作者Kyle Liu來自Bing Ventures，是一名投資經理人。文章討論了隨著零知識證明技術的發展，人們對其成本和性能的關注。然後以有爭議的Aztec Connect專案關閉作為例子，提出了對零知識證明的成本優勢的質疑。此外，文章也分析了零知識證明的成本結構和難以降低的成本效益，並提出了更有效的成本控制策略。最後，作者認為高效能和低運算成本、真實世界可部署和安全問題的解決是一個前景可觀的零知識證明專案所需具備的特點。文章以此為依據，提醒我們在評估ZKP專案的成本效益時需要考慮多個因素。
作者：Kyle Liu，Bing Ventures 投資經理
導語：隨著ZKP（Zero-Knowledge Proof，零知識證明）技術的不斷發展，人們對其在成本和性能方面的關係產生了濃厚的興趣。實施和維護零知識證明系統需要大量的計算資源和演算法最佳化。這些計算可能會導致巨大的成本，尤其是在處理大規模資料和複雜計算時。 ，ZKP 的成本優勢並不是絕對存在，而是取決於特定的應用場景。
在Aztec Connect 被迫關閉的新聞背景下，我們不得不重新評估ZKP 技術所聲稱的成本優勢。儘管ZKP 被標榜為一種能夠提供高度爭議性的解決方案，但Aztec Connect 的暫時失敗至少證明了這一點這種技術在成本方面面臨著巨大的挑戰。
如果ZKP 技術確實具有成本優勢，為什麼Aztec Connect 在營運中無法實現持續性？更耐人尋味的是，Aztec 也鼓勵社區分叉、部署和操作新版本的Aztec Connect。這暗示著獨立運作的Aztec Connect所需的龐大資源。這也進一步增強了我們對ZKP成本效率的懷疑。如果ZKP的成本優勢是真實存在的，那麼為什麼社群需要如此大的投入才能讓這個計畫繼續運作？
因此，我們需要認真配備ZKP技術所聲稱的成本優勢。也許ZKP的優勢成本只是一個過度誇大的幻象，而實際情況可能更加複雜。在追求成本優勢時，不僅要考慮單一方面的最佳化，還需要考慮單一方面的最佳化。綜合考慮整體系統的性能和成本平衡。例如，降低計算成本可能會增加通訊成本，抑或使用更有效率的演算法可能需要更複雜的硬體支援。因此，我們在針對特定項目時需要進行全面的成本實現分析，權衡各個方面的最佳化策略，並找到最佳平衡點。
被打破的成本神話
首先，這裡需要先定義下ZKP 的成本結構。目前各種定義方式紛繁複雜，標準不一，至少包含了硬體成本、運算成本、驗證成本、儲存成本等部分。但從作者的角度來看，遵循ZKP 的改革原則，我們在這篇文章中對於成本結構的定義主要集中在通訊成本和計算成本這兩大核心。通訊成本是指證明者和驗證者之間交換資訊的成本，而計算成本是指證明者和驗證者執行計算的成本。這兩大成本在ZKP中扮演核心競爭的角色，因為它們直接影響證明和驗證的效率和安全性。如果通訊成本和計算成本太高，那麼證明者而驗證的效率就會降低，進而影響整個系統的效能。
現在回到Aztec 的隱私架構中，我們要認識到Aztec 的Rollup 方式與其他ZK 系Layer 2 解決方案有明顯差異。由此可見將多筆交易聚合分配產生位址，Aztec 需要將每筆交易分別產生證明，再進行預留。這種方式導致每筆交易都需要產生獨立的證明，從而增加了計算成本和gas費用，使Aztec的gas費用較其他Rollup方案。
另外，只有使用者在本地產生的隱私證明才是真正不洩漏資訊的零知識證明，而在其之上的內部Rollup 和外部Rollup 證明並不一定是零知識的。這使得ZKP 的優勢隱私變得模糊Aztec Connect 的網關方式本身就比較膨脹，將交易聚合到Layer 1，並透過Aztec Bridge Contract 實現資金聚合和Defi 功能呼叫。然而，這種網關方式在費用分攤這方面可能只適用於特定類型的交易，並且對專案的靈活運用產生了限制。
成本效益難以降低
提高成本與性能之間的關係通常是複雜且動態的。情況下，較低的成本可以提高效能，可以減少計算和通訊的開銷，從而整個系統的效率。但是，因為過於追求會導致效能下降，因為犧牲了一定的運算和通訊資源。因此，ZKP系統需要在成本與效能之間找到適當的平衡點，以滿足不同應用領域的需求。
零知識論證涉及透過訊息傳遞在不同的參與者之間驗證某種程度考慮可靠性的正確性，因此，溝通成本是一個關鍵因素。為了降低通訊成本，可以使用通訊協定和壓縮演算法，以減少訊息的大小和傳輸時間。特別是對於Aztec這樣的Layer2專案來說，跨鏈通訊需要在不同的區塊鏈網路之間傳遞訊息和數據。傳遞訊息涉及到網路通訊和交互，這會導致一定的通訊成本尤其是對於大規模的全鏈DApp構建，訊息的傳遞量會更大，增加了通訊成本的壓力。
零知識證明需要進行大量的計算來產生證明和驗證證明的正確性。為了降低運算成本，可以採用最佳化演算法和資料結構，減少不必要的運算步驟和儲存開銷。此外，還可以利用硬體運算和分配式運算的技術，將運算任務分散到多個節點上，以提高運算效率。 ZKP在目標鏈上的相對相對便宜，但在源鏈上產生證明的過程就需要增加的計算成本。特別是在使用傳統方法進行驗證時，驗證成本極高，使用者無法負擔。
更有效的成本控制策略
筆者認為，隨著現代科技的發展，通訊成本可能不再是主要的限制因素。通訊技術的不斷進步意味著通訊成本成規模下降趨勢。因此，我們需要將更多的關注點放在計算上成本的最佳化上，可能會更有意義。然而，隨著此類協議的應用範圍擴大，通訊成本可能仍然是一個重要的考慮因素，需要繼續關注其特定的場景進行靈活運用。
同時，我們也要考慮優化計算成本的方法來取代演算法最佳化。除了改進協議的演算法外，還可以透過專用硬體、分散式運算或深度學習等領域的技術創新來降低計算成本。這些方法需要更多的長期研究和途徑，但絕對會帶來突破性的效能提升和成本優勢。我們認為以下方向在未來的ZKP競賽中更值得關注：
高效能和低運算成本：一個具有高效能和低運算成本的ZKP 專案將受到高度關注。這意味著該專案能夠在保持安全性和隱私性的同時，以高效的方式產生和驗證證明。這樣的計畫將具備廣泛的應用潛力，能夠滿足大規模的實際需求。目前多種不同的ZKP論證系統，多元化系統都有其獨特的優點和。我們更看好致力於改進和創新論證系統，的專案提高效率、降低計算成本，並增強安全性。開發者需要探索更有效率的零知識證明構造和更優化的零知識證明驗證演算法，以實現更快速、更可靠的證明產生和驗證過程。一個成功的ZKP 專案應該具備在真實世界中可部署的特性。這意味著它需要到現實環境中的限制，並提供實用的解決方案。例如，與現有基礎設施和系統的兼容性、易於使用整合和使用性等方面的考慮都是重要的。利用專用硬體來加速ZKP計算是重要的研究方向。未來的研究可以關注硬體加速技術的創新，如現場使用FPGA（簡化閘陣列）或ASIC （應用積體電路特定）等客製化硬體。透過硬體加速，可以提高ZKP系統的效能和效率，為大規模應用和即時場景提供更好的支援。
安全問題的解決：在ZKP系統中，安全性是至關重要的。 ZKP系統中的安全問題是最大的隱性成本，如攻擊和漏洞的防禦、參數設定的安全性和隨機性的保證等。此類專案只有透過不斷提升ZKP系統的安全性，才可確保其在實際應用中的可靠性和可信度，為使用者提供更高層級的保護和隱私保障，這將貫穿整個成本和效能的設計過程。
綜上所述，一個有前景的ZKP 專案應該具備高效能和低運算成本、面向實際應用、安全可信任、真實世界可部署和全製程安全等特點。可以預見ZKP 技術的不斷發展將為隱私帶來好處保護和驗證性能提供了更可靠的應用前景。我們在評估ZKP專案的成本效益時還需要多個因素，包括運算資源、安全性需求、效能需求以及實施和維護的複雜性。在某些情況下，ZKP 可能會帶來顯著的隱私保護和安全性優勢，從而調整了成本的增加。然而，在其他情況下，成本可能超過了所能提供的實際價值。
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