ارتفاع تكاليف إثباتات ZK مع هيمنة الذكاء الاصطناعي

أزمة كفاءة الأجهزة ومنافسة الذكاء الاصطناعي

تخوض أنظمة توليد إثباتات ZK اليوم منافسة شرسة مع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي البالغة قيمتها ترليونات الدلارات للحصول على المسرعات الرقمية نفسها. وصرح ليو فان، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Cysic، بأن الاعتماد المفرط على وحدة معالجة الجرافيكس (GPU) أصبح عائقًا رئيسيًا أمام استدامة العمليات، حيث أن ميزانيات الذكاء الاصطناعي الضخمة ترفع أسعار الأجهزة المتاحة في السوق بشكل حاد.

وأوضح ليو فان أن المشكلة لا تكمن فقط في النقص المطلق لقدرات المعالجة، بل تظهر أساسًا بسبب عدم التوافق المعماري بين برمجيات الآلات الافتراضية ذات المعرفة الصفرية (zkVM) والمسرعات المستخدمة. هذا الخلل يترك جزءًا كبيرًا من طاقة وحدات الجرافيكس دون استغلال فعلي، مما يرفع تكلفة كل إثبات يتم إنتاجه على الشبكات المختلفة.

عدم التوافق المعماري يرفع تكاليف المعالجة

نجحت شركة Cysic في تسليط الضوء على هذه الفجوة من خلال محرك المعالجة التابع لها والمتخصص تحت اسم محرك Venus، حيث تمكنت المنظومة من تقليل الوقت المستغرق في التنسيق بين المعالج المركزي (CPU) ومعالج الجرافيكس (GPU). وأثمر هذا التطوير عن تحسين سرعة إنتاج الإثباتات بنسبة تجاوزت 9% مقارنة بنظام ZisK 0.16.1 دون الحاجة إلى استبدال الأجهزة الأساسية أو زيادة عددها.

ويعتمد هذا المحرك على تنظيم عملية إنتاج الإثبات كرسم بياني حسابي متصل، مما يتيح جدولة المهام على مدار العملية بأكملها بدلًا من التعامل مع كل وظيفة أجهزة كأمر منفصل. ومن خلال دمج التقنيات المتقدمة وضبط الذاكرة المشتركة، استطاعت المنظومة تقليل نقل البيانات المكررة بين المعالجات، مما يثبت أن سوء الاستغلال هو السبب الفعلي لارتفاع التكاليف وليس فقط سرعة المعالجة المجردة.

سباق السرعة الحقيقية لشبكة Ethereum

تتطلب التطورات الحديثة سرعات عالية لإنشاء الإثباتات في الوقت الفعلي؛ حيث أشارت البيانات إلى أن محرك ZisK يستطيع توليد إثبات لكتلة على شبكة Ethereum خلال 7.4 ثانية باستخدام 24 معالج جرافيكس. وفي الوقت نفسه، أفادت تقارير منصة Succinct بأن نظام SP1 Hypercube استطاع توليد إثباتات لنحو 99.7% من عينة شملت 954 كتلة في أقل من 12 ثانية باستخدام 16 معالجًا من طراز Nvidia RTX 5090.

وتحدد مؤسسة Ethereum Foundation معايير صارمة للإثبات في الوقت الفعلي، تشمل:

• إكمال الإثبات لأكثر من 99% من الكتل خلال 10 ثوانٍ فقط.
• أن تكون الكودات البرمجية مفتوحة المصدر بالكامل.
• ألا يتجاوز حجم الإثبات 300 كيلوبايت مع مستوى أمان لا يقل عن 128 بت.
• ألا تتجاوز تكلفة الأجهزة 100 ألف دولار باستهلاك طاقة أقل من 10 كيلوواط.

تأثير هيمنة الذكاء الاصطناعي على أسعار المسرعات

رغم الاختلاف الجوهري بين العمليات الرياضية الخاصة بأنظمة الذكاء الاصطناعي وتلك المستخدمة في إثباتات ZK، فإن الكيانين يعتمدان على خط الإنتاج نفسه من شرائح شركة Nvidia. فالذكاء الاصطناعي يركز على حسابات المصفوفات، بينما تعتمد المعرفة الصفرية على العمليات الحسابية المتعددة والتحويلات النظرية للأعداد، وهي مهام لم تُصمم معالجات الجرافيكس التقليدية لتأديتها بأعلى كفاءة.

وتعكس البيانات المالية الحجم الهائل للطلب المتزايد من قطاع الذكاء الاصطناعي، حيث حققت شركة Nvidia إيرادات بلغت 75.2 مليار دولار في قطاع مراكز البيانات لربع السنوية المنتهي في أبريل، بزيادة سنوية بلغت 92%. كما وقعت شركة Amazon Web Services اتفاقية لشراء مليون معالج جرافيكس حتى عام 2027، بينما تسعى شركات تعدين العملات المشفرة لتوجيه ما يقرب من 70 مليار دولار نحو عقود الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء.

شبكات ZK-Rollups في مواجهة الضغوط المالية

تأتي شبكات الطبقة الأولى وتطبيقات ZK-Rollups في مقدمة القطاعات المتأثرة بارتفاع تكاليف المعالجة. وأظهرت تحليلات سابقة أن عمليات إنشاء الإثبات تشكل ما بين 60% إلى 70% من إجمالي الرسوم على شبكات الطبقة الثانية، حيث تراوحت تكلفة إنتاج إثبات لمجموعة تتكون من 4,000 معاملة بين 0.04 و0.17 دولار استنادًا إلى أسعار الحوسبة السحابية.

وترى شركة Cysic أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المدمجة بالمعرفة الصفرية (zkML) هي الأكثر عرضة للضغوط الاقتصادية، إلى جانب عمليات الدفع الخاصة والألعاب الرقمية التي تتطلب تكاليف منخفضة للغاية تعادل أجزاءً من السنت. كما تحذر التقديرات من أن ارتفاع التكاليف قد يؤدي إلى تمركز الخدمة لدى عدد محدد من المشغلين، حيث تعتمد حالياً أكثر من 90% من شبكات الطبقة الثانية على مجموعات محدودة من موفري الإثباتات.

بدائل الأجهزة: الاعتماد على شرائح FPGA وASIC

كحل استراتيجي لهذه الأزمة، تتجه الشركات نحو تطوير حلول حوسبة بديلة لا تعتمد حصريًا على معالجات الجرافيكس. وتتضمن هذه الاستراتيجية استخدام شرائح FPGA القابلة للتعديل والبرمجة، بالإضافة إلى تصميم مسرعات ASIC المتخصصة في أنظمة المعرفة الصفرية، مما يخرج مُشغلي الإثباتات من طابور التنافس المباشر مع عمالقة الذكاء الاصطناعي.

وتسعى المبادرات الحديثة إلى إنشاء أسواق عالمية مفتوحة لموفري الإثباتات، تتيح لمختلف الأجهزة المشاركة في المعالجة بدءًا من الهواتف المحمولة وحتى مجمعات الحوسبة الاحترافية. وتتزامن هذه الجهود مع مقترح EIP-8025 لشبكة Ethereum، والذي يهدف إلى تمكين المدققين من إنشاء وتوثيق إثباتات التنفيذ عبر قنوات مخصصة، مما يسهم في تعزيز مرونة الشبكة وتخفيض التكاليف التشغيلية على المدى الطويل.