بدأ إثبات ZK في التنافس مع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي التي تبلغ قيمتها تريليونات الدولارات على نفس وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، مما أدى إلى ارتفاع تكاليف الإثبات حتى مع إبلاغ Cysic عن تحقيق مكاسب في الأداء بنسبة 9% من خلال تحسين استخدام الأجهزة.
صرح ليو فان، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Cysic، لـ crypto.news بأن استخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU) أصبح قيدًا ملزمًا لإثبات عدم المعرفة (Zero-Knowledge proving) لأن أنظمة الإثبات تتنافس الآن مع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الممولة بشكل كبير على نفس رقائق السيليكون.
“تتجه نماذج الذكاء الاصطناعي نحو التقارب. أما الحوسبة فلا. افترض الجميع أن تكاليف الإثبات ستنخفض لأن الرقائق تصبح أرخص. بدلاً من ذلك، نحن نتنافس على نفس رقائق السيليكون مع ميزانيات مراكز بيانات تبلغ قيمتها تريليونات الدولارات. لهذا السبب كان لا بد من فتح طبقة الأجهزة بدلاً من تركها لبضعة أدوات إثبات احتكارية.”
ووفقًا لفان، لا يأتي الضغط من نقص في القدرة الحاسوبية وحدها. قال إن المشكلة الرئيسية هي عدم تطابق معماري بين برمجيات zkVM والمسرعات المستخدمة لتوليد الإثباتات، مما يترك جزءًا من سعة وحدات معالجة الرسوميات المتاحة غير مستخدم ويرفع تكلفة كل إثبات.
كشف محرك إثبات Venus من Cysic عن هذا عدم التطابق عن طريق تقليل الوقت المستغرق في تنسيق العمل بين وحدات المعالجة المركزية (CPUs) ووحدات معالجة الرسوميات (GPUs). وكما ذكر في أبريل، سجلت الشركة تحسينًا في وقت الإثبات الشامل بأكثر من 9% مقارنة بـ ZisK 0.16.1 دون استبدال الأجهزة الأساسية.
تم بناء Venus كامتداد يركز على الأجهزة لـ ZisK zkVM من Polygon Hermez، ويمثل توليد الإثبات كرسم بياني حاسوبي متصل. تقول Cysic إن هذا التصميم يسمح للنظام بجدولة العمل عبر عملية الإثبات الكاملة بدلاً من التعامل مع كل وظيفة للأجهزة كمكالمة منفصلة.
من خلال دمج CUDA Graph، وضبط النواة (kernel tuning)، وتغييرات الذاكرة المشتركة، يقلل Venus من عمليات نقل البيانات والمزامنة المتكررة بين المعالج ووحدة معالجة الرسوميات. قال فان إن النتيجة تظهر أن المسرعات الموجودة لم تكن تُستخدم بالكامل، مما يجعل الاستفادة هي عنق الزجاجة العملي وراء تكاليف الإثبات.
تحسنت سرعة الإثبات الخام بسرعة عبر الصناعة. ذكرت Cysic أن ZisK يمكنها توليد إثبات كتلة إيثيريوم في 7.4 ثوانٍ باستخدام 24 وحدة معالجة رسوميات، ويمكنها تقديم إثباتات في الوقت الفعلي من خلال إعداد واحد لبطاقة RTX 4090. تأتي هذه الادعاءات من الشركة ولم يتم اختبارها بشكل مستقل تحت معيار مشترك يغطي استهلاك الطاقة وحجم الإثبات ومستوى الأمان والتكلفة الإجمالية للأجهزة.
تجاوز مطورون آخرون أيضًا عتبة الوقت الفعلي للإيثيريوم. في نوفمبر 2025، أفادت Succinct أن SP1 Hypercube أثبت 99.7% من عينة إيثيريوم مكونة 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.
تُعرف مؤسسة الإيثيريوم الإثبات في الوقت الفعلي بأنه إكمال الإثباتات لما لا يقل عن 99% من كتل الشبكة الرئيسية (mainnet) في غضون 10 ثوانٍ. يدعو إطار عملها أيضًا إلى كود مفتوح المصدر بالكامل، وأحجام إثبات أقل من 300 كيلوبايت، وأمان لا يقل عن 128 بت، وأجهزة لا تكلف أكثر من 100,000 دولار، واستهلاك طاقة لا يتجاوز 10 كيلووات.
قد يكون استهلاك الطاقة قيدًا أكثر خطورة من تكلفة المعدات بالنسبة للمؤكدين المنزليين، حسبما ذكرت المؤسسة. يمكن أن يصل الإثبات قبل الموعد النهائي للإيثيريوم مع الاستمرار في طلب الكثير من الطاقة أو التبريد أو رأس المال للمشغل المستقل.
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي وإثبات ZK يستخدمان وحدات معالجة الرسوميات بشكل مختلف، إلا أن كلا أعباء العمل تعتمد على مسرعات Nvidia التي تتراوح من بطاقات RTX الاستهلاكية إلى أنظمة H100 لمراكز البيانات.
يستخدم تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي حسابات المصفوفات. بينما يعتمد توليد إثبات ZK بشكل كبير على عمليات الضرب متعددة القياسات والتحويلات النظرية العددية، وهي عمليات يمكن لوحدات معالجة الرسوميات معالجتها ولكن لم يتم تصميمها خصيصًا لتشغيلها.
قال فان إن عدم التطابق هذا يدعم حجة الحاجة إلى أجهزة مخصصة لـ ZK لأن أنظمة الإثبات تدخل نفس قائمة التوريد مثل مطوري الذكاء الاصطناعي دون استخدام الرقائق بنفس الطريقة. وأضاف أنه بما أن ساعات استخدام وحدات معالجة الرسوميات تمثل جزءًا كبيرًا من فاتورة الإثبات، فإن ارتفاع تكاليف الأجهزة والإيجار ينتقل إلى تكلفة كل إثبات.
تُظهر النتائج المالية لشركة Nvidia حجم الطلب القادم من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. أعلنت الشركة المصنعة للرقائق المدرجة في الولايات المتحدة عن إيرادات مراكز بيانات بلغت 75.2 مليار دولار للربع المنتهي في 26 أبريل، بزيادة 92% عن العام السابق. وبلغت إيرادات الحوسبة في مراكز البيانات 60.4 مليار دولار، بزيادة سنوية قدرها 77%.
وافقت خدمات الويب من أمازون (Amazon Web Services) بشكل منفصل على شراء مليون وحدة معالجة رسوميات من Nvidia، مع استمرار عمليات التسليم حتى عام 2027، حسبما ذكرت رويترز في مارس. وقد قدر الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، جنسن هوانغ، فرصة مبيعات بقيمة تريليون دولار لعائلتي منتجات Blackwell و Rubin حتى ذلك العام.
في يونيو، سعى بيع سندات Nvidia المخطط له إلى جمع 20 مليار دولار على الأقل لتمويل استثمارات الذكاء الاصطناعي وإعادة تمويل الديون. وكانت شركات تعدين البيتكوين قد أعلنت عن أكثر من 70 مليار دولار في عقود الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء في ذلك الوقت، مما يوضح كيف يقوم أصحاب البنية التحتية المرتبطة بالعملات المشفرة أيضًا بإعادة توجيه الطاقة والمرافق نحو أعباء عمل الذكاء الاصطناعي.
وضع تقرير بيرنشتاين الذي تم تناوله في مايو شراكات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي المعلنة عند ما يقرب من 90 مليار دولار. وقدر المحللون أن عمال تعدين البيتكوين يتحكمون في أكثر من 27 جيجاوات من سعة الطاقة المخطط لها، مقارنة بحوالي 3.7 جيجاوات مرتبطة باتفاقيات الذكاء الاصطناعي المعلنة، بينما قد تستغرق بعض اتصالات الشبكة الأمريكية ما يصل إلى 50 شهرًا.
قال فان إن إثبات الطبقة الأولى في الوقت الفعلي يقع في مقدمة الضغط على التكاليف لأنه يتطلب وحدات معالجة رسوميات لإنتاج إثبات جديد لكل كتلة. أي تأخير يمكن أن يتسبب في تخلف أداة الإثبات عن الحد الزمني للشبكة، لذلك يحتاج المشغلون إلى سعة احتياطية بالإضافة إلى ما يكفي من الأجهزة للطلب العادي.
تتبع تجميعات ZK (ZK-rollups) وأسواق الإثبات ذلك لأن ساعات استخدام وحدات معالجة الرسوميات تغذي بشكل مباشر مصاريف التشغيل، وفي بعض الحالات، رسوم المستخدم. قدر تحليل سابق لتكلفة الإثبات أن توليد الإثبات يمثل 60% إلى 70% من الرسوم على شبكات الطبقة الثانية ZK، مستشهدًا ببيانات L2Beat.
وفقًا لنفس التحليل، يمكن أن يستغرق توليد إثبات لدفعة من 4000 معاملة من دقيقتين إلى خمس دقائق على Nvidia A100 ويكلف ما بين 0.04 دولار و 0.17 دولار في رسوم الحوسبة السحابية. تعتمد الأرقام على نظام الإثبات، ودفعة المعاملات، وتكوين الأجهزة، وسعر السحابة.
وضع فان التعلم الآلي بلا معرفة (zkML) ضمن أكثر التطبيقات عرضة للخطر لأنه يجمع بين عبء عمل الذكاء الاصطناعي والتكلفة الإضافية لإثبات أن النموذج عمل بشكل صحيح. وبالنسبة للمدفوعات الخاصة، والألعاب على السلسلة، والمنتجات الاستهلاكية الأخرى، قال إن الجدوى الاقتصادية غالبًا ما تتطلب تكاليف إثبات تُقاس بالبنسات.
قال فان: "هل يمكن أن تحد التكلفة من التبني؟ نعم على الهامش"، مضيفًا أن المدفوعات الخاصة والألعاب من المرجح أن تُؤجل أولاً عندما تتوقف جدواها الاقتصادية عن العمل.
قد يؤثر ضغط التكلفة أيضًا على عدد الكيانات التي يمكنها تشغيل أدوات الإثبات. قال فان إن أكثر من 90% من شبكات الطبقة الثانية ZK تعتمد على مجموعة صغيرة من خدمات الإثبات، على الرغم من أن هذا التقدير يتطلب مجموعة بيانات محددة ويجب التعامل معه على أنه تقييم Cysic.
استجابت Cysic بتطوير واجهات خلفية متعددة بدلاً من الاعتماد على وحدات معالجة الرسوميات فقط. يتضمن مستودع Venus العام تحسينات لوحدات معالجة الرسوميات، وواجهة خلفية كاملة لتسريع FPGA، وتطبيقًا مبكرًا موجهًا نحو ASICs.
تحتوي واجهتها الخلفية لـ FPGA على نوى لحسابات حقل Goldilocks، وتحويلات نظرية الأعداد (NTTs)، و Poseidon2، وأشجار ميركل، و FRI، وتقييم التعبير. يستهدف الكود أجهزة AMD UltraScale+ و Versal ذات الذاكرة عالية النطاق الترددي ومتاح بموجب تراخيص Apache 2.0 و MIT.
على عكس ASIC، يمكن إعادة برمجة FPGA بعد الإنتاج، مما يسمح للمطورين بتحديث الدوائر وتجربة أنظمة إثبات جديدة. تقدم ASICs المخصصة مرونة أقل ولكن يمكنها توفير أداء أفضل وكفاءة في استهلاك الطاقة عند تصميمها لمجموعة مستقرة من عمليات ZK.
قال فان إن الانتقال إلى FPGAs و ZK ASICs سيُخرج مشغلي الإثبات من قائمة انتظار أجهزة الذكاء الاصطناعي الرئيسية. ستتجنب الأجهزة المتخصصة أيضًا الدفع مقابل وظائف وحدات معالجة الرسوميات التي لا تحتاجها أعباء عمل ZK، على الرغم من أن تكاليف التطوير وأحجام التصنيع المحدودة لا تزال عوائق.
يعد فتح البرنامج جزءًا من نهج Cysic. تقترح الشركة أيضًا سوقًا عالميًا للمؤكدين حيث يمكن للأجهزة التي تتراوح من الأجهزة المحمولة إلى المجموعات الاحترافية قبول المهام، مع تقليل الواجهات الخلفية لوحدات معالجة الرسوميات و FPGAs الاعتماد على فئة رقائق واحدة.
قال فان إن التحقق التشفيري يعني أن المحقق يرفض الإثبات غير الصالح بغض النظر عن المشغل الذي ولده. وبالتالي، فإن فتح المشاركة لا يغير سلامة 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 فان إن عمليات التدقيق والتكوينات المتكررة متعددة المؤكدين ستكون ضرورية للحد من مخاطر التنفيذ.
ستسمح مسودة EIP-8025 لمدققي الإيثيريوم باختيار توليد أو التحقق من إثباتات التنفيذ بينما يظل إعادة تنفيذ الكتل التقليدية ساريًا. يقدم الاقتراح قناة نشر الإثبات وعقد إثبات خارجية، لكن نسخته الحالية لا تقدم حوافز للمشغلين الذين يولدون ويبثون الإثباتات.
