随着人工智能（AI）算力需求爆发式增长，零知识（ZK）证明正与万亿美元规模的AI数据中心争夺同一批Nvidia GPU，导致证明成本持续攀升。Cysic创始人兼CEO Leo Fan在近期接受crypto.news采访时发出警告，强调当前ZK证明的核心瓶颈并非算力总量不足，而是GPU利用率低下。
Leo Fan指出，zkVM软件与用于生成证明的加速器之间存在架构性错配，导致部分GPU算力闲置。Cysic推出的Venus证明引擎正是通过削减CPU与GPU间的协调开销，暴露并解决了这一错配问题。该公司在4月报告称，在不更换底层硬件的情况下，与ZisK 0.16.1相比，端到端证明时间提升了9%以上。
Venus作为Polygon Hermez的ZisK zkVM的硬件扩展，将证明生成过程表示为单一连通计算图。这种设计允许工作负载在整个证明流程中统一调度，避免多次独立硬件调用。通过整合CUDA Graph、内核调优和共享内存优化，Venus减少了处理器与GPU之间的重复数据传输和同步开销。
Cysic声称，使用24块GPU可在7.4秒内生成一个以太坊区块证明，而通过单张RTX 4090即可提交实时证明。不过，这些数据尚未经过涵盖能耗、证明大小、安全等级和总硬件成本的统一基准独立测试。相比之下，Succinct的SP1 Hypercube在2025年11月报告中称，使用16块Nvidia RTX 5090 GPU，在12秒内验证了954个以太坊区块样本中的99.7%。
AI需求的激增正在收紧GPU供给。Nvidia数据显示，截至4月26日的季度数据中心收入达到752亿美元，同比增长92%。Amazon Web Services已同意购买100万块Nvidia GPU，交付持续至2027年。比特币矿企也宣布了超过700亿美元的AI及高性能计算合同，将电力和设施转向AI工作负载。
Leo Fan认为，实时一层（Layer-1）证明将首先遭遇成本压力，因为每个区块都需要全新证明，同时必须留有备用算力以避免错过网络时限。随后是ZK Rollup和证明市场，GPU小时成本直接计入运营费用和用户手续费。Cysic援引分析估计，证明生成占ZK Layer-2网络费用的60%至70%，4000笔交易批次在Nvidia A100上的成本为0.04至0.17美元。
Leo Fan将zkML列为风险最高的应用之一，因为它将AI工作负载与证明正确执行的额外成本叠加在一起。对于隐私支付和链上游戏，证明成本必须控制在美分级别。他表示：“成本会限制采用吗？在边际上是的。”当经济模型不再可行时，隐私支付和游戏可能会被最先推迟。
为应对这一局面，Cysic正在开发多种后端，包括GPU优化、完整的FPGA加速后端，以及早期ASIC导向实现。FPGA后端面向AMD UltraScale+和Versal器件，配备高带宽内存，采用Apache 2.0和MIT许可开源。FPGA可在生产后重新编程，为不断演进的证明系统提供灵活性，而定制ASIC则在稳定ZK操作中提供更高性能和能效。
Leo Fan表示，转向FPGA和ZK ASIC将使证明运营商脱离主要AI硬件队列，避免为不必要的GPU功能付费。他还提出了一个全球证明者市场，让从移动硬件到专业集群的设备都能接受任务，通过密码学验证确保无效证明被拒绝，无论运营商是谁。他同时承认，未经审计或未完成的代码会增加实施风险，并呼吁进行审计和冗余的多证明者配置。
此外，EIP-8025草案允许以太坊验证者选择生成或验证执行证明，同时保留传统区块重执行机制，并引入证明八卦通道和外部证明节点。目前该提案版本未包含对证明运营商的激励措施。
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