種關係來估算由低延遲帶來的增加可用時隙時間，如何改善驗證者的表現和獎勵。

我們進一步研究了延遲在共識中最具時間敏感性的部分——證明（特別是主鏈投票）中所扮演的角色。透過分析更快的區塊傳播如何提高主鏈投票的及時性和準確性，我們評估了延遲降低如何對共識質量以及最終對全網層級的驗證者獎勵做出貢獻。

最後，我們透過分析 MEV 出價動態來從經濟角度落實這些效應，展示額外的可用時隙時間如何轉化為更高價值的區塊提議。

在本文中，APR 是在管理大量驗證者的節點營運商層級進行評估的，反映了延遲改進在多個驗證者上的聚合影響，而非單一案例。

驗證者獎勵

以太坊上的驗證者收入主要來自兩個來源：

共識層 (CL) 獎勵

這些獎勵由協議支付，主要來自：

證明（Attestations）：驗證者對其他驗證者提議的區塊進行投票。

區塊提議（Block proposals）：驗證者偶爾會親自提議區塊。

為了最大化證明獎勵，驗證者應使其證明與最終獲得多數投票質押（約 66% 的投票 ETH）的鏈保持一致。實現這一點通常需要以低延遲觀察區塊提議，因為越早收到區塊，對將成為規範主鏈（canonical head）的區塊進行證明的機率就越高。

執行層 (EL) 獎勵

執行層獎勵主要由以太坊用戶支付的交易費以及區塊構建過程中捕獲的 MEV 組成。實際上，超過 90%（撰寫本文時為 91.6% [9]）的驗證者依賴外部 MEV 構建者（透過 PBS / MEV-Boost）來最大化執行層獎勵，而非在本地構建區塊。對於區塊提議者來說，在安全準時提議的前提下，選擇負載（payload）前等待的時間越長，獎勵就越高。等待更久能讓提議者觀察到更多來自構建者的出價，並選擇更高價值的區塊。共識層和執行層獎勵共同決定了驗證者的總 APR [2]：

$$ \text{APR} = \frac{\text{年度 EL + CL 獎勵}}{\text{總活躍質押量}} $$

圖 1 展示了全網驗證者獎勵的平均分佈。

圖 1： 全網驗證者 APR 分佈示例。紅色框標註了對網路延遲狀況特別敏感的獎勵組成部分（注意：CL 獎勵劃分基於協議權重，而 MEV、優先費以及 EL/CL 劃分則基於來自 Rated 的經驗數據）。

提議者時隙時間使用的現象學分析

當驗證者提議區塊時，必須確保區塊在網路中傳播得足夠快，以便其他驗證者觀察並對其進行證明。如果傳播太慢，區塊收集到的證明可能會減少，或者在最壞的情況下，無法及時被包含，直接導致獎勵減少。研究這種動態的一種有用方法是分析驗證者在不同傳播條件下的歷史行為。實際上，驗證者會隱含地平衡兩個競爭目標：

儘早提議，以最大化傳播和證明可用的時間。

延後提議，以最大化提議者的收入機會，特別是增加看到更高構建者出價的機會。

這種權衡受區塊到達網路足夠大比例節點所需時間的限制。確定儘早提議與延後提議之間的最佳平衡通常被稱為「時機博弈」（timing game）[1]。為了量化這一約束，我們使用 p80 傳播延遲，定義為區塊到達 80% 節點所需的時間，記作 Q(80%)。

我們將 P80 傳播 作為一個保守但實用的指標，代表區塊已到達足夠多的以太坊網路節點，足以在 4 秒截止時間（驗證者需要廣播證明的時間）之前支持至少 40% 的質押參與。這 40% 的質押在大多數情況下應足以防止進一步的重組（reorg）[10]。節點覆蓋率與質押覆蓋率之間的確切關係無法直接觀察，因為質押並非均勻分佈在節點上：單個信標節點可能服務於許多驗證者，且全網傳播是不均勻的。

歷史解讀：延遲作為時隙使用的約束

從歷史角度看，傳播延遲是驗證者在決定何時提議區塊時必須考慮的一種不可控的不確定性來源。

在較高延遲的條件下，驗證者被迫在時隙中更早提議，以留出足夠的傳播時間。

在較低延遲的條件下，驗證者可以負擔得起等待更久，有效地增加了可用的時隙時間。

經驗觀察顯示，一些驗證者會持續在這些約束內調整其行為，傾向於在保持安全傳播窗口的前提下儘可能晚地提議。

量化額外的可用時隙時間

為了衡量網路改進如何轉移這一約束，我們比較了標準以太坊網路棧 (libp2p) 與優化替代方案 (mump2p) 的傳播性能。libp2p 依賴於無編碼的 gossip (gossipsub)，而 mump2p 採用帶有隨機線性網路編碼 (RLNC) 的糾刪碼 gossip。這種方法能實現更有效的數據分發，透過減少冗餘並更好地利用可用網路路徑來改善延遲和吞吐量。

我們將 mump2p 的優勢定義為：

$$ \Delta_{\text{mump2p}} = Q_{\text{libp2p}}(80%) - Q_{\text{mump2p}}(80%) $$

這一差值直接對應於額外的可用時隙時間：驗證者可以將其提議延遲到 t + \Delta_{\text{mump2p}} 而非 t，同時仍能實現相同的端到端 p80 延遲。

透過額外時隙時間利用獲得的收益

基於此機制，我們模擬了區塊傳播的改進如何從歷史角度轉化為驗證者收入。

對於給定的目標 p80 延遲，我們構建了一個反事實假設：使用改進傳播協議的驗證者可以在時隙內晚 \Delta_{\text{mump2p}} 提議區塊，同時達到相同的有效網路覆蓋率。這讓我們能將延遲的改進重新詮釋為額外的可用時隙時間。具體而言，具有改進傳播能力的驗證者可以在 t + \Delta_{\text{mump2p}} 時刻獲得先前在 t 時刻提議所需的相同安全性特徵。利用歷史數據，這意味著驗證者可以賺取歷史上與該較晚有效時間提議相關聯的 APR。換句話說，低延遲使驗證者沿著觀察到的傳播延遲與 APR 之間的關係曲線移動，使其能夠捕獲與更大可用時隙時間相關的獎勵。我們將這種 APR 轉移主要歸功於端到端延遲，因為它是決定區塊是否及時被接受的主要因素，因此也是驗證者在選擇提議時間時風險回報權衡的核心。

圖 2 說明了這種關係：每個點代表一個驗證者營運商，觀察到的 APR 對應有效的區塊傳播延遲 ([3,5])。對於一個選定的驗證者，我們另外描繪了透過降低 p80 延遲可實現的反事實 APR 提升。

重要的是，這種提升的幅度取決於驗證者是否已經有效地利用了其可用的時隙時間。歷史上透過在時隙早期提議來優先考慮安全性的驗證者，往往處於經驗 APR-延遲關係曲線較陡峭的區域。因此，對於給定的延遲減少，它們表現出更大的潛在 APR 增長。相比之下，已經在最佳時機邊界附近運作並有效利用時隙時間的驗證者，其收益較為有限，因為它們位於曲線較平緩的區域。雖然額外的可用時隙時間能提高所有驗證者的 APR，但延遲改進的邊際收益對於那些在更嚴格的安全性和可靠性約束下運作的驗證者來說是最高的。

圖 2： 驗證者 APR 與區塊傳播延遲之間的關係。每個點代表一個節點營運商。對於一個示例營運商，顯示了計算預期提升所依據的切線。

對於本研究分析的佔全網總質押量 36% 的大型驗證者營運商，歷史分析表明額外可用時隙時間與 APR 提升之間存在以下關係：

額外時隙時間	APR 提升
+50ms	+0.66% APR
+100ms	+1.31% APR
+150ms	+1.97% APR

每增加 50 毫秒的可用時隙時間，大約對應平均驗證者收入增加 0.6-0.7%，且在此範圍內增益呈近似線性增長。換句話說，即使是相對較小的傳播延遲改進，也能轉化為可衡量的、百分比級別的 APR 增長。

MEV 出價選擇作為時隙時間價值的主要驅動力

驗證者將額外時隙時間轉化為價值的首要機制之一是 MEV 出價選擇。隨著構建者在時隙內獲得更多時間，他們可以組裝更有利可圖的區塊，因此願意向提議者提交更高的出價。這在可用時隙時間與執行層獎勵之間建立了直接聯繫：額外的時間 \Delta_{\text{mump2p}} 可以透過在時隙較晚時選擇更高價值的出價來變現。因此，延遲優勢允許驗證者在承諾區塊之前在競價過程中停留更久，增加了觀察並捕獲那些原本會因到達太晚而錯失的高價值出價的可能性。

圖 3： 單個時隙的出價價值追蹤示例，顯示了驗證者選擇的出價，以及在提議者截止時間後僅 60 毫秒到達的更高（錯失）出價。

經驗評估

為了更好地理解這種效應，我們記錄了來自主要 MEV 中繼為期一週（2026/03/12-03/19）的出價追蹤，並評估了在時隙中稍晚選擇出價（對應於改進傳播所帶來的額外時間）所獲得的相對增益。

圖 4a： 一週內不同額外可用時隙時間下累積的最大 MEV 出價價值，以及已接受的出價價值（基準線）。

圖 4b： 在主要中繼中，100 毫秒額外時隙時間偏移下觀察到的 MEV 出價價值絕對提升分佈（對數-對數座標）。

這在實踐中意味著什麼

結果顯示，即使是適度的可用時隙時間增加，也能轉化為出價價值的顯著改善：

額外的 50-150 毫秒 時隙時間可導致平均 相對出價價值提升 約 13%-16%。

在 20%-30% 的案例中，同樣 50-150 毫秒的時隙時間增加，其提升幅度超過 30%。

在一週的時間裡，這些額外的競價機會累積起來約為 150-190 ETH 的額外收入。

在某些情況下，觀察到顯著更大的增益，提升幅度高達 20 倍，突顯了 MEV 市場高度動態且具有重尾（heavy-tailed）分佈的特性。

這並非純粹的理論優勢，它表明改進的延遲可以在不降低共識層性能的情況下，持續轉化為更高的執行層獎勵，僅僅是透過給予驗證者一個稍長的窗口來觀察並從不斷變化的出價景觀中進行選擇。重要的是，這並不涉及增加風險。驗證者可以在其既定的安全邊際內繼續運作，同時受益於更快的傳播所提供的額外靈活性。從這個意義上說，優化低延遲是為了消除現有的約束，從而使驗證者能夠捕獲網路中已經存在的收入機會。

延遲對主鏈投票準確性的影響

延遲不僅影響驗證者在提議者角色中的表現，在作為證明者（attester）運作時也有直接影響。為了產生有效的證明，驗證者必須及時收到當前主鏈。如果傳播延遲，它可能會對錯誤的主鏈進行投票，或者產生一個正確但到達太晚而無法包含在下一個時隙中的證明。由於主鏈投票只有在既正確又及時包含時才會獲得獎勵，因此延遲直接影響證明獎勵。

獎勵結構

在給定期間內，主鏈投票獎勵可以簡化為：r_{head} \sim a_{val} \times a_{net}，其中：

a_{val} 是驗證者的個人主鏈投票準確性，即在分配的證明職責中，正確且及時的主鏈投票比例。

a_{net} 是全網主鏈投票準確性，反映了整體的證明條件。

這種近似可以被視為一個下限，因為它忽略了 a_{val} 與 a_{net} 之間（推測為正向）的相關性，以及與其他 CL 獎勵組成部分的相關性 [6]。

性能下降的來源

該公式顯示獎勵透過兩個管道減少：

個人表現 (a_{val})： 由於證明延遲或錯誤導致的下降。

全網狀況 (a_{net})： 整個網路主鏈投票準確性的下降。

經驗評估

我們分析了為期一個月（2026 年 2 月 10 日至 3 月 10 日）的數據，以量化網路延遲對主鏈投票準確性的影響 [3,4]。

圖 5a： 平均驗證者主鏈投票準確性與 p80 區塊到達延遲之間的關係。每個點代表一個月數據中在某個時隙觀察到的主鏈投票準確性。對於一個示例時隙，切線表示由 p80 傳播延遲減少 \Delta_{\text{mump2p}} 所帶來的預期主鏈投票準確性提升。

圖 5b： 主鏈投票準確性隨 p80 區塊到達延遲增加而下降，在 ~4 秒閾值附近急劇下降；S 型曲線（sigmoid fit）捕捉了這種關係，並展示了延遲改進如何轉化為更高的準確性。

我們觀察到，全網主鏈投票準確性隨著區塊到達延遲的增加而下降。值得注意的是，一旦 p80 延遲接近約 4 秒的截止時間，準確性就會急劇下降，超過此時間後，驗證者越來越多地退而求其次，對前一個區塊進行證明。為了捕捉這種關係，我們對數據進行了 S 型曲線擬合。這提供了一個簡單的模型，說明全網 p80 延遲的改善如何轉化為相應的主鏈投票準確性增加，這可以解釋為沿曲線的局部移動。

基於此模型，我們可以估算每個時隙的主鏈投票準確性提升，作為該時隙基準 libp2p 延遲的函數。如下圖所示，每條曲線代表在給定初始 p80 區塊到達延遲下，預期的準確性增益。

圖 6： 傳播改進帶來的全網主鏈投票準確性預期提升。每條線代表具有給定 p80 區塊到達延遲的時隙中，估計的主鏈投票準確性提升。標註了相應的傳播改進 \Delta_{\text{mump2p}}。

網路層級的收益

我們觀察到，全網主鏈投票準確性目前約為 98.6%（截至 2026 年 3 月 10 日）。我們的分析表明，將網路延遲改善 50-150 毫秒，可將平均主鏈投票準確性提高至約 98.8%-99.1%，轉化為額外的 0.1-0.2% 驗證者收入（相當於全網每年增加 1000-2000 ETH 的收入）。

重要的是，這代表了剩餘改進潛力的很大一部分。理論上限約為 99.4%，受限於約 0.6% 的錯過時隙，無論驗證者或網路表現如何，錯過時隙本質上會導致前一個時隙的主鏈投票準確性為零（包含延遲始終大於 1）。因此，僅靠延遲改進就可以消除當前表現與當前提議者行為下理論最佳表現之間一半以上的差距。

結論

我們分析了網路延遲作為驗證者表現驅動因素的作用，它直接影響驗證者的 APR 和 KPI。

更快的區塊分發增加了可用時隙時間的數量，使驗證者能夠做出更好的經濟決策，最顯著的是選擇更高價值的 MEV 出價。歷史數據顯示，驗證者已經在這些約束內進行優化，而這些約束可以透過降低網路延遲進一步放寬。根據我們的分析，50-150 毫秒的改進本可以轉化為高達約 2% 的額外年度收入，且不會損害共識層性能或安全邊際。

在共識方面，降低延遲還能提高主鏈投票準確性，解決驗證者獎勵的關鍵組成部分之一。在這裡，我們發現僅靠延遲改進就可以消除當前表現與協議理論最佳值之間一半以上的差距。

展望未來

隨著質押競爭日益激烈，延遲優化將在驗證者差異化中發揮核心作用。能夠持續減少傳播延遲的營運商不僅能提高自身表現並藉此吸引更多質押，還能為整體網路效率和穩定性做出貢獻。隨著 ethp2p 等項目的持續發展，以太坊生態系統已經朝著更高效的網路原語邁進。在這種背景下，將延遲推向理論極限的解決方案變得越來越重要。

雖然我們的分析重點是擔任提議者和證明者角色的驗證者，但區塊構建者同樣對延遲高度敏感。對於構建者來說，更低的端到端延遲有效地增加了時隙的可用部分：區塊可以在時隙中更晚完成並交付，同時保持相同的及時包含機率。這種額外的可用時間允許構建者花更長時間尋找有利可圖的排序和捆綁（bundles），從而提高他們構建的區塊的預期價值。更快的區塊傳播因此增加了構建者產出的可實現價值。只要構建者在由此產生的盈餘中所佔份額保持穩定，這就意味著更高的預期構建者收入。

資源

[1] Wahrstätter, Anton, et al. “Time to bribe: Measuring block construction market.” https://arxiv.org/pdf/2305.16468.

[2] Rated Network. “APR.” Rated Docs. Accessed March 10, 2026. https://docs.rated.network/documentation/methodologies/ethereum/apr

[3] EthPandaOps. “Xatu CBT Schema.” https://ethpandaops.io/data/xatu/schema/cbt/#fct_block_blob_first_seen_by_node, accessed February 23, 2026.

[4] EthPandaOps. “Xatu CBT Schema.” https://ethpandaops.io/data/xatu/schema/cbt/#fct_attestation_correctness_head, accessed February 23, 2026.

[5] Rated. “Get APR.” Rated API Documentation. https://docs.rated.network/rated-api/api-reference/v0/ethereum/validators/get-apr, accessed February 23, 2026.

[6] Ethereum. Proof-of-stake rewards and penalties. https://ethereum.org/developers/docs/consensus-mechanisms/pos/rewards-and-penalties/, accessed March 26, 2026.

[7] Deb, Supratim, Muriel Médard, and Clifford Choute. “Algebraic gossip: A network coding approach to optimal multiple rumor mongering.” IEEE Transactions on Information Theory 52.6 (2006): 2486-2507.

[8] Ho, Tracey, et al. “A random linear network coding approach to multicast.” IEEE Transactions on Information theory 52.10 (2006): 4413-4430.

[9] EthP2P Observatory. “MEV Pipeline.” https://observatory.ethp2p.dev/latest/mev-pipeline, accessed March 27, 2026.

[10] Schwarz-Schilling, Caspar, and Michael Neuder. “Timing Games: Implications and Possible Mitigations.” Ethereum Research, December 5, 2023. https://ethresear.ch/t/timing-games-implications-and-possible-mitigations/17612, accessed March 27, 2026.