ZK 證明已開始與規模達數兆美元的 AI 資料中心爭奪相同的 GPU，即使 Cysic 報告透過改善硬體使用率提升了 9% 的效能，證明成本仍持續上升。
摘要
- Cysic 表示，目前推升證明成本的主因是 GPU 使用效率不佳，而非原始運算能力不足。
- ZK 工作負載與 AI 競爭 Nvidia GPU，儘管兩者依賴不同的數學運算。
- 即時以太坊證明與 ZK 卷軸可能比消費級應用程式更早面臨成本上升。
- Cysic 預期此壓力將加速 FPGA、ZK 專用 ASIC 及開放證明者市場的採用。
Cysic 創辦人兼執行長 Leo Fan 告訴 crypto.news，GPU 使用已成為零知識證明的限制因素，因為證明系統現在與資金雄厚的 AI 資料中心爭奪相同的晶片。
「AI 模型正在趨同，但運算資源並非如此。每個人都假設證明成本會因為晶片變便宜而下降，但實際上我們卻在與規模達數兆美元的資料中心預算競標相同的晶片。這就是為什麼硬體層必須開放，而不是留給少數專有證明者。」
Fan 表示，壓力並非僅來自運算能力的不足。他指出，主要問題在於 zkVM 軟體與用於生成證明的加速器之間的架構不匹配，導致部分可用 GPU 容量未被使用，進而提高了每個證明的成本。
Cysic 的 Venus 證明引擎透過減少 CPU 與 GPU 之間協調工作的時間，揭露了這種不匹配。如 四月報導所述，該公司在未更換底層硬體的情況下，相較於 ZisK 0.16.1 記錄了超過 9% 的端對端證明時間改善。
ZK 證明成本現在比原始速度更重要
Venus 作為 Polygon Hermez 的 ZisK zkVM 的硬體導向擴充，將證明生成表示為一個連貫的計算圖。Cysic 表示，此設計讓系統能在整個證明過程中排程工作，而非將每個硬體功能視為獨立呼叫處理。
透過 CUDA Graph 整合、核心調校及共享記憶體變更，Venus 減少了處理器與 GPU 之間的重複資料傳輸與同步。Fan 表示，結果顯示現有加速器並未被充分利用，使得利用率成為證明成本背後的實際瓶頸。
原始證明速度在業界已快速提升。Cysic 表示，ZisK 可在 7.4 秒內使用 24 個 GPU 生成以太坊區塊證明，並可透過單一 RTX 4090 設定提交即時證明。這些說法來自該公司，尚未在涵蓋能源使用、證明大小、安全等級及總硬體成本的共同基準下獨立測試。
其他開發者也已跨越以太坊的即時門檻。2025 年 11 月，Succinct 報告 SP1 Hypercube 使用 16 個 Nvidia RTX 5090 GPU，在 12 秒內證明了 954 個以太坊區塊樣本中的 99.7%。約 95.4% 的樣本在 10 秒內完成證明。
以太坊基金會將即時證明定義為在 10 秒內完成至少 99% 主網區塊的證明。其框架也要求完全開源程式碼、證明大小低於 300 KiB、至少 128 位元安全等級、硬體成本不超過 10 萬美元，以及功耗上限為 10 千瓦。
基金會表示，對於家庭證明者而言，能源使用可能比設備成本更嚴重的限制。證明可能在以太坊截止時間前完成，但仍需過多電力、冷卻或資本，對獨立營運者構成負擔。
AI 需求收緊對相同 GPU 的取得
儘管 AI 與 ZK 證明使用 GPU 的方式不同，兩者工作負載皆依賴 Nvidia 加速器，從消費級 RTX 卡到資料中心 H100 系統。
AI 訓練與推論主要使用矩陣計算。ZK 證明生成則高度依賴多標量乘法與數論轉換，這些運算 GPU 可以處理，但並非專門設計來執行。
Fan 表示，這種不匹配支持了 ZK 專用硬體的主張，因為證明系統正與 AI 開發者進入相同的供應佇列，但並未以相同方式使用晶片。他補充說，由於 GPU 時數佔證明帳單的大部分，較高的硬體與租賃成本會轉嫁到每個證明的成本中。
Nvidia的財務業績顯示了AI基礎設施需求的規模。這家在美國上市的晶片製造商報告，截至4月26日的季度數據中心營收為752億美元，較去年同期成長92%。數據中心運算營收達到604億美元，年增77%。
亞馬遜網路服務（Amazon Web Services）另已同意購買一百萬顆Nvidia GPU，交貨時間預計持續到2027年，路透社在3月報導。Nvidia執行長黃仁勳估計，Blackwell和Rubin產品系列到該年為止有1兆美元的銷售機會。
6月，Nvidia計劃發行債券尋求至少200億美元，以資助AI投資並再融資債務。比特幣挖礦公司當時已宣布超過700億美元的AI和高性能運算合約，顯示與加密貨幣相關的基礎設施所有者也在將電力和設施轉向AI工作負載。
5月報導的一份Bernstein報告將已宣布的AI基礎設施合作夥伴關係定為近900億美元。分析師估計，比特幣礦工控制超過27吉瓦的計劃電力容量，而與已宣布的AI協議相關的容量約為3.7吉瓦，而美國部分電網連接可能需要長達50個月。
ZK-rollups和即時證明者首先面臨壓力
即時第1層證明位於成本壓力的最前沿，因為它需要GPU為每個區塊產生新的證明，范說。任何延遲都可能導致證明者錯過網路的時間限制，因此營運商需要備用容量以及足夠的硬體來滿足正常需求。
ZK-rollups和證明市場緊隨其後，因為GPU小時直接計入營運費用，在某些情況下還計入用戶費用。早先的證明成本分析估計，證明生成佔ZK第2層網路費用的60%至70%，引用L2Beat數據。
根據同一分析，在Nvidia A100上為一批4,000筆交易生成證明可能需要2到5分鐘，雲端運算費用介於0.04美元到0.17美元之間。這些數字取決於證明系統、交易批次、硬體配置和雲端費率。
范將zkML列為最受影響的應用之一，因為它結合了AI工作負載和證明模型正確運行的額外費用。對於私人支付、鏈上遊戲和其他消費產品，他表示經濟性通常要求證明成本以美分計。
「成本會限制採用嗎？在邊際上是肯定的，」范說，並補充說，當私人支付和遊戲的經濟性不再可行時，它們可能首先被推遲。
成本壓力也可能影響能營運證明者的實體數量。范說，超過90%的ZK第2層網路依賴少數證明服務，但該估計需要具名的數據集，應視為Cysic的評估。
FPGA和ZK ASIC提供替代硬體路徑
Cysic的回應是開發多種後端，而不是僅依賴GPU。公開的Venus儲存庫包括GPU最佳化、完整的FPGA加速後端，以及早期的ASIC導向實作。
其FPGA後端包含Goldilocks域算術、NTT、Poseidon2、Merkle樹、FRI和表達式評估的核心。該程式碼針對AMD UltraScale+和Versal設備，具有高頻寬記憶體，並在Apache 2.0和MIT許可下提供。
與ASIC不同，FPGA可以在生產後重新編程，允許開發人員更新電路並實驗新的證明系統。客製化ASIC提供較少的靈活性，但在為穩定的ZK操作集設計時，可以提供更好的性能和能源效率。
范說，轉向FPGA和ZK ASIC將使證明營運商脫離主要的AI硬體隊列。專用設備也將避免支付ZK工作負載不需要的GPU功能，儘管開發成本和有限的製造量仍然是障礙。
開放軟體是Cysic方法的一部分。該公司還提出一個全球證明者市場，其中從行動硬體到專業叢集的設備都可以接受工作，GPU和FPGA後端減少對單一晶片類別的依賴。
密碼學驗證意味著驗證者會拒絕無效的證明，無論是哪個營運商生成它，范說。因此，開放參與不會改變證明系統的健全性，但會增加未經審計或未完成程式碼中實作錯誤的暴露。
Cysic在Venus仓库中表示，该项目仍在积极开发中。Fan表示，需要审计和冗余的多证明者配置来限制实施风险。
EIP-8025草案将允许以太坊验证者选择生成或验证执行证明，同时保留传统的区块重新执行。该提案引入了证明八卦通道和外部证明节点，但其当前版本并未为生成和广播证明的操作者提供激励。
