Cysic研报：零知识证明硬件加速与ComputeFi的未来路径

作者：0xjacobzhao

零知识证明（ZK）作为新一代加密技术与区块链扩容的核心基础设施，已在隐私计算、跨链验证及zkML等新兴领域展现出巨大潜力。然而，其高昂的计算成本和延迟问题，成为产业化落地的主要瓶颈。在这一背景下，ZK硬件加速应运而生，GPU凭借通用性和迭代速度，ASIC以极致性能与能效，FPGA则通过灵活可编程性与较高效率，共同构建了推动零知识证明发展的硬件基础。

ZK硬件加速的行业格局

目前，硬件加速的三大主流方案包括GPU、FPGA和ASIC：

• GPU (Graphics Processing Unit)：通用并行处理器，最初为图形渲染优化，现广泛应用于AI、ZK及科学计算领域。
• FPGA (Field Programmable Gate Array)：可编程硬件电路，逻辑门级别可反复配置，介于通用处理与专用电路之间。
• ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)：针对特定任务定制的专用芯片，一次烧录后功能固定，性能和能效最高，但灵活性最差。

GPU目前是AI与ZK的核心算力资源，在训练与推理中占据主导地位。对于ZK而言，GPU因其成本与可得性优势，成为现阶段的最佳解决方案，但在大整数模运算、MSM与FFT/NTT等任务上受限于存储与带宽，能效与经济性不足。

FPGA则凭借灵活可编程、开发周期短、硬件可复用等特点，适合算法快速迭代、低延迟场景（如高频交易、5G基站）以及边缘计算等任务。但其在性能和规模化经济性上难以与GPU和ASIC竞争，战略定位更接近“算法未定型时的验证与迭代平台”。

ASIC在加密货币挖矿中已高度成熟，并在ZK证明与AI推理领域展现巨大潜力。尽管目前ZK算法尚未完全标准化，需求仍在酝酿，但一旦标准固化，ASIC有望凭借数量级的性能与能效优势重塑ZK算力基建。

整体来看，ZK硬件加速的演进路径表现为：短期依赖GPU抢占市场与营收，中期以FPGA进行验证与优化，长期押注ASIC构筑算力护城河。

硬件视角：ZK加速的技术壁垒与Cysic的核心竞争力

1. ASIC路线：Cysic C1芯片与专用设备

   Cysic自研的C1芯片基于zkVM架构，具备高带宽与灵活可编程性。基于此，Cysic推出两款硬件产品：

   • ZK Air：便携式加速器，体积类似iPad充电器，即插即用，面向轻量级验证与开发。
   • ZK Pro：高性能系统，结合C1芯片与前端加速模块，定位于大规模zkRollup、zkML等场景。

   Cysic的研究成果在编译抽象、硬件验证和协议适配三方面形成完整方法论，为产品化奠定基础。

2. GPU路线：通用SDK + ZKPoG端到端栈

   Cysic在GPU方向推进通用加速SDK与ZKPoG全流程优化栈：

   • 通用GPU SDK：兼容Plonky2、Halo2、Gnark等后端，性能超越开源方案。
   • ZKPoG：与清华大学合作研发的端到端GPU栈，在消费级GPU上最高提速52倍。

Cysic的核心竞争力在于软硬件一体化设计，团队通过ASIC与GPU互补的格局，在高强度零知识证明场景中确立领先地位，并持续推进ZK硬件金融化（ComputeFi）的产业路径。

协议视角：Cysic Network的去中心化算力网络

Cysic Network采用四层模块化架构：

• 硬件层：由CPU、GPU、FPGA、ASIC矿机及便携式设备组成。
• 共识层：基于Cosmos CDK构建，采用改良版CometBFT + Proof-of-Compute (PoC)共识机制。
• 执行层：负责任务调度与负载路由，通过EVM兼容智能合约实现多域可编程计算。
• 产品层：集成ZK证明市场、AI推理框架、加密挖矿与HPC模块。

Cysic通过Prover去中心化与GPU/ASIC加速提升效率，打造可扩展的Proof Layer，为ZK Rollup、ZKML与跨链应用提供底层支撑。

AI视角：Cysic AI的云服务与可信推理

Cysic AI的业务布局分为三层：

• 标准产品层：提供云端推理服务（Serverless Inference），支持Meta-Llama-3、QwQ-32B等模型。
• 应用实验层：推出去中心化智能体市场（Agent Marketplace），探索AI Agent的链上闭环应用。
• 战略支柱层：通过Verifiable AI实现可信推理，结合GPU加速突破传统瓶颈。

Cysic通过硬件加速与链上支付机制，显著降低延迟与成本，使Verifiable AI首次具备实时应用场景的可能性。

总结：商业逻辑、工程实现及潜在风险

Cysic以ComputeFi为核心叙事，短期依托GPU集群满足现有需求，中期通过家庭ASIC矿机进入现金流市场，长期目标是自研ZK/AI专用ASIC，实现算力资产化与市场化。然而，ComputeFi模式尚需市场教育，ASIC量产面临工程与需求不确定性，同时竞争格局可能带来客户入口层冲突的风险。