🧠 Token Engineering @ EthCC Serie [2/12] Heutiger Vortrag: „Ethereum skalieren durch Optimierung von ZK Prover Netzwerken“ von Franklin Delehelle von @lagrangedev. Dies ist Teil unserer Serie, die wichtige Vorträge aus dem Token Engineering Track bei @EthCC 2025 abdeckt. #TEatEthCC2025 ⚙️ Die Herausforderung: Angebot und Nachfrage an Rechenleistung abgleichen ZK-Beweissysteme sind rechenintensiv. Franklins Team benötigte eine Möglichkeit, um Kunden (die Beweise wollen) fair und effizient mit Betreibern (die Rechenleistung anbieten) abzugleichen. Die Wendung: Teilresultate sind nutzlos. Jeder Abgleich muss alles-oder-nichts sein. 📈 Das Ziel: Eine faire, anreize-alignierte Auktion aufbauen Das Designproblem ist eine Variation einer Doppelauktion — aber mit härteren Einschränkungen als traditionelle Märkte. Das System musste über fünf Eigenschaften optimieren: 1. Wahrhaftigkeit 2. Gruppenstrategie-Schutz 3. Wohlfahrtsmaximierung 4. Budgetausgeglichenheit 5. Recheneffizienz 🧠 Der Haken: Es ist ein Rucksackproblem Kunden und Betreiber abzugleichen ist wie zu versuchen, einen Koffer mit unregelmäßig geformten Gegenständen zu packen — formal eine kombinatorische Optimierungsherausforderung. Die perfekte Lösung ist NP-vollständig, mit anderen Worten, praktisch unlösbar in einem angemessenen Zeitrahmen. 🧪 Die Lösung: „Tetron und ein Halb“ Auktionen Um es in der Produktion zum Laufen zu bringen, lockerte Franklins Team einige Einschränkungen: - Anstatt das Wohlergehen zu maximieren, verlangen sie positive Ergebnisse - Sie definierten eine flexible Algorithmus „Familie“, die aus rangierten Abgleichen, Kompatibilitätsfiltern für Angebot und Nachfrage sowie Auszahlungslogik besteht - Jede Variante in der Familie ist parametrisiert und an den Anwendungsfall angepasst. 🔍 Algorithmus-Komponenten Der Auktionsrahmen umfasst: - Rangregeln: Sortiere Kunden und Beweiser nach Rentabilität und Leistung - Abgleichregeln: Filtere machbare Kombinationen (z. B. Rechenleistung ≥ Bedarf, Preisbereich OK) - Zahlungsregeln: Preis die Arbeit fair, wobei nutzbare Ergebnisse über optimalen Ergebnissen priorisiert werden 🧱 Herausforderungen in der realen Welt Selbst mit einem soliden Algorithmus ist die Implementierung chaotisch: - Reale Netzwerke sind kontinuierlich, nicht einzelne Auktionsrunden - Hardware ist heterogen (GPU vs. CPU, Ausfallraten usw.) - Kunden führen benutzerdefinierte Regeln und Betreiberpräferenzen ein - Gegnerisches Verhalten muss berücksichtigt werden Ergebnis: mehr Randfälle, mehr Heuristiken, mehr kombinatorisches Chaos. 🎯 Erkenntnisse Das Auktionsdesign für ZK-Beweise ist eine schwierige Mischung aus Wirtschaft, Optimierung und Ingenieurwesen. Franklin zeigt, wie die Anpassung theoretischer Modelle an reale Infrastrukturen… Kompromisse und ein tiefes Verständnis aller Systemebenen erfordert. 🎥 Sehen Sie sich den vollständigen Vortrag an: 📰 Lesen Sie das Papier: 📚 Erkunden Sie alle Zusammenfassungen: Suchen Sie nach #TEatEthCC oder besuchen Sie unseren Veranstaltungsbericht: