ผู้เขียนต้นฉบับ: Mike@Foresight Ventures
1. การแนะนำแนวคิด
เกี่ยวกับแนวคิดของโปรเซสเซอร์ร่วม ตัวอย่างที่ง่ายและเข้าใจง่ายคือความสัมพันธ์ระหว่างคอมพิวเตอร์และการ์ดกราฟิก CPU สามารถทำงานส่วนใหญ่ให้เสร็จสิ้นได้ แต่เมื่อพบงานเฉพาะ การ์ดกราฟิกต้องการความช่วยเหลือ เพราะ CPU ไม่มีพลังในการประมวลผลเพียงพอ เช่น Machine Learning, การเรนเดอร์กราฟิก หรือ การรันเกมขนาดใหญ่ หากเราไม่อยากตก หรือค้าง เมื่อเล่นเกมขนาดใหญ่ แน่นอนว่าเราจำเป็นต้องมีกราฟิกอย่างแน่นอน การ์ดที่มีประสิทธิภาพดี ในสถานการณ์สมมตินี้ CPU คือตัวประมวลผลและการ์ดกราฟิกคือตัวประมวลผลร่วม เมื่อจับคู่กับบล็อกเชน สัญญาอัจฉริยะคือ CPU และตัวประมวลผลร่วม ZK คือ GPU
ประเด็นสำคัญคือการส่งมอบงานเฉพาะให้กับผู้ร่วมประมวลผลเฉพาะ เช่นเดียวกับในโรงงาน เจ้านายรู้ขั้นตอนของแต่ละลิงค์และสามารถทำเองหรือสอนพนักงานถึงกระบวนการผลิตทั้งหมดแต่สิ่งนี้ไม่มีประสิทธิภาพมากและมีเพียงเขาเท่านั้น สามารถผลิตได้ทีละชิ้นและเมื่อเสร็จแล้วเท่านั้นจึงจะผลิตชิ้นต่อไปได้จึงจ้างพนักงานเฉพาะจำนวนมากแต่ละคนทำหน้าที่และทำงานที่ตนเชี่ยวชาญในห่วงโซ่การผลิตของตนเอง เวิร์คช็อป การเชื่อมโยงในห่วงโซ่สามารถโต้ตอบกันได้ สื่อสาร ประสานงาน แต่ไม่รบกวนการทำงานของกันและกัน ทำหน้าที่ดีที่สุดเท่านั้น ผู้ที่มีมือเร็วและแข็งแรงสามารถขันสกรูได้ ผู้รู้ ในการใช้งานเครื่องจักรก็สามารถเดินเครื่องจักรได้ ผู้ที่มีความรู้ด้านบัญชีสามารถคำนวณปริมาณการผลิตและต้นทุนได้ การทำงานร่วมกันแบบอะซิงโครนัสเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้สูงสุด
ในช่วงการปฏิวัติอุตสาหกรรม นายทุนได้ค้นพบแล้วว่าโมเดลนี้สามารถเพิ่มกำลังการผลิตสูงสุดให้กับโรงงานของตนได้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากเทคโนโลยีหรือเหตุผลอื่น ๆ เมื่อขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการผลิตพบกับอุปสรรค ขั้นตอนอื่น ๆ อาจจำเป็นต้องได้รับการว่าจ้างจากภายนอก ทำมัน. ตัวอย่างเช่น สำหรับบริษัทที่ผลิตโทรศัพท์มือถือ ชิปอาจผลิตโดยบริษัทชิปเฉพาะอื่นๆ บริษัทโทรศัพท์มือถือคือผู้ประมวลผลกลาง และบริษัทชิปคือผู้ประมวลผลร่วม ตัวประมวลผลร่วมสามารถจัดการงานเฉพาะที่มีอุปสรรคสูงเกินไปและยุ่งยากเกินกว่าที่ตัวประมวลผลกลางจะจัดการได้ด้วยตัวเองได้อย่างง่ายดายและไม่พร้อมกัน
ตัวประมวลผลร่วม ZK ค่อนข้างกว้างในแง่กว้าง บางโปรเจ็กต์เรียกมันว่าตัวประมวลผลร่วมของตัวเอง และบางโปรเจ็กต์เรียกว่า ZKVM แต่โปรเจ็กต์ทั้งหมดมีแนวคิดเดียวกัน นั่นคือ การอนุญาตให้นักพัฒนาสัญญาอัจฉริยะสามารถพิสูจน์การคำนวณแบบออฟไลน์จากข้อมูลที่มีอยู่ได้โดยไร้สัญชาติ กล่าวง่ายๆ ก็คือ งานคำนวณแบบออนไลน์บางส่วนเป็นแบบนอกเครือข่ายเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ ขณะเดียวกัน มีการใช้ ZK เพื่อรับรองความน่าเชื่อถือของการคำนวณและปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเฉพาะ ในโลกของบล็อกเชนที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง
2. เหตุใดเราจึงต้องมีโปรเซสเซอร์ร่วม ZK?
หนึ่งในปัญหาคอขวดที่ใหญ่ที่สุดที่นักพัฒนาสัญญาอัจฉริยะต้องเผชิญยังคงมีต้นทุนสูงที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณแบบออนไลน์ เนื่องจากต้องวัดก๊าซสำหรับการดำเนินการแต่ละครั้ง ต้นทุนของตรรกะแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนจึงสูงเกินไปที่จะดำเนินการอย่างรวดเร็ว เนื่องจากแม้ว่าโหนดเก็บถาวรในเลเยอร์ DA ของบล็อกเชนสามารถจัดเก็บข้อมูลประวัติได้จริง แต่นี่คือสาเหตุที่ทำให้ Dune Off- แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ลูกโซ่ เช่น Analytics, Nansen, 0x scope และ Etherscan สามารถมีข้อมูลมากมายจากบล็อกเชนและสามารถย้อนกลับไปได้นาน แต่ไม่ใช่เรื่องง่ายที่ Smart Contracts จะเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดนี้สามารถเข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้ได้อย่างง่ายดาย ในสถานะเครื่องเสมือน ข้อมูลบล็อกล่าสุด และข้อมูลสัญญาอัจฉริยะสาธารณะอื่นๆ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม สัญญาอัจฉริยะอาจต้องใช้ความพยายามอย่างมากในการเข้าถึง:
สัญญาอัจฉริยะใน Ethereum Virtual Machine (EVM) สามารถเข้าถึงแฮชส่วนหัวของบล็อกของ 256 บล็อกล่าสุด ส่วนหัวของบล็อกเหล่านี้มีข้อมูลกิจกรรมทั้งหมดในบล็อกเชนจนถึงบล็อกปัจจุบัน และถูกบีบอัดเป็นค่าแฮชขนาด 32 ไบต์โดยใช้ Merkle tree และอัลกอริทึมการแฮชของ Keccak
แม้ว่าข้อมูลจะถูกแพ็คแบบแฮช แต่ก็สามารถแตกไฟล์ได้—แต่มันไม่ง่ายเลย ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการใช้ประโยชน์จากส่วนหัวของบล็อกล่าสุดเพื่อเข้าถึงข้อมูลเฉพาะในบล็อกก่อนหน้าอย่างไม่น่าเชื่อถือ ขั้นตอนนี้จะเกี่ยวข้องกับชุดขั้นตอนที่ซับซ้อน ขั้นแรก คุณต้องรับข้อมูลนอกเครือข่ายจากโหนดเก็บถาวร จากนั้นสร้างแผนผัง Merkle และหลักฐานความถูกต้องของบล็อกเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลบนบล็อกเชน ต่อจากนั้น EVM จะดำเนินการพิสูจน์ความถูกต้องเหล่านี้เพื่อการตรวจสอบและตีความ การดำเนินการนี้ไม่เพียงแต่ยุ่งยากและใช้เวลานานเท่านั้น แต่ยังมีราคาแพงมากในด้านก๊าซอีกด้วย
เหตุผลพื้นฐานของความท้าทายนี้คือบล็อคเชนเวอร์ช่วลแมชชีน (เช่น EVM) ไม่เหมาะสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมากและงานประมวลผลที่เข้มข้น เช่น งานคลายการบีบอัดที่กล่าวมาข้างต้น จุดมุ่งเน้นในการออกแบบของ EVM คือการดำเนินการโค้ดสัญญาอัจฉริยะ ในขณะเดียวกันก็รับประกันความปลอดภัยและการกระจายอำนาจ แทนที่จะประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่หรือทำงานด้านคอมพิวเตอร์ที่ซับซ้อน จึงมักจะจำเป็นต้องค้นหาโซลูชันอื่นๆ เช่น การใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบออฟเชนหรือเทคโนโลยีการปรับขนาดอื่นๆ ในเวลานี้ ตัวประมวลผลร่วม ZK ได้เกิดขึ้นแล้ว
จริงๆ แล้วการโรลอัพ ZK คือตัวประมวลผลร่วม ZK รุ่นแรกสุด ซึ่งรองรับการคำนวณประเภทเดียวกันกับที่ใช้บน L1 ในระดับและปริมาณที่มากขึ้น โปรเซสเซอร์นี้อยู่ที่ระดับโปรโตคอล และโปรเซสเซอร์ร่วม ZK ที่เรากำลังพูดถึงตอนนี้อยู่ที่ระดับ dapp ตัวประมวลผลร่วม ZK ช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดของสัญญาอัจฉริยะโดยอนุญาตให้สัญญาอัจฉริยะมอบหมายการเข้าถึงข้อมูลประวัติบนเชนและการคำนวณโดยใช้การพิสูจน์ ZK ได้อย่างน่าเชื่อถือ แทนที่จะดำเนินการทั้งหมดใน EVM นักพัฒนาสามารถถ่ายโอนการดำเนินการที่มีราคาแพงไปยังตัวประมวลผลร่วม ZK และใช้ผลลัพธ์แบบออนไลน์ได้อย่างง่ายดาย นี่เป็นวิธีใหม่สำหรับสัญญาอัจฉริยะในการขยายขนาดโดยการแยกการเข้าถึงข้อมูลและการคำนวณออกจากฉันทามติบล็อคเชน
โปรเซสเซอร์ร่วม ZK นำเสนอรูปแบบการออกแบบใหม่สำหรับแอปพลิเคชันออนไลน์ ซึ่งขจัดข้อจำกัดที่ว่าจะต้องคำนวณให้เสร็จสิ้นในเครื่องเสมือนบล็อกเชน ช่วยให้แอปพลิเคชันเข้าถึงข้อมูลได้มากขึ้นในขณะที่ควบคุมต้นทุนก๊าซและดำเนินการในขนาดที่ใหญ่ขึ้นกว่าเดิม เพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของสัญญาอัจฉริยะ โดยไม่กระทบต่อการกระจายอำนาจและความปลอดภัย
3. การนำไปใช้ทางเทคนิค
ส่วนนี้จะใช้สถาปัตยกรรม Axiom เพื่ออธิบายว่าโปรเซสเซอร์ร่วม zk ในทางเทคนิคแก้ปัญหาได้อย่างไร ในความเป็นจริงมีสองคอร์: การจับข้อมูลและการคำนวณ ในทั้งสองกระบวนการนี้ ZK รับประกันประสิทธิภาพและความเป็นส่วนตัวในเวลาเดียวกัน
3.1 การจับข้อมูล
ด้านที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งของการคำนวณบนตัวประมวลผลร่วม ZK คือการทำให้แน่ใจว่าข้อมูลอินพุตทั้งหมดได้รับการเข้าถึงอย่างถูกต้องจากประวัติบล็อกเชน ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ สิ่งนี้ค่อนข้างยากจริงๆ เนื่องจากสัญญาอัจฉริยะสามารถเข้าถึงสถานะบล็อกเชนปัจจุบันในโค้ดของพวกเขาเท่านั้น และแม้แต่การเข้าถึงนี้ก็เป็นส่วนที่แพงที่สุดในการคำนวณแบบออนไลน์ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลในอดีตบนเชน เช่น บันทึกธุรกรรมหรือยอดคงเหลือก่อนหน้า (อินพุตบนเชนที่น่าสนใจในการคำนวณ) ไม่สามารถนำมาใช้โดยสัญญาอัจฉริยะเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของตัวประมวลผลร่วมได้
ตัวประมวลผลร่วม ZK แก้ไขปัญหานี้ในสามวิธีที่แตกต่างกัน โดยรักษาสมดุลระหว่างต้นทุน ความปลอดภัย และความง่ายดายในการพัฒนา:
จัดเก็บข้อมูลเพิ่มเติมในสถานะบล็อกเชน และใช้ EVM เพื่อจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดที่ใช้ในระบบออนไลน์โดยผู้ร่วมประมวลผลการตรวจสอบการอ่าน วิธีการนี้ค่อนข้างแพงและคุ้มต้นทุนสำหรับข้อมูลจำนวนมาก
เชื่อถือ Oracle หรือเครือข่ายของผู้ลงนามเพื่อตรวจสอบข้อมูลอินพุตไปยังตัวประมวลผลร่วม ซึ่งกำหนดให้ผู้ใช้ที่ประมวลผลร่วมต้องเชื่อถือ Oracle หรือผู้ให้บริการ multisig ซึ่งจะลดความปลอดภัย
ใช้การพิสูจน์ ZK เพื่อตรวจสอบว่าข้อมูล on-chain ใด ๆ ที่ใช้ในตัวประมวลผลร่วมได้รับการคอมมิตในประวัติ blockchain หรือไม่ บล็อกใดๆ ในบล็อกเชนจะกระทำการบล็อกที่ผ่านมาทั้งหมด รวมถึงข้อมูลในอดีตใดๆ ที่ให้การรับประกันการเข้ารหัสลับของความถูกต้องของข้อมูล และไม่จำเป็นต้องมีสมมติฐานความเชื่อถือเพิ่มเติมจากผู้ใช้
3.2 การคำนวณ
การดำเนินการคำนวณแบบออฟไลน์ในโปรเซสเซอร์ร่วม ZK จำเป็นต้องแปลงโปรแกรมคอมพิวเตอร์แบบเดิมให้เป็นวงจร ZK ปัจจุบัน วิธีการทั้งหมดในการบรรลุเป้าหมายนี้มีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพ โดยหลักฐาน ZK มีค่าใช้จ่ายตั้งแต่ 10,000 ถึง 1,000,000 เมื่อเทียบกับการดำเนินการโปรแกรมแบบเนทีฟ ในทางกลับกัน แบบจำลองการคำนวณของวงจร ZK นั้นแตกต่างจากสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์มาตรฐาน (เช่น ในปัจจุบันตัวแปรทั้งหมดจะต้องถูกเข้ารหัสแบบโมดูโลด้วยไพรม์เข้ารหัสขนาดใหญ่ และการนำไปปฏิบัติอาจไม่ได้กำหนดไว้) ซึ่งหมายความว่านักพัฒนานั้น เป็นการยากที่จะเขียนมัน โดยตรง.
ดังนั้น วิธีการหลักสามวิธีในการระบุการคำนวณในตัวประมวลผลร่วม ZK จึงมีการแลกเปลี่ยนระหว่างประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และความง่ายในการพัฒนาเป็นหลัก:
วงจรแบบกำหนดเอง: นักพัฒนาเขียนวงจรของตนเองสำหรับแต่ละแอปพลิเคชัน แนวทางนี้มีศักยภาพด้านประสิทธิภาพสูงสุด แต่ต้องใช้ความพยายามอย่างมากสำหรับนักพัฒนา
eDSL/DSL สำหรับวงจร: นักพัฒนาเขียนวงจรสำหรับแต่ละแอปพลิเคชัน แต่จะตัดปัญหาเฉพาะของ ZK ออกไปในกรอบงานที่มีความคิดเห็น (คล้ายกับการใช้ PyTorch สำหรับโครงข่ายประสาทเทียม) แต่ประสิทธิภาพลดลงเล็กน้อย
นักพัฒนา zkVM เขียนวงจรในเครื่องเสมือนที่มีอยู่และตรวจสอบการดำเนินการใน ZK สิ่งนี้มอบประสบการณ์ที่ง่ายที่สุดสำหรับนักพัฒนาเมื่อใช้ VM ที่มีอยู่ แต่ส่งผลให้ประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นลดลงเนื่องจากโมเดลการประมวลผลที่แตกต่างกันระหว่าง VM และ ZK
4. การสมัคร
ตัวประมวลผลร่วม ZK มีแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ในทางทฤษฎี ตัวประมวลผลร่วม ZK สามารถครอบคลุมสถานการณ์แอปพลิเคชันทั้งหมดที่ Dapp สามารถครอบคลุมได้ ตราบใดที่เป็นงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลและการประมวลผล ตัวประมวลผลร่วม ZK สามารถลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และปกป้องความเป็นส่วนตัวได้ สิ่งต่อไปนี้จะเริ่มต้นจากเส้นทางต่างๆ และสำรวจว่าโปรเซสเซอร์ ZK สามารถทำอะไรได้บ้างในเลเยอร์แอปพลิเคชัน
4.1 Defi
4.1.1 DEX
ลองใช้ตะขอใน Uniswap V4 เป็นตัวอย่าง:
Hook ช่วยให้นักพัฒนาสามารถดำเนินการที่ระบุ ณ จุดสำคัญใดๆ ตลอดวงจรชีวิตของกลุ่มสภาพคล่อง - เช่น การปรับแต่งกลุ่มสภาพคล่อง การแลกเปลี่ยน ค่าธรรมเนียมก่อนหรือหลังโทเค็นการซื้อขาย หรือก่อนหรือหลังการเปลี่ยนแปลงตำแหน่ง LP วิธีโต้ตอบกับตำแหน่ง LP ตัวอย่างเช่น:
ผู้ดูแลสภาพคล่องในตลาดถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามเวลา (TWAMM);
ค่าธรรมเนียมแบบไดนามิกขึ้นอยู่กับความผันผวนหรือปัจจัยอื่นๆ
คำสั่งจำกัดราคาโซ่
ฝากสภาพคล่องนอกขอบเขตไว้ในโปรโตคอลการให้กู้ยืม
ออราเคิลออนไลน์ที่ปรับแต่งได้ เช่น ออราเคิลเฉลี่ยทางเรขาคณิต
รวมค่าธรรมเนียม LP เข้ากับตำแหน่ง LP โดยอัตโนมัติ
ผลกำไร MEV ของ Uniswap จะถูกแจกจ่ายให้กับ LP;
โปรแกรมส่วนลดความภักดีสำหรับ LP หรือเทรดเดอร์
พูดง่ายๆ ก็คือมันเป็นกลไกที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเก็บข้อมูลประวัติบน chain ใด ๆ และใช้เพื่อปรับแต่งพูลใน Uniswap ตามแนวคิดของตนเอง การเกิดขึ้นของ Hook นำมาซึ่งความสามารถในการประกอบที่มากขึ้นและประสิทธิภาพที่สูงขึ้นในการทำธุรกรรมบน chain . อย่างไรก็ตาม เมื่อโค้ดลอจิกที่กำหนดสิ่งเหล่านี้ซับซ้อนขึ้น จะนำภาระ Gas มหาศาลมาสู่ผู้ใช้และนักพัฒนา จากนั้น zkcoprocessor ก็เข้ามามีประโยชน์ในเวลานี้ ซึ่งสามารถช่วยประหยัดค่าธรรมเนียม Gas เหล่านี้และปรับปรุงประสิทธิภาพได้
จากมุมมองระยะยาว โปรเซสเซอร์ร่วม ZK จะเร่งการรวม DEX และ CEX ตั้งแต่ปี 2022 เราได้เห็นแล้วว่า DEX และ CEX มีความสอดคล้องกันในการใช้งาน CEX รายใหญ่ทั้งหมดยอมรับความเป็นจริงนี้และใช้กระเป๋าเงิน Web3 มาใช้ สร้าง EVM L2 และ ใช้โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ เช่น Lightning Network หรือโอเพ่นซอร์สเพื่อรองรับการแบ่งปันสภาพคล่องออนไลน์ ปรากฏการณ์นี้แยกกันไม่ออกจากการเพิ่มประสิทธิภาพของโปรเซสเซอร์ร่วม ZK ฟังก์ชั่นทั้งหมดที่ CEX สามารถทำได้ ไม่ว่าจะเป็นการซื้อขายแบบกริด การติดตามผล การให้ยืมอย่างรวดเร็ว หรือการใช้ข้อมูลผู้ใช้ DEX ก็สามารถรับรู้ผ่านโปรเซสเซอร์ร่วม ZK ได้เช่นกัน . และความสามารถในการประกอบและเสรีภาพของ Defi รวมถึงการทำธุรกรรมของสกุลเงินขนาดเล็กบนเครือข่ายนั้นทำได้ยากด้วย CEX แบบดั้งเดิม ในเวลาเดียวกัน เทคโนโลยี ZK ยังสามารถปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ระหว่างการดำเนินการได้อีกด้วย
4.1.2 แอร์ดรอป
หากบางโปรเจ็กต์ต้องการดำเนินการส่งทางอากาศ พวกเขาจำเป็นต้องมี Smart Contract เพื่อสืบค้นกิจกรรมในอดีตของที่อยู่ แต่ไม่ต้องการเปิดเผยข้อมูลที่อยู่ของผู้ใช้และดำเนินการโดยไม่แนะนำการพิสูจน์ความน่าเชื่อถือเพิ่มเติม ตัวอย่างเช่น โครงการที่ทำ Defi Lending ต้องการ ด้วยการโต้ตอบระหว่างที่อยู่และชุดโปรโตคอลการให้กู้ยืม เช่น Aave, Compound, Fraxlend และ Spark ที่เป็นมาตรฐานสำหรับการส่งทางอากาศ การเก็บข้อมูลประวัติและคุณลักษณะความเป็นส่วนตัวของตัวประมวลผลร่วม ZK สามารถแก้ไขความต้องการนี้ได้อย่างง่ายดาย
4.2 ZKML
จุดที่น่าตื่นเต้นอีกจุดหนึ่งของโปรเซสเซอร์ร่วม ZK ก็คือในด้านของการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากสัญญาอัจฉริยะสามารถมอบความสามารถในการประมวลผลแบบนอกเครือข่ายได้ การเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพสูงบนห่วงโซ่จึงจะเป็นไปได้ ที่จริงแล้ว โปรเซสเซอร์ร่วม ZK ทำ นอกจากนี้ยังเป็น ส่วนที่ขาดไม่ได้สำหรับการป้อนข้อมูลและการคำนวณข้อมูล ZKML โดยสามารถแยกอินพุตที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจากข้อมูลประวัติแบบ on-chain/off-chain ที่นำเข้าในสัญญาอัจฉริยะ จากนั้นจึงเขียนการคำนวณลงในวงจร ZK แล้วโยนลงบน โซ่.
4.3 KYC
KYC เป็นธุรกิจขนาดใหญ่ และตอนนี้โลกของ web3 กำลังค่อยๆ ยอมรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ด้วยตัวประมวลผลร่วม ZK คุณสามารถสร้างข้อพิสูจน์ที่สามารถตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะได้โดยการดึงข้อมูลนอกเครือข่ายที่ผู้ใช้ให้มาโดยไม่จำเป็นต้องเปิดเผยข้อมูลที่ไม่จำเป็นใดๆ ของ ในความเป็นจริงแล้ว บางโครงการกำลังถูกนำไปใช้ เช่น KYC hook ของ Uniswap ซึ่งใช้ Pado โปรเซสเซอร์ร่วม ZK เพื่อรวบรวมข้อมูลนอกเครือข่ายโดยไม่น่าเชื่อถือ หลักฐานทรัพย์สิน หลักฐานคุณวุฒิการศึกษา หลักฐานการเดินทาง หลักฐานการขับรถ หลักฐานการบังคับใช้กฎหมาย หลักฐานผู้เล่น หลักฐานการทำธุรกรรม... พฤติกรรมในอดีตทั้งหมดในและนอกเครือข่ายสามารถรวมเป็นข้อมูลประจำตัวที่สมบูรณ์ได้ และ สามารถเขียนด้วยความน่าเชื่อถือสูง ZK พิสูจน์ให้เห็นถึงความออนไลน์ในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
4.4 Social
คุณลักษณะการเก็งกำไรของ Friend.tech นั้นแข็งแกร่งกว่าคุณลักษณะทางสังคมจริงๆ แกนกลางอยู่ในเส้นโค้งพันธะ เป็นไปได้ไหมที่จะเพิ่มตะขอเข้ากับเส้นโค้งพันธะของ friend.tech เพื่อให้ผู้ใช้สามารถกำหนดทิศทางของเส้นโค้งพันธะได้ เช่น การดำเนินการ หลังจากความบ้าคลั่งในการซื้อขายคีย์สิ้นสุดลงและนักเก็งกำไรจากไป เส้นโค้งพันธะจะราบรื่นขึ้น อุปสรรคในการเข้าสู่แฟนตัวจริงจะลดลง และปริมาณการใช้โดเมนส่วนตัวที่แท้จริงจะเพิ่มขึ้น หรือปล่อยให้สัญญาอัจฉริยะได้รับกราฟโซเชียลแบบออนไลน์/ออฟไลน์ของผู้ใช้ และสามารถติดตามเพื่อนของคุณบน DApps โซเชียลต่างๆ ได้ด้วยคลิกเดียว หรือคุณสามารถสร้างคลับส่วนตัวบนเครือข่ายได้ เช่น คลับ Degen และเฉพาะที่อยู่ที่ตรงตามเงื่อนไขการใช้ก๊าซในอดีตเท่านั้นที่สามารถเข้าได้ เป็นต้น
4.5 Gaming
ในเกม Web2 แบบดั้งเดิม ข้อมูลผู้ใช้เป็นตัวแปรที่สำคัญมาก พฤติกรรมการซื้อ สไตล์เกม และการมีส่วนร่วมสามารถทำให้เกมดำเนินการได้ดีขึ้นและมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น เช่น กลไกการจับคู่ ELO ในเกม MOBA ความถี่ในการซื้อสกิน ฯลฯ . แต่ข้อมูลเหล่านี้เป็นเรื่องยากที่จะบันทึกด้วยสัญญาอัจฉริยะบนบล็อกเชน ดังนั้นจึงสามารถเปลี่ยนได้ด้วยโซลูชันแบบรวมศูนย์หรือเพียงแค่ละทิ้งไป แต่การเกิดขึ้นของตัวประมวลผลร่วม ZK ทำให้โซลูชันแบบกระจายอำนาจเป็นไปได้
5. พรรคโครงการ
มีผู้เล่นที่โดดเด่นบางคนในแทร็กนี้แล้ว แนวคิดก็คล้ายกันจริง ๆ พวกเขาสร้างหลักฐาน ZK ผ่านหลักฐานการจัดเก็บหรือฉันทามติแล้วโยนมันลงบนห่วงโซ่ อย่างไรก็ตาม แต่ละคนมีข้อดีของตัวเองในคุณสมบัติทางเทคนิคและฟังก์ชันที่นำไปใช้
5.1 Axiom
Axiom ผู้นำในตัวประมวลผลร่วม ZK (ศูนย์ความรู้) มุ่งเน้นไปที่การเปิดใช้งานสัญญาอัจฉริยะเพื่อให้สามารถเข้าถึงประวัติ Ethereum ทั้งหมดและการคำนวณการตรวจสอบ ZK ใดๆ ได้อย่างน่าเชื่อถือ นักพัฒนาสามารถส่งคำถามออนไลน์ไปยัง Axiom ซึ่งจะประมวลผลผ่านการตรวจสอบ ZK และเผยแพร่ผลลัพธ์กลับไปยังสัญญาอัจฉริยะของนักพัฒนาในลักษณะที่ไม่น่าเชื่อถือ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันออนไลน์ที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น โดยไม่ต้องอาศัยสมมติฐานด้านความน่าเชื่อถือเพิ่มเติม
ในการใช้แบบสอบถามเหล่านี้ Axiom ดำเนินการสามขั้นตอนต่อไปนี้:
อ่าน: Axiom ใช้ประโยชน์จากการพิสูจน์ ZK เพื่ออ่านข้อมูลจากส่วนหัวของบล็อก สถานะ ธุรกรรม และการรับบล็อกในอดีตของ Ethereum อย่างน่าเชื่อถือ เนื่องจากข้อมูล Ethereum on-chain ทั้งหมดถูกเข้ารหัสในรูปแบบเหล่านี้ Axiom จึงสามารถเข้าถึงทุกสิ่งที่โหนดเก็บถาวรสามารถเข้าถึงได้ Axiom ตรวจสอบข้อมูลอินพุตทั้งหมดไปยังตัวประมวลผลร่วม ZK ผ่านการพิสูจน์ ZK ของ Merkle-Patricia triples และแฮชเชนส่วนหัวของบล็อก แม้ว่าแนวทางนี้จะยากกว่าในการพัฒนา แต่ก็มอบความปลอดภัยและต้นทุนที่ดีที่สุดสำหรับผู้ใช้ เนื่องจากช่วยให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ทั้งหมดที่ Axiom ส่งกลับนั้นเทียบเท่ากับการเข้ารหัสแบบออนเชนที่ดำเนินการใน EVM
คำนวณ: หลังจากนำเข้าข้อมูลแล้ว Axiom จะใช้การคำนวณที่ได้รับการตรวจสอบแล้ว นักพัฒนาสามารถระบุตรรกะการคำนวณของตนได้ในส่วนหน้าของ JavaScript และความถูกต้องของการคำนวณแต่ละรายการจะได้รับการตรวจสอบในการพิสูจน์ ZK นักพัฒนาสามารถเยี่ยมชม AxiomREPL หรือดูเอกสารประกอบเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับการประมวลผลพื้นฐานที่มีอยู่ Axiom อนุญาตให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลออนไลน์และระบุการคำนวณของตนเองผ่าน eDSL นอกจากนี้ยังอนุญาตให้ผู้ใช้เขียนวงจรของตนเองโดยใช้ไลบรารีวงจร ZK
ตรวจสอบ: Axiom จัดเตรียมการพิสูจน์ความถูกต้องของ ZK สำหรับผลลัพธ์การสืบค้นแต่ละรายการ การพิสูจน์เหล่านี้ช่วยให้แน่ใจว่า (1) ข้อมูลอินพุตถูกแยกออกจากห่วงโซ่อย่างถูกต้อง และ (2) ใช้การคำนวณอย่างถูกต้อง การพิสูจน์ ZK เหล่านี้ได้รับการตรวจสอบแบบออนไลน์ในสัญญาอัจฉริยะของ Axiom เพื่อให้มั่นใจว่าผลลัพธ์สุดท้ายจะถูกนำไปใช้อย่างน่าเชื่อถือในสัญญาอัจฉริยะของผู้ใช้
เนื่องจากผลลัพธ์ได้รับการตรวจสอบผ่านการพิสูจน์ ZK ผลลัพธ์ของ Axiom จึงมีการเข้ารหัสที่ปลอดภัยพอ ๆ กับผลลัพธ์ของ Ethereum แนวทางนี้ไม่ได้ตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับเศรษฐศาสตร์เข้ารหัส สิ่งจูงใจ หรือทฤษฎีเกม Axiom เชื่อว่าแนวทางนี้จะให้การรับประกันในระดับสูงสุดที่เป็นไปได้สำหรับการใช้งานสัญญาอัจฉริยะ ทีม Axiom ทำงานอย่างใกล้ชิดกับ Uniswap Foundation และได้รับ Uniswap Grants เพื่อสร้าง oracle ที่ไม่น่าเชื่อถือบน Uniswap
5.2 Risc Zero
Bonsai：
ในปี 2023 RISC Zero ได้เปิดตัว Bonsai ซึ่งเป็นบริการพิสูจน์อักษรที่ช่วยให้แอปพลิเคชันทั้งแบบออนไลน์และนอกเครือข่ายสามารถขอและรับการพิสูจน์ zkVM ได้ บอนไซเป็นบริการสากลที่ไม่มีความรู้ซึ่งอนุญาตให้เชน โปรโตคอลใดๆ และแอปพลิเคชันใดๆ ใช้ประโยชน์จากการพิสูจน์ ZK ได้ เป็นแบบขนานสูง ตั้งโปรแกรมได้ และมีประสิทธิภาพสูง
บอนไซช่วยให้คุณสามารถรวมการพิสูจน์ความรู้แบบศูนย์เข้ากับสัญญาอัจฉริยะใดๆ ได้โดยตรง โดยไม่จำเป็นต้องใช้วงจรแบบกำหนดเอง ซึ่งช่วยให้สามารถรวม ZK เข้ากับแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจบนเครือข่าย EVM ได้โดยตรง โดยมีศักยภาพในการรองรับระบบนิเวศอื่นๆ
zkVM เป็นรากฐานของ Bonsai ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานร่วมกันได้กับภาษาในวงกว้าง รองรับโค้ด Rust ที่พิสูจน์ได้ และโค้ดที่พิสูจน์ได้ซึ่งอาจไม่มีความรู้เป็นศูนย์ในภาษาใดๆ ที่คอมไพล์เป็น RISC-V (เช่น C++, Rust, Go ฯลฯ) ด้วยการพิสูจน์แบบเรียกซ้ำ คอมไพเลอร์วงจรแบบกำหนดเอง ความต่อเนื่องของสถานะ และการปรับปรุงอัลกอริธึมการพิสูจน์อย่างต่อเนื่อง Bonsai ช่วยให้ทุกคนสามารถสร้างการพิสูจน์ ZK ที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย
RISC Zero zkVM：
เปิดตัวครั้งแรกในเดือนเมษายน 2022 RISC Zero zkVM สามารถพิสูจน์การดำเนินการโค้ดที่ถูกต้องได้ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน ZK ในภาษาที่พัฒนาแล้ว เช่น Rust และ C++ เวอร์ชันนี้เป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ZK โดย zkVM ช่วยให้สามารถสร้างแอปพลิเคชัน ZK ได้โดยไม่ต้องสร้างวงจรและใช้ภาษาที่กำหนดเอง
ด้วยการอนุญาตให้นักพัฒนาใช้ Rust และใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศของ Rust ทำให้ zkVM ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน ZK ที่มีความหมายได้อย่างรวดเร็ว โดยไม่ต้องมีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์หรือการเข้ารหัสขั้นสูง
แอปพลิเคชันเหล่านี้ประกอบด้วย:
JSON: พิสูจน์เนื้อหาของรายการในไฟล์ JSON ในขณะที่เก็บข้อมูลอื่นๆ ไว้เป็นส่วนตัว
Waldo อยู่ที่ไหน: พิสูจน์ว่า Waldo มีอยู่ในไฟล์ JPG โดยที่ยังคงเก็บรูปภาพที่เหลือไว้เป็นส่วนตัว
ZK รุกฆาต: พิสูจน์ว่าคุณเห็นการเคลื่อนไหวเพื่อรุกฆาตโดยไม่เปิดเผยการเคลื่อนไหวที่ชนะ
ZK Proof of Exploit: พิสูจน์ว่าคุณสามารถใช้ประโยชน์จากบัญชี Ethereum โดยไม่เปิดเผยช่องโหว่
การตรวจสอบลายเซ็น ECDSA: พิสูจน์ความถูกต้องของลายเซ็น ECDSA
ตัวอย่างเหล่านี้นำไปใช้โดยการใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์: ชุดเครื่องมือ Rust ส่วนใหญ่พร้อมให้ใช้งานแบบแกะกล่องใน Risc Zero zkVM ความสามารถในการเข้ากันได้กับ Rust เป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับโลกของซอฟต์แวร์ ZK: โครงการที่อาจใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปีในการสร้างบนแพลตฟอร์มอื่น ๆ สามารถจัดการได้อย่างง่ายดายบนแพลตฟอร์มของ RISC Zero
นอกจากจะง่ายต่อการสร้างแล้ว RISC Zero ยังมอบประสิทธิภาพอีกด้วย zkVM มีการเร่งความเร็ว GPU ของ CUDA และ Metal และตระหนักถึงการพิสูจน์โปรแกรมขนาดใหญ่แบบขนานผ่านการดำเนินการต่อ
ก่อนหน้านี้ Risc Zero ได้รับเงินทุน Series A มูลค่า 40 ล้านดอลลาร์สหรัฐจาก Galaxy Digital, IOSG, RockawayX, Maven 11, Fenbushi Capital, Delphi Digital, Algaé Ventures, IOBC และสถาบันอื่นๆ
5.3 Brevis
Brevis ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Celer Network มุ่งเน้นไปที่การเก็บข้อมูลประวัติแบบหลายสายโซ่ ช่วยให้สัญญาอัจฉริยะสามารถอ่านข้อมูลประวัติที่สมบูรณ์จากสายโซ่ใดก็ได้และทำการคำนวณแบบกำหนดเองที่ไม่น่าเชื่อถืออย่างครอบคลุม ในปัจจุบัน รองรับ Ethereum POS เป็นหลัก Comos Tendermint และ บีเอสซี
ส่วนต่อประสานแอปพลิเคชัน:
ระบบปัจจุบันของ Brevis รองรับการพิสูจน์ ZK ที่มีประสิทธิภาพและรัดกุม โดยให้ข้อมูลห่วงโซ่แหล่งที่มาที่ได้รับการพิสูจน์แล้วของ ZK ต่อไปนี้สำหรับสัญญาแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ (dApp) ที่เชื่อมต่อกับบล็อกเชน:
แฮชของบล็อกและสถานะที่เกี่ยวข้อง ธุรกรรม และรากการรับของบล็อกใดๆ ในห่วงโซ่ต้นทาง
ค่าช่องและข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องสำหรับบล็อก สัญญา ช่องในห่วงโซ่ต้นทางเฉพาะ
ใบเสร็จรับเงินของธุรกรรมและข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องสำหรับธุรกรรมใดๆ ในห่วงโซ่ต้นทาง
อินพุตธุรกรรมและข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องสำหรับธุรกรรมใดๆ ในห่วงโซ่ต้นทาง
ข้อความใด ๆ ที่ส่งโดยเอนทิตีใด ๆ ในห่วงโซ่ต้นทางไปยังเอนทิตีใด ๆ ในห่วงโซ่เป้าหมาย
ภาพรวมสถาปัตยกรรม:
สถาปัตยกรรมของเบรวิสประกอบด้วยสามส่วนหลัก:
เครือข่ายทวนสัญญาณ: ประสานส่วนหัวของบล็อกและข้อมูลออนไลน์จากบล็อกเชนที่แตกต่างกัน และส่งต่อไปยังเครือข่ายเครื่องมือตรวจสอบเพื่อสร้างการพิสูจน์ความถูกต้อง จากนั้นจะส่งข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบและหลักฐานที่เกี่ยวข้องไปยังบล็อกเชนที่เชื่อมต่อ
เครือข่ายพิสูจน์อักษร: ใช้วงจรสำหรับ light client protocol ของแต่ละบล็อกเชน บล็อกการอัปเดต และสร้างหลักฐานค่าสล็อตที่ร้องขอ ธุรกรรม ใบเสร็จรับเงิน และตรรกะของแอปพลิเคชันแบบรวม เพื่อลดเวลาการพิสูจน์ ต้นทุน และค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบแบบออนไลน์ เครือข่ายผู้พิสูจน์สามารถรวมการพิสูจน์แบบกระจายที่สร้างพร้อมกันได้ นอกจากนี้ยังสามารถใช้ประโยชน์จากตัวเร่งความเร็ว เช่น GPU, FPGA และ ASIC เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
การเชื่อมต่อสัญญาผู้ตรวจสอบความถูกต้องบนบล็อคเชน: รับข้อมูลที่ตรวจสอบแล้ว zk และหลักฐานที่เกี่ยวข้องที่สร้างโดยเครือข่ายเครื่องมือตรวจสอบ จากนั้นป้อนข้อมูลที่ตรวจสอบแล้วกลับไปที่สัญญา dApp
สถาปัตยกรรมแบบผสานรวมนี้ช่วยให้ Brevis มั่นใจในประสิทธิภาพและความปลอดภัยสูงเมื่อให้ข้อมูลและการคำนวณแบบข้ามสายโซ่ ช่วยให้นักพัฒนา dApp สามารถใช้ศักยภาพของบล็อกเชนได้อย่างเต็มที่ ด้วยสถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์นี้ Brevis สามารถมอบความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลและการประมวลผลที่ไร้ความน่าเชื่อถือ ยืดหยุ่น และมีประสิทธิภาพสำหรับสัญญาอัจฉริยะแบบออนไลน์บนเครือข่ายที่รองรับทั้งหมด นี่เป็นกระบวนทัศน์ใหม่สำหรับการพัฒนา dApp Brevis มีกรณีการใช้งานที่หลากหลาย เช่น DeFi ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล, zkBridges, การได้มาซึ่งผู้ใช้แบบออนไลน์, zkDID, นามธรรมบัญชีโซเชียล ฯลฯ ซึ่งเพิ่มความสามารถในการทำงานร่วมกันของข้อมูล
5.4 Langrange
Langrange และ Brevis มีวิสัยทัศน์ที่คล้ายกันในการปรับปรุงการทำงานร่วมกันระหว่างหลายเชนผ่าน ZK Big Data Stack ซึ่งสามารถสร้างการพิสูจน์สถานะที่เป็นสากลบนบล็อกเชนหลักทั้งหมด ด้วยการผสานรวมกับโปรโตคอล Langrange แอปพลิเคชันจึงสามารถส่งการพิสูจน์แบบรวมของสถานะหลายสายโซ่ ซึ่งสามารถตรวจสอบได้โดยไม่ต้องโต้ตอบโดยสัญญาในสายโซ่อื่น ๆ
แตกต่างจากโปรโตคอลบริดจ์และการส่งข้อความแบบดั้งเดิม โปรโตคอล Langrange ไม่ต้องอาศัยกลุ่มโหนดเฉพาะในการส่งข้อมูล แต่จะใช้ประโยชน์จากการเข้ารหัสเพื่อประสานการพิสูจน์สถานะข้ามเชนแบบเรียลไทม์ รวมถึงหลักฐานที่ส่งมาโดยผู้ใช้ที่ไม่น่าเชื่อถือ ภายใต้กลไกนี้ แม้ว่าแหล่งที่มาของข้อมูลจะไม่น่าเชื่อถือ แต่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการเข้ารหัสช่วยให้มั่นใจในความถูกต้องและความปลอดภัยของใบรับรอง
ในตอนแรกโปรโตคอล Langrange จะเข้ากันได้กับ Rollups L1 และ L2 ที่เข้ากันได้กับ EVM ทั้งหมด นอกจากนี้ Langrange ยังวางแผนที่จะสนับสนุนเครือข่ายที่รองรับ non-EVM ในอนาคตอันใกล้นี้ ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง Solana, Sui, Aptos และเครือข่ายสาธารณะยอดนิยมที่ใช้ Cosmos SDK
ความแตกต่างระหว่างโปรโตคอล Langrange และโปรโตคอลการเชื่อมต่อและการส่งข้อความแบบดั้งเดิม:
โปรโตคอลการเชื่อมโยงและการส่งข้อความแบบดั้งเดิมใช้เพื่อถ่ายโอนสินทรัพย์หรือข้อความระหว่างคู่สายโซ่เฉพาะเป็นหลัก โดยทั่วไปโปรโตคอลเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับชุดของโหนดระดับกลางเพื่อยืนยันส่วนหัวบล็อกล่าสุดของห่วงโซ่ต้นทางบนห่วงโซ่เป้าหมาย โหมดนี้ส่วนใหญ่ได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับความสัมพันธ์แบบโซ่เดี่ยวต่อโซ่เดี่ยว โดยขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันของโซ่ทั้งสอง ในทางตรงกันข้าม โปรโตคอล Langrange มอบวิธีการโต้ตอบข้ามสายโซ่ที่กว้างและยืดหยุ่นมากขึ้น ช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถโต้ตอบภายในระบบนิเวศบล็อกเชนที่กว้างขึ้น แทนที่จะถูกจำกัดอยู่เพียงความสัมพันธ์แบบลูกโซ่ต่อลูกโซ่เดียว
โปรโตคอล Langrange เพิ่มประสิทธิภาพกลไกในการพิสูจน์สถานะของสัญญาระหว่างลูกโซ่โดยเฉพาะ ไม่ใช่แค่การส่งข้อมูลหรือทรัพย์สินเท่านั้น คุณลักษณะนี้ช่วยให้โปรโตคอล Langrange สามารถจัดการการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับสถานะสัญญาในปัจจุบันและในอดีตได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งอาจครอบคลุมหลายเครือข่าย ความสามารถนี้ช่วยให้ Langrange สามารถรองรับสถานการณ์การใช้งานข้ามสายโซ่ที่ซับซ้อนได้ เช่น การคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของราคาสินทรัพย์บนการแลกเปลี่ยนการกระจายอำนาจแบบหลายสายโซ่ (DEX) หรือการวิเคราะห์ความผันผวนของอัตราดอกเบี้ยตลาดเงินในสายโซ่ที่แตกต่างกันหลายแห่ง
ดังนั้น การพิสูจน์สถานะ Langrange จึงถือได้ว่าเป็นการปรับให้เหมาะสมสำหรับความสัมพันธ์ลูกโซ่แบบหลายต่อหนึ่ง (n-to-1) ในความสัมพันธ์แบบข้ามสายโซ่นี้ แอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ (DApp) บนสายโซ่เดียวอาศัยการรวบรวมข้อมูลสถานะแบบเรียลไทม์และประวัติจากสายโซ่อื่น ๆ หลายแห่ง (n) คุณสมบัตินี้ขยายฟังก์ชันการทำงานและประสิทธิภาพของ DApps อย่างมาก ช่วยให้สามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากบล็อกเชนที่แตกต่างกันหลายรายการเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกและครอบคลุมยิ่งขึ้น วิธีการนี้แตกต่างอย่างมากจากความสัมพันธ์แบบลูกโซ่เดี่ยวหรือแบบลูกโซ่แบบหนึ่งต่อหนึ่งแบบดั้งเดิม และให้ศักยภาพที่กว้างกว่าและขอบเขตการใช้งานสำหรับแอปพลิเคชันบล็อกเชน
ก่อนหน้านี้ Langrange ได้รับการลงทุนจาก 1kx, Maven 11, Lattice, CMT Digital และ gumi crypto
5.5 Herodotus
Herodotus ได้รับการออกแบบมาเพื่อมอบสัญญาอัจฉริยะที่มีการเข้าถึงข้อมูลออนไลน์แบบซิงโครนัสจากเลเยอร์ Ethereum อื่น ๆ พวกเขาเชื่อว่าหลักฐานการจัดเก็บข้อมูลสามารถรวมสถานะของ Rollups หลายรายการได้ และยังอนุญาตให้มีการอ่านแบบซิงโครนัสระหว่างเลเยอร์ Ethereum พูดง่ายๆ ก็คือการจับข้อมูลระหว่างเชนหลัก EVM และโรลอัพ ปัจจุบันรองรับเมนเน็ต ETH, Starknet, Zksync, OP, Arbitrum และ Polygon
หลักฐานการจัดเก็บข้อมูลตามที่กำหนดโดย Herodotus เป็นหลักฐานประกอบที่สามารถใช้เพื่อตรวจสอบความถูกต้องขององค์ประกอบตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไปในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ข้อมูลในบล็อกเชน Ethereum ทั้งหมด
กระบวนการสร้างหลักฐานการจัดเก็บข้อมูลแบ่งออกเป็นสามขั้นตอนคร่าวๆ:
ขั้นตอนที่ 1: รับตัวสะสมพื้นที่เก็บข้อมูลส่วนหัวของบล็อกของข้อผูกพันที่ตรวจสอบได้
ขั้นตอนนี้คือการได้รับ ความมุ่งมั่น ที่เราสามารถตรวจสอบได้ หากตัวสะสมยังไม่มีส่วนหัวของบล็อกล่าสุดที่เราจำเป็นต้องพิสูจน์ อันดับแรกเราจำเป็นต้องพิสูจน์ความต่อเนื่องของลูกโซ่เพื่อให้แน่ใจว่าเราครอบคลุมช่วงของบล็อกที่มีข้อมูลเป้าหมายของเรา ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลที่เราต้องการพิสูจน์อยู่ในบล็อก 1, 000, 001 และสัญญาอัจฉริยะที่จัดเก็บไว้ในส่วนหัวของบล็อกครอบคลุมเฉพาะบล็อก 1, 000, 000 เราจำเป็นต้องอัปเดตที่เก็บข้อมูลส่วนหัว
หากบล็อกเป้าหมายอยู่ในตัวสะสมแล้ว คุณสามารถไปยังขั้นตอนถัดไปได้โดยตรง
ขั้นตอนที่ 2: พิสูจน์การมีอยู่ของบัญชีเฉพาะ
ขั้นตอนนี้จำเป็นต้องสร้างหลักฐานการรวมจาก State Trie ซึ่งประกอบด้วยบัญชีทั้งหมดในเครือข่าย Ethereum รูตสถานะเป็นส่วนสำคัญในการรับแฮชความมุ่งมั่นของบล็อก และยังเป็นส่วนหนึ่งของที่เก็บข้อมูลส่วนหัวด้วย สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าแฮชส่วนหัวของบล็อกในตัวสะสมอาจแตกต่างจากแฮชจริงของบล็อก เนื่องจากอาจใช้วิธีการแฮชที่แตกต่างกันเพื่อประสิทธิภาพ
ขั้นตอนที่ 3: พิสูจน์ข้อมูลเฉพาะในโครงสร้างบัญชี
ในขั้นตอนนี้ สามารถสร้างหลักฐานการรวมสำหรับข้อมูล เช่น nonce, ยอดคงเหลือ, รากของการจัดเก็บ หรือ codeHash บัญชี Ethereum แต่ละบัญชีมีที่เก็บข้อมูลแฝด (Merkle Patricia Tree) ซึ่งใช้เพื่อบันทึกข้อมูลการจัดเก็บข้อมูลของบัญชี หากข้อมูลที่เราต้องการพิสูจน์อยู่ในที่เก็บบัญชี เราจำเป็นต้องสร้างหลักฐานเพิ่มเติมสำหรับการรวมจุดข้อมูลเฉพาะในร้านค้านั้น
หลังจากสร้างหลักฐานการรวมและหลักฐานการคำนวณที่จำเป็นทั้งหมดแล้ว หลักฐานการจัดเก็บที่สมบูรณ์จะถูกสร้างขึ้น จากนั้นหลักฐานนี้จะถูกส่งไปยังห่วงโซ่ โดยจะมีการตรวจสอบกับข้อผูกพันเริ่มต้นเดียว (เช่น บล็อกแฮช) หรือรูท MMR ของที่เก็บส่วนหัว กระบวนการนี้รับประกันความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูลในขณะเดียวกันก็รักษาประสิทธิภาพของระบบไว้ด้วย
Herodotus ได้รับการสนับสนุนโดย Geometry, Fabric Ventures, Lambda Class และ Starkware แล้ว
5.6 HyperOracle
Hyper Oracle ได้รับการออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับ Oracle ที่ไม่มีความรู้ที่ตั้งโปรแกรมได้ เพื่อรักษาความปลอดภัยให้กับบล็อกเชนและกระจายอำนาจ Hyper Oracle ทำให้ข้อมูลออนไลน์และการคำนวณเทียบเท่าออนไลน์ใช้งานได้จริง ตรวจสอบได้ และรวดเร็วในขั้นสุดท้ายผ่านมาตรฐาน zkGraph ช่วยให้นักพัฒนามีวิธีใหม่ในการโต้ตอบกับบล็อคเชน
โหนด zkOracle ของ Hyper Oracle ประกอบด้วยองค์ประกอบหลักสองส่วน: zkPoS และ zkWASM
zkPoS: ส่วนประกอบนี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการรับส่วนหัวของบล็อกและรูทข้อมูลของบล็อกเชน Ethereum ผ่านการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ (zk) เพื่อรับรองความถูกต้องของความเห็นพ้องต้องกันของ Ethereum zkPoS ยังทำหน้าที่เป็นวงจรภายนอกของ zkWASM อีกด้วย
zkWASM: ใช้ข้อมูลที่ได้รับจาก zkPoS เป็นอินพุตคีย์สำหรับการรัน zkGraphs zkWASM มีหน้าที่รับผิดชอบในการเรียกใช้แมปข้อมูลที่กำหนดเองซึ่งกำหนดโดย zkGraphs และสร้างหลักฐานที่ไม่มีความรู้สำหรับการดำเนินการเหล่านี้ ผู้ดำเนินการโหนด zkOracle สามารถเลือกจำนวน zkGraphs ที่ต้องการเรียกใช้ ซึ่งสามารถเป็นจำนวนตั้งแต่ 1 ถึง zkGraphs ที่ปรับใช้ทั้งหมด กระบวนการสร้างหลักฐาน zk สามารถมอบหมายให้กับเครือข่ายผู้พิสูจน์แบบกระจายได้
ผลลัพธ์ของ zkOracle เป็นข้อมูลนอกเครือข่ายที่นักพัฒนาสามารถใช้ผ่านมาตรฐาน zkGraph ของ Hyper Oracle ข้อมูลยังมาพร้อมกับใบรับรอง zk เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและการคำนวณ
เพื่อรักษาความปลอดภัยเครือข่าย เครือข่าย Hyper Oracle ต้องการโหนด zkOracle เพียงโหนดเดียวเท่านั้น อย่างไรก็ตาม สามารถมีโหนด zkOracle ได้หลายโหนดในเครือข่าย โดยทำงานกับ zkPoS และต่อ zkGraph ซึ่งช่วยให้สามารถสร้างการพิสูจน์ zk พร้อมกันได้ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพได้อย่างมาก โดยรวมแล้ว Hyper Oracle ช่วยให้นักพัฒนามีแพลตฟอร์มโต้ตอบบล็อกเชนที่มีประสิทธิภาพและปลอดภัย โดยการผสมผสานเทคโนโลยี zk ขั้นสูงและสถาปัตยกรรมโหนดที่ยืดหยุ่น
ในเดือนมกราคม ปี 2023 Hyper Oracle ประกาศว่าบริษัทได้รับเงิน 3 ล้านดอลลาร์สหรัฐในการจัดหาเงินทุนล่วงหน้าที่ Dao 5, Sequoia China, Foresight Ventures และ FutureMoney Group ร่วมกันเข้าร่วม
5.7 Pado
Pado เป็นการดำรงอยู่ที่ค่อนข้างพิเศษในหมู่โปรเซสเซอร์ร่วม ZK โปรเซสเซอร์ร่วมอื่นๆ มุ่งเน้นไปที่การจับข้อมูล on-chain ในขณะที่ Pado จัดเตรียมเส้นทางในการเก็บข้อมูลนอกเครือข่ายโดยมีเป้าหมายเพื่อนำข้อมูลอินเทอร์เน็ตทั้งหมดเข้าสู่สัญญาอัจฉริยะ โดยแทนที่ฟังก์ชัน ของออราเคิลในระดับหนึ่งพร้อมทั้งรับประกันความเป็นส่วนตัวและไม่จำเป็นต้องเชื่อถือแหล่งข้อมูลภายนอก
5.8 การเปรียบเทียบระหว่างโปรเซสเซอร์ร่วม ZK และ Oracle
เวลาแฝง: Oracle เป็นแบบอะซิงโครนัส ดังนั้นเวลาแฝงเมื่อเข้าถึงข้อมูลแบบเรียบจึงนานกว่าเมื่อเทียบกับตัวประมวลผลร่วม ZK
ราคา: แม้ว่า Oracle จำนวนมากไม่ต้องการการพิสูจน์ทางคอมพิวเตอร์และมีราคาถูกกว่า แต่ก็มีความปลอดภัยน้อยกว่า การจัดเก็บหลักฐานมีราคาแพงกว่า แต่มีความปลอดภัยมากกว่า
ความปลอดภัย: ความปลอดภัยสูงสุดของการรับส่งข้อมูลถูกจำกัดโดยระดับความปลอดภัยของออราเคิลเอง ในทางตรงกันข้าม ตัวประมวลผลร่วม ZK ตรงกับความปลอดภัยของเชน นอกจากนี้ oracles ยังเสี่ยงต่อการโจมตีแบบยักย้ายเนื่องจากการใช้การพิสูจน์แบบออฟไลน์
รูปภาพต่อไปนี้แสดงขั้นตอนการทำงานของ Pado:
Pado ใช้โหนด crypto เป็นผู้พิสูจน์แบ็กเอนด์ เพื่อลดสมมติฐานด้านความไว้วางใจ ทีมงาน Pado จะนำกลยุทธ์เชิงวิวัฒนาการมาใช้ และค่อยๆ ปรับปรุงการกระจายอำนาจของบริการพิสูจน์อักษร เครื่องพิสูจน์มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในกระบวนการดึงและแบ่งปันข้อมูลผู้ใช้ ในขณะเดียวกันก็พิสูจน์ความถูกต้องของข้อมูลผู้ใช้ที่ได้รับจากแหล่งข้อมูลเครือข่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Pado ใช้ประโยชน์จาก MPC-TLS (Transport Layer Secure Multi-Party Computation) และ IZK (Interactive Zero-Knowledge Proof) เพื่อให้ผู้พิสูจน์สามารถ"ตาบอด"พิสูจน์ข้อมูล ซึ่งหมายความว่าผู้ตรวจสอบจะไม่สามารถมองเห็นข้อมูลต้นฉบับใดๆ รวมถึงข้อมูลผู้ใช้สาธารณะและส่วนตัว อย่างไรก็ตาม ผู้ตรวจสอบยังคงสามารถรับรองที่มาของข้อมูล TLS ที่ส่งผ่านวิธีการเข้ารหัสได้
1. MPC-TLS: TLS เป็นโปรโตคอลความปลอดภัยที่ใช้เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวและความสมบูรณ์ของข้อมูลของการสื่อสารทางอินเทอร์เน็ต เมื่อคุณเยี่ยมชมเว็บไซต์และเห็นไอคอน ล็อค และ https บน URL นั่นหมายความว่าการเข้าชมของคุณปลอดภัยผ่าน TLS MPC-TLS เลียนแบบการทำงานของไคลเอนต์ TLS ทำให้ตัวตรวจสอบสิทธิ์ของ Pado สามารถทำงานร่วมกับไคลเอนต์ TLS เพื่อทำงานต่อไปนี้:
สร้างการเชื่อมต่อ TLS รวมถึงการคำนวณคีย์หลัก คีย์เซสชัน ข้อมูลการตรวจสอบสิทธิ์ ฯลฯ
ดำเนินการสอบถามผ่านช่องทาง TLS รวมถึงการสร้างคำขอที่เข้ารหัสและการถอดรหัสการตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์
สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับ TLS เหล่านี้ดำเนินการระหว่างไคลเอนต์และผู้ตรวจสอบผ่านโปรโตคอล Two-Party Computation (2 PC) การออกแบบ MPC-TLS ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีการเข้ารหัสบางอย่าง เช่น วงจร obfuscation (GC) การลืมการส่งข้อมูล (OT) IZK เป็นต้น
2. IZK: การพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์เชิงโต้ตอบคือการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ซึ่งผู้พิสูจน์และผู้ตรวจสอบสามารถโต้ตอบกันได้ ในระเบียบการของ IZK ผลลัพธ์ของผู้ตรวจสอบคือการยอมรับหรือปฏิเสธข้อเรียกร้องของผู้พิสูจน์ เมื่อเปรียบเทียบกับ NIZK แบบธรรมดา (เช่น zk-STARK หรือ zk-SNARK) โปรโตคอล IZK มีข้อดีหลายประการ เช่น ความสามารถในการปรับขนาดสูงสำหรับการอ้างสิทธิ์จำนวนมาก ต้นทุนการคำนวณต่ำ ไม่จำเป็นต้องตั้งค่าที่เชื่อถือได้ และลดการใช้หน่วยความจำให้เหลือน้อยที่สุด
Pado กำลังพัฒนาตะขอ kyc ของ Uniswap อย่างต่อเนื่อง โดยค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสถานการณ์การใช้งานแอปพลิเคชันออนไลน์ และได้รับเลือกให้เข้าร่วมโครงการ Consensys Fellowship ชุดแรก
6. แนวโน้มในอนาคต
โปรเซสเซอร์ร่วม ZK ช่วยให้บล็อกเชนจับข้อมูลได้มากขึ้นและรับทรัพยากรการประมวลผลนอกเครือข่ายด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าโดยไม่กระทบต่อการกระจายอำนาจ ขณะเดียวกัน ก็แยกเวิร์กโฟลว์ของสัญญาอัจฉริยะและเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ
จากฝั่งอุปสงค์เพียงอย่างเดียว ตัวประมวลผลร่วม ZK เป็นสิ่งจำเป็น จากมุมมองของแทร็ก DEX เพียงอย่างเดียว hook นี้มีศักยภาพที่ดีและสามารถทำได้หลายอย่าง หาก Sushiswap ไม่มี hooks ก็จะไม่สามารถแข่งขันกับ uniswap ได้ และ มันจะถูกวิพากษ์วิจารณ์อย่างรุนแรง มันจะถูกกำจัดในไม่ช้า หากไม่ได้ใช้ zkcoprocessor สำหรับ hooks ก๊าซจะมีราคาแพงมากสำหรับนักพัฒนาและผู้ใช้ เนื่องจาก hooks แนะนำตรรกะใหม่และทำให้สัญญาอัจฉริยะซับซ้อนมากขึ้นซึ่งต่อต้านการผลิต ดังนั้นในปัจจุบัน การใช้ตัวประมวลผลร่วม zk จึงเป็นทางออกที่ดีที่สุด ไม่ว่าจะจากมุมมองของการจับข้อมูลหรือการคำนวณ วิธีการต่างๆ ก็มีข้อดีและข้อเสียที่แตกต่างกัน ตัวประมวลผลร่วมที่เหมาะสำหรับฟังก์ชันเฉพาะคือตัวประมวลผลร่วมที่ดี ตลาดคอมพิวเตอร์ที่ตรวจสอบได้แบบออนไลน์มีแนวโน้มที่กว้างขวาง และจะสะท้อนถึงคุณค่าใหม่ในด้านต่างๆ มากขึ้น
ในการพัฒนาบล็อกเชนในอนาคต มีศักยภาพที่จะทลายกำแพงข้อมูลแบบเดิมของ web2 ข้อมูลจะไม่ถูกแยกออกจากกันอีกต่อไปและบรรลุความสามารถในการทำงานร่วมกันที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น โปรเซสเซอร์ร่วม ZK จะกลายเป็นมิดเดิลแวร์ที่ทรงพลังเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และปราศจากความไว้วางใจ เงื่อนไขเพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการเก็บข้อมูล การคำนวณ และการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ ปลดปล่อยเครือข่ายข้อมูล เปิดความเป็นไปได้มากขึ้น และกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับแอปพลิเคชันที่มีเจตนาจริงและ on-chain AI Agents เท่านั้น หากคุณทำไม่ได้ ลองคิดดูสิ คุณไม่สามารถทำมันได้
ลองนึกภาพสถานการณ์ในอนาคต: การใช้ความน่าเชื่อถือและความเป็นส่วนตัวสูงของ ZK ในการตรวจสอบข้อมูล ผู้ขับรถเรียกรถออนไลน์สามารถสร้างเครือข่ายรวมนอกเหนือจากแพลตฟอร์มของตนเองได้ เครือข่ายข้อมูลนี้สามารถครอบคลุม Uber, Lyft, Didi, bolt ฯลฯ คนขับรถเรียกรถออนไลน์สามารถให้ข้อมูลบนแพลตฟอร์มของตนเองได้ คุณแบ่งส่วน ฉันแบ่งส่วน และรวมเข้าด้วยกันบนบล็อกเชน ค่อยๆ เครือข่ายที่เป็นอิสระจากแพลตฟอร์มของตนเองถูกสร้างและรวบรวม ข้อมูลไดรเวอร์ทั้งหมดได้กลายเป็น ผู้รวบรวมข้อมูลเรียกรถออนไลน์จำนวนมาก และในขณะเดียวกันก็สามารถทำให้ผู้ขับขี่ไม่เปิดเผยตัวตนและไม่รั่วไหลความเป็นส่วนตัวของพวกเขา
7. ดัชนี
https://blog.axiom.xyz/what-is-a-zk-coprocessor/
https://crypto.mirror.xyz/BFqUfBNVZrqYau3Vz9WJ-BACw5FT3W30iUX3mPlKxtA
https://dev.risczero.com/api
https://blog.uniswap.org/uniswap-v4
https://blog.celer.network/2023/03/21/brevis-a-zk-omnichain-data-attestation-platform/
https://lagrange-labs.gitbook.io/lagrange-labs/overview/what-is-the-lagrange-protocol
https://docs.herodotus.dev/herodotus-docs/
https://docs.padolabs.org/
ขอขอบคุณ Yiping Lu สำหรับคำแนะนำและคำแนะนำในบทความนี้
เกี่ยวกับ ฟอร์ไซท์ เวนเจอร์
Foresight Ventures กำลังเดิมพันกระบวนการนวัตกรรมของสกุลเงินดิจิทัลในอีกไม่กี่ทศวรรษข้างหน้า โดยจะจัดการกองทุนต่างๆ: กองทุน VC, กองทุนรองที่ใช้งานอยู่, FOF แบบหลายกลยุทธ์ และกองทุน S วัตถุประสงค์พิเศษ Foresight Secondary Fund l การจัดการสินทรัพย์ทั้งหมด ขนาดเกิน 4 หนึ่งร้อยล้านเหรียญสหรัฐ Foresight Ventures ยึดมั่นในแนวคิด มีเอกลักษณ์ เป็นอิสระ ก้าวร้าว ระยะยาว และให้การสนับสนุนโครงการอย่างกว้างขวางผ่านพลังทางนิเวศวิทยาที่แข็งแกร่ง ทีมงานมาจากผู้อาวุโสจากบริษัททางการเงินและเทคโนโลยีชั้นนำ เช่น Sequoia China, CICC, Google, Bitmain และบริษัททางการเงินและเทคโนโลยีชั้นนำอื่นๆ
