区块链每秒交易数（TPS）长期被视为衡量网络性能的核心指标，但在实际运行中，这一数字往往难以转化为真实可持续的吞吐能力。

Psy Protocol创始人、前黑客 Carter Feldman 在接受 Cointelegraph 采访时表示，TPS 指标在行业宣传中被频繁引用，但其本身具有明显局限性，尤其是在涉及去中心化网络的验证与传播机制时。

“许多主网前、测试网或孤立环境中的基准测试，只用一个节点来测量 TPS。那样的话，你甚至可以把 Instagram 说成是一个能达到 10 亿 TPS 的区块链，因为它有一个中心化权威来验证每一次 API 调用。”Feldman 说。

他指出，问题的一部分源于多数区块链的基础设计：为了追求更高的处理速度，往往会加重节点负担，从而削弱去中心化程度。如果能够将交易执行与验证环节分离，节点压力有望得到缓解。

TPS难以反映去中心化的真实成本

从概念上看，更高的 TPS 意味着网络可以处理更多交易，是衡量性能的一个有效维度。但 Feldman 认为，许多被广泛宣传的 TPS 峰值更多反映的是理想化条件下的理论上限，而非主网在现实网络环境中的可持续吞吐量。

“虚拟机或单个节点的 TPS，并不能衡量一条区块链真实主网的性能。”他表示。不过，他同时强调，在生产环境中，网络每秒能够处理多少笔交易，仍然是量化其可承载使用量的有效方式，这才与“扩展性”的实际含义相关。

在去中心化账本中，每个全节点都需要检查交易是否符合协议规则。如果某个节点接受了无效交易，其他节点应当将其拒绝，这一机制是去中心化系统得以正常运作的基础。

然而，区块链性能不仅取决于虚拟机执行交易的速度，还受到带宽、网络延迟以及网络拓扑结构等因素影响。交易在网络中如何被其他节点接收、传播和验证，同样决定了系统的实际吞吐能力。

因此，白皮书中公布的 TPS 数字，往往与主网在现实条件下的表现存在明显差距。那些将执行与传播、验证成本人为剥离的基准测试，更接近于测量虚拟机速度，而非整条区块链在去中心化条件下的扩展性。

EOS与Solana：理论与现实的对比

Feldman 曾是 EOS 网络的区块生产者。EOS 在 2018 年创下首次代币发行（ICO）纪录，其白皮书提出网络在理论上可扩展至约 100 万 TPS。即便以 2026 年的视角来看，这一数字仍然相当醒目。

EOS 实际运行中并未达到这一理论目标。早期有报道称，在理想条件下 EOS 可实现约每秒 4000 笔交易。但区块链测试机构 Whiteblock 的研究显示，在更接近现实网络条件的测试中，其吞吐量约为 50 TPS。

2023 年，Jump Crypto 展示了其为 Solana 开发的验证客户端 Firedancer，在测试中达到了 EOS 白皮书中未能实现的 100 万 TPS 水平。此后，该客户端开始逐步推广，部分验证者运行一种名为 “Frankendancer” 的混合版本。

在实际主网环境中，Solana 通常处理约 3000 至 4000 TPS，其中约 40% 为非投票交易，被视为更能反映真实用户活动的部分。这一对比显示，实验室环境中的极限 TPS 与主网在去中心化条件下的稳定吞吐之间，存在显著差异。

线性扩展瓶颈与ZK证明路径

在传统设计下，区块链吞吐量通常与工作负载近似线性增长：交易越多，节点需要接收和验证的数据也越多。每增加一笔交易，都会增加节点的计算和带宽负担。

当交易量达到一定规模后，带宽限制、硬件条件以及节点间同步延迟等因素，会使进一步提升 TPS 变得难以为继，除非在一定程度上牺牲去中心化。

Feldman 认为，要突破这一限制，需要重新思考“有效性”如何被证明，其中一种路径是采用零知识（Zero-Knowledge，ZK）技术。ZK 允许对一批交易是否被正确处理给出证明，而无需每个节点重复执行所有交易。由于可以在不暴露全部底层数据的前提下证明有效性，ZK 技术也常被视为隐私方案的一部分。

在扩展性方面，他特别提到递归 ZK 证明的潜在作用，即“证明验证其他证明的证明”。

“事实证明，你可以把两个 ZK 证明合成一个证明，这个证明本身证明前两个证明都是正确的。所以，你可以把两个证明合并成一个。”

他举例称，如果从 16 个用户的交易开始，可以先将这 16 笔交易生成 8 个证明，再将 8 个证明合并为 4 个证明，如此层层合并，最终形成一棵“证明树”，在链上只需验证一个聚合后的证明。

在传统区块链架构中，提升 TPS 往往意味着每个节点的验证和带宽需求同步上升。而在 Feldman 看来，基于证明的设计有望在不成比例增加单节点验证成本的情况下提升整体吞吐量。

不过，他也指出，这并不意味着 ZK 技术可以完全消除扩展性权衡。生成证明本身可能计算密集，需要专门的基础设施支持。普通节点的验证成本降低的同时，负担会转移到负责生成大量密码学证明的“证明者”身上。此外，将基于证明的验证机制嵌入现有区块链架构也较为复杂，这被认为是多数主流网络仍依赖传统执行模型的原因之一。

超越“原始TPS”的性能衡量

在 Feldman 看来，TPS 指标并非无用，但其意义具有前提条件。他认为，相比单纯的原始吞吐数字，交易费用等经济信号更能反映网络的实际健康状况和真实需求。

“我认为 TPS 是区块链性能的第二大基准，但前提是它是在生产环境中测量的，或者至少是在一个交易不仅被处理，还被其他节点传播和验证的环境中测量。”他说。

他还提到，区块链的主导设计路径也影响了资金和资源的投向。基于顺序执行的模型，如果不从根本上重构交易处理方式，很难直接叠加基于证明的验证机制。

Feldman 回忆称，Psy Protocol 在早期融资时就面临这一现实：

“一开始，几乎不可能为除 ZK EVM（以太坊虚拟机）之外的任何项目筹集资金。”

他解释说，部分投资人不愿意在早期投入，是因为这类架构需要更长的研发周期，“你不能简单地分叉 EVM 或其状态存储，因为一切都是完全不同的”。

在大多数现有区块链中，更高的 TPS 通常意味着每个节点承担更多工作。单一的头条数字难以体现这种工作负载在去中心化网络中是否长期可持续，也难以反映网络在真实使用场景下的整体表现。