協處理器的歷史背景與發展

在傳統計算機領域中，協處理器是爲CPU分擔繁雜任務的處理單元。這種技術在計算機行業中非常普遍，例如蘋果公司在2013年推出的M7運動協處理器大大提高了智能設備的運動檢測靈敏度。廣爲人知的GPU則是Nvidia於2007年提出的協處理器概念，主要負責圖形渲染等任務。GPU通過處理計算密集型代碼來加速CPU上運行的應用程序，這種架構被稱爲"異構"或"混合"計算。

協處理器的主要作用是承擔復雜且性能要求高的特定任務，使CPU能夠專注於處理更靈活多變的工作。

在以太坊網路中，有兩個嚴重制約應用發展的問題:

1. 高昂的Gas費用限制了鏈上應用的開發範圍。普通轉帳操作需要21000 Gas，這已經是以太坊網路Gas費用的底線。其他操作如數據存儲會消耗更多Gas，這嚴重阻礙了應用和用戶的大規模採用。

2. 智能合約只能訪問近期的256個區塊數據，未來隨着Pectra升級和EIP-4444提案的實施，全節點將不再存儲過去的區塊數據。這種數據缺失導致基於數據的創新應用難以出現，影響了類似Tiktok、Instagram等數據密集型應用在區塊鏈上的發展。

這些問題暴露出計算能力和數據可用性是限制新計算範式大規模採用的主要原因。以太坊區塊鏈本身並不是爲處理大量計算和數據密集型任務而設計的。爲了兼容這些應用，需要引入協處理器概念。以太坊鏈本身作爲CPU，協處理器則類似GPU，處理計算和數據密集型任務。

隨着零知識證明技術的發展，爲保證協處理器在鏈下計算的可信性，大多數協處理器項目都以零知識證明爲技術基礎。

ZK協處理器的應用範圍非常廣泛，幾乎涵蓋了所有真實的去中心化應用場景，包括社交、遊戲、DeFi、基於鏈上數據的風控系統、預言機、數據存儲、大語言模型訓練推理等。理論上，Web2應用能實現的功能，ZK協處理器都能在區塊鏈上實現，同時以太坊作爲最終結算層保障應用安全性。

目前業界對ZK協處理器的定義尚未完全統一。ZK-Query、ZK-Oracle、ZKM等都可被視爲協處理器，它們能協助查詢鏈上完整數據、鏈下可信數據以及鏈下計算結果。從這個角度看，Layer2本質上也是以太坊的一種協處理器。

協處理器項目概覽

當前比較知名的協處理器項目主要集中在三個應用場景:鏈上數據索引、預言機和ZKML。其中通用型ZK虛擬機項目如Delphinus專注於zkWASM，而Risc Zero則致力於Risc-V架構。

協處理器技術架構

以通用型ZK協處理器爲例，我們重點分析Risc Zero、Lagrange和Succinct三個項目的技術架構，以了解這類通用虛擬機在技術和機制設計上的異同，從而判斷協處理器的未來發展趨勢。

Risc Zero

Risc Zero的ZK協處理器名爲Bonsai，它構建了一套與區塊鏈無關的零知識證明組件。Bonsai基於Risc-V指令集架構，具有極強的通用性，支持Rust、C++、Solidity、Go等多種編程語言。

Bonsai的主要功能包括:

1. 通用zkVM，可在零知識/可驗證環境中運行任何虛擬機。
2. 可直接集成到智能合約或區塊鏈的ZK證明生成系統。
3. 通用rollup，將Bonsai上證明的計算結果分發到鏈上。

Bonsai的核心組件包括:

1. 證明者網路：接收並驗證ZK代碼，生成ZK證明。
2. Request Pool：存儲用戶發起的證明請求。
3. Rollup引擎：收集證明結果並打包上傳到以太坊主網。
4. Image Hub：存儲函數和應用程序的可視化開發者平台。
5. State Store：鏈下狀態存儲。
6. Proving Marketplace：ZK證明產業鏈的算力市場。

Lagrange

Lagrange旨在構建協處理器和可驗證數據庫，包含區塊鏈上的歷史數據，支持無需信任的應用開發。其主要功能包括:

1. 可驗證數據庫：索引鏈上智能合約存儲，將狀態存入數據庫。
2. 基於MapReduce原則的計算：支持並行執行的zkMR架構。

Lagrange的數據庫設計涉及合約存儲數據、EOA狀態數據和區塊數據三部分。它創建了對SNARK證明友好的區塊數據結構，每個葉子節點都是一個區塊頭。

Lagrange的ZKMR虛擬機計算分爲兩個步驟:

1. Map：分布式機器對數據進行映射，生成鍵值對。
2. Reduce：分布式計算機分別計算證明，然後合並。

ZKMR能將小型計算的證明組合成整體計算的證明，有效擴展復雜計算的證明能力。

Succinct

Succinct Network的目標是將可編程事實集成到區塊鏈開發各個環節中。它支持包括Solidity和專門的零知識領域語言在內的多種代碼，可在鏈下協處理器中執行。

Succinct的鏈下ZKVM稱爲SP（Succinct Processor），支持Rust和其他LLVM語言。其核心特性包括:

1. 基於STARKs的遞歸證明技術。
2. 支持SNARKs到STARKs的包裝器。
3. 以預編譯爲中心的zkVM架構。

協處理器項目比較

在比較通用ZK協處理器時，我們主要考慮以下幾個方面:

1. 數據索引/同步能力
2. 採用的技術路線（SNARKs vs STARKs）
3. 是否支持遞歸證明
4. 證明系統的效率
5. 生態合作情況
6. 融資背景

目前，主流項目的技術路徑趨於一致，如都採用STARKs到SNARKs的包裝器，以及遞歸證明技術。鑑於ZK算法的證明生成是成本和時間消耗最大的環節，各項目都在構建證明者網路和雲算力市場。

在技術路徑相似的情況下，項目的突破可能更依賴於團隊實力和背後VC的生態資源支持，以爭取更大的市場份額。

協處理器與Layer2的區別

與面向用戶的Layer2不同，協處理器主要面向應用開發。它可以作爲加速組件或模塊化組件，應用於以下場景:

1. 作爲ZK Layer2的鏈下虛擬機組件
2. 爲公鏈上應用提供鏈下算力
3. 作爲公鏈應用獲取其他鏈可驗證數據的預言機
4. 充當跨鏈橋進行消息傳遞

協處理器帶來了全鏈實時同步數據和高性能低成本可信計算的潛力，能夠重構區塊鏈的多數中間件，包括預言機、數據查詢、跨鏈橋等。

協處理器面臨的挑戰

1. 開發者入門門檻高，需要掌握特定語言和工具。
2. 行業處於早期階段，zkVM性能涉及多個復雜維度。
3. 硬件等基礎設施尚未成熟，商業化落地仍需時日。
4. 各項目技術路徑相似，難以形成顯著優勢，競爭焦點轉向資源和生態合作。

總結與展望

ZK技術具有極強的通用性，有助於以太坊生態從去中心化向去信任化發展。ZK協處理器作爲ZK技術落地的重要工具，理論上可以實現任何Web2應用的區塊鏈版本。

ZK協處理器的大規模採用主要取決於兩個因素:全鏈實時可證明數據庫和低成本鏈下計算。這一目標需要逐步迭代實現。ZK算力芯片的商業化應用是協處理器大規模落地的關鍵前提。

當前市場週期缺乏創新，爲構建下一代大規模應用技術提供了機會窗口。預計在下一個週期，ZK產業鏈有望實現商業化落地。現在正是關注能夠支持10億用戶鏈上交互的核心技術的最佳時機。