Dowody ZK zaczęły konkurować z centrami danych AI wartymi biliony dolarów o te same procesory GPU, co podnosi koszty dowodzenia, nawet gdy Cysic raportuje 9% wzrost wydajności dzięki lepszemu wykorzystaniu sprzętu.
Podsumowanie
- Cysic twierdzi, że nieefektywne wykorzystanie GPU, a nie niewystarczająca surowa moc obliczeniowa, obecnie napędza koszty dowodzenia.
- Obciążenia ZK konkurują z AI o procesory GPU Nvidii, mimo że opierają się na różnych operacjach matematycznych.
- Dowodzenie Ethereum w czasie rzeczywistym i ZK-rollupy mogą napotkać wyższe koszty, zanim zrobią to aplikacje konsumenckie.
- Cysic spodziewa się, że presja przyspieszy adopcję układów FPGA, specjalizowanych układów ASIC dla ZK oraz otwartych rynków proverów.
Założyciel i dyrektor generalny Cysic, Leo Fan, powiedział crypto.news, że wykorzystanie GPU stało się wiążącym ograniczeniem dla dowodów zero-knowledge, ponieważ systemy dowodowe konkurują teraz z dobrze finansowanymi centrami danych AI o te same układy krzemowe.
„Modele AI się zbiegają. Moc obliczeniowa nie. Wszyscy zakładali, że koszty dowodzenia spadną, ponieważ chipy będą tańsze. Zamiast tego licytujemy się z budżetami centrów danych wartych biliony dolarów o te same układy krzemowe. Dlatego warstwa sprzętowa musiała zostać otwarta, a nie pozostawiona garstce zastrzeżonych proverów.”
Presja nie wynika wyłącznie z braku mocy obliczeniowej, według Fana. Powiedział, że głównym problemem jest niedopasowanie architektoniczne między oprogramowaniem zkVM a akceleratorami używanymi do generowania dowodów, co pozostawia część dostępnej mocy GPU niewykorzystaną i podnosi koszt każdego dowodu.
Silnik dowodowy Cysic Venus ujawnił to niedopasowanie, skracając czas koordynacji pracy między procesorami CPU a GPU. Jak raportowano w kwietniu, firma odnotowała poprawę czasu dowodzenia end-to-end o ponad 9% w porównaniu z ZisK 0.16.1 bez wymiany podstawowego sprzętu.
Koszty dowodzenia ZK mają teraz większe znaczenie niż surowa szybkość
Zbudowany jako rozszerzenie skoncentrowane na sprzęcie dla zkVM ZisK od Polygon Hermez, Venus przedstawia generowanie dowodów jako jeden połączony graf obliczeniowy. Cysic twierdzi, że projekt pozwala systemowi planować pracę w całym procesie dowodzenia, zamiast traktować każdą funkcję sprzętową jako osobne wywołanie.
Dzięki integracji CUDA Graph, dostrojeniu jądra i zmianom w pamięci współdzielonej, Venus redukuje powtarzające się transfery danych i synchronizację między procesorem a GPU. Fan powiedział, że wynik pokazuje, że istniejące akceleratory nie były w pełni wykorzystywane, co czyni wykorzystanie praktycznym wąskim gardłem kosztów dowodów.
Surowa szybkość dowodzenia poprawiła się szybko w całej branży. Cysic twierdzi, że ZisK może wygenerować dowód bloku Ethereum w 7,4 sekundy przy użyciu 24 GPU i może przesyłać dowody w czasie rzeczywistym przez pojedynczą konfigurację RTX 4090. Twierdzenia pochodzą od firmy i nie zostały niezależnie przetestowane pod wspólnym benchmarkiem obejmującym zużycie energii, rozmiar dowodu, poziom bezpieczeństwa i całkowity koszt sprzętu.
Inni programiści również przekroczyli próg czasu rzeczywistego Ethereum. W listopadzie 2025 r. Succinct poinformował, że SP1 Hypercube udowodnił 99,7% próbki 954 bloków Ethereum w mniej niż 12 sekund przy użyciu 16 procesorów GPU Nvidia RTX 5090. Około 95,4% próbki zostało udowodnione w ciągu 10 sekund.
Fundacja Ethereum definiuje dowodzenie w czasie rzeczywistym jako ukończenie dowodów dla co najmniej 99% bloków mainnetu w ciągu 10 sekund. Jej ramy wymagają również w pełni otwartego kodu źródłowego, rozmiaru dowodu poniżej 300 KiB, co najmniej 128-bitowego bezpieczeństwa, sprzętu kosztującego nie więcej niż 100 000 USD oraz zużycia energii ograniczonego do 10 kilowatów.
Zużycie energii może być poważniejszym ograniczeniem niż koszt sprzętu dla domowych proverów, powiedziała Fundacja. Dowód może dotrzeć przed terminem Ethereum, ale nadal wymagać zbyt dużo energii, chłodzenia lub kapitału dla niezależnego operatora.
Popyt AI zaostrza dostęp do tych samych procesorów GPU
Chociaż AI i dowodzenie ZK używają procesorów GPU w różny sposób, oba obciążenia zależą od akceleratorów Nvidii, od konsumenckich kart RTX po systemy H100 dla centrów danych.
Trenowanie i wnioskowanie AI opiera się głównie na obliczeniach macierzowych. Generowanie dowodów ZK w dużej mierze opiera się na mnożeniach wieloskalarnych i transformacjach teorioliczbowych, operacjach, które procesory GPU mogą przetwarzać, ale nie zostały specjalnie zaprojektowane do ich uruchamiania.
Fan powiedział, że niedopasowanie wspiera argument za sprzętem specyficznym dla ZK, ponieważ systemy dowodowe wchodzą do tej samej kolejki dostaw co programiści AI, nie używając chipów w ten sam sposób. Ponieważ godziny GPU stanowią dużą część rachunku za dowodzenie, wyższe koszty sprzętu i wynajmu przenoszą się na koszt każdego dowodu, dodał.
Wyniki finansowe Nvidii pokazują skalę popytu pochodzącego z infrastruktury AI. Notowany w USA producent chipów odnotował 75,2 miliarda dolarów przychodów z centrów danych w kwartale kończącym się 26 kwietnia, co oznacza wzrost o 92% w porównaniu z rokiem poprzednim. Przychody z obliczeń w centrach danych osiągnęły 60,4 miliarda dolarów, co oznacza roczny wzrost o 77%.
Amazon Web Services osobno zgodził się kupić milion procesorów graficznych Nvidia, z dostawami zaplanowanymi do 2027 roku, podał Reuters w marcu. Dyrektor generalny Nvidii, Jensen Huang, oszacował możliwość sprzedaży o wartości 1 biliona dolarów dla rodzin produktów Blackwell i Rubin do tego roku.
W czerwcu planowana sprzedaż obligacji Nvidii miała na celu pozyskanie co najmniej 20 miliardów dolarów na finansowanie inwestycji w AI i refinansowanie długu. Firmy wydobywające bitcoiny ogłosiły wówczas kontrakty o wartości ponad 70 miliardów dolarów na AI i obliczenia o wysokiej wydajności, co ilustruje, jak właściciele infrastruktury związanej z kryptowalutami również przekierowują energię i obiekty w kierunku obciążeń AI.
Raport Bernsteina omówiony w maju szacował ogłoszone partnerstwa w zakresie infrastruktury AI na prawie 90 miliardów dolarów. Analitycy oszacowali, że górnicy bitcoinów kontrolują ponad 27 gigawatów planowanej mocy, w porównaniu z około 3,7 gigawata związanymi z ogłoszonymi umowami AI, podczas gdy niektóre podłączenia do sieci w USA mogą zająć do 50 miesięcy.
ZK-rollupy i dowody w czasie rzeczywistym jako pierwsze odczuwają presję
Dowodzenie warstwy 1 w czasie rzeczywistym znajduje się na czele presji kosztowej, ponieważ wymaga procesorów graficznych do generowania świeżego dowodu dla każdego bloku, powiedział Fan. Każde opóźnienie może spowodować, że prower nie zdąży w wyznaczonym czasie sieci, więc operatorzy potrzebują zapasowej mocy oraz wystarczającej liczby sprzętu do normalnego zapotrzebowania.
ZK-rollupy i rynki dowodów podążają za tym, ponieważ godziny GPU bezpośrednio wpływają na koszty operacyjne, a w niektórych przypadkach na opłaty użytkowników. Wcześniejsza analiza kosztów dowodzenia oszacowała, że generowanie dowodów stanowiło 60% do 70% opłat w sieciach ZK warstwy 2, powołując się na dane L2Beat.
Według tej samej analizy, wygenerowanie dowodu dla partii 4000 transakcji może zająć od dwóch do pięciu minut na Nvidia A100 i kosztować od 0,04 do 0,17 dolara w opłatach za przetwarzanie w chmurze. Liczby zależą od systemu dowodowego, partii transakcji, konfiguracji sprzętu i stawki chmurowej.
Fan umieścił zkML wśród najbardziej narażonych aplikacji, ponieważ łączy obciążenie AI z dodatkowym kosztem udowodnienia, że model działał poprawnie. W przypadku prywatnych płatności, gier on-chain i innych produktów konsumenckich, powiedział, że ekonomia często wymaga kosztów dowodzenia mierzonych w groszach.
„Czy koszt może ograniczyć adopcję? Tak, na marginesie” – powiedział Fan, dodając, że prywatne płatności i gry prawdopodobnie zostaną odroczone w pierwszej kolejności, gdy ich ekonomia przestanie działać.
Presja kosztowa może również wpłynąć na to, ile podmiotów może obsługiwać prowerów. Fan powiedział, że ponad 90% sieci ZK warstwy 2 polega na małej grupie usług prowerów, chociaż szacunek ten wymaga nazwanego zbioru danych i należy go traktować jako ocenę Cysic.
FPGA i ZK ASIC oferują alternatywną ścieżkę sprzętową
Cysic odpowiedział, opracowując wiele backendów, a nie polegając wyłącznie na procesorach graficznych. Publiczne repozytorium Venus zawiera optymalizacje GPU, kompletny backend akceleracji FPGA oraz wczesną implementację zorientowaną na ASIC.
Jego backend FPGA zawiera jądra dla arytmetyki pola Goldilocks, NTT, Poseidon2, drzew Merkle, FRI i oceny wyrażeń. Kod jest przeznaczony dla urządzeń AMD UltraScale+ i Versal z pamięcią o wysokiej przepustowości i jest dostępny na licencjach Apache 2.0 i MIT.
W przeciwieństwie do ASIC, FPGA można przeprogramować po produkcji, co pozwala programistom aktualizować obwody i eksperymentować z nowymi systemami dowodowymi. Niestandardowe ASIC oferują mniejszą elastyczność, ale mogą zapewnić lepszą wydajność i efektywność energetyczną, gdy są zaprojektowane dla stabilnego zestawu operacji ZK.
Fan powiedział, że przejście na FPGA i ZK ASIC usunęłoby operatorów dowodów z głównej kolejki sprzętu AI. Wyspecjalizowane urządzenia unikałyby również płacenia za funkcje GPU, których obciążenia ZK nie potrzebują, chociaż koszty rozwoju i ograniczone wolumeny produkcyjne pozostają przeszkodami.
Otwarte oprogramowanie to jedna część podejścia Cysic. Firma proponuje również globalny rynek prowerów, na którym urządzenia od mobilnego sprzętu po profesjonalne klastry mogą przyjmować zadania, a backendy GPU i FPGA zmniejszają zależność od jednej klasy chipów.
Weryfikacja kryptograficzna oznacza, że weryfikator odrzuca nieprawidłowy dowód niezależnie od tego, który operator go wygenerował, powiedział Fan. Otwarcie uczestnictwa nie zmienia zatem solidności systemu dowodowego, ale zwiększa narażenie na błędy implementacji w nieprzetestowanym lub niedokończonym kodzie.
Cysic w repozytorium Venus stwierdza, że projekt pozostaje w aktywnym rozwoju. Fan powiedział, że audyty i redundantne konfiguracje multi-prover byłyby potrzebne, aby ograniczyć ryzyko wdrożenia.
Projekt EIP-8025 pozwoliłby walidatorom Ethereum na opcjonalne generowanie lub weryfikowanie dowodów wykonania, podczas gdy konwencjonalne ponowne wykonanie bloków pozostaje na miejscu. Propozycja wprowadza kanał plotek o dowodach i zewnętrzne węzły dowodowe, ale jej obecna wersja nie przewiduje zachęt dla operatorów, którzy generują i rozgłaszają dowody.
