摘要

• ZK协处理器可以看作是源自模块化概念的链下计算插件，类似于传统计算机中的GPU，从CPU上分担图形计算任务，处理特定的计算任务。
• 它们可用于处理复杂的计算和大量数据，减少Gas费用并扩展智能合约功能。
• 与 Rollups 不同，ZK 协处理器是无状态的，可以跨链使用，适合复杂的计算场景。
• 开发 ZK 协处理器具有挑战性，性能成本高且缺乏标准化。硬件成本也很高。尽管与一年前相比，该领域已显著成熟，但仍处于早期阶段。
• 随着模块化时代进入分形扩展，区块链面临流动性短缺、用户分散、缺乏创新、跨链互操作性问题等问题，与垂直扩展的 L1 链形成悖论。 ZK 协处理器可能提供一种克服这些挑战的方法，为现有和新兴应用程序提供支持，并为区块链领域带来新的叙述。

一、ZK协处理器：模块化基础设施的另一个分支

1.1 ZK协处理器概述

ZK协处理器可以被认为是源自模块化概念的链外计算插件，类似于传统计算机中GPU从CPU上分担图形计算任务，处理特定的计算任务。在这个设计框架中，公链不擅长的任务，比如“高负载数据”、“复杂计算逻辑”，都可以由ZK协处理器来计算，链只接收返回的计算结果。它们的正确性则由 ZK 证明保证，最终实现复杂任务的可信链下计算。

目前，AI、SocialFi、DEX、GameFi 等热门应用对高性能和成本控制有着迫切的需求。在传统的解决方案中，这些对性能要求较高的“高负载应用”往往会选择资产链上+链下的应用模式或者设计单独的应用链。但这两种方式都存在固有的问题：前者存在“黑匣子”，后者则面临开发成本高、脱离原有链生态、流动性碎片化等问题。此外，主链虚拟机对此类应用的开发和运行带来了很大的限制（例如缺乏应用层标准、复杂的开发语言）。

ZK 协处理器致力于解决这些问题。举个更详细的例子，我们可以把区块链想象成一个无法连接互联网的终端（比如手机或电脑）。在这种情况下，我们可以完全在链上运行相对简单的应用程序，例如 Uniswap 或其他 DeFi 应用程序。但当出现更复杂的应用程序时，比如运行类似ChatGPT的应用程序时，公链的性能和存储将完全不足，导致gas激增。在Web2场景下，当我们运行ChatGPT时，我们的普通终端本身无法处理GPT-4o大语言模型；我们需要连接到OpenAI的服务器来转发问题，服务器计算并推断结果后，我们直接收到答案。ZK 协处理器就像区块链的远程服务器。虽然不同的协处理器项目根据项目类型可能会有轻微的设计差异，但底层逻辑仍然大致相似——链下计算 + ZK 证明或用于验证的存储证明。

以 Rise Zero 的 Bonsai 部署为例，这个架构非常简单。该项目无缝集成到 Rise Zero 自家的 zkVM 中，开发者只需要两个简单的步骤即可使用 Bonsai 作为协处理器：

• 编写 zkVM 应用程序来处理应用程序逻辑。
• 编写一个 Solidity 合约，要求 Bonsai 运行您的 zkVM 应用程序并处理结果。

1.2 与 Rollups 的区别

从上面的定义可以看出，Rollups 和 ZK 协处理器具有高度重叠的实现逻辑和目标。但Rollups更像是主链的多核扩展，两者的具体区别如下：

1.主要目的：

• Rollups：提高区块链交易吞吐量并降低交易费用。
• ZK 协处理器：扩展智能合约计算能力，以处理更复杂的逻辑和更大的数据量。

2.工作原理：

• Rollups：聚合链上交易，并通过欺诈证明或 ZK 证明提交到主链。
• ZK 协处理器：与ZK Rollups类似，但针对不同的应用场景而设计。由于链特定的约束和规则，ZK Rollups 不适合协处理器任务。

3.状态管理：

• Rollups：维护其状态并定期与主链同步。
• ZK协处理器：无状态，每个计算都是无状态的。

4.应用场景：

• Rollups：主要服务于终端用户，适合高频交易。
• ZK 协处理器：主要服务于业务，适用于需要复杂计算的场景，如高级金融模型、大数据分析等。

5.与主链的关系：

• Rollups：被视为主链的扩展，通常专注于特定的区块链网络。
• ZK协处理器：可以服务多个区块链，不限于特定主链，也可以服务Rollups。

因此，以上两者并不相互排斥，而是互补的。即使Rollup以应用链的形式存在，ZK协处理器仍然可以提供服务。

1.3 使用案例

理论上，ZK协处理器的应用范围非常广泛，涵盖了区块链各个领域的项目。ZK 协处理器使 Dapp 的功能更接近中心化 Web2 应用程序的功能。以下是从在线资源收集的一些示例用例：

数据驱动的 DApp 开发：

ZK 协处理器使开发人员能够创建数据驱动的 Dapp，利用完整的链上历史数据进行复杂的计算，而无需额外的信任假设。这为 Dapp 开发带来了前所未有的可能性，例如：

• 高级数据分析：链上数据分析功能类似于Dune Analytics。
• 复杂的业务逻辑：实现传统中心化应用程序中的复杂算法和业务逻辑。
• 跨链应用：基于多链数据构建跨链 Dapp。

DEX 的 VIP 交易者计划：

根据 DEX 交易量实施费用折扣计划，称为“VIP 交易者忠诚度计划”，这是一个典型的应用场景。此类程序在 CEX 中很常见，但在 DEX 中很少见。

借助 ZK 协处理器，DEX 可以：

• 跟踪用户的历史交易量
• 计算用户的VIP级别
• 根据VIP级别动态调整交易费用。此功能可以帮助 DEX 提高用户留存率、增加流动性并最终提高收入。

智能合约的数据增强：

ZK协处理器可以作为强大的中间件，为智能合约提供数据采集、计算和验证服务，从而降低成本、提高效率。这使得智能合约能够：

• 访问和处理大量历史数据。
• 执行复杂的链下计算。
• 实施更高级的业务逻辑。

跨链桥技术：

一些基于ZK的跨链桥技术，例如希罗多德（Herodotus）和拉格朗日（Lagrange），也可以考虑是ZK协处理器的应用。这些技术主要侧重于数据提取和验证，为跨链通信提供可信的数据基础。

1.4 ZK 协处理器并不完美

尽管ZK 协处理器有众多优点，但现阶段它还远非达到完美，并且面临着一些问题。我总结了以下几点：

1. 开发难度：ZK的概念对于很多开发者来说很难掌握。开发需要相关的密码学知识以及熟练掌握特定的开发语言和工具。
2. 硬件成本高：用于链下计算的ZK硬件必须完全由项目本身承担。ZK 硬件价格昂贵且发展迅速，因此有可能随时被淘汰。这能否形成商业闭环，是一个值得思考的问题。
3. 竞争激烈的领域：从技术上讲，实施上不会有太大差异，最终的结果可能类似于当前的 Layer2 景观，其中一些突出的项目脱颖而出，而其余的则很大程度上被忽视。
4. ZK 电路：在 ZK 协处理器中执行链外计算需要将传统计算机程序转换为 ZK 电路。为每个应用程序编写自定义电路非常麻烦，并且由于计算模型不同，在虚拟机中使用 zkVM 来编写电路会产生巨大的计算开销。

二、大规模采用的关键部分

（本节主观性很强，仅代表作者个人观点。）

这个周期主要由模块化基础设施主导。如果模块化是正确的发展之旅，那么这个周期可能是迈向大规模采用的最后一步。然而，在目前的阶段，我们都存在一个共同的疑问：为什么我们看到的只是一些旧应用的重新包装，为什么链的数量超过了应用的数量，为什么像“铭文”这样的新代币标准被称为这个周期的最大创新？

缺乏新叙事的根本原因是当前的模块化基础设施不足以支持超级应用，尤其是缺乏一些前提条件（如跨链互操作性、用户壁垒等），导致了区块链历史上最显著的碎片化。作为模块化时代的核心，Rollups确实加速了进程，但也带来了许多问题，如流动性碎片化、用户分散以及链或虚拟机本身对应用创新的限制。此外，模块化中的另一个“关键玩家”Celestia开创了DA不一定在以太坊上的路径，进一步加剧了碎片化。无论是出于意识形态还是DA成本的驱动，结果是BTC被迫成为DA，而其他公链则致力于提供更具成本效益的DA解决方案。目前的情况是，每条公链至少有一个（如果不是几十个）Layer2项目。此外，所有基础设施和生态系统项目都深刻学习了Blur开创的代币质押策略，要求用户在项目内质押代币。这种模式从三个方面（利息、ETH或BTC升值和免费代币）惠及鲸鱼，进一步压缩了链上的流动性。

在过去的牛市中，资金仅在少数几个公链中流动，甚至主要集中在以太坊上。现在，资金分散到数百条公链上，并在数千个类似的项目中质押，导致链上活动减少。即使以太坊也缺乏链上活动。因此，出于必要性，东方玩家在BTC生态系统中进行PVP，而西方玩家则在Solana上进行PVP。

因此，我目前关注的是如何促进跨链的聚合流动性，并支持新玩法和超级应用的出现。在跨链互操作性领域，传统的领先项目一直表现不佳，仍然类似于传统的跨链桥。我们在之前的报告中讨论的新互操作性解决方案主要旨在将多个链聚合成一个链。例子包括AggLayer、Superchain、Elastic Chain、JAM 等，这里不再详细说明。总之，跨链聚合是模块化基础设施中的一个必要难关，但需要很长时间才能克服。

ZK协处理器是当前阶段的关键组成部分。它们可以增强Layer2，并补充Layer1。是否有办法暂时克服跨链和三难困境，使我们能够在某些拥有广泛流动性的Layer1或Layer2上实现一些当前时代的应用？毕竟，区块链应用缺乏新叙事。此外，通过集成协处理器解决方案来实现多样的玩法、gas控制、大规模应用、跨链能力，并降低用户壁垒，可能比依赖中心化更加理想。

三、项目概况

ZK协处理器领域在2023年左右出现，现阶段已经相对成熟。根据Messari的分类，该领域目前涵盖通用计算、互操作和跨链、人工智能和机器训练三大垂直领域，共有18个项目。这些项目大多数都得到了领先风险投资公司的支持。下面，我们描述了来自不同垂直领域的几个项目。

3.1 Giza

Giza是部署在Starknet上的zkML（零知识机器学习）协议，由StarkWare官方提供支持。它专注于使人工智能模型能够在区块链智能合约中进行可验证的使用。开发者可以在Giza网络上部署人工智能模型，然后通过零知识证明来验证模型推理的正确性，并将结果以去信任的方式提供给智能合约。这使得开发人员能够构建结合人工智能功能的链上应用程序，同时保持区块链的去中心化和可验证性。

Giza通过以下三个步骤完成工作流程：

• 模型转换：Giza将常用的ONNX格式AI模型转换为可以在零知识证明系统中运行的格式。开发人员因而可以使用熟悉的工具训练模型，然后将其部署到Giza网络上。
• 链下推理：当智能合约请求人工智能模型推理时，Giza 会在链下执行实际计算。这避免了直接在区块链上运行复杂人工智能模型的高成本。
• 零知识验证：Giza 为每个模型推理生成 ZK 证明，证明计算执行正确。这些证明在链上进行验证，保证推理结果的正确性，而无需在链上重复整个计算过程。

Giza 的方法让人工智能模型作为智能合约的可信输入源，而无需依赖中心化预言机或可信执行环境。这为区块链应用开辟了新的可能性，例如基于人工智能的资产管理、欺诈检测和动态定价。它是当前Web3 x AI空间中为数不多的、具有逻辑闭环并且在AI领域巧妙使用协处理器的项目之一。

3.2 Risc Zero

Risc Zero 是一个领先的协处理器项目，得到了多家顶级风投公司的支持。它专注于使任何计算能够在区块链智能合约中可验证地执行。开发人员可以用 Rust 编写程序并将其部署在 RISC Zero 网络上。然后，RISC Zero 通过零知识证明来验证程序执行的正确性，并将结果以去信任的方式提供给智能合约。这使得开发人员能够构建复杂的链上应用程序，同时保持区块链的去中心化和可验证性。

我们之前简单提到了部署和工作流程。在这里，我们详细介绍了两个关键组件：

• Bonsai：Bonsai 是 RISC Zero 中的协处理器组件，无缝集成到 RISC-V 指令集架构的 zkVM 中。它允许开发人员在几天内将高性能零知识证明快速集成到以太坊、L1 区块链、Cosmos 应用链、L2 rollups 和 dApp 中。它提供直接的智能合约调用、可验证的链外计算、跨链互操作性和通用汇总功能，同时采用去中心化优先的分布式架构。结合递归证明、定制电路编译器、状态延续和不断改进的证明算法，它让任何人都可以为各种应用程序生成高性能的零知识证明。
• zkVM：zkVM 是一款可验证的计算机，其运行方式类似于真正的嵌入式 RISC-V 微处理器。它基于RISC-V指令集架构，允许开发者使用Rust、C++、Solidity、Go等高级编程语言编写程序，能生成零知识证明。它支持超过70%的流行Rust crate，将通用计算和零知识证明无缝结合，能够为任何复杂度的计算生成高效的零知识证明，同时保持计算过程的隐私性和结果的可验证性。zkVM利用了STARK、SNARK等ZK技术，通过Recursion Prover、STARK-to-SNARK Prover等组件实现高效的证明生成和验证，可支持链下执行和链上验证。

Risc Zero 与多个 ETH Layer2 解决方案集成，并演示了 Bonsai 的各种用例。Bonsai Pay 就是一个值得关注的案例。该演示使用 RISC Zero 的 zkVM 和 Bonsai 证明服务，允许用户使用其 Google 帐户在以太坊上发送或提取 ETH 和代币。它展示了 RISC Zero 如何将链上应用程序与 OAuth2.0（Google 等主要身份提供商使用的标准）无缝集成，提供通过传统 Web2 应用程序降低 Web3 用户障碍的用例。其他示例包括基于 DAO 的应用程序。

3.3 =nil;

=nil; 是一个由著名实体如 Mina、Polychain、Starkware 和 Blockchain Capital 支持的投资项目。特别是像 Mina 和 Starkware 这样的 zk 技术先锋作为支持者，表明了对该项目的高技术认可。=nil; 还在我们的报告《计算力市场》中被提及，主要关注于 Proof Market（一个去中心化的证明生成市场）。此外，=nil; 还有一个名为 zkLLVM 的子产品。

zkLLVM 是由 =nil; 基金会开发的创新型电路编译器，它可以自动将用主流编程语言（如 C++ 和 Rust）编写的应用代码转换为高效、可证明的以太坊电路，而无需专门的零知识领域特定语言（DSL）。这大大简化了开发过程，降低了入门门槛，并通过避免 zkVM 提升了性能。zkLLVM 支持硬件加速以加速证明生成，适用于各种 ZK 应用场景，如 rollups、跨链桥、预言机、机器学习和游戏。它与 =nil; 基金会的 Proof Market 紧密集成，为开发者提供了从电路创建到证明生成的端到端支持。

3.4 Brevis

Brevis 是 Celer Network 的子项目，是区块链的智能零知识 (ZK) 协处理器，使 dApp 能够以完全去信任的方式跨多个区块链访问、计算和利用任意数据。与其他协处理器一样，Brevis 拥有广泛的用例，例如数据驱动的 DeFi、zkBridges、链上用户获取、zkDID 和社交帐户抽象。

Brevis 架构由三个主要组件组成：

• zkFabric：zkFabric 是 Brevis 架构的中继组件。其主要任务是从所有连接的区块链中收集并同步区块头信息，然后通过 ZK 轻客户端电路为每个收集到的区块头生成共识证明。
• zzkQueryNet：zkQueryNet是一个开放的ZK查询引擎市场，可以直接接受来自链上智能合约的数据查询，并通过ZK查询引擎电路生成查询结果和相应的ZK查询证明。这些引擎的范围从高度专业化（例如，计算特定时期内 DEX 的交易量）到高度通用的数据索引抽象和高级查询语言，以满足各种应用程序需求。
• zkAggregatorRollup：它充当 zkFabric 和 zkQueryNet 的聚合和存储层。它验证zkFabric 和 zkQueryNet 这两个组件的证明，存储经过验证的数据，并将其 ZK 证明的状态根提交到所有连接的区块链，允许 dApp 直接访问其链上智能合约业务逻辑中经过验证的查询结果。

通过这种模块化架构，Brevis可以为所有支持的公链智能合约提供去信任、高效、灵活的访问方式。UNI的V4版本也采用了该项目，并与Hooks（集成各种用户自定义逻辑的系统）集成，方便读取历史区块链数据，减少gas费，同时保证去中心化。这是 zk 协处理器推广 DEX 的示例。

3.5 Lagrange

Lagrange 是由1kx和Founders Fund主导的互操作性zk协处理器协议，主要旨在提供去信任的跨链互操作性并为需要大规模数据复杂计算的应用程序提供支持。与传统的节点桥不同，Lagrange 的跨链互操作性主要是通过其创新的ZK大数据和状态委员会机制来实现的。

• ZK 大数据：这是 Lagrange 的核心产品，负责处理和验证跨链数据，并生成相关的 ZK 证明。这个组件包括一个高度并行的 ZK 协处理器，用于执行复杂的链外计算和生成零知识证明，一个特别设计的可验证数据库，支持无限存储槽和智能合约的直接 SQL 查询；一个动态更新机制，只更新更改的数据点以减少证明时间，以及一个集成功能，允许开发者直接通过智能合约使用 SQL 查询访问历史数据，而无需编写复杂的电路。它们共同组成了一个大规模的区块链数据处理和验证系统。
• 状态委员会：这个组件是一个去中心化的验证网络，由多个独立的节点组成，每个节点都质押 ETH 作为抵押。这些节点充当 ZK 轻客户端，专门验证某些优化的 Rollups 的状态。状态委员会与 EigenLayer 的 AVS 集成，利用再质押机制增强安全性，支持无限数量的参与节点，以实现超线性的安全增长。它还提供了一个“快速模式”，允许用户在不等待挑战窗口的情况下执行跨链操作，大大改善了用户体验。这两项技术的结合使 Lagrange 能够高效处理大规模数据，执行复杂计算，并安全地在不同区块链之间传输和验证结果，为复杂的跨链应用开发提供支持。

Lagrange 已经与 EigenLayer、Mantle、Base、Frax、Polymer、LayerZero、Omni、AltLayer 等集成，并将成为第一个链接到以太坊生态系统的 ZK AVS。

关于YBB

YBB 是一个致力于识别定义 Web3 的项目的 Web3 基金，旨在为所有互联网居民创造更好的在线环境。YBB 由一群自 2013 年以来就积极参与区块链行业的信仰者创立，始终愿意帮助早期项目实现从零到一的演变。我们重视创新、自我驱动的热情和以用户为导向的产品，同时认识到加密货币和区块链应用的潜力。

网站 | 推特：@YBBCapital

参考资料：

1. ABCDE：深入探讨ZK协处理器及其未来：https://medium.com/ABCDE.com/en-abcde-a-deep-dive-into-zk-coprocessor-and-its-future-1d1b3f33f946

2. “ZK” ：您所需的一切：https://medium.com/gate_ventures/zk-is-all-you-need-238886062c52

3. Risc Zero：https://www.risczero.com/bonsai

4. Lagrange：https://www.lagrange.dev/blog/interoperability-for-modular-blockchains-the-lagrange-thesis

5. AxiomBlog：https://blog.axiom.xyz/

6. 氮气加速！ ZK协处理器如何打破智能合约数据壁垒：https://foresightnews.pro/article/detail/48239

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