ZKコプロセッサ：ブロックチェーンアプリケーションの新しいパラダイムを再構築する

コプロセッサの歴史的起源

コoproセッサはコンピュータ分野で古くから存在し、主にCPUの特定のタスクを分担する役割を担っています。例えば、アップルが2013年に発表したM7モーションコoproセッサは、スマートデバイスの運動認識能力を大幅に向上させました。一方、広く知られているGPUは、Nvidiaが2007年に提案したグラフィックス処理コoproセッサです。このアーキテクチャは通常「異種計算」または「混合計算」と呼ばれています。

協処理装置の主な利点は、複雑で高いパフォーマンス要求を持つ特定のタスクを処理できることであり、それによってCPUはより柔軟で多様な計算作業に集中できるようになることです。

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イーサリアムが直面する課題

イーサリアムは現在、2つの主要な問題に直面しています:

1. 高いガス料金が複雑なアプリケーションの開発を制限しています。通常の送金には21000ガスが必要で、より複雑な操作にはさらに高い料金がかかります。これがアプリケーションとユーザーの広範な採用を深刻に妨げています。

2. スマートコントラクトは限られた最近のブロックデータにしかアクセスできません。将来のネットワークアップグレードにより、歴史データのストレージがさらに制限される可能性があり、これにより大量のデータに依存する革新的なアプリケーションの実現が難しくなります。

これらの問題は、イーサリアムの設計当初に大規模な計算とデータ集約型のタスクを処理することが考慮されていなかったことに起因しています。これらのアプリケーションに対応するためには、コプロセッサの概念を導入する必要があります。イーサリアムメインチェーンは「CPU」として機能し、コプロセッサは「GPU」のように、計算とデータ集約型のタスクを柔軟に処理できます。ゼロ知識証明技術と組み合わせることで、コプロセッサはオフチェーンで信頼できる計算を行うことができます。

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コプロセッサの応用展望

ZK協処理器の応用分野は非常に広範で、ほぼすべての実際の分散型アプリケーションシナリオをカバーしており、これには以下が含まれますが、これに限定されません:

• ソーシャルアプリ
• ゲーム
• DeFiプロトコル
• チェーン上データに基づくリスク管理システム
• オラクル
• データストレージ
• 大規模言語モデルのトレーニングと推論

理論的には、あらゆるWeb2アプリケーションはZKコプロセッサを使用してブロックチェーン上で実現でき、同時にEthereumを安全な決済層として活用することができます。

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主流協処理器プロジェクト概要

現在業界で知られているコプロセッサープロジェクトは、主に3つのアプリケーションシーンに焦点を当てています:

1. オンチェーンデータインデックス
2. オラクル
3. ゼロ知識機械学習( ) ZKML

汎用型ZKコプロセッサー(General-ZKM)プロジェクトは、すべての3つのシーンをカバーできる。異なるプロジェクトが採用する基盤となる仮想マシンアーキテクチャも異なり、DelphinusはzkWASMに焦点を当てている一方、Risc ZeroはRISC-Vアーキテクチャに基づいている。

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典型の協同処理器プロジェクトの技術アーキテクチャ

Risc Zero

Risc ZeroのZKコプロセッサはBonsaiと呼ばれ、その目標はチェーンに依存しない汎用コプロセッサになることです。BonsaiはRISC-V命令セットアーキテクチャに基づいており、Rust、C++、Solidity、Goなどのさまざまなプログラミング言語をサポートしています。

Bonsaiの主要なコンポーネントには次のものが含まれます:

• プルーフネットワーク: ZK証明を受信し生成する
• リクエストプール:ユーザーが発行した証明リクエストを保存する
• ロールアップエンジン:証明結果を収集してメインネットに提出する
• 画像ハブ: ビジュアル開発者プラットフォーム
• ステートストレージ: オフチェーンキー・バリューデータベース
• プルーフ・オブ・マーケット: マッチングされた計算力の供給と需要のプラットフォーム

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ラグランジュ

Lagrangeは、計算およびデータ集約型アプリケーションの開発をサポートするために、ブロックチェーン上の履歴データを含むコプロセッサと検証可能なデータベースを構築することを目指しています。

その主な機能には次のものが含まれます:

1. 検証可能なデータベース:インデックスブロックチェーン上のスマートコントラクトの状態
2. MapReduceの原理に基づく並列計算

Lagrangeは、新しいデータ構造を採用して、契約の状態、アカウントの状態、ブロックデータを保存し、ゼロ知識証明の要求に適応しています。そのZKMR仮想マシンは、MapとReduceの2つのステップを通じて分散計算と証明の統合を実現しています。

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サキント

Succinct Networkの目標は、プログラム可能な事実をブロックチェーン開発スタックの各段階に統合することです。そのオフチェーンZKVMはSuccinct Processor (SP)と呼ばれ、RustなどのLLVM言語をサポートしています。

SPのコア特性には次のものが含まれます:

1. STARKに基づく再帰的証明
2. SNARKsからSTARKsへのラッパ
3. 中心にプリコンパイルされたzkVMアーキテクチャ

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コプロセッサープロジェクトの比較

一般的なZKコプロセッサプロジェクトを比較する際には、主に以下のいくつかの点を考慮します:

1. データインデックス/同期能力
2. (SNARKs vs STARKs) の基盤となるテクニカルルート
3. 再帰証明をサポートしていますか？
4. 証明システムの効率
5. エコシステム協力状況
6. ファイナンスの背景

全体的に見ると、主流プロジェクトの技術パスは比較的近く、STARKsからSNARKsへのラッパーを採用し、再帰的証明をサポートし、自分自身の証明者ネットワークを構築しています。同質化が深刻な状況において、エコシステムの協力とリソース獲得能力が主要な競争要因となる可能性があります。

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コプロセッサとLayer2の違い

ユーザー向けのLayer2とは異なり、コプロセッサは主にアプリケーション開発を対象としています。これは、以下のシーンに適用されるアクセラレータコンポーネントまたはモジュール化コンポーネントとして機能することができます:

1. ZK Layer2のオフチェーン仮想マシンコンポーネントとして
2. パブリックチェーン上のアプリケーションにオフチェーンの計算能力を提供する
3. クロスチェーンデータの検証可能なオラクル
4. クロスチェーンメッセージングの橋渡しを担う

協処理装置の潜在能力はこれだけにとどまらず、ブロックチェーンエコシステム内のさまざまなミドルウェア、オラクル、データクエリ、クロスチェーンブリッジなどを再構築することが期待されています。

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コプロセッサが直面する課題

1. 開発のハードルが高い: ZK技術は複雑で、特定の言語とツールを習得する必要がある
2. トラックはまだ初期段階にある: 各プロジェクトは最適な技術ルートを探求している
3. ハードウェアサポート不足: 専用ZKハードウェアはまだ大規模に商用化されていない
4. 技術の同質化:顕著な技術的優位性を形成することが難しく、競争は資源の獲得能力に移行する可能性がある

今後の展望

ZK技術はブロックチェーンアプリケーションの開発パラダイムを再構築することが期待されています。汎用ZKコプロセッサの応用前景は広がっており、理論的にはあらゆるWeb2アプリケーションのブロックチェーン上での対応バージョンを実現できます。

"大規模採用"を実現するための2つの重要指標は: 全チェーンリアルタイム検証可能データベースと低コストオフチェーン計算です。この目標は段階的に達成する必要があり、ZK算力チップの商用化も重要な前提条件です。

現在のサイクルは真の革新に欠けており、次世代の「大規模採用」技術やアプリケーションを構築する機会ウィンドウを提供しています。次のサイクルでは、ZK産業チェーンが商業化され、Web3が数十億のユーザーのチェーン上のインタラクションを支える基盤を築くことが期待されています。

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