波場 TRON 業界週報：「ハト派利下げ」決着も反発は依然として継続的な QE に依存、V 神が世界初の Web2 リアルタイム性能を備えた MegaETH を支持

?一.前瞻

1. マクロレベルの要約と今後の予測

先週、アメリカのマクロ経済は「雇用の減速 + 成長の下方修正 + インフレの確認待ち」という枠組みの中で、引き続き冷却の兆候を示しました。政府の一時停止が延期されたため、第三四半期のGDPの二次修正が再発表され、成長がわずかに下方修正され、企業投資と在庫の寄与が減少し、経済の動力が衰退していることを反映しています。同時に、毎週の新規失業保険申請件数がわずかに増加し、雇用の冷却傾向をさらに裏付けています。全体として、先週のデータの組み合わせは典型的な「需要の減少、労働市場の緩和、成長圧力の上昇」という状況を示しています。

今後を展望すると、10月のPCEがまだ再発表を待っているため、市場はインフレの動向に対して慎重であり、政策の期待に対する意見の相違が大きくなっています。現在、アメリカ経済は「インフレの下落速度が不確実で、成長が確実に鈍化している」という重要な段階に入っており、今後数週間の再発表データが市場の動向と政策の方向に決定的な影響を与えるでしょう。

2. 暗号業界の市場変動と警告

先週、暗号通貨市場全体は引き続き弱含みであり、ビットコインは9.5万ドルの関門を巡る争奪に失敗した後、再度下落し、最低で8.7万ドルを上回る水準に達し、市場の感情は再び恐怖の領域に陥りました。資金面は依然として厳しく、ETFの流入は市場の売圧を相殺するには不十分であり、機関投資家は引き続き様子見の姿勢を保っています。オンチェーンの活発度は低下し、ステーブルコインの純流入が増加しており、より多くの資金がリスク資産から撤退することを示しています。アルトコインのパフォーマンスはさらに低迷し、複数の人気セクターで二次的な底打ちが見られ、短期間の反発があっても持続性や取引量のサポートが欠けており、全週にわたって構造的な弱さが顕著です。

マクロ面では、重要なインフレと雇用データが再発表される予定であり、もしアメリカ経済のレジリエンスが依然として強いか、インフレが粘着性を持つ場合、暗号資産の反発の余地をさらに圧迫することになります。逆に、経済が明らかに弱まる場合や、市場が再び利下げの期待を取引する場合、短期的には修復のウィンドウが訪れる可能性があります。しかし、明確な流動性の改善が見られるまで、暗号市場全体は再度の前回安値への下落やさらなる下落幅の拡大のリスクに警戒する必要があります。

3. 業界およびトラックのホットトピック

総資金調達980万ドル、Panteraがリード投資、OKXが参加------機関レベルのDeFiのために生まれたデータ検証層Accountableは、データの検証可能性を中心にした統合プラットフォームを構築しました；WaterdripおよびIoTeXが参加------AIをブロックチェーンの検証可能な公共インフラにするDGrid.AIは、品質証明メカニズムに基づいて分散型AI推論ルーティングネットワークを構築し、AIの未来を再定義しています。

二.市場ホットトピックと当週の潜在プロジェクト

1. 潜在プロジェクトの概要

1.1. 総資金調達980万ドル、Panteraがリード投資、OKXが参加------機関レベルのDeFiのために生まれた、プライバシーと透明性を兼ね備えたデータ検証層Accountable

概要

Accountableは金融の枠組みを再構築し、プライバシーを犠牲にすることなく金融システムに透明性と信頼を再びもたらしています。

その統合エコシステムは、最前線のプライバシー保護技術と金融市場に対する深い理解を組み合わせ、データの検証可能性を中心にした統合プラットフォームを構築し、ユーザーが信頼できるデータに基づいて流動性を得てカスタマイズされた金融インフラを構築できるようにします。

AccountableエコシステムはDVN → VaaS → YieldAppの三層構造で相互に支え合っています：

• DVNは「プライバシー + 信頼できる」データ検証基盤を提供；

• VaaSは迅速で安全な収益金庫の展開を実現；

• YieldAppは検証されたデータを実際の流動性と投資機会に変換します。

コアメカニズムの概要

データ検証ネットワーク (DVN)

DVNは「透明性とプライバシーは両立しない」という逆説を解決することに取り組み、暗号学的証明メカニズムを用いて「検証可能だがプライベート」な金融データの透明性を実現します。

1. プライバシー保護のデータ検証ソリューション（Privacy-Preserving Data Verification）

技術的なソリューションには以下が含まれます：

1. ローカル処理（On-Premise Processing）

• すべての敏感なデータはユーザーが制御する環境で処理されます；APIキー、ウォレットアドレスはローカルにのみ保存されます。

1. 検証可能な計算（Verifiable Computation）

• データ収集と報告生成プロセスには暗号証明（ZKPs）が付随し、出所が真実であり、結果が信頼できることを保証します。

1. 選択的開示（Selective Disclosure）

• ユーザーはどの情報を共有するか、共有対象と範囲（P2P、制限付き報告、公開ダッシュボード）を決定します。

1. 信頼できる実行環境（Trusted Execution）

• ハードウェアセキュリティ実行環境（SGX、Nitro、SEV-SNP、TDX）をサポートします。

DVNはローカル計算 + 暗号証明 + 選択的開示を通じて、データのプライバシーと検証可能性を両立させ、「信頼できる透明性」の新しい基準を金融機関に提供します。

2. DVNの動作原理（How DVN Works）

コアメカニズム：

• DVNはプライバシー計算と暗号学的証明を組み合わせたリアルタイムデータ検証ネットワークです。

• 各参加者はローカルノードを運営し、信頼のないが許可された（trustless & permissioned）ネットワークを形成します。

• リアルタイムモニタリングとスナップショット式データ共有をサポートします。

構成構造：

• データ検証プラットフォーム (DVP)：DVNのローカルバックエンド + プライベートdAppを接続します。

• セキュアなローカルバックエンド（On-prem Backend）：アクセスは許可された者のみ、隔離されたファイアウォールで保護されます。

• プライベートdAppフロントエンド：ローカルノードに接続し、データの漏洩はありません。

データ処理フロー：

1. 複数のソースデータ（オンチェーン、取引所、銀行、保管機関）から資産と負債情報を収集します。

2. 暗号署名を通じて検証し、保存します。

3. ネットワーク内で報告を共有するか、APIやパブリックチェーンを通じて公開します。

3. Accountableが証明できることは？

検証範囲：

• 資産（Assets）：オンチェーンおよびオフチェーンの資産（法定通貨、現物、先物、オプション、株式、国債、DeFi、RWAなど）をサポートし、暗号証明により出所の真実性を確認します。

• アカウントの帰属（Ownership）：署名またはAPIを通じてアカウントの所有権を検証します。

• 監査証明（Attestations）：監査機関と連携し、定期的な「軽監査」 + 年次「全監査」を実施します。

• 負債（Liabilities）：自動的に借入システムとプロトコルデータを集約し、ZKによって隠された負債を検証します。

4. 検証可能性レベル（Verifiability Levels）

コア思想：
「検証可能性は二元的ではなく、連続的なスペクトルである」。DVNはデータの出所の信頼性に基づいて階層化します：

5. 包括的なローカル報告

データ検証後、システムは高度にカスタマイズ可能な集約報告、リアルタイムダッシュボード、高度な警告機能を提供し、ユーザーが投資ポートフォリオのパフォーマンスとリスクを包括的に把握できるようにします。

特徴：

• 総合的なローカル報告

• 集約報告と分析：投資ポートフォリオのリスクエクスポージャー、保管者の構成、ステーブルコインの比率などの集約報告を生成；過去のパフォーマンスから複雑なリスクモデルまでカスタマイズ可能な報告をサポート；プラグインを通じて第三者指標を統合可能；リアルタイムリスク管理ダッシュボードを提供。

• 高度な警告システム：データの検証可能性、総額、集中度リスクなどを積極的に監視；貸借双方にカスタマイズ可能なトリガーアラートを提供。

6. 制御された安全なデータ共有

データの暗号化と安全性を確保した上で、選択的共有、リアルタイムデータストリームの公開を含む柔軟なデータ共有メカニズムを提供し、複数の借り手に対して機密状態で共同報告を生成することをサポートします。

• 特徴：

• 制御された安全なデータ共有

• 選択的報告共有：借り手は貸し手と完全な報告または特定のデータ証明を共有でき、証明の公開共有を添付可能。

• スナップショットとリアルタイム報告：一度きりのスナップショットまたはカスタマイズされた頻度の連続報告をサポート。

• オラクルの公開：準備金データストリームを第三者オラクルに送信するか、直接オンチェーンに公開し、支払い能力を証明。

• 機密の多借り手報告：各借り手のデータの機密性を保証しつつ、貸し手に対して個別および集約されたリスクビューを提供。

7. 支払い能力証明と展開

ネットワークのコア機能は、暗号学的に保証された支払い能力証明を生成し、規模に達した後に取引のソースに埋め込むことを計画しており、シームレスなプライバシー保護の検証を実現します。

• 特徴：

• 支払い能力証明

• 準備金証明：メルケルツリーとゼロ知識証明を利用して、検証可能な資産と負債の全景を構築し、報告を自動生成し、負債の誤表現を検証し、監査人の統合検証をサポート。

• ソースの展開：臨界規模に達した後、取引のソースに展開する計画で、認可トークンを通じてプロセスを簡素化し、プライバシー保護の検証を実現。

8. エコシステムの統合と将来の発展

このネットワークはAccountableエコシステム全体の基盤であり、金庫の透明性報告をサポートし、流動性を接続します。将来的には、プライバシー保護取引、高度なリスク管理、さらなる資産カテゴリーへの拡張が計画されています。

• 特徴：

• Accountableエコシステムとの統合

• エコシステムの基盤として：検証可能な報告を統合した「保険庫即サービス」をサポートし、透明性を強化；ユーザーはYieldAppを通じて流動性を得ることができます。

• 将来の発展計画：プライバシー保護の見積もりリクエスト、高度な取引とリスク管理、負債追跡機能を開発し、サポートする資産カテゴリーとコネクタを拡張します。

Tronのコメント

利点：

• 技術的信頼： 「ゼロ知識証明」や「全同態暗号」などの最先端技術を使用して従来の商業的信頼を置き換え、より強力なセキュリティとプライバシー保護を提供。

• コアの痛点を解決： DeFi分野における「透明な支払い能力証明の欠如」と「機関が機密データを共有する必要がある」という二つの重要な問題に直接取り組んでいます。

• 柔軟性： 簡単な報告共有から複雑なオンチェーン統合までサポートし、さまざまなユーザーのニーズに応えています。

欠点：

• 技術的複雑性： 強力な技術の背後には実現の複雑性があり、非技術ユーザーの理解と採用を妨げる可能性があります。

• ネットワーク効果への依存： プラットフォーム型サービスとして、その価値はユーザー数（特に借り手機関と貸し手機関）に密接に関連しており、「コールドスタート」問題が存在します。

• 市場採用の不確実性： プロジェクトの成功は最終的に市場の受け入れと機関ユーザーの規模化使用に依存することが明確に示されています。

1.2. WaterdripおよびIoTeXが参加------AIをブロックチェーンの検証可能な公共インフラにするDGrid.AIの概要

概要

DGrid.AIは品質証明メカニズムに基づいて分散型AI推論ルーティングネットワークを構築し、AIの未来を再定義し、AI推論をより自由で効率的な流動性を実現します。従来の集中型AIシステムとは異なり、DGridネットワークは各ノードが参加でき、各呼び出しが追跡可能であり、AIをブロックチェーンの世界の基盤能力にします。

DGridはAI RPC、LLM推論と分散ノードネットワークを組み合わせ、集中型AIのコストが高く、サービスが制御できず、単一障害点などのコアの痛点を解決し、Web3 AIが統一インターフェースや信頼できる推論環境を欠いているという重要な空白を埋めます。

アーキテクチャの概要

DGrid.AIは、ノード、プロトコル、分散型インフラストラクチャが相互に接続されたエコシステムを通じて、Web3 AIの重要な空白と集中型AIの限界を解決します。

標準化されたAI RPCインターフェース、分散型推論ノード、スマートルーティング、オンチェーン決済、安全なストレージを統合することで、信頼不要で拡張可能かつユーザー中心の大規模言語モデル推論ネットワークを構築し、AIをブロックチェーンアプリケーションのネイティブ能力にします。DGridソリューションのコアは、品質証明メカニズムを採用したモデルの分散ノードを統合し、結果の信頼性を保証し、普遍的なアクセスを実現する標準化されたプロトコルを確保し、透明性を保証するオンチェーンメカニズムを確立することにあります。

これらの要素は、集中型の供給者への依存を排除し、AIがオープンでコミュニティガバナンスの公共事業として機能できるようにします。

DGridのソリューション

DGridノード：分散型推論実行
DGridノードはコミュニティによって運営されるノードであり、1つまたは複数の大規模言語モデルを統合し、ネットワークの計算コアを構成します。これらのノードは：

• ユーザーの推論タスクを実行し、入力（テキストプロンプトやスマートコントラクトのクエリなど）を処理し、事前にロードされたモデルを通じて出力を生成します。同時に、品質証明メカニズムを通じて推論結果の質を検証し、出力の信頼性と正確性を確保します。

• 異なるハードウェア能力に適応し、オペレーターはサーバーの仕様に応じて適切なモデルを選択できます（基礎GPU上で動作する軽量の70億パラメータモデルから、高性能ハードウェア上で動作する700億以上のパラメータモデルまで）。

• リアルタイムでDGridアダプターノードに指標（遅延や計算ユニット消費など）を報告し、スマートルーティングにデータを提供し、タスクの最適な配分を実現します。

推論タスクを数千の独立したノードに分散させることで、DGridは単一障害点を排除し、地理的冗長性を確保します------これは24/7の高い信頼性が求められるWeb3アプリケーションにとって重要です。

DGridRPC：一般的なアクセスとリクエスト検証

• DGridRPC：ユーザーがネットワーク内のモデルにアクセスするための標準化されたJSON-RPCプロトコル。ノードやモデルのタイプに関係なく、任意のLLMを呼び出すための統一APIを提供し、ユーザーリクエストを検証するためにEIP-712署名を統合------承認され、前払いされたタスクのみを処理することを保証します。

• DGridRPCはWeb3 AIにおける「インターフェースの断片化」問題を解決し、LLMの統合をスマートコントラクトを呼び出すのと同じくらい簡単で直接的にします。

PoQ：推論結果の信頼性保証
PoQはDGridエコシステムのコアメカニズムであり、LLM推論結果の信頼性を確保するために使用されます。分散ノードとGridRPCと協調して、「リクエスト-実行-検証」のクローズドループを形成します：

• 多次元の品質評価：PoQは、DGridノードが生成した推論結果を3つの重要な次元に基づいて客観的に評価します：「正確性の一致」（標準解答や参考結果との比較）、「応答の一貫性」（同一リクエストに対する異なるノードでの出力の偏差）、および「フォーマットの遵守」（ユーザーリクエストで指定された出力フォーマット要件の遵守）。

• オンチェーンで検証可能な証明生成：ノードが推論タスクを完了した後、推論プロセスのログとPoQスコアデータをネットワークにアップロードし、改ざん防止の品質証明を生成します。ユーザーはこれらの証明をオンチェーンで照会し、再度推論タスクを実行することなく結果の信頼性を迅速に検証できます。

請求契約とAI DA層：オンチェーン透明性

• 請求契約：ブロックチェーン上に展開されたスマート契約で、ユーザーとノード間の$DGAIトークンの決済を自動的に完了します。この契約は計算ユニットと遅延に基づいて料金を計算し、x402プロトコルを通じてユーザーアカウントから料金を差し引き、ノードオペレーターに報酬を分配------中間業者を排除します。

• AI DA層：すべての推論リクエストデータがPoQサポートを付与され、監査可能性を確保する分散型ストレージネットワーク。ユーザーは請求の詳細を検証でき、ノードはタスクの完了状況を証明でき、争議解決やコンプライアンス監査の透明性を高めます。

セキュリティメカニズム
DGrid.AIは、技術的な保障とオンチェーンの透明性を組み合わせた包括的なセキュリティフレームワークを構築し、分散型ネットワークにおける信頼不要性を確保します：

• 信頼できる推論環境

• 不可変の実行時：DGridノードオペレーターはLLMの重みや実行環境を変更できず、ネットワーク全体でモデルの動作の一貫性を保証します。

• リソース制御：CPU、GPU、ネットワーク使用に対する厳格な制限（ノードによって強制される）により、サービス拒否攻撃を防ぎます。

• オンチェーン監査と説明責任

• 不可変の記録：すべての重要な活動------ノード登録、推論メタデータ（入力/出力）、料金決済と報酬------は請求契約を通じてオンチェーンに記録され、AI DA層にアーカイブされます。

• 自動罰則：DGridノードはノードの行動を監視します；悪意のある行為者（例えば、虚偽の結果を提出する者）は、質権トークンの没収や監禁の罰則に直面し、スマート契約によって強制されます。

• 分散型ガバナンス：$DGAIトークンの保有者は、プロトコルのアップグレード、料金構造、安全パラメータなどに投票し、ネットワークがコミュニティの利益に沿った方向に進化することを保証します。

安全な推論環境、オンチェーンの透明性、コミュニティガバナンスを組み合わせることで、DGrid.AIはネットワークが安全で信頼できる方法で運営されることを保証し------ユーザーに堅牢な分散型AI推論サービスを提供します。

dToken：インセンティブとガバナンス
$DGAIはネットワークの経済エンジンとして、エコシステム全体の利益を調整します：

• 支払い：ユーザーは$DGAIを使用して推論タスクの料金を支払い、料金は請求契約を通じて動的に調整されます。

• 報酬：ノードオペレーターは貢献の質（例えば、低遅延、高オンライン率）や検証への参加状況に応じて$DGAIを獲得します。

• ステーキング：DGridノードはネットワークに参加するために$DGAIをステークする必要があり、不正行為はトークンの没収を引き起こします。

• ガバナンス：トークン保有者はプロトコルパラメータ（例えば、料金構造、モデルのホワイトリスト）に投票し、ネットワークの進化を導きます。

このアーキテクチャは、拡張可能（誰でもノードを運営できる）、信頼不要（オンチェーンの証明が仲介者への依存を置き換える）、Web3をネイティブにサポート（ブロックチェーンワークフローと統合）するソリューションを提供します。分散型実行、スマートコーディネーション、安全な推論、透明な決済を統一することで、DGrid.AIはLLM推論をWeb3の基盤能力に変換します------DeFi戦略分析器からオンチェーンチャットボットまで、幅広いアプリケーションに対応します。

Tronのコメント

利点：

• 信頼と透明性： 「品質証明」と「オンチェーン決済」は、従来のAIサービスとの差別化の核心であり、結果の検証可能性を提供します。

• 信頼性と監査耐性： 「分散型アーキテクチャ」は単一障害点と単一企業の制御を回避します。

• Web3ネイティブ： ブロックチェーンとスマートコントラクトに直接統合され、既存のWeb3プロジェクトにAIを統合する課題を解決します。

欠点：

• パフォーマンスの課題： 分散型ネットワークは調整と一貫性の面で本質的に中心型システムよりも複雑であり、応答速度や複雑なタスクの処理能力に影響を与える可能性があります。

• 依存性とネットワーク効果： これは双方向市場モデルであり、健全なエコシステムを形成するには十分な数のノードとユーザーが必要であり、初期の立ち上げと成長が重要な課題です。

• 技術の成熟度： 新しいアーキテクチャとして、その安定性と堅牢性は大規模な実践によって検証される必要があります。

2. 当週の重点プロジェクトの詳細

2.1. 三回の資金調達で合計7955万ドル、V神が共同投資し、スタンディング---世界初のWeb2リアルタイム性能を備えたEVMブロックチェーンMegaETH

概要

MegaETHはEVM互換のブロックチェーンであり、初めてWeb2レベルのリアルタイム性能を暗号世界にもたらします。私たちの目標は、性能をハードウェアの限界まで押し上げ、ブロックチェーンと従来のクラウドコンピューティングサーバーとのギャップを埋めることです。

MegaETHは、高い取引スループット、十分な計算能力、最もユニークなのは------高負荷時でもミリ秒単位の応答時間を実現するなど、複数の独自の特性を提供します。MegaETHを利用することで、開発者は制限なく最も挑戦的なアプリケーションを構築し、組み合わせることができます。

アーキテクチャの概要

MegaETHには、4つの主要な役割が存在します：シーケンサー（sequencer）、プロバー（prover）、フルノード（full node）、およびレプリカノード（replica node）。

• シーケンサー（Sequencer nodes）は、ユーザーの取引を順序付けて実行する役割を担います。しかし、MegaETHでは任意の時点で1つのアクティブなシーケンサーのみが存在し、通常の実行プロセスにおいてコンセンサスのオーバーヘッドを排除します。

• レプリカノード（Replica nodes）は、P2Pネットワークを介してそのシーケンサーから状態差分（state diffs）を受け取り、これらの差分を直接適用してローカル状態を更新します。注目すべきは、取引を再実行するのではなく、プロバー（provers）が提供する証明を通じてブロックを間接的に検証することです。

• フルノード（Full nodes）は、従来のブロックチェーンと同様の方法で運営されます：それらは各取引を再実行してブロックを検証します。このメカニズムは、迅速な最終性（fast finality）を必要とする高需要のユーザー（例えば、ブリッジオペレーターやマーケットメイカー）にとって重要です。

• プロバー（Provers）は、無状態検証スキーム（stateless validation scheme）を採用し、非同期かつ無秩序な方法でブロックを検証します。

下の図は、MegaETHの基本アーキテクチャとその主要コンポーネント間の相互作用を示しています。注意すべきは、EigenDAはEigenLayerの上に構築された外部コンポーネントです。

図示：MegaETHの主要コンポーネントとその相互作用

ノード役割の専門化（Node specialization）の重要な利点は、各ノードタイプに対して独立したハードウェア要件を設定できることです。
例えば、シーケンサーは実行の主要な負荷を担うため、理想的には高性能サーバーに展開して全体の性能を向上させるべきです。それに対して、レプリカノードのハードウェア要件は低く保つことができ、証明の検証にかかる計算コストは非常に小さいからです。
さらに、フルノードは取引を再実行する必要がありますが、シーケンサーが生成した補助情報を利用して、より効率的に取引を再実行できます。

このアーキテクチャの意義は非常に深遠です：Vitalikがその「Endgame」という記事で述べたように、ノードの専門化はブロック生成が集中化する傾向にある中で、ブロック検証が信頼不要性（trustless）と高度な分散性（highly decentralized）を維持できることを保証します。

下の表は、MegaETHの各ノードの予想ハードウェア要件を示しています：

表にはZK証明ノード（ZK prover nodes）は省略されていますが、そのハードウェア要件は具体的な証明システム（proof stack）に大きく依存し、異なるプロバイダー間での差異が非常に大きい可能性があります。

各種仮想マシンの時間単位コストデータはinstance-pricing.comからのものです。ノード役割の専門化（node specialization）は、システム全体の経済性を維持しつつ性能を最適化することを可能にします：

• シーケンサーのコストは通常のSolana検証ノードの20倍に達することがありますが、その性能向上は5～10倍に及ぶことがあります；

• フルノードの運用コストは、Ethereum L1ノードと同等に保つことができます。

この設計は、高性能な実行を実現しつつ、ネットワークの運営の分散化とコストの制御を維持します。

MegaETHは単に強力な集中型シーケンサー（sequencer）に依存して性能を向上させるものではありません。MegaETHを高性能サーバーに例えることはその潜在能力を理解するのに役立ちますが、この比喩は背後にある研究とエンジニアリングの複雑さを大きく過小評価しています。

MegaETHの性能の突破は、単にハードウェアの積み重ねによるものではなく、ブロックチェーンの基盤アーキテクチャの深い最適化に依存しています。例えば、実験では、512GBのメモリを搭載した高性能サーバーを使用しても、Reth（Ethereum実行クライアント）がEthereumの最新ブロックをリアルタイムで同期する際、約1000 TPS（約100 MGas/s）しか実現できませんでした。性能のボトルネックは主にMerkle Patricia Trie（MPT）の更新のオーバーヘッドに起因しており、この部分の計算コストは取引実行の10倍近くに達します。

これは以下を示しています：

• 単にハードウェア性能を向上させるだけでは、ブロックチェーンの実行速度を根本的に向上させることはできません。

• ブロックチェーン性能の最適化の鍵は、基盤データ構造と実行ロジックの革新的な設計にあります。

ノードの専門化（node specialization）は確かに巨大な性能向上の可能性をもたらしますが、「超高性能、リアルタイム応答」のブロックチェーンシステムを実現することは、まだ完全に解決されていないエンジニアリングの課題です。

1. MegaETHのアーキテクチャ設計論理

複雑な計算システムと同様に、ブロックチェーンの性能ボトルネックはしばしば相互に関連する複数のコンポーネントに分散しています。単一の最適化ではエンドツーエンドの性能向上をもたらすことはできません。なぜなら、ボトルネックが最も重要でない場合や、他のコンポーネントに移動する可能性があるからです。

MegaETHの研究開発理念：

1. 先に測定し、次に構築する（Measure, then build）
   深い性能分