Web3中ZKP的现在和未来

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导读

今日FastDaily共推送3篇文章。

零知识技术(简称ZK)是一项将改变Web3和其他行业的推动技术。在本文中，我们首先回顾ZKP的不同应用。然后讨论了什么可以使这项技术的下一阶段成为可能，以及一些可以从这项技术中受益的创业想法。

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信息来源自medium，略有修改，作者Mohamed Fouda,Qiao Wang

编译：RR

零知识技术(简称ZK)是一项将改变Web3和其他行业的推动技术。作为一种足够通用的技术，ZK可以拥有多种用例，而我们正处于弄清楚这项技术所能实现的所有用例的早期阶段。一些明显的ZK用例已经找到了真正的应用，例如实现交易隐私和数据压缩。然而，要使ZK获得主流采用，仍然需要发掘进一步的潜在用例和技术进步。

在本文中，我们首先回顾ZKP的不同应用。然后讨论了什么可以使这项技术的下一阶段成为可能，以及一些可以从这项技术中受益的创业想法。

ZKP应用地图

零知识证明(ZKP)自发明以来就在加密行业中找到了强大的立足点。ZKP确实存在一些魔力，使这项技术非常令人兴奋。在高层次上，ZKP允许实体向世界的其他部分证明他们知道一条信息，或者他们已经正确地完成了一项任务，而无需透露该信息或显示任务执行的细节。ZK的数学魔法允许我们通过检查生成的ZKP来信任知识或执行完成。因此，ZKP的第一个也是最一致的用例是以隐私为中心的加密网络。ZKP还用于在以太坊L1上提供L2交易的有效性证明，以引入ZK Rollup的概念。此外，ZKP还在不同的项目中发现了其他小众应用。

关注隐私的支付和协议

ZKP自然地实现了隐私，特别是在去中心化网络中，人们缺乏一个可以作为真相来源的中央权威机构。ZKP允许Web3用户(证明者)向网络验证者证明他们的交易是有效的，也就是说，他们有足够的余额可以消费，而无需透露交易金额、发送者或接收者地址等部分交易细节。

ZKP最初是为了支持Zcash网络中的隐蔽支付而开发的，然后扩展到了其他网络。实施私人支付的网络包括：

注重隐私的L1：Zcash、Horizon、Aleo和Iron Fish

一般链上的隐私智能合约：Tornado Cash

注重隐私的L2：Aztec

ZK Rollup的验证

ZKP的另一个主要用例是在底层L1上生成累积有效性证明。通用Rollup有效性证明，通用Rollup通过证明更多的TX，而不利用ZKP的隐私功能优化了吞吐量。在这种权衡中，ZKP只作为L2交易执行的正确性证明。

由于一些通用函数不能被有效地证明，因此生成ZKP来证明任意智能合约的正确执行是很困难的。解决这个问题需要实现专门的VM，这些VM可以使用底层ZK电路有效地进行验证。由于这种复杂性，ZKRollup最初只支持支付或单个应用程序，例如可以很容易地生成ZKP的DEX。这里的例子包括ZKSync 1.0和Loopring。之后，市场上开始出现Starknet、zkSync2.0、PolygonzkEVM和Scroll等通用的zkEVM实现。目前，所有ZKRollup都在以太坊上，但也有可能在其他链上实现ZKRollup包括比特币。然而，比特币Rollup的实施将需要更改比特币操作码并将链硬分叉，这往往不受比特币社区的欢迎。

其他ZKP应用

除了关注隐私的应用和Rollup之外，ZKP还在其他区块链协议中发现了其他应用。本节将介绍这些用例。

Mina

Mina使用ZKP将区块链状态压缩成很小的尺寸(~22 KB)。为了实现这一点，Mina使用了递归ZKP。当在Mina网络中生成一个区块时，zk-SNARKs被用来生成该区块的证明，以确保其有效性；当新的区块引用以前的区块时，新区块的ZKP会验证所有以前的区块，同时保持恒定的大小。

Filecoin

Filecoin使用ZKP来确保存储提供商正确存储他们声称存储的数据，这个过程称为复制证明（PoReb）。在此过程中，存储提供商生成ZKP来证明它们储的是数据的唯一副本，也就是说，没有引用由另一个提供商维护的副本。ZKP为想要实现一定程度的冗余和可用性的Filecoin用户提供了保证。此外，由于证明的大小比存储的数据小得多，使用ZKP减少了存储提供商的带宽需求。

CeloPlumo

CeloPlumo使用ZKP来创建可在手机和其他资源有限的设备上使用的超轻量级网络客户端。尽管客户端具有轻量级的特性，但它保证了所访问状态的正确性。

DarkForest

DarkForest是ZKP在游戏领域最受欢迎的应用。尽管ZKP的使用符合隐私用例，但它用于创建不完全信息游戏的应用是一个独特的用例，超越了ZKP在支付网络中的金融应用。

ZKP及其应用的发展轨迹

在2016年之前，ZKP只是一个研究课题，只在少数学术圈子内讨论。当Zcash创始团队创建了ZKP变体ZK-SNARK的第一个可生产的实施，以支持Zcash网络中的屏蔽/私人交易时，这一切都改变了。有了真实的用例，人们对ZKP的不断兴趣增加，从而产生了更好的ZKP变体，这成为第一节中讨论的许多项目的基础。然而，该技术要实现主流采用还需要进一步的ZKP开发。

为了了解如何进一步改进这项技术，我们可以借鉴人工智能等类似的技术。在许多方面，ZKP技术类似于人工智能技术，所以预计它也将遵循类似的轨迹。和ZKP一样，人工智能一开始也是一项可以解决很多问题的很有前途的技术。然而，最初的人工智能算法在能力上受到限制，计算复杂度远远超过了现有硬件的能力。这使得人工智能应用变得缓慢和不切实际，主要局限于研究实验室。通过发明深度神经网络（DNN）等新架构并利用GPU提高执行速度，逐步进行了改进。这最终导致了一些突破，比如2012年的AlexNet，它以巨大的优势赢得了最著名的计算机视觉比赛ImageNet。AlexNet是人工智能时代的开端，它导致了当前令人兴奋的人工智能应用程序，如GPT-3、Dall.E2和StableDiffusion。

ZKP今天的状态类似于AI早期的状态，是一种仍在积极开发的有前途的技术，因计算密集型特性导致证明时间很长。从AI的进步中，我们可以确定ZKP技术起飞需要解决的瓶颈。

1. 算法/电路改进

与AI从LeNet-5到AlexNet到Resnet-50到Transformer的发展方式相同，ZKP算法也将经历此类发展阶段以显著提高性能。我们已经看到这方面的进展，自2011年引入zk-SNARKs以来，已经开发出了更先进的算法。2018年，Starkware的创始人开发了STARK，这是一种不需要可信设置且证明生成时间更短的ZKP方法。这项技术是Starkware公司包括StarkNet在内的几款产品的基础。

ZKP在2019年继续取得进展，引入了PLONK，这是一种SNARK实现，允许一个受信任的设置被许多应用程序使用，而无需重复设置。PLONK促进了多种Web3协议(如Aztec、Mina和Celo)所使用的多种实现的开发。

2. 优化执行引擎

ZKP的一个主要限制是计算的复杂性，这导致了很长的证明时间。例如，最近Polygon发布的ZKEVM需要在64核服务器上运行大约5分钟才能生成50万Gas的计算证明。提高ZKP验证时间是ZKP技术主流化的关键。与AI类似，优化软件执行引擎和使用专用硬件都是实现这一目标的必要条件。

优化软件

许多ZKP生成操作是大规模并行的，这意味着GPU等并行处理可以加速ZKP的计算。专用的GPU库(如CUDA)可以用于加速Nvidia GPU上ZKP的计算。由于每个项目都使用不同的ZKP算法，因此有几个项目正在尝试在内部开发。这里一个显著的例子是Filecoin对Groth16算法的实现，该算法使用GPU来加速证明过程。另一个例子是Edgeswap使用GPU将PLONK的证明时间缩短了75%。

专用硬件

由于GPU对ZKP验证时间的改进通常是有限的，因此另一种选择是使用FPGA或ASIC等专用硬件。FPGA通常被认为是在制造专用芯片(即ASIC)之前的硬件原型平台。在中短期内，FPGA或结合了GPU和FPGA的混合解决方案可以在加速ZKP应用于Rollup和以隐私为重点的网络方面发挥重要作用。然而，如果ZKP技术发展到我们预期的水平，ASIC最终将赢得这个市场。目前ZKP的硬件加速尚未得到充分解决，这可能是因为ZKP算法的多样性和碎片化。然而，我们相信，有了正确的商业模式，一些初创公司可以专注于开发和货币化这部分技术堆栈。

3.软件抽象层

为了释放ZKP的潜力，需要构建多个抽象层和工具。这些抽象对于简化ZKP应用程序的开发过程是必要的，并允许每一组开发人员专注于他们最擅长的工作。例如，应用程序开发人员不应该担心ZK电路的底层细节及其工作方式。再次使用AI的类比，通过创建多个抽象层，AI可以取得巨大进步。使用这些抽象，AI应用程序开发人员无需担心NN架构或硬件资源分配。TensorFlow和PyTorch等框架抽象了所有这些底层细节。