【ロングツイート】Cysic レポート：ZK ハードウェアアクセラレーションによる ComputeFi の道

Chainfeeds ガイド：

ゼロ知識証明（ZK）は次世代の暗号化およびスケーリング基盤インフラとして、ブロックチェーンのスケーリング、プライバシーコンピューティング、zkML、クロスチェーン検証などの新興アプリケーションにおいて広範な可能性を示しています。しかし、その証明生成プロセスは計算量が非常に大きく、遅延も高いため、産業化の実現における最大のボトルネックとなっています。

出典：

Jacob Zhao

見解：

Jacob Zhao：GPUはAIとZKの中核的な計算リソースとなっています。人工知能（AI）分野では、GPUはその強力な並列計算アーキテクチャと成熟したエコシステムにより、ほぼ代替不可能な主流ハードウェアとなっています。特にディープラーニングやニューラルネットワークのトレーニングおよび推論において、GPUは比類なき優位性を発揮しています。トレーニング過程では、ニューラルネットワークは大量の行列演算と高い並列度の計算を必要とし、これはまさにGPUが得意とするタスクです。CUDA（Compute Unified Device Architecture）プログラミングモデルやPyTorch、TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークと組み合わせることで、GPUは非常に高い計算効率を実現できます。これにより、GPUは大型AIモデル（GPT、BERTなど）の理想的な選択肢となり、トレーニング時だけでなく、デプロイ時の推論にも適しています。ZK分野においても、GPUは重要な役割を果たしています。ゼロ知識証明（Zero-Knowledge Proof、略してZK）は、一方がある情報の真実性を証明しつつ、その情報自体を明かさない暗号アルゴリズムです。ZKの計算タスクにおいて、GPUはその高い並列度と大きなスループットにより、現在主流の計算リソースとなっており、特に初期段階では、GPUはコストが低く入手しやすいという利点から理想的な選択肢となっています。しかし、GPUの限界も明らかです。多くのZK証明アルゴリズムにおいてGPUは優位性を持ちますが、特定のタスク、例えば大きな整数のモジュロ演算、MSM（多項式乗算）、FFT/NTT（高速フーリエ変換／数論変換）などでは、GPUのストレージ帯域幅やメモリ帯域幅がボトルネックとなります。これらの計算タスクはストレージと帯域幅に非常に高い要求があり、GPUのアーキテクチャはこれらのボトルネックに完全には最適化されていません。そのため、GPUがZK分野で主導的地位を占めているものの、長期的にはより専用のハードウェアソリューションが不可避となります。FPGA（フィールドプログラマブルゲートアレイ）は、プログラム可能なハードウェアとして、長らくGPUとASICの中間的なソリューションと見なされています。GPUと比較して、FPGAはより高い柔軟性を持ち、開発者はニーズに応じてハードウェアをプログラムしカスタマイズできます。この柔軟性により、FPGAは多くの応用シーンで優れたパフォーマンスを発揮し、特にアルゴリズム開発や最適化段階で有用です。FPGAのハードウェアプログラマビリティは、ZK証明アルゴリズムの検証やイテレーション、プロトタイプ検証、低遅延が求められるシーン（高頻度取引、5G基地局など）に理想的な選択肢となります。ZK分野において、FPGAの応用には大きな可能性があります。ZK証明アルゴリズムは絶えず進化しており、多くの研究チームが具体的なニーズに応じてアルゴリズムを調整・最適化していますが、FPGAの柔軟性はまさにこのニーズに応えます。開発者は異なるZKアルゴリズムに応じてハードウェアアーキテクチャをカスタマイズし、パフォーマンスの最大化を実現できます。さらに、FPGAは消費電力や遅延の面でも一定の優位性を持ち、特に計算リソースに高い要求がある低消費電力のエッジコンピューティングシーンではFPGAが有利です。Cysic Networkは、ComputeFi（計算金融）コンセプトに基づく分散型ネットワークであり、GPU、ASIC、マイニングマシンなどの計算リソースを金融化し、従来の計算リソースの制約を打破し、計算リソースのプログラマブル化、検証可能化、取引可能化を実現することを目指しています。このネットワークはCosmos SDK（ソフトウェア開発キット）とProof-of-Compute（PoC）メカニズムに基づき、分散型のタスクマッチングおよび多重検証市場を構築し、ZK証明、AI推論、マイニング、高性能計算（HPC）などの計算ニーズを統一的にサポートします。Cysicの目標は、Web3エコシステムに新たなインフラを提供し、特に計算力分野において計算リソースの流動性と分散化を推進することです。Cysic Networkの重要な強みは、その独自の垂直統合能力にあり、自社開発のZK ASIC、GPUクラスター、ポータブルマイニングマシンを活用して効率的な計算リソースを提供できます。CysicチームはGPUとASICの強みを組み合わせることで、異なる応用シーンに合わせたカスタマイズされた計算力サポートを提供し、ネットワークの柔軟性と拡張性をさらに高めています。さらに、Cysicは二重トークンメカニズム（CYSとCGT）を採用しており、CYSは主にネットワークガバナンスと報酬メカニズムに、CGTは計算力取引と流動性サポートに使用されます。