Автор: 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao

Доказательства с нулевыми знаниями (ZK) как новое поколение криптографической и инфраструктуры масштабирования уже продемонстрировали широкий потенциал в области масштабирования блокчейна, вычислений с конфиденциальностью, а также в новых приложениях, таких как zkML и кросс-цепная верификация. Однако процесс генерации доказательства требует огромных вычислительных ресурсов и имеет высокую задержку, что является крупнейшим препятствием для промышленного внедрения. Аппаратное ускорение ZK стало ключевым элементом в этом контексте. На пути аппаратного ускорения ZK, GPU выделяются универсальностью и скоростью итераций, ASIC стремятся к максимальной энергоэффективности и масштабируемости, а FPGA занимаются промежуточной формой, обладая гибкой программируемостью и высокой энергоэффективностью. Все три компонента вместе составляют аппаратную основу для внедрения доказательств с нулевыми знаниями.

I. Структура отрасли для аппаратного ускорения ZK

GPU, FPGA и ASIC составляют три основных решения для аппаратного ускорения: GPU широко используются в AI, ZK и других областях благодаря своей универсальной параллельной архитектуре и зрелой экосистеме; FPGA подходят для быстрой итерации алгоритмов и сценариев с низкой задержкой благодаря своей перерабатываемости; ASIC достигают максимальной производительности и энергоэффективности через специализированные схемы, являясь конечной формой масштабируемых и долгосрочных инфраструктур.

  • GPU (Графический процессор): универсальный параллельный процессор, первоначально оптимизированный для рендеринга графики, теперь широко используется в AI, ZK и научных вычислениях.

  • FPGA (Программируемая логическая матрица): программируемая аппаратная схема, логические ворота могут быть многократно конфигурированы «как Лего», находясь между универсальной обработкой и специализированными схемами.

  • ASIC (Специальная интегральная схема): специализированный чип, настроенный на определенные задачи, с фиксированными функциями и максимальной производительностью и энергоэффективностью, но с наименьшей гибкостью.

Основной рынок GPU: GPU стали основным ресурсом вычислительных мощностей для AI и ZK. В области AI GPU благодаря параллельной архитектуре и зрелой экосистеме (CUDA, PyTorch, TensorFlow) практически незаменимы и остаются ведущими в обучении и выводе. В области ZK GPU, обладая преимуществами по стоимости и доступности, является наилучшим решением на данный момент, но его возможности ограничены в задачах с большими целыми числами, MSM и FFT/NTT, не хватает энергоэффективности и экономии масштаба, в долгосрочной перспективе все еще необходимы более специализированные аппаратные решения.

Гибкие решения FPGA: Paradigm в 2022 году делала ставку на FPGA, считая, что она находится в «сладкой точке» между гибкостью, эффективностью и стоимостью. FPGA действительно обладают преимуществами в области гибкой программируемости, короткого времени разработки и повторного использования аппаратных средств, что делает их подходящими для итерации алгоритмов ZK, валидации прототипов, сценариев с низкой задержкой (высокочастотная торговля, 5G базовые станции), вычислений с ограниченной мощностью на краю и высокозащищенных криптографических задач. Однако в отношении производительности и экономии масштаба FPGA трудно конкурировать с GPU и ASIC. Их стратегическая позиция больше похожа на «платформу для валидации и итерации при неопределенности алгоритма» и на долгосрочные потребности в некоторых нишевых отраслях.

Конечная форма ASIC: ASIC в криптовалютном майнинге уже достигла высокой степени зрелости (SHA-256 для биткойнов, Scrypt для лайткойнов/догикойнов), за счет внедрения алгоритмов в схемы ASIC достигаются масштабные преимущества в производительности и энергоэффективности, что делает их единственной доминирующей силой в этой области. ASIC также демонстрирует огромный потенциал в доказательствах ZK (таких как Cysic) и AI выводах (таких как Google TPU, Cambricon). Однако в доказательствах ZK, поскольку алгоритмы и операции еще не полностью стандартизированы, массовый спрос еще находится в стадии формирования. В будущем, как только стандарты будут закреплены, ASIC смогут преобразовать инфраструктуру вычислительных мощностей ZK благодаря преимуществам в производительности и энергоэффективности в 10–100 раз, а также низким предельным затратам после массового производства. В области AI, учитывая частую итерацию алгоритмов и высокую зависимость от матричных параллельных вычислений, GPU продолжит оставаться доминирующим в обучении, однако ASIC будут иметь незаменимую ценность в фиксированных задачах и масштабируемых выводах.

На пути эволюции аппаратного ускорения ZK GPU в настоящее время является оптимальным решением, объединяющим стоимость, доступность и эффективность разработки, подходит для быстрой реализации и итерации; FPGA больше похожи на «специальный инструмент», имеющий ценность в сценариях с очень низкой задержкой, небольшими объемами взаимосвязей и валидации прототипов, но трудно конкурировать с экономикой GPU; в долгосрочной перспективе, по мере стабилизации стандартов ZK, ASIC сможет занять главенствующее положение в индустрии благодаря своей выдающейся производительности/стоимости и энергоэффективности. Общий путь: в краткосрочной перспективе зависит от GPU для захвата рынка и доходов, в среднесрочной перспективе полагается на FPGA для валидации и оптимизации взаимосвязей, в долгосрочной перспективе делает ставку на ASIC для создания защитного барьера вычислительных мощностей.

II. Взгляд на аппаратное обеспечение: технологические барьеры для ускорения ZK

Основное преимущество Cysic заключается в аппаратном ускорении доказательств нулевых знаний (ZK). В представительной статье (ZK Hardware Acceleration: Прошлое, Настоящее и Будущее) команда отмечает, что GPU обладают гибкостью и эффективностью затрат, в то время как ASIC превосходят в отношении энергоэффективности и предельной производительности, но необходимо учитывать затраты на разработку и программируемость. Cysic движется по пути инноваций ASIC + ускорения GPU, от специализированных чипов до универсального SDK, продвигая ZK от «проверяемого» к «реально применимому».

I. ASIC путь: чип Cysic C1 и специализированное оборудование

Чип C1, разработанный Cysic, основан на архитектуре zkVM и обладает высокой пропускной способностью и гибкой программируемостью. На этой основе Cysic планирует запустить два аппаратных продукта: ZK Air (портативный) и ZK Pro (высокопроизводительный).

  • ZK Air: портативный ускоритель, размером с зарядное устройство iPad, подключаемый и используемый в легких верификациях и разработках;

  • ZK Pro: высокопроизводительная система, объединяющая чип C1 и модули ускорения, предназначенная для масштабируемых zkRollup, zkML и других сцен.

Исследовательские результаты Cysic непосредственно поддерживают их ASIC путь. Команда предложила Hypercube IR как специализированное промежуточное представление для ZK, абстрагируя доказательные схемы в регулярные параллельные модели, снижая порог для миграции между аппаратными средствами и явно сохраняя операции модуля и режимы доступа в логике схемы для упрощения их идентификации и оптимизации аппаратных средств; в эксперименте Million Keccak/s собственный чип C1 достиг около 1.31M доказательств Keccak/сек (примерно 13× ускорение), демонстрируя потенциал специализированных аппаратных средств в отношении энергоэффективности и пропускной способности; в анализе аппаратных средств Hyperplonk указано, что MSM/MLE легче параллелизовать, тогда как Sumcheck остается узким местом. В целом, Cysic формирует полную методологию в трех областях: компиляция абстракций, проверка аппаратных средств и адаптация протоколов, закладывая основу для продуктовой реализации.

II. GPU путь: универсальный SDK + ZKPoG от конца до конца

В направлении GPU Cysic одновременно продвигает универсальный ускоряющий SDK и полный стек оптимизации ZKPoG:

  • Универсальный GPU SDK: основанный на собственном фреймворке CUDA, совместим с Plonky2, Halo2, Gnark, Rapidsnark и другими бэкендами, демонстрирует производительность, превосходящую открытые решения, поддерживает несколько моделей GPU, акцентируя внимание на совместимости и простоте использования.

  • ZKPoG (Доказательство нулевых знаний на GPU): совместно с Технологическим университетом Цинхуа разработан стек GPU от конца до конца, впервые реализующий полную оптимизацию процесса от генерации свидетельства до вычисления многочленов. На потребительских GPU скорость увеличивается до 52× (в среднем 22.8×), а масштаб схемы увеличивается в 1.6 раза; уже проверено в приложениях SHA256, ECDSA, MVM и др.

Ключевое конкурентное преимущество Cysic заключается в интеграции аппаратных и программных решений (Hardware–Software Co-Design). Совместно разработанные ZK ASIC, кластеры GPU и портативные майнеры составляют полный стек поставок вычислительных мощностей, реализуя глубокую синергию от уровня чипов до уровня протоколов. Cysic устанавливает ведущие позиции поставщика аппаратного обеспечения ZKP в высокоинтенсивных сценариях нулевых знаний, используя «максимальную энергоэффективность и масштабирование ASIC» и «гибкость и быструю итерацию GPU» в дополнительной структуре, и продолжает продвигать финансовизацию ZK аппаратного обеспечения (ComputeFi).

III. Протокол Cysic Network: универсальный слой доказательства на основе PoC консенсуса

Команда Cysic 24 сентября 2025 года опубликовала (Whitepaper Cysic Network). Проект сосредоточен на ComputeFi, превращая GPU, ASIC и майнеры в программируемые, проверяемые и торгуемые активы вычислительных мощностей, построив децентрализованный рынок «маршрутизация задач + многократная верификация» на основе Cosmos CDK + Proof-of-Compute (PoC) и уровня выполнения EVM, единовременно поддерживающий доказательства ZK, AI вывод, майнинг и HPC. Опираясь на собственные разработки ZK ASIC, кластеры GPU и портативные майнеры, а также механизмы двойного токена CYS/CGT, Cysic стремится освободить реальную ликвидность вычислительных мощностей, восполнить недостающий столп «вычислительных мощностей» в инфраструктуре Web3.

Сеть Cysic использует модульную архитектуру из четырех уровней, построенную снизу вверх, обеспечивая гибкое расширение и проверяемое сотрудничество между различными областями:

  • Аппаратный уровень (Hardware Layer): состоит из CPU, GPU, FPGA, ASIC майнеров и портативных устройств, создающих основу вычислительных мощностей сети.

  • Уровень консенсуса (Consensus Layer): построен на Cosmos CDK и использует улучшенную версию CometBFT + механизм консенсуса Proof-of-Compute (PoC), объединяя залог токенов и залог вычислительных мощностей в веса верификации, обеспечивая единство вычислительной и экономической безопасности.

  • Уровень выполнения (Execution Layer): отвечает за маршрутизацию задач, распределение нагрузки, мосты и голосование и реализует многодоменные программируемые вычисления через совместимые с EVM смарт-контракты.

  • Уровень продуктов (Product Layer): ориентирован на конечные сценарии применения, интегрирует рынок доказательств ZK, фреймворк AI вывода, крипто-майнинг и HPC модули, может гибко подключаться к новым типам задач и методам верификации.

Как слой ZK Proof, ориентированный на всю индустрию, Cysic предоставляет высокопроизводительные и недорогие услуги по генерации и верификации доказательств. Сеть повышает эффективность с помощью децентрализованной сети Prover и механизма верификации вне сети + агрегации на блокчейне, а с помощью модели PoC объединяет вклад в вычислительные мощности и веса залога, создавая вычислительную систему управления, которая сочетает в себе безопасность и стимулы.

Слой ZK Proof: децентрализация и аппаратное ускорение

Доказательства нулевых знаний могут проверять вычисления без раскрытия информации, однако процесс их генерации требует значительных временных и финансовых ресурсов. Сеть Cysic повышает эффективность, комбинируя децентрализованный Prover с ускорением GPU/ASIC и снижает задержки и затраты на верификацию Ethereum с помощью механизма верификации вне сети + агрегации на блокчейне. Процесс включает: ZK проект, публикующий задачи через контракт → децентрализованную конкуренцию Prover для генерации доказательства → многопользовательскую верификацию Verifier → расчет на блокчейне через контракт. В целом, Cysic объединяет аппаратное ускорение и децентрализованное распределение, создавая масштабируемый слой доказательства, обеспечивающий поддержку для ZK Rollup, ZKML и межсетевых приложений.

Роль узлов: механизм Cysic Prover

Cysic вводит узлы Prover в свою сеть ZK, пользователи могут напрямую вносить вычислительные мощности или покупать Digital Harvester для выполнения задач доказательства и получать вознаграждения в CYS и CGT. Увеличивая коэффициент множителя, можно ускорить получение задач. Узлы должны внести 10 CYS в качестве залога, за нарушения будут удержаны.

Текущая ключевая задача Prover заключается в ETHProof Prover, сосредоточенном на доказательствах блоков основной сети Ethereum, с целью продвижения ZK-реализации и построения масштабируемости на базовом уровне. В целом, Prover выполняет высокоинтенсивные вычислительные задачи, что является ключевым уровнем производительности и безопасности сети Cysic, обеспечивая вычислительные мощности для последующих надежных выводов и приложений AgentFi.

Роль узлов: механизм Cysic Verifier

В отличие от Prover, узлы Verifier отвечают за легкую проверку результатов доказательства, повышая безопасность и масштабируемость сети. Пользователи могут запускать Verifier на ПК, сервере или официальном Android приложении и повышать эффективность обработки задач и вознаграждений через множитель.

Порог участия для проверяющих значительно ниже, требуется всего лишь залог в 0.5 CYS в качестве депозита, способ работы прост, можно в любой момент присоединиться или выйти. В целом, проверяющие привлекают больше пользователей, используя модель с низкими затратами и легким участием, расширяя охват Cysic на мобильных и массовых уровнях, усиливая децентрализацию и надежность сети.

По состоянию на 15 октября 2025 года сеть Cysic уже достигла значительного масштаба: в ней работает около 42,000 узлов Prover и более 100,000 узлов Verifier, было обработано более 91,000 задач, распределено примерно 700,000 токенов $CYS/$CGT. Обратите внимание, что хотя количество узлов велико, из-за различий в уровне допуска и аппаратных средств активность и вклад в вычислительные мощности распределены неравномерно. В настоящее время сеть интегрировала 3 проекта, экосистема все еще находится на ранней стадии, и то, сможет ли она дальше эволюционировать в стабильную сеть вычислительных мощностей и инфраструктуру ComputeFi, все еще зависит от большего количества практических приложений и сотрудничества.

IV. AI взгляд Cysic AI: облачные услуги, AgentFi и надежный вывод

Бизнес-распределение Cysic AI представляет собой три уровня: базовый Serverless Inference предоставляет стандартизированные API для вывода, снижая барьеры для использования моделей; средний уровень Agent Marketplace исследует применение цепочки для AI агентів; верхний уровень Verifiable AI поддерживает надежные выводы с помощью ZKP+GPU ускорения, реализуя долгосрочные амбиции ComputeFi.

Стандартный уровень продуктов: облачные услуги вывода (Serverless Inference)

Cysic AI предлагает стандартные услуги вывода, готовые к использованию и оплачиваемые по мере необходимости, пользователи могут быстро вызывать различные основные модели через API, не создавая или поддерживая вычислительные кластеры, обеспечивая низкий барьер для интеллектуального доступа. В настоящее время поддерживаемые модели включают Meta-Llama-3-8B-Instruct (оптимизация задач и диалогов), QwQ-32B (усиленная версия вывода), Phi-4 (модель легких инструкций) и Llama-Guard-3-8B (проверка безопасности контента), охватывающие разнообразные потребности, такие как общие диалоги, логическое рассуждение, легкое развертывание и соблюдение норм. Эта услуга достигает баланса между стоимостью и эффективностью, удовлетворяя потребности разработчиков в быстром создании прототипов и способствуя масштабируемым выводам для корпоративных приложений, что является важной частью создания надежной AI инфраструктуры Cysic.

Уровень экспериментального применения: децентрализованный рынок интеллектуальных агентов (Agent Marketplace)

Cysic AI предлагает платформу децентрализованных приложений для интеллектуальных агентов, пользователи должны просто подключить кошелек Phantom и пройти аутентификацию, чтобы вызывать различных AI агентов и осуществлять автоматическую оплату через Solana USDC. В настоящее время платформа интегрировала три ключевых типа интеллектуальных агентов:

  • X Trends Agent:实时解析 X 平台趋势，生成可转化为 MEME Coin 的创意概念；

  • Logo Generator Agent:根据描述快速生成专属项目标识；

  • Publisher Agent:一键将 MEME Coin 部署到 Solana 网络（如 Pump.fun）。

Рынок агентов полагается на Agent Swarm Framework для повышения эффективности сотрудничества, объединяя несколько автономных агентов в группы для выполнения задач (Swarm), реализуя разделение труда, параллельность и устойчивость; в экономическом плане через Agent-to-Agent Protocol обеспечивается безопасная и прозрачная онлайновая оплата и автоматизированные стимулы, пользователи платят только за успешные операции. С помощью этой комбинации Cysic создает полный цикл, охватывающий анализ тенденций → создание контента → публикация на блокчейне, демонстрируя путь внедрения AI Agent в экосистеме финансовизации и ComputeFi.

Стратегическая опора: аппаратное ускорение проверяемого вывода (Verifiable AI)

«Достоверен ли результат вывода?» - это ключевая проблема в области AI вывода. Проверяемый AI предоставляет математические гарантии для результатов вывода с использованием доказательств нулевых знаний (ZKP), не раскрывая входные данные и модель; традиционное создание доказательств ZKML происходит слишком медленно, чтобы удовлетворить требования реального времени, Cysic использует аппаратное ускорение GPU, чтобы преодолеть этот узкий момент и предлагает три области инноваций в аппаратном ускорении для Проверяемого AI:

  • Во-первых, в параллелизации протокола Sumcheck большие задачи вычисления многочленов разбиваются на десятки тысяч потоков CUDA, выполняемых одновременно, что позволяет скорости генерации доказательства почти линейно увеличиваться с увеличением количества ядер GPU.

  • Во-вторых, через специализированные ядра арифметики конечного поля, проводятся глубинные оптимизации в регистрах, общей памяти и параллельном дизайне на уровне warp, что значительно смягчает традиционные узкие места в памяти, возникающие в процессе модульных вычислений, обеспечивая высокую эффективность работы GPU.

  • Наконец, Cysic в полном стеке ускорения ZKPoG охватывает полную оптимизацию цепочки от генерации свидетельств до верификации, совместимую с Plonky2, Halo2 и другими основными бэкендами, показывая производительность, достигающую 52× по сравнению с CPU, и достигая около 10-кратного ускорения на модели CNN-4M.

С помощью этого полного набора оптимизаций Cysic действительно продвигает проверяемый вывод от «теоретически осуществимого, но слишком медленного» к «реально применимому в реальном времени», значительно снижая задержку и затраты, впервые предоставляя возможность для применения Verifiable AI в реальных сценариях.

Платформа Cysic совместима с PyTorch и TensorFlow, разработчики могут просто обернуть модели в VerifiableModule, чтобы получить результаты вывода и соответствующие криптографические доказательства без изменения кода. В дорожной карте планируется постепенно расширять поддержку таких моделей, как CNN, Transformer, Llama, DeepSeek и发布人脸识别、目标检测等实时 Demo 验证可用性；同时于未来数月开放代码、文档与案例，推动社区共建。

В целом, трехуровневая структура Cysic AI формирует логическую эволюцию снизу вверх: Serverless Inference решает вопрос «доступности», Agent Marketplace демонстрирует «применимость», а Verifiable AI обеспечивает «надежность и защиту». Первые два уровня больше служат переходом и экспериментом, истинная ценность и различия проявятся в применении Verifiable AI, которое, в сочетании с аппаратным обеспечением ZK и децентрализованной сетью вычислительных мощностей, станет ключом к созданию долгосрочных преимуществ Cysic в экосистеме ComputeFi.

V. Взгляд на финансовизацию: вход в рынок вычислительных мощностей в виде NFT и узлы ComputeFi

Сеть Cysic токенизирует высокопроизводительные активы вычислительных мощностей, такие как GPU и ASIC, с помощью Node NFT «Digital Compute Cube», создавая вход для массовых пользователей в ComputeFi. Каждый NFT является лицензией на сеть (проверяемой лицензией) и одновременно включает в себя права на доходы + права управления + права участия: пользователи могут участвовать в ZK доказательствах, AI выводах и задачах по майнингу без необходимости строить собственное оборудование, получая прямые вознаграждения в размере $CYS.

Общее количество NFT составляет 29,000 штук, было распределено около 16.45 миллионов CYS (что составляет 1.65% от общего предложения, в пределах лимита на распределение в сообществе в 9%). Способы разблокировки составляют 50% немедленной разблокировки TGE + 50% линейного высвобождения на срок шесть месяцев. Помимо фиксированного распределения, владельцы NFT также получают дополнительную выгоду от ускорения Multiplier (максимум 1.2x), приоритетных прав на задачи вычислительных мощностей, прав управления и т.д. В настоящее время открытая продажа завершена, пользователи могут совершать сделки на рынке NFT OKX.

В отличие от традиционной аренды облачных вычислительных мощностей, Compute Cube по сути представляет собой подтверждение прав собственности на базовую аппаратную инфраструктуру на блокчейне:

  • Фиксированный доход от токенов: каждый NFT блокирует определенный процент распределения $CYS;

  • Доход от вычислительных мощностей в реальном времени: узлы подключаются к фактическим рабочим нагрузкам (доказательства ZK, AI вывод, крипто-майнинг), доходы напрямую распределяются на кошельки владельцев;

  • Управление и приоритет: владельцы имеют права управления и приоритетные права на использование при распределении вычислительных мощностей и обновлении протокола;

  • Положительный циклический эффект: больше задач → больше вознаграждений → больше залогов → более сильное влияние на управление.

В целом, Node NFT впервые преобразует разрозненные GPU/ASIC в обращаемые активы на блокчейне, открыв новые инвестиционные рынки вычислительных мощностей на фоне параллельного всплеска потребностей в ИИ и ZK. Циклический эффект ComputeFi (больше задач → больше вознаграждений → более сильные права управления) является важным мостом для расширения сети вычислительных мощностей Cysic до широкой аудитории.

VI. Сценарии потребления: домашние ASIC-майнеры (Doge & Cysic)

Dogecoin был основан в 2013 году, использует Scrypt PoW и с 2014 года совместно майнится с Litecoin (AuxPoW), повышая безопасность сети за счет совместного использования вычислительных мощностей. Его токеномика предполагает неограниченное предложение + фиксированное увеличение на 5 миллиардов DOGE в год, ориентирована больше на культурные аспекты сообщества и свойства платежей. Из всех полностью ASIC-майнеров PoW Dogecoin является самым популярным после биткойна, его мем-культура и эффект сообщества создали долгосрочную экосистему.

На аппаратном уровне Scrypt ASIC полностью заменил GPU/CPU, промышленные майнеры, такие как Bitmain Antminer L7/L9, заняли главенствующее положение. Однако, в отличие от биткойнов, которые полностью ушли в майнинг-фабрики, Dogecoin все еще сохраняет пространство для домашних майнеров, такие легкие продукты, как Goldshell MiniDoge, Fluminer L1, ElphaPex DG Home 1, делают его одновременно источником денежного потока и ориентированным на сообщество.

Для Cysic выход на ASIC Dogecoin имеет тройное значение: во-первых, сложность Scrypt ASIC ниже, чем у ZK ASIC, что позволяет быстро проверять возможности массового производства и доставки; во-вторых, рынок майнинга имеет стабильный денежный поток, что обеспечивает стабильные доходы; в-третьих, Doge ASIC помогает накапливать опыт в цепочке поставок и брендинге, закладывая основу для будущих специализированных чипов ZK/AI. В целом, домашние ASIC-майнеры представляют собой практическое решение для Cysic, одновременно предоставляя поддержку для долгосрочного размещения ZK/AI ASIC.

Портативный майнер Dogecoin от Cysic: инновационный путь для домашних пользователей

Cysic официально представила DogeBox 1 во время Token2049, это портативный Scrypt ASIC майнер, ориентированный на домашних и общественных пользователей, позиционируемый как «проверяемый домашний терминал вычислительных мощностей»:

  • Портативность и энергоэффективность: размер кармана, подходит для домашних и общественных пользователей, снижая барьеры для участия;

  • Подключение и использование: управление через мобильное приложение, нацелено на глобальный розничный рынок;

  • Двойная функция: может как майнить DOGE, так и проверять ZK доказательства DogeOS, обеспечивая безопасность L1+L2;

  • Цикл стимулов: DOGE майнинг + CYS субсидии формируют экономический замкнутый цикл DOGE→CYS→DogeOS.

Этот продукт, совместно с DogeOS (Layer-2 Rollup на основе нулевых знаний, разработанный командой MyDoge, с Polychain Capital в качестве ведущего инвестора) и кошельком MyDoge, позволяет Cysic Miner не только майнить DOGE, но и участвовать в верификации ZK, создавая стимульный цикл через DOGE вознаграждения + CYS субсидии, увеличивая приверженность пользователей и интегрируя в экосистему DogeOS.

Домашние майнеры Dogecoin от Cysic являются как практической точкой для денежного потока, так и стратегической основой для долгосрочных ZK/AI ASIC; используя смешанную модель «майнинг + ZK верификация», мы не только накапливаем опыт на рынке и в цепочке поставок, но и вводим для Dogecoin новый нарратив, который можно масштабировать, проверять и управлять сообществом на уровне L1+L2.

VII. Распределение экосистемы Cysic и ключевые достижения

I. Сотрудничество с сетью Prover Succinct / Boundless
Cysic была интегрирована как многоузловой Prover в сеть Succinct, полагаясь на высокопроизводительные кластеры GPU для выполнения задач в реальном времени SP1 zkVM и глубоко сотрудничая с командой в оптимизации кода GPU.

II. Ранние партнерские проекты (Scroll)
На ранних стадиях Cysic обеспечивала высокопроизводительные ZK вычисления для Scroll, полагаясь на кластер GPU для выполнения масштабных задач доказательства, обеспечивая низкую задержку и низкие затраты на эксплуатацию, в общей сложности было сгенерировано более 10 миллионов доказательств. Это сотрудничество не только подтвердило инженерные способности Cysic, но и заложило основу для дальнейших исследований в области аппаратного ускорения и сети вычислительных мощностей.

III. Домашние майнеры на Token2049
Cysic представила свой первый портативный домашний ASIC-майнер DogeBox 1 на Token2049, официально выходя на рынок вычислительных мощностей Dogecoin/Scrypt. Устройство позиционируется как «портативный терминал вычислительных мощностей». DogeBox 1 обладает легкой конструкцией, низким энергопотреблением и функцией «подключай и используй», потребляя всего 55 Вт и имея вычислительную мощность 125 MH/s, размеры устройства составляют всего 100×100×35 мм, поддерживает Wi-Fi и Bluetooth-соединение, уровень шума менее 35 дБ, подходит для домашних и общественных пользователей.

Помимо майнинга DOGE/LTC, устройство также поддерживает верификацию DogeOS ZK, обеспечивая двойной уровень безопасности L1+L2 и создавая тройной цикл стимулов через DOGE майнинг + CYS субсидии для «DOGE → CYS → DogeOS».

IV. Завершение тестовой сети, основная сеть на подходе
Cysic завершила Phase III: Ignition 18 сентября 2025 года, что знаменует собой официальное завершение этапа тестовой сети и переход к подготовке основной сети. После Phase I, которая проверила оборудование и модель токенов, и Phase II, которая расширила масштаб Genesis Node, этот этап полностью подтвердил уровень участия пользователей в сети вычислительных мощностей, механизмы вознаграждений и логику активов.

Cysic подключилась к таким проектам, как Succinct, Aleo, Scroll и Boundless в тестовой сети, согласно данным с официального сайта, во время тестовой сети было собрано более 55,000 адресов кошельков, 8 миллионов транзакций и более 100,000 зарезервированных высокопроизводительных GPU устройств. Тестовая сеть Phase III: Ignition привлекла 1.36 миллиона зарегистрированных пользователей, обработав около 13 миллионов транзакций, сформировав сеть из более чем 260,000 узлов, состоящую из примерно 223,000 Verifiers и 41,800 Provers. В плане стимулов было распределено около 1.46 миллиона токенов (730,000 $CYS + 730,000 $CGT) и 4.6 миллиона FIRE, более 48,000 пользователей участвовали в ставках, подтвердив устойчивость их механизма стимулов и сети вычислительных мощностей.

Кроме того, согласно экологической карте на официальном сайте, Cysic уже сформировала широкие связи с ключевыми проектами в области ZK и AI, показывая свою совместимость и открытость как поставщика базовых вычислительных мощностей и аппаратного ускорения. Эти экосистемные связи обеспечивают хорошую внешнюю интерфейсность и основы для будущего расширения в области ZK, AI и ComputeFi.

  • zkEVM и L2: zkSync, Scroll, Manta, Nil, Kakarot

  • zkVM / Prover Network: Succinct, Risc0, Nexus, Axiom

  • zk Coprocessor: Геродот, Axiom

  • Инфраструктура / Межсетевые соединения: zkCloud, ZKM, Polyhedra, Brevis

  • Идентификация и конфиденциальность: zkPass, Human.tech

  • Оракулы: Chainlink, Blocksense

  • AI экосистема: Talus, Modulus Labs, Gensyn, Aspecta, Inference Labs

VIII. Дизайн экономической модели токенов Cysic

Сеть Cysic использует двойную токеномическую систему: сетевой токен $CYS и токен управления $CGT.

  • $CYS (токен сети): является родным передаваемым активом, используемым для оплаты транзакционных сборов, залога узлов, блоковых вознаграждений и стимулов сети, обеспечивая активность и экономическую безопасность сети. $CYS также является основным источником стимулов для поставщиков вычислительных мощностей и проверяющих. Пользователи могут получать права управления, ставя на кон $CYS, и участвовать в распределении ресурсов и принятии решений в пуле вычислительных мощностей.

  • $CGT (токен управления): является непередаваемым активом, который можно получить только путем залога $CYS в соотношении 1:1, участвуя в управлении Computing Governance (CG) в рамках механизма с более длительным периодом разблокировки. $CGT отражает вклад в вычислительные мощности и долгосрочную вовлеченность, поставщики должны зарезервировать определенное количество $CGT в качестве гарантийного залога, чтобы предотвратить мошенничество.

В процессе работы сети поставщики вычислительных мощностей подключают свои ресурсы к сети Cysic, предоставляя услуги для ZK, AI и крипто-майнинга. Их доходы включают блоковые вознаграждения, внешние проектные стимулы и распределение управления вычислительными мощностями. Распределение вычислительных мощностей и вознаграждений будет динамически регулироваться на основе многомерных факторов, среди которых внешние проектные стимулы (такие как ZK, AI, Mining вознаграждения) являются ключевыми.

IX. Фоновая информация команды и финансирование проекта

Соучредитель и генеральный директор Cysic - Сюн (Лео) Фан, ранее работавший помощником профессора в отделе компьютерных наук Ратгерского университета в США. До этого он занимал должности исследователя в Algorand и постдока в Университете Мэриленда, а также получил степень доктора в Корнельском университете. Исследования Лео Фана сосредоточены на криптографии и её пересечении с формальной верификацией и аппаратным ускорением, он опубликовал множество статей на международных конференциях и в журналах, таких как IEEE S&P, ACM CCS, POPL, Eurocrypt, Asiacrypt, охватывающих области гомоморфного шифрования, решеточной криптографии, функционального шифрования, верификации протоколов и т.д. Он участвовал в нескольких академических и промышленных проектах, обладая опытом как теоретических исследований, так и системной реализации, и занимал место члена программного комитета на международных конференциях по криптографии.

Согласно открытой информации в LinkedIn, команда Cysic состоит из участников с фонами в аппаратном ускорении, криптографических исследованиях и приложениях блокчейна, ключевые члены имеют опыт в проектировании чипов и оптимизации систем, а также академическую подготовку в ведущих университетах Европы, Америки и Азии. Команда сформировала взаимодополняющие направления в аппаратной разработке, оптимизации доказательств нулевых знаний и расширении операций.

В области финансирования в мае 2024 года Cysic сообщила о завершении раунда Pre-A на сумму 12 миллионов долларов, который был совместно возглавлен HashKey Capital и OKX Ventures, среди участников - Polychain, IDG, Matrix Partners, SNZ, ABCDE, Bit Digital, Coinswitch, Web3.com Ventures, а также известные бизнес-ангелы, такие как George Lambeth, ранний инвестор в Celestia/Arbitrum/Avax, и Ken Li, соучредитель Eternis.

X. Анализ конкурентов на рынке аппаратного ускорения ZK

I. Прямые конкуренты (аппаратно-ускоренные)

В сегменте аппаратного ускоренного Prover и ComputeFi Cysic сталкивается с основными конкурентами, включая Ingonyama, Irreducible (бывший Ulvetanna), Fabric Cryptography и Supernational, которые сосредоточены на «аппаратном и сетевом ускорении ZK доказательства».

  • Cysic: полностековая (GPU+ASIC+сеть), акцент на нарратив ComputeFi, преимущества в активизации вычислительных мощностей и финансовизации, но модель ComputeFi все еще требует образовательной работы на рынке, в то время как массовое производство оборудования также представляет собой определенную проблему.

  • Irreducible: сочетание академических и инженерных направлений, исследование новых алгебраических структур (Binius) и zkASIC, сильные теоретические инновации, но темп коммерциализации может зависеть от экономической эффективности масштабирования FPGA.

  • Ingonyama: дружелюбный к открытому исходному коду, ICICLE SDK стал фактическим стандартом для GPU ZK ускорения, высокая степень принятия в экосистеме, но отсутствуют собственные аппаратные разработки.

  • Fabric: позиционируется как путь «аппаратного и программного обеспечения», пытаясь создать универсальный чип для криптографических вычислений (VPU), бизнес-модель, аналогичная «CUDA + NVIDIA», нацелена на более широкий рынок криптографических вычислений.

II. Косвенные конкуренты (ZK Marketplace / Prover Network / zk Coprocessor)

На рынках ZK Marketplace, Prover Network и zk Coprocessor Cysic в настоящее время больше играет роль поставщика вычислительных мощностей, в то время как проекты, такие как Succinct, Boundless, Risc0, Axiom, входят в ту же клиентскую группу (L2, zkRollup, ZKML) через zkVM, маршрутизацию задач и открытые рынки.

В краткосрочной перспективе Cysic и эти проекты будут сосредоточены на сотрудничестве: Succinct отвечает за маршрутизацию задач, Cysic предоставляет высокопроизводительные узлы Prover; zk Coprocessor может перераспределять часть задач на Cysic. Однако в долгосрочной перспективе, если модели Marketplace Boundless и Succinct (аукцион против маршрутизации) продолжат развиваться, а Cysic создаст собственный Marketplace, три стороны неизбежно столкнутся с конфликтом на уровне доступа клиентов. Аналогичным образом, если zk Coprocessor создаст замкнутый цикл, это может стать заменой прямого подключения к оборудованию, что создаст риск маргинализации Cysic как «подрядчика».

XI. Резюме: бизнес-логика, инженерная реализация и потенциальные риски

Бизнес-логика

Cysic ставит ComputeFi в центр своей нарративной структуры, пытаясь соединить вычислительные мощности от производства оборудования, сетевого распределения до финансовизации активов. В краткосрочной перспективе полагается на кластеры GPU для удовлетворения текущих потребностей ZK Prover и формирования доходов; в среднесрочной перспективе через домашние ASIC-майнеры Dogecoin выходит на зрелые рынки денежного потока, проверяя возможности массового производства и используя культурные особенности сообщества для открытия входа на рынок потребительского оборудования; долгосрочная цель заключается в разработке специализированных ASIC для ZK/AI с добавлением Node NFT и Compute Cube для достижения активизации и коммерциализации вычислительных мощностей, формируя защитный барьер инфраструктуры.

Исполнение инженерных задач
На аппаратном уровне Cysic завершила оптимизацию Prover/Verifier с ускорением GPU (параллелизация MSM, FFT) и объявила о результатах разработки ASIC (прототип с 1.3M Keccak/s). На сетевом уровне создана верификационная цепь на основе Cosmos SDK, поддерживающая бухгалтерию узлов Prover и распределение задач, и осуществляется токенизация вычислительных мощностей через Compute Cube/Node NFT. В области AI разработан фреймворк Verifiable AI, использующий параллельные вычисления GPU для оптимизации Sumcheck и операций с конечными полями, обеспечивая надежный вывод, но с ограниченными отличиями по сравнению с аналогичными продуктами в отрасли.

Потенциальные риски

  1. Образовательные потребности и неопределенность спроса: модель ComputeFi все еще является новой концепцией, и необходимо проверить, готовы ли клиенты инвестировать в вычислительные мощности в форме NFT/токенов.

  2. Недостаток спроса на ZK: отрасль ZK Prover все еще находится на ранней стадии, на данный момент GPU может удовлетворить большинство потребностей, что затрудняет массовые поставки ASIC и ограничивает их доходный вклад.

  3. Риски разработки и серийного производства ASIC: система доказательства еще не полностью стандартизирована, разработка ASIC занимает 12–18 месяцев, а также высокие затраты на производство и неопределенность по выходу могут повлиять на темпы коммерциализации.

  4. Ограничения производительности домашних майнеров Doge: общий рынок для домашних сценариев ограничен, цены на электроэнергию и влияние сообщества приводят к тому, что спрос больше «интересный», чем стабильный, что затрудняет создание стабильного и масштабируемого дохода.

  5. Недостаток различий в AI: хотя Verifiable AI от Cysic демонстрирует оптимизацию параллельных вычислений GPU, его облачные услуги имеют ограниченные отличия, а порог для Agent Marketplace довольно низок, общая преграда все еще не выделяется.

  6. Динамика конкурентной среды: в долгосрочной перспективе могут возникнуть конфликты с проектами zkMarketplace или zkCoprocessor, такими как Succinct и Boundless, на уровне клиентского доступа, вынуждая Cysic занять пассивную роль «поставщика оборудования».


Отказ от ответственности: в процессе создания данной статьи использовался инструмент AI ChatGPT-5, автор приложил усилия для проверки и обеспечения достоверности информации, однако не исключены возможные упущения, за что просит прощения. Необходимо особо отметить, что на рынке криптоактивов обычно наблюдается расхождение между основными показателями проектов и ценами на вторичном рынке. Содержимое этой статьи предназначено только для интеграции информации и академических/исследовательских обменов, не является инвестиционной рекомендацией и не должно рассматриваться как рекомендация по покупке или продаже токенов.