区块链的GPU：ZK协处理器全面解析

作者：Zeke，YBB Capital 来源：medium 翻译：善欧巴，区块链网络

摘要

ZK协处理器可以看作是模块化概念衍生的链下计算插件，类似传统计算机中的GPU，将图形计算任务从CPU中卸载，处理特定的计算任务。

它们可用于处理复杂的计算和大量数据，降低 gas 费用并扩展智能合约功能。

与Rollups不同，ZK协处理器是无状态的，可以跨链使用，适用于复杂的计算场景。

开发 ZK 协处理器具有挑战性，性能成本高，缺乏标准化。硬件成本也相当高。虽然与一年前相比，该领域已经成熟很多，但仍处于早期阶段。

随着模块化时代进入分形扩展，区块链面临着流动性短缺、用户分散、缺乏创新和跨链互操作性问题等问题，与垂直扩展的 L1 链形成了悖论。ZK 协处理器可能提供一种克服这些挑战的方法，为现有和新兴应用程序提供支持，并为区块链领域带来新的叙事。

一、模块化基础设施的另一个分支：ZK 协处理器

1.1 ZK 协处理器概述

零知识协处理器可以理解为模块化理念衍生出来的链下计算插件，类似于传统计算机中 GPU 将图形计算任务从 CPU 上卸载下来，由其处理特定的计算任务。在这种设计框架下，公链不擅长的任务，比如“重数据”、“复杂计算逻辑”等，都可以交给零知识协处理器来计算，链上只接收返回的计算结果，通过零知识证明来保证其正确性，最终实现复杂任务的可信链下计算。

目前，AI、SocialFi、DEX、GameFi等热门应用对高性能和成本控制有着迫切的需求。在传统解决方案中，这些对性能要求极高的“重度应用”往往会选择资产上链+链下的应用模式，或者设计一条单独的应用链。然而，这两种方式都存在着固有的问题：前者存在“黑箱”，后者面临开发成本高、脱离原链生态、流动性碎片化等问题。此外，主链虚拟机对这类应用的开发和运行也造成了很大的限制（例如缺乏应用层标准、开发语言复杂等）。

ZK 协处理器就是为了解决这些问题。举个更具体的例子，我们可以把区块链想象成一个无法连接网络的终端（比如手机或者电脑），在这种场景下，我们可以完全在链上运行相对简单的应用，比如 Uniswap 或者其他 DeFi 应用。但是当出现更复杂的应用时，比如运行类似 ChatGPT 的应用，公链的性能和存储就会完全不够用，导致 gas 爆炸。在 Web2 场景下，当我们运行 ChatGPT 时，我们的普通终端本身无法处理 GPT-4o 大型语言模型，我们需要连接到 OpenAI 的服务器来中转问题，等服务器计算并推断出结果后，我们直接得到答案。ZK 协处理器就像区块链的远程服务器，不同的协处理器项目根据项目类型可能存在细微的设计差异，但底层逻辑大致相同——链下计算 + ZK 证明或存储证明进行验证。

以 Rise Zero 的 Bonsai 部署为例，这个架构非常直观。该项目无缝集成到 Rise Zero 自己的 zkVM 中，开发人员只需两个简单的步骤即可使用 Bonsai 作为协处理器：

编写一个 zkVM 应用程序来处理应用程序逻辑。

编写一个 Solidity 合约，要求 Bonsai 运行你的 zkVM 应用程序并处理结果。

1.2 与 Rollups 的区别

从上述定义来看，Rollups 与 ZK Coprocessors 的实现逻辑和目标高度重合，但 Rollups 更像是主链的多核扩展，两者具体区别如下：

1.主要目的：

Rollups：增强区块链交易吞吐量，降低交易费用。

ZK协处理器：扩展智能合约计算能力，以处理更复杂的逻辑和更大的数据量。

2.工作原理：

Rollups：汇总链上交易，并将其与欺诈证明或 ZK 证明一起提交到主链。

ZK 协处理器：与 ZK Rollups 类似，但针对不同的应用场景而设计。ZK Rollups 由于链特定的约束和规则，不适合协处理器任务。

3.状态管理：

Rollups：维持其状态并定期与主链同步。

ZK 协处理器：无状态，每个计算都是无状态的。

4.应用场景：

Rollups：主要服务终端用户，适合高频交易。

ZK协处理器：主要服务于企业，适用于需要复杂计算的场景，例如高级金融模型、大数据分析等。

5.与主链的关系：

Rollups：被视为主链的扩展，通常专注于特定的区块链网络。

ZK 协处理器：可以服务于多条区块链，不局限于特定的主链，也可以服务于 Rollups。

因此，两者并不是互相排斥而是相辅相成的，即使 Rollup 以应用链的形式存在，ZK Coprocessors 依然可以提供服务。

1.3 用例

理论上，ZK 协处理器的应用范围非常广泛，涵盖了区块链各个领域的项目。ZK 协处理器使 Dapps 拥有更接近中心化 Web2 应用的功能。以下是从在线来源收集的一些示例用例：

数据驱动的DApp开发：

ZK 协处理器使开发人员能够创建数据驱动的 Dapp，这些 Dapp 利用完整的链上历史数据进行复杂计算，而无需额外的信任假设。这为 Dapp 开发开辟了前所未有的可能性，例如：

高级数据分析：类似于 Dune Analytics 的链上数据分析功能。

复杂的业务逻辑：实现传统集中式应用程序中的复杂算法和业务逻辑。

跨链应用：基于多链数据构建跨链Dapps。

DEX 的 VIP 交易者计划：

一个典型的应用场景是在DEX中实施基于交易量的折扣计划，即“VIP交易者忠诚度计划”。此类计划在CEX中很常见，但在DEX中很少见。

借助 ZK 协处理器，DEX 可以：

追踪用户的历史交易量。

计算用户的VIP等级。

根据 VIP 级别动态调整交易费用。此功能可帮助 DEX 提高用户保留率、增加流动性并最终提高收入。

智能合约的数据增强：

ZK 协处理器可以作为强大的中间件，为智能合约提供数据捕获、计算和验证服务，从而降低成本并提高效率。这使得智能合约能够：

访问和处理大量历史数据。

执行复杂的链下计算。

实现更高级的业务逻辑。

跨链桥技术：

一些基于ZK的跨链桥技术，例如希罗多德、拉格朗日等，也可以看作是ZK协处理器的应用，这些技术主要侧重于数据的提取和验证，为跨链通信提供可信的数据基础。

1.4 ZK 协处理器并不完美

虽然 ZK 协处理器有这么多优点，但是现阶段还不够完善，还存在一些问题，我总结了以下几点：

开发：ZK的概念对于很多开发者来说比较难掌握，开发需要相关的密码学知识，并且熟练掌握特定的开发语言和工具。

硬件成本高：用于链下计算的ZK硬件必须全部由项目方承担，ZK硬件价格昂贵，且演进速度快，随时都有可能被淘汰，能否形成商业闭环是一个值得思考的问题。

拥挤的领域：从技术上讲，在实施上不会有太大差异，最终结果可能类似于当前的 Layer2 格局，其中一些突出的项目脱颖而出，而其余项目则基本上被忽视。

ZK 电路：在 ZK 协处理器中执行链下计算需要将传统计算机程序转换为 ZK 电路。为每个应用程序编写自定义电路非常麻烦，而使用虚拟机中的 zkVM 编写电路会因计算模型不同而产生大量计算开销。

II. 大规模采用的关键要素

（本部分内容主观性很强，仅代表作者个人观点。）

这一轮周期主要由模块化基础设施引领。如果模块化是正确的道路，这一轮周期可能是迈向大规模采用的最后一步。然而，在现阶段，我们都有一个共同的感受：为什么我们只看到一些旧的应用程序被重新包装，为什么链比应用程序还多，为什么像铭文这样的新代币标准被誉为这一轮周期最伟大的创新？

缺乏新鲜叙事的根本原因是，目前的模块化基础设施不足以支撑超级应用，尤其是缺少一些先决条件（跨链互操作性、用户壁垒等），导致区块链历史上最严重的碎片化。Rollups 作为模块化时代的核心，确实加速了进程，但也带来了诸多问题，如流动性碎片化、用户分散、链或虚拟机本身对应用创新的限制等。此外，模块化的另一个“关键玩家” Celestia 开创了 DA 不一定在以太坊上的道路，进一步加剧了碎片化。无论是意识形态驱动，还是 DA 成本驱动，其结果是 BTC 被迫成为 DA，其他公链则旨在提供更具成本效益的 DA 解决方案。目前的情况是，每条公链都有至少一个甚至数十个 Layer2 项目。此外，所有基础设施和生态项目都深刻学习了 Blur 开创的代币质押策略，要求用户在项目内质押代币。这种模式让巨鲸从三方面受益（利息、ETH 或 BTC 升值、免费代币），同时也进一步压缩了链上流动性。

在过去的牛市中，资金只会在几条到十几条公链中流动，甚至主要集中在以太坊上。现在，资金分散在数百条公链上，并押注了数千个类似的项目，导致链上活动减少。甚至以太坊也缺乏链上活动。因此，东方玩家在 BTC 生态系统中进行 PVP，而西方玩家出于必要在 Solana 中进行 PVP。

因此，我目前的重点是如何推动所有链的聚合流动性，并支持新玩法和超级应用的出现。在跨链互操作性领域，传统的领先项目一直表现不佳，仍然类似于传统的跨链桥。我们在之前的报告中讨论过的新互操作性解决方案主要旨在将多条链聚合为一条链。例子包括 AggLayer、Superchain、Elastic Chain、JAM 等，这里就不一一介绍了。总而言之，跨链聚合是模块化基础设施的必要障碍，但需要很长时间才能克服。

ZK 协处理器是当前阶段的关键部分。它们可以强化 Layer2 并补充 Layer1。有没有办法暂时克服跨链和三难困境，让我们在某些具有广泛流动性的 Layer1 或 Layer2 上实现一些当前时代的应用？毕竟，区块链应用缺乏新鲜的叙事。此外，通过集成的协处理器解决方案实现多样化的游戏方式、gas 控制、大规模应用、跨链能力和降低用户障碍可能比依赖中心化更为理想。

三、项目概况

ZK Coprocessor 领域兴起于 2023 年左右，现阶段已经相对成熟。根据 Messari 的分类，该领域目前涵盖三大垂直领域（通用计算、互操作性和跨链、AI 和机器训练），共有 18 个项目。这些项目大部分都得到了头部 VC 的支持。下面我们介绍几个来自不同垂直领域的项目。

3.1Giza

Giza 是部署在 Starknet 上的 zkML（零知识机器学习）协议，由 StarkWare 官方支持。它专注于使 AI 模型能够可验证地用于区块链智能合约。开发人员可以在 Giza 网络上部署 AI 模型，然后通过零知识证明验证模型推理的正确性，并以无需信任的方式将结果提供给智能合约。这使开发人员可以构建结合 AI 功能的链上应用程序，同时保持区块链的去中心化和可验证性。

Giza 通过以下三个步骤完成工作流程：

模型转换：Giza 将常用的 ONNX 格式 AI 模型转换为可以在零知识证明系统中运行的格式。这使开发人员可以使用熟悉的工具训练模型，然后将其部署在 Giza 网络上。

链下推理：当智能合约请求 AI 模型推理时，Giza 会在链下执行实际计算。这避免了直接在区块链上运行复杂 AI 模型的高成本。

零知识验证：Giza 为每个模型推理生成零知识证明，证明计算正确执行。这些证明在链上进行验证，确保推理结果的正确性，而无需在链上重复整个计算过程。

Giza 的方法允许 AI 模型作为智能合约的可信输入源，而无需依赖中心化预言机或可信执行环境。这为区块链应用开辟了新的可能性，例如基于 AI 的资产管理、欺诈检测和动态定价。它是当前 Web3 x AI 领域中为数不多的具有逻辑闭环并巧妙利用 AI 领域协处理器的项目之一。

3.2 RiscZero

Risc Zero 是一个由多家顶级 VC 支持的领先协处理器项目。它专注于使任何计算都可以在区块链智能合约中可验证地执行。开发人员可以用 Rust 编写程序并将其部署在 RISC Zero 网络上。然后，RISC Zero 通过零知识证明验证程序执行的正确性，并以无需信任的方式将结果提供给智能合约。这使开发人员可以构建复杂的链上应用程序，同时保持区块链的去中心化和可验证性。

我们之前简要提到了部署和工作流程。在这里，我们详细介绍了两个关键组件：

Bonsai：Bonsai 是 RISC Zero 中的协处理器组件，无缝集成到 RISC-V 指令集架构的 zkVM 中。它允许开发人员在几天内将高性能零知识证明快速集成到以太坊、L1 区块链、Cosmos 应用链、L2 Rollup 和 dApp 中。它提供直接智能合约调用、可验证的链下计算、跨链互操作性和通用 Rollup 功能，同时采用去中心化优先的分布式架构。结合递归证明、自定义电路编译器、状态延续和不断改进的证明算法，它使任何人都可以为各种应用程序生成高性能零知识证明。

zkVM：zkVM 是一个可验证计算机，其运行方式与真实的嵌入式 RISC-V 微处理器类似。它基于 RISC-V 指令集架构，允许开发者使用 Rust、C++、Solidity、Go 等高级编程语言编写可生成零知识证明的程序。它支持超过 70% 的流行 Rust 包，将通用计算与零知识证明无缝结合，能够为任意复杂度的计算生成高效的零知识证明，同时保持计算过程的隐私和结果的可验证性。zkVM 利用 STARK、SNARK 等零知识技术，通过 Recursion Prover、STARK-to-SNARK Prover 等组件实现高效的证明生成和验证，支持链下执行和链上验证。

Risc Zero 已与多个 ETH Layer2 解决方案集成，并演示了 Bonsai 的各种用例。一个有趣的例子是 Bonsai Pay。此演示使用 RISC Zero 的 zkVM 和 Bonsai 证明服务，允许用户使用他们的 Google 帐户在以太坊上发送或提取 ETH 和代币。它展示了 RISC Zero 如何将链上应用程序与 OAuth2.0（Google 等主要身份提供商使用的标准）无缝集成，从而提供了一个通过传统 Web2 应用程序降低 Web3 用户障碍的用例。其他示例包括基于 DAO 的应用程序。

3.3 =nil;

=nil; 是一个由 Mina、Polychain、Starkware、Blockchain Capital 等知名机构支持的投资项目。值得注意的是，Mina 和 Starkware 等 zk 技术先驱也在支持者之列，表明该项目在技术上受到高度认可。=nil; 在我们的报告《算力市场》中也有提及，主要关注 Proof Market（去中心化证明生成市场）。此外，=nil; 还有另一个子产品，称为 zkLLVM。

zkLLVM 由 =nil; 基金会开发，是一种创新的电路编译器，可将使用 C++、Rust 等主流编程语言编写的应用代码自动转换为适用于以太坊的高效可证明电路，而无需专门的零知识领域特定语言 (DSL)。这大大简化了开发流程，降低了进入门槛，并通过避免 zkVM 提高了性能。它支持硬件加速以加快证明生成速度，使其适用于各种 ZK 应用场景，例如 rollups、跨链桥、预言机、机器学习和游戏。它与 =nil; 基金会的 Proof Market 紧密集成，为开发者提供从电路创建到证明生成的端到端支持。

3.4 Brevis

Brevis 是 Celer Network 的一个子项目，是区块链的智能零知识 (ZK) 协处理器，使 dApp 能够以完全无需信任的方式访问、计算和利用跨多个区块链的任意数据。与其他协处理器一样，Brevis 具有广泛的用例，例如数据驱动的 DeFi、zkBridges、链上用户获取、zkDID 和社交帐户抽象。

Brevis 架构由三个主要部分组成：

zkFabric：zkFabric 是 Brevis 架构的中继组件，主要任务是从所有连接的区块链收集并同步区块头信息，然后通过 ZK 轻客户端电路为每个收集到的区块头生成共识证明。

zkQueryNet：zkQueryNet 是一个开放的 ZK 查询引擎市场，可以直接接受来自链上智能合约的数据查询，并通过 ZK 查询引擎电路生成查询结果和相应的 ZK 查询证明。这些引擎范围从高度专业化的（例如，计算特定时期内 DEX 的交易量）到高度通用的数据索引抽象和高级查询语言，以满足各种应用需求。

zkAggregatorRollup：作为 zkFabric 和 zkQueryNet 的聚合和存储层，负责验证这两个组件的证明、存储已证明的数据，并将其 ZK 证明的状态根提交给所有连接的区块链，从而允许 dApp 在其链上智能合约业务逻辑中直接访问已证明的查询结果。

通过这种模块化架构，Brevis 可以为所有支持的公链智能合约提供无需信任、高效灵活的访问方式。UNI 的 V4 版本也采用了此方案，并将其与 Hooks（一个用于集成各种用户自定义逻辑的系统）集成，以方便读取历史区块链数据，降低 gas 费用，同时确保去中心化。这是一个 zk 协处理器推动 DEX 的例子。

3.5 Lagrange

Lagrange 是由 1kx 和 Founders Fund 牵头的互操作性零知识证明协处理器协议，主要旨在提供无需信任的跨链互操作性，支持需要大规模数据复杂计算的应用。与传统的节点桥不同，Lagrange 的跨链互操作性主要通过其创新的零知识证明大数据和国家委员会机制实现。

ZK Big Data：这是 Lagrange 的核心产品，负责处理和验证跨链数据并生成相关的零知识证明。该组件包括一个高度并行的 ZK 协处理器，用于执行复杂的链下计算并生成零知识证明；一个专门设计的支持无限存储槽和来自智能合约的直接 SQL 查询的可验证数据库；一个只更新变化的数据点以减少证明时间的动态更新机制；以及一个集成功能，允许开发人员直接从智能合约使用 SQL 查询访问历史数据，而无需编写复杂的电路。它们共同构成了一个大规模的区块链数据处理和验证系统。

状态委员会：该组件是一个由多个独立节点组成的去中心化验证网络，每个节点质押 ETH 作为抵押品。这些节点充当 ZK 轻客户端，专门验证某些优化 rollup 的状态。状态委员会与 EigenLayer 的 AVS 集成，利用重新质押机制增强安全性，支持无限数量的参与节点，实现超线性安全增长。它还提供了“快速模式”，允许用户无需等待挑战窗口即可执行跨链操作，大大提升了用户体验。这两种技术的结合使 Lagrange 能够高效处理大规模数据、执行复杂计算，并在不同的区块链之间安全地传输和验证结果，支持开发复杂的跨链应用程序。

Lagrange 已经与 EigenLayer、Mantle、Base、Frax、Polymer、LayerZero、Omni、AltLayer 等集成，并将成为第一个链接到以太坊生态系统的 ZK AVS。

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编译者/作者：金色精选

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