Un nombre m’a arrêté net : une capacité de plus de 17 milliards de feuilles, provenant d’un arbre qui n’a que 34 niveaux de profondeur.
Le modèle Phoenix de Dusk utilise un arbre de Merkle binaire pour stocker la preuve de chaque note, et c’est là que se trouve la vraie astuce : la capacité croît de façon exponentielle tandis que le chemin d’inclusion ne fait qu’augmenter linéairement. Passez de la profondeur 34 à 35 : la capacité double, mais le chemin de preuve n’allonge que de quelques pourcents. Cette asymétrie compte énormément pour une chaîne axée sur la confidentialité, car chaque transaction transporte une preuve à divulgation nulle, et plus cette preuve reste petite, mieux c’est.
Mais la taille de ce nombre n’est qu’un plafond théorique. Ce qui détermine réellement combien de temps cette capacité dure, c’est la vitesse à laquelle de nouvelles notes sont créées en pratique. À faible débit de transactions, l’arbre pourrait mettre des décennies à se remplir. En cas d’adoption soudaine, cette même capacité pourrait subir une forte pression en quelques mois.
Cela soulève la question la plus intéressante : que se passe-t-il quand l’arbre se remplit ? Stockage d’archives, coûts de preuve, synchronisation d’état — est-ce que tout cela s’ajuste harmonieusement en même temps que la création de notes, ou est-ce que quelque chose commence à se tendre en premier ? Un énorme nombre paraît impressionnant sur le papier, mais l’utilisabilité à long terme dépend de la façon dont ce nombre est employé, pas seulement de sa taille.
Avoir une capacité mathématiquement gigantesque est-ce la même chose que rester à l’aise d’utilisation sur des années de usage réel ?
#dusk $DUSK @Dusk
Le modèle Phoenix de Dusk utilise un arbre de Merkle binaire pour stocker la preuve de chaque note, et c’est là que se trouve la vraie astuce : la capacité croît de façon exponentielle tandis que le chemin d’inclusion ne fait qu’augmenter linéairement. Passez de la profondeur 34 à 35 : la capacité double, mais le chemin de preuve n’allonge que de quelques pourcents. Cette asymétrie compte énormément pour une chaîne axée sur la confidentialité, car chaque transaction transporte une preuve à divulgation nulle, et plus cette preuve reste petite, mieux c’est.
Mais la taille de ce nombre n’est qu’un plafond théorique. Ce qui détermine réellement combien de temps cette capacité dure, c’est la vitesse à laquelle de nouvelles notes sont créées en pratique. À faible débit de transactions, l’arbre pourrait mettre des décennies à se remplir. En cas d’adoption soudaine, cette même capacité pourrait subir une forte pression en quelques mois.
Cela soulève la question la plus intéressante : que se passe-t-il quand l’arbre se remplit ? Stockage d’archives, coûts de preuve, synchronisation d’état — est-ce que tout cela s’ajuste harmonieusement en même temps que la création de notes, ou est-ce que quelque chose commence à se tendre en premier ? Un énorme nombre paraît impressionnant sur le papier, mais l’utilisabilité à long terme dépend de la façon dont ce nombre est employé, pas seulement de sa taille.
Avoir une capacité mathématiquement gigantesque est-ce la même chose que rester à l’aise d’utilisation sur des années de usage réel ?
#dusk $DUSK @Dusk
