ビットコインは暗号通貨の世界におけるセキュリティのゴールドスタンダードと考えられています。最も実戦経験の豊富なシステムであり、最も分散化されたプルーフ・オブ・ワークシステムであり、議論の余地なく最も安全な検閲抵抗ツールです。しかし、誰もが認める欠点があります。それはビットコインは速くないということです。
カスパの創設者、ヨナタン・ソンポリンスキーは、そのトレードオフは多くの人が思うよりも深いと考えています。詳細な投稿の中で、彼はビットコインの最終確定の遅れは単なる不便さではなく、構造的な制約であると主張しています。
彼の解決策は「リアルタイム分散化」またはRTDと呼ばれるものです。そして、彼は控えめに表現していません。彼の主張はシンプルで大胆です:カスパはビットコインが約1時間かかるセキュリティレベルを数秒で提供できる。
この議論を理解するには、ビットコインがどのようにセキュリティを実現しているかを見る必要があります。ナカモトのコンセンサスでは、安全性は時間とともに構築されます。チェーン上の新しいブロックは、少しずつ不確実性を減らしていきます。これは仕事を成し遂げるプロセスですが、忍耐が必要です。
ビットコインネットワークでは、通常平均10分ごとにブロックが生成されます。最大の保証を得るために、特定の取引が確定とみなされるまでに30〜60分待つことを望む人もいます。
ソンポリンスキーはカスパに対して独自の視点を持っています。彼は、ビットコインが過去の確認の蓄積に依存して特定のブロックを安全にしているのに対し、カスパはリアルタイムで多数派を確認していると主張します。
また、多くのPoS(プルーフ・オブ・ステーク)システムと対比させています。多くのPoS設計では、バリデーターが最初に選ばれ、その後何をブロックに入れるかを決定します。その順序は操作の余地を生む可能性があります。プルーフ・オブ・ワークでは、ブロックは最初に書き込まれ、その後競争を通じて選ばれます。
彼はこれにより、より強い中立性が保たれると主張します。彼の見解では、RTDは速度だけでなく、検閲抵抗、オラクルの最終性、取引の確認、さらにはMEV(マックス・イテレイティブ・バリュー)抵抗も強化します。
ビットコインはしばしば検閲抵抗性が高いと称され、その評判は歴史的に十分に築かれています。しかし、ソンポリンスキーはストレスシナリオを提示します。
もし60%のマイナーが特定の取引を検閲し始めたら、その取引は消えることはありませんが、30〜40分待たされることになります。投機的な送金にとってはその遅延は問題にならないかもしれませんが、実世界の経済決済、特に金融ストレス時にはその遅延が問題となります。
彼の主張は、ブロック密度を高めることでこのリスクを低減できるというものです。ブロックが秒間何十回も生成される場合、少数派のハッシュパワーを持つ攻撃者は多数派の信号を偽造しにくくなります。
具体例を挙げると、1秒あたり10未満のブロックでは、37%の攻撃者が多数派信号を偽造する可能性は意味のあるものです。しかし、100ブロック/秒になると、その確率は劇的に低下します。
カスパは現在、10ブロック/秒未満で動作しています。今後のDAGKNIGHTアップグレードは、その範囲を25〜40ブロック/秒に引き上げ、長期的には100ブロック/秒を目指しています。
ソンポリンスキーはRTDを分散型金融(DeFi)とも結びつけています。彼はリアルタイムで最終化されたオラクル証明、つまり価格情報だけでなく、より広範な検証済み情報のストリームについて語っています。
その環境では、リスクモデル、担保評価、流動性管理が向上します。より高速で密度の高いプルーフ・オブ・ワークのサンプリングは、オンチェーンの金融インフラの信頼性を強化します。
彼はさらに、ネットワークのレジリエンス(回復力)にもこの考えを拡張しています。RTDは、部分的な同期状態下でのネットワーク分裂に対する抵抗性を高めると述べています。これは、大規模なサイバー攻撃や障害時に重要となるシナリオです。
ビットコインに閃光を放つ驚きのオンチェーンシグナル
カスパはビットコインに反対しているわけではありません。むしろ、元の設計の進化として位置付けられています。ソンポリンスキーの中心的な主張は、分散化はリアルタイムの応答性を犠牲にしなくても実現できるということです。
プルーフ・オブ・ワークが確認保証を損なうことなく、はるかに高いブロックレートでセキュリティを維持できるならば、それはスケーラビリティと検閲抵抗についての考え方を変えるでしょう。
ビットコインは依然として基準です。しかし、DAGKNIGHTが間近に迫る中、カスパはプルーフ・オブ・ワークネットワークの運用方法を再定義する真剣な競争者として位置付けられています。今や議論は理論から実行へと移りつつあり、次の実装段階がリアルタイム分散化が実世界の条件下でどれだけ持続できるかを決定します。
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