コーネル大学の研究所から暗号資産プロトコルへ：レオ・ファン博士がCysicのZKエンジンの構築について語る

ゼロ知識証明がブロックチェーンとプライバシーの最前線を急速に再構築している中、学術理論から現実世界のプロトコルへの旅は多くの課題に満ちています。本記事では、コーネル大学のリーディングラボのホールから、CysicでのZK (ゼロ知識)エンジンの共同開発に移った学者、Dr. Leo Fanの物語に迫ります。この過程で、厳密な研究がエンジニアリングの野望とどのように融合し、複雑な暗号理論を実際のプロトコルに変えるために何が必要かを解き明かします。

ファン博士の移行、技術的な洞察、そして未来へのビジョンを探る中で、読者はZKエンジンがどのように作られるのか、そしてそれが次の波の分散システムにとってなぜ重要であるのかについて、微妙な見解を得ることができるでしょう。

Q1. あなたはアカデミア(コーネル→ラトガース)からCysicを創業する大きなシフトをしました。研究/教育を離れ、ZKハードウェアとインフラストラクチャーに基づいた会社を立ち上げることを決めるきっかけとなった瞬間や問題は何でしたか？

私が学術界と産業研究の役割で過ごしていた間、ゼロ知識システムが根本的なボトルネックに悩まされていることが明らかになりました。それらは数学的に優雅でしたが、実世界での採用にはあまりにも遅く、非効率的でした。Algorandでは、ZKシステムがプロトタイプを超えてスケールするためのハードウェアとインフラを欠いていることを直接見ました。そのギャップが、私がラトガース大学を離れ、2022年にCysicを構築する決意を固めた理由であり、信頼できる計算を実用的にするための専念した取り組みです。

Q2. あなたの学術研究や初期の業界での役割(Algorand、IBM/Bell Labsなど)は、Cysicの技術的ビジョン、特にカスタムハードウェア(ASIC/CUDA)を分散型プロバー ネットワークと組み合わせるという決定にどのように影響を与えましたか？

コーネル大学での私の学術研究は、著名なコンピュータ科学者および暗号技術者であるエレイン・シー教授のもとで行われ、暗号化および検証可能な計算の堅固な基盤を提供してくれました。アルゴランドやIBM/ベル研究所での業界での役割は、実際の制約に私をさらしました：ほとんどのZKシステムは計算に依存しており、一般的なハードウェアは証明が必要とするワークロードのために構築されていませんでした。その組み合わせ—厳密な理論に加えて現実のボトルネック—は、Cysicがカスタムハードウェア(ASIC/CUDAアクセラレーション)を分散型プローバーネットワークと組み合わせる決定を形作りました。これは、証明を信頼できるほど速く、手頃な価格で、スケーラブルにする唯一の方法でした。

Q3. Cysicは自らを「シリコンからプロトコルへ」と表現しています。ハードウェア設計から証明生成、決済までのスタックを説明していただけますか？スケーリングの際に優先したレイヤーはどれですか？

「シリコンからプロトコルへ」とは、我々が証明ライフサイクルのあらゆる層を最適化することを意味します。

ハードウェア層：速度とコストに最適化されたZKワークロード用のカスタム設計されたアクセラレーター。

プロバーレイヤー：私たちのComputeFiモデルを実行するGPUとASICの分散型ネットワーク。

プロトコルレイヤー: 決済、検証、および証明市場とL2エコシステムとの統合。

初期段階では、スケーラビリティの基盤であるハードウェアとプロバー層を優先しました。ComputeFi—ハードウェアをオンチェーンにするためのメカニズム—は、スケールで検証可能な分散型コンピューティングを可能にする画期的な瞬間となりました。

Q4. ZK証明のためのアクセラレータハードウェアの設計は非常に難しいです。スループット、レイテンシ、コスト、そして証明システム全体にわたる一般性を最適化する際に、遭遇した最大のエンジニアリングの驚きやトレードオフは何でしたか？

スループット、レイテンシ、コスト、一般性を同時に最適化することは本質的に難しいです。私たちの最大のブレークスルーはComputeFiであり、これによりハードウェアリソースを直接オンチェーンにマッピングできるようになりました。この設計選択は、柔軟性とパフォーマンスの間の多くのトレードオフを解決し、分散型で検証可能なコンピュートに関する私たちの長期的なビジョンの基盤を形成しました。

Q5. Cysicは、ある種のZK DePINとして、(コンピューティングリソースマーケットプレイス)を位置づけています。ZKコンピュータを分散化することで、ZKロールアップやL2の経済性とUXはどのように変わると考えますか？

今日のDePIN市場は、Nvidiaのような大手GPUメーカーのハードウェアに大きく依存しています。実際、NvidiaのGPUは現在見られるDePINインフラの約80%を運営しています。これにより、市場はNvidiaの価格、決定、およびアップグレード可能性に大きく影響される独占状態になります。より資金力のある開発者が享受する規模の経済を小規模な開発者は利用できないため、今日の高いGPUコストは彼らにとっても悪影響を及ぼしています。

コンピューティングパワーの分散化が解決策です。ユーザーはもはや高価なハードウェアを購入して所有する必要がなく、オンデマンドで高性能なコンピューティングパワーにアクセスできるようになります。これにより、資金が少ない小規模な開発者は高価な物理ハードウェアを購入および維持することを避け、ベンチマーキングやテストなどの操作に必要なときにのみアクセスを購入できます。

Q6. プロダクトマーケットフィットはしばしばピボットを強います。Cysicのプロダクトロードマップとゴー・トゥ・マーケットは、最初のプロトタイプから現在のテストネットフェーズにどのように変わりましたか？また、それらの変化を促したユーザーやパートナーからのフィードバックは何ですか？

私たちのロードマップは、意図的で順序立てた拡張を行っています。プルーフ市場は私たちの基盤となるレイヤーです。そこから、AI検証、推論、そしてZK機械学習を通じて、より広範なコンピュート市場に拡張しています。この進化は、AIとZKワークロードのための統一インフラストラクチャを要求するパートナーや顧客のフィードバックによって推進されました。その結果、私たちはこのより広いクラスのコンピュートタスクをサポートするサーバーとサービスを提供しています。

Q7. DePINにおいてコミュニティとオペレーターの経済は重要です。趣味のGPUからASICまで(の多様なハードウェアプロバイダーが持続可能に参加できるように、インセンティブ、ツール、およびオンボーディングをどのように設計しましたか？

長期的な持続可能性を確保するためのメカニズムには、スラッシングが含まれます。もしプロバーまたはバリデーターが時間内に応答できない場合、彼らの)トークンは押収され、他の人に分配されます。これにより、バリデーターはタスクを優先し、長時間の遅延を防ぐことができます。

マイナーに対して、時間の経過とともに焼失するBTCにメンテナンスフィーを適用します。これらのメカニズムは、稼働状態を確保し、パフォーマンスの低下を抑制し、ハードウェアスペクトラム全体での長期的かつ信頼できる参加を報いることを保証します。

Q8. Cysicエコシステムのスケーリング、パートナーシップ、統合、開発者ツール、またはインキュベーター/バリデーター関係から、採用を実質的に加速させた教訓を共有できますか？

最も重要な教訓は適応性です。暗号の状況は常に変化しており、硬直したロードマップは市場の現実との接触によってほとんど生き残りません。コミュニティ構築や強力なエコシステムパートナーシップは不可欠でしたが、適応性が決定的な要因でした。ツール、統合、パートナーシップを迅速に洗練できることで、開発者やネットワークのニーズが現れるところに対応することができました。

Q9. ガバナンスとトークンの側面について$CYS お話しいただけますか(：分散化、安全性、そして長期的なプロトコル資金調達のバランスを取るために、どのようなガバナンスモデルと経済的レバーが不可欠だと考えますか？

私たちが依存している主要な経済的手段は、スラッシング、プロバイダーおよびバリデーターのためのダイナミック報酬、維持費に関連する手数料のバーンメカニズムです。これにより、ネットワーク全体のインセンティブが一致し、セキュリティとライバネスが保たれるとともに、プロトコルの持続可能な長期資金循環が創出されます。

Q10. セキュリティと信頼はZKインフラストラクチャの核心です。ハードウェアバグ、悪意のあるプロバー、またはサプライチェーン攻撃などのリスク管理にどのようにアプローチし、どの防御層を優先しますか？

私たちのアプローチは、層状の防御に焦点を当てています：ハードウェアレベルの検証、スラッシングによるプロバーレベルの正当性保証、そして生存性と挙動に関するプロトコルレベルのチェック。分散型プロバーの冗長性を経済的なペナルティと組み合わせることで、単一障害点のリスクを減少させ、悪意のある行動を防止または経済的に抑制することを保証します。

Q11. 教授からCEOへの移行を振り返ると、最も学ぶのが難しかったソフトスキルや予期しなかったマネジメントの課題は何でしたか？また、ディープテックのスタートアップを設立しようと考えている他の学者へのアドバイスはありますか？

教授であることとスタートアップの創業者であることは、まったく異なる役割です。教授として、私は正確であり、主張において保守的であり、過剰に準備をしなければなりませんでした。すべての作品は、発表する前に磨き上げられなければなりませんでした。

スタートアップでは、ほぼ逆のことが求められます。マクロビジョンに焦点を当て、高い視点から運営することを学ばなければなりませんでした。完璧な結果を待つのではなく、一歩一歩進展を示し、すべての改善について自信を持たなければなりません。この考え方は、すべてが証明されるまで先行して主張することを避けるべきだとされる学問的トレーニングと直接矛盾します。

深い技術のスタートアップを考えている学者への私の主なアドバイスは、技術だけに焦点を当てないことです。スタートアップの99%は技術だけでは勝てません。PR、マーケティング、パートナーシップ、そしてコミュニティが必要です。創業者として、あなたはこれらすべてを管理し、より大きなビジョンに集中し続けなければなりません。

Q12. 5年後、Cysicの成功は技術的に、エコシステムにおいて、そして広範なZKの風景においてどのように見えますか？また、現在注視している主要な技術的または市場リスクは何ですか？

成功とは、ZKおよび検証可能なコンピューティングエコシステム全体にとって、スケーラブルでコスト効果の高いハードウェアアクセラレーションの頼りにされるソリューションになることを意味します。我々の長期的な目標は、AIと暗号の両方での革新のためのインフラストラクチャの基盤として機能することです。今日の主要なリスクは、市場のボラティリティと技術変化の急速な進行であり、これがより広いビジョンに向けて構築しながら適応し続ける必要性を強化しています。