区块链的不可能三角困境（即在安全、可扩展、去中心化三方面难以平衡）在过去一直是业界难以逾越的鸿沟，随着以太坊围绕 Rollup 解决方案进行扩容的全面升级，这一问题在当下得到了有效解决。当所有人都认为公链战争即将落下帷幕，并转为 Layer2 大战时，Celestia 却横空出世。这个由 Vitalik Buterin 在构思以太坊整体模块化方案中意外促成的项目，成为了新的“以太坊杀手”，并且其定义的模块化标准，将迫使以太坊进入一场新的纷争之中。

本文研究将从数据可用性层（DA）的开端、模块化的解读做为切入点，解构 DA 赛道市场公认的四大主要解决方案：EigenDA、Celestia、NearDA、Avail，并进行与以太坊原生 DA 的对比分析，全面解读 DA 赛道的兴起与发展。

DA 叙事的开端：模块化的起源

模块化区块链的诞生源于两篇白皮书。2018 年，Mustafa Albasan 与 Vitalik Buterin 共同撰写了一篇名为《Data Availability Sampling and Fraud Proofs》的论文。这篇论文描述了一个允许轻客户端接收并验证来自全节点欺诈证明的系统，以及数据可用性采样协议的设计，减少了链上容量与安全之间的权衡，从而在不牺牲安全和去中心化的前提下，解决区块链的扩展性问题。

2019 年，Mustafa Albasan 在撰写《Lazy Ledger》白皮书时，详细介绍了一个新架构，其中区块链仅用于排序和保证交易数据的可用性，而不负责交易的执行和验证。该架构的目的是解决现有区块链系统的可扩展性问题。当时他把这个称之为“智能合约客户端”。智能合约的执行通过另一个执行层在这个客户端上执行，这便是 Celestia（第一个模块化 DA 层项目）的雏形。

Rollup 的出现使得这个构想更具确定性，其逻辑为离链执行智能合约，再将结果汇聚为证明上传至“客户端”的执行层。通过对区块链的架构以及新扩容技术进行反思，Celestia 横空出世，并定义了一个新范式即“模块化区块链（Modular Blockchain）”。

什么是模块化区块链

模块化区块链旨在通过抽象、剥离、再组合的方式解决困惑行业多年的区块链不可能三角难题。简单来说，就是将单体链主要功能解耦为多层，并专注于实现单一或部分功能层的一种乐高式扩容方案。从广义上看，一个单体链的最基本职能至少可被抽象为如下四个功能层：

1. 数据可用性层（Data-availability Layer）：负责确保网络中的数据可被访问和验证。代表性项目有 Celestia、Avail、EigenDA 等。

2. 共识层（Consensus Layer）：负责节点间的协议，以达成网络中数据和交易的一致性。

3. 执行层（Execution Layer）：处理交易和执行智能合约。代表性项目有 Arbitrum、Optimism、ZKsync。

4. 结算层（Settlement Layer）：完成交易的最终结算，确保资产的转移和记录在区块链上永久保存。代表性项目有 Dymension、Cevmos。

单体区块链 vs 模块化区块链

模块化区块链通过将不同职能层解耦，实现更高的性能、成本效益和可组合性。然而，在安全性和流畅性方面，模块化仍存在一定挑战。单体链在整体流畅性和安全性上具有优势，但在扩展性和复杂应用的支持上不如模块化链。

应用链及长尾链的困境

对于需要高性能和低成本的应用链和长尾链，模块化 DA 解决方案提供了更好的支持。然而，以太坊的横向分片扩容需要分三次重大升级完成，且进度缓慢，这使得许多项目选择非以太坊的模块化 DA 方案。

模块化的抽离数据可用性（DA）层

当前非主链低成本 DA 方案主要分为三类：模块化 DA、将验证放置在以太坊 L2 上成为 L3 并继承正统性、链下验证（Validium、Plasma）。模块化 DA 方案具备更低的成本和更高的吞吐量，是目前的主流选择。

租金市场

以太坊的终极目标是成为“区块链万达”，通过出租大部分功能层来实现扩展。而 Celestia 等 DA 项目具备较高的优势，将与以太坊竞争这一市场。

四大 DA 解决方案分析

1. EigenDA：利用 EigenLayer 的再质押功能，提供去中心化的数据可用性服务。
2. Celestia：采用模块化架构，分离共识层和执行层，提供专门的数据可用性服务。
3. NearDA：利用 NEAR 协议的分片设计，提供高效的数据处理能力。
4. Avail：通过“Avail DA、Avail Nexus 和 Avail Fusion”方法，优化数据验证和存储。

总结

未来，以太坊原生数据可用性（DA）和各大解决方案将持续创新，突破技术瓶颈，为区块链领域带来前所未有的扩展性和效率。然而，在大规模实现之前，仍需解决跨分片和跨 Rollup 的协调、数据验证机制的高效性等技术挑战。确保在大规模扩展的同时，数据的安全性和去中心化仍是关键。