Solana 假交易是由機器人驅動的大量、主要失敗的操作，這些操作會膨脹鏈上指標；分析顯示極高的失敗率（在一個被標記的 1100 萬筆樣本中高達 99.95%），這會誤導真實吞吐量並扭曲「每秒交易數」及網路使用統計。
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機器人驅動的交易量膨脹 TPS 指標
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高失敗率意味著報告的交易數並未反映成功的用戶活動。
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數據點：一個 1100 萬筆交易樣本中有 99.95% 失敗；2025 年 9 月 1 日有 658,460 次嘗試，僅 155 筆成功。
Solana 假交易：即時分析機器人膨脹的指標以及如何驗證真實吞吐量。閱讀驗證鏈上活動的步驟。（150-160 字元）
Solana 如何允許機器人膨脹交易指標？
Solana 假交易發生於自動化行為者提交大量交易，這些交易大多失敗但仍被記錄在區塊歷史中，從而膨脹公開指標。獨立觀察者報告的樣本中，單一機器人就佔據了數百萬次嘗試，成功率低於 0.1%，這嚴重誤導了真實吞吐量與用戶需求。
哪些數據顯示問題的規模？
產業觀察者報告的鏈上樣本顯示活動高度集中。在一個被標記的案例中，一個機器人在 30 天內執行了約 1100 萬筆交易，失敗率高達 99.95%。2025 年 9 月 1 日，總共嘗試了 658,460 筆交易，僅 155 筆成功（成功率 0.024%）。這些數據顯示，大多數被記錄的交易對用戶或 dApps 並無實質意義。
| 30 天機器人樣本 | 11,000,000 | ~5,500 | ~0.05%（99.95% 失敗） |
| 2025 年 9 月 1 日 | 658,460 | 155 | 0.024%（99.97% 失敗） |
為什麼觀察者稱這是「假裝直到成功」策略？
批評者認為，膨脹的交易數可以被用來作為規模和採用的證據，儘管失敗率極高。一位 Cardano stake-pool operator（SPO）公開指出這些異常，認為這些指標並未反映真實用戶活動。支持者則指出低手續費和網路行為是部分原因，而非蓄意操縱。
常見問題
失敗交易如何影響 Solana 報告的 TPS？
除非明確過濾，否則失敗交易會被計入原始吞吐量統計。包含失敗嘗試會提高報告的 TPS，但並未反映成功、可用的交易。分析師建議應聚焦於確認且成功的交易，以獲得有意義的 TPS 測量。
低手續費能否解釋膨脹的交易嘗試？
可以。極低的手續費降低了提交大量交易的成本，這會鼓勵自動化行為者產生大量嘗試。然而，僅以手續費結構並不能證明意圖；還需進行模式分析。
開發者與分析師可採取哪些步驟驗證鏈上活動？
可依據交易成功狀態過濾、抽樣發送者多樣性、檢查時間戳與手續費，並使用數週內確認交易的移動平均值。這些步驟能更清楚反映真實網路需求。
重點摘要
- 指標膨脹：機器人驅動的失敗交易會大幅誇大鏈上活動。
- 驗證成功：始終依據交易成功狀態過濾，以衡量真實吞吐量與 TPS。
- 實用步驟：利用發送者抽樣、手續費分析及移動平均值來偵測並減緩誤導性尖峰。
結論
Solana 假交易的報告凸顯，當失敗嘗試佔據記錄量時，原始交易總數可能具有誤導性。產業參與者，包括獨立觀察者與具名人士，均呼籲驗證成功率與發送者模式。分析師與開發者應採用最佳過濾實踐，以衡量真實網路採用與效能。欲獲得持續報導與驗證工具，請參考 COINOTAG 報導及 Solana Foundation 官方聲明作為純文字來源。
