Informe sobre MEV en Solana: tendencias, hallazgos y desafíos

Hallazgos prácticos

• MEV funciona de forma diferente en Solana que en otras redes blockchain debido a su arquitectura particular y a la falta de un mempool global. Los mempools fuera del protocolo deben desarrollarse de forma independiente y requieren la adopción de una parte significativa del stake de la red para funcionar de manera eficaz, lo que supone una gran barrera técnica y social.
• Jito suspendió su mempool público en marzo de 2024, lo que implicó una pérdida considerable de ingresos. Esta medida redujo de inmediato las prácticas perjudiciales de MEV. Sin embargo, la decisión ha impulsado el surgimiento de mempools alternativos que carecen de transparencia y benefician principalmente a un grupo selecto con acceso exclusivo.
• Quienes operan con memecoins son especialmente vulnerables a los ataques sándwich, ya que establecen tolerancias de deslizamiento altas al operar con activos ilíquidos y muy volátiles. Este subconjunto de usuarios prefiere los bots de trading de Telegram por su ejecución más rápida y sus notificaciones en tiempo real. Quienes operan con memecoins son relativamente indiferentes al front-running de sus operaciones.
• Stake Auction Marketplace (SAM) de Marinade Finance usa un mecanismo de subasta competitiva en el que los validadores pujan directamente entre sí por la asignación de stake mediante un sistema de “pago por stake”. El programa ha recibido críticas porque permite que los validadores que realizan ataques sándwich contra usuarios superen las pujas de otros, obtengan más stake y aumenten su influencia en la red.
• Gran parte de los ataques sándwich en Solana se origina en un mempool privado operado por una sola entidad, DeezNode. Un validador clave operado por DeezNode, identificado por la dirección HM5H6 …jdMRA, tiene actualmente 811,604.73 SOL en stake delegado, con un valor aproximado de $168.5 millones. Este validador experimentó un fuerte aumento del stake delegado: pasó de 307.9k SOL el 13 de noviembre (época 697) a 802.5k SOL el 9 de diciembre (época 709). Desde entonces, el crecimiento se ha estabilizado. Cabe destacar que el 19.89% de este stake proviene del pool de stake líquido mSOL de Marinade y de delegaciones nativas.
• Varios operadores de validadores de Solana han reportado públicamente que recibieron ofertas lucrativas para participar en mempools privados, incluidos documentos detallados con la distribución de ganancias y los ingresos proyectados.
• Los bundles de Jito son el principal método que usan los buscadores para garantizar un ordenamiento rentable de las transacciones. Sin embargo, los datos de Jito no reflejan todo el alcance de la actividad de MEV; en particular, no capturan las ganancias de los buscadores ni la actividad que ocurre mediante mempools alternativos. Además, muchas aplicaciones usan Jito para fines ajenos a MEV y evitan las comisiones de prioridad para garantizar la inclusión oportuna de transacciones.
• Durante el último año se procesaron más de 3 mil millones de bundles de Jito, que generaron 3.75 millones de SOL en propinas totales. Esta actividad mostró una clara tendencia ascendente: desde un mínimo de 781 SOL en propinas el 11 de enero hasta un máximo de 60,801 SOL el 19 de noviembre.
• El algoritmo de detección de arbitraje de Jito, que analiza todas las transacciones de Solana, incluidas las realizadas fuera de los bundles de Jito, identificó 90,445,905 transacciones de arbitraje exitosas durante el último año. La ganancia promedio por arbitraje fue de $1.58, y el arbitraje individual más rentable generó $3.7 millones. Estos arbitrajes produjeron $142.8 millones en ganancias, de las cuales $126.7 millones (88.7%) estaban denominadas en SOL.
• El mempool de DeezNode opera un bot de ataques sándwich en la dirección vpeNAL..oax38b. Un análisis interno de Jito indica que casi la mitad de todos los ataques sándwich en Solana puede atribuirse a este único programa. Durante 30 días (del 7 de diciembre al 5 de enero), el programa ejecutó 1.55 millones de transacciones sándwich y obtuvo una ganancia de 65,880 SOL ($13.43 millones). La rentabilidad promedio por ataque fue de 0.0425 SOL ($8.67). Al anualizar estos datos, el programa generaría una ganancia anual de 801,540 SOL. En el peor escenario para la centralización de la red, en el que se reinvierte el 100% de las ganancias, su participación en el stake de la red aumentaría un 0.2%.
• Este bot es solo uno de muchos programas on-chain que ejecutan ataques sándwich. Para ver en tiempo real los ataques sándwich detectados en Solana, visita sandwiched.me.
• Las listas blancas de validadores se consideran ampliamente como un último recurso para combatir a los actores maliciosos. Corren el riesgo de crear un entorno semipermisionado y censurado que entra en conflicto directo con el espíritu descentralizado del sector. En algunos casos, este enfoque también podría retrasar el procesamiento de transacciones y crear una experiencia de usuario deficiente.
• Los AMM resistentes a ataques sándwich son diseños experimentales basados en los AMM tradicionales de producto constante. Con los sr-AMM, ningún swap se ejecuta a un precio más favorable que el precio del pool al inicio de la ventana del slot. Este mecanismo neutraliza eficazmente la rentabilidad de los ataques sándwich. Ellipsis Labs publicó Plasma, una implementación de referencia auditada de un diseño de AMM resistente a ataques sándwich.
• Multiple Concurrent Leaders (MCL) ofrece una solución prometedora a largo plazo para mitigar el MEV perjudicial al permitir que los usuarios elijan entre líderes sin sufrir demoras. Si el líder A actúa de forma maliciosa, los usuarios pueden redirigir sus transacciones a un líder B honesto. Sin embargo, se espera que implementar MCL requiera varios años de desarrollo.

Introducción

El valor máximo extraíble (MEV) es el valor que puede extraerse manipulando el orden de las transacciones. Esto incluye agregar, eliminar o reordenar transacciones dentro de un bloque. MEV se manifiesta de varias formas, pero todas comparten un factor común: dependen del orden de las transacciones. Los buscadores —operadores que monitorean la actividad on-chain— intentan colocar estratégicamente sus operaciones antes o después de otras transacciones para extraer valor.

En Solana, MEV funciona de forma diferente que en otras redes blockchain, principalmente por su arquitectura única y la ausencia de un mempool global. Funciones como Turbine, que propaga las actualizaciones de estado y Stake-Weighted Quality of Service (SWQoS) para el reenvío de transacciones definen su enfoque de MEV. La rápida producción de bloques por streaming de Solana, que no depende de complementos externos ni de mecanismos de subasta fuera del protocolo, reduce el alcance de los enfoques convencionales para ciertos tipos de MEV, como el front-running. Para obtener ventaja, los buscadores operan sus propios nodos o colaboran con validadores con mucho stake para acceder al estado más reciente de la blockchain.

MEV se ha convertido en un término sobrecargado, con opiniones divergentes sobre su definición precisa. A diferencia de lo que suele creerse, no todo MEV es malo. Debido a la naturaleza distribuida y transparente de las blockchains, se considera poco probable eliminar MEV por completo. Las redes que afirman haber erradicado MEV no tienen suficiente actividad de usuarios para atraer buscadores o emplean técnicas como el empaquetado aleatorio de bloques que, aunque aparentemente mitigan MEV, pueden incentivar el spam.

Los ataques sándwich son la forma de MEV que más atención atrae y resultan perjudiciales para los usuarios. En esta estrategia, un buscador coloca una transacción antes y otra después de una transacción objetivo para extraer valor. Aunque son rentables para los buscadores, los ataques sándwich aumentan los costos de transacción y empeoran los precios de ejecución para los usuarios comunes. Más adelante analizaremos en detalle estos ataques.

‍En este informe analizaremos el panorama actual de MEV en Solana. Está organizado en cuatro secciones:

1. Cronología de MEV en Solana: Presenta una serie cronológica de acontecimientos clave y aporta contexto valioso para quienes no conocen bien la rápida evolución de MEV en Solana.
2. Formas de MEV: Explora las distintas formas de MEV que se observan actualmente en Solana, con ejemplos concretos y detallados.
3. Datos de MEV en Solana: Esta sección presenta datos relevantes, cuantificables y contextuales para ilustrar el alcance y el impacto actuales de MEV en Solana.
4. Mecanismos de mitigación de MEV: Examina las estrategias y los mecanismos que se consideran para reducir o eliminar las formas perjudiciales de MEV.

Aunque es mejor leer estas secciones en orden, cada una puede consultarse de forma independiente.

Cronología de MEV en Solana

A continuación se presenta una cronología de acontecimientos importantes relacionados con el panorama de MEV en Solana.

De septiembre de 2021 a abril de 2022: spam y ataques DDoS

Los NFT fueron el primer sector en alcanzar una adopción significativa en Solana. En el ámbito de los NFT, MEV surge principalmente durante eventos públicos de acuñación, en los que los participantes compiten por obtener activos raros o valiosos. Estos eventos crean oportunidades repentinas y extremas para los buscadores: no existe potencial de MEV en el bloque anterior a una acuñación, pero sí un potencial considerable en el bloque inmediatamente posterior. La mecánica de acuñación de NFT fue una de las primeras causas de grandes picos de congestión en Solana, provocados por transacciones de spam de bots que saturaban la red y causaban interrupciones temporales en la producción de bloques.

Mediados de 2022: introducción de las comisiones de prioridad

Solana implementó una comisión de prioridad opcional que los usuarios pueden especificar en la instrucción del presupuesto de cómputo para priorizar sus transacciones. Este mecanismo ayudó a mitigar la congestión de la red al permitir que los usuarios pagaran por un procesamiento acelerado durante periodos de mucha actividad. También estableció un marco más eficiente para los mercados de comisiones y mejoró el modelo económico de la red.

Las comisiones de prioridad ayudan a desalentar el spam al cambiar el entorno competitivo. Los bots que antes dependían de un volumen masivo de transacciones para obtener ventaja ya no pueden dominar solo mediante spam. Ahora la prioridad también depende de las comisiones que los usuarios estén dispuestos a pagar.

Agosto de 2022: lanzamiento del cliente Jito-Solana

Jito se ha convertido en la infraestructura predeterminada de MEV en Solana. El cliente está diseñado para democratizar la captura de MEV y garantizar una distribución más equitativa de las recompensas en toda la red. Cuando los líderes usan el cliente validador de Jito, sus transacciones se dirigen inicialmente a Jito-Relayer, que funciona como un enrutador proxy de transacciones. Este relayer retiene las transacciones durante 200 milisegundos antes de reenviarlas al líder. Esta demora ralentiza los mensajes de transacciones entrantes y crea una ventana para realizar subastas off-chain mediante Jito Block Engine. Los buscadores y las aplicaciones envían bundles de transacciones ejecutadas de forma atómica junto con una propina denominada en SOL. Jito cobra una comisión del 5% sobre todas las propinas, con una propina mínima de 10,000 lamports. Los bundles pueden examinarse mediante el explorador de bundles de Jito. 

Este enfoque reduce el spam y mejora la eficiencia de los recursos de cómputo de Solana al ejecutar las subastas off-chain y publicar únicamente al ganador en el bloque. Esto es importante porque las transacciones fallidas consumen una parte significativa de los recursos de cómputo de la red.

Durante sus primeros nueve meses, la adopción del cliente Jito-Solana se mantuvo por debajo del 10%, ya que la actividad de la red era baja y las recompensas de MEV eran mínimas. A partir de finales de 2023, la adopción se aceleró considerablemente y alcanzó el 50% en enero de 2024. Actualmente, más del 92% de los validadores de Solana, ponderados por stake, usa el cliente Jito-Solana. 

Enero de 2024: inicio de la temporada de memecoins

A comienzos de 2024, la actividad de la red se disparó. Memecoins como Bonk y DogWifHat ganaron popularidad, lo que despertó un mayor interés entre los buscadores y aumentó considerablemente la actividad de MEV. Este periodo marcó un cambio notable en el comportamiento de los usuarios: quienes operan con memecoins prefieren bots de trading de Telegram como BonkBot, Trojan y Photon en lugar de exchanges descentralizados o agregadores tradicionales. Estos bots ofrecen mayor velocidad, notificaciones en tiempo real y una interfaz intuitiva basada en texto que atrae a los especuladores minoristas. Estos operadores, conocidos por establecer tasas altas de deslizamiento para priorizar operaciones sensibles al tiempo, son relativamente indiferentes al front-running de sus operaciones.

Marzo de 2024: Jito suspende su principal función de mempool

El mempool de Jito ofrecía a los buscadores una ventana de 200 ms para previsualizar todas las transacciones entrantes al líder. Durante su funcionamiento, este sistema se usó con frecuencia para realizar ataques sándwich, lo que empeoró considerablemente la experiencia de usuario. Para priorizar el crecimiento y la estabilidad a largo plazo de la red, Jito tomó la polémica decisión de suspender su mempool y sacrificó importantes ingresos en el proceso. Aunque la medida recibió un amplio apoyo, algunas figuras destacadas la criticaron, entre ellas Mert Mumtaz y Jon Charbonneau.

El principal riesgo de esta decisión era el posible surgimiento de mempools alternativos que replicaran la funcionalidad de Jito y permitieran extraer formas más perjudiciales de MEV. A diferencia de los mempools públicos, que promueven una distribución más justa de las oportunidades de MEV y mitigan los desequilibrios de poder en toda la red, los mempools privados permisionados operan sin transparencia y solo benefician a un grupo selecto con acceso.

‍Varios operadores de validadores de Solana han reportado que recibieron ofertas lucrativas para participar en mempools privados.

Mayo de 2024: un nuevo planificador de transacciones

Como parte de la actualización Agave-Solana 1.18, un nuevo planificador mejoró considerablemente la capacidad de Solana para ordenar transacciones de forma determinista. El planificador mejorado prioriza mejor las transacciones con comisiones más altas, lo que aumenta su probabilidad de inclusión en un bloque. El planificador central construye un grafo de dependencias, denominado "prio-graph", para optimizar el procesamiento y la priorización de transacciones en conflicto entre varios hilos.‍

Antes, los bots que realizaban arbitraje y otras actividades de MEV tenían incentivos para saturar al líder con spam y mejorar sus probabilidades de ejecución exitosa. La naturaleza estocástica del planificador anterior introducía fluctuaciones que provocaban variabilidad en la ubicación de las transacciones dentro de un bloque. El nuevo enfoque determinista reduce esta aleatoriedad, desalienta el spam y mejora la eficiencia general de la red.

Junio de 2024: Marinade lanza Stake Auction Marketplace (SAM)

Stake Auction Marketplace (SAM) de Marinade Finance usa un mecanismo competitivo de subasta de precios en el que los validadores pujan directamente entre sí por la asignación de stake mediante un sistema de “pago por stake”. Esta estructura incentiva a los validadores a pujar hasta la tasa máxima que consideren rentable. El programa ha recibido críticas porque permite que los validadores que realizan ataques sándwich contra usuarios superen las pujas de otros, obtengan más stake y aumenten su influencia en la red. Marinade Labs propuso recientemente crear un comité público para supervisar las delegaciones. mSOL de Marinade Finance es el segundo token de staking líquido y pool de stake más grande de Solana después de Jito.

‍En la época 717, los validadores con una comisión de staking del 0% y una comisión de MEV del 0% suelen ofrecer a quienes hacen staking un APY cercano al 9.4%. Los validadores que usan métodos fuera del protocolo para redistribuir las recompensas de bloque generalmente ofrecen un APY del 10% o menos. En cambio, la subasta SAM de Marinade muestra un APY ganador del 13.73%, mientras que las diez pujas principales de validadores alcanzan un APY del 18.27%.

Esta disparidad sugiere que estos validadores pujan de forma irracional e incurren en pérdidas, subsidian sus pujas con delegaciones de stake de Solana Foundation o complementan sus ingresos mediante fuentes alternativas, como MEV extraído de ataques sándwich contra usuarios.

Diciembre de 2024: crece la preocupación por los nuevos mempools privados

MEV en Solana se convirtió en un tema polémico después de que Temporal, una firma de investigación enfocada en Solana, expresara públicamente su preocupación por la posible centralización del stake de la red. Esto generó un amplio debate y reactivó los esfuerzos para resolver los desafíos de MEV en Solana. 

Los validadores que realizan una extracción perjudicial de MEV capturan un valor desproporcionado, lo que hace que su stake crezca más rápido que el de otros. Esto permite que el validador acumule mayor influencia sobre la red con el tiempo e introduce riesgos de centralización en la economía de validadores de Solana. Los validadores con mayores ingresos pueden ofrecer más rendimiento a quienes hacen staking, atraer más stake y consolidar aún más su posición.

Gran parte de los ataques sándwich en Solana se origina en un mempool privado operado por una sola entidad, DeezNode. Un validador clave operado por DeezNode, identificado por la dirección HM5H6 …jdMRA, tiene actualmente 811,604.73 SOL en stake delegado, con un valor aproximado de $168.5 millones. Este validador experimentó un fuerte aumento del stake delegado: pasó de 307.9k SOL el 13 de noviembre (época 697) a 802.5k SOL el 9 de diciembre (época 709). Desde entonces, el crecimiento se ha estabilizado. Cabe destacar que el 19.89% de este stake proviene del pool de stake líquido mSOL de Marinade y de delegaciones nativas de Marinade. El validador representa el 0.2% del stake total (actualmente 392.5 millones de SOL), ocupa el puesto 93 por stake dentro del conjunto general de validadores y queda fuera del subconjunto de supermayoría.

El análisis interno de Jito revela un número creciente de ataques sándwich fuera del mecanismo de subasta de Jito, lo que indica la presencia de block engines adicionales o clientes validadores modificados que realizan este tipo de actividad.

Formas de MEV

Examinemos los distintos tipos de MEV en Solana con ejemplos concretos de transacciones reales. A continuación se presentan los tipos de transacciones de MEV más frecuentes que se observan actualmente en Solana.

Liquidaciones

Cuando los prestatarios no mantienen la proporción de colateralización requerida para sus préstamos en protocolos de crédito, sus posiciones pasan a ser elegibles para liquidación. Los buscadores monitorean la blockchain para detectar estas posiciones con colateral insuficiente y ejecutan liquidaciones al pagar parte o la totalidad de la deuda a cambio de una parte del colateral como recompensa. Las liquidaciones se consideran una forma positiva de MEV. Son esenciales para mantener la solvencia de los protocolos y contribuyen a la estabilidad del ecosistema defi on-chain en general.

Ejemplo de transacción de liquidación

Esta liquidación ocurrió el 10 de diciembre mediante Kamino, el mayor protocolo de crédito de Solana por liquidez y base de usuarios. La transacción incluyó tres pasos:

• El buscador inició la liquidación transfiriendo 10.642 USDC a Kamino Reserve para cubrir la posición de deuda de un usuario.
• A cambio, Kamino Reserve transfirió al buscador el colateral del usuario, equivalente a 0.05479 SOL.
• El buscador pagó una comisión de protocolo de 0.0013 SOL.

Además, el buscador pagó una comisión de prioridad de 0.001317 SOL por la transacción, lo que produjo una ganancia neta de 0.0492 USD.

Arbitrajes

El arbitraje mejora la eficiencia del mercado al alinear los precios entre distintos mercados y aprovechar las discrepancias de precio de un mismo activo. Estas oportunidades pueden surgir dentro de una cadena, entre cadenas o entre exchanges centralizados y descentralizados (arbitraje CEX/DEX). Entre estas opciones, el arbitraje dentro de una cadena garantiza la atomicidad, ya que ambos lados de la operación pueden ejecutarse juntos en una sola transacción de Solana. En cambio, el arbitraje entre cadenas y plataformas introduce supuestos de confianza adicionales.

El arbitraje atómico es la forma dominante de MEV en Solana. El ejemplo más sencillo ocurre cuando dos DEX muestran precios diferentes para el mismo par de trading. Por lo general, consiste en aprovechar cotizaciones desactualizadas en un creador de mercado automatizado (AMM) de producto constante (xy=k) y compensar la operación en un libro de órdenes límite on-chain, donde los creadores de mercado ya ajustaron sus cotizaciones para reflejar los movimientos de precios off-chain.

Ejemplo de transacción de arbitraje

En este escenario, el precio del par SOL/USDC cambió off-chain, lo que llevó a un creador de mercado de Phoenix a actualizar sus cotizaciones. Mientras tanto, el AMM de Orca sigue cotizando con un precio desactualizado, lo que crea una oportunidad de arbitraje para un buscador. El buscador compra 2.11513 SOL con 45 USDC en Orca y luego vende 2.115 SOL por 45.0045 USDC en Phoenix, con una ganancia de 0.00013 SOL (aproximadamente $0.026). Las transacciones de arbitraje se ejecutan de forma atómica, lo que elimina la necesidad de que los buscadores mantengan inventario. El principal riesgo son las comisiones pagadas por intentos de transacción revertidos.

Front-running

El front-running ocurre cuando un buscador de MEV identifica en el mempool la orden de compra o venta de otro operador y coloca una orden idéntica antes que este para beneficiarse del impacto en el precio de la transacción de la víctima.

Ocurre cuando un observador detecta una transacción sin confirmar que probablemente afectará el precio de un token y actúa sobre esta información antes de que se procese la transacción original. Esta estrategia de front-running es sencilla y no implica la complejidad de otros métodos, como los ataques sándwich.

Un buscador detecta una transacción de compra pendiente que tendrá un impacto positivo en el precio del token objetivo. El buscador agrupa su transacción de compra con la transacción objetivo. Su orden se procesará a un precio más bajo antes que la transacción objetivo y obtendrá ganancias cuando esta se complete. Durante el proceso, el objetivo sufre una pérdida porque compra a un precio más alto debido al impacto de la transacción de compra del buscador de MEV.

Back-running

El back-running es la contraparte del front-running y una estrategia específica de MEV que aprovecha los desequilibrios temporales de precios creados por otra transacción, a menudo debido a un enrutamiento deficiente. Una vez ejecutada la transacción de un usuario, los buscadores que realizan back-running igualan los precios entre pools al operar con el mismo activo y obtener ganancias. En teoría, el usuario podría haber capturado esta ganancia con una ejecución más eficiente de la operación.

Ejemplo de transacción de back-running

Este famoso back-running ocurrió el 10 de enero de 2024, cuando un usuario compró DogWifHat (WIF) por un valor de 8.9 millones de dólares en una sola transacción. En ese momento, el token WIF cotizaba a 0.2 dólares y solo tenía unos pocos millones de dólares en liquidez entre todos los mercados on-chain. El agregador Jupiter ejecutó esta transacción con la liquidez limitada disponible en tres pools, lo que provocó una mecha de precio que alcanzó los $3.

El buscador ejecutó el back-running mediante un Jito Bundle y ofreció una considerable propina de Jito de 890.42 SOL ($91,621). Primero intercambió 703.31 SOL ($72,368) por 490,143.90 tokens WIF mediante un pool de liquidez concentrada de Raydium. Luego intercambió estos tokens WIF por 19,035.97 SOL ($1,958,733) mediante un pool de liquidez Raydium V4. Esta secuencia produjo una ganancia neta de 17,442.24 SOL ($1,794,746) en una sola transacción. Todos los valores en dólares reflejan los precios al momento de la transacción.

Ataques sándwich

Los ataques sándwich son la forma más conocida de MEV tóxico. Se aprovechan de los operadores que colocan órdenes en AMM o curvas de vinculación con tolerancias de deslizamiento altas. Los operadores establecen un deslizamiento alto no para aceptar peores precios, sino para garantizar la ejecución rápida de sus órdenes. Quienes operan con memecoins (en busca de esas joyas que multiplican su valor por 100) son especialmente vulnerables a los ataques sándwich porque suelen establecer tolerancias de deslizamiento altas cuando operan con activos ilíquidos y muy volátiles. Los ataques sándwich imponen una externalidad estrictamente negativa al operador final: este usuario obtiene el peor precio posible.

Un ataque sándwich típico incluye tres transacciones agrupadas y ejecutadas de forma atómica. Primero, el atacante ejecuta una transacción de front-running no rentable y compra el activo para llevar su precio al peor nivel de ejecución permitido por la configuración de deslizamiento de la víctima. Después se ejecuta la transacción de la víctima, que aumenta aún más el precio al procesarse en este nivel desfavorable. Por último, el atacante completa una transacción rentable de back-running, vende el activo al precio inflado, compensa su pérdida inicial y obtiene una ganancia neta.

Ejemplo de transacción de ataque sándwich

Este ataque ocurrió el 16 de diciembre de 2024 mediante un conocido programa de ataques sándwich (vpeNALD… Noax38b). Un buscador envió estas transacciones como un bundle atómico de Jito y pagó una propina de 0.000148 SOL ($0.03).

• La transacción de front-running: El buscador pagó 14.63 SOL para comprar 32.9 millones de tokens Komeko, una memecoin recién lanzada en la plataforma Pump Fun.
• La transacción de la víctima: Intercambió 0.33 SOL para comprar 624 mil tokens Komeko.
• La transacción de back-running: El buscador vendió 32.9 millones de tokens Komeko por 14.65 SOL.

Características que indican que se trató de un ataque sándwich:

• El firmante de la transacción intermedia es diferente de los firmantes de la primera y la última transacción.
• El token comprado en las dos primeras transacciones es el mismo que se vendió en la tercera.
• El token operado era un token de Pump Fun recién acuñado, ilíquido y muy volátil.

El buscador obtuvo una ganancia neta de 0.01678 SOL, aproximadamente $3.35 al momento de la transacción.

Datos sobre MEV en Solana 

Esta sección evalúa el panorama actual de MEV en Solana mediante datos públicos disponibles. Comenzamos examinando las métricas de rendimiento de Jito, seguidas de información sobre la cantidad de transacciones revertidas y un desglose de la rentabilidad del arbitraje. La sección concluye con un caso de estudio que detalla el comportamiento y la rentabilidad de un destacado bot de sándwich.

Jito

Los bundles de Jito son el principal método que usan los buscadores para garantizar un orden rentable de las transacciones. La mayoría de las propinas de Jito provienen de la demanda por ocupar el inicio del bloque, por parte de usuarios que quieren ser los primeros en comprar un token o aprovechar una oportunidad. Sin embargo, los datos de Jito no abarcan toda la actividad de MEV; en particular, no incluyen las ganancias de los buscadores ni la actividad que ocurre a través de mempools alternativas. Además, muchas aplicaciones utilizan Jito para fines ajenos a MEV y omiten las comisiones de prioridad para garantizar la inclusión oportuna de las transacciones.

Los datos de transferencias a ocho cuentas designadas para propinas de Jito revelan que, durante el último año, se procesaron más de 3 mil millones de bundles, que generaron 3.75 millones de SOL en propinas totales. Esta actividad mostró una clara tendencia al alza: pasó de un mínimo de 781 SOL en propinas el 11 de enero a máximos de 60,801 SOL y 60,636 SOL el 19 y 20 de noviembre, respectivamente. Durante el tercer trimestre se produjo una desaceleración notable, y las propinas cayeron hasta un mínimo de 1,661 SOL el 7 de septiembre. Los valores de las propinas anteriores a diciembre de 2023 fueron insignificantes en comparación con el considerable crecimiento observado durante 2024.

‍El volumen de bundles procesados mediante Jito creció de forma constante durante 2024 y alcanzó un máximo de 24.4 millones de bundles el 21 de diciembre. Este crecimiento incluyó dos aumentos importantes. El primero ocurrió entre mayo y principios de julio, cuando los bundles diarios se cuadruplicaron de aproximadamente 3 millones a 12 millones, probablemente en respuesta a problemas de congestión de la red. El segundo ocurrió entre noviembre y diciembre, cuando el volumen diario de bundles se duplicó de unos 12 millones a un máximo de 24 millones.

‍La cantidad de cuentas que usan Jito siguió una trayectoria ascendente similar. El año comenzó con aproximadamente 20,000 cuentas que daban propinas a diario y alcanzó un máximo de casi 938,000 el 10 de diciembre. Entre los periodos de mayor crecimiento se encuentran el aumento de 21,000 a principios de marzo a 135,000 a mediados de abril (un incremento de 6 veces) y otra subida pronunciada de 208,000 en octubre a 703,000 al final del mes (un incremento de 3.4 veces). 

‍La adopción del cliente Jito-Solana entre los validadores creció de forma constante durante 2024, lo que aumentó la eficacia de los bundles de Jito para incluir transacciones rápidamente. Al inicio del año, los validadores que usaban el cliente Jito-Solana representaban 189.5 millones de SOL en staking, equivalentes al 48% del stake total de la red. A principios de 2025, esta cifra había aumentado a 373.8 millones de SOL en staking, el 92% del stake total.

Transacciones revertidas

Una parte considerable de las transacciones en Solana corresponde a spam asociado con la extracción de MEV. Al examinar la proporción entre transacciones revertidas y exitosas, podemos identificar patrones que indican la competencia entre bots de MEV para aprovechar oportunidades de arbitraje.

El spam supone un desafío importante porque genera muchas transacciones revertidas. Debido a la naturaleza de MEV, en la que el ganador se lleva todo, solo una transacción puede aprovechar una oportunidad determinada. Sin embargo, incluso después de que alguien aprovecha esa oportunidad, los líderes suelen procesar otras transacciones que intentan explotarla. Estas transacciones revertidas siguen consumiendo valiosos recursos de cómputo y ancho de banda de la red. La competencia entre buscadores por reducir la latencia agrava aún más el problema, pues inunda la red con transacciones duplicadas y, en casos extremos, causa congestión y degrada la experiencia del usuario. Debido al bajo costo de las transacciones en Solana, el spam de arbitrajes revertidos conserva un valor esperado positivo. Con el tiempo, los operadores pueden obtener ganancias al ejecutar estas operaciones a gran escala, pese a los fallos individuales.

Las transacciones revertidas alcanzaron su máximo en abril de 2024, cuando representaron el 75.7% de todas las transacciones sin voto. Este porcentaje disminuyó considerablemente tras el lanzamiento de actualizaciones clave, incluido el planificador central de Agave 1.18. El nuevo planificador mejoró el orden determinista de las transacciones en la etapa bancaria y redujo la eficacia del spam.

Rentabilidad del arbitraje

El algoritmo de detección de arbitrajes de Jito, que analiza todas las transacciones de Solana, incluidas las ajenas a los bundles de Jito, identificó 90,445,905 transacciones de arbitraje exitosas durante el último año. La ganancia promedio por arbitraje fue de $1.58, y el arbitraje individual más rentable produjo $3.7 millones. Estos arbitrajes generaron $142.8 millones en ganancias, de los cuales $126.7 millones (88.7%) estaban denominados en SOL.

Caso de estudio: programa de sándwich Vpe

DeezNode opera un bot de sándwich on-chain en la dirección vpeNAL..oax38b como parte de sus operaciones de mempool alternativa. Este programa, que registra una gran actividad, ha adquirido notoriedad recientemente por ejecutar ataques de sándwich a gran escala contra usuarios.

Un análisis interno de Jito indica que casi la mitad de todos los ataques de sándwich en Solana pueden atribuirse a este único programa.

Durante un periodo de 30 días (del 7 de diciembre al 5 de enero), el programa ejecutó 1.55 millones de transacciones de sándwich, con un promedio aproximado de 51,600 transacciones diarias y una tasa de éxito del 88.9%. El programa generó una ganancia de 65,880 SOL ($13.43 millones), equivalente a unos 2,200 SOL al día. Las propinas de Jito que pagó el programa sumaron 22,760 SOL ($4.63 millones), con un promedio aproximado de 758 SOL diarios. La rentabilidad promedio de una transacción de sándwich fue de 0.0425 SOL ($8.67).

La mayoría de las transacciones de las víctimas consistieron en swaps realizados mediante Raydium. Entre los 20 tokens que más sufrieron ataques de sándwich, 16 se crearon en Pump Fun y pueden identificarse por sus direcciones personalizadas de acuñación de tokens, que terminan en ‘pump.’

El bot de sándwich Vpe es uno de los muchos programas on-chain que ejecutan ataques de sándwich. Visita sandwiched.me para consultar en tiempo real los ataques de sándwich detectados en Solana.

Si se anualizan los datos de ganancias de diciembre, se proyecta que este programa genere una ganancia anual de 801,540 SOL. En el peor escenario para la centralización de la red, en el que el 100% de estas ganancias se reinvirtiera en los validadores de la mempool alternativa, su participación en el stake de la red aumentaría un 0.2%, suponiendo que el stake total de la red no cambie.

Este peor escenario es improbable por varias razones. Primero, la red registra actualmente niveles de actividad cercanos a máximos históricos. Segundo, es razonable suponer que los buscadores y operadores del pool retirarían una parte de sus ganancias en lugar de reinvertirlas por completo.

Mecanismos de mitigación de MEV

Se han dedicado recursos considerables al estudio y la exploración de diversos mecanismos para mitigar o reasignar MEV. Las soluciones generales y externas al protocolo se integran cada vez más en aplicaciones e infraestructura para minimizar la superficie de MEV on-chain. Estos mecanismos incluyen:

Listas de validadores permitidos

Una idea propuesta es que quienes hacen staking, los proveedores de RPC y otros validadores puedan aislar socialmente a los validadores sorprendidos realizando ataques de sándwich, para lo cual ignorarían sus slots de liderazgo. Sin embargo, las listas de permitidos se consideran ampliamente una medida de último recurso. Como a los líderes se les asignan cuatro slots consecutivos, este enfoque podría retrasar varios segundos el procesamiento de las transacciones y ofrecer una experiencia de usuario deficiente. Más importante aún, las listas de permitidos podrían crear un entorno semipermisionado y censurado que entra directamente en conflicto con el espíritu descentralizado de la industria blockchain. Además, estos sistemas conllevan el riesgo inherente de excluir por error a validadores honestos, lo que podría perjudicar la confianza y la participación en la red.

Como comentario adicional, los desarrolladores independientes y las aplicaciones pueden establecer libremente sus propias listas de validadores permitidos o bloqueados, una función compatible con el método sendTransaction del SDK de Helius para Node.js.

Deslizamiento dinámico + protección contra MEV

La gestión del deslizamiento ha sido tradicionalmente un proceso difícil y tedioso para los usuarios, que requiere ajustes manuales adaptados a los tokens con los que operan. Este enfoque resulta especialmente complicado al gestionar tokens volátiles o con poca liquidez, ya que la configuración de deslizamiento adecuada para activos estables, como tokens de staking líquido o stablecoins, difiere considerablemente de la necesaria para las memecoins.

En agosto de 2024, Jupiter Aggregator, la plataforma de trading minorista más popular de Solana, introdujo el deslizamiento dinámico para solucionar esta complejidad. Este mecanismo algorítmico optimiza la configuración del deslizamiento en tiempo real mediante un conjunto de heurísticas que calcula el umbral de deslizamiento ideal para cada operación. Estas heurísticas consideran factores como:

• Las condiciones actuales del mercado
• Los tipos de tokens que se operan (p. ej., pares estables frente a memecoins volátiles)
• Los pools o libros de órdenes por los que se dirige la operación
• La tolerancia máxima del usuario al deslizamiento

Las heurísticas optimizan la operación para que se complete con el menor deslizamiento posible, lo que reduce el margen para extraer MEV.

El modo de protección contra MEV es una función cada vez más común en los exchanges descentralizados y los bots de trading de Telegram. Cuando se activa, las transacciones de los usuarios se dirigen exclusivamente a los motores de bloques de Jito, lo que reduce considerablemente el riesgo de ataques de sándwich. Sin embargo, esta protección conlleva comisiones de transacción ligeramente más altas. Los datos anecdóticos sugieren que muchos usuarios de bots de Telegram no activan la protección contra MEV, incluso cuando está disponible. Su principal preocupación es la inclusión rápida de las transacciones, por lo que priorizan la velocidad sobre la reducción del riesgo de ataques de sándwich.

Sistemas RFQ

Los sistemas RFQ ganan terreno en Solana y permiten que creadores de mercado profesionales completen las órdenes en lugar de AMM o libros de órdenes on-chain. Estos sistemas usan precios basados en firmas, lo que permite realizar el cómputo y descubrir los precios off-chain, mientras que solo la transacción final se registra on-chain. Algunos ejemplos son:

‍Kamino Swap

una plataforma de exchange basada en intenciones y diseñada para eliminar el deslizamiento y MEV. Kamino utiliza Pyth Express Relay para transmitir solicitudes de swap a una red de buscadores, que compiten en una subasta por completar la transacción. El buscador ganador ofrece el mejor precio de ejecución y paga una propina al usuario. Cuando surgen oportunidades de arbitraje, los buscadores pueden ejecutar operaciones a precios incluso mejores que los solicitados y generar un “excedente” en la operación. Los usuarios se benefician al conservar cualquier excedente de sus transacciones, lo que mejora el valor total de su ejecución.

‍JupiterZ (Jupiter RFQ)

Desde diciembre, JupiterZ está activado de forma predeterminada para todos los swaps en Jupiter. Esta función permite que los swaps seleccionen automáticamente el mejor precio entre el motor estándar de enrutamiento on-chain de Jupiter y su sistema RFQ. Con RFQ, los usuarios no tienen deslizamiento ni MEV, ya que las operaciones se ejecutan directamente con creadores de mercado off-chain. Además, los creadores de mercado cubren la comisión de prioridad de la transacción, y las transacciones usan las CU de forma eficiente, sin necesidad de una lógica de enrutamiento compleja.

‍Los sistemas RFQ destacan con tokens ampliamente comercializados y listados en CEX. Sin embargo, son menos eficaces para activos on-chain nuevos, con poca liquidez y alta volatilidad. Por desgracia, estas son precisamente las operaciones más susceptibles a la explotación de MEV. Otra desventaja es que la liquidez se traslada fuera de la cadena, lo que reduce la componibilidad.

AMM resistentes a ataques de sándwich

Los AMM resistentes a ataques de sándwich (sr-AMM) son diseños experimentales basados en los AMM tradicionales de producto constante (xy=k). Con los sr-AMM, ningún swap se ejecuta a un precio más favorable que el precio del pool al inicio de la ventana del slot. Este mecanismo neutraliza eficazmente la rentabilidad de los ataques de sándwich.

Los sr-AMM usan ventanas de slots para gestionar las operaciones. Los swaps dentro de una ventana de slot afectan al pool de forma asimétrica para las órdenes de compra y venta:

• Cuando se ejecuta una orden de compra, el precio de venta en el pool aumenta a lo largo de la curva xy=k, mientras que el precio de compra permanece sin cambios, lo que añade liquidez al lado comprador.  
• Por el contrario, las órdenes de venta agotan esta liquidez del lado comprador y reducen el precio de venta según la curva xy=k.

Al inicio de cada nueva ventana de slot, el sr-AMM vuelve a su estado xy=k equivalente y recalibra los precios de compra y venta. Al separar estos reinicios de las transacciones individuales y mantener precios uniformes dentro de cada ventana de slot, los sr-AMM alteran la ejecución atómica necesaria para que los ataques de sándwich sean rentables y los vuelven ineficaces.

Los ataques de sándwich siguen siendo posibles en los límites entre slots. Si un líder controla ventanas de slots consecutivas, puede ejecutar un front-run y la transacción objetivo al final del primer slot, seguido de un back-run al inicio del slot siguiente.

En noviembre, Ellipsis Labs publicó Plasma, una implementación de referencia auditada de un diseño de AMM resistente a ataques de sándwich.

Liquidez condicional y segmentación del flujo de órdenes

Actualmente, los exchanges descentralizados (DEX) carecen de mecanismos para aplicar precios variables adaptados a distintos tipos de participantes del mercado. Esta limitación se debe a que los DEX no pueden identificar con precisión el costo que el flujo de órdenes impone al protocolo del DEX. Los DEX reducen sus diferenciales para atraer flujo de órdenes, lo que aumenta involuntariamente su exposición a la selección adversa por parte de compradores sofisticados.

La liquidez condicional introduce un mecanismo novedoso que permite a los DEX ajustar dinámicamente los diferenciales según la toxicidad esperada del flujo de órdenes entrante. Esto permite que los DEX expresen on-chain una gama más amplia de preferencias justo a tiempo. En lugar de ofrecer un único diferencial a todos los participantes, la liquidez condicional permite que los DEX presenten una escala de diferenciales calibrados según la probabilidad percibida de selección adversa por parte de compradores específicos.

Este proceso depende de una nueva clase de participantes del mercado conocidos como segmentadores. Los segmentadores se especializan en evaluar la toxicidad del flujo de órdenes y ajustan los diferenciales en consecuencia. Capturan una parte del diferencial ajustado como compensación y transfieren el resto a la wallet o al operador. Al encargarse de establecer los diferenciales, los segmentadores permiten que los DEX compitan mejor por flujos de órdenes no tóxicos. Los segmentadores compiten entre sí para minimizar el riesgo de selección adversa para los proveedores de liquidez. Las cotizaciones más ajustadas se reservan para los flujos que se consideran menos propensos a perjudicar a los proveedores de liquidez. En su forma más sencilla, una wallet o aplicación puede actuar como segmentador de su propio flujo de órdenes. Como alternativa, podría delegar esta responsabilidad de segmentación del flujo a un mercado.

Los usuarios aprovechan este sistema mediante ‘swaps declarativos’, que les permiten declarar su intención de hacer un swap y utilizar un segmentador para ejecutarlo. Estos swaps interactúan tanto con las fuentes de liquidez existentes en Solana como con DEX compatibles con liquidez condicional. Los swaps declarativos, creados con bundles de Jito, ofrecen a los operadores una cotización garantizada en el momento de la firma y recalculan la ruta óptima justo antes de que la transacción llegue a la red, lo que garantiza que se respete la cotización inicial.

Este enfoque reduce considerablemente la latencia entre el cálculo de la ruta y la finalización de la transacción, lo que mitiga el deslizamiento. Además, los swaps declarativos minimizan la probabilidad de ataques de sándwich cuando se enrutan mediante DEX de liquidez condicional. Al ofrecer diferenciales más ajustados a los flujos no tóxicos, estos DEX mejoran las condiciones de trading para los usuarios de Solana. Así, los swaps declarativos ofrecen a los operadores menor deslizamiento, menor latencia y mayor protección contra ataques de sándwich, para brindar una experiencia de trading más eficiente y segura.

Paladin

Paladin-Solana es una versión modificada del cliente validador Jito-Solana que introduce un parche de código mínimo (~2k líneas) para incluir transacciones de Paladin Priority Port (P3) durante la etapa de bundles. Paladin Priority Port (P3) facilita las transacciones con comisiones de alta prioridad. Los validadores abren esta vía rápida cuando actúan como líderes, lo que les permite procesar de inmediato las transacciones valiosas. Cada transacción P3 alcanza un umbral mínimo de comisión (10 lamports por CU) y se envía directamente a la etapa de bundles para procesarse en el orden de recepción.

Paladin da prioridad a las transacciones con comisiones de alta prioridad e identifica y descarta activamente los bundles de sándwich según sus patrones de transacción. Aunque al principio esto pueda parecer perjudicial para las recompensas de los validadores, los validadores de Paladin reciben compensación mediante mecanismos basados en la confianza. Los validadores que evitan los ataques de sándwich pueden atraer transacciones directas, lo que crea un ecosistema de confianza y mayores ingresos.

Los validadores se ven incentivados por la posibilidad de obtener recompensas adicionales y por la confianza de los usuarios que dependen de la vía rápida P3. Sin embargo, si incluyen bundles de sándwich en sus bloques, corren el riesgo de perder los ingresos de las transacciones P3. Esta confianza está respaldada por tokens PAL.

El token PAL busca alinear los intereses de los validadores, los usuarios y la comunidad de Solana en general. Tiene un suministro fijo de mil millones de tokens, de los cuales el 65% se distribuirá entre validadores y participantes de staking. El resto se dividirá entre los desarrolladores de Solana, el equipo de Paladin y un fondo de desarrollo. Los validadores pueden bloquear PAL para habilitar transacciones P3 en sus nodos, lo que crea un mecanismo descentralizado, sin permisos y restringido mediante tokens para extraer MEV y priorizar transacciones.

El proyecto se encuentra en sus primeras etapas y aún no alcanza una masa crítica de adopción. Actualmente, 80 validadores ejecutan Paladin y representan el 6% del stake de la red. Paladin afirma aumentar la recompensa por bloque un 12.5%.

Varios líderes simultáneos

Los productores de bloques mantienen el monopolio sobre la inclusión de transacciones en los slots asignados. Incluso si se sabe que el líder actual realiza ataques de sándwich maliciosos contra las transacciones, los usuarios lo desconocen y envían sus transacciones con la expectativa de que se procesen sin demora. Esta falta de opciones sobre qué nodo procesa y ordena las transacciones deja al usuario vulnerable a la manipulación.

Un sistema de varios líderes simultáneos (MCL) introduce competencia entre los productores de bloques dentro del mismo slot. Los usuarios pueden elegir entre líderes sin generar retrasos. Si el líder A es malicioso y se sabe que realiza ataques de sándwich, los usuarios o las aplicaciones podrían optar por enviar su transacción al líder B, que actúa con honestidad.

A largo plazo, maximizar la competencia entre líderes implica reducir la duración de los slots, limitar la cantidad de slots consecutivos asignados a un solo líder y aumentar la cantidad de líderes simultáneos por slot. Al programar más líderes por segundo, los usuarios obtienen mayor flexibilidad y pueden elegir la oferta más favorable entre los líderes disponibles para incluir sus transacciones.  

Aunque MCL ofrece una solución convincente a largo plazo para mitigar MEV, su implementación es compleja y probablemente requerirá varios años de desarrollo.

La ejecución asíncrona (AE) presenta otro posible enfoque para reducir MEV. Con AE, los bloques se construyen sin ejecutar ni evaluar los resultados de cada transacción. Esta velocidad plantea desafíos importantes para que los algoritmos calculen oportunidades rentables y ejecuten estrategias eficaces de sándwich a tiempo.

Conclusión

El panorama de MEV en Solana evoluciona rápidamente y aún está lejos de alcanzar un equilibrio competitivo estable. Los buscadores siguen desarrollando estrategias más sofisticadas para extraer valor, mientras el ecosistema adopta un enfoque multifacético con infraestructura y mecanismos diseñados para mitigar el MEV perjudicial. Inversionistas del ecosistema con visión de futuro, como Multicoin Capital, están asignando capital porque creen que la captación de valor del MEV de Solana por parte de los equipos del ecosistema crecerá significativamente y que la distribución de este valor será muy diferente en los próximos años.

El MEV es un desafío inevitable para cualquier cadena de bloques descentralizada con una actividad financiera significativa. Enfrentar y gestionar este “demonio del MEV” es esencial para el éxito a largo plazo de la red. Tras salir fortalecida de las dificultades de 2023, Solana ahora prospera como una cadena de bloques con mucha actividad y una adopción creciente. Sin embargo, se avecinan nuevos desafíos. Para alcanzar el siguiente nivel de adopción, el ecosistema debe afrontarlos directamente. Este es un momento crítico en la trayectoria de Solana y una oportunidad decisiva para definir su futuro.

Recursos adicionales

• Introducción al MEV - Blog de Helius
• El arbitraje como problema de optimización convexa - Umberto Natale, Chorus One
• Ethereum y Solana: MEV y más allá - Uncommon Core