链上绝世良机！一文带你探索ZK协处理器的神秘面纱
应用开发新模式？揭秘ZK协处理器的神秘面纱
揭示ZK协处理器的神秘面纱
大家好！今天我要给大家带来一个令人激动的区块链创新——ZK协处理器。这个协处理器的名字听起来是不是很酷？它是由Brevis、Axiom、Lagrange和Herodotus等项目率先推出的，有望彻底改变我们在区块链上开发应用的方式。有了ZK协处理器，我们的开发人员可以创建数据驱动的dApps，可以利用omnichain数据的历史记录来执行复杂的计算，而不需要依赖任何额外的信任假设。更重要的是，它引领了一种新的开发模式：异步应用架构，为Web 3.0带来了前所未有的效率和可扩展性。
在本系列文章中，我将揭示ZK协处理器的神秘面纱。无论您对它的理念、实际应用、基础机制、面临的挑战，还是市场策略感兴趣，或是想要比较不同的项目，我希望这些文章都能给您带来新的启发。
DEX上缺少VIP交易员计划的案例
要理解ZK协处理器的基本思想，我们需要先从现实世界中一个有趣的例子说起。
中心化交易所（CEX）和去中心化交易所（DEX）之间的一个明显区别是存在基于交易量的收费标准，也就是通常所说的”VIP交易员忠诚度计划”。这些计划是留住交易者、提高流动性并最终增加交易所收入的有力工具。
有趣的是，虽然每个CEX都拥有至少一个这样的项目，但DEX却完全没有。为什么呢？
这是因为在DEX中实现这一功能要比在CEX中更具挑战性，成本也更高。
在CEX中，实施忠诚度项目需要：
- 在中心化数据库中记录所有用户的交易历史——这是一项便于降低未来查询成本的任务。
- 每月在高性能的中心化数据库中执行一次直接查询，根据历史数据确定每个用户的交易量和费用等级。
然而，DEX在尝试遵循相同步骤时面临着重大挑战：
- 由于区块链的存储成本过高，在智能合约中直接存储每个用户的交易历史并不可行。实施这种逻辑意味着用户每笔交易的手续费要高出4倍。
- 即使我们进行了交易记录的数据存储，但对这些数据进行统计查询和计算的成本更高。例如，计算单个用户10K笔交易的交易量数据将花费156M Gas（对！我们计算过）。
你可能会说”等等，你到底在说什么？在区块链上，每个用户的每笔交易都已自动存储（因为它是区块链！）。在区块链上土生土长的智能合约，应该可以随时访问所有这些数据，对吧？
很遗憾，不对！
区块链存储的数据和区块链虚拟机内智能合约可访问的数据是完全不同的。
对于区块链的完整/存档节点来说，它们存储了区块链历史上的大量数据。通过这些节点，您可以轻松访问历史上任何给定时间内整个区块链的状态（例如，谁是Cryptopunk的第一个所有者），以及历史上任何给定时间内的交易和因交易而产生的事件（例如，Charlie将$1,000兑换成0.5 ETH）。事实上，流行的链外数据索引或分析工具（如Nansen和Dune Analytics）可利用这一广泛的数据集进行深入分析。
然而，对于嵌入区块链虚拟机的智能合约来说，数据访问的限制要大得多。它们不能使用链外索引解决方案生成的数据，因为这会给这些外部且通常是中心化的索引解决方案带来额外的信任问题。事实上，智能合约只能轻松且无需信任地访问虚拟机状态中存储的数据（不包括交易或事件数据）、最新区块中的数据（历史数据访问是受限的）以及通过”查看”功能公开的其他智能合约的数据（不包括私有或内部合约数据）。
上述说法的一个关键细微差别在于”轻松”一词。智能合约并非完全不知道区块链上的全部数据。在EVM中，智能合约可以访问最新256个区块的区块头哈希值。这些区块头囊括了区块链上截至当前区块的所有活动，并通过默克尔树和Keccak哈希值浓缩成32字节的哈希值。压缩过的东西可以解压缩…只是并不容易 😂
试想一下，如果想利用最近的区块头，无需信任地访问上一个区块中的特定数据。这种方法包括从Archive节点获取链外数据，然后构建默克尔树和区块有效性证明，以确定数据在区块链中的真实性。然后，EVM对有效性证明进行处理，以进行验证和解释。这样的操作既繁琐又艰巨，仅仅为了检索过去的几个代币余额，就可能消耗数千万Gas。这一挑战的根源在于，区块链虚拟机本身不具备处理数据量大和密集型计算（如上述解压缩任务）的能力。
如果有一种魔法，能让区块链将这种数据密集型的繁琐计算代理出去，并以低成本迅速获得结果，而且不需要任何额外的信任假设，那就再理想不过了。
朋友们，这正是ZK协处理器的用途所在。
“协处理器”这一名称的灵感来源于计算机架构的发展史。例如，GPU作为CPU的协处理器被引入，是因为CPU必须将某些昂贵且自身难以运行的重要计算任务（如图形计算或人工智能训练）下放给”辅助处理器”，即GPU。
但是，ZK协处理器中的”ZK”又是什么意思呢？在深入探讨复杂的技术细节之前，让我们先来了解一下这项创新技术的广泛意义和潜力。
数据驱动的dApps
交易费返还就是一个很好的例子。按照这一思路，有了ZK协处理器，就可以在众多DeFi协议中无缝引入各种忠诚度计划。
然而，这远不止DeFi忠诚度计划。您现在也许可以看到，Web 3.0的其他领域也存在同样的问题。仔细想想，所有现代Web 2.0应用程序都是数据驱动的，而Web 3.0应用程序却无一例外。要想打造”杀手级应用”，让用户体验与传统互联网应用相媲美，这种数据驱动的方法是不可或缺的。
让我们看看DeFi领域的另一个例子：通过重新设计流动性挖矿奖励机制来提高流动性效率。
目前，AMM DEX上的流动性激励机制采用”现收现付”模式。在这种模式下，当LP贡献流动性时，Farming奖励即刻分配给LP。然而，这种模式远非最佳。专业Farmer在感觉到市场波动时，可以迅速撤回流动资金，以避免无常损失。这样一来，他们为协议提供的价值微乎其微，但仍能获得可观的回报。
理想的AMM流动性激励机制会对LP的坚定性进行追溯评估，尤其是在市场大幅波动期间。那些在这种情况下始终支持资金池的人应该获得最高奖励。然而，获取对这一模型至关重要的LP历史行为数据，在今天仍然是不可行的。
要做到这一点，你需要ZK协处理器。
在DeFi领域，我们可以举出很多类似的例子，无论是使用预定算法和规则进行主动LP头寸管理，使用非代币流动性头寸建立信贷额度，还是根据过去的还款行为确定贷款的动态清算偏好。
然而，ZK协处理器的潜力不仅限于DeFi。
构建出色用户体验的链上游戏
当你进入一款新安装的Web 2.0游戏时，你的一举一动都会被详细记录下来。这些数据不会被闲置，而是会很大程度影响你的游戏之旅。它决定何时为你提供游戏内购买选项，何时推出奖励游戏，何时向你发送措辞经过精心设计的推送通知，以及与你匹配的对手等等。这些都是游戏行业所说的实时运营（LiveOps）的组成部分，是提高玩家参与度和收入流的基石。
要使完全链上游戏的用户体验与Web 2.0经典游戏相媲美，就需要这些LiveOps功能。这些功能应基于玩家与游戏智能合约的历史互动和交易。
遗憾的是，在区块链游戏中，这类功能要么完全缺失，要么仍由中心化解决方案驱动。原因与DEX的例子如出一辙：难以在区块链上挖掘和计算历史游戏数据。
是的，同样，你需要ZK协处理器来实现这一点。
在DeFi领域以外，我们还有许多其他领域需要ZK协处理器的支持。
超越数据驱动模式：用ZK协处理器开创Web 3.0异步模式
数据驱动的dApp模式虽然很吸引人，但只是冰山一角。
ZK协处理器的出现将彻底改变我们对区块链计算的看法，开创一个异步处理成为Web 3.0标准的时代。这种转变重新定义了任务的处理方式，专门的处理器可以独立运行，从而提高效率。
让我们先来了解一下什么是异步处理。
想象一下，在一家同步餐厅里，一个人同时扮演厨师和服务员的角色。你点了菜，他就开始准备，让你等着。他只能在为您上完菜后，再去招呼另一位客人。虽然这种设置可能会满足你的需求，但对其他人来说却很难提高效率。
相比之下，在异步餐厅中，不同的厨师和不同的服务员协同工作。服务员在接受您的订单后，会迅速将订单转交给厨师，同时为其他顾客提供服务。菜肴完成后，厨师向服务员发出信号，服务员随即为您上菜。
在计算机系统中：
- 同步架构就像第一家餐厅一样，一个人等待每项任务完成后再继续。这种架构简单明了，但速度可能较慢，因为它一次只处理一项任务。而且，这个人可能是个好服务员，但不是个好厨师。
- 异步架构就像第二家餐厅，其中有一些解耦和专门的系统组件，它们相互发送信息和任务，作为一种协调方式。这允许每个组件同时管理自己的任务线。虽然可能需要更复杂的管理方法，但这种架构速度更快，效率更高。
每一个现代互联网应用程序都是基于异步架构构建的，以提高效率和可扩展性，我们认为Web 3.0也应如此。
ZK协处理器将成为这一变革的先驱。对于dApp开发者来说，区块链就像我们异步餐厅里的服务员。它主要处理直接改变区块链状态的计算，如或有资产所有权变更。所有其他计算都应交由稳健的ZK协处理器处理，它们就像精通厨艺的厨师一样，通过异步处理的强大功能，高效地烹饪出结果并发送给服务员。
具体来说，如果区块链应用中的计算符合以下两个”可行条件”之一，就应考虑使用ZK协处理器。
- 链上计算成本 >（链外ZK协处理器计算（包括证明生成）+链上验证成本）
- 链上计算延迟 >（链外ZK协处理器计算（包括证明生成）+ 链上验证延迟）
即使它们只符合其中之一，也值得考虑！
现在你就可以看到，它不仅仅是数据驱动的dApps！它是一种将ML等高水准通用计算引入区块链的全新方式，但更重要的是，它引入了改变模式的异步架构来构建dApp，这在以前是根本不可能实现的。
下一篇章….
如果我们已经成功地让您相信ZK协处理器是一个将产生深远影响的想法，那么现在也许是时候谈谈它们是如何工作的了。在下一篇博客中，我们将探讨ZK协处理器的关键架构，并讨论该领域仍然存在的最大技术挑战。
敬请期待！
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