YBB Capital:區塊鏈的GPU,ZK協處理器全面解析

2024-07-14 00:07:11

原文作者: YBB Capital Researcher  Zeke

TLDR

  • ZK 協處理器(ZK Coprocessor)可視為從模塊化概念中衍生出的一種鏈下計算插件,其作用類似於我們傳統電腦中為 CPU 分擔圖形計算任務的 GPU,即針對特定場景下分擔計算任務的處理器;

  • 可用於處理復雜計算和重數據,降低 Gas 費,擴展智能合約功能;

  • 與 Rollup 的區別:ZK 協處理器無狀態,可跨鏈使用,適用於復雜計算場景;

  • ZK 協處理器的开發難度高,性能开銷大,標准化不足。而硬件方面又需要大量成本,該賽道雖然較一年前已經成熟了許多,但還處於較早期;

  • 基建邁入分形擴容的模塊化時代後,區塊鏈陷入流動性匱乏、用戶分散、缺乏創新與跨鏈互操作性等多種問題,又與垂直擴容的L1之間形成悖論。ZK 協處理器未來也許能為兩者提供很好的補強,使兩者跳出困境,並為舊應用及新興重應用提供性能支撐,帶來更多新鮮敘事。

一.模塊化基建的又一分支,ZK 協處理器

1.1 ZK 協處理器概述

ZK 協處理器(ZK Coprocessor)可視為從模塊化概念中衍生出的一種鏈下計算插件,其作用類似於我們傳統電腦中為 CPU 分擔圖形計算任務的 GPU,即針對特定場景下分擔計算任務的處理器。在這種設計框架下,公鏈所不擅長的“重數據”以及“復雜計算邏輯“任務可通過 ZK 協處理器去運算,鏈上只需收到返回的計算結果即可,其正確性則由 ZK proof 保證,最終實現對復雜任務的可信鏈下計算。

當下 AI、SocialFi、DEX、GameFi 等熱門應用對於高性能和成本控制有着迫切需求,在傳統方案中,這些需要高性能的“重應用”往往會選擇資產上鏈+鏈下應用的形式,或者,單獨為應用設計一條應用鏈。但兩者都存在一些固有問題,比如前者存在黑匣子,後者存在开發成本高、脫離原鏈生態、流動性割裂等問題。除此之外,主鏈虛擬機對於這類應用的开發及運行限制也很大(例如缺乏應用層標准、开發語言復雜)。

ZK 協處理器的存在就是為了解決此類問題,再舉一個更詳細的例子,我們可以把區塊鏈視為一個無法聯網的終端(手機、電腦等),在這種情況下我們可以運行一些較為簡單的應用,比如 Uniswap 等 DeFi 應用就可以在完全鏈上的情況下運行。但當更復雜的應用出現時,比如運行一個類似 ChatGPT 的應用,此時公鏈的性能與存儲就會完全不足,並且 Gas 爆炸。在Web2的情況下,我們運行 ChatGPT 時也是如此,常用終端本身並不能處理 GPT-4 o 這種大語言模型,我們需要通過聯網將問題傳達給 OpenAI 的服務器,在經過服務器計算推理結果後,我們會直接收到答案。ZK 協處理器就類似區塊鏈的遠程服務器,只不過在針對不同類型項目的情況下,不同協處理器項目的設計上可能會有些許偏差,但底層的邏輯並不會有太大差別,都是通過鏈下計算+ZK proof 或者 Storage proofs 進行驗證的方式。我們以 Rise Zero 的 Bonsai 部署為例,就能明白這種架構的邏輯很簡潔,該項目無縫集成於 Rise Zero 自身的 zkVM 中,开發者要將 Bonsai 作為協處理器只需很簡單的兩個步驟:

  • 編寫一個 zkVM 應用程序來處理應用邏輯;

  • 編寫一個 Solidity 合約,要求 Bonsai 運行你的 zkVM 應用程序,並處理結果。

1.2 與 Rollup 的區別是?

在上文的定義中,我們會發現 Rollup 無論實現邏輯還是目標,似乎都與 ZK 協處理器有着高度重合的情況。但事實上 Rollup 更像是主鏈的多核化,兩者的具體區別如下:

1.主要目的:

  • Rollup:提高區塊鏈的交易吞吐量和降低交易費用。

  • ZK 協處理器:擴展智能合約的計算能力,使其能夠處理更復雜的邏輯和更大量的數據。

2.工作原理:

  • Rollup:匯總鏈上交易提至主鏈,通過欺詐證明或者 ZK 證明。

  • ZK 協處理器:與 ZK Rollup 相似,只不過兩者應用場景不同,ZK Rollup 受限於鏈的形態與規則並不適合做 ZK 協處理器的工作。

3.狀態管理:

  • Rollup:需要維護自己的狀態,定期與主鏈同步。

  • ZK 協處理器:不維護持久狀態,每次計算都是無狀態的。

4.應用場景:

  • Rollup:主要面向 C 端,適用於高頻交易。

  • ZK 協處理器:主要面向 B 端,適用於需要復雜計算的場景,如高級金融模型、大數據分析等。

5.與主鏈的關系:

  • Rollup:可以看作是主鏈的擴展,通常專注於特定的區塊鏈網絡。

  • ZK 協處理器:可以為多個區塊鏈提供服務,不局限於特定的主鏈,所以同樣可以為 Rollup 提供服務。

所以兩者本質上並不相斥,甚至是互補的關系,即使某個 Rollup 以應用鏈的形式存在,ZK 協處理器依舊可以提供服務。

1.3 用例

理論上來說 ZK 協處理器的應用範圍非常廣闊,基本可以覆蓋區塊鏈各賽道的項目。ZK 協處理器的存在能使 Dapp 的功能更接近於Web2中心化 app 的功能,以下是從網上收集的一些示範用例:

數據驅動的 DApp 开發

ZK 協處理器使开發者能夠創建利用全鏈歷史數據的數據驅動型 DApp,並執行復雜計算,而無需額外的信任假設。這為 DApp 开發帶來了前所未有的可能性,例如:

  • 高級數據分析:類似 Dune Analytics 的鏈上數據分析功能。

  • 復雜業務邏輯:實現傳統中心化應用中的復雜算法和業務邏輯。

  • 跨鏈應用:基於多鏈數據構建跨鏈 DApp。

DEX 的 VIP 交易員計劃

一個典型的應用場景是在去中心化交易所(DEX)中實現基於交易量的費用優惠計劃,即"VIP 交易員忠誠度計劃"。這類計劃在中心化交易所(CEX)中很常見,但在 DEX 中卻很少見。

使用 ZK 協處理器,DEX 可以:

  • 追蹤用戶的歷史交易量

  • 計算用戶的 VIP 等級

  • 根據等級動態調整交易費用

這種功能可以幫助 DEX 提高用戶留存率,增加流動性,並最終提升收入。

智能合約的數據增強

ZK 協處理器可以作為強大的中間件,為智能合約提供數據捕獲、計算和驗證服務,從而降低成本並提高效率。這使得智能合約能夠:

  • 訪問和處理大量歷史數據

  • 執行復雜的鏈下計算

  • 實現更高級的業務邏輯

跨鏈橋技術

一些基於 ZK 的跨鏈橋技術,如 Herodotus 和 Lagrange,也可被視為 ZK 協處理器的一種應用。這些技術主要關注數據提取和驗證,為跨鏈通信提供了可信的數據基礎。

1.4 ZK 協處理器並不完美

雖然我們羅列了許多優點,但當前階段的 ZK 協處理器並不完美,還需要面臨很多問題。我個人總結了如下幾點:

1.开發:ZK 這一概念對於許多开發者來說較難理解,开發還需要相關的密碼學知識以及掌握特定的开發語言和工具等;

2.硬件成本高昂:鏈下計算所使用的 ZK 硬件需要完全由項目方自身完全承擔,ZK 硬件昂貴且還在快速的發展迭代之中,硬件很可能隨時淘汰。這是否能形成商業邏輯上的閉環也是一個值得思考的問題;

3.賽道擁擠: 技術實現上其實都不會有特別大的差別,最後很可能與當前 Layer 2 的格局相似,有幾個突出項目,但大部分都無人問津;

4.zk 電路:在 zk 協處理器中執行鏈下計算需要將傳統計算機程序轉換為 zk 電路,為每個應用編寫定制電路非常繁雜,而使用 zkvm 在虛擬機中編寫電路又存在計算模型不同造成开銷較大的問題。

二.通往大規模應用的關鍵拼圖

(本章節主觀性較強,僅代表作者個人觀點)

本輪是以模塊化基建為主導的周期,如果說模塊化這條路徑是正確的,那么這個周期也許將是通往大規模應用的最後一步。不過在當前階段我們都會有個共同的感受,為什么只能看到一些老酒新裝的應用,為什么鏈比應用還多得多,為什么銘文等新代幣標准就能被稱為本輪最大的創新?

之所以如此缺乏新鮮敘事,本質上還是當前的模塊化基建不足以撐出超級應用,尤其是缺乏一些先決條件(全鏈互操作性、用戶門檻等),所以變相促成了區塊鏈歷史上最大的割裂。Rollup 作為模塊化時代的核心,速度上是快了,但相應的帶來的問題也很多,也就是我們上文反復強調的流動性割裂、用戶分散、鏈或者說虛擬機本身依舊限制了應用創新。另一方面,模塊化的另一個“關鍵先生”Celestia 开創了 DA 不必在以太坊上的先河,這個思路使得割裂進一步加劇。無論是始於意識形態還是 DA 成本,結果就是 BTC 被迫做 DA,其它公鏈要做更具性價比的 DA,現狀就是每條公鏈上少則一個,多則數十個的 Layer 2 項目。最後再加上所有基建與生態項目方都深度學習了 Blur(鐵順)开創的積分屠龍(OpenSea)玩法,要求用戶將 Token 質押在項目內,這種對於鯨魚一箭三雕(利息、ETH 或 BTC 的上漲、白嫖的 Token)的模式,進一步壓縮了鏈上流動性。

曾經的牛市裏,資金只會在數條到十幾條公鏈內流轉,甚至也可以說只集中於以太坊。而如今的資金分散在數百條公鏈,質押在數千個大差不差的項目之中,鏈上繁榮不再,連以太坊都沒有鏈上活動。那么東方玩家在 BTC 生態裏 PVP,西方玩家在 Solana 中 PVP 也是無奈之舉。所以我個人當前最關注的是如何促進全鏈流動性聚合,如何支撐新玩法與超級應用的誕生。在全鏈互操作性賽道中,傳統的幾個頭部項目,其實一直表現不佳,它們依舊更像傳統跨鏈橋。而新式互操作性方案在我們之前的研報也談過,主要是通過聚合多鏈為單鏈的方式,目前在做的有 AggLayer、Superchain、Elastic Chain、JAM 等,此處就不再展开。

總而言之,聚合全鏈是模塊化結構下所必須邁過的一道坎,但這道坎還需要邁很久。而 ZK 協處理器,是屬於當前階段中更為關鍵的拼圖,除了能加強 Layer 2 ,它也能補強 Layer 1 ,那是否有可以暫時跳出全鏈和三角悖論這兩個問題,未來能在部分具備廣泛流動性的 Layer 1 或者 Layer 2 上先實現一些符合當下的應用?畢竟當前的區塊鏈應用敘事實在匱乏。另一方面,實現玩法的多樣化,Gas 的控制、大規模應用的出現、甚至是跨鏈、降低用戶門檻,通過集成協處理器方案也會是比投靠中心化更為理想的方案。

三.項目一覽

ZK 協處理器賽道,基本是在 23 年左右湧現,在當前階段已經較為成熟。依據 Messari 的分類,該賽道目前已有的項目可分為三個大垂直領域(通用計算、互操作性和跨鏈、AI 和機器訓練), 18 個項目。其中大部分項目都由頭部 VC 支持,我們在下文中選取不同垂直領域的部分項目進行描述。

3.1 Giza

Giza 是部署在 Starknet 由 StarkWare 官方支持的一個 zkML(零知識機器學習)協議,專注於使人工智能模型能夠在區塊鏈智能合約中可驗證地使用。开發者可以將 AI 模型部署到 Giza 網絡,Giza 隨後通過零知識證明驗證模型推理的正確性,並以無需信任的方式將結果提供給智能合約使用。這使得开發者能夠構建結合 AI 能力的鏈上應用,同時保持區塊鏈的去中心化和可驗證性。

Giza 通過執行以下三個步驟完成工作流程:

  • 模型轉換:Giza 將常用的 ONNX 格式 AI 模型轉換為可在零知識證明系統中運行的格式。這允許开發者使用熟悉的工具訓練模型,然後將其部署到 Giza 網絡。

  • 鏈下推理:當智能合約請求 AI 模型推理時,Giza 在鏈下執行實際的計算。這避免了在區塊鏈上直接運行復雜 AI 模型的高昂成本。

  • 零知識驗證:Giza 為每次模型推理生成 ZK proof,證明計算是正確執行的。這些證明在鏈上驗證,確保推理結果的正確性,而無需在鏈上重復整個計算過程。

Giza 的方法使得 AI 模型可以作為智能合約的可信輸入源,而不需要依賴中心化的預言機或可信執行環境。這為區塊鏈應用开闢了新的可能性,如基於 AI 的資產管理、欺詐檢測、動態定價。是當前Web3 x AI 中少數邏輯閉環的項目之一,也是協處理在 AI 領域中的一次妙用。

3.2 Risc Zero

Risc Zero 是由多名頭部 VC 支持的協處理器項目,屬於該賽道中的佼佼者。該項目專注於使任意計算能夠在區塊鏈智能合約中可驗證地執行。开發者可以使用 Rust 編寫程序並部署到 RISC Zero 網絡,RISC Zero 隨後通過零知識證明驗證程序執行的正確性,並以無需信任的方式將結果提供給智能合約使用。這使得开發者能夠構建復雜的鏈上應用,同時保持區塊鏈的去中心化和可驗證性。

我們在上文中已經簡單說過部署與工作的流程,這裏再詳細說說,兩個關鍵組件:

Bonsai:RISC Zero 的 Bonsai 是項目中的協處理器組件,它無縫集成於 RISC-V 指令集架構的 zkVM,允許开發者在幾天內快速將高性能的零知識證明集成到以太坊、L1區塊鏈、Cosmos 應用鏈、L2 rollups 和 dApps 中,提供智能合約直接調用、可驗證的鏈下計算、跨鏈互操作性和通用 rollup 功能,同時採用去中心化優先的分布式架構設計,結合了遞歸證明、定制電路編譯器、狀態延續和持續改進的證明算法,使任何人都能為各種應用生成高性能的零知識證明。

zKVM:zkVM 是一個可驗證的計算機,其工作方式類似於真實的嵌入式 RISC-V 微處理器。該虛擬機基於 RISC-V 指令集架構,允許开發者使用 Rust、C++、Solidity、Go 等高級編程語言等多種編程語言,編寫可生成零知識證明的程序,支持超過 70% 的熱門 Rust crates,實現了通用計算與零知識證明的無縫結合,能夠為任意復雜度的計算生成高效的零知識證明,同時保持計算過程的隱私性和結果的可驗證性,zkVM 採用了包括 STARK 和 SNARK 在內的 ZK 技術,通過 Recursion Prover 和 STARK-to-SNARK Prover 等組件實現高效的證明生成和驗證,支持鏈下執行和鏈上驗證的模式。

Risc Zero 已經與多個 ETH 系 Layer 2 集成,並且演示了多個 Bonsai 的用例,其中較為有趣的是 Bonsai Pay 。該演示使用 RISC Zero 的 zkVM 和 Bonsai 證明服務於發,允許用戶使用 Google 帳戶在以太坊上發送或提取 ETH 和代幣。它展示了 RISC Zero 如何將鏈上應用程序與 OAuth 2.0 (Google 等主要身份提供商使用的標准)無縫集成,這是通過傳統Web2應用降低Web3用戶門檻的一次集成用例,除此之外還有基於 DAO 等應用的示例。

3.3 =nil;

=nil; 由 Mina、Polychain、Starkware、Blockchain Capital 等知名項目與機構投資,值得注意的是 Mina 與 Starkware 這類 zk 技術前沿的項目方也在其中,說明對項目的技術認可還是較高的。=nil; 也是曾在我們研報“算力市場”中提及的一個項目。當時主要集中於=nil; 的 Proof Market(去中心化證明生成市場),該項目其實還有個子產品,zkLLVM。

zkLLVM 是由=nil; Foundation 开發的一個創新性電路編譯器,它能夠將 C++、Rust 等主流开發語言編寫的應用程序代碼自動轉換為以太坊上高效的可證明電路,無需使用專門的零知識領域特定語言(DSL),從而大幅簡化开發流程,降低开發門檻,同時通過不涉及 zkVM(零知識虛擬機)的方式提高了性能,支持硬件加速以加快證明生成速度,適用於 Rollups、跨鏈橋、預言機、機器學習和遊戲等多種 ZK 應用場景,並與=nil; Foundation 的 Proof Market 緊密集成,為开發者提供從電路創建到證明生成的端到端支持。

3.4 Brevis

該項目為 Celer Network 的子項目,Bervis 是一種用於區塊鏈的智能零知識 (ZK)協處理器,它使 dApp 能夠以完全無信任的方式跨多個區塊鏈訪問、計算和利用任意數據。同其它協處理一樣,Brevis 同樣擁有廣泛的用例,例如數據驅動的 DeFi、zkBridges、鏈上用戶獲取、zkDID、社交账戶抽象。

Brevis 的架構主要由三個部分構成:

  • zkFabric:zkFabric 是 Brevis 架構的中繼器。它的主要任務是收集並同步來自所有連接區塊鏈的區塊頭信息,最後通過 ZK 輕客戶端電路為每個收集的區塊頭生成共識證明。

  • zkQueryNet:zkQueryNet 是一個开放的 ZK 查詢引擎市場,可以直接接受來自鏈上智能合約的數據查詢,也能夠通過 ZK 查詢引擎電路生成查詢結果和相應的 ZK 查詢證明。這些引擎範圍從高度專業化(例如計算特定時間段內 DEX 的交易量)到高度通用的數據索引抽象和高級查詢語言,可滿足各種應用程序需求。

  • zkAggregatorRollup:充當 zkFabric 和 zkQueryNet 的聚合和存儲層。它驗證這兩個組件的證明,存儲經過證明的數據,並將其 ZK 證明的狀態根提交給所有連接的區塊鏈,從而允許 dApp 直接在其鏈上智能合約的業務邏輯中訪問經過證明的查詢結果。

通過這套模塊化架構,Brevis 可以為所有支持的公鏈鏈上智能合約,提供無需信任、高效且靈活的訪問方式。在 UNI 的V4版本中也採用了該項目,並與協議中的 Hooks(一個為各種用戶集成定制邏輯的系統)進行集成,以方便讀取歷史區塊鏈數據,降低 Gas fee,同時確保去中心化屬性。這是 zk 協處理器推動 DEX 的一次示例。

3.5 Lagrange

Lagrange 是由1kx及 Founders fund 領投的互操作性 zk 協處理器協議,該協議的主要目的為提供無需信任的跨鏈互操作性和需要大數據復雜計算的應用程序的創新提供支撐。與傳統的節點橋不同,Lagrange 的跨鏈互操作性主要通過其創新的 ZK Big Data 和 State Committee 機制來實現。

ZK Big Data:該產品為 Langrange 的核心,主要負責處理和驗證跨鏈數據,生成相關的 ZK 證明。該組件包含了高度並行的 ZK Coprocessor 用於執行復雜鏈下計算和生成零知識證明,專門設計的可驗證數據庫支持無限存儲槽和智能合約直接 SQL 查詢,動態更新機制僅更新變化的數據點以減少證明時間,以及允許开發者直接從智能合約中使用 SQL 查詢訪問歷史數據而無需編寫復雜電路的集成功能,共同構成了一個大規模區塊鏈數據處理和驗證系統。

State Committee:該組件為一個去中心化的驗證網絡,由多個獨立節點組成,每個節點質押 ETH 作為抵押。這些節點作為 ZK 輕客戶端,專門驗證特定優化 rollup 的狀態。State Committee 與 EigenLayer 的 AVS 集成,利用重質押機制增強安全性,支持無限數量節點參與,實現超线性安全性增長。它還提供“快速模式”,允許用戶在不等待挑战窗口的情況下進行跨鏈操作,大大提高了用戶體驗。這兩種技術的結合使 Lagrange 能夠高效處理大規模數據,執行復雜計算,並在不同區塊鏈間安全傳遞和驗證結果,為开發復雜跨鏈應用提供了支撐。

Lagrange 在當前已經與 EigenLayer、Mantle、Base、Frax、Polymer、LayerZero、Omni、AltLayer 等集成,也將作為第一個 ZK AVS 在以太坊生態中進行鏈接。

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