Meme是最快乐的旁氏骗局 没人希望快乐结束

作者:Crypto, Distilled;编译:深潮TechFlow

Meme 是世界上最快的庞氏骗局。无论你是喜欢狗币还是猫币(或者都不喜欢),这一点都难以否认。

然而,在经历了像 $WIF 和 $PEPE 这样的几个大赢家之后,你可能会想:

这场狂欢是快要结束了,还是才刚刚开始?

Meme是最快乐的旁氏骗局 没人希望快乐结束

什么是 Meme?

Meme 这个词是 Richard Dawkins 在1976年他的书《自私的基因》中提出的。

它源自希腊语“mimema”,意思是“模仿”。

Meme 是通过模仿在文化中传播的思想、行为或风格。

Meme是最快乐的旁氏骗局 没人希望快乐结束

在某种文化中,从一个人传播到另一个人的思想、行为、风格或用法

Meme 的病毒式传播:

从政治和体育到娱乐和金融, Meme 正在以病毒式传播。

由于山寨币的投机性质,它们与加密货币的协同效应非常强。

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Meme 的核心:

Meme 一直是加密货币爱好者的血液中不可或缺的一部分。

它们塑造了整个加密货币空间的文化。

从“WAGMI”和“Wen Lambo”到“Choose Rich”和“In it for the tech”…

Meme 是加密推特(CT)的核心。

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加速点:

尽管有着深厚的历史渊源,2021年是一个转折点。

新冠疫情、 $GME 和大规模印钞创造了 Meme 狂热的完美风暴。

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从笑话到巨头:

快进到2024年, Meme 币继续爆发。

首次, Meme 币成为加密货币中最受欢迎的类别。

Meme 在 @CoinMarketCap 的页面浏览量中占据了大约23%,仅在6月就超过了2500万次。

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最快的庞氏骗局:

具有讽刺意味的是,在市场预期成熟的时期,Meme 却蓬勃发展。

我们有 $BTC ETF 和新技术,但投资者仍然选择了黑暗面。

正如 GCR 所说,“长期看好人类的绝望、贪婪和堕落。”

Meme是最快乐的旁氏骗局 没人希望快乐结束

@GCRClassic:“对于普通人来说,飞到澳门或拉斯维加斯往往太昂贵了。在有大量闲钱和宏观风险较高的情况下,去中心化赌场和去中心化庞氏骗局总是最迅速的选择。我长期看好人类在绝望、贪婪、堕落、孤独和被困于元宇宙中的表现。”

从笑话到财富:

顶级 Meme 不仅主导了关注度,还主导了收益。

Meme 币是收益最高的板块,今年以来上涨了72%(按板块加权平均)。

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主导生态系统:

大多数领先的 Meme 币都在 $SOL 或 $ETH 上。

然而,在本轮周期中,$SOL 生态系统比 $ETH 获得了更多关注。

例如:$WIF 和 $BONK。

思维主导:

自2023年10月以来,$SOL 及其 Meme 币生态系统已经获得了动力。

虽然 $SOL 在市值上还未能超越 $ETH,但在谷歌搜索兴趣上已经与 $ETH 并驾齐驱。

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“赌场”链:

在 $SOL 生态系统中,Meme 币象征着对投机资产的疯狂追逐。

大量流动性的涌入让 $SOL 呈现出赌场般的氛围。

参与者似乎更青睐高风险资产,而不是那些传统的、发展较慢的项目。 (致谢 @CoinMarketCap)

Meme是最快乐的旁氏骗局 没人希望快乐结束

Meme 热潮的驱动力是什么?

散户投资者更看重快速收益,而不是由风投支持的高完全稀释估值 (FDV) 项目。

由于项目饱和度高(许多项目的 FDV 很高),市场参与者感到疲惫。

主流采用率低和缺乏突破性的消费者应用加剧了这一现象。

Meme 币黑洞:

根据 CoinMarketCap 的数据,新的 Meme 币比以往任何周期都更快地聚集了动量。

即使在 AI 类别中,许多流行项目也是“Meme 化”的 AI 代币。

Meme 就像一个黑洞,正在吞噬所有“为了技术而参与”的人。

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狗与猫的对决:

Meme 币中一个有趣的现象是狗币和猫币之间的竞争。

猫币今年迄今表现优异,但狗币的市值仍然更高。

是的,这就是当前加密货币的现状。

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从 Meme 中获利:

虽然许多人认为 Meme 只是一个彩票,但实际上这个领域更为复杂。

那些擅长早期发现文化趋势的人可能会成功。

然而,如果没有强大的交易技巧或坚实的社交网络,你的胜算并不大。

潜在风险:

从 Meme 币中获利依赖于风险极高的“更傻理论”。

投资热情可能来得快也去得快。

例如:“1000 万亿富翁”现象。

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最后的思考:

虽然币种可能会改变,但暴富的诱惑永远不会消失。

无论你是否选择参与赌博,赌场总会继续运作。

即使你不喜欢 Meme,理解它们为什么成功也是有好处的。

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StableLab:Ajna 协议链上用户行为分析

来源:StableLab

关键发现

Ajna 的借贷池显示出适度集中的活动。在 313 个可用借贷池中,90% 的交易集中在其中的 39 个池中,说明 Ajna 生态具有多样性,同时也反映了用户对某些特定池的偏好。

2024 年初 Ajna V2 发布后,用户参与度显著上升,但 V1 用户的留存仍然是一个难题,仅有大约 9 个用户同时活跃于 V1、V2 两个版本。

Ajna 用户在 DeFi 领域的参与模式多样,许多用户与 Frax、Lido、Safe、Maker 和 Curve 等主要协议交互,这表明存在战略整合机会。

交易量分析显示,在 Ajna V2 发布前存在明显的活动空窗期,发布后活动显著增加,这说明协议改进对用户活动有重大影响,但随后活动量再次迅速下降。

这些发现为 Ajna 的战略发展提供了指导,重点在于用户参与、跨协议整合和持续创新,以维持生态系统的增长。

引言

本报告深入分析了 Ajna 借贷池内用户交互的动态,利用链上数据对用户参与度、交易模式和生态系统健康状况进行全面分析。我们的目标是提供有价值的发现,以帮助提升和加强 Ajna 协议的战略发展。

用户交互分析

各个池子的交易分布

我们对以太链上的 Ajna 协议进行了分析,揭示了其借贷池中的用户参与的关键洞见。总共识别出 148 个唯一地址(unique addresses),这些地址在平台上共计发生了 1302 笔交易。值得注意的是,大多数活动集中在少数几个借贷池中:

90% 的交易发生在 313 个可用借贷池中的 39 个。

前 5 个池交易数量占总交易数量的 38%(即1302 笔交易中的 499 笔交易)。

按交易数量排名前两位的借贷池现在已弃用或为空。

这种分布表明,尽管用户偏好少数特定池,但约10%的借贷池中仍有广泛的交互。这一发现突显了用户对特定池的偏好与 Ajna 生态系统内多样化交互之间的平衡。

按交易量排序,排名前2位的借贷池现在已弃用或为空,而排名第 4 位和第 5 位的借贷池是主要用于杠杆化质押奖励的 ETH 池子。这五个借贷池共计发生 499 笔交易,占分析总交易数量(1302 笔)的 38%。

StableLab:Ajna 协议链上用户行为分析

图 1. 所有 Ajna 借贷池,按交易数量递减排序

StableLab:Ajna 协议链上用户行为分析

图 2. Ajna 用户的生命周期

用户寿命和留存

我们分析了与 Ajna 借贷池交互的所有用户的寿命,揭示了用户参与随时间变化的有趣模式:

在 2023 年下半年和 2024 年初观察到用户活动密度增加。

2024 年初 Ajna V2 池发布后,兴趣显著增加。

从 Ajna V1 向 V2 过渡的用户有限,仅有大约九个用户同时参与两个版本。

StableLab:Ajna 协议链上用户行为分析

图 3. Ajna 用户,按 DeFi 活动水平分类

DeFi 交互模式

为了更好地理解 Ajna 用户在更广泛的 DeFi 中的参与,我们根据他们与其他 DeFi 应用程序(dApp)的交互将他们分类:

轻度用户:<5 个dApp 交互

重度用户:5-10 个dApp 交互

非常重度用户:15+ 个 dApp 交互

这种分类表明,尽管大多数 Ajna 用户与有限数量的协议交互,但近三分之一的用户在多个 dApp 上表现出显著的参与。值得注意的是,轻度用户类别可能包括为特定目的创建的机器人账户,例如仅进行过两次 Ajna 交易的账户。因此,他们代表的用户数量可能少于地址数量。

StableLab:Ajna 协议链上用户行为分析

图4. Ajna 用户交互的 DeFi 协议,按交互的Ajna 用户数量递减排序

协议重叠

我们的分析揭示了 Ajna 用户与其他主要 DeFi 协议之间的显著重叠:

148 个 Ajna 用户中有 42 个用户参与过 Frax 协议。

其他主要协议包括 Lido、Safe、Maker 和 Curve。

通过与这些领先协议的整合,Ajna 有可能提高协议的采用率、增强可组合性,为这些协议的深度用户提供无缝体验。

StableLab:Ajna 协议链上用户行为分析

图5. Ajna 用户交互的 DeFi 协议,按 Ajna 用户交互总数递减排序

交易量分析

尽管 Frax 是 Ajna 用户最常使用的协议,但实际交易量显示了不同的情况:

Safe 的交易量最高,其次是 Maker DAO。

Frax、Convex 和 Stake DAO 也有显著的交易量。

这些状况突出说明了与高参与度协议整合的重要性,以利用现有的用户行为和交易量。

StableLab:Ajna 协议链上用户行为分析

图 6. Ajna 借贷池每日交易总数

每日交易趋势

对所有 Ajna 池的每日交易计数分析揭示了显著的活动模式:

2023 年 12 月至 2024 年 1 月之间观察到明显的交易活动空窗期。

Ajna V2 发布后交易量急剧增加。

整体活动水平较早期版本有所提高。

每日交易量的激增突显了 Ajna V2 版本的改进后重新激发的用户关注与参与。

结论和最终思考

Ajna 借贷池的链上分析展示了用户行为和协议内用户参与的全面视图。148 个用户发生 1302 笔交易,这一数据表明交易活动集中在几个特定借贷池,同时也揭示了整个生态内有广泛的参与度。值得注意的是,绝大多数交互仅限于 39 个借贷池,排名前5位的池子交易数量占总交易数量的 38%,突出说明了用户的偏好,以及对借贷池的策略性利用。

用户寿命分析显示,2024 年初 Ajna V2 发布后用户兴趣的增加,尽管有大量 V1 用户未过渡到 V2。这表明在协议演进过程中需要改进用户留存。此外,用户参与模式显示出从轻度到非常重度使用的 DeFi 应用程序的多样化交互,轻度用户中可能存在机器人活动的迹象。

我们对协议重叠的发现表明 Ajna 用户经常与其他主要 DeFi 平台(如 Frax、Lido、Safe、Maker 和 Curve)交互。累积的交互数据显示 Ajna 用户与 Safe 和 Maker DAO 交互的交易量最高,这突显了与这些协议深度整合的机会,以促进更大的采用和可组合性。

最后,每日交易数量分析揭示了 V2 发布前的活动空窗期,随后显著上升,反映了协议的改进和用户兴趣的重新点燃。这些见解共同为 Ajna 的战略发展提供了路线图,重点是用户参与、跨协议整合和持续创新,以维持 Ajna 生态系统内的增长和用户满意度。

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FTX与CFTC达成和解,后者40亿美元索赔将排序于债权人和利息之后

7月13日消息,FTX债权人Sunil于X平台发文表示,7月12日一份文件显示FTX与美国商品期货交易委员会(CFTC)达成了和解,CFTC的40亿美元索赔将排在所有债权人和利息之后。支付给CFTC的款项将进入补充返还基金,用于补偿受到严重损害的加密货币持有者。

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符文还有救吗

作者:c00k1e (@lonelyhorseme)

Ordinals is dead,这是 Ordinals 流传甚广的梗之一。而自从有了符文以后,这个梗又发展到了 Runes is dead 和著名的「Casey 切腹」。

从上线以来,符文的表现总是让人不太满意。目前,符文的总市值将将维持在 10 亿美元上方,这是著名的「Casey 切腹线」,我们又回到了老地方。过去的 5 天,符文市场的总交易量都只有可怜的 200 万美元左右,甚至更低。由于 ticker 命名方面的限制,自 4 月底上线以来,总共只有约 87500 个符文 Token 被「蚀刻(部署)」。

与之相比,自今年 4 月 1 日以来,在 Solana 上就有超过 64 万个 meme Token 被部署。交易量上就更不用说了,Solana 过去 24 小时交易量排名前 30 的 meme Token 一个都可以单挑整个符文。

夏至已过,老外们呼唤的「Runes Summer」却迟迟不来。

在许多中文 degen 的眼中,符文简直就是典型的「CJB」——不是都说老外共识吗?中外互不接盘吗?老外光打雷不下雨,先拉跨了…

事实上,我觉得这种说法是有认知陷阱的。符文的确是老外在 Ordinals FT 协议层面的共识,但是 Ordinals 的圈子本身就很小,再细分到老外符文玩家这个群体,就更小了。与之相比的是,在去年的铭文热潮中,几乎所有中文圈的玩家都参与了进来,并且中文圈是真正经历过从而有过一个共识——铭文这个赛道是可以赚钱的。

这实际上是一边倒的对抗,大部分的中文 degen VS 少数派的老外 degen。

符文起不来,一方面有当前市场又进入较为平淡甚至低迷的阶段的原因,另一方面则是比特币生态,或者说 Ordinals 生态乃至符文生态,仍然是整个 Crypto 圈里的一个小圈子。

符文还有救吗

符文总 Holder 数量只有不到 73 万,打过符文的更是只有 48 万出头。排除掉一人控制多个地址的情况,实际的独立玩家数量更是少得有点可怜。

符文完全不缺好的、性感的 meme Token。才完成空投不久的 EPIC•EPIC•EPIC•EPIC,堪称比特币版本的 $PEOPLE,以 Blob 团队为首的众多 Ordinals 项目、社区乃至个人众筹了 33.3 比特币拍下了今年减半出产的历史第 4 个「史诗聪」,将这个符文「蚀刻(部署)」于其上之后免费空投给了超 9 万个地址。

这种集生态之力并回馈于生态的故事,够性感了。但是,认知门槛也是客观存在的。比特币在过去这么多年的时间里一直被视为「货币」或是「虚拟黄金」,从 Ordinals 诞生开始,围绕 Ordinals 生态的争议不断存在。同时,许多 Crypto 玩家对于比特币的印象也还依然停留在「货币」——比特币啊?哦,不错,很贵,投资比特币赚不到翻身级别的财富,我不玩。

这种印象的存在,使得一个比特币最小单位「聪」被一群比特币生态信仰者以 33.3 比特币的价格买下来这种故事的传播需要主动破圈才能够被更多人听见。很多人首先并不知道什么是「稀有聪」,其次听说了这个故事可能也是一头雾水,领略不到这个故事的魅力。

我必须要说,没有任何一个加密货币能够拥有这样的文化属性,我们不可能在以太坊上看到某枚 ETH 拥有 33.3 亿倍于其本身的价值。更何况,33.3 比特币买下一个「稀有聪」在此前并无先例可循,这意味着一帮比特币文化的狂热探索者在用 33.3 比特币去寻求一个答案——如果 33.3 比特币等于 1 聪证明了比特币的文化价值,那么这 33.3 比特币能否创造出更大的价值呢?

此前,$PUPS 的 BRC-20 版本桥接到 Solana 上并引起了暴涨以及轰动,这是一个非常好的开始。在 $PUPS 之后,我观察到 Solana 生态和 Ordinals 生态之间的交流变得密切许多,最直接的感受就是 Bitcoin Puppets 和 OMB 两个 NFT 系列有了不少来自 Solana 的买家。

拉盘,或者价格的暴涨,当然能够在短期内为一个生态带来众多的关注度以及新用户,但要让他们留下来,这个生态必须要有感染力,要有 Vibe,要有属于自己的动人的故事乃至文化。比特币在 Ordinals 诞生后,已经从一个「价值介质」本身逐渐发展出了「文化介质」的一面。或者说,比特币本身就是一种文化,在它屹立不倒如此多年,却从未凭借各类应用型叙事直到今天,就已经证明了它是我们这代人的货币,是一代人信仰的堆积。

符文的成长需要什么?首先,我想我们需要符文到其它链的桥,这样的基建,RuneMine、Beyond 还有 MultiBit 都在做了,我想离我们拥有符文桥的日子已经不远。

流动性在我看来反而是其次,更多的是,要让符文、Ordinals 生态的故事带到其它链的用户那里,让他们看到比特币有优秀的原生 meme,有动人的原生故事,让大家更新对于比特币的印象,正如年轻人鲜少会真的去买黄金而是去炒鞋、炒游戏饰品、炒 NFT 那样,比特币,现在也是年轻的。

我们需要比特币的文艺复兴,我们需要挑战大众对于比特币的旧有印象,让更多人开始欣赏比特币的文化多样性。

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香港证监会更新警示名单 总数达39家

近日,香港证监会(SFC)再次揭露了一批可疑的虚拟资产交易平台,向公众发起警示。这向市场传递了一个清晰的信号:香港政府正在密切关注加密货币领域的最新动态,严格打击非法的金融活动,以确保市场的公平与透明。

2021 年至今,SFC 共计披露了 39 家与加密市场相关的可疑平台,交易所 MEXC、Bybit 也被列示其中。何为香港证监会定义的可疑虚拟资产交易平台,这些平台又为何会被警告呢?

何为「可疑的」虚拟资产交易平台?

Bitrace 将 SFC 披露的可疑平台分为三类:为了开展欺诈活动而建立的平台、有真实业务但部分业务涉及欺诈的平台、有真实业务未获得牌照的平台。

香港证监会更新警示名单 总数达39家

此表根据 SFC 披露的警示名单整理

1. 为了开展欺诈活动而建立的平台

此类平台因假冒官方交易所、捏造虚假企业信息以诱导用户投资而被香港证监会警告。以进行欺诈活动的假冒 MEXC 的平台为例,该网站宣称是虚拟资产交易平台实体并涉嫌经营如图所示的假冒网站从事欺诈活动。受害人被要求存入资金至指定银行账户作投资用途,但在提取资金时遇到困难。

香港证监会更新警示名单 总数达39家

SFC 网站登载的假冒 MEXC 网站

这类网站在过去大量以“外汇投资”、“加密货币量化投资”等投资理财类欺诈活动中频繁出现,对无辜的海外华人华侨、外国人、本地非专业投资者群体造成了较大的财物损失。

2. 有真实业务但部分业务涉及欺诈的平台

这类平台的典型代表为 JPEX。香港证监会于去年指出,加密货币交易平台 JPEX 称其获得一家香港上市公司的投资,并声称获得了经营虚拟资产交易平台的牌照,涉嫌虚假宣传。JPEX 次日便以高昂手续费限制用户提币。此外,该交易所为其部分产品提供极高回报,但有投资者投诉未能成功提取虚拟资产或账户余额被更改,最终迅速暴雷。

香港证监会更新警示名单 总数达39家

这类机构往往并非仅用来施行欺诈活动,通常具备正常主营业务,但在部分商业活动开展过程中,有意或无意触犯了法律的底线。

3. 有真实业务未获得牌照的平台

据 SFC 官网披露的信息显示,官方交易所 MEXC、Bybit 在未获得香港证监会任何牌照的情况下,便以香港投资者为推销对象展开业务,因此被列入了香港证监会的警示名单(编号20、21)。

尽管这并不意味着相关交易平台在其他地区的营业活动是不合规的,但仍然在舆论上对相关品牌造成了负面损害,可见,合规是中心化交易平台的运营基石。

香港的监管政策有效吗?

Bitrace 长期关注香港虚拟资产交易市场业态,根据对当地 VAOTC 群体业务地址的资金风险审计,通过场外交易渠道进入香港加密货币二级市场的与欺诈活动相关联的加密资金(USDT)规模,已经在 2024 年一季度后显著降低,目前月资金规模相比高点减半。

香港证监会更新警示名单 总数达39家

其原因可能在于,2024 年 2 月 8 日香港政府拟设立虚拟货币场外交易平台(VAOTC)发牌制度,要求所有 VAOTC 都需要向海关申请牌照,导致了对部分风险资金的挤出,这表明当地监管的介入促进了香港加密货币市场的成熟。

写在最后

香港证监会正逐步构建起一个合规的加密货币监管环境,为投资者提供安全保障,推动行业向着更加成熟、规范的方向发展。对于当地有志于合规经营的业者而言,这也将是一个建立品牌信任与业务安全护城河的好时机。

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比特币现货ETF总资产净值为513.38亿美元,累计净流入达158.11亿美元

博链财经BroadChain获悉,据 SoSoValue 数据,美东时间7月12日比特币现货 ETF 总净流入 3.10 亿美元,其中:

灰度(Grayscale)ETF GBTC 单日净流入 2300.81 万美元,目前 GBTC 历史净流出为 186.38 亿美元。

单日净流入最多的比特币现货 ETF 为贝莱德(BlackRock)ETF IBIT,单日净流入为 1.20 亿美元,目前 IBIT 历史总净流入达 182.62 亿美元。

其次为富达(Fidelity)ETF FBTC,单日净流入为 1.15 亿美元,目前 FBTC 历史总净流入达 97.19 亿美元。

比特币现货ETF总资产净值为513.38亿美元,累计净流入达158.11亿美元

截至目前,比特币现货 ETF 总资产净值为 513.38 亿美元,ETF 净资产比率(市值较比特币总市值占比)达 4.52%,历史累计净流入已达 158.11 亿美元。

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美国比特币现货ETF共计持有888607枚比特币,创历史新高,约合515亿美元

美国比特币现货ETF共计持有888607枚比特币,创历史新高,约合515亿美元

博链财经BroadChain获悉,7月13日,据 HODL15Capital 监测,截至目前,美国比特币现货 ETF 共计持有 888,607 枚比特币,创下历史新高,约合515亿美元。

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特朗普将出席比特币大会

特朗普出席

近日,会议组织者宣布,美国共和党总统候选人特朗普将于本月晚些时候在田纳西州纳什维尔举行的比特币大会上发表讲话。

当天早些时候,有关特朗普将出席会议的猜测越来越多,因为演讲者告诉媒体,他们的发言时间被重新分配,以便为电子邮件中所描述的“一位非常特别的嘉宾”腾出空间。

近日,会议发言人才透露,前总统特朗普将在会议最后一天下午 2 点(美国中部时间,19:00 UTC)发表 30 分钟演讲,会议时间为 7 月 25 日至 27 日。

自从今年春天在 NFT 晚会上公开支持该行业以来,特朗普一直倾向于比特币和加密货币言论。此后,他将支持比特币的政策融入了共和党的核心政纲,与拜登政府形成了鲜明对比。

特朗普将出席比特币大会

特朗普即将发表的演讲可能会进一步提升他自诩的加密货币支持者形象,尽管他在此前上任就对加密货币心存疑虑。但现在,人们普遍预计他会出席比特币年度聚会。

今年大选之年,特朗普在海湖庄园的一场晚会上宣布自己是“加密货币候选人”,随后又宣布将接受比特币、以太币、狗狗币、Solana 等加密货币的捐款。

他对加密货币的立场出现了重大转变。几年前,他谴责比特币是“针对美元的骗局”,并表示央行数字货币“非常危险”。过去几年,他说加密货币是“一场即将发生的灾难”,他“不喜欢它”。但现在他说他“很看好”加密货币。

态度转变

在听到特朗普在竞选期间多次发表支持加密货币的言论后,拜登总统的连任竞选团队也考虑接受比特币和加密货币捐赠。

不仅如此,民主党对比特币和其他加密货币的态度也发生了变化。那些传统上反对加密货币的人现在唱起了更支持加密货币的调子,与民主党参议员伊丽莎白·沃伦对比特币的强硬立场保持距离。

在拜登的领导下,美国众议院两个月前通过了一项史无前例的加密市场结构法案,旨在对整个行业进行监管。

加密货币社区迫切希望看到两位领导人——尤其是特朗普——对加密货币的看法和做法。特朗普尚未宣布他计划如何通过政策支持加密货币和区块链的发展。不过,他上个月会见了加密货币矿工,并表示所有剩余的比特币都应该在美国创造。

虽然这并不意味着加密社区更倾向于支持特朗普而不是拜登。但因为加密社区的人口结构多样化,拥有大量千禧一代、Z 世代和年轻专业人士。

民主党争取加密货币社区的支持还不算太晚,但他们显然已经没有时间了。“如果民主党和拜登竞选团队提出平衡的政策和监管方法,他们仍然能够吸引加密货币社区的许多人。”分析人士说。

大趋势

今年的选举年,加密货币公司为政治竞选活动投入了数百万美元。这是一个新趋势,反映出人们认识到加密货币已成为一个重要的政治话题,其未来可能会受到美国总统选举结果的影响。

例如,美国最大的加密货币交易所 Coinbase 最近在 6 月份捐赠了 2500 万美元,以支持超级政治行动委员会 Fairshake,该委员会旨在通过投票淘汰国会中的反加密货币政客来帮助选出对数字资产有利的候选人。

特朗普将出席比特币大会

加密货币公司 Gemini 的创始人 Winklevoss 双胞胎兄弟在 6 月份各自捐赠了 15.47 比特币,相当于 100 万美元,以支持唐纳德·特朗普的竞选活动。Tyler Winklevoss在 X 上发帖称,拜登总统的民主党政府“公开向加密货币宣战”,而 Cameron Winklevoss 则写道,特朗普“支持比特币、支持加密货币和支持商业”。

加密货币交易所 Kraken 的首席执行官杰西·鲍威尔 (Jesse Powell)向特朗普的竞选团队捐赠了 100 万美元。他写道,拜登政府允许“执法部门不受约束的监管”。

特朗普将出席比特币大会

很明显,特朗普竞选团队在加密货币作为本次竞选中的政治问题方面胜过拜登竞选团队。他提到拜登竞选团队应该加大力度接触加密货币社区。

在选举和加密货币混乱中,更重要的问题是加密货币将如何影响金融和我们的未来。“两位候选人和两党都必须认识到,加密货币将继续存在,并且是我们国家和经济未来不可或缺的一部分,”他说。

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区块链中最近崛起的全同态加密解析

介绍全同态加密(FHE):探索其令人兴奋的应用、局限性和最近推动其流行的发展。

区块链中最近崛起的全同态加密解析

当我第一次听说“全同态加密”(FHE)时,我对区块链领域倾向于给时髦概念起长名称感到好奇。多年来,我们遇到了许多席卷整个行业的时髦词汇,最近的一个是“零知识证明”(ZKPs)。

经过一番调查和探索正在使用 FHE 构建产品的新公司,我注意到了一个充满了一套全新工具的前景。在未来的几个月和几年里,FHE 可能会像 ZKPs 一样成为席卷整个行业的下一个重大技术。公司正在利用密码学和云计算各个领域的最新进展,为通向一个强大的、保护数据隐私的未来铺平道路。问题不在于我们是否能实现这一点,而在于何时实现,我相信 FHE 可能是推动数据隐私和所有权进步的关键推动因素。

在接下来的几周里,我将深入学习更多关于 FHE 的知识,并研究其局限性、潜力和应用。我将在一系列文章中分享我的研究结果,探讨围绕 FHE 的对话的不同方面。本周,我将介绍这项技术,并讨论为何它最近引起了很多关注。许多行业内的人都在谈论它,包括来自 Multicoin Capital 的 Kyle Samani[4],他说:

“FHE 是密码学的圣杯。随着时间的推移,FHE 将重塑所有计算的结构,无论是在 web2 还是 web3 中。”

什么是同态性(Homomorphism)?

解决问题的关键是理解“同态”的含义。追溯其根源,同态性起源于数学,被定义[5]为两个相同类型的代数结构之间保留核心组件的映射。

如果你和我一样更喜欢一个更实际的定义,数学背后的一个基本原则是,两个群体不需要完全相同才能具有相同的核心属性。例如,想象两个水果盒:

盒子 A 包含小水果。
盒子 B 包含大水果。

区块链中最近崛起的全同态加密解析

尽管个别水果大小不同,但在盒子 A 中榨一个小苹果和一个小橙子会产生与在盒子 B 中榨一个大苹果和一个大橙子相同口味的混合果汁。榨果汁以产生相同口味类似于保留两个盒子之间的核心组件。假设我们的主要关注点是相同的口味,那么我们从哪个盒子榨果汁并不重要,因为果汁的数量大小不是我们关注的重点。在关注的地方(口味)两个盒子是等价的,因此它们之间的差异(大小和数量)对其主要功能(产生特定果汁口味)没有影响。

与同态性类比,我们捕捉到了它的两个主要特征:

  1. 映射: 我们建立了两个盒子之间的联系,盒子 A 中的每个小水果对应于盒子 B 中的一个大版本。因此,在盒子 A 中的小苹果对应于盒子 B 中的大苹果,依此类推。

  2. 操作的保留: 如果在盒子 A 中榨两个小水果会产生特定口味的果汁,那么在盒子 B 中榨它们对应的大版本应该产生相同的口味。尽管果汁的大小和数量有所不同,但“口味特征”是保留的。

什么是全同态加密?

将这一切与本文的中心主题联系起来, 全同态加密[6] (FHE)是一种特定的数据加密方法,使人们能够在加密数据上执行计算而不泄露原始数据。理论上,对加密数据执行的分析和计算应该产生与对原始数据执行的相同结果。通过 FHE,我们建立了加密数据集中的数据与原始数据集中的数据相对应的 1:1 关系。在这种情况下,核心组件的保留是能够在任一数据集上执行任何计算并产生相同结果的能力。

在这样的背景下,许多公司已经采取预防措施来保护用户数据并保持差异化隐私。公司很少以原始、未加密的形式在云端或其数据库中存储数据。因此,即使攻击者控制了公司的服务器,他们仍然必须绕过加密才能读取和访问数据。然而,当数据仅仅加密并闲置时,数据就不再有趣。当公司希望对数据进行分析以得出有价值的见解时,他们除了解密数据之外别无选择。一旦解密,数据就会变得脆弱。然而,通过端到端加密,FHE 变得非常有用,因为我们不再需要解密数据来进行分析;这只是揭示了可能性的冰山一角。

一个关键的考虑是公司是否应该被允许阅读和存储我们的个人信息。许多人对此的标准回应是,公司需要查看我们的数据才能为我们提供更好的服务。

如果 YouTube 不存储我的观看和搜索历史等数据,算法就无法充分发挥作用,向我展示我感兴趣的视频。因此,许多人认为在数据隐私和获得更好服务之间进行权衡是值得的。然而,通过 FHE,我们不再需要做出这种权衡。像 YouTube 这样的公司可以在加密数据上训练他们的算法,并为最终用户产生相同的结果,而不侵犯数据隐私。具体来说,他们可以对我的观看和搜索历史等信息进行同态加密,分析它而无需查看它,然后根据分析向我展示我感兴趣的视频。

FHE 是迈向一个未来的重要一步,其中我们的数据不再是我们自愿向组织免费提供的有价值商品。

全同态加密的应用

正确应用全同态加密(FHE)是所有存储用户数据部门的突破。我们正在看一个技术,它可能改变我们对数据隐私的整体态度,以及公司可以接受的侵犯限度。

让我们从研究 FHE 如何重塑医疗保健行业[7]的数据实践开始。许多医院保存着存储在其数据库中的患者的私人记录,出于道德和法律原因,他们必须保持保密。然而,这些信息对于外部医学研究人员来说是有价值的,他们可以分析这些数据以推断疾病和潜在治疗方法的重要见解。一个拖慢研究进展的主要障碍是在将数据外包给研究人员时保持患者数据的绝对保密。有许多方法可以对患者记录进行匿名化或伪匿名化。但它们并不完美,可能会透露某人太多信息,使其可识别,或者不足以揭示有关他们病例的足够信息,使得难以获得有关疾病的准确见解。使用全同态加密(FHE),医院可以对患者数据进行加密,从而更轻松地保护云中的患者隐私。医学研究人员可以在加密数据上执行计算和运行分析功能,而不会损害患者的隐私。由于加密数据集与原始数据之间存在一对一映射,因此从加密数据集中获得的结果提供了可以应用于实际案例的真实见解。FHE 可以快速推动医疗保健行业的发展。

另一个 FHE 的激动人心的应用是人工智能(AI)训练。目前,人工智能领域面临隐私问题,这阻碍了公司访问许多用于完善 AI 算法的广泛数据集。训练 AI 的公司必须在使用有限的公共数据集、支付大量资金购买私人数据集或创建数据集之间做出选择,这对用户较少的小公司来说是具有挑战性的。FHE 应该解决阻止许多数据集提供者进入该市场的隐私问题。因此,FHE 的改进可能导致可用于训练 AI 的数据集数量增加。这将使 AI 训练更具财务可及性和精细化,因为可用数据集的多样化增加。

全同态加密的过去局限

如果全同态加密(FHE)确实能改变现代大数据,为什么我们还没有看到更多实际应用呢?

尽管多年来人们一直在讨论和研究 FHE,但实际上,在实践中实现 FHE 非常困难。核心挑战在于执行 FHE 所需的计算能力。全同态安全数据集可以产生与其原始数据形式相同的分析结果。这是一个具有挑战性的壮举,需要大量计算速度和能力,其中许多对现有计算机实施起来是不切实际的。在原始数据上通常需要几秒钟的操作,在同态加密数据集上可能需要几小时甚至几天。这种计算挑战造成了一个自我延续的循环,许多工程师推迟了进行 FHE 项目,从而减缓了其发展并限制了其全部优势的实现。

工程师在 FHE 中面临的计算问题的一个具体例子是如何解决“ 噪声错误[8] ”。在对同态加密数据集进行计算时,许多工程师在每次进行计算时都会产生多余的噪声或错误。当只需要进行几次计算时,这是可以容忍的,但在多次分析之后,噪声可能变得如此明显,以至于原始数据变得难以理解。数据几乎丢失了。

为什么现在?

就像生成式人工智能[9]曾被认为是有限和原始的,然后成为主流一样,全同态加密(FHE)正朝着类似的进展方向发展。许多行业领袖,甚至超越区块链领域的领导者,已经聚集起来,组织了大量的 FHE 研究和开发。这促进了最近几项行业发展,推动了这项技术的进步的引人注目的叙述。

DPRIVE 计划

2021 年 3 月,微软、英特尔和国防高级研究计划局(DARPA)同意启动一个多年计划[10] ,以加速全同态加密(FHE)的发展。名为虚拟环境中的数据保护(DPRIVE)的这个计划标志着 FHE 的重大进展。它展示了两个专门从事云计算和计算机硬件的行业巨头,联合起来解决数据隐私问题。他们发起了这个计划,建立了能够管理 FHE 计算速度的计算机和软件,并制定了准确实施 FHE 的指导方针,防范由于不正确使用而可能产生的数据泄霏。

作为 DPRIVE 计划的一部分,工程师们已经着手解决先前提到的“噪声错误”,探索降低噪声水平以保留原始数据的方法。一个有前途的解决方案是设计大算术字长[11] (LAWS)数据表示。虽然传统的计算机处理器(CPU)通常使用 64 位字长,但工程师们正在开发能够处理 1024 位或更多位字长的新型硬件,采用 LAWS。这种方法是有效的,因为研究表明,更长的字长直接影响信噪比。简单地说,更长的字长在 FHE 中的每一次附加计算中产生更少的噪声,允许在达到数据丢失阈值之前执行更多的计算。通过构建新的硬件来解决这些挑战,参与 DPRIVE 计划的工程师们大大减少了执行 FHE 所需的计算负载。

为了加快计算速度,接近使 FHE 快 100,000 倍的目标,DPRIVE 团队着手进行持续的旅程,设计新的数据处理系统,超越传统处理和图形单元的能力。他们开发了一个新的多指令多数据[12] (MIMD)系统,能够同时管理多个指令和数据集。MIMD 类似于建造一条新的高速公路,而不是使用现有设备不足的道路来容纳 FHE 的快速实时计算所需的交通量。

DPRIVE 计划的有趣之处在于在计算机数学计算中广泛使用“ 并行性[13] ” 。这使开发人员能够同时执行多个大数计算。你可以将并行性视为同时部署一群数学家来同时处理巨大数学问题的不同部分,而不是让他们一个接一个地完成各自的工作。尽管同时执行多个计算有助于快速解决问题,但计算机必须进行空气冷却以防止过热。

2022 年 9 月,在启动该计划一年半后,微软、英特尔和 DARPA 宣布[14]他们已成功完成 DPRIVE 计划的第一阶段。他们目前正在进行 DPRIVE 的第二阶段。Intel 还推出[15]了自己的全同态加密工具包,为开发人员提供工具,以促进云中更快的全同态加密。Intel 设计了这个工具包,确保与最新的数据处理和计算进展兼容。它包括专门为格密码定制的特殊功能,与 Microsoft Seal 无缝运行的集成,全同态加密方案的样本,以及指导用户的技术文档。

Google 的 Private Join and Compute[16] 开源库为开发人员提供了多方计算(MPC)工具。这种计算方法允许各方通过合并其不同的数据集获得共享见解,而不会将原始数据暴露给彼此。Private Join and Compute 将来自 FHE 的加密技术与私有集合交集(PSI)相结合,以优化数据保密性实践。PSI 是另一种加密方法,允许具有不同数据集的各方识别共同元素或数据点,而不会透露其数据。Google 在推进数据隐私方面的方法不仅仅集中于 FHE;它通过将 FHE 与其他有影响力的数据实践集成,优先考虑更广泛的 MPC 概念。

备受推崇的全同态加密开源库的日益可用性值得注意。然而,当观察到备受推崇的公司在其运营中尝试这些库时,情况变得更加引人注目。2021 年 4 月,纳斯达克,一家著名的股票交易所和全球资本市场技术实体, 将[17] FHE 纳入其运营。纳斯达克利用 Intel 的 FHE 工具和高速处理器,通过使用全同态加密来识别包含敏感信息的数据集中的有价值见解和潜在的非法活动,从而通过反洗钱工作和欺诈检测来应对金融犯罪。

最近的融资

除了前面提到的公司进行的研究和开发外,还有其他几家公司最近为专注于全同态加密(FHE)的倡议获得了大量资金支持。

Cornami[18],一家大型技术公司,因开创性地开发专为全同态加密设计的可扩展云计算技术而备受赞誉。他们从事众多努力,旨在创建支持 FHE 比传统 CPU 更有效的计算系统。他们还指导旨在保护加密数据免受量子计算威胁的倡议。2022 年 5 月,Cornami 宣布[19]成功进行了一轮 C 系列融资,由 Softbank 领投,筹集了 6800 万美元,使其总筹资达到 1.5 亿美元。

Zama[20]是区块链行业的另一家公司,正在构建开源全同态加密工具,开发人员可以利用这些工具构建使用 FHE、区块链和人工智能的令人兴奋的应用程序。Zama 已经开发了全同态以太坊虚拟机(fhEVM)作为其产品之一。这种智能合约协议使得在链上的交易数据在处理过程中保持加密。探索使用 Zama 库进行各种应用程序的开发人员对其性能印象深刻,即使在复杂的用例中也是如此。Zama 在 2022 年 2 月[21]成功完成了 4200 万美元的 A 轮融资,由 Protocol Labs 领投,使其总筹资达到 5000 万美元。

Fhenix[22]也是一个新兴项目,将 FHE 引入区块链。他们的目标是将 FHE 应用扩展到除保密支付之外的领域,为 FHE 在去中心化金融(DeFi)、桥接、治理投票和 Web3 游戏等领域的令人兴奋的用例[23]打开大门。2023 年 9 月,Fhenix 宣布[24]成功完成了 700 万美元的种子轮融资,由 Multicoin Capital 和 Collider Ventures 领投。

接下来会发生什么?

多年来,全同态加密(FHE)一直是一个承诺强大端到端加密的理念,预示着强大数据隐私的未来。最近的发展开始将 FHE 从理论梦想转变为实际现实。尽管各公司竞相成为首个实现强大、完全功能的 FHE 版本的先驱,但许多公司正在合作共同应对这项强大技术的复杂性。通过实施各种跨团队计划和开发与其他库集成的开源库,这种合作精神是显而易见的。

根据我的调查,围绕 FHE 的讨论似乎是深远的。在接下来的几周里,我很高兴深入研究,分享我在 FHE 研究中的更多见解。具体来说,我迫不及待地探索以下主题:

FHE 的新兴应用。

零知识证明(ZKPs)与 FHE 之间的相互作用。

将 FHE 与私有集合交集(PSI)集成以推进安全多方计算(MPC)。

像 Zama 和 Fhenix 这样的新公司,在 FHE 领域开创性发展。

区块链中最近崛起的全同态加密解析

参考引用:

Arampatzis, Anastasios. “全同态加密的最新发展。” Venafi, 2022 年 2 月 1 日, venafi.com/blog/what-are-latest-developments-homomorphic-encryption-ask-experts/.

Arampatzis, Anastasios. “全同态加密是什么,如何使用。” Venafi, 2023 年 4 月 28 日, venafi.com/blog/homomorphic-encryption-what-it-and-how-it-used/.

“构建硬件以实现持续数据保护。” DARPA, 2020 年 3 月 2 日, www.darpa.mil/news-events/2020-03-02.[25]

Cristobal, Samuel. “全同态加密:密码学的圣杯。” Datascience.Aero, 2021 年 1 月 7 日, datascience.aero/fully-homomorphic-encryption-the-holy-grail-of-cryptography/.

“全同态加密:它是什么,为什么重要?” 互联网协会, 2023 年 3 月 9 日, www.internetsociety.org/resources/doc/2023/homomorphic-encryption/.[26]

Hunt, James. “FHENIX 通过 Multicoin Capital 领投的种子轮融资筹集了 700 万美元。” The Block, The Block, 2023 年 9 月 26 日, www.theblock.co/post/252931/fhenix-seed-multicoin-capital.[27]

“Intel®全同态加密工具包。” Intel, www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/homomorphic-encryption/overview.html#gs.fu55im.[28] 访问日期为 2023 年 10 月 8 日。

“Intel 与微软合作参与 DARPA 项目。” Intel, 2021 年 3 月 8 日, www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/intel-collaborate-microsoft-darpa-program.html#gs.ftusxq.[29]“英特尔至 NASDAQ 的同态加密研发带来了进步。” Intel, 2021 年 4 月 6 日, www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/xeon-advances-nasdaqs-homomorphic-encryption-rd.html#gs.6mpgme.[30]

Johnson, Rick. “英特尔完成 DARPA DPRIVE 第一阶段里程碑,实现了全同态加密平台。” Intel, 2022 年 9 月 14 日, community.intel.com/t5/Blogs/Products-and-Solutions/HPC/Intel-Completes-DARPA-DPRIVE-Phase-One-Milestone-for-a-Fully/post/1411021.

“微软 Seal:快速且易于使用的同态加密库。” Microsoft Research, 2023 年 1 月 4 日, www.microsoft.com/en-us/research/project/microsoft-seal/.[31]

Paillier, Pascal 博士. “全同态加密:密码学的圣杯。” Business Age, 2023 年 3 月 9 日, www.businessage.com/post/fully-homomorphic-encryption-the-holy-grail-of-cryptography[32]

Samani, Kyle. “链上 FHE 的黎明。” Multicoin Capital, 2023 年 9 月 26 日, https://multicoin.capital/2023/09/26/the-dawn-of-on-chain-fhe/

“什么是全同态加密?” Inpher, 2021 年 4 月 11 日, https://inpher.io/technology/what-is-fully-homomorphic-encryption/

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YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

原文作者: YBB Capital Researcher  Zeke

YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

TLDR

  • ZK 协处理器(ZK Coprocessor)可视为从模块化概念中衍生出的一种链下计算插件,其作用类似于我们传统电脑中为 CPU 分担图形计算任务的 GPU,即针对特定场景下分担计算任务的处理器;

  • 可用于处理复杂计算和重数据,降低 Gas 费,扩展智能合约功能;

  • 与 Rollup 的区别:ZK 协处理器无状态,可跨链使用,适用于复杂计算场景;

  • ZK 协处理器的开发难度高,性能开销大,标准化不足。而硬件方面又需要大量成本,该赛道虽然较一年前已经成熟了许多,但还处于较早期;

  • 基建迈入分形扩容的模块化时代后,区块链陷入流动性匮乏、用户分散、缺乏创新与跨链互操作性等多种问题,又与垂直扩容的L1之间形成悖论。ZK 协处理器未来也许能为两者提供很好的补强,使两者跳出困境,并为旧应用及新兴重应用提供性能支撑,带来更多新鲜叙事。

一.模块化基建的又一分支,ZK 协处理器

1.1 ZK 协处理器概述

ZK 协处理器(ZK Coprocessor)可视为从模块化概念中衍生出的一种链下计算插件,其作用类似于我们传统电脑中为 CPU 分担图形计算任务的 GPU,即针对特定场景下分担计算任务的处理器。在这种设计框架下,公链所不擅长的“重数据”以及“复杂计算逻辑“任务可通过 ZK 协处理器去运算,链上只需收到返回的计算结果即可,其正确性则由 ZK proof 保证,最终实现对复杂任务的可信链下计算。

YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

当下 AI、SocialFi、DEX、GameFi 等热门应用对于高性能和成本控制有着迫切需求,在传统方案中,这些需要高性能的“重应用”往往会选择资产上链+链下应用的形式,或者,单独为应用设计一条应用链。但两者都存在一些固有问题,比如前者存在黑匣子,后者存在开发成本高、脱离原链生态、流动性割裂等问题。除此之外,主链虚拟机对于这类应用的开发及运行限制也很大(例如缺乏应用层标准、开发语言复杂)。

ZK 协处理器的存在就是为了解决此类问题,再举一个更详细的例子,我们可以把区块链视为一个无法联网的终端(手机、电脑等),在这种情况下我们可以运行一些较为简单的应用,比如 Uniswap 等 DeFi 应用就可以在完全链上的情况下运行。但当更复杂的应用出现时,比如运行一个类似 ChatGPT 的应用,此时公链的性能与存储就会完全不足,并且 Gas 爆炸。在Web2的情况下,我们运行 ChatGPT 时也是如此,常用终端本身并不能处理 GPT-4 o 这种大语言模型,我们需要通过联网将问题传达给 OpenAI 的服务器,在经过服务器计算推理结果后,我们会直接收到答案。ZK 协处理器就类似区块链的远程服务器,只不过在针对不同类型项目的情况下,不同协处理器项目的设计上可能会有些许偏差,但底层的逻辑并不会有太大差别,都是通过链下计算+ZK proof 或者 Storage proofs 进行验证的方式。我们以 Rise Zero 的 Bonsai 部署为例,就能明白这种架构的逻辑很简洁,该项目无缝集成于 Rise Zero 自身的 zkVM 中,开发者要将 Bonsai 作为协处理器只需很简单的两个步骤:

  • 编写一个 zkVM 应用程序来处理应用逻辑;

  • 编写一个 Solidity 合约,要求 Bonsai 运行你的 zkVM 应用程序,并处理结果。

1.2 与 Rollup 的区别是?

在上文的定义中,我们会发现 Rollup 无论实现逻辑还是目标,似乎都与 ZK 协处理器有着高度重合的情况。但事实上 Rollup 更像是主链的多核化,两者的具体区别如下:

1.主要目的:

  • Rollup:提高区块链的交易吞吐量和降低交易费用。

  • ZK 协处理器:扩展智能合约的计算能力,使其能够处理更复杂的逻辑和更大量的数据。

2.工作原理:

  • Rollup:汇总链上交易提至主链,通过欺诈证明或者 ZK 证明。

  • ZK 协处理器:与 ZK Rollup 相似,只不过两者应用场景不同,ZK Rollup 受限于链的形态与规则并不适合做 ZK 协处理器的工作。

3.状态管理:

  • Rollup:需要维护自己的状态,定期与主链同步。

  • ZK 协处理器:不维护持久状态,每次计算都是无状态的。

4.应用场景:

  • Rollup:主要面向 C 端,适用于高频交易。

  • ZK 协处理器:主要面向 B 端,适用于需要复杂计算的场景,如高级金融模型、大数据分析等。

5.与主链的关系:

  • Rollup:可以看作是主链的扩展,通常专注于特定的区块链网络。

  • ZK 协处理器:可以为多个区块链提供服务,不局限于特定的主链,所以同样可以为 Rollup 提供服务。

所以两者本质上并不相斥,甚至是互补的关系,即使某个 Rollup 以应用链的形式存在,ZK 协处理器依旧可以提供服务。

1.3 用例

理论上来说 ZK 协处理器的应用范围非常广阔,基本可以覆盖区块链各赛道的项目。ZK 协处理器的存在能使 Dapp 的功能更接近于Web2中心化 app 的功能,以下是从网上收集的一些示范用例:

数据驱动的 DApp 开发

ZK 协处理器使开发者能够创建利用全链历史数据的数据驱动型 DApp,并执行复杂计算,而无需额外的信任假设。这为 DApp 开发带来了前所未有的可能性,例如:

  • 高级数据分析:类似 Dune Analytics 的链上数据分析功能。

  • 复杂业务逻辑:实现传统中心化应用中的复杂算法和业务逻辑。

  • 跨链应用:基于多链数据构建跨链 DApp。

DEX 的 VIP 交易员计划

一个典型的应用场景是在去中心化交易所(DEX)中实现基于交易量的费用优惠计划,即”VIP 交易员忠诚度计划”。这类计划在中心化交易所(CEX)中很常见,但在 DEX 中却很少见。

使用 ZK 协处理器,DEX 可以:

  • 追踪用户的历史交易量

  • 计算用户的 VIP 等级

  • 根据等级动态调整交易费用

这种功能可以帮助 DEX 提高用户留存率,增加流动性,并最终提升收入。

智能合约的数据增强

ZK 协处理器可以作为强大的中间件,为智能合约提供数据捕获、计算和验证服务,从而降低成本并提高效率。这使得智能合约能够:

  • 访问和处理大量历史数据

  • 执行复杂的链下计算

  • 实现更高级的业务逻辑

跨链桥技术

一些基于 ZK 的跨链桥技术,如 Herodotus 和 Lagrange,也可被视为 ZK 协处理器的一种应用。这些技术主要关注数据提取和验证,为跨链通信提供了可信的数据基础。

1.4 ZK 协处理器并不完美

虽然我们罗列了许多优点,但当前阶段的 ZK 协处理器并不完美,还需要面临很多问题。我个人总结了如下几点:

1.开发:ZK 这一概念对于许多开发者来说较难理解,开发还需要相关的密码学知识以及掌握特定的开发语言和工具等;

2.硬件成本高昂:链下计算所使用的 ZK 硬件需要完全由项目方自身完全承担,ZK 硬件昂贵且还在快速的发展迭代之中,硬件很可能随时淘汰。这是否能形成商业逻辑上的闭环也是一个值得思考的问题;

3.赛道拥挤: 技术实现上其实都不会有特别大的差别,最后很可能与当前 Layer 2 的格局相似,有几个突出项目,但大部分都无人问津;

4.zk 电路:在 zk 协处理器中执行链下计算需要将传统计算机程序转换为 zk 电路,为每个应用编写定制电路非常繁杂,而使用 zkvm 在虚拟机中编写电路又存在计算模型不同造成开销较大的问题。

二.通往大规模应用的关键拼图

(本章节主观性较强,仅代表作者个人观点)

本轮是以模块化基建为主导的周期,如果说模块化这条路径是正确的,那么这个周期也许将是通往大规模应用的最后一步。不过在当前阶段我们都会有个共同的感受,为什么只能看到一些老酒新装的应用,为什么链比应用还多得多,为什么铭文等新代币标准就能被称为本轮最大的创新?

之所以如此缺乏新鲜叙事,本质上还是当前的模块化基建不足以撑出超级应用,尤其是缺乏一些先决条件(全链互操作性、用户门槛等),所以变相促成了区块链历史上最大的割裂。Rollup 作为模块化时代的核心,速度上是快了,但相应的带来的问题也很多,也就是我们上文反复强调的流动性割裂、用户分散、链或者说虚拟机本身依旧限制了应用创新。另一方面,模块化的另一个“关键先生”Celestia 开创了 DA 不必在以太坊上的先河,这个思路使得割裂进一步加剧。无论是始于意识形态还是 DA 成本,结果就是 BTC 被迫做 DA,其它公链要做更具性价比的 DA,现状就是每条公链上少则一个,多则数十个的 Layer 2 项目。最后再加上所有基建与生态项目方都深度学习了 Blur(铁顺)开创的积分屠龙(OpenSea)玩法,要求用户将 Token 质押在项目内,这种对于鲸鱼一箭三雕(利息、ETH 或 BTC 的上涨、白嫖的 Token)的模式,进一步压缩了链上流动性。

曾经的牛市里,资金只会在数条到十几条公链内流转,甚至也可以说只集中于以太坊。而如今的资金分散在数百条公链,质押在数千个大差不差的项目之中,链上繁荣不再,连以太坊都没有链上活动。那么东方玩家在 BTC 生态里 PVP,西方玩家在 Solana 中 PVP 也是无奈之举。所以我个人当前最关注的是如何促进全链流动性聚合,如何支撑新玩法与超级应用的诞生。在全链互操作性赛道中,传统的几个头部项目,其实一直表现不佳,它们依旧更像传统跨链桥。而新式互操作性方案在我们之前的研报也谈过,主要是通过聚合多链为单链的方式,目前在做的有 AggLayer、Superchain、Elastic Chain、JAM 等,此处就不再展开。

总而言之,聚合全链是模块化结构下所必须迈过的一道坎,但这道坎还需要迈很久。而 ZK 协处理器,是属于当前阶段中更为关键的拼图,除了能加强 Layer 2 ,它也能补强 Layer 1 ,那是否有可以暂时跳出全链和三角悖论这两个问题,未来能在部分具备广泛流动性的 Layer 1 或者 Layer 2 上先实现一些符合当下的应用?毕竟当前的区块链应用叙事实在匮乏。另一方面,实现玩法的多样化,Gas 的控制、大规模应用的出现、甚至是跨链、降低用户门槛,通过集成协处理器方案也会是比投靠中心化更为理想的方案。

三.项目一览

ZK 协处理器赛道,基本是在 23 年左右涌现,在当前阶段已经较为成熟。依据 Messari 的分类,该赛道目前已有的项目可分为三个大垂直领域(通用计算、互操作性和跨链、AI 和机器训练), 18 个项目。其中大部分项目都由头部 VC 支持,我们在下文中选取不同垂直领域的部分项目进行描述。

YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

3.1 Giza

YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

Giza 是部署在 Starknet 由 StarkWare 官方支持的一个 zkML(零知识机器学习)协议,专注于使人工智能模型能够在区块链智能合约中可验证地使用。开发者可以将 AI 模型部署到 Giza 网络,Giza 随后通过零知识证明验证模型推理的正确性,并以无需信任的方式将结果提供给智能合约使用。这使得开发者能够构建结合 AI 能力的链上应用,同时保持区块链的去中心化和可验证性。

Giza 通过执行以下三个步骤完成工作流程:

  • 模型转换:Giza 将常用的 ONNX 格式 AI 模型转换为可在零知识证明系统中运行的格式。这允许开发者使用熟悉的工具训练模型,然后将其部署到 Giza 网络。

  • 链下推理:当智能合约请求 AI 模型推理时,Giza 在链下执行实际的计算。这避免了在区块链上直接运行复杂 AI 模型的高昂成本。

  • 零知识验证:Giza 为每次模型推理生成 ZK proof,证明计算是正确执行的。这些证明在链上验证,确保推理结果的正确性,而无需在链上重复整个计算过程。

Giza 的方法使得 AI 模型可以作为智能合约的可信输入源,而不需要依赖中心化的预言机或可信执行环境。这为区块链应用开辟了新的可能性,如基于 AI 的资产管理、欺诈检测、动态定价。是当前Web3 x AI 中少数逻辑闭环的项目之一,也是协处理在 AI 领域中的一次妙用。

3.2 Risc Zero

YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

Risc Zero 是由多名头部 VC 支持的协处理器项目,属于该赛道中的佼佼者。该项目专注于使任意计算能够在区块链智能合约中可验证地执行。开发者可以使用 Rust 编写程序并部署到 RISC Zero 网络,RISC Zero 随后通过零知识证明验证程序执行的正确性,并以无需信任的方式将结果提供给智能合约使用。这使得开发者能够构建复杂的链上应用,同时保持区块链的去中心化和可验证性。

我们在上文中已经简单说过部署与工作的流程,这里再详细说说,两个关键组件:

Bonsai:RISC Zero 的 Bonsai 是项目中的协处理器组件,它无缝集成于 RISC-V 指令集架构的 zkVM,允许开发者在几天内快速将高性能的零知识证明集成到以太坊、L1区块链、Cosmos 应用链、L2 rollups 和 dApps 中,提供智能合约直接调用、可验证的链下计算、跨链互操作性和通用 rollup 功能,同时采用去中心化优先的分布式架构设计,结合了递归证明、定制电路编译器、状态延续和持续改进的证明算法,使任何人都能为各种应用生成高性能的零知识证明。

zKVM:zkVM 是一个可验证的计算机,其工作方式类似于真实的嵌入式 RISC-V 微处理器。该虚拟机基于 RISC-V 指令集架构,允许开发者使用 Rust、C++、Solidity、Go 等高级编程语言等多种编程语言,编写可生成零知识证明的程序,支持超过 70% 的热门 Rust crates,实现了通用计算与零知识证明的无缝结合,能够为任意复杂度的计算生成高效的零知识证明,同时保持计算过程的隐私性和结果的可验证性,zkVM 采用了包括 STARK 和 SNARK 在内的 ZK 技术,通过 Recursion Prover 和 STARK-to-SNARK Prover 等组件实现高效的证明生成和验证,支持链下执行和链上验证的模式。

Risc Zero 已经与多个 ETH 系 Layer 2 集成,并且演示了多个 Bonsai 的用例,其中较为有趣的是 Bonsai Pay 。该演示使用 RISC Zero 的 zkVM 和 Bonsai 证明服务于发,允许用户使用 Google 帐户在以太坊上发送或提取 ETH 和代币。它展示了 RISC Zero 如何将链上应用程序与 OAuth 2.0 (Google 等主要身份提供商使用的标准)无缝集成,这是通过传统Web2应用降低Web3用户门槛的一次集成用例,除此之外还有基于 DAO 等应用的示例。

3.3 =nil;

YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

=nil; 由 Mina、Polychain、Starkware、Blockchain Capital 等知名项目与机构投资,值得注意的是 Mina 与 Starkware 这类 zk 技术前沿的项目方也在其中,说明对项目的技术认可还是较高的。=nil; 也是曾在我们研报“算力市场”中提及的一个项目。当时主要集中于=nil; 的 Proof Market(去中心化证明生成市场),该项目其实还有个子产品,zkLLVM。

zkLLVM 是由=nil; Foundation 开发的一个创新性电路编译器,它能够将 C++、Rust 等主流开发语言编写的应用程序代码自动转换为以太坊上高效的可证明电路,无需使用专门的零知识领域特定语言(DSL),从而大幅简化开发流程,降低开发门槛,同时通过不涉及 zkVM(零知识虚拟机)的方式提高了性能,支持硬件加速以加快证明生成速度,适用于 Rollups、跨链桥、预言机、机器学习和游戏等多种 ZK 应用场景,并与=nil; Foundation 的 Proof Market 紧密集成,为开发者提供从电路创建到证明生成的端到端支持。

3.4 Brevis

YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

该项目为 Celer Network 的子项目,Bervis 是一种用于区块链的智能零知识 (ZK)协处理器,它使 dApp 能够以完全无信任的方式跨多个区块链访问、计算和利用任意数据。同其它协处理一样,Brevis 同样拥有广泛的用例,例如数据驱动的 DeFi、zkBridges、链上用户获取、zkDID、社交账户抽象。

YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

Brevis 的架构主要由三个部分构成:

  • zkFabric:zkFabric 是 Brevis 架构的中继器。它的主要任务是收集并同步来自所有连接区块链的区块头信息,最后通过 ZK 轻客户端电路为每个收集的区块头生成共识证明。

  • zkQueryNet:zkQueryNet 是一个开放的 ZK 查询引擎市场,可以直接接受来自链上智能合约的数据查询,也能够通过 ZK 查询引擎电路生成查询结果和相应的 ZK 查询证明。这些引擎范围从高度专业化(例如计算特定时间段内 DEX 的交易量)到高度通用的数据索引抽象和高级查询语言,可满足各种应用程序需求。

  • zkAggregatorRollup:充当 zkFabric 和 zkQueryNet 的聚合和存储层。它验证这两个组件的证明,存储经过证明的数据,并将其 ZK 证明的状态根提交给所有连接的区块链,从而允许 dApp 直接在其链上智能合约的业务逻辑中访问经过证明的查询结果。

通过这套模块化架构,Brevis 可以为所有支持的公链链上智能合约,提供无需信任、高效且灵活的访问方式。在 UNI 的V4版本中也采用了该项目,并与协议中的 Hooks(一个为各种用户集成定制逻辑的系统)进行集成,以方便读取历史区块链数据,降低 Gas fee,同时确保去中心化属性。这是 zk 协处理器推动 DEX 的一次示例。

3.5 Lagrange

YBB Capital:区块链的GPU,ZK协处理器全面解析

Lagrange 是由1kx及 Founders fund 领投的互操作性 zk 协处理器协议,该协议的主要目的为提供无需信任的跨链互操作性和需要大数据复杂计算的应用程序的创新提供支撑。与传统的节点桥不同,Lagrange 的跨链互操作性主要通过其创新的 ZK Big Data 和 State Committee 机制来实现。

ZK Big Data:该产品为 Langrange 的核心,主要负责处理和验证跨链数据,生成相关的 ZK 证明。该组件包含了高度并行的 ZK Coprocessor 用于执行复杂链下计算和生成零知识证明,专门设计的可验证数据库支持无限存储槽和智能合约直接 SQL 查询,动态更新机制仅更新变化的数据点以减少证明时间,以及允许开发者直接从智能合约中使用 SQL 查询访问历史数据而无需编写复杂电路的集成功能,共同构成了一个大规模区块链数据处理和验证系统。

State Committee:该组件为一个去中心化的验证网络,由多个独立节点组成,每个节点质押 ETH 作为抵押。这些节点作为 ZK 轻客户端,专门验证特定优化 rollup 的状态。State Committee 与 EigenLayer 的 AVS 集成,利用重质押机制增强安全性,支持无限数量节点参与,实现超线性安全性增长。它还提供“快速模式”,允许用户在不等待挑战窗口的情况下进行跨链操作,大大提高了用户体验。这两种技术的结合使 Lagrange 能够高效处理大规模数据,执行复杂计算,并在不同区块链间安全传递和验证结果,为开发复杂跨链应用提供了支撑。

Lagrange 在当前已经与 EigenLayer、Mantle、Base、Frax、Polymer、LayerZero、Omni、AltLayer 等集成,也将作为第一个 ZK AVS 在以太坊生态中进行链接。

参考资料

1.ABCDE:A Deep Dive into ZK Coprocessor and Its Future:

2.“ZK” Is All You Need:

3.Risc zero:

4.Lagrange:

5.AxiomBlog:

6.氮气加速!ZK 协处理器如何打破智能合约数据壁垒:

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