Cysic CEO：AI加剧算力紧张，ZK证明需摆脱GPU依赖_新闻

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Cysic CEO：AI加剧算力紧张，ZK证明需摆脱GPU依赖

2026-08-22 01:21:29

ZK证明开始与万亿美元级AI数据中心争夺同一批GPU，Cysic报告称通过改进硬件利用率获得9%的性能提升，但证明成本仍在上涨

Cysic表示，当前驱动证明成本的主要因素并非算力不足，而是GPU利用率低下。

尽管依赖不同的数学运算，ZK工作负载仍在与AI争夺Nvidia GPU。

在消费级应用之前，实时以太坊证明和ZK-rollup可能面临更高的成本压力。

Cysic预计，这种挤压将加速FPGA、ZK专用ASIC以及开放证明者市场的采用。

Cysic创始人兼CEO Leo Fan表示，GPU使用已成为零知识证明的硬性约束，因为证明系统现在正与资金雄厚的AI数据中心争夺同一块芯片。

“AI模型正在趋同，但算力并未趋同。所有人都以为证明成本会随着芯片降价而下降，但实际上我们正在与万亿美元级的数据中心预算竞标同一块芯片。这就是为什么硬件层必须开放，而不是由少数几家专有证明者掌控。”Fan认为，压力并非仅仅来自算力不足。他指出，主要问题在于zkVM软件与用于生成证明的加速器之间存在架构上的不匹配，这导致部分可用GPU容量被闲置，从而推高了每条证明的成本。

Cysic的Venus证明引擎通过减少CPU与GPU之间的协调时间，暴露了这种不匹配。该公司在4月记录到，与ZisK 0.16.1相比，端到端证明时间改善了超过9%，且未更换底层硬件。

ZK证明成本如今比原始速度更重要

作为Polygon Hermez的ZisK zkVM的硬件导向扩展，Venus将证明生成视为一个连续的计算图。Cysic表示，该设计允许系统在整个证明过程中调度工作，而不是将每个硬件功能作为独立调用处理。

通过CUDA Graph集成、内核调优和共享内存改进，Venus减少了处理器与GPU之间重复的数据传输和同步。Fan表示，结果表明现有加速器并未得到充分利用，利用率已成为证明成本背后的实际瓶颈。

整个行业的原始证明速度已快速提升。Cysic声称，ZisK使用24块GPU可在7.4秒内生成一个以太坊区块证明，并且通过单块RTX 4090配置即可提交实时证明。这些声明来自该公司，尚未在涵盖能耗、证明大小、安全级别和总硬件成本的通用基准下进行独立测试。

其他开发者也已跨越以太坊的实时阈值。2025年11月，Succinct报告称，SP1 Hypercube使用16块Nvidia RTX 5090 GPU，在12秒内证明了954个以太坊样本中99.7%的区块，其中约95.4%的样本在10秒内完成证明。

以太坊基金会将实时证明定义为：在主网区块中，至少99%的区块证明在10秒内完成。其框架还要求完全开源代码、证明大小低于300 KiB、至少128位安全级别、硬件成本不超过10万美元，以及功耗上限为10千瓦。

基金会表示，对于家庭证明者而言，能耗可能比设备成本更严重的限制。一条证明可能在以太坊截止时间前到达，但所需功耗、冷却或资金却超出独立运营者的承受范围。

AI需求正收紧对同一批GPU的获取

尽管AI和ZK证明使用GPU的方式不同，但两者都依赖Nvidia加速器，从消费级RTX显卡到数据中心级H100系统。AI训练和推理主要使用矩阵计算。ZK证明生成则高度依赖多点标量乘法和数论变换，这些运算GPU可以处理，但并非为其专门设计。

Fan表示，这种不匹配支持了ZK专用硬件的论点，因为证明系统正在与AI开发者进入同一供应队列，却未以相同方式使用芯片。他补充说，由于GPU时长占证明账单的大部分，更高的硬件和租赁成本会转嫁到每条证明的成本中。

Nvidia的财报显示了AI基础设施带来的需求规模。这家美国上市的芯片制造商报告称，截至4月26日的季度数据中心收入为752亿美元，同比增长92%。数据中心计算收入达到604亿美元，同比增长77%。

据路透社3月报道，亚马逊云服务已单独同意购买100万块Nvidia GPU，交付计划持续至2027年。Nvidia CEO黄仁勋估计，Blackwell和Rubin产品系列到2027年将获得1万亿美元的销售机会。6月，Nvidia计划发行至少200亿美元债券，为AI投资和再融资提供资金。当时比特币矿企已宣布超过700亿美元的AI和高性能计算合同，表明与加密货币相关的基础设施所有者也在将电力和设施转向AI工作负载。

5月的一份Bernstein报告显示，已公布的AI基础设施合作伙伴关系接近900亿美元。分析师估计，比特币矿工控制着超过27吉瓦的计划电力容量，而公布的AI协议相关容量约为3.7吉瓦，同时部分美国电网接入可能需要长达50个月。

ZK-rollup和实时证明者首先面临压力

Fan表示，实时一层证明处于成本挤压的前沿，因为需要GPU为每个区块生成新的证明。任何延迟都可能导致证明者错过网络的时间限制，因此运营者除了满足正常需求的硬件外，还需要备用容量。

ZK-rollup和证明市场紧随其后，因为GPU时长直接计入运营成本，在某些情况下还计入用户费用。此前一份证明成本分析估计，根据L2Beat数据，证明生成占ZK二层网络费用的60%至70%。根据同一分析，在一台Nvidia A100上生成一批4000笔交易的证明可能需要2到5分钟，云计算费用在0.04美元到0.17美元之间。具体数字取决于证明系统、交易批次、硬件配置和云费率。

Fan将zkML列为风险最高的应用之一，因为它结合了AI工作负载与证明模型正确运行所增加的额外成本。对于私人支付、链上游戏和其他消费产品，他表示经济性通常要求每条证明成本以美分计。

“成本会限制采用吗？在边际上是会的。”Fan补充说，当私人支付和游戏的经济性不再可行时，它们可能会首先被推迟。成本压力还可能影响能够运营证明者的实体数量。Fan表示，超过90%的ZK二层网络依赖少数几个证明服务，尽管这一估计需要具体数据集，且应被视为Cysic的评估。

FPGA和ZK ASIC提供了替代硬件路径

Cysic的应对方式是开发多个后端，而非仅依赖GPU。公开的Venus仓库包含GPU优化、完整的FPGA加速后端以及早期面向ASIC的实现。其FPGA后端包含Goldilocks域算术、NTT、Poseidon2、Merkle树、FRI和表达式评估的内核。代码针对配备高带宽内存的AMD UltraScale+和Versal设备，并采用Apache 2.0和MIT许可证。

与ASIC不同，FPGA在生产后可重新编程，允许开发者更新电路并试验新的证明系统。定制ASIC灵活性较低，但若针对一组稳定的ZK操作进行设计，则可提供更好的性能和能效。Fan表示，转向FPGA和ZK ASIC将使证明运营者脱离AI硬件的主要队列。专用设备还可避免支付ZK工作负载不需要的GPU功能，尽管开发成本和有限的制造产量仍是障碍。

开放软件是Cysic方法的一部分。该公司还提议建立一个全球证明者市场，从移动硬件到专业集群的各种设备都可以接受任务，GPU和FPGA后端可减少对单一芯片类别的依赖。Fan表示，密码学验证意味着无论由哪个运营者生成，验证者都会拒绝无效证明。因此，开放参与不会改变证明系统的可靠性，但会增加未审计或未完成代码中实现错误的风险。

Cysic在Venus仓库中声明该项目仍在积极开发中。Fan表示，需要审计和冗余的多证明者配置来限制实现风险。草案EIP-8025将允许以太坊验证者选择生成或验证执行证明，同时保留传统的区块重新执行。该提案引入了一个证明广播通道和外部证明节点，但其当前版本并未为生成和广播证明的运营者提供激励。

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