YBB Capital: 블록체인의 GPU 및 ZK 보조 프로세서에 대한 종합 분석

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YBB Capital
3개월 전
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ZK 보조 프로세서는 복잡한 컴퓨팅 작업을 처리하는 블록체인의 능력을 향상시키고, 가스 비용을 줄이며, 오프체인 계산과 영지식 증명을 통해 스마트 계약의 기능을 확장합니다. 이 기사에서는 ZK 보조 프로세서와 Rollup의 차이점을 자세히 비교하고 Giza, Risc Zero, =nil;, Brevis 및 Lagrange와 같은 트랙의 몇 가지 중요한 프로젝트를 소개합니다. 또한 대규모 애플리케이션을 지원하고 현재 블록체인 문제를 해결하는 데 있어 ZK 보조 프로세서의 잠재력에 대해 논의하고 블록체인 기술 개발을 촉진하는 데 있어서 ZK 보조 프로세서의 중요한 역할을 강조했습니다.

원저자 : YBB캐피탈 연구원 Zeke

YBB Capital: 블록체인의 GPU 및 ZK 보조 프로세서에 대한 종합 분석

TLDR

  • ZK 코프로세서는 모듈식 개념에서 파생된 오프체인 컴퓨팅 플러그인으로 간주할 수 있습니다. 그 기능은 CPU에 대한 그래픽 컴퓨팅 작업을 공유하는, 즉 특정 시나리오에서 컴퓨팅을 공유하는 기존 컴퓨터의 GPU와 유사합니다. 태스크 프로세서;

  • 복잡한 계산 및 대용량 데이터 처리, 가스비 절감, 스마트 계약 기능 확장에 사용할 수 있습니다.

  • 롤업과의 차이점: ZK 보조 프로세서는 상태 비저장이며 체인 전반에 걸쳐 사용할 수 있으며 복잡한 컴퓨팅 시나리오에 적합합니다.

  • ZK 보조 프로세서는 개발이 어렵고 성능 오버헤드가 높으며 표준화가 부족합니다. 하드웨어에는 많은 비용이 필요합니다. 트랙은 1년 전보다 훨씬 성숙해졌지만 아직 초기 단계입니다.

  • 인프라가 프랙탈 확장의 모듈화 시대에 진입한 후, 블록체인은 유동성 부족, 사용자 분산, 혁신 부족, 크로스체인 상호 운용성 부족 등 다양한 문제에 빠졌으며, 수직 확장의 L1과 역설을 형성했습니다. ZK 보조 프로세서는 미래에 두 가지 모두에 좋은 강화를 제공하여 문제에서 벗어날 수 있도록 하고, 기존 응용 프로그램과 새롭고 중요한 응용 프로그램에 대한 성능 지원을 제공하고, 더 신선한 이야기를 가져올 수 있습니다.

1. 모듈형 인프라의 또 다른 분야인 ZK 보조 프로세서

1.1 ZK 보조 프로세서 개요

ZK 코프로세서는 모듈식 개념에서 파생된 오프체인 컴퓨팅 플러그인으로 간주할 수 있습니다. 그 기능은 CPU에 대한 그래픽 컴퓨팅 작업을 공유하는, 즉 특정 시나리오에서 컴퓨팅을 공유하는 기존 컴퓨터의 GPU와 유사합니다. 작업의 프로세서입니다. 이 설계 프레임워크에서는 퍼블릭 체인이 잘 하지 못하는 과중한 데이터 및 복잡한 계산 로직 작업을 ZK 보조 프로세서를 통해 계산할 수 있으며 체인은 반환된 계산 결과만 수신하면 되며 그 정확성은 ZK 증명으로 보장됩니다. , 복잡한 작업에 대한 신뢰할 수 있는 오프체인 계산이 마침내 실현됩니다.

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현재 AI, SocialFi, DEX, GameFi 등 인기 있는 애플리케이션은 고성능과 비용 관리에 대한 요구가 시급합니다. 기존 솔루션에서는 고성능을 요구하는 이러한 무거운 애플리케이션이 자산 온체인 + 오프체인 형태를 선택하는 경우가 많습니다. 애플리케이션 또는 애플리케이션에 대해 별도로 애플리케이션 체인을 설계합니다. 그러나 둘 다 몇 가지 고유한 문제를 가지고 있습니다. 예를 들어 전자는 블랙박스를 가지고 있고 후자는 높은 개발 비용, 원래 체인 생태계와의 분리, 유동성 단편화 등의 문제가 있습니다. 또한, 메인 체인 가상 머신은 이러한 애플리케이션의 개발 및 운영에 큰 제한이 있습니다(예: 애플리케이션 계층 표준이 부족하고 개발 언어가 복잡함).

ZK 코프로세서의 존재는 이러한 문제를 해결하기 위해 존재한다. 좀 더 구체적인 예를 들자면, 블록체인을 인터넷(휴대전화, 컴퓨터 등)에 연결할 수 없는 단말기라고 볼 수 있다. Uniswap과 같은 DeFi 애플리케이션과 같은 일부 Simpler 애플리케이션은 체인에서 완전히 실행될 수 있습니다. 그러나 ChatGPT와 같은 애플리케이션을 실행하는 등 더 복잡한 애플리케이션이 등장하면 퍼블릭 체인의 성능과 스토리지가 완전히 부족해 가스가 폭발적으로 증가할 것입니다. Web2의 경우 ChatGPT를 실행할 때도 마찬가지입니다. 일반 터미널 자체에서는 GPT-4를 처리할 수 없습니다. o 이 대규모 언어 모델은 서버가 추론 결과를 계산한 후 OpenAI 서버에 문제를 전달해야 합니다. , 우리는 직접 답변을 받게 될 것입니다. ZK 코프로세서는 블록체인의 원격 서버와 유사합니다. 그러나 다양한 프로젝트 유형의 경우 다양한 코프로세서 프로젝트의 설계에 약간의 차이가 있을 수 있지만 기본 논리는 크게 다르지 않습니다. 계산 + ZK 증명 또는 저장 증명. Rise Zero의 Bonsai 배포를 예로 들면 이 아키텍처의 논리가 매우 간단하다는 것을 알 수 있습니다. 이 프로젝트는 Rise Zero의 자체 zkVM에 원활하게 통합되어 있으며 개발자는 Bonsai를 보조 프로세서 단계로 사용하기 위해 다음과 같은 두 가지 간단한 단계만 필요합니다.

  • 애플리케이션 로직을 처리하기 위해 zkVM 애플리케이션을 작성합니다.

  • Bonsai에게 zkVM 애플리케이션을 실행하고 결과를 처리하도록 요청하는 Solidity 계약을 작성하세요.

1.2와 롤업의 차이점은 무엇입니까?

위의 정의에서 우리는 Rollup이 구현 논리나 목표에 관계없이 ZK 보조 프로세서와 높은 수준의 중첩을 갖는 것으로 보인다는 것을 알 수 있습니다. 그러나 실제로 Rollup은 메인 체인의 멀티 코어 버전에 더 가깝습니다. 둘 사이의 구체적인 차이점은 다음과 같습니다.

1. 주요 목적:

  • 롤업: 블록체인 거래 처리량을 향상하고 거래 수수료를 줄입니다.

  • ZK 보조 프로세서: 스마트 계약의 컴퓨팅 성능을 확장하여 더 복잡한 논리와 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있도록 합니다.

2. 작동 원리:

  • 롤업: 체인의 거래를 요약하고 사기 증명 또는 ZK 증명을 통해 메인 체인으로 전송합니다.

  • ZK 보조 프로세서: ZK 롤업과 유사하지만 둘의 적용 시나리오가 다릅니다. ZK 롤업은 체인의 모양과 규칙에 의해 제한되며 ZK 보조 프로세서의 작업에 적합하지 않습니다.

3. 상태 관리:

  • 롤업: 자체 상태를 유지하고 정기적으로 메인 체인과 동기화해야 합니다.

  • ZK 보조 프로세서: 지속적인 상태가 유지되지 않으며 각 계산은 상태 비저장입니다.

4. 적용 시나리오:

  • 롤업: 주로 C 측에 사용되며 고빈도 거래에 적합합니다.

  • ZK 보조 프로세서: 주로 B측에 사용되며 고급 금융 모델, 빅 데이터 분석 등과 같이 복잡한 계산이 필요한 시나리오에 적합합니다.

5. 메인 체인과의 관계:

  • 롤업: 일반적으로 특정 블록체인 네트워크에 초점을 맞춘 메인 체인의 확장으로 볼 수 있습니다.

  • ZK 코프로세서: 여러 블록체인에 대한 서비스를 제공할 수 있으며 특정 메인 체인에 국한되지 않으므로 Rollup에 대한 서비스도 제공할 수 있습니다.

따라서 둘은 본질적으로 상호 배타적이지 않고 상호 보완적이기도 합니다. 롤업이 애플리케이션 체인 형태로 존재하더라도 ZK 보조 프로세서는 여전히 서비스를 제공할 수 있습니다.

1.3 사용 사례

이론적으로 말하면 ZK 보조 프로세서는 매우 광범위한 응용 범위를 가지며 기본적으로 다양한 블록체인 트랙의 프로젝트를 다룰 수 있습니다. ZK 보조 프로세서의 존재는 Dapp의 기능을 Web2 중앙 집중식 앱의 기능에 더 가깝게 만들 수 있습니다. 다음은 인터넷에서 수집한 몇 가지 데모 사용 사례입니다.

데이터 기반 DApp 개발

ZK 보조 프로세서를 사용하면 개발자는 전체 체인의 기록 데이터를 활용하고 추가적인 신뢰 가정 없이 복잡한 계산을 수행하는 데이터 기반 DApp을 만들 수 있습니다. 이는 DApp 개발에 다음과 같은 전례 없는 가능성을 제공합니다.

  • 고급 데이터 분석: Dune Analytics와 유사한 온체인 데이터 분석 기능.

  • 복잡한 비즈니스 로직: 기존 중앙 집중식 애플리케이션에서 복잡한 알고리즘과 비즈니스 로직을 구현합니다.

  • 크로스체인 애플리케이션: 멀티체인 데이터를 기반으로 크로스체인 DApp을 구축합니다.

DEX의 VIP 트레이더 프로그램

일반적인 적용 시나리오는 탈중앙화 거래소(DEX)의 거래량에 따른 수수료 할인 프로그램, 즉 VIP 트레이더 로열티 프로그램을 구현하는 것입니다. 이러한 유형의 체계는 중앙 집중식 거래소(CEX)에서는 일반적이지만 DEX에서는 드뭅니다.

ZK 보조 프로세서를 사용하여 DEX는 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 사용자의 과거 거래량 추적

  • 사용자의 VIP 레벨 계산

  • 레벨에 따라 거래 수수료를 동적으로 조정

이 기능은 DEX가 사용자 유지를 개선하고 유동성을 높이며 궁극적으로 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

스마트 계약을 위한 데이터 향상

ZK 보조 프로세서는 스마트 계약을 위한 데이터 캡처, 계산 및 검증 서비스를 제공하는 강력한 미들웨어 역할을 하여 비용을 절감하고 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 스마트 계약은 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 대량의 과거 데이터에 액세스하고 처리합니다.

  • 복잡한 오프체인 계산 수행

  • 더욱 발전된 비즈니스 로직 구현

크로스체인 브리지 기술

Herodotus 및 Lagrange와 같은 일부 ZK 기반 크로스 체인 브리지 기술도 ZK 보조 프로세서의 응용 프로그램으로 간주될 수 있습니다. 이러한 기술은 주로 데이터 추출 및 검증에 중점을 두고 크로스체인 통신을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공합니다.

1.4 ZK 보조 프로세서는 완벽하지 않습니다

많은 장점을 나열했지만 현재 ZK 보조 프로세서 단계는 완벽하지 않으며 여전히 많은 문제에 직면해야 합니다. 저는 개인적으로 다음과 같은 점을 요약했습니다.

1. 개발: ZK의 개념은 많은 개발자가 이해하기 어렵습니다. 개발에는 관련 암호화 지식과 특정 개발 언어 및 도구에 대한 숙달도 필요합니다.

2. 하드웨어 비용이 높습니다. 오프체인 컴퓨팅에 사용되는 ZK 하드웨어는 프로젝트 자체에서 전액 부담해야 합니다. ZK 하드웨어는 비용이 많이 들고 여전히 빠른 개발과 반복을 거치고 있으며 언제든지 쓸모가 없어질 가능성이 높습니다. 이것이 비즈니스 로직에서 폐쇄 루프를 형성할 수 있는지 여부도 고려해 볼 가치가 있는 질문입니다.

3. 트랙이 혼잡합니다. 실제로 기술 구현에는 큰 차이가 없습니다. 결국 현재 레이어 2 패턴과 유사할 가능성이 높지만 대부분은 무시됩니다. ;

4.zk 회로: zk 보조 프로세서에서 오프체인 계산을 실행하려면 기존 컴퓨터 프로그램을 zk 회로로 변환해야 합니다. 각 애플리케이션에 맞게 맞춤형 회로를 작성하는 것은 매우 복잡하며 zkvm을 사용하여 가상 머신에 회로를 작성하는 데에는 비용이 많이 드는 문제가 있습니다. .

2. 대규모 적용으로 이어지는 핵심 퍼즐 조각

(이 장은 매우 주관적이며 저자의 개인적인 견해만을 담고 있습니다.)

이 주기는 모듈식 인프라에 의해 지배됩니다. 모듈화 경로가 올바른 경우 이 주기는 대규모 적용을 향한 마지막 단계일 수 있습니다. 그런데 현 단계에서 우리 모두는 왜 새로운 애플리케이션이 적용된 일부 오래된 와인만 볼 수 있는가? 왜 애플리케이션보다 체인이 더 많은가? 둥근?

이렇게 신선한 내러티브가 부족한 이유는 현재 모듈형 인프라가 슈퍼 애플리케이션을 지원하기에 충분하지 않기 때문입니다. 특히 일부 전제조건(전체 체인 상호 운용성, 사용자 임계값 등)이 부족하여 가장 큰 기여를 했습니다. 분리를 가장한 블록체인의 역사. 모듈화 시대의 핵심인 롤업은 빠르지만 많은 문제를 가져옵니다. 즉, 위에서 반복해서 강조한 유동성 단편화, 사용자 분산, 체인이나 가상 머신 자체가 여전히 애플리케이션 혁신을 제한합니다. 반면, 모듈화의 또 다른 주요 인물인 Celestia는 DA가 이더리움에 있을 필요가 없다는 아이디어를 개척했습니다. 이 아이디어는 분열을 더욱 심화시킵니다. 이데올로기에서 시작하든 DA의 비용에서든 결과적으로 BTC는 DA를 수행해야 하고 다른 퍼블릭 체인은 더 비용 효율적인 DA를 수행해야 합니다. 현재 상황은 각 퍼블릭 체인이 1개 또는 몇 개 정도의 DA를 보유하고 있다는 것입니다. 수십 개의 레이어 2 프로젝트. 마지막으로 모든 인프라 및 생태학적 프로젝트 당사자는 Blur(Tieshun)가 개척한 포인트 죽이기 드래곤(OpenSea) 게임 플레이를 깊이 연구하여 사용자가 프로젝트에서 토큰을 약속하도록 요구했습니다. 이러한 종류의 일석이조(이자, ETH)입니다. 고래 또는 BTC 및 무료 토큰의 증가) 모델은 체인의 유동성을 더욱 압축했습니다.

과거 강세장에서는 자금이 몇 개에서 수십 개의 퍼블릭 체인으로만 흘러갔고, 이더리움에만 집중됐다고 할 수도 있었습니다. 그러나 오늘날의 자금은 수백 개의 퍼블릭 체인에 분산되어 있으며 모두 동일한 수천 개의 프로젝트에 약속되어 있습니다. 체인의 번영은 더 이상 존재하지 않으며 심지어 이더리움에도 온체인 활동이 없습니다. 따라서 BTC 생태계의 동양 플레이어 PVP와 솔라나의 서양 플레이어 PVP는 무력합니다. 따라서 제가 개인적으로 지금 가장 고민하는 것은 체인 전반에 걸쳐 유동성의 집합을 어떻게 촉진할 것인지, 그리고 새로운 게임플레이와 슈퍼 애플리케이션의 탄생을 어떻게 지원할 것인지입니다. 전체 체인 상호 운용성 트랙에서 몇몇 기존 주요 프로젝트는 실제로 성능이 저조했습니다. 그들은 여전히 전통적인 크로스 체인 브리지와 비슷합니다. 새로운 상호 운용성 솔루션은 이전 연구 보고서에서도 주로 여러 체인을 단일 체인으로 통합하는 방식으로 논의되었습니다. 현재 우리는 AggLayer, Superchain, Elastic Chain, JAM 등을 작업 중이지만 여기서는 논의하지 않습니다.

전체적으로, 전체 체인을 통합하는 것은 모듈식 구조에서 극복해야 할 장애물이지만, 이 장애물은 여전히 오랜 시간이 걸릴 것입니다. ZK 보조 프로세서는 현재 단계에서 더욱 중요한 퍼즐 조각입니다. 레이어 2를 강화하는 것 외에도 레이어 1도 강화할 수 있습니다. 풀 체인과 삼각형 역설의 두 가지 문제를 일시적으로 벗어날 수 있을까요? 광범위한 유동성을 갖춘 일부 레이어 1 또는 레이어 2에 일부 현재 애플리케이션을 구현합니까? 결국 현재의 블록체인 애플리케이션 내러티브는 정말 부족합니다. 반면, 게임 플레이의 다양화, 가스 제어, 대규모 애플리케이션의 출현, 심지어 크로스체인까지 달성하고 사용자 임계값을 낮추려면 보조 프로세서 솔루션을 통합하는 것이 중앙 집중화에 의존하는 것보다 더 이상적인 솔루션이 될 것입니다.

3. 프로젝트 목록

ZK 보조 프로세서 트랙은 기본적으로 2023년경에 등장했으며 현재 단계에서는 상대적으로 성숙합니다. Messari의 분류에 따르면 트랙의 현재 기존 프로젝트는 18개 프로젝트로 세 가지 주요 수직 영역(일반 컴퓨팅, 상호 운용성 및 크로스 체인, AI 및 기계 교육)으로 나눌 수 있습니다. 이러한 프로젝트의 대부분은 아래 설명을 위해 다양한 업종의 일부 프로젝트를 선택하여 선도적인 VC의 지원을 받습니다.

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3.1 기자

YBB Capital: 블록체인의 GPU 및 ZK 보조 프로세서에 대한 종합 분석

Giza는 Starknet에 배포되고 StarkWare에서 공식적으로 지원하는 zkML(영지식 기계 학습) 프로토콜로, 인공 지능 모델을 블록체인 스마트 계약에서 검증 가능하게 사용할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 개발자는 AI 모델을 Giza 네트워크에 배포할 수 있으며, Giza는 영지식 증명을 통해 모델 추론의 정확성을 검증하고 그 결과를 무신뢰 방식으로 스마트 계약에 제공합니다. 이를 통해 개발자는 블록체인의 분산화 및 검증 가능성을 유지하면서 AI 기능을 통합하는 온체인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Giza는 다음 세 단계를 수행하여 워크플로를 완료합니다.

  • 모델 변환: Giza는 일반적으로 사용되는 ONNX 형식 AI 모델을 영지식 증명 시스템에서 실행할 수 있는 형식으로 변환합니다. 이를 통해 개발자는 친숙한 도구를 사용하여 모델을 훈련한 다음 Giza 네트워크에 배포할 수 있습니다.

  • 오프체인 추론: 스마트 계약이 AI 모델 추론을 요청하면 Giza는 오프체인에서 실제 계산을 수행합니다. 이를 통해 복잡한 AI 모델을 블록체인에서 직접 실행하는 데 드는 높은 비용을 피할 수 있습니다.

  • 영지식 검증: Giza는 각 모델 추론에 대해 ZK 증명을 생성하여 계산이 올바르게 수행되었음을 증명합니다. 이러한 증명은 온체인에서 검증되므로 온체인에서 전체 계산 프로세스를 반복할 필요 없이 추론 결과의 정확성이 보장됩니다.

Giza의 접근 방식을 통해 AI 모델은 중앙 집중식 오라클이나 신뢰할 수 있는 실행 환경에 의존하지 않고도 스마트 계약을 위한 신뢰할 수 있는 입력 소스 역할을 할 수 있습니다. 이는 AI 기반 자산 관리, 사기 탐지 및 동적 가격 책정과 같은 블록체인 애플리케이션에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다. 현재 Web3 x AI에서 몇 안 되는 논리적 폐쇄 루프 프로젝트 중 하나이며, AI 분야에서 공동 처리를 훌륭하게 활용한 사례이기도 합니다.

3.2 위험 제로

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Risc Zero는 여러 주요 VC가 지원하는 보조 프로세서 프로젝트이며 해당 분야 최고 중 하나입니다. 이 프로젝트는 블록체인 스마트 계약 내에서 임의의 계산을 검증 가능하게 실행하는 데 중점을 둡니다. 개발자는 Rust를 사용하여 프로그램을 작성하고 이를 RISC Zero 네트워크에 배포할 수 있습니다. RISC Zero는 영지식 증명을 통해 프로그램 실행의 정확성을 검증하고 그 결과를 무신뢰 방식으로 스마트 계약에 제공합니다. 이를 통해 개발자는 블록체인의 분산화 및 검증 가능성을 유지하면서 복잡한 온체인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

위에서 배포 및 작업 프로세스에 대해 간략하게 설명했으며 여기서는 두 가지 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명하겠습니다.

Bonsai: RISC Zero의 Bonsai는 프로젝트의 보조 프로세서 구성 요소로, RISC-V 명령어 세트 아키텍처의 zkVM에 완벽하게 통합되어 개발자가 고성능 영지식 증명을 Ethereum 및 L1에 신속하게 통합할 수 있습니다. 블록체인, 코스모스 애플리케이션 체인, L2 롤업 및 dApp에서는 스마트 계약에 대한 직접 호출, 검증 가능한 오프체인 계산, 크로스체인 상호 운용성 및 범용 롤업 기능을 제공하며 분산 우선 분산 아키텍처 설계를 채택합니다. 재귀 증명, 맞춤형 회로 컴파일러, 상태 연속성 및 지속적으로 개선되는 증명 알고리즘이 결합되어 누구나 다양한 애플리케이션에 대한 고성능 영지식 증명을 생성할 수 있습니다.

zKVM: zkVM은 실제 임베디드 RISC-V 마이크로프로세서처럼 작동하는 검증 가능한 컴퓨터입니다. 이 가상 머신은 RISC-V 명령어 세트 아키텍처를 기반으로 하므로 개발자는 Rust, C++, Solidity, Go 및 기타 고급 프로그래밍 언어와 같은 여러 프로그래밍 언어를 사용하여 영지식을 생성할 수 있는 프로그램을 작성할 수 있습니다. 널리 사용되는 Rust 크레이트의 70% 이상을 지원하며 일반 컴퓨팅과 영지식 증명의 완벽한 결합을 달성하고 계산 프로세스의 프라이버시를 유지하면서 모든 복잡성의 계산을 위한 효율적인 영지식 증명을 생성할 수 있습니다. 결과의 검증 가능성 zkVM은 ZK 기술을 포함한 STARK 및 SNARK를 채택하여 Recursion Prover 및 STARK-to-SNARK Prover와 같은 구성 요소를 통해 효율적인 증명 생성 및 검증을 실현하고 오프체인 실행 및 온체인 검증 모드를 지원합니다.

Risc Zero는 여러 ETH 기반 레이어 2와 통합되었으며 여러 Bonsai 사용 사례를 시연했으며 그 중 더 흥미로운 것은 Bonsai Pay입니다. 데모에서는 RISC Zero의 zkVM 및 Bonsai 서비스 증명을 사용하여 사용자가 Google 계정을 사용하여 Ethereum에서 ETH 및 토큰을 보내거나 인출할 수 있도록 합니다. 이는 RISC Zero가 온체인 애플리케이션을 OAuth 2.0(Google과 같은 주요 ID 공급자가 사용하는 표준)과 원활하게 통합할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이는 특히 기존 Web2 애플리케이션에 비해 Web3 사용자의 진입 장벽을 낮추는 통합 사용 사례입니다. DAO와 같은 애플리케이션을 기반으로 합니다.

3.3 = 없음;

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=nil; Mina, Polychain, Starkware 및 Blockchain Capital과 같은 유명 프로젝트 및 기관에서 투자하고 있으며 Mina 및 Starkware와 같은 최첨단 zk 기술을 보유한 프로젝트 당사자도 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 프로젝트의 기술적 인지도는 여전히 높다. =nil; 우리 연구 보고서 컴퓨팅 파워 마켓에서도 언급된 프로젝트입니다. 당시에는 주로 =nil;의 Proof Market(분산형 증명 생성 시장)에 중점을 두었습니다. 실제로 이 프로젝트에는 zkLLVM이라는 하위 제품도 있었습니다.

zkLLVM은 =nil이 개발한 혁신적인 회로 컴파일러입니다. 전문화된 영지식 필드를 사용하지 않고도 C++ 및 Rust와 같은 주류 개발 언어로 작성된 애플리케이션 코드를 효율적으로 증명 가능한 회로로 자동 변환할 수 있습니다. DSL)을 사용하여 개발 프로세스를 크게 단순화하고 개발 임계값을 낮추는 동시에 zkVM(영지식 가상 머신)을 포함하지 않아 성능을 향상시켜 증명 생성 속도를 높이는 데 적합합니다. , 크로스체인 브리지, 오라클, 머신러닝, 게임 등 다양한 ZK 애플리케이션 시나리오를 제공하며 =nil Foundation의 Proof Market과 긴밀하게 통합되어 개발자에게 회로 생성부터 증명 생성까지 엔드투엔드 지원을 제공합니다.

3.4 브레비스

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이 프로젝트는 Celer Network의 하위 프로젝트입니다. Bervis는 dApp이 완전히 신뢰할 수 없는 방식으로 여러 블록체인에 액세스하고 계산하고 활용할 수 있도록 하는 블록체인용 지능형 영지식(ZK) 공동 프로세서입니다. 다른 보조 프로세서와 마찬가지로 Brevis도 데이터 기반 DeFi, zkBridges, 온체인 사용자 확보, zkDID 및 소셜 계정 추상화와 같은 광범위한 사용 사례를 보유하고 있습니다.

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Brevis의 아키텍처는 주로 세 부분으로 구성됩니다.

  • zkFabric: zkFabric은 Brevis 아키텍처의 리피터입니다. 주요 임무는 연결된 모든 블록체인에서 블록 헤더 정보를 수집 및 동기화하고 최종적으로 ZK 라이트 클라이언트 회로를 통해 수집된 각 블록 헤더에 대한 합의 증명을 생성하는 것입니다.

  • zkQueryNet: zkQueryNet은 체인의 스마트 계약에서 데이터 쿼리를 직접 받을 수 있고 ZK 쿼리 엔진 회로를 통해 쿼리 결과와 해당 ZK 쿼리 인증서를 생성할 수 있는 개방형 ZK 쿼리 엔진 시장입니다. 이러한 엔진은 매우 전문화된 것(예: 특정 기간 동안 DEX의 거래량 계산)부터 매우 일반적인 데이터 인덱스 추상화 및 고급 쿼리 언어에 이르기까지 다양하여 다양한 애플리케이션 요구 사항을 충족합니다.

  • zkAggregatorRollup: zkFabric 및 zkQueryNet에 대한 집계 및 저장 계층 역할을 합니다. 두 구성 요소의 증명을 확인하고, 증명된 데이터를 저장하고, 연결된 모든 블록체인에 ZK 증명 상태 루트를 커밋하여 dApp이 온체인 스마트 계약 검색 결과의 비즈니스 로직에서 증명된 내용에 직접 액세스할 수 있도록 합니다.

이 모듈식 아키텍처를 통해 Brevis는 지원되는 모든 공개 체인에서 스마트 계약에 대한 무신뢰성, 효율적이고 유연한 액세스를 제공할 수 있습니다. 이 프로젝트는 UNI V4 버전에도 채택되었으며 프로토콜(다양한 사용자를 위한 맞춤형 로직을 통합하는 시스템)의 Hooks와 통합되어 과거 블록체인 데이터 읽기를 용이하게 하고 가스 비용을 절감하며 중앙집중화 속성을 보장합니다. 이것은 DEX를 구동하는 zk 보조 프로세서의 예입니다.

3.5 라그랑주

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Lagrange는 1kx와 Founders Fund가 주도하는 상호 운용 가능한 zk 보조 프로세서 프로토콜입니다. 프로토콜의 주요 목적은 무신뢰 크로스 체인 상호 운용성을 제공하고 복잡한 빅 데이터 계산이 필요한 애플리케이션의 혁신을 지원하는 것입니다. 기존 노드 브리지와 달리 Lagrange의 체인 간 상호 운용성은 주로 혁신적인 ZK 빅 데이터 및 국가 위원회 메커니즘을 통해 달성됩니다.

ZK 빅데이터: 이 제품은 Langrange의 핵심이며 주로 크로스체인 데이터 처리 및 검증과 관련 ZK 인증서 생성을 담당합니다. 이 구성 요소에는 복잡한 오프체인 계산을 수행하고 영지식 증명을 생성하기 위한 고도로 병렬적인 ZK 보조 프로세서가 포함되어 있습니다. 특별히 설계된 검증 가능한 데이터베이스는 스마트 계약을 위한 무제한 스토리지 슬롯과 직접 SQL 쿼리를 지원합니다. 동적 업데이트 메커니즘은 변경된 데이터 포인트만 업데이트하여 데이터를 줄입니다. 개발자가 복잡한 회로를 작성하지 않고도 스마트 계약에서 직접 SQL 쿼리를 사용하여 기록 데이터에 액세스할 수 있는 통합 기능과 함께 입증 시간은 대규모 블록체인 데이터 처리 및 검증 시스템을 구성합니다.

주 위원회: 이 구성 요소는 여러 개의 독립 노드로 구성된 분산형 검증 네트워크이며, 각 노드는 ETH를 담보로 제공합니다. 이러한 노드는 ZK 라이트 클라이언트 역할을 하며 특정 최적화 롤업 상태를 확인하는 데 전념합니다. State Committee는 EigenLayer의 AVS와 통합하고, 강력한 서약 메커니즘을 사용하여 보안을 강화하고, 무제한 노드 참여를 지원하며, 초선형 보안 성장을 달성합니다. 또한 사용자가 챌린지 창을 기다리지 않고 크로스체인 작업을 수행할 수 있는 빠른 모드를 제공하여 사용자 경험을 크게 향상시킵니다. 이 두 기술의 결합을 통해 Lagrange는 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고, 복잡한 계산을 수행하고, 서로 다른 블록체인 간에 결과를 안전하게 전송 및 검증하여 복잡한 크로스체인 애플리케이션 개발을 지원합니다.

Lagrange는 현재 EigenLayer, Mantle, Base, Frax, Polymer, LayerZero, Omni, AltLayer 등과 통합되어 있으며 최초의 ZK AVS로 이더리움 생태계에도 연결될 예정입니다.

참고자료

1.ABCDE: ZK 보조 프로세서와 그 미래에 대한 심층 분석: https://medium.com/@ABCDE.com/en-abcde-a-deep-dive-into-zk-coprocessor-and-its-future-1d1b3f33f946

2. ZK만 있으면 됩니다: https://medium.com/@gate_ventures/zk-is-all-you-need-238886062c 52

3.Risc 제로: https://www.risczero.com/bonsai

4.라그랑주: https://www.lagrange.dev/blog/interoperability-for-modular-blockchains-the-lagrange-esis

5.Axiom블로그: https://blog.axiom.xyz/

6. 질소가 가속된다! ZK 보조 프로세서가 스마트 계약 데이터 장벽을 허무는 방법: https://foresightnews.pro/article/detail/48239

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