zkEVMs: Смарт-контракти на 2-му рівні
8
Розуміння zkEVMs: Доносимо Смарт-контракти на 2-й Рівень
Блокчейн Ethereum революціонізував децентралізовані додатки за допомогою смарт-контрактів, проте перенаселеність на його головній мережі створює виклики для широкої надбудови. Рішення для масштабування на 2-му рівні вирішують це, переміщаючи обробку транзакцій офчейн, але до нещодавна вони не підтримували смарт-контракти.
Введення zkEVMs: Ethereum Віртуальні Машини з Нульовими Знаннями, які дозволяють смарт-контракти на 2-му рівні при збереженні безпеки. Давайте поглиблено розглянемо zkEVMs, як вони працюють, виклики, з якими стикалися при їх створенні, приклади наразі доступних систем, і чому вони представляють собою настільки захоплюючий прорив. Основні моменти: zkEVMs революціонізують масштабування блокчейна, переносячи смарт-контракти в світ збереження приватності 2-го рівня. Шляхом поєднання потужної Ethereum Віртуальної Машини з доказами знань, zkEVMs відкривають можливість для повністю приватного, але повністю перевіреного використання смарт-контрактів. Проекти, такі як Polygon Hermez і zkSync вже запустили основні мережі з контрактами, що базуються на zkEVM. Хоча витрати залишаються високими, а користувацький досвід може бути грубим, щоденно здійснюються досягнення.
Як працює zkEVM
Для розуміння zkEVMs ми повинні спочатку зрозуміти, як вони вписуються в масштабне екосистему Ethereum 2-го рівня. Головний блокчейн Ethereum 1-го рівня неефективний для високого обсягу транзакцій через обмеження, такі як об`єм блоку і швидкість обробки транзакцій. Рішення на 2-му рівні вирішують це, об`єднуючи транзакції та обробку їх офчейн через техніки, такі як оптимістичні та знання-нульові rollups.
Зокрема, zkRollups використовують докази знань для криптографічної перевірки транзакцій, не розголошуючи їх деталей публічно. Це зберігає конфіденційність користувачів, дозволяючи довірчу перевірку. Однак ранні zkRollups потребували більше підтримки для смарт-контрактів, оскільки дизайн Ethereum Віртуальної Машини не враховував доказів. zkEVMs змінюють це, поєднуючи EVM та докази знань.
На високому рівні так працюють zkEVMs: zkEVM виконує код смарт-контракту офчейн, переходячи між станами, так само, як EVM головної мережі. Генеруючи докази знань про правомірність переходів стану, базованих на коді, введеннях та нових виходах. Докази подаються на Ethereum, де будь-хто може їх перевірити, не бачачи сирі дані. Після підтвердження новий стан програми стає частиною данихового шару zkEVM, сумісного з EVM.
zkEVMs поєднують універсальний розрахунок EVM з довіреним середовищем виконання zkRollups та перевагами приватності, відкриваючи можливість масштабування смарт-контрактів. Користувачі насолоджуються майже миттєвими транзакціями, тоді як додатки можуть мати доступ до всього інструментарію та екосистеми Ethereum.
zkEVMs можуть перевіряти та виконувати операції блокчейну не потребуючи розкривати всі деталі. Це схоже на те, що кажуть: `Я можу довести, що ця транзакція або контракт є правильним і дотримується правил, але я не покажу вам всі внутрішності цього`.
Виклики створення zkEVMs
Хоча zkEVMs відкрили перспективні можливості, вони виявили, що їх потенціал ставлять перед великими технічними викликами. EVM ніколи не був спроектований з доказами, тому декілька аспектів конфліктують з цим новим парадигмом.
По-перше, базова архітектура стеку EVM виявилась складною для перетворення в формат, сумісний із доказами. Його спеціальні опкоди для обробки помилок також ускладнювали зусилля з побудови перевірки схем.
Проблемою була зберігання, оскільки Merkle Patricia tree EVM виходив в суперечність з потребами у доказах. Заміна функції хешування KECCAK256 допомогло, але ризикувала руйнуванням сумісності інфраструктури.
Найбільш значущим є те, що докази знань вимагають обчислювально-інтенсивних операцій, що підвищують витрати, особливо офчейн. Генерування та перевірка доказів кожної транзакції виконання смарт-контрактів вимагали недосяжних ресурсів.
Вирішення цих питань вимагало переосмислення основних компонентів EVM та спонукувало до інновацій доказів, таких як оптимізовані схеми та гібридні схеми STARK-SNARK. Хоча багато досягнень було зроблено, оптимізації продовжуються в міру того, як галузь розвивається. Удосконалення zkEVMs вимагало узгодження двох відмінних, але важливих технологій.
Типи zkEVMs
Хоча дослідження тривають, декілька систем zkEVM вже запущено, кожна підходить до технічних викликів трохи по-різному:
- Polygon Hermez: Використовує комбінацію SNARKs та STARKs разом із інтерпретатором байткоду EVM на zkEVM. Powered by the MATIC token.
- zkSync: Їхній zkEVM базується на власних zk-опкодах та реєстровій віртуальній машині. Ще немає власного токена, хоча існує спекуляція щодо надходження приблизного запуску airdrop.
- AppliedZKP: Реалізація, яка зосереджена на ергономіці для розробників через інтеграцію Solidity.
- Matter Labs ZKSync: Matter Labs використовує проміжне представлення та оптимізуючий компілятор.
Поза технічними відмінностями ці zkEVMs також відрізняються функціональністю, оптимізацією користувацького досвіду та партнерськими екосистемами. Всі вони представляють значущі досягнення у доказі сумісності EVM, зберігаючи практичну використовність та продуктивність.
Користувацький підхід до проекту Споживачі Юнікальні переваги
Polygon Hermez EVM-сумісний, SNARK-системи протоколів децентралізованих фінансів, DEXes Великі обсяги, орієнтовано на ETH
zkSync EVM, SNARK-систем, JAASM децентралізовані фінанси, додатки Speed, Децентралізація
AppliedZKP zkVM, схеми Дослідники, Забудовники Фокус на безпечності дослідження
Matter Labs Loop zkSNARKs, оптимістичні додатки, протоколи Гнучкі припущення
Популярні проекти zkEVM та області фокусу Користь zkEVMs
Злагоджуючи розумні контракти Ethereum з масштабуванням, зберігаючи приватність, zkEVM обіцяє багато переваг як для користувачів, так і для розробників: Швидші та Дешевіші Транзакції: з транзакціями, виконаними офчейн порціями, zkEVMs можуть обробляти тисячі транзакцій на секунду, порівняно з 15 TPS Ethereum. Витрати на газ також набагато нижчі. Покращена Приватність: користувачі отримують надійну конфіденціальність, не довіряючи централізованим службам, оскільки на публічному блокчейні розголошуються лише криптографічні докази. Масштабування Смарт-контрактів: додатки отримують можливість масштабуватися через 2-й рівень, зберігаючи основні переваги Ethereum, такі як децентралізована безпека. Продовження Розробки: розробники використовують ті самі мови Solidity/Vyper, інструменти, фреймворки для тестування та живу екосистему Ethereum. Міжланцюгова Взаємодія: з покращенням сумісності EVM, мости можуть одного дня дозволити активам та обчисленням безшовно переходити через різні ланцюги.
Широке поширення zkEVMs може реалізувати візію Ethereum як універсального децентралізованого магістрального кабелю, де мережі 2-го рівня викликають його повний потенціал через масштабованість та приватність. Проте, виникають виклики у просуванні цих користей. Поточний статус та перспективи
Хоча zkEVMs концептуально просунулися, істотні перешкоди
Мастеркард и ДжейПиМорган запускают токенизированный валютный обмен для ускорения межбанковских трансакций
Mastercard и ДжейПиМорган объединили усилия для внедрения токенизированного валютного обмена, улучшая межбанковские B2B-транзакции. Это повысит прозрачность и скорость расчетов! 💱✨🌐
Fhenix запускает обновлённую тестовую сеть Nitrogen с новыми возможностями для децентрализации и безопасности на основе гомоморфной шифровки (FHE)
Fhenix запустила тестовую сеть Nitrogen с улучшениями для децентрализации и безопасности. Новые функции, такие как Threshold Network и Параллельное Декодирование, обеспечат мощные конфиденциальные приложения на Ethereum. 🚀🔒💻✨
Hedera Hashgraph и abrdn: Токенизация активов на платформе HBAR для повышения ликвидности и финансовой доступности
Hedera Hashgraph привлекает внимание к токенизации реальных активов через сотрудничество с abrdn. Ожидается прирост ликвидности и значительное обновление производительности блокчейна. 🚀📈💰
Polyhedra и Berkeley RDI запускают zkML для повышения доверия к ИИ и обеспечения конфиденциальности данных
Polyhedra и Berkeley RDI совместно запускают zkML, обеспечивающий доверие к ИИ через доказательства с нулевым разглашением. Эта технология усиливает прозрачность и безопасность в машинном обучении. 🌟🔐✨