V神发长文：GKR密码协议可快速证明以太坊，zk-ML正在加速AI LLM

Vitalik Buterin 点名 GKR，可用少量 GPU 即时生成以太坊 L1 证明，为 ZK 扩容开启新局
（前情提要：以太坊MEV机器人是洗钱？美法院首次审理MIT兄弟案，三明治套利2500万镁涉诈欺 ）
（背景补充：不丹将80万公民「国家数位身分」迁入以太坊，Vitalik：让人民安心拥有资料控制权 ）

本文目录

• GKR 的效率来源
• ZK-EVM 与 zk-ML 加速
• 华尔街观点：效率即竞争力

 

以太坊创办人 Vitalik Buterin 19 日发文指出，GKR 协议让零知识证明 (ZKP) 进入即时运作时代：50 张消费级 GPU 便能处理以太坊 L1，普通笔电每秒验证 200 万次 Poseidon 哈希也触手可及。这项突破为区块链扩容与隐私保护奠定新基準。

GKR 的效率来源

GKR 协议专为特定计算场景设计，核心优势是简洁。传统 STARKs 需对电路全部中间层承诺，动辄耗费上百次 FFT 与杂凑；GKR 仅承诺输入与输出，证明尺寸与验证时间大幅下降。Buterin 说明：

「GKR 是一种专为这种模式设计的密码学协议。它之所以高效，是因为它避免了对所有中间层进行承诺。」

以 Poseidon2 Hash 为例，GKR 理论上能让证明者开销降低约十五倍，而传统方案可能放大至百倍。效率还可藉由 Grün’s trick、线性批次处理与部分轮次优化再下一城。不过 Buterin 也提醒开发者确保 Fiat–Shamir 挑战真正随机，以维持安全。

ZK-EVM 与 zk-ML 加速

高效 provers 立即显现在 ZK-EVM。Brevis 的 Pico Prism 使用多 GPU 集群，在 12 秒内完成 99.6% 以太坊 L1 区块证明；ZKSync 的 Airbender 也达到亚秒级验证。这些案例显示 GKR 类技术为实时区块生成提供动力。

同样的结构特性，使 GKR 适用于「多层低阶运算 + 大量重複函数」的 zk-ML。模型推理可在不外洩权重与输入的情况下被验证，为 AI 隐私计算奠定基础。

华尔街观点：效率即竞争力

GKR 把零知识证明推向大规模应用，彷彿当年 TCP/IP 的效能优化。对投资人而言，高性能 ZK 基础设施与新型去中心化应用将成焦点；更低的计算成本也可能吸引主流机构进场。虽然目前 prover 仍依赖大量 GPU，未来 ASIC 若到位，经济门槛可望持续下探。

GKR 解决了速度与简洁性，隐私层则可由 SNARK 或 STARK 封装补足。随着超高速 ZK 技术成熟，可扩展、高效且隐私友好的 Web3 生态正加速成形。