本文要点
- Hyperliquid 正在把交易所内部与高频交易(HFT)有关的“速度优势”进一步产品化。这里所说的优先费(Priority Fees),可以理解为对更快执行、更靠前队列位置,以及更早接触待处理订单流能力的定价。2026 年上半年,排序相关费用约占以太坊和 Solana 真实经济价值(REV)的 80%,而在 Hyperliquid 过去 30 天营收中,这部分占比仅为 6.7%。
- 从收入结构看,优先费正在成为 Hyperliquid 的新增收入来源。自 4 月上线以来,累计创收 507 万美元,其中最近 30 天贡献 275 万美元,对应年化运行率约 3350 万美元。HIP-3 市场贡献了写入优先费(write-priority)收入的 61%,说明在 RWA 等增长较快、交易活跃、基础费率较低且部署方参与分成的市场里,优先费具备较强的变现能力。
- 目前优先费的使用仍处在早期阶段,但已经付费的用户,已经把相当一部分可观测交易优势返还给协议。日均只有 194 名写入优先用户和 3.5 名读取优先(read-priority)用户,而平台日活跃用户达到 8.97 万。在 6 个高费率市场中,对采取 Delta 中性策略的头部付费方来说,IOC 费用已吞噬其测得高频交易总回报的 69%。
- 无论是写入优先还是读取优先,潜在市场空间都明显高于当前水平。模型显示,每日可观测的短周期写入优势约为 36.5 万美元,Hyperliquid 目前仅通过 IOC 费用捕获其中 15%,通过 ALO 费用捕获 22%。读取优先功能仅靠 2 个席位就实现了 1310 万美元年化运行率,而 27 个免费哨兵端点中已有 23 个满载。若写入优势捕获率提升至 25% 至 75%,读取席位扩展至 5 至 25 个,优先费可支撑 5400 万至 1.48 亿美元的年化收入。
- 按模型推演,Hyperliquid 年化营收运行率将从 7 月的 4.98 亿美元,上升至 2026 年 12 月的 9.79 亿美元。其中优先费收入将由 3200 万美元增至 8700 万美元,非核心业务线月收入则从 880 万美元增长至 3370 万美元。整体来看,Hyperliquid 正在尝试建立更丰富、波动性更弱的收入结构,以降低对核心加密交易手续费的依赖。
1、Hyperliquid 优先费是什么:先理解基础费和优先费
如果用更容易理解的方式来说,在区块链系统里,用户通常会遇到两类费用。
第一类是基础费。它对应的是最基本的使用成本,也就是你把交易发送到链上、完成执行和结算所需要支付的费用。在以太坊和 Solana 上,这通常表现为交易手续费;而在以协议原生中央限价订单簿为核心的 Hyperliquid 上,这部分基础收入主要来自撮合交易量产生的挂单费和吃单费。
第二类则是优先费,或者说“排序费用”。它不是单纯为“能不能交易”付费,而是在为“谁先被处理、谁先抢到机会”付费。
在真实市场中,很多高价值机会都只存在极短时间。比如清算、预言机更新后的回跑、跨场所套利、三明治攻击,以及陈旧流动性带来的短暂失衡。这些机会是否能抓住,往往不取决于方向判断,而取决于执行速度和排序位置。
围绕这些机会,专业交易者会展开激烈竞争。由于区块生产者掌握交易纳入和排序权,搜寻者会通过优先费、验证者小费或私有捆绑支付来争取更有利的位置。换句话说,交易者付费买到的,不只是区块空间本身,还有排序权,而预期收益中的一部分会转移给掌握排序权的一方。
因为有些机会往往只能被一笔交易先行捕获,搜寻者通常愿意让出相当高比例的毛利润。Adadurov 等人(2026)对 220 万笔以太坊 MEV 交易的研究显示,三明治攻击的平均贿赂比例达到 95%,回跑为 76%,清算为 68%,套利为 67%。

因此可以把两类费用区分得更清楚一些:基础费对应的是区块空间的通用访问权,而优先费对应的是高价值排序机会的访问权。2026 年上半年,排序相关费用占以太坊真实经济价值(REV)的 79.6%,其中优先费占 54%,MEV-Boost 小费占 25%;在 Solana 上,这一比例为 82.9%,其中优先费占 62%,Jito 小费占 21%。相比之下,两条链上的基础费贡献都不到五分之一。

2、传统交易所怎么处理排序和速度竞争
这类“谁更快谁更占优”的情况,并不只存在于区块链市场,在传统金融市场里也非常常见。比如陈旧报价、跨市场价格错位和短暂套利窗口,都会吸引对延迟高度敏感的交易者。围绕这些微小但可重复获取的优势,高频交易已经发展成一个年规模超过 100 亿美元的产业。
不过,传统交易所和公链的处理方式并不一样。
在 L1 公链中,交易者可以比较直接地通过费用竞价去争取排序权;但在传统交易所,平台通常不会公开出售“排序权”。订单一般按照价格—时间优先原则撮合,所以竞争的重点更多变成了:谁能更快看到数据、谁能更快作出反应。
这种竞争往往发生在微秒级。伦敦证券交易所报文数据显示,富时 100 指数成分股日均会出现 537 次延迟竞赛,约等于每分钟一次,胜者与首位落败者之间的众数差距仅为 5 至 10 微秒(Aquilina、Budish 及 O'Neill,QJE 2022)。前六大机构赢得了其中 82% 的竞赛。这些机构还会参与防御性竞赛,大约在 35% 的竞赛中试图抢先撤单,以避免陈旧报价被对手击中。全球股票市场中,这类竞赛的年估值达到 50 亿美元。
为了参与这种速度竞争,交易机构需要长期投入主机托管、直连行情、专用无线网络和低延迟路由等基础设施。少数公开上市的电子做市商之一 Virtu Financial 在 2026 年第一季度披露,其通信与数据处理费用为 6690 万美元,同比增长 11.9%,并明确将其列为主机托管、连接和行情数据相关的核心固定成本。
传统交易所也能从中获得一部分收入。比如在纽交所、纳斯达克等主要交易场所,核心低延迟接入成本大约为每月 1 万至 2.5 万美元。2025 年,ICE 交易所板块总收入中,数据与连接服务贡献约 13%。但这类收入更接近固定接入费,并不会和每一笔速度竞赛背后的真实经济价值直接绑定。也就是说,传统交易所虽然能出售接入能力,但并没有完全把交易场所内部最有价值的速度层直接转化为收入。
3、Hyperliquid 的交易排序机制怎么运作
对 Hyperliquid 而言,如果直接把排序权完全拿来商业化,也会带来产品设计上的风险。原因在于,中央限价订单簿市场对公平性和执行体验非常敏感。如果优先费改变了不同类型订单与订单簿的基本交互方式,就可能破坏市场结构本身。
Hyperliquid 的做法,是先按照操作是否会消耗流动性,把它们分层处理。在每个共识批次内,操作会按以下顺序执行:
- 先处理不会消耗流动性的操作。这类操作不提交任何 GTC(常规限价单)或 IOC(立即成交并撤销)订单,包括只挂单的 ALO(添加限价单)委托。比如把单子挂在 10 万美元价位等待成交,而不是主动吃掉别人挂出的流动性。因为不会立刻成交,所以不会产生即时逆向选择风险。
- 接着处理撤单操作。也就是说,在同一个批次里,挂单方的撤单请求会先于有能力吃单的资金流到达订单簿。
- 最后处理具备吃单能力的操作。任何包含至少一笔 GTC 或 IOC 订单的操作都属于这一类,它们可能直接移除流动性。

这样设计的关键在于:竞争只发生在同一类别内部。也就是说,排序竞争会影响经济属性相近的操作,但不会打乱不同类别之间原本的结构。对于新手来说,可以把它理解为:平台允许“同一赛道的人比速度”,但不会让不同类型的订单混在一起互相破坏规则。
正因如此,Hyperliquid 才能在尽量不改变底层市场结构的前提下,对稀缺的执行机会进行定价。
4、Hyperliquid 写入优先费是什么:IOC 和 ALO 的作用
在同一操作类别内部,交易者可以通过支付额外优先费,争取更靠前的排序位置。由于 Hyperliquid 采用的是“先排序、后执行”的机制,所以相对位置本身就具备价值,也就可以被定价。
写入优先费主要分成两类:
- IOC 优先费。这类费用主要给激进订单使用,让它们在同类主动资金流中获得更高排序。每支付 1bp 费用,可使订单的有效到达时间缩短约 45ms,直到 8bps 达到饱和阈值。超过这个阈值后,新增费用不再带来额外时间优势,但仍能提升其在同一区块内相对其他优先订单的排名。
- ALO 优先费。ALO 订单只能加入订单簿,不能主动吃单。与 IOC 优先费不同,它不会加快整体排序流程,而是允许新报价在 400ms 时间窗口内,超越同价位已经提交的部分既有订单。不过,较早报价锁定的队列优先级仍然保留,不会被完全覆盖。
简单理解,IOC 更像是在“抢成交机会”,而 ALO 更像是在“抢排队位置”。这两类机制可以在同一个区块内同时发挥作用:优先 ALO 有助于新做市单更快占据有利位置,优先 IOC 则有助于在激烈的吃单竞争中先一步成交。

5、Hyperliquid 读取优先费是什么:Gossip 优先费怎么理解
除了写入侧,也就是“更快出手”,Hyperliquid 还在对读取侧的延迟进行定价,也就是“更早看到信息”。
Gossip 优先费允许用户在交易真正执行和上链之前,就先接收到待处理交易信息。对于高频交易者来说,先看到待处理资金流,意味着可以更早下单,或者提前撤掉可能会被淘汰的报价,从而更快对资金流向作出反应。
这种权限并不是无限开放的,而是被有意限制供给。当前机制每三分钟通过独立荷兰式拍卖分配两个优先位置。每轮拍卖会以高于前次清算价十倍的水平重新启动,并逐步衰减至 0.1 HYPE 底价。优先级较低的位置会更晚接收待处理资金流,所以这不是完全同质化的数据服务,而是一种分层延迟产品。
中标者需要在链上注册 IP 地址,中继节点会提前向这些 IP 推送待处理交易。延迟测试显示,不同优先级之间大约存在 25ms 差距。费用以现货余额中的 HYPE 支付,并直接销毁。

从整体结构看,读写优先费实际上是在给延迟的两端定价:一端是更早看到场内资金流,另一端是更快采取动作。
6、实测结果:优先费到底能带来多大影响
为了更直观地看清这些机制的作用,研究对实盘 BTC IOC 订单进行了测试,覆盖了订单簿更新、数据接收、决策与订单构建、签名与提交、排序与成交,以及回执确认等完整环节。
在刻意不做优化的基准条件下,测得端到端延迟约为 2.7 秒。主要延迟集中在四个步骤:从 Hyperliquid API 读取数据、构建订单、提交订单,以及等待排序和成交。

研究总结出的主要优化方式包括:
- 主机托管。如果把系统部署到验证者集群所在的 AWS 东京区域,API 往返时延可从约 300ms 压缩到 5ms 以内。对于需要响应订单簿更新并立刻提交订单的策略,这一项调整合计可减少约 600ms 的读写时延。
- 订单构建优化。客户端计算、仓位规模确定和交易前校验都发生在提交前。测试所用未优化框架在这一阶段耗时 689ms,而工程化调优后的系统可将其压缩到个位数毫秒。
- 写入优先。每支付 1bp 费用,可获得约 45ms 的可观测排序优势,8bps 时达到饱和。在对照测试中,8bps 费用将“提交到成交”之间的时间缩短了 368ms。
- 读取优先。Gossip 拍卖会在执行前推送待处理交易,实测每提升一个优先级,大约可获得 25ms 的时间优势。
把这些优化逐步叠加到同一笔实盘 BTC 订单上后,整个交易闭环会明显缩短。不过也要看到,绝大部分延迟仍然来自外部基础设施和客户端工程实现,而优先费真正定价的,是协议内部最后那一段最关键的排序优势。

7、优先费的经济意义:Hyperliquid 如何内化高频交易收入
优先费的核心作用,是把原本主要依赖基础设施投入才能获得的速度竞争,转化为协议层面、以 HYPE 支付并被销毁的费用。
虽然延迟堆栈的底层并没有全部迁移到协议内部,比如主机托管和客户端计算仍然属于外部能力,但在竞争最激烈的边际,尤其是热门市场和短暂机会窗口中,Hyperliquid 已经开始直接为两件事定价:更早看到资金流,以及更快执行动作。
这也改变了系统性优势的分配方式。低延迟策略通常依靠大量重复执行的小幅正期望交易获利。假设某笔交易的预期毛优势为 2bp,那么支付 1bp 费用的交易者,就可能在相同速度条件下压过不付费的竞争者。对手要么选择跟进费用、接受更低净回报,要么放弃争夺这笔成交。随着竞争加剧,原本属于交易者的毛优势,就会有更大比例通过竞价流向协议。

对做市商也是类似逻辑。在同一价位上同时报价的多个做市方中,付费可以换来更靠前的队列位置,从而提高下一笔成交先落到自己头上的概率。
因此,Hyperliquid 实际上已经在给区块空间的两层需求同时定价:交易费对应访问权,优先费对应排序权。通过只在同类操作内部引入竞争,Hyperliquid 获取了传统交易场所通常只能借助固定接入产品间接变现的高频交易层价值。而且,与传统模式下链下支付给验证者的费用不同,Hyperliquid 的优先费是在协议规则内发生,并通过 HYPE 销毁完成价值沉淀,这也让它在核心交易费之外形成了另一条收入与价值积累路径。
8、优先费已经带来多少收入
自 2026 年 4 月 13 日上线以来,优先费累计创收 507 万美元,其中写入优先费为 283 万美元,读取优先费为 224 万美元。最近 30 天内,优先费贡献收入 275 万美元,占总营收的 6.7%,折合年化运行率约 3350 万美元。

在多个新兴 HIP-3 市场中,优先费相对传统交易收入的变现效率尤其突出。最近 30 天里,HIP-3 市场贡献了 106 万美元的写入优先费收入,占该类收入总额的 61%。在过去 7 个完整自然日中,NBIS、SPCX 和 SKHY 市场的写入优先费已经超过预估交易费收入,SKHX 市场也几乎持平。
这意味着,对于基础费率较低、且交易收入需要与部署方分成的 HIP-3 市场来说,优先费为 Hyperliquid 提供了额外的变现渠道。


但从更大的行业背景看,Hyperliquid 对排序价值的变现仍然处于早期。排序相关费用在以太坊和 Solana 的 REV 中占比接近 80%,而在 Hyperliquid 最近 30 天收入中仅为 6.7%。因此,后续空间仍然是市场关注的重点。为了估算上限,研究进一步考察了当前采用情况、IOC 与 ALO 对应的优势池规模,以及竞争继续加剧后,可能有多少优势会被返还给协议。
9、当前采用率如何:谁在用优先费
虽然优先费已经形成一条可观的收入线,但从用户覆盖面来看,渗透率仍然不高。最近 30 天,仅有 347 个 wallet 支付过优先费,其中前十大 wallet 贡献了 69.4% 的费用。
如果按日均口径看,写入优先用户约为 194 名,读取优先用户约为 3.5 名,而平台日活跃用户达到 8.97 万,两者分别只占 DAU 的 0.22% 和 0.004%。这说明优先费目前仍主要由少量专业用户使用,而不是普通用户的常规配置。

从时间分布看,优先费的使用也明显集中在局部高价值窗口。在费用最高的几个市场中,最繁忙的 5% 五分钟窗口,容纳了 35.4% 的优先 IOC 订单和 26.0% 的已挂单 ALO;若按费用价值计算,对应占比分别达到 83.9% 和 37.5%。

这说明目前的优先费,还主要是为少数离散、价值高、时效短的交易机会服务,而不是所有订单都要支付的常规执行成本。
不过,在已经付费的用户群体中,竞争已经把相当大一部分可观测收益压缩回协议。以 6 个高费用市场为样本,前三大付费方长期保持 Delta 中性,其 IOC 交易组录得约 27.1 万美元可见毛收益,同时支付了预估 18.7 万美元优先费,留存收益约 8.4 万美元,也就是说费用吞噬了 69% 的测得毛收益。对应的 ALO 交易组录得 5.6 万美元可见毛收益,支付预估优先费 7.8 万美元,扣除后净亏损 2.2 万美元。

换句话说,虽然优先费现在还集中在少量高价值机会中,但在已经观察到的交易组里,它已经捕获了大部分可测得的毛优势。
10、写入优先费的市场空间:收入上限怎么测算
为了估算随着采用率提升和竞争加剧,写入优先费未来可能达到的规模,研究对更多短周期优势逐步返还给协议后的情形进行了模拟。
模型把吃单方和挂单方的优势,定义为优先费所针对的短周期机会集合,并采用 30 秒标记出价,即成交价格与 30 秒后中间价之间的差额来衡量。这种方法主要用于捕捉短时间内会被修正的暂时性错误定价和陈旧流动性。样本中只纳入成交次数超过 100 笔且加权标记出价为正的 wallet 所产生的成交记录。
在这个框架下,研究先对已付费 IOC 资金流做了验证。在 156 万笔具备有效标记出价的成交中,平均标记出价会随着附加费用上升而提高:0.5 至 1bp 档位约为 1.8bp,4 至 8bp 档位升至 6.6bp,8bp 以上档位则达到 17.5bp。尽管最高两档费用只占付费成交笔数的 5.7%,却贡献了 56.8% 的测得优势,说明更高优先费通常对应更高的短周期优势。


整体测算显示,每日可观测短周期优势约为 36.5 万美元,对应年化约 1.33 亿美元。其中,IOC 优势日均 30.1 万美元,BTC 与 ETH 贡献 14.5 万美元,占该池子接近一半;ALO 做市商优势规模相对更小,日均 6.4 万美元,其中 HIP-3 市场贡献了 81%。目前,优先费每天内化约 6.06 万美元,相当于捕获了测得 IOC 优势的 15% 和 ALO 优势的 22%,对应年化运行率约 2210 万美元。

在假设优势池规模保持不变的前提下,如果捕获率提升至 25%,则年化写入优先费收入可达约 3300 万美元;提升至 50%,则可达 6700 万美元;如果达到 75%,则有望支撑约 1 亿美元年化收入。
需要注意的是,这些情景只讨论费用捕获率变化,并没有额外假设底层机会集持续扩大。因为新市场带来的优势增量,也可能被既有市场效率提升后带来的优势损耗所抵消。

11、读取优先费的空间:如果席位增加会怎样
相比写入优先费,读取优先费更难建模。原因很简单:它的收入不仅取决于席位本身值多少钱,还取决于 Hyperliquid 愿意开放多少席位。
不过,从现有数据里仍然可以看到两个比较明确的信号。
第一,供给端明显受限。当前只有两个独立优先席位,实测层级间延迟差约为 25ms。最近 30 天平均中标价为 0.61 HYPE,是 0.1 HYPE 底价的 6 倍。同期两个席位合计创收 108 万美元,对应年化运行率 1310 万美元,折算后每席约 660 万美元。
第二,免费的替代方案已经接近饱和。不具备优先优势的公开 gossip 网络目前承载约 1300 个对等节点,而支撑这一网络的 27 个运营商哨兵端点中,已有 23 个满载并拒绝新连接。

高收入的付费席位与接近饱和的免费通道并存,也就意味着席位扩容并非没有现实基础。
在扩容建模中,研究以当前 0.61 HYPE 的平均中标价为锚,并假设随着供给增加,平均席位价格会逐步下降。由于不同席位并不是完全同质化的,高优先级席位的中位清算价达到低优先级席位的 4.8 倍,未来扩容也可能引入更多延迟层级。但为了避免叠加过多不确定因素,模型没有为每个层级单独设定需求曲线,而是用现有两席的平均价格代表整个席位集合。

新增席位会同时削弱延迟优势的价值,并降低单场拍卖的竞争强度,因此模型把需求曲线应用到扩容后席位集合的整体平均清算价格上。
基准情形采用 0.5 的弹性系数,此时总收入会随着席位数量按平方根缩放,并测试了 0.3 至 0.7 的弹性区间。模型同时设置 0.1 HYPE 的价格下限。在基准情形下,席位从 1 个增加到 2 个,会使模型平均价格下降 29%;而从 20 个增加到 21 个,仅带来约 2% 的下降。

在中期假设下,如果席位扩容至 5 至 25 个,则年化读取优先费收入可提升至 2100 万至 4800 万美元,相较当前 1310 万美元明显增加。长期来看,如果伴随交易量和资产多样性增长,席位扩展到 50 至 100 个,则可支撑 6800 万至 1.11 亿美元收入,使读取优先费本身成长为一条重要收入线。

不过,与锚定于实测优势池的写入优先费情景相比,读取优先费的估算确定性更低。主要风险在于,Hyperliquid 未来可能重构机制,或者当前竞标者并不能代表边际需求,从而导致平均清算价格下降幅度超出预期。
即便如此,现有数据仍支持一定程度的扩容判断:当前每席年化创收约 660 万美元,27 个免费哨兵端点中已有 23 个满载,说明新增供给即使高于底价,也仍有成交基础。这种先小规模试点、再逐步推广的路径,也符合 Hyperliquid 一贯的产品思路。
12、整体收入结构会怎么变:2026 年模型推演
尽管当前实际采用率还比较早期,但读写优先费都已经开始对收入形成实质贡献,后续随着采纳率提升,增长空间仍然存在。
按模型测算,Hyperliquid 的年化收入运行率将从 7 月的 4.98 亿美元,上升至 2026 年 12 月的 9.79 亿美元。其中约 2.05 亿美元(年化口径)来自 8 月 26 日起计提的 USDC 储备金收益。优先费收入将从 3200 万美元增至 8700 万美元,占总营收比重由 6.4% 提升至 8.9%;若剔除储备金收益,该占比可达到 11.3%。

在优先费内部,整体扩张主要由写入端捕获率提升驱动。模型维持测得优势池 1.33 亿美元年化规模不变,并假设捕获率由 14% 提升至 50%,从而推动写入优先费收入由 1900 万美元增长至 6700 万美元。
为了避免高估确定性较低的读取端费用,读取席位扩容在模型中只锚定为 5 个,对应读取优先费收入由 1300 万美元提高至 2100 万美元。此外,模型还假设原生永续合约收入从 7 月的 3.94 亿美元年化运行率恢复至 12 月的 5.82 亿美元,较 6 月水平低约 12%;HIP-3 收入则按月环比 8% 复合增长。现货、HyperEVM Gas 和拍卖收入则参照原生永续合约的相同恢复路径分别建模。

从收入结构看,Hyperliquid 仍然高度依赖周期性的核心交易量。即便在上述增长情景下,核心交易业务依然是最大的收入来源。但更值得关注的是,它的收入组成正在逐步从单一的核心加密交易,扩展到收益支付、HIP-3,以及这些市场上的优先费等更稳定的业务基础。

非核心业务线的月收入预计增长近三倍,从 7 月约 880 万美元升至 12 月的 3370 万美元,其中 USDC 储备金收益约 1740 万美元,优先费约 740 万美元,HIP-3 收入约 510 万美元,现货、HyperEVM Gas、拍卖及其他业务线约 380 万美元。
13、结语:怎么看待 Hyperliquid 优先费
整体来看,Hyperliquid 已经不再只是围绕核心加密永续合约业务展开。由 TradeXYZ 引领的 HIP-3 活动正在成为平台交易量的重要来源,但交易量增长并不一定会带来等比例的收入增长。因为 HIP-3 市场费率较低,而且交易收入还需要与部署方共享,所以新增活动如何更有效地变现,成了一个现实问题。
优先费在一定程度上补上了这块空白。它让 Hyperliquid 能把加密资产和 RWA 市场中,由延迟敏感型交易催生的短周期优势,更直接地转化为协议收入。由于竞争被限制在受保护的操作类别内部,交易者可以围绕队列位置和执行速度展开竞争,而不必改变底层市场结构。
虽然当前采用率仍低、用户也较为集中,但从已观测到的付费用户来看,他们已经把测得毛优势中的大部分返还给了协议。按模型测算,优先费收入将从 7 月的 3200 万美元年化运行率增至 12 月的 8700 万美元,占总营收的 8.9%。
短期内,Hyperliquid 仍然主要会以加密交易平台的形态存在。核心永续合约业务依然具备更强的变现能力、完整的协议费用归属,以及更深厚的原生交易群体基础。不过,HIP-3、优先费和 USDC 费用分成,正在为其提供核心加密业务之外的增收杠杆。这些业务共同推动 Hyperliquid 的收入结构走向多元化,降低其对周期性加密交易量的依赖。
需要注意的是,加密资产市场波动较大,相关业务模式和收入预期也可能随市场环境变化而调整。本文内容仅用于机制解析与行业观察,不构成任何投资建议,后续仍需结合实际发展持续跟踪,并注意相关风险。











