数读ZK:L2在ZKP上支出超6000万美元,zkRollup逐渐崛起

作者:OurNetwork

编译:深潮TechFlow

数读ZK:L2在ZKP上支出超6000万美元,zkRollup逐渐崛起

本期我们将重点关注零知识证明(Zero-Knowledge Proofs)——这是我们行业中最重要但却最少人理解的技术突破之一。在本期中,我们将探讨零知识的增长、采用情况、网络健康以及在应用和基础设施层面的竞争动态。

这为什么重要:

为了让加密应用在全球范围内实现真正的主流采用,它们所依赖的区块链必须变得更加可扩展和高效。对于全球最大的第一层区块链以太坊及其社区来说,这促使他们采取了一种战略,积极拥抱第二层扩展解决方案。像 Optimism、Arbitrum 和 Base 这样的 L2 是这一领域的首波创新,如今它们已成为加密用户和应用的主要平台,锁定了数十亿美元的价值,并拥有数百万个活跃地址。

与此同时,零知识证明(ZKPs)则代表了另一种重要的扩展解决方案突破,理论上它们的性能可以远超现有基础设施,并支持多种新型应用。尽管这一领域刚刚起步,但由于其在短时间内取得的快速进展,我们认为它值得我们的关注。

虽然现在还为时尚早,但链上数据支持了这一论点——加密货币正在经历向零知识证明 (ZKPs) 的重大转变,首先是 ZKP 应用,然后是 ZKP 支持的基础设施,例如 Rollups。我想特别感谢 NEBRA 和 OurNetwork 团队,以及核心数据贡献者 Jackie (Dune) 和 Brandyn (OurNetwork),没有他们的支持,这一切都无法实现。我们现在通过数据来展示这一转变。

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快速链接: Dune Dashboard | 贡献库 | Nebra

① ZKP:行业健康

Layer 2 解决方案在零知识证明 (Zero-Knowledge Proofs) 上的总支出已超过 6000 万美元。

由 ZKP 项目支付给以太坊 L1 的总结算费用 (Total Settlement Fees, TSF) 超过 6040 万美元,显示出随着时间推移的显著采用情况。2023 年 12 月,TSF 达到 1500 万美元的峰值。过去 30 天中,用于 ZKP 验证的以太坊 L1 的 TSF 仅为 15 万美元,反映出该领域在技术优化成本方面的进展。

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Dune - @nebra

在 2023 年和 2024 年,使用 ZKP 的活跃地址持续增加,今年 3 月达到 760 万的高峰。尽管 2024 年 7 月的活跃地址降至 480 万,创下年度低点,但全年平均活跃地址为 640 万,比 2023 年的每月平均 320 万活跃地址翻了一番多,尽管市场整体处于夏季低迷期。

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上个月累计超过 150 万个证明,但 2024 年结算到 L1 块上的 ZK 证明数量有所下降,2023 年 12 月结算到 L1 的证明数量曾达到 189,280 的峰值。

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这一趋势主要由于需求(活跃用户)的轻微下降,但更重要的是技术的进步,zkRollups 采用了新技术,如证明聚合,以减少证明数量和 TSF。

② ZKP:项目趋势

Linea 生成了 2320 万个 ZKP 交易,来自 550 万用户

在 ZKP 用户采用方面,Linea 正在成为一条“成功”的链。在过去 30 天中,该 L2 以 177 万独立活跃地址位居榜首,其次是 zkSync 的 130 万和 Scroll 的 95 万。

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2023 年 12 月,Linea 在 ZKP 上的 L1 支出激增至 1280 万美元,占当月所有项目在 ZKP 上支出的近 85%,仍然是支付费用的历史最高纪录,这主要得益于 Linea 的 Voyage XP 计划。最近,在 2024 年,Scroll 开始主导支付给 L1 的 TSF,预计在 8 月 21 日的计划升级中将进一步降低成本。

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③ ZKP:基础设施与应用

基础设施使用 ZKP 的数量是应用使用的 250 倍以上

至今,已经有 1660 万个地址通过基础设施,特别是 zkRollups,触发了 ZKP 交易,而通过应用触发 ZKP 交易的地址仅有 62,780 个。

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这种明显的对比有几个关键原因。首先,2022 年 8 月,OFAC 对 Tornado Cash 进行了制裁,Tornado Cash 是一个使用 ZKP 进行隐私保护的关键应用。这使得美国公民使用 Tornado Cash 变得违法,导致应用中 ZKP 的使用减少。其次,基础设施层的每笔 ZKP 交易成本显著低于应用层——Linea 的 30 天平均每笔交易成本为 0.00034 美元。尽管相对最贵的 ZKP 基础设施 Polygon zkEVM 的平均每笔交易成本为 0.03 美元,但这仍然远低于顶级 ZKP 应用的每笔交易成本。

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随着 OFAC 制裁的尘埃落定,ZKP 应用的使用出现了复苏。Tornado Cash 在每笔交易成本方面仍然是相对便宜的 ZK 应用,30 天平均为 1.0 美元。尽管由于 L1 的费用较高,这并不是一个完全可比的比较,但 Tornado 交易的成本仍然比 Polygon zkEVM 高出约 33 倍,比 Linea 高出约 3300 倍。

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④ ZKP:宏观趋势

前五大 Optimistic Rollups 在活跃地址方面仍然主导 zkRollups,比例为 4;然而,zkRollups 在今年与以太坊 L1 的活跃地址数量接近平衡

前五大 Optimistic Rollups 的活跃地址在今年增长,从 2024 年 1 月的 380 万(实际上低于 zkRollups 的 480 万)增长到超过 1780 万。尽管许多 zkRollup 链仍待推出,但值得注意的是,这些解决方案在每个完整月份中已吸引了超过以太坊 L1 一半的地址——截至 7 月,zkRollups 的活跃地址仍占以太坊 L1 和前五大乐观 Rollups 市场份额的 13%。

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在上个月,zkRollup 的 Linea 在 L2 中排名第三,活跃地址为 180 万。Base 以 1150 万活跃地址领先所有 L2,Arbitrum 则以 580 万紧随其后。

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随着 L2 采用更高效的 ZKP 相关技术,ZKP 合约调用所占的燃气费用比例实际上已降至 30 天滚动平均值的 0.14%。这大约是记录上最大峰值的 100 倍,后者均出现在 2023 年 12 月,当时 ZKP 交易曾两次占到以太坊总燃气费用的 14% 以上。

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ZK 证明:NEBRA 带来的证明奇点未来

扩展零知识证明 (ZKP) 区块空间的关键技术是证明聚合,它将来自不同来源的多个证明整合为一个递归证明,以证明这些证明的有效性(即聚合证明)。

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像 NEBRA UPA 这样的证明聚合协议显著提高了带宽,并降低了链上零知识证明的成本。例如,在当前版本的 NEBRA UPA 中,Groth16 证明的验证成本从 300,000 gas 降低到 18,000 gas,成本降低超过 15 倍。这与数据可用性协议(如 4844、Celestia、EigenDA 和 Avail)降低数据可用性成本的方式类似。

此外,证明聚合可以实现维塔利克·布特林所称的“证明奇点”,即每个区块仅包含一个聚合证明。证明聚合不仅用于减少链上 ZKP 验证的成本,还能实现 zkRollups 之间的原生互操作性和共享结算。

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NEBRA 在以太坊主网上推出 UPA 及其未来的 Rollup 操作系统,标志着整个 ZK 领域的重要突破。随着证明奇点的到来,ZK 和区块链的未来将更加光明。想象一下,如果证明能够被聚合,以太坊将节省超过 3900 万美元的成本!

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概念:

零知识证明 (Zero Knowledge Proofs) 允许用小型密码学证明来验证任意计算,并提供隐私保护。应用程序和基础设施通常有两种使用零知识证明的方式:

  • 保护隐私
  • 可验证计算与扩展能力
  • Nebra

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在这些情况下,零知识证明是通过用户特定数据与公开链上数据的组合生成的。随后,这些证明在链上进行验证,以便执行某些后续的业务逻辑。

隐私保护应用:

在数据流方面,当零知识证明用于隐私保护应用时,证明的生成需要在客户端进行,以避免泄露敏感用户信息(如私钥)。在这些应用中,用户控制的客户端(无论是浏览器还是在手机上运行的应用)会直接向区块链提交证明。

示例:

基于 ZK 的身份解决方案,例如 Worldcoin

隐私保护的金融应用,如 tornado.cash 和 railgun

扩展解决方案:

当零知识证明用于扩展时,证明的生成通常不需要用户的敏感数据。因此,证明生成可以委托给更强大的服务器或公共云。一些扩展解决方案利用 GPU 加速来提高证明生成的吞吐量和延迟。

示例:

zkRollups,例如 zkSync、Polygon zkEVM、Scroll、Starkware 和 Linea

zkCoprocessors,例如 Succinct、RISC Zero、Axiom、Brevis 和 Lagrange

方法论:

通过这个仪表板,我们正在测量三个关键指标:

证明总结算费用 (Total Settlement Fees, TSF):指用户或扩展解决方案为在链上验证零知识证明而支付的 ETH 总额。这些费用通常可以分解为调用 EVM 的密码学相关预编译(稍后会详细说明)。

链上交易数量:验证零知识证明的交易数量。

活跃用户数量:使用 ZK 证明的用户数量。

我们如何测量?

我们在以太坊的 Dune 索引数据上实现了查询,以获取 ZKP 验证的 gas 支出。通过识别正确的合约和交易调用方法,我们确定了相关的内部调用(请参见本节中带注释的数据方法论)。这些支出主要来自调用以下预编译:

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