カイル・リュー(Kyle Liu)氏(Bing Ventures、投資マネージャー)
はじめに:ZKP(ゼロ知識証明)テクノロジーの継続的な開発により、コストとパフォーマンスの関係に強い関心が寄せられています。 ゼロ知識証明システムの実装と維持には、膨大なコンピューティングリソースとアルゴリズムの最適化が必要です。 これらの計算は、特に大規模なデータや複雑な計算を扱う場合に、高いコストにつながる可能性があります。 したがって、ZKPのコスト上の利点は絶対的なものではなく、特定のアプリケーションシナリオによって異なります。
Aztec Connectが閉鎖を余儀なくされたというニュースを背景に、ZKPテクノロジーのコスト優位性を再評価せざるを得ないと感じました。 ZKPは高度なプライバシーを提供するソリューションとして宣伝されていますが、Aztec Connectの一時的な障害は、少なくともこの段階でこのテクノロジーが重大なコスト上の課題であることを証明しています。
ZKPテクノロジーが本当に費用対効果が高いのなら、なぜAztec Connectはその運用において持続可能ではないのでしょうか? さらに興味深いことに、AztecはコミュニティにAztec Connectの新しいバージョンをフォーク、デプロイ、運用することを奨励しています。 これは、Aztec Connectを独立して実行するために必要な膨大なリソースを意味します。 このことは、ZKPの費用対効果に対する疑念をさらに煽っています。 ZKPのコスト面での優位性が本物なら、なぜコミュニティはこのプロジェクトを継続するために多額の投資が必要なのでしょうか?
したがって、ZKPテクノロジーの主張されているコスト優位性をしっかりと検討する必要があります。 ZKPのコスト優位性は大げさな幻想に過ぎないかもしれませんが、現実はもっと複雑かもしれません。 コスト優位性の追求には、個々の側面の最適化だけでなく、システム全体の性能やコストバランスも考慮する必要があります。 たとえば、計算コストを下げると通信コストが増加したり、より効率的なアルゴリズムを使用したりするために、より複雑なハードウェア サポートが必要になる場合があります。 したがって、特定のプロジェクトに対して包括的な費用便益分析を実施し、最適化戦略のすべての側面を比較検討し、最適なバランスを見つける必要があります。
まず、ZKPのコスト構造を定義する必要があります。 現在、さまざまな定義が複雑で、少なくともハードウェアコスト、コンピューティングコスト、検証コスト、ストレージコスト、およびその他の部分を含め、標準が異なります。 ただし、著者の視点から見ると、ZKPのネイティブの原則に従って、この記事のコスト構造の定義は、通信コストとコンピューティングコストの2つのコアコストに焦点を当てています。 通信コストとは、証明者と検証者の間で情報をやり取りするコストを指し、計算コストとは、証明者と検証者の間で計算を行うコストを指します。 これら2つのコストは、証明と検証の効率とセキュリティに直接影響するため、ZKPで中心的な役割を果たします。 通信コストや計算コストが高すぎると、証明や検証の効率が低下し、システム全体の性能に影響を及ぼします。
ここで Aztec のプライバシー アーキテクチャに戻ると、Aztec のロールアップ アプローチは他の ZK ベースのレイヤー 2 ソリューションとは大きく異なることを認識する必要があります。 複数のトランザクションを集約して証明を生成する代わりに、Aztec はトランザクションごとに個別に証明を生成し、それらをパッケージ化する必要があります。 このアプローチでは、トランザクションごとに独立した証明を生成する必要があり、計算コストとガス料金が増加し、Aztecのガス料金が他のロールアップスキームよりも高くなります。
また、ユーザーがローカルで生成したプライバシー証明のみが、情報を開示しない真のゼロ知識証明であり、その上の内部および外部のロールアップ証明は必ずしもゼロ知識ではありません。 これにより、ZKPのプライバシー上の利点が不明瞭になり、ZKPの費用対効果の実行可能性にさらに疑問が投げかけられます。 Aztec Connect のゲートウェイ アプローチは本質的に肥大化しており、トランザクションをレイヤー 1 に集約し、Aztec Bridge Contracts を介して資金集約と Defi 関数呼び出しを可能にします。 ただし、このゲートウェイ アプローチは、コスト配賦の観点から特定の種類のトランザクションにのみ適用できる場合があり、プロジェクト展開の柔軟性が制限されます。
コストとパフォーマンスの関係は複雑で動的です。 通常、コストが低くなると、コンピューティングと通信のオーバーヘッドが削減され、システム全体の効率が向上するため、パフォーマンスが向上します。 しかし、低コストを追求しすぎると、コンピューティングや通信のリソースを犠牲にしてパフォーマンスが低下する可能性があります。 その結果、ZKPシステムは、さまざまなアプリケーション分野のニーズを満たすために、コストとパフォーマンスの適切なバランスを見つける必要がありました。
ゼロ知識証明では、異なるアクター間の主張の正しさをメッセージングで検証するため、コミュニケーションコストが重要な要素となります。 通信コストを削減するために、効率的な通信プロトコルと圧縮アルゴリズムにより、メッセージのサイズと送信時間を短縮することを検討できます。 特にAztecのようなレイヤー2プロジェクトの場合、クロスチェーンインタラクションでは、異なるブロックチェーンネットワーク間でメッセージとデータを転送する必要があります。 メッセージの配信には、ネットワーク通信と相互作用が伴うため、一定の通信コストが発生します。 特に大規模なフルチェーンDApp構築では、配信されるメッセージ量が多くなり、通信コストへの圧力が高まります。
ゼロ知識証明は、証明を生成し、証明の正しさを検証するために多くの計算を必要とします。 コンピューティング コストを削減するには、アルゴリズムとデータ構造を最適化して、不要なコンピューティング ステップとストレージのオーバーヘッドを削減します。 さらに、並列コンピューティングおよび分散コンピューティング技術を使用して、コンピューティングタスクを複数のノードに分散し、コンピューティング効率を向上させることができます。 ZKPは、ターゲットチェーン上での検証は比較的安価ですが、ソースチェーン上で証明を生成するプロセスは計算コストが高くなります。 特に、従来の方法で検証を行う場合、検証のコストが高く、ユーザーにとっては手の届かないものになります。
著者は、テクノロジーの発展に伴い、通信コストはもはや主要な制限要因ではなくなる可能性があると考えています。 現代の通信技術の継続的な進歩は、通信コストが大規模に低下していることを意味します。 したがって、計算コストの最適化にもっと焦点を当てる方が理にかなっているかもしれません。 しかし、このようなプロトコルの用途が拡大するにつれて、通信コストは引き続き重要な考慮事項となる可能性が高く、柔軟な使用のために特定のシナリオに引き続き注意を払う必要があります。
同時に、計算コストを最適化するためのアプローチは、アルゴリズムの最適化に限定されないことを理解する必要があります。 プロトコルのアルゴリズムを改善することに加えて、特殊なハードウェア、分散コンピューティング、深層学習などの分野での技術革新によるコンピューティングコストの削減を検討してください。 これらの方法は、より長期的な研究と経験的証拠を必要としますが、間違いなく画期的なパフォーマンスの向上とコスト上の利点につながります。 今後のZKPコンペティションでは、以下の方向性がより注目に値すると考えています。
・高性能・低計算コスト:高性能・低計算コストのZKPプロジェクトが脚光を浴びる。 これは、プロジェクトがセキュリティとプライバシーを維持しながら、効率的な方法で証明を生成および検証できることを意味します。 このようなプロジェクトは、幅広い応用の可能性を秘めており、大規模な実用的なニーズを満たすことができます。 現在、さまざまなZKP認証システムが存在し、それぞれに独自の利点と制限があります。 私たちは、効率を高め、計算コストを削減し、セキュリティを強化するために、プルーフシステムの改善と革新に取り組むプロジェクトを好みます。 開発者は、より迅速で信頼性の高い証明生成および検証プロセスのために、より効率的なゼロ知識証明構造と、より最適化されたゼロ知識証明検証アルゴリズムを検討する必要があります。 *成功するZKPプロジェクトは、現実の世界で展開できる必要があります。 これは、現実世界の環境の制約を考慮し、実用的なソリューションを提供する必要があることを意味します。 例えば、既存のインフラやシステムとの互換性、統合のしやすさ、使いやすさなどが重要です。 ZKPコンピューティングを高速化するための専用ハードウェアの使用は、重要な研究の方向性です。 今後の研究では、FPGA(Field Programmability Gate Arrays)やASIC(特定用途向け集積回路)などのカスタムハードウェアの使用など、ハードウェアアクセラレーション技術の革新に焦点を当てることができます。 ハードウェアアクセラレーションの助けを借りて、ZKPシステムのパフォーマンスと効率を向上させ、大規模なアプリケーションやリアルタイムシナリオをより適切にサポートすることができます。
*セキュリティの問題解決:ZKPシステムでは、セキュリティが最も重要です。 ZKPシステムのセキュリティ問題は、攻撃や脆弱性に対する防御、パラメータ設定のセキュリティ、ランダム性の保証など、隠れた最大のコストです。 ZKPシステムのセキュリティを継続的に改善することによってのみ、このようなプロジェクトは、実際のアプリケーションにおける信頼性と信頼性を確保し、コストとパフォーマンスの設計プロセス全体を通じて、より高いレベルの保護とプライバシーをユーザーに提供することができます。
要約すると、有望なZKPプロジェクトは、高性能でコンピューティングコストが低く、実用的なアプリケーションを指向し、安全で信頼性が高く、実際の展開が可能で、プロセス全体において安全であるという特徴を備えている必要があります。 ZKPテクノロジーの継続的な開発により、プライバシー保護と検証パフォーマンスの幅広いアプリケーションの見通しが提供されることが予想されます。 また、ZKPプロジェクトの費用対効果を評価する際には、コンピューティングリソース、セキュリティ要件、パフォーマンスニーズ、実装とメンテナンスの複雑さなど、いくつかの要因を考慮する必要があります。 場合によっては、ZKPはプライバシー保護とセキュリティ上の大きな利点を提供し、コストの増加を相殺する可能性があります。 ただし、それ以外の場合は、コストが提供できる実際の値を超えることがあります。
21.93K 人気度
26.86K 人気度
48.95K 人気度
17.19K 人気度
101.29K 人気度
ZKPには低コストという絶対的な利点がありますか? アステカを例に挙げて議論する
カイル・リュー(Kyle Liu)氏(Bing Ventures、投資マネージャー)
はじめに:ZKP(ゼロ知識証明)テクノロジーの継続的な開発により、コストとパフォーマンスの関係に強い関心が寄せられています。 ゼロ知識証明システムの実装と維持には、膨大なコンピューティングリソースとアルゴリズムの最適化が必要です。 これらの計算は、特に大規模なデータや複雑な計算を扱う場合に、高いコストにつながる可能性があります。 したがって、ZKPのコスト上の利点は絶対的なものではなく、特定のアプリケーションシナリオによって異なります。
Aztec Connectが閉鎖を余儀なくされたというニュースを背景に、ZKPテクノロジーのコスト優位性を再評価せざるを得ないと感じました。 ZKPは高度なプライバシーを提供するソリューションとして宣伝されていますが、Aztec Connectの一時的な障害は、少なくともこの段階でこのテクノロジーが重大なコスト上の課題であることを証明しています。
ZKPテクノロジーが本当に費用対効果が高いのなら、なぜAztec Connectはその運用において持続可能ではないのでしょうか? さらに興味深いことに、AztecはコミュニティにAztec Connectの新しいバージョンをフォーク、デプロイ、運用することを奨励しています。 これは、Aztec Connectを独立して実行するために必要な膨大なリソースを意味します。 このことは、ZKPの費用対効果に対する疑念をさらに煽っています。 ZKPのコスト面での優位性が本物なら、なぜコミュニティはこのプロジェクトを継続するために多額の投資が必要なのでしょうか?
したがって、ZKPテクノロジーの主張されているコスト優位性をしっかりと検討する必要があります。 ZKPのコスト優位性は大げさな幻想に過ぎないかもしれませんが、現実はもっと複雑かもしれません。 コスト優位性の追求には、個々の側面の最適化だけでなく、システム全体の性能やコストバランスも考慮する必要があります。 たとえば、計算コストを下げると通信コストが増加したり、より効率的なアルゴリズムを使用したりするために、より複雑なハードウェア サポートが必要になる場合があります。 したがって、特定のプロジェクトに対して包括的な費用便益分析を実施し、最適化戦略のすべての側面を比較検討し、最適なバランスを見つける必要があります。
コスト神話を打ち砕く
まず、ZKPのコスト構造を定義する必要があります。 現在、さまざまな定義が複雑で、少なくともハードウェアコスト、コンピューティングコスト、検証コスト、ストレージコスト、およびその他の部分を含め、標準が異なります。 ただし、著者の視点から見ると、ZKPのネイティブの原則に従って、この記事のコスト構造の定義は、通信コストとコンピューティングコストの2つのコアコストに焦点を当てています。 通信コストとは、証明者と検証者の間で情報をやり取りするコストを指し、計算コストとは、証明者と検証者の間で計算を行うコストを指します。 これら2つのコストは、証明と検証の効率とセキュリティに直接影響するため、ZKPで中心的な役割を果たします。 通信コストや計算コストが高すぎると、証明や検証の効率が低下し、システム全体の性能に影響を及ぼします。
ここで Aztec のプライバシー アーキテクチャに戻ると、Aztec のロールアップ アプローチは他の ZK ベースのレイヤー 2 ソリューションとは大きく異なることを認識する必要があります。 複数のトランザクションを集約して証明を生成する代わりに、Aztec はトランザクションごとに個別に証明を生成し、それらをパッケージ化する必要があります。 このアプローチでは、トランザクションごとに独立した証明を生成する必要があり、計算コストとガス料金が増加し、Aztecのガス料金が他のロールアップスキームよりも高くなります。
また、ユーザーがローカルで生成したプライバシー証明のみが、情報を開示しない真のゼロ知識証明であり、その上の内部および外部のロールアップ証明は必ずしもゼロ知識ではありません。 これにより、ZKPのプライバシー上の利点が不明瞭になり、ZKPの費用対効果の実行可能性にさらに疑問が投げかけられます。 Aztec Connect のゲートウェイ アプローチは本質的に肥大化しており、トランザクションをレイヤー 1 に集約し、Aztec Bridge Contracts を介して資金集約と Defi 関数呼び出しを可能にします。 ただし、このゲートウェイ アプローチは、コスト配賦の観点から特定の種類のトランザクションにのみ適用できる場合があり、プロジェクト展開の柔軟性が制限されます。
測定が難しい費用対効果
コストとパフォーマンスの関係は複雑で動的です。 通常、コストが低くなると、コンピューティングと通信のオーバーヘッドが削減され、システム全体の効率が向上するため、パフォーマンスが向上します。 しかし、低コストを追求しすぎると、コンピューティングや通信のリソースを犠牲にしてパフォーマンスが低下する可能性があります。 その結果、ZKPシステムは、さまざまなアプリケーション分野のニーズを満たすために、コストとパフォーマンスの適切なバランスを見つける必要がありました。
ゼロ知識証明では、異なるアクター間の主張の正しさをメッセージングで検証するため、コミュニケーションコストが重要な要素となります。 通信コストを削減するために、効率的な通信プロトコルと圧縮アルゴリズムにより、メッセージのサイズと送信時間を短縮することを検討できます。 特にAztecのようなレイヤー2プロジェクトの場合、クロスチェーンインタラクションでは、異なるブロックチェーンネットワーク間でメッセージとデータを転送する必要があります。 メッセージの配信には、ネットワーク通信と相互作用が伴うため、一定の通信コストが発生します。 特に大規模なフルチェーンDApp構築では、配信されるメッセージ量が多くなり、通信コストへの圧力が高まります。
ゼロ知識証明は、証明を生成し、証明の正しさを検証するために多くの計算を必要とします。 コンピューティング コストを削減するには、アルゴリズムとデータ構造を最適化して、不要なコンピューティング ステップとストレージのオーバーヘッドを削減します。 さらに、並列コンピューティングおよび分散コンピューティング技術を使用して、コンピューティングタスクを複数のノードに分散し、コンピューティング効率を向上させることができます。 ZKPは、ターゲットチェーン上での検証は比較的安価ですが、ソースチェーン上で証明を生成するプロセスは計算コストが高くなります。 特に、従来の方法で検証を行う場合、検証のコストが高く、ユーザーにとっては手の届かないものになります。
より効果的なコスト管理戦略
著者は、テクノロジーの発展に伴い、通信コストはもはや主要な制限要因ではなくなる可能性があると考えています。 現代の通信技術の継続的な進歩は、通信コストが大規模に低下していることを意味します。 したがって、計算コストの最適化にもっと焦点を当てる方が理にかなっているかもしれません。 しかし、このようなプロトコルの用途が拡大するにつれて、通信コストは引き続き重要な考慮事項となる可能性が高く、柔軟な使用のために特定のシナリオに引き続き注意を払う必要があります。
同時に、計算コストを最適化するためのアプローチは、アルゴリズムの最適化に限定されないことを理解する必要があります。 プロトコルのアルゴリズムを改善することに加えて、特殊なハードウェア、分散コンピューティング、深層学習などの分野での技術革新によるコンピューティングコストの削減を検討してください。 これらの方法は、より長期的な研究と経験的証拠を必要としますが、間違いなく画期的なパフォーマンスの向上とコスト上の利点につながります。 今後のZKPコンペティションでは、以下の方向性がより注目に値すると考えています。
・高性能・低計算コスト:高性能・低計算コストのZKPプロジェクトが脚光を浴びる。 これは、プロジェクトがセキュリティとプライバシーを維持しながら、効率的な方法で証明を生成および検証できることを意味します。 このようなプロジェクトは、幅広い応用の可能性を秘めており、大規模な実用的なニーズを満たすことができます。 現在、さまざまなZKP認証システムが存在し、それぞれに独自の利点と制限があります。 私たちは、効率を高め、計算コストを削減し、セキュリティを強化するために、プルーフシステムの改善と革新に取り組むプロジェクトを好みます。 開発者は、より迅速で信頼性の高い証明生成および検証プロセスのために、より効率的なゼロ知識証明構造と、より最適化されたゼロ知識証明検証アルゴリズムを検討する必要があります。 *成功するZKPプロジェクトは、現実の世界で展開できる必要があります。 これは、現実世界の環境の制約を考慮し、実用的なソリューションを提供する必要があることを意味します。 例えば、既存のインフラやシステムとの互換性、統合のしやすさ、使いやすさなどが重要です。 ZKPコンピューティングを高速化するための専用ハードウェアの使用は、重要な研究の方向性です。 今後の研究では、FPGA(Field Programmability Gate Arrays)やASIC(特定用途向け集積回路)などのカスタムハードウェアの使用など、ハードウェアアクセラレーション技術の革新に焦点を当てることができます。 ハードウェアアクセラレーションの助けを借りて、ZKPシステムのパフォーマンスと効率を向上させ、大規模なアプリケーションやリアルタイムシナリオをより適切にサポートすることができます。
*セキュリティの問題解決:ZKPシステムでは、セキュリティが最も重要です。 ZKPシステムのセキュリティ問題は、攻撃や脆弱性に対する防御、パラメータ設定のセキュリティ、ランダム性の保証など、隠れた最大のコストです。 ZKPシステムのセキュリティを継続的に改善することによってのみ、このようなプロジェクトは、実際のアプリケーションにおける信頼性と信頼性を確保し、コストとパフォーマンスの設計プロセス全体を通じて、より高いレベルの保護とプライバシーをユーザーに提供することができます。
要約すると、有望なZKPプロジェクトは、高性能でコンピューティングコストが低く、実用的なアプリケーションを指向し、安全で信頼性が高く、実際の展開が可能で、プロセス全体において安全であるという特徴を備えている必要があります。 ZKPテクノロジーの継続的な開発により、プライバシー保護と検証パフォーマンスの幅広いアプリケーションの見通しが提供されることが予想されます。 また、ZKPプロジェクトの費用対効果を評価する際には、コンピューティングリソース、セキュリティ要件、パフォーマンスニーズ、実装とメンテナンスの複雑さなど、いくつかの要因を考慮する必要があります。 場合によっては、ZKPはプライバシー保護とセキュリティ上の大きな利点を提供し、コストの増加を相殺する可能性があります。 ただし、それ以外の場合は、コストが提供できる実際の値を超えることがあります。