协处理器的历史背景与发展

在传统计算机领域中，协处理器是为CPU分担繁杂任务的处理单元。这种技术在计算机行业中非常普遍，例如苹果公司在2013年推出的M7运动协处理器大大提高了智能设备的运动检测灵敏度。广为人知的GPU则是Nvidia于2007年提出的协处理器概念，主要负责图形渲染等任务。GPU通过处理计算密集型代码来加速CPU上运行的应用程序，这种架构被称为"异构"或"混合"计算。

协处理器的主要作用是承担复杂且性能要求高的特定任务，使CPU能够专注于处理更灵活多变的工作。

在以太坊网络中，有两个严重制约应用发展的问题:

1. 高昂的Gas费用限制了链上应用的开发范围。普通转账操作需要21000 Gas，这已经是以太坊网络Gas费用的底线。其他操作如数据存储会消耗更多Gas，这严重阻碍了应用和用户的大规模采用。

2. 智能合约只能访问近期的256个区块数据，未来随着Pectra升级和EIP-4444提案的实施，全节点将不再存储过去的区块数据。这种数据缺失导致基于数据的创新应用难以出现，影响了类似Tiktok、Instagram等数据密集型应用在区块链上的发展。

这些问题暴露出计算能力和数据可用性是限制新计算范式大规模采用的主要原因。以太坊区块链本身并不是为处理大量计算和数据密集型任务而设计的。为了兼容这些应用，需要引入协处理器概念。以太坊链本身作为CPU，协处理器则类似GPU，处理计算和数据密集型任务。

随着零知识证明技术的发展，为保证协处理器在链下计算的可信性，大多数协处理器项目都以零知识证明为技术基础。

ZK协处理器的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有真实的去中心化应用场景，包括社交、游戏、DeFi、基于链上数据的风控系统、预言机、数据存储、大语言模型训练推理等。理论上，Web2应用能实现的功能，ZK协处理器都能在区块链上实现，同时以太坊作为最终结算层保障应用安全性。

目前业界对ZK协处理器的定义尚未完全统一。ZK-Query、ZK-Oracle、ZKM等都可被视为协处理器，它们能协助查询链上完整数据、链下可信数据以及链下计算结果。从这个角度看，Layer2本质上也是以太坊的一种协处理器。

协处理器项目概览

当前比较知名的协处理器项目主要集中在三个应用场景:链上数据索引、预言机和ZKML。其中通用型ZK虚拟机项目如Delphinus专注于zkWASM，而Risc Zero则致力于Risc-V架构。

协处理器技术架构

以通用型ZK协处理器为例，我们重点分析Risc Zero、Lagrange和Succinct三个项目的技术架构，以了解这类通用虚拟机在技术和机制设计上的异同，从而判断协处理器的未来发展趋势。

Risc Zero

Risc Zero的ZK协处理器名为Bonsai，它构建了一套与区块链无关的零知识证明组件。Bonsai基于Risc-V指令集架构，具有极强的通用性，支持Rust、C++、Solidity、Go等多种编程语言。

Bonsai的主要功能包括:

1. 通用zkVM，可在零知识/可验证环境中运行任何虚拟机。
2. 可直接集成到智能合约或区块链的ZK证明生成系统。
3. 通用rollup，将Bonsai上证明的计算结果分发到链上。

Bonsai的核心组件包括:

1. 证明者网络：接收并验证ZK代码，生成ZK证明。
2. Request Pool：存储用户发起的证明请求。
3. Rollup引擎：收集证明结果并打包上传到以太坊主网。
4. Image Hub：存储函数和应用程序的可视化开发者平台。
5. State Store：链下状态存储。
6. Proving Marketplace：ZK证明产业链的算力市场。

Lagrange

Lagrange旨在构建协处理器和可验证数据库，包含区块链上的历史数据，支持无需信任的应用开发。其主要功能包括:

1. 可验证数据库：索引链上智能合约存储，将状态存入数据库。
2. 基于MapReduce原则的计算：支持并行执行的zkMR架构。

Lagrange的数据库设计涉及合约存储数据、EOA状态数据和区块数据三部分。它创建了对SNARK证明友好的区块数据结构，每个叶子节点都是一个区块头。

Lagrange的ZKMR虚拟机计算分为两个步骤:

1. Map：分布式机器对数据进行映射，生成键值对。
2. Reduce：分布式计算机分别计算证明，然后合并。

ZKMR能将小型计算的证明组合成整体计算的证明，有效扩展复杂计算的证明能力。

Succinct

Succinct Network的目标是将可编程事实集成到区块链开发各个环节中。它支持包括Solidity和专门的零知识领域语言在内的多种代码，可在链下协处理器中执行。

Succinct的链下ZKVM称为SP（Succinct Processor），支持Rust和其他LLVM语言。其核心特性包括:

1. 基于STARKs的递归证明技术。
2. 支持SNARKs到STARKs的包装器。
3. 以预编译为中心的zkVM架构。

协处理器项目比较

在比较通用ZK协处理器时，我们主要考虑以下几个方面:

1. 数据索引/同步能力
2. 采用的技术路线（SNARKs vs STARKs）
3. 是否支持递归证明
4. 证明系统的效率
5. 生态合作情况
6. 融资背景

目前，主流项目的技术路径趋于一致，如都采用STARKs到SNARKs的包装器，以及递归证明技术。鉴于ZK算法的证明生成是成本和时间消耗最大的环节，各项目都在构建证明者网络和云算力市场。

在技术路径相似的情况下，项目的突破可能更依赖于团队实力和背后VC的生态资源支持，以争取更大的市场份额。

协处理器与Layer2的区别

与面向用户的Layer2不同，协处理器主要面向应用开发。它可以作为加速组件或模块化组件，应用于以下场景:

1. 作为ZK Layer2的链下虚拟机组件
2. 为公链上应用提供链下算力
3. 作为公链应用获取其他链可验证数据的预言机
4. 充当跨链桥进行消息传递

协处理器带来了全链实时同步数据和高性能低成本可信计算的潜力，能够重构区块链的多数中间件，包括预言机、数据查询、跨链桥等。

协处理器面临的挑战

1. 开发者入门门槛高，需要掌握特定语言和工具。
2. 行业处于早期阶段，zkVM性能涉及多个复杂维度。
3. 硬件等基础设施尚未成熟，商业化落地仍需时日。
4. 各项目技术路径相似，难以形成显著优势，竞争焦点转向资源和生态合作。

总结与展望

ZK技术具有极强的通用性，有助于以太坊生态从去中心化向去信任化发展。ZK协处理器作为ZK技术落地的重要工具，理论上可以实现任何Web2应用的区块链版本。

ZK协处理器的大规模采用主要取决于两个因素:全链实时可证明数据库和低成本链下计算。这一目标需要逐步迭代实现。ZK算力芯片的商业化应用是协处理器大规模落地的关键前提。

当前市场周期缺乏创新，为构建下一代大规模应用技术提供了机会窗口。预计在下一个周期，ZK产业链有望实现商业化落地。现在正是关注能够支持10亿用户链上交互的核心技术的最佳时机。