導語:隨著ZKP(Zero-Knowledge Proof,零知識證明)技術的不斷髮展,人們對於其在成本和性能方麵的關繫産生了濃厚的興趣。實施和維護零知識證明繫統需要大量的計算資源和算法優化。這些計算可能會導緻高昂的成本,尤其是在處理大規模數據和覆雜計算時。因此,ZKP的成本優勢併非絶對存在,而是取決於具體的應用場景。
在Aztec Connect被迫關閉的新聞背景下,我們認爲不得不重新評估ZKP技術所聲稱的成本優勢。盡管ZKP被標榜爲一種能夠提供高度私密性的解決方案,但Aztec Connect的暫時失敗至少證明現階段這種技術在成本方麵麵臨著巨大的挑戰。
如果ZKP技術真的具有成本優勢,爲什麽Aztec Connect在運營中無法實現可持續性呢?更耐人尋味的是,Aztec還鼓勵社區分叉、部署和操作新版本的Aztec Connect。這暗示著獨立運行Aztec Connect所需的巨大資源。這也進一步加劇了我們對ZKP成本效益的懷疑。如果ZKP的成本優勢是真實存在的,那麽爲什麽社區需要如此大的投入才能使這個項目繼續運行?
因此,我們需要認真審視ZKP技術所聲稱的成本優勢。或許ZKP的成本優勢隻是一個被過分誇大的幻象,而實際情況可能更加覆雜。在追求成本優勢時,不僅要考慮單個方麵的優化,還需要綜合考慮整體繫統的性能和成本平衡。例如,降低計算成本可能會增加通信成本,抑或是使用更高效的算法可能需要更覆雜的硬件支持。因此,我們在針對特定項目時需要進行全麵的成本效益分析,權衡各個方麵的優化策略,併找到最佳的平衡點。
Source: Bing Ventures
首先,這裡需要先定義下ZKP的成本結構。目前各種定義方式紛繁覆雜,標準不一,至少包括了硬件成本、計算成本、驗證成本、存儲成本等部分。但從筆者的角度來看,遵循ZKP的原生原則,我們在這篇文章中對於成本結構的定義專註於通信成本和計算成本這兩大核心成本。通信成本是指證明者和驗證者之間交換信息的成本,而計算成本是指證明者和驗證者執行計算的成本。這兩大成本在ZKP中扮演著核心競爭力的角色,因爲它們直接影響著證明和驗證的效率和安全性。如果通信成本和計算成本太高,那麽證明和驗證的效率就會降低,從而影響到整個繫統的性能。
現在回到Aztec的隱私架構中,我們要認識到Aztec的Rollup方式與其他ZK繫Layer 2解決方案存在顯著差異。相較於將多筆交易聚合打包生成證明,Aztec需要將每筆交易分別生成證明,再進行打包。這種方式導緻了每筆交易都需要生成獨立的證明,從而增加了計算成本和gas費用,使Aztec的gas費用高於其他Rollup方案。
另外,隻有用戶在本地生成的隱私證明才是真正不泄露信息的零知識證明,而在其之上的內部Rollup和外部Rollup證明併不一定是零知識的。這使得ZKP的隱私優勢變得模糊,進一步質疑了ZKP成本優勢的可行性。Aztec Connect的網關方式本身就比較臃腫,將交易聚合到Layer 1,併通過Aztec Bridge Contract實現資金聚合和Defi功能調用。然而,這種網關方式在費用分攤方麵可能隻適用於特定類型的交易,併且對項目部署的靈活性産生了限製。
Source: Sin7Y
成本與性能之間的關繫是覆雜而動態的。通常情況下,較低的成本可以提高性能,因爲它可以減少計算和通信的開銷,從而提高整個繫統的效率。然而,過於追求低成本會導緻性能下降,因爲犧牲了一定的計算和通信資源。因此,ZKP繫統需要在成本與性能之間找到一個合適的平衡點,以滿足不衕應用領域的需求。
零知識證明涉及通過消息傳遞在不衕的參與者之間驗證某個主張的正確性,因此通信成本是一個關鍵因素。爲了降低通信成本,可以考慮使用高效的通信協議和壓縮算法,以減少消息的大小和傳輸時間。特別是對於Aztec這樣的Layer2項目來説,跨鏈通信需要在不衕的區塊鏈網絡之間傳遞消息和數據。傳遞消息涉及到網絡通信和交互,這會導緻一定的通信成本。尤其是對於大規模的全鏈 DApp 構建,消息的傳遞量會更大,增加了通信成本的壓力。
零知識證明需要進行大量的計算來生成證明和驗證證明的正確性。爲了降低計算成本,可以採用優化算法和數據結構,減少不必要的計算步驟和存儲開銷。此外,還可以利用併行計算和分布式計算的技術,將計算任務分散到多個節點上,以提高計算效率。ZKP在目標鏈上的驗證相對便宜,但在源鏈上生成證明的過程就需要較大的計算成本。特別是在使用傳統方法進行驗證時,驗證成本較高,用戶無法承受。
Source: Bing Ventures
筆者認爲,隨著技術的髮展,通信成本可能不再是主要的限製因素。現代通信技術的不斷進步意味著通信成本的成規模地下降趨勢。因此,我們需要將更多的關註點放在計算成本的優化上,可能會更有意義。然而,隨著此類協議的應用範圍擴大,通信成本可能仍然是一個重要的考慮因素,需要繼續關註其特定的場景進行靈活使用。
與此衕時,我們也要明白,優化計算成本的方法不僅僅局限於算法優化。除了改進協議的算法,還可以考慮通過專用硬件、分布式計算或深度學習等領域的技術創新來降低計算成本。這些方法需要更多的長期研究和實證,但絶對會帶來突破性的性能提升和成本優勢。我們認爲以下方曏在未來的ZKP競爭中更值得關註:
Source: Bing Ventures
綜上所述,一個有前景的ZKP項目應當具備高性能和低計算成本、麵曏實際應用、安全可信、真實世界可部署和全過程安全等特點。我們可以預見ZKP技術的不斷髮展將爲隱私保護和驗證性能提供更廣闊的應用前景。我們在評估ZKP項目的成本效益時也需要考慮多個因素,包括計算資源、安全性要求、性能需求以及實施和維護的覆雜性。在某些情況下,ZKP可能會帶來顯著的隱私保護和安全性優勢,從而抵消了成本的增加。然而,在其他情況下,成本可能超過了所能提供的實際價值。
導語:隨著ZKP(Zero-Knowledge Proof,零知識證明)技術的不斷髮展,人們對於其在成本和性能方麵的關繫産生了濃厚的興趣。實施和維護零知識證明繫統需要大量的計算資源和算法優化。這些計算可能會導緻高昂的成本,尤其是在處理大規模數據和覆雜計算時。因此,ZKP的成本優勢併非絶對存在,而是取決於具體的應用場景。
在Aztec Connect被迫關閉的新聞背景下,我們認爲不得不重新評估ZKP技術所聲稱的成本優勢。盡管ZKP被標榜爲一種能夠提供高度私密性的解決方案,但Aztec Connect的暫時失敗至少證明現階段這種技術在成本方麵麵臨著巨大的挑戰。
如果ZKP技術真的具有成本優勢,爲什麽Aztec Connect在運營中無法實現可持續性呢?更耐人尋味的是,Aztec還鼓勵社區分叉、部署和操作新版本的Aztec Connect。這暗示著獨立運行Aztec Connect所需的巨大資源。這也進一步加劇了我們對ZKP成本效益的懷疑。如果ZKP的成本優勢是真實存在的,那麽爲什麽社區需要如此大的投入才能使這個項目繼續運行?
因此,我們需要認真審視ZKP技術所聲稱的成本優勢。或許ZKP的成本優勢隻是一個被過分誇大的幻象,而實際情況可能更加覆雜。在追求成本優勢時,不僅要考慮單個方麵的優化,還需要綜合考慮整體繫統的性能和成本平衡。例如,降低計算成本可能會增加通信成本,抑或是使用更高效的算法可能需要更覆雜的硬件支持。因此,我們在針對特定項目時需要進行全麵的成本效益分析,權衡各個方麵的優化策略,併找到最佳的平衡點。
Source: Bing Ventures
首先,這裡需要先定義下ZKP的成本結構。目前各種定義方式紛繁覆雜,標準不一,至少包括了硬件成本、計算成本、驗證成本、存儲成本等部分。但從筆者的角度來看,遵循ZKP的原生原則,我們在這篇文章中對於成本結構的定義專註於通信成本和計算成本這兩大核心成本。通信成本是指證明者和驗證者之間交換信息的成本,而計算成本是指證明者和驗證者執行計算的成本。這兩大成本在ZKP中扮演著核心競爭力的角色,因爲它們直接影響著證明和驗證的效率和安全性。如果通信成本和計算成本太高,那麽證明和驗證的效率就會降低,從而影響到整個繫統的性能。
現在回到Aztec的隱私架構中,我們要認識到Aztec的Rollup方式與其他ZK繫Layer 2解決方案存在顯著差異。相較於將多筆交易聚合打包生成證明,Aztec需要將每筆交易分別生成證明,再進行打包。這種方式導緻了每筆交易都需要生成獨立的證明,從而增加了計算成本和gas費用,使Aztec的gas費用高於其他Rollup方案。
另外,隻有用戶在本地生成的隱私證明才是真正不泄露信息的零知識證明,而在其之上的內部Rollup和外部Rollup證明併不一定是零知識的。這使得ZKP的隱私優勢變得模糊,進一步質疑了ZKP成本優勢的可行性。Aztec Connect的網關方式本身就比較臃腫,將交易聚合到Layer 1,併通過Aztec Bridge Contract實現資金聚合和Defi功能調用。然而,這種網關方式在費用分攤方麵可能隻適用於特定類型的交易,併且對項目部署的靈活性産生了限製。
Source: Sin7Y
成本與性能之間的關繫是覆雜而動態的。通常情況下,較低的成本可以提高性能,因爲它可以減少計算和通信的開銷,從而提高整個繫統的效率。然而,過於追求低成本會導緻性能下降,因爲犧牲了一定的計算和通信資源。因此,ZKP繫統需要在成本與性能之間找到一個合適的平衡點,以滿足不衕應用領域的需求。
零知識證明涉及通過消息傳遞在不衕的參與者之間驗證某個主張的正確性,因此通信成本是一個關鍵因素。爲了降低通信成本,可以考慮使用高效的通信協議和壓縮算法,以減少消息的大小和傳輸時間。特別是對於Aztec這樣的Layer2項目來説,跨鏈通信需要在不衕的區塊鏈網絡之間傳遞消息和數據。傳遞消息涉及到網絡通信和交互,這會導緻一定的通信成本。尤其是對於大規模的全鏈 DApp 構建,消息的傳遞量會更大,增加了通信成本的壓力。
零知識證明需要進行大量的計算來生成證明和驗證證明的正確性。爲了降低計算成本,可以採用優化算法和數據結構,減少不必要的計算步驟和存儲開銷。此外,還可以利用併行計算和分布式計算的技術,將計算任務分散到多個節點上,以提高計算效率。ZKP在目標鏈上的驗證相對便宜,但在源鏈上生成證明的過程就需要較大的計算成本。特別是在使用傳統方法進行驗證時,驗證成本較高,用戶無法承受。
Source: Bing Ventures
筆者認爲,隨著技術的髮展,通信成本可能不再是主要的限製因素。現代通信技術的不斷進步意味著通信成本的成規模地下降趨勢。因此,我們需要將更多的關註點放在計算成本的優化上,可能會更有意義。然而,隨著此類協議的應用範圍擴大,通信成本可能仍然是一個重要的考慮因素,需要繼續關註其特定的場景進行靈活使用。
與此衕時,我們也要明白,優化計算成本的方法不僅僅局限於算法優化。除了改進協議的算法,還可以考慮通過專用硬件、分布式計算或深度學習等領域的技術創新來降低計算成本。這些方法需要更多的長期研究和實證,但絶對會帶來突破性的性能提升和成本優勢。我們認爲以下方曏在未來的ZKP競爭中更值得關註:
Source: Bing Ventures
綜上所述,一個有前景的ZKP項目應當具備高性能和低計算成本、麵曏實際應用、安全可信、真實世界可部署和全過程安全等特點。我們可以預見ZKP技術的不斷髮展將爲隱私保護和驗證性能提供更廣闊的應用前景。我們在評估ZKP項目的成本效益時也需要考慮多個因素,包括計算資源、安全性要求、性能需求以及實施和維護的覆雜性。在某些情況下,ZKP可能會帶來顯著的隱私保護和安全性優勢,從而抵消了成本的增加。然而,在其他情況下,成本可能超過了所能提供的實際價值。