V神發(fā)表zk
以太坊創(chuàng)辦人 Vitalik今日2部落格新文章提及zkEVM多客戶端,,可以透過多種不同品牌的 zkEVM 達成去中心化,、容錯并借此驗證以太坊 Layer1,只是工作量需求將會非常龐大,,但他認為可以透過 AI技術(shù)來加速這個流程,。前情提要: V神遭設(shè)局燒毀400兆枚柴犬幣,,提案鬼才承認:創(chuàng)造SHIB前就想利用Vitalik burn背景補充: V神:我在加密支付上的5個失敗教訓、如何優(yōu)化,?
以太坊創(chuàng)辦人 Vitalik 今日2于個人部落格刊登新文章《以太坊的多客戶端理念將如何與 ZKEVM 互動,?》,內(nèi)容提及當前以太坊客戶端的多元化原因,,以及零知識證明未來的發(fā)展,、如何保護以太坊Layer1 以及多客戶端的想像,而 Vitalik 認為當前困難的零知識證明生成可能在 AI 的普及下將可能變成快速、輕松實現(xiàn) EVM等校并能識別所有錯誤,,他也談及以太坊未來的藍圖:
客戶端多元化的原因
Vitalik 一開始在文章中提及,,當前以太坊節(jié)點客戶端擁有許多團隊,他認為這是一種哲學,,借由多元化客戶端的方式,,可以降低軟體錯誤后,導(dǎo)致整個網(wǎng)路的災(zāi)難性崩潰風險,。他以 2010 年的比特幣溢出漏洞為例子,,他認為主要是當時的開發(fā)生態(tài)不夠成熟,不然當時很可能會讓大量的交易所,、或者錢包遭到攻擊,,而如果當時有五個比特幣客戶端的話,不可能全部出現(xiàn)同樣的錯誤,。
相反的多個客戶端會出現(xiàn)共識錯誤的問題,,但只要客戶端數(shù)量越多時,出現(xiàn)共識的風險程度也會越小,,而 Vitalik 的理論顯示,,建議維持在三個以上的多客戶端,應(yīng)該是比較好的作法,。
binance中国以太坊共識層及執(zhí)行層客戶端分布ZKEVM如何進入Layer 1
在百花齊放的 Layer 2 中,,為何 Vitalik 獨鍾愛 zkRollup?在本文中也講述了他的理由,,當前零知識證明匯是一個已知可行且能幫助 Layer 1 進行驗證的匯總方式,,而 Vitalik 也提出了兩種方式來驗證 Layer1:
選項 1:限制 Layer 1 活動,強制將活動移到第二層進行透過這種形式,,如此一來 Layer 1 便可成為完全 Layer 2 的純粹匯總鏈,,當大多數(shù)交易都處在 Layer 2 上十,可以讓一整個 Layer 1 區(qū)塊包含完整的 SNARK 證明以及部份的存款取款操作,。
但明顯地這樣做有好幾個缺點,,首先是許多 L1 原生應(yīng)用將變成經(jīng)濟上不可行,且有可能無法使 Layer 1 驗證本身變得便宜,,而 Vitalik 也認為即使是 L2 優(yōu)先更高的生態(tài),,某種程度上可以讓 dapp 在 Layer 1 上負擔的起,好處也是很多的例如大金額的應(yīng)用可以集中在 Layer 1 上,。
選項 2:SNARK驗證第 1 層
在 Layer 2 上完全 EVM 以太坊等校的的 zkEVM 可以用來驗證以太坊 EVM 的執(zhí)行,,但須要撰寫更多有關(guān) SNARK 代碼來驗證不同 Layer 間區(qū)塊的共識,將是一個非常具有挑戰(zhàn)性的工程,,而如今從 zkEVM 到驗證以太坊區(qū)塊通常需要數(shù)分鐘到數(shù)小時不等的時間,,實時生成證明就變成一個或多個挑戰(zhàn)除非從三點改進:
刪除許多對于 SNARK 不友好的組件,可加速生成或者透過專門硬體方式來加速通過執(zhí)行平行化改進架構(gòu)處理而 Vitalik也提及實現(xiàn)這些的最好客戶端的方式,就是透過 Open multi ZKEVM,,即有多個不同的 ZKEVM 客戶端,,都在生成自己對自己兼容的證明,他認為這是當前以太坊發(fā)展可以實現(xiàn)的,,而透過這樣的模式也會面對新的挑戰(zhàn),,例如驗證者可能會惡意延遲發(fā)布塊借此來攻擊、或者驗證ZKSNARKs 會因為塊中可以刪除驗證數(shù)據(jù),,而導(dǎo)致多個客戶端驗證時效率低落,,Vitalik認為應(yīng)該要將每單個區(qū)塊,都可以生成多種類型的證明,,則這樣就發(fā)布實際發(fā)布原始簽名紀錄在區(qū)塊上,。
未來可能是AI帶領(lǐng)多重 zkEVM 客戶端
總結(jié)來說,Vitalik 當前的研究認為,,多元且平行,、不完全相同的 ZKEVM 可能是以太坊未來的趨勢,雖然提及有很多困難的地方,,但 Vitalik 也認為當前 AI 的出現(xiàn)可能會加強驗證,,使其不同的 ZKEVM實現(xiàn)等校,并成功辨識之間所有的錯誤:
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