[تغريدة طويلة بالإنجليزية] المؤسس المشارك لـ Scroll: الطريق الحتمي لـ ZK
سلسلة Chainfeeds - ملخص:
قبل أربعين عامًا، كانت إثباتات المعرفة الصفرية (ZK) مجرد فكرة مهملة وفضول رياضي. قبل عشرين عامًا، أصبحت تجارب مصرفية تكلف ملايين الدولارات. أما اليوم، فلم تعد إثباتات المعرفة الصفرية مجرد وعد.
مصدر المقال:
كاتب المقال:
Sandy Peng
وجهة نظر:
Sandy Peng: منذ الورقة البحثية الأصلية في عام 1985، مرت إثباتات المعرفة الصفرية بعقود من الاستكشاف الأكاديمي والتشكيك الصناعي: في فترة الثمانينيات والتسعينيات، قام الباحثون بتوسيع الإثباتات التفاعلية إلى متغيرات المعرفة الصفرية واستكشاف تطبيقات غير تفاعلية (مثل طريقة Fiat-Shamir الاسترشادية)؛ في العقد الأول من الألفية، بدأت الشركات ومجموعات أبحاث التشفير تجارب محدودة، لكن النشر الفعلي ظل نادرًا، حيث اقتصرت التقنية على أنظمة الهوية أو الخصوصية، أو أجهزة معينة في سيناريوهات متخصصة؛ بعد عام 2020، ومع صعود تقنيات البلوكشين وهندسة roll-up، انخفضت بشكل كبير تكاليف وتعقيدات إثباتات ZK، لكن متوسط تكلفة كل إثبات بقي حوالي 80 دولارًا (حتى ديسمبر 2023). اليوم، تكلفة المعاملة على سلسلة Scroll أقل من 0.01 دولار، أي انخفاض في التكلفة بمقدار 8,000 مرة. التقنية التي كانت تعتبر "مستحيلة" أصبحت اليوم أرخص من العديد من حلول rollup القائمة على Optimism. إثباتات المعرفة الصفرية ليست مجرد أداة للتوسع، بل تكمن قوتها الأساسية في إدارة الخصوصية، أي إمكانية إظهار أو إخفاء المعلومات بشكل انتقائي، مما يوفر الأمان والكرامة المالية للمستخدمين والمؤسسات، وهو أمر لا يمكن تحقيقه في البلوكشين الشفاف. تشبه شعبية تقنيات المعرفة الصفرية تطور الذكاء الاصطناعي. في مجال الذكاء الاصطناعي، تركز العديد من الشركات على بناء النماذج — مثل OpenAI وAnthropic وGoogle — حيث تتحكم في أنظمة التدريب الأساسية وطبقات التحسين والبيانات؛ بينما تطور شركات أخرى تطبيقات تعتمد على هذه النماذج، وتغلف الذكاء الحالي في تطبيقات أو واجهات دردشة أو أدوات إنتاجية. كلا النهجين يخلقان قيمة، لكنهما ينتجان علاقات قوة مختلفة: من يتحكم في النماذج الأساسية يمتلك القدرة الجوهرية، أما من يطور فوقها فيعتمد على خارطة طريق الآخرين، وهو أشبه بامتلاك الأرض أو استئجارها. على سبيل المثال، قامت Apple بدمج نموذج OpenAI في Apple Intelligence بدلاً من بناء نموذجها الخاص. حتى مزودو النماذج يدركون أن بناء نموذج أفضل وحده لا يكفي للسيطرة على السوق. عندما تأتي تجربة المستخدم من التطبيقات العليا، قد يصبح مزودو النماذج مجرد بنية تحتية غير مرئية، قوية ولكن يسهل استبدالها. بعد إدراك ذلك، أطلقت OpenAI متصفحها الخاص وواجهة صوتية وأداة إنشاء الفيديو Sora، لتعرض قدرات النماذج وتتحكم في علاقة المستخدم. هذا الاتجاه يؤثر بسرعة على مجال التشفير: بعض الفرق تركز على البنية التحتية، وأخرى تطور تطبيقات المستخدمين. كلاهما مهم؛ فالبنية التحتية دون مستخدمين مجرد قشرة فارغة، والتطبيقات دون سيطرة على الطبقات الأساسية لا يمكنها التوسع على المدى الطويل. بناءً على ذلك، تتطور Scroll من "سلسلة واحدة" إلى نظام بيئي يشمل منتجات المستخدم النهائي، مع تصميم يركز على الأجهزة المحمولة لتحسين تجربة المستخدم وتحقيق تنمية متزامنة للبنية التحتية والتطبيقات.حققت بنية Scroll التحتية اختراقات في التكلفة والخصوصية. من خلال التحديث الأخير Feynman، أصبحت تكلفة المعاملات أقل من بعض OP-rollup؛ ويوفر Cloak طبقة خصوصية قابلة للتدقيق للسلسلة؛ بينما يقدم Ceno جيلًا جديدًا من إثباتات المعرفة الصفرية باستخدام بروتوكول GKR sumcheck. على مستوى المستخدم، أطلقت @usxcapital أول عملة مستقرة مدفوعة بالمعرفة الصفرية — neodollar — وهي عملة مستقرة خاصة وقابلة للإنفاق، مع عائد يتراوح بين 10-15%؛ ويوفر Garden تطبيق ادخار مشفر؛ وأكمل @ether_fi Cash أكثر من 1.2 مليون معاملة بإجمالي إنفاق يتجاوز 100 millions دولار؛ ومشاريع RWAs مثل @ProjectMochaHQ قامت بترميز أشجار القهوة الكينية، ليتمكن أي شخص من الاستثمار في الزراعة؛ ويمكن لـ @ChatterPay التحويل عبر WhatsApp؛ ويستخدم @SynthOS__ الذكاء الاصطناعي لتوصية محافظ عوائد مخصصة.مرت إثباتات المعرفة الصفرية بتطور دام 40 عامًا، من فضول رياضي إلى تجارب مصرفية، وصولاً إلى اتجاه حتمي اليوم. كانت في البداية مكلفة وصعبة النشر، أما الآن فهي أنظمة فعالة وقابلة للاستخدام، وتضمن الكشف الانتقائي للبيانات، مما يتيح إمكانيات جديدة للتمويل والحكم والتجارب المؤسسية. يمكن للبلوكشين الشفاف دعم المضاربة والمدفوعات العادية وبعض التطبيقات المؤسسية، لكنه يفتقر للخصوصية اللازمة للسيناريوهات الحساسة. أما البلوكشين عالي الخصوصية فيمكنه تحقيق جميع الوظائف تقريبًا في التمويل والتصويت والتجارب الحوكمية، ويوفر أساسًا قويًا للاقتصاد الرقمي والتجارب المؤسسية. لقد تطورت تقنيات المعرفة الصفرية من تجارب نظرية إلى جوهر لا رجعة فيه للبنية التحتية.
إخلاء المسؤولية: يعكس محتوى هذه المقالة رأي المؤلف فقط ولا يمثل المنصة بأي صفة. لا يُقصد من هذه المقالة أن تكون بمثابة مرجع لاتخاذ قرارات الاستثمار.
You may also like
تقارير أرباح الربع الثالث للأسهم الأمريكية ستبدأ الأسبوع المقبل: من المتوقع أن تنمو أرباح السهم في مؤشر S&P 500 بنسبة 27٪، وشركتا Nvidia و Micron ستساهمان بثلث هذا النمو
تتوقع Goldman Sachs أن ترتفع أرباح السهم في مؤشر S&P 500 بنسبة 27% على أساس سنوي خلال الربع الثالث، حيث تساهم Micron بنسبة 19%، وتساهم Nvidia بنسبة 15%، بينما تساهم أكبر عشر شركات مجتمعة بـ 68% من الزيادة في الأرباح. في الوقت نفسه، يبلغ معدل نمو أرباح الشركات المتوسطة في S&P 500 حوالي 9% فقط، وهو تباطؤ ملحوظ مقارنة بنسبة 14% في الربع الثاني، مما يشير إلى أن الأرباح والأداء في السوق يتركزان بشكل متزايد في أيدي عدد قليل من رواد الذكاء الاصطناعي وقطاع الطاقة.
اقتراض 40 مليار دولار إضافية، SpaceX ستشتري رقائق Nvidia
بعد أن أتمت SpaceX إصدار سندات استثمارية بقيمة 25 مليار دولار في يونيو، تخطط الشركة الآن لجمع 40 مليار دولار، منها 30 مليار دولار ستُصدر كسندات استثمارية و10 مليارات دولار من قروض مصرفية، بهدف شراء كميات كبيرة من شرائح Nvidia. أكد إيلون ماسك اعتماد بنية Nvidia Vera Rubin، وستتولى Apollo قيادة عملية التمويل هذه، في ظل تزايد الطلب الضخم على أموال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
مؤشر S&P 500 يسجل مستوى قياسيًا جديدًا، لكن تقريبًا فقط تداولات الذكاء الاصطناعي هي التي ترتفع
على الرغم من أن سوق الأسهم الأمريكية حقق أعلى مستوياته التاريخية، إلا أن السوق يشهد تباينًا شديدًا ويعتمد الارتفاع بشكل كبير على عمالقة التكنولوجيا المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. في ظل ضغط السياسات الكلية مثل رفع أسعار الفائدة من الاحتياطي الفيدرالي، وارتفاع عوائد السندات الأمريكية وأسعار النفط، ينظر المستثمرون إلى عمالقة التكنولوجيا ذات السيولة العالية كملاذ آمن، مما يؤدي إلى ضغط عام على الأسهم الصغيرة والقطاعات التقليدية. ورغم وجود مخاطر فنية، إلا أن هذا النمو الضيق لا يزال يدعم المؤشر العام مؤقتًا.

