Ethereum $ETH , a segunda maior blockchain, ainda processa transações uma após a outra, razão pela qual muitas vezes é rotulada como lenta. Enquanto isso, cadeias mais novas compatíveis com Ethereum que executam transações em paralelo, como Sei e Monad, se comercializam como cadeias “autobahn”, implicando que escalam melhor e se movem muito mais rápido do que o Ethereum.
A execução paralela pode absolutamente tornar uma blockchain mais rápida porque a arquitetura é construída para isso. Mas vale a pena ser cético em relação ao hype. Muitas cadeias que anunciam execução paralela parecem mais rápidas no papel, mas ainda não viram o uso no mundo real necessário para provar que podem lidar consistentemente com os volumes de transação que afirmam.
Em muitos casos, o design paralelo está lá, mas a demanda não está, então os benefícios permanecem em grande parte não utilizados. E embora a arquitetura seja destinada a ser eficiente, ainda não foi testada em estresse em escala suficiente para saber se toda a complexidade extra necessária para gerenciar casos extremos de execução paralela realmente vale a pena.
Este artigo analisa mais de perto os designs de execução paralela, especialmente dentro do ecossistema EVM, com Sei e Monad como os principais estudos de caso. O objetivo é avaliar quão grande é a verdadeira vantagem de velocidade que a execução paralela assíncrona oferece em comparação com o processamento sequencial síncrono tradicional.
Definindo execução paralela
A execução paralela significa executar várias tarefas ao mesmo tempo, o que é naturalmente mais rápido do que a execução sequencial, onde as tarefas acontecem uma após a outra. Pense nisso como cozinhar: fazer vários pratos em paralelo enquanto outras partes estão sendo preparadas é muito mais rápido do que terminar cada prato do início ao fim antes de começar o próximo.
Na computação, o mesmo princípio se aplica. O processamento paralelo pode aprimorar arquiteturas baseadas em EVM, mesmo que as cadeias que o utilizam hoje ainda não sejam tão amplamente adotadas.
No seu núcleo, um blockchain é um livro-razão distribuído e imutável que registra transações à medida que são processadas. Você pode pensar nisso como um banco de dados SQL à prova de violação que mantém o controle de endereços de carteira, endereços de contrato frequentemente representados por tokens, e os saldos atrelados a cada carteira e token. Cada vez que alguém faz uma transação, esse banco de dados é atualizado para refletir a mudança. Atualizar uma entrada por vez é naturalmente mais lento do que atualizar várias de uma vez.
Muitos blockchains estabelecidos, como Bitcoin e Ethereum, dependem da execução sequencial, significando que as transações são processadas e registradas uma a uma.
Em contraste, redes mais novas como Solana, Sei, Sui e Monad são construídas em torno da execução paralela, permitindo que múltiplas transações sejam processadas ao mesmo tempo.
Arquitetura da Execução Paralela
Embora a execução paralela seja naturalmente mais rápida, blockchains que dependem dela precisam de arquiteturas mais complexas para lidar com os desafios que surgem ao processar muitas transações ao mesmo tempo.
Para executar tarefas simultaneamente, você precisa de múltiplos grupos de trabalhadores ou máquinas operando em paralelo. Em termos de blockchain, isso significa dividir nós, os computadores que mantêm a rede e lidam com o processamento e a finalização de transações, em grupos que podem executar transações de forma concorrente.
Na maioria dos designs, a execução paralela é tratada rodando múltiplos núcleos ou 'grupos de instâncias' que processam transações ao mesmo tempo. Durante a finalização, as redes podem usar um grupo separado para reduzir o risco de que qualquer único nó ganhe controle suficiente para coludir ou minar a segurança [1]. O código fonte do Sei sugere que utiliza 500 trabalhadores para execução paralela, embora sua documentação diga que esse número pode escalar para cima ou para baixo dependendo da demanda. Monad não divulga publicamente quantos nós ou trabalhadores está executando hoje.
A execução paralela claramente melhora a capacidade de processamento, mas à medida que o paralelismo se torna mais comum em ambientes do estilo EVM, a arquitetura pode evoluir para modelos mais direcionados. Alguns pesquisadores argumentam que dividir a execução em vários grupos de nós é desnecessariamente complexo. Uma abordagem potencialmente mais limpa é paralelizar apenas o trabalho pesado, como a implementação de contratos inteligentes ou chamadas que exigem muito processamento, enquanto mantém ações mais simples, como transferências básicas de tokens, sequenciais [1]. Há também propostas onde nós que optam por paralelizar poderiam ganhar recompensas adicionais por processar mais transações [2].
A parte difícil é a correção sob concorrência. Cadeias paralelas precisam de maneiras robustas para detectar e resolver conflitos quando transações tocam o mesmo estado ao mesmo tempo. Sem essas salvaguardas, você abre a porta para problemas como uma forma de gasto duplo, onde os mesmos tokens parecem ser usados duas vezes. Por exemplo, o Usuário A tem 10 tokens, envia todos os 10 para o Usuário B, e então imediatamente envia 5 para o Usuário C, mesmo que seu saldo já devesse estar vazio.
Uma das principais ineficiências da execução paralela é a necessidade de abortar e reenviar transações para evitar gastos duplos ou atualizações de estado inconsistentes [1].
Na prática, algum nível de tratamento sequencial ainda pode ser necessário para garantir a correção. Redes como Sei e Monad usam execução paralela otimista. As transações são processadas em paralelo primeiro, mas o estado final não é confirmado até que os conflitos sejam verificados e resolvidos. As transações são colocadas em um estado temporário, escaneadas em busca de sobreposições à medida que novas chegam, e quaisquer transações conflitantes são removidas e reproduzidas em ordem sequencial para garantir precisão [2].
Por exemplo, imagine que o Usuário A tem 10 tokens e envia 3 para o Usuário B. Antes que essa transação seja totalmente finalizada, o Usuário A envia mais 3 tokens para o Usuário C. Um processo paralelo pode inicialmente ler o saldo do Usuário A como 10 para ambas as transações, mesmo que após a primeira transferência o saldo real deva ser 7. Sem resolução de conflito, o sistema poderia momentaneamente refletir dados incorretos, razão pela qual a reordenação e a reprocesamento são salvaguardas necessárias.
Dados de execução de transações
Blockchains com execução paralela afirmam ter velocidades de processamento de transações mais altas, mas carecem de uso suficiente para provar isso. Em vez disso, analisar a velocidade de execução de transações individuais proporciona maior clareza.
Cadeias de execução sequencial executam um único ou um número de dois dígitos de transações por segundo. O Bitcoin pode lidar com 3,3 a 7 transações por segundo (TPS), enquanto o Ethereum pode processar de 15 a 30 TPS.
Blockchains que usam execução paralela afirmam ser muitas vezes mais rápidas. Sei afirma que pode lidar com qualquer lugar de 1.500 TPS a 15.000 TPS, dependendo do tipo de transação. Monad relata um geral de 10.000 TPS.
O desafio com essas alegações é que nem Sei nem Monad nunca alcançaram esses níveis de uso. Mesmo no lançamento da mainnet (versão de produção), o Monad atingiu um pico de mais de 100 TPS. Nos últimos meses, o Sei alcançou mais de 4 milhões de transações diárias, bem abaixo da média de 50 TPS. A maioria dos usuários de EVM não experimentou os plenos benefícios da paralelização, já que Sei e Monad não alcançaram os níveis de adoção do Ethereum e suas L2s (por exemplo, Base recentemente atingiu um pico de 20 milhões de transações diárias, com uma média de 150 TPS).
É mais perspicaz olhar para os tempos de execução de transações individuais e custos de gás em vez de apenas TPS ao avaliar como a execução paralela melhora ambientes EVM.
Os blockchains não costumam publicar métricas brutas de tempo de execução, mas os tempos de finalização podem oferecer um proxy aproximado para o desempenho. Uma simulação descobriu que a introdução da paralelização dentro da mesma arquitetura melhorou a velocidade de finalização de transações em cerca de 1,54 vezes [3]. No nível da rede, o Ethereum finaliza transações em aproximadamente 15 minutos, enquanto o Sei faz isso em cerca de 400 milissegundos e o Monad em cerca de 800 milissegundos.
A paralelização também pode reduzir as taxas de gás. Como os blockchains dependem de preços em estilo de surto, uma maior capacidade ajuda a absorver a maior demanda, o que reduz a pressão sobre as taxas. Sei e Monad têm custos de gás base muito mais baixos do que o Ethereum. Uma simples transferência de token ERC 20 custa aproximadamente $0,000098 no Sei, em comparação com cerca de $0,03 no Ethereum.
Mesmo que essas redes ainda não estejam operando em seus limites teóricos de TPS, a execução paralela ainda oferece ganhos significativos em velocidade e eficiência de custo.
No geral,
A execução paralela claramente fortalece blockchains compatíveis com Ethereum, possivelmente por mais do que apenas uma quantidade marginal.
Redes legadas como Bitcoin e Ethereum dependem da execução sequencial. Essa abordagem é confiável e direta, mas vem com trade-offs em velocidade e custo.
A execução paralela é projetada para tornar os blockchains mais rápidos e mais acessíveis, melhorando suas chances de adoção mais ampla. Sei e Monad, que atualmente têm muito menos uso do que o Ethereum, são as duas principais redes compatíveis com EVM que implementaram esse modelo em escala.
No entanto, devido ao fato de que seus volumes de transação permanecem relativamente baixos, a plena capacidade da execução paralela ainda não foi testada. Sua arquitetura mais intrincada ainda precisa provar seu valor sob demanda real sustentada nos níveis que aspira a suportar.
Fontes
Liu, J., Cheng, R., Asokan, N., & Song, D. (2020). Execução Paralela e Assíncrona de Contratos Inteligentes. Journal of LaTeX Class Files, 14(8). https://arxiv.org/pdf/2306.05007
Marsh, B., Landers, S., & Jog, J. (2025, 18 de novembro). Sei Giga v0.2. Sei Labs. https://arxiv.org/pdf/2505.14914
Das, S., Bäumer, J., Preechakul, K., Patel, R., & Li, J. J. (2025, 2 de abril). Acelerando a Escalabilidade do Blockchain: Novos Modelos para Execução Paralela de Transações no EVM. Universidade da Califórnia, Berkeley. https://arxiv.org/html/2504.01370v1