
只有突破并行瓶颈,区块链项目才有新的出路。
过去几年里,围绕扩容的探索层出不穷——以太坊 2.0 的同构分片、波卡的异构分片、Plasma 侧链、zkSync、Optimistic、StarkWare 等 Layer‑2 方案,以及 COSMOS 的跨链结构(跨链扩容)等。它们都在尝试寻找最适合以太坊、比特币等底层链的扩容路径。
以太坊 2.0 的热度最高,核心思路是从 PoW 向 PoS 转型、压缩交易数据(rollup)并构建分片(sharding,非数据分片)。虽然这条路漫长且被视为加密网络的终极方案,但它的必要性不容否认。
从根本上看,区块链的优势与天花板同在。若想实现突破,必须在现有结构之外寻找新思路。借鉴成熟产业——尤其是云计算平台的设计理念——或许是打开局面的关键。
Bitaigen编辑团队在本文中梳理了区块链与云计算融合的核心思路,阐释为何传统扩容方案已难以满足并行需求,并探讨借鉴成熟云平台架构可能带来的突破。若你想了解下一代去中心化算力网络的技术路线与生态前景,继续阅读将为你提供系统化视角。
区块链的核心瓶颈

区块链单节点限制的示例图
瓶颈正是源自其最大优势——共识。
共识过程本质上是多节点对同一区块进行计算和存储的同步操作。例如,比特币中某节点打包完区块后会广播给全网,每个节点都要保存该区块。即便以太坊 2.0 将 PoW 替换为 PoS,也只能加快单轮共识的速度,提升单位时间内的处理量。面对海量计算需求,PoS 的提升仍受限,天花板依旧明显。
在传统链结构中,所有计算任务都在争夺同一个计算节点的资源,形成如图所示的狭窄通道。若业务场景对并发要求不高,可以通过提升单节点算力、采用更快的共识算法以及对抢占资源的任务进行时间调度来缓解拥堵。但在高并发场景下(区块链不应局限于金融或单一应用),网络往往出现堵塞、延迟甚至安全隐患。
要突破这一限制,必须在任务处理层面实现足够多的并行度,从而提升网络在单位时间内的整体吞吐。云计算的扩容与并行思路为我们提供了可行的参考路径。
云计算的并行扩容思路
云平台的基本要求是:接入的网络资源不仅是单台机器的上限,而是 N 台机器共同提供的 N 倍处理能力。对加密网络而言,虽然底层的区块链结构难以更改,但共识层之外的并行化仍有可行空间。
传统云计算提供两类扩容方式:
- 水平扩容(并行)——将任务拆分为多个子任务,分布到不同节点并行处理。
- 垂直扩容——提升单台机器的计算能力,类似于“加大区块”。

云计算中并行的举例,数据生成适合并行的结构,继而利用 GPU 的性能快速处理
在区块链中,若区块结构不可更改,现有的并行实现主要演化为以下两种思路。本文将以 Oasis、Phala、PlatON、Dfinity、Filecoin、IOTA 六个项目为例,阐释这两类方案的具体实现。(排列顺序依据“依赖安全硬件并行”与“依赖算法改进并行”进行区分)
主流的两种并行实现方式
1. 基于可信硬件的并行网络
这一类以 Oasis、Phala、PlatON 为代表,核心在于将具备安全计算能力的硬件(如 TEE)接入网络,既提供高算力,又保证安全。每个硬件节点(或其集群)可以独立承担计算任务,从而在共识层之外实现并行处理,形成“独立的可信计算”。
a) 构建稳固的共识层
所有项目首先需要一个可靠的账本层。Oasis、Phala 与 PlatON 均将共识层与计算层分离:共识层只负责账本的写入与验证,计算层则在链下或 Layer‑2 完成。
- Oasis 采用行业内受信任的组织与企业搭建节点,节点间使用 Tendermint 协议快速达成共识。
- PlatON 的节点同样由合作方提供,使用改进的 CBFT(类 BFT)算法提升效率。
- Phala 则将具备 TEE 的 Gatekeeper 节点接入网络,Gatekeeper 的安全执行环境维护账本,采用与波卡相同的 NPOS 共识实现快速出块。

Phala 的 Gatekeeper(中间部分)维护总账本
b) 计算层的并行实现
- Oasis 的计算层称为 *Paratime*,本质上是一组独立的链或运行时集群。最初 Paratime 仍部署在云端,随着进度推进,所有节点将逐步具备 TEE 能力,确保安全与并行。

Oasis 的计算层(右侧)
- Phala 在每个接入的 TEE 中运行 pRuntime。pRuntime 与共识层的通信是独立的,不会产生冲突;每个 TEE 如同一个“分片”,接入的节点越多,整体吞吐越高。
- PlatON 的计算在标记为 Layer‑2 的层完成,内部聚集了大量可信计算设备,包括用于多方计算的可编程电路、零知识证明、同态加密等技术,能够实现隐私计算与并行处理。

PlatON 网络的模块和分层
这些方案通过把计算迁移至可信硬件,实现了类似云平台的水平扩容。与以太坊 2.0 的分片不同,Oasis、Phala、PlatON 用安全硬件直接承担了分片计算的职责,从而在共识层之外完成并行。
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2. 基于算法创新的并行处理
另一类项目 Dfinity、IOTA、Filecoin 通过研发新共识或数据结构算法,实现区块确认过程的并行化,从而提升链上任务处理能力。
a) Dfinity – 随机抽选与非交互式签名
Dfinity 在共识层引入随机抽选机制,仅让部分节点参与共识计算;这些节点通过非交互式 BSL(签名反馈)算法独立完成交易签名,省去传统 BFT 中节点之间的多轮交互,形成类似并行的加速效果。

Dfinity 的共识确认过程,有并行效果的是左侧签名部分
b) IOTA – Tangle 数据结构
IOTA 抛弃传统区块链的链式结构,采用有向无环图(DAG)——Tangle。每笔交易都引用两笔前置交易,使得确认过程不再依赖区块时间窗口,实现真正的并行确认。

Tangle 算法的交易确认模型
c) Filecoin – NSE 并行存储任务
Filecoin 的核心业务是分布式存储,其计算过程极为耗时。通过更新的 NSE(分层窗口)算法,数据被划分为多个 window 与 layer,层之间相互独立,能够并行处理后再进行存储与时空证明的打包,从而显著提升存储任务的吞吐。

Filecoin NSE 算法的拆解,可以观察左侧的 layer 部分
d) 辅助组件
- IOTA 的 Tangle 由于缺乏区块时间限制,需要交易验证器(Coordinator)帮助确认共识。
- Dfinity 配套的子网、数据中心与容器提供了底层算力支撑,子网相当于分片,容器则类似智能合约的执行单元。
- Filecoin 在 NSE 并行处理后,仍需通过复制与时空证明确保账本一致性,相关工具由官方团队与生态社区提供。
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云化并行后的下一步
上述六个项目在理论上已经突破了传统区块链的性能瓶颈,但真正的价值落脚点在于如何让开发者利用这些高性能网络构建去中心化应用(DApp)和更广泛的业务场景。
即便底层设施再强大,若缺少生态与开发工具的支撑,整个网络仍难以发挥效用。正如传统互联网从早期的基础设施建设迈向云计算时代,开发者的体验提升才真正推动了创新与商业落地。
因此,借鉴云计算平台的“面向服务的架构”,为区块链提供易用的开发框架、可扩展的服务模型,将是下一轮增长的关键。云化并行已经打开了“井口”,接下来能否升向更高的“天空”,取决于生态的成熟与创新的持续。
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关键要点
- 区块链瓶颈源于共识同步
- 传统扩容方案难满足高并发需求
- 云计算提供水平并行扩容思路
- 水平扩容可将任务拆分至多节点
- 融合云平台架构或是突破路径
常见问题
区块链的并行瓶颈是什么?
区块链单节点需要同时完成共识、存储和交易验证,所有任务争夺同一节点的算力和带宽,导致并发处理能力受限,形成吞吐天花板。
共识层为何限制区块链吞吐量?
共识过程要求全网节点对同一区块进行同步计算和存储,即使采用 PoS 加速单轮共识,整体处理量仍受单轮共识速度和节点数量的制约,成为吞吐瓶颈。
云计算的水平扩容和垂直扩容有什么区别?
水平扩容把任务拆分为子任务分配到多台机器并行执行,实现 N 台机器提供 N 倍算力;垂直扩容则通过提升单台机器的 CPU、内存等资源来提升性能,属于单点提升。
基于可信硬件的并行网络如何实现?
基于可信执行环境(TEE)的并行网络在每个硬件节点内部提供安全的计算环境,计算层与共识层分离,节点可独立执行链下任务并在共识层提交结果,从而实现并行处理且保持数据机密。
Oasis、Phala、PlatON 采用了哪些并行技术?
Oasis 将共识层与计算层解耦,计算在链下安全硬件完成;Phala 采用基于 SGX 的隐私计算节点提供链上服务;PlatON 通过可信硬件集群实现多租户并行计算,三者均利用 TEE 保证安全。
传统 Layer‑2 与硬件并行方案的差异是什么?
传统 Layer‑2 如 Rollup、Plasma 通过在链下聚合交易后再提交到主链,主要提升交易吞吐;基于硬件的并行方案则在共识之外直接并行执行计算任务,两者侧重点不同,前者优化数据写入,后者提升算力并行。
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