Huobi Growth Academy | Étude approfondie sur le calcul parallèle dans Web3 : la voie ultime vers l'extension native
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Huobi Growth Academy | Étude approfondie sur le calcul parallèle dans Web3 : la voie ultime vers l'extension native
Le prochain plateforme souveraine d'exécution du monde Web3 naîtra probablement de cette lutte parallèle au sein de la chaîne.
Dédié à des analyses Web3 approfondies1. Introduction : l'extensibilité est une question éternelle, le parallélisme le champ de bataille ultime
Dès la naissance du Bitcoin, les systèmes blockchain ont toujours été confrontés à un problème fondamental incontournable : l’extensibilité. Le Bitcoin traite moins de 10 transactions par seconde, et Ethereum peine également à dépasser la barre des dizaines de TPS (transactions par seconde), ce qui paraît particulièrement lourd comparé aux dizaines de milliers de TPS courants dans le monde Web2 traditionnel. Plus important encore, ce n’est pas un problème que l’on peut résoudre simplement en « ajoutant des serveurs », mais une limitation systémique profondément ancrée dans la conception fondamentale du consensus et de l’architecture blockchain — autrement dit, le triangle impossible de la blockchain : décentralisation, sécurité et extensibilité ne peuvent être pleinement réunis.
Au cours des dix dernières années, nous avons vu apparaître et disparaître d’innombrables tentatives d’extension. De la guerre de l’extension du Bitcoin à la vision du sharding d’Ethereum, des canaux d’état à Plasma, puis aux Rollups et aux blockchains modulaires, de l’exécution hors chaîne au niveau Layer 2 à la refonte structurelle de la disponibilité des données (Data Availability), toute l’industrie a suivi une voie d’extension pleine d’imagination technique. Les Rollups, actuellement le paradigme d’extension le plus largement accepté, permettent de réduire la charge d’exécution sur la chaîne principale tout en conservant la sécurité d’Ethereum, atteignant ainsi un objectif de hausse significative du TPS. Toutefois, ils n’ont pas touché la véritable limite fondamentale de la performance « en chaîne unique », notamment au niveau de l’exécution — c’est-à-dire la capacité de traitement des blocs elle-même — qui reste limitée par le vieux modèle de calcul en série au sein de la chaîne.
C’est précisément pour cette raison que le calcul parallèle en chaîne attire progressivement l’attention de l’industrie. Contrairement à l’extension hors chaîne ou à la distribution multi-chaînes, le calcul parallèle en chaîne cherche à reconstruire entièrement le moteur d’exécution tout en préservant l’atomicité et l’architecture intégrée d’une chaîne unique, s’inspirant des conceptions modernes des systèmes d’exploitation et des processeurs CPU, transformant la blockchain d’un modèle monothread « exécution séquentielle transaction par transaction » vers un système de calcul haute concurrence basé sur « multithreading + pipeline + planification des dépendances ». Ce chemin pourrait non seulement entraîner une augmentation du débit de plusieurs centaines de fois, mais aussi devenir une condition préalable essentielle à l’explosion des applications de contrats intelligents.
En réalité, dans les paradigmes de calcul Web2, le calcul monothread a depuis longtemps été abandonné par les architectures matérielles modernes, remplacé par une succession continue de modèles d’optimisation comme la programmation parallèle, la planification asynchrone, les pools de threads, les microservices, etc. En revanche, la blockchain, en tant que système de calcul plus primitif, plus conservateur, avec des exigences extrêmement élevées en termes de déterminisme et de vérifiabilité, n’a jamais pu exploiter pleinement ces idées de calcul parallèle. C’est à la fois une limitation et une opportunité. Des nouvelles blockchains comme Solana, Sui, Aptos ont introduit le parallélisme au niveau de l’architecture, ouvrant cette exploration ; tandis que des projets émergents tels que Monad et MegaETH poussent davantage le parallélisme en chaîne vers des percées techniques profondes telles que l’exécution en pipeline, la concurrence optimiste et les messages asynchrones, adoptant des caractéristiques de plus en plus proches de celles des systèmes d’exploitation modernes.
On peut dire que le calcul parallèle n’est pas seulement un « moyen d’optimisation des performances », mais bien un point tournant dans le modèle d’exécution de la blockchain. Il remet en cause le mode fondamental d’exécution des contrats intelligents, redéfinissant les logiques de base du regroupement des transactions, de l’accès à l’état, des relations d’appel et de la disposition du stockage. Si les Rollups consistent à « exécuter les transactions hors chaîne », alors le calcul parallèle en chaîne revient à « construire un noyau de supercalculateur sur la chaîne », dont l’objectif n’est pas simplement d’augmenter le débit, mais de fournir un soutien infrastructurel durable aux futures applications natives Web3 — trading haute fréquence, moteurs de jeu, exécution de modèles IA, réseaux sociaux on-chain, etc.
Alors que le secteur des Rollups tend progressivement à l’homogénéisation, le parallélisme en chaîne devient silencieusement le facteur décisif de la compétition entre les nouvelles Layer 1. La performance n’est plus seulement une question de « rapidité », mais de possibilité de supporter un monde entier d’applications hétérogènes. Ce n’est pas seulement une course technologique, mais une lutte pour un nouveau paradigme. La prochaine plateforme souveraine d’exécution du monde Web3 verra probablement le jour à travers cette confrontation du parallélisme en chaîne.
2. Cartographie complète des paradigmes d’extension : cinq approches, chacune axée différemment
L’extensibilité, en tant que sujet le plus important, le plus continu et le plus difficile de l’évolution technologique des blockchains publiques, a donné naissance à l’apparition et à l’évolution de presque toutes les principales voies technologiques des dix dernières années. À partir du débat sur la taille des blocs du Bitcoin, cette course technologique autour de la question « comment faire fonctionner la chaîne plus vite » s’est finalement scindée en cinq grandes voies, chacune abordant le goulot d’étranglement sous un angle différent, avec sa propre philosophie technique, son niveau de mise en œuvre, ses risques et ses cas d’utilisation.
La première voie est l’extension directe en chaîne, représentée par des méthodes telles que l’augmentation de la taille des blocs, la réduction du temps de création des blocs ou l’optimisation des structures de données et des mécanismes de consensus pour améliorer les capacités de traitement. Cette approche a été au cœur du débat sur l’extension du Bitcoin, donnant naissance à des forks tels que BCH et BSV issus de la « faction gros blocs », et influençant également les premières blockchains hautes performances comme EOS et NEO. L’avantage de cette voie est de préserver la simplicité de la cohérence d’une chaîne unique, facile à comprendre et à déployer, mais elle touche rapidement des limites systémiques telles que le risque de centralisation, la hausse du coût d’exécution des nœuds et la difficulté de synchronisation. Ainsi, elle n’est aujourd’hui plus considérée comme une solution principale, mais plutôt comme un complément à d’autres mécanismes.
La deuxième voie est l’extension hors chaîne, incarnée par les canaux d’état (State Channels) et les sidechains. L’idée de base consiste à transférer la majorité des activités transactionnelles hors chaîne, n’inscrivant sur la chaîne principale que le résultat final, celle-ci servant alors de couche finale de règlement. D’un point de vue philosophique, cela rejoint l’approche asynchrone du Web2 — garder les opérations lourdes en périphérie, la chaîne principale effectuant une validation minimale fiable. Bien que cette approche théoriquement permette une scalabilité infinie, les problèmes liés au modèle de confiance des transactions hors chaîne, à la sécurité des fonds et à la complexité des interactions limitent son adoption. Par exemple, Lightning Network, malgré une application claire dans les services financiers, n’a jamais réussi à développer un écosystème massif ; quant aux nombreuses solutions basées sur des sidechains comme Polygon POS, elles exposent le défaut de ne pouvoir hériter pleinement de la sécurité de la chaîne principale tout en offrant un haut débit.
La troisième voie est actuellement la plus populaire et la plus largement déployée : les Rollups Layer 2. Cette méthode n’altère pas directement la chaîne principale, mais étend la capacité via un mécanisme d’exécution hors chaîne et de vérification en chaîne. Les Rollups Optimistes et les Rollups ZK ont chacun leurs avantages : les premiers sont rapides à mettre en œuvre et hautement compatibles, mais souffrent d’un délai lié à la période de contestation et du mécanisme de preuve de fraude ; les seconds offrent une meilleure sécurité et une forte compression des données, mais sont complexes à développer et manquent de compatibilité EVM. Quel que soit le type de Rollup, il s’agit fondamentalement d’externaliser l’exécution tout en conservant les données et la vérification sur la chaîne principale, réalisant ainsi un équilibre relatif entre décentralisation et haute performance. La croissance rapide d’Arbitrum, Optimism, zkSync et StarkNet démontre la faisabilité de cette voie, mais met également en lumière des goulots d’étranglement intermédiaires comme une forte dépendance à la disponibilité des données (DA), des frais encore élevés et une fragmentation de l’expérience de développement.
La quatrième voie, apparue récemment, est l’architecture blockchain modulaire, représentée par Celestia, Avail et EigenLayer. Ce paradigme propose de découpler totalement les fonctions fondamentales de la blockchain — exécution, consensus, disponibilité des données, règlement — attribuant chaque fonction à des chaînes spécialisées, combinées ensuite par des protocoles inter-chaînes en un réseau extensible. Profondément inspirée par l’architecture modulaire des systèmes d’exploitation et par la notion de composition du cloud computing, cette approche offre une grande flexibilité dans le remplacement des composants et permet une efficacité accrue dans des domaines spécifiques (comme la DA). Toutefois, ses défis sont également manifestes : après découplage, les coûts de synchronisation, de vérification et de confiance mutuelle entre les systèmes sont très élevés, l’écosystème des développeurs est extrêmement fragmenté, et les exigences à long terme en matière de normes de protocole et de sécurité inter-chaînes dépassent largement celles des conceptions traditionnelles. Ce modèle ne construit plus une « chaîne », mais un « réseau de chaînes », imposant des seuils sans précédent en termes de compréhension architecturale et d’exploitation.
Enfin, la dernière voie, objet principal de notre analyse ici, est l’optimisation du calcul parallèle en chaîne. Contrairement aux quatre précédentes qui procèdent à un « découpage horizontal » au niveau structurel, le calcul parallèle privilégie une « mise à niveau verticale », consistant à modifier l’architecture du moteur d’exécution au sein d’une même chaîne afin de traiter simultanément des transactions atomiques. Cela nécessite de réécrire la logique de planification de la machine virtuelle (VM), d’introduire des analyses de dépendance transactionnelle, de prédiction de conflits d’état, de contrôle du degré de parallélisme et d’appels asynchrones, autant de mécanismes modernes de planification informatique. Solana fut le premier projet à appliquer le concept de VM parallèle à l’échelle d’une chaîne, permettant une exécution multicores grâce à une détection des conflits basée sur le modèle de comptes. Quant aux nouveaux projets comme Monad, Sei, Fuel et MegaETH, ils vont plus loin en explorant des idées avancées telles que l’exécution en pipeline, la concurrence optimiste, le partitionnement du stockage et le découplage parallèle, construisant ainsi un noyau d’exécution haute performance similaire aux processeurs modernes. L’avantage clé de cette voie est de pouvoir franchir la limite de débit sans dépendre d’une architecture multi-chaînes, tout en offrant une élasticité de calcul suffisante pour les contrats intelligents complexes, constituant ainsi une base technologique cruciale pour des cas d’usage futurs tels que les Agents IA, les grands jeux en ligne et les produits dérivés à haute fréquence.
En examinant ces cinq voies d’extension, leur divergence reflète en réalité les compromis systémiques entre performance, composable, sécurité et complexité de développement dans la blockchain. Les Rollups excellent dans l’externalisation du consensus et l’héritage de la sécurité, la modularité se distingue par sa souplesse structurelle et la réutilisation des composants, l’extension hors chaîne tente de dépasser les limites de la chaîne principale mais au prix élevé de la confiance, tandis que le parallélisme en chaîne mise sur une mise à niveau fondamentale de la couche d’exécution, cherchant à atteindre la limite de performance des systèmes distribués modernes sans altérer la cohérence interne de la chaîne. Aucune de ces voies ne peut résoudre tous les problèmes, mais ensemble, elles forment la carte complète de l’évolution du paradigme de calcul Web3, offrant aux développeurs, architectes et investisseurs un éventail stratégique extrêmement riche.
Tout comme les systèmes d’exploitation sont passés du mono-cœur au multi-cœur, et les bases de données des index séquentiels aux transactions concurrentes, la voie de l’extension Web3 finira également par entrer dans une ère d’exécution hautement parallèle. Dans cette ère, la performance ne sera plus seulement une course à la vitesse de la chaîne, mais une synthèse de la philosophie de conception fondamentale, de la profondeur de compréhension architecturale, de la synergie logiciel/matériel et de la maîtrise du système. Et le parallélisme en chaîne pourrait bien être le champ de bataille ultime de cette longue guerre.
3. Classification du calcul parallèle : cinq chemins du compte à l’instruction
Dans le contexte d’une évolution constante des technologies d’extension blockchain, le calcul parallèle devient progressivement la voie clé pour franchir les limites de performance. Contrairement au découplage horizontal au niveau structurel, réseau ou disponibilité des données, le calcul parallèle creuse en profondeur au niveau de l’exécution, touchant la logique fondamentale de l’efficacité opérationnelle de la blockchain, déterminant la rapidité et la capacité de traitement d’un système face à des transactions simultanées et complexes. En partant du modèle d’exécution et en retrouvant l’évolution de cette lignée technologique, on peut établir une classification claire du calcul parallèle, divisée en cinq voies : parallélisme au niveau du compte, au niveau de l’objet, au niveau de la transaction, au niveau de la machine virtuelle (VM) et au niveau de l’instruction. Ces cinq voies, allant de la granularité grossière à fine, représentent à la fois un affinement progressif de la logique parallèle et une escalade de la complexité du système et de la difficulté de planification.
Le parallélisme au niveau du compte, apparu en premier, est incarné par Solana. Ce modèle repose sur une conception dissociant compte et état, jugeant des conflits en analysant statiquement les ensembles de comptes impliqués dans les transactions. Si deux transactions accèdent à des ensembles de comptes sans chevauchement, elles peuvent être exécutées simultanément sur plusieurs cœurs. Ce mécanisme convient parfaitement aux transactions structurées, aux entrées/sorties claires, notamment aux programmes à chemin prévisible comme le DeFi. Toutefois, son hypothèse naturelle est que l’accès aux comptes est prévisible et que les dépendances d’état peuvent être inférées statiquement, ce qui le rend vulnérable aux exécutions conservatrices et à une baisse du degré de parallélisme face à des contrats intelligents complexes (comme les jeux en ligne ou les agents IA aux comportements dynamiques). En outre, les dépendances croisées entre comptes peuvent gravement limiter les gains en parallélisme dans certains scénarios de transactions à haute fréquence. Bien que le runtime de Solana ait atteint un haut niveau d’optimisation, sa stratégie de planification reste limitée par la granularité du compte.
En affinant davantage le modèle de compte, on arrive au niveau du parallélisme au niveau de l’objet. Ce dernier introduit une abstraction sémantique des ressources et modules, permettant une planification concurrente à l’échelle plus fine d’« objets d’état ». Aptos et Sui sont des pionniers importants dans cette direction, notamment Sui qui, grâce au système de types linéaires du langage Move, définit dès la compilation la propriété et la mutabilité des ressources, autorisant ainsi un contrôle précis des conflits d’accès à l’exécution. Comparé au parallélisme au niveau du compte, cette approche est plus universelle et extensible, capable de couvrir des logiques de lecture/écriture d’état plus complexes, et naturellement adaptée à des scénarios hautement hétérogènes comme les jeux, les réseaux sociaux ou l’IA. Toutefois, elle augmente également le seuil linguistique et la complexité de développement. Move n’étant pas un substitut direct de Solidity, le coût de transition écologique est élevé, limitant ainsi la vitesse de diffusion de ce paradigme parallèle.
Un cran plus loin, le parallélisme au niveau de la transaction est exploré par une nouvelle génération de blockchains hautes performances comme Monad, Sei et Fuel. Cette voie ne prend plus l’état ou le compte comme unité minimale de parallélisme, mais construit un graphe de dépendance autour de la transaction elle-même. Elle considère la transaction comme une unité atomique, construisant un graphe de transactions (DAG) par analyse statique ou dynamique, puis exécutant les transactions en flux parallèles selon un planificateur. Cette conception permet au système d’exploiter au maximum le parallélisme sans avoir besoin de connaître entièrement la structure interne de l’état. Monad attire particulièrement l’attention, combinant contrôle de concurrence optimiste (OCC), planification en pipeline parallèle, exécution désordonnée, etc., des technologies issues des moteurs de bases de données modernes, rapprochant ainsi l’exécution de la chaîne du paradigme d’un « planificateur GPU ». En pratique, ce mécanisme requiert un gestionnaire de dépendances et un détecteur de conflits extrêmement complexes, le planificateur pouvant lui-même devenir un goulot d’étranglement, mais son potentiel de débit dépasse largement les modèles de compte ou d’objet, en faisant l’une des forces théoriquement les plus puissantes du domaine du calcul parallèle.
Le parallélisme au niveau de la machine virtuelle (VM) intègre directement la capacité d’exécution concurrente dans la logique de planification des instructions de base de la VM, cherchant à briser radicalement la limitation intrinsèque de l’exécution séquentielle de l’EVM. MegaETH, présenté comme une « expérience de super-VM » au sein de l’écosystème Ethereum, tente de redessiner l’EVM pour permettre l’exécution multithreadée de codes de contrats intelligents. En divisant l’exécution, isolant les états et activant des appels asynchrones, chaque contrat peut s’exécuter indépendamment dans différents contextes, tandis qu’une couche de synchronisation parallèle garantit la cohérence finale. La difficulté majeure réside dans la nécessité de rester entièrement compatible avec la sémantique actuelle de l’EVM, tout en transformant entièrement l’environnement d’exécution et le mécanisme de Gas, afin de permettre une migration fluide de l’écosystème Solidity vers un cadre parallèle. Le défi n’est pas seulement technique, mais touche aussi à la structure politique d’Ethereum L1 et à son acceptation des changements majeurs de protocole. Mais si elle réussit, MegaETH pourrait provoquer une « révolution du processeur multi-cœur » dans le domaine de l’EVM.
Enfin, la dernière voie, la plus fine et la plus exigeante techniquement, est le parallélisme au niveau de l’instruction. Inspiré par l’exécution désordonnée (Out-of-Order Execution) et le pipeline d’instructions (Instruction Pipeline) des processeurs modernes, ce paradigme postule que puisque chaque contrat intelligent est finalement compilé en bytecode, on peut analyser, réorganiser et exécuter en parallèle chaque instruction exactement comme un CPU exécute un jeu d’instructions x86. L’équipe Fuel a déjà introduit dans sa FuelVM un modèle d’exécution où les instructions peuvent être réordonnées, et à long terme, une fois que le moteur d’exécution blockchain maîtrisera la prédiction et la réorganisation dynamique des dépendances d’instructions, le degré de parallélisme atteindra la limite théorique. Cette approche pourrait même conduire à une conception conjointe blockchain/matériel à un niveau entièrement nouveau, transformant la chaîne en un véritable « ordinateur décentralisé », et non plus seulement un « grand livre distribué ». Bien sûr, cette voie reste aujourd’hui au stade théorique et expérimental, les mécanismes de planification et de vérification de sécurité associés n’étant pas encore matures, mais elle indique la frontière ultime du calcul parallèle.
En résumé, les cinq voies — compte, objet, transaction, VM, instruction — constituent le spectre du développement du calcul parallèle en chaîne, allant des structures de données statiques aux mécanismes de planification dynamiques, de la prédiction d’accès à l’état jusqu’à la réorganisation au niveau des instructions. Chaque bond en avant dans le parallélisme signifie une montée significative de la complexité du système et du seuil de développement. Mais parallèlement, elles marquent une transformation du modèle de calcul blockchain, passant d’un grand livre consensuel entièrement séquentiel à un environnement d’exécution distribué, haute performance, prévisible et planifiable. Ce n’est pas seulement une poursuite de l’efficacité du cloud Web2, mais une profonde réflexion sur la forme ultime de l’« ordinateur blockchain ». Le choix de la voie parallèle par différentes blockchains publiques déterminera la limite supérieure de leur écosystème futur, ainsi que leur compétitivité fondamentale dans des scénarios tels que les Agents IA, les jeux en ligne ou le trading haute fréquence.
4. Analyse approfondie des deux principaux axes : Monad vs MegaETH
Dans l’évolution multiple du calcul parallèle, les deux principales voies technologiques actuellement les plus scrutées, les plus discutées et les mieux articulées sont sans aucun doute celle représentée par Monad — « construire une chaîne de calcul parallèle depuis zéro » — et celle incarnée par MegaETH — « la révolution parallèle interne à l’EVM ». Ces deux voies ne sont pas seulement les directions de R&D les plus intensément investies par les ingénieurs cryptographiques actuels, mais aussi les deux pôles les plus symboliques de la course à la performance informatique Web3. Leur divergence ne réside pas seulement dans le point de départ et le style architectural, mais aussi dans leurs écosystèmes cibles, coûts de migration, philosophies d’exécution et stratégies futures radicalement différentes. Elles représentent respectivement une concurrence entre un paradigme de « reconstruction » et un paradigme de « compatibilité », façonnant profondément l’imaginaire collectif sur la forme finale des blockchains hautes performances.
Monad incarne le « fondamentaliste du calcul » par excellence. Sa philosophie de conception ne vise pas la compatibilité avec l’EVM existant, mais s’inspire des bases de données modernes et des systèmes multi-cœurs hautes performances pour redéfinir le fonctionnement fondamental du moteur d’exécution blockchain. Son système technique repose sur des mécanismes éprouvés en base de données : contrôle de concurrence optimiste (Optimistic Concurrency Control), planification DAG de transactions, exécution désordonnée (Out-of-Order Execution), exécution en pipeline (Pipelined Execution), visant à élever la performance de traitement des transactions de la chaîne à l’échelle du million de TPS. Dans l’architecture Monad, l’exécution et le tri des transactions sont complètement découplés : le système construit d’abord un graphe de dépendance des transactions, puis le transmet à un planificateur pour une exécution parallèle en flux. Toutes les transactions sont traitées comme des unités atomiques de transaction, disposant d’ensembles de lecture/écriture et d’instantanés d’état clairs. Le planificateur effectue une exécution optimiste selon le graphe de dépendance, et en cas de conflit, lance un rollback et une réexécution. Ce mécanisme est extrêmement complexe à mettre en œuvre, nécessitant la construction d’une pile d’exécution similaire à un gestionnaire de transactions de base de données moderne, ainsi que l’intégration de mécanismes tels que caches multiniveaux, prefetch, vérification parallèle, etc., pour réduire le délai de soumission de l’état final. Mais théoriquement, il peut propulser la limite de débit à des niveaux inimaginables dans l’univers blockchain actuel.
Plus crucial encore, Monad n’abandonne pas l’interopérabilité avec l’EVM. Grâce à une couche intermédiaire similaire à un « langage intermédiaire compatible Solidity », il permet aux développeurs d’écrire des contrats en syntaxe Solidity, tout en optimisant et planifiant en parallèle ce langage intermédiaire dans le moteur d’exécution. Cette stratégie de conception « compatibilité superficielle, reconstruction en profondeur » lui permet de conserver une accessibilité aux développeurs de l’écosystème Ethereum, tout en libérant au maximum le potentiel du moteur d’exécution. C’est là une stratégie technologique typique du genre « avaler l’EVM, puis le reconstruire ». Cela signifie qu’une fois déployé, Monad ne serait pas seulement une chaîne souveraine extrêmement performante, mais pourrait aussi devenir la couche d’exécution idéale pour les réseaux de Rollup Layer 2, voire à long terme servir de « noyau haute performance plug-and-play » pour d’autres chaînes. Sous cet angle, Monad n’est pas seulement une voie technique, mais une nouvelle logique de conception de la souveraineté système — prônant une exécution « modulaire, haute performance, réutilisable » pour créer une nouvelle norme de calcul coopératif entre chaînes.
Contrairement à l’attitude de « bâtisseur d’un nouveau monde » de Monad, MegaETH représente une catégorie opposée : il choisit de partir du monde existant d’Ethereum pour réaliser une amélioration massive de l’efficacité d’exécution avec un coût minimal de modification. MegaETH ne renverse pas les spécifications de l’EVM, mais cherche à intégrer la capacité de calcul parallèle dans le moteur d’exécution existant de l’EVM, créant ainsi une version future de « EVM multi-cœurs ». Son principe de base consiste à reconstruire entièrement le modèle d’exécution des instructions EVM actuel, lui conférant des capacités d’isolation au niveau thread, d’exécution asynchrone au niveau contrat et de détection des conflits d’accès à l’état, permettant ainsi à plusieurs contrats intelligents de s’exécuter simultanément dans un même bloc et de fusionner leurs modifications d’état. Ce modèle ne demande pas aux développeurs de modifier leurs contrats Solidity existants ni d’utiliser un nouveau langage ou une nouvelle toolchain : en déployant les mêmes contrats sur la chaîne MegaETH, ils obtiennent immédiatement des gains significatifs en performance. Cette voie de « révolution conservatrice » est extrêmement attrayante, surtout pour l’écosystème Layer 2 d’Ethereum, car elle offre une voie idéale d’amélioration de performance sans migration syntaxique ni douleur.
La percée fondamentale de MegaETH réside dans son mécanisme de planification multithread de la VM. L’EVM traditionnel utilise un modèle d’exécution monothread basé sur une pile, où chaque instruction s’exécute linéairement et les mises à jour d’état doivent être synchrones. MegaETH rompt avec ce modèle en introduisant des piles d’appel asynchrones et l’isolation des contextes d’exécution, permettant ainsi l’exécution simultanée de « contextes EVM concurrents ». Chaque contrat peut invoquer sa logique dans un thread indépendant, et tous les threads, lors de la soumission finale de l’état, utilisent une couche de synchronisation parallèle (Parallel Commit Layer) pour détecter et converger les conflits d’état. Ce mécanisme est très similaire au modèle multithread JavaScript moderne des navigateurs (Web Workers + Shared Memory + Lock-Free Data), préservant la déterminisme du thread principal tout en intégrant un mécanisme de planification haute performance en arrière-plan. En pratique, cette conception est également très favorable aux constructeurs de blocs (block builders) et aux searchers, qui peuvent optimiser le tri du Mempool et les chemins de capture de MEV selon des stratégies parallèles, créant ainsi un cercle vertueux économique au niveau de l’exécution.
Encore plus important, MegaETH choisit de s’ancrer profondément dans l’écosystème Ethereum. Ses principaux points de déploiement futurs seront probablement des réseaux de Rollup EVM Layer 2, tels qu’Optimism, Base ou les chaînes Arbitrum Orbit. Une fois massivement adopté, il pourrait multiplier par près de cent la performance sur la stack technique existante d’Ethereum, sans modifier la sémantique des contrats, le modèle d’état, la logique de Gas ou les modes d’appel. Cela en fait une direction d’amélioration technologique extrêmement attrayante pour les conservateurs de l’EVM. Le paradigme de MegaETH est simple : tant que vous travaillez sur Ethereum, je vous permettrai d’envoler vos performances computationnelles sur place. Du point de vue réaliste et ingénierie, il est plus facile à déployer que Monad, et correspond mieux aux chemins d’évolution des projets DeFi, NFT mainstream, devenant ainsi une candidate plus susceptible d’obtenir un soutien écologique à court terme.
Dans un certain sens, les routes Monad et MegaETH ne sont pas seulement deux façons d’implémenter le calcul parallèle, mais aussi l’affrontement classique entre les « reconstructeurs » et les « compatibilistes » dans l’histoire du développement blockchain : les premiers recherchent une rupture de paradigme, reconstruisant entièrement la logique du VM à la gestion d’état pour atteindre une performance extrême et une plasticité architecturale ; les seconds visent une optimisation progressive, poussant le système traditionnel à ses limites tout en respectant les contraintes écologiques existantes, minimisant ainsi les coûts de migration. Ni l’une ni l’autre n’est absolument supérieure : elles desservent des groupes de développeurs et des visions écologiques différents. Monad convient mieux aux constructions de systèmes entièrement nouveaux, aux jeux en ligne ou agents IA cherchant un débit maximal, ainsi qu’aux chaînes d’exécution modulaires ; MegaETH convient davantage aux projets Layer 2, DeFi et protocoles d’infrastructure souhaitant améliorer leurs performances avec un minimum de changement de développement.
L’un ressemble à un train à grande vitesse sur une voie entièrement nouvelle, redéfinissant rails, réseau électrique et voiture pour atteindre une vitesse et une expérience inédites ; l’autre est comme installer un turbo sur une autoroute existante, améliorant la planification des voies et la structure du moteur pour que les véhicules roulent plus vite sans quitter le réseau routier familier. Ces deux voies pourraient finalement converger : dans la prochaine phase d’architecture blockchain modulaire, Monad pourrait devenir un module « exécution en tant que service » pour les Rollups, tandis que MegaETH deviendrait un plugin d’accélération de performance pour les principaux Layer 2. Ensemble, ils pourraient former une résonance bipolaire, constituant le moteur d’exécution distribué haute performance du futur monde Web3.
5. Opportunités et défis futurs du calcul parallèle
Alors que le calcul parallèle passe progressivement du papier à la mise en œuvre effective sur chaîne, son potentiel devient de plus en plus concret et mesurable. D’un côté, nous voyons apparaître de nouveaux paradigmes de développement et modèles économiques redéfinis autour de la « haute performance on-chain » : des logiques de jeux plus complexes, des cycles de vie d’Agents IA plus réalistes, des protocoles d’échange de données plus en temps réel, des expériences interactives plus immersives, voire des systèmes d’exploitation Super App collaboratifs on-chain, tous passent désormais de la question « est-ce possible ? » à « combien bien peut-on le faire ? ». De l’autre côté, ce qui pousse vraiment le saut du calcul parallèle n’est pas seulement l’amélioration linéaire des performances du système, mais une transformation structurelle des frontières cognitives des développeurs et des coûts de migration écologique. Tout comme l’introduction par Ethereum des contrats Turing-complets avait déclenché l’explosion multidimensionnelle du DeFi, des NFT et des DAO, la « restructuration asynchrone entre état et instructions » apportée par le calcul parallèle fait germer un nouveau modèle de monde on-chain, à la fois révolution de l’efficacité d’exécution et incubateur d’innovations structurelles et explosivement créatives.
Premièrement, en termes d’opportunités, le gain le plus direct est la « levée du plafond applicatif ». Les applications actuelles de DeFi, jeux ou réseaux sociaux sont largement limitées par les goulets d’étranglement d’état, le coût du Gas et les retards, incapables de supporter à grande échelle les interactions fréquentes on-chain. Prenons l’exemple des jeux : les GameFi véritablement dotés de retour d’action, de synchronisation fréquente des comportements et de logique de combat en temps réel sont presque inexistants, car l’exécution linéaire de l’EVM traditionnel ne peut pas supporter la confirmation en diffusion de dizaines de changements d’état par seconde. Avec le soutien du calcul parallèle, grâce à des mécanismes comme le DAG de transactions ou les contextes asynchrones au niveau contrat, il devient possible de construire des chaînes d’actions haute concurrence, garantissant des résultats d’exécution déterministes par instantané de cohérence, réalisant ainsi une percée structurelle vers un « moteur de jeu on-chain ». De même, le déploiement et le fonctionnement des Agents IA bénéficieront d’une amélioration fondamentale grâce au calcul parallèle. Jusqu’ici, nous avions l’habitude d’exécuter les Agents IA hors chaîne, ne chargeant sur la chaîne que le résultat de leurs actions. À l’avenir, grâce à la planification parallèle des transactions, la chaîne pourra supporter la collaboration asynchrone et le partage d’état entre plusieurs entités IA, réalisant ainsi une logique d’autonomie en temps réel pour des Agents truly on-chain. Le calcul parallèle deviendra l’infrastructure des « contrats pilotés par le comportement », menant le Web3 d’un monde de « transaction = actif » vers un nouveau monde de « interaction = agent intelligent ».
Deuxièmement, les chaînes d’outils pour développeurs et les couches d’abstraction de VM subissent également une transformation structurelle due au parallélisme. Le paradigme de développement Solidity traditionnel repose sur un modèle mental séquentiel : les développeurs ont l’habitude de concevoir la logique comme une modification d’état monothread. Dans une architecture de calcul parallèle, ils seront obligés de penser aux conflits d’ensembles lecture/écriture, aux stratégies d’isolation d’état et à l’atomicité des transactions, voire d’adopter des modèles architecturaux basés sur les files de messages ou les canaux d’état. Ce saut cognitif stimule également la montée rapide de nouvelles chaînes d’outils. Par exemple, des frameworks de contrats intelligents parallèles supportant la déclaration de dépendances transactionnelles, des compilateurs optimisés basés sur IR, ou des débogueurs concurrents capables de simuler des instantanés de transactions, deviendront tous des pépinières d’infrastructures florissantes dans le nouveau cycle. Par ailleurs, l’évolution continue des blockchains modulaires offre un excellent terrain d’application au calcul parallèle : Monad peut être inséré comme module d’exécution dans un Rollup Layer 2, MegaETH peut être déployé comme alternative EVM par les chaînes principales, Celestia fournit une couche de disponibilité des données, EigenLayer un réseau de validateurs décentralisés, formant ainsi une architecture intégrée haute performance allant des données de base à la logique d’exécution.
Cependant, l’avancement du calcul parallèle n’est pas sans obstacles, et les défis sont même plus structurels et plus difficiles à relever que les opportunités. D’un côté, le problème technique central réside dans la « garantie de cohérence de l’état en parallèle » et les « stratégies de gestion des conflits de transactions ». Contrairement aux bases de données hors chaîne, la blockchain ne peut tolérer arbitrairement les rollbacks de transactions ou les retraits d’état : tout conflit d’exécution doit être modélisé a priori ou strictement contrôlé en temps réel. Cela signifie que le planificateur parallèle doit posséder une capacité exceptionnelle de construction de graphes de dépendances et de prédiction de conflits, tout en intégrant un mécanisme de tolérance aux fautes en exécution optimiste. Sinon, le système risque fortement, sous charge élevée, de subir une « tempête de réessais de conflits parallèles », entraînant non seulement une baisse du débit, mais aussi une instabilité de la chaîne. De plus, le modèle de sécurité des environnements d’exécution multithread n’est pas encore complètement établi : la précision des mécanismes d’isolation entre threads, les nouvelles formes d’attaques de réentrance dans un contexte asynchrone, ou l’explosion du Gas lors d’appels contractuels inter-thread sont autant de problèmes encore à résoudre.
Des défis encore plus insidieux viennent du niveau écologique et psychologique. Les développeurs sont-ils prêts à migrer vers ce nouveau paradigme ? Peuvent-ils maîtriser les méthodes de conception des modèles parallèles ? Sont-ils prêts à sacrifier une partie de la lisibilité et de l’auditable des contrats pour des gains de performance ? Ces questions « molles » sont en réalité les facteurs clés qui détermineront si le calcul parallèle peut acquérir une inertie écologique. Ces dernières années, nous avons vu plusieurs chaînes performantes mais sans soutien des développeurs s’éteindre progressivement : NEAR, Avalanche, voire certaines chaînes SDK Cosmos bien plus rapides que l’EVM. Leurs expériences nous rappellent que sans développeurs, pas d’écosystème ; sans écosystème, la meilleure performance n’est qu’un château en l’air. Ainsi, les projets de calcul parallèle doivent non seulement construire le meilleur moteur, mais aussi tracer le chemin de transition écologique le plus doux, faire en sorte que la « performance soit prête à l’emploi », et non « performance égale seuil cognitif ».
Enfin, l’avenir du calcul parallèle sera à la fois une victoire de l’ingénierie système et un test de conception écologique. Il nous forcera à reconsidérer la question fondamentale : « qu’est-ce qu’une chaîne, au fond ? » Est-ce une machine de règlement décentralisée, ou un coordinateur d’état global et distribué en temps réel ? Si c’est la seconde option, alors la capacité de débit d’état, la concurrence des transactions et la réactivité des contrats, auparavant considérées comme de simples « détails techniques », deviendront les indicateurs primaires de la valeur d’une chaîne. Et le paradigme de calcul parallèle qui accomplira véritablement ce saut deviendra l’élément primitif d’infrastructure le plus central et le plus à fort effet de répétition de ce nouveau cycle, dont l’impact dépassera largement celui d’un simple module technique, pour constituer peut-être le point tournant du paradigme de calcul global Web3.
6. Conclusion : le calcul parallèle est-il la meilleure voie d’extension native Web3 ?
Parmi toutes les voies explorant les limites de performance du Web3, le calcul parallèle n’est pas la plus facile à mettre en œuvre, mais probablement celle qui se rapproche le plus de l’essence même de la blockchain. Il ne s’agit ni de
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