• Ein 24-Stunden-Fenster verzeichnete einen Spitzenwert von 24.192 Transaktionen pro Sekunde im Ethereum-Ökosystem, getragen von Rollups, die ihre Daten via Blobs auf L1 publizieren.
  • Der Rekord belegt den Wirkzusammenhang von EIP-4844, sinkenden Datenkosten und wachsender L2-Nutzung, lässt aber Fragen zu Dezentralisierung, Datenverfügbarkeit und MEV-Steuerung offen.

Diese Kennzahl dient als Lackmustest für die Skalierungsstrategie von Ethereum: Innerhalb von 24 Stunden wurde ein aggregierter Spitzenwert von 24.192 Transaktionen pro Sekunde (TPS) verzeichnet – ein neuer Rekord für das Ethereum-Ökosystem, wie Daten von Growthepie zeigen.

Dieser Anstieg ist weniger auf den Durchsatz der Layer-1-Blockchain zurückzuführen als vielmehr auf die kumulierte Aktivität der Layer-2-Rollups, die ihre Transaktionsdaten seit EIP-4844 kostengünstiger als Blobs in die Basechain schreiben.

Die gesunkenen Kosten für die Datenveröffentlichung haben die Grenzkosten pro Layer-2-Transaktion deutlich reduziert und somit die Nutzungskurve in DeFi, Zahlungsverkehr und Verbraucheranwendungen nach oben verschoben.

Von Blobs zu Basislast: was der Peak tatsächlich abbildet

Der Rekord ist ein Produkt der Rollup-Zerlegung: Während Ausführung und State-Updates off-chain stattfinden, dient Ethereum L1 als Datenverfügbarkeits- und Abrechnungsschicht. Mit EIP-4844 (Proto-Danksharding) wurde ein eigener Datenmarkt für Blobs geschaffen, der Gebühren von der Gas-Auktion entkoppelt und damit hohe, aber temporäre Datenkapazität ermöglicht. Wenn sich Aktivität auf mehrere L2s verteilt, steigt der aggregierte TPS-Wert deutlich, ohne dass L1-Blöcke selbst mehr Ausführungstransaktionen enthalten.

Für Entwickler und Protokolle bedeutet das kürzere Bestätigungszeiten auf L2 bei niedrigeren Transaktionsgebühren, solange der Blob-Preis moderat bleibt. Für Nutzer zahlt sich das in besserer UX aus – etwa bei on-chain Games, Mikrozahlungen und Orderflow-intensiven Anwendungen.

Auf Infrastrukturseite verschiebt sich jedoch der Engpass: Wenn Blob-Nachfrage spiket, kann der Datenmarkt anziehen und Rollup-Fees zyklisch verteuern. Nachhaltige Skalierung setzt daher weiteren Kapazitätsausbau (z. B. Data Availability Sampling) und Kapazitätssteuerung entlang der Tageslast voraus.

Methodik, Risiken und die nächste Etappe der Skalierung

Die Zahl 24.192 TPS ist eine ökosystemweite Aggregation. Sie addiert Rollup-TPS, deren Daten auf L1 landen, und ist damit nicht mit L1-TPS gleichzusetzen. Diese Messweise illustriert Ethereums Rolle als Settlement-Fabric – während Execution in die Peripherie wandert, verankern Rollups ihre Daten zentral.

Der Ansatz wirft die bekannten Governance-Fragen auf: Wie schnell dezentralisieren Rollups Sequencer und Prover, wie robust sind Zensurresistenz und Liveness im Störfall, und wie wird MEV über PBS/MEV-Burn/Orderflow-Regimes kanalisiert, damit Nutzer und Protokolle fairere Auktionen sehen.

Für die Kostenstruktur bleibt die Korrelation zwischen Blob-Preis, L2-Volumen und Anwendungs-Mix zentral. Hohe Datenlast aus NFT-Mints oder On-chain-Spielen kann kurzfristig die Gebührenkurve verschieben, während Payment-Flows und DeFi-Transfers linearer skalieren.

Anbieter von Indexer- und Node-Services müssen Datenpersistenz und Abfrage-Latenzen über steigende Bloblager effizient managen; auf Protokollebene helfen Komprimierung, Batching und State-Pruning, die Footprints im Rahmen zu halten.

Für Investoren und Betreiber sind drei Indikatoren aussagekräftig: Durchschnitts- vs. Peak-TPS als Maß für Basislast, der mediane Rollup-Fee-Satz je Anwendungsklasse sowie Blob-Utilization-Quoten über den Tagesverlauf.

Erst wenn die Basisauslastung steigt, Gebührenvolatilität sinkt und Ausfälle selten bleiben, lässt sich von verfestigter Skalierung sprechen. Der jüngste Peak signalisiert, dass die Rollup-Roadmap greift; ob die Dynamik trägt, entscheidet sich an weiteren Kapazitätsstufen (Danksharding), Sequencer-Dezentralisierung und der Integration von Compliance- und Datenstandards für institutionelle Workloads.