Cysic 研报：ZK 硬件加速的 ComputeFi 之路 -pc6资讯

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Cysic 研报：ZK 硬件加速的 ComputeFi 之路 时间：2025/12/17 21:41:03来源：www.pc6.com作者：清晨我要评论(0)

一、ZK 硬件加速的行业格局

GPU、FPGA 和 ASIC 构成了硬件加速的三大主流方案：GPU 以通用并行架构和成熟生态在 AI、ZK 等领域广泛应用；FPGA 依靠可重构特性适合算法快速迭代和低延迟场景；ASIC 则通过专用电路实现极致性能与能效，是规模化和长期基础设施的最终形态。

GPU (Graphics Processing Unit)：通用并行处理器，最初为图形渲染优化，现在广泛用于 AI、ZK与科学计算。

FPGA (Field Programmable Gate Array)：可编程硬件电路，逻辑门级别“像乐高一样”可以反复配置，介于通用处理和专用电路之间。

ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)：为特定任务定制的专用芯片，一次烧录，固定功能，性能和能效最高，但灵活性最差。

GPU市场主流：GPU 已成为 AI 与 ZK 的核心算力资源。在 AI 领域，GPU 依托并行架构与成熟生态（CUDA、PyTorch、TensorFlow），几乎不可替代，是训练与推理的长期主流。在 ZK 领域，GPU 凭借成本与可得性优势成为现阶段最佳方案，但其在大整数模运算、MSM 与 FFT/NTT 等任务上受限于存储与带宽，能效与规模化经济性不足，长期仍需更专用的硬件方案。

FPGA灵活方案：Paradigm 在 2022 年曾押注 FPGA，认为其在灵活性、效率与成本之间处于“甜蜜点”。FPGA 的确具备灵活可编程、开发周期短、硬件可复用等优势，适用于 ZK 证明算法迭代、原型验证、低延迟场景（高频交易、5G 基站）、功耗受限的边缘计算与高安全加密等任务。但在性能和规模化经济性上，FPGA 难以与 GPU、ASIC 竞争。其战略定位更接近“算法未定型时的验证与迭代平台”，以及少数细分行业中的长期刚需。

ASIC终局形态：ASIC 在加密货币挖矿中已高度成熟（比特币SHA-256、莱特币/狗狗币Scryp），通过将算法固化到电路中，ASIC 实现数量级的性能与能效优势成为矿业唯一主导。ASIC在 ZK 证明（如Cysic）与 AI 推理（如 Google TPU、寒武纪）中同样展现巨大潜力。但在 ZK 证明中，由于算法和算子尚未完全标准化，大规模需求仍在酝酿。未来一旦标准固化，ASIC 有望凭借 10–100 倍的性能与能效优势，以及量产后的低边际成本，像矿业 ASIC 一样重塑 ZK 的算力基建。在 AI 领域，由于算法迭代频繁、训练高度依赖矩阵并行，GPU 将继续占据训练主流，但 ASIC 在固定任务和规模化推理中将具备不可替代的价值。

在 ZK 硬件加速的演进路径中，GPU 目前是最优解，兼顾成本、可得性与开发效率，适合快速上线与迭代；FPGA 更像“专项工具”，在超低时延、小批量互联和原型验证中具备价值，但难与 GPU 的经济性抗衡；长期来看，随着 ZK标准趋于稳定，ASIC 将凭借极致的性能/成本与能效优势成为行业主力。整体路径为：短期依赖 GPU 抢占市场与营收，中期以 FPGA 做验证和互联优化，长期押注 ASIC 构筑算力护城河。

二、硬件视角：ZK 加速的底层技术壁垒

Cysic 的核心优势在于零知识证明（ZK）的硬件加速。在代表性论文《ZK Hardware Acceleration: The Past, the Present and the Future》中，团队指出 GPU 具备灵活性和成本效率，而 ASIC 在能效和极致性能上更胜一筹，但需权衡开发成本与可编程性。Cysic 走 ASIC 创新 GPU 加速双线并进的路线，从定制芯片到通用 SDK，推动 ZK 从“可验证”走向“实时可用”。

1. ASIC 路线：Cysic C1 芯片与专用设备

Cysic 自研的 C1 芯片基于 zkVM 架构，具备高带宽与灵活可编程性。基于此Cysic 规划推出ZK Air（便携式）与ZK Pro（高性能）两款硬件产品

ZK Air：便携式加速器，体积类似 iPad 充电器，即插即用，面向轻量级验证与开发；

ZK Pro：高性能系统，结合 C1 芯片与前端加速模块，定位于大规模 zkRollup、zkML 等场景。

Cysic 的研究成果直接支撑其 ASIC 路线。团队提出 Hypercube IR 作为 ZK 专用中间表示，将证明电路抽象为规则化并行模式，降低跨硬件迁移门槛，并在电路逻辑中显式保留模运算与访存模式，便于硬件识别与优化；在 Million Keccak/s 实验中，自研 C1 芯片单片实现约 1.31M 次 Keccak 证明/秒（约 13× 加速），展示了专用硬件在能效与吞吐上的潜力；在 Hyperplonk 硬件分析中，则指出 MSM/MLE 更易并行化，而 Sumcheck 仍是瓶颈。整体来看，Cysic 正在编译抽象、硬件验证和协议适配三方面形成完整方法论，为产品化奠定基础。

2. GPU 路线：通用 SDK ZKPoG 端到端栈

在 GPU 方向，Cysic 同时推进通用加速 SDK 与 ZKPoG 全流程优化栈：

通用 GPU SDK：基于自研 CUDA 框架，兼容 Plonky2、Halo2、Gnark、Rapidsnark 等后端，性能超越开源方案，支持多型号 GPU，强调兼容性与易用性。

ZKPoG（Zero-Knowledge Proof on GPU）：与清华大学合作研发的端到端 GPU 栈，首次实现从 witness 生成到多项式计算的全流程优化。在消费级 GPU 上最高提速 52×（平均 22.8×），并扩展电路规模 1.6 倍，已在 SHA256、ECDSA、MVM 等应用中验证。

Cysic 的核心竞争力在于软硬件一体化设计（Hardware–Software Co-Design）。团队自研的 ZK ASIC、GPU 集群与便携矿机共同构成算力供给的全栈体系，实现从芯片层到协议层的深度协同。Cysic 通过 “ASIC 的极致能效与规模化” 与 “GPU 的灵活性与快速迭代” 的互补格局，在高强度零知识证明场景中确立了领先的 ZKP 硬件供应商地位，并以此为基础，持续推进 ZK 硬件金融化（ComputeFi）的产业路径。

三、协议视角Cysic Network：PoC 共识下的通用 Proof Layer

Cysic 团队于 2025 年 9 月 24 日发布《Cysic Network Whitepaper》。项目以 ComputeFi 为核心，将 GPU、ASIC 与矿机金融化为可编程、可验证、可交易的算力资产，基于 Cosmos CDK Proof-of-Compute (PoC) 与 EVM 执行层构建去中心化“任务撮合多重验证”市场，统一支持 ZK 证明、AI 推理、挖矿与 HPC。依托自研 ZK ASIC、GPU 集群与便携矿机的垂直整合能力，以及 CYS/CGT 双代币机制，Cysic 旨在释放真实算力流动性，补齐 Web3 基础设施中“算力”这一关键支柱。

Cysic Network 采用自底向上的四层模块化架构，实现跨领域的灵活扩展与可验证协作：

硬件层（Hardware Layer）：由 CPU、GPU、FPGA、ASIC 矿机及便携式设备组成，构成网络算力基础。

共识层（Consensus Layer）：基于 Cosmos CDK 构建，并采用改良版 CometBFT Proof-of-Compute (PoC) 共识机制，将代币质押与算力质押同时纳入验证权重，确保计算与经济安全性统一。

执行层（Execution Layer）：负责任务调度、负载路由、桥接与投票等核心逻辑，通过 EVM 兼容智能合约实现多域可编程计算。

产品层（Product Layer）：面向最终应用场景，集成 ZK 证明市场、AI 推理框架、加密挖矿与 HPC 模块，可灵活接入新型任务类型与验证方法。

作为面向全行业的 ZK Proof Layer，Cysic 提供高性能、低成本的证明生成与验证服务。网络通过去中心化 Prover 网络与离链验证聚合上链机制提升效率，并以 PoC 模型将算力贡献与质押权重结合，构建兼具安全性与激励性的计算治理体系。

ZK Proof Layer：去中心化与硬件加速

零知识证明虽能在不泄露信息的前提下验证计算，但生成过程高耗时高成本。Cysic Network 通过 Prover 去中心化 GPU/ASIC 加速提升效率，并以离链验证聚合上链模式降低以太坊验证的延迟与成本。其流程为：ZK 项目通过合约发布任务 → Prover 去中心化竞争生成证明 → Verifier 多方验证 → 链上合约结算。整体上，Cysic 将硬件加速与去中心化调度结合，打造可扩展的 Proof Layer，为 ZK Rollup、ZKML 与跨链应用提供底层支撑。

节点角色：Cysic Prover 机制

Cysic 在其 ZK 网络中引入 Prover 节点，用户可直接贡献算力或购买 Digital 执行证明任务，并以 CYS 与 CGT 获取奖励。通过提升 Multiplier 倍速因子可加快任务获取速度。节点需抵押 10 CYS 作为保证金，违规将被扣留。

当前 Prover 的核心任务为 ETHProof Prover，聚焦以太坊主网的区块证明，旨在推动底层的 ZK 化与扩展性建设。整体上，Prover 承担高强度计算任务，是 Cysic 网络性能与安全的核心执行层，并为后续可信推理与 AgentFi 应用提供算力保障。

节点角色：Cysic Verifier 机制

与 Prover 相对应，Verifier 节点负责对证明结果进行轻量级验证，提升网络安全与可扩展性。用户可在 PC、服务器或官方 Android 应用运行 Verifier，并通过 Multiplier 倍速因子提高任务处理与奖励效率。

Verifier 的参与门槛更低，仅需抵押 0.5 CYS 作为保证金，运行方式简单，可随时加入或退出。整体上，Verifier 以低成本、轻参与的模式吸引更多用户加入，扩展了 Cysic 在移动端和大众层面的覆盖，增强网络的去中心化与可信验证能力。

截至 2025 年 10月15日，Cysic 网络已初具规模：共运行约 4.2 万 Prover 节点与 10 万 Verifier 节点，累计处理任务 9.1 万余个，已分配奖励约 70 万枚 $CYS/$CGT。需注意的是，节点虽数量庞大，但因准入与硬件差异，活跃度与算力贡献分布不均。目前网络已对接 3 个项目，生态仍处早期阶段，其能否进一步演化为稳定的算力网络与 ComputeFi 基础设施，仍取决于更多实际应用与合作落地。

四、AI 视角Cysic AI：云服务、AgentFi 与可信推理

Cysic AI 的业务布局呈现“产品—应用—战略”三层：底层 Serverless Inference 提供标准化推理 API，降低模型调用门槛；中层 Agent Marketplace 探索 AI Agent 的链上闭环应用；顶层 Verifiable AI 以 ZKP GPU 加速支撑可信推理，承载 ComputeFi 的长期愿景。

标准产品层：云端推理服务（Serverless Inference）

Cysic AI推出即开即用、按需计费的标准推理服务，用户无需自建或维护算力集群，即可通过 API 快速调用多种主流大模型，实现低门槛的智能化接入。当前支持的模型包括 Meta-Llama-3-8B-Instruct（任务与对话优化）、QwQ-32B（推理增强型）、Phi-4（轻量化指令模型）、以及 Llama-Guard-3-8B（内容安全审查），覆盖通用对话、逻辑推理、轻量部署与合规审查等多元需求。该服务在成本与效率之间取得平衡，既满足开发者快速原型搭建，也能支撑企业级应用的规模化推理，是 Cysic 构建可信 AI 基础设施的重要一环。