PropAMM 实测：比 AMM 多赚，散户买单还是受益？

据 Woofun AI 消息， 正迅速重塑去中心化交易市场的流动性格局，其核心争议在于超额利润的来源是否以牺牲散户利益为代价。Category Labs 的研究人员 与 深入剖析了这一新兴模式，对比了传统被动做市商（如 ）与主动做市商（PropAMM）在 、 及 链上的表现，并重点解码了 Base 链上最大 PropAMM 项目 的闭源逻辑。传统 因价格更新滞后而长期遭受逆向选择，而 PropAMM 通过专有算法主动管理库存与报价，试图在效率与公平之间寻找新的平衡点。

这一技术范式的转移，不仅改变了流动性提供者的盈亏结构，也重新定义了链上交易的微观机制。

为了量化这一转变的影响，研究团队对 2025 年 9 月至 2026 年 8 月期间一整年的链上数据进行了回溯分析。核心结论指向一个明确的盈利分化：PropAMM 运营方在成交后两秒内实现了显著的正向收益，而被动 LP 则持续亏损。具体而言，在 Solana 上，PropAMM 赚取 0.37 个基点，AMM 亏损 0.22 个基点；在 Base 上，PropAMM 赚取 1.19 个基点，AMM 亏损 0.62 个基点；在 Monad 上，PropAMM 赚取 1.69 个基点，AMM 亏损 2.06 个基点。

这种盈亏剪刀差的扩大，揭示了主动做市策略在应对市场波动时的结构性优势，同时也引发了关于收益分配机制的深层探讨。

PropAMM 的运作机制从根本上颠覆了传统 AMM 的被动定价逻辑。在 AMM 中，价格仅随池内储备变化而更新，一旦外部参考价发生变动，LP 的过期报价便成为被收割的目标。相比之下，PropAMM 由单一运营商使用自有库存进行主动报价，其定价、规模及风控逻辑均为专有算法。以 Base 链上的 Tessera 为例，其订单簿的每一档价格均设定在单一锚定价格与点差的固定乘数上。运营方无需执行昂贵的 swap 操作，仅需更新锚定价格和点差这两个参数，即可移动整个订单簿。

此外，PropAMM 还可根据报价年龄、吃单方来源、交易优先费及其在区块中的相对位置，动态收取惩罚性费用，从而构建起一套复杂且高效的主动定价体系。

从版图扩张的角度看，PropAMM 在不同公链上的渗透速度呈现显著差异。Solana 作为领跑者，在样本年内日均处理 11.2 亿美元的 / 交易量，远超 AMM 的 2.92 亿美元。

然而，随着市场成熟，PropAMM 交易量从前三个月的日均 18.2 亿美元降至后三个月的 5.27 亿美元，显示出生长放缓的迹象。Base 链跟进较晚，首批 PropAMM 于 2025 年 10 月 30 日上线，其 /USDC 交易量从最初三个月的日均 950 万美元激增至最后三个月的 2960 万美元，对 AMM 的市场份额从 2.4% 攀升至 10.9%。Monad 链上的首个 PropAMM 于 2026 年 4 月初上线，随后 /USDC 日均交易量从 210 万美元增至 390 万美元，市场份额更是从 12.5% 飙升至 45.7%，展现出极强的爆发力。

Woofun AI 整理数据显示，超额收益的首要来源在于低成本且频繁的重定价能力。研究通过 Markout 曲线分析发现，AMM 在成交前因价格滞后而盈利，成交后则因逆向选择而亏损；PropAMM 则相反，成交前亏损，成交后盈利。以 微价格为基准，成交前五秒，Solana、Base、Monad 上 AMM 的 Markout 分别为 5.34、3.95、7.76 个基点，而 PropAMM 在 Solana 和 Monad 上分别为 -0.69 和 -2.65 个基点。