
皆さん、@Starknet の10月のアップデートで興味深い情報を見つけました。 それはavnu_fiがStarknetの計算能力を活用してスワップの実行を改善しているという話です。 簡単な例を挙げましょう。 DEXでトークンをスワップする際、通常は最良の価格を狙います。しかし、流動性は常に1か所に集中しているわけではありません。 異なるプールは異なる価格を提示し、それぞれ異なる流動性を持っています。適切な組み合わせを見つけることで、最終的な出力に大きな差が生じます。 ここでavnuが登場します。 あなたの取引を単一のプールにルーティングするのではなく、avnuは複数の流動性ソースを検索し、より効率的な実行ルートを見つけ出します。 では、裏では実際に何が起きているのでしょうか? - 智能ルーティング:複数の流動性ソースを比較し、あなたの取引に最適なルートを特定します。 - 取引分割:大口注文を複数のプールに分割し、利用可能な流動性をより効果的に活用します。 - 原子的トランザクション:複数のスワップステップを1つのトランザクションにまとめます。すべてが成功するか、またはトランザクション全体がロールバックします。 では、Starknetはこのプロセスでどのような役割を果たしているのでしょうか? 最適なルートを見つけるには、特に複数のプールと複数のステップを伴う取引において、計算が必要です。 Starknetの計算能力により、avnuのようなアプリケーションはより複雑な実行ロジックを処理できるようになります。 さらに重要な点として、StarknetはSTARK証明を使用して、ステート遷移を独立して検証可能にしています。 つまり、これらの取引の背後にある計算は、ユーザーが単に信頼するだけのものではないのです。 avnuが公開した比較によると、STRK取引で10,000ドル以下の規模では、avnuは主要な中央集権的取引所やProp AMMを頻繁に上回っています。ただし、実際の結果は流動性、タイミング、取引サイズによって異なります。 この例で私が気に入っているのは、Starknetの技術が基本的なトランザクション処理を超えて活用されている点です。 その実行能力により、開発者はより高度なDeFiアプリケーションを構築し、取引体験を向上させ、オンチェーン流動性をより効果的に活用できるようになっています。 そして、これが私がStarknetエコシステム全体で見たいと思う、現実世界での実用性です。





