Apakah rendahnya harga ZKP merupakan proposisi palsu dari suku Aztec?

Pengantar:

Berangkat dari teknologi dan data terbawah, artikel ini mencoba menjawab apakah murahnya ZKP adalah proposisi yang salah.

Pendahuluan: Dengan kemajuan berkelanjutan dari teknologi ZKP (Zero-Knowledge Proof), masyarakat menjadi sangat tertarik dengan hubungan antara biaya dan kinerja. Sumber daya komputasi yang luas dan optimalisasi algoritme sangat diperlukan untuk menerapkan dan memelihara sistem tanpa bukti pengetahuan. Perhitungan ini dapat menimbulkan biaya yang tinggi, terutama ketika berhadapan dengan data yang sangat besar dan perhitungan yang rumit. Oleh karena itu, ZKP tidak sepenuhnya memiliki keunggulan biaya yang bergantung pada skenario penerapan spesifik.

Dengan latar belakang berita Aztec Connect yang terpaksa ditutup, penting bagi kami untuk mengevaluasi kembali keunggulan biaya yang diklaim dari teknologi ZKP. Meskipun ZKP disebut-sebut sebagai solusi yang dapat memberikan privasi tingkat tinggi, kegagalan sementara Aztec Connect setidaknya membuktikan bahwa teknologi ini menghadapi tantangan besar dalam hal biaya pada tahap ini.

Jika teknologi ZKP benar-benar hemat biaya, mengapa Aztec Connect tidak mampu mencapai keberlanjutan dalam operasionalnya? Yang lebih menarik adalah Aztec juga mendorong komunitas untuk melakukan fork, menerapkan, dan mengoperasikan versi baru Aztec Connect. Hal ini mengisyaratkan besarnya sumber daya yang diperlukan untuk menjalankan Aztec Connect secara mandiri. Hal ini juga semakin memperparah keraguan kami terhadap efektivitas biaya ZKP. Jika ZKP memang memiliki keunggulan biaya, lalu mengapa masyarakat memerlukan investasi sebesar itu agar proyek tetap berjalan?

Oleh karena itu, kita perlu melihat secara serius keunggulan biaya yang diklaim dari teknologi ZKP. Mungkin keunggulan biaya ZKP hanyalah ilusi yang dilebih-lebihkan, dan situasi sebenarnya mungkin lebih rumit. Ketika mengejar keunggulan biaya, kita perlu memikirkan tidak hanya optimalisasi satu aspek saja namun juga kinerja dan keseimbangan biaya keseluruhan sistem secara komprehensif. Misalnya, mengurangi biaya komputasi dapat meningkatkan biaya komunikasi, atau menggunakan algoritma yang lebih efisien mungkin memerlukan dukungan perangkat keras yang lebih kompleks. Oleh karena itu, kita perlu melakukan analisis biaya-manfaat yang komprehensif untuk proyek tertentu, mempertimbangkan strategi optimasi di semua aspek, dan menemukan titik keseimbangan terbaik.

Sumber: Bing Ventures

Mitos biaya yang rusak

Pertama, kita perlu mendefinisikan struktur biaya ZKP. Saat ini, berbagai metode definisi bersifat kompleks dan memiliki standar yang berbeda-beda, yang setidaknya mencakup biaya perangkat keras, biaya komputasi, biaya verifikasi, biaya penyimpanan, dll. Namun dalam artikel ini, mengikuti prinsip asli ZKP, definisi struktur biaya berfokus pada dua biaya inti yaitu biaya komunikasi dan komputasi. Biaya komunikasi mengacu pada biaya pertukaran informasi antara pembukti dan validator, sedangkan biaya komputasi mengacu pada biaya pembukti dan validator untuk melakukan perhitungan. Kedua biaya utama ini memainkan peran kompetitif inti dalam ZKP karena keduanya secara langsung mempengaruhi efisiensi dan keamanan pembuktian dan verifikasi. Jika biaya komunikasi dan biaya komputasi terlalu tinggi, efisiensi pembuktian dan verifikasi akan berkurang, sehingga mempengaruhi kinerja seluruh sistem.

Kini kembali ke arsitektur privasi Aztec, kita perlu menyadari bahwa ada perbedaan signifikan antara pendekatan Rollup Aztec dan solusi Lapisan 2 seri ZK lainnya. Dibandingkan dengan menggabungkan dan mengemas beberapa transaksi untuk menghasilkan bukti, Aztec perlu membuat bukti untuk setiap transaksi secara terpisah dan kemudian mengemasnya. Pendekatan ini mengakibatkan perlunya menghasilkan bukti independen untuk setiap transaksi, yang meningkatkan biaya penghitungan dan biaya bahan bakar, sehingga biaya bahan bakar Aztec lebih tinggi dibandingkan skema Rollup lainnya.

Selain itu, hanya bukti privasi yang dihasilkan secara asli oleh pengguna yang merupakan bukti tanpa pengetahuan yang tidak membocorkan informasi, dan bukti Rollup internal dan Rollup eksternal di atasnya belum tentu tanpa pengetahuan. Hal ini mengaburkan keunggulan privasi ZKP dan semakin mempertanyakan kelayakan keunggulan biaya ZKP. Metode gateway Aztec Connect relatif membengkak. Ini mengumpulkan transaksi ke Lapisan 1, dan mengimplementasikan agregasi dana dan panggilan fungsi Defi melalui Kontrak Jembatan Aztec. Namun, pendekatan gateway ini mungkin hanya cocok untuk jenis transaksi tertentu dalam hal pembagian biaya dan mungkin membuat penerapan proyek menjadi kurang fleksibel.

Sumber: Sin7Y

Sulit untuk mengukur efektivitas biaya

Hubungan antara biaya dan kinerja bersifat kompleks dan dinamis. Biasanya, biaya yang lebih rendah akan meningkatkan kinerja karena mengurangi overhead komputasi dan komunikasi, sehingga membuat sistem secara keseluruhan lebih efisien. Namun, mengejar biaya rendah secara berlebihan akan menyebabkan penurunan kinerja karena mengorbankan sumber daya komputasi dan komunikasi tertentu. Oleh karena itu, penting untuk menemukan keseimbangan yang sesuai antara biaya dan kinerja dalam sistem ZKP untuk memenuhi kebutuhan berbagai bidang aplikasi.

Bukti tanpa pengetahuan melibatkan verifikasi kebenaran klaim antara peserta yang berbeda dengan menyampaikan pesan, sehingga biaya komunikasi merupakan faktor kunci. Untuk mengurangi biaya komunikasi, kita dapat mempertimbangkan penggunaan protokol komunikasi dan algoritma kompresi yang efisien untuk mengurangi ukuran pesan dan waktu transmisi. Khusus untuk proyek Layer 2 seperti Aztec, komunikasi lintas rantai memerlukan penyampaian pesan dan data antara jaringan blockchain yang berbeda. Penyampaian pesan melibatkan komunikasi dan interaksi jaringan, yang menghasilkan biaya komunikasi tertentu. Khususnya untuk konstruksi DApp rantai penuh skala besar, volume transmisi pesan akan lebih besar, sehingga meningkatkan tekanan pada biaya komunikasi.

Bukti tanpa pengetahuan memerlukan perhitungan ekstensif untuk menghasilkan bukti dan memverifikasi kebenarannya. Untuk mengurangi biaya komputasi, kita dapat mengurangi langkah-langkah komputasi dan overhead penyimpanan yang tidak perlu dengan mengoptimalkan algoritma dan struktur data. Selain itu, komputasi paralel dan teknologi komputasi terdistribusi juga dapat digunakan untuk mendistribusikan tugas komputasi ke beberapa node guna meningkatkan efisiensi komputasi. Verifikasi ZKP pada rantai target relatif murah, namun proses menghasilkan pembuktian pada rantai sumber memerlukan biaya komputasi yang besar. Apalagi jika menggunakan metode verifikasi tradisional, biaya verifikasinya tinggi dan pengguna tidak mampu membelinya.

Sumber: Bing Ventures

Strategi pengendalian biaya yang lebih efektif

Penulis yakin dengan berkembangnya teknologi, biaya komunikasi mungkin tidak lagi menjadi kendala utama. Kemajuan teknologi komunikasi modern yang terus-menerus berarti bahwa biaya komunikasi menurun secara besar-besaran. Oleh karena itu, kita perlu lebih fokus pada optimalisasi biaya komputasi, yang mungkin akan lebih bermakna. Namun, seiring dengan meluasnya cakupan penerapan protokol tersebut, biaya komunikasi mungkin masih menjadi pertimbangan penting, dan perhatian terus-menerus harus diberikan pada skenario spesifiknya, agar dapat menggunakannya secara fleksibel.

Pada saat yang sama, kita harus tahu bahwa optimasi algoritma bukanlah satu-satunya cara untuk mengurangi biaya komputasi. Selain meningkatkan algoritme protokol, Anda juga dapat mempertimbangkan untuk memangkas biaya komputasi melalui inovasi teknologi di berbagai bidang seperti perangkat keras khusus, komputasi terdistribusi, atau pembelajaran mendalam. Metode-metode ini memerlukan lebih banyak penelitian dan demonstrasi jangka panjang, namun pasti akan membawa terobosan dalam peningkatan kinerja dan keunggulan biaya. Kami yakin arahan berikut ini patut mendapat perhatian lebih dalam kompetisi ZKP ke depan:

1. Kinerja tinggi dan biaya komputasi rendah: Proyek ZKP dengan kinerja tinggi dan biaya komputasi rendah akan sangat menarik. Artinya, proyek ini mampu menghasilkan dan memverifikasi bukti dengan cara yang efisien dengan tetap menjaga keamanan dan privasi. Proyek semacam ini akan mempunyai potensi penerapan yang luas dan mampu memenuhi kebutuhan praktis berskala besar. Saat ini terdapat beberapa sistem pembuktian ZKP yang berbeda, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan tersendiri. Kami lebih optimis terhadap proyek yang didedikasikan untuk meningkatkan dan menginovasi sistem pembuktian guna meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya komputasi, dan meningkatkan keamanan. Pengembang perlu mengeksplorasi konstruksi bukti tanpa pengetahuan yang lebih efisien dan algoritma verifikasi bukti tanpa pengetahuan yang lebih optimal untuk mencapai proses pembuatan dan verifikasi bukti yang lebih cepat dan lebih andal.
2. Proyek ZKP yang sukses harus memiliki fitur yang dapat diterapkan di dunia nyata. Artinya, mereka perlu mempertimbangkan kendala-kendala yang ada di dunia nyata dan memberikan solusi praktis. Misalnya, pertimbangan seperti kompatibilitas dengan infrastruktur dan sistem yang ada, kemudahan integrasi, dan kegunaan semuanya penting. Memanfaatkan perangkat keras khusus untuk mempercepat perhitungan ZKP merupakan arah penelitian yang penting. Penelitian di masa depan dapat fokus pada inovasi teknologi akselerasi perangkat keras, seperti penggunaan perangkat keras yang disesuaikan termasuk FPGA (Field Programmable Gate Array) atau ASIC (Application Spesifik Integrated Circuit). Dengan menggunakan akselerasi perangkat keras, kinerja dan efisiensi sistem ZKP dapat ditingkatkan, memberikan dukungan yang lebih baik untuk aplikasi skala besar dan skenario waktu nyata.

Sumber: Bing Ventures

Solusi masalah keamanan: Dalam sistem ZKP, keamanan sangatlah penting. Masalah keamanan dalam sistem ZKP adalah biaya tersembunyi terbesar, seperti pertahanan terhadap serangan dan kerentanan, keamanan pengaturan parameter dan jaminan keacakan, dll. Hanya dengan terus meningkatkan keamanan sistem ZKP, proyek semacam itu dapat memastikan keandalan dan kredibilitasnya dalam aplikasi praktis dan memberikan tingkat perlindungan dan jaminan privasi yang lebih tinggi kepada pengguna, yang akan dijalankan melalui seluruh proses desain biaya dan kinerja.

Singkatnya, proyek ZKP yang menjanjikan harus menampilkan kinerja tinggi dan biaya komputasi rendah. Hal ini juga harus berorientasi pada aplikasi praktis, aman dan dapat dipercaya, dapat diterapkan di dunia nyata dan terjamin sepanjang prosesnya. Kami memperkirakan bahwa pengembangan berkelanjutan teknologi ZKP akan memberikan prospek penerapan yang lebih luas untuk perlindungan privasi dan kinerja verifikasi. Kita juga perlu mempertimbangkan beberapa faktor ketika mengevaluasi efektivitas biaya proyek ZKP, termasuk sumber daya komputasi, persyaratan keamanan, persyaratan kinerja, dan kompleksitas implementasi dan pemeliharaan. Dalam beberapa kasus, ZKP dapat memberikan manfaat privasi dan keamanan yang signifikan yang mengimbangi peningkatan biaya. Namun, dalam kasus lain, biayanya mungkin melebihi nilai sebenarnya yang diberikan.

Penafian:

1. Artikel ini dicetak ulang dari [Bing Ventures]. Semua hak cipta milik penulis asli [Kyle Liu]. Jika ada keberatan terhadap cetak ulang ini, silakan menghubungi tim Gate Learn , dan mereka akan segera menanganinya.
2. Penafian Tanggung Jawab: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini adalah sepenuhnya milik penulis dan bukan merupakan nasihat investasi apa pun.
3. Terjemahan artikel ke bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, dilarang menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel terjemahan.