Casos de Uso no Mundo Real

Análise on-chain: Consultando dados históricos

Uma das aplicações mais impactantes dos coprocessadores ZK está no domínio da análise de dados on-chain. As blockchains contêm vastas quantidades de dados históricos, como saldos de usuários, estados de contratos e logs de eventos. No entanto, acessar e analisar esses dados em tempo real pode ser caro ou inviável diretamente na blockchain. Os coprocessadores ZK fornecem uma solução ao permitir que os desenvolvedores consultem estados históricos da blockchain off-chain e retornem provas de que a computação foi executada corretamente.

Axiom é uma das primeiras plataformas a transformar esse conceito em produto. Ela permite que contratos inteligentes consultem dados históricos do Ethereum, como se uma carteira manteve um saldo mínimo em um bloco anterior, sem a necessidade de analisar manualmente o armazenamento ou executar um nó de arquivo completo. O pedido é enviado ao coprocessador da Axiom, que recupera os dados de uma fonte off-chain verificada, executa a computação dentro de um zkVM e gera uma prova. Essa prova é então submetida ao Ethereum, onde é verificada por um contrato. O contrato pode então agir com base no resultado como se tivesse sido computado on-chain, com total confiança.

Ao permitir que contratos acessem contextos históricos verificados, coprocessadores ZK como Axiom abrem a porta para protocolos DeFi mais inteligentes, governança condicional e recompensas baseadas em tempo, tudo isso mantendo a blockchain leve.

Consultas de estado entre cadeias e pontes de rollup

Outro caso de uso importante para coprocessadores ZK e redes de prova é a habilitação de comunicação segura entre cadeias. Tradicionalmente, a ponte de dados ou ativos entre cadeias envolve confiar em intermediários ou usar suposições otimistas com atrasos de tempo. As provas de conhecimento zero oferecem uma alternativa sem confiança. Elas permitem que uma cadeia verifique uma prova de que um estado ou transação específica ocorreu em outra cadeia, sem precisar executar um nó completo da cadeia de origem.

A Lagrange Network permite que os desenvolvedores realizem esse tipo de consultas entre cadeias de forma verificável. Um contrato inteligente no Ethereum, por exemplo, pode solicitar prova de propriedade de token ou participação em votação em um rollup como o Fraxtal. O coprocessador da Lagrange busca e processa o estado necessário, gera uma prova e a retransmite através de sua rede de provas para a cadeia de destino. O contrato receptor valida a prova e utiliza a informação imediatamente, sem necessidade de atrasos de finalização ou pontes confiáveis.

Da mesma forma, o zkLink está desenvolvendo uma infraestrutura que conecta liquidez e lógica entre várias cadeias. Ele permite que dApps agreguem estados de várias redes usando provas ZK e sincronizem atualizações sem abrir mão da segurança. Esses sistemas melhoram a interoperabilidade enquanto mantêm fortes garantias criptográficas, tornando-os bem adequados para empréstimos, negociações e governança entre cadeias.

IA x ZK: Verificando saídas de ML sem revelar entradas

Os coprocessadores de conhecimento zero também estão sendo explorados no contexto da inteligência artificial. Modelos de aprendizado de máquina estão sendo cada vez mais utilizados em aplicativos descentralizados, mas verificar suas saídas apresenta um desafio. Se um usuário submeter um resultado de ML — como uma pontuação, previsão ou classificação — como o aplicativo pode saber que foi computado corretamente e não manipulado?

O aprendizado de máquina ZK, ou ZKML, aborda isso permitindo que um usuário execute um modelo de ML fora da cadeia e gere uma prova de conhecimento zero de sua saída. A prova certifica que uma entrada específica foi processada por um modelo específico e produziu um resultado válido, sem revelar a entrada em si ou os pesos internos do modelo. Isso protege tanto a privacidade do usuário quanto a integridade do modelo.

O Mina Protocol tem sido um dos principais contribuintes neste espaço, desenvolvendo ferramentas zkML que compõem redes neurais em circuitos compatíveis com sistemas de prova ZK. Os desenvolvedores podem executar inferências fora da cadeia e publicar uma prova na cadeia, permitindo que contratos inteligentes atuem em saídas verificadas de modelos de aprendizado de máquina.

Essa abordagem permite verificações de identidade que preservam a privacidade, avaliações de risco e filtragem de conteúdo em um contexto descentralizado. À medida que os modelos de ML se tornam mais capazes, a capacidade de validar seu comportamento de forma confiável será cada vez mais importante.

Jogos privados, identidade à prova de Sybil, e mais

A natureza modular dos coprocessadores ZK os torna aplicáveis em uma variedade de novos casos de uso. Em jogos, por exemplo, os jogadores podem querer provar conquistas, pontuações ou status de inventário sem revelar todos os dados do jogo. Os coprocessadores ZK permitem que os jogadores gerem provas de suas ações no jogo, que podem ser usadas para recompensas, posicionamento em tabelas de classificação ou acesso a conteúdo restrito, tudo enquanto mantêm os dados sensíveis privados.

Em sistemas de identidade, provas ZK podem demonstrar que um usuário atende a certos critérios — como unicidade, faixa etária ou histórico de propriedade — sem expor informações pessoais. Isso é crítico para plataformas sociais descentralizadas e DAOs que requerem resistência a Sybil ou acesso baseado em papéis sem depender de provedores de identidade centralizados.

Projetos como o Worldcoin estão explorando maneiras de combinar dados biométricos com provas de zero conhecimento para confirmar a humanidade única, preservando ao mesmo tempo a anonimidade do usuário. Embora controverso em seu design, a arquitetura de prova subjacente está sendo refinada e testada através de cadeias públicas como a World Chain. Redes de prova nesses sistemas servem como coordenadores escaláveis para atestações de identidade global.

O que está ao vivo agora, o que está chegando em breve

Muitos dos casos de uso descritos acima já estão ativos ou em desenvolvimento ativo. A Axiom integrou-se a protocolos DeFi líderes para suportar análises on-chain com dados históricos verificados. A infraestrutura de consulta cross-chain da Lagrange está sendo testada em rollups, permitindo que contratos inteligentes acessem dados entre redes. As ferramentas zkML da Mina, Risc Zero e Modulus estão sendo aprimoradas para suportar inferência eficiente de redes neurais em zero-knowledge.

Redes de prova como Succinct e ZeroGravity estão implantando testnets que permitem aos desenvolvedores enviar solicitações de computação arbitrárias e receber resultados verificados por meio de callbacks de contratos inteligentes. Essas redes estão abstraindo a complexidade da geração e entrega de provas, tornando a infraestrutura de zero-knowledge utilizável por desenvolvedores que não são especialistas em criptografia.

Ao mesmo tempo, limitações permanecem. A latência na geração de provas, os altos custos para grandes modelos e as ferramentas limitadas para desenvolvedores são todos desafios que ainda precisam ser abordados. No entanto, os blocos de construção fundamentais — zkVMs eficientes, redes de provas escaláveis e contratos de verificação modulares — já estão em vigor.

À medida que esses sistemas amadurecem, espera-se que os coprocessadores ZK e as redes de prova alimentem uma nova geração de aplicações que sejam confiáveis, privadas e interoperáveis por padrão.