はじめに:

この記事では、テクノロジーとデータの底から始めて、ZKPの低コストが誤った提案であるかどうかに答えようとします。

はじめに:ZKP(ゼロ知識証明)技術の継続的な進歩に伴い、人々はコストとパフォーマンスの関係に強い関心を持つようになりました。 広範なコンピューティングリソースとアルゴリズムの最適化は、ゼロ知識証明システムの実装と維持に不可欠です。 これらの計算は、特に膨大なデータや複雑な計算を扱う場合、高いコストにつながる可能性があります。 したがって、ZKPには、特定のアプリケーションシナリオに依存するコスト上の利点が絶対にあるわけではありません。

Aztec Connectが閉鎖を余儀なくされたというニュースを背景に、ZKPテクノロジーの主張するコスト優位性を再評価することが不可欠です。 ZKPは高度なプライバシーを提供できるソリューションとして請求されていますが、Aztec Connectの一時的な障害は、少なくともこのテクノロジーが現段階でコストの面で大きな課題に直面していることを証明しています。

ZKPテクノロジーが本当に費用対効果が高いのであれば、なぜAztec Connectは事業の持続可能性を達成できないのでしょうか? さらに興味深いのは、AztecがコミュニティにAztec Connectの新しいバージョンをフォーク、デプロイ、運用することを奨励していることです。 これは、Aztec Connectを個別に実行するために必要な膨大なリソースを示唆しています。 これはまた、ZKPの費用対効果に対する疑念をさらに悪化させます。 ZKPに本当にコスト面での優位性があるのなら、なぜコミュニティはプロジェクトを継続するためにこれほど多額の投資が必要なのでしょうか?

したがって、ZKPテクノロジーの主張されているコスト上の利点を真剣に検討する必要があります。 もしかしたら、ZKPのコスト優位性は誇張された錯覚に過ぎず、実際の状況はもっと複雑かもしれません。 コスト優位性を追求する場合、1つの側面の最適化だけでなく、システム全体の性能やコストバランスを総合的に考える必要があります。 たとえば、計算コストを削減すると通信コストが増加したり、より効率的なアルゴリズムを使用したりするために、より複雑なハードウェア サポートが必要になる場合があります。 したがって、特定のプロジェクトに対して包括的な費用便益分析を実施し、あらゆる側面で最適化戦略を比較検討し、最適なバランスポイントを見つける必要があります。

ソース: Bing Ventures

破綻したコスト神話

まず、ZKPのコスト構造を定義する必要があります。 現在、さまざまな定義方法は複雑で、少なくともハードウェアコスト、コンピューティングコスト、検証コスト、ストレージコストなどを含むさまざまな標準があります。 しかし、この記事では、ZKPのネイティブ原則に従って、コスト構造の定義は、通信コストとコンピューティングコストの2つのコアコストに焦点を当てています。 通信コストとは、証明者とバリデーターの間で情報をやり取りするコストのことで、計算コストとは、証明者とバリデーターが計算を行うためのコストのことです。 この2つの主要なコストは、証明と検証の効率とセキュリティに直接影響するため、ZKPにおいて中核的な競争力を発揮します。 通信コストや計算コストが高すぎると、証明や検証の効率が低下し、システム全体の性能に影響を及ぼします。

ここで、Aztecのプライバシーアーキテクチャに戻ると、Aztecのロールアップアプローチと他のZKシリーズのレイヤー2ソリューションとの間には大きな違いがあることを認識する必要があります。 複数のトランザクションを集約してパッケージ化して証明を生成するのと比較して、Aztec はトランザクションごとに個別に証明を生成してからパッケージ化する必要があります。 このアプローチでは、トランザクションごとに独立した証明を生成する必要があるため、計算コストとガス料金が増加し、Aztecのガス料金が他のロールアップスキームよりも高くなります。

また、ユーザーがネイティブに生成したプライバシー証明のみが情報を漏洩しないゼロ知識証明であり、その上に内部ロールアップと外部ロールアップ証明が必ずしもゼロ知識であるとは限りません。 これにより、ZKPのプライバシー上の利点が不明瞭になり、ZKPのコスト上の利点の実行可能性にさらに疑問が投げかけられます。 Aztec Connectのゲートウェイ方式は比較的肥大化しています。 トランザクションをレイヤー 1 に集約し、Aztec Bridge Contract を介して資金集約と Defi 関数呼び出しを実装します。 ただし、このゲートウェイアプローチは、手数料の分担という点で特定の種類のトランザクションにのみ適している場合があり、プロジェクトの展開の柔軟性が低下する可能性があります。

ソース: Sin7Y

費用対効果の測定が困難

コストとパフォーマンスの関係は複雑で動的です。 通常、コストが低いと、計算と通信のオーバーヘッドが削減され、システム全体の効率が向上するため、パフォーマンスが向上します。 しかし、低コストを過度に追求すると、特定のコンピューティングリソースや通信リソースが犠牲になるため、パフォーマンスの低下につながります。 したがって、さまざまなアプリケーション分野のニーズを満たすために、ZKPシステムのコストとパフォーマンスの適切なバランスを見つける必要があります。

ゼロ知識証明では、異なる参加者間でメッセージを渡すことで主張の正しさを検証するため、通信コストが重要な要素となります。 通信コストを削減するために、効率的な通信プロトコルと圧縮アルゴリズムを使用して、メッセージサイズと送信時間を短縮することを検討できます。 特にAztecのようなレイヤー2プロジェクトの場合、クロスチェーン通信では、異なるブロックチェーンネットワーク間でメッセージとデータを渡す必要があります。 メッセージの配信にはネットワーク通信と対話が伴うため、一定の通信コストが発生します。 特に大規模なフルチェーンDApp構築では、メッセージ送信量が大きくなり、通信コストへの圧力が高まります。

ゼロ知識証明では、証明を生成してその正しさを検証するために、膨大な計算が必要です。 コンピューティングコストを削減するために、アルゴリズムとデータ構造を最適化することで、不要なコンピューティングステップとストレージのオーバーヘッドを削減できます。 さらに、並列コンピューティングおよび分散コンピューティング技術を使用して、コンピューティングタスクを複数のノードに分散し、コンピューティング効率を向上させることもできます。 ターゲットチェーンでのZKP検証は比較的安価ですが、ソースチェーンで証明を生成するプロセスには大きな計算コストが必要です。 特に従来の方法で検証する場合、検証コストが高く、ユーザーはそれを買う余裕がありません。

ソース: Bing Ventures

より効果的なコスト管理戦略

著者は、テクノロジーの成長に伴い、通信コストはもはや主要な制限ではなくなる可能性があると考えています。 現代の通信技術の継続的な進歩は、通信コストが大規模に低下していることを意味します。 したがって、計算コストの最適化にもっと焦点を当てる必要があり、それはより意味のあることかもしれません。 しかし、このようなプロトコルの適用範囲が拡大するにつれて、通信コストは依然として重要な考慮事項であり、柔軟に使用できるように、特定のシナリオに引き続き注意を払う必要があります。

同時に、アルゴリズムの最適化がコンピューティングコストを削減する唯一の方法ではないことも知っておく必要があります。 プロトコルのアルゴリズムを改善するだけでなく、専用ハードウェア、分散コンピューティング、ディープラーニングなどの分野での技術革新によるコンピューティングコストの削減を検討することもできます。 これらの方法は、より長期的な研究と実証を必要としますが、性能の向上とコスト上の優位性において間違いなくブレークスルーをもたらします。 今後のZKPコンペティションでは、以下の方向性がもっと注目に値すると考えています。

1. 高性能で低コンピューティングコスト:高性能で低コンピューティングコストのZKPプロジェクトは、非常に興味深いものです。 これは、プロジェクトがセキュリティとプライバシーを維持しながら、効率的な方法で証明を生成および検証できることを意味します。 このようなプロジェクトは、幅広い応用の可能性を秘めており、大規模な実際的なニーズを満たすことができます。 現在、いくつかの異なるZKPプルーフシステムがあり、それぞれに独自の長所と短所があります。 私たちは、効率の向上、計算コストの削減、セキュリティの強化のために、プルーフシステムの改善と革新に専念するプロジェクトについて、より楽観的です。 開発者は、より迅速で信頼性の高い証明生成および検証プロセスを実現するために、より効率的なゼロ知識証明の構築と、より最適化されたゼロ知識証明検証アルゴリズムを検討する必要があります。
2. 成功するZKPプロジェクトには、現実世界に展開できる機能が必要です。 つまり、現実世界の制約を考慮し、実用的なソリューションを提供する必要があります。 たとえば、既存のインフラストラクチャやシステムとの互換性、統合の容易さ、使いやすさなどの考慮事項はすべて重要です。 ZKP計算を高速化するために専用ハードウェアを利用することは、重要な研究の方向性です。 今後の研究では、FPGA(Field Programmable Sanv Array)やASIC(特定用途向け集積回路)などのカスタマイズされたハードウェアの使用など、ハードウェアアクセラレーション技術の革新に焦点を当てることができます。 ハードウェアアクセラレーションを使用することで、ZKPシステムのパフォーマンスと効率を向上させ、大規模なアプリケーションやリアルタイムシナリオのサポートを向上させることができます。

ソース: Bing Ventures

セキュリティ問題の解決策:ZKPシステムでは、セキュリティが重要です。 ZKPシステムのセキュリティ問題は、攻撃や脆弱性に対する防御、パラメータ設定のセキュリティ、ランダム性の保証など、最大の隠れたコストです。 ZKPシステムのセキュリティを継続的に改善することによってのみ、このようなプロジェクトは、実際のアプリケーションにおける信頼性と信頼性を確保し、コストとパフォーマンスの設計プロセス全体を通じて実行される、より高いレベルの保護とプライバシー保証をユーザーに提供することができます。

要約すると、有望なZKPプロジェクトは、高性能と低コンピューティングコストを特徴とする必要があります。 また、実用的なアプリケーションを指向し、安全で信頼性が高く、現実の世界で展開可能であり、プロセス全体を通じて安全である必要があります。 ZKPテクノロジーの継続的な開発により、プライバシー保護と検証パフォーマンスの幅広いアプリケーションの見通しが提供されることが予測されます。 また、ZKPプロジェクトの費用対効果を評価する際には、コンピューティングリソース、セキュリティ要件、パフォーマンス要件、実装とメンテナンスの複雑さなど、複数の要素を考慮する必要があります。 場合によっては、ZKPは、コストの増加を相殺するプライバシーとセキュリティの大きな利点を提供する可能性があります。 ただし、それ以外の場合は、コストが実際の提供額を超える場合があります。

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