Les ZK-rollups redéfinissent la scalabilité d’Ethereum en regroupant des transactions hors chaîne.
Ils visent à offrir des transactions rapides tout en gardant la sécurité héritée de la couche principale, et paysent des choix d’architecture variés, menant à des compromis opérationnels et économiques; les points essentiels suivent dans la rubrique A retenir :
A retenir :
- Compression élevée par batch, réduction du coût moyen par opération
- Coûts DA dominants sur Starknet, sensibilité à EIP-4844
- Boojum, baisse substantielle des coûts L1 pour zkSync
- Impact direct sur rentabilité et décentralisation des validators
Coûts de vérification L1 : comparaison zkSync et Starknet
Après ces points synthétiques, il faut comparer précisément les coûts de preuve sur L1 pour chaque système, afin d’évaluer compétitivité et efficacité.
Ce chiffrage conditionne directement la compétitivité économique et la capacité d’hébergement des validateurs sur les différentes solutions Layer 2.
Selon L2Beat, les dépenses quotidiennes des principaux rollups oscillent entre deux et quatre milliards de gas en période active, un indicateur clé pour estimer les frais récurrents.
Selon zkSync Documentation, la migration de Plonk à Boojum a réduit sensiblement les coûts de vérification par batch, modifiant la structure des frais sur zkSync Era.
Réseau
Prover
Vérif. gas / batch
DA proportion indicative
zkSync Era
Plonk
~760 000 gas
Moyenne
zkSync Era
Boojum
~460 000 gas
Réduite
Starknet
STARK
Coût fixe inférieur pour proof
DA élevé (~80% coût)
Starknet
STARK (grands batches)
Varie selon taille
DA proportion dominante
Points techniques clés:
- CommitBlocks, proveBatches, executeBatches pour zkSync Era
- RegisterContinuousMemory et verifyProof pour Starknet
- DA bytes et zero-byte ratio influençant le gas
- Batch sizing impactant coût moyen par UOP
« J’ai choisi Starknet pour ses bundles d’opérations, et j’ai observé une économie sur les frais totaux lors d’attaques de volume. »
Marc L.
L’analyse des sous-étapes montre que la disponibilité des données modifie fortement les coûts, une hausse du poids DA se répercute sur le coût par transaction.
Cela invite à analyser la compression et le coût par user operation sur Layer 2, et à mesurer l’effet des blobs introduits par EIP-4844.
Compression et coût par user operation sur Layer 2
Comme montré plus haut, la disponibilité des données conditionne l’efficacité de la compression et donc le coût par user operation pour les développeurs.
Cette question conduit au rôle d’EIP-4844 et aux mécanismes de tarification des blobs qui redéfinissent le prix marginal des données.
Efficacité de compression de Starknet et implications
Dans le cas de Starknet, les batches très larges améliorent nettement la compression moyenne, ce qui réduit le coût marginal par opération.
Selon StarkWare, le coût marginal par opération baisse significativement lorsque la taille du batch augmente, au prix d’un poids DA important.
Pour Atlas DeFi, cette logique a réduit la volatilité des frais lors des pics d’activité réseau, et facilité la planification budgétaire de l’équipe produit.
Avantages de compression:
- Grande capacité de batch sans limite stricte de transactions
- Meilleure compression pour opérations simples et nombreuses
- Coût marginal en baisse avec augmentation taille du batch
- Adapté aux services massifs et aux inscriptions en volume
« Après avoir déployé mon DApp sur Starknet, j’ai constaté des frais moins volatils lors des périodes de forte charge. »
Ana P.
L’analyse suivante porte sur l’effet d’EIP-4844 sur le coût DA, un facteur crucial pour les rollups qui publient beaucoup de données.
Impact d’EIP-4844 sur DA et tarification des blobs
La tarification des blobs modifie directement le prix marginal des données pour les rollups, en fonction du nombre de blobs inclus par bloc.
Selon zkSync Documentation, la capacité initiale de blobs augmente la bande passante DA quotidienne et fait baisser le coût marginal des données mises en lot.
Nombre de blobs
Changement blob_gas_price
0
-11.1%
1
-7.55%
3
Aucun changement
6
+12.5%
Ces variations influencent directement la compétitivité des rollups sensibles au DA, en particulier Starknet qui affiche une forte proportion de DA.
La suite mesure le compute nécessaire et les implications pour la rentabilité des validateurs, une perspective essentielle pour le futur de la blockchain.
Compute, rentabilité et décentralisation des validateurs Layer 2
Partant de l’analyse DA et compression, la consommation de compute devient centrale pour la viabilité économique et le dimensionnement des validateurs.
Selon Nethermind et études publiques, des fonctions empiriques aident à convertir units natives en gas Ethereum, facilitant la comparaison inter-réseaux pour les développeurs.
Mesurer le compute relatif entre zkSync, Starknet et Ethereum
Pour choisir une plateforme, il faut normaliser les profils d’usage et convertir les unités gas afin d’obtenir une métrique comparable et exploitable.
Atlas DeFi a mesuré les coûts et ajusté son déploiement selon ces conversions, ce qui a permis d’optimiser ses frais de running.
Selon L2Beat, ces comparaisons aident à prévoir les dépenses opérationnelles et la charge réseau, et à choisir le réseau le plus adapté.
Points de mesure:
- Histogrammes de consommation pour normaliser profils d’utilisation
- KS-test pour minimiser l’écart entre densités observées
- Mapping empirique pour convertir gas réseau vers gas mainnet
- Analyse limitée par diversité des intents utilisateurs
Rentabilité, validateurs et perspectives de décentralisation
En reliant le compute aux revenus, on obtient une image de la rentabilité et du besoin en validateurs, utile pour la gouvernance économique des rollups.
Les régressions suggèrent une rentabilité journalière approximative de 11,94 ETH pour Starknet et 36,79 ETH pour zkSync Era, indicateurs à considérer avec prudence.
Ces chiffres indiquent qu’un parc d’une centaine de validateurs paraît soutenable sous hypothèses économiques prudentes, mais sensible aux variations de prix L1 et DA.
« Starknet m’a permis de déployer un service avec des coûts prévisibles, ce qui a facilité notre business model. »
Julien R.
Conséquences pour validateurs:
- Pression sur la trésorerie liée aux coûts L1 et DA
- Barrière à l’entrée pour petits validateurs
- Nécessité d’optimisations Boojum ou équivalentes
- Risque de centralisation si revenu par valideur trop faible
« Code is law… but security is key. »
Mathis D.
Source : L2Beat, « L2 metrics », L2Beat, 2025 ; Matter Labs, « zkSync Documentation », zkSync, 2025 ; StarkWare, « StarkNet Book », StarkNet, 2025.
