Тренд ZK-технологій в Ethereum та їх потенційний вплив на економічну модель

Ethereum поступово впроваджує технологію нульових знань (ZK) для розширення мережі та підвищення конфіденційності. Ця тенденція проявляється не лише в різних рішеннях ZK Rollup на рівні виконання, але й охоплює консенсусний рівень і рівень даних самого Ethereum.

Хоча технологія ZK має великі перспективи, вона стикається з проблемами продуктивності. Генерація нульових доказів знання (ZKP) потребує великої кількості складних математичних обчислень, і лише програмна оптимізація не може подолати ці продуктивні обмеження. Отже, апаратне прискорення стає ключем до підвищення ефективності технології ZK. За допомогою спеціалізованого апаратного забезпечення швидкість генерації ZKP може бути підвищена з годинного рівня до секундного, що стане величезним прогресом.

З розвитком технології ZK може виникнути нова економічна модель, так звана "ZK-майнінг". Ця модель подібна до традиційного доказу роботи (PoW) майнінгу, де учасники змагаються за швидкість і ефективність генерації ZKP, а учасник, який першим створить дійсне свідчення, отримує винагороду. Цей механізм може бути поєднаний з існуючими системами доказу частки (PoS), формуючи гібридну модель консенсусу.

У цій новій моделі, стейкери, окрім отримання винагороди PoS за стейкінг ETH, також можуть отримувати додаткові винагороди, запустивши вузли для генерації ZK-доказів. Це поєднання може вимагати модифікації або розширення поточного PoS протоколу, а також необхідно спроектувати збалансовану модель стимулювання.

Введення ZK-майнінгу може принести нові позитивні зовнішні ефекти для Ethereum. Порівняно з PoW, ZK-майнінг, хоча й вимагає спеціального обладнання, може зменшити проблему "непотрібного споживання електроенергії", оскільки він зосереджується на генеруванні дійсних доказів транзакцій, а не на вирішенні нерелевантних математичних задач.

У майбутньому може виникнути ринок ZK-обчислювальних потужностей, навіть реалізувати спільне використання AI-обчислювальних потужностей і ZK-обчислювальних потужностей. Комплексні платформи обчислювальних послуг можуть підтримувати обчислювальні вимоги для AI та ZK завдань, дозволяючи динамічний розподіл ресурсів.

У сфері апаратного прискорення ZK наразі існує два помітних проекти. Один зосереджується на наданні послуг апаратного прискорення для всієї екосистеми ZK, розробляючи легкі особисті пристрої та більш потужні підприємницькі пристрої, а також пропонуючи програмні бібліотеки, що підтримують різні системи ZKP. Інший проект розглядає апаратне прискорення ZK як частину свого рішення для другого рівня мережі, створюючи унікальну конкурентну перевагу завдяки розробці спеціалізованого апаратного прискорення ZK.

З подальшою інтеграцією Ethereum у технології ZK, важливість апаратного прискорення ZK зростатиме. Ця тенденція може мати глибокий вплив на економічну модель Ethereum, що варто постійно стежити та ґрунтовно досліджувати.