Các Trường Hợp Ứng Dụng Thực Tế

Phân tích trên chuỗi: Truy vấn dữ liệu lịch sử

Một trong những ứng dụng có ảnh hưởng nhất của các đồng xử lý ZK là trong lĩnh vực phân tích dữ liệu trên chuỗi. Các blockchain chứa một lượng lớn dữ liệu lịch sử, chẳng hạn như số dư người dùng, trạng thái hợp đồng và nhật ký sự kiện. Tuy nhiên, việc truy cập và phân tích dữ liệu này theo thời gian thực có thể tốn kém hoặc không khả thi trực tiếp trên chuỗi. Các đồng xử lý ZK cung cấp một giải pháp bằng cách cho phép các nhà phát triển truy vấn các trạng thái blockchain lịch sử ngoài chuỗi và trả về các chứng minh rằng phép toán đã được thực hiện chính xác.

Axiom là một trong những nền tảng đầu tiên biến ý tưởng này thành sản phẩm. Nó cho phép các hợp đồng thông minh truy vấn dữ liệu Ethereum lịch sử, chẳng hạn như việc một ví có giữ số dư tối thiểu tại một khối trong quá khứ hay không, mà không cần phải phân tích thủ công bộ nhớ hoặc chạy một nút lưu trữ đầy đủ. Yêu cầu được gửi đến bộ đồng xử lý của Axiom, bộ này truy xuất dữ liệu từ một nguồn ngoài chuỗi đã được xác minh, thực hiện tính toán bên trong zkVM và tạo ra một chứng minh. Chứng minh này sau đó được gửi đến Ethereum, nơi nó được xác minh bởi một hợp đồng. Hợp đồng sau đó có thể hành động dựa trên kết quả như thể nó đã được tính toán trên chuỗi, với đầy đủ sự tin tưởng.

Bằng cách cho phép các hợp đồng truy cập vào bối cảnh lịch sử đã được xác minh, các đồng xử lý ZK như Axiom mở ra cánh cửa cho các giao thức DeFi thông minh hơn, quản trị có điều kiện và phần thưởng dựa trên thời gian, tất cả trong khi giữ cho blockchain nhẹ.

Các truy vấn trạng thái chuỗi chéo và cầu nối rollup

Một trường hợp sử dụng quan trọng khác cho các coprocessor ZK và mạng chứng minh là cho phép giao tiếp giữa các chuỗi một cách an toàn. Truyền thống, việc chuyển dữ liệu hoặc tài sản giữa các chuỗi liên quan đến việc tin tưởng vào các trung gian hoặc sử dụng giả định lạc quan với thời gian trễ. Chứng minh không kiến thức cung cấp một lựa chọn không cần tin cậy. Chúng cho phép một chuỗi xác minh một chứng minh rằng một trạng thái hoặc giao dịch cụ thể đã xảy ra trên chuỗi khác, mà không cần chạy một nút đầy đủ của chuỗi nguồn.

Mạng Lagrange cho phép các nhà phát triển thực hiện các truy vấn chuỗi chéo theo cách có thể xác minh. Một hợp đồng thông minh trên Ethereum, ví dụ, có thể yêu cầu chứng minh quyền sở hữu token hoặc tham gia bỏ phiếu trên một rollup như Fraxtal. Bộ đồng xử lý của Lagrange truy xuất và xử lý trạng thái cần thiết, tạo ra một chứng minh, và chuyển nó qua mạng chứng minh của mình đến chuỗi mục tiêu. Hợp đồng nhận được xác thực chứng minh và sử dụng thông tin ngay lập tức, không cần phải có độ trễ cuối cùng hay cầu nối tin cậy.

Tương tự, zkLink đang phát triển cơ sở hạ tầng kết nối tính thanh khoản và logic qua nhiều chuỗi. Nó cho phép dApps tổng hợp trạng thái từ các mạng khác nhau bằng cách sử dụng ZK proofs và đồng bộ hóa các cập nhật mà không từ bỏ tính bảo mật. Những hệ thống này cải thiện khả năng tương tác trong khi vẫn duy trì các đảm bảo mật mã mạnh mẽ, khiến chúng phù hợp cho việc cho vay, giao dịch và quản trị giữa các chuỗi.

AI x ZK: Xác minh đầu ra ML mà không tiết lộ đầu vào

Các bộ xử lý đồng kiến thức bằng không cũng đang được khám phá trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo. Các mô hình học máy ngày càng được sử dụng trong các ứng dụng phi tập trung, nhưng việc xác minh đầu ra của chúng là một thách thức. Nếu một người dùng gửi một kết quả ML — chẳng hạn như điểm số, dự đoán hoặc phân loại — làm thế nào mà ứng dụng có thể biết rằng nó đã được tính toán chính xác và không bị thao túng?

Học máy ZK, hay ZKML, giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép người dùng chạy một mô hình ML ngoài chuỗi và tạo ra một chứng minh không biết (zero-knowledge proof) về kết quả của nó. Chứng minh này xác nhận rằng một đầu vào cụ thể đã được xử lý bởi một mô hình cụ thể và tạo ra một kết quả hợp lệ, mà không tiết lộ đầu vào đó hoặc các trọng số nội bộ của mô hình. Điều này bảo vệ cả quyền riêng tư của người dùng và tính toàn vẹn của mô hình.

Mina Protocol đã trở thành một trong những người đóng góp hàng đầu trong lĩnh vực này, phát triển các công cụ zkML biến các mạng nơ-ron thành các mạch tương thích với hệ thống chứng minh ZK. Các nhà phát triển có thể thực hiện suy diễn ngoài chuỗi và đăng một chứng minh lên chuỗi, cho phép các hợp đồng thông minh hoạt động dựa trên các đầu ra đã được xác minh từ các mô hình học máy.

Cách tiếp cận này cho phép kiểm tra danh tính bảo vệ quyền riêng tư, đánh giá rủi ro và lọc nội dung trong một bối cảnh phi tập trung. Khi các mô hình ML trở nên mạnh mẽ hơn, khả năng xác thực hành vi của chúng một cách đáng tin cậy sẽ ngày càng quan trọng.

Chơi game riêng tư, danh tính chống Sybil, và nhiều hơn nữa

Tính chất mô-đun của các đồng xử lý ZK khiến chúng có thể áp dụng cho nhiều trường hợp sử dụng mới nổi. Trong trò chơi, ví dụ, người chơi có thể muốn chứng minh thành tích, điểm số hoặc trạng thái kho mà không tiết lộ tất cả dữ liệu trò chơi. Các đồng xử lý ZK cho phép người chơi tạo ra các chứng minh cho các hành động trong trò chơi của họ, có thể được sử dụng để nhận thưởng, xếp hạng bảng thành tích hoặc truy cập nội dung Gated, tất cả trong khi giữ dữ liệu nhạy cảm được riêng tư.

Trong các hệ thống danh tính, các chứng minh ZK có thể chứng minh rằng một người dùng đáp ứng các tiêu chí nhất định — chẳng hạn như tính duy nhất, độ tuổi hoặc lịch sử sở hữu — mà không tiết lộ thông tin cá nhân. Điều này rất quan trọng cho các nền tảng xã hội phi tập trung và các DAO cần khả năng chống Sybil hoặc quyền truy cập dựa trên vai trò mà không dựa vào các nhà cung cấp danh tính tập trung.

Các dự án như Worldcoin đang khám phá các phương pháp kết hợp dữ liệu sinh trắc học với bằng chứng không kiến thức để xác nhận nhân loại độc nhất trong khi vẫn bảo vệ sự ẩn danh của người dùng. Mặc dù thiết kế gây tranh cãi, kiến trúc bằng chứng cơ bản đang được tinh chỉnh và thử nghiệm thông qua các chuỗi công khai như World Chain. Các mạng lưới bằng chứng trong các hệ thống này đóng vai trò như các điều phối viên quy mô cho các xác nhận danh tính toàn cầu.

Những gì đang diễn ra ngay bây giờ, những gì sắp tới

Nhiều trường hợp sử dụng được mô tả ở trên đã hoạt động hoặc đang trong quá trình phát triển tích cực. Axiom đã tích hợp với các giao thức DeFi hàng đầu để hỗ trợ phân tích trên chuỗi với dữ liệu lịch sử được xác minh. Cơ sở hạ tầng truy vấn đa chuỗi của Lagrange đang được thử nghiệm trên các rollup, cho phép các hợp đồng thông minh truy cập dữ liệu qua các mạng. Các công cụ zkML từ Mina, Risc Zero và Modulus đang được tinh chỉnh để hỗ trợ suy diễn mạng nơ-ron hiệu quả trong điều kiện không biết.

Các mạng lưới chứng minh như Succinct và ZeroGravity đang triển khai các testnet cho phép các nhà phát triển gửi yêu cầu tính toán tùy ý và nhận kết quả đã được xác minh thông qua các callback hợp đồng thông minh. Những mạng lưới này đang trừu tượng hóa sự phức tạp của việc tạo ra và truyền tải chứng minh, làm cho cơ sở hạ tầng không biết (zero-knowledge) có thể sử dụng được bởi các nhà phát triển không phải là chuyên gia về mật mã.

Đồng thời, vẫn còn những hạn chế. Độ trễ trong việc tạo chứng cứ, chi phí cao cho các mô hình lớn và công cụ phát triển hạn chế đều là những thách thức vẫn cần được giải quyết. Tuy nhiên, các khối xây dựng cơ bản — các zkVM hiệu quả, mạng chứng cứ có khả năng mở rộng và các hợp đồng xác minh mô-đun — hiện đã được thiết lập.

Khi các hệ thống này trưởng thành, các đồng xử lý ZK và mạng chứng minh dự kiến sẽ cung cấp năng lượng cho một thế hệ ứng dụng mới mà không cần tin tưởng, riêng tư và tương tác với nhau theo mặc định.