零知识证明（ZK proof）正与估值数万亿美元的AI数据中心争夺同一批GPU，导致证明成本持续攀升。Cysic公司的最新数据显示，通过优化硬件利用率可提升9%的性能，但更根本的问题在于架构错配而非算力不足。
Cysic创始人兼CEO Leo Fan向加密媒体表示，GPU已成为ZK证明的硬约束，因为证明系统现在必须与资金雄厚的AI数据中心竞购同一片硅片。“AI模型在收敛，算力却没有。人们曾以为芯片价格下降会降低证明成本，但现实是我们正与万亿级数据中心预算争夺同一批硅片。因此硬件层必须开放，而不是留给少数专有证明者。”Fan指出，问题并非单纯的计算能力不足，而是zkVM软件与加速器之间存在架构不匹配，导致部分GPU容量闲置，推高了每个证明的成本。
Cysic的Venus证明引擎揭示了这一错配：通过减少CPU与GPU之间的协调耗时，在未更换硬件的情况下，端到端证明时间较ZisK 0.16.1提升了超过9%。Venus将证明生成表示为一个连续计算图，并通过CUDA Graph集成、内核调优和共享内存改进，减少了处理器与GPU之间的重复数据传输和同步。
Fan表示，结果证明现有加速器并未被充分利用，利用率才是证明成本背后的实际瓶颈。行业整体证明速度已快速提升：Cysic称ZisK可在7.4秒内用24块GPU生成以太坊区块证明，甚至可通过单块RTX 4090提交实时证明。但上述数据未经独立审计，且未涵盖能耗、证明大小、安全等级和硬件总成本等指标。2025年11月，Succinct报告称其SP1 Hypercube在16块Nvidia RTX 5090 GPU上，对954个以太坊区块样本中99.7%的区块在12秒内完成了证明，其中95.4%在10秒内完成。以太坊基金会将实时证明定义为：至少99%的主网区块在10秒内完成证明，代码完全开源，证明大小低于300 KiB，安全等级不低于128位，硬件成本不超过10万美元，功耗不超过10千瓦。基金会特别指出，对于家庭证明者而言，能耗可能比设备成本更严格的限制。
虽然AI和ZK证明对GPU的使用方式不同，但两者都依赖Nvidia的加速器，从消费级RTX卡到数据中心H100系统。AI训练和推理主要使用矩阵计算，而ZK证明生成主要依赖多标量乘法和数论变换——这些操作GPU可以处理，但并非为其专门设计。Fan表示，这种错配支持了ZK专用硬件的论点，因为证明系统进入了与AI开发者相同的供应链，却没有以相同方式使用芯片。由于GPU时长占证明账单的大部分，硬件和租赁成本的上升会直接传导到每个证明的成本中。Nvidia财报显示，截至4月26日的季度，数据中心收入达752亿美元，同比增长92%，其中数据中心计算收入604亿美元，增长77%。路透社3月报道，亚马逊AWS已同意购买100万块Nvidia GPU，交付将持续至2027年。Nvidia CEO黄仁勋估计，Blackwell和Rubin产品系列至2027年将带来1万亿美元的销售机会。6月，Nvidia计划发行至少200亿美元债券以资助AI投资和债务再融资。比特币矿企已宣布超过700亿美元的AI和高性能计算合同，表明加密基础设施所有者也在将电力和设施转向AI工作负载。Bernstein报告称，已公布的AI基础设施合作伙伴关系接近900亿美元，分析师估计比特币矿工控制的计划电力容量超过27吉瓦，而AI协议相关的电力容量仅约3.7吉瓦，且美国电网连接可能需长达50个月。
Fan指出，实时层一证明最先面临成本压力，因为它需要为每个区块生成新鲜证明，任何延迟都可能使证明者错过网络时限，因此运营商需要备用容量。ZK-rollup和证明市场紧随其后，因为GPU时长直接计入运营成本，有时甚至影响用户费用。此前一项证明成本分析估计，在ZK二层网络上，证明生成占费用的60%至70%。根据L2Beat数据，在Nvidia A100上生成一批4000笔交易的证明可能需要2至5分钟，云计算的成本介于0.04至0.17美元之间，具体取决于证明系统、交易批次、硬件配置和云费率。Fan认为zkML是最脆弱的应用之一，因为它结合了AI工作负载和证明模型正确运行的额外成本。对于私人支付、链上游戏等消费级产品，经济性要求证明成本降至美分级别。“成本会限制采用吗？在边际上是的，”Fan说，私人支付和游戏可能在经济性失效时最先被推迟。成本压力还可能影响可运行证明者的实体数量。Fan表示，超过90%的ZK二层网络依赖少数证明服务，但该估计需要命名数据集，应视为Cysic的评估。
为此，Cysic开发了多种后端，而非仅依赖GPU。公开的Venus仓库包含GPU优化、完整的FPGA加速后端以及早期ASIC导向实现。其FPGA后端包含Goldilocks域算术、NTT、Poseidon2、Merkle树、FRI和表达式评估的内核，代码针对AMD UltraScale+和Versal设备（高带宽内存），基于Apache 2.0和MIT许可。与ASIC不同，FPGA可在生产后重新编程，允许开发者更新电路并试验新证明系统。定制ASIC灵活性较低，但针对稳定ZK操作集可提供更好的性能和能效。Fan表示，转向FPGA和ZK ASIC将使证明运营商脱离AI硬件主队列，专用设备也能避免支付ZK不需要的GPU功能，但开发成本和有限制造量仍是障碍。开放软件只是Cysic方法的一部分，公司还提出全球证明者市场，从移动硬件到专业集群的设备均可接受任务，GPU和FPGA后端减少对单一芯片类的依赖。Fan指出，密码学验证意味着无论哪个运营商生成证明，验证者都会拒绝无效证明，因此开放参与不会改变证明系统的稳健性，但会增加未审计或不完整代码实施错误的风险。Cysic在Venus仓库中声明项目仍在积极开发中，Fan表示需要审计和冗余多证明者配置来限制实施风险。草案EIP-8025允许以太坊验证者选择生成或验证执行证明，同时传统区块重执行仍保留，该提案引入了证明八卦通道和外部证明节点，但当前版本未向生成和广播证明的运营商提供激励。