来源: Hyper Oracle
引言
当前,去中心化应用(DApp)在安全地组织和处理自动化链下的数据方面遭遇诸多挑战。HyperOracle推出zkOracle,这是一种创新方案,通过零知识证明技术,实现链上数据与链下环境的无缝对接。
HyperOracle作为引入机器学习至链上技术的桥梁,不仅开启了可扩展的AI能力的大门,同时确保了去中心化和数据可验证性的双重要求得以满足。
在AI与区块链技术的交叉点,透明度显得尤为关键。虽然不断承诺链的开放性,但AI模型的不透明性依然是一大挑战。以太坊创始人Vitalik Buterin认为,AI与加密技术的结合具有巨大潜力,区块链的透明度有助于消弭AI天生的模糊性。
HyperOracle凭借其在Halo2技术方面的先进应用,获得了以太坊基金会的认可,并在推动区块链标准和技术发展方面做出了显著贡献,包括为以太坊(ERC-6150、ERC-7007)、Celestia和Uniswap提供技术支持。
本文将深入探索HyperOracle在推动AI民主化、缩小透明度与创新之间的成果,以及在塑造去中心化应用的关键作用。
价值主张
在当下的人工智能(AI)和机器学习(ML)领域中,透明度成为了一个突出的议题。尽管开放性的论调和开源的声音频频提出,但深入理解AI输出背后的具体模型依旧是一项挑战。Vitalik Buterin认为,AI与加密技术的融合蕴含巨大潜力,因为加密技术的透明特性能够中和AI的固有不透明性。HyperOracle以其独创的解决方案应对这一挑战,提出了zkOracle。
来源: Vitalik’s article
HyperOracle致力于构建全球超级计算机——一个安全连接各式点对点网络的全球化网络。该平台增强了以太坊的功能,支持更大规模的计算需求和存储扩展。通过将AI与ML技术整合至链上,HyperOracle以区块链的透明特性为基础,为智能合约引入智能化功能,实现了一场创新革命。
尽管以太坊提供了链上计算的能力,但其在完全实现链上ML/AI方面存在局限。HyperOracle通过引入opML和zkML两大创新技术,实现了链上计算的验证,有效克服了成本和性能的挑战。zkOracle作为一个去中心化的预言机网络,运用零知识证明技术,实现了链上数据与链下计算的无缝对接及链下证明的验证,开启了透明度与效率共存的新篇章。
以太坊充当共识账本的角色,而zkOracle网络负责执行资源密集型的计算任务,通过零知识证明技术连接不同组件。
opML专为链上AI与ML优化,提供了效率、可扩展性和去中心化的解决方案。采纳这种前沿技术,旨在释放AI与区块链技术的全部潜能,同时确保透明度、安全性和道德责任得以维护。
项目概述
根据官方文档,HyperOracle是一款可编程的zkOracle协议,能够为智能合约提供任意计算能力和更丰富的数据来源。HyperOracle为可信任度有待考量的自动化和链上AI/ML提供全面的安全与去中心化保障,使开发者能够轻松打造下一代去中心化应用(dApps)。
在HyperOracle网络中,多个zkOracle节点形成一个网络,类似于执行计算并生成零知识证明的以太坊节点。
可以想见,该项目的技术细节颇为复杂。即便是深入研究了详细文档,完全理解其机制仍具有一定难度。接下来,让我们详细探讨HyperOracle引入的革命性元素,以便更深入地理解其未来发展潜力。
零知识机器学习(zkML)
zkMLinference是HyperOracle基于零知识证明的无需信任机器学习推理协议。它作为一个类似zkAutomation的输入输出zkOracle Meta App,通过集成zk机器学习框架并使用zkGraph作为核心组件,实现了链上ML推理。开发者可以利用zkMLinference构建任何由ML驱动且受以太坊保护的DApp。
zkML赋予区块链技术以隐私保护的AI模型应用验证能力,确保整个过程的数据保密性。
来源: Binance Research
zkML在加密技术与AI的交汇点上展现出巨大潜力,由Modulus Labs和Giza Tech领衔其商业应用。尽管充满前景,AI供应链中特别是在认证环节存在的缺口尚未得到充分解决。zkML框架的缓慢采用主要因其长时间的证明周期和高计算成本,凸显了该技术领域需要进一步开发的必要性。
为了连接零知识证明与机器学习模型,提出了两种不同的实现方法:
- 特定ZKCircuits:为不同模型设计的定制ZK Circuits,以满足它们的特定精度需求。
- 通用zkML运行时:通过一个通用运行时集成ZK证明与ML模型,类似于zkEVM对EVM兼容程序的处理方式。
来源: HyperOracle
乐观机器学习(opML)介绍
正如前文所述,零知识机器学习(zkML)技术目前尚未达到完全优化的状态。在此背景下,HyperOracle认识到这一点,并在努力寻找解决方案的同时,其创始人提出了一种名为乐观机器学习(opML)的新概念,作为zkML正式推出前的临时解决方案。
作为opML首个开源实施案例的创造者,HyperOracle团队认为,opML能够通过利用博弈论原理消除加密技术带来的额外负担,从而促进人工智能与加密技术的融合。
opML利用乐观验证机制,在链上执行AI模型的推理及训练/精调过程。相比于zkML,opML以较低的成本和更高的效率提供机器学习证明。此外,opML对硬件要求低,使其能够在不配备GPU的普通个人计算机上运行大型语言模型。
opML采用验证机制(与OP Rollup相似)来确保机器学习计算过程的去中心化和可验证性。
HyperOracle成为了opML首个开源实现的先驱。
来源: HyperOracle
zkGraph技术
zkGraph充当HyperOracle节点的可定制“智能合约”,负责管理数据行为和生成零知识证明,这与智能合约定义以太坊节点计算方式相似。智能合约开发者可以同时构建智能合约和zkGraph,使用户能够与两者互动。
zkGraph主要包含三个组成部分:
- Manifest(zkgraph.yaml):配置信息,如zkGraph标准、目标区块链网络和目标智能合约。
- Mapping(mapping.ts):将区块链数据转换为其他形式(链下计算)。
- (可选)Schema(schema.graphql):定义数据存储和访问模式。
部署时,所有zkGraph代码文件都存储在EthStorage中,这是一个由以太坊ESP支持的去中心化存储扩展层。
来源: Hyper Oracle
竞品分析
为了更深入了解其直接竞争对手,我们分析HyperOracle引入的创新技术及其应用。HyperOracle推出了一种区块链服务——zkOracle协议,用于在智能合约中执行复杂计算,这与Chainlink的方法相似。它还利用zkGraph技术处理数据收集后的处理,类似于The Graph。同时,值得注意的是,HyperOracle并非唯一在区块链上提供AI功能的项目,即便在zkML领域内,如Modulus Labs等其他项目也是值得关注的参与者。
预言机比较:Chainlink/传统预言机与Hyper Oracle
方面 | zkOracle协议 | 传统预言机 |
工作流程与架构 | 利用ZK证明在链下执行计算,提供安全且无需信任的操作 | 依赖有限的智能合约计算,需无信任聚合 |
去中心化 | 采用1-of-N信任模型无需信任地运行,通过密码学和以太坊安全性确保数据完整性 | 需要庞大的节点网络实现去中心化,依赖可信第三方 |
性能与最终性 | 实现快速最终性,通过高效生成zk证明将性能从数周提升至数分钟 | 由于长度的挑战期面临最终性延迟 |
成本 | 通过1-of-N信任模型减少成本,降低冗余和证明费用 | 运营和冗余成本较高 |
机制与架构 | 机制简化,确保至少有一个诚实节点以维护数据完整性 | 依赖于代币经济学和第三方声誉的复杂架构 |
来源: Greythorn 内部
来源: Hyper Oracle
HyperOracle 与Knowledge Graphs 技术的比较
HyperOracle 通过采用 zkWASM 技术,区别于传统的Knowledge Graphs技术,例如 The Graph,其优势包括:
- 使用 zkWASM 技术加强安全性,而不牺牲性能。
- 通过零知识证明实现数据请求的加速,优化响应时间,同时确保数据的安全性和可验证性。
- 利用可编程 zkGraph 技术实现安全的链下自动化。
- 通过对最邻近 zkOracle 节点的无信任请求提升系统性能。
- 使用零知识证明技术,增强任何去中心化应用构建的信心。
相比依赖传统索引方法且缺乏去中心化安全性的传统Knowledge Graphs,HyperOracle 提供了显著的优势。传统方法可能依赖于分布式自治组织(DAO)或法律文件,为自动化流程带来不确定性,且其安全性通常较弱,往往依赖于多重签名的争议解决机制。
来源: Hyper Oracle
简言之,Chainlink 和 The Graph 是集成数据至区块链应用的网络,但它们不能完全保障数据的准确性。Chainlink 虽采用多数据源和安全措施,但并非无懈可击。这两种技术依靠数据聚合和激励机制来追求数据正确性,但这并不能确保数据完整性的绝对性。HyperOracle 认为,为了实现安全、无需信任的应用,需要进一步的技术创新。因此,他们正在开发一个利用数学证明快速验证数据的网络,提供一种比传统的基于信任或激励的方法更为可靠的解决方案。
思考:值得注意的是,HyperOracle白皮书中提及的创新特性在实际应用中的实现可能面临挑战。与此相对,如 Chainlink 这样的传统预言机方案已经证明了其随时间证明的有效性。这些新特性能否达到或超越之前的标准,还有待市场的检验。
HyperOracle 与 Modulus Labs 的对比分析
在这一新兴趋势及其开发协议的背景下,对比分析变得更加复杂。例如,Modulus Labs 正在结合 AI 与区块链技术,并利用零知识证明和机器学习技术,为区块链应用开发透明、可验证的 AI 算法。它采用了特殊的策略,尤其是在处理证明生成需求方面,同时承诺允许去中心化应用无损于信任或安全地整合 AI 和 ML 技术。
此外,Gensyn 作为该领域的另一个重点项目,是一个基于区块链的 AI 计算协议,最近完成了由 a16z 领投的 4300 万美元 A 轮融资。
看涨基本面因素
- Hyper Oracle 团队暗示,虽然未获正式确认,他们即将推出的代币可能将参考以太坊或 Aleo 等区块链使用的工作量证明(POW)机制。
- AI 与 ML 技术与区块链的融合,为智能合约开辟了充满潜力的新领域。倘若 Hyper Oracle 成功占据此领域的一席之地,其估值有望实现重大增长。
- opML 与 zkML 的技术进步,在链上验证计算过程中展现出巨大潜力,有效解决了成本与性能的现有挑战。
- Hyper Oracle 已完成 300 万美元的融资,该轮融资由红杉中国种子基金与 Dao5 共同领投。
- 该项目得到了以太坊基金会、Compound 和 Uniswap 等区块链核心实体的信任,并拥有坚实的发展路线图,其创始人之前在谷歌有杰出的工作经历。
看跌因素分析
- Hyper Oracle 目前仍处于实验阶段,尚缺乏其未来效能与成效的实证。
- 链下认证机制的效率与实践性为 Hyper Oracle 的 opML 框架带来挑战。
- 诸如代币经济模型等关键要素尚未明确,这使得从投资角度对该项目进行评估面临困难。
- Hyper Oracle 内置的 AI 系统可能复杂而难以透明化,增加了理解、解释和信赖的难度。
结语
Greythorn 致力于密切关注区块链和加密技术的最新动态。AI 与区块链技术结合的领域尤其令人瞩目。传统智能合约基于预设动作响应触发事件,而融入 AI 与 ML 的智能合约能够自主进行实时决策,这一进步为区块链功能带来了革新性的扩展。