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Wenn Ethereum Transaktionen verarbeitet, findet jede Berechnung on-chain statt – verifizierbar, sicher und schmerzhaft teuer. Diese fundamentale Einschränkung hat jahrelang begrenzt, was Entwickler bauen können. Doch eine neue Klasse von Infrastruktur schreibt die Regeln neu: ZK-Coprozessoren bringen unbegrenzte Rechenleistung zu ressourcenbeschränkten Blockchains, ohne die Vertrauenslosigkeit zu opfern.

Bis Oktober 2025 hatte der ZK-Coprozessor von Brevis Network bereits 125 Millionen Zero-Knowledge-Beweise generiert, über 2,8 Milliarden Dollar an Total Value Locked unterstützt und über 1 Milliarde Dollar an Transaktionsvolumen verifiziert. Dies ist keine experimentelle Technologie mehr – es ist Produktionsinfrastruktur, die Anwendungen ermöglicht, die zuvor on-chain unmöglich waren.

Der Berechnungsengpass, der die Blockchain definierte​

Blockchains stehen vor einem inhärenten Trilemma: sie können dezentralisiert, sicher oder skalierbar sein – aber alle drei gleichzeitig zu erreichen hat sich als schwer fassbar erwiesen. Smart Contracts auf Ethereum zahlen Gas für jeden Berechnungsschritt, was komplexe Operationen unerschwinglich teuer macht. Möchten Sie die gesamte Transaktionshistorie eines Nutzers analysieren, um seine Treuekategorie zu bestimmen? Personalisierte Gaming-Belohnungen basierend auf Hunderten von On-Chain-Aktionen berechnen? Machine-Learning-Inferenz für DeFi-Risikomodelle ausführen?

Traditionelle Smart Contracts können dies nicht wirtschaftlich leisten. Das Lesen historischer Blockchain-Daten, das Verarbeiten komplexer Algorithmen und der Zugriff auf Cross-Chain-Informationen erfordern allesamt Berechnungen, die die meisten Anwendungen in den Ruin treiben würden, wenn sie auf Layer 1 ausgeführt würden. Deshalb verwenden DeFi-Protokolle vereinfachte Logik, Spiele verlassen sich auf Off-Chain-Server, und KI-Integration bleibt weitgehend konzeptionell.

Der Workaround war immer derselbe: Berechnungen off-chain verlagern und einer zentralisierten Partei vertrauen, sie korrekt auszuführen. Aber das macht den gesamten Zweck der vertrauenslosen Blockchain-Architektur zunichte.

ZK-Coprozessoren im Einsatz: Off-Chain-Ausführung, On-Chain-Verifikation​

Zero-Knowledge-Coprozessoren lösen dieses Problem durch die Einführung eines neuen Berechnungsparadigmas: „Off-Chain-Berechnung + On-Chain-Verifikation." Sie ermöglichen Smart Contracts, schwere Verarbeitungen an spezialisierte Off-Chain-Infrastruktur zu delegieren und die Ergebnisse dann on-chain mit Zero-Knowledge-Beweisen zu verifizieren – ohne einem Vermittler zu vertrauen.

So funktioniert es in der Praxis:

1. Datenzugriff: Der Coprozessor liest historische Blockchain-Daten, Cross-Chain-Zustände oder externe Informationen, die on-chain gas-prohibitiv teuer wären
2. Off-Chain-Berechnung: Komplexe Algorithmen laufen in spezialisierten Umgebungen, die für Performance optimiert sind und nicht durch Gas-Limits eingeschränkt werden
3. Beweisgenerierung: Ein Zero-Knowledge-Beweis wird erzeugt, der demonstriert, dass die Berechnung korrekt auf bestimmten Eingaben ausgeführt wurde
4. On-Chain-Verifikation: Der Smart Contract verifiziert den Beweis in Millisekunden, ohne die Berechnung erneut auszuführen oder die Rohdaten zu sehen

Diese Architektur ist wirtschaftlich tragfähig, weil die Generierung von Beweisen off-chain und ihre Verifikation on-chain weit weniger kostet als die direkte Ausführung der Berechnung auf Layer 1. Das Ergebnis: Smart Contracts erhalten Zugang zu unbegrenzter Rechenleistung bei gleichzeitiger Wahrung der Sicherheitsgarantien der Blockchain.

Die Evolution: Von zkRollups zu zkCoprozessoren​

Die Technologie entstand nicht über Nacht. Zero-Knowledge-Beweissysteme haben sich in verschiedenen Phasen entwickelt:

L2-zkRollups waren Pioniere des Modells „Off-Chain berechnen, on-chain verifizieren" zur Skalierung des Transaktionsdurchsatzes. Projekte wie zkSync und StarkNet bündeln Tausende von Transaktionen, führen sie off-chain aus und übermitteln einen einzigen Gültigkeitsbeweis an Ethereum – was die Kapazität dramatisch erhöht, während Ethereums Sicherheit geerbt wird.

zkVMs (Zero-Knowledge Virtual Machines) generalisierten dieses Konzept und ermöglichten den Nachweis der Korrektheit beliebiger Berechnungen. Anstatt auf Transaktionsverarbeitung beschränkt zu sein, konnten Entwickler jedes Programm schreiben und verifizierbare Beweise seiner Ausführung generieren. Brevis' Pico/Prism zkVM erreicht eine durchschnittliche Beweiszeit von 6,9 Sekunden auf 64x RTX 5090 GPU-Clustern und macht Echtzeit-Verifikation praktikabel.

zkCoprozessoren stellen die nächste Evolution dar: spezialisierte Infrastruktur, die zkVMs mit Daten-Coprozessoren kombiniert, um den Zugriff auf historische und Cross-Chain-Daten zu ermöglichen. Sie sind speziell für die einzigartigen Anforderungen von Blockchain-Anwendungen gebaut – das Lesen der On-Chain-Historie, das Überbrücken mehrerer Chains und die Bereitstellung von Fähigkeiten für Smart Contracts, die zuvor hinter zentralisierten APIs verschlossen waren.

Lagrange startete 2025 den ersten SQL-basierten ZK-Coprozessor, der es Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte SQL-Abfragen über große Mengen an On-Chain-Daten direkt aus Smart Contracts heraus zu beweisen. Brevis folgte mit einer Multi-Chain-Architektur, die verifizierbare Berechnungen über Ethereum, Arbitrum, Optimism, Base und andere Netzwerke unterstützt. Axiom konzentrierte sich auf verifizierbare historische Abfragen mit Circuit-Callbacks für programmierbare Verifikationslogik.

Wie ZK-Coprozessoren im Vergleich zu Alternativen abschneiden​

Um zu verstehen, wo ZK-Coprozessoren hingehören, muss man sie mit verwandten Technologien vergleichen:

ZK-Coprozessoren vs. zkML​

Zero-Knowledge-Machine-Learning (zkML) verwendet ähnliche Beweissysteme, zielt aber auf ein anderes Problem ab: den Nachweis, dass ein KI-Modell eine bestimmte Ausgabe erzeugt hat, ohne die Modellgewichte oder Eingabedaten preiszugeben. zkML konzentriert sich hauptsächlich auf die Inferenz-Verifikation – die Bestätigung, dass ein neuronales Netzwerk ehrlich ausgewertet wurde.

Der wesentliche Unterschied liegt im Workflow. Bei ZK-Coprozessoren schreiben Entwickler explizite Implementierungslogik, stellen die Korrektheit der Schaltkreise sicher und generieren Beweise für deterministische Berechnungen. Bei zkML beginnt der Prozess mit Datenexploration und Modelltraining, bevor Schaltkreise zur Verifikation der Inferenz erstellt werden. ZK-Coprozessoren verarbeiten Allzwecklogik; zkML spezialisiert sich darauf, KI on-chain verifizierbar zu machen.

Beide Technologien teilen dasselbe Verifikationsparadigma: Die Berechnung läuft off-chain und erzeugt neben den Ergebnissen einen Zero-Knowledge-Beweis. Die Chain verifiziert den Beweis in Millisekunden, ohne die Roheingaben zu sehen oder die Berechnung erneut auszuführen. Aber zkML-Schaltkreise sind für Tensor-Operationen und neuronale Netzwerkarchitekturen optimiert, während Coprozessor-Schaltkreise Datenbankabfragen, Zustandsübergänge und Cross-Chain-Datenaggregation verarbeiten.

ZK-Coprozessoren vs. Optimistic Rollups​

Optimistic Rollups und ZK-Rollups skalieren beide Blockchains, indem sie die Ausführung off-chain verlagern, aber ihre Vertrauensmodelle unterscheiden sich grundlegend.

Optimistic Rollups gehen davon aus, dass Transaktionen standardmäßig gültig sind. Validatoren übermitteln Transaktionsbündel ohne Beweise, und jeder kann ungültige Bündel während einer Anfechtungsfrist (typischerweise 7 Tage) anfechten. Diese verzögerte Finalität bedeutet, dass das Abheben von Geldern von Optimism oder Arbitrum eine Woche Wartezeit erfordert – akzeptabel für die Skalierung, problematisch für viele Anwendungen.

ZK-Coprozessoren beweisen die Korrektheit sofort. Jedes Bündel enthält einen Gültigkeitsbeweis, der on-chain verifiziert wird, bevor es akzeptiert wird. Es gibt keine Anfechtungsfrist, keine Betrugsannahmen, keine einwöchigen Auszahlungsverzögerungen. Transaktionen erreichen sofortige Finalität.

Der historische Kompromiss war Komplexität und Kosten. Die Generierung von Zero-Knowledge-Beweisen erfordert spezialisierte Hardware und anspruchsvolle Kryptografie, was ZK-Infrastruktur teurer im Betrieb macht. Aber Hardware-Beschleunigung verändert die Wirtschaftlichkeit. Brevis' Pico Prism erreicht eine Echtzeit-Beweisabdeckung von 96,8 %, was bedeutet, dass Beweise schnell genug generiert werden, um mit dem Transaktionsfluss Schritt zu halten – und die Leistungslücke eliminiert, die optimistische Ansätze begünstigt hat.

Im aktuellen Markt dominieren Optimistic Rollups wie Arbitrum und Optimism immer noch den Total Value Locked. Ihre EVM-Kompatibilität und einfachere Architektur machten sie leichter skalierbar einsetzbar. Aber da die ZK-Technologie reift, verschieben die sofortige Finalität und stärkeren Sicherheitsgarantien von Gültigkeitsbeweisen das Momentum. Layer-2-Skalierung stellt einen Anwendungsfall dar; ZK-Coprozessoren erschließen eine breitere Kategorie – verifizierbare Berechnung für jede On-Chain-Anwendung.

Praxisanwendungen: Von DeFi bis Gaming​

Die Infrastruktur ermöglicht Anwendungsfälle, die zuvor unmöglich waren oder zentralisiertes Vertrauen erforderten:

DeFi: Dynamische Gebührenstrukturen und Treueprogramme​

Dezentralisierte Börsen haben Schwierigkeiten, anspruchsvolle Treueprogramme umzusetzen, da die Berechnung des historischen Handelsvolumens eines Nutzers on-chain unerschwinglich teuer ist. Mit ZK-Coprozessoren können DEXs das Lebenszeit-Volumen über mehrere Chains hinweg verfolgen, VIP-Stufen berechnen und Handelsgebühren dynamisch anpassen – alles on-chain verifizierbar.

Incentra, aufgebaut auf dem Brevis-zkCoprozessor, verteilt Belohnungen basierend auf verifizierter On-Chain-Aktivität, ohne sensible Nutzerdaten preiszugeben. Protokolle können jetzt Kreditlinien basierend auf vergangenem Rückzahlungsverhalten, aktives Liquiditätspositionsmanagement mit vordefinierten Algorithmen und dynamische Liquidationspräferenzen implementieren – alles durch kryptografische Beweise statt vertrauenswürdiger Vermittler gesichert.

Gaming: Personalisierte Erlebnisse ohne zentralisierte Server​

Blockchain-Spiele stehen vor einem UX-Dilemma: Jede Spieleraktion on-chain aufzuzeichnen ist teuer, aber Spiellogik off-chain zu verlagern erfordert Vertrauen in zentralisierte Server. ZK-Coprozessoren ermöglichen einen dritten Weg.

Smart Contracts können jetzt komplexe Abfragen beantworten wie „Welche Wallets haben dieses Spiel in der letzten Woche gewonnen, ein NFT aus meiner Sammlung geprägt und mindestens zwei Stunden Spielzeit absolviert?" Dies ermöglicht personalisierte LiveOps – dynamisches Anbieten von In-Game-Käufen, Gegnerzuordnung, Auslösen von Bonus-Events – basierend auf verifizierter On-Chain-Historie statt zentralisierter Analytik.

Spieler erhalten personalisierte Erlebnisse. Entwickler behalten die vertrauenslose Infrastruktur. Der Spielzustand bleibt verifizierbar.

Cross-Chain-Anwendungen: Einheitlicher Zustand ohne Bridges​

Das Lesen von Daten einer anderen Blockchain erfordert traditionell Bridges – vertrauenswürdige Vermittler, die Assets auf einer Chain sperren und Repräsentationen auf einer anderen prägen. ZK-Coprozessoren verifizieren Cross-Chain-Zustände direkt mit kryptografischen Beweisen.

Ein Smart Contract auf Ethereum kann die NFT-Bestände eines Nutzers auf Polygon, seine DeFi-Positionen auf Arbitrum und seine Governance-Abstimmungen auf Optimism abfragen – alles ohne Bridge-Betreibern zu vertrauen. Dies ermöglicht Cross-Chain-Kreditbewertung, einheitliche Identitätssysteme und Multi-Chain-Reputationsprotokolle.

Die Wettbewerbslandschaft: Wer baut was​

Der ZK-Coprozessor-Bereich hat sich um mehrere Schlüsselakteure konsolidiert, die jeweils unterschiedliche architektonische Ansätze verfolgen:

Brevis Network führt in der Fusion „ZK-Daten-Coprozessor + Allzweck-zkVM". Ihr zkCoprozessor verarbeitet das Lesen historischer Daten und Cross-Chain-Abfragen, während die Pico/Prism zkVM programmierbare Berechnung für beliebige Logik bereitstellt. Brevis sammelte 7,5 Millionen Dollar in einer Seed-Token-Runde und hat auf Ethereum, Arbitrum, Base, Optimism, BSC und anderen Netzwerken deployed. Ihr BREV-Token gewinnt Anfang 2026 an Börsen-Momentum.

Lagrange war Pionier bei SQL-basierten Abfragen mit ZK Coprocessor 1.0 und machte On-Chain-Daten über vertraute Datenbankschnittstellen zugänglich. Entwickler können benutzerdefinierte SQL-Abfragen direkt aus Smart Contracts heraus beweisen, was die technische Hürde für den Aufbau datenintensiver Anwendungen dramatisch senkt. Azuki, Gearbox und andere Protokolle nutzen Lagrange für verifizierbare historische Analysen.

Axiom konzentriert sich auf verifizierbare Abfragen mit Circuit-Callbacks, die es Smart Contracts ermöglichen, bestimmte historische Datenpunkte anzufordern und kryptografische Beweise der Korrektheit zu erhalten. Ihre Architektur optimiert für Anwendungsfälle, in denen Anwendungen präzise Ausschnitte der Blockchain-Historie benötigen, statt allgemeiner Berechnung.

Space and Time kombiniert eine verifizierbare Datenbank mit SQL-Abfragen und zielt auf Enterprise-Anwendungsfälle ab, die sowohl On-Chain-Verifikation als auch traditionelle Datenbankfunktionalität erfordern. Ihr Ansatz spricht Institutionen an, die bestehende Systeme auf Blockchain-Infrastruktur migrieren.

Der Markt entwickelt sich rasant, wobei 2026 weithin als das „Jahr der ZK-Infrastruktur" gilt. Da die Beweisgenerierung schneller wird, die Hardware-Beschleunigung sich verbessert und das Entwickler-Tooling reift, wandeln sich ZK-Coprozessoren von experimenteller Technologie zu kritischer Produktionsinfrastruktur.

Technische Herausforderungen: Warum das schwierig ist​

Trotz der Fortschritte bleiben erhebliche Hindernisse.

Geschwindigkeit der Beweisgenerierung stellt für viele Anwendungen einen Engpass dar. Selbst mit GPU-Clustern kann das Beweisen komplexer Berechnungen Sekunden oder Minuten dauern – akzeptabel für einige Anwendungsfälle, problematisch für Hochfrequenzhandel oder Echtzeit-Gaming. Brevis' Durchschnitt von 6,9 Sekunden repräsentiert Spitzenleistung, aber Sub-Sekunden-Beweisführung für alle Workloads erfordert weitere Hardware-Innovation.

Komplexität der Schaltkreisentwicklung erzeugt Entwicklerreibung. Das Schreiben von Zero-Knowledge-Schaltkreisen erfordert spezialisiertes kryptografisches Wissen, das die meisten Blockchain-Entwickler nicht haben. Während zkVMs etwas Komplexität abstrahieren, indem sie Entwicklern das Schreiben in vertrauten Sprachen ermöglichen, erfordert die Optimierung von Schaltkreisen für Performance immer noch Expertise. Verbesserungen der Tools schließen diese Lücke, aber sie bleibt ein Hindernis für die breite Übernahme.

Datenverfügbarkeit stellt Koordinationsherausforderungen dar. Coprozessoren müssen synchronisierte Ansichten des Blockchain-Zustands über mehrere Chains hinweg aufrechterhalten und dabei Reorgs, Finalität und Konsensunterschiede handhaben. Sicherzustellen, dass Beweise sich auf den kanonischen Chain-Zustand beziehen, erfordert anspruchsvolle Infrastruktur – besonders für Cross-Chain-Anwendungen, bei denen verschiedene Netzwerke unterschiedliche Finalitätsgarantien haben.

Wirtschaftliche Nachhaltigkeit bleibt ungewiss. Der Betrieb von Beweisgenerierungsinfrastruktur ist kapitalintensiv und erfordert spezialisierte GPUs und laufende Betriebskosten. Coprozessor-Netzwerke müssen Beweiskosten, Nutzergebühren und Token-Anreize ausbalancieren, um nachhaltige Geschäftsmodelle zu schaffen. Frühe Projekte subventionieren Kosten, um die Übernahme zu bootstrappen, aber die langfristige Tragfähigkeit hängt vom Beweis der Stückkosten im Maßstab ab.

Die Infrastruktur-These: Berechnung als verifizierbare Service-Schicht​

ZK-Coprozessoren entwickeln sich zu „verifizierbaren Service-Schichten" – Blockchain-nativen APIs, die Funktionalität bereitstellen, ohne Vertrauen zu erfordern. Dies spiegelt die Entwicklung des Cloud Computing wider: Entwickler bauen keine eigenen Server; sie nutzen AWS-APIs. Ebenso sollten Smart-Contract-Entwickler keine historischen Datenabfragen oder Cross-Chain-Zustandsverifikation neu implementieren müssen – sie sollten bewährte Infrastruktur aufrufen.

Der Paradigmenwechsel ist subtil, aber tiefgreifend. Statt „Was kann diese Blockchain?" wird die Frage zu „Auf welche verifizierbaren Services kann dieser Smart Contract zugreifen?" Die Blockchain stellt Settlement und Verifikation bereit; Coprozessoren stellen unbegrenzte Berechnung bereit. Zusammen ermöglichen sie Anwendungen, die sowohl Vertrauenslosigkeit als auch Komplexität erfordern.

Dies geht über DeFi und Gaming hinaus. Die Tokenisierung von Real-World-Assets benötigt verifizierte Off-Chain-Daten über Immobilieneigentum, Rohstoffpreise und regulatorische Konformität. Dezentrale Identität erfordert die Aggregation von Anmeldeinformationen über mehrere Blockchains und die Verifikation des Widerrufsstatus. KI-Agenten müssen ihre Entscheidungsprozesse beweisen, ohne proprietäre Modelle offenzulegen. All dies erfordert verifizierbare Berechnung – genau die Fähigkeit, die ZK-Coprozessoren bereitstellen.

Die Infrastruktur verändert auch die Art und Weise, wie Entwickler über Blockchain-Beschränkungen denken. Jahrelang lautete das Mantra „Für Gas-Effizienz optimieren." Mit Coprozessoren können Entwickler Logik schreiben, als ob Gas-Limits nicht existieren würden, und dann teure Operationen an verifizierbare Infrastruktur auslagern. Dieser mentale Wandel – von eingeschränkten Smart Contracts zu Smart Contracts mit unendlicher Rechenleistung – wird umgestalten, was on-chain gebaut wird.

Was 2026 bringt: Von der Forschung zur Produktion​

Mehrere Trends konvergieren, um 2026 zum Wendepunkt für die Übernahme von ZK-Coprozessoren zu machen.

Hardware-Beschleunigung verbessert die Beweisgenerierungsleistung dramatisch. Unternehmen wie Cysic bauen spezialisierte ASICs für Zero-Knowledge-Beweise, ähnlich wie sich Bitcoin-Mining von CPUs über GPUs zu ASICs entwickelte. Wenn die Beweisgenerierung 10-100x schneller und billiger wird, fallen wirtschaftliche Barrieren.

Entwickler-Tooling abstrahiert Komplexität. Frühe zkVM-Entwicklung erforderte Schaltkreis-Design-Expertise; moderne Frameworks lassen Entwickler in Rust oder Solidity schreiben und automatisch zu beweisbaren Schaltkreisen kompilieren. Wenn diese Tools reifen, nähert sich die Entwicklererfahrung dem Schreiben standardmäßiger Smart Contracts – verifizierbare Berechnung wird zum Standard, nicht zur Ausnahme.

Institutionelle Übernahme treibt die Nachfrage nach verifizierbarer Infrastruktur. Da BlackRock Assets tokenisiert und traditionelle Banken Stablecoin-Abwicklungssysteme starten, benötigen sie verifizierbare Off-Chain-Berechnung für Compliance, Prüfung und regulatorische Berichterstattung. ZK-Coprozessoren stellen die Infrastruktur bereit, um dies vertrauenslos zu machen.

Cross-Chain-Fragmentierung schafft Dringlichkeit für einheitliche Zustandsverifikation. Mit Hunderten von Layer 2s, die Liquidität und Nutzererfahrung fragmentieren, brauchen Anwendungen Wege, Zustände über Chains hinweg zu aggregieren, ohne sich auf Bridge-Vermittler zu verlassen. Coprozessoren bieten die einzige vertrauenslose Lösung.

Die Projekte, die überleben, werden sich wahrscheinlich um bestimmte Branchen konsolidieren: Brevis für Allzweck-Multi-Chain-Infrastruktur, Lagrange für datenintensive Anwendungen, Axiom für die Optimierung historischer Abfragen. Wie bei Cloud-Anbietern werden die meisten Entwickler keine eigene Beweisinfrastruktur betreiben – sie werden Coprozessor-APIs nutzen und für Verifikation als Service bezahlen.

Das große Ganze: Unendliche Rechenleistung trifft auf Blockchain-Sicherheit​

ZK-Coprozessoren lösen eine der fundamentalsten Einschränkungen der Blockchain: Man kann vertrauenslose Sicherheit ODER komplexe Berechnung haben, aber nicht beides. Durch die Entkopplung von Ausführung und Verifikation machen sie den Kompromiss obsolet.

Dies erschließt die nächste Welle von Blockchain-Anwendungen – solche, die unter den alten Beschränkungen nicht existieren konnten. DeFi-Protokolle mit Risikomanagement auf dem Niveau traditioneller Finanzen. Spiele mit AAA-Produktionswerten auf verifizierbarer Infrastruktur. KI-Agenten, die autonom mit kryptografischem Beweis ihrer Entscheidungsfindung operieren. Cross-Chain-Anwendungen, die sich wie einheitliche Plattformen anfühlen.

Die Infrastruktur ist da. Die Beweise sind schnell genug. Die Entwickler-Tools reifen. Was bleibt, ist der Aufbau der Anwendungen, die vorher unmöglich waren – und zuzusehen, wie eine Branche erkennt, dass die Berechnungsbeschränkungen der Blockchain nie permanent waren, sondern nur auf die richtige Infrastruktur warteten, um durchzubrechen.

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Jede Transaktion, die Sie auf Ethereum tätigen, ist eine Postkarte — für jeden lesbar, für immer. Im Jahr 2026 ändert sich das endlich. Eine Konvergenz von Zero-Knowledge Proofs, Fully Homomorphic Encryption (vollständig homomorpher Verschlüsselung) und Trusted Execution Environments transformiert den Datenschutz in der Blockchain von einem Nischenthema zu einer grundlegenden Infrastruktur. Vitalik Buterin nennt es den „HTTPS-Moment“ — wenn Privatsphäre aufhört, optional zu sein, und zum Standard wird.

Die Einsätze sind enorm. Institutionelles Kapital — die Billionen, die Banken, Vermögensverwalter und Staatsfonds halten — wird nicht in Systeme fließen, die jeden Trade an Konkurrenten übertragen. Privatnutzer sind unterdessen realen Gefahren ausgesetzt: On-Chain-Stalking, gezieltes Phishing und sogar physische „Wrench Attacks“ (Angriffe mit Gewaltanwendung), bei denen öffentliche Kontostände mit realen Identitäten verknüpft werden. Privatsphäre ist kein Luxus mehr. Sie ist eine Voraussetzung für die nächste Phase der Blockchain-Adaption.

Bitcoin hat gerade Smart Contracts erhalten – echte, verifiziert durch Zero-Knowledge-Beweise direkt im Bitcoin-Netzwerk. Der Mainnet-Start von Citrea am 27. Januar 2026 markiert das erste Mal, dass ZK-Beweise innerhalb der Bitcoin-Blockchain inscribed und nativ verifiziert wurden. Damit öffnet sich eine Tür, die über 75 Bitcoin-L2-Projekte seit Jahren zu öffnen versuchen.

Aber es gibt einen Haken: Der Total Value Locked (TVL) von BTCFi ist im letzten Jahr um 74 % geschrumpft, und das Ökosystem wird weiterhin von Restaking-Protokollen anstatt von programmierbaren Anwendungen dominiert. Kann Citreas technischer Durchbruch in tatsächliche Adoption umgemünzt werden, oder wird es sich in den Friedhof der Bitcoin-Skalierungslösungen einreihen, die nie an Zugkraft gewonnen haben? Lassen Sie uns untersuchen, was Citrea anders macht und ob es in einem zunehmend überfüllten Feld bestehen kann.

Banken umkreisen die Blockchain seit einem Jahrzehnt, fasziniert von ihrem Versprechen, aber abgeschreckt durch ein grundlegendes Problem: Öffentliche Ledger legen alles offen. Handelsstrategien, Kundenportfolios, Kontrahentenbeziehungen – auf einer traditionellen Blockchain ist alles für Wettbewerber, Aufsichtsbehörden und jeden anderen Beobachter sichtbar. Das ist keine regulatorische Zimperlichkeit. Es ist operativer Selbstmord.

Prividium von ZKsync ändert die Gleichung. Durch die Kombination von Zero-Knowledge-Kryptografie mit den Sicherheitsgarantien von Ethereum schafft Prividium private Ausführungsumgebungen, in denen Institutionen endlich mit der benötigten Vertraulichkeit agieren können, während sie weiterhin von den Transparenzvorteilen der Blockchain profitieren – aber nur dort, wo sie es wünschen.

Die Privatsphäre-Lücke, die die Einführung in Unternehmen blockierte​

„Die Krypto-Adoption in Unternehmen wurde nicht nur durch regulatorische Unsicherheit, sondern auch durch fehlende Infrastruktur blockiert“, erklärte Alex Gluchowski, CEO von ZKsync, in einer Roadmap-Ankündigung im Januar 2026. „Systeme konnten sensible Daten nicht schützen, die Leistung bei Spitzenlast nicht garantieren oder innerhalb realer Governance- und Compliance-Beschränkungen operieren.“

Das Problem ist nicht, dass Banken den Wert der Blockchain nicht verstehen. Sie führen seit Jahren Experimente durch. Aber jede öffentliche Blockchain erzwingt einen faustischen Pakt: Man gewinnt die Vorteile gemeinsam genutzter Ledger und verliert die Vertraulichkeit, die wettbewerbsfähiges Handeln erst möglich macht. Eine Bank, die ihre Handelspositionen an einen öffentlichen Mempool sendet, wird nicht lange wettbewerbsfähig bleiben.

Diese Lücke hat eine Spaltung verursacht. Öffentliche Chains wickeln Krypto für Endnutzer ab. Private, zugangsbeschränkte (permissioned) Chains wickeln institutionelle Operationen ab. Diese beiden Welten interagieren selten, was zu Liquiditätsfragmentierung und den Nachteilen beider Ansätze führt – isolierte Systeme, die die Netzwerkeffekte der Blockchain nicht nutzen können.

Wie Prividium tatsächlich funktioniert​

Prividium verfolgt einen anderen Ansatz. Es läuft als vollständig private ZKsync-Chain – komplett mit eigenem Sequencer, Prover und eigener Datenbank – innerhalb der eigenen Infrastruktur oder Cloud einer Institution. Alle Transaktionsdaten und die Geschäftslogik bleiben vollständig außerhalb der öffentlichen Blockchain.

Aber hier liegt die entscheidende Innovation: Jedes Batch von Transaktionen wird weiterhin durch Zero-Knowledge-Proofs verifiziert und auf Ethereum verankert. Die öffentliche Blockchain sieht niemals, was passiert ist, aber sie garantiert kryptografisch, dass alles, was geschah, den Regeln entsprach.

Die Architektur gliedert sich in mehrere Komponenten:

Proxy-RPC-Layer: Jede Interaktion – von Nutzern, Anwendungen, Block-Explorern oder Bridge-Operationen – durchläuft einen einzigen Einstiegspunkt, der rollenbasierte Berechtigungen erzwingt. Dies ist keine Sicherheit auf Konfigurationsdateiebene; es ist eine Zugriffskontrolle auf Protokollebene, die in Unternehmensidentitätssysteme wie Okta SSO integriert ist.

Private Ausführung: Transaktionen werden innerhalb der Grenzen der Institution ausgeführt. Salden, Kontrahenten und Geschäftslogik bleiben für externe Beobachter unsichtbar. Nur Status-Commitments und Zero-Knowledge-Proofs erreichen Ethereum.

ZKsync Gateway: Diese Komponente empfängt Proofs und veröffentlicht Commitments auf Ethereum, was eine manipulationssichere Verifizierung ohne Offenlegung von Daten ermöglicht. Die kryptografische Bindung stellt sicher, dass niemand – nicht einmal die Institution, die die Chain betreibt – die Transaktionshistorie fälschen kann.

Das System verwendet ZK-STARKs anstelle von Pairing-basierten Proofs, was aus zwei Gründen wichtig ist: kein Trusted Setup und Quantenresistenz. Institutionen, die Infrastrukturen für einen jahrzehntelangen Betrieb aufbauen, legen auf beides Wert.

Leistung, die mit dem traditionellen Finanzwesen mithält​

Eine private Blockchain, die institutionelle Transaktionsvolumina nicht bewältigen kann, ist nicht nützlich. Prividium strebt über 10.000 + Transaktionen pro Sekunde pro Chain an, wobei das Atlas-Upgrade auf 15.000 + TPS, eine Finalität im Sub-Sekunden-Bereich und Proof-Kosten von etwa 0,0001 $ pro Transfer abzielt.

Diese Zahlen sind wichtig, da traditionelle Finanzsysteme – Echtzeit-Bruttoabrechnungen, Wertpapier-Clearing, Zahlungsnetzwerke – in vergleichbaren Größenordnungen arbeiten. Eine Blockchain, die Institutionen zwingt, alles in langsame Blöcke zu bündeln, kann die bestehende Infrastruktur nicht ersetzen; sie würde lediglich Reibungsverluste verursachen.

Die Leistung resultiert aus der engen Integration von Ausführung und Beweiserstellung (Proving). Anstatt ZK-Proofs als nachträglichen Zusatz zur Blockchain zu betrachten, entwirft Prividium die Ausführungsumgebung und das Proving-System gemeinsam, um den Overhead für die Privatsphäre zu minimieren.

Deutsche Bank, UBS und die echten Unternehmenskunden​

Reden ist im Bereich Enterprise Blockchain billig. Was zählt, ist, ob echte Institutionen tatsächlich darauf aufbauen. Hier verzeichnet Prividium eine bemerkenswerte Adoption.

Die Deutsche Bank gab Ende 2024 bekannt, dass sie ihre eigene Layer 2-Blockchain auf Basis der ZKsync-Technologie aufbauen werde, die 2025 an den Start geht. Die Bank nutzt die Plattform für DAMA 2 (Digital Assets Management Access), eine Multi-Chain-Initiative, die tokenisierte Fondsverwaltung für mehr als 24 Finanzinstitute unterstützt. Das Projekt ermöglicht es Asset Managern, Token-Emittenten und Anlageberatern, tokenisierte Vermögenswerte mit auf Privatsphäre optimierten Smart Contracts zu erstellen und zu verwalten.

UBS schloss einen Proof-of-Concept mit ZKsync für ihr Produkt Key4 Gold ab, das es Schweizer Kunden ermöglicht, über eine zugangsbeschränkte Blockchain Bruchteilsinvestitionen in Gold zu tätigen. Die Bank prüft eine geografische Ausweitung des Angebots. „Unser PoC mit ZKsync hat gezeigt, dass Layer 2-Netzwerke und die ZK-Technologie das Potenzial haben, die Herausforderungen in den Bereichen Skalierbarkeit, Privatsphäre und Interoperabilität zu lösen“, so Christoph Puhr, Digital Assets Lead bei UBS.

ZKsync berichtet von Kooperationen mit über 30 großen globalen Institutionen, darunter Citi, Mastercard und zwei Zentralbanken. „2026 ist das Jahr, in dem ZKsync von grundlegenden Implementierungen zu sichtbarer Skalierung übergeht“, schrieb Gluchowski und prognostizierte, dass mehrere regulierte Finanzinstitute Produktionssysteme einführen würden, die „Endnutzer in zweistelliger Millionenhöhe statt in Tausenden bedienen“.

Prividium vs. Canton Network vs. Secret Network​

Prividium ist nicht der einzige Ansatz für institutionelle Blockchain - Privatsphäre. Das Verständnis der Alternativen verdeutlicht, was jeden Ansatz einzigartig macht.

Canton Network, entwickelt von ehemaligen Goldman Sachs - und DRW - Ingenieuren, geht einen anderen Weg. Anstelle von Zero - Knowledge - Proofs verwendet Canton eine „ Privatsphäre auf Untertransaktionsebene “ — Smart Contracts stellen sicher, dass jede Partei nur die für sie relevanten Transaktionskomponenten sieht. Das Netzwerk verarbeitet bereits ein jährliches tokenisiertes Volumen von über 4 Billionen $ , was es zu einer der wirtschaftlich aktivsten Blockchains nach realem Durchsatz macht.

Canton läuft auf Daml, einer speziell entwickelten Smart - Contract - Sprache, die auf realen Konzepten von Rechten und Pflichten basiert. Dies macht sie natürlich für Finanz - Workflows, erfordert jedoch das Erlernen einer neuen Sprache, anstatt vorhandenes Solidity - Fachwissen zu nutzen. Das Netzwerk ist „ public permissioned “ — offene Konnektivität mit Zugangskontrollen, aber nicht an ein öffentliches L1 gebunden.

Secret Network nähert sich der Privatsphäre über Trusted Execution Environments ( TEEs ) an — geschützte Hardware - Enklaven, in denen Code selbst vor Node - Betreibern privat ausgeführt wird. Das Netzwerk ist seit 2020 live, vollständig Open - Source und erlaubnisfrei ( permissionless ) und lässt sich über IBC in das Cosmos - Ökosystem integrieren.

Der TEE - basierte Ansatz von Secret bringt jedoch andere Vertrauensannahmen mit sich als ZK - Proofs. TEEs hängen von der Sicherheit des Hardwareherstellers ab und waren bereits mit der Offenlegung von Schwachstellen konfrontiert. Für Institutionen kann der erlaubnisfreie Charakter je nach Compliance - Anforderungen ein Vorteil oder ein Nachteil sein.

Das Hauptunterscheidungsmerkmal: Prividium kombiniert EVM - Kompatibilität ( vorhandenes Solidity - Wissen funktioniert ), Ethereum - Sicherheit ( das vertrauenswürdigste L1 ), ZK - basierte Privatsphäre ( keine vertrauenswürdige Hardware ) und die Integration von Unternehmensidentitäten ( SSO , rollenbasierter Zugriff ) in einem einzigen Paket. Canton bietet ausgereifte Finanz - Tools, erfordert jedoch Daml - Expertise. Secret bietet standardmäßig Privatsphäre, jedoch mit anderen Vertrauensannahmen.

Der MiCA - Faktor: Warum der Zeitpunkt 2026 entscheidend ist​

Europäische Institutionen stehen vor einem Wendepunkt. MiCA ( Markets in Crypto - Assets Regulation ) trat im Dezember 2024 vollständig in Kraft, wobei die umfassende Einhaltung bis Juli 2026 erforderlich ist. Die Verordnung verlangt robuste AML / KYC - Verfahren, die Trennung von Kundenvermögen und eine „ Travel Rule “ , die Herkunfts - und Begünstigteninformationen für alle Krypto - Transfers ohne Mindestschwellenwert vorschreibt.

Dies schafft sowohl Druck als auch Chancen. Die Compliance - Anforderungen beenden jede verbleibende Fantasie, dass Institutionen auf öffentlichen Chains ohne Privatsphäre - Infrastruktur agieren können — allein die Travel Rule würde Transaktionsdetails offenlegen, die einen wettbewerbsfähigen Betrieb unmöglich machen. Aber MiCA bietet auch regulatorische Klarheit, die die Unsicherheit darüber beseitigt, ob Krypto - Operationen zulässig sind.

Das Design von Prividium adressiert diese Anforderungen direkt. Selektive Offenlegung unterstützt Sanktionsprüfungen, Proof of Reserves und regulatorische Verifizierungen auf Anfrage — und das alles, ohne vertrauliche Geschäftsdaten preiszugeben. Rollenbasierte Zugriffskontrollen machen AML / KYC auf Protokollebene durchsetzbar. Und die Verankerung in Ethereum bietet die von den Regulierungsbehörden geforderte Prüfbarkeit, während die tatsächlichen Abläufe privat bleiben.

Das Timing erklärt, warum mehrere Banken bereits jetzt bauen, anstatt zu warten. Der regulatorische Rahmen steht fest. Die Technologie ist ausgereift. First Mover etablieren die Infrastruktur, während die Konkurrenz noch Proof of Concepts durchführt.

Die Entwicklung von der Privacy - Engine zum vollständigen Banking - Stack​

Prividium begann als „ Privacy - Engine “ — eine Möglichkeit, Transaktionsdetails zu verbergen. Die Roadmap für 2026 offenbart eine ehrgeizigere Vision: die Entwicklung zu einem vollständigen Banking - Stack.

Dies bedeutet die Integration von Privatsphäre in jede Ebene des institutionellen Betriebs: Zugriffskontrolle, Transaktionsgenehmigung, Audit und Berichterstattung. Anstatt Privatsphäre nachträglich an bestehende Systeme anzudocken, ist Prividium so konzipiert, dass Privatsphäre zum Standard für Unternehmensanwendungen wird.

Die Ausführungsumgebung übernimmt Tokenisierung, Abwicklungen und Automatisierung innerhalb der institutionellen Infrastruktur. Ein dedizierter Prover und Sequencer laufen unter der Kontrolle der Institution. Der ZK Stack entwickelt sich von einem Framework für einzelne Chains zu einem „ orchestrierten System aus öffentlichen und privaten Netzwerken “ mit nativer Cross - Chain - Konnektivität.

Diese Orchestrierung ist für institutionelle Anwendungsfälle wichtig. Eine Bank könnte private Kredite auf einer Prividium - Chain tokenisieren, Stablecoins auf einer anderen ausgeben und muss Vermögenswerte zwischen ihnen bewegen. Das ZKsync - Ökosystem ermöglicht dies ohne externe Bridges oder Custodians — Zero - Knowledge - Proofs übernehmen die Cross - Chain - Verifizierung mit kryptografischen Garantien.

Vier unverzichtbare Kriterien für institutionelle Blockchains​

Die ZKsync - Roadmap für 2026 identifiziert vier Standards, die jedes institutionelle Produkt erfüllen muss:

1. Privatsphäre standardmäßig: Kein optionales Feature, sondern der Standardbetriebsmodus
2. Deterministische Kontrolle: Institutionen müssen genau wissen, wie sich Systeme unter allen Bedingungen verhalten
3. Verifizierbares Risikomanagement: Compliance muss beweisbar sein, nicht nur behauptet
4. Native Anbindung an globale Märkte: Integration in die bestehende Finanzinfrastruktur

Dies sind keine Marketing - Schlagworte. Sie beschreiben die Lücke zwischen dem krypto - nativen Blockchain - Design — optimiert für Dezentralisierung und Zensurresistenz — und dem, was regulierte Institutionen tatsächlich benötigen. Prividium stellt die Antwort von ZKsync auf jede dieser Anforderungen dar.

Was dies für die Blockchain-Infrastruktur bedeutet​

Die institutionelle Datenschutzebene schafft Infrastrukturmöglichkeiten jenseits einzelner Banken. Settlement, Clearing, Identitätsprüfung, Compliance-Prüfung – all dies erfordert eine Blockchain-Infrastruktur, die den Anforderungen von Unternehmen entspricht.

Für Infrastrukturanbieter stellt dies eine neue Kategorie der Nachfrage dar. Die Retail-DeFi-These – Millionen einzelner Nutzer, die mit erlaubnisfreien Protokollen interagieren – ist ein Markt. Die institutionelle These – regulierte Einheiten, die private Chains mit öffentlicher Chain-Konnektivität betreiben – ist ein anderer. Sie haben unterschiedliche Anforderungen, eine unterschiedliche Ökonomie und unterschiedliche Wettbewerbsdynamiken.

BlockEden.xyz bietet RPC-Infrastruktur auf Enterprise-Niveau für EVM-kompatible Chains einschließlich ZKsync. Während sich die institutionelle Blockchain-Adoption beschleunigt, bietet unser API-Marktplatz die Node-Infrastruktur, die Unternehmensanwendungen für Entwicklung und Produktion benötigen.

Der Wendepunkt 2026​

Prividium ist mehr als nur ein Produkt-Launch. Es markiert eine Verschiebung dessen, was für die institutionelle Blockchain-Adoption möglich ist. Die fehlende Infrastruktur, die die Adoption in Unternehmen blockiert hat – Datenschutz, Performance, Compliance, Governance – ist nun vorhanden.

„Wir erwarten, dass mehrere regulierte Finanzinstitute, Marktinfrastrukturanbieter und große Unternehmen Produktionssysteme auf ZKsync einführen werden“, schrieb Gluchowski und beschrieb eine Zukunft, in der die institutionelle Blockchain vom Proof-of-Concept zur Produktion, von Tausenden von Nutzern zu Zehnmillionen und vom Experimentieren zur Infrastruktur übergeht.

Ob Prividium speziell das Rennen um den institutionellen Datenschutz gewinnt, ist weniger wichtig als die Tatsache, dass das Rennen begonnen hat. Banken haben einen Weg gefunden, Blockchains zu nutzen, ohne sich preiszugeben. Das ändert alles.

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Diese Analyse fasst öffentliche Informationen über die Architektur und Adoption von Prividium zusammen. Enterprise-Blockchain bleibt ein sich entwickelndes Feld, in dem sich technische Kapazitäten und institutionelle Anforderungen kontinuierlich weiterentwickeln.

Was wäre, wenn das Beweisen eines Ethereum-Blocks nur 35 Sekunden dauern würde, anstatt ein ganzes Lagerhaus voller GPUs zu benötigen? Das ist kein hypothetisches Szenario – es ist das, was Airbender von ZKsync heute liefert.

Im Rennen darum, Zero-Knowledge-Proofs für die Mainstream-Blockchain-Infrastruktur praktikabel zu machen, ist ein neuer Maßstab gesetzt worden. Airbender, die Open-Source RISC-V zkVM von ZKsync, erreicht 21,8 Millionen Zyklen pro Sekunde auf einer einzigen H100-GPU – mehr als 6 x schneller als konkurrierende Systeme. Es kann Ethereum-Blöcke in weniger als 35 Sekunden beweisen und nutzt dabei Hardware, die nur einen Bruchteil dessen kostet, was Wettbewerber benötigen.

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.