Mengapa dikatakan ZK adalah End Game?

Latar Belakang Sejarah Coprocessor

Dalam dunia komputer tradisional, koprosesor adalah unit pemrosesan yang bertanggung jawab untuk memproses hal-hal kompleks lainnya untuk otak CPU. Co-processing sangat umum di bidang komputer, seperti koprosesor gerak M7 Apple pada tahun 2013, yang sangat meningkatkan sensitivitas gerak perangkat pintar. GPU, seperti yang biasa dikenal, adalah coprocessor yang diusulkan oleh Nvidia pada tahun 2007 untuk menangani tugas-tugas seperti rendering grafis untuk CPU. GPU mempercepat aplikasi yang berjalan pada CPU dengan membongkar beberapa bagian kode yang intensif secara komputasi dan memakan waktu, sebuah arsitektur yang dikenal sebagai komputasi “heterogen”/“hibrida”.

Koproesor dapat menghapus beberapa kode yang kompleks dan sangat memerlukan kinerja tunggal atau kinerja tinggi, sehingga CPU dapat menangani bagian yang lebih fleksibel dan beragam.

Di atas jaringan Ethereum, terdapat dua masalah yang menghambat pengembangan aplikasi secara serius:

1. Karena kebutuhan akan Biaya Gas yang tinggi untuk beroperasi, transfer reguler telah dikodekan keras menjadi Batas Gas 21000, yang menunjukkan dasar Biaya Gas jaringan Ethereum, operasi lain termasuk penyimpanan akan memerlukan lebih banyak Gas, yang pada gilirannya akan membatasi rentang pengembangan aplikasi on-chain, sebagian besar kode kontrak hanya ditulis seputar operasi aset, begitu terlibat dalam operasi kompleks akan memerlukan Gas dalam jumlah besar, yang merupakan hambatan serius bagi adopsi massal aplikasi dan pengguna.
2. Karena smart contract ada di mesin virtual, smart contract sebenarnya hanya dapat mengakses data dari 256 blok baru-baru ini, terutama dalam peningkatan Pectra tahun depan, pengenalan proposal EIP-4444, node penuh tidak akan lebih lama menyimpan data Blok masa lalu, kemudian kurangnya data, mengakibatkan keterlambatan munculnya aplikasi inovatif berdasarkan data, lagipula, mirip dengan Tiktok, Instagram, aplikasi Defi data terpanjang, LLM, dll. dibangun berdasarkan data, Ini juga alasan mengapa Lens, protokol sosial berbasis data, ingin meluncurkan Layer3 Momoka, karena kami percaya bahwa Blockchain adalah aliran datanya sangat lancar, lagipula, on-chain terbuka dan transparan, tetapi kenyataannya tidak demikian, hanya Token kelancaran aliran data aset, tetapi aset data masih sangat terhambat karena ketidaksempurnaan infrastruktur yang mendasarinya, yang juga akan sangat membatasi munculnya produk “Adopsi Massal”.

Kami menemukan bahwa keterbatasan dalam perhitungan dan data merupakan penyebab munculnya paradigma perhitungan baru ‘Mass Adoption’. Namun ini adalah kelemahan dari blockchain Ethereum itu sendiri, yang tidak dirancang untuk menangani tugas perhitungan dan data yang besar. Bagaimana cara untuk mendukung aplikasi-aplikasi yang membutuhkan perhitungan dan data yang intensif? Di sinilah co-processor diperlukan, dimana blockchain Ethereum sebagai CPU, sedangkan co-processor mirip dengan GPU. Blockchain itu sendiri dapat menangani beberapa data aset yang tidak intensif perhitungan dan operasi sederhana, sedangkan aplikasi yang ingin fleksibel dalam menggunakan data atau sumber daya perhitungan dapat menggunakan co-processor. Seiring dengan eksplorasi teknologi ZK, untuk memastikan co-processor dapat melakukan perhitungan dan penggunaan data off-chain tanpa perlu kepercayaan, maka secara alami, sebagian besar co-processor dikembangkan di bawah ZK.

Untuk ZK Coporcessor, cakupan aplikasinya sangat luas dan dapat mencakup berbagai skenario aplikasi dapp yang nyata, seperti sosial, game, Defi building blocks, sistem risiko berbasis data on-chain, Oracle, penyimpanan data, pelatihan bahasa model besar, dan banyak lagi. Secara teoritis, apa pun yang dapat dilakukan oleh aplikasi Web2, dapat dicapai dengan adanya ZK coprocessor, dan juga dilindungi oleh lapisan penyelesaian terakhir Etherum untuk keamanan aplikasi.

Di dunia tradisional, co-processor juga tidak memiliki definisi yang jelas, asalkan dapat berfungsi sebagai chip terpisah yang membantu menyelesaikan tugas disebut co-processor. Definisi industri saat ini tentang co-processor ZK tidak sepenuhnya sama, seperti ZK-Query, ZK-Oracle, ZKM, semua itu adalah co-processor, yang dapat membantu mengakses data lengkap on-chain, data terpercaya off-chain, dan hasil perhitungan off-chain. Dari definisi ini, sebenarnya layer2 juga dapat dianggap sebagai co-processor Ethereum, kami juga akan membandingkan perbedaan dan persamaan antara Layer2 dan co-processor ZK umum dalam teks berikut.

Daftar Proyek Koprocesor

Beberapa proyek unit pemrosesan bersama ZK, sumber gambar: Gate Ventures

Di industri saat ini, pengolahan bersama yang cukup terkenal terbagi menjadi tiga bagian utama, yaitu indeks data on-chain, mesin Oracle, dan aplikasi ZKML ini, sedangkan proyek yang mencakup ketiga jenis skenario tersebut adalah General-ZKM, dengan mesin virtual yang berjalan off-chain masing-masing memiliki kekhususan sendiri, seperti Delphinus yang fokus pada zkWASM, sementara Risc Zero berfokus pada arsitektur Risc-V.

Arsitektur Teknologi Coprocessor

Sebagai contoh, kita akan menganalisis arsitektur General ZK coprocessor untuk membantu pembaca memahami perbedaan dan persamaan teknologi dan desain mekanisme mesin virtual yang umum, dan untuk mengevaluasi tren pengembangan coprocessor di masa depan, dengan fokus pada analisis tiga proyek, yaitu Risc Zero, Lagrange, dan Succinct.

Risc Zero

Di Risc Zero, coprocessor ZK-nya disebut Bonsai.

Struktur Bonsai, Sumber Gambar: Risc Zero

Komponen Bonsai, Sumber Gambar: Risc Zero

Di Bonsai, telah dibangun serangkaian komponen bukti pengetahuan nol yang tidak terkait dengan rantai, dengan tujuan menjadi ko-prosesor yang tidak terkait dengan rantai, berdasarkan arsitektur set instruksi Risc-V, sangat serbaguna, mendukung bahasa seperti Rust, C++, Solidity, Go, dll. Fungsinya utamanya meliputi:

1. zkVM umum, dapat menjalankan mesin virtual apa pun dalam lingkungan zero-knowledge/verifikasi.
2. Sistem Generasi Bukti ZK yang dapat diintegrasikan langsung ke dalam kontrak pintar atau rantai mana pun
3. Sebuah rollup umum yang mendistribusikan komputasi apa pun yang terbukti di Bonsai ke atas rantai, memungkinkan penambang jaringan untuk menghasilkan bukti.

Komponennya termasuk:

1. Jaringan Verifier: Melalui API Bonsai, verifier menerima kode ZK yang perlu diverifikasi di jaringan, kemudian menjalankan algoritme verifikasi, menghasilkan bukti ZK, dan jaringan ini akan dibuka untuk semua orang di masa depan.
2. Kolam Permintaan: Kolam ini adalah tempat penyimpanan permintaan bukti yang diajukan oleh pengguna (mirip dengan mempool Ethereum, digunakan untuk menyimpan sementara transaksi), kemudian Kolam Permintaan ini akan diurutkan oleh Pemilah, menghasilkan blok, di mana banyak permintaan bukti akan dibagi untuk meningkatkan efisiensi bukti.
3. Mesin Rollup: Mesin ini akan mengumpulkan hasil bukti yang dikumpulkan oleh jaringan validator, kemudian dikemas menjadi Root Proof, diunggah ke Mainnet Ethereum, sehingga validator on-chain dapat memverifikasinya kapan saja.
4. Image Hub: Ini adalah platform pengembang visual di mana fungsi dan aplikasi lengkap dapat disimpan, sehingga pengembang dapat memanggil API yang sesuai melalui kontrak pintar, sehingga kontrak pintar on-chain memiliki kemampuan untuk memanggil program off-chain.
5. State Store: Bonsai juga memperkenalkan penyimpanan status di luar rantai, disimpan dalam bentuk pasangan kunci-nilai di database, yang dapat mengurangi biaya penyimpanan di rantai, dan bekerja sama dengan platform ImageHub, dapat mengurangi kompleksitas kontrak pintar.
6. Pasar Pembuktian: Bagian hulu-hilir dari rantai industri ZK proof, pasar daya komputasi digunakan untuk mencocokkan penawaran dan permintaan daya komputasi.

Lagrange

Tujuan Lagrange adalah membangun sebuah kopro-processor dan basis data yang dapat diverifikasi, yang mencakup data historis on-chain, untuk digunakan secara mulus dalam membangun aplikasi tanpa kepercayaan. Ini dapat memenuhi pengembangan aplikasi yang intensif komputasi dan data.

Ini melibatkan dua fitur:

1. Basis data yang dapat diverifikasi: Dengan mengindeks Penyimpanan smart contract on-chain ke dalam database, status on-chain yang dihasilkan oleh smart contract dimasukkan ke dalam database. Pada dasarnya, ini adalah membangun kembali penyimpanan, status, dan blok blockchain, kemudian menyimpannya dengan cara yang diperbarui di dalam database off-chain yang mudah diambil.
2. Komputasi berdasarkan prinsip MapReduce: Prinsip MapReduce adalah melakukan komputasi paralel dengan memisahkan data menjadi beberapa instance dan menggabungkan hasilnya pada database besar. Arsitektur yang mendukung eksekusi paralel ini disebut zkMR oleh Lagrange.

Dalam desain database, terdapat tiga bagian data on-chain yang terlibat, yaitu data penyimpanan kontrak, data status EOA, dan data blok.

Struktur basis data Lagrange, sumber gambar: Lagrange

Ini adalah struktur pemetaan data yang disimpan dalam kontrak, di sini menyimpan variabel status kontrak, dan setiap kontrak memiliki Trie Penyimpanan yang independen, Trie ini disimpan dalam bentuk pohon MPT di Ethereum. Meskipun pohon MPT sederhana, namun efisiensinya rendah, itulah mengapa pengembang inti Ethereum mendorong pengembangan pohon Verkel. Di dalam Lagrange, setiap node dapat menggunakan SNARK/STARK untuk melakukan ‘bukti’, sementara node induk berisi bukti dari node anaknya, ini melibatkan penggunaan teknik bukti rekursif.

Status akun, sumber gambar: Lagrange

Akun terdiri dari EOA (Eksternal Owned Account) dan akun kontrak, keduanya dapat mewakili status akun dalam bentuk akun / Storage Root (ruang penyimpanan variabel kontrak). Namun, tampaknya Lagrange belum sepenuhnya merancang bagian ini, sebenarnya perlu ditambahkan akar State Trie (ruang penyimpanan status akun eksternal).

Struktur data blok, sumber gambar: Lagrange

Dalam struktur data baru, Lagrange menciptakan struktur data blok yang ramah terhadap bukti SNARKs, di mana setiap daun pohon ini adalah header blok. Ukuran pohon ini tetap, jika Ethereum menghasilkan blok setiap 12 detik, maka database ini dapat digunakan selama sekitar 25 tahun.

Dalam mesin virtual ZKMR Lagrange, perhitungannya memiliki dua langkah:

1. Peta: Mesin terdistribusi memetakan seluruh data menjadi pasangan kunci-nilai.
2. Kurangi: Komputer terdistribusi menghitung bukti secara terpisah, kemudian semua bukti digabungkan.

Secara sederhana, ZKMR dapat menggabungkan bukti perhitungan yang lebih kecil untuk membuat bukti perhitungan keseluruhan. Hal ini memungkinkan ZKMR untuk secara efisien memperluas kemampuannya dalam melakukan bukti perhitungan yang kompleks pada kumpulan data besar yang membutuhkan langkah-langkah atau lapisan perhitungan yang lebih banyak. Misalnya, jika Uniswap dideploy di 100 rantai, maka untuk menghitung harga TWAP suatu token di 100 rantai tersebut, diperlukan banyak perhitungan dan integrasi. Pada saat ini, ZKMR dapat menghitung masing-masing rantai secara terpisah, lalu menggabungkannya menjadi satu bukti perhitungan lengkap.

Proses operasi coprocessor Lagrange, sumber gambar: Lagrange

Berikut adalah alur kerjanya:

1. Kontrak pintar pengembang, pertama-tama terdaftar di Lagrange, dan kemudian mengajukan permintaan bukti ke kontrak pintar on-chain Lagrange, pada saat ini, kontrak agen bertanggung jawab untuk berinteraksi dengan kontrak pengembang.
2. Lagrange off-chain memecahkan permintaan menjadi tugas kecil yang dapat diparalelkan dan didistribusikan ke berbagai verifikator untuk diverifikasi bersama.
3. Penguji ini sebenarnya juga merupakan jaringan, dan keamanan jaringannya dijamin oleh teknologi Restaking EigenLayer.

Singkat

Tujuan Succinct Network adalah mengintegrasikan programmabilitas ke setiap bagian dari stack pengembangan blockchain (termasuk L2, coprocessor, cross-chain bridges, dll).

Proses operasional Succinct, sumber gambar: Succinct

Succinct dapat menerima kode khusus seperti Solidity dan bahasa domain khusus (DSL) dalam bidang zero-knowledge, mengirimkannya ke co-processor Succinct off-chain, menyelesaikan indeks data dari target chain, kemudian mengirimkan permintaan bukti ke pasar bukti, mendukung penambang Rig Penambangan CPU, GPU, dan chip seperti ETC untuk mengirimkan bukti di jaringan bukti. Fitur utamanya adalah pasar bukti kompatibel dengan berbagai sistem bukti, karena di masa depan akan ada periode yang panjang di mana berbagai sistem bukti akan bersama-sama.

Succinct’s off-chain ZKVM is called SP (Succinct Processor), which can support Rust language and other LLVM languages. Its core features include:

1. Rekursif+Verifikasi: Teknologi bukti rekursif berbasis STARKs dapat meningkatkan efisiensi kompresi ZK secara eksponensial.
2. Dukungan untuk Wrapper SNARKs ke STARKs: dapat mengadopsi keuntungan dari SNARKs dan STARKs secara bersamaan, menyelesaikan masalah keseimbangan antara ukuran bukti dan waktu verifikasi.
3. Arsitektur zkVM yang Berpusat pada Pre-kompilasi: Untuk beberapa algoritma umum seperti SHA256, Keccak, ECDSA, dan lainnya, dapat dikompilasi sebelumnya untuk mengurangi waktu pembuatan dan verifikasi bukti saat runtime.

Perbandingan

Ketika membandingkan co-processor ZK umum, kita utamakan prinsip dasar Mass Adoption dalam perbandingan tersebut, dan kita akan menjelaskan mengapa ini penting:

1. Masalah Indeks/Sinkronisasi Data: Hanya data on-chain yang lengkap dan fitur sinkronisasi indeks yang dapat memenuhi persyaratan aplikasi berbasis big data, jika tidak, cakupan aplikasinya akan terbatas.
2. Berdasarkan teknologi: Teknologi SNARKs dan STARKs memiliki titik pilihan yang berbeda, dalam jangka menengah didominasi oleh teknologi SNARKs, sementara dalam jangka panjang didominasi oleh teknologi STARKs.
3. Apakah mendukung rekursi: Hanya dengan dukungan rekursi, data dapat dikompresi secara lebih efisien dan pembuktian paralel komputasi dapat dilakukan, oleh karena itu, implementasi rekursi yang lengkap merupakan titik terang dari proyek ini.
4. Sistem bukti: Sistem bukti secara langsung memengaruhi ukuran dan waktu pembuatan bukti, ini adalah area dengan biaya paling tinggi dalam teknologi ZK, saat ini umumnya menggunakan pasar daya komputasi ZK internal dan jaringan bukti sebagai yang utama.
5. Kerjasama Ekosistem: Dapat menilai arah teknologi melalui pihak ketiga untuk memastikan apakah arah teknologinya diterima oleh pengguna di sisi bisnis (B-end).
6. Dukungan VC yang didukung dan situasi pendanaan: mungkin dapat menunjukkan situasi dukungan sumber daya berikutnya.

Sumber gambar: Gate Ventures

Sebenarnya jalur teknologi secara keseluruhan sudah jelas, sehingga sebagian besar teknologi menjadi konvergen, seperti penggunaan wrapper STARKs hingga SNARKs, yang dapat memanfaatkan keuntungan dari keduanya, yaitu mengurangi waktu pembuatan dan verifikasi bukti serta melawan serangan kuantum. Kinerja rekursif algoritma Zero Knowledge (ZK) sangat mempengaruhi kinerja ZK, dan saat ini ketiga proyek tersebut memiliki fitur rekursif. Pembuatan bukti algoritma ZK merupakan bagian yang paling mahal dan memakan waktu, oleh karena itu ketiga proyek tersebut bergantung pada permintaan yang kuat terhadap daya komputasi ZK untuk membangun jaringan pembuktian dan pasar penambangan cloud. Oleh karena itu, dalam situasi jalur teknologi saat ini yang sangat mirip, mungkin diperlukan tim dan dukungan sumber daya ekosistem dari VC untuk mendapatkan pangsa pasar.

Perbedaan dan kesamaan antara Coprocessor dan Layer2

Berbeda dengan Layer2, koprosesor ditujukan untuk aplikasi tertentu, sedangkan Layer2 masih ditujukan untuk pengguna. Koprosesor dapat berfungsi sebagai komponen percepatan atau komponen modular, membentuk beberapa skenario aplikasi berikut:

Sebagai komponen mesin virtual off-chain Layer2 dari ZK, Layer2 ini dapat menukar VM mereka sendiri dengan ko-prosesor. 2. Sebagai koprosesor aplikasi off-chain pada public blockchain. 3. Sebagai mesin oracle yang memperoleh data yang dapat diverifikasi dari rantai lain di atas rantai publik. 4. Mengirim pesan melalui jembatan cross-chain pada kedua rantai.

Beberapa skenario penggunaan ini hanya sebagian kecil, untuk koprocesor, kita perlu memahami potensi sinkronisasi data real-time dan komputasi terpercaya berkinerja tinggi dan biaya rendah yang dibawanya ke seluruh rantai, dapat dengan aman membangun hampir semua middleware blockchain melalui koprocesor. Termasuk Chainlink, The Graph saat ini juga mengembangkan mesin orakel dan kueri ZK mereka sendiri; sedangkan jembatan lintas-rantai utama seperti Wormhole, Layerzero, dan lainnya sedang mengembangkan teknologi jembatan lintas-rantai berbasis ZK; pelatihan LLM (prediksi model besar) di luar rantai dan penalaran tepercaya, dan banyak lagi.

Masalah yang Dihadapi oleh Coprocessor

1. Pengembang menghadapi resistensi, teknologi ZK teoritisnya memungkinkan, tetapi masih banyak titik teknis yang sulit saat ini, dan pemahaman eksternal juga rumit dan sulit dipahami, oleh karena itu, ketika pengembang baru memasuki ekosistem, karena perlu menguasai bahasa dan alat pengembang tertentu, ini mungkin menjadi resistensi yang besar.
2. Lintasan berada dalam tahap awal yang sangat rumit kinerja zkVM dan melibatkan banyak dimensi (termasuk perangkat keras, kinerja satu node dan banyak node, penggunaan memori, biaya rekursif, pemilihan fungsi hash, dll), saat ini ada proyek yang sedang dibangun di setiap dimensi, lintasan ini masih sangat awal dan situasinya belum jelas.
3. Prasyarat keras dan lainnya masih belum tersedia. Dari segi perangkat keras, perangkat keras utama saat ini adalah ASIC dan FPGA, termasuk produsen seperti Ingonyama, Cysic, dan masih berada di tahap laboratorium, belum diimplementasikan secara komersial. Kami percaya bahwa perangkat keras adalah prasyarat utama untuk penerapan massal teknologi ZK.
4. Jalur teknologi yang serupa, sulit untuk unggul secara teknologi antargenerasi, saat ini persaingan utama adalah sumber daya VC di belakangnya dan kemampuan tim BD, apakah bisa merebut posisi ekosistem aplikasi utama dan blockchain publik.

Kesimpulan dan Prospek

Teknologi ZK memiliki fleksibilitas yang besar dan juga telah membantu ekosistem Ethereum bergerak dari Desentralisasi ke Nilai Trustless. “Jangan Percaya, Verifikasi” adalah praktik terbaik teknologi ZK. Teknologi ZK dapat merekonstruksi serangkaian skenario aplikasi seperti cross-chain bridges, oracle, kueri on-chain, komputasi off-chain, mesin virtual, dll., Dan Koprosesor ZK tujuan umum adalah salah satu alat untuk mewujudkan implementasi teknologi ZK. Untuk ZK Coporcessor, batas aplikasinya sangat luas sehingga skenario aplikasi dapp nyata dapat dicakup, dan secara teoritis, apa pun yang dapat dilakukan oleh aplikasi Web2 mana pun, dapat dicapai dengan koprosesor ZK.

Kurva adopsi teknologi, sumber gambar: Gartner

Sejak zaman kuno, perkembangan teknologi telah tertinggal dari imajinasi manusia untuk kehidupan yang lebih baik (seperti Chang’e ke bulan ke bulan ke Apollo di bulan), jika sesuatu memang inovatif dan subversif dan perlu, maka teknologi akan terwujud, itu hanya masalah waktu. Kami percaya bahwa koprosesor ZK tujuan umum mengikuti tren ini. Kami memiliki dua metrik untuk koprosesor ZK “Adopsi Massal”: database real-time yang dapat dibuktikan di seluruh rantai dan perhitungan off-chain berbiaya rendah. Jika jumlah data cukup dan sinkronisasi real-time ditambah komputasi berbiaya rendah off-chain dapat diverifikasi, maka paradigma pengembangan perangkat lunak dapat sepenuhnya diubah, tetapi tujuan ini perlahan-lahan berulang, jadi kami fokus pada menemukan proyek yang memenuhi dua tren atau orientasi nilai ini, dan pendaratan chip Daya Komputasi ZK adalah premis aplikasi komersial skala besar dari koprosesor ZK, kurangnya inovasi dalam siklus ini adalah periode jendela untuk benar-benar membangun generasi berikutnya dari teknologi dan aplikasi “Adopsi Massal”, kami berharap bahwa dalam putaran siklus berikutnya, Rantai industri ZK dapat dikomersialkan, jadi sekarang saatnya untuk memfokuskan kembali pada beberapa teknologi yang benar-benar dapat memungkinkan Web3 membawa 1 miliar orang untuk berinteraksi di on-chain.