ZK 协处理器最有影响力的应用之一是链上数据分析领域。区块链包含大量历史数据,如用户余额、合约状态和事件日志。然而,直接在链上实时访问和分析这些数据可能昂贵或不可行。ZK 协处理器提供了一个解决方案,使开发者能够在链下查询历史区块链状态并返回证明计算正确执行的证明。
Axiom 是最早将这个概念产品化的平台之一。它允许智能合约查询历史以太坊数据,例如钱包在过去某个区块是否持有最低余额,而无需手动解析存储或运行完整的存档节点。请求被发送到 Axiom 的协处理器,它从经验证的链下源检索数据,在 zkVM 内运行计算,并生成证明。然后这个证明被提交到以太坊,由合约验证。合约随后可以像在链上计算一样完全信任地处理结果。
通过使合约能够访问经过验证的历史上下文,像 Axiom 这样的 ZK 协处理器为更智能的 DeFi 协议、条件治理和基于时间的奖励开辟了道路,同时保持区块链的轻量级。
ZK 协处理器和证明网络的另一个重要用例是实现安全的跨链通信。传统上,在链之间桥接数据或资产涉及信任中间人或使用带有时间延迟的乐观假设。零知识证明提供了一种无需信任的替代方案。它们允许一个链验证特定状态或交易发生在另一个链上的证明,而无需运行源链的完整节点。
Lagrange Network 使开发者能够以可验证的方式执行这些类型的跨链查询。例如,以太坊上的智能合约可以请求在 Fraxtal 等 rollup 上的代币所有权或投票参与的证明。Lagrange 的协处理器获取并处理所需的状态,生成证明,并通过其证明网络将其中继到目标链。接收合约验证证明并立即使用信息,无需等待终局性延迟或使用可信桥。
同样,zkLink 正在开发连接多个链之间流动性和逻辑的基础设施。它允许 dApp 使用 ZK 证明从各种网络聚合状态并同步更新,而不会牺牲安全性。这些系统在保持强密码学保证的同时提高了互操作性,使它们非常适合跨链借贷、交易和治理。
零知识协处理器也正在人工智能领域被探索。机器学习模型越来越多地用于去中心化应用,但验证其输出是一个挑战。如果用户提交了一个 ML 结果 — 如分数、预测或分类 — 应用程序如何知道它是正确计算的而非被操纵的?
ZK 机器学习,或 ZKML,通过使用户能够在链下运行 ML 模型并生成其输出的零知识证明来解决这个问题。该证明证明特定输入被特定模型处理并产生了有效结果,而不会揭示输入本身或模型的内部权重。这保护了用户隐私和模型完整性。
Mina Protocol 在这一领域是领先的贡献者,开发了 zkML 工具,将神经网络编译成与 ZK 证明系统兼容的电路。开发者可以在链下运行推理并在链上发布证明,允许智能合约基于机器学习模型的经验证输出采取行动。
这种方法使在去中心化环境中实现保护隐私的身份检查、风险评估和内容过滤成为可能。随着 ML 模型变得更加强大,无需信任地验证它们的行为将变得越来越重要。
ZK 协处理器的模块化特性使其适用于一系列新兴用例。例如,在游戏中,玩家可能想要证明成就、分数或库存状态,而不揭示所有游戏数据。ZK 协处理器允许玩家生成他们游戏内行为的证明,这些证明可以用于奖励、排行榜位置或受限内容访问,同时保持敏感数据的私密性。
在身份系统中,ZK 证明可以证明用户满足某些标准 — 如唯一性、年龄范围或所有权历史 — 而不暴露个人信息。这对于需要防女巫或基于角色访问的去中心化社交平台和 DAO 至关重要,而无需依赖中心化身份提供者。
像 Worldcoin 这样的项目正在探索将生物识别数据与零知识证明结合以确认独特人性的方式,同时保持用户匿名性。虽然设计上有争议,但通过 World Chain 等公共链,底层证明架构正在被精炼和测试。这些系统中的证明网络作为全球身份认证的可扩展协调者。
上述描述的许多用例已经上线或正在积极开发中。Axiom 已经与领先的 DeFi 协议集成,支持带有经验证历史数据的链上分析。Lagrange 的跨链查询基础设施正在 rollup 上进行测试,使智能合约能够访问跨网络的数据。来自 Mina、Risc Zero 和 Modulus 的 zkML 工具正在被精炼,以支持零知识环境中高效的神经网络推理。
Succinct 和 ZeroGravity 等证明网络正在部署测试网,允许开发者提交任意计算请求并通过智能合约回调接收经验证的结果。这些网络正在抽象证明生成和交付的复杂性,使零知识基础设施可以被非密码学专家的开发者使用。
同时,限制仍然存在。证明生成的延迟、大型模型的高成本和有限的开发工具都是仍需要解决的挑战。然而,基础构建块 — 高效的 zkVM、可扩展的证明网络和模块化验证者合约 — 现在已经就位。
随着这些系统的成熟,ZK 协处理器和证明网络有望支持新一代应用程序,这些应用程序默认是无需信任、私密和可互操作的。