Từ Cornell Lab đến Giao thức Tiền điện tử: Tiến sĩ Leo Fan về việc xây dựng động cơ ZK của Cysic

Với các chứng minh không kiến thức đang nhanh chóng định hình lại ranh giới của blockchain và quyền riêng tư, hành trình từ lý thuyết học thuật đến giao thức thực tế đầy rẫy những thách thức. Bài viết này khám phá câu chuyện của Dr. Leo Fan — một học giả đã chuyển từ những hành lang của một phòng thí nghiệm dẫn đầu tại Cornell đến việc đồng xây dựng động cơ ZK (zero-knowledge) tại Cysic. Trên hành trình đó, chúng tôi phân tích cách nghiên cứu nghiêm ngặt hòa quyện với tham vọng kỹ thuật, và những gì cần thiết để biến những ý tưởng mật mã phức tạp thành một giao thức sống.

Khi chúng ta khám phá quá trình chuyển đổi của Dr. Fan, những hiểu biết kỹ thuật và tầm nhìn cho tương lai, độc giả sẽ có cái nhìn tinh tế về cách các động cơ ZK được tạo ra — và tại sao chúng quan trọng cho làn sóng hệ thống phi tập trung tiếp theo.

Q1. Bạn đã có một sự chuyển mình lớn từ học thuật (Cornell → Rutgers) sang việc thành lập Cysic. Khoảnh khắc hoặc vấn đề nào đã thuyết phục bạn rời bỏ nghiên cứu/giảng dạy và xây dựng một công ty xung quanh phần cứng và hạ tầng ZK?

Trong thời gian tôi làm việc trong học viện và các vai trò nghiên cứu trong ngành, tôi nhận ra rằng các hệ thống không biết (zero-knowledge) gặp phải một nút thắt cơ bản: chúng rất tinh vi về mặt toán học, nhưng quá chậm và không hiệu quả cho việc áp dụng trong thực tế. Tại Algorand, tôi đã thấy rõ rằng các hệ thống ZK thiếu phần cứng và cơ sở hạ tầng để mở rộng ra ngoài các nguyên mẫu. Khoảng cách đó, thay vì bất kỳ khoảnh khắc nào đơn lẻ, đã thuyết phục tôi rời Rutgers và xây dựng Cysic vào năm 2022 như một nỗ lực chuyên biệt để biến tính toán có thể xác minh thành hiện thực.

Q2. Các nghiên cứu học thuật và vai trò trong ngành công nghiệp sớm của bạn (Algorand, IBM/Bell Labs, v.v.) đã định hình tầm nhìn kỹ thuật cho Cysic như thế nào, đặc biệt là quyết định kết hợp phần cứng tùy chỉnh (ASIC/CUDA) với một mạng prover phi tập trung?

Công việc học thuật của tôi tại Cornell, dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Elaine Shi, nhà khoa học máy tính và mã hóa nổi tiếng, đã cung cấp cho tôi một nền tảng vững chắc về mã hóa và tính toán có thể xác minh. Các vai trò trong ngành tại Algorand và IBM/Bell Labs đã cho tôi thấy những ràng buộc thực tiễn: hầu hết các hệ thống ZK đều bị giới hạn bởi khả năng tính toán, và phần cứng đa năng không được thiết kế cho các khối lượng công việc mà các bằng chứng yêu cầu. Sự kết hợp đó—lý thuyết nghiêm ngặt cộng với các nút thắt trong thế giới thực—đã hình thành quyết định của Cysic để kết hợp phần cứng tùy chỉnh (tăng tốc ASIC/CUDA) với một mạng prover phi tập trung. Đó là cách duy nhất để làm cho các bằng chứng nhanh chóng, tiết kiệm và có thể mở rộng một cách đáng tin cậy.

Q3. Cysic mô tả mình là “từ silicon đến giao thức.” Bạn có thể hướng dẫn chúng tôi qua từng lớp, từ thiết kế phần cứng đến việc tạo chứng minh đến việc thanh toán, và các lớp nào bạn đã ưu tiên trong quá trình mở rộng?

“Silicon to giao thức” có nghĩa là chúng tôi tối ưu hóa từng lớp của vòng đời chứng minh:

Lớp phần cứng: bộ tăng tốc được thiết kế tùy chỉnh cho khối lượng công việc ZK, tối ưu hóa cho tốc độ và chi phí.

Lớp Prover: các mạng phi tập trung của GPU và ASIC chạy mô hình ComputeFi của chúng tôi.

Lớp giao thức: thanh toán, xác minh và tích hợp với thị trường chứng minh và hệ sinh thái L2.

Trong giai đoạn đầu, chúng tôi đã ưu tiên các lớp phần cứng và prover vì chúng là nền tảng cho khả năng mở rộng. ComputeFi—cơ chế của chúng tôi để đưa phần cứng lên chuỗi—đã trở thành một khoảnh khắc đột phá, cho phép tính toán có thể xác minh, phi tập trung ở quy mô lớn.

Q4. Thiết kế phần cứng tăng tốc cho các chứng minh ZK là rất khó khăn. Những bất ngờ hoặc sự đánh đổi lớn nhất mà bạn gặp phải khi cố gắng tối ưu hóa cho thông lượng, độ trễ, chi phí và tính tổng quát giữa các hệ thống chứng minh là gì?

Việc tối ưu hóa cho thông lượng, độ trễ, chi phí và tính tổng quát đồng thời là điều khó khăn về bản chất. Đột phá lớn nhất của chúng tôi là ComputeFi, cho phép chúng tôi ánh xạ các tài nguyên phần cứng trực tiếp trên chuỗi. Lựa chọn thiết kế đó đã giải quyết nhiều sự đánh đổi giữa tính linh hoạt và hiệu suất và tạo nền tảng cho tầm nhìn dài hạn của chúng tôi về tính toán phi tập trung, có thể xác minh.

Q5. Cysic đang định vị mình như một loại DePIN ZK (thị trường tài nguyên máy tính). Bạn nghĩ việc phi tập trung hóa tính toán ZK sẽ thay đổi kinh tế và trải nghiệm người dùng của các rollup ZK và L2 như thế nào?

Thị trường DePIN hiện nay phụ thuộc rất nhiều vào phần cứng từ các nhà sản xuất GPU lớn như Nvidia. Thực tế, GPU Nvidia chạy khoảng 80% cơ sở hạ tầng DePIN mà chúng ta thấy ngày hôm nay. Điều này dẫn đến sự độc quyền, nơi mà thị trường bị ảnh hưởng nặng nề bởi giá cả, quyết định và khả năng nâng cấp của Nvidia. Các nhà phát triển nhỏ hơn cũng bị ảnh hưởng tiêu cực bởi chi phí GPU cao ngày nay vì họ không thể tận hưởng được quy mô kinh tế mà các nhà phát triển có nguồn vốn tốt hơn có được.

Phân cấp sức mạnh tính toán là giải pháp, vì người dùng không còn phải mua và sở hữu phần cứng đắt tiền; thay vào đó, họ có thể truy cập sức mạnh tính toán hiệu suất cao theo yêu cầu. Điều này cho phép các nhà phát triển nhỏ hơn với ít vốn tránh việc mua và duy trì phần cứng vật lý đắt giá và chỉ mua quyền truy cập khi họ cần cho các hoạt động như kiểm tra hiệu suất hoặc thử nghiệm.

Q6. Sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường thường buộc phải thay đổi hướng đi. Lộ trình sản phẩm và chiến lược ra mắt của Cysic đã thay đổi như thế nào từ nguyên mẫu đầu tiên đến các giai đoạn testnet hiện tại của bạn, và phản hồi từ người dùng/đối tác nào đã thúc đẩy những thay đổi đó?

Lộ trình của chúng tôi theo một kế hoạch mở rộng có chủ đích và tuần tự. Thị trường chứng minh là lớp nền tảng của chúng tôi. Từ đó, chúng tôi đang mở rộng vào thị trường tính toán rộng lớn hơn thông qua xác minh AI, suy diễn và học máy ZK. Sự phát triển này được thúc đẩy bởi phản hồi từ các đối tác và khách hàng yêu cầu một hạ tầng thống nhất cho cả khối lượng công việc AI và ZK. Do đó, chúng tôi hiện cung cấp các máy chủ và dịch vụ hỗ trợ cho lớp nhiệm vụ tính toán rộng hơn này.

Q7. Kinh tế cộng đồng và nhà điều hành là rất quan trọng đối với DePINs. Bạn đã thiết kế các động lực, công cụ và quy trình gia nhập như thế nào để một sự đa dạng của các nhà cung cấp phần cứng ( từ GPU của người đam mê đến ASICs ) có thể tham gia một cách bền vững?

Cơ chế để đảm bảo tính bền vững lâu dài bao gồm việc cắt giảm: nếu những người cung cấp hoặc xác thực không thể phản hồi kịp thời, các token $CYS của họ sẽ bị tịch thu và phân phát cho người khác. Điều này đảm bảo rằng các xác thực luôn theo kịp công việc, từ đó ngăn chặn sự chậm trễ lâu dài.

Đối với thợ mỏ, chúng tôi áp dụng một khoản phí bảo trì trên BTC bị đốt theo thời gian. Những cơ chế này đảm bảo sự hoạt động, không khuyến khích hiệu suất kém, và thưởng cho sự tham gia đáng tin cậy, lâu dài trên toàn bộ phổ phần cứng.

Q8. Bạn có thể chia sẻ những bài học từ việc mở rộng hệ sinh thái Cysic, các mối quan hệ đối tác, tích hợp, công cụ dành cho nhà phát triển, hoặc mối quan hệ với vườn ươm/nhà xác thực đã thúc đẩy việc áp dụng một cách đáng kể?

Bài học quan trọng nhất là khả năng thích ứng. Cảnh quan tiền điện tử thay đổi liên tục, và các lộ trình cứng nhắc hiếm khi sống sót sau khi tiếp xúc với thực tế thị trường. Trong khi xây dựng cộng đồng và các quan hệ đối tác hệ sinh thái mạnh mẽ đã là điều thiết yếu, khả năng thích ứng đã là yếu tố quyết định—khả năng tinh chỉnh công cụ, tích hợp và các đối tác một cách nhanh chóng đã cho phép chúng tôi gặp gỡ các nhà phát triển và mạng lưới nơi nhu cầu của họ phát sinh.

Q9. Về mặt quản trị và token ( nếu bạn có thể nói về điều đó ): mô hình quản trị và các đòn bẩy kinh tế nào bạn thấy là cần thiết để cân bằng giữa phi tập trung, an ninh và tài trợ giao thức lâu dài?

Các công cụ kinh tế cốt lõi mà chúng tôi dựa vào là cắt giảm, phần thưởng động cho các nhà cung cấp và xác thực, và cơ chế đốt phí gắn liền với chi phí bảo trì. Những điều này tạo sự đồng thuận về lợi ích trong toàn mạng lưới, đảm bảo rằng tính bảo mật và tính sống động được duy trì trong khi tạo ra một chu kỳ tài trợ bền vững lâu dài cho giao thức.

Q10. An ninh và niềm tin là cốt lõi của hạ tầng ZK. Bạn tiếp cận quản lý rủi ro như thế nào, ví dụ: lỗi phần cứng, nhà cung cấp độc hại, hoặc tấn công chuỗi cung ứng, và bạn ưu tiên các lớp phòng thủ nào?

Cách tiếp cận của chúng tôi tập trung vào bảo vệ theo lớp: xác thực ở cấp phần cứng, đảm bảo độ đúng đắn ở cấp chứng minh thông qua việc cắt giảm, và kiểm tra ở cấp giao thức cho tính sống động và hành vi. Bằng cách kết hợp sự dư thừa chứng minh phi tập trung với các hình phạt kinh tế cho hành vi sai trái, chúng tôi giảm thiểu rủi ro điểm thất bại duy nhất và đảm bảo rằng hoạt động độc hại hoặc bị ngăn chặn hoặc bị giảm thiểu về mặt kinh tế.

Q11. Nhìn lại quá trình chuyển đổi của bạn từ giáo sư sang CEO, những kỹ năng mềm nào hoặc những thách thức quản lý bất ngờ nào là khó học nhất, và bạn sẽ đưa ra lời khuyên gì cho các học giả khác đang nghĩ đến việc thành lập một startup công nghệ sâu?

Là một giáo sư và là người sáng lập một công ty khởi nghiệp là hai vai trò hoàn toàn khác nhau. Là một giáo sư, tôi phải chính xác, thận trọng trong những tuyên bố của mình, và chuẩn bị kỹ lưỡng; mỗi tác phẩm đều phải được hoàn thiện trước khi có thể được công bố.

Trong một công ty khởi nghiệp, gần như là điều ngược lại. Tôi phải học cách tập trung vào tầm nhìn tổng thể và hoạt động từ một góc nhìn cao cấp. Thay vì chờ đợi kết quả hoàn hảo, tôi phải cho thấy sự tiến bộ từng bước một và tự tin về mọi cải tiến. Tư duy này hoàn toàn mâu thuẫn với đào tạo học thuật, nơi bạn được kỳ vọng là tránh đưa ra những tuyên bố dự đoán cho đến khi mọi thứ được chứng minh.

Lời khuyên chính của tôi dành cho các học giả đang xem xét việc khởi nghiệp công nghệ sâu là không chỉ tập trung vào công nghệ. 99% các công ty khởi nghiệp không thể thắng chỉ dựa vào công nghệ. Bạn cần PR, tiếp thị, các mối quan hệ đối tác và một cộng đồng. Là một người sáng lập, bạn phải quản lý tất cả những điều này và giữ cho mình tập trung vào bức tranh lớn hơn.

Q12. Năm năm nữa, thành công sẽ trông như thế nào đối với Cysic, về mặt kỹ thuật, cho hệ sinh thái và cho bối cảnh ZK rộng lớn hơn? Và những rủi ro kỹ thuật hoặc thị trường chính nào mà bạn đang theo dõi hiện nay?

Sự thành công có nghĩa là trở thành giải pháp hàng đầu cho việc tăng tốc phần cứng có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí cho toàn bộ hệ sinh thái tính toán ZK và có thể xác minh. Mục tiêu dài hạn của chúng tôi là phục vụ như là xương sống hạ tầng cho sự đổi mới trong cả AI và tiền mã hóa. Các rủi ro lớn ngày nay là sự biến động của thị trường và tốc độ thay đổi công nghệ nhanh chóng, điều này củng cố nhu cầu phải giữ được sự thích ứng trong khi xây dựng hướng tới tầm nhìn rộng lớn hơn.