圆桌：Future of ZK Convo | Over the Moon

4?月?11?日，「Over the Moon—逐浪 Web3」峰会在香港举办。本次活动由?MetaStone?和 Odaily星球日报主办，、AWS?协办，CREGIS、Jasmy、HOPE、Souff?l3、 US、、SevenX、Jubi、zkMe?等顶级合作伙伴支持。

本次会议的第三个圆桌主题是 Future of ZK Convo。6 位嘉宾针对 ZK 技术难点和未来生态发展进行了探讨，以下是文字内容回顾。

主持人 Wei Zhang：我来自?AWS?Web3 的行业客户经理，大家应该听过亚马逊云在 Web3 行业支持了非常多的用户，也欢迎大家继续使用亚马逊云为 Web3 提供更加强壮和可靠的云支持。我们先请几位嘉宾简单的介绍一下自己，或者说你所在的机构，以及项目最近的情况。

Yuxing：大家好，我是?Yuxing，现在在?sevenX?做，我是比较关注 Layer?1、、ZK、数据和，SevenX?是亚洲领先的加密基金，我们鼓励创新的想法，秉持着共建的理念来投资能够改变行业的应用，欢迎各位有想法的创业者联系我们。

Warren Fang：大家好，我是?Arkstream?的?Warren Fang，Arkstream?是一家以研究为驱动的基金，主要是关注在应用层和层的突破创新，ZK?是我们关注很久的方向，我们更加关注的是基于?ZK?的生态或者是零知识证明做大规模的用户入口的场景。

Tina Liu：谢谢主办方，我是?Tian，我来自?Mina Foundation，我现在负责日本、韩国、印度、越南、土耳其、俄罗斯等地，我们其实是比较久的，在?2021?年主网上线，今年是主网上线的第三年，我们今年在大规模的发展生态，也就是在全球范围内招募，并成功选出来了 14?个项目，我们也对他们进行了?grant 的颁发。

Shuyao Kong：大家好，我是??的?Shuyao。

Leal Cheung：大家好，我是?Leal ，我之前是做工程类的研究，也是连续的创业者，这两年主要是在?Crypto?行业做技术相关的研究和研发。

下面介绍一下我们的项目，zkMe?是基于零知识证明和?MPC?的 Web3 Credential Network，我们围绕着用户身份来构建协议。我们的核心案列有三个，第一个是?one face, one , 不同于 Worldcoin?使用硬件设备采集虹膜创建?DID?的方式，我们通过手机设备的人脸识别功能和全同态加密的方式来帮助用户创建唯一的?DID。我们另外一案列是?zkKYC，我们认为一些?的去中心化应用使用一些中心化的解决方案是非常不符合去中心化的精神的，zkKYC?是非常符合去中化世界业务需求的，在保证用户隐私的同时，又保证业务的合规。我们最近刚上线?zkKYC?的解决方案，所以如果现场有关于?DeFi?或者其他去中心化应用对?zkKYC?有兴趣的也可以联系我们。

大家都知道对区块链的重要性，?通过开放?API?把价格等数据推到链上，同样的我们把用户身份相关的数据也推到链上，用户身份相关的数据包括?1?）Demographic Data，即身份证件上的数据。2?）Identity Data, 列入 Education Background, Working Experience 及 Credit Score?等数据，其他的类型数据还包括?Web2 行为数据等，我们也是希望通过基于预言机来实现。也希望为更多的 Web3?应用基于身份预言机这样的基础设施来做开发，谢谢大家。

Seabook：大家好，我的名字叫?Seabook，我来自?Starkware，是?Starkware?APAC Dev relationship。有多少人了解 Starkware，它是一家去年估值高达?80?亿美金的公司，下面有两大产品，Starkex?和?Starknet，我们有自己的语言，在座所有人都可以加入到我们的生态中。感谢大家。

主持人 Wei Zhang：前面几位嘉宾在介绍过程中都提到?ZK?最近比较火的点，ZK 的发展前提是受到了 Layer 2?生态的带动，请问在座的各位嘉宾，ZK?在发展过程中还是比较缓慢的，你们觉得它技术的卡点在什么地方，你们分析了这些技术卡点之后，认为它在 Web3 行业或者是不在 Web3 行业的结合点有哪些？

Seabook：第一个问题是难度在哪儿？首先是电路的问题，写电路是需要用到高阶函数，一般只能人工手写，这是非常缓慢且高阶的过程，比如说以?Scroll?或者?ZKSync?来说，他们都是手写电路，很烦琐。

全球顶尖知道?ZK?的也不到?1000?个人，可能在?ZK?资本的强力推动下，这个数字会更多。我想表达的是?ZK?这个东西本身就非常难，虽然?ZK?这个理论可以追溯到?80?年代，但是真正的突破也就是在?2018、?2017?年随着计算机、硬件的不断发展才是真正的突破。Starkware?这边也有几个非常天才的科学家，他们自己发明了一套比较高阶的语言 Cairo，这个语言能够自动的翻译成电路。

ZK?目前最大的应用和结合点是和区块链、Crypto 相结合，但是未来?ZK?可以应用到各个方面。

Leal Cheung：谢谢分享，我认为不是?ZK?技术卡在这儿导致?ZK?发展缓慢，而是因为行业需求没有被挖掘出来，或者说正是因为在这个发展阶段需求不断涌现出来才会有新的技术不断发展和突破来解决这些问题。

大家都知道区块链的隐私问题是从它诞生第一天以来就伴随着的，在之前的很多年的开发当中，大家其实是在提升一些效率的问题、的问题，但是现在这个阶段大家发现?ZK?它能够解决扩容、隐私的问题，并能够有效的推动?ZK?技术的发展。就像前面嘉宾说的，ZK?开发的问题阻挡了很多的开发者进入到这个领域，当然最近也会有一些开发团队做一些相关的可视化电路编程能够有效的转化成编程语言，实现我们想要实现的逻辑。

关于执行效率这块也是非常大的问题，效率有很多种解决方案，比如说?ZKP?的压缩或者批处理，或者是通过组合的方式来实现?ZK?的执行效率。

还有一些是关于?ZK?的生态的发展，大家现在更多的关注是 ZK 作为?Rollup?的解决方案，但是?ZK?在很多场景下能够解决很多的问题，我们自己在做是希望?ZK?能够解决和 Identity?相关的隐私问题，Identity?身份应用的空间就非常广，作为应用都需要和 Identity?建立关联，这样能够拓展更多的可能性。

除了这些，我相信 ZK 还有很多发展的机会，第二个问题是它未来的应用空间在哪里？在传统领域我相信比如说今年买一份医疗保险，我并不想把患病历史告诉保险公司，所以?ZK?有很好的解决方案，在公司其实也是可以用?ZK?做的，比如说找一个银行开户，我想要开 VIP?客户，但是又不希望把在另外一家银行的资产披露给他，ZK 就是非常重要的信息分享的隐私解决方案。

所以，我相信在未来，不管是在隐私的转账上的应用，还是在关于 Identity?的项目开发都是有很多的机会。

举个简单的例子，大家都知道 Web3 ?希望获得有游戏相关经验的高质量用户。这一点上，我们就可以把用户在 Steam?平台的游戏数据通过?ZK?的方式推到链上，让游戏基于这些数据开发。再比如，我们可以将用户在真实生活当中的?Credit Score 推到链上，从而实现 Undercollateralized Loan。这样就能够打开 Web3?应用在下个阶段发展的局面。

Shuyao Kong：我就不重复前面两位嘉宾说的内容，ZK?就是两个用途，应用场景大家可以自己去想，一个是扩容，一个是隐私。但是大部分的挑战是不需要?ZK?的，因为它是一种非常昂贵方式。

Tina Liu：谢谢主持人的提问，我非常同意前面三位嘉宾的观点，目前?ZK?的技术卡点主要是?ZK?生成的证明需要大量的证据，原始的数据和交易的过程通过加密上传到链上，导致它的计算量非常庞大，你生成一个零知识证明之后还要去验证这个证明，再验证完这个证明之后还要缔规这个证明，其实三个走下来就产生了非常大的计算量，这样的计算量也导致了它运作的效率不是很高，这就是目前在开发Mina?时遇到的卡点。

至于?ZK?目前的应用，大家普遍的知道隐私型计算、交易、多方计算这些。有一个项目挺有趣的，通过?ZK?的技术实现的互操作性，这是我们团队提出来的，他们想在 Mina?上建一个轻结算系统，他们是一个量化团队，对高频交易的要求非常高，他们看了很多的公链可以实现跨链快速实现满足高频交易的需求，最后选择了?Mina，就是因为?Mina?分享了轻量化，这是?ZK?发展非常有趣的方向，就是实现跨链的互操作性，我们也在积极的拓展看一下有没有新的运用。

Warren Fang：其实零知识发展已经几十年了，最近扩容的需求重新被大家提出来，ZK?的主要应用场景有三个?shuyao?讲了两个，扩容和隐私保护，还有一个是计算外包。扩容是大家最熟悉的，不管是?zkVM（StarkNet）还是?zkEVM（ConsenSys?的?Linea、的?zkEVM，?的?Era、Taiko、Scroll，ZK 的轻量级公链（Mina）都是扩容解决方案，是为了更多的计算和交易能够放在链上。另外诸如?zkMe?这样用?zkp?来实现隐私保护也是 Web3 行业内一直探索的。

我们发现基于?ZK?做的项目他们的难点在于生态开发者不够，开发者进来的门槛非常高。我觉得难点有三，一是对于开发者的技术要求门槛比较高，需要有一定的数学和密码学知识背景，并且学术论文和工程代码实践都精通的技术人才很少；二是学术论文发展迅速，但在工程上技术堆栈的不统一，电路语言的各自为战，导致在技术发展的早期，造成?ZK?系的割裂以及混乱；三是零知识证明的证明生成环节，对于计算设备要求较高，造成的时间开销和计算成本相对高昂，由此做出来的性能效果是不足以大范围落地使用。

这几个困难综合到一起对于开发者的进入和生态搭建就比较困难，我们也知道这块有很多的应用场景和市场需求，我们也期待看到更多好的项目出来，谢谢。

Yuxing：前面几位嘉宾已经讲得非常全面，我做一点小的总结和补充。在我看来?ZK?遇到的卡点原因很多，总结为三点：

第一，难做。现在?ZK?有点像刚开始的人工智能，我是算法背景，刚开始学人工智能还需要手动用?C?代码来写底层算法公式，后来像 Python?有各种函数和脚手架搭建起来，我再写算法以及搭建模型就快很多，直接调用函数和套用模板，再修改修改就行。现在大部分的ZK?开发者也是要从底层去 Build，没有很好的脚手架，随着脚手架的搭建，ZK?越来越好做之后，这个局面会转变。这个脚手架包括语言、函数报、模板等等。

第二，难用。一是它的生成速度慢，验证速度比较快。生成速度慢就包括算法的问题和硬件的问题，算法是有很多计算会遇到底层硬件的算力卡点，比如说?NTT?和?MSM，把这些慢的东西去掉，可以让它更快。硬件是优化和解决那些算力卡点，从而更好地支持算法，就像比特币的挖矿算法一样，从而让它更快。

第三，难找到市场的契合点，这一点非常的有意思，其实像?zkKYC?以及?ZK?的隐私交易是很好实现的。美国有一个公司是通过 ZK 的方式保护用户在证明自己身份的隐私，政府需要强介入时，每个人用了?ZK?依然可以还原出这个人的信息，这个东西不是纯的?ZK，一定程度上保留了某些复原信息的可能性。应用在寻找这个市场最合适的解决方案时不是技术的理想主义就能做的事情，会遇到很多困难，从而导致比较慢的采用和实现，影响应用找到完美的市场契合点。

你说最后一个新的应用场景，其实刚刚几位嘉宾讲得非常全面，我就不赘述了。

主持人?Wei Zhang：谢谢几位嘉宾的分享，我们看到?ZK?发展比较缓慢，它和?Crypto?结合起来还是有一些亮眼的东西，最后一个问题是想听一下几位嘉宾有没有在亮眼上的补充，你觉得最近有尝试想去投的?ZK?赛道的项目，或者是你觉得?ZK?项目新亮点在哪里？

Yuxing：最近确实有看到一些新的东西，刚刚有嘉宾提到 ZK 的功能，包括隐私、扩容和可验证的计算。可验证的计算即将计算外包到链下，比如说?ZKML。人工智能算法非常消耗算力，目前很难将计算搬到链上去。目前就算是 Starkware?也很难支持人工智能跑在链上。那么当我们用中心化跑算法的时候，可以通过加入了?ZK?去证明人工智能算法的运行没有被篡改。

此外，它同时还能够防止 Deep Fraud 等等的人工智能造假的问题。举个例子，现在看这么强大，很难去怀疑某天看到新闻联播播放的视频，某个领导人讲的话是否是篡改还是真实的，它可能是被深度学习生成的，我们可以赋予 ZK 证明现在这个播放的视频是真实的，而不是?AIGC?出来的。除了视频之外还有照片，前段时间孙毅教授的团队也有相应研究的产出。新闻摄影的照片在拍下的瞬间就可以嵌入 ZK 的证明，证明这个照片是真实记录的，而不是?AIGC?的场景。

Warren Fang：因为台上几位嘉宾都是在 ZK?方面很有影响力的 Builder，我就不在他们做的赛道班门弄斧了。可以提一些值得关注的新的创新点，比如说全链游戏的领域，之前 Starknet?上有一个?Dark Forest?游戏，吸引了很多开发者和业内的关注，他们用 ZK 来实现游戏中的战争迷雾。我们后面也看到很多全链游戏的开发者，会用 ZK 做一些尝试。

刚才讲了 StarkNet，我们还看到上面一个 ZK 机器学习的项目，他们做了一个产品也是尝试?AI?的东西通过 ZK 来做。还有一些新的叙事，比如 ZK 的可编程性，互操作性和可拓展性，加上 ZK 实现的桥和?DID?组件，来实现 ZK 的全栈。隐私这块有用 ZK 来做数据索引和计算验证，以达到最小程度信任的，包括?zkMe?也是基于 ZK 做一些?DID?或者是隐私保护的尝试。我们觉得这些新的可能探索隐私保护和大规模应用场景，能够用到 ZK 实现原有在链上没办法实现的功能应用，我们觉得很有意思，也希望和大家多讨论、多分享，前面讲的这些都是没有利益相关，也只是做一个探讨。

Tina Liu：刚才我已经分享过了，我们现在生态上比较好玩的项目，我再提一下吧，我们?Mina?确实在开发一个 ZK 的语言，开发者可以来编程 ZK，我们很欢迎各位来?Mina?做开发。

Leal Cheung：谢谢刚才几位嘉宾的分享，我们自己团队在做?zkKYC?解决方案时思考了很久如何做到去中心化，在做的过程中通?MPC和密钥分片的方式做了加密，让 Regulators?在有需要的情况下，也能够通过去中心化的方式来实现 Raw Files 的 Unlock。

最后一位嘉宾说的 ZK 机器学习，我们也在做，我们做这个方面有一个促因，做?zkKYC?受限于很多国家的，他们居民的中心化数据库并不开放。我们不得不采用传统?KYC?的方式，即做人脸识别和?OCR，这就要保证用户的隐私和安全性。在链下可以做基于?ZK?机器学习，用户的数据通过 ZK 的方式也能够实现隐私和效率，是非常重要的平衡。

我自己平时也会做技术相关的研究，也会看基于 ZK 的创新，刚才这位嘉宾也提到有一些社交的应用，用户不需要知道技术背后是什么，但是要知道用户是被认证过的，我们有一些用户用的身份是假的，如果通过 ZK 验证也是非常重要的社交方式。

当然还有很多五花八门的创新，其实大家只要打开想象力不断的摸索、不断的发现还是有非常多的应用机会的，谢谢。

Seabook：我最后简单快速讲一下，我个人认为在座的各位老板应该大力构建 ZK 的教育，这块教育远远不够，我们永远是追逐如何做应用，对于底层 ZK 是怎么样的，背后的逻辑需要多高深的数学并没有太多的印象，大家就是 ZK 很火热，很多资本在追逐。希望大家沉淀起来，或者是在国内有一个中文版的，英文版的慕课，把 ZK 的教育真正做起来，让各大行业的人知道 ZK 可以做这些东西，结合自己的背景和实际应用来实现这些应用和场景。

主持人 Wei Zhang：谢谢几位嘉宾的分享，刚才这位嘉宾分享的点也特别好，在整个 ZK 发展过程中确实是需要更多的 Builder?参与进来，为 ZK 的赛道注入一些新的 idea?来推进赛道的发展，并且应该出一些普及性的知识点，让更多人接触到这个赛道。