ZK证明与AI共争稀缺GPU资源

当前零知识证明系统正与人工智能工作负载在相同硬件层面上展开竞争，尤其集中于Nvidia GPU。尽管二者依赖不同的数学运算，但均高度依赖高性能加速器，从消费级显卡到数据中心级芯片。这种竞争已形成实际约束，推动证明成本上升。 Cysic指出，驱动成本的核心并非算力不足，而是硬件利用效率低下。其创始人兼CEO Leo Fan强调，现有证明系统与加速器架构存在不匹配，造成大量可用计算资源闲置，从而推高每条证明的单位成本。

软件与硬件架构错配成瓶颈

Venus证明引擎通过减少CPU与GPU间的协调开销，暴露了这一问题。该系统采用连续计算图设计，使任务调度更高效。结合CUDA Graph集成、内核调优和共享内存优化，端到端证明时间相较ZisK 0.16.1提升超过9%，且未更换底层硬件。 尽管原始证明速度快速进步——如使用24块GPU可在7.4秒内生成以太坊区块证明——但这些成果尚未经过能耗、安全级别、证明大小及总成本等通用基准验证。

实时证明者首当其冲承受压力

以太坊基金会定义实时证明需满足：至少99%的区块在10秒内完成证明，且代码开源、证明大小低于300 KiB、具备128位安全级别、硬件成本不超10万美元、功耗上限为10千瓦。然而，家庭级运营者常因能耗或冷却需求超出承受范围而难以参与。 ZK-rollup网络同样受困于证明成本。据分析，生成一批4000笔交易的证明，云服务费用介于0.04至0.17美元之间，具体取决于配置与费率。证明生成占二层网络费用的60%至70%，成为主要支出项。

AI扩张挤压硬件获取空间

Nvidia数据中心收入在截至4月26日的季度达752亿美元，同比增长92%。亚马逊云服务计划采购100万块Nvidia GPU，交付至2027年。黄仁勋预计，Blackwell与Rubin系列将带来万亿美元级销售机会。 同时，比特币矿企宣布逾700亿美元的高性能计算合同，表明加密基础设施正大规模转向AI应用。已有公开协议接近900亿美元规模，而比特币矿工控制的电力容量超27吉瓦，远高于目前公布的AI相关容量约3.7吉瓦。

专用硬件与开放市场成解题方向

Cysic提出多后端策略，支持GPU、FPGA及早期ASIC实现。其开源仓库包含针对AMD UltraScale+与Versal设备的FPGA内核，涵盖金发姑娘域算术、数论变换、默克尔树等核心组件，采用Apache 2.0与MIT许可证。 FPGA可重新编程，利于迭代创新；专用ASIC则在固定操作集上提供更高能效。两者均可脱离主流AI硬件队列，避免支付不必要的功能开销。 公司还倡议建立全球证明者市场，允许各类设备接入任务，打破对单一芯片的依赖。密码学验证机制确保无效证明不会被接受，不影响系统可靠性，但需警惕未审计代码带来的潜在风险。

未来路径：审计、冗余与激励机制待完善

Cysic表示，项目仍在积极开发中，需通过审计和多证明者冗余机制降低实现错误风险。草案EIP-8025提出允许验证者选择执行或验证证明，并引入外部节点广播通道，但尚未为生成方提供激励措施，仍需进一步探索可持续运营模式。