讲师中心 微信公众号
AI工具推荐 视频效率加速

HyperEVM为何难起势:Hyperliquid架构下的应用层困境

夜磊姑娘_4827

夜磊姑娘_4827

发布时间:2026-08-12 12:46:22

|

776人浏览过

|

来源于php中文网

原创

最近,围绕 hyperevm“是不是已经失去增长动力”、甚至“是否已死”的讨论明显多了起来。加密领域 kol katexbt 直言,hyperevm 更像一次效果有限的尝试,在其提到的 18 个项目里,有 13 个被认为缺乏实际意义。

此前,市场更多关注的是 trade.xyz 在 Hyperliquid 的 HIP-3 永续市场里接近垄断的表现。但如果把观察重点从交易端转向生态端,一个更值得讨论的问题其实是:为什么 Hyperliquid 的应用层一直没有真正跑出来。

HyperEVM是否已死

Hyperliquid 交易端很强,为什么 HyperEVM 应用层却偏弱?

先简单理解一下,Hyperliquid 是一条独立公链,它最突出的标签一直都是“链上交易能力强”。

在 2026 年加密市场整体回调的背景下,据 DeFiLlama 数据,DeFi 全行业 TVL 从约 1150 亿美元下降到 700 亿美元附近,跌幅约 39%。在多数公链锁仓规模同步收缩的情况下,Hyperliquid 仍然算是少数保持一定韧性的公链之一。

Hyperliquid 交易端持续吸金,应用层失血

不过,Hyperliquid 的链上结构并不是单层的。它实际上由两个共享验证者的引擎组成,而且分工很明确。

其中一个叫 HyperCore,主要负责交易执行。高性能订单簿交易所就是由这一层承载,永续合约和现货交易都在这里完成。需要注意的是,HyperCore 并不对外开放,外部开发者不能直接在上面部署应用,核心交易逻辑基本都封装在系统内部。

另一个是 HyperEVM。它在 2025 年 2 月上线,兼容以太坊虚拟机。对开发者来说,HyperEVM 才是能部署借贷、质押、去中心化交易所等 DeFi 应用的地方。虽然 HyperEVM 可以调用 HyperCore 的交易能力和流动性,但真正的撮合权始终还是掌握在 HyperCore 手里。

Hyperliquid 交易端持续吸金,应用层失血

图片来源:RootData

换句话说,Hyperliquid 把最核心、最能产生收益的交易业务放在一个相对封闭的系统里运转,而对开发者开放的空间,主要集中在 HyperEVM 这一层。

从结果看,这两个引擎之间的差距相当明显。

在交易端,Hyperliquid 在 2026 年大多数交易日里,占据了链上永续市场一半以上的成交量。根据 DeFiLlama 数据,截至 8 月 10 日的近 30 天内,Hyperliquid 交易所本身产生的手续费约为 4617 万美元,如果再加上排名靠后的 trade.xyz,交易相关费用合计约为 5600 万美元。

相比之下,应用端的表现就弱得多。整个 HyperEVM 上所有 DeFi 协议产生的费用总和还不到 600 万美元,和交易端相比接近差了十倍。

这种分化在资金层面也很明显。据 HRC 2026 年第二季度报告,Hyperliquid 全链锁仓规模在二季度末约为 14.4 亿美元,到 8 月初已进一步回落至约 12 亿美元,其中也包含交易端资金。而真正沉淀在 HyperEVM 应用层的资金占比并不高,并且还在继续收缩。

Hyperliquid 交易端持续吸金,应用层失血

公开数据显示,HyperEVM 的日均活跃发送地址约为 8000 个,而同期 Base 超过 25 万,Arbitrum 超过 11 万。对于一个已经在链上永续交易赛道建立主导地位、同时并不缺资金和用户的平台来说,应用层却仍停留在二线公链体量,这种反差显然很难只用“行业仍在早期”来解释。

如果继续拆开看 HyperEVM 的内部结构,问题会更直观。截至 8 月初,在剔除跨链桥转入资产后,应用层资金主要集中在两类场景:流动性质押约 9.78 亿美元,借贷约 6.71 亿美元。

其中,规模排名第一的是 HYPE 流动性质押协议 Kinetiq,体量约为 7.8 亿美元。

Hyperliquid 交易端持续吸金,应用层失血

而理论上最容易繁荣的去中心化交易所板块,实际表现却比较有限。在多数公链里,DEX 往往是 DeFi 生态的重要组成部分,头部项目规模通常可达数十亿甚至上百亿美元。但在 HyperEVM 上,44 个相关协议合计规模仅约 2.21 亿美元,最大的原生交易平台也只是数千万美元量级。

Hyperliquid 交易端持续吸金,应用层失血

据 HRC 数据,2026 年第二季度 HyperEVM 的去中心化交易成交量中,PRJX 一家占比达到 92.3%,HyperSwap 占 7.5%,其余四十多个协议几乎没有形成有效交易规模。

这意味着,Hyperliquid 的交易引擎不只是持续吸走资金,也持续吸走了用户注意力,导致应用层既难以留住项目,也难以沉淀活跃用户。

Hyperliquid 交易端持续吸金,应用层失血

HyperEVM 为什么起不来?从架构、流动性和开发门槛来看

这种“交易端强、应用层弱”的格局,并不只是运营层面的结果。更深层的原因,其实就写在 Hyperliquid 的系统架构和产品设计里。

1. HyperCore 掌握撮合权,HyperEVM 上的 DEX 生存空间被压缩

HyperEVM 的一个核心卖点,是应用可以直接调用 HyperCore 的订单簿能力。表面看,这像是在给应用层加能力;但从生态演化角度看,这种设计也限制了真正能长期存在的应用类型。

原因并不复杂。交易撮合和流动性由 HyperCore 统一掌控,而这一层又不向外部开放。也就是说,第三方开发者只能在 HyperEVM 上做外围应用,再通过接口去调用 HyperCore 的流动性。

在这种框架下,更有存在价值的应用,往往会自然集中到少数和订单簿高度相关的场景,比如流动性质押、借贷、基差交易和做市等。

据 Token Terminal 数据,Hyperliquid 全链日活跃地址长期维持在 6 万到 7 万区间,而 HyperEVM 通常只占其中一到两成,绝大多数活跃用户仍集中在 HyperCore 交易端。

HyperEVM 为什么起不来

在这样的体系里,DEX 的独立存在价值会被明显削弱。因为撮合本身已经被 HyperCore 以远高于自动做市商的方式完成,再在 HyperEVM 上重复搭建一套去中心化交易所,本质上是在重复建设已有能力。

2. HyperEVM 的高度集中,不只是竞争结果,更像架构结果

据 HRC 报告,共享流动性的存在,基本消除了小平台依靠独立订单簿生存的空间。当交易者在同一界面看到同一资产出现在多个入口时,订单通常会自然流向流动性更深的池子,重复上架的结果往往是被更优流动性迅速吸走。

这也解释了为什么 HyperEVM 的去中心化交易量会高度集中到 PRJX 一家,同时也能解释交易层出现的类似现象。HIP-3 的上架层在五个月内迅速向单一运营商收敛,到 7 月,tradeXYZ 已经拿下接近全部成交量。

所以,在共享流动性的环境中,“无许可进入”和“最终高度集中”是可以同时成立的。应用层集中度高,不只是因为竞争不充分,更像是这套架构自然推导出来的结果。

3. Hyperliquid 强调“公平”,但生态分发能力也被削弱了

HyperEVM 的另一个短板,来自 Hyperliquid 长期强调的公平原则。

官方曾承认,HyperEVM 长期推进缓慢,其中一个原因在于坚持“无内部人”原则:不会提前通知特定参与者,也不会为集成或营销付费。

这个原则本身并没有问题,但它带来的现实代价也很直接——HyperEVM 上线时的开发工具、基础设施配套和生态协同程度,并不像其他公链那样成熟。

更关键的是,一个已经能够日收数百万美元手续费、同时掌握大量用户和资金的平台,其实完全有能力在不破坏公平前提下,通过资助、商务支持和市场推广去扶持应用层建设。但从结果看,团队并没有在这方面投入足够多的资源。

当 Hyperliquid 发展到现在这个体量后,“无内部人”不再只是原则表达,在某种程度上也成了缺乏生态推动动作的理由。问题未必在于没有资源,而更像是缺少相应意愿。

KOL @Ace_da_Book 就指出,这条链对建设者缺乏激励机制,也没有刻意打造“明星项目”,但仍吸引了一批相信公平竞争的高水平团队。在他看来,HyperEVM 更适合那些能够与 HyperCore 订单簿协同、能够处理代币化 RWA 和优质资产的团队,而不太适合依赖注意力叙事的项目。

从另一个角度说,这其实也是一种高强度筛选。没有补贴,也缺少叙事保护,项目一上线就要直接面对成熟交易者,失败通常也会来得更快。

4. 跨引擎写入不是同步成交,开发体验本身就有门槛

HyperEVM 面临的最后一层阻力,来自开发体验本身。

HyperEVM 采用双区块设计:高频小区块负责低延迟合约交互,约一秒生成的大区块负责与 HyperCore 结算。它的优势是执行速度快,但代价是合约操作与核心撮合处在不同阶段,无法在同一笔交易里同步完成。

HyperEVM 与 HyperCore 之间设置了两条通道。读通道通过预编译实现,合约可以直接读取订单簿价格、持仓和余额,整体使用相对顺畅。写通道则通过名为 CoreWriter 的系统合约实现,并且在 2025 年年中已启用至主网,允许合约向 HyperCore 发起下单和资产划转。

问题在于,写通道并不是同步执行的。合约调用 CoreWriter 后,EVM 侧交易会立即完成,而真正的核心操作要等到后续核心区块中才会被处理;如果过程中因保证金不足、订单未能成交等原因失败,EVM 端原本的交易并不会自动回滚。

这意味着,开发者不能像在以太坊上那样默认“一步完成”。如果想让金库、借贷等复杂应用稳定运行,往往需要把流程拆成两步:先发送指令,再通过读通道确认 HyperCore 侧是否真的执行成功,同时还要为中间状态异常预留处理方案。这类跨引擎的不确定性,在普通 EVM 开发里并不常见。

因此,对于想迁移到 HyperEVM 的通用开发者来说,这是一道并不低的门槛。真正愿意进入的团队,更多还是围绕 HyperCore 的流动性来设计产品,而不是建立完全独立的应用场景。

HyperEVM 是衰退了,还是它本来就不是通用公链路线?

HRC 报告提出,这一轮 TVL 下滑更像是一种结构性调整。报告称,同期链上稳定币规模增长了数倍,gas 消耗和交易笔数也在上升,说明实际使用仍在增加,只是此前停留在杠杆和 LST 循环中的 DeFi 抵押品正在被挤出。换句话说,Hyperliquid 上的资金越来越偏向交易,而不是 farming。

这个解释并非完全没有道理,但它本身也暴露了问题:如果一个生态最终主要剩下交易与杠杆循环,那么所谓“结构优化”未必能证明应用层成功,反而可能说明它的生态广度仍然不足。

加密 KOL Cain O'Sullivan 则给出了另一种视角。他认为,外界对 HyperEVM 的判断使用了错误框架。在他看来,HyperEVM 从一开始就不是为了成为通用型公链,而是 HyperCore 流动性的代币化层,是价值进入和流出整个生态的可编程接口。没有这层 EVM 兼容,HyperCore 上就不会有原生 USDC,而团队从 Core vaults 转向 EVM 版本,也被视为这一判断的佐证。

不过,即便按这个思路理解,HyperEVM 的价值依然是附属于 HyperCore 的。它更像交易引擎的可编程外围系统,而不是一个能够独立生长的完整经济体。

如果把 HyperEVM 定位为代币化层,这个逻辑当然说得通,但也意味着团队从一开始可能就没有真正打算把它做成通用生态。那些基于“通用链”叙事进入的开发者,某种程度上反而是落差最大的群体。

从这个角度看,HyperEVM 生态里此前看似繁荣的一部分,本身就带有较强的杠杆驱动特征。当这部分热度退去,最终留下来的,主要还是围绕交易和订单簿展开的真实需求。

结语:HyperEVM 没有彻底停摆,但也没长成典型应用生态

HyperEVM 到底“死没死”,也许并不是最准确的问题。它链上依然存在真实资金流动,也仍然承载着部分高价值资产活动。但如果从应用生态的广度、独立性以及用户留存来看,它确实没有成长为一个典型通用应用层应有的样子。

Hyperliquid 几乎把最核心的资源和市场注意力都押注在交易引擎上,把撮合和流动性锁定在封闭的高性能系统里。这样的产品选择帮助它在链上永续市场建立了明显优势,也同时决定了 HyperEVM 更像附属层,而不是能够独立成长的主生态。这不只是架构限制,更是一种明确的产品取舍。

一年多时间过去,这种取舍带来的结果已经比较清楚:交易端持续吸纳资金,应用层难以留住项目,也难以沉淀用户。最终存活下来的,多数仍是围绕订单簿展开的金融应用,而真正独立、通用的需求并没有大规模形成。

与其继续争论 HyperEVM 是否已经“死亡”,不如先回答一个更基础的问题:市场究竟期待 Hyperliquid 成为一条怎样的链?

以上内容围绕 HyperEVM 为什么难以起势,以及 Hyperliquid 是否在结构上压制了 HyperEVM 的发展进行了梳理。加密资产与链上生态具有较高波动性和不确定性,相关项目后续表现仍需结合公开数据与实际使用情况持续观察,不宜将单一阶段表现简单等同于长期结论。

热门AI工具

更多
DeepSeek

DeepSeek是一款面向对话、写作、编程和推理场景的AI大模型工具。

立刻MV
立刻MV Hot

立刻MV是一款AI文本写作工具,AI 音乐视频(MV)创作工具。

Laper
Laper Hot

Laper是专为编剧、导演和制片人推出的 AI 原生剧本创作工具。

二狗PPT
二狗PPT Hot

一款AI演示文稿工具,主要用于专为中式职场打造的AI PPT生成工具,适合需要提升相关任务效率的用户。

PixTV
PixTV Hot

PixTV是一款面向AIGC内容创作的AI视频生成工具。

豆包大模型

豆包大模型是一款由字节跳动推出的企业级大语言模型服务平台。

UP简历
UP简历 Hot

一款AI办公效率工具,主要用于基于AI技术的免费在线简历制作工具,适合需要提升相关任务效率的用户。

WorkBuddy

一款AI办公效率工具,主要用于腾讯云推出的AI原生桌面智能体工作台,适合需要提升相关任务效率的用户。

Lovart
Lovart Hot

一款面向视觉设计创作的AI设计平台,可通过智能体和画布工作流辅助制作海报、Logo、网页、PPT及其他视觉内容。

相关专题

更多
LLVM自定义Pass怎么写
LLVM自定义Pass怎么写

本专题聚焦LLVM自定义Pass开发,整理Pass类结构、run()方法、PreservedAnalyses、CMake构建、插件注册、-load-pass-plugin加载和测试用例编写流程。

100

2026.09.30

LLVM RISC-V参数配置教程
LLVM RISC-V参数配置教程

本专题介绍LLVM对RISC-V基础ISA和扩展的支持方式,涵盖RV32、RV64、标准扩展、实验性扩展、厂商扩展、-menable-experimental-extensions和版本差异。

100

2026.09.30

LLVM IR中间表示入门指南
LLVM IR中间表示入门指南

本专题整理LLVM IR的核心概念,包括中间表示作用、模块结构、函数、基本块、SSA形式、类型系统和常见语法,帮助新手理解LLVM编译流程中的关键层。

80

2026.09.30

PDF转图片方法
PDF转图片方法

需要把 PDF 页面用于上传、预览、分享或图片归档时,PDF 转图片方法专题整理 JPG/PNG 格式选择、逐页导出、清晰度设置、批量下载和结果检查等流程,帮助用户稳定完成 PDF 图片化处理。

60

2026.09.30

PixTV AI视频生成与无限画布创作
PixTV AI视频生成与无限画布创作

PixTV专题整理AI视频与视觉内容创作相关功能使用教程,涵盖AI生图、视频生成、无限画布、多模型创作、素材管理、声音音乐及视频剪辑等功能,帮助用户快速掌握PixTV从创意到成片的完整制作方法。

80

2026.09.29

Buffalo框架数据库开发全教程
Buffalo框架数据库开发全教程

本专题围绕Buffalo框架数据库开发,讲解database.yml多环境配置、soda与fizz迁移生成回滚、模型结构体标签、增删改查与条件查询、一对多与多对多关联、数据校验、回调钩子、事务处理及原生SQL执行能力。

280

2026.09.23

Buffalo框架路由与请求处理实操指南
Buffalo框架路由与请求处理实操指南

本专题讲解Buffalo框架路由与请求处理机制,涵盖路由注册与分组、资源路由、Handler编写规范、Context上下文方法、参数绑定、中间件编写挂载、Session与Cookie读写、Flash消息及错误页面定制方法。

180

2026.09.23

Buffalo框架零基础入门教程
Buffalo框架零基础入门教程

本专题整理Buffalo框架入门内容,涵盖Go环境准备、buffalo CLI安装、新项目生成、目录结构说明、dev热加载启动、数据库连接配置与常见报错排查,帮助新手按约定优于配置的思路跑通第一个Buffalo框架应用。

140

2026.09.23

Conan创建软件包配方指南
Conan创建软件包配方指南

本专题介绍通过conanfile.py创建软件包的方法,讲解包名、版本、依赖和构建设置等基础信息,以及source、build、package、package_info等常用方法的作用及编写思路。

80

2026.09.22

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
Minimax手册
Minimax手册

共0课时 | 0人学习

ThinkPHP5.1完全开发手册
ThinkPHP5.1完全开发手册

共0课时 | 0人学习

进程与SOCKET
进程与SOCKET

共6课时 | 0.5万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn