第 3 课

平台和工具

零知识协处理器(ZK 协处理器)并非仅存于理论层面。目前已有多个项目积极实施这一技术,致力于将高性能计算与链上可验证性无缝结合。本模块将深入探讨反映此种理念的领先平台实践、开发者使用的交互工具链,以及突破性能边界的新兴硬件加速技术。通过全面了解现有的可用选择,开发者能够为特定应用场景选择最适合的技术栈,把握生态系统的发展趋势。

Space & Time:SQL 证明

Space & Time 是零知识协处理器最具代表性的实现之一。它通过专有的 Proof-of-SQL 系统实现对大型数据集的可验证查询,核心是允许开发人员对索引的区块链数据或外部数据源运行 SQL 查询,并获得查询结果正确的零知识证明,然后将该证明提交给区块链,由轻量级验证者合约检查其有效性。

Space & Time 的架构将数据存储、查询执行和证明生成分开。索引的区块链数据存储在链下高性能数据库中,查询用标准 SQL 执行,让熟悉关系数据库而非专门加密的开发人员可以访问该系统。这些查询的结果被转换成算术电路,并输入到零知识证明系统,确保了返回的数据不能被篡改。

这种方法对于需要不信任分析的应用场景极具吸引力。例如,去中心化金融协议可以证明锁定总价值、用户余额或历史价格变动等指标,而无需强制链上的每个节点重新计算数据。Space & Time 还能为探索可验证计算的金融机构提供合规友好途径,成为企业数据系统和区块链之间的桥梁。

RISC Zero zkVM

RISC Zero 是另一个推动零知识协处理器技术发展的主要参与者。它的 zkVM 是一个模拟 RISC-V 指令集的通用零知识虚拟机。开发人员用 Rust 或 C++ 编写程序并编译后,程序就能在 zkVM 中运行,从而产生任意计算的零知识证明。

这种方法具备的普适性非常关键。不像只针对 SQL 或为其他专门任务定制的特定领域解决方案,RISC Zero 可以证明从加密算法到游戏逻辑的各种用例的计算。在最新的 2.0 版本,RISC Zero zkVM 有了显著的性能提升,包括:证明成本降低了五倍,并支持更大的内存占用,使能了以前无法实现的应用场景。

RISC Zero 还提供一项基于云的验证服务 Bonsai,可以化解复杂的硬件管理。开发人员可以在保持加密完整性的同时,将证明生成转移到 Bonsai——这对于资源有限的项目非常有用。这种开源证明系统加可选证明基础设施作为服务的混合实践,背后反映了许多团队在采用 ZK 技术时的权衡。

“拉格朗日” ZK 协处理器

“拉格朗日”推出了一款专注于跨链数据证明的协处理器。它允许一个区块链上的智能合约验证来自另一个链的数据,而无需依赖传统的桥接机制。系统通过生成零知识证明,证明源链上发生了特定的状态或交易,并将该证明提交给目标链进行验证。

这种跨链验证模型对互操作性具有重要意义。开发人员可以使用加密证明来确认整个生态系统的数据完整性,代替信任多重签名桥或集中式中继的方式。例如,以太坊上的 DeFi 协议可以使用“拉格朗日”来验证 Solana 上的抵押品余额,而无需依赖受信任的中介机构。由此减少了攻击面,也使先前各自孤立的区块链应用新的可组合性模式。

通过针对可验证状态同步,“拉格朗日”解决了多链架构中长期难以克服的挑战之一。其设计表明 ZK 协处理器不仅可以用作计算加速器,还可以用作跨网络通信的信任最小化层。

其他新兴解决方案

除了以上旗舰项目之外,还有一些实验性工作正在探索 ZK 协处理的替代方法。例如,ORA 正在构建 zkWASM,以将零知识证明应用于 WebAssembly 的运行过程。zkWASM 允许开发人员将多种语言的程序编译为 WASM 并在可验证的环境中运行它们,扩大了潜在应用的范围。

应用程序的特定 rollup(汇总)也开始集成类似协处理器的模块来处理特定于领域的任务。例如,在去中心化游戏中,一些项目使用自定义 zkVM 来证明链下游戏逻辑的公平性。在供应链场景中,ZK 协处理器可以验证有关货运或库存的私人数据,同时仅向公共链公开必要的证明。

这些新兴平台反映了零知识加密和模块化区块链设计的交叉领域的快速创新。虽然尚未标准化,但它们表明了开发人员可以期待多样方法在未来几年出现。

硬件加速

零知识协处理器是计算密集型技术,因此硬件加速成为了一个关键的研究领域。Cysic 和 Polyhedra 等公司正在开发专用芯片和 FPGA 实现,旨在将证明生成速度提高几个数量级。这些加速器优化了大多数零知识协议操作上的瓶颈:如多标量乘法和多项式求值等。

专用硬件的出现将会改变可验证计算的经济效益。有了更低的延迟和能耗,游戏、高频交易或隐私保护 AI 推理等实时应用场景变得可行。随着越来越多的平台集成硬件辅助验证,ZK 协处理器可能会从实验部署技术转向能够支持大众市场应用的生产系统。

免责声明
* 投资有风险,入市须谨慎。本课程不作为投资理财建议。
* 本课程由入驻 Gate Learn 的作者创作,观点仅代表作者本人,绝不代表 Gate Learn 赞同其观点或证实其描述。