ترجمة

في المقال ‘معاينة قطاع واعد: سوق القوة الحوسبة اللامركزية (الجزء الأول)’، لقد فهمنا بالفعل أهمية القوة الحسابية في سياق توقعات الذكاء الاصطناعي وقمنا بالتحقيق بعمق في التحديات الرئيسية اللتان تواجهان حاليا في إنشاء سوق القوة الحسابية AGI اللامركزية. سيبدأ هذا المقال بالمفاهيم الأساسية لدلائل عدم المعرفة و، بالتدريج، سيستكشف العديد من الإمكانيات لسوق القوة الحسابية اللامركزية، وهو قطاع متنام وواعد. (لقد تطرق المقال السابق أيضا إلى سوق القوة الحسابية للبيتكوين، ولكن نظرا للنمو الانفجاري الأخير في نظام البيتكوين، سيتم مناقشة هذا الجانب بشكل أوسع في مقالاتنا المستقبلية المتعلقة بنظام البيتكوين.)

نظرة عامة على دلائل الصفر المعرفية

في منتصف الثمانينيات، نشر ثلاثة علماء تشفير من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (شافي غولدواسر، سيلفيو ميكالي، وتشارلز راكوف) ورقة بحثية بعنوان "معقد المعرفة لنظم البرهان التفاعلية". وصفت هذه الورقة تقنية تشفيرية مبتكرة تسمح بالتحقق من أصالة المعلومات دون الكشف عن الذات. سمى الكتاب هذه التقنية "برهان الصفر المعرفة" وقدموا تعريفًا محددًا وإطارًا للمفهوم.

على مدى العقود التالية ، تطورت تقنية إثبات المعرفة الصفرية ، بناء على هذه الورقة ، وتحسنت تدريجيا في مختلف المجالات. اليوم ، أصبحت براهين المعرفة الصفرية مصطلحا شاملا يمثل العديد من طرق التشفير "الحديثة" أو "المتقدمة" ، خاصة تلك المتعلقة بمستقبل blockchain.

تعريف

دليل الصفر المعرفة (ZKP)، المستخدم بشكل متبادل في هذا النص اعتمادًا على السياق، يشير إلى طريقة يمكن لمثبت أن يظهر صحة بيان لمتحقق دون تقديم أي معلومات محددة حول البيان نفسه. تتضمن السمات الأساسية لهذه الطريقة الكمال والصواب وعدم المعرفة. يضمن الكمال قابلية اثبات البيانات الصحيحة، ويضمن الصواب أن البيانات الكاذبة لا يمكن اثباتها، ويعني عدم المعرفة أن المتحقق لا يحصل على أي معلومات تتعدى حقيقة البيان.

أنواع الأدلة الصفرية للمعرفة

بناءً على طريقة التواصل بين البرهان والتحقق، هناك نوعان من الأدلة على عدم المعرفة: تفاعلي وغير تفاعلي. في الأدلة التفاعلية، هناك سلسلة من التفاعلات بين البرهان والتحقق. تلك التفاعلات هي جزء من عملية البرهان، حيث يستجيب البرهان لسلسلة من الاستفسارات أو التحديات من التحقق لإثبات صحة بياناتهم. تشتمل هذه العملية عادةً على جولات متعددة من التواصل، حيث يطرح التحقق سؤالًا أو تحديًا في كل جولة ويستجيب البرهان لإثبات صحة بياناتهم. في الأدلة غير التفاعلية، لا تُطلب جولات متعددة من التفاعل. هنا، يقوم البرهان بإنشاء دليل واحد يمكن التحقق منه بشكل مستقل ويُرسله إلى التحقق. يمكن للتحقق التحقق بشكل مستقل من صحة هذا الدليل دون مزيد من التواصل مع البرهان.

التفاعلية مقابل غير التفاعلية مشروحة ببساطة

1. تفاعلي: قصة علي بابا والأربعين لصا هي مثال كلاسيكي غالبا ما يتم الاستشهاد به لشرح براهين المعرفة الصفرية التفاعلية. في نسخة مبسطة من القصة ، يتم القبض على علي بابا ، الذي يعرف الكلمات السحرية لفتح كهف مليء بالكنوز ، من قبل اللصوص. إذا كشف عن الكلمات السحرية ، فإنه يخاطر بالقتل لعدم استخدامها مرة أخرى. إذا رفض ، فقد يقتله اللصوص لعدم معرفة السر. لإثبات أنه يعرف السر دون الكشف عنه ، يستخدم علي بابا مدخلين ، A و B ، إلى الكهف ، وكلاهما يؤدي إلى غرفة مركزية ذات باب محمي بكلمة مرور. يدخل علي بابا الكهف ويختار مدخلا واحدا بينما ينتظر اللصوص في الخارج ، غير قادرين على رؤية اختياره. ثم ينادي اللصوص بشكل عشوائي A أو B ، مطالبين علي بابا بالخروج من المدخل المختار. إذا كان علي بابا يعرف حقا الكلمات السحرية ، فيمكنه استخدام كلمة المرور للمرور عبر الباب المركزي والخروج من المدخل المحدد. تكرار هذه العملية بنجاح عدة مرات ، يثبت علي بابا أنه يعرف السر دون الكشف عنه.

1. غير تفاعلي: تخيل أن لديك صديق وكل منكما لديه كتاب "أين والدو؟". تدعي أنك تعرف موقع والدو على صفحة معينة، ولكن صديقك يشكك في ذلك. لتثبت أنك تعرف موقع والدو دون الكشف عنه، يمكنك تغطية الصفحة بورقة كبيرة واقية، مكشوفاً والدو من خلال ثقب صغير (دليل مفرد وقابل للتحقق بشكل مستقل). بهذه الطريقة، تثبت أنك تعرف موقع والدو، لكن صديقك لا يزال غير قادر على تحديد الإحداثيات الدقيقة لوالدو في الصورة.

تنفيذ تقنية سلسلة الكتل

براهين المعرفة الصفرية لها تطبيقات مختلفة في blockchain ، مع zk-STARK (حجة المعرفة الشفافة القابلة للتطوير للمعرفة الصفرية) و zk-SNARK (حجة المعرفة الصفرية الموجزة غير التفاعلية للمعرفة) كونها الأكثر شهرة. كلاهما براهين غير تفاعلية للمعرفة الصفرية ، كما هو موضح بكلمة "غير تفاعلي" في أسمائهما.

zk-SNARK هو نظام إثبات معرفة الصفر العامة الذي يستخدم على نطاق واسع (ليس تقنية واحدة ولكن فئة). يحول أي عملية حسابية إلى سلسلة من دوائر البوابات، ثم يستخدم خصائص الجمل لتحويل هذه الدوائر إلى متعددات، مما يضغط ويولد أدلة تفاعلية صغيرة لتطبيقات الأعمال المعقدة. يتطلب zk-SNARK إعداد موثوق به، حيث تقوم عدة أطراف بتوليد جزء من المفتاح في إعداد موثوق به ثم تدميره. إذا لم يتم تدمير المعلومات السرية المستخدمة في الإعداد الموثوق به، يمكن استغلالها لتزوير المعاملات من خلال التحقق الكاذب.

تطورت zk-STARK من zk-SNARK ، لمعالجة الاعتماد على الإعدادات الموثوقة. يمكنه إكمال التحقق من blockchain دون أي إعداد موثوق به ، مما يقلل من تعقيد إطلاق الشبكات ويزيل مخاطر التواطؤ. ومع ذلك ، فإن zk-STARK لديها مشكلة إنشاء أدلة أكبر ، وهي غير مواتية من حيث التخزين والتحقق على السلسلة ووقت التوليد. إذا كنت قد واجهت الإصدارات المبكرة من StarkNet (باستخدام zk-STARK) ، فربما لاحظت اختلافا كبيرا في السرعة ورسوم الغاز مقارنة بحلول Layer2 الأخرى. وبالتالي ، يتم اعتماد zk-SNARK بشكل أكثر شيوعا. تشمل الحلول الأخرى الأقل شيوعا PLONK و Bulletproofs ، ولكل منها مزاياها وعيوبها في حجم الإثبات ووقت الإثبات ووقت التحقق. يعد تحقيق دليل مثالي على المعرفة الصفرية أمرا صعبا ، وعادة ما توازن الخوارزميات السائدة الأبعاد المختلفة.

تطوير ZK عادة ما ينطوي على مكونين رئيسيين:

تعبير عن الحوسبة ودية لـ ZK: يتضمن هذا لغة معينة للمجال (DSL) أو مكتبة منخفضة المستوى. توفر المكتبات منخفضة المستوى مثل Arkworks الأدوات والبنيات الأساسية اللازمة، مما يسمح للمطورين بإعادة كتابة الشفرة يدويًا في لغة منخفضة المستوى. تعتبر لغات DSL مثل Cairo أو Circom لغات برمجة مصممة لتطبيقات ZK، حيث تترجم إلى البنيات الأساسية اللازمة لإنتاج البرهان. العمليات الأكثر تعقيدًا تؤدي إلى زمن أطول لإنتاج البرهان، وقد لا تكون بعض العمليات (مثل عمليات البت المستخدمة في SHA أو Keccak) مناسبة لـ ZK، مما يؤدي إلى زمن طويل لإنتاج البرهان.

نظام الدليل: نظام الدليل هو النواة الأساسية لتطبيق ZK، حيث ينفذ وظيفتين أساسيتين: إثبات والتحقق. تتيح وظيفة الإثبات إنشاء دليل (الذي يتطلب حسابات رياضية مكثفة، حيث تستغرق الدلائل الأكثر تعقيدًا وقتًا أطول للإنشاء) بأن بيان ما صحيح دون الكشف عن تفاصيل الدليل. وتُستخدم وظيفة التحقق للتحقق من صحة هذا الدليل (كلما زاد تعقيد الدليل وكبيرت حجمه، زاد أداءه وقل الوقت المطلوب للتحقق). تختلف أنظمة الدليل المختلفة، مثل Groth16، GM17، PLONK، Spartan، وSTARK، في الكفاءة والأمان وسهولة الاستخدام.

خريطة تطبيق ZKP

1. جسور السلسلة المتقاطعة ZKP والتوافق: يمكن لـ ZKP إنشاء دلائل على الصحة لبروتوكولات الرسائل المتقاطعة، مما يسمح بالتحقق السريع من الرسائل على السلسلة الهدف. وهذا يشبه التحقق من zkRollups على الطبقة الأساسية L1. ومع ذلك، فإن الرسائل المتقاطعة بين السلاسل أكثر تعقيدًا بسبب الأنظمة المختلفة للتوقيعات والوظائف الكريبتوغرافية التي تحتاج إلى التحقق بين السلسلتين المصدر والهدف.

2. ZKP في محركات الألعاب على السلسلة: يظهر Dark Forest كيف يمكن لـ ZKP تمكين ألعاب المعلومات غير الكاملة على السلسلة. هذا أمر حاسم لتصميم ألعاب تفاعلية أكثر حيث تبقى أفعال اللاعبين خاصة حتى يختاروا الكشف عنها. مع نضوج الألعاب على السلسلة، سيصبح ZKP جزءًا من محركات تنفيذ الألعاب. ستلعب الشركات الناشئة التي تدمج بنجاح ميزات الخصوصية في محركات ألعاب السلسلة عالية الإنتاجية دورًا هامًا.

3. حلول الهوية: يفتح ZKP العديد من الفرص في مجال الهوية. يمكن استخدامها لإثبات سمعة أو ربط الهويات على الويب2 والويب3. حاليًا، هوياتنا على الويب2 والويب3 منفصلة. تستخدم مشاريع مثل Clique البومات لربط هذه الهويات. يمكن لـ ZKP أن يأخذ هذا الأمر بعيدًا بربط هويات الويب2 والويب3 بشكل مجهول، مما يتيح حالات استخدام مثل عضوية DAO مجهولة، شريطة أن يمكنهم إثبات الخبرة الخاصة بالنطاق باستخدام بيانات الويب2 أو الويب3. حالة استخدام أخرى هي القروض على الويب3 غير المرصوصة بالضمانات بناءً على وضع اجتماعي للمقترض على الويب2 (على سبيل المثال، عدد متابعي Twitter).

4. ZKP للامتثال التنظيمي: يسمح Web3 لحسابات الإنترنت المجهولة بالمشاركة الفعالة في النظام المالي، محققًا حرية مالية وشمولية كبيرة. مع زيادة تنظيمات Web3، يمكن استخدام ZKP للامتثال دون كسر السرية. يمكن لـ ZKP أن يثبت أن المستخدم ليس مواطنًا أو مقيمًا في بلد معاقب. كما يمكن استخدامه لإثبات حالة المستثمر المعتمد أو أي متطلبات KYC/AML أخرى.

5. تمويل الديون الخاصة بـ Web3 الأصلية: يُستخدم تمويل الديون في TradeFi في كثير من الأحيان لدعم الشركات الناشئة المتنامية لتسريع النمو أو بدء خطوط عمل جديدة دون إضافة رأس المال المغامر الإضافي. صعود Web3 DAOs والشركات المجهولة تخلق فرصًا لتمويل الديون الخاصة بـ Web3 الأصلية. على سبيل المثال، يمكن لـ DAOs أو الشركات المجهولة الحصول على قروض غير مرصوصة وأسعار تنافسية استنادًا إلى دلائل نمو برهانية، دون الكشف عن معلومات المقترض للمقرضين.

6. الخصوصية في ديفي: غالبًا ما تحافظ المؤسسات المالية على خصوصية تاريخ معاملاتها وتعرضها للمخاطر. ومع ذلك، يصبح استخدام بروتوكولات تمويل مفcentralized (DeFi) على السلسلة التحويلية تحديًا بسبب تقنيات تحليل السلسلة التحويلية المتقدمة. الحل المحتمل هو تطوير منتجات ديفي تركز على الخصوصية لحماية خصوصية المشاركين. أحد البروتوكولات التي تحاول ذلك هو zkSwap من Penumbra. بالإضافة إلى ذلك، يقدم zk.money من Aztec بعض فرص كسب ديفي الخاصة عن طريق إخفاء مشاركة المستخدم في بروتوكولات ديفي شفافة. بشكل عام، البروتوكولات التي تنفذ بنجاح منتجات ديفي فعالة ومركزة على الخصوصية يمكن أن تجذب حجم تداول كبير وإيرادات من المشاركين المؤسسيين.

7. ZKP للإعلان عن Web3: يمنح Web3 المستخدمين حقوق البيانات الخاصة بهم، مثل سجل التصفح، وأنشطة المحفظة الخاصة، إلخ. كما يمكن لـ Web3 تمكين تحقيق الربح من هذه البيانات لصالح المستخدمين. نظرًا لأن تحقيق الربح من البيانات يمكن أن يتعارض مع الخصوصية، يمكن لـ ZKP أن تلعب دورًا حاسمًا في التحكم في البيانات الشخصية التي يمكن الكشف عنها للمعلنين ومجمعي البيانات.

8. مشاركة وتحقيق الربح من البيانات الخاصة: العديد من بياناتنا الخاصة، إذا تم مشاركتها مع الجهات المناسبة، يمكن أن تكون لها تأثيرات كبيرة. يمكن جمع بيانات الصحة الشخصية لمساعدة الباحثين في تطوير أدوية جديدة. يمكن مشاركة السجلات المالية الخاصة مع الهيئات التنظيمية والإشرافية لتحديد ومعاقبة الممارسات الفاسدة. يمكن لـ ZKP تمكين المشاركة الخاصة وتحقيق الربح من مثل هذه البيانات.

9. الحوكمة: مع تزايد DAOs (المنظمات المستقلة اللامركزية) وحكم السلسلة، يتجه Web3 نحو الديمقراطية المشاركة المباشرة. عيب كبير في النموذج الحالي للحكم هو عدم خصوصية المشاركة. يمكن أن تكون ZKP أساسية في حل هذه المشكلة. يمكن للمشاركين في الحكم التصويت دون الكشف عن خياراتهم في التصويت. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تقيد ZKP رؤية مقترحات الحكم لأعضاء DAO فقط، مما يسمح للمنظمات المستقلة اللامركزية ببناء مزايا تنافسية.

10. تكبد الطاقة المعلوماتية: التوسع هو واحد من أهم حالات استخدام ZKP في سلسلة الكتل. تقوم تكنولوجيا zkRollup بتجميع عدة معاملات في معاملة واحدة. يتم معالجة هذه المعاملات وحسابها خارج السلسلة (خارج سلسلة الكتل الرئيسية). بالنسبة لهذه المعاملات المجمعة، يستخدم zkRollup ZKP لإنشاء دليل يمكن التحقق من صحة المعاملات دون الكشف عن تفاصيلها الخاصة، مما يقلل بشكل كبير من حجم البيانات. يتم ثم تقديم ZKP الذي تم إنشاؤه إلى السلسلة الرئيسية لسلسلة الكتل. يحتاج العقد على السلسلة الرئيسية فقط إلى التحقق من صحة الدليل، دون معالجة كل معاملة فردية، مما يقلل بشكل كبير من عبء السلسلة الرئيسية.

تسارع الأجهزة لدعم ZKP

بروتوكولات البرهان بدون معرفة (ZKP)، على الرغم من مزايا عديدة، تواجه حاليا مشكلة أساسية: التحقق سهل، ولكن الإنشاء صعب. العائق الرئيسي في إنشاء معظم أنظمة البرهان إما ضرب مضاعف متعدد (MSM) أو تحويل فورييه سريع (FFT) وعكسه. تتكون المزيج والإيجابيات والسلبيات من هذه كما يلي:

الضرب متعدد المقاييس (MSM): MSM هو حساب رئيسي في التشفير ، يتضمن ضرب النقاط والأعداد القياسية في تشفير المنحنى الإهليلجي. في ZKPs ، يتم استخدام MSM لبناء علاقات رياضية معقدة حول النقاط على المنحنيات الإهليلجية. تتضمن هذه الحسابات عادة عددا كبيرا من نقاط البيانات والعمليات ، وهي مفتاح إنشاء البراهين والتحقق منها. MSM مهم بشكل خاص في ZKPs لأنه يساعد في بناء البراهين التي يمكنها التحقق من البيانات المشفرة دون الكشف عن المعلومات الخاصة. يمكن تنفيذ MSM عبر مؤشرات ترابط متعددة ، وبالتالي دعم المعالجة المتوازية. ومع ذلك ، عند التعامل مع متجهات كبيرة من العناصر ، مثل 50 مليون عنصر ، يمكن أن تظل عمليات الضرب بطيئة وتتطلب موارد ذاكرة كبيرة. علاوة على ذلك ، يواجه MSM تحديات قابلية التوسع ، ويظل بطيئا حتى مع التوازي الواسع النطاق.

تحويل فوريه سريع (FFT): تعد FFT خوارزمية كفؤة لحساب ضرب الجملة وحل مشاكل التفاضل الجملي. في ZKPs، يتم استخدامها في كثير من الأحيان لتحسين حساب الجمل، وهو خطوة حاسمة في توليد البراهين. يسرع FFT الحساب عن طريق تقسيم عمليات الجمل المعقدة إلى أجزاء أصغر وأبسط، الأمر الحاسم لكفاءة في عملية توليد البراهين. يعزز استخدام FFT بشكل كبير من قدرة أنظمة ZKP على التعامل مع الجمل المعقدة ومجموعات البيانات الكبيرة. ومع ذلك، تعتمد عمليات FFT على تبادلات البيانات المتكررة، مما يجعل من الصعب تحسين الكفاءة بشكل كبير من خلال الحوسبة الموزعة أو التسريع الأجهزة. تتطلب تبادلات البيانات في عمليات FFT عرض النطاق الترددي الكبير، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات أكبر من سعة الذاكرة الأجهزة.

بينما تحسين البرمجيات هو أيضًا اتجاه بحث مهم، إلا أن أكثر الطرق مباشرة وعنيفة لتسريع إنتاج البرهان هي من خلال تجميع قدر كاف من قوة الحوسبة في الأجهزة. بين خيارات الأجهزة الحوسبية المختلفة (GPU، FPGA، ASIC)، ما هو الخيار الأفضل؟ نظرًا لأن تم تقديم GPUs بإيجاز في الجزء السابق، هنا نفهم بشكل رئيسي منطق التصميم ومزايا وعيوب FPGA و ASIC.

ASIC: ASIC (الدائرة المتكاملة الخاصة بالتطبيق) هي دائرة متكاملة مصممة خصيصا لتلبية احتياجات تطبيق معين. بالمقارنة مع المعالجات ذات الأغراض العامة أو الدوائر المتكاملة القياسية ، يتم تخصيص ASICs لأداء مهام أو تطبيقات محددة ، وبالتالي عادة ما تظهر كفاءة وأداء أعلى في تطبيقاتها المصممة. في مجال تعدين البيتكوين المعروف ، تعد ASICs أجهزة حسابية مهمة للغاية ، مع كفاءتها العالية واستهلاكها المنخفض للطاقة مما يجعلها خيارا مثاليا لتعدين البيتكوين. ومع ذلك ، فإن ASICs لها عيبان واضحان: نظرا لأنها مصممة لتطبيقات محددة (على سبيل المثال ، تم تصميم آلات تعدين Bitcoin ASIC حول خوارزمية التجزئة SHA-256) ، يمكن أن تكون تكاليف التصميم والتصنيع مرتفعة للغاية دون اعتماد جماعي ، ويمكن أن تكون دورة التصميم والتحقق طويلة نسبيا.

FPGA: FPGA تعني صفيف البوابة القابلة للبرمجة الميدانية ، وهو نوع من الأجهزة القابلة لإعادة البرمجة تم تطويره على أساس الدوائر المنطقية التقليدية ومصفوفات البوابة مثل PAL (صفيف منطقي قابل للبرمجة) و GAL (منطق الصفيف العام) و CPLD (جهاز منطقي قابل للبرمجة معقد). مثل ASICs ، FPGAs هي دوائر متكاملة تستخدم في التصميم الإلكتروني لتنفيذ وظائف محددة ، والتغلب على قيود الدوائر شبه المخصصة السابقة والعدد المحدود من البوابات في الأجهزة القابلة للبرمجة السابقة. ميزاته الرئيسية هي "قابلية إعادة البرمجة ، وانخفاض استهلاك الطاقة ، والكمون المنخفض ، والقوة الحسابية القوية". ومع ذلك ، فإن عيب FPGAs هو أن وظائفها تعتمد كليا على تنفيذ الأجهزة ، وغير قادرة على إجراء عمليات مثل قفزات حالة الفرع ، ويمكنها فقط إجراء عمليات نقطة ثابتة. من حيث التكلفة ، فإن تكلفة تصميم FPGAs أقل من تكلفة ASICs ، ولكن يجب أيضا مراعاة تكاليف التصنيع بناء على الحجم. بالطبع ، التكلفة الإجمالية لكليهما أعلى بكثير من تكلفة وحدات معالجة الرسومات.

عند العودة إلى مناقشة تسريع الأجهزة لـ ZKP ، يجب أولاً الاعتراف بأن ZKP لا تزال في مراحل مبكرة من التطوير. معلمات النظام (مثل عرض FFT أو حجم بت العناصر) أو اختيار أنظمة البرهان (فقط الأنظمة البرهانية المذكورة أعلاه لها خمسة أصناف) لا تزال نادرة. نقارن بين ثلاثة أنواع من أجهزة الكمبيوتر في هذا البيئة:

· التغييرات في 'Meta' ZK: كما ذكر أعلاه، يتم كتابة منطق الأعمال على ASICs مرة واحدة. إذا حدثت أي تغييرات في منطق ZKP، فيجب أن يبدأ من الصفر. يمكن تحديث FPGAs أي عدد من المرات في غضون ثانية واحدة، مما يعني أنه يمكن إعادة استخدامها على سلاسل متعددة بأنظمة إثبات غير متوافقة (على سبيل المثال، استخراج MEV عبر السلاسل) والتكيف بمرونة مع التغييرات في 'meta' ZK. بينما لا تكون الـ GPUs قابلة لإعادة التكوين بسرعة على مستوى الأجهزة مثل FPGAs، إلا أنها توفر مرونة كبيرة على مستوى البرنامج. يمكن للـ GPUs التكيف مع خوارزميات ZKP مختلفة وتغييرات في المنطق من خلال تحديثات البرنامج. على الرغم من أن هذه التحديثات قد لا تكون بنفس سرعة FPGAs، إلا أنه يمكن إكمالها في وقت قصير نسبيًا.

· العرض: تتطلب تصميم وتصنيع ونشر ASICs عادةً 12 إلى 18 شهرًا أو أكثر. على النقيض، سلسلة إمداد FPGA نسبياً صحية، مع توفير وافر من الموردين الرائدين مثل Xilinx السماح لعدد كبير من الطلبات التجزئة بالوصول خلال 16 أسبوعًا من الموقع الإلكتروني (أي بدون أي نقاط اتصال). نظرًا إلى الوحدات المركزية الرسومية، لديها بشكل طبيعي ميزة هائلة في التوريد. منذ دمج Ethereum Shanghai، كان هناك عدد كبير من آلات تعدين وحدات المعالجة الرسومية الخاملة عبر الشبكة. يمكن أيضًا توريد سلاسل بطاقات الرسومات اللاحقة التي طورتها Nvidia و AMD بكميات كبيرة.

من النقطتين أعلاه، ما لم يشكل تتبع ZK توافقًا ويوحد اعتماد نظام واحد، ليس لدى ASICs أي مزايا. نظرًا للتنوع الحالي في تطوير مخططات ZKP، ستكون وحدتا المعالجة الرسومية وFPGAs هما نوعا المعدات الحوسبية الرئيسيتين التي يجب أن نناقشهما بعد ذلك.

· دورة التطوير: نظرًا لشعبية وحدات معالجة الرسومات وأدوات التطوير الناضجة مثل CUDA (لوحدات معالجة الرسومات من NVIDIA) و OpenCL (متعددة المنصات)، فإن تطوير وحدات معالجة الرسومات يصبح أكثر إمكانية. بينما يشمل تطوير مدار FPGA عادة استخدام لغات وصف الأجهزة المعقدة أكثر (مثل VHDL أو Verilog)، مما يتطلب وقتًا أطول للتعلم والتطوير.

· استهلاك الطاقة: تتفوق أجهزة FPGAs عادة على وحدات GPU من حيث كفاءة الطاقة. ويرجع ذلك أساسًا إلى أنه يمكن تحسين أجهزة FPGAs لأداء مهام محددة، مما يقلل من استهلاك الطاقة غير الضروري. بينما تكون وحدات المعالجة الرسومية قوية في معالجة المهام عالية التوازن، إلا أن ذلك يأتي بتكلفة استهلاك طاقة أعلى.

· القابلية للتخصيص: يمكن برمجة FPGAs لتحسين خوارزميات ZKP معينة، مما يعزز الكفاءة. بالنسبة لخوارزميات ZKP معينة، قد لا يكون تصميم العمارة العام للوحدات المعالجة الرسومية فعالًا مثل الأجهزة المتخصصة.

· سرعة الجيل: وفقًا لمقارنة قامت بها شركة trapdoor-tech بين وحدات معالجة الرسومات (باستخدام Nvidia 3090 كمثال) ووحدات معالجة الحقول البرمجية (باستخدام Xilinx VU9P كمثال)، تحت BLS12-381 (نوع معين من المنحنى البيضاوي)، باستخدام نفس خوارزمية الضرب الوحداتي/الجمع الوحداتي، فإن سرعة الجيل لدى وحدات معالجة الرسومات خمس مرات أكثر من تلك لدى وحدات معالجة الحقول البرمجية.

في الختام، في الأجل القصير، وبنظر إلى دورة التطوير، والتوازي، وسرعة الجيل، والتكلفة، والعدد الكبير من الأجهزة الخاملة المتاحة عبر الشبكة، فإن وحدات المعالجة الرسومية هي بلا شك الخيار الأكثر تفضيلاً حاليًا. كما أن الاتجاه الحالي لتحسين الأجهزة مركز بشكل رئيسي على وحدات المعالجة الرسومية. لم يحن بعد الوقت الذي يمكن فيه لوحدات FPGA السيطرة تمامًا على المنافسة. لذلك، هل من الممكن بناء سوق لقوة الحوسبة ZKP مشابهة لتعدين PoW (وهو مصطلح ابتكرته شخصيًا)؟

تأملات في بناء سوق الطاقة الحاسوبية ZKP

عند التفكير في بناء سوق قوة الحوسبة ZKP ، لقد استنتجنا بالفعل النتائج حول جانب الأجهزة من النص السابق. الأسئلة المتبقية هي كما يلي: هل يحتاج ZKP إلى اللامركزية؟ هل الحجم السوق جذاب بما يكفي؟ إذا اختارت جميع سلاسل الكتل العامة المعتمدة على ZK بناء أسواق إنشاء الأدلة الخاصة بها ، ما هو أهمية سوق قوة الحوسبة ZKP؟

أهمية اللامركزية: أولاً، معظم مشاريع zkRollup الحالية (مثل Starkware و zKsync) تعتمد على خوادم مركزية، مع النظر فقط في توسيع Ethereum. اللامركزية تعني أن خطر حجب معلومات المستخدم لا يزال موجودًا، مما يضحي إلى حد ما بأهم طبيعة blockchain الغير قابلة للتصرف. بالنسبة لبروتوكولات الخصوصية التي تستخدم ZK، اللامركزية في إنشاء ZKP ضرورية للغاية. السبب الثاني لللامركزية هو التكلفة، مما يشبه الجزء السابق حول AGI. تكلفة خدمات السحابة وتوفير الأجهزة مرتفعة جدًا، وإنشاء البرهان عادةً ما يكون مناسبًا فقط للمشاريع الكبيرة. بالنسبة للمشاريع الصغيرة في مراحلها الأولية، يمكن أن يخفف سوق البراهين اللامركزية بشكل كبير من صعوبات تمويلها في بداية الأمر، ويقلل أيضًا من المنافسة غير العادلة بسبب القيود المالية.

حجم السوق: تنبأ Paradigm العام الماضي بأن سوق تعدين / توليد البراهين ZK قد ينمو إلى حجم يمكن مقارنته بسوق تعدين PoW في الماضي. السبب الأساسي هو أن هناك الكثير من المشترين والبائعين في سوق القوة الحاسوبية ZKP. بالنسبة لعمال المناجم السابقين في Ethereum, تعتبر مشاريع سلسلة الكتل العامة والطبقة 2 المعتمدة على ZK أكثر جاذبية بكثير من سلاسل الكتل العامة المشتقة من Ethereum. ومع ذلك، يجب أيضًا أن ننظر إلى أن معظم سلاسل الكتل العامة أو الطبقات 2 المعتمدة على ZK قادرة تمامًا على بناء أسواق توليد البراهين الخاصة بها. إذا كانوا يرغبون في الامتثال للسرد اللامركزي، فإن هذه الخطوة ضرورية أيضًا في خريطة طريقهم (مثل Starkware و zkSync، التي ستكون لديها حلولها اللامركزية الخاصة في المستقبل). إذًا، هل لا زالت لسوق القوة الحاسوبية ZKP غرض؟

أهمية بنائه: أولاً، تعتبر تطبيقات ZKP واسعة الانتشار للغاية (كما قد قمنا بتوضيحه عدة مرات في النص السابق، وسنشير إلى مشروع لاحقًا). ثانيًا، حتى إذا كان لدى كل سلسلة ZK سوق خاصة بتوليد البراهين الخاصة بها، فإن سوق القوة الحوسبية لا يزال يحتوي على ثلاث وظائف يمكن أن تجعل البائعين ينظرون إلى بيع قوتهم الحوسبية.

1. قسّم القوة الحسابية إلى جزئين: أحدهما للتعدين والآخر لبيع عقود القوة الحسابية. يمكن أن يساعد هذا الأسلوب في تغطية تقلب سوق العملات المشفرة. عندما ينخفض السوق، توفر عقود القوة الحسابية المباعة دخلًا مستقرًا؛ وعندما يرتفع السوق، يمكن أن يجلب التعدين الخاص أرباحًا إضافية.
2. بيع كل القوة الحسابية للحصول على دخل ثابت ، وهو نهج أكثر تحفظا. هذا يمكن أن يقلل من تأثير تقلبات السوق على الدخل ويضمن استقرار الأرباح.
3. نظرًا للفروقات في هياكل التكاليف (مثل تكاليف الكهرباء)، قد يتمكن بعض المُنقبين من تحقيق تكاليف تشغيل أقل من المتوسط السوقي. يمكن لهؤلاء المنقبين استغلال ميزتهم التكلفوية لبيع عقود القوة الحوسبية بأسعار السوق والاحتفاظ بالفارق بسبب تكاليف الكهرباء المنخفضة، محققين عمليات التحكيم.

سوق الإثبات

سوق الإثبات هو سوق طاقة حسابي ZKP لامركزي تم بناؤه بواسطة = لا شيء. (شركة تطوير إيثريوم). على حد علمي ، هو حاليا سوق الطاقة الحسابية الوحيد المبني حول توليد ZKP. بشكل أساسي ، إنه بروتوكول وصول إلى البيانات غير موثوق به يمكن سلاسل الكتل والبروتوكولات من الطبقة 1 والطبقة 2 من إنشاء براهين صفرية المعرفة بناء على الحاجة إلى مشاركة البيانات بسلاسة ، دون الاعتماد على وسطاء مركزيين. على الرغم من أن Proof Market ليس السوق المبني حول وحدات معالجة الرسومات الفردية كما تخيلت (تم بناء Proof Market حول بائعي الأجهزة المحترفين ، ويمكن أن يشير تعدين GPU ل ZKP أيضا إلى شبكة الأسطوانة في بنية التمرير أو Aleo) ، إلا أنه لا يزال وثيق الصلة بالنظر في كيفية إنشاء سوق الطاقة الحسابية ZKP وتطبيقه على نطاق واسع. سير عمل سوق الإثبات هو كما يلي:

الطالب عن البرهان:

• الكيانات المطالبة بالأدلة، مثل zkBridge، zkRollup، zkOracle، أو تطبيقات zkML.
• إذا لم يكن الدائرة موجودة، فإنه من الضروري إجراء مرحلة تحضيرية، حيث يتم إنشاء دائرة جديدة عن طريق تشغيل zkLLVM.
• إذا كان الدائرة موجودة بالفعل، يتم إنشاء طلب zkProof للدائرة المحددة مسبقًا.

zkLLVM:

• هذا الجزء مسؤول عن توليد الدوائر، أي البرامج التي تشفر المهام الحسابية.
• في مرحلة التحضير، يقوم zkLLVM بإجراء المعالجة المسبقة على الحساب لإنشاء الدائرة وتقديمها إلى Proof Market.

سوق الإثبات:

• سوق مركزي يطابق الطلبات من طالبي البراهين مع مُولِّدي البراهين.
• يتحقق من صحة الأدلة ويقدم المكافآت بعد التحقق من البرهان.

مولد الإثبات:

• يقوم بعمليات الحساب لإنشاء الأدلة اللازمة لعدم التعرف.
• يستقبل الطلبات من سوق البرهان ويعيد الأدلة المولدة.

آلية المكافأة:

• مكافأة مطور الدائرة: يتلقى مؤلف الدائرة مكافأة في كل مرة يستخدم فيها طالب البرهان الدائرة لإنشاء برهان.
• مكافأة مولد البروف: بمجرد التحقق من البرهان في سوق البرهان، يتلقى المولد مكافأة استنادًا إلى شروط الطلب.

في العملية بأكملها، تدور طلبات، وإنشاء، والتحقق، وتوزيع المكافآت للأدلة كلها حول Proof Market. تهدف هذه العملية إلى إنشاء سوق لامركزي حيث يتم تشغيل إنشاء والتحقق من ZKP تلقائيًا، ويمكن للمشاركين تلقي مكافآت تتناسب مع إسهاماتهم.

سيناريوهات التطبيق

منذ إصدار الاختبار في يناير 2023، كانت السيناريوهات التطبيقية الرئيسية لسوق البرهان تشمل البروتوكولات التي تعمل خارج طبقة Ethereum Layer 1 (L1)، مثل zkRollup، zkBridge المتصل بEthereum، والسلاسل العامة التي تستخدم zkP.

مع دمج نقاط نهاية إيثيريوم (واجهة بوابة تسمح للأنظمة أو الخدمات الأخرى بالاتصال والاندماج)، سيكون Proof Market قابلاً للتطبيق على مزيد من التطبيقات، خاصة تلك التي تحتاج إلى طلبات مباشرة من تطبيقات EVM لتوفير تجربة مستخدم أكثر سلاسة أو تحتاج إلى العمل مع البيانات المخزنة على السلسلة.

هنا بعض سيناريوهات تطبيق محتملة:

• تعلم الآلة (ML): يمكن بدء طلبات الاستدلال على السلسلة لتطبيقات zkML. يمكن نشر تطبيقات مثل الكشف عن الاحتيال والتحليل التنبؤي والتحقق من الهوية على إيثريوم.
• معالجة بيانات الإيثيريوم (zkOracles): تتطلب العديد من التطبيقات بيانات تاريخية أو معالجة من الإيثيريوم. باستخدام zkOracles، يمكن للمستخدمين الحصول على البيانات من طبقة الاتفاق لطبقة التنفيذ.
• نقل البيانات (zkBridges): يمكن للمستخدمين طلب نقل البيانات مباشرة ودفع رسوم الإثبات، مما يقضي على الحاجة إلى مشغلي الجسور كوسطاء بين المستخدمين والسوق.
• دليل الاحتيال: يمكن التحقق بسهولة من بعض دلائل الاحتيال على السلسلة، بينما لا يمكن التحقق من البعض الآخر. يمكن لصيادو الأسماك (مشاركو الشبكة المتخصصون في التحقق من البروتوكول الرئيسي والبحث عن احتمالات الاحتيال) التركيز على التحقق من البروتوكول الرئيسي والإشارة إلى الدلائل المطلوبة المقدمة من سوق الدليل.
• تحديثات البيانات والتراكم: يمكن للتطبيقات تخزين أحدث التحديثات مباشرة على الطبقة 1 ثم تراكمها في شجرة Merkle، مع دلائل على صحة تحديثات الجذر.
• إنشاء أرقام عشوائية: يمكن لتطبيقات طلب أرقام عشوائية تم إنشاؤها من خلال VDFs القائمة على الهاش بدون ثقة.
• تجميع الإثباتات: إذا أرسلت التطبيقات إثباتاتها بشكل مستقل (بدون تحقق) ، فإن تجميعها في دليل واحد ثم التحقق منها مرة واحدة يمكن أن يقلل من تكلفة التحقق من الإثبات.

تنفيذ عملي

يستخدم مشروع LSD المعروف Lido أيضا Proof Market لبناء حل لتعزيز أمان ومصداقية عقد Lido Accounting Oracle. تعتمد Lido Accounting Oracle على لجنة Oracle المكونة من أطراف ثالثة موثوق بها وآلية النصاب القانوني للحفاظ على حالتها ، مما يشكل ناقلات هجوم محتملة. عملية الحل في سوق الإثبات هي كما يلي:

تعريف المشكلة

• عقد أوراكل محاسبة ليدو: يدير التقارير المعقدة، بما في ذلك بيانات طبقة الاتفاق (مثل القيمة الإجمالية المقفلة (TVL)، عدد المحققين، الخ).
• الهدف: لجعل التقارير غير قابلة للثقة، من الضروري توسيع التقرير ليشمل أدلة على صحة الحوسبة.

مواصفات الحل

• الهدف الأولي: في المرحلة الأولى، قم بالإبلاغ فقط عن مجموعة فرعية مثل رصيد Lido CL (المشار إليه بالأصول المتعلقة بطبقة الاتفاق في بروتوكول Lido)، وأرقام الرصيد النشط والخارج، وما إلى ذلك.
• المشاركون الرئيسيون:

Lido: يحتاج إلى إتاحة الوصول إلى بيانات معينة من حالة طبقة الإجماع في طبقة التنفيذ.

تقرير Oracle: TVL وأرقام المحققين إلى عقد TVL.

مُنتج البرهان: يولّد أدلة سلامة الحوسبة.

التحقق من البرهان: يحقق البراهين في عقد EL.

تنفيذ تقني

• أوراقل: تطبيق مستقل يحصل على بيانات الإدخال، يقوم بحساب تقارير الأوراقل، وينتج دلائل.
• دائرة zkLLVM: تستخدم لبناء أدلة على عدم المعرفة لسلامة الحوسبة.
• تدقيق محاسبي غير موثوق به عقد أوراكل: يتحقق من البراهين الثنائية ويتحقق من صحة معلومات الصلاحية الحسابية.

مراحل النشر

• الحالة الحالية: عندما يقوم ما يكفي من أعضاء Oracle الموثوق بهم بتقديم التقارير وبلوغ نصف معين.
• مرحلة "Dark Launch": تصل إلى النصاب الموثوق به ولكنها تقبل أيضًا تقارير غير قابلة للثقة وتقوم بالتحقق الضروري.
• الفترة الانتقالية: يصل إلى النصاب القانوني الموثوق به ، ويتلقى تقريرا واحدا صالحا على الأقل غير موثوق به ، وتكون التقارير متسقة.
• الإطلاق الكامل: يستخدم عقد المحاسبة تقارير غير قابلة للثقة فقط لتحديد القيمة الإجمالية للتأكد وأرقام الموثق.
• الحالة النهائية: تلغي تماما تقارير النصاب القانوني ، باستخدام تقارير غير موثوقة فقط.

استنتاج

بالمقارنة مع الرسم الكبير لسوق قوة الحوسبة AGI، يكون سوق قوة الحوسبة ZKP أكثر تقييدًا فعلاً لتطبيقات داخل سلسلة الكتل. ومع ذلك، الفائدة هي أن تطوير سوق قوة الحوسبة ZKP لا يحتاج إلى النظر في تصاميم معقدة للغاية مثل الشبكات العصبية، مما يجعل صعوبة التطوير العامة أقل ومتطلبات التمويل أقل. من خلال دمج المشاريع المذكورة أعلاه، ليس من الصعب أن نرى أنه في حين أن سوق قوة الحوسبة AGI لا يزال مرتبكًا بشأن كيفية الهبوط، فإن سوق قوة الحوسبة ZKP قد اخترقت بالفعل سيناريوهات تطبيقية متعددة في سلسلة الكتل في عدة أبعاد.

من منظور السوق ، لا يزال سوق الطاقة الحسابية ZKP في مرحلة المحيط الأزرق للغاية ، وسوق الإثبات المذكور أعلاه ليس التصميم المثالي في رأيي. من خلال الجمع بين تحسين الخوارزمية وتحسين سيناريو التطبيق وتحسين الأجهزة واختيار أسواق بائع الطاقة الحسابية المختلفة ، لا يزال هناك الكثير من المساحة الخيالية في تصميم سوق الطاقة الحسابية ZKP. علاوة على ذلك ، بالنظر إلى منظور التنمية ، أكد فيتاليك مرارا وتكرارا أن تأثير ZK على مجال blockchain في العقد المقبل سيكون بنفس أهمية blockchain نفسها. ومع ذلك ، نظرا لتعدد استخدامات ZK ، مع نضوج التصميم ، قد لا تكون أهمية ZK المستقبلية في المجالات غير blockchain أدنى من AGI الحالي ، ولا ينبغي الاستهانة بآفاقها.

حول YBB

YBB هو صندوق web3 يكرس نفسه لتحديد المشاريع التي تحدد Web3 مع رؤية لإنشاء موطن أفضل عبر الإنترنت لجميع سكان الإنترنت. تأسست YBB من قبل مجموعة من المؤمنين ب blockchain الذين شاركوا بنشاط في هذه الصناعة منذ عام 2013 ، وهي دائما على استعداد لمساعدة مشاريع المرحلة المبكرة على التطور من 0 إلى 1.نحن نقدر الابتكار والعاطفة الذاتية والمنتجات الموجهة للمستخدم مع الاعتراف بإمكانات تطبيقات التشفير و blockchain.

تنصل:

1. تم نقل هذه المقالة من [متوسط]. جميع حقوق الطبع والنشر تنتمي إلى الكاتب الأصلي [YBBإذا كانت هناك اعتراضات على هذا النقل، يرجى الاتصال بالبوابة تعلمالفريق، وسيتولون بالأمر على الفور.
2. إخلاء المسؤولية عن الضرر: الآراء والآراء المعبر عنها في هذا المقال هي فقط تلك التي يعبر عنها المؤلف ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تُجرى ترجمة المقال إلى لغات أخرى عن طريق فريق جيت ليرن. ما لم يُذكر، يُحظر نسخ أو توزيع أو نسخ المقالات المترجمة.