Por que se diz que ZK é o Fim do Jogo?

Contexto histórico do coprocessador

No domínio da computação tradicional, um coprocessador é uma unidade de processamento responsável por lidar com outras tarefas complexas para o cérebro da CPU. Os coprocessadores são muito comuns no campo da computação, como o coprocessador de movimento M7 lançado pela Apple em 2013, que aumentou significativamente a sensibilidade de dispositivos inteligentes ao movimento. A conhecida GPU é um coprocessador proposto pela Nvidia em 2007, responsável pelo processamento de gráficos para a CPU. A GPU acelera os aplicativos em execução na CPU deslocando partes de código computacionalmente intensivas e demoradas, num modelo conhecido como computação “heterogênea” ou “híbrida”.

Os coprocessadores podem descarregar código complexo e de alta demanda de desempenho ou de alto desempenho, permitindo que a CPU lide com partes mais flexíveis e variáveis.

Na cadeia de blocos ETH, existem dois problemas graves que impedem o desenvolvimento de aplicações:

1. Devido ao alto Taxa de gás necessário para a operação, uma transferência comum é codificada como 21000 Gas Limit, que mostra a linha de fundo do Taxa de gás da rede de Ethereum, e outras operações, incluindo armazenamento, custarão mais longo de Gás, o que limitará o escopo de desenvolvimento de aplicações na cadeia, longo e um grande número de códigos de contrato são escritos apenas em torno de operações de ativos, e uma vez que se trata de operações complexas, uma grande quantidade de Gás será necessária, que é “Adoção em Massa” para aplicativos e usuários é um sério obstáculo.
2. Porque contratos inteligentes existem em máquinas virtuais, contratos inteligentes só podem realmente acessar os dados dos 256 blocos recentes, especialmente na atualização do Pectra do próximo ano, a introdução da proposta EIP-4444, nós completos não mais longo armazenarão os dados de Bloco passados, então a falta de dados, resultando no atraso no surgimento de aplicações inovadoras baseadas em dados, afinal, semelhante ao Tiktok, Instagram, aplicativos Defi de dados mais longos, LLM, etc. são construídos com base em dados, Esta é também a razão pela qual a Lens, uma protocolo social baseada em dados, quer lançar o Layer3 Momoka, porque acreditamos que o Blockchain é que o fluxo de dados é muito suave, afinal, na cadeia são abertos e transparentes, mas na verdade, não é o caso, apenas Token o fluxo suave de dados de ativos, mas os ativos de dados ainda são muito prejudicados devido à imperfeição da infraestrutura subjacente, o que também limitará seriamente o surgimento de produtos de “Adoção em Massa”.

Através deste fato, descobrimos que seus cálculos e dados são a razão pela qual a nova paradigma de cálculo ‘Mass Adoption’ é limitada. No entanto, este é um problema inerente à própria blockchain Ethereum e não foi projetado para lidar com grandes quantidades de cálculos e tarefas intensivas em dados. Mas como podemos torná-lo compatível com esses aplicativos intensivos em cálculos e dados? É aqui que entra o coprocessador. A própria cadeia Ethereum atua como uma CPU e o coprocessador é semelhante a uma GPU. A cadeia em si pode lidar com alguns dados de ativos não intensivos em cálculos e simples operações, enquanto os aplicativos podem usar o coprocessador para acessar flexivelmente os recursos de dados ou cálculo. Com a exploração da tecnologia ZK, a maioria dos coprocessadores são desenvolvidos com base em ZK para garantir que o cálculo e o uso de dados pelo coprocessador fora da cadeia sejam confiáveis.

Para o ZK Coprocessor, sua ampla gama de aplicação pode abranger qualquer cenário de aplicação de dapp real, como social, jogos, blocos Defi, sistemas de controle de risco baseados em dados na cadeia, Oracle, armazenamento de dados, treinamento de linguagem de modelo grande e inferência, etc. Teoricamente, qualquer coisa que um aplicativo Web2 possa fazer pode ser realizada com o coprocessador ZK, e ainda há a camada de liquidação final do Ethereum para proteger a segurança do aplicativo.

No mundo tradicional, o coprocessador também não tem uma definição clara, qualquer chip separado que possa ajudar a concluir tarefas é chamado de coprocessador. A definição de coprocessador ZK na indústria atual não é completamente a mesma, como ZK-Query, ZK-Oracle, ZKM, etc., são todos coprocessadores, capazes de ajudar a consultar dados completos on-chain, dados confiáveis off-chain e resultados de cálculos off-chain. Por essa definição, na verdade, o layer2 também é considerado um coprocessador Ethereum. Nós também compararemos as semelhanças e diferenças entre Layer2 e coprocessador ZK genérico no próximo texto.

Visão geral do projeto do coprocessador

Parte do projeto do coprocessador ZK, fonte da imagem: Gate Ventures

Atualmente, existem três partes principais na indústria que são amplamente conhecidas: índice de dados na cadeia, máquina Oracle e cenários de aplicação ZKML. Todos esses cenários incluem o projeto General-ZKM. As máquinas virtuais que operam fora da cadeia são diferentes umas das outras, como Delphinus, que se concentra em zkWASM, e Risc Zero, que se concentra na arquitetura Risc-V.

Arquitetura de Tecnologia de Coprocessador

Tomemos o processador auxiliar General ZK como exemplo para analisar a sua arquitetura, a fim de ajudar os leitores a compreender as semelhanças e diferenças em termos de tecnologia e design de mecanismos desta máquina virtual genérica, a fim de determinar as tendências de desenvolvimento futuras dos processadores auxiliares, com foco principal na análise dos três projetos: Risc Zero, Lagrange e Succinct.

Risc Zero

No Risc Zero, o seu co-processador ZK é chamado de Bonsai.

Arquitetura Bonsai, Fonte da Imagem: Risc Zero

Componentes Bonsai, Fonte de Imagem: Risc Zero

No Bonsai, foi construído um conjunto completo de componentes de prova de conhecimento zero independentes de blockchain, com o objetivo de se tornar um coprocessador independente de blockchain, com base na arquitetura de conjunto de instruções Risc-V, altamente versátil, com suporte para linguagens como Rust, C++, Solidity, Go, etc. Suas principais funcionalidades incluem:

1. zkVM universal, capaz de executar qualquer máquina virtual em um ambiente de conhecimento zero/verificável.
2. Sistema de geração de provas ZK que pode ser integrado diretamente em qualquer contrato inteligente ou cadeia
3. Um rollup genérico que distribui qualquer cálculo provado em Bonsai para a cadeia, permitindo que mineiros na cadeia gerem provas.

Seus componentes incluem:

1. Rede de provadores: Através da API Bonsai, os provadores recebem o código ZK a ser verificado na rede, executam o algoritmo de prova para gerar a prova ZK. Esta rede estará aberta a todos no futuro.
2. Pool de Solicitações: Este pool armazena as solicitações de prova iniciadas pelos usuários (semelhante ao mempool do Ethereum, utilizado para armazenar transações temporariamente), e em seguida, este pool de solicitações será ordenado pelo Sequenciador para gerar um bloco, no qual muitas das solicitações de prova serão divididas para aumentar a eficiência da prova.
3. Motor de Rollup: Este motor irá recolher os resultados de prova recolhidos na rede de provadores e depois empacotá-los como Prova Raiz, carregando para a rede principal Ethereum para que os validadores na cadeia possam verificar a qualquer momento.
4. Image Hub: Esta é uma plataforma de desenvolvedor visual, onde as funções e aplicativos completos podem ser armazenados. Portanto, os desenvolvedores podem chamar as APIs correspondentes através de contratos inteligentes, permitindo assim que os contratos inteligentes na cadeia tenham a capacidade de chamar programas fora da cadeia.
5. State Store: Bonsai also introduces off-chain state storage, which is stored in the database as key-value pairs. This reduces the storage costs on-chain and, in conjunction with the ImageHub platform, reduces the complexity of smart contracts.
6. Mercado de Prova: a cadeia de suprimento de prova de conhecimento zero (ZK) de nível superior, o mercado de poder de computação é usado para combinar oferta e demanda de poder de computação.

Lagrange

O objetivo de Lagrange é construir um coprocessador e um banco de dados verificável que inclui dados históricos na cadeia de blocos e permite o uso suave desses dados para a construção de aplicativos sem confiança. Isso pode atender ao desenvolvimento de aplicativos intensivos em computação e dados.

Isso envolve duas funções:

1. Banco de dados verificável: por meio do armazenamento de contratos inteligentes na cadeia, colocar o estado gerado pelos contratos inteligentes na cadeia no banco de dados. Essencialmente, é reconstruir o armazenamento, o estado e os blocos da cadeia e armazená-los em um banco de dados externo de fácil acesso de forma atualizada.
2. Cálculo do princípio do MapReduce: O princípio do MapReduce é usar a separação de dados, a computação paralela de várias instâncias em um grande banco de dados e, finalmente, integrar os resultados. Essa arquitetura que suporta a execução paralela é chamada de zkMR por Lagrange.

No design do banco de dados, há três partes de dados na cadeia envolvidos, a saber, dados armazenados em contratos, dados de estado EOA e dados de bloco.

Estrutura do banco de dados Lagrange, Fonte da imagem: Lagrange

O acima é a estrutura de mapeamento dos dados armazenados pelo seu contrato, onde as variáveis de estado do contrato são armazenadas, e cada contrato tem um Storage Trie independente, que é armazenado na forma de uma árvore MPT em Ethereum. Embora a árvore MPT seja simples, ela é muito ineficiente, e é por isso que Ethereum desenvolvedores principais promovem o desenvolvimento da árvore Verkel. Dentro do Lagrange, cada Nó pode usar SNARK/STARK para “prova”, e o Nó pai contém a prova da criança Nó, o que requer o uso de prova recursiva.

Estado da conta, Fonte da imagem: Lagrange

As contas são separadas em EOA e contas de contrato, ambas podem representar o estado da conta na forma de conta / Root de armazenamento (espaço de armazenamento da variável de contrato), mas parece que Lagrange ainda não projetou completamente esta parte, na verdade, é necessário adicionar a raiz do State Trie (espaço de armazenamento do estado de conta de conta externa).

Estrutura de dados do bloco, fonte da imagem: Lagrange

Em uma nova estrutura de dados, Lagrange criou uma estrutura de dados de bloco amigável para provas SNARKs, onde cada folha desta árvore é um cabeçalho de bloco. O tamanho desta árvore é fixo e, se o Ethereum produzir um bloco a cada 12 segundos, este banco de dados pode ser usado por aproximadamente 25 anos.

No ZKMR da Lagrange, a computação tem dois passos:

1. Map: Máquinas distribuídas mapeiam todo um conjunto de dados para gerar pares de chave-valor.
2. Reduzir: Os computadores distribuídos calculam as provas separadamente e depois combinam todas as provas.

Em resumo, o ZKMR pode combinar provas de cálculo menores para criar uma prova de cálculo completa. Isso permite que o ZKMR se expanda de forma eficiente para realizar provas de cálculo complexas em grandes conjuntos de dados que exigem etapas múltiplas ou camadas de cálculo. Por exemplo, se o Uniswap for implantado em 100 cadeias, será necessário um grande volume de cálculos e integração para calcular o preço médio ponderado pelo tempo (TWAP) de um token em cada uma das 100 cadeias. Nesse caso, o ZKMR pode calcular separadamente cada cadeia e depois combinar as provas de cálculo em uma prova completa.

O processo de operação do coprocessador Lagrange, fonte da imagem: Lagrange

Aqui está o processo de execução:

1. Os contratos inteligentes dos desenvolvedores são primeiro registrados no Lagrange e, em seguida, é enviado um pedido de prova para o contrato inteligente na cadeia do Lagrange, momento em que o contrato de agente é responsável por interagir com o contrato do desenvolvedor.
2. O Lagrange fora da cadeia divide os pedidos em tarefas menores paralelizáveis e as distribui por diferentes provadores para verificação conjunta.
3. O validador é realmente uma rede, cuja segurança é garantida pela tecnologia Restaking da EigenLayer.

Succinct

O objetivo da Rede Succinct é integrar a programabilidade em todas as partes do Stack de desenvolvimento blockchain (incluindo L2, coprocessadores, pontes de cadeia cruzada, etc.).

Fluxo de operação Succinct, fonte da imagem: Succinct

Succinct aceita linguagens especializadas (DSL), incluindo Solidity e zero-knowledge, que são passadas para o co-processador Succinct fora da cadeia. O Succinct conclui a indexação de dados da cadeia de destino e envia a solicitação de prova para o mercado de provas, permitindo que equipamentos de mineração com CPU, GPU e ETC enviem provas na rede de prova. Sua característica é que o mercado de provas é compatível com vários sistemas de prova, já que haverá um longo período de coexistência de vários sistemas de prova no futuro.

O ZKVM off-chain da Succinct, chamado SP (Succinct Processor), suporta a linguagem Rust e outras linguagens LLVM, suas principais características incluem:

1. Recursão + Verificação: A tecnologia de prova recursiva baseada em STARKs pode aumentar exponencialmente a eficiência de compressão ZK.
2. Suporte ao empacotador SNARKs para STARKs: capaz de adotar simultaneamente as vantagens de SNARKs e STARKs, resolvendo o problema do trade-off entre o tamanho da prova e o tempo de verificação.
3. Arquitetura zkVM centrada na pré-compilação: para algoritmos comuns como SHA256, Keccak, ECDSA, etc., eles podem ser pré-compilados para reduzir o tempo de geração e verificação de provas durante a execução.

Comparação

Ao comparar os processadores ZK genéricos, principalmente os com base no princípio fundamental da Adoção em Massa, explicaremos por que é tão importante.

1. Problema de indexação/sincronização de dados: Apenas os dados completos na cadeia e a funcionalidade de sincronização de índices podem atender aos requisitos de aplicativos baseados em big data, caso contrário, sua gama de aplicação será relativamente limitada.
2. Com base na tecnologia: SNARKs e STARKs têm pontos de escolha diferentes. No médio prazo, a tecnologia SNARKs é predominante, enquanto a tecnologia STARKs é predominante a longo prazo.
3. Suporte para Recursão: A implementação completa da recursão é um destaque técnico do projeto, pois somente com suporte para recursão é possível comprimir dados em maior grau e realizar a prova de cálculo paralela.
4. Sistema de Prova: O sistema de prova tem um impacto direto no tamanho e tempo de geração de prova, o que é a área mais cara da tecnologia ZK, atualmente, principalmente baseada em mercados de poder de computação ZK em nuvem e redes de prova autoconstruídas.
5. Cooperação Ecossistêmica: Ser capaz de determinar se a direção tecnológica é reconhecida pelos usuários do lado B através de terceiros com demandas reais.
6. VC suportado e situação de financiamento: pode ser capaz de representar a situação de apoio de recursos subsequentes.

Fonte da imagem: Gate Ventures

Na verdade, o caminho técnico geral já está muito claro, portanto, a maioria das tecnologias é convergente, como usar embrulhadores de STARKs para SNARKs, que podem aproveitar as vantagens de STARKs e SNARKs ao mesmo tempo, reduzindo o tempo de geração e verificação de provas e resistindo a ataques quânticos. Como a recursividade do algoritmo ZK pode influenciar significativamente o desempenho do ZK, atualmente os três projetos têm funcionalidade recursiva. A geração de provas do algoritmo ZK é a área de maior custo e tempo, portanto, os três projetos dependem fortemente de sua própria demanda por poder de computação ZK para construir redes de provadores e um mercado de mineração em nuvem. Além disso, dado o cenário muito semelhante das trajetórias técnicas atuais, pode ser mais necessário para as equipes e os VCs por trás delas auxiliarem nos recursos de cooperação ecológica para conquistar participação de mercado.

Diferenças e semelhanças entre coprocessadores e Layer2

Ao contrário do Layer2, o coprocessador é orientado para aplicativos, enquanto o Layer2 ainda é orientado para o usuário. O coprocessador pode atuar como um componente de aceleração ou um componente modular, formando os seguintes cenários de aplicação:

1. Como componente de máquina virtual fora da cadeia do ZK Layer2, esses Layer2 podem trocar sua própria VM por coprocessor.
2. Como um coprocessador de desinstalação de aplicativos em cadeia pública para fora da cadeia de capacidade de computação.
3. Como uma máquina Oracle que obtém dados verificáveis de outras cadeias de aplicativos na cadeia pública.
4. Transmitir mensagens como pontes de cadeia cruzada em duas cadeias.

Esses cenários de aplicação são apenas uma parte listada. Para os coprocessadores, precisamos entender o potencial de sincronização de dados em tempo real e computação de baixo custo e alta performance em toda a cadeia, e podem reconstruir com segurança quase todos os middlewares de blockchain por meio de coprocessadores. Incluindo Chainlink e The Graph, estão desenvolvendo seus próprios oráculos ZK e consultas; enquanto pontes de cadeia cruzada populares como Wormhole e Layerzero também estão pesquisando tecnologias de ponte de cadeia cruzada baseadas em ZK; treinamento de LLMs (oráculos de modelos grandes) fora da cadeia e inferência confiável, etc.

Problemas enfrentados pelo coprocessador

1. Os desenvolvedores enfrentam resistência. A tecnologia ZK é teoricamente viável, mas atualmente há muitos desafios técnicos e é difícil de entender externamente. Portanto, quando novos desenvolvedores entram no ecossistema, pode representar uma grande resistência devido à necessidade de dominar uma linguagem específica e ferramentas de desenvolvimento.
2. A pista está em estágio muito inicial, o desempenho do zkVM é muito complexo e envolve várias dimensões (incluindo hardware, desempenho de um único nó e vários nós, uso de memória, custo de recursão, seleção de função hash, etc.), atualmente existem projetos em andamento em cada dimensão, a pista está em estágio muito inicial e o cenário ainda não está claro.
3. As condições prévias, como hardware, ainda não foram estabelecidas. Em termos de hardware, a construção atualmente predominante é baseada em ASIC e FPGA, com fabricantes como Ingonyama e Cysic, mas ainda está em fase de laboratório e não foi comercializada. Acreditamos que o hardware é uma condição prévia para a implementação em larga escala da tecnologia ZK.
4. Os caminhos tecnológicos são semelhantes, é muito difícil ter uma liderança técnica de geração em geração. Atualmente, a principal competição é a capacidade de recursos VC por trás e a capacidade da equipe de BD, para ver se pode conquistar uma posição ecológica na aplicação mainstream e na blockchain.

Conclusão e Perspectivas

A tecnologia ZK é altamente versátil e também ajuda o ecossistema Ethereum a evoluir de uma orientação descentralizada de valor para uma visão de valor sem confiança. ‘Não confie, verifique’, essa é a melhor prática da tecnologia ZK. A tecnologia ZK pode reconstruir uma série de cenários de aplicação, como pontes de cadeia cruzada, máquinas Oracle, consultas na cadeia, cálculos fora da cadeia, máquinas virtuais, etc. E o Coprocessador ZK genérico é uma das ferramentas para implementar a tecnologia ZK. O Coprocessador ZK tem uma ampla gama de aplicações e pode cobrir qualquer cenário de aplicativo dapp real. Em teoria, tudo o que um aplicativo Web2 pode fazer pode ser alcançado com o Coprocessador ZK.

Curva de popularização da tecnologia, fonte: Gartner

Desde os tempos antigos, o desenvolvimento da tecnologia tem ficado para trás da imaginação dos seres humanos para uma vida melhor (como Chang’e para a lua para Apollo na lua), se algo é realmente inovador e subversivo e necessário, então a tecnologia será realizada, é apenas uma questão de tempo. Acreditamos que os coprocessadores ZK de uso geral seguem essa tendência. Temos duas métricas para o coprocessador ZK “Adoção em Massa”: um banco de dados demonstrável em tempo real em toda a cadeia e computação fora da cadeia de baixo custo. Se a quantidade de dados for suficiente e sincronização em tempo real, além de computação de baixo custo fora da cadeia verificável, então o paradigma de desenvolvimento de software pode ser completamente alterado, mas esse objetivo é lentamente iterativo, então nos concentramos em encontrar projetos que atendam a essas duas tendências ou orientação de valor, e o pouso dos chips ZK Poder de computação é a premissa da aplicação comercial em larga escala dos coprocessadores ZK, a falta de inovação neste ciclo é o período de janela para realmente construir a próxima geração de tecnologia e aplicações de “Adoção em Massa”, esperamos que na próxima rodada de ciclos, A cadeia da indústria ZK pode ser comercializada, então é hora de refocar em algumas tecnologias que podem realmente permitir que a Web3 carregue 1 bilhão de pessoas para interagir no na cadeia.