บทนำ:

บทความนี้พยายามตอบคำถามว่าต้นทุนที่ต่ำของ ZKP นั้นเป็นข้อเสนอที่ผิดหรือไม่ โดยเริ่มจากด้านล่างสุดของเทคโนโลยีและข้อมูล

บทนำ: ด้วยความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยี ZKP (Zero-Knowledge Proof) ผู้คนจึงสนใจอย่างมากในความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพ ทรัพยากรการประมวลผลที่กว้างขวางและการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการนำไปใช้และบำรุงรักษาระบบพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ การคำนวณเหล่านี้อาจส่งผลให้มีต้นทุนสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องรับมือกับข้อมูลจำนวนมหาศาลและการคำนวณที่ซับซ้อน ดังนั้น ZKP จึงไม่มีความได้เปรียบด้านต้นทุนอย่างแน่นอน ซึ่งขึ้นอยู่กับสถานการณ์การใช้งานเฉพาะ

ท่ามกลางข่าวที่ Azarta Connect ถูกบังคับให้ปิดตัวลง เป็นเรื่องสำคัญสำหรับเราที่จะต้องประเมินข้อดีด้านต้นทุนที่อ้างสิทธิ์ของเทคโนโลยี ZKP อีกครั้ง แม้ว่า ZKP จะถูกเรียกเก็บเงินว่าเป็นโซลูชันที่สามารถให้ความเป็นส่วนตัวได้ในระดับสูง แต่ความล้มเหลวชั่วคราวของ Azarta Connect อย่างน้อยก็พิสูจน์ได้ว่าเทคโนโลยีนี้เผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ในแง่ของต้นทุนในขั้นตอนนี้

หากเทคโนโลยี ZKP มีความคุ้มค่าอย่างแท้จริง เหตุใด Azarta Connect จึงไม่สามารถบรรลุความยั่งยืนในการดำเนินงานได้ สิ่งที่น่าสนใจกว่านั้นคือ Azarta ยังสนับสนุนชุมชนให้แยก ปรับใช้ และดำเนินการ Azarta Connect เวอร์ชันใหม่ สิ่งนี้บ่งบอกถึงทรัพยากรจำนวนมากที่จำเป็นในการรัน Azarta Connect อย่างอิสระ นอกจากนี้ยังยิ่งเพิ่มความสงสัยของเราเกี่ยวกับความคุ้มค่าของ ZKP ถ้า ZKP มีข้อได้เปรียบด้านต้นทุนจริงๆ แล้วเหตุใดชุมชนจึงต้องมีการลงทุนจำนวนมากเพื่อให้โครงการดำเนินต่อไปได้

ดังนั้นเราจึงต้องพิจารณาความได้เปรียบด้านต้นทุนที่อ้างสิทธิ์ของเทคโนโลยี ZKP อย่างจริงจัง บางทีความได้เปรียบด้านต้นทุนของ ZKP อาจเป็นเพียงภาพลวงตาที่เกินจริง และสถานการณ์จริงอาจซับซ้อนกว่า เมื่อแสวงหาความได้เปรียบด้านต้นทุน เราต้องคำนึงถึงไม่เพียงแต่การเพิ่มประสิทธิภาพในด้านเดียวเท่านั้น แต่ยังรวมถึงประสิทธิภาพและความสมดุลด้านต้นทุนของระบบโดยรวมอย่างครอบคลุมด้วย ตัวอย่างเช่น การลดต้นทุนการคำนวณอาจเพิ่มต้นทุนการสื่อสาร หรือการใช้อัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอาจต้องการการสนับสนุนฮาร์ดแวร์ที่ซับซ้อนมากขึ้น ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องดำเนินการวิเคราะห์ต้นทุน-ผลประโยชน์ที่ครอบคลุมสำหรับโครงการเฉพาะ ชั่งน้ำหนักกลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมในทุกด้าน และค้นหาจุดสมดุลที่ดีที่สุด

ที่มา: Bing Ventures

ตำนานต้นทุนที่แตกหัก

ขั้นแรก เราต้องกำหนดโครงสร้างต้นทุนของ ZKP ในปัจจุบัน วิธีการนิยามต่างๆ มีความซับซ้อนและมีมาตรฐานที่แตกต่างกัน ซึ่งอย่างน้อยก็รวมถึงต้นทุนฮาร์ดแวร์ ต้นทุนการประมวลผล ต้นทุนการตรวจสอบ ต้นทุนการจัดเก็บ เป็นต้น แต่ในบทความนี้ ตามหลักการดั้งเดิมของ ZKP คำจำกัดความของโครงสร้างต้นทุนมุ่งเน้นไปที่ต้นทุนหลักสองประการคือต้นทุนการสื่อสารและการคำนวณ ต้นทุนการสื่อสารหมายถึงต้นทุนในการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างผู้พิสูจน์และผู้ตรวจสอบ ในขณะที่ต้นทุนการคำนวณหมายถึงต้นทุนของผู้พิสูจน์และผู้ตรวจสอบในการดำเนินการคำนวณ ต้นทุนหลักทั้งสองนี้มีบทบาทในการแข่งขันหลักใน ZKP เนื่องจากส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพและความปลอดภัยของการพิสูจน์และตรวจสอบ หากต้นทุนการสื่อสารและต้นทุนการประมวลผลสูงเกินไป ประสิทธิภาพในการพิสูจน์และตรวจสอบจะลดลง ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพของทั้งระบบ

เมื่อกลับมาที่สถาปัตยกรรมความเป็นส่วนตัวของ Azarta แล้ว เราต้องตระหนักว่ามีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างแนวทาง Rollup ของ Azarta และโซลูชัน ZK series Layer 2 อื่นๆ เมื่อเปรียบเทียบกับการรวบรวมและจัดแพ็กเกจธุรกรรมหลายรายการเพื่อสร้างหลักฐาน Azarta จำเป็นต้องสร้างหลักฐานสำหรับแต่ละธุรกรรมแยกกัน จากนั้นจึงจัดแพ็กเกจ แนวทางนี้ส่งผลให้จำเป็นต้องสร้างหลักฐานที่เป็นอิสระสำหรับแต่ละธุรกรรม ซึ่งจะเพิ่มต้นทุนการคำนวณและค่าธรรมเนียมก๊าซ ทำให้ค่าธรรมเนียมก๊าซของ Azarta สูงกว่าแผน Rollup อื่นๆ

นอกจากนี้ มีเพียงหลักฐานความเป็นส่วนตัวที่ผู้ใช้สร้างขึ้นเองเท่านั้นที่จะเป็นหลักฐานที่ไม่มีความรู้ซึ่งจะไม่ทำให้ข้อมูลรั่วไหล และหลักฐานการยกเลิกภายในและหลักฐานการเปิดใช้งานภายนอกที่อยู่ด้านบนนั้นไม่จำเป็นต้องเป็นความรู้ที่เป็นศูนย์เสมอไป สิ่งนี้บดบังข้อได้เปรียบด้านความเป็นส่วนตัวของ ZKP และยังตั้งคำถามเพิ่มเติมถึงความได้เปรียบด้านต้นทุนของ ZKP วิธีเกตเวย์ของ Azarta Connect ค่อนข้างจะป่อง โดยจะรวมธุรกรรมไว้ในเลเยอร์ 1 และดำเนินการรวมกองทุนและการเรียกใช้ฟังก์ชัน Defi ผ่านสัญญา Azarta Bridge อย่างไรก็ตาม วิธีการเกตเวย์นี้อาจเหมาะสมกับธุรกรรมบางประเภทเท่านั้นในแง่ของการแบ่งปันค่าธรรมเนียม และอาจทำให้การปรับใช้โครงการมีความยืดหยุ่นน้อยลง

ที่มา: Sin7Y

ยากที่จะวัดความคุ้มค่า

ความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพมีความซับซ้อนและเป็นแบบไดนามิก โดยทั่วไปแล้ว ต้นทุนที่ต่ำลงจะปรับปรุงประสิทธิภาพ เนื่องจากจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการประมวลผลและการสื่อสาร จึงทำให้ระบบโดยรวมมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การแสวงหาต้นทุนที่ต่ำมากเกินไปจะส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลง เนื่องจากต้องสูญเสียทรัพยากรด้านคอมพิวเตอร์และการสื่อสารบางอย่าง ดังนั้นจึงจำเป็นต้องค้นหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพในระบบ ZKP เพื่อตอบสนองความต้องการของสาขาการใช้งานที่แตกต่างกัน

การพิสูจน์ความรู้ที่ไม่มีศูนย์เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบความถูกต้องของการเรียกร้องระหว่างผู้เข้าร่วมที่แตกต่างกันโดยการส่งข้อความ ดังนั้นต้นทุนการสื่อสารจึงเป็นปัจจัยสำคัญ เพื่อลดต้นทุนการสื่อสาร เราสามารถพิจารณาใช้โปรโตคอลการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพและอัลกอริธึมการบีบอัดเพื่อลดขนาดข้อความและเวลาในการส่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโครงการเลเยอร์ 2 เช่น Azarta การสื่อสารข้ามสายโซ่จำเป็นต้องส่งข้อความและข้อมูลระหว่างเครือข่ายบล็อกเชนที่แตกต่างกัน การส่งข้อความเกี่ยวข้องกับการสื่อสารและการโต้ตอบผ่านเครือข่าย ซึ่งส่งผลให้มีค่าใช้จ่ายในการสื่อสารบางอย่าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้าง DApp แบบเชนเต็มรูปแบบขนาดใหญ่ ปริมาณการส่งข้อความจะมากขึ้น ซึ่งเพิ่มแรงกดดันต่อต้นทุนการสื่อสาร

การพิสูจน์ที่ไม่มีความรู้ต้องใช้การคำนวณอย่างกว้างขวางเพื่อสร้างการพิสูจน์และตรวจสอบความถูกต้อง เพื่อลดต้นทุนการประมวลผล เราสามารถลดขั้นตอนการประมวลผลที่ไม่จำเป็นและค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลโดยการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมและโครงสร้างข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสม นอกจากนี้ การประมวลผลแบบขนานและเทคโนโลยีการประมวลผลแบบกระจายยังสามารถใช้เพื่อกระจายงานการประมวลผลไปยังหลายโหนดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผล การตรวจสอบ ZKP บนห่วงโซ่เป้าหมายมีราคาค่อนข้างถูก แต่กระบวนการสร้างการพิสูจน์บนห่วงโซ่ต้นทางนั้นต้องใช้ต้นทุนการคำนวณจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้วิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิม ค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบจะสูงและผู้ใช้ไม่สามารถจ่ายได้

ที่มา: Bing Ventures

กลยุทธ์การควบคุมต้นทุนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผู้เขียนเชื่อว่าด้วยการเติบโตของเทคโนโลยี ค่าใช้จ่ายในการสื่อสารอาจไม่ใช่ข้อจำกัดหลักอีกต่อไป ความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีการสื่อสารสมัยใหม่หมายความว่าต้นทุนการสื่อสารลดลงอย่างมาก ดังนั้นเราจึงต้องมุ่งเน้นที่การปรับต้นทุนการคำนวณให้เหมาะสมมากขึ้น ซึ่งอาจมีความหมายมากกว่า อย่างไรก็ตาม เนื่องจากขอบเขตการใช้งานของโปรโตคอลดังกล่าวขยายออกไป ค่าใช้จ่ายในการสื่อสารก็อาจยังคงเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญ และควรให้ความสนใจอย่างต่อเนื่องกับสถานการณ์เฉพาะ เพื่อการใช้งานที่ยืดหยุ่น

ในเวลาเดียวกัน เราต้องรู้ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมไม่ใช่วิธีเดียวที่จะลดต้นทุนการประมวลผล นอกเหนือจากการปรับปรุงอัลกอริธึมของโปรโตคอลแล้ว คุณยังสามารถพิจารณาลดต้นทุนการประมวลผลด้วยนวัตกรรมทางเทคโนโลยีในด้านต่างๆ เช่น ฮาร์ดแวร์เฉพาะ การประมวลผลแบบกระจาย หรือการเรียนรู้เชิงลึก วิธีการเหล่านี้จำเป็นต้องมีการวิจัยและการสาธิตในระยะยาวมากขึ้น แต่จะนำมาซึ่งความก้าวหน้าในการปรับปรุงประสิทธิภาพและความได้เปรียบด้านต้นทุนอย่างแน่นอน เราเชื่อว่าคำแนะนำต่อไปนี้สมควรได้รับความสนใจมากขึ้นในการแข่งขัน ZKP ในอนาคต:

1. ประสิทธิภาพสูงและต้นทุนการประมวลผลต่ำ: โครงการ ZKP ที่มีประสิทธิภาพสูงและต้นทุนการประมวลผลต่ำจะได้รับความสนใจอย่างมาก ซึ่งหมายความว่าโครงการสามารถสร้างและตรวจสอบหลักฐานได้อย่างมีประสิทธิภาพพร้อมทั้งรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว โครงการดังกล่าวจะมีศักยภาพในการประยุกต์ใช้ในวงกว้างและสามารถตอบสนองความต้องการในทางปฏิบัติในวงกว้างได้ ขณะนี้มีระบบพิสูจน์ ZKP ที่แตกต่างกันหลายระบบ โดยแต่ละระบบมีข้อดีและข้อเสียเฉพาะตัวของตัวเอง เรามีทัศนคติเชิงบวกมากขึ้นเกี่ยวกับโครงการที่ทุ่มเทให้กับการปรับปรุงและสร้างสรรค์ระบบพิสูจน์อักษรเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุนการคำนวณ และเพิ่มความปลอดภัย นักพัฒนาจำเป็นต้องสำรวจการสร้างการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และอัลกอริธึมการตรวจสอบการพิสูจน์ความรู้เป็นศูนย์ที่ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมมากขึ้น เพื่อให้บรรลุการสร้างและกระบวนการตรวจสอบการพิสูจน์ที่รวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น
2. โครงการ ZKP ที่ประสบความสำเร็จควรมีคุณสมบัติที่สามารถนำไปใช้งานได้ในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งหมายความว่าจำเป็นต้องคำนึงถึงข้อจำกัดในสภาพแวดล้อมจริงและจัดหาวิธีแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริง ตัวอย่างเช่น ข้อควรพิจารณาต่างๆ เช่น ความเข้ากันได้กับโครงสร้างพื้นฐานและระบบที่มีอยู่ ความง่ายในการบูรณาการ และการใช้งาน ล้วนมีความสำคัญ การใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะเพื่อเร่งการคำนวณ ZKP ถือเป็นทิศทางการวิจัยที่สำคัญ การวิจัยในอนาคตสามารถมุ่งเน้นไปที่นวัตกรรมของเทคโนโลยีการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ เช่น การใช้ฮาร์ดแวร์ที่ปรับแต่งเอง รวมถึง FPGA (Field Programmable Sanv Array) หรือ ASIC (Application specific Integrated Circuit) การใช้การเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ทำให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของระบบ ZKP ได้ โดยให้การสนับสนุนที่ดีขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันขนาดใหญ่และสถานการณ์แบบเรียลไทม์

ที่มา: Bing Ventures

แนวทางแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัย: ในระบบ ZKP การรักษาความปลอดภัยถือเป็นสิ่งสำคัญ ปัญหาด้านความปลอดภัยในระบบ ZKP เป็นต้นทุนที่ซ่อนอยู่ที่ใหญ่ที่สุด เช่น การป้องกันการโจมตีและช่องโหว่ ความปลอดภัยของการตั้งค่าพารามิเตอร์ และการรับประกันแบบสุ่ม เป็นต้น มีเพียงการปรับปรุงการรักษาความปลอดภัยของระบบ ZKP อย่างต่อเนื่องเท่านั้นที่สามารถรับประกันความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือในการใช้งานจริง และมอบการปกป้องและการรับประกันความเป็นส่วนตัวในระดับที่สูงขึ้นแก่ผู้ใช้ ซึ่งจะดำเนินการผ่านกระบวนการออกแบบต้นทุนและประสิทธิภาพทั้งหมด

โดยสรุป โครงการ ZKP ที่มีแนวโน้มควรมีประสิทธิภาพสูงและต้นทุนการประมวลผลต่ำ นอกจากนี้ยังควรมุ่งเน้นไปที่การใช้งานจริง ปลอดภัยและเชื่อถือได้ ปรับใช้ได้ในโลกแห่งความเป็นจริง และมีความปลอดภัยตลอดกระบวนการ เราคาดการณ์ได้ว่าการพัฒนาเทคโนโลยี ZKP อย่างต่อเนื่องจะช่วยเพิ่มโอกาสในการใช้งานในวงกว้างมากขึ้นสำหรับการปกป้องความเป็นส่วนตัวและประสิทธิภาพการตรวจสอบ นอกจากนี้เรายังต้องพิจารณาปัจจัยหลายประการเมื่อประเมินความคุ้มค่าของโครงการ ZKP รวมถึงทรัพยากรการประมวลผล ข้อกำหนดด้านความปลอดภัย ข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ และความซับซ้อนของการนำไปใช้และการบำรุงรักษา ในบางกรณี ZKP อาจมอบสิทธิประโยชน์ด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยที่สำคัญซึ่งช่วยชดเชยต้นทุนที่เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ในกรณีอื่นๆ ต้นทุนอาจเกินมูลค่าจริงที่ให้ไว้

ข้อสงวนสิทธิ์：

1. บทความนี้พิมพ์ซ้ำจาก [Bing Ventures] ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้แต่งต้นฉบับ [Kyle Liu] หากมีการคัดค้านการพิมพ์ซ้ำนี้ โปรดติดต่อทีมงาน Sanv Nurlae แล้วพวกเขาจะจัดการโดยเร็วที่สุด
2. การปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุนใดๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นดำเนินการโดยทีมงาน Sanv Nurlae เว้นแต่จะกล่าวถึง ห้ามคัดลอก แจกจ่าย หรือลอกเลียนแบบบทความที่แปลแล้ว