我们研究了 ZK 的技术史，发现下一个千亿应用蕴藏其上

作者：R3PO

加密世界的焦点经历了比特币、以太坊、DeFi、NFT、元宇宙和Web3的多次变迁，唯独缺少对加密技术本身的关注，除了比特币的椭圆曲线加密算法（ECC）还算有一点大众认知度，其他加密算法基本停留在研究员和开发者的自嗨中。

R3PO认为这不够去中心化，会严重阻碍Web3的进一步扩展，密码学是区块链的基础件，不应该被少数人掌握，而应走向更广阔的领域。

R3PO希望能用新的书写范式去阐述术语的含义，兼顾专业性和可读性，致力于为机构投资者、项目方发现潜藏在发展中的投资机会、创业方向和切入点，寻找到未被发掘的α收益。

近期大热的零知识证明技术仍是一个不断发展、不断革新的细分领域，但其技术本身又具备足够广阔的应用场景，因此对其进行全景梳理显得十分重要。

零知识证明技术（Zero-Knowledge Proof）并非新概念，细细梳理可知，迄今已经经过40年的发展，诞生出多种模型和应用。

进入Web3时代，早在2017年，V神便已经注意到ZK技术在以太坊上的使用潜力，而最近Starkware获得1亿美元的融资使其总融资额度达2.25亿，这代表机构是以公链级别的估值和潜力来看待ZK技术。这将是一个长期鏖战的领域，会暴露出更多的投资机会。

向后推演20年，R3PO认为ZK发展至少具备一个甲子的生命长度，因此描绘整个ZK的发展历程需要追本溯源，以更好地厘清其发展逻辑，寻找到下一步的潜在机会。

本系列首篇将会从零知识证明起步，超越ZK只能应用于L2领域的固有观念，带给大家全新的系统性认知。

对于财富的追求自古有之，项羽就说过：“富贵不还乡，如衣锦夜行”，但太多的财富会引人觊觎，有没有一种办法，在既不暴露财富数量的同时又比较出财富的多寡呢？

1982年，后来的图灵奖得主姚期智便设想过这个问题，这就是著名的百万富翁问题，省略其数学过程，其大致运作模式如下：

当然，以上过程并不全面，但足以说明一个问题，我们确实可以在两方之间，并且在不暴露信息的前提下进行计算，如果将两方扩展至多方，将区间扩展至更大范围，那么这就是典型的多方安全计算MPC (Secure Multi-party Computation) 问题。

百万富翁问题是ZK讨论的一个起点：

1985年，Goldwasser、Micali和Rackoff首次提出Zero-Knowledge Proof模型，准确而言是“交互式零知识证明”模型，简单而言就是允许在多次交互的前提下，通过ZK技术来验证真假、大小。

此处的零知识并不完全准确，以Alice和Bob的互动为例，Alice和Bob可以互为验证者和证明者，但是两者间传递的信息不能和财富数量本身有关，这里的零知识是指相关性为零，而并非不传递信息。

而交互式指的是可以多次进行交互，这个过程可以反复进行，直至得出正确结果。

至此，目前所熟知的ZK技术迈出了成型的第一步，接下来的一切发展，都是在其上的删减增改。

1991：非交互式零知识证明 

非交互式零知识证明将交互次数减少到最多一次，可实现线下验证和公开验证，前者为Rollups奠定了有效性基础，后者耦合区块链的广播机制，可避免多次计算带来的资源浪费。

至此，我们目前见到的ZK便已经成为成熟理论模型，但此时的ZK更多是数学和密码学领域的研究对象，和区块链并无太多关联，而在比特币出现后，加密技术+区块链才成为研究的方向，而ZK无疑是其中的佼佼者。

值得注意的是，中本聪本人并不排斥ZK技术在比特币网络的使用，更多的是当时的ZK技术不成熟，因此最终选择了较为安全的ECC算法，而ZK本身可以直接应用到Layer1区块链上，Zcash、Mina，以及以太坊的伊斯坦布尔升级都涉及到了零知识证明的相关领域。

2010-2014 Zcash: SNARKs (Zero-Knowledge Succinct Non-Interactive Argument of Knowledge) 实用化场景 

在比特币网络出现后，安全和隐私成为人们对区块链的最初认知。市场上出现了一系列基于隐私的公链和应用，如Zerocash/Zcash使用的SNARKs，以及在Monero中使用的子弹证明Bulletproofs（BP）等。

2010年，Groth实现了首个基于ECC算法的，O(1)常数级的ZK。也即ZK-SNARKs或者ZK-SNARGs。

从应用角度来说，此次改进在于“简洁”Succinct功能上，具体而言，SNARK致力于压缩信息本身的大小，在ZCash中，程序电路是固定的，因此多项式验证也是固定的，这使得设置只需执行一次，交易后续只需改变输入便可复用。

在2013年，Pinocchio协议提升效率至分钟级别证明，以及毫秒级别的验证时间，开销控制在300字节以内，这也是ZK-SNARKs技术真正首次落地到区块链领域。

这证明了ZK技术可以在隐私场景上发挥作用，R3PO判断后续的隐私路线会具备脱离L2单独存在的潜力，Aztec证明了隐私DeFi路线的可行性，而在tornado被制裁后，链上金融隐私仍旧是强烈的刚需，这个方向的投资机会仍未被广泛发掘，值得后续期待。

此外，隐私币项目Zerocash进一步改进了相关算法，使用的是SCIPR Lab优化后的zk-SNARKs算法，在理论条件下，可以做到既隐藏付款来源、接受者和金额，并且交易可以控制在1KB以内，验证时间在6ms之内。

Mina：递归ZK压缩数据 

Mina不同于以太坊L2，其是一条L1级别的高性能公链，其运行节点只有22KB，而之所以能做到如此之小，在于其大幅度利用递归来证明ZK确认的有效性，即每一条信息都带有之前的确认结果。

传递结果的有效性，而非保存全节点数据，这是Mina证明行之有效的手段，而在以太坊L2，ZK-Rollup可以通过打包多次交易数据，结算一次的方式完成有效性证明，而进一步推演，L2之上可以叠加L3，或者Dapp应用，这些都是ZK可以发展的细分赛道，比如dYdX目前运行在Starkex之上，以及架构在Starkware之上的L2 ImmutableX，都证明ZK的使用潜力，这个赛道的价值目前仍未被全部挖掘，仍留有长期的投资价值。

至此，ZK-Rollup涉及所有的技术要件就已经基本齐备了，我们已经装备好足够的ZK基础知识，并且可以总结ZK的以下特点：

ZK-STARK：开发难度以10年计的种子选手 

对比二者的差异，主要在于STARK中的S是Scalability之意，面向的是更加大型数据的复杂使用场景，但其整体上仍旧是一个正在发展中的技术路线。

本文不过多涉及具体L2之间的区别，但有一点很明显，除StarkWare之外，其他的L2项目，包括zkSync、Aztec、Loopring、Scroll等都采用的是SNARKs技术路线。

究其原因，在于STARK的开发难度过大，目前只有StarkWare有能力进行自研，但其好处也十分明显，相较于SNARK，其可承载的运算量也会更大，在运行大型数据时，其安全性会更高，比如游戏、社交、NFT等方向。

其次，STARK路线具备抗量子攻击的特性，这在未来十年具备颠覆行业格局能力的可能，比特币采用的ECC算法并不能完全具备抗量子破解的可能，如果加入zk-STARKs技术，其安全性会显著提高。

可以总结以太坊L2的格局，短期Optimistic Rollup，5年后zk-SNARKs路线，10年后zk-STARK路线终将会胜出。

ZK-Rollup：数据的上探，信息的下钻 

介绍完zk-STARKs之后，L2扩容的全部技术特征便已完备，只缺少对Rollup的介绍，实际上，Rollup利用的是ZK的验证机制，而摆脱其对数据量的需求：在L1负责共识和结算的前提下，由L2负责应用的具体日常运营，用户不需要和L1直接交互，其体验会高度接近于目前的App。

更进一步的说，Rollup在完成信息的打包后，会将验证后的信息加密成知识，随后传递给L1，以攻破安全性、去中心化和扩展性的不可能三角。