Keunggulan biaya ZKP tidak ada secara mutlak, namun bergantung pada skenario penerapan spesifik.
Ditulis oleh Kyle Liu, Manajer Investasi di Bing Ventures
*Pendahuluan: Dengan terus berkembangnya teknologi ZKP (Zero-Knowledge Proof), masyarakat menjadi sangat tertarik dengan hubungan antara biaya dan kinerja. Menerapkan dan memelihara sistem tanpa pengetahuan memerlukan sumber daya komputasi yang luas dan optimalisasi algoritma. Perhitungan ini dapat menimbulkan biaya yang tinggi, terutama bila berhadapan dengan data berskala besar dan perhitungan yang rumit. Oleh karena itu, keunggulan biaya ZKP tidak ada secara mutlak, namun bergantung pada skenario penerapan spesifik. *
Dalam konteks berita bahwa Aztec Connect terpaksa ditutup, kami yakin bahwa keunggulan biaya yang diklaim dari teknologi ZKP harus dievaluasi ulang. Meskipun ZKP disebut-sebut sebagai solusi yang dapat memberikan privasi tingkat tinggi, kegagalan sementara Aztec Connect setidaknya membuktikan bahwa teknologi ini menghadapi tantangan besar dalam hal biaya pada tahap ini.
Jika teknologi ZKP benar-benar hemat biaya, mengapa Aztec Connect tidak mampu mencapai keberlanjutan dalam operasionalnya? Yang lebih menarik lagi, Aztec juga mendorong komunitas untuk membuat, menerapkan, dan mengoperasikan versi baru Aztec Connect. Hal ini menyiratkan besarnya sumber daya yang diperlukan untuk menjalankan Aztec Connect secara mandiri. Hal ini juga semakin memperkuat keraguan kami terhadap efektivitas biaya ZKP. Jika keunggulan biaya ZKP memang nyata, lalu mengapa masyarakat membutuhkan investasi sebesar itu agar proyek tetap berjalan?
Oleh karena itu, kita perlu melihat secara serius keunggulan biaya yang diklaim dari teknologi ZKP. Mungkin keunggulan biaya ZKP hanyalah ilusi yang dilebih-lebihkan, dan situasi sebenarnya mungkin lebih rumit. Ketika mengejar keunggulan biaya, tidak hanya optimalisasi satu aspek saja yang harus dipertimbangkan, namun kinerja dan keseimbangan biaya dari keseluruhan sistem juga harus dipertimbangkan secara komprehensif. Misalnya, mengurangi biaya komputasi dapat meningkatkan biaya komunikasi, atau menggunakan algoritma yang lebih efisien mungkin memerlukan dukungan perangkat keras yang lebih kompleks. Oleh karena itu, kita perlu melakukan analisis biaya-manfaat yang komprehensif untuk proyek tertentu, mempertimbangkan strategi optimasi di semua aspek, dan menemukan titik keseimbangan terbaik.

Pertama, kita perlu mendefinisikan struktur biaya ZKP. Saat ini, berbagai metode definisi bersifat kompleks dan memiliki standar yang berbeda-beda, yang setidaknya mencakup biaya perangkat keras, biaya komputasi, biaya verifikasi, biaya penyimpanan, dll. Namun dari sudut pandang penulis, mengikuti prinsip asli ZKP, definisi kami tentang struktur biaya dalam artikel ini berfokus pada dua biaya inti yaitu biaya komunikasi dan biaya komputasi. Biaya komunikasi mengacu pada biaya pertukaran informasi antara pemver dan verifikator, sedangkan biaya komputasi mengacu pada biaya pemver dan verifikator untuk melakukan komputasi. Kedua biaya utama ini memainkan peran kompetitif inti dalam ZKP karena keduanya secara langsung mempengaruhi efisiensi dan keamanan pembuktian dan verifikasi. Jika biaya komunikasi dan biaya komputasi terlalu tinggi, efisiensi pembuktian dan verifikasi akan berkurang, sehingga mempengaruhi kinerja keseluruhan sistem.
Kini kembali ke arsitektur privasi Aztec, kita perlu menyadari bahwa ada perbedaan signifikan antara pendekatan Rollup Aztec dan solusi Lapisan 2 berbasis ZK lainnya. Dibandingkan dengan menggabungkan dan mengemas beberapa transaksi untuk menghasilkan bukti, Aztec perlu membuat bukti untuk setiap transaksi secara terpisah dan kemudian mengemasnya. Pendekatan ini mengakibatkan perlunya menghasilkan bukti independen untuk setiap transaksi, yang meningkatkan biaya penghitungan dan biaya bahan bakar, sehingga biaya bahan bakar Aztec lebih tinggi dibandingkan skema Rollup lainnya.
Selain itu, hanya bukti privasi yang dihasilkan secara lokal oleh pengguna yang merupakan bukti tanpa pengetahuan yang tidak membocorkan informasi, dan bukti Rollup internal dan Rollup eksternal di atasnya belum tentu tanpa pengetahuan. Hal ini membuat keunggulan privasi ZKP menjadi kabur dan semakin mempertanyakan kelayakan keunggulan biaya ZKP. Metode gateway Aztec Connect sendiri relatif membengkak, metode ini menggabungkan transaksi ke Lapisan 1, dan mengimplementasikan agregasi dana dan panggilan fungsi Defi melalui Kontrak Jembatan Aztec. Namun, pendekatan gateway ini mungkin hanya cocok untuk jenis transaksi tertentu dalam hal pembagian biaya dan memberikan batasan pada fleksibilitas penerapan proyek.

Hubungan antara biaya dan kinerja bersifat kompleks dan dinamis. Biasanya, biaya yang lebih rendah akan meningkatkan kinerja karena mengurangi overhead komputasi dan komunikasi, sehingga membuat sistem secara keseluruhan lebih efisien. Namun, upaya mengejar biaya rendah secara berlebihan akan menyebabkan penurunan kinerja karena sumber daya komputasi dan komunikasi tertentu dikorbankan. Oleh karena itu, sistem ZKP perlu menemukan keseimbangan yang sesuai antara biaya dan kinerja untuk memenuhi kebutuhan berbagai bidang aplikasi.
Bukti tanpa pengetahuan melibatkan verifikasi kebenaran klaim antara peserta yang berbeda melalui penyampaian pesan, sehingga biaya komunikasi merupakan faktor kunci. Untuk mengurangi biaya komunikasi, pertimbangkan untuk menggunakan protokol komunikasi dan algoritma kompresi yang efisien untuk mengurangi ukuran pesan dan waktu transmisi. Khusus untuk proyek Layer 2 seperti Aztec, komunikasi lintas rantai memerlukan penyampaian pesan dan data antara jaringan blockchain yang berbeda. Penyampaian pesan melibatkan komunikasi dan interaksi jaringan, yang menghasilkan biaya komunikasi tertentu. Khususnya untuk konstruksi DApp rantai penuh skala besar, volume transmisi pesan akan lebih besar, sehingga meningkatkan tekanan pada biaya komunikasi.
Bukti tanpa pengetahuan memerlukan perhitungan ekstensif untuk menghasilkan bukti dan memverifikasi kebenarannya. Untuk mengurangi biaya komputasi, algoritme pengoptimalan dan struktur data dapat digunakan untuk mengurangi langkah komputasi dan overhead penyimpanan yang tidak diperlukan. Selain itu, komputasi paralel dan teknologi komputasi terdistribusi juga dapat digunakan untuk mendistribusikan tugas komputasi ke beberapa node guna meningkatkan efisiensi komputasi. Verifikasi ZKP pada rantai target relatif murah, namun proses menghasilkan pembuktian pada rantai sumber memerlukan biaya komputasi yang besar. Apalagi jika menggunakan metode verifikasi tradisional, biaya verifikasinya tinggi dan pengguna tidak mampu membelinya.

Penulis yakin dengan berkembangnya teknologi, biaya komunikasi tidak lagi menjadi faktor pembatas utama. Kemajuan teknologi komunikasi modern yang terus-menerus berarti bahwa biaya komunikasi menurun secara besar-besaran. Oleh karena itu, kita perlu lebih fokus pada optimalisasi biaya komputasi, yang mungkin akan lebih bermakna. Namun, seiring dengan meluasnya cakupan penerapan protokol tersebut, biaya komunikasi mungkin masih menjadi pertimbangan penting, dan perhatian terus-menerus perlu diberikan pada skenario spesifiknya untuk penggunaan yang fleksibel.
Pada saat yang sama, kita juga harus memahami bahwa metode pengoptimalan biaya komputasi tidak terbatas pada pengoptimalan algoritme. Selain meningkatkan algoritme protokol, Anda juga dapat mempertimbangkan untuk mengurangi biaya komputasi melalui inovasi teknologi di berbagai bidang seperti perangkat keras khusus, komputasi terdistribusi, atau pembelajaran mendalam. Metode-metode ini memerlukan lebih banyak penelitian dan demonstrasi jangka panjang, namun pasti akan menghasilkan terobosan peningkatan kinerja dan keunggulan biaya. Kami yakin arahan berikut ini patut mendapat perhatian lebih dalam kompetisi ZKP ke depan:

Singkatnya, proyek ZKP yang menjanjikan harus memiliki karakteristik kinerja tinggi dan biaya komputasi rendah, berorientasi pada aplikasi praktis, aman dan dapat dipercaya, dapat diterapkan di dunia nyata, dan aman di seluruh proses. Kami memperkirakan bahwa pengembangan berkelanjutan teknologi ZKP akan memberikan prospek penerapan yang lebih luas untuk perlindungan privasi dan kinerja verifikasi. Kita juga perlu mempertimbangkan beberapa faktor ketika mengevaluasi efektivitas biaya proyek ZKP, termasuk sumber daya komputasi, persyaratan keamanan, kebutuhan kinerja, dan kompleksitas implementasi dan pemeliharaan. Dalam beberapa kasus, ZKP dapat memberikan manfaat privasi dan keamanan yang signifikan yang mengimbangi peningkatan biaya. Namun, dalam kasus lain, biayanya mungkin melebihi nilai sebenarnya yang diberikan.