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Im Jahr 2022 stellte Vitalik Buterin eine einfache Frage, die die nächsten vier Jahre der Ethereum-Skalierung definieren sollte: Wie viel Ethereum-Kompatibilität sind Sie bereit zu opfern, um schnellere Zero-Knowledge-Beweise zu erhalten? Seine Antwort kam in Form eines Klassifizierungssystems mit fünf Typen für zkEVMs, das seitdem zum Industriestandard für die Bewertung dieser kritischen Skalierungslösungen geworden ist.

Springen wir vor ins Jahr 2026, und die Antwort ist nicht mehr so einfach. Die Beweiszeiten sind von 16 Minuten auf 16 Sekunden eingebrochen. Die Kosten sind um das 45-fache gesunken. Mehrere Teams haben eine Echtzeit-Beweisgenerierung demonstriert, die schneller ist als die 12-sekündigen Blockzeiten von Ethereum. Dennoch bleibt der grundlegende Kompromiss bestehen, den Vitalik identifiziert hat – und ihn zu verstehen ist für jeden Entwickler oder jedes Projekt, das vor der Wahl steht, wo es bauen soll, unerlässlich.

Die Vitalik-Klassifizierung: Typ 1 bis 4​

Vitaliks Framework kategorisiert zkEVMs entlang eines Spektrums von perfekter Ethereum-Äquivalenz bis hin zu maximaler Beweiseffizienz. Höhere Typennummern bedeuten schnellere Beweise, aber weniger Kompatibilität mit der bestehenden Ethereum-Infrastruktur.

Typ 1: Vollständig Ethereum-äquivalent​

Typ 1 zkEVMs ändern nichts an Ethereum. Sie beweisen exakt dieselbe Ausführungsumgebung, die das Ethereum L1 verwendet – dieselben Opcodes, dieselben Datenstrukturen, einfach alles.

Der Vorteil: Perfekte Kompatibilität. Ethereum-Execution-Clients funktionieren wie sie sind. Jedes Tool, jeder Vertrag und jedes Stück Infrastruktur lässt sich direkt übertragen. Dies ist letztlich das, was Ethereum benötigt, um L1 selbst skalierbarer zu machen.

Der Nachteil: Ethereum wurde nicht für Zero-Knowledge-Beweise entwickelt. Die stackbasierte Architektur der EVM ist bekanntermaßen ineffizient für die ZK-Beweisgenerierung. Frühe Typ-1-Implementierungen benötigten Stunden, um einen einzigen Beweis zu generieren.

Führendes Projekt: Taiko strebt Typ-1-Äquivalenz als Based Rollup an und nutzt die Validatoren von Ethereum für das Sequencing, was eine synchrone Komponierbarkeit mit anderen Based Rollups ermöglicht.

Typ 2: Vollständig EVM-äquivalent​

Typ 2 zkEVMs behalten die volle EVM-Kompatibilität bei, ändern jedoch interne Darstellungen – wie der Status gespeichert wird, wie Datenstrukturen organisiert sind –, um die Beweisgenerierung zu verbessern.

Der Vorteil: Für Ethereum geschriebene Smart Contracts laufen ohne Modifikation. Die Entwicklererfahrung bleibt identisch. Der Migrationsaufwand geht gegen Null.

Der Nachteil: Block-Explorer und Debugging-Tools müssen möglicherweise angepasst werden. Statusbeweise (State Proofs) funktionieren anders als auf dem Ethereum L1.

Führende Projekte: Scroll und Linea zielen auf Typ-2-Kompatibilität ab und erreichen eine nahezu perfekte EVM-Äquivalenz auf VM-Ebene ohne Transpiler oder benutzerdefinierte Compiler.

Typ 2.5: EVM-äquivalent mit Änderungen der Gaskosten​

Typ 2.5 ist ein pragmatischer Mittelweg. Die zkEVM bleibt EVM-kompatibel, erhöht jedoch die Gaskosten für Operationen, deren Beweis in Zero-Knowledge besonders teuer ist.

Der Kompromiss: Da Ethereum ein Gaslimit pro Block hat, bedeutet die Erhöhung der Gaskosten für spezifische Opcodes, dass weniger dieser Opcodes pro Block ausgeführt werden können. Anwendungen funktionieren, aber bestimmte Rechenmuster werden unverhältnismäßig teuer.

Typ 3: Fast EVM-äquivalent​

Typ 3 zkEVMs opfern spezifische EVM-Funktionen – oft im Zusammenhang mit Precompiles, der Speicherverwaltung oder der Behandlung von Vertragscode –, um die Beweisgenerierung drastisch zu verbessern.

Der Vorteil: Schnellere Beweise, geringere Kosten, bessere Performance.

Der Nachteil: Einige Ethereum-Anwendungen funktionieren nicht ohne Modifikation. Entwickler müssen möglicherweise Verträge umschreiben, die auf nicht unterstützten Funktionen basieren.

Realitätscheck: Kein Team möchte tatsächlich bei Typ 3 bleiben. Es wird als Übergangsphase verstanden, während die Teams an der komplexen Precompile-Unterstützung arbeiten, die erforderlich ist, um Typ 2.5 oder Typ 2 zu erreichen. Sowohl Scroll als auch Polygon zkEVM agierten als Typ 3, bevor sie auf der Kompatibilitätsleiter aufstiegen.

Typ 4: Kompatibel mit Hochsprachen​

Typ-4-Systeme geben die EVM-Kompatibilität auf Bytecode-Ebene vollständig auf. Stattdessen kompilieren sie Solidity oder Vyper in eine benutzerdefinierte VM, die speziell für effiziente ZK-Beweise entwickelt wurde.

Der Vorteil: Schnellste Beweisgenerierung. Niedrigste Kosten. Maximale Performance.

Der Nachteil: Verträge verhalten sich möglicherweise anders. Adressen stimmen eventuell nicht mit Ethereum-Deployments überein. Debugging-Tools erfordern komplette Neuentwicklungen. Die Migration erfordert sorgfältige Tests.

Führende Projekte: zkSync Era und StarkNet repräsentieren den Typ-4-Ansatz. zkSync transpiliert Solidity in benutzerdefinierten Bytecode, der für ZK optimiert ist. StarkNet verwendet Cairo, eine völlig neue Sprache, die auf Beweisbarkeit ausgelegt ist.

Performance-Benchmarks: Wo wir im Jahr 2026 stehen​

Die Zahlen haben sich seit Vitaliks ursprünglichem Beitrag dramatisch verändert. Was 2022 theoretisch war, ist 2026 Produktionsrealität.

Beweiszeiten​

Frühe zkEVMs benötigten etwa 16 Minuten, um Beweise zu generieren. Aktuelle Implementierungen schließen denselben Prozess in etwa 16 Sekunden ab – eine 60-fache Verbesserung. Mehrere Teams haben eine Beweisgenerierung in weniger als 2 Sekunden demonstriert, was schneller ist als die 12-sekündigen Blockzeiten von Ethereum.

Die Ethereum Foundation hat sich ein ehrgeiziges Ziel gesetzt: 99 % der Mainnet-Blöcke in weniger als 10 Sekunden zu beweisen, unter Einsatz von Hardware im Wert von weniger als 100.000 $ und einem Stromverbrauch von 10 kW. Mehrere Teams haben bereits Fähigkeiten demonstriert, die nahe an diesem Ziel liegen.

Transaktionskosten​

Das Dencun-Upgrade im März 2024 (EIP-4844 zur Einführung von „Blobs“) reduzierte die L2-Gebühren um 75–90 %, wodurch alle Rollups dramatisch kosteneffizienter wurden. Aktuelle Benchmarks zeigen:

Plattform	Transaktionskosten	Anmerkungen
Polygon zkEVM	$ 0,00275	Pro Transaktion für vollständige Batches
zkSync Era	$ 0,00378	Mediane Transaktionskosten
Linea	$ 0,05–0,15	Durchschnittliche Transaktion

Durchsatz​

Die reale Performance variiert erheblich je nach Transaktionskomplexität:

Plattform	TPS (Komplexes DeFi)	Anmerkungen
Polygon zkEVM	5,4 tx / s	AMM-Swap-Benchmark
zkSync Era	71 TPS	Komplexe DeFi-Swaps
Theoretisch (Linea)	100.000 TPS	Mit fortgeschrittenem Sharding

Diese Zahlen werden sich weiter verbessern, wenn Hardware-Beschleunigung, Parallelisierung und algorithmische Optimierungen reifen.

Marktadoption: TVL und Entwickler-Traktion​

Die zkEVM-Landschaft hat sich um mehrere klare Marktführer konsolidiert, die jeweils unterschiedliche Punkte auf dem Typen-Spektrum repräsentieren:

Aktuelle TVL-Rankings (2025)​

• Scroll: $ 748 Millionen TVL, größte reine zkEVM
• StarkNet: $ 826 Millionen TVS
• zkSync Era: $ 569 Millionen TVL, 270+ bereitgestellte dApps
• Linea: ~ $ 963 Millionen TVS, 400 % + Wachstum bei täglich aktiven Adressen

Das gesamte Layer-2-Ökosystem hat ein TVL von 70 Milliarden US-Dollar erreicht, wobei ZK-Rollups zunehmend Marktanteile gewinnen, da die Beweiskosten (Proving Costs) weiter sinken.

Signale für die Entwickler-Adoption​

• Über 65 % der neuen Smart Contracts im Jahr 2025 wurden auf Layer-2-Netzwerken bereitgestellt
• zkSync Era zog etwa $ 1,9 Milliarden an tokenisierten Real-World-Assets (RWA) an und sicherte sich damit ~ 25 % des On-Chain-RWA-Marktanteils
• Layer-2-Netzwerke verarbeiteten im Jahr 2025 schätzungsweise 1,9 Millionen tägliche Transaktionen

Das Abwägen zwischen Kompatibilität und Performance in der Praxis​

Das Verständnis der theoretischen Typen ist nützlich, aber entscheidend sind die praktischen Auswirkungen für Entwickler.

Typ 1-2: Keine Migrationsreibung​

Für Scroll und Linea (Typ 2) bedeutet Migration buchstäblich null Codeänderungen für die meisten Anwendungen. Stellen Sie denselben Solidity-Bytecode bereit, verwenden Sie dieselben Tools (MetaMask, Hardhat, Remix) und erwarten Sie dasselbe Verhalten.

Bestens geeignet für: Bestehende Ethereum-Anwendungen, die eine nahtlose Migration priorisieren; Projekte, bei denen bewährter, geprüfter Code unverändert bleiben muss; Teams ohne Ressourcen für umfangreiche Tests und Modifikationen.

Typ 3: Sorgfältige Tests erforderlich​

Für Polygon zkEVM und ähnliche Typ-3-Implementierungen funktionieren die meisten Anwendungen, aber es existieren Edge-Cases. Bestimmte Precompiles verhalten sich möglicherweise anders oder werden nicht unterstützt.

Bestens geeignet für: Teams mit Ressourcen für eine gründliche Testnet-Validierung; Projekte, die nicht auf exotische EVM-Funktionen angewiesen sind; Anwendungen, die Kosteneffizienz über perfekte Kompatibilität stellen.

Typ 4: Ein anderes mentales Modell​

Für zkSync Era und StarkNet unterscheidet sich die Entwicklungserfahrung deutlich von Ethereum:

zkSync Era unterstützt Solidity, transpiliert es jedoch in einen benutzerdefinierten Bytecode. Verträge lassen sich kompilieren und ausführen, aber das Verhalten kann in feinen Details abweichen. Es gibt keine Garantie, dass Adressen mit Ethereum-Bereitstellungen übereinstimmen.

StarkNet verwendet Cairo, was von Entwicklern verlangt, eine völlig neue Sprache zu lernen – allerdings eine, die speziell für beweisbare Berechnungen (provable computation) entwickelt wurde.

Bestens geeignet für: Greenfield-Projekte, die nicht durch bestehenden Code eingeschränkt sind; Anwendungen, bei denen maximale Performance die Investition in Tooling rechtfertigt; Teams, die bereit sind, in spezialisierte Entwicklung und Tests zu investieren.

Sicherheit: Die unverhandelbare Einschränkung​

Die Ethereum Foundation führte 2025 klare kryptografische Sicherheitsanforderungen für zkEVM-Entwickler ein:

• 100-Bit beweisbare Sicherheit bis Mai 2026
• 128-Bit Sicherheit bis Ende 2026

Diese Anforderungen spiegeln die Realität wider, dass schnellere Beweise nichts bedeuten, wenn die zugrunde liegende Kryptografie nicht absolut sicher ist. Von den Teams wird erwartet, dass sie diese Schwellenwerte unabhängig von ihrer Typ-Klassifizierung erreichen.

Der Fokus auf Sicherheit hat einige Performance-Verbesserungen verlangsamt – die Ethereum Foundation hat sich bis 2026 explizit für Sicherheit vor Geschwindigkeit entschieden –, stellt aber sicher, dass das Fundament für die Massenadoption solide bleibt.

Die Wahl Ihrer zkEVM: Ein Entscheidungsrahmen​

Wählen Sie Typ 1-2 (Taiko, Scroll, Linea), wenn:​

• Sie bestehende, kampferprobte Verträge migrieren
• Audit-Kosten ein Faktor sind (keine erneute Prüfung erforderlich)
• Ihr Team Ethereum-nativ ist und keine ZK-Expertise besitzt
• Die Composability mit Ethereum L1 wichtig ist
• Sie synchrone Interoperabilität mit anderen Based Rollups benötigen

Wählen Sie Typ 3 (Polygon zkEVM), wenn:​

• Sie ein Gleichgewicht zwischen Kompatibilität und Performance suchen
• Sie in eine gründliche Testnet-Validierung investieren können
• Kosteneffizienz eine Priorität ist
• Sie nicht auf exotische EVM-Precompiles angewiesen sind

Wählen Sie Typ 4 (zkSync Era, StarkNet), wenn:​

• Sie neu bauen, ohne Einschränkungen durch Migration
• Maximale Performance die Investition in Tools rechtfertigt
• Ihr Anwendungsfall von ZK-nativen Designmustern profitiert
• Sie über Ressourcen für spezialisierte Entwicklung verfügen

Was als Nächstes kommt​

Die Typ-Klassifizierungen werden nicht statisch bleiben. Vitalik bemerkte, dass zkEVM-Projekte „leicht bei Typen mit höheren Nummern beginnen und im Laufe der Zeit zu Typen mit niedrigeren Nummern springen“ können. Wir sehen dies in der Praxis – Projekte, die als Typ 3 starteten, entwickeln sich in Richtung Typ 2, während sie die Implementierung von Precompiles vervollständigen.

Noch interessanter ist: Sollte Ethereum L1 Modifikationen vornehmen, um ZK-freundlicher zu werden, könnten Typ-2- und Typ-3-Implementierungen zu Typ 1 werden, ohne ihren eigenen Code zu ändern.

Das Endziel scheint zunehmend klar: Die Beweiszeiten werden weiter sinken, die Kosten werden weiter fallen und die Unterscheidung zwischen den Typen wird verschwimmen, da Hardware-Beschleunigung und algorithmische Verbesserungen die Performance-Lücke schließen. Die Frage ist nicht, welcher Typ gewinnen wird – sondern wie schnell das gesamte Spektrum zu einer praktischen Äquivalenz konvergiert.

Vorerst bleibt der Rahmen wertvoll. Zu wissen, wo eine zkEVM im Kompatibilitäts-Performance-Spektrum steht, sagt Ihnen, was Sie während der Entwicklung, Bereitstellung und des Betriebs zu erwarten haben. Dieses Wissen ist für jedes Team unerlässlich, das an der ZK-gestützten Zukunft von Ethereum baut.

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Zero-Knowledge-Rollups sollten die Zukunft der Blockchain-Skalierung sein. Stattdessen sind sie zu Geiseln eines zentralisierten Prover-Marktes im Wert von 97 Millionen US-Dollar geworden, in dem eine Handvoll Unternehmen 60–70 % der Gebühren abschöpft — während Nutzer Minuten auf Proofs warten, die Sekunden dauern sollten.

Boundless, der dezentrale Proof-Marktplatz von RISC Zero, der im September 2025 im Mainnet startete, behauptet, dieses Problem gelöst zu haben. Indem die ZK-Proof-Erzeugung in einen offenen Markt verwandelt wird, in dem GPU-Betreiber um Aufträge konkurrieren, verspricht Boundless, verifizierbare Berechnungen „so günstig wie die Ausführung“ zu machen. Aber kann ein durch Token incentiviertes Netzwerk wirklich die Zentralisierungs-Abwärtsspirale durchbrechen, die die ZK-Technologie teuer und unzugänglich gehalten hat?

Der Milliarden-Dollar-Engpass: Warum ZK-Proofs immer noch teuer sind​

Das Versprechen von Zero-Knowledge-Rollups war elegant: Transaktionen off-chain ausführen, einen kryptografischen Beweis der korrekten Ausführung erstellen und diesen Beweis auf Ethereum für einen Bruchteil der Kosten verifizieren. Theoretisch würde dies Sicherheit auf Ethereum-Niveau bei Transaktionskosten von weniger als einem Cent bieten.

Die Realität sah komplizierter aus.

Ein einzelner ZK-Proof für einen Batch von 4.000 Transaktionen benötigt auf einer High-End-A100-GPU zwei bis fünf Minuten zur Erstellung und kostet allein 0,04 bis 0,17 US-Dollar an Cloud-Computing-Gebühren. Dabei sind die spezialisierte Software, die technische Expertise und die redundante Infrastruktur, die für den Betrieb eines zuverlässigen Proving-Services erforderlich sind, noch gar nicht berücksichtigt.

Das Ergebnis? Über 90 % der ZK-L2s verlassen sich auf eine Handvoll Prover-as-a-Service-Anbieter. Diese Zentralisierung führt genau die Risiken ein, die die Blockchain eigentlich eliminieren sollte: Zensur, MEV-Extraktion, Single Points of Failure und Rentenabschöpfung im Web2-Stil.

Die technische Herausforderung​

Der Engpass ist nicht die Netzwerküberlastung — es ist die Mathematik selbst. ZK-Proving stützt sich auf Multi-Skalar-Multiplikationen (MSMs) und zahlentheoretische Transformationen (NTTs) über elliptische Kurven. Diese Operationen unterscheiden sich grundlegend von der Matrixmathematik, die GPUs für KI-Workloads so leistungsfähig macht.

Nach Jahren der MSM-Optimierung machen NTTs nun bis zu 90 % der Latenz bei der Proof-Erzeugung auf GPUs aus. Die Kryptografie-Community hat bei der reinen Software-Optimierung sinkende Grenzerträge erreicht.

Auftritt Boundless: Der offene Proof-Marktplatz​

Boundless versucht, dieses Problem zu lösen, indem die Proof-Erzeugung vollständig vom Blockchain-Konsens entkoppelt wird. Anstatt dass jedes Rollup eine eigene Prover-Infrastruktur betreibt, schafft Boundless einen Marktplatz, auf dem:

1. Antragsteller Proof-Anfragen einreichen (von jeder beliebigen Chain)
2. Prover um die Erstellung von Proofs unter Verwendung von GPUs und Standard-Hardware konkurrieren
3. Das Settlement auf der vom Antragsteller angegebenen Ziel-Chain erfolgt

Die entscheidende Innovation ist „Proof of Verifiable Work“ (PoVW) — ein Mechanismus, der Prover nicht für nutzlose Hashes (wie beim Bitcoin-Mining) belohnt, sondern für die Erzeugung nützlicher ZK-Proofs. Jeder Proof enthält kryptografische Metadaten, die belegen, wie viel Rechenaufwand in ihn geflossen ist, wodurch ein transparenter Arbeitsnachweis entsteht.

Wie es tatsächlich funktioniert​

Unter der Haube baut Boundless auf der zkVM von RISC Zero auf — einer Zero-Knowledge Virtual Machine, die jedes für den RISC-V-Befehlssatz kompilierte Programm ausführen kann. Das bedeutet, dass Entwickler Anwendungen in Rust, C++ oder jeder Sprache schreiben können, die nach RISC-V kompiliert, und dann Beweise für die korrekte Ausführung erstellen können, ohne spezialisierte ZK-Circuits erlernen zu müssen.

Die Drei-Schichten-Architektur umfasst:

• zkVM-Layer: Führt beliebige Programme aus und erzeugt STARK-Proofs
• Recursion-Layer: Aggregiert mehrere STARKs zu kompakten Proofs
• Settlement-Layer: Konvertiert Proofs in das Groth16-Format für die On-Chain-Verifizierung

Dieses Design ermöglicht es Boundless, Proofs zu generieren, die klein genug sind (etwa 200 KB), um eine wirtschaftliche On-Chain-Verifizierung zu ermöglichen, während gleichzeitig komplexe Berechnungen unterstützt werden.

Der ZKC-Token: Mining von Proofs statt Hashes​

Boundless hat den ZK Coin (ZKC) als nativen Token für seinen Proof-Marktplatz eingeführt. Im Gegensatz zu typischen Utility-Token wird ZKC aktiv durch Proof-Erzeugung gemined — Prover verdienen ZKC-Belohnungen proportional zur von ihnen beigetragenen Rechenleistung.

Überblick über die Tokenomics​

• Gesamtangebot: 1 Milliarde ZKC (mit 7 % Inflation im ersten Jahr, sinkend auf 3 % bis zum achten Jahr)
• Ökosystem-Wachstum: 41,6 % für Adoptionsinitiativen reserviert
• Strategische Partner: 21,5 % mit 1-jährigem Cliff und 2-jährigem Vesting
• Community: 8,3 % für Token-Verkauf und Airdrops
• Aktueller Preis: ~ 0,12 US-Dollar (gesunken vom ICO-Preis von 0,29 US-Dollar)

Das Inflationsmodell hat Debatten ausgelöst. Befürworter argumentieren, dass kontinuierliche Emissionen notwendig sind, um ein gesundes Prover-Netzwerk zu incentivieren. Kritiker weisen darauf hin, dass eine jährliche Inflation von 7 % einen konstanten Verkaufsdruck erzeugt, was die Wertsteigerung von ZKC potenziell begrenzt, selbst wenn das Netzwerk wächst.

Marktturbulenzen​

Die ersten Monate von ZKC verliefen nicht reibungslos. Im Oktober 2025 versah die südkoreanische Börse Upbit den Token mit einer „Investitionswarnung“, was einen Kurseinbruch von 46 % auslöste. Upbit hob die Warnung auf, nachdem Boundless seine Tokenomics klargestellt hatte, aber die Episode verdeutlichte die Volatilitätsrisiken von Infrastruktur-Token, die an Schwellenmärkte gebunden sind.

Mainnet-Realität: Wer nutzt Boundless tatsächlich?​

Seit dem Start der Mainnet-Beta auf Base im Juli 2025 und dem vollständigen Mainnet im September hat Boundless bemerkenswerte Integrationen gesichert:

Wormhole-Integration​

Wormhole integriert Boundless, um den Ethereum-Konsens um eine ZK-Verifizierung zu erweitern und Cross-Chain-Transfers sicherer zu machen. Anstatt sich rein auf Multi-Sig-Guardians zu verlassen, kann Wormhole NTT (Native Token Transfers) nun optionale ZK-Beweise für Nutzer enthalten, die kryptografische Garantien wünschen.

Citrea Bitcoin L2​

Citrea, ein von Chainway Labs entwickeltes Bitcoin-Layer-2-zk-Rollup, nutzt die RISC Zero zkVM, um Validitätsnachweise zu erstellen, die über BitVM auf Bitcoin gepostet werden. Dies ermöglicht eine EVM-äquivalente Programmierbarkeit auf Bitcoin, während BTC für Settlement und Datenverfügbarkeit genutzt wird.

Partnerschaft mit Google Cloud​

Durch sein Verifiable AI Programm ist Boundless eine Partnerschaft mit Google Cloud eingegangen, um ZK-gestützte KI-Beweise zu ermöglichen. Entwickler können Anwendungen erstellen, die KI-Modellausgaben beweisen, ohne die Eingaben offenzulegen – eine entscheidende Funktion für privatsphäre-wahrendes maschinelles Lernen.

Stellar-Bridge​

Im September 2025 implementierte Nethermind RISC Zero Verifizierer für die Stellar zk Bridge-Integration, was Cross-Chain-Beweise zwischen dem kostengünstigen Zahlungsnetzwerk von Stellar und den Sicherheitsgarantien von Ethereum ermöglicht.

Der Wettbewerb: Succinct SP1 und der Krieg der zkVMs​

Boundless ist nicht der einzige Akteur im Rennen um die Lösung des ZK-Skalierungsproblems. Die SP1 zkVM von Succinct Labs hat sich als bedeutender Wettbewerber herausgestellt und einen Benchmarking-Krieg zwischen den beiden Teams ausgelöst.

Die Behauptungen von RISC Zero​

RISC Zero behauptet, dass ordnungsgemäß konfigurierte zkVM-Implementierungen „mindestens 7-mal kostengünstiger als SP1“ und bei kleinen Arbeitslasten bis zu 60-mal günstiger sind. Sie verweisen auf kompaktere Proof-Größen und eine effizientere GPU-Auslastung.

Die Reaktion von Succinct​

Succinct entgegnet, dass die Benchmarks von RISC Zero „fälschlicherweise die CPU-Leistung mit GPU-Ergebnissen verglichen haben“. Ihr SP1 Hypercube Prover verspricht Proofs für 0,02 $ bei einer Latenz von ca. 2 Minuten – obwohl er weiterhin Closed-Source ist.

Unabhängige Analyse​

Ein Vergleich von Fenbushi Capital ergab, dass RISC Zero in GPU-Umgebungen „überlegene Geschwindigkeit und Effizienz in allen Benchmark-Kategorien“ demonstrierte, merkte jedoch an, dass SP1 bei der Entwicklerakzeptanz glänzt und Projekte wie Celestia's Blobstream mit 3,14 Mrd. $an gesichertem Gesamtwert (Total Value Secured) antreibt, im Vergleich zu 239 Mio.$ bei RISC Zero.

Der wahre Wettbewerbsvorteil liegt möglicherweise nicht in der reinen Performance, sondern im Ökosystem-Lock-in. Boundless plant, konkurrierende zkVMs zu unterstützen, darunter SP1, ZKsyncs Boojum und Jolt – und positioniert sich so eher als protokollagnostischer Proof-Marktplatz statt als Single-Vendor-Lösung.

Roadmap 2026: Was als Nächstes für Boundless ansteht​

Die Roadmap von RISC Zero für Boundless umfasst mehrere ehrgeizige Ziele:

Ökosystem-Erweiterung (Q4 2025 - 2026)​

• Ausweitung der ZK-Proof-Unterstützung auf Solana
• Bitcoin-Integration via BitVM
• Zusätzliche L2-Deployments

Hybrid-Rollup-Upgrades​

Der wichtigste technische Meilenstein ist der Übergang von Optimistic Rollups (wie Optimism- und Base-Chains) zur Verwendung von Validitätsnachweisen für eine schnellere Finalität. Anstatt 7 Tage auf Fraud-Proof-Fenster zu warten, könnten OP-Chains in Minuten abrechnen.

Multi-zkVM-Unterstützung​

Die Unterstützung konkurrierender zkVMs steht auf der Roadmap, sodass Entwickler zwischen RISC Zero, SP1 oder anderen Proof-Systemen wechseln können, ohne den Marktplatz zu verlassen.

Abschluss der Dezentralisierung​

RISC Zero hat seinen gehosteten Proof-Service im Dezember 2025 eingestellt und erzwingt die gesamte Proof-Erstellung über das dezentrale Boundless-Netzwerk. Dies markierte ein bedeutendes Bekenntnis zur Dezentralisierungsthese – bedeutet aber auch, dass die Zuverlässigkeit des Netzwerks nun vollständig von unabhängigen Provern abhängt.

Das Gesamtbild: Wird dezentrales Proving zum Standard?​

Der Erfolg von Boundless hängt von einer grundlegenden Wette ab: Dass die Proof-Erstellung zu einem Massengut (Commodity) wird, so wie es beim Cloud-Computing der Fall war. Wenn diese These stimmt, ist ein effizientes Prover-Netzwerk weniger wichtig als ein großer und liquider Marktplatz.

Mehrere Faktoren stützen diese Sichtweise:

1. Hardware-Kommerzialisierung: ZK-spezifische ASICs von Unternehmen wie Cysic versprechen eine 50-fache Steigerung der Energieeffizienz, was die Eintrittsbarrieren senken könnte.
2. Proof-Aggregation: Netzwerke wie Boundless können Proofs von mehreren Anwendungen bündeln und so Fixkosten amortisieren.
3. Cross-Chain-Nachfrage: Da immer mehr Chains die ZK-Verifizierung übernehmen, könnte die Nachfrage nach Proof-Erstellung die Kapazität jedes einzelnen Anbieters übersteigen.

Doch es bleiben Risiken:

1. Zentralisierungstendenzen: Frühe Prover-Netzwerke neigen zur Konzentration, da Skaleneffekte große Betreiber begünstigen.
2. Token-Abhängigkeit: Wenn der ZKC-Preis einbricht, schwinden die Anreize für Prover – was potenziell eine Abwärtsspirale auslösen könnte.
3. Technische Komplexität: Der Betrieb eines wettbewerbsfähigen Provers erfordert erhebliches Fachwissen, was die Dezentralisierung in der Praxis einschränken könnte.

Was das für Entwickler bedeutet​

Für Entwickler, die eine ZK-Integration in Betracht ziehen, stellt Boundless einen pragmatischen Mittelweg dar:

• Kein Infrastruktur-Overhead: Reichen Sie Proof-Anfragen über eine API ein, ohne eigene Prover zu betreiben.
• Multi-Chain-Settlement: Erstellen Sie Proofs einmal und verifizieren Sie diese auf jeder unterstützten Chain.
• Sprachliche Flexibilität: Schreiben Sie in Rust oder jeder RISC-V-kompatiblen Sprache, anstatt ZK-DSLs lernen zu müssen.

Der Kompromiss besteht in der Abhängigkeit von einem token-basierten Netzwerk, dessen langfristige Stabilität noch unbewiesen ist. Für Produktionsanwendungen könnten viele Teams Boundless für Testnets und Experimente bevorzugen, während sie für kritische Arbeitslasten eine Fallback-Prover-Infrastruktur beibehalten.

Fazit​

Boundless stellt den bisher ehrgeizigsten Versuch dar, das Zentralisierungsproblem von ZK zu lösen. Indem die Erzeugung von Beweisen in einen offenen Markt umgewandelt wird, der durch ZKC-Token incentiviert wird, setzt RISC Zero darauf, dass der Wettbewerb die Kosten schneller senken wird, als es ein einzelner Anbieter allein erreichen könnte.

Der Mainnet-Launch, bedeutende Integrationen mit Wormhole und Citrea sowie die Verpflichtung zur Unterstützung konkurrierender zkVMs deuten auf ernsthafte technische Fähigkeiten hin. Doch die inflationäre Tokenomics, die Volatilität an den Börsen und die unbewiesene Dezentralisierung in großem Maßstab lassen wichtige Fragen offen.

Für das ZK-Ökosystem wird der Erfolg oder Misserfolg von Boundless signalisieren, ob dezentrale Infrastruktur mit zentralisierter Effizienz konkurrieren kann – oder ob die Zukunft der Skalierung der Blockchain-Industrie in den Händen einiger weniger, gut finanzierter Prover-Dienste bleibt.

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Was wäre, wenn Sie beweisen könnten, dass Ihr Bankkonto über 10.000 $ verfügt, ohne Ihren Kontostand, Ihren Transaktionsverlauf oder sogar Ihren Namen offenzulegen? Das ist kein hypothetisches Szenario – es passiert gerade jetzt durch zkTLS, einen kryptografischen Durchbruch, der im Stillen die Art und Weise neu gestaltet, wie Web3-Anwendungen auf die 99 % der Internetdaten zugreifen, die hinter Anmeldebildschirmen gefangen sind.

Während Blockchain-Oracles wie Chainlink das Problem der Preis-Feeds bereits vor Jahren gelöst haben, blieb eine weitaus größere Herausforderung ungelöst: Wie bringt man private, authentifizierte Webdaten On-Chain, ohne zentralen Vermittlern zu vertrauen oder sensible Informationen preiszugeben? Die Antwort ist zkTLS – und es ermöglicht bereits unterbesicherte DeFi-Kredite, datenschutzfreundliches KYC und eine neue Generation von Anwendungen, die Web2-Zugangsdaten mit der Web3-Composability verbinden.

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.