يجب أن تتجاوز إثباتات ZK وحدات معالجة الرسوميات مع تضييق إمدادات الحوسبة، كما يقول الرئيس التنفيذي لشركة Cysic

بدأت إثباتات ZK تنافس مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي التي تقدر قيمتها بتريليون دولار على نفس وحدات معالجة الرسوميات، مما يزيد من تكاليف الإثبات حتى مع تقرير Cysic عن زيادة أداء بنسبة 9% من تحسين استخدام الأجهزة.

ملخص

• تقول Cysic إن الاستخدام غير الفعال لوحدات معالجة الرسوميات، بدلاً من نقص القدرة الحاسوبية الخام، هو ما يدفع الآن تكاليف الإثبات.
• تتنافس أحمال عمل ZK مع الذكاء الاصطناعي على وحدات معالجة الرسوميات من Nvidia على الرغم من اعتمادها على عمليات رياضية مختلفة.
• قد تواجه إثباتات Ethereum في الوقت الحقيقي وZK-rollups تكاليف أعلى قبل أن تواجه التطبيقات الاستهلاكية ذلك.
• تتوقع Cysic أن يسرع الضغط من اعتماد FPGAs وASICs الخاصة بـ ZK وأسواق الإثبات المفتوحة.

قال مؤسس Cysic والرئيس التنفيذي ليون فاند لـ crypto.news إن استخدام وحدات معالجة الرسوميات أصبح قيدًا ملزمًا لإثباتات المعرفة الصفرية لأن أنظمة الإثبات تتنافس الآن مع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الممولة بشكل كبير على نفس السيليكون.

"تتقارب نماذج الذكاء الاصطناعي. الحوسبة ليست كذلك. كان الجميع يعتقد أن تكاليف الإثبات ستنخفض لأن الشرائح تصبح أرخص. بدلاً من ذلك، نحن نتنافس ضد ميزانيات مراكز البيانات التي تقدر بتريليون دولار على نفس السيليكون. لهذا السبب كان يجب فتح طبقة الأجهزة بدلاً من تركها لعدد قليل من مقدمي الإثبات المملوكين."

لا يأتي الضغط من نقص القدرة الحاسوبية وحده، وفقًا لفان. قال إن المشكلة الرئيسية هي عدم توافق معماري بين برنامج zkVM والمعجلات المستخدمة لتوليد الإثباتات، مما يترك جزءًا من قدرة وحدات معالجة الرسوميات المتاحة غير مستخدم ويزيد من تكلفة كل إثبات.

كشفت محرك إثبات Venus من Cysic عن هذا التباين من خلال تقليل الوقت المستغرق في تنسيق العمل بين وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسوميات. كما تم الإبلاغ عنه في أبريل، سجلت الشركة تحسينًا في وقت الإثبات من البداية إلى النهاية بأكثر من 9% مقارنةً بـ ZisK 0.16.1 دون استبدال الأجهزة الأساسية.
قد يعجبك أيضًا: يمكن أن تكون إثباتات ZK العمود الفقري للعملة المستقرة المتوافقة مع اللوائح: دراسة

تكاليف إثبات ZK الآن تهم أكثر من السرعة الخام

بُنيت كامتداد يركز على الأجهزة لـ ZisK zkVM من Polygon Hermez، تمثل Venus توليد الإثبات كرسمة حسابية متصلة واحدة. تقول Cysic إن التصميم يسمح للنظام بجدولة العمل عبر عملية الإثبات الكاملة بدلاً من التعامل مع كل وظيفة من وظائف الأجهزة كنداء منفصل.

من خلال دمج CUDA Graph، وضبط النواة، وتغييرات الذاكرة المشتركة، تقلل Venus من عمليات نقل البيانات المتكررة والتزامن بين المعالج ووحدة معالجة الرسوميات. قال فان إن النتيجة تظهر أن المعجلات الحالية لم تكن مستخدمة بالكامل، مما يجعل الاستخدام هو الاختناق العملي وراء تكاليف الإثبات.

تحسنت سرعة الإثبات الخام بسرعة عبر الصناعة. قالت Cysic إن ZisK يمكن أن تولد إثبات كتلة Ethereum في 7.4 ثوانٍ باستخدام 24 وحدة معالجة رسوميات ويمكن أن تقدم إثباتات في الوقت الحقيقي من خلال إعداد RTX 4090 واحد. تأتي هذه الادعاءات من الشركة ولم يتم اختبارها بشكل مستقل تحت معيار مشترك يغطي استخدام الطاقة، وحجم الإثبات، ومستوى الأمان، وإجمالي تكلفة الأجهزة.

تجاوز مطورون آخرون أيضًا عتبة Ethereum في الوقت الحقيقي. في نوفمبر 2025، أفادت Succinct أن SP1 Hypercube أثبت 99.7% من عينة Ethereum المكونة من 954 كتلة في أقل من 12 ثانية باستخدام 16 وحدة معالجة رسوميات Nvidia RTX 5090. تم إثبات حوالي 95.4% من العينة في غضون 10 ثوانٍ.

تعرف مؤسسة Ethereum الإثبات في الوقت الحقيقي بأنه إكمال الإثباتات لما لا يقل عن 99% من كتل الشبكة الرئيسية في غضون 10 ثوانٍ. كما تدعو إطار عملها إلى شفرة مفتوحة المصدر بالكامل، وأحجام إثبات أقل من 300 KiB، وأمان لا يقل عن 128 بت، وأجهزة تكلف أقل من 100,000 دولار، واستخدام الطاقة محدود بـ 10 كيلووات.

قد يكون استخدام الطاقة حدًا أكثر خطورة من تكلفة المعدات لمقدمي الإثبات المنزليين، وفقًا للمؤسسة. يمكن أن يصل إثبات قبل الموعد النهائي لـ Ethereum بينما لا يزال يتطلب الكثير من الطاقة أو التبريد أو رأس المال لمشغل مستقل.

طلب الذكاء الاصطناعي يضيق الوصول إلى نفس وحدات معالجة الرسوميات

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي وإثباتات ZK يستخدمون وحدات معالجة الرسوميات بشكل مختلف، إلا أن كلا الحملين يعتمد على معجلات Nvidia التي تتراوح من بطاقات RTX الاستهلاكية إلى أنظمة H100 لمراكز البيانات.

تستخدم تدريبات الذكاء الاصطناعي واستنتاجاته بشكل رئيسي حسابات المصفوفات. تعتمد توليد إثباتات ZK بشكل كبير على الضربات متعددة المقاييس والتحولات النظرية العددية، وهي عمليات يمكن لوحدات معالجة الرسوميات (GPUs) معالجتها ولكن لم يتم تصميمها خصيصًا لتشغيلها.

قال "فان" إن عدم التوافق يدعم الحاجة إلى أجهزة مخصصة لـ ZK لأن أنظمة الإثبات تدخل نفس قائمة التوريد مثل مطوري الذكاء الاصطناعي دون استخدام الرقائق بنفس الطريقة. نظرًا لأن ساعات GPU تمثل جزءًا كبيرًا من فاتورة الإثبات، فإن ارتفاع تكاليف الأجهزة والإيجارات ينعكس في تكلفة كل إثبات، أضاف.

تظهر النتائج المالية لشركة "نفيديا" حجم الطلب القادم من بنية الذكاء الاصطناعي. أفادت الشركة المصنعة للرقائق المدرجة في الولايات المتحدة بأنها حققت إيرادات بقيمة 75.2 مليار دولار من مراكز البيانات للربع المنتهي في 26 أبريل، بزيادة قدرها 92% عن العام السابق. وصلت إيرادات الحوسبة في مراكز البيانات إلى 60.4 مليار دولار، بزيادة سنوية قدرها 77%.

وافقت خدمات أمازون ويب بشكل منفصل على شراء مليون وحدة معالجة رسومية من "نفيديا"، مع جدولة التسليم للاستمرار حتى عام 2027، وفقًا لما ذكرته "رويترز" في مارس. وقدّر الرئيس التنفيذي لشركة "نفيديا" "جنسن هوانغ" فرصة مبيعات بقيمة تريليون دولار لعائلات منتجات "بلاكويل" و"روبن" حتى ذلك العام.

في يونيو، سعت خطة بيع السندات لشركة "نفيديا" إلى جمع ما لا يقل عن 20 مليار دولار لتمويل استثمارات الذكاء الاصطناعي وإعادة تمويل الديون. كانت شركات تعدين البيتكوين قد أعلنت عن أكثر من 70 مليار دولار في عقود الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء في ذلك الوقت، مما يوضح كيف أن مالكي البنية التحتية المرتبطة بالعملات المشفرة يعيدون توجيه الطاقة والمرافق نحو أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

غطت تقرير "برنشتاين" في مايو الشراكات المعلنة في بنية الذكاء الاصطناعي بحوالي 90 مليار دولار. وقدّر المحللون أن معدني البيتكوين يتحكمون في أكثر من 27 جيجاوات من القدرة المخطط لها، مقارنة بحوالي 3.7 جيجاوات مرتبطة بالاتفاقيات المعلنة للذكاء الاصطناعي، بينما قد تستغرق بعض اتصالات الشبكة الأمريكية ما يصل إلى 50 شهرًا.

تواجه ZK-rollups والمثبتات في الوقت الحقيقي الضغط أولاً

يجلس إثبات الطبقة الأولى في الوقت الحقيقي في مقدمة ضغط التكلفة لأنه يتطلب من وحدات معالجة الرسوميات إنتاج إثبات جديد لكل كتلة، قال "فان". يمكن أن يتسبب أي تأخير في فقدان المثبت للحد الزمني للشبكة، لذا يحتاج المشغلون إلى سعة احتياطية بالإضافة إلى ما يكفي من الأجهزة لتلبية الطلب العادي.

تتبع ZK-rollups وأسواق الإثبات لأن ساعات GPU تتغذى مباشرة في النفقات التشغيلية، وفي بعض الحالات، رسوم المستخدمين. قدّرت تحليل سابق لتكاليف الإثبات أن توليد الإثبات يمثل 60% إلى 70% من الرسوم على شبكات ZK الطبقة الثانية، مستشهدة ببيانات L2Beat.

وفقًا لنفس التحليل، قد يستغرق توليد إثبات لمجموعة من 4000 معاملة من دقيقتين إلى خمس دقائق على وحدة معالجة الرسوميات Nvidia A100، وتكلف بين 0.04 دولار و0.17 دولار في رسوم الحوسبة السحابية. تعتمد الأرقام على نظام الإثبات، مجموعة المعاملات، تكوين الأجهزة، ومعدل السحابة.

وضع "فان" zkML بين التطبيقات الأكثر تعرضًا لأنه يجمع بين عبء العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي مع التكلفة الإضافية لإثبات أن النموذج قد تم تشغيله بشكل صحيح. بالنسبة للمدفوعات الخاصة، والألعاب على السلسلة، وغيرها من المنتجات الاستهلاكية، قال إن الاقتصاديات غالبًا ما تتطلب تكاليف إثبات تقاس بالبنسات.

"هل يمكن أن تحد التكلفة من الاعتماد؟ نعم في الهامش،" قال "فان"، مضيفًا أن المدفوعات الخاصة والألعاب من المحتمل أن يتم تأجيلها أولاً عندما لم تعد اقتصادياتها تعمل.

يمكن أن يؤثر ضغط التكلفة أيضًا على عدد الكيانات التي يمكنها تشغيل المثبتات. قال "فان" إن أكثر من 90% من شبكات ZK الطبقة الثانية تعتمد على مجموعة صغيرة من خدمات المثبتات، على الرغم من أن التقدير يتطلب مجموعة بيانات مسماة ويجب أن يُعتبر تقييم "سيزيك".

تقدم FPGAs وZK ASICs مسارًا بديلًا للأجهزة

استجابت "سيزيك" من خلال تطوير عدة خلفيات بدلاً من الاعتماد فقط على وحدات معالجة الرسوميات. تتضمن مستودع "فينوس" العام تحسينات لوحدات معالجة الرسوميات، وخلفية تسريع FPGA كاملة، وتنفيذًا مبكرًا موجهًا نحو ASIC.

تحتوي وحدة FPGA الخلفية على نوى لحسابات حقل Goldilocks، وNTTs، وPoseidon2، وأشجار Merkle، وFRI، وتقييم التعبيرات. يستهدف الكود أجهزة AMD UltraScale+ وVersal مع ذاكرة عالية النطاق ومتاحة بموجب تراخيص Apache 2.0 وMIT.

على عكس ASIC، يمكن إعادة برمجة FPGA بعد الإنتاج، مما يسمح للمطورين بتحديث الدوائر وتجربة أنظمة إثبات جديدة. تقدم ASICs المخصصة مرونة أقل ولكن يمكن أن توفر أداءً أفضل وكفاءة في الطاقة عند تصميمها لمجموعة مستقرة من عمليات ZK.

قال فاني إن الانتقال إلى FPGA وZK ASICs سيزيل مشغلي الإثبات من قائمة الأجهزة الرئيسية للذكاء الاصطناعي. ستتجنب الأجهزة المتخصصة أيضًا دفع تكاليف وظائف GPU التي لا تحتاجها أحمال ZK، على الرغم من أن تكاليف التطوير وحجم التصنيع المحدود لا تزال تمثل عقبات.

فتح البرنامج هو جزء من نهج Cysic. تقترح الشركة أيضًا سوقًا عالميًا لمقدمي الإثبات حيث يمكن للأجهزة التي تتراوح من الأجهزة المحمولة إلى الكتل الاحترافية قبول الوظائف، مع تقليل الاعتماد على فئة واحدة من الشرائح من خلال استخدام خلفيات GPU وFPGA.

يعني التحقق التشفيري أن المراجع يرفض إثباتًا غير صالح بغض النظر عن المشغل الذي أنشأه، كما قال فاني. لذلك، فإن فتح المشاركة لا يغير صحة نظام الإثبات، ولكنه يزيد من التعرض لأخطاء التنفيذ في الكود غير المدقق أو غير المكتمل.

تذكر Cysic في مستودع Venus أن المشروع لا يزال قيد التطوير النشط. قال فاني إن التدقيق وتكوينات متعددة من مقدمي الإثبات ستكون ضرورية للحد من مخاطر التنفيذ.

ستسمح مسودة EIP-8025 لمصادقي Ethereum بالاختيار في توليد أو التحقق من إثباتات التنفيذ بينما تظل إعادة تنفيذ الكتل التقليدية قائمة. يقدم الاقتراح قناة شائعات للإثبات ونقاط إثبات خارجية، ولكن نسخته الحالية لا توفر حوافز للمشغلين الذين يولدون ويبثون الإثباتات.

اقرأ المزيد: شركة Solana ترفض خطط تضخم SOL والرسوم.