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当以太坊处理交易时，每一次计算都发生在链上——可验证、安全且极其昂贵。这种根本性的限制多年来一直制约着开发者的创作空间。但一类新型基础设施正在改写规则：ZK 协处理器正为资源受限的区块链带来无限的计算能力，且无需牺牲去信任化。

到 2025 年 10 月，Brevis 网络（Brevis Network）的 ZK 协处理器已经生成了 1.25 亿个零知识证明，支持了超过 28 亿美元的总锁仓价值（TVL），并验证了超过 10 亿美元的交易量。这不再是实验性技术，而是生产级的基础设施，使以前在链上不可能实现的应用程序成为现实。

定义区块链的计算瓶颈​

区块链面临着固有的三难困境：它们可以实现去中心化、安全或可扩展性——但同时实现这三者一直难以企及。以太坊上的智能合约为每一步计算支付 Gas 费，使得复杂的操作变得异常昂贵。想要分析用户的完整交易历史以确定其忠诚度等级？根据数百个链上动作计算个性化游戏奖励？为 DeFi 风险模型运行机器学习推理？

传统的智能合约无法经济地完成这些任务。读取历史区块链数据、处理复杂算法以及访问跨链信息都需要大量计算，如果这些计算在 Layer 1 上执行，大多数应用都会入不敷出。这就是为什么 DeFi 协议使用简化的逻辑，游戏依赖链下服务器，而 AI 集成很大程度上仍停留在概念阶段。

变通方法一直是一样的：将计算移至链下，并信任中心化的一方来正确执行。但这违背了区块链去信任化架构的初衷。

走进 ZK 协处理器：链下执行，链上验证​

零知识协处理器通过引入一种新的计算范式来解决这个问题：“链下计算 + 链上验证”。它们允许智能合约将繁重的处理工作委托给专门的链下基础设施，然后使用零知识证明在链上验证结果——而无需信任任何中间方。

实际运作方式如下：

1. 数据访问：协处理器读取历史区块链数据、跨链状态或外部信息，这些信息在链上访问的 Gas 成本极高。
2. 链下计算：复杂算法在针对性能优化的专门环境中运行，不受 Gas 限制。
3. 证明生成：生成零知识证明，证明计算是针对特定输入正确执行的。
4. 链上验证：智能合约在毫秒内验证证明，无需重新执行计算或查看原始数据。

这种架构在经济上是可行的，因为在链下生成证明并在链上进行验证的成本远低于直接在 Layer 1 上执行计算。结果是：智能合约获得了无限的计算能力，同时保留了区块链的安全保障。

演进历程：从 zkRollups 到 ZK 协处理器​

这项技术并非一蹴而就。零知识证明系统经历了不同的演进阶段：

L2 zkRollups 开创了“链下计算，链上验证”的模式，用于扩展交易吞吐量。zkSync 和 StarkNet 等项目打包成千上万条交易，在链下执行，并向以太坊提交一个有效性证明——在继承以太坊安全性的同时大幅提升容量。

zkVMs（零知识虚拟机） 推广了这一概念，使任意计算都能被证明是正确的。开发者不再局限于交易处理，可以编写任何程序并生成其执行的可验证证明。Brevis 的 Pico/Prism zkVM 在 64×RTX 5090 GPU 集群上实现了 6.9 秒的平均证明时间，使实时验证变得可行。

ZK 协处理器 代表了下一次演进：专门的基础设施，将 zkVMs 与数据协处理器结合，以处理历史和跨链数据访问。它们专门针对区块链应用的独特需求而构建——读取链上历史、跨多条链进行桥接，并为智能合约提供以前锁定在中心化 API 后面的能力。

Lagrange 在 2025 年推出了第一个基于 SQL 的 ZK 协处理器，使开发者能够直接从智能合约中证明对海量链上数据的自定义 SQL 查询。Brevis 紧随其后推出了多链架构，支持跨以太坊、Arbitrum、Optimism、Base 和其他网络的可验证计算。Axiom 专注于具有电路回调（circuit callbacks）的可验证历史查询，以实现可编程验证逻辑。

ZK 协处理器与替代方案的比较​

了解 ZK 协处理器的定位，需要将其与相邻技术进行比较：

ZK 协处理器 vs. zkML​

零知识机器学习 (zkML) 使用类似的证明系统，但针对的是不同的问题：证明 AI 模型产生了特定的输出，而不泄露模型权重或输入数据。zkML 主要侧重于推理验证——确认神经网络得到了诚实的评估。

关键区别在于工作流程。使用 ZK 协处理器，开发者编写明确的实现逻辑，确保电路正确性，并为确定性计算生成证明。而在 zkML 中，过程始于数据探索和模型训练，然后才创建电路以验证推理。ZK 协处理器处理通用逻辑；zkML 则专门用于让 AI 在链上可验证。

这两种技术共享相同的验证范式：计算在链下运行，同时产生结果和零知识证明。区块链在几毫秒内验证证明，而无需查看原始输入或重新执行计算。但 zkML 电路针对张量运算和神经网络架构进行了优化，而协处理器电路则处理数据库查询、状态转换和跨链数据聚合。

ZK 协处理器 vs. Optimistic Rollups​

Optimistic Rollups 和 ZK Rollups 都通过将执行转移到链下来扩展区块链，但它们的信任模型有本质区别。

Optimistic Rollups 默认假设交易是有效的。验证者提交不带证明的交易批次，任何人都可以在争议期（通常为 7 天）内对无效批次提出挑战。这种延迟的最终性意味着从 Optimism 或 Arbitrum 提取资金需要等待一周——这对于扩展性来说是可以接受的，但对于许多应用来说则存在问题。

ZK 协处理器 立即证明正确性。每个批次都包含一个在接受前经过链上验证的有效性证明。没有争议期，没有欺诈假设，也没有长达一周的提款延迟。交易实现了即时最终性。

历史上的权衡在于复杂性和成本。生成零知识证明需要专门的硬件和复杂的密码学，这使得 ZK 基础设施的运行成本更高。但硬件加速正在改变这一经济格局。Brevis 的 Pico Prism 实现了 96.8% 的实时证明覆盖，这意味着证明生成速度快到足以跟上交易流——消除了曾让乐观方案更具优势的性能差距。

在当前市场中，像 Arbitrum 和 Optimism 这样的 Optimistic Rollups 仍然在总锁仓价值 (TVL) 中占据主导地位。它们的 EVM 兼容性和更简单的架构使其更容易大规模部署。但随着 ZK 技术的成熟，有效性证明的即时最终性和更强的安全保障正在改变势头。Layer 2 扩展只是一个用例；ZK 协处理器解锁了一个更广泛的类别——适用于任何链上应用的可验证计算。

现实应用：从 DeFi 到游戏​

该基础设施实现了以前不可能或需要中心化信任的用例：

DeFi：动态费用结构和忠诚度计划​

去中心化交易所难以实施复杂的忠诚度计划，因为在链上计算用户的历史交易量极其昂贵。通过 ZK 协处理器，DEX 可以跟踪跨多条链的终生交易量，计算 VIP 等级，并动态调整交易费用——所有这些都可以在链上验证。

构建在 Brevis zkCoprocessor 之上的 Incentra，在不暴露敏感用户数据的情况下，根据验证后的链上活动发放奖励。协议现在可以根据过去的还款行为实施信贷额度，利用预定义算法进行主动流动性头寸管理，以及动态清算偏好——所有这些都由密码学证明支持，而不是受信任的中间机构。

游戏：无需中心化服务器的个性化体验​

区块链游戏面临 UX 困境：在链上记录玩家的每一次操作非常昂贵，但将游戏逻辑转移到链下又需要信任中心化服务器。ZK 协处理器开启了第三条道路。

智能合约现在可以回答复杂的查询，例如“哪些钱包在过去一周内赢得了这场比赛，铸造了我收藏的 NFT，并且至少登录了两小时的游戏时间？”这为个性化的 LiveOps 提供了动力——根据验证后的链上历史记录而非中心化分析，动态提供游戏内购买、匹配对手、触发奖励活动。

玩家获得个性化体验。开发者保留去信任的基础设施。游戏状态保持可验证。

跨链应用：无需跨链桥的统一状态​

从另一个区块链读取数据传统上需要跨链桥——受信任的中间机构，它们将资产锁定在一条链上并在另一条链上铸造资产代表。ZK 协处理器通过密码学证明直接验证跨链状态。

以太坊上的智能合约可以查询用户在 Polygon 上的 NFT 持有量、在 Arbitrum 上的 DeFi 头寸以及在 Optimism 上的治理投票——所有这些都无需信任跨链桥运营商。这解锁了跨链信用评分、统一身份系统和多链声誉协议。

竞争格局：谁在构建什么​

ZK 协处理器领域已经围绕几个关键参与者形成了格局，每个参与者都有独特的架构方案：

Brevis Network 在 “ZK 数据协处理器 + 通用 zkVM” 的融合方面处于领先地位。其 zkCoprocessor 处理历史数据读取和跨链查询，而 Pico/Prism zkVM 则为任意逻辑提供可编程计算。Brevis 在种子代币轮融资中筹集了 750 万美元，并已在 Ethereum、Arbitrum、Base、Optimism、BSC 等网络上部署。随着 2026 年的到来，其 BREV 代币在交易所的势头正日益强劲。

Lagrange 通过 ZK Coprocessor 1.0 开创了基于 SQL 的查询，使链上数据可以通过熟悉的数据库接口进行访问。开发者可以直接从智能合约中证明自定义 SQL 查询，大大降低了构建数据密集型应用的技能门槛。Azuki、Gearbox 等协议使用 Lagrange 进行可验证的历史分析。

Axiom 专注于带有电路回调（circuit callbacks）的可验证查询，允许智能合约请求特定的历史数据点并接收正确性的加密证明。其架构针对应用需要精确的区块链历史切片而非通用计算的场景进行了优化。

Space and Time 将可验证数据库与 SQL 查询相结合，目标是需要链上验证和传统数据库功能的企业级用例。其方法吸引了正在将现有系统迁移到区块链基础设施的机构。

市场正在迅速演变，2026 年被广泛视为 “ZK 基础设施元年”。随着证明生成速度的加快、硬件加速的改进以及开发者工具的成熟，ZK 协处理器正从实验性技术转型为关键的生产基础设施。

技术挑战：为什么这很困难​

尽管取得了进展，但重大障碍仍然存在。

证明生成速度 瓶颈限制了许多应用。即使使用 GPU 集群，复杂的计算可能也需要几秒或几分钟来生成证明——这对于某些用例是可以接受的，但对于高频交易或实时游戏则存在问题。Brevis 6.9 秒的平均处理时间代表了尖端性能，但要实现所有工作负载的亚秒级证明，还需要进一步的硬件创新。

电路开发复杂性 造成了开发者摩擦。编写零知识电路需要专业的密码学知识，而大多数区块链开发者并不具备这些知识。虽然 zkVM 通过让开发者使用熟悉的语言编写代码来抽象掉一些复杂性，但为了性能而优化电路仍然需要专业知识。工具的改进正在缩小这一差距，但这仍然是主流采用的一个障碍。

数据可用性 带来了协调挑战。协处理器必须维护跨多条链的区块链状态同步视图，处理重组（reorgs）、最终性（finality）和共识差异。确保证明引用规范链状态需要复杂的基础设施——特别是对于不同网络具有不同最终性保证的跨链应用。

经济可持续性 仍不确定。运营证明生成基础设施是资本密集型的，需要专门的 GPU 和持续的运营成本。协处理器网络必须平衡证明成本、用户费用和代币激励，以创建可持续的业务模式。早期项目正在补贴成本以引导采用，但长期生存能力取决于能否在大规模应用中证明单位经济效益。

基础设施论点：计算作为可验证的服务层​

ZK 协处理器正在作为 “可验证服务层” 出现——即提供功能且无需信任的区块链原生 API。这反映了云计算的演进过程：开发者不再构建自己的服务器，而是使用 AWS API。同样地，智能合约开发者不应该需要重新实现历史数据查询或跨链状态验证——他们应该调用经过验证的基础设施。

这种范式转变虽微妙但深远。问题不再是 “这个区块链能做什么？”，而是 “这个智能合约可以访问哪些可验证服务？” 区块链提供结算和验证；协处理器提供无限的计算。它们共同解锁了既需要去信任化又需要复杂性的应用程序。

这不仅限于 DeFi 和游戏。现实世界资产（RWA）代币化需要关于财产所有权、大宗商品价格和监管合规性的经过验证的链下数据。去中心化身份需要聚合多个区块链上的凭证并验证撤销状态。AI 代理需要证明其决策过程而不暴露专有模型。所有这些都需要可验证计算——这正是 ZK 协处理器提供的核心能力。

这种基础设施还改变了开发者思考区块链限制的方式。多年来，准则一直是 “针对 Gas 效率进行优化”。有了协处理器，开发者可以像 Gas 限制不存在一样编写逻辑，然后将昂贵的操作卸载到可验证的基础设施中。这种心态转变——从受限的智能合约到拥有无限算力的智能合约——将重塑链上构建的内容。

2026 年展望：从研究走向生产​

多种趋势正在汇聚，使 2026 年成为 ZK 协处理器采用的拐点。

硬件加速 正在大幅提高证明生成性能。像 Cysic 这样的公司正在为零知识证明构建专用 ASIC，类似于比特币挖矿从 CPU 演变到 GPU 再到 ASIC 的过程。当证明生成变得快 10-100 倍且成本更低时，经济壁垒将彻底瓦解。

开发者工具 正在抽象化复杂性。早期的 zkVM 开发需要电路设计专业知识；现代框架让开发者编写 Rust 或 Solidity，并自动编译为可证明电路。随着这些工具的成熟，开发体验将接近编写标准智能合约 —— 可验证计算将成为默认选项，而非例外。

机构采用 正在推动对可验证基础设施的需求。随着贝莱德 (BlackRock) 将资产代币化以及传统银行推出稳定币结算系统，他们需要可验证的离链计算来进行合规、审计和监管报告。ZK 协处理器提供了实现这种去信任化的基础设施。

跨链碎片化 产生了对统一状态验证的紧迫需求。随着数百个 Layer 2 导致流动性和用户体验碎片化，应用程序需要一种方法来聚合跨链状态，而无需依赖桥接中间件。协处理器提供了唯一的去信任解决方案。

生存下来的项目可能会围绕特定的垂直领域进行整合：Brevis 用于通用多链基础设施，Lagrange 用于数据密集型应用，Axiom 用于历史查询优化。与云提供商一样，大多数开发者不会运行自己的证明基础设施 —— 他们将消费协处理器 API，并为“验证即服务”付费。

大局观：无限计算与区块链安全的碰撞​

ZK 协处理器解决了区块链最基本的限制之一：你可以在去信任安全或复杂计算中二选一，但不能兼得。通过将执行与验证解耦，它们使这种权衡变得过时。

这将开启下一波区块链应用 —— 那些在旧约束下无法存在的应用。具有传统金融级风险管理的 DeFi 协议。在可验证基础设施上运行的具有 AAA 级制作价值的游戏。自主运行并带有决策过程加密证明的 AI 代理。感觉像单一统一平台的跨链应用。

基础设施已经就绪。证明速度已经足够快。开发者工具正在趋于成熟。剩下的就是构建那些以前不可能实现的应用 —— 并见证一个行业意识到，区块链的计算限制从来不是永久性的，只是在等待合适的基础设施来实现突破。

BlockEden.xyz 在正在构建 ZK 协处理器应用的区块链上提供企业级 RPC 基础设施 —— 从 Ethereum 和 Arbitrum 到 Base、Optimism 等。探索我们的 API 市场 以访问同样可靠的节点基础设施，为下一代可验证计算提供动力。

你在以太坊上进行的每笔交易都像是一张明信片 —— 任何人都可以永久查阅。到 2026 年，这种情况终于在发生改变。零知识证明（ZK）、全同态加密（FHE）和可信执行环境（TEE）的融合正在将区块链隐私从一个小众关注点转变为基础架构。Vitalik Buterin 将其称为 “HTTPS 时刻” —— 即隐私不再是可选项，而成为了默认设置。

利害关系巨大。机构资金 —— 银行、资产管理公司和主权基金持有的数万亿美元 —— 不会流入那些会向竞争对手广播每一笔交易的系统。与此同时，普通用户面临着切实的危险：链上跟踪、针对性钓鱼，甚至是将公开余额与现实世界身份关联起来的物理 “扳手攻击”。隐私不再是奢侈品，而是区块链进入下一采用阶段的先决条件。

比特币刚刚迎来了智能合约——真正的智能合约，由直接在比特币网络上验证的零知识证明提供支持。Citrea 的主网于 2026 年 1 月 27 日启动，标志着 ZK 证明首次在比特币区块链内被铭刻并进行原生验证，这为 75 多个比特币 L2 项目多年来一直试图开启的大门提供了钥匙。

但问题在于：BTCFi 的总锁仓量（TVL）在过去一年中萎缩了 74%，且生态系统仍由再质押协议主导，而非可编程应用。Citrea 的技术突破能否转化为实际的采用，还是会像许多从未获得认可的比特币扩容方案一样归于沉寂？让我们来看看 Citrea 的独特之处，以及它是否能在日益拥挤的领域中脱颖而出。

银行在区块链领域徘徊了十年，被其前景所吸引，却又被一个根本问题所排斥：公共账本暴露了一切。交易策略、客户投资组合、对手方关系——在传统区块链上，竞争对手、监管机构以及任何观察者都可以看到这一切。这不仅仅是监管上的顾虑，更是经营上的自杀行为。

ZKsync 的 Prividium 改变了这一现状。通过将零知识密码学与以太坊的安全保证相结合，Prividium 创建了私密执行环境，使机构最终能够以所需的机密性进行操作，同时仍然受益于区块链的透明度优势——但仅限于他们选择的范围。

阻碍企业采用的隐私鸿沟​

“企业加密资产的采用不仅受到监管不确定性的阻碍，还受到基础设施缺失的限制，” ZKsync 首席执行官 Alex Gluchowski 在 2026 年 1 月的路线图公告中解释道。“系统无法保护敏感数据，无法保证高峰负载下的性能，也无法在真实的治理和合规约束下运行。”

问题不在于银行不理解区块链的价值。多年来他们一直在进行实验。但每条公共区块链都强迫进行一场浮士德式的交易：获得共享账本的好处，却失去让竞争性业务成为可能的机密性。一家将其交易头寸广播到公共内存池（mempool）的银行将无法长期保持竞争力。

这一差距造成了分裂。公链处理零售加密业务，私有的许可链处理机构业务。这两个世界很少互动，导致了流动性碎片化，并产生了两种方式中最糟糕的结果——无法实现区块链网络效应的孤立系统。

Prividium 究竟如何运作​

Prividium 采取了不同的方法。它作为一个完全私有的 ZKsync 链运行——拥有专门的排序器（sequencer）、证明者（prover）和数据库——部署在机构自身的基础设施或云端。所有的交易数据和业务逻辑都完全保留在公共区块链之外。

但关键的创新在于：每一批交易仍然通过零知识证明进行验证，并锚定到以太坊。公共区块链永远看不到发生了什么，但它通过密码学保证了所发生的一切都遵循规则。

该架构分为几个组件：

代理 RPC 层 (Proxy RPC Layer)：来自用户、应用程序、区块浏览器或跨链桥操作的每一次交互，都会通过一个强制执行基于角色的权限的单一入口点。这并非简单的配置文件安全，而是与 Okta SSO 等企业身份系统集成的协议级访问控制。

私密执行 (Private Execution)：交易在机构的边界内执行。余额、对手方和业务逻辑对外部观察者不可见。只有状态承诺（state commitments）和零知识证明会到达以太坊。

ZKsync 网关 (ZKsync Gateway)：该组件接收证明并将承诺发布到以太坊，在不暴露数据的情况下提供防篡改验证。密码学绑定确保了任何人——即使是运营该链的机构——都无法伪造交易历史。

该系统使用 ZK-STARKs 而非基于配对的证明，这之所以重要有两个原因：无需可信设置（trusted setup）仪式，以及具备量子抗性。对于构建运行数十年的基础设施的机构来说，这两点都至关重要。

媲美传统金融的性能​

如果私有区块链无法处理机构级的交易量，那么它就毫无用处。Prividium 的目标是每条链每秒处理 10,000+ 次交易（TPS），Atlas 升级将推动其达到 15,000 TPS，实现亚秒级最终性（finality），且每次转账的证明成本约为 0.0001 美元。

这些数字至关重要，因为传统的金融系统——实时全额结算、证券清算、支付网络——都在类似的规模下运行。如果区块链强迫机构将所有内容打包成缓慢的区块，它就无法取代现有基础设施，只会增加摩擦。

性能来自于执行与证明之间的紧密集成。Prividium 并没有将 ZK 证明视为事后修补在区块链上的东西，而是共同设计了执行环境和证明系统，以最大限度地减少隐私带来的开销。

德意志银行、瑞银以及真实的企业客户​

在企业区块链领域，空谈是廉价的。重要的是真正的机构是否在实际构建。在这方面，Prividium 已经获得了显著的采用。

德意志银行（Deutsche Bank）在 2024 年底宣布，将利用 ZKsync 技术构建自己的 Layer 2 区块链，并于 2025 年推出。该银行正将该平台用于 DAMA 2（数字资产管理接入），这是一个支持 24 家以上金融机构代币化基金管理的跨链计划。该项目使资产管理人、代币发行人和投资顾问能够通过启用隐私功能的智能合约来创建和维护代币化资产。

瑞银（UBS）完成了其 Key4 Gold 产品的 ZKsync 概念验证，该产品允许瑞士客户通过许可区块链进行碎片化黄金投资。该银行正在探索该产品的地域扩张。瑞银数字资产主管 Christoph Puhr 表示：“我们与 ZKsync 的概念验证表明，Layer 2 网络和 ZK 技术有潜力解决可扩展性、隐私和互操作性的挑战。”

ZKsync 报告称，已与包括花旗银行（Citi）、万事达卡（Mastercard）和两家中央银行在内的 30 多家全球主要机构展开合作。“2026 年是 ZKsync 从基础部署迈向可见规模的一年，” Gluchowski 写道，他预计多家受监管的金融机构将推出生产系统，“服务于以千万计而非数以千计计算的终端用户。”

Prividium vs. Canton Network vs. Secret Network​

Prividium 并非机构区块链隐私的唯一方案。了解其他替代方案有助于明确每种方案的独特之处。

Canton Network 由前高盛（Goldman Sachs）和 DRW 工程师开发，走的是一条不同的道路。Canton 不使用零知识证明，而是采用“子交易级隐私（sub-transaction level privacy）”——智能合约确保各方仅能看到与其相关的交易组件。该网络每年的代币化交易量已超过 4 万亿美元，从实际吞吐量来看，它是经济活动最活跃的区块链之一。

Canton 运行在 Daml 上，这是一种围绕现实世界权利和义务概念设计的专用智能合约语言。这使其非常适合金融工作流程，但需要学习新语言，而无法利用现有的 Solidity 开发经验。该网络是“公共许可制（public permissioned）”的——具有访问控制的开放连接，但并未锚定在公共 L1 上。

Secret Network 通过可信执行环境（TEEs）来实现隐私——这是一种受保护的硬件飞地，即使对于节点运营商，代码也能私密运行。该网络自 2020 年上线，完全开源且无许可，并通过 IBC 与 Cosmos 生态系统集成。

然而，基于 TEE 的 Secret 方案与零知识证明（ZK proofs）具有不同的信任假设。TEEs 依赖于硬件制造商的安全，并且曾面临漏洞披露。对于机构而言，无许可的性质可能是特性也可能是缺陷，这取决于合规性要求。

核心区别：Prividium 在单一包中结合了 EVM 兼容性（现有的 Solidity 经验可用）、以太坊安全性（最值得信赖的 L1）、基于 ZK 的隐私（无需受信任的硬件）以及企业身份集成（SSO、基于角色的访问）。Canton 提供成熟的金融工具，但需要 Daml 专业知识。Secret 默认提供隐私，但具有不同的信任假设。

MiCA 因素：为什么 2026 年的时间点至关重要​

欧洲机构正面临一个转折点。《加密资产市场法规》（MiCA）已于 2024 年 12 月全面适用，并要求在 2026 年 7 月前实现全面合规。该法规要求严格的 AML/KYC 程序、客户资产隔离以及“资金转移规则（travel rule）”，后者要求为所有加密货币转账提供来源和受益人信息，且没有最低金额门槛。

这既带来了压力也带来了机遇。合规要求消除了机构可以在没有隐私基础设施的情况下在公链上运行的任何幻想——仅“资金转移规则”一项就会暴露交易细节，使竞争性运营变得不可能。但 MiCA 也提供了监管明确性，消除了关于加密业务是否获得许可的不确定性。

Prividium 的设计直接应对了这些要求。选择性披露支持按需进行制裁检查、储备证明和监管核查——而无需暴露机密的商业数据。基于角色的访问控制使得 AML/KYC 可以在协议层强制执行。而以太坊锚定提供了监管机构所需的审计能力，同时保持实际操作的私密性。

这种时间上的紧迫性解释了为什么多家银行现在就在进行建设，而不是观望。监管框架已经确定。技术已经成熟。先行者正在建立基础设施，而竞争对手仍在进行概念验证。

从隐私引擎到完整银行堆栈的演进​

Prividium 最初是一个“隐私引擎”——一种隐藏交易细节的方法。2026 年的路线图揭示了一个更宏大的愿景：演进为一个完整的银行堆栈。

这意味着将隐私集成到机构运营的每一层：访问控制、交易审批、审计和报告。Prividium 并非将隐私强加于现有系统，而是旨在让隐私成为企业级应用的默认设置。

执行环境在机构基础设施内处理代币化、结算和自动化。专用的证明器（prover）和排序器（sequencer）在机构的控制下运行。ZK Stack 正在从单个链的框架演变为具有原生跨链连接的“公有和私有网络编排系统”。

这种编排对于机构用例至关重要。银行可能在一个 Prividium 链上将私募信贷代币化，在另一个链上发行稳定币，并需要资产在两者之间移动。ZKsync 生态系统无需外部桥接或托管人即可实现这一点——零知识证明通过加密保证处理跨链验证。

机构区块链的四个不可逾越的标准​

ZKsync 的 2026 年路线图确定了每个机构级产品必须满足的四个标准：

1. 默认隐私：不是一个可选功能，而是标准的运行模式。
2. 确定性控制：机构必须确切知道系统在所有情况下的行为。
3. 可验证的风险管理：合规性必须是可证明的，而不仅仅是声称。
4. 与全球市场的原生连接：与现有金融基础设施集成。

这些不仅仅是营销口号。它们描述了加密原生的区块链设计（为去中心化和抗审查而优化）与受监管机构实际需求之间的差距。Prividium 代表了 ZKsync 对这些要求的回答。

这对区块链基础设施意味着什么​

机构级隐私层创造了超越单一银行的基础设施机遇。结算、清算、身份验证、合规检查——所有这些都需要满足企业级要求的区块链基础设施。

对于基础设施提供商而言，这代表了一种全新的需求类别。零售型 DeFi 叙事——数百万个人用户与无许可协议进行交互——是一个市场。机构级叙事——受监管实体运营具有公链连通性的私有链——则是另一个市场。它们拥有不同的需求、不同的经济模型以及不同的竞争格局。

BlockEden.xyz 为包括 ZKsync 在内的 EVM 兼容链提供企业级 RPC 基础设施。随着机构对区块链采用的加速，我们的 API 市场 提供企业级应用在开发和生产阶段所需的节点基础设施。

2026 年的转折点​

Prividium 不仅仅代表了一个产品的发布。它标志着机构级区块链采用的可能性发生了转变。曾经阻碍企业级采用的缺失基础设施——隐私、性能、合规、治理——现在已经存在。

“我们预计多家受监管的金融机构、市场基础设施提供商和大型企业将在 ZKsync 上启动生产系统，”Gluchowski 写道，他描述了一个未来：机构级区块链从概念验证过渡到生产环境，从数千名用户增长到数千万名，从实验阶段演变为基础设施阶段。

无论 Prividium 是否最终赢得机构级隐私赛道，其重要性都比不上“竞赛已经开始”这一事实。银行已经找到了一种在不暴露自身的情况下使用区块链的方法。这改变了一切。

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本分析综合了关于 Prividium 架构和采用情况的公开信息。企业级区块链仍然是一个不断发展的领域，技术能力和机构需求都在持续演进。

如果证明一个以太坊区块只需要 35 秒，而不是需要一整个仓库的 GPU，会怎样？这并非假设——这就是 ZKsync 的 Airbender 如今正在实现的目标。

在让零知识证明在主流区块链基础设施中变得实用的竞赛中，一个新的基准已经出现。Airbender 是 ZKsync 的开源 RISC-V zkVM，在单张 H100 GPU 上实现了每秒 2180 万次循环 —— 比竞争系统快 6 倍以上。它可以使用成本仅为竞争对手一小部分硬件，在 35 秒内证明以太坊区块。

2022 年，Vitalik Buterin 提出了一个简单的问题，这个问题将定义以太坊扩容的未来四年：为了获得更快的零知识证明，你愿意牺牲多少以太坊兼容性？他的回答是针对 zkEVM 的五种类型分类系统，该系统自此成为评估这些关键扩容解决方案的行业标准。

快速跨越到 2026 年，答案不再那么简单了。证明时间已从 16 分钟缩短至 16 秒。成本降低了 45 倍。多个团队已经演示了比以太坊 12 秒出块时间更快的实时证明生成。然而，Vitalik 确定的基本权衡仍然存在 —— 对于任何选择在何处进行构建的开发者或项目来说，理解这一点至关重要。

Vitalik 的分类：类型 1 到类型 4​

Vitalik 的框架将 zkEVM 归入一个光谱中，从完美的以太坊等效性到最高的证明效率。类型编号越高，意味着证明速度越快，但与现有以太坊基础设施的兼容性越低。

类型 1：完全以太坊等效​

类型 1 zkEVM 不会对以太坊进行任何更改。它们证明的是以太坊 L1 所使用的完全相同的执行环境 —— 相同的操作码（opcodes）、相同的数据结构，一切都完全一致。

优势：完美的兼容性。以太坊执行客户端可以原样运行。每个工具、每个合约、每一项基础设施都可以直接迁移。这最终是以太坊为了让 L1 本身更具可扩展性所需要的。

劣势：以太坊最初并不是为零知识证明而设计的。EVM 基于堆栈的架构在 ZK 证明生成方面效率极低。早期的类型 1 实现生成单个证明需要数小时。

领先项目：Taiko 的目标是作为基于 rollup（based rollup）实现类型 1 等效，使用以太坊验证者进行排序，从而实现与其他基于 rollup 的同步组合性。

类型 2：完全 EVM 等效​

类型 2 zkEVM 保持完全的 EVM 兼容性，但更改了内部表示形式 —— 如状态存储方式、数据结构组织方式 —— 以提高证明生成速度。

优势：为以太坊编写的合约无需修改即可运行。开发者体验保持一致。迁移摩擦接近于零。

劣势：区块链浏览器和调试工具可能需要修改。状态证明（state proofs）的运作方式与以太坊 L1 不同。

领先项目：Scroll 和 Linea 致力于类型 2 兼容性，在 VM 层面实现了近乎完美的 EVM 等效，无需转译器或自定义编译器。

类型 2.5：更改 Gas 成本的 EVM 等效​

类型 2.5 是一个务实的中间地带。zkEVM 保持 EVM 兼容，但对于在零知识证明中特别昂贵的操作，会增加其 Gas 成本。

权衡：由于以太坊每个区块都有 Gas 限制，增加特定操作码的 Gas 成本意味着每个区块可以执行的这些操作码更少。应用程序可以运行，但某些计算模式会变得极其昂贵。

类型 3：几乎 EVM 等效​

类型 3 zkEVM 牺牲了特定的 EVM 功能 —— 通常与预编译、内存处理或合约代码处理方式相关 —— 以大幅提高证明生成速度。

优势：证明速度更快，成本更低，性能更好。

劣势：某些以太坊应用程序在不修改的情况下无法运行。开发者可能需要重写依赖于不支持功能的合约。

现状：没有团队真正想停留在类型 3。它被理解为一个过渡阶段，团队在此期间致力于添加达到类型 2.5 或类型 2 所需的复杂预编译支持。Scroll 和 Polygon zkEVM 在向兼容性阶梯攀升之前，都曾作为类型 3 运行。

类型 4：高级语言兼容​

类型 4 系统在字节码层面完全放弃了 EVM 兼容性。相反，它们将 Solidity 或 Vyper 编译为专为高效 ZK 证明设计的自定义 VM。

优势：证明生成最快。成本最低。性能最高。

劣势：合约的行为可能有所不同。地址可能与以太坊部署的不匹配。调试工具需要完全重写。迁移需要仔细测试。

领先项目：zkSync Era 和 StarkNet 代表了类型 4 的路径。zkSync 将 Solidity 转译为针对 ZK 优化的自定义字节码。StarkNet 使用 Cairo，这是一种专为可证明性设计的新语言。

性能基准：我们在 2026 年的现状​

自 Vitalik 最初发布该分类以来，数据发生了翻天覆地的变化。2022 年的理论在 2026 年已成为生产现实。

证明时间​

早期的 zkEVM 生成证明大约需要 16 分钟。目前的实现完成同样的过程大约需要 16 秒 —— 提升了 60 倍。多个团队已经演示了在 2 秒内生成证明，比以太坊 12 秒的出块时间还要快。

以太坊基金会设定了一个宏伟目标：在不到 10 万美元的硬件和 10kW 功耗下，在 10 秒内证明 99% 的主网区块。多个团队已经展示了接近这一目标的能力。

交易成本​

2024 年 3 月的 Dencun 升级（引入 “blobs” 的 EIP-4844）将 L2 费用降低了 75-90%，使得所有 Rollup 的成本效益大幅提升。目前的基准测试显示：

平台	交易成本	备注
Polygon zkEVM	$0.00275	全量批处理的每笔交易成本
zkSync Era	$0.00378	交易成本中位数
Linea	$0.05-0.15	平均每笔交易成本

吞吐量​

实际性能根据交易复杂程度而有很大差异：

平台	TPS (复杂 DeFi)	备注
Polygon zkEVM	5.4 tx/s	AMM 兑换基准测试
zkSync Era	71 TPS	复杂的 DeFi 兑换
理论值 (Linea)	100,000 TPS	配合高级分片技术

随着硬件加速、并行化处理和算法优化的成熟，这些数据将继续提升。

市场采用情况：TVL 和开发者吸引力​

zkEVM 领域已经围绕几个明确的领导者完成了整合，每个领导者代表了分类频谱中的不同位置：

当前 TVL 排名 (2025)​

• Scroll: TVL 7.48 亿美元，最大的原生 zkEVM
• StarkNet: TVS (总安全价值) 8.26 亿美元
• zkSync Era: TVL 5.69 亿美元，已部署 270 多个 dApp
• Linea: TVS 约 9.63 亿美元，日活跃地址增长超过 400%

整个 Layer 2 生态系统的 TVL 已达到 700 亿美元，随着证明成本持续下降，ZK Rollup 正在夺取更多的市场份额。

开发者采用信号​

• 2025 年超过 65% 的新智能合约部署在 Layer 2 网络上
• zkSync Era 吸引了约 19 亿美元的代币化现实世界资产 (RWA)，占据了约 25% 的链上 RWA 市场份额
• 2025 年 Layer 2 网络预计每日处理 190 万笔交易

实践中的兼容性与性能权衡​

理解理论上的类型很有用，但对开发者而言，实际的影响更为重要。

类型 1-2：零迁移摩擦​

对于 Scroll 和 Linea（类型 2），迁移意味着大多数应用程序几乎不需要修改任何代码。部署相同的 Solidity 字节码，使用相同的工具（MetaMask、Hardhat、Remix），并获得预期的相同行为。

最适合：优先考虑无缝迁移的现有以太坊应用；经过审计且必须保持代码不变的项目；没有资源进行广泛测试和修改的团队。

类型 3：需要仔细测试​

对于 Polygon zkEVM 及类似的类型 3 实现，大多数应用可以运行，但存在边缘情况。某些预编译合约的行为可能有所不同或不受支持。

最适合：有资源进行全面测试网验证的团队；不依赖特殊 EVM 功能的项目；优先考虑成本效率而非完美兼容性的应用。

类型 4：不同的思维模型​

对于 zkSync Era 和 StarkNet，开发体验与以太坊有显著不同：

zkSync Era 支持 Solidity，但会将其转译为自定义字节码。合约可以编译运行，但行为可能在细节上有所不同。不保证地址与以太坊部署的一致。

StarkNet 使用 Cairo 语言，要求开发者学习全新的语言——尽管这是一种专门为可证明计算设计的语言。

最适合：不受现有代码约束的全新项目；追求极致性能且值得投入工具链建设的应用；愿意投资专门工具和测试的团队。

安全性：不可逾越的约束​

以太坊基金会在 2025 年为 zkEVM 开发者引入了明确的密码学安全要求：

• 到 2026 年 5 月达到 100 位可证明安全性
• 到 2026 年底达到 128 位安全性

这些要求反映了一个现实：如果底层的密码学不是无懈可击的，那么再快的证明速度也毫无意义。无论属于哪种类型，各团队都必须达到这些门槛。

对安全性的关注减缓了部分性能提升——以太坊基金会明确在 2026 年前选择了安全而非速度——但这确保了主流采用的基础保持稳固。

选择你的 zkEVM：决策框架​

在以下情况下选择类型 1-2 (Taiko, Scroll, Linea)：​

• 你正在迁移现有的经过实战检验的合约
• 审计成本是一个顾虑（无需重新审计）
• 你的团队熟悉以太坊原生开发，没有 ZK 专长
• 与以太坊 L1 的组合性至关重要
• 你需要与其他 Based Rollup 进行同步互操作

在以下情况下选择类型 3 (Polygon zkEVM)：​

• 你希望在兼容性和性能之间取得平衡
• 你可以投入资源进行彻底的测试网验证
• 成本效率是首要任务
• 你不依赖特殊的 EVM 预编译合约

在以下情况下选择类型 4 (zkSync Era, StarkNet)：​

• 你正从零开始构建，没有迁移约束
• 极致的性能证明了工具链投资的合理性
• 你的用例受益于 ZK 原生设计模式
• 你拥有专门开发的资源

未来展望​

类型分类不会保持静态。Vitalik 指出，zkEVM 项目可以“轻松地从高编号类型开始，随着时间的推移跃迁到低编号类型”。我们正在实践中看到这一点——最初作为类型 3 启动的项目在完成预编译实现后，正在向类型 2 迈进。

更有趣的是，如果以太坊 L1 进行修改以变得对 ZK 更加友好，类型 2 和类型 3 的实现无需更改自身代码即可成为类型 1。

最终结局正变得越来越清晰：证明时间将继续缩短，成本将继续下降，随着硬件加速和算法改进消除性能差距，不同类型之间的区别将变得模糊。问题不在于哪种类型会胜出，而在于整个频谱向实际等效收敛的速度有多快。

目前，这个框架仍然具有价值。了解 zkEVM 在兼容性-性能频谱中所处的位置，可以告诉你在开发、部署和运营过程中应该期待什么。对于任何构建在以太坊 ZK 驱动未来之上的团队来说，这些知识都是必不可少的。

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零知识卷集（ZK Rollups）曾被认为是区块链扩容的未来。然而，它们却成了价值 9700 万美元的中心化证明者（prover）市场的“人质”，少数公司从中榨取了 60-70% 的费用，而用户却在为本应几秒钟内完成的证明等待数分钟。

Boundless 是 RISC Zero 旗下的去中心化证明市场，于 2025 年 9 月在主网上线，声称已经破解了这一难题。通过将 ZK 证明生成转变为一个 GPU 运营商竞争工作的开放市场，Boundless 承诺让可验证计算变得“与执行一样廉价”。但是，一个由代币激励的网络真的能打破让 ZK 技术昂贵且难以触及的中心化死循环吗？

十亿美元的瓶颈：为什么 ZK 证明仍然如此昂贵​

零知识卷集的愿景非常优雅：在链下执行交易，生成正确执行的加密证明，并以极低的成本在以太坊（Ethereum）上验证该证明。理论上，这将以不到一美分的交易成本提供以太坊级别的安全性。

现实却更加混乱。

在高端 A100 GPU 上，为一批 4000 笔交易生成单个 ZK 证明需要 2 到 5 分钟，仅云计算费用就达 0.04 到 0.17 美元。这还没有考虑到运行可靠证明服务所需的专用软件、工程专业知识和冗余基础设施。

结果如何？超过 90% 的 ZK-L2 依赖于少数几个“证明者即服务”（prover-as-a-service）提供商。这种中心化恰恰引入了区块链旨在消除的风险：审查、MEV 提取、单点故障以及 Web2 式的租金提取。

技术挑战​

瓶颈不在于网络拥塞，而在于数学本身。ZK 证明依赖于椭圆曲线上的多标量乘法（MSM）和数论变换（NTT）。这些操作与使 GPU 在 AI 工作负载中表现卓越的矩阵数学有本质不同。

经过多年的 MSM 优化，NTT 现在占据了 GPU 上证明生成延迟的 90%。密码学界在单纯的软件优化上已经遇到了边际效用递减。

Boundless 登场：开放的证明市场​

Boundless 试图通过将证明生成与区块链共识完全解耦来解决这个问题。Boundless 不再让每个卷集运行自己的证明者基础设施，而是创建了一个市场：

1. 请求者（Requestors）：提交证明请求（来自任何链）
2. 证明者（Provers）：使用 GPU 和通用硬件竞争生成证明
3. 结算（Settlement）：在请求者指定的目的链上进行

其核心创新是“可验证工作证明”（Proof of Verifiable Work, PoVW）——一种奖励机制，奖励证明者生成有用的 ZK 证明，而不是像比特币挖矿那样生成无用的哈希。每个证明都带有加密元数据，证明其投入了多少计算量，从而创建透明的工作记录。

实际运作方式​

在底层，Boundless 构建在 RISC Zero 的 zkVM 之上。zkVM 是一种零知识虚拟机，可以执行为 RISC-V 指令集编译的任何程序。这意味着开发者可以使用 Rust、C++ 或任何可编译为 RISC-V 的语言编写应用程序，然后生成正确执行的证明，而无需学习专门的 ZK 电路。

其三层架构包括：

• zkVM 层：执行任意程序并生成 STARK 证明
• 递归层：将多个 STARK 聚合为紧凑证明
• 结算层：将证明转换为 Groth16 格式，以便在链上进行验证

这种设计使 Boundless 能够生成足够小（约 200KB）的证明，以便经济地进行链上验证，同时支持复杂的计算。

ZKC 代币：通过挖掘证明而非哈希​

Boundless 推出了 ZK Coin (ZKC) 作为其证明市场的原生代币。与典型的效用代币不同，ZKC 是通过证明生成来主动挖掘的——证明者根据他们贡献的计算工作量赚取 ZKC 奖励。

代币经济学概览​

• 总供应量：10 亿 ZKC（第一年通胀率为 7%，到第八年逐渐降至 3%）
• 生态系统增长：41.6% 分配给采用计划
• 战略合作伙伴：21.5%，包含 1 年锁定期和 2 年归属期
• 社区：8.3% 用于代币销售和空投
• 当前价格：约 0.12 美元（较 0.29 美元的 ICO 价格有所下降）

这种通胀模型引发了争论。支持者认为，持续的排放对于激励健康的证明者网络是必要的。批评者则指出， 7% 的年通胀率会产生持续的抛压，即使在网络增长的情况下，也可能限制 ZKC 的价值增值。

市场动荡​

ZKC 的头几个月并不顺利。2025 年 10 月，韩国交易所 Upbit 将该代币列为“投资警告”，引发了 46% 的价格暴跌。在 Boundless 澄清其代币经济学后，Upbit 取消了警告，但这一事件突显了与新兴市场挂钩的基础设施代币的波动风险。

主网现状：谁在真正使用 Boundless？​

自 2025 年 7 月在 Base 上启动主网测试版以及 9 月发布正式主网以来，Boundless 已获得了显著的集成：

Wormhole 集成​

Wormhole 正在集成 Boundless，以为以太坊共识添加 ZK 验证，使跨链传输更加安全。Wormhole NTT (原生代币传输) 现在不再仅仅依赖多签守护者，还可以为需要密码学保证的用户提供可选的 ZK 证明。

Citrea 比特币 L2​

Citrea 是由 Chainway Labs 构建的比特币 Layer-2 zk-rollup，它使用 RISC Zero 的 zkVM 生成有效性证明，并通过 BitVM 发布到比特币网络。这在利用 BTC 进行结算和数据可用性的同时，实现了比特币上等同于 EVM 的可编程性。

Google Cloud 合作伙伴关系​

通过其可验证 AI 计划 (Verifiable AI Program)，Boundless 与 Google Cloud 合作实现了由 ZK 驱动的 AI 证明。开发者可以构建能够证明 AI 模型输出而无需泄露输入的应用程序 —— 这是保护隐私的机器学习的一项关键功能。

Stellar 桥接​

2025 年 9 月，Nethermind 为 Stellar zk Bridge 集成部署了 RISC Zero 验证器，实现了 Stellar 低成本支付网络与以太坊安全保证之间的跨链证明。

竞争对手：Succinct SP1 与 zkVM 之战​

Boundless 并不是唯一一家竞相解决 ZK 可扩展性问题的参与者。Succinct Labs 的 SP1 zkVM 已成为主要竞争对手，引发了两支团队之间的基准测试之战。

RISC Zero 的主张​

RISC Zero 声称，配置得当的 zkVM 部署 “比 SP1 便宜至少 7 倍”，对于小型工作负载，成本最高可降低 60 倍。他们指出其证明尺寸更小，且 GPU 利用率更高。

Succinct 的回应​

Succinct 反驳称，RISC Zero 的基准测试 “误导性地将 CPU 性能与 GPU 结果进行了比较”。其 SP1 Hypercube 证明器声称能以约 2 分钟的延迟实现 0.02 美元的证明成本 —— 尽管它目前仍是闭源的。

独立分析​

分布式资本 (Fenbushi Capital) 的一项对比发现，RISC Zero 在 “GPU 环境下的所有基准测试类别中均表现出卓越的速度和效率”，但也指出 SP1 在开发者采用方面表现出色，为 Celestia 的 Blobstream 等项目提供支持，其保护的总价值 (TVL) 达 31.4 亿美元，而 RISC Zero 为 2.39 亿美元。

真正的竞争优势可能不在于原始性能，而在于生态系统锁定。Boundless 计划支持包括 SP1、ZKsync 的 Boojum 和 Jolt 在内的竞争对手 zkVM —— 将其自身定位为协议无关的证明市场，而非单一供应商解决方案。

2026 路线图：Boundless 的下一步计划​

RISC Zero 为 Boundless 制定的路线图包括几个宏伟目标：

生态系统扩张 (2025 Q4 - 2026)​

• 将 ZK 证明支持扩展到 Solana
• 通过 BitVM 集成比特币
• 部署更多 L2

混合 Rollup 升级​

最重要的技术里程碑是将 Optimistic Rollup (如 Optimism 和 Base 链) 过渡到使用有效性证明，以实现更快的终局性。与其等待 7 天的欺诈证明窗口，OP 链可以在几分钟内完成结算。

多 zkVM 支持​

路线图中包含了对竞争对手 zkVM 的支持，允许开发者在不离开市场的情况下，在 RISC Zero、SP1 或其他证明系统之间切换。

完成去中心化​

RISC Zero 于 2025 年 12 月停止了其托管证明服务，强制所有证明生成通过去中心化的 Boundless 网络进行。这标志着对去中心化命题的重大承诺 —— 但也意味着网络的可靠性现在完全取决于独立的证明者。

大局观：去中心化证明会成为标准吗？​

Boundless 的成功取决于一个根本性的赌注：证明生成将像云计算那样商品化。如果这一论点成立，拥有最高效的证明器网络就不如拥有最大且流动性最强的市场重要。

几个因素支持这一观点：

1. 硬件商品化：来自 Cysic 等公司的 ZK 专用 ASIC 承诺将能效提高 50 倍，可能降低准入门槛。
2. 证明聚合：像 Boundless 这样的网络可以批量处理来自多个应用程序的证明，从而分摊固定成本。
3. 跨链需求：随着更多区块链采用 ZK 验证，对证明生成的需求可能会超过任何单一供应商的能力。

但风险依然存在：

1. 中心化蔓延：由于规模经济有利于大型运营商，早期的证明器网络往往趋于集中。
2. 代币依赖：如果 ZKC 价格崩溃，证明者的激励就会消失 —— 可能导致死亡螺旋。
3. 技术复杂性：运行具有竞争力的证明器需要大量的专业知识，这在实践中可能会限制去中心化程度。

这对开发者意味着什么​

对于考虑集成 ZK 的构建者来说，Boundless 代表了一个务实的中道方案：

• 无需基础设施开销：通过 API 提交证明请求，无需运行自己的证明器。
• 多链结算：一次生成证明，在任何支持的链上进行验证。
• 语言灵活性：使用 Rust 或任何兼容 RISC-V 的语言编写，无需学习 ZK DSL (领域专用语言)。

其代价是依赖于一个由代币激励的网络，该网络的长期稳定性仍有待验证。对于生产级应用，许多团队可能更倾向于在测试网和实验阶段使用 Boundless，同时为关键工作负载保留备用的证明器基础设施。

结论​

Boundless 代表了迄今为止解决 ZK 中心化问题最雄心勃勃的尝试。通过将证明生成转变为由 ZKC 代币激励的开放市场，RISC Zero 正押注竞争将比任何单一供应商单独实现的速度更快地降低成本。

主网的发布、与 Wormhole 和 Citrea 的重大整合，以及对支持竞争对手 zkVM 的承诺，都展示了其强大的技术能力。但通胀的代币经济学、交易所的波动性以及大规模下未经证实的去中心化程度，仍留下了重要的未解之谜。

对于 ZK 生态系统而言，Boundless 的成败将预示着去中心化基础设施是否能够与中心化的效率相竞争 —— 或者区块链行业的扩展未来是否仍掌握在少数资金雄厚的证明者服务商手中。

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如果你可以在不泄露余额、交易历史甚至姓名的情况下，证明你的银行账户里有 10,000 美元，会怎么样？这并非假设 —— 这正通过 zkTLS 变成现实。这项密码学突破正在悄然重塑 Web3 应用程序访问那 99% 被困在登录页面后的互联网数据的方式。

虽然像 Chainlink 这样的区块链预言机在多年前就解决了价格喂价问题，但一个更大的挑战仍未解决：如何在不信任中心化中间商或暴露敏感信息的情况下，将私有的、经过身份验证的网页数据引入链上？答案就是 zkTLS —— 它已经开始支持欠抵押 DeFi 贷款、保护隐私的 KYC，以及连接 Web2 凭证与 Web3 可组合性的新一代应用程序。

在人工智能与区块链快速融合的时代，对信任与透明度的需求前所未有。我们如何确保 AI 模型的输出准确且未被篡改？我们又如何在不牺牲安全性或可扩展性的前提下，对海量链上数据执行复杂计算？Lagrange Labs 正在通过其零知识（ZK）基础设施套件正面回应这些问题，致力于构建“可证明的 AI”。本文客观概述其使命、技术以及近期突破，重点聚焦其最新的动态 zk‑SNARKs 论文。

1. 团队与使命​

Lagrange Labs 正在构建基础设施，为任何 AI 推理或链上应用生成密码学证明。其目标是让计算可验证，为数字世界注入全新信任层。生态系统围绕三大核心产品线：

• ZK Prover Network：由超过 85 个证明节点组成的去中心化网络，提供从 AI、Rollup 到去中心化应用（dApp）等多种证明任务所需的计算能力。
• DeepProve（zkML）：专用于生成神经网络推理的 ZK 证明。Lagrange 声称其速度比竞争方案快 158 倍，让可验证 AI 成为可落地的现实。
• ZK Coprocessor 1.0：首个基于 SQL 的 ZK 协处理器，允许开发者对海量链上数据执行自定义查询，并获得可验证的准确结果。

2. 可验证 AI 的路线图​

Lagrange 按部就班执行路线图，逐步解决 AI 可验证性难题。

• 2024 年 Q3：ZK Coprocessor 1.0 发布：引入超并行递归电路，平均提升约 2 倍。Azuki、Gearbox 等项目已在链上数据需求中 使用该协处理器。
• 2025 年 Q1：DeepProve 正式亮相：Lagrange 宣布推出针对零知识机器学习（zkML）的 DeepProve，支持 MLP、CNN 等主流网络结构。系统在一次性设置、证明生成、验证三个关键阶段均实现数量级加速，最高可达 158 倍。
• 2025 年 Q2：动态 zk‑SNARKs 论文（最新里程碑）：该论文提出突破性的 “update” 算法。无需每次数据或计算变更时重新生成完整证明，而是将旧证明 (π) 打补丁 成新证明 (π')，复杂度仅为 O(√n log³n)，大幅优于全量重算。此创新尤为适用于持续学习的 AI 模型、实时游戏逻辑以及可演化的智能合约。

3. 动态 zk‑SNARKs 的意义​

可更新证明的出现标志着零知识技术成本模型的根本转变。

• 全新成本范式：行业从“每次都全量重算”转向“基于变更规模的增量证明”，显著降低频繁小幅更新应用的计算与费用开支。

• 对 AI 的影响：

  • 持续微调：当模型参数微调幅度低于 1% 时，证明生成时间几乎与变更参数数量 (Δ 参数) 成线性关系，而非与模型整体规模成正比。
  • 流式推理：这 使得证明生成可以与推理过程同步进行，大幅压缩 AI 决策到链上结算并验证的延迟，开启链上 AI 服务、Rollup 压缩证明等新用例。

• 对链上应用的影响：

  • 动态 zk‑SNARKs 为频繁小幅状态变更的场景（如 DEX 订单簿、演化游戏状态、频繁增删的账本）带来巨大的 Gas 与时间优化。

4. 技术栈概览​

Lagrange 的强大基础设施基于以下集成技术栈：

• 电路设计：系统灵活，可直接在电路中嵌入 ONNX（开放神经网络交换）模型、SQL 解析器以及自定义算子。
• 递归与并行：ZK Prover Network 支持分布式递归证明，ZK Coprocessor 通过 “微电路” 分片实现任务并行执行，最大化效率。
• 经济激励：Lagrange 计划发行原生代币 LA，并将其纳入 双拍卖递归拍卖（DARA） 机制，构建完善的计算竞价市场，配套激励与惩罚以确保网络完整性。

5. 生态与真实落地​

Lagrange 的技术已被多个项目在不同领域采纳：

• AI 与 ML：如 0G Labs、Story Protocol 等使用 DeepProve 验证 AI 输出，确保来源可信。
• Rollup 与基础设施：EigenLayer、Base、Arbitrum 等作为验证节点或集成伙伴加入 ZK Prover Network，提升网络安全与算力。
• NFT 与 DeFi：Azuki、Gearbox 等项目利用 ZK Coprocessor 增强数据查询可信度与奖励分配的公正性。

6. 挑战与前路​

尽管进展显著，Lagrange Labs 与整个 ZK 领域仍面临若干障碍：

• 硬件瓶颈：即便拥有分布式网络，可更新 SNARK 仍需高带宽，并依赖 GPU 友好的密码曲线以实现高效运算。
• 标准化缺失：将 ONNX、PyTorch 等 AI 框架映射到 ZK 电路的过程尚未形成统一接口，导致开发者摩擦。
• 竞争激烈：zkVM 与通用 zkCompute 平台的竞争日趋白热化，Risc‑Zero、Succinct 等竞争者亦在快速迭代。最终的胜者或许是最先实现商业化、开发者友好、社区驱动的完整工具链者。

7. 结论​

Lagrange Labs 正在通过 可验证性 的视角系统性重塑 AI 与区块链的交叉领域。其整体解决方案包括：

• DeepProve：解决 可信推理 的难题。
• ZK Coprocessor：解决 可信数据 的难题。
• 动态 zk‑SNARKs：将 持续更新 的真实需求直接嵌入证明系统。

只要 Lagrange 能保持性能优势、突破标准化瓶颈并继续壮大其网络，它有望成为新兴 “AI + ZK 基础设施” 领域的基石玩家。