Cysic CEO表示，隨著AI緊縮計算供應，ZK證明必須超越GPU

ZK證明已開始與價值數萬億美元的AI數據中心競爭相同的GPU，這提高了證明成本，即使Cysic報告顯示透過改善硬體使用獲得了9%的性能增益。
摘要

• Cysic表示，驅動證明成本的原因是GPU使用效率低下，而非原始計算能力不足。
• ZK工作負載與AI競爭Nvidia GPU，儘管依賴不同的數學運算。
• 實時以太坊證明和ZK-rollups在消費者應用之前可能面臨更高的成本。
• Cysic預期這種壓力將加速FPGA、ZK專用ASIC和開放證明市場的採用。

Cysic創始人兼CEO Leo Fan告訴crypto.news，GPU的使用已成為零知識證明的約束，因為證明系統現在與資金雄厚的AI數據中心競爭相同的矽。

"AI模型正在趨同，但計算能力卻沒有。每個人都認為證明成本會下降，因為晶片變得更便宜。相反，我們正在與數萬億美元的數據中心預算競標相同的矽。這就是為什麼硬體層必須開放，而不是留給少數專有的證明者。"

根據Fan的說法，壓力並不僅僅來自計算能力的不足。他表示，主要問題是zkVM軟體與用於生成證明的加速器之間的架構不匹配，這使得部分可用的GPU容量未被使用，並提高了每個證明的成本。

Cysic的Venus證明引擎通過減少在CPU和GPU之間協調工作的時間來揭示這種不匹配。據4月報導，該公司在不更換基礎硬體的情況下，記錄了相對於ZisK 0.16.1的端到端證明時間改善超過9%。
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ZK證明成本現在比原始速度更重要

作為Polygon Hermez的ZisK zkVM的硬體擴展，Venus將證明生成表示為一個連接的計算圖。Cysic表示，這種設計使系統能夠在整個證明過程中安排工作，而不是將每個硬體功能作為單獨的調用來處理。
通過CUDA圖集成、內核調整和共享內存變更，Venus減少了處理器和GPU之間的重複數據傳輸和同步。Fan表示，結果顯示現有的加速器未被充分利用，使得利用率成為證明成本的實際瓶頸。

原始證明速度在整個行業中迅速改善。Cysic表示，ZisK可以在7.4秒內使用24個GPU生成以太坊區塊證明，並且可以通過單個RTX 4090設置提交實時證明。這些聲明來自該公司，尚未在涵蓋能源使用、證明大小、安全級別和總硬體成本的共同基準下進行獨立測試。
其他開發者也已經超越了以太坊的實時門檻。在2025年11月，Succinct報導SP1 Hypercube在使用16個Nvidia RTX 5090 GPU的情況下，在不到12秒的時間內證明了99.7%的954區塊以太坊樣本。約95.4%的樣本在10秒內被證明。
以太坊基金會將實時證明定義為在10秒內完成至少99%的主網區塊的證明。其框架還要求完全開源代碼、證明大小低於300 KiB、至少128位安全性、硬體成本不超過100,000美元，並且功耗限制在10千瓦。
基金會表示，對於家庭證明者來說，能源使用可能比設備成本更嚴重的限制。一個證明可以在以太坊的截止日期之前到達，但仍然需要過多的電力、冷卻或資本來支持獨立運營商。

AI需求正在緊縮對相同GPU的訪問

儘管AI和ZK證明以不同的方式使用GPU，但這兩種工作負載都依賴於從消費者RTX卡到數據中心H100系統的Nvidia加速器。

AI訓練和推理主要使用矩陣計算。ZK證明生成在很大程度上依賴於多標量乘法和數論變換，這些操作雖然可以由GPU處理，但並不是專門設計來執行的。

Fan表示，這種不匹配支持了ZK專用硬體的需求，因為證明系統正進入與AI開發者相同的供應鏈，但使用芯片的方式卻不同。他補充道，由於GPU小時佔據了證明費用的很大一部分，因此更高的硬體和租賃成本會轉嫁到每個證明的成本中。

Nvidia的財務結果顯示出來自AI基礎設施的需求規模。這家美國上市的芯片製造商報告稱，截至4月26日的季度數據中心收入為752億美元，同比增長92%。數據中心計算收入達到604億美元，年增長77%。

根據路透社3月的報導，亞馬遜網路服務已同意購買100萬個Nvidia GPU，交貨計劃將持續到2027年。Nvidia首席執行官黃仁勳估計，Blackwell和Rubin產品系列在那一年內的銷售機會達到1萬億美元。

在6月，Nvidia計劃的債券發售尋求至少200億美元來資助AI投資和再融資債務。當時，比特幣挖礦公司已宣布超過700億美元的AI和高性能計算合同，顯示出與加密貨幣相關的基礎設施擁有者也在將電力和設施重新導向AI工作負載。

一份在5月發布的Bernstein報告顯示，已宣布的AI基礎設施合作夥伴關係接近900億美元。分析師估計，比特幣礦工控制的計劃電力容量超過27吉瓦，而與已宣布的AI協議相關的約為3.7吉瓦，而一些美國電網連接可能需要長達50個月。

ZK-rollups和實時證明者首當其衝

Fan表示，實時的第一層證明面臨成本壓力，因為它需要GPU為每個區塊生成新的證明。任何延遲都可能導致證明者錯過網絡的時間限制，因此運營商需要備用容量以及足夠的硬體來滿足正常需求。

ZK-rollups和證明市場隨之而來，因為GPU小時直接影響運營費用，在某些情況下還影響用戶費用。早期的證明成本分析估計，證明生成佔ZK第二層網絡費用的60%至70%，引用了L2Beat的數據。

根據同一分析，為4000筆交易生成證明可能需要2到5分鐘，並且在Nvidia A100上花費0.04美元到0.17美元的雲計算費用。這些數字取決於證明系統、交易批次、硬體配置和雲計費率。

Fan將zkML列為最受影響的應用之一，因為它將AI工作負載與證明模型正確運行的額外費用結合在一起。對於私人支付、鏈上遊戲和其他消費產品，他表示，經濟學通常要求證明成本以便士計算。

"成本會限制採用嗎？是的，在邊際上，"Fan說，並補充道，當經濟學不再可行時，私人支付和遊戲可能會首先被推遲。

成本壓力也可能影響多少實體能夠運行證明者。Fan表示，超過90%的ZK第二層網絡依賴於一小組證明服務，儘管這一估計需要一個具名數據集，應視為Cysic的評估。

FPGA和ZK ASIC提供了替代硬體路徑

Cysic通過開發多個後端來應對，而不僅僅依賴於GPU。公共的Venus庫包括GPU優化、完整的FPGA加速後端和早期的ASIC導向實現。

其FPGA後端包含Goldilocks域算術、NTT、Poseidon2、Merkle樹、FRI和表達式評估的內核。該代碼針對具有高帶寬記憶體的AMD UltraScale+和Versal設備，並在Apache 2.0和MIT許可下提供。

與ASIC不同，FPGA在生產後可以重新編程，允許開發人員更新電路並實驗新的證明系統。定制ASIC提供的靈活性較低，但在為穩定的ZK操作集設計時，可以提供更好的性能和能效。

Fan表示，轉向FPGA和ZK ASIC將使證明運算符脫離主要的AI硬體佇列。專用設備還可以避免支付ZK工作負載不需要的GPU功能的費用，儘管開發成本和有限的生產量仍然是障礙。

開放軟體是Cysic方法的一部分。該公司還提出了一個全球證明者市場，其中從移動硬體到專業集群的設備可以接受任務，GPU和FPGA後端減少對單一晶片類別的依賴。

加密驗證意味著驗證者會拒絕無效的證明，無論是由哪個運算符生成的，Fan說。因此，開放參與不會改變證明系統的健全性，但會增加對未經審核或未完成代碼中實施錯誤的暴露。

Cysic在Venus庫中表示，該項目仍在積極開發中。Fan表示，需要進行審計和冗餘的多證明者配置，以限制實施風險。

草案EIP-8025將允許以太坊驗證者選擇生成或驗證執行證明，同時傳統的區塊重執行仍然存在。該提案引入了一個證明八卦通道和外部證明節點，但其當前版本未為生成和廣播證明的運算符提供激勵。
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