作者：Darshan Gandhi，FutureX Labs創始人；翻譯：金色財經xiaozou

區塊鏈經歷重大的發展變化，已成爲金融服務和供應鏈管理等各領域的核心技術。通過提高交易的安全性、透明度和效率，以及dApp和智能合約的創建，區塊鏈解決了信任、防欺詐和數據不可篡改等方面的重大問題。

盡管取得了這些進步，但許多Layer 1區塊鏈還面臨着擴容挑战。高需求往往導致：

• 網絡擁塞

• 交易時間較慢

• 成本提高

Layer 2解決方案和分片（sharding）正在致力於解決這些問題。然而，隨着消耗的增長，對更快速、更高效的交易處理的需求變得至關重要。

這就是“協處理器”（coprocessor）的用武之地。

協處理器是一種專用硬件，能夠比通用CPU更高效地處理特定任務。協處理器通過與主處理器（本文中的L1或L2）一起工作來執行高要求任務，如加密操作和復雜計算，從而提供一種前景光明的解決方案。這有助於“卸載”主鏈上的負載，提高整體性能和吞吐量。

本文，我們將深入探討協處理器生態，了解：

• 什么是協處理器

• 它們是如何工作的

• 爲什么需要它們

• 用例及幫助解決的特定問題

• 值得關注的協處理器項目

本文主要焦點將放在零知識（ZK）協處理器上，因爲它們是目前可用的最先進的協處理器。讓我們开始吧！

1、什么是協處理器？

協處理器是專門用於與主CPU共同處理特定任務的硬件，可提高效率和性能。

協處理器的概念起源於計算機體系結構，目的是提高傳統計算機的性能。最初，計算機是完全依賴於CPU的，但隨着任務變得越來越復雜，CPU力所不及。於是，爲了解決這個問題，推出了GPU等協處理器來處理特定的任務，例如：

• 圖形渲染

• 加密

• 信號處理

• 科學計算

協處理器示例包括用於圖形渲染的GPU、加密加速器和數學協處理器。通過在CPU和這些專用單元之間劃分任務，計算機實現了顯著的性能改進，使它們能夠高效地處理更復雜的工作負載。

在區塊鏈的背景下，協處理器幫助管理鏈下復雜任務，通過可驗證計算確保透明度和信任。它們利用zk-SNARKs、MPC（多方計算）和TEE（可信執行環境）等技術來增強安全性和可擴展性。

2、爲什么需要協處理器？

協處理器提供了幾個好處，特別是對於像以太坊這樣面臨着擴容問題的鏈。好處包括：

• 增強的可擴展性

• 無gas交易

• 多鏈支撐

爲了更好地理解這一點，我們來看一個比喻：

web3中的區塊鏈可以比作web2中的CPU，而協處理器可以比作處理大量數據和復雜計算邏輯的GPU。

3、用例及幫助解決的問題

區塊鏈的一個重要問題是鏈上計算的高成本。雖然archival nodes（歸檔節點）存儲歷史數據，但對於智能合約來說，訪問這些數據既昂貴又復雜。例如，EVM可以很容易地訪問最新的區塊數據，但很難訪問較老的數據。

區塊鏈機器專注於安全地執行智能合約代碼，而不是處理大數據或計算繁重的任務。因此，鏈下計算或擴容技術是必要的。

協處理器通過利用ZK技術來增強可擴展性，爲這些挑战提供解決方案。具體如下：

• 高效的大規模計算：ZK協處理器在維護區塊鏈安全的同時處理大規模計算。

• 歷史數據訪問授權：它們允許智能合約使用零知識證明來授權歷史數據訪問和鏈下計算，然後將結果帶到鏈上。

• 優化的可擴展性和效率：這種分離在不損害安全性的情況下提高了可擴展性和效率。

通過採用這種新設計，協處理器可以幫助應用程序訪問更多數據並在更大範圍內運行，而無需支付高昂的gas費。

那么，這些服務是如何工作的呢？下面是一個非常好的信息圖可以讓你更好地理解。

4、協處理器類型及其與rollup的比較

在將協處理器與其他技術進行比較時，必須要考慮到計算所需的安全模型和保證級別（assurance level）。

• ZK協處理器

ZK協處理器是需要最大安全性和最小信任的敏感計算的理想選擇。他們使用零知識證明來確保可驗證的結果，而不依賴於操作員。然而，這是以犧牲效率和靈活性爲代價的。

• 多方計算（MPC）和可信硬件

對於分析或風險建模等敏感度不高的任務，MPC和可信硬件是更有效的選擇。這些方法雖然提供較少的安全保證，但卻支持更廣泛的計算。

• FHE協處理器

基於FHE的協處理器，如Fhenix與EigenLayer合作开發的協處理器，在機密計算方面提供了重大改進。這些協處理器在卸載計算任務的同時保持了數據機密性。

這些技術該選哪一種取決於應用程序的風險承受能力和特定需求。

• 協處理器vs. rollup

另外還經常在協處理器和rollup之間進行比較：

Rollup專注於通過聚合交易和維護主鏈的狀態來提高交易吞吐量並降低費用。這使得它們更適合高頻交易。

另一方面，協處理器則獨立處理復雜的邏輯和更大的數據量。它們是跨多個區塊鏈和rollup的高級金融模型和大數據分析的理想選擇。

5、用例和應用程序

協處理器本質上是高度模塊化的，可以用於各種各樣的應用。讓我們來探索一些目前正在構建或可以構建的有趣用例：

• DeFi項目中的復雜計算

協處理器可以處理DeFi項目中的復雜計算，支持實時適應的復雜財務模型和策略。它們卸載了主鏈的繁重計算，確保了效率和可擴展性，這對於優化交易策略和高頻交易至關重要。

• 全鏈遊戲

協處理器可以卸載EVM的復雜功能，實現更豐富的遊戲機制和狀態更新。它們可以支持高級遊戲邏輯和AI驅動的功能，創造出比Web2遊戲更具沉浸感和吸引力的遊戲玩法。

• 永續合約和期權

協處理器爲去中心化交易提供了透明和可驗證的保證金邏輯，增強了衍生品平台的可靠性。他們在提供復雜的交易策略和風險管理實踐的同時確保了隱私和信任。

• 智能合約的數據增強

協處理器可以提供數據捕獲、計算和驗證服務，使智能合約能夠處理大量歷史數據。這有助於實現更高級的業務邏輯和運營效率，增強智能合約的可靠性。

• DAO和治理

協處理器可以卸載繁重的計算，以減少DAO操作的gas費用，簡化治理過程和決策過程。這提高了DAO操作的效率和透明度，爲社區驅動的項目提供支持。

• ZKML

協處理器可以通過可驗證鏈下計算支持鏈上機器學習應用程序，使用歷史數據進行安全和風險管理。這種集成爲區塊鏈應用程序的高級分析和智能決策开闢了新的可能性。

• KYC

協處理器可以獲取鏈下數據並爲智能合約創建可驗證證明，在確保合規性的同時維護用戶隱私。這使得Web3中的KYC流程更加安全、私密和高效。

• 社交和身份驗證應用程序

協處理器可以使用零知識證明來驗證數字身份和歷史行爲，但不會泄露錢包地址。這增強了社交和身份驗證應用程序的隱私性和可信度，實現了資質和活動的安全證明。

由於協處理器所提供的靈活性，應用程序幾乎是無窮無盡的。上面是一些令人興奮的例子，其中一些團隊已开始着手構建創新項目。

6、誰在創建協處理器？

那么，下一個問題是：真正創建這些協處理器的團隊都有哪些？

Axiom

Axiom是以太坊ZK協處理器，提供可以安全且可驗證的方式訪問所有鏈上數據的智能合約。它使用零知識證明從區塊頭、狀態、交易和收據中讀取數據，並執行分析和機器學習等計算。

通過爲各任務結果生成ZK有效性證明，Axiom確保數據獲取和計算的正確性，然後在鏈上進行驗證。這種無需信任的驗證過程爲更可靠的dApp开發提供了空間。

RISC Zero

RISC Zero專注於區塊鏈智能合約計算的可驗證執行。开發人員可以使用Rust語言編寫程序並將其部署在網絡上，由零知識證明來確保每個程序執行的正確性。

像Bonsai和zkVM這樣的組件也包括在內。Bonsai集成了RISC-V指令集架構的zkVM，爲通用用例提供高性能證明。

Brevis

Brevis是一個ZK協處理器，它使去中心化應用程序能夠以無需信任的方式跨多個區塊鏈訪問和計算數據。其架構如下：

• zkFabric用於同步區塊頭

• zkQueryNet用於處理數據查詢

• zkAggregatorRollup用於驗證並向區塊鏈提交證明。

Lagrange

Largrange是一個互操作性ZK協處理器協議，支持需要大規模數據計算和跨鏈互操作性的應用程序。其核心產品ZK Big Data處理並驗證跨鏈數據，通過高度並行的協處理器生成ZK證明。

Lagrange包含一個可驗證數據庫、動態更新和智能合約的SQL查詢功能。該協議支持復雜的跨鏈應用，並集成了EigenLayer、Mantle和LayerZero等平台。

7、AI協處理器

協處理器通過卸載復雜的計算，確保各種任務（如DeFi管理、個性化助理和安全數據處理）的效率、安全性和可擴展性來增強加密AI領域的應用程序。以下是針對不同用例和技術使用協處理器的一些值得關注的項目：

Phala Network

Phala Network將區塊鏈與可信執行環境（TEE）整合在一起，以實現安全的AI交互。他們的Phat Contracts通過協處理器將復雜計算轉移到Phala的網絡上，這對於AI驅動的DeFi管理任務（如投資組合管理和收益管理）至關重要。

Phala的跨鏈互操作性使AI智能體能夠實現跨鏈交易，保護隱私的計算同時可保護敏感數據的安全。

Ritual Network

Ritual正在使用Infernet开發首個社區所有的主權AI網絡，這是一個去中心化oracle網絡（DON），允許智能合約訪問AI模型。

Ritual Network的战略夥伴關系凸顯了其模塊化本質：

• EigenLayer：利用再質押機制增強經濟安全性，防範潛在威脅。

• Celestia：提供對Celestia可擴展數據可用層的訪問，提高數據管理效率和整體可擴展性。

Modulus Labs

Modulus Labs專注於使用ZK協處理器將復雜的機器學習算法直接帶到鏈上。他們的項目展示了各種可能的應用：

• Rockybot：一款鏈上AI交易機器人，利用協處理器進行高頻交易操作。

• Leela vs The World：一款使用協處理器處理遊戲內操作追蹤的交互式AI遊戲。

• zkMon：使用零知識證明來驗證AI生成藝術。

Giza

Giza是一個旨在簡化使用零知識（ZK）證明的可驗證機器學習模型的創建、管理和托管的平台。它允許开發人員將任何ML（機器學習）模型轉換爲可驗證模型，確保ML執行的防篡改證明。

Giza爲AI工程師提供了一個控制面板，可以輕松監控、調度和部署AI操作，並與不同的雲提供商和ML庫無縫集成。該平台還通過EVM verifier（驗證者）支持協議集成，提高效率，促進收益增長和去中心化應用程序的採用。

EZKL

EZKL將zk-SNARKs與深度學習模型和計算圖相集成，使用熟悉的庫，如PyTorch或TensorFlow。它允許开發人員將這些模型導出爲ONNX文件並生成zk-SNARK電路，通過在不泄露底層數據的情況下證明有關計算的聲明來確保隱私和安全性。

這些證明可以在鏈上、瀏覽器中或設備上進行驗證。EZKL支持各種應用程序，包括金融模型、遊戲和數據證明，並提供Python、JavaScript及命令行接口工具，以簡化鏈下計算，同時保持安全性。

8、協處理器的未來

總的來說，協處理器對區塊鏈生態至關重要。我認爲它們是區塊鏈更快、更安全的“類固醇”。

協處理器對很多應用來說都將至關重要，包括：

• 开發無需信任和抗審查的AI應用程序

• 對大型數據集進行可驗證的分析

• 提高加密領域AI驅動應用的可靠性和透明度

• 允許智能合約以更低的成本訪問更多的數據和鏈下計算資源，而不會影響去中心化特性。

協處理器的潛在應用可能會徹底改變去中心化金融（DeFi）等領域，它們可以幫助維持Sushiswap和Uniswap等平台的競爭力。

然而，與任何技術一樣，協處理器也一系列自身挑战，例如开發復雜性和高昂的硬件成本。

盡管存在這些挑战，但一些團隊仍在不斷努力解決這些問題。例如，Fhenix和EigenLayer之間的合作體現了增強計算任務和加速隱私鏈上交易發展的努力。這種合作對於克服現有障礙和釋放協處理器在該領域的全部潛力至關重要。

9、結論

協處理器生態正在迅速發展，各種各樣的項目都在爲开發通用解決方案和專業應用做出貢獻，例如Phala和Ritual爲AI領域量身定制了一些解決方案。

隨着這項技術的不斷發展，我們預計將會出現新的用例和創新應用程序。協處理器的未來看起來充滿光明，我們很高興能夠見證該領域的發展變化。

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