币圈界报道：

Aptos以投机式并行挑战链上吞吐极限

主流并行区块链通常要求开发者或用户提前声明交易间的数据依赖关系，而Aptos反其道而行之。其核心执行引擎Block-STM采取乐观策略，假设区块内所有交易彼此独立，在无需预先声明的情况下同时启动执行。

基于读写集的验证机制保障确定性

Block-STM在并行执行过程中记录每笔交易的读取与写入数据集合，并在后续阶段利用这些信息进行结果验证。若某交易因状态冲突未通过校验，则触发重新执行流程，确保最终输出与顺序处理完全一致。

动态依赖检测与协作调度器协同运作

系统强制要求并行结果必须等同于按预定顺序逐个执行的结果，从而维持计算的确定性。为此，它引入一种创新且开销极低的协作式调度器，智能协调执行与验证任务的分配，实现高效的资源调配。

高负载下的性能折衷显现

当交易作用于网络状态的不同区域时，该方法展现出显著优势，覆盖了绝大多数常规操作场景。不同于传统方式事先定义冲突，Block-STM先并行运行全部交易，再事后识别冲突，并仅对涉及重叠状态的部分进行重试。

这种模式在多数交易相互独立的工作负载中，无需显式追踪所有权即可达成高吞吐量。然而在高并发环境下，频繁触发的重执行导致性能下降。当共享状态被激烈争夺时，重复计算带来的额外开销成为主要制约因素，这一权衡已被Aptos团队及外部研究者明确承认。

与Sui、Solana的并行范式形成鲜明对比

相较于Sui将交易按目标对象分组并在验证节点并行处理（前置冲突解决），以及Solana依赖软件事务内存模型，Aptos的方案更倾向于事后的投机性检测。尽管用户不再需要手动声明依赖，但系统需承担更高的失败重试成本。

基准测试揭示潜力与局限

在低竞争条件下，Block-STM相比顺序执行可实现最高达20倍的加速；即便在32线程的高竞争压力下，仍能维持9倍的性能提升。然而，这些理想数据能否在真实世界大规模应用中持续兑现，仍是Aptos网络亟待验证的核心挑战。