深度分析 Jito 在 Solana 的作用

概要

在过去的两年里，Jito Tips 已经从 MEV 提取的小众工具演变为 Solana 上交易优先级排序的主要机制。如今，它们占据了网络上大部分的非基础费用，并塑造了用户（从高频交易者到普通前端用户）如何竞争区块空间的方式。

本报告提供了一个数据驱动的分析，分析了 Jito Tips 如何被使用、谁在使用它们以及原因。我们分析了钱包级别的行为、协议归属、波动率响应和用户细分——揭示了虽然 tip 的使用很广泛，但 tip 的数量仍然集中在高价值、对延迟敏感的活动中。

主要发现包括：

• Jito 现在占优先级费用总量的 60% 以上，高于 2023 年 4 月的约 10%。

• 波动率不会增加 tip 事件的数量——它会增加在 tip 上的花费。

• 一小部分 MEV 驱动的参与者负责大部分的 tip 量，尤其是在 PvP 环境中，如 Pumpswap 和 Pump.fun。

• 越来越多的用户通过前端被动地提供 tip，使用小的默认 tip 来获得可靠性——而不是优势。

• 协议级别的归因显示了 tip 流动的动态变化，随着 memecoin 的迁移，Raydium v4 的地位正在被 Pumpswap 等较新的平台所取代。

Jito 已经悄然成为 Solana 执行层的隐形引擎——不仅仅是作为一种竞争工具，而是作为一项基线功能。随着采用的继续和集成的深化，它对区块空间如何定价和优先级排序的影响只会越来越大。

Jito Tip 使用趋势 ( DATA)

明显转向 Jito

观察到的最一致的趋势之一是 Jito Tips 相对于原生优先级费用的日益增长的统治地位：

• 在 2023 年 4 月，Jito Tips 仅占优先级费用中支付的 SOL 的约 10%。

• 截至 2025 年初，Jito 定期超过总优先级费用量的 60%。

这表明 Jito 已经成为 交易包含的首选机制，尤其是在高价值或对延迟敏感的参与者中，如 MEV 参与者。

2024 年末/2025 年初的激增：钱包参与数量的激增

在 2024 年 10 月底至 2025 年 1 月期间，网络不仅出现了费用的上涨，而且 通过 Jito 提供 tip 的钱包数量也急剧增加。

这不仅仅是 MEV 机器人支付更多费用。激增是由以下因素驱动的：

• Jito Tips 快速集成到钱包、聚合器和 Telegram 机器人中

• 一波新用户通过默认设置被动地提供 tip

• 即使是普通用户也需要更快包含的高吞吐量周期

Jito 有效地从一个利基执行工具转变为日常用户的 默认包含层。采用率激增——不是来自战略，而是来自无缝的 UX 设计。

峰值出现在 2025 年 1 月，之后逐渐减少，可能是由于：

• Memecoin 投机

• 搜索者实验

• 波动性降温

尽管如此，影响是持久的：即使总费用回到了 2024 年第三季度的水平，每天通过 Jito 提供 tip 的钱包数量也增加了一倍以上——这标志着 Solana UX 中仍然存在广泛的行为转变。

Jito tip 的组成

我们构建了一个多层归因系统：直接程序 ID 检查、内部指令解析和基于邻近度的推断。这使我们能够自信地标记大多数 tip 的来源协议，即使是上下文最少的捆绑包。这个过程涉及四个关键阶段：

第一步：收集 Tip 交易

我们首先收集所有在选定时间段内将 SOL 发送到已知 Jito tip 钱包地址的 Solana 交易。这形成了原始数据集——涉及 Jito tip 的完整交易集合。

第二步：程序归因逻辑

接下来，我们通过识别每个 tip 与哪个 DeFi 程序（如果有）相关联来确定每个 tip 实际支付的费用。我们应用了一个具有三层的分层归因过程：

• 交易级别的归因： 我们首先检查每个交易中的顶级指令，以查找已知的 DeFi 程序 ID。

• 内部指令归因： 如果没有找到匹配项，我们解析同一交易的内部指令，以查找其他程序 ID。

• 签名者-区块邻近度启发式算法：

在许多情况下，tip 交易仅包含基本的 SOL 转账——没有明确的程序交互。这是因为用户通常提交一个 Jito 捆绑包，其中包括多个交易（例如，交换、铸造、狙击）以及一个激励区块包含的 tip。

为了捕获这些间接情况，我们扫描了同一区块中由同一用户签名的其他交易。然后，我们解析了这些附近交易的外部和内部指令，以检查与已知 DeFi 程序的交互。如果找到，我们相应地归因相应的 tip。

第三步：处理多程序交易

当单个 tip 交易与多个程序 ID 相关联时，我们将 tip 金额和交易计数 平均 分配给已识别的协议。这避免了重复计数并确保了平衡的归因。

第四步：未归因的交易

任何无法可靠地链接到已知 DeFi 程序的 tip 交易都被归类为 “其他” 类别。这些情况通常包括：

• 自定义合约

• 新颖或利基集成

• 由模糊活动或工具触发的 tip

数据显示了什么 ( DATA)

我们分析了 Jito tip 活动的四个快照，比较了：

• Tip 事件 - 与给定协议交互的 Jito tip 交易的数量。

• Tip 量 (SOL) - 在涉及该协议的交易中，提供给 Jito 的 SOL 总量。

2024 年 5 月 10 日至 17 日

Raydium v4 在 tip 事件和总费用量方面都占据主导地位，占 Solana 上紧急交易的最大份额。jup_v6、Photon 和 Meteora 有明显的表现，而各种较小的合约组成了长尾。大型“其他”类别突出了未分类 MEV 和机器人活动的早期扩展。

2024 年 10 月 10 日至 17 日

Raydium v4 在费用量方面保持了其主导地位，并在相对事件计数方面进一步上升。jup_v6 和 Pumpfun 在两项指标中也有所上升，表明使用强度有所增强。值得注意的是，Labeled_mev_bot_1 作为一个可见的贡献者出现，“其他”仍然很大——表明来自新兴或未识别程序的活动不断增长。

2025 年 1 月 10 日至 17 日

Raydium v4 仍然领先于所有类别，但比例有所下降，而 Pumpfun 和 Meteora 获得了动力。不同、低频率参与者（例如，Bonkbot、Zeta、Photon）的增加反映了生态系统使用的扩展。“其他”继续萎缩，因为更多的合约得到了正确的归因

2025 年 4 月 1 日至 8 日

Pumpfun 在 tip 事件份额和总费用量方面都飙升至新高，超过了许多以前占主导地位的协议。Pumpswap 也强势崛起，吸收了大部分优先级费用——其中大部分以前与 Raydium v4 相关联。值得注意的是，Bloom Router 在此期间获得了显著的关注，成为按数量计算的 tip 最多的程序之一。与此同时，Jupiter v6 在事件计数和费用份额方面均大幅下降，与之前的快照相比，网络相关性急剧下降。

解释

随着时间的推移，Jito tip 的组成发生了变化——不仅在 哪些 协议占主导地位方面，而且在使用方面的碎片化和多样性方面也发生了变化。

Tip 量正在跟踪 PvP 活动

随着 Jito 越来越嵌入到 Solana 的交易堆栈中，tip 流动越来越多地跟踪高强度、PvP 风格的环境。这在 Pumpswap 的崛起中尤为明显，到 2025 年 4 月，Pumpswap 已经吸收了大量的 Jito 量——其中大部分以前归因于 Raydium v4。

这反映了一种结构性转变：Pump.fun 代币正在成熟为可交易的资产并路由到 Pumpswap，而不是 Raydium。MEV——以及 tip——跟随行动。

从战术到默认：

最初用于交换和清算的精确计时，Jito Tips 现在也应用于基础设施级别的任务：预言机更新、再平衡、自动化。目标不是赢得比赛——而是确保可靠性。对于许多协议来说，Jito 已经成为默认的包含路径。

竞争性包含与分布式可靠性

并非所有的 tip 都是平等的。有争议的、高价值的交易——如狙击和清算——仍然驱动着大部分的 tip 量，有时出价超过数百个 SOL。

与此同时，长尾用例，如订单簿维护和前端默认设置，产生了许多小的 tip。做市商和对冲策略依赖于吞吐量和一致性，而不是支配地位——仅提供足够的 tip 以实现平稳执行。

这些更广泛的模式扩大了提供 tip 的基础，但并没有过多地转移量。最终，费用压力仍然集中在波动性上——以及最关心成为第一个的用户。

波动性对 Jito Tip 的影响

为了评估交易者如何在波动的市场中调整他们的费用策略，我们构建了一个数据集，将链上费用数据与自定义综合波动性评分相结合。该分数捕获了 SOL 价格波动的三个维度：

1. 每小时对数收益率的标准差 – 基线价格波动

2. 最大 4 小时滚动标准差 – 短期爆发

3. 盘中峰值百分比 – 突然的高到低范围移动

数据集中的每一天都包括：

• TIP_EVENTS – 提供 Jito tip 的交易数量

• TIP_VOLUME_SOL – 以 Jito Tips 支付的 SOL 总量

• PRIORITY_FEE_SOL – 通过 Solana 的原生优先级费用系统支付的 SOL 总量

• JITO_TIP_DOMINANCE – 通过 Jito Tips 支付的总非基础费用份额

然后，我们计算了这些变量与每日波动性评分之间的 Pearson 相关性，以衡量行为反应。

数据显示了什么

• TIP_EVENTS 显示与波动性的 极弱正相关 (r = 0.05)。

→ 这表明 Jito Tips 在波动的日子里没有被更频繁地使用 ——带有 tip 的交易数量几乎没有变化。

• 另一方面，TIP_VOLUME_SOL 与波动性具有 更强的相关性 (r = 0.19)，表明 在波动期间，在 tip 上花费了更多的 SOL，即使交易数量 ( TIP_EVENTS) 保持不变。

• JITO_TIP_DOMINANCE 也随着波动性略微上升 (r ≈ 0.12)，这意味着 更高比例的边际费用 通过 Jito 而不是基础 Solana 费用市场进行转移。

• PRIORITY_FEE_SOL 也显示出适度的正相关 (r ≈ 0.15)，这意味着交易者确实通过 支付更多费用以获得包含 来响应波动性 —— 通过任何一种机制。

解释

波动性与 TIP_EVENTS 之间的弱相关性（r = 0.05）表明，当市场波动时，提供 Jito tip 的交易数量不会有意义地增加。然而，与 TIP_VOLUME_SOL 的更强相关性（r = 0.19）表明，在波动的日子里，每次交易提供的 SOL tip 更多。

这意味着：

• 基线提供 tip 者（例如，普通用户和长尾协议）继续以其通常的水平提供 tip，不受市场波动的影响。

• 在波动期间，套利机会扩大 并变得更有利可图，这意味着 搜索者可以负担得起更高的 tip。

• 可能还存在 稍微更多的高价值机会，从而增加了对优先级插槽的竞争。

此外，JITO_TIP_DOMINANCE —— 通过 Jito 支付的非基础费用份额 —— 也显示出与 波动性的正相关 (r = 0.12)。这意味着，平均而言，当波动性增加时，更大比例的执行费用通过 Jito 而不是 Solana 的原生费用市场流动。

在波动期间，用户的偏好似乎微妙地转向 Jito，不是通过更高的采用率，而是通过更高的 每次交易支出。换句话说，已经依赖 Jito 的用户在他们的出价中变得更加激进 —— 表明在不确定的条件下，他们更倾向于可靠性和执行保证。

简而言之，波动性不会扩大提供 tip 的基础 —— 它会提高那些已经竞争的人的赌注。当 Jito 最重要时，它变得更加以执行为中心，不是因为更多的人使用它，而是因为 那些使用它的人愿意为可靠性、速度和优先级花费更多。

Tip 用户细分和优先级

本节重点介绍关键用户群体及其提供 tip 的原因——尽管它没有涵盖 Jito 使用的每个细分市场。为了将事物置于上下文中，每天大约有 1300 万笔 tip 交易，每天在 tip 上花费大约 12,500 个 SOL。

BonkBot 用户

jito ~50,000 tx/day | 3K–5K wallets/day | 90–150 SOL/day in tips

通过 Telegram 机器人（如 BonkBot）进行交互的零售用户。他们依赖 Jito 来 避免被夹击，而不是抢先他人。这个群体重视 时间和保护，但比 MEV 机器人更注重成本。在此处查看活动 Here

Photon 用户

80K–120K Jito tx/day | ~4K wallets/day | ~200–400 SOL/day in tips

这些用户似乎通过 Photon 聚合器路由交换，有时间接通过第三方前端。目前尚不清楚 Photon 本身是否提交了捆绑包，或者是否由客户端完成，但数量很大。在此处查看活动 Here

自定义策略用户

大约占所有 Jito tip 活动的 12%

EOA 与 自定义构建的合约 交互，以批量处理多个 DeFi 调用 —— 交换、闪电贷、清算等。该组的运作方式类似于 MEV 搜索者，但通过可编程执行。这些合约通常会模糊逻辑并以原子方式链接操作，并且经常进行池到池的套利、清算，或者只是以特定方式进行交换。

Memecoin 农场主

行为： 启动代币 → 模拟需求 → 等待真正的买家 → 使用 Jito 跑路

示例 Mint： Solscan link

示例 Sell： Solscan link

一个独特的用户类别已经出现在 Pump.fun、Raydium 和 Pumpswap 中 —— 运营着相当于链上跑路工厂的东西。典型的剧本如下所示：

• 一个钱包启动一个新的代币，通常是在快速连续创建的多个代币中的一个。

• 它使用 Jito-tipped 交易购买大部分供应，以确保流动性控制和初始定价。

• 它通过在一个受控钱包网络中分配代币来模拟有机活动，从而触发价格变动和社会信号。

• 如果真正的买家开始进入，该钱包会积极地抛售其头寸 —— 使用高 tip 来抢先退出并避免滑点。

• 通常，即使没有真正的购买，它也会退出，在兴趣未能实现的那一刻卸载到稀薄的流动性中。

该组是高度自动化的、对时间敏感的，并且可能在许多可疑的 Pump.fun 启动背后。他们制造炒作、模拟需求并使用 Jito 来保证退出流动性 —— 将速度变成一种跑路武器。

注意： 其他钱包可能不遵循这个确切的脚本，但使用类似的策略：早期创建或获取代币、模拟兴趣，并使用高 tip 退出快速卸载。

Jito Tip 默认用户

这些用户通过 Jupiter Exchange、Raydium 或其他常见前端等应用程序进行小型 DeFi 交易，通常没有意识到他们正在使用 Jito tip。由于 tip 默认集成到许多接口中，这些用户无需有意识地选择加入即可从更快的包含和免受 MEV 侵害的保护中受益。

他们代表了一大群普通用户，他们优先考虑便利性和可靠性，而不是微调的策略。他们的交易往往包括小的、默认的 tip，虽然他们的个人影响很小，但他们为 Jito 使用的稳定基线做出了贡献，这使得系统在后台保持平稳运行。

狙击手

狙击手分为两种类型：大规模内幕人士，他们投放 10-800 SOL 的 tip 以保证进入，以及每天在数十次启动中喷洒微小 tip 的微型市值机器人。两者都依赖 Jito 来确保块顶级的包含 —— 无论是为了精确还是概率优势。你可以在下面的部分中看到一些最大的狙击交易的示例。

订单簿和永续合约管理者

这些用户与 链上订单簿（例如，Phoenix、OpenBook）和 永续合约平台（例如，Zeta、Drift）交互，使用 Jito tip 来确保最佳执行和积极的头寸管理。他们构成了专注于 库存平衡、对冲和订单维护 的关键参与者类别。

该组目前占 Jito tip 交易的约 10%，尽管它们占 总 tip 数量的份额要小得多。在之前的几个月中，它们在数量上甚至更为突出，但在总 SOL 花费方面从未如此 —— 因为它们的策略往往是 频繁的、较低 tip 的和以精确为中心的。

最大的 Jito 交易

以下是一些不同类型交易的示例，在这些交易中，Jito tip 非常高 —— 以及结果如何证明花费是合理的。

以大约 0.20 美元的价格购买 500 万个 $TRUMP 代币，tip 为 357 SOL

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我们深入研究了这笔交易，发现 Trump 代币立即被发送到一个标记为 ff.sol 的钱包，然后将其分配到大量的钱包网络中。 这些钱包从同一天开始出售代币，在我们审查的交易中，价格从 11 美元到 36 美元不等 (Example1, Example2, Example3)。

在保守的假设下 —— 将所有销售都定价为仅 20 美元 —— 在一次 10 万美元的 Jito tip 的支持下，用于确保初始分配，此举背后的人可能带走了超过 9500 万美元 的利润。

Kamino 闪电贷出 5 万个 SOL，用于产生 636 个 SOL 的交易利润，小费价格为 547 个 SOL。

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这是一个独立的交易，它发现了 memecoin 的两个池之间的效率低下之处，并对这些池进行了套利，从而产生了 89 个 SOL 的即时利润。

购买 1.56 亿个 greed2，价格为 247 个 SOL 代币，tip 为 804 个 SOL

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一旦购买了代币，它们就开始在 15 秒内被抛售。在未计入 tip 的情况下，提供 tip 者最终获得了约 ~1,400 SOL 的净利润，在扣除 tip 后，总净利润约为 600 SOL。

购买 1.48 亿个 CURVE，价格为 200 个 SOL 代币，tip 为 851 个 SOL

• 2zCXUjDmhKhHb4hh2UzT5XdsxEXD4cn7VjDAGSJBd6fH1at24UPjGUUFWLwyG1iZcFEC7nEMMiZ7q76KgrWRtqgM

一旦购买了代币，它们就开始在 2 秒内被抛售。在未计入 tip 的情况下，提供 tip 者最终获得了 867 SOL 的净利润，在扣除 tip 后，总净利润约为 16 SOL。

最后的想法

Jito Tips 不再是一种小众的优化 —— 它们已经成为 Solana 费用市场中无形的脚手架。最初作为 MEV 搜索者的工具，已经发展成为一种通用的可靠包含系统，为从高风险套利到随意交换的所有内容提供支持。

Tip 的使用正在加深，而不是扩大：越来越多的用户被动地提供 tip，但大多数数量仍然来自一小群对延迟敏感的参与者，他们在波动期间会增加 tip。他们花费更多是因为利润证明了这一点。

Tip 行为正在沿着两个关键轴变化：

• 从战术（赢得插槽）→ 到结构（确保包含）

• 从手动（自定义逻辑）→ 到环境（UX 默认设置和基础设施Hook）

Jito 的兴起标志着一个安静但有意义的转变：不能保证包含 —— 它是通过竞标获得的。从 MEV 捆绑包到前端交换，每笔交易现在都以 SOL 表示紧迫性。

Tip 不仅仅是一个工具 —— 它正在成为一个协调层。今天的大多数 tip 不是为了关键状态，但它们正在建立肌肉记忆。当竞争激烈时，Jito 已经作为区块空间的默认竞标机制就位。

来源

• https://www.helius.dev/blog/solana-mev-report

• https://flipsidecrypto.xyz/pine/jito-tip-metrics-UJOW\_T

• https://flipsidecrypto.xyz/studio/queries/760674e3-02c6-4e4a-982a-543b41656bfc

• https://sandwiched.me/sandwiches

• https://flipsidecrypto.xyz/studio/queries/6f97de1e-9297-48a3-8175-04082d576335

• https://flipsidecrypto.xyz/studio/queries/7be2fb92-2b81-47ee-ab0b-18aea61a3f14

• https://flipsidecrypto.xyz/studio/queries/6f97de1e-9297-48a3-8175-04082d576335

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• 原文链接： pineanalytics.substack.c...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～