ARK:盤點零知識證明（ZKP）在 Web3 的巨大機會_roll幣能出坐騎嗎

零知識(或簡稱zk)是一種使能技術，它不僅可以改變Web3，還可以改變其他的行業。作為一種足夠通用的技術，zk可擁有大量的用例，而我們正處于弄清楚該技術可實現的所有用例的早期階段。一些明顯的zk用例，已經找到了真正的應用，例如啟用交易隱私以及數據壓縮。然而，要讓zk的采用變為主流，仍然需要許多潛在的用例和技術進步。

在本文中，我們首先來回顧下ZKP的不同應用。

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ZKP應用地圖

自發明以來，零知識證明(ZKP)已在crypto行業中找到了穩固的立足點。ZKP確實有一些神奇之處，這使得該技術非常令人興奮。簡單來說，ZKP允許一個實體向世界其他地方證明其知道了一條信息，或者其已經正確完成了一項任務，而無需透露該信息或顯示任務執行的細節。zk的神奇數學讓我們只需檢查生成的ZKP就可以相信知識或執行的完成。出于這個原因，ZKP的第一個，也是最一致的用例是以隱私為中心的crypto網絡。ZKP還用于提供以太坊L1上的L2交易的有效性證明，以引入zkrollup的概念。此外，ZKP在不同的項目中還被用于其他的利基應用。

以隱私為中心的支付和協議

動態 | 區塊鏈未能上榜漢語盤點2019年度國際詞:漢語盤點2019年度候選字詞中，巴黎圣母院、區塊鏈、貿易摩擦、黑洞照片、脫歐上榜國際詞。12月20日，國家語言資源監測與研究中心、商務印書館、央視新聞等單位聯合舉辦的“漢語盤點2018”揭曉儀式在北京舉行。最終，“奮”“改革開放四十年”“退”“貿易摩擦”分別當選年度國內字、國內詞、國際字、國際詞。（央視新聞）[2019/12/21]

ZKP自然地實現了隱私，特別是在缺乏可充當zhen相來源的權威的去中心化網絡中。ZKP允許Web3用戶向網絡驗證者證明他們的交易是有效的，即他們有足夠的余額可以花費，而無需透露交易細節，如交易金額、發送方或接收方地址。

ZKP最初是為了支持Zcash網絡中的隱蔽支付而開發的，然后擴展到了其他網絡。隱私支付網絡的項目例子包括：

注重隱私的L1：Zcash、Horizon、Aleo以及IronFish

通用鏈上的隱私智能合約：TornadoCash

注重隱私的L2：Aztec

zkrollup的驗證

ZKP的另一個主要用例是在底層L1上生成rollup有效性證明。通用rollup優化吞吐量，即通過不利用ZKP的隱私功能來證明更多的TX。在這種權衡中，ZKP僅作為L2交易執行正確性的證明。

動態 | 老貓盤點2018年個人經歷：披露“李笑來欠3萬個比特幣”事件進展:12月31日訊，硬幣資本（INBlockchain）管理合伙人老貓發文回顧2018年個人經歷。文章中，老貓透露2018年由經濟下行個人資產也縮水一大半，但相對而言可能還說得過去，因為堅持3個投資方法：第一是不加杠桿，第二是主要持有主流品種，第三是配置。 文章中，老貓還就此前外界盛傳的“李笑來欠了3萬個比特幣”事件進行回應，同時披露最近進展。老貓表示，該事件最初源于2013年面向熟人圈開展的代理投資，當時所有合同以人民幣計價投資，每份10萬人民幣，但有的人當時給的是比特幣，“這個事情被一些黑子刻意的改頭換面，最后就變成笑來欠了30000個幣”。老貓透露，此事在2018年8月26日畫上了句號。[2018/12/31]

由于無法有效地證明一些通用函數，因此很難生成ZKP來證明任意智能合約的正確執行。解決這個問題需要實現專用的VM，這些VM可以使用底層zk電路得到有效驗證。由于這種復雜性，zkrollup一開始只支持支付或單個應用，這樣就可以輕松生成ZKP。這里的例子包括zkSync1.0以及Loopring。之后，通用的zkEVM實現開始出現在市場上，包括Starknet、zkSync2.0、PolygonzkEVM以及Scroll。目前，所有的zkrollup都在以太坊上，但理論上也可以在其他鏈上實現zkrollup。然而，比特幣rollup的實施將需要更改比特幣操作碼并進行硬分叉升級，而這通常不受比特幣社區的歡迎。

動態 | “區塊鏈”一詞入選“漢語盤點2018”國際詞解讀:人民網刊文《“漢語盤點2018”國際詞解讀》，“區塊鏈”一詞，與貿易摩擦、板門店、伊核協議等一起入選。文中稱， 2008 年首次提出區塊鏈概念以來，這項技術快速發展并在全球范圍內廣泛應用。在全球化、信息化和數字化時代，區塊鏈代表了一種新的技術發展方向，為推動世界經濟與國際合作提供了一個新的機會。[2018/12/11]

其他的零知識證明應用

除了以隱私為中心的應用和rollup之外，ZKP在其他區塊鏈協議中也找到了其他的用例。本節介紹了這些用例。

Mina

Mina使用ZKP將區塊鏈狀態壓縮到很小的大小。為了實現這一點，Mina使用了遞歸ZKP方法，即對ZKP再進行一次ZKP壓縮計算。當Mina網絡中生成一個區塊時，zk-SNARKs用于生成該區塊的證明，以確保其有效性。當新區塊引用之前的區塊時，新區塊的ZKP會驗證所有之前的區塊，同時保持不變的大小。

Filecoin

Filecoin使用ZKP來確保存儲提供商正確存儲他們聲稱存儲的數據。這個過程稱為復制證明。在此過程中，存儲提供者生成ZKP，以證明存儲的是數據的唯一副本，即不引用其他提供者維護的副本。ZKP為想要實現一定程度的冗余和可用性的Filecoin用戶提供保證。此外，由于證明的大小比存儲的數據小得多，使用ZKP可以降低存儲提供商的帶寬需求。

區塊鏈概念股漲跌盤點:

贏時勝（300377）：現價13.15元，漲幅10.04%；

御銀股份（002177）：現價5.26元，漲幅10.04%；

高偉達（300465）：現價9.98元，漲幅10.03%；

新晨科技（300542）：現價32.29元，漲幅10.2%；

易見股份（600093）：現價11.33元，漲幅10.00%；

四方精創（300468）：現價40.27元，漲幅10.00%；

飛天誠信（300386）：現價17.50元，漲幅9.99%；

博彥科技（002649）：現價13.5元，漲幅9.76%；

海聯金匯（002537）：現價10.53元，漲幅5.30%；

信雅達（600571）：現價11.49元，漲幅4.93%。[2017/12/19]

CeloPlumo

CeloPlumo使用ZKP允許創建可在phone和其他資源有限的設備上使用的超輕型網絡客戶端。盡管客戶端是輕量級的，但它可以保證訪問的狀態的正確性。

黑暗森林

DarkForest是ZKP在游戲領域最流行的一款應用。盡管ZKP的使用符合隱私用例，但其創建不完全信息博弈的應用是一個獨特的用例，其超越了ZKP在支付網絡中的金融應用范圍。

2017年盤點 納斯達克五個漲幅超過200%的比特幣相關股票:1、Overstock.com（納斯達克股票代碼OSTK），漲幅214%；2、迅雷（納斯達克股票代碼XNET），漲幅310%；3、Bitcoin Investment Turst（納斯達克股票代碼GBTC），漲幅1167%；4、First Bitcoin Capital Corp（納斯達克股票代碼BITCF），漲幅1624%；5、Bitcoin Services Co.（納斯達克股票代碼BTSC），漲幅19275%。[2017/12/19]

ZKP的發展軌跡及其應用

在2016年之前，ZKP還只是在小范圍的學術圈內被討論的一個研究課題。當Zcash創始團隊創建了ZKP變體zk-SNARK的第一個實現，以支持Zcash網絡中的屏蔽/隱私交易時，這一切都發生了變化。有了一個真實的用例之后，ZKP引發的興趣變得越來越大，這導致了更多更好的ZKP變體，這些變體成為了第一節中我們討論的很多項目的基礎。然而，該技術需要進一步的ZKP開發才能實現主流的采用。

要了解如何進一步改進該技術，我們可以向AI等類似技術學習。在許多方面，ZKP技術類似于人工智能技術，預計它將遵循類似的發展軌跡。與ZKP一樣，AI最初是一種很有前途的技術，它可以解決許多問題。然而，最初的人工智能算法的能力有限，計算復雜度遠遠超過了可用硬件的能力。這使得人工智能應用變得緩慢且不切實際，因此，人工智能主要局限于研究實驗室。通過發明深度神經網絡(DNN)等新架構，并利用GPU來提高執行速度，從而逐步改進了AI。這最終導致了諸如2012年AlexNet等突破，在最著名的計算機視覺競賽ImageNet中以巨大的優勢獲勝。AlexNet是AI時代的一個開端，它催生了當前令人興奮的AI應用，例如GPT-3、Dall.E2以及StableDiffusion。

而在今天，ZKP的狀態類似于AI早期的狀態，這是一項仍在積極開發中的很有前途的技術，但因為它是計算密集型的，這導致了較長的驗證時間。從人工智能的進步中學習，我們可以發現ZKP技術起飛需要解決的瓶頸。

1.算法/電路改進

就像AI從LeNet-5到AlexNet，從Resnet-50到Transformer一樣，ZKP算法也將經歷開發階段，從而顯著提高性能。我們已經看到了這方面的進展，自2011年引入zk-SNARK以來，研發人員已經開發了更高級的算法。2018年，Starkware的創始人開發了STARK，這是一種無需可信設置且證明生成時間更短的ZKP方法，這項技術是Starkware旗下幾款產品的基礎。

隨著2019年PLONK的引入，ZKP繼續取得了進展，這是一種SNARK實現，它允許很多應用使用單個受信任的設置，而無需重復設置。PLONK促進了多種實現的開發，這些實現被多種Web3協議所使用。

2.優化的執行引擎

ZKP的一個主要限制是計算復雜性，這導致了證明時間過長。例如，Polygon最近宣布的zkEVM實現需要在64核服務器上使用大約5分鐘來生成50萬gas計算的證明。提高ZKP證明時間是使ZKP技術成為主流的關鍵部分。與AI類似，優化軟件執行引擎和使用專用硬件都是實現這一目標的必要條件。

優化軟件

很多ZKP生成操作是大規模并行的，這意味著并行處理可以加速ZKP計算。CUDA等專用GPU庫可用于加速NvidiaGPU上ZKP計算。由于每個項目都使用不同的ZKP算法，因此有幾個項目正在嘗試在內部進行開發。這里一個值得注意的例子是Filecoin的Groth16算法的實現，它使用GPU來加速證明過程。另一個例子是Edgeswap使用GPU將PLONK的證明時間減少了75%。

專用硬件

由于GPU對ZKP證明時間的改進會是有限的，因此另一種選擇是使用專用硬件，例如FPGA或ASIC。在制造專用芯片的昂貴努力之前，FPGA通常被視為硬件原型設計平臺。FPGA或結合GPU和FPGA的混合解決方案，可以在中短期內為Rollup以及以隱私為中心的網絡加速ZKP發揮重要作用。然而，如果ZKP技術發展到我們預期的水平，ASIC最終將出現，并贏得這個市場。目前，ZKP的硬件加速沒有得到充分解決，可能是因為ZKP算法的多樣性和碎片化。然而，我們相信，通過正確的商業模式，一些初創公司可以專注于開發和貨幣化這部分技術堆棧。

3.軟件抽象層

為了釋放ZKP的潛力，需要構建幾個抽象層和工具。這些抽象對于簡化ZKP應用的開發過程是必要的，并允許每組開發人員專注于他們最擅長的事情。例如，應用程序開發人員不應該擔心zk電路的底層細節及其工作方式。再次使用AI類比，通過創建多個抽象層，AI可能取得巨大進步。使用這些抽象，AI應用程序開發人員無需擔心NN架構或硬件資源分配。TensorFlow和PyTorch等框架抽象出了所有這些底層細節。

zk開發堆棧還沒有AI堆棧那么發達。然而，有一些努力來構建這些抽象。在堆棧的底部存在基礎的ZKP庫，例如PLONK和STARK。在該層之上，Noir等高級語言試圖抽象出底層的zk密碼學，并幫助應用開發人員專注于應用程序邏輯。Circom是另一種流行的ZKP語言，它位于這兩層之間，因為它既可用于創建復雜的zk后端，也可用于開發基于ZKP的應用程序。

Web3中ZKP抽象的另一個例子是StarkWare的Cairo語言，它允許開發人員實現在底層使用STARK證明的通用智能合約。為了提供進一步的抽象，Nethermind的Warp工具允許Solidity開發人員將他們的Solidity代碼直接轉換為Cairo。使用Warp，可以將UniswapV3代碼轉換為Cairo，而只需對原始Solidity代碼進行最小的更改。

結論

ZKP技術是Web3領域最具創新性的技術之一，它為突破性協議和公司提供了多種機會。在Alliance，我們希望成為這一運動的核心部分，我們正在尋求支持和資助創始人朝著這個方向發展。

文章就到這里了，我會在交流群做更仔細的分析，如果想加入圈子，歡迎私信！所有資訊平臺均為工種號——Crypto杰瑞

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