[Thread in inglese] Co-fondatore di Scroll: Il percorso inevitabile di ZK

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Quarant'anni fa, la zero-knowledge proof (ZK) era solo un'idea trascurata, una curiosità matematica. Vent'anni fa, divenne un esperimento bancario da milioni di dollari. Oggi, la zero-knowledge proof non è più solo una promessa.

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Autore dell'articolo:

Sandy Peng

Punto di vista:

Sandy Peng: Dall'articolo originale del 1985, la zero-knowledge proof ha attraversato decenni di esplorazione accademica e scetticismo industriale: tra gli anni '80 e '90, gli studiosi hanno esteso le prove interattive alle varianti zero-knowledge ed esplorato implementazioni non interattive (come il metodo euristico Fiat-Shamir); negli anni 2000, aziende e gruppi di ricerca crittografica hanno iniziato esperimenti limitati, ma le implementazioni pratiche erano ancora rare, con la tecnologia principalmente confinata a sistemi di identità o privacy e scenari hardware specifici; dopo il 2020, con l'ascesa della blockchain e delle architetture roll-up, i costi, la latenza e la complessità ingegneristica dei sistemi ZK sono diminuiti drasticamente, ma il costo medio per prova era ancora di circa 80 dollari (fino a dicembre 2023). Oggi, il costo delle transazioni sulla chain Scroll è inferiore a 0,01 dollari, pari a una riduzione di 8.000 volte. Una tecnologia un tempo considerata "impossibile" è ora più economica di molti rollup basati su Optimism. La zero-knowledge proof non è solo uno strumento di scalabilità, ma offre anche una gestione della privacy, ovvero la possibilità di mostrare o nascondere selettivamente le informazioni, fornendo sicurezza finanziaria e dignità sia agli utenti che alle istituzioni, cosa che una blockchain trasparente non può realizzare. La diffusione della tecnologia zero-knowledge è simile allo sviluppo dell'AI. Nel campo dell'AI, molte aziende si concentrano sulla costruzione di modelli — OpenAI, Anthropic, Google, ecc. addestrano sistemi di base e controllano i livelli di ottimizzazione e i dati; altre aziende sviluppano applicazioni basate su questi modelli, confezionando l'intelligenza esistente in app, interfacce di chat o strumenti di produttività. Entrambi i metodi creano valore, ma generano rapporti di potere diversi: controllare il modello di base significa possedere la capacità principale, mentre sviluppare solo sopra di esso significa dipendere dalla roadmap di altri, come possedere la terra rispetto ad affittarla. Ad esempio, Apple ha integrato il modello OpenAI in Apple Intelligence invece di costruirne uno proprio. Anche i fornitori di modelli hanno capito che costruire solo modelli migliori non basta per dominare il mercato. Quando l'esperienza utente è fornita dalle applicazioni di livello superiore, i fornitori di modelli di base possono diventare infrastrutture invisibili, potenti ma facilmente sostituibili. Consapevole di ciò, OpenAI ha lanciato il proprio browser, interfaccia vocale e lo strumento di generazione video Sora, mostrando così le capacità del modello e mantenendo la relazione con l'utente. Questa tendenza sta accelerando anche nel settore crypto: alcuni team si concentrano sull'infrastruttura, altri sulle applicazioni per gli utenti. Entrambi sono ugualmente importanti: l'infrastruttura senza utenti è vuota, mentre le applicazioni senza controllo di base non possono scalare a lungo termine. Su questa base, Scroll sta evolvendo da una "single chain" a un ecosistema che include prodotti per l'utente finale, migliorando l'esperienza utente con un design mobile-first e realizzando uno sviluppo sinergico tra infrastruttura e applicazioni. L'infrastruttura di Scroll ha raggiunto progressi significativi in termini di costi e privacy. Con l'ultimo aggiornamento Feynman, il costo delle transazioni è inferiore a quello di alcuni OP-rollup; Cloak fornisce un livello di privacy auditabile per la chain; Ceno introduce la prossima generazione di prover zero-knowledge, utilizzando il protocollo GKR sumcheck. Dal lato utente, @usxcapital ha lanciato il primo neodollar guidato da zero-knowledge — una stablecoin sia privata che spendibile, con un rendimento di circa il 10-15%; Garden offre un'app di risparmio crypto; @ether_fi Cash ha completato 1,2 milioni di transazioni, con una spesa totale superiore a 100 milioni di dollari; progetti RWA come @ProjectMochaHQ hanno tokenizzato alberi di caffè in Kenya, permettendo a chiunque di investire in agricoltura; @ChatterPay consente trasferimenti tramite WhatsApp; @SynthOS__ utilizza l'AI per raccomandare portafogli di rendimento personalizzati. Lo sviluppo della zero-knowledge proof ha attraversato 40 anni, da curiosità matematica a esperimento bancario, fino a diventare oggi una tendenza inevitabile. Inizialmente costosa e difficile da implementare, oggi la zero-knowledge proof è efficiente e utilizzabile, garantendo la divulgazione selettiva dei dati e offrendo nuove possibilità per finanza, governance e sperimentazione istituzionale. Le blockchain trasparenti possono supportare speculazione, pagamenti ordinari e alcune applicazioni istituzionali, ma la mancanza di privacy le rende inadatte a scenari sensibili. Le blockchain con forte privacy possono realizzare quasi tutte le funzioni in ambito finanziario, di voto e di governance, fornendo una solida base per l'economia digitale e la sperimentazione istituzionale. La tecnologia zero-knowledge è passata da esperimento teorico a nucleo fondamentale e irreversibile dell'infrastruttura.