gmsor легенда. @cysic_xyz предлагает полный стек подхода, основанный на аппаратном ускорении в области инфраструктуры Zero-Knowledge (ZK). Они объединяют собственно разработанные ASIC и оптимизированный стек GPU с распределенной сетью доказателей и специализированным слоем консенсуса и расчетов (цепь на основе Cosmos SDK), что отличает их от существующих проектов, ориентированных на программное обеспечение. Согласно опубликованным данным, в тестовой сети участвовало 1,36 миллиона человек, было создано более 7 миллионов доказательств, и привлечено 18 миллионов долларов инвестиций. Проект также реализует модель ComputeFi (цифровой вычислительный куб), которая токенизирует вычислительные ресурсы для получения дохода на основе этой инфраструктуры. С точки зрения архитектуры, Cysic стремится к гибридной структуре, использующей механизм консенсуса "Proof-of-Compute", который применяет вычислительные головоломки с доказательством работы в конкуренции доказателей, а финализация завершается на основе проверки долей. Объясняется, что для распределения задач используется VRF для обеспечения справедливости, и в тестовой сети было зафиксировано около 41,800 активных доказателей. В качестве преимуществ производительности предлагается ускорение ключевых операций ZK, таких как Keccak, MSM/NTT, с помощью ASIC и CUDA, что обеспечивает увеличение скорости доказательства в 52–100 раз по сравнению с CPU, а также снижение затрат на проверку до 90%. Это имеет большое значение для высоконагруженных рабочих нагрузок, таких как ролл-апы, мосты и ZKML (проверяемое AI-вывод). На конкурентной арене Aleo и Mina уже управляют основными сетями как L1 с конфиденциальностью и легковесной цепью Zero-Knowledge соответственно, делая акцент на программной абстракции и доступности. Giza специализирована на ZKML и оркестрации агентов на Starknet. Cysic отличается от них вертикальной интеграцией аппаратного и сетевого обеспечения, а также оптимизацией для массовых параллельных доказательств, нацеливаясь на высокопроизводительные корпоративные потребности. Однако Cysic все еще находится на этапе пре-основной сети, поэтому необходимо дополнительное подтверждение стабильности и экономичности в реальных условиях эксплуатации. Модель ComputeFi представляет собой структуру, в которой физические вычислительные ресурсы (GPU/ASIC) токенизируются в виде долей (цифровой вычислительный куб) для распределения доходов. Владельцы кубов получают пропорциональную долю доходов от ZK-доказательств, AI-выводов и некоторых горных работ. Ожидается, что в августе 2025 года будет заявлено 21,392 куба, что приведет к поступлению первоначального капитала в размере миллионов долларов. Цель этой модели заключается в преобразовании неиспользуемого аппаратного обеспечения в проверяемые производственные активы в блокчейне. С точки зрения спроса, теоретически прогнозируется, что к 2030 году спрос на ZK-доказательства составит от 87 до 90 миллиардов в год, а проверяемый AI (целостность модели, доказательства вывода) и вычисления с сохранением конфиденциальности (обработка медицинских и финансовых данных) также упоминаются как движущие силы роста. Cysic объявила о партнерстве с Scroll, Succinct, Herodotus и намекает на возможность применения в области ролл-апов и сопроцессоров. Показатели тестовой сети (масштаб участников, количество доказательств, состав доказателей) демонстрируют потенциальные возможности обработки, однако необходимо наблюдать, смогут ли экономические стимулы в долгосрочной перспективе компенсировать реальные затраты (амортизация оборудования, стоимость электроэнергии) после запуска основной сети. Риски можно разделить на три категории. Во-первых, это барьеры для принятия аппаратного обеспечения. Первоначальные инвестиционные затраты на ускоряющие устройства, ограничения кадровых ресурсов для работы с CUDA и ZK-стеком, а также волатильность цен на электроэнергию могут ограничить скорость расширения доказателей. Во-вторых, это конкуренция с программными альтернативами. Услуги ZK от zkVM, STARK и облачных провайдеров имеют быстрые циклы выпуска и обновления, и корпоративные клиенты склонны предпочитать низкую задержку и существующие системы сертификации (SOC2/ISO и т.д.). В-третьих, это риски, связанные с работой на этапе пре-основной сети. Проверка токномики на рынке, устойчивость реального спроса (объем заказов на доказательства), безопасность (уязвимости побочных каналов и схем) и жизнеспособность сети (сговор доказателей, доступность) станут ясными только на этапе эксплуатации. В заключение, Cysic пытается улучшить структуру затрат и пределы обработки ZK-инфраструктуры с помощью вертикально интегрированной стратегии аппаратного ускорения + распределенного рынка доказателей + специализированной цепи. Показатели тестовой сети и партнерства поддерживают технологический и рыночный потенциал, но поскольку проект находится на этапе до запуска основной сети, приоритетом остается эмпирическая проверка производительности, безопасности и экономичности. Есть высокая вероятность, что он проявит свои сильные стороны в областях, где требуется высокая производительность, таких как доказательства ролл-апов, проверяемый AI-вывод в реальном времени и вычисления с сохранением конфиденциальности, которые соответствуют требованиям регулирования. В то же время, в маломасштабных и легковесных рабочих нагрузках, где важны удобство разработки и универсальная доступность, подход с приоритетом программного обеспечения может оказаться более выгодным. Будущее успеха или неудачи будет зависеть от обеспечения критической массы аппаратной сети (например, десятки тысяч до сотен тысяч GPU), стабильного создания спроса на доказательства и постоянного поддержания преимущества в оптимизации чипов и программного обеспечения.