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Professor Jo 🐙
基於他的收購金融生涯,他是一名在DeFi中奔向更大夢想的“DeFi農民朝鮮”。@0xundefined_
<為什麼 ZK 失敗了,而 Succinct 想要改變什麼?>
1. 問題意識
比特幣的創造者中本聰對零知識證明(ZKP)表示懷疑。
他指出,「要證明某樣東西不存在,你需要知道整個交易」,並總結說將 ZKP 應用於區塊鏈在結構上是困難的。
然而,他也提到「如果找到解決方案,實施比特幣會變得更好、更容易和更方便。」換句話說,雖然認識到 ZK 的技術限制,但他承認如果能解決,這將是區塊鏈演變中的一個重大轉折點。
多年後,密碼朋克社區和 ZK 研究人員終於找到了這個解決方案。Zcash 是第一個將 ZKP 應用於真正的加密貨幣的案例,隨後的項目如 StarkWare、zkSync 和 Scroll 將這項技術發展為增強以太坊可擴展性和可驗證性的關鍵手段。
然而,現實中仍然存在差距。創建 zkEVM 需要深厚的專業知識、數年的開發時間和高性能硬體,大多數項目最終依賴於特定的證明提供者,而不是運營自己的 ZKP 基礎設施。因此,ZKP 仍然是一種只有少數人能夠處理的複雜工具,而不是任何人都能使用的技術。
2. Succinct 是什麼?
Succinct (@SuccinctLabs) 是直接針對這個問題的嘗試。它的核心使命是將 ZKP 轉變為所有開發者都能輕鬆使用的基礎設施,使任何人都能在沒有複雜電路或基礎設施的情況下創建「無信任系統」。
Succinct 是一個將區塊鏈所追求的「無信任」系統理想轉變為可實際實施現實的基礎設施。無信任並不意味著「不可信」,而是指一種獨立運作的結構,不依賴於信任,即一個數學上可驗證的系統,沒有第三方或中央權威。
然而,當前的區塊鏈生態系統仍然在很大程度上依賴於信任。橋接黑客攻擊、多簽操作和集中式驗證者委派都證明了我們仍然需要信任人或組織才能使系統運行。
突破這些基於信任的限制的嘗試正是零知識證明(ZKP)技術。這項技術允許人們在不信任任何人的情況下數學上證明「這個計算是正確的」,使其成為去中心化系統的基本基礎。問題在於 ZKP 對於實際使用來說過於複雜和繁重。
3. 為什麼 ZKP 感覺困難?
ZKP 技術的潛力與其高門檻成正比。特別是,創建 zkEVM 需要專業團隊、數年的開發時間和昂貴的基礎設施。大多數 zk 項目不得不設計自己的電路,構建專用的 zkVM,並直接運營硬體。只有經過所有這些過程後,他們才能聲稱自己是「ZK rollups」。
此外,現有的通用 zkVM 在生成證明方面非常低效。通常,證明單個區塊需要一組數十台高性能機器,成本為每個區塊 10 到 20 美元。由於這些技術負擔和運營成本,許多項目要麼完全放棄引入 ZKP,要麼選擇依賴某些集中式證明提供者。
4. Succinct 的嘗試
@SuccinctLabs 將這些結構性問題視為「基礎設施問題」。ZKP 在技術上足夠強大,但問題在於誰、如何以及以什麼成本來實施。因此,Succinct 正在創建一個去中心化的證明者網絡,任何人都可以輕鬆訪問,而無需各個項目直接運營證明基礎設施。
開發者不需要設置複雜的 zkVM 或採購硬體。當他們向網絡發送證明請求時,各種具有不同硬體的證明者以拍賣的方式競標處理它們。通過競爭,證明成本自然下降,證明者使用高性能設備高效生成證明。因此,開發者獲得快速且便宜的證明,而整個生態系統則受益於高可用性和抗審查的證明基礎設施。
Succinct 不僅展示了技術的可能性;它還證明了其在實際需求出現的領域中的作用。一個代表性的例子是 @celestia 生態系統中「CLOBs on Blobs」趨勢的出現。使用高性能中央限價訂單簿(CLOB)方法的去中心化交易所正在 Celestia 的 blob 空間中出現,導致對大規模數據處理和快速狀態證明的基礎設施需求。
像 Hyperliquid 和 @hibachi_xyz 這樣的項目正在鏈上實現複雜的訂單簿交易和價格發現邏輯,這需要超越簡單 rollups 的可擴展性和性能。這裡需要的是 Celestia 的高性能數據可用性層和 Succinct 提供的去中心化 ZK 證明基礎設施。
事實上,Celestia 的 blob 空間實際使用量迅速增加,而在這背後,像 Succinct 這樣的 ZK 基礎設施正在默默貢獻。如果 Celestia 提供「可驗證的數據存儲」,那麼 Succinct 負責在該數據上創建「可驗證的狀態轉換」。這種組合可以被視為 ZKP 技術從抽象理論過渡到現實中運行系統的起點。
5. 任何人都能處理的 zkEVM,SP1 和 SP1 Reth
通過解決基礎設施的可及性,Succinct 也旨在通過開發一個名為 SP1(Succinct Processor 1)的開源 zkVM 來降低 zkVM 本身的入門門檻。SP1 是一個用 Rust 實現的通用 zkVM,旨在讓任何人都能直接使用,而無需現有 zkEVM 所需的複雜電路設計。
一個早期示例展示了 SP1 的潛力,即 SP1 Reth。SP1 Reth 是一種用大約 2,000 行 Rust 代碼實現的類型 1 zkEVM,通過重用現有以太坊客戶端生態系統(Reth、Revm、Alloy 等)的組件輕鬆配置。更令人驚訝的是它的性能。SP1 Reth 每筆以太坊交易的平均證明成本僅約 0.01 到 0.02 美元,低於 L2 中常見的數據可用性成本。
這種性能之所以可能,是因為 SP1 擁有的「預編譯」系統。它以預優化的結構處理計算密集型操作,如哈希函數和簽名驗證,顯著減少了 zkVM 消耗的資源。到目前為止,使用 zkVM 實現 zkEVM 的成本為每個區塊 10 到 20 美元,但 SP1 Reth 成功將其降低到單位數。
SP1 和 SP1 Reth 都是完全開源的,任何人都可以分叉並創建自己的 zkEVM 或添加預編譯以提高性能。這代表著現有高成本、高難度 zk 開發環境的徹底顛覆,開啟了一個任何 Rust 開發者都可以參與 zk 系統的時代。
6. 最終,ZK 現在對每個人都可及
Succinct 正在填補 ZKP 技術潛力、可及性和實用性的最後拼圖。無需複雜的電路或專用硬體,任何人都可以創建利用 ZKP 的應用程序,證明由去中心化網絡處理。
我們正進入一個所有 rollups 都可以成為 ZK rollups 的時代,互聯網僅基於真相運行。在這一切的起點是 Succinct 和 SP1。現在,ZKP 是每個人的技術,而不僅僅是少數人。




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<數據是競爭力,而不是模型>
AI產業的核心不再是計算或模型,而是「高質量數據」。。正如過去人類文明通過石油提升到一個新的水平一樣,人工智慧也需要一種新的“燃料”才能走得更遠。就像二戰前後,石油被用作能源和材料一樣,工業化進步迅速。現在,他們獲取和處理數據的物件和方式將決定人工智慧時代的主動權。
埃隆·馬斯克今年也說過這句話。“我們已經用盡了人類在人工智慧學習中知識的所有累積總和。”誠然,像GPT這樣的模型發展迅速,抓取了網站、書籍、代碼和圖像等公共數據。但現在,我們需要一種受版權保護或根本不存在的新形式的數據。
例如,在自動駕駛汽車和機器人等領域,需要超越簡單的文本,需要結合攝像頭、雷達、激光雷達等的基於多感測器的複雜數據,以及在真實環境中收集的案例數據,這些數據在網路上是不存在的。
更大的問題與其說是技術,不如說是“如何結合好”。全球成千上萬的人需要收集、標記和更新數據,而通過對過去的集中式方法很難處理這種多樣性和規模。因此,人工智慧行業越來越認同去中心化方法就是答案。
這就是「波塞冬 (@psdnai)」出現的地方。Poseidon 不僅僅是一個數據倉庫,而是一個基礎設施,它提供真實數據,對其進行驗證,並將其提煉成一個訓練數據集,可以使用而無需擔心版權問題。
打個比方,波塞冬是一座「煉油廠」。。它獲取原始數據並將其提煉成人工智慧可用於學習的燃料。整個過程在@StoryProtocol上來回進行。它透明地記錄了誰提供了數據以及誰在什麼條件下在鏈上寫入了數據。提供數據的人會得到公平的回報,人工智慧開發人員可以放心地使用它。
我認為 Poseidon 將在數據層進行創新,而不是 GPU 或模型,可能是將 Web3 技術應用於 Web2 行業的最好例子。


Chris Dixon2025年7月23日
我們很高興地宣布,我們正在主導Poseidon的1500萬美元種子輪融資,該項目由@StoryProtocol孵化,正在建立一個去中心化的數據層,以協調AI訓練數據的供需。
第一代AI基礎模型是基於看似無限的數據資源進行訓練的。如今,最易獲得的資源,如書籍和網站,已經基本耗盡,數據已成為AI進步的限制因素。
目前剩下的數據大多質量較低或因知識產權保護而無法使用。對於一些最有前景的AI應用——包括機器人、自動駕駛汽車和空間智能——所需的數據甚至尚不存在。現在這些系統需要全新的信息類型:多感官、富含邊緣案例、在自然環境中捕獲的數據。這些物理世界的數據將從何而來?
這個挑戰不僅僅是技術問題——這是一個協調問題。數千名貢獻者必須以分散的方式共同工作,以獲取、標記和維護下一代AI所需的物理數據。我們相信,沒有任何集中式的方法能夠有效地協調所需規模和多樣性的數據創建和管理。去中心化的方法可以解決這個問題。
@psdnai允許供應商收集AI公司所需的數據,同時通過Story的可編程知識產權許可確保知識產權安全。這旨在為互聯網建立一個新的經濟基礎,讓數據創作者能夠公平地獲得報酬,以幫助AI公司推動下一代智能系統的發展。
Poseidon的團隊由首席科學家兼聯合創始人@SPChinchali領導,擁有深厚的AI基礎設施專業知識。Sandeep是德克薩斯大學奧斯汀分校的教授,專注於AI、機器人和分佈式系統,擁有斯坦福大學的AI和分佈式系統博士學位。產品負責人兼聯合創始人@sarickshah在大型企業的金融服務、電信和醫療保健領域擔任機器學習工程師十年,負責擴展AI產品。
我們很高興能支持Poseidon解決AI發展中最關鍵的瓶頸之一。

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<소닉은 왜 한국에 왔는가?>
올해 초 @SonicLabs는 디파이 디젠들의 가슴을 설레게 했어. 빠르게 재정비된 체인 위에, 오랜만에 향수를 불러일으킬 만한 디파이 프로덕트들이 등장했지. 당시에는 포인트 기준으로 약 2억 개의 $S 토큰을 뿌린다고 했고, 이는 전체 유통량의 약 6%에 해당하는 규모였기에 큰 하이프가 붙기도 했어.
하지만 디파이 특화 체인에 대한 글로벌 관심이 한풀 꺾인 만큼, 소닉도 이 물량을 받아줄 유저가 해외에는 많지 않다는 걸 알고 있을거야.
결국, 유일하게 반응을 기대할 수 있는 시장은 ‘한국’뿐이라는 판단 아래 이번 행사를 기획한 것이라 생각해. 다만, 이제는 한국 투자자들도 교육이 되어 예전만큼 쉽지는 않다는 걸 곧 체감하게 될 거야. 행사장에 모인 대부분은 에어드랍 파머이고, 야핑 참여자는 프로젝트 입장에서는 ‘부채’이기 때문이야.
결국, 예전처럼 디파이 정신이 깃든 진짜 프로덕트로 승부를 걸지 않는다면, 다시 주목받기 어렵다고 생각해. 개인적으로는 예전에 좋아하던 소닉이 베라처럼 관심 밖으로 밀려나는 모습을 보는 게 안타까워.

seg.sonic2025年7月17日
現實生活中的空投 @SonicLabs 韓國 🔥🔥
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<故事,獲得新的動力>
一個新人物加入@StoryProtocol正在通過IP代幣化重塑內容行業。
這是德克薩斯大學奧斯丁分校的教授、人工智慧、機器人和分散式系統專家桑迪普·欽查利 (Sandeep Chincharly)。
Sandeep Chin Charlie 是前 NASA 研究員,曾在斯坦福大學研究生成式 AI 和雲機器人技術,目前是德克薩斯大學奧斯丁分校的教授,負責自動駕駛和分散式機器學習模型。
在研究過程中,他直接在車輛上安裝了行車記錄儀,以收集現實生活中的數據,並分析了被稱為“長尾”的罕見場景。我們對這些數據進行了標記,直接在 TPU 硬體上訓練輕量級 AI 模型進行深度學習,並深刻認識到數據品質和稀缺性的重要性。
然後他說他問了自己一個問題。
“為了讓人工智慧在現實中正常工作,它需要高質量的數據,而不僅僅是模型。為了自願收集這些數據,需要一個有效的激勵結構。
我在故事中找到了答案。
@StoryProtocol 將數據定義為IP,而不僅僅是資源,並且正在構建一個鏈上獎勵系統。
稀有數據收集→標註→綜合→鏈上註冊→版稅分配
透明地跟蹤鏈上的所有內容。桑迪普教授解釋如下:
“我在 Story 上記錄了我用行車記錄儀拍攝的罕見駕駛場景,我的朋友給它貼上了標籤。當人工智慧基於它創建合成數據時,會在此過程中生成一個連結的IP,並自動將版稅分配給所有貢獻者。
作為 Story 的首席 AI 官,Sandeep Chinchaly 教授將領導整體 AI 戰略、鏈上學習數據基礎設施以及去中心化數據獎勵系統的設計。他這樣定義了數據的價值。
“數據是新的IP。”

Story2025年7月17日
介紹 Story 的新首席 AI 官 @SPChinchali。
Sandeep 是德州大學奧斯汀分校的教授,專注於生成 AI、機器人技術和分散式系統。他曾是 NASA 的研究員,早期參與了一家被 VMware 收購的初創公司的工程師,並擁有斯坦福大學的 AI 和分散式系統博士學位。
作為首席 AI 官,Sandeep 將領導 Story 的 AI 策略,推動關鍵的孵化項目,並為更廣泛的生態系統提供建議,幫助捕捉未來巨大的 AI 機會。
Sandeep 的工作長期以來一直專注於機器人、傳感器和機器學習模型如何從混亂的物理世界中學習。現在,他將他的專業知識帶入 web3 和 Story。
這是因為 AI 的下一次飛躍不在於更多的 GPU,而在於解鎖最有價值(且未被充分利用)的知識產權類別:現實世界數據。
Sandeep 的任命是實現 Story 第二章願景的重要一步。下週,這一願景將以大方式實現。
敬請期待。

9.3K
<AI創作的內容是真的嗎?>
@Mira_Network的 Verify 是回答這個問題的基礎設施。我們通過三個專門的驗證模型評估每個主張,並根據結果將它們分類為“正確”、“錯誤”或“無共識”,而不是一個模型。
如果所有模型都做出相同的決定,則被認為是可靠的結果,如果它們做出不同的判斷,則會引發可疑信號。這不僅僅是為了找到正確的答案,而是將“不確定性”本身作為數據提供。
Verify 不僅僅是一個演示,它是一個“信任基礎設施”。它是一個由 API 提供支援的後端,允許企業檢測 AI 內容的真實性,自動過濾掉錯誤資訊,並在需要時將其連接到人工可審查的位置。

Mira (3/3)2025年7月16日
互聯網存在真相問題。
因此我們建立了 Mira Verify,利用多模型共識來識別幻覺和錯誤信息。
Mira 是真相的多重簽名。
2.42K
<你在觀看 Sharplink Gaming 時有什麼感受>
我感覺 Consensys 已經佔據了領先地位,“乙太坊金融戰略”已經成為一個大趨勢。Sharplink Gaming通過PIPE籌集約5000億韓元,正在穩步籌集乙太坊,與比特幣的財務策略不同的是,乙太坊可以通過資產管理來獲利,而不僅僅是簡單的持有。
這裡我好奇的是,如何管理以這種方式積累的乙太坊。如果您看@SharpLinkGaming示例,您可以看到資產是基於 LST 或 LRT 通過 Figment 進行管理的。
Figment 是以太坊上的頂級驗證者之一,它為機構投資者運營一個專用的金庫,同時提供穩定的質押回報。像 @Obol_Collective 這樣的專案正在説明像 Figment 這樣的大型運營商使驗證更加可靠和高效。
隨著越來越多的機構採用乙太坊策略,我相信乙太坊的供需將不可避免地驅動到這些僅限機構的驗證者身上。尤其是風險管理是機構的關鍵,因此他們非常保守地運營節點,以盡量減少宕機和罰沒等風險。
例如,如果在使用單個驗證者密鑰運行節點時發生自然災害,不僅您未來將獲得的獎勵,還可能失去質押本金。為了降低這種風險,對在多個節點上分發驗證器密鑰的 DVT(分散式驗證器技術)(DVT)的需求將繼續增長。
乙太坊和Solana在基礎設施上的決定性區別在於其去中心化計算結構。即使世界被摧毀,它的設計也是為了避免通過至少 5~6 個用戶端出現單點故障。為了讓機構正確擁抱這種乙太坊敘事,他們需要在驗證者層制定戰略以減少單點故障,而像 @Obol_Collective 這樣的項目處於其中心。
最後,我認為選擇乙太坊財務策略的公司越多,對幫助他們做更好驗證或使資產管理更容易的專案的需求自然會增加。


Lido2025年7月6日
DVV 全時最高 + 限額增加
去中心化驗證者金庫的全時最高達到 14,344 wstETH(約 4400 萬美元)。
此外,存款限額已提高至 20,000 wstETH,促進了通過 Lido、Obol 和 SSV 的 DVT 採用。
更高的限額。更多的去中心化。

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