gmsor Legende. @cysic_xyz präsentiert einen Full-Stack-Ansatz im Bereich der Zero-Knowledge (ZK) Infrastruktur, der auf Hardware-Beschleunigung basiert. Durch die Kombination von selbst entworfenen ASICs und optimierten GPU-Stacks mit einem verteilten Prover-Netzwerk und einer speziellen Konsens- und Abrechnungs-Schicht (auf Basis der Cosmos SDK Chain) unterscheidet sich das Projekt von bestehenden, softwarezentrierten Projekten. Laut veröffentlichten Zahlen haben 1,36 Millionen Teilnehmer am Testnetz teilgenommen und über 7 Millionen Nachweise wurden generiert, während insgesamt 18 Millionen Dollar an Investitionen akquiriert wurden. Das Projekt verfolgt parallel zu dieser Infrastruktur ein ComputeFi-Modell (digitale Compute-Cubes), das Rechenressourcen tokenisiert und monetarisiert. Architektonisch strebt Cysic eine hybride Struktur an, die durch den Konsensmechanismus 'Proof-of-Compute' Rechenrätsel mit Arbeitsnachweis in Prover-Wettbewerben verwendet und die Endgültigkeit durch stake-basierte Validierung abschließt. Es wird erklärt, dass zur Sicherstellung der Fairness VRF für die Arbeitszuweisung verwendet wird, und im Testnetz wurden etwa 41.800 aktive Prover beobachtet. Als Leistungsvorteil wird angegeben, dass ZK-Kernoperationen wie Keccak, MSM/NTT durch ASIC- und CUDA-Kernel beschleunigt werden, was eine 52–100-fache Verbesserung der Nachweisgeschwindigkeit im Vergleich zu CPUs und eine Kostenreduktion von bis zu 90 % bei Validierungskosten bietet. Dies ist besonders bedeutend bei hochbelasteten Workloads wie Rollups, Bridges und ZKML (verifizierbare AI-Inferenz). Im Wettbewerbsumfeld betreiben Aleo und Mina bereits Mainnets als Privacy L1 und leichte Zero-Knowledge-Chain und setzen auf Software-Abstraktion und Zugänglichkeit als Stärken. Giza ist auf ZKML und Agenten-Orchestrierung auf Starknet spezialisiert. Cysic unterscheidet sich von diesen durch die vertikale Integration von Hardware und Netzwerk sowie die Optimierung für großangelegte parallele Nachweise, was auf eine Ausrichtung auf hochvolumige Unternehmensnachfrage hinweist. Allerdings befindet sich Cysic noch in der Pre-Mainnet-Phase, sodass die Stabilität und Wirtschaftlichkeit in realen Betriebsumgebungen weiter validiert werden müssen. Das ComputeFi-Modell tokenisiert physische Rechenressourcen (GPU/ASIC) in Form von Anteilen (digitale Compute-Cubes) und verteilt die Einnahmen. Cube-Besitzer erhalten anteilig Einnahmen aus ZK-Nachweisen, AI-Inferenz und bestimmten Mining-Aktivitäten. Es wird geschätzt, dass im Verkauf im August 2025 21.392 Einheiten beansprucht wurden, was zu einem Zufluss von mehreren Millionen Dollar an Anfangskapital führte. Ziel dieses Modells ist es, ungenutzte Hardware in verifizierbare Produktionsressourcen on-chain umzuwandeln. Nachfrageseitig wird theoretisch eine jährliche Nachfrage von 87 bis 90 Milliarden ZK-Nachweisen bis 2030 prognostiziert, wobei verifizierbare AI (Modellintegrität, Ausgabeverifizierung) und datenschutzfreundliche Berechnungen (Verarbeitung medizinischer und finanzieller Daten) ebenfalls als Wachstumstreiber genannt werden. Cysic hat Partnerschaften mit Scroll, Succinct und Herodotus bekannt gegeben und deutet auf Anwendungsmöglichkeiten im Bereich Rollups und Co-Prozessoren hin. Die Testnetzindikatoren (Teilnehmerzahl, Anzahl der Nachweise, Prover-Zusammensetzung) zeigen das potenzielle Verarbeitungspotenzial, jedoch muss nach dem Mainnet beobachtet werden, ob die wirtschaftlichen Anreize die realen Kosten (Hardware-Abschreibung, Stromkosten) langfristig ausgleichen können. Die Risikofaktoren lassen sich in drei Achsen zusammenfassen. Erstens, die Barrieren bei der Hardware-Akzeptanz. Die Vorabinvestitionskosten für Beschleunigungsgeräte, die personellen Einschränkungen bei der Bedienung von CUDA- und ZK-Stacks sowie die Volatilität der Stromkosten könnten die Geschwindigkeit der Prover-Erweiterung einschränken. Zweitens, der Wettbewerb mit softwarezentrierten Alternativen. zkVM, STARK-Varianten und ZK-Dienste von Cloud-Anbietern haben schnelle Veröffentlichungs- und Aktualisierungszyklen, und Unternehmenskunden neigen dazu, niedrige Latenz und bestehende Zertifizierungssysteme (SOC2/ISO usw.) zu bevorzugen. Drittens, das Risiko der Pre-Mainnet-Ausführung. Die Marktvalidierung der Tokenomics, die Nachhaltigkeit der tatsächlichen Nachfrage (Nachweisbestellmengen), die Sicherheit (Seitenkanal- und Schaltkreisanfälligkeiten) und die Netzwerküberlebensfähigkeit (Prover-Kollusion, Verfügbarkeit) werden nur in der Betriebsphase klar. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Cysic versucht, die Kostenstruktur und die Verarbeitungsgrenzen der ZK-Infrastruktur durch eine vertikale Integrationsstrategie von Hardware-Beschleunigung, verteiltem Prover-Markt und speziellen Chains zu verbessern. Die Testnetz-Zahlen und Partnerschaften unterstützen das technische und marktliche Potenzial, jedoch ist die Validierung von Leistung, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit vor dem Mainnet die oberste Priorität. Es besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass in Bereichen, in denen hohe Durchsatzraten erforderlich sind, wie Rollup-Nachweisen, nahezu in Echtzeit verifizierbaren AI-Inferenzen und regulierungsfreundlichen Datenschutzberechnungen, Stärken gezeigt werden. Im Gegensatz dazu könnte ein softwarezentrierter Ansatz in kleinen und leichten Workloads, die Entwicklungsfreundlichkeit und universelle Zugänglichkeit betonen, vorteilhaft sein. Der zukünftige Erfolg wird voraussichtlich von der Sicherstellung einer kritischen Masse an Hardware-Netzwerken (z. B. Zehntausende bis Hunderttausende von GPU-Einheiten), der stabilen Schaffung von Nachweisnachfrage und der kontinuierlichen Beibehaltung von Vorteilen bei Chips und Software-Optimierung abhängen.