Le PDG de Cysic déclare que la preuve ZK doit aller au-delà des GPU alors que l'IA resserre l'approvisionnement en calcul

La preuve ZK a commencé à rivaliser avec les centres de données IA valant des milliers de milliards de dollars pour les mêmes GPU, augmentant les coûts de preuve même si Cysic rapporte un gain de performance de 9 % grâce à une meilleure utilisation du matériel. Résumé

• Cysic affirme que l'utilisation inefficace des GPU, plutôt qu'une puissance de calcul brute insuffisante, est désormais à l'origine des coûts de preuve.
• Les charges de travail ZK rivalisent avec l'IA pour les GPU Nvidia malgré des opérations mathématiques différentes.
• La preuve Ethereum en temps réel et les ZK-rollups pourraient faire face à des coûts plus élevés avant que les applications grand public ne le fassent.
• Cysic s'attend à ce que cette pression accélère l'adoption des FPGA, des ASIC spécifiques aux ZK et des marchés de prouveurs ouverts.

Le fondateur et PDG de Cysic, Leo Fan, a déclaré à crypto.news que l'utilisation des GPU est devenue une contrainte contraignante pour la preuve à connaissance nulle, car les systèmes de preuve rivalisent désormais avec des centres de données IA fortement financés pour le même silicium.

"Les modèles d'IA convergent. Le calcul ne l'est pas. Tout le monde supposait que les coûts de preuve diminueraient parce que les puces deviennent moins chères. Au lieu de cela, nous enchérissons contre des budgets de centres de données de milliers de milliards de dollars pour le même silicium. C'est pourquoi la couche matérielle devait être ouverte plutôt que laissée à quelques prouveurs propriétaires."

La pression ne provient pas seulement d'un manque de capacité de calcul, selon Fan. Il a déclaré que le principal problème est un décalage architectural entre le logiciel zkVM et les accélérateurs utilisés pour générer des preuves, ce qui laisse une partie de la capacité GPU disponible inutilisée et augmente le coût de chaque preuve.

Le moteur de preuve Venus de Cysic a exposé ce décalage en réduisant le temps passé à coordonner le travail entre les CPU et les GPU. Comme rapporté en avril, l'entreprise a enregistré une amélioration du temps de preuve de bout en bout de plus de 9 % par rapport à ZisK 0.16.1 sans remplacer le matériel sous-jacent.
Vous pourriez également aimer : Les preuves ZK peuvent être la colonne vertébrale d'un stablecoin conforme aux réglementations : Étude

Les coûts de preuve ZK comptent désormais plus que la vitesse brute

Construit comme une extension axée sur le matériel du ZisK zkVM de Polygon Hermez, Venus représente la génération de preuves comme un graphique de calcul connecté. Cysic affirme que le design permet au système de planifier le travail tout au long du processus de preuve au lieu de traiter chaque fonction matérielle comme un appel séparé.

Grâce à l'intégration de CUDA Graph, au réglage des noyaux et aux modifications de la mémoire partagée, Venus réduit les transferts de données répétés et la synchronisation entre le processeur et le GPU. Fan a déclaré que le résultat montre que les accélérateurs existants n'étaient pas pleinement utilisés, rendant l'utilisation le goulot d'étranglement pratique derrière les coûts de preuve.

La vitesse de preuve brute s'est améliorée rapidement dans l'industrie. Cysic a déclaré que ZisK peut générer une preuve de bloc Ethereum en 7,4 secondes avec 24 GPU et peut soumettre des preuves en temps réel via une seule configuration RTX 4090. Ces affirmations proviennent de l'entreprise et n'ont pas été testées de manière indépendante selon un benchmark commun couvrant l'utilisation d'énergie, la taille des preuves, le niveau de sécurité et le coût total du matériel.

D'autres développeurs ont également franchi le seuil en temps réel d'Ethereum. En novembre 2025, Succinct a rapporté que SP1 Hypercube a prouvé 99,7 % d'un échantillon Ethereum de 954 blocs en moins de 12 secondes en utilisant 16 GPU Nvidia RTX 5090. Environ 95,4 % de l'échantillon a été prouvé en moins de 10 secondes.

La Fondation Ethereum définit la preuve en temps réel comme l'achèvement des preuves pour au moins 99 % des blocs mainnet en moins de 10 secondes. Son cadre appelle également à un code entièrement open-source, des tailles de preuve inférieures à 300 KiB, au moins 128 bits de sécurité, un matériel coûtant pas plus de 100 000 $ et une consommation d'énergie limitée à 10 kilowatts.

L'utilisation d'énergie peut être une limite plus sérieuse que le coût de l'équipement pour les prouveurs à domicile, a déclaré la Fondation. Une preuve peut arriver avant la date limite d'Ethereum tout en nécessitant encore trop de puissance, de refroidissement ou de capital pour un opérateur indépendant.

La demande d'IA resserre l'accès aux mêmes GPU

Bien que l'IA et la preuve ZK utilisent les GPU différemment, les deux charges de travail dépendent des accélérateurs Nvidia allant des cartes RTX grand public aux systèmes H100 de centre de données.

L'entraînement et l'inférence de l'IA utilisent principalement des calculs matriciels. La génération de preuves ZK repose fortement sur des multiplications scalaires multiples et des transformations théoriques des nombres, des opérations que les GPU peuvent traiter mais pour lesquelles ils n'ont pas été spécifiquement conçus.

Fan a déclaré que ce décalage soutient le besoin de matériel spécifique aux ZK, car les systèmes de preuve entrent dans la même file d'attente d'approvisionnement que les développeurs d'IA sans utiliser les puces de la même manière. Étant donné que les heures GPU représentent une grande partie de la facture de preuve, des coûts matériels et de location plus élevés se répercutent sur le coût de chaque preuve, a-t-il ajouté.

Les résultats financiers de Nvidia montrent l'ampleur de la demande provenant de l'infrastructure AI. Le fabricant de puces coté aux États-Unis a rapporté 75,2 milliards de dollars de revenus de centres de données pour le trimestre se terminant le 26 avril, en hausse de 92 % par rapport à l'année précédente. Les revenus de calcul des centres de données ont atteint 60,4 milliards de dollars, soit une augmentation annuelle de 77 %.

Amazon Web Services a séparément convenu d'acheter un million de GPU Nvidia, avec des livraisons prévues jusqu'en 2027, a rapporté Reuters en mars. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a estimé une opportunité de vente de 1 trillion de dollars pour les familles de produits Blackwell et Rubin d'ici cette année.

En juin, la vente d'obligations prévue par Nvidia cherchait à lever au moins 20 milliards de dollars pour financer des investissements dans l'IA et refinancer des dettes. Les entreprises de minage de Bitcoin avaient annoncé plus de 70 milliards de dollars de contrats liés à l'IA et au calcul haute performance à l'époque, illustrant comment les propriétaires d'infrastructure liés aux crypto-monnaies redirigent également l'énergie et les installations vers des charges de travail AI.

Un rapport de Bernstein couvert en mai a placé les partenariats d'infrastructure AI annoncés à près de 90 milliards de dollars. Les analystes ont estimé que les mineurs de Bitcoin contrôlaient plus de 27 gigawatts de capacité de puissance prévue, contre environ 3,7 gigawatts liés aux accords AI annoncés, tandis que certaines connexions au réseau américain pourraient prendre jusqu'à 50 mois.

Les ZK-rollups et les prouveurs en temps réel font face à la pression en premier

La preuve en temps réel de couche 1 se trouve à l'avant de la pression sur les coûts car elle nécessite des GPU pour produire une nouvelle preuve pour chaque bloc, a déclaré Fan. Tout retard peut entraîner un manquement à la limite de temps du réseau, donc les opérateurs ont besoin d'une capacité de réserve ainsi que de suffisamment de matériel pour la demande normale.

Les ZK-rollups et les marchés de preuve suivent car les heures GPU alimentent directement les dépenses d'exploitation et, dans certains cas, les frais des utilisateurs. Une analyse antérieure des coûts de preuve a estimé que la génération de preuves représentait 60 % à 70 % des frais sur les réseaux ZK de couche 2, citant les données de L2Beat.

Selon la même analyse, générer une preuve pour un lot de 4 000 transactions pourrait prendre de deux à cinq minutes sur un Nvidia A100 et coûter entre 0,04 et 0,17 $ en frais de cloud computing. Les chiffres dépendent du système de preuve, du lot de transactions, de la configuration matérielle et du tarif cloud.

Fan a placé zkML parmi les applications les plus exposées car elle combine une charge de travail AI avec le coût supplémentaire de prouver que le modèle a fonctionné correctement. Pour les paiements privés, les jeux en chaîne et d'autres produits de consommation, a-t-il déclaré, l'économie nécessite souvent des coûts de preuve mesurés en centimes.

"Le coût peut-il limiter l'adoption ? Oui, à la marge," a déclaré Fan, ajoutant que les paiements privés et les jeux seraient probablement différés en premier lorsque leur économie ne fonctionnerait plus.

La pression sur les coûts pourrait également affecter le nombre d'entités pouvant faire fonctionner des prouveurs. Fan a déclaré que plus de 90 % des réseaux ZK de couche 2 dépendent d'un petit groupe de services de preuve, bien que l'estimation nécessite un ensemble de données nommé et devrait être considérée comme une évaluation de Cysic.

Les FPGA et les ASIC ZK offrent une alternative matérielle

Cysic a répondu en développant plusieurs backends plutôt qu'en s'appuyant uniquement sur des GPU. Le dépôt public Venus comprend des optimisations GPU, un backend d'accélération FPGA complet et une première mise en œuvre orientée ASIC.

Son backend FPGA contient des noyaux pour l'arithmétique sur le champ Goldilocks, les NTT, Poseidon2, les arbres de Merkle, FRI et l'évaluation d'expressions. Le code cible les dispositifs AMD UltraScale+ et Versal avec une mémoire à large bande et est disponible sous les licences Apache 2.0 et MIT.

Contrairement à un ASIC, un FPGA peut être reprogrammé après production, permettant aux développeurs de mettre à jour les circuits et d'expérimenter de nouveaux systèmes de preuve. Les ASIC personnalisés offrent moins de flexibilité mais peuvent fournir de meilleures performances et une efficacité énergétique lorsqu'ils sont conçus pour un ensemble stable d'opérations ZK.

Fan a déclaré que le passage aux FPGA et aux ASIC ZK permettrait de retirer les opérateurs de preuve de la file d'attente principale du matériel AI. Les dispositifs spécialisés éviteraient également de payer pour des fonctions GPU dont les charges de travail ZK n'ont pas besoin, bien que les coûts de développement et les volumes de fabrication limités restent des obstacles.

Ouvrir le logiciel est une partie de l'approche de Cysic. L'entreprise propose également un marché mondial de prouveurs dans lequel des dispositifs allant du matériel mobile aux clusters professionnels peuvent accepter des tâches, avec des backends GPU et FPGA réduisant la dépendance à une seule classe de puces.

La vérification cryptographique signifie qu'un vérificateur rejette une preuve invalide, peu importe quel opérateur l'a générée, a déclaré Fan. Ouvrir la participation, par conséquent, ne change pas la solidité du système de preuve, mais augmente l'exposition aux erreurs d'implémentation dans un code non audité ou inachevé.

Cysic déclare dans le dépôt Venus que le projet reste en développement actif. Fan a déclaré que des audits et des configurations multi-prouveurs redondantes seraient nécessaires pour limiter le risque d'implémentation.

Le projet de loi EIP-8025 permettrait aux validateurs Ethereum d'opter pour la génération ou la vérification de preuves d'exécution tout en maintenant la réexécution conventionnelle des blocs. La proposition introduit un canal de gossip de preuve et des nœuds de preuve externes, mais sa version actuelle ne fournit pas d'incitations pour les opérateurs qui génèrent et diffusent les preuves.

Lire la suite : La société Solana rejette les plans d'inflation et de frais de SOL