ZKP:盤點零知識證明（ZKP）在 Web3 的巨大機會

零知識(或簡稱zk)是一種使能技術，它不僅可以改變Web3，還可以改變其他的行業。作為一種足夠通用的技術，zk可擁有大量的用例，而我們正處于弄清楚該技術可實現的所有用例的早期階段。一些明顯的zk用例，已經找到了真正的應用，例如啟用交易隱私以及數據壓縮。然而，要讓zk的采用變為主流，仍然需要許多潛在的用例和技術進步。

在本文中，我們首先來回顧下ZKP的不同應用。

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ZKP應用地圖

自發明以來，零知識證明(ZKP)已在crypto行業中找到了穩固的立足點。ZKP確實有一些神奇之處，這使得該技術非常令人興奮。簡單來說，ZKP允許一個實體向世界其他地方證明其知道了一條信息，或者其已經正確完成了一項任務，而無需透露該信息或顯示任務執行的細節。zk的神奇數學讓我們只需檢查生成的ZKP就可以相信知識或執行的完成。出于這個原因，ZKP的第一個，也是最一致的用例是以隱私為中心的crypto網絡。ZKP還用于提供以太坊L1上的L2交易的有效性證明，以引入zkrollup的概念。此外，ZKP在不同的項目中還被用于其他的利基應用。

以隱私為中心的支付和協議

投資盤點公司Deal Box成立風投公司以投資Web3技術:金色財經報道，基于區塊鏈的數字證券和投資盤點公司 Deal Box 成立 Deal Box Ventures，將向新興增長領域、房地產、FinTech、FunTech 和社會影響五個方面的 Web3 技術投資 1.25 億美元。 Deal Box 已經完成了對 Total Network Services、 Rypplzz 和 Forward-Edge AI 的初步戰略投資。[2023/1/18 11:19:29]

ZKP自然地實現了隱私，特別是在缺乏可充當zhen相來源的權威的去中心化網絡中。ZKP允許Web3用戶向網絡驗證者證明他們的交易是有效的，即他們有足夠的余額可以花費，而無需透露交易細節，如交易金額、發送方或接收方地址。

ZKP最初是為了支持Zcash網絡中的隱蔽支付而開發的，然后擴展到了其他網絡。隱私支付網絡的項目例子包括：

注重隱私的L1：Zcash、Horizon、Aleo以及IronFish

通用鏈上的隱私智能合約：TornadoCash

注重隱私的L2：Aztec

zkrollup的驗證

ZKP的另一個主要用例是在底層L1上生成rollup有效性證明。通用rollup優化吞吐量，即通過不利用ZKP的隱私功能來證明更多的TX。在這種權衡中，ZKP僅作為L2交易執行正確性的證明。

動態 | 中國知識產權報盤點2019專利領域大事件 其中一項與區塊鏈相關:近日，中國知識產權報盤點2019專利領域大事件，其中包括“”區塊鏈：專利布局駛入“快車道”。文章指出，區塊鏈是近幾年的科技熱詞。自中共中央局2019年10月24日下午就區塊鏈技術發展現狀和趨勢進行第十八次集體學習后，區塊鏈再度成為全社會關注的焦點，并登上了各大權威紙媒與電視媒體的頭版頭條。區塊鏈專利領域呈現出四個特點：第一，我國創新主體開展專利布局時間較晚，但是專利申請量呈現快速增長態勢；第二，中美兩國是重要的市場和技術原創國家，中國偏重于國內布局，美國多邊布局態勢明顯，區塊鏈技術申請人分布較為分散，初創公司較多，沒有明顯專利壁壘以及行業領軍企業；第三，針對業內非常關注的區塊鏈的安全性、同步效率問題，我國已探索解決方案并形成一批核心專利；第四，區塊鏈技術應用前景廣闊，但部分技術難題仍懸而未決，亟需突破。[2020/1/19]

由于無法有效地證明一些通用函數，因此很難生成ZKP來證明任意智能合約的正確執行。解決這個問題需要實現專用的VM，這些VM可以使用底層zk電路得到有效驗證。由于這種復雜性，zkrollup一開始只支持支付或單個應用，這樣就可以輕松生成ZKP。這里的例子包括zkSync1.0以及Loopring。之后，通用的zkEVM實現開始出現在市場上，包括Starknet、zkSync2.0、PolygonzkEVM以及Scroll。目前，所有的zkrollup都在以太坊上，但理論上也可以在其他鏈上實現zkrollup。然而，比特幣rollup的實施將需要更改比特幣操作碼并進行硬分叉升級，而這通常不受比特幣社區的歡迎。

動態 | 澳媒盤點12國加密貨幣稅制 日本稅率最高:7月23日，澳大利亞加密貨幣媒體Mickey發文盤點各國加密貨幣稅制，并指出日本加密貨幣稅率非常高。根據2017年4月實行的資金結算法修訂版，加密貨幣交易所產生的利益所得劃分為雜項收入，所得稅最高可達45%，作為伴隨著損失的交易市場稅率來說非常高。此外，該媒體列舉了以下幾個國家的加密貨幣稅制：1、德國：加密貨幣交易免除附加稅，持續保有加密貨幣一年以上可免除轉讓所得稅。全部歐洲市民向德國轉移資產時可免除轉移稅。2、新加坡：長期投資加密貨幣的企業和個人免除轉讓所得稅。3、葡萄牙：不像加密貨幣征收附加稅和所得稅，但企業通過加密貨幣交易所得的收益需要課稅。4、馬耳他：加密貨幣的日交易作為法人稅征收稅金，但個人投資者購買和擁有加密貨幣不用繳納稅金。5、馬來西亞：不需要繳納轉讓所得稅。6、白俄羅斯：對加密貨幣挖礦和對加密貨幣的投資不征收稅金。7、瑞士：對專業投資者的加密貨幣交易征收法人稅，挖礦被視為個人營業收入，但個人投資者的投資及交易不需繳納轉讓所得稅。8、加密貨幣被認為是資產，納稅方式和股票一樣；如果購買加密貨幣并保留一年以上，根據收入水平征收0%至20%的稅金。9、澳大利亞：當所有交易均被視為轉讓收入，并且兌換為澳元時要求保留所有準確的交易記錄；如果進行加密貨幣投資獲得的利潤，就要交納與個人所得稅相同速率的稅金。但如果持有1年以上的加密貨幣，將減免50%的稅金。10、以色列和瑞典：如果納稅人不能證明他們購買的加密貨幣的購買額，將會征收百分之百的稅金。[2019/7/23]

其他的零知識證明應用

午間行情盤點:BTC全球均價8771美元，漲幅0.42%，火幣Pro上交易價格為8761美元，幣安交易價格為8766美元，OKEx上交易價格為8778美元。其它主流幣種在火幣Pro的行情為，BCH現價1270美元，漲幅3.98%；ETH現價861美元，漲幅3.17%；ETC現價34.52美元，漲幅11.13%；LTC現價182.2美元，漲幅16.89%；XRP現價1.02美元，漲幅3.87%。[2018/2/14]

除了以隱私為中心的應用和rollup之外，ZKP在其他區塊鏈協議中也找到了其他的用例。本節介紹了這些用例。

Mina

Mina使用ZKP將區塊鏈狀態壓縮到很小的大小。為了實現這一點，Mina使用了遞歸ZKP方法，即對ZKP再進行一次ZKP壓縮計算。當Mina網絡中生成一個區塊時，zk-SNARKs用于生成該區塊的證明，以確保其有效性。當新區塊引用之前的區塊時，新區塊的ZKP會驗證所有之前的區塊，同時保持不變的大小。

Filecoin

Filecoin使用ZKP來確保存儲提供商正確存儲他們聲稱存儲的數據。這個過程稱為復制證明。在此過程中，存儲提供者生成ZKP，以證明存儲的是數據的唯一副本，即不引用其他提供者維護的副本。ZKP為想要實現一定程度的冗余和可用性的Filecoin用戶提供保證。此外，由于證明的大小比存儲的數據小得多，使用ZKP可以降低存儲提供商的帶寬需求。

2017年盤點 納斯達克五個漲幅超過200%的比特幣相關股票:1、Overstock.com（納斯達克股票代碼OSTK），漲幅214%；2、迅雷（納斯達克股票代碼XNET），漲幅310%；3、Bitcoin Investment Turst（納斯達克股票代碼GBTC），漲幅1167%；4、First Bitcoin Capital Corp（納斯達克股票代碼BITCF），漲幅1624%；5、Bitcoin Services Co.（納斯達克股票代碼BTSC），漲幅19275%。[2017/12/19]

CeloPlumo

CeloPlumo使用ZKP允許創建可在phone和其他資源有限的設備上使用的超輕型網絡客戶端。盡管客戶端是輕量級的，但它可以保證訪問的狀態的正確性。

黑暗森林

DarkForest是ZKP在游戲領域最流行的一款應用。盡管ZKP的使用符合隱私用例，但其創建不完全信息博弈的應用是一個獨特的用例，其超越了ZKP在支付網絡中的金融應用范圍。

ZKP的發展軌跡及其應用

在2016年之前，ZKP還只是在小范圍的學術圈內被討論的一個研究課題。當Zcash創始團隊創建了ZKP變體zk-SNARK的第一個實現，以支持Zcash網絡中的屏蔽/隱私交易時，這一切都發生了變化。有了一個真實的用例之后，ZKP引發的興趣變得越來越大，這導致了更多更好的ZKP變體，這些變體成為了第一節中我們討論的很多項目的基礎。然而，該技術需要進一步的ZKP開發才能實現主流的采用。

要了解如何進一步改進該技術，我們可以向AI等類似技術學習。在許多方面，ZKP技術類似于人工智能技術，預計它將遵循類似的發展軌跡。與ZKP一樣，AI最初是一種很有前途的技術，它可以解決許多問題。然而，最初的人工智能算法的能力有限，計算復雜度遠遠超過了可用硬件的能力。這使得人工智能應用變得緩慢且不切實際，因此，人工智能主要局限于研究實驗室。通過發明深度神經網絡(DNN)等新架構，并利用GPU來提高執行速度，從而逐步改進了AI。這最終導致了諸如2012年AlexNet等突破，在最著名的計算機視覺競賽ImageNet中以巨大的優勢獲勝。AlexNet是AI時代的一個開端，它催生了當前令人興奮的AI應用，例如GPT-3、Dall.E2以及StableDiffusion。

而在今天，ZKP的狀態類似于AI早期的狀態，這是一項仍在積極開發中的很有前途的技術，但因為它是計算密集型的，這導致了較長的驗證時間。從人工智能的進步中學習，我們可以發現ZKP技術起飛需要解決的瓶頸。

1.算法/電路改進

就像AI從LeNet-5到AlexNet，從Resnet-50到Transformer一樣，ZKP算法也將經歷開發階段，從而顯著提高性能。我們已經看到了這方面的進展，自2011年引入zk-SNARK以來，研發人員已經開發了更高級的算法。2018年，Starkware的創始人開發了STARK，這是一種無需可信設置且證明生成時間更短的ZKP方法，這項技術是Starkware旗下幾款產品的基礎。

隨著2019年PLONK的引入，ZKP繼續取得了進展，這是一種SNARK實現，它允許很多應用使用單個受信任的設置，而無需重復設置。PLONK促進了多種實現的開發，這些實現被多種Web3協議所使用。

2.優化的執行引擎

ZKP的一個主要限制是計算復雜性，這導致了證明時間過長。例如，Polygon最近宣布的zkEVM實現需要在64核服務器上使用大約5分鐘來生成50萬gas計算的證明。提高ZKP證明時間是使ZKP技術成為主流的關鍵部分。與AI類似，優化軟件執行引擎和使用專用硬件都是實現這一目標的必要條件。

優化軟件

很多ZKP生成操作是大規模并行的，這意味著并行處理可以加速ZKP計算。CUDA等專用GPU庫可用于加速NvidiaGPU上ZKP計算。由于每個項目都使用不同的ZKP算法，因此有幾個項目正在嘗試在內部進行開發。這里一個值得注意的例子是Filecoin的Groth16算法的實現，它使用GPU來加速證明過程。另一個例子是Edgeswap使用GPU將PLONK的證明時間減少了75%。

專用硬件

由于GPU對ZKP證明時間的改進會是有限的，因此另一種選擇是使用專用硬件，例如FPGA或ASIC。在制造專用芯片的昂貴努力之前，FPGA通常被視為硬件原型設計平臺。FPGA或結合GPU和FPGA的混合解決方案，可以在中短期內為Rollup以及以隱私為中心的網絡加速ZKP發揮重要作用。然而，如果ZKP技術發展到我們預期的水平，ASIC最終將出現，并贏得這個市場。目前，ZKP的硬件加速沒有得到充分解決，可能是因為ZKP算法的多樣性和碎片化。然而，我們相信，通過正確的商業模式，一些初創公司可以專注于開發和貨幣化這部分技術堆棧。

3.軟件抽象層

為了釋放ZKP的潛力，需要構建幾個抽象層和工具。這些抽象對于簡化ZKP應用的開發過程是必要的，并允許每組開發人員專注于他們最擅長的事情。例如，應用程序開發人員不應該擔心zk電路的底層細節及其工作方式。再次使用AI類比，通過創建多個抽象層，AI可能取得巨大進步。使用這些抽象，AI應用程序開發人員無需擔心NN架構或硬件資源分配。TensorFlow和PyTorch等框架抽象出了所有這些底層細節。

zk開發堆棧還沒有AI堆棧那么發達。然而，有一些努力來構建這些抽象。在堆棧的底部存在基礎的ZKP庫，例如PLONK和STARK。在該層之上，Noir等高級語言試圖抽象出底層的zk密碼學，并幫助應用開發人員專注于應用程序邏輯。Circom是另一種流行的ZKP語言，它位于這兩層之間，因為它既可用于創建復雜的zk后端，也可用于開發基于ZKP的應用程序。

Web3中ZKP抽象的另一個例子是StarkWare的Cairo語言，它允許開發人員實現在底層使用STARK證明的通用智能合約。為了提供進一步的抽象，Nethermind的Warp工具允許Solidity開發人員將他們的Solidity代碼直接轉換為Cairo。使用Warp，可以將UniswapV3代碼轉換為Cairo，而只需對原始Solidity代碼進行最小的更改。

結論

ZKP技術是Web3領域最具創新性的技術之一，它為突破性協議和公司提供了多種機會。在Alliance，我們希望成為這一運動的核心部分，我們正在尋求支持和資助創始人朝著這個方向發展。

文章就到這里了，我會在交流群做更仔細的分析，如果想加入圈子，歡迎私信！所有資訊平臺均為工種號——Crypto杰瑞

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