Le débat entre zkSync et Starknet illustre les tensions actuelles sur la scalabilité d’Ethereum et les choix d’architecture des layer 2.
L’évolution des zk-rollups a transformé la promesse de transactions rapides et une sécurité héritée d’Ethereum en enjeux économiques concrets.
A retenir :
- Compression élevée par batch, réduction du coût moyen par opération
- Coûts DA dominants sur Starknet, sensibilité à EIP-4844
- Boojum, baisse substantielle des coûts L1 pour zkSync
- Impact direct sur rentabilité et décentralisation des validators
Coûts de vérification L1 : zkSync vs Starknet
Partant des points essentiels, il faut comparer précisément les coûts de preuve sur L1 pour chaque système.
Selon L2Beat, les dépenses quotidiennes des principaux rollups oscillent entre deux et quatre milliards de gas en période active.
Le poste Data Availability pèse différemment selon l’architecture choisie, et ce déséquilibre conditionne la compétitivité future.
Vérification des preuves sur zkSync Era et évolution Boojum
Ce point relie la stratégie de zkSync aux coûts observés sur le mainnet Ethereum et aux optimisations récentes.
Sur Era, les étapes commit, prove et execute structurent la dépense L1 par batch et déterminent la répartition des frais.
Selon zkSync Documentation, le passage de Plonk à Boojum a réduit les coûts de vérification par batch de manière notable.
Réseau
Prover
Vérif. gas / batch
DA proportion indicative
zkSync Era
Plonk
~760 000 gas
Moyenne
zkSync Era
Boojum
~460 000 gas
Réduite
Starknet
STARK
Coût fixe inférieur pour proof
DA élevé (~80% coût)
Starknet
STARK (grands batches)
Varie selon taille
DA proportion dominante
Points techniques clés :
- CommitBlocks, proveBatches, executeBatches pour zkSync Era
- RegisterContinuousMemory et verifyProof pour Starknet
- DA bytes et zero-byte ratio influençant le gas
- Batch sizing impactant coût moyen par UOP
« J’ai choisi Starknet pour ses bundles d’opérations, et j’ai observé une économie sur les frais totaux lors d’attaques de volume. »
Marc L.
L’analyse des sous-étapes révèle qu’une amélioration même légère du format DA bénéficierait fortement à Starknet.
Compression et coût par user operation : comparaison pratique
Après l’analyse des coûts L1, il est essentiel d’étudier la compression par utilisateur et son impact sur le coût par UOP.
Selon StarkNet Book, Starknet orchestre des batches beaucoup plus larges en nombre d’UOP, ce qui affecte fortement les ratios de compression.
Cette différence influe directement sur le coût par user operation observé en pratique et sur l’expérience utilisateur finale.
Efficacité de compression de Starknet expliquée
Ce focus explique pourquoi Starknet compresse efficacement de grandes quantités d’opérations simples en un seul batch vérifié.
La régression observée montre un coût fixe élevé par batch, mais une baisse du coût marginal par UOP quand le batch grossit significativement.
Selon L2Beat, au ratio médian, Starknet atteint un coût par UOP compétitif lorsqu’on ignore le poids DA en L1.
Avantages de compression :
- Grande capacité de batch sans limite stricte de transactions
- Meilleure compression pour opérations simples et nombreuses
- Coût marginal en baisse avec l’augmentation de la taille du batch
- Adapté aux services massifs et aux inscriptions en volume
« Après avoir déployé mon DApp sur Starknet, j’ai constaté des frais moins volatils lors des périodes de forte charge. »
Ana P.
Impact d’EIP-4844 sur DA et tarification des blobs
Ce point prépare l’analyse économique post-EIP-4844 et l’effet attendu sur les coûts de DA pour les rollups.
EIP-4844 introduit des blobs et une logique d’ajustement du blob_gas_price en fonction de l’usage par bloc.
Nombre de blobs
Changement blob_gas_price
0
-11.1%
1
-7.55%
3
Aucun changement
6
+12.5%
Selon zkSync Documentation, la capacité initiale de blobs multiplie la bande passante DA quotidienne, réduisant fortement le coût marginal des données.
Comparaison de compute et rentabilité des rollups Layer 2
Après l’évaluation des DA et de la compression, la question centrale porte sur la consommation de compute et la viabilité économique des rollups.
Selon Nethermind et les analyses publiques, il est possible de construire des fonctions de conversion entre unités gas des réseaux pour estimer la charge relative.
Cette approche offre un repère aux développeurs pour décider du meilleur réseau d’hébergement pour leurs smart contracts.
Mesurer le compute relatif entre zkSync, Starknet et Ethereum
Ce calcul relie les profils d’usage observés à une métrique comparable en gas équivalent mainnet.
Des fonctions empiriques permettent d’estimer la conversion entre units natives et gas Ethereum, facilitant les comparaisons de coûts.
Points de mesure :
- Histogrammes de consommation pour normaliser les profils d’utilisation
- KS-test pour minimiser l’écart entre densités observées
- Mapping empirique pour convertir gas réseau en gas mainnet
- Analyse limitée par la diversité des intents utilisateurs
« Starknet m’a permis de déployer un service avec des coûts prévisibles, ce qui a facilité notre business model. »
Julien R.
Rentabilité, validators et perspectives de décentralisation
Ce bilan final prépare la mise en perspective des revenus journaliers et de la taille supportable de validateurs pour chaque rollup.
Les régressions indiquent une rentabilité quotidienne approximative de 11,94 ETH pour Starknet et 36,79 ETH pour zkSync Era.
En partant de ces estimations, un parc de l’ordre de cent validateurs paraît soutenable sous certaines hypothèses économiques prudentes.
« Code is law… but security is key. »
Mathis D.
Source : L2Beat, « L2 metrics », L2Beat, 2025 ; Matter Labs, « zkSync Documentation », zkSync, 2025 ; StarkWare, « StarkNet Book », StarkNet, 2025.
