Casos de Uso no Mundo Real

Análise em cadeia: Consultando dados históricos

Uma das aplicações mais impactantes dos coprocessadores ZK é no domínio da análise de dados on-chain. As blockchains contêm vastas quantidades de dados históricos, como saldos de usuários, estados de contratos e logs de eventos. No entanto, acessar e analisar esses dados em tempo real pode ser caro ou inviável diretamente na blockchain. Os coprocessadores ZK oferecem uma solução ao permitir que os desenvolvedores consultem estados históricos da blockchain fora da cadeia e retornem provas de que o cálculo foi executado corretamente.

Axiom é uma das primeiras plataformas a transformar este conceito em produto. Permite que contratos inteligentes consultem dados históricos do Ethereum, como se uma carteira tinha um saldo mínimo em um bloco passado, sem a necessidade de analisar manualmente o armazenamento ou executar um nó de arquivo completo. O pedido é enviado ao coprocessador da Axiom, que recupera os dados de uma fonte off-chain verificada, executa a computação dentro de um zkVM e gera uma prova. Esta prova é então submetida ao Ethereum, onde é verificada por um contrato. O contrato pode então agir com base no resultado como se tivesse sido computado na blockchain, com total confiança.

Ao permitir que os contratos acessem um contexto histórico verificado, os coprocessadores ZK como a Axiom abrem a porta para protocolos DeFi mais inteligentes, governança condicional e recompensas baseadas no tempo, tudo isso mantendo a blockchain leve.

Consultas de estado entre cadeias e pontes de rollup

Outro caso de uso importante para coprocessadores ZK e redes de prova é a possibilidade de comunicação segura entre cadeias. Tradicionalmente, a transferência de dados ou ativos entre cadeias envolve confiar em intermediários ou usar suposições otimistas com atrasos de tempo. As provas de conhecimento zero oferecem uma alternativa sem confiança. Elas permitem que uma cadeia verifique uma prova de que um estado ou transação específica ocorreu em outra cadeia, sem a necessidade de executar um nó completo da cadeia de origem.

A Lagrange Network permite que os desenvolvedores realizem esse tipo de consultas entre cadeias de forma verificável. Um contrato inteligente na Ethereum, por exemplo, pode solicitar prova de posse de tokens ou participação em votações em um rollup como o Fraxtal. O coprocessador da Lagrange busca e processa o estado necessário, gera uma prova e a retransmite através da sua rede de provas para a cadeia de destino. O contrato receptor valida a prova e usa a informação imediatamente, sem necessidade de atrasos de finalização ou pontes confiáveis.

Da mesma forma, o zkLink está a desenvolver uma infraestrutura que conecta liquidez e lógica através de várias cadeias. Permite que as dApps agreguem estado de várias redes usando provas ZK e sincronizem atualizações sem comprometer a segurança. Esses sistemas melhoram a interoperabilidade enquanto mantêm fortes garantias criptográficas, tornando-os bem adequados para empréstimos, negociação e governança entre cadeias.

IA x ZK: Verificando saídas de ML sem revelar entradas

Os coprocessadores de conhecimento zero também estão a ser explorados no contexto da inteligência artificial. Modelos de aprendizagem automática estão a ser cada vez mais utilizados em aplicações descentralizadas, mas verificar os seus resultados apresenta um desafio. Se um utilizador submeter um resultado de aprendizagem automática — como uma pontuação, previsão ou classificação — como pode a aplicação saber que foi calculado corretamente e não manipulado?

O aprendizado de máquina ZK, ou ZKML, aborda isso permitindo que um usuário execute um modelo de aprendizado de máquina fora da cadeia e gere uma prova de conhecimento zero de sua saída. A prova certifica que uma entrada específica foi processada por um modelo específico e produziu um resultado válido, sem revelar a própria entrada ou os pesos internos do modelo. Isso protege tanto a privacidade do usuário quanto a integridade do modelo.

O Mina Protocol tem sido um contribuinte líder neste espaço, desenvolvendo ferramentas zkML que compilam redes neurais em circuitos compatíveis com sistemas de prova ZK. Os desenvolvedores podem executar inferências fora da cadeia e postar uma prova na cadeia, permitindo que contratos inteligentes atuem com base em saídas verificadas de modelos de aprendizado de máquina.

Esta abordagem permite verificações de identidade que preservam a privacidade, avaliações de risco e filtragem de conteúdo em um contexto descentralizado. À medida que os modelos de ML se tornam mais capazes, a capacidade de validar seu comportamento de forma confiável será cada vez mais importante.

Jogos privados, identidade à prova de Sybil e mais

A natureza modular dos coprocessadores ZK torna-os aplicáveis a uma variedade de casos de uso emergentes. Nos jogos, por exemplo, os jogadores podem querer provar conquistas, pontuações ou o estado do inventário sem revelar todos os dados do jogo. Os coprocessadores ZK permitem que os jogadores gerem provas de suas ações no jogo, que podem ser usadas para recompensas, colocação em classificações ou acesso a conteúdo restrito, tudo mantendo os dados sensíveis privados.

Em sistemas de identidade, provas ZK podem demonstrar que um usuário atende a certos critérios — como unicidade, faixa etária ou histórico de propriedade — sem expor informações pessoais. Isso é crítico para plataformas sociais descentralizadas e DAOs que exigem resistência a Sybil ou acesso baseado em funções sem depender de provedores de identidade centralizados.

Projetos como o Worldcoin estão a explorar formas de combinar dados biométricos com provas de conhecimento zero para confirmar a humanidade única, preservando ao mesmo tempo o anonimato do utilizador. Embora controverso no design, a arquitetura de prova subjacente está a ser refinada e testada através de cadeias públicas como a World Chain. As redes de prova nesses sistemas servem como coordenadores escaláveis para atestações de identidade global.

O que está ao vivo agora, o que está a chegar em breve

Muitos dos casos de uso descritos acima já estão em funcionamento ou em desenvolvimento ativo. Axiom integrou-se com os principais protocolos DeFi para suportar análises on-chain com dados históricos verificados. A infraestrutura de consulta cross-chain da Lagrange está sendo testada em rollups, permitindo que contratos inteligentes acessem dados através de redes. Ferramentas zkML da Mina, Risc Zero e Modulus estão sendo refinadas para suportar inferência eficiente de redes neurais em zero-knowledge.

Redes de prova, como Succinct e ZeroGravity, estão a implementar testnets que permitem aos desenvolvedores submeter pedidos de computação arbitrária e receber resultados verificados através de callbacks de contratos inteligentes. Estas redes estão a abstrair a complexidade da geração e entrega de provas, tornando a infraestrutura de conhecimento zero utilizável por desenvolvedores que não são especialistas em criptografia.

Ao mesmo tempo, permanecem limitações. A latência na geração de provas, os altos custos para grandes modelos e as ferramentas limitadas para desenvolvedores são todos desafios que ainda precisam ser abordados. No entanto, os blocos de construção fundamentais — zkVMs eficientes, redes de prova escaláveis e contratos de verificador modulares — já estão em vigor.

À medida que esses sistemas amadurecem, espera-se que os coprocessadores ZK e as redes de prova impulsionem uma nova geração de aplicações que são sem confiança, privadas e interoperáveis por padrão.