gmsor leggenda. @cysic_xyz propone un approccio full-stack basato su hardware accelerato nel campo delle infrastrutture Zero-Knowledge (ZK). Combinando ASIC progettati internamente e stack GPU ottimizzati con una rete di prover distribuiti e un layer di consenso e regolamento dedicato (catena basata su Cosmos SDK), si differenzia dai progetti esistenti, che sono principalmente software-centrici. Secondo i dati pubblicati, 1,36 milioni di persone hanno partecipato alla testnet e sono stati generati oltre 7 milioni di prove, con un totale di 18 milioni di dollari di investimenti raccolti. Il progetto sta parallelamente sviluppando un modello ComputeFi (digital compute cube) che tokenizza le risorse di calcolo per monetizzarle. Dal punto di vista architettonico, Cysic mira a una struttura ibrida che utilizza un meccanismo di consenso chiamato 'Proof-of-Compute' per impiegare puzzle di calcolo di tipo proof-of-work nella competizione tra prover, con la finalità completata da una validazione basata su stake. Si spiega che l'assegnazione dei lavori utilizza VRF per garantire equità, e nella testnet sono stati osservati circa 41.800 prover attivi. I vantaggi prestazionali includono l'accelerazione delle operazioni chiave ZK come Keccak e MSM/NTT tramite kernel ASIC·CUDA, con un miglioramento della velocità di prova da 52 a 100 volte rispetto alla CPU, e una riduzione dei costi di validazione fino al 90%. Questo è particolarmente significativo in carichi di lavoro ad alta intensità come rollup, bridge e ZKML (inferenza AI verificabile). Nel panorama competitivo, Aleo e Mina gestiscono già mainnet come L1 per la privacy e catene ZK leggere, rispettivamente, puntando su astrazione software e accessibilità. Giza è specializzata in ZKML e orchestrazione di agenti su Starknet. Cysic si distingue per l'integrazione verticale di hardware e rete rispetto a questi, e per essere ottimizzato per prove parallele su larga scala, mirando a una domanda aziendale ad alta capacità. Tuttavia, poiché Cysic è ancora in fase pre-mainnet, è necessaria ulteriore verifica per quanto riguarda la stabilità e l'economicità in un ambiente operativo reale. Il modello ComputeFi tokenizza le risorse di calcolo fisico (GPU/ASIC) in quote NFT (digital compute cube) per distribuire i profitti. I possessori di cubi ricevono una distribuzione proporzionale dei profitti generati da prove ZK, inferenze AI e alcune attività di mining. Si stima che nella vendita di agosto 2025 siano stati richiesti 21.392 cubi, generando un afflusso di capitale iniziale di milioni di dollari. L'obiettivo di questo modello è convertire l'hardware inattivo in asset produttivi verificabili on-chain. Dal punto di vista della domanda, si prevede teoricamente una domanda annuale di prove ZK tra 87 e 90 miliardi entro il 2030, e anche l'elaborazione di dati sensibili (sanitari e finanziari) e l'AI verificabile (integrità del modello e prova di output) sono menzionati come motori di crescita. Cysic ha annunciato partnership con Scroll, Succinct e Herodotus, suggerendo possibilità di applicazione nel campo dei rollup e dei coprocessori. I dati della testnet (dimensione dei partecipanti, numero di prove, composizione dei prover) mostrano il potenziale di elaborazione, ma è necessario osservare se gli incentivi economici possano compensare i costi reali (deprezzamento dell'hardware e costi energetici) nel lungo periodo dopo il lancio della mainnet. I fattori di rischio possono essere riassunti in tre assi. Primo, la barriera all'adozione dell'hardware. I costi iniziali per i dispositivi di accelerazione, le limitazioni delle competenze per gestire stack CUDA·ZK e la volatilità dei costi energetici possono limitare la velocità di espansione dei prover. Secondo, la competizione con alternative centrate sul software. I servizi ZK di zkVM, STARK e fornitori di cloud hanno cicli di rilascio e aggiornamento rapidi, e i clienti aziendali tendono a preferire sistemi di autenticazione esistenti (SOC2/ISO) a bassa latenza. Terzo, il rischio di esecuzione pre-mainnet. La validazione di mercato della tokenomica, la sostenibilità della domanda reale (volume degli ordini di prova), la sicurezza (vulnerabilità ai canali laterali e circuiti) e la sopravvivenza della rete (collusione dei prover e disponibilità) diventano chiare solo nella fase operativa. In sintesi, Cysic sta tentando di migliorare la struttura dei costi e i limiti di elaborazione delle infrastrutture ZK attraverso una strategia di integrazione verticale che combina accelerazione hardware, mercato di prover distribuiti e catene dedicate. I dati della testnet e le partnership supportano il potenziale tecnologico e di mercato, ma essendo ancora in fase pre-mainnet, la dimostrazione di prestazioni, sicurezza ed economicità è la priorità assoluta. C'è una grande possibilità che possa mostrare punti di forza in aree dove le prestazioni possono compensare i costi, come le prove di rollup ad alta capacità, l'inferenza AI verificabile in tempo reale e l'elaborazione della privacy conforme alle normative. D'altra parte, per carichi di lavoro leggeri e di piccole dimensioni che privilegiano la facilità di sviluppo e l'accessibilità universale, un approccio software-first potrebbe essere più vantaggioso. Il futuro successo dipenderà dall'acquisizione di una massa critica nella rete hardware (ad esempio, decine di migliaia a centinaia di migliaia di GPU), dalla creazione stabile di domanda di prove e dal mantenimento di un vantaggio continuo nell'ottimizzazione di chip e software.