ハイプの裏側：AIとクロスチェーン検証のためのラグランジュのZKインフラストラクチャに関する私の見解

このラグランジュプロジェクトに取り組んでいて、正直言って、魅力的でもあり、イライラすることでもあります。彼らはWeb3のための「無限証明レイヤー」を構築していて、基本的には、チェーン間での証明を検証できる分散型ゼロ知識インフラストラクチャです。1700万ドルを調達した後、LAトークンを立ち上げたばかりで、すでに主要な取引所に上場しています。

彼らのZK Prover Network、ZK Coprocessor、DeepProve zkMLシステムを見ていると、野心的な技術ですが、あまりにも野心的すぎるかもしれません。私の頭の中の疑問は、これは本当の問題を解決しているのか、それともZKとAIのハイプトレインに乗ったもう一つのトークンに過ぎないのかということです。

"すべてのAIの決定を証明可能にする"という彼らの主張は、理論的には革命的に聞こえます。従来の検証方法は何が起こったかを教えてくれますが、なぜまたはどのように起こったかは教えてくれません - これはLagrangeが埋めようとしている正確なギャップです。この区別は、決定の背後にある理由が決定自体と同じくらい重要であるAIシステムにとって非常に重要です。

私の注目を引いたのは、証明生成を実行環境から分離するアーキテクチャです。これは、AIの出力、複雑なSQL操作、そして歴史的なクロスチェーンデータを検証できることを意味します - 現在のシステムが苦労しているものです。

トークンエコノミクスは一見単純そうですが、潜在的に問題を抱えています。プルーフの需要がLAトークンの需要を駆動し、手数料はLA(で支払われるか、LA)に変換されます。オペレーターとデリゲーターはこれらの手数料の一部を受け取り、理論的にはインセンティブが一致するエコシステムを作り出しています。しかし、実際の使用が現れないときにこのモデルが失敗するのを見たことがあります。

彼らのDARAオークションシステムは、証明タスクをオペレーターにマッチングするためのもので、賢いと思います - 計算リソースのためのオーダーブックのメカニクスを思い出させます。しかし、この複雑さが採用を制限するのではないかと疑問に思います。

0G LabsとMatter Labsとの提携は興味深いシグナルです。しかし、私は懐疑的です - 私たちは暗号業界で数え切れないほどの「画期的」なインフラを見てきましたが、それらが実際の世界での採用を達成したことはありません。

DeepProveが「すでに数百万のオフチェーン計算を検証した」と主張する時、私は証拠を見たい。どの計算？ 誰のために？ どのような経済的価値があるのか？

2030年までに、ラグランジュはAIシステムが行うすべてのことに対して暗号学的な領収書を生成することを想像しています。それは、私たちが機械を信頼する方法を根本的に変える強力なビジョンです。しかし、ここからそこまでの道のりは、失敗したプロトコルで散らかされています。

検証可能なAIが重要であるかどうかという問題ではなく、絶対に重要です。問題は、ラグランジュのアプローチが非常に競争の激しい分野で勝つかどうかです。私は注意深く見守っていますが、まだ確信は持てていません。