La preuve ZK a commencé à rivaliser avec les centres de données d'IA de mille milliards de dollars pour les mêmes GPU, augmentant les coûts de preuve même si Cysic rapporte un gain de performance de 9 % grâce à une meilleure utilisation du matériel.
Résumé
- Cysic affirme que l'utilisation inefficace du GPU, plutôt qu'une puissance de calcul brute insuffisante, est désormais le moteur des coûts de preuve.
- Les charges de travail ZK rivalisent avec l'IA pour les GPU Nvidia, bien qu'elles reposent sur des opérations mathématiques différentes.
- La preuve Ethereum en temps réel et les ZK-rollups pourraient faire face à des coûts plus élevés avant les applications grand public.
- Cysic s'attend à ce que la pression accélère l'adoption des FPGA, des ASIC spécifiques ZK et des marchés ouverts de prouveurs.
Leo Fan, fondateur et PDG de Cysic, a déclaré à crypto.news que l'utilisation du GPU est devenue une contrainte contraignante pour la preuve à connaissance nulle, car les systèmes de preuve rivalisent désormais avec les centres de données d'IA bien financés pour les mêmes puces.
« Les modèles d'IA convergent. Le calcul ne converge pas. Tout le monde supposait que les coûts de preuve baisseraient parce que les puces deviennent moins chères. Au lieu de cela, nous enchérissons contre les budgets de centres de données de mille milliards de dollars pour les mêmes puces. C'est pourquoi la couche matérielle a dû être ouverte plutôt que laissée à une poignée de prouveurs propriétaires. »
La pression ne vient pas seulement d'un manque de capacité de calcul, selon Fan. Il a déclaré que le principal problème est une inadéquation architecturale entre le logiciel zkVM et les accélérateurs utilisés pour générer des preuves, ce qui laisse une partie de la capacité GPU disponible inutilisée et augmente le coût de chaque preuve.
Le moteur de preuve Venus de Cysic a exposé cette inadéquation en réduisant le temps passé à coordonner le travail entre les CPU et les GPU. Comme rapporté en avril, la société a enregistré une amélioration de plus de 9 % du temps de preuve de bout en bout par rapport à ZisK 0.16.1 sans remplacer le matériel sous-jacent.
Les coûts de preuve ZK comptent désormais plus que la vitesse brute
Conçu comme une extension axée sur le matériel du zkVM ZisK de Polygon Hermez, Venus représente la génération de preuves comme un graphe de calcul connecté. Cysic affirme que la conception permet au système de planifier le travail sur l'ensemble du processus de preuve au lieu de traiter chaque fonction matérielle comme un appel séparé.
Grâce à l'intégration de CUDA Graph, au réglage du noyau et aux modifications de la mémoire partagée, Venus réduit les transferts de données répétés et la synchronisation entre le processeur et le GPU. Fan a déclaré que le résultat montre que les accélérateurs existants n'étaient pas entièrement utilisés, faisant de l'utilisation le goulot d'étranglement pratique derrière les coûts de preuve.
La vitesse de preuve brute s'est rapidement améliorée dans toute l'industrie. Cysic a déclaré que ZisK peut générer une preuve de bloc Ethereum en 7,4 secondes avec 24 GPU et peut soumettre des preuves en temps réel via une configuration à un seul RTX 4090. Ces affirmations proviennent de l'entreprise et n'ont pas été testées indépendamment sous un benchmark commun couvrant la consommation d'énergie, la taille de la preuve, le niveau de sécurité et le coût matériel total.
D'autres développeurs ont également franchi le seuil du temps réel d'Ethereum. En novembre 2025, Succinct a rapporté que SP1 Hypercube a prouvé 99,7 % d'un échantillon Ethereum de 954 blocs en moins de 12 secondes en utilisant 16 GPU Nvidia RTX 5090. Environ 95,4 % de l'échantillon a été prouvé en moins de 10 secondes.
La Fondation Ethereum définit la preuve en temps réel comme la réalisation de preuves pour au moins 99 % des blocs du réseau principal en moins de 10 secondes. Son cadre exige également un code entièrement open source, des tailles de preuve inférieures à 300 Ko, une sécurité d'au moins 128 bits, un coût matériel ne dépassant pas 100 000 $ et une consommation d'énergie plafonnée à 10 kilowatts.
La consommation d'énergie peut être une limite plus sérieuse que le coût de l'équipement pour les prouveurs à domicile, a déclaré la Fondation. Une preuve peut arriver avant la date limite d'Ethereum tout en nécessitant trop d'énergie, de refroidissement ou de capital pour un opérateur indépendant.
La demande d'IA resserre l'accès aux mêmes GPU
Bien que l'IA et la preuve ZK utilisent les GPU différemment, les deux charges de travail dépendent des accélérateurs Nvidia, des cartes RTX grand public aux systèmes H100 de centre de données.
L'entraînement et l'inférence de l'IA utilisent principalement des calculs matriciels. La génération de preuves ZK repose fortement sur des multiplications multi-scalaires et des transformations théoriques des nombres, des opérations que les GPU peuvent traiter mais n'ont pas été spécifiquement conçus pour exécuter.
Fan a déclaré que cette inadéquation soutient le cas du matériel spécifique ZK, car les systèmes de preuve entrent dans la même file d'attente d'approvisionnement que les développeurs d'IA sans utiliser les puces de la même manière. Étant donné que les heures GPU représentent une grande partie de la facture de preuve, des coûts matériels et de location plus élevés se répercutent sur le coût de chaque preuve, a-t-il ajouté.
Les résultats financiers de Nvidia montrent l'ampleur de la demande provenant de l'infrastructure de l'IA. Le fabricant de puces coté aux États-Unis a déclaré 75,2 milliards de dollars de revenus de centre de données pour le trimestre se terminant le 26 avril, en hausse de 92 % par rapport à l'année précédente. Les revenus de calcul des centres de données ont atteint 60,4 milliards de dollars, soit une augmentation annuelle de 77 %.
Amazon Web Services a séparément accepté d'acheter un million de GPU Nvidia, avec des livraisons prévues jusqu'en 2027, a rapporté Reuters en mars. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a estimé à 1 000 milliards de dollars les opportunités de ventes pour les familles de produits Blackwell et Rubin d'ici cette année.
En juin, la vente d'obligations prévue par Nvidia visait au moins 20 milliards de dollars pour financer les investissements dans l'IA et refinancer la dette. Les sociétés de minage de Bitcoin avaient annoncé plus de 70 milliards de dollars de contrats dans l'IA et le calcul haute performance à ce moment-là, illustrant comment les propriétaires d'infrastructures liées aux cryptomonnaies redirigent également l'énergie et les installations vers les charges de travail d'IA.
Un rapport de Bernstein couvert en mai a estimé les partenariats annoncés dans l'infrastructure de l'IA à près de 90 milliards de dollars. Les analystes ont estimé que les mineurs de Bitcoin contrôlaient plus de 27 gigawatts de capacité électrique prévue, contre environ 3,7 gigawatts liés aux accords d'IA annoncés, tandis que certaines connexions au réseau électrique américain pourraient prendre jusqu'à 50 mois.
Les ZK-rollups et les prouveurs en temps réel subissent la pression en premier
La preuve en temps réel de couche 1 est en première ligne de la compression des coûts car elle nécessite des GPU pour produire une preuve fraîche pour chaque bloc, a déclaré Fan. Tout retard peut faire manquer au prouveur la limite de temps du réseau, donc les opérateurs ont besoin de capacité de réserve ainsi que de matériel suffisant pour la demande normale.
Les ZK-rollups et les marchés de preuves suivent car les heures de GPU alimentent directement les dépenses d'exploitation et, dans certains cas, les frais utilisateur. Une analyse antérieure des coûts de preuve a estimé que la génération de preuves représentait 60 à 70 % des frais sur les réseaux ZK de couche 2, citant les données de L2Beat.
Selon la même analyse, générer une preuve pour un lot de 4 000 transactions pourrait prendre de deux à cinq minutes sur un Nvidia A100 et coûter entre 0,04 $ et 0,17 $ en frais de cloud computing. Les chiffres dépendent du système de preuve, du lot de transactions, de la configuration matérielle et du tarif cloud.
Fan a placé zkML parmi les applications les plus exposées car il combine une charge de travail d'IA avec le coût supplémentaire de prouver que le modèle a fonctionné correctement. Pour les paiements privés, les jeux en chaîne et d'autres produits grand public, il a déclaré que l'économie nécessite souvent des coûts de preuve mesurés en centimes.
« Le coût peut-il limiter l'adoption ? Oui, à la marge », a déclaré Fan, ajoutant que les paiements privés et les jeux seraient probablement reportés en premier lorsque leur économie ne fonctionnerait plus.
La pression sur les coûts pourrait également affecter le nombre d'entités capables d'exploiter des prouveurs. Fan a déclaré que plus de 90 % des réseaux ZK de couche 2 dépendent d'un petit groupe de services de preuve, bien que cette estimation nécessite un ensemble de données nommé et doit être considérée comme l'évaluation de Cysic.
Les FPGA et les ASIC ZK offrent une voie matérielle alternative
Cysic a répondu en développant plusieurs backends plutôt que de se fier uniquement aux GPU. Le dépôt public Venus comprend des optimisations GPU, un backend d'accélération FPGA complet et une implémentation précoce orientée ASIC.
Son backend FPGA contient des noyaux pour l'arithmétique de champ Goldilocks, les NTT, Poseidon2, les arbres de Merkle, FRI et l'évaluation d'expressions. Le code cible les dispositifs AMD UltraScale+ et Versal avec mémoire à large bande passante et est disponible sous les licences Apache 2.0 et MIT.
Contrairement à un ASIC, un FPGA peut être reprogrammé après production, permettant aux développeurs de mettre à jour les circuits et d'expérimenter de nouveaux systèmes de preuve. Les ASIC personnalisés offrent moins de flexibilité mais peuvent fournir de meilleures performances et une meilleure efficacité énergétique lorsqu'ils sont conçus pour un ensemble stable d'opérations ZK.
Fan a déclaré que passer aux FPGA et aux ASIC ZK retirerait les opérateurs de preuve de la file d'attente principale du matériel IA. Les dispositifs spécialisés éviteraient également de payer pour des fonctions GPU dont les charges de travail ZK n'ont pas besoin, bien que les coûts de développement et les volumes de fabrication limités restent des obstacles.
Ouvrir le logiciel est une partie de l'approche de Cysic. L'entreprise propose également un marché mondial de prouveurs dans lequel des dispositifs allant du matériel mobile aux clusters professionnels peuvent accepter des travaux, avec des backends GPU et FPGA réduisant la dépendance à une seule classe de puces.
La vérification cryptographique signifie qu'un vérificateur rejette une preuve invalide quel que soit l'opérateur qui l'a générée, a déclaré Fan. Ouvrir la participation ne change donc pas la solidité du système de preuve, mais cela augmente l'exposition aux erreurs d'implémentation dans du code non audité ou non terminé.
Cysic indique dans le dépôt Venus que le projet est toujours en développement actif. Fan a déclaré que des audits et des configurations redondantes de multi-prouveurs seraient nécessaires pour limiter le risque de mise en œuvre.
Le projet EIP-8025 permettrait aux validateurs Ethereum de choisir de générer ou de vérifier des preuves d'exécution tandis que la ré-exécution conventionnelle des blocs reste en place. La proposition introduit un canal de gossip pour les preuves et des nœuds de preuve externes, mais sa version actuelle ne prévoit pas d'incitations pour les opérateurs qui génèrent et diffusent les preuves.
