Дорогі друзі, доброго післяобіду! Знову настає щорічний фестиваль шопінгу Double Eleven, і я навіть не очікував, що одинокий пес зможе святкувати власне свято 😆. У минулі роки я витрачав значну суму саме в цей час.

Сьогодні ввечері знову планую витратити багато, я щойно перевірив свої витрати цього року і побачив, що лише 🍑 вже витратив таку суму, що скоро стану членом чорної діамантової підписки. Але раптом я задумався:

Коли я розраховуюсь за покупки, на сторінці показується кінцева сума до сплати. Я хочу переконатися, що ця ціна є правильною після застосування знижок, купонів, кешбеку, але при цьому не хочу розкривати свої рівень членства, історію використання купонів, деталі бонусів тощо — що робити в такій ситуації?

❙  Zero-Knowledge Proof дає відповідь, але він також приносить одне більш головоломне питання: надто багато обчислювальних ресурсів потрібно.

▰ Спершу про переваги Zero-Knowledge Proof — «одноразові обчислення, вічна верифікація»

Створення доказу займає кілька мілісекунд, і можна швидко підтвердити правильність суми, але процес створення цього доказу вимагає повторного виконання математичних правил, що у сотні або тисячі разів перевищує початкове обчислення.

▰ Ще складніше те, що в галузі зараз переважає використання GPU для цієї обчислювальної роботи.

GPU дійсно може одночасно обробляти багато повторюваних операцій і частково справляється з цим, але його первісне призначення — обробка зображень, а не виконання «обчислень у скінчених полях», необхідних для Zero-Knowledge Proof.

Багато функцій GPU, наприклад, модулі для обробки світла і тіней у іграх, при створенні доказів використовуватися не будуть, навпаки — вони займають ресурси. Крім того, при передачі даних це ще й витрачає багато енергії, тому співвідношення ціна-якість дуже низьке.

▰ Тут особливо важливий підхід @cysic_xyz, який зосередився не на універсальному обладнанні, а на «спеціалізованих чипах».

❙  Як можна визначити, що обчислення Zero-Knowledge відрізняються від звичайних комп’ютерних?

Потрібно дивитися на кількість хеш-операцій за секунду, кількість математичних обмежень, час і енергоспоживання для створення доказу. Спеціалізовані чипи можуть оптимізувати ці показники, видаляючи непотрібні функції і концентруючись виключно на ключових потребах Zero-Knowledge Proof.

Я вважаю, що це не лише технологічний прорив, а й чіткий шлях для всієї галузі. Зараз концепція Zero-Knowledge Proof поступово переходить із теорії у реальні сценарії.

Майбутнє попиту на «перевірювані обчислення» буде тільки зростати. Не можу не відзначити, що @cysic_xyz зробив дуже вдалий вибір у цій галузі.