บทที่ 6: L1 Blockchains — สนามรบแห่งสถาปัตยกรรม • DuiDui's Crypto Handbook

Chapter 06 • พื้นฐาน

Trilemma & Architecture — ข้อจำกัดที่ทุก Chain ต้องเลือก

L1
Basics

Blockchain Trilemma คืออะไร?

ทุก L1 blockchain ต้องเลือกระหว่างสามเป้าหมาย — และในทางปฏิบัติทำได้ดีเพียงสองข้อ Bitcoin เลือกความปลอดภัยและการกระจายอำนาจ Solana เลือกความเร็วและความปลอดภัย Ethereum พยายามทำทั้งสามผ่าน Layer 2

Decentralization · กระจายอำนาจ

ไม่มีใครควบคุม network เดี่ยว ยิ่งมี nodes มาก ยิ่ง resistant ต่อการเซ็นเซอร์และการปิดกั้น

Security · ความปลอดภัย

ต้องใช้ทรัพยากรมหาศาลในการโจมตี — ไม่ว่าจะเป็น hashrate (PoW) หรือ stake (PoS)

Scalability · ความเร็ว

TPS สูง, ค่าธรรมเนียมต่ำ, finality เร็ว — ต้องการ hardware ดีกว่าหรือ node จำนวนน้อยลง

Adoption Reality — เทคนิคไม่ใช่ทุกอย่าง

ก่อนดู architecture ต้องเข้าใจก่อนว่า: ชัยชนะของ L1 ขึ้นอยู่กับ liquidity, developer mindshare และ cultural momentum มากกว่า TPS

Plane 01

Execution

ครัวแห่งการประมวลผล

ประมวลผล transaction และเปลี่ยน state ของ blockchain — EVM, SVM, MoveVM ล้วนอยู่ที่ชั้นนี้

Plane 02

Settlement

ห้องอาหารแห่ง Finality

ยืนยัน transaction สุดท้ายและแก้ไขข้อพิพาท — Ethereum L1 ทำหน้าที่ settle L2s

Plane 03

Consensus

ระบบจัดการ

Validators ตกลงกันว่า block ไหนถูกต้อง — PoW, PoS, Tower BFT, Tendermint ล้วนแก้ปัญหานี้

Plane 04

Data Availability

ระบบบันทึก

ข้อมูล transaction ต้องพร้อมให้ใครก็ตามตรวจสอบได้ — Celestia, EigenDA เชี่ยวชาญเฉพาะชั้นนี้

Monolithic vs Modular: Chains แบบ Monolithic (Bitcoin, Solana) รวมทั้ง 4 planes ไว้ใน layer เดียว ให้ atomic composability สูงสุด — DeFi protocol สามารถรวม Flash Loan + Trade + Repay ในธุรกรรมเดียว Chains แบบ Modular (Ethereum + L2) แยก execution ออกมา ให้ throughput สูงกว่าแต่ composability ข้าม-chain ซับซ้อนขึ้น

Liquidity เป็น Kingmaker: Chains ที่มี USDC/USDT native, exchange listing ใหญ่ และ DeFi liquidity ลึก จะดึงดูด users ได้มากกว่า chains ที่มีแค่ TPS สูง ความสำเร็จของ L1 วัดที่ TVL และ active users ไม่ใช่ benchmark

Chapter 06 • Consensus

Consensus & Finality — ทุก Validator ตกลงกันได้ยังไง?

Consensus
Finality

PoW vs PoS — สองแนวคิดหลักของ Consensus

Proof-of-Work ใช้พลังงานคำนวณเป็นหลักประกัน Proof-of-Stake ใช้เงินเดิมพัน ทั้งสองแก้ปัญหาเดียวกัน แต่ด้วยวิธีที่ต่างกันโดยสิ้นเชิง

Proof of Work

PoW

Miners แข่งกันแก้ puzzle คณิตศาสตร์
ความปลอดภัยมาจาก hashrate รวม
โจมตีต้องใช้ hardware มหาศาล
Finality เป็นแบบ probabilistic
Bitcoin ใช้ตั้งแต่วันแรก

Proof of Stake

PoS

Validators วาง stake เป็นหลักประกัน
ทำผิดถูก slash เสีย ETH/token
โจมตีต้องทำลายทุนของตัวเอง
Finality เป็น economic finality
Ethereum ใช้หลัง The Merge (2022)

BFT Variants

BFT Consensus

Validators vote หลายรอบก่อน finalize
ทนทานต่อ validators ผิดพลาดได้ 1/3
Deterministic finality ใน seconds
หยุดทำงานถ้า >1/3 offline
Cosmos, Aptos, Sui ใช้

Liveness vs Safety — เลือกระหว่างหยุดกับผิดพลาด

เมื่อ network แตกแยก chain ต้องเลือก: ยังคงทำงานต่อไป (Liveness) หรือหยุดเพื่อไม่สร้างข้อมูลขัดแย้ง (Safety)

Bitcoin เลือก Liveness — แม้ network แตกออก ยังคงสร้าง blocks ต่อ อาจเกิด fork ชั่วคราว แต่ chain ที่ยาวกว่าชนะในที่สุด ผู้ใช้ต้องรอ confirmations เพิ่มเพื่อลดความเสี่ยง reorg

BFT chains เลือก Safety — ถ้า validators ออกไปมากกว่า 1/3 chain หยุดทันที ไม่สร้าง block ที่อาจขัดแย้งกัน DeFi settlement layers มักต้องการ Safety มากกว่า Liveness

Ethereum ทำทั้งสอง — ปกติ prioritize safety แต่มี "inactivity leak" ค่อย ๆ ลด stake ของ validators ที่หายไป จนกว่า validators ที่เหลือจะมีพอ finalize ต่อได้

3 ประเภทของ Finality

Finality หมายถึง transaction ถูก confirm และไม่สามารถย้อนกลับได้ แต่แต่ละ chain นิยาม "ไม่สามารถย้อนกลับ" ต่างกัน

PoW

Probabilistic Finality — โอกาสน้อยลงเรื่อย ๆ

ทุก block ที่เพิ่มขึ้นทำให้การย้อนกลับยากขึ้นแบบ exponential แต่ไม่เคยเป็น 0% Bitcoin 6 confirmations ≈ 99.9% ปลอดภัย — ใช้เวลา ~60 นาที

ETH

Economic Finality — ทำลายทุนตัวเองถึงจะย้อนกลับได้

Ethereum finality ต้องทำลาย ETH staked มูลค่าหลาย trillion บาท จึงจะ reorg ได้ ในทางปฏิบัติ irrational โดยสิ้นเชิง ใช้เวลา ~12.8 นาที (2 epochs)

BFT

Deterministic Finality — finalize ใน seconds, ย้อนกลับไม่ได้

Tendermint, Aptos BFT, Tower BFT ของ Solana — เมื่อ validators vote ครบตาม threshold block เป็น final ทันที ไม่มีความน่าจะเป็น เป็นการการันตีทางคณิตศาสตร์

Chapter 06 • Virtual Machines

Virtual Machines — โรงงานที่ Smart Contract ทำงาน

VM
Ecosystem

VM คือ "OS" ของ Blockchain

Virtual Machine กำหนดว่า developer เขียน code ด้วยภาษาอะไร มี tooling อะไร และ security model เป็นอย่างไร การเลือก VM ส่งผลต่อ ecosystem มากกว่า TPS

EVM — Ethereum Virtual Machine

Ethereum · Polygon · Avalanche C-Chain · BNB Chain · Monad

Ecosystem ใหญ่ที่สุด — Uniswap, Aave, Chainlink พร้อมใช้
Developer tools ครบ: Foundry, Hardhat, Remix
Security auditors เยอะ, battle-tested libraries
Sequential execution — ทีละ tx เท่านั้น
Gas price volatile ช่วง congestion
Throughput จำกัดที่ L1 (~20 TPS)

SVM — Solana Virtual Machine

Solana · Solayer · Fogo (SVM L1s)

Parallel execution — non-conflicting tx ทำพร้อมกัน
Account ownership model ป้องกัน reentrancy
Throughput สูงมาก (50,000+ TPS theoretical)
Rust learning curve สูงกว่า Solidity
ต้อง declare accounts ล่วงหน้า ซับซ้อนกว่า EVM
Ecosystem เล็กกว่า EVM มาก

MoveVM — Safety by Design

Aptos · Sui

Linear types: asset ไม่สามารถ copy หรือทำลายโดยไม่ตั้งใจ
Sui: parallel execution บน disjoint objects
ป้องกัน double-spend ผ่าน language design
ภาษา Move ยังใหม่ — developer น้อย
Auditing firms ที่เชี่ยวชาญ Move มีน้อย
DeFi ecosystem ยังไม่ลึกเท่า EVM

WASM & EVM++ Approaches

CosmWasm (Cosmos) · NEAR · Monad (EVM + Parallel)

WASM: รองรับหลายภาษา (Rust, C, AssemblyScript)
Monad: EVM-compatible แต่ parallel execution ภายใน
Polkadot: forkless runtime upgrades ผ่าน on-chain governance
WASM ยังไม่มี network effects ของ EVM
Monad ยังใหม่ — ยังต้องพิสูจน์ใน production

EVM Gravity Well: เหตุที่ EVM ครองตลาดไม่ใช่เพราะเทคนิคดีที่สุด แต่เพราะ network effects — protocol ที่ deploy บน EVM chain หนึ่งสามารถ port ไป chain อื่นได้ง่าย developer มีทุกอย่างพร้อม auditor เยอะ ecosystem ลึก chains ใหม่ต้องแข่งกับทั้งระบบนิเวศนี้

Monad Strategy: แทนที่จะสร้าง VM ใหม่ทั้งหมด Monad เลือก maintain EVM bytecode compatibility ทั้งหมด แต่เปลี่ยน execution engine ภายใน (optimistic parallel execution + async I/O + custom state DB) นี่คือ "กินทั้งสองโลก" — Solidity contract deploy บน Monad ได้โดยไม่แก้โค้ด แต่เร็วกว่า Ethereum L1 หลาย 100 เท่า

Chapter 06 • Scaling

Vertical Scaling — ดัน Chain เดียวให้เร็วขึ้น

Scaling
Hardware

Hardware Requirements — จุดเริ่มต้นของ Trilemma

ยิ่ง hardware specs สูง throughput ยิ่งมากขึ้น แต่ validator ก็ยิ่งน้อยลง ทุก chain อยู่บน spectrum นี้

Bitcoin

~7 TPS · Raspberry Pi

Ethereum

~20 TPS · 32GB RAM + 4TB SSD

BNB Chain

~100 TPS · server grade

Aptos / Sui

~10k TPS · data center

Solana

~65k TPS · 256GB RAM + 1Gbps NIC

Fee Markets — วิธีจัดสรร block space ที่ขาดแคลน

Bitcoin Auction: Miners เลือก tx ที่ให้ fee สูงสุด — simple แต่ fee volatile มากช่วง congestion บางครั้ง $50-100 ต่อ tx

EIP-1559 (Ethereum): Protocol กำหนด base fee อัตโนมัติตาม congestion และ burn ทิ้ง บวก priority tip ให้ validator ทำให้ fee predictable ขึ้นมากและ ETH deflationary ในช่วง high usage

Local Fee Markets (Solana): Fee แบ่งตาม "hotspot" แต่ละ account — program ที่ busy มาก (เช่น popular DEX) มี fee สูงกว่า ส่วน tx ที่ไม่ conflict กับ hotspot นั้นยังราคาถูก ป้องกันไม่ให้ activity ที่ account เดียวกระทบ tx อื่น ๆ ทั้ง network

State Growth — ปัญหาระยะยาวที่ทุก Chain ต้องแก้

State คือ "snapshot" ของ blockchain ทั้งหมด: ยอดเงินทุก account, ตัวแปรทุก contract — ต้องพร้อม access ตลอดเวลา ปัญหา: state เพิ่มขึ้นอย่างเดียว ไม่มีทางลด ถ้าไม่จัดการ ในที่สุด only data centers จะสามารถ run full node ได้

แนวทางแก้ไขมี 3 รูปแบบ: State Rent เก็บค่าธรรมเนียมการ "เช่าพื้นที่" บน chain กดดันให้ลบข้อมูลที่ไม่ใช้ State Expiry ลบ data ที่ไม่ถูก access นานเกินกำหนด (user สามารถคืนได้ด้วย proof) Verkle Trees (Ethereum กำลังพัฒนา) โครงสร้างข้อมูลใหม่ที่ทำให้ proof เล็กลงมากจนไม่ต้องเก็บ full state เพื่อ validate

Chapter 06 • Bridges

Interoperability & Bridges — เชื่อม Island ที่แตกต่างกัน

Cross-Chain
Bridges

ทำไม Bridges ถึงอันตราย?

ทุก blockchain คือ "เกาะ" ที่แยกกัน Ethereum validators ไม่รู้เรื่อง Solana Bridges ต้องสร้างความน่าเชื่อถือข้ามระบบที่ไม่ได้ trust กัน — นี่คือสาเหตุที่ Bridges เป็นเป้าหมาย hack ใหญ่ที่สุดใน crypto (~$2.5B lost จาก major exploits)

Bridge ทำงานยังไง? ถ้าต้องการย้าย 100 USDC จาก Ethereum ไป Solana: Bridge จะ lock 100 USDC ใน smart contract บน Ethereum → mint "bridged USDC" 100 บน Solana ให้คุณ เมื่อต้องการย้ายกลับ: burn tokens บน Solana → unlock USDC บน Ethereum ปัญหาคือ "ใครการันตีว่า lock ที่ Ethereum เกิดขึ้นจริง?" ทั้ง 2 chain ไม่สามารถตรวจสอบกันเองได้โดยตรง

3 Security Models ของ Bridges

External Verification — Trust Intermediaries

กลุ่ม guardians หรือ validators เฉพาะสำหรับ bridge คอยรับรองว่า event บน chain A เกิดขึ้นจริง Wormhole ใช้ 19 guardians (13/19 threshold) Axelar สร้าง PoS network เฉพาะสำหรับ bridge

เร็ว support หลาย chain human operators = attack target

Wormhole hack 2022: ~$325M จาก signature verification bug — Ronin Bridge: $625M จาก validator key compromise

Native Verification — Cryptographic Proofs

Chain ปลายทางรัน light client ของ chain ต้นทางและตรวจสอบ cryptographic proof โดยตรง Cosmos IBC (Inter-Blockchain Communication) เป็นตัวอย่างที่ดีที่สุด — ต้องโจมตี source chain consensus เท่านั้นถึงจะหลอกได้

ปลอดภัยสูงสุด ซับซ้อนมาก ใช้ได้เฉพาะ Tendermint chains (IBC)

Optimistic Verification — Assume Valid, Allow Challenge

ยอมรับว่า message valid โดยค่าเริ่มต้น แต่เปิดให้ "watchers" challenge ได้ภายในช่วงเวลา dispute window ถ้าไม่มีใง challenge ภายใน window → final Across Protocol ใช้ model นี้ โดยมี liquidity providers จ่ายเงินล่วงหน้าให้ users ก่อน settlement

ปลอดภัยกว่า External fast-fill สำหรับ UX delayed final settlement

Asset Fragmentation — USDC ไม่ใช่ USDC เสมอไป

Native USDC ที่ Circle issue บน Ethereum คนละอย่างกับ "Wormhole USDC" บน Solana แม้หน้าตาเหมือนกัน ในทางปฏิบัติ developer ต้องระบุว่า "USDC chain ไหน ผ่าน bridge ไหน" เพราะแต่ละ version มี liquidity ต่างกัน, depeg risk ต่างกัน, withdrawal mechanism ต่างกัน

อนาคตของ Bridges: Zero-Knowledge light clients จะทำให้ native verification ถูกลงมาก Intent-based architectures จะซ่อน complexity ของ bridging ให้ users — บอกแค่ "ต้องการ 100 USDC บน Solana" แล้ว solver จัดการเอง อย่างไรก็ตาม cross-chain infrastructure ยังคงเป็นพื้นที่ที่ evolve เร็วและ research intensive ต่อไปอีกนาน