Ein Post getaggt mit "Verifizierbarkeit"

In den sich schnell annähernden Welten der künstlichen Intelligenz und der Blockchain war die Nachfrage nach Vertrauen und Transparenz noch nie so hoch. Wie können wir sicher sein, dass die Ausgabe eines KI-Modells genau und unverfälscht ist? Wie können wir komplexe Berechnungen an riesigen On-Chain-Datensätzen durchführen, ohne die Sicherheit oder Skalierbarkeit zu beeinträchtigen? Lagrange Labs stellt sich diesen Fragen direkt mit seiner Suite von Zero-Knowledge (ZK)-Infrastruktur, um eine Zukunft der "nachweisbaren KI" aufzubauen. Dieser Beitrag bietet einen objektiven Überblick über ihre Mission, Technologie und jüngsten Durchbrüche, die in ihrem neuesten Paper über dynamische zk-SNARKs gipfeln.

1. Das Team und seine Mission​

Lagrange Labs baut die grundlegende Infrastruktur auf, um kryptografische Proofs für jede KI-Inferenz oder On-Chain-Anwendung zu generieren. Ihr Ziel ist es, Berechnungen verifizierbar zu machen und der digitalen Welt eine neue Vertrauensebene hinzuzufügen. Ihr Ökosystem basiert auf drei Kernproduktlinien:

• ZK Prover Network: Ein dezentrales Netzwerk von über 85 Proving-Knoten, das die Rechenleistung für eine Vielzahl von Proving-Aufgaben liefert, von KI und Rollups bis hin zu dezentralen Anwendungen (dApps).
• DeepProve (zkML): Ein spezialisiertes System zur Generierung von ZK-Proofs für neuronale Netzwerkinferenzen. Lagrange behauptet, es sei bis zu 158-mal schneller als konkurrierende Lösungen, was verifizierbare KI zu einer praktischen Realität macht.
• ZK Coprocessor 1.0: Der erste SQL-basierte ZK-Koprozessor, der es Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Abfragen auf massiven On-Chain-Datensätzen auszuführen und verifizierbar genaue Ergebnisse zu erhalten.

2. Eine Roadmap zur verifizierbaren KI​

Lagrange hat methodisch eine Roadmap umgesetzt, die darauf abzielt, die Herausforderungen der KI-Verifizierbarkeit Schritt für Schritt zu lösen.

• Q3 2024: ZK Coprocessor 1.0 Launch: Diese Veröffentlichung führte hyper-parallele rekursive Schaltkreise ein, die eine durchschnittliche Geschwindigkeitssteigerung von etwa 2x lieferten. Projekte wie Azuki und Gearbox nutzen den Koprozessor bereits für ihre On-Chain-Datenanforderungen.
• Q1 2025: DeepProve vorgestellt: Lagrange kündigte DeepProve an, seine Lösung für Zero-Knowledge Machine Learning (zkML). Es unterstützt gängige neuronale Netzwerkarchitekturen wie Multi-Layer Perceptrons (MLPs) und Convolutional Neural Networks (CNNs). Das System erreicht eine signifikante Beschleunigung um Größenordnungen in allen drei kritischen Phasen: einmalige Einrichtung, Proof-Generierung und Verifizierung, mit Beschleunigungen von bis zu 158x.
• Q2 2025: Das Dynamic zk-SNARKs Paper (Jüngster Meilenstein): Dieses Paper stellt einen bahnbrechenden "Update"-Algorithmus vor. Anstatt jedes Mal, wenn sich die zugrunde liegenden Daten oder Berechnungen ändern, einen Proof von Grund auf neu zu generieren, kann diese Methode einen alten Proof (π) in einen neuen Proof (π') einfügen. Dieses Update kann mit einer Komplexität von nur O(√n log³n) durchgeführt werden, eine dramatische Verbesserung gegenüber einer vollständigen Neuberechnung. Diese Innovation eignet sich besonders für dynamische Systeme wie kontinuierlich lernende KI-Modelle, Echtzeit-Spiellogik und sich entwickelnde Smart Contracts.

3. Warum dynamische zk-SNARKs wichtig sind​

Die Einführung aktualisierbarer Proofs stellt eine grundlegende Verschiebung im Kostenmodell der Zero-Knowledge-Technologie dar.

• Ein neues Kostenparadigma: Die Branche bewegt sich von einem Modell der "vollständigen Neuberechnung für jeden Proof" zu einem "inkrementellen Proofing basierend auf der Größe der Änderung". Dies senkt die Rechen- und Finanzkosten für Anwendungen, die häufigen, kleineren Updates unterliegen, drastisch.

• Implikationen für KI:

  • Kontinuierliches Fine-Tuning: Beim Fine-Tuning von weniger als 1 % der Parameter eines Modells wächst die Proof-Generierungszeit fast linear mit der Anzahl der geänderten Parameter (Δ Parameter) und nicht mit der Gesamtgröße des Modells.
  • Streaming-Inferenz: Dies ermöglicht die Generierung von Proofs gleichzeitig mit dem Inferenzprozess selbst. Dies reduziert die Latenz zwischen einer KI-Entscheidung und deren On-Chain-Settlement und -Verifizierung drastisch, was Anwendungsfälle wie On-Chain-KI-Dienste und komprimierte Proofs für Rollups ermöglicht.

• Implikationen für On-Chain-Anwendungen:

  • Dynamische zk-SNARKs bieten massive Gas- und Zeitoptimierungen für Anwendungen, die durch häufige, kleine Zustandsänderungen gekennzeichnet sind. Dazu gehören Orderbücher dezentraler Börsen (DEX), sich entwickelnde Spielzustände und Ledger-Updates, die häufige Ergänzungen oder Löschungen beinhalten.

4. Ein Einblick in den Tech-Stack​

Die leistungsstarke Infrastruktur von Lagrange basiert auf einem ausgeklügelten und integrierten Technologie-Stack:

• Schaltkreisdesign: Das System ist flexibel und unterstützt das direkte Einbetten von ONNX (Open Neural Network Exchange)-Modellen, SQL-Parsern und benutzerdefinierten Operatoren in seine Schaltkreise.
• Rekursion & Parallelität: Das ZK Prover Network ermöglicht verteilte rekursive Proofs, während der ZK Coprocessor die Aufteilung von "Mikroschaltkreisen" nutzt, um Aufgaben parallel auszuführen und die Effizienz zu maximieren.
• Wirtschaftliche Anreize: Lagrange plant die Einführung eines nativen Tokens, LA, der in ein Double-Auction-for-Recursive-Auction (DARA)-System integriert wird. Dies wird einen robusten Marktplatz für Gebote auf Prover-Berechnungen schaffen, komplett mit Anreizen und Strafen, um die Netzwerkintegrität zu gewährleisten.

5. Ökosystem und reale Akzeptanz​

Lagrange baut nicht nur im Vakuum; seine Technologie wird bereits von einer wachsenden Anzahl von Projekten in verschiedenen Sektoren integriert:

• KI & ML: Projekte wie 0G Labs und Story Protocol verwenden DeepProve, um die Ausgaben ihrer KI-Modelle zu verifizieren und so Herkunft und Vertrauen zu gewährleisten.
• Rollups & Infrastruktur: Schlüsselakteure wie EigenLayer, Base und Arbitrum beteiligen sich am ZK Prover Network als Validierungsknoten oder Integrationspartner und tragen zu dessen Sicherheit und Rechenleistung bei.
• NFT & DeFi-Anwendungen: Marken wie Azuki und DeFi-Protokolle wie Gearbox nutzen den ZK Coprocessor, um die Glaubwürdigkeit ihrer Datenabfragen und Belohnungsverteilungsmechanismen zu verbessern.

6. Herausforderungen und der Weg nach vorn​

Trotz seiner beeindruckenden Fortschritte stehen Lagrange Labs und das breitere ZK-Feld vor mehreren Hürden:

• Hardware-Engpässe: Selbst mit einem verteilten Netzwerk erfordern aktualisierbare SNARKs immer noch eine hohe Bandbreite und verlassen sich auf GPU-freundliche kryptografische Kurven, um effizient zu arbeiten.
• Mangelnde Standardisierung: Der Prozess der Abbildung von KI-Frameworks wie ONNX und PyTorch auf ZK-Schaltkreise entbehrt immer noch einer universellen, standardisierten Schnittstelle, was Reibung für Entwickler erzeugt.
• Eine wettbewerbsintensive Landschaft: Das Rennen um den Bau von zkVMs und generalisierten zkCompute-Plattformen heizt sich auf. Konkurrenten wie Risc-Zero und Succinct machen ebenfalls erhebliche Fortschritte. Der ultimative Gewinner könnte derjenige sein, der zuerst eine entwicklerfreundliche, gemeinschaftsgetriebene Toolchain kommerzialisieren kann.

7. Fazit​

Lagrange Labs gestaltet die Schnittstelle von KI und Blockchain durch die Linse der Verifizierbarkeit methodisch neu. Ihr Ansatz bietet eine umfassende Lösung:

• DeepProve adressiert die Herausforderung der vertrauenswürdigen Inferenz.
• Der ZK Coprocessor löst das Problem der vertrauenswürdigen Daten.
• Dynamische zk-SNARKs integrieren die reale Notwendigkeit kontinuierlicher Updates direkt in das Proof-System.

Wenn Lagrange seinen Leistungsvorsprung beibehalten, die kritische Herausforderung der Standardisierung lösen und sein robustes Netzwerk weiter ausbauen kann, ist es gut positioniert, ein Eckpfeiler-Akteur im aufstrebenden Sektor der "KI + ZK-Infrastruktur" zu werden.