零知識證明已開始與數兆美元的AI資料中心爭奪相同的GPU，導致證明成本上升，儘管Cysic報告透過改進硬體使用實現了9%的效能提升。
Cysic創辦人兼執行長Leo Fan告訴crypto.news，GPU的使用已成為零知識證明的一項關鍵限制，因為證明系統現在正與資金雄厚的AI資料中心爭奪相同的晶片。
「AI模型正在融合，但計算能力卻沒有。大家都認為證明成本會因為晶片變得更便宜而下降。然而，我們現在卻在與擁有數兆美元預算的資料中心競爭相同的晶片。這就是為什麼硬體層必須開放，而不是只留給少數專有證明者。」
Fan表示，這種壓力不僅僅來自於計算能力不足。他說主要問題是zkVM軟體與用於生成證明的加速器之間存在架構不匹配，這導致部分可用的GPU容量未被充分利用，並提高了每個證明的成本。
Cysic的Venus證明引擎透過減少CPU和GPU之間協調工作的時間，揭示了這種不匹配。據四月報導，該公司在不更換底層硬體的情況下，相較於ZisK 0.16.1，實現了超過9%的端到端證明時間改進。
Venus作為Polygon Hermez的ZisK zkVM的硬體導向擴展而建構，將證明生成表示為一個連接的計算圖。Cysic表示，這種設計讓系統能夠在整個證明過程中排程工作，而不是將每個硬體功能作為單獨的調用來處理。
透過CUDA Graph整合、核心調校和共享記憶體更改，Venus減少了處理器和GPU之間重複的資料傳輸和同步。Fan表示，結果顯示現有加速器並未被充分利用，這使得利用率成為證明成本背後的實際瓶頸。
原始證明速度在業界已迅速提升。Cysic曾表示，ZisK可以在7.4秒內使用24個GPU生成一個以太坊區塊證明，並透過單個RTX 4090設置提交實時證明。這些說法來自該公司，尚未在涵蓋能源使用、證明大小、安全級別和總硬體成本的通用基準下進行獨立測試。
其他開發者也已跨越以太坊的實時門檻。在2025年11月，Succinct報告稱SP1 Hypercube使用16個Nvidia RTX 5090 GPU在不到12秒的時間內證明了954個以太坊區塊樣本的99.7%。其中約95.4%的樣本在10秒內完成證明。
以太坊基金會將實時證明定義為在10秒內完成至少99%主網區塊的證明。其框架還要求完全開源程式碼、證明大小低於300 KiB、至少128位元安全性、硬體成本不超過10萬美元以及功耗上限為10千瓦。
基金會表示，對於家庭證明者而言，能源使用可能比設備成本更是一個嚴峻的限制。一個證明可以在以太坊的截止時間之前提交，但卻可能需要獨立營運商過多的電力、散熱或資金。
儘管AI和零知識證明使用GPU的方式不同，但這兩種工作負載都依賴於Nvidia的加速器，從消費級RTX顯卡到資料中心H100系統。
AI訓練和推論主要使用矩陣計算。零知識證明生成則大量依賴多標量乘法和數論變換，這些運算GPU可以處理，但並非專門為此設計。
Fan表示，這種不匹配支持了零知識專用硬體的需求，因為證明系統正在與AI開發者排在相同的供應隊列中，卻沒有以相同的方式使用這些晶片。他補充說，由於GPU使用時數佔證明成本的大部分，更高的硬體和租賃成本會轉嫁到每個證明的成本上。
Nvidia的財務報告顯示了AI基礎設施帶來的龐大需求。這家在美國上市的晶片製造商報告稱，截至4月26日當季的資料中心營收達752億美元，較去年同期增長92%。資料中心計算營收達到604億美元，年增長77%。
路透社在三月報導稱，亞馬遜網路服務公司已另外同意採購一百萬個Nvidia GPU，預計交貨將持續到2027年。Nvidia執行長黃仁勳估計，Blackwell和Rubin產品系列到當年將有1兆美元的銷售機會。
六月，Nvidia計畫的債券發行旨在籌集至少200億美元，以資助AI投資和再融資債務。當時，比特幣挖礦公司已宣布超過700億美元的AI和高效能計算合約，這說明了與加密貨幣相關的基礎設施擁有者也正在將電力和設施轉向AI工作負載。
一份五月報導的Bernstein報告指出，已宣布的AI基礎設施合作夥伴關係價值近900億美元。分析師估計，比特幣礦工控制了超過27吉瓦的規劃電力容量，而與已宣布的AI協議相關的約為3.7吉瓦，同時一些美國電網連接可能需要長達50個月。
Fan表示，實時Layer-1證明首當其衝地受到成本壓力的影響，因為它需要GPU為每個區塊生成新的證明。任何延遲都可能導致證明者錯過網路的時間限制，因此運營商除了應付正常需求所需的足夠硬體外，還需要備用容量。
ZK-rollups和證明市場也緊隨其後，因為GPU使用時數直接影響營運費用，在某些情況下還影響用戶費用。早期的一項證明成本分析估計，在ZK Layer-2網路中，證明生成佔費用的60%到70%，這引用了L2Beat的數據。
根據同一份分析，在Nvidia A100上為4,000筆交易批次生成一個證明可能需要兩到五分鐘，並產生0.04美元到0.17美元的雲端計算費用。這些數字取決於證明系統、交易批次、硬體配置和雲端費率。
Fan將zkML列為最易受影響的應用之一，因為它將AI工作負載與證明模型正確運行的額外費用結合在一起。對於私人支付、鏈上遊戲和其他消費產品，他表示其經濟效益通常要求證明成本以幾分錢計算。
「成本會限制採用嗎？在邊緣情況下會，」Fan說，並補充道，當私人支付和遊戲的經濟效益不再可行時，它們很可能會首先被延遲。
成本壓力也可能影響有多少實體能夠營運證明者。Fan表示，超過90%的ZK Layer-2網路依賴於少數證明服務，儘管這個估計需要一個具名的數據集，並且應視為Cysic的評估。
Cysic已透過開發多種後端而非僅依賴GPU來應對。Venus的公開儲存庫包含GPU優化、完整的FPGA加速後端以及早期的ASIC導向實作。
其FPGA後端包含用於Goldilocks場算術、NTT、Poseidon2、Merkle樹、FRI和表達式評估的核心。該程式碼針對配備高頻寬記憶體的AMD UltraScale+和Versal設備，並根據Apache 2.0和MIT許可證提供。
與ASIC不同，FPGA在生產後可以重新編程，允許開發者更新電路並實驗新的證明系統。客製化ASIC靈活性較低，但當為一組穩定的零知識運算設計時，可以提供更好的效能和能源效率。
Fan表示，轉向FPGA和零知識ASIC將使證明運營商脫離主要的AI硬體供應鏈。專用設備還能避免為零知識工作負載不需要的GPU功能付費，儘管開發成本和有限的製造量仍然是障礙。
開放軟體是Cysic方法的一部分。該公司還提出了一個全球證明者市場，其中從行動硬體到專業叢集等設備都可以接受任務，透過GPU和FPGA後端減少對單一晶片類型的依賴。
Fan表示，密碼學驗證意味著驗證者會拒絕任何無效證明，無論是由哪個運營商生成的。因此，開放參與不會改變證明系統的健全性，但會增加未經審計或未完成程式碼中實作錯誤的風險。
Cysic在Venus儲存庫中聲明該專案仍在積極開發中。Fan表示，需要進行審計和冗餘的多證明者配置來限制實作風險。
草案EIP-8025將允許以太坊驗證者選擇生成或驗證執行證明，同時保留傳統的區塊重新執行。該提案引入了一個證明八卦通道和外部證明節點，但其目前版本並未為生成和廣播證明的運營商提供獎勵。
