ZK Coprocessor 赛道万字研报：能否唤醒沉睡数据, 让智能合约真正 “智能”？全景式拆解其发展背景、技术架构、生态现状、前景弊端与未来挑战

数据被誉为数字化经济时代的石油。海量的数据以及建立在此之上的人工智能（AI）应用，为 Web2 带来了蓬勃发展的生态。然而，尽管区块链被冠以 “公开数据库” 之名，但出于资源有限和注重安全隐私等原因，链上合约却很难地利用这些丰富的数据资源。这就造成了，所谓的智能合约，由于缺乏数据支撑，其实并不智能。再加上区块链在跨链和资源密集计算等方面的局限，使得许多 Web2 时代已经成熟的商业模式无法迁移至 Web3，成为制约 Web3 生态繁荣发展的瓶颈。

ZK Coprocessor（ZK 协处理器）这项技术创新恰好可以解决上述困难，因此在最近几个月倍受业界关注：1）ZK Coprocessor 能够访问链上丰富的数据资源，构建由数据驱动、由 AI 支持的链上应用，使智能合约真正智能；2）ZK Coprocessor 能够执行复杂的计算，又不会带来高昂的 Gas 成本；3）ZK Coprocessor 能够实现跨链访问数据、跨链互操作，从而整合碎片化流动性，提升用户体验。

总之，倘若 ZK Coprocessor 能够实现大规模应用，那将是彻底改变 Web3 链上生态的重大创新，预示着我们开发区块链应用方式的根本性变革，为此，本份研报旨在揭开 ZK Coprocessor 的神秘面纱，深入探讨其基本概念、应用场景、技术优势以及面临的挑战与困难。同时研报还深度分析了 Brevis、zkOracle、Axiom、RISK Zero、Lagrange 等五个代表性的 ZK Coprocessor 项目，详细解读了它们的系统架构、运行机制和经济措施，并对比了各方案的优缺点。

作者：石塔西，Web3Caff Research 研究员

封面：Photo by Visax on Unsplash，Typography by Web3Caff Research

字数：全文共计 19300+ 字

目录

• 基本概念
  • 什么是 ZK Coprocessor?
    • 场景与难点
    • ZK Coprocessor 的解决方案
  • 与 ZK Rollup 的异同
  • 设计要点
    • 如何访问数据
    • 如何计算并证明
    • 经济措施
  • Use Cases
    • Data-Driven DeFi
    • 链上身份
    • 衍生品
    • 机器学习
    • 跨链
• Brevis
  • 架构
    • zkFabric
    • zkQueryNet
    • zkAggregatorRollup
    • 交互过程
  • 实现
    • Data Access 模块
    • App Circuit 模块
    • Brevis Service
  • coChain
    • 纯 ZK 模式的缺陷
    • 引入乐观模型
    • 优点
    • 缺点
  • 性能
• zkOracle
  • 架构
    • zkOracle
    • zkPoS
    • zkGraph
    • zkGraph Standard (Meta Apps)
  • 实现
  • 小结
• Axiom
  • 架构
  • 小结
• RISC Zero
  • 架构
  • 小结
• Lagrange
  • Web2 如何高效处理大数据？
    • MapReduce
    • Lambda 架构
  • Verifiable Database
  • zkMapReduce
  • 架构
  • 性能与现状
• 方案对比
• 前景与挑战
  • 前景
    • 大数据使合约真正智能
    • 突破链上 VM 的限制
  • 困难与挑战
    • 开发过程仍具有挑战性
    • 性能仍然是瓶颈
    • 硬件成本问题
    • 来自不完美对手的竞争
• 结语
• 要点结构图
• 参考文献

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