ZKML：以太坊上的零知識機器學習深度解析——2025-2026 前沿技術全景

zkML 是個有點拗口的詞沒錯，但當你搞懂它在幹嘛之後，你會發現這玩意兒簡直是區塊鏈世界的魔法道具。想象一下：你可以把一個訓練好的 AI 模型部署到鏈上，而且沒人能偷走你的模型參數，同時系統還能數學上證明這個模型真的被執行了。這不是科幻，這就是 ZKML。

為什麼 ZKML 突然火起來了？

說實話，2024 年底的時候，整個 Web3 圈都在瘋 DeFi 和 Layer2，ZKML 還只是少數極客在折騰的玩具。但進入 2025 年，事情開始起變化了。

首先是 EIP-4844（Proto-Danksharding）在以太坊主網激活，Blob 交易讓資料儲存成本直接砍了一大半。這對 ZKML 來說簡直是天上掉下來的禮物——以往在鏈上驗證 ML 推理的成本高得離譜，現在總算能喘口氣了。

其次是模型小型化的進展。以前那些幾十億參數的大模型根本不可能塞進 ZK 電路，但現在有了更高效的zkSNARK 框架，加上硬體加速方案的成熟，中等規模的模型已經可以在可接受的時間和成本內完成驗證。

最後也是最關鍵的：鏈上 AI 應用的需求真的冒出來了。遊戲開發者想要不可操縱的遊戲 AI、預言機想要更聰明的數據處理、DeFi 協議想要能驗證的風險模型——這些需求統統指向 ZKML。

ZKML 的核心價值到底是什麼？

讓我直接說重點：ZKML 的核心價值就在於「可驗證」和「隱私性」這兩個關鍵字。

傳統的鏈上 AI 執行有個根本問題：你怎麼證明合約真的跑了你聲稱的那個模型？傳統做法是依賴可信的預言機，但這本質上是把信任外包給第三方，跟區塊鏈的去中心化精神完全背道而馳。

ZKML 解決這個問題的方式很優雅：你在鏈下用模型做推理，產生一個零知識證明，然後把這個證明和推理結果一起發到鏈上。任何人（其實是合約）只需要驗證這個證明的有效性，就能確信推理確實按照約定的方式執行了。

這個流程厲害的地方在於幾點：

模型參數完全保密。 推理過程不需要暴露任何模型權重，所以你的專有模型可以安心躲在鏈下，不用擔心被抄襲。對於那些靠獨特模型吃飯的 AI 服務商來說，這簡直是救命稻草。

執行正確性數學可證。 不像傳統合約需要信任管理員或多重簽名，ZK 證明的正確性是由密碼學保證的，不依賴任何社會信任假設。

離線計算、鏈上驗證。 昂貴的 ML 推理在鏈下執行，只有便宜的證明驗證在鏈上完成，完美解決了 gas 限制的問題。

ZKML 的四大殺手級應用場景

說了那麼多抽象的東西，你可能還是覺得「所以呢？」。讓我直接告訴 ZKML 現在真正在幹什麼。

1. 鏈上 ML 預言機

這是目前最接近實際生產的應用方向。傳統預言機提供的數據來源是單一的，而且數據的計算邏輯對合約是完全黑盒的。ZKML 預言機讓你能提供「可驗證的計算結果」。

具體怎麼玩？比如一個 DeFi 協議想要根據某個複雜的風險評分模型來決定借貸利率。傳統做法是信任某個第三方風險評分服務商的 API。用了 ZKML 之後，風險評分模型可以在鏈下跑，產生一個證明這個模型確實按照原始設計執行了的 ZK 證明，然後把結果送到鏈上。合約可以數學上驗證這個評分是合法的，而不是某個節點偷偷改過的。

實際案例：的女孩（Modulus Labs）已經在做這件事。他們把 ML 模型編譯成ZK電路，讓鏈上合約能直接調用經過驗證的 AI 推理結果。雖然現在模型規模還比較小，但方向是對的。

2. ZK 遊戲 AI

遊戲領域是個一直被區塊鏈困擾的領域——怎么證明遊戲 AI 沒有作弊？傳統做法是中心化伺服器，這樣雖然簡單，但玩家永遠無法驗證營運商有沒有在背後搞鬼。

ZKML 給了這個問題一個漂亮的解法。把遊戲 AI 模型公開（起碼它的推理邏輯是公開可驗證的），遊戲運營商在本地執行 AI 決策，把決策結果和對應的 ZK 證明發到鏈上。玩家可以驗證 AI 的每一步決策都是按照約定規則做出的，沒有任何人能操控。

這個應用場景特別適合那些強調公平性的遊戲，比如卡牌對戰、棋類遊戲、或者任何需要隨機種子的場景。

3. KYC 隱私保護

這個應用可能大多數人沒想到過，但實際上非常有創意。傳統 KYC 需要用戶提交護照、住址證明等敏感資訊給中心化機構審核，這些數據的保管和處理存在巨大風險。

ZKML 讓「可驗證的 KYC」成為可能：用戶的 KYC 資料在某個可信執行環境（TEE）或離線環境中處理，產生一個「這個人通過了 KYC 審核」的 ZK 證明。這個證明不包含任何具體的個人資訊，但任何人都可以驗證它的有效性。

這樣一來，用戶可以在不暴露具體身份資訊的情況下證明自己完成了 KYC，對於那些需要在鏈上保護隱私但同時需要滿足監管要求的場景簡直完美。

4. 意圖執行引擎（Intent-based Execution）

2024 年下半年開始火起來的意圖（Intent）概念，其實非常適合用 ZKML 來增強。以往的意圖執行依賴 Solver 網路，這些 Solver 會幫用戶找到最優的交易路徑，但用戶必須信任 Solver 真的在為自己最佳化利益。

用 ZKML 的話，用戶可以定義一個「收益最大化模型」，Solver 提交他們的交易策略和對應的 ZK 證明，證明這個策略確實是根據用戶的意圖模型計算出來的。用戶可以在不透露具體策略的情況下驗證 Solver 有沒有誠實履約。

ZKML 的技術棧：那些讓魔法成真的工具

說了那麼多應用，現在讓我介紹一下真正在實現 ZKML 的技術工具。生態現在還在快速演化中，但有幾個項目已經比較成熟了。

ezkl：ZKML 的瑞士軍刀

ezkl 絕對是這個領域的領頭羊。它把 ONNX 格式的 ML 模型直接編譯成ZK電路，支持各種主流深度學習框架（PyTorch、TensorFlow 導出的模型都能用）。

實際用起來大概是這樣的流程：你在 PyTorch 裡訓練好一個模型，導出成 ONNX 格式，然後用 ezkl 把 ONNX 變成電路描述檔案。這個電路描述可以拿去生成證明（proof），然後提交到鏈上驗證。

ezkl 的厲害之處在於它的電路生成過程高度自動化，不需要你手寫任何 ZK 電路的內容。這極大降低了 ZKML 的應用門檻。

不過 ezkl 也不是完美的：隨著模型規模增大，電路複雜度和證明生成時間會急劇上升。現在的 ezkl 適合處理比較小的模型（幾十萬到幾百萬參數），更大的模型還需要進一步優化。

RISC Zero：通用 ZKVM 的 ML 野心

RISC Zero 的做法不太一樣。它不是專門為 ML 設計的ZK框架，而是一個通用零知識虛擬機。你可以把它理解成「ZK 版本的 WebAssembly 虚拟机」——任何能在 RISC-V 架構上跑的程式，原則上都可以用 RISC Zero 產生 ZK 證明。

對 ML 來說，這意味著你可以直接把訓練好的模型用原生的方式部署，不需要擔心電路合成的種種限制。當然，代價是通用性帶來的开销——RISC Zero 的證明生成效率可能不如專門優化的 ezkl。

但我個人認為 RISC Zero 的長遠價值很大。隨著 ZK 硬體加速的進展，通用 VM 的效率差距會越來越小，而且它的靈活性讓它可以適配更多類型的計算任務。

Giza Tech：專門為神經網路打造的ZK框架

Giza 是個更年輕的項目，但野心勃勃。它從底層重新設計了神經網路到 ZK 電路的編譯流程，專門針對 ML 計算的特點做了優化。

根據他們公佈的 benchmark，Giza 在某些場景下比 ezkl 快了一個數量級。當然，這些數字需要打一點折扣，畢竟是自己發的，但方向確實是對的。

電路複雜度：ZKML 的阿基里斯之踵

聊完工具，讓我來談談 ZKML 最大的技術瓶頸：電路複雜度問題。

ZK 電路的複雜度直接決定了證明生成時間和驗證成本。一個 ML 模型變成 ZK 電路後，複雜度取決於幾個因素：

參數數量。 這個最直觀——模型越大、參數越多，電路就越複雜。一個有 1 億參數的模型和一個 100 萬參數的模型，電路複雜度差了 100 倍。

層數深度。 神經網路的層數越多，電路越深。深度學習之所以叫「深度」，就是因為層數多。這對 ZK 電路來說是個噩夢。

非線性運算。 線性運算（矩陣乘法、加法）在 ZK 電路裡處理起來相對簡單，但非線性運算（ReLU、Sigmoid 等激發函數）就貴多了。ML 模型裡到處都是這類非線性運算。

精度位寬。 模型運算時用的精度（float32、float16、int8 等）也會影響電路複雜度。精度越高，電路越複雜。

現在主流 ZKML 框架處理的模型規模大概在這個範圍：幾十萬到幾百萬參數，幾層到幾十層深度。這對於很多實際應用來說可能不夠。比如 GPT-2 有 15 億參數，穩穩的超出了目前 ZKML 的能力範圍。

但好消息是這個限制正在快速放寬。算法優化、硬體加速、以及更高效的電路表示方法都在並行進展。業界普遍預期，到 2026 年下半年，千萬級參數的模型應該可以比較從容地在 ZKML 框架裡處理了。

EIP-4844 與 Blob：ZKML 的及時雨

說到成本問題，必須提一下 EIP-4844 對 ZKML 的影響。這次升級帶來的 Blob 機制，讓以太坊的資料可用性成本大幅下降。

具體來說，Blob 的設計是這樣的：大型資料（比如 ZK 證明）可以附著在 Blob 空間裡，這部分資料只需要暫時可用，不需要永久存在於狀態裡。因此成本比普通的 calldata 低得多。

對於 ZKML 來說，這個優化簡直是雪中送炭。以往把 ML 推理結果和證明一起發到鏟上，calldata 成本高得嚇人。現在用 Blob 的話，成本能降到原來的十分之一甚至更低。

不僅如此，Cancun 升級帶來的其他改進也在間接地幫 ZKML。比如 EIP-1153 改善了臨時存儲的定價模型，讓某些 ZK 相關的計算模式更經濟。

硬體加速：ZKML 的最後一塊拼圖

軟體優化有其極限，要讓 ZKML 真正跑起來，硬體加速是必經之路。這方面有幾條路線在並進：

GPU 加速。 主流的 ZK 電路框架（Plonky2、Starky 等）都已經支持 GPU 加速。用消費級 RTX 4090 生成證明的速度比純 CPU 快了一到兩個數量級。當然，代價是這些顯卡現在貴得要命，而且一卡難求。

FPGA 方案。 一些項目在探索用 FPGA 來加速 ZK 計算。相比 GPU，FPGA 在某些特定的 ZK 運算上效率更高，而且功耗更低。缺點是開發難度大，生態系統還不成熟。

專用 ASIC。 最激進的方案是為 ZK 計算專門設計晶片。Filecoin 背後的 Protocol Labs 已經在這個方向上投入了不少資源，據說已經有了可以用的原型。但離大規模商業化估計還有幾年時間。

我個人預期，未來 2-3 年內 GPU 加速會繼續主導這個領域，同時 FPGA 方案會在一些對功耗和延遲敏感的場景嶄露頭角。專用 ASIC 可能是更長遠的故事，但一旦成熟，會徹底改變 ZKML 的成本結構。

ZKML 與隱私技術的深度整合

ZKML 本身就跟隱私技術有著天然的親密關係。零知識證明的核心特性之一就是隱私保護，而 ML 模型又往往涉及敏感數據處理，兩者的結合創造了一些非常有趣的應用場景。

比如在醫療領域，一個 ML 模型需要在保護患者隱私的前提下對醫療影像進行診斷分析。傳統做法需要把患者數據上傳到雲端處理，存在數據洩漏風險。用 ZKML 的話，患者可以在本地執行模型，把診斷結果和對應的證明發到鏈上，全程不需要暴露任何原始醫療數據。

另一個有趣的場景是聯合學習（Federated Learning）與 ZKML 的結合。聯合學習允許多個機構協作訓練模型，但各方都看不到彼此的原始數據。加上 ZKML 之後，還可以進一步證明模型的執行過程是正確的，防止某方在本地偷偷作弊。

這些應用場景目前還處於非常早期的階段，商業化路徑還不明朗。但我個人認為，這才是 ZKML 真正有顛覆性的方向——不只是鏈上 AI 這麼簡單，而是把 AI 的能力帶入一個可驗證且保護隱私的新範式。

ZKML 面臨的挑戰與風險

說了那麼多 ZKML 的美好前景，也得正視它現在的問題。這個領域現在還遠遠談不上成熟，有幾個重大挑戰需要面對：

證明生成延遲。 這是最大的問題。現在生成一個中等規模 ML 模型的 ZK 證明，可能需要幾分鐘到幾十分鐘。對很多需要即時反饋的應用場景來說，這個延遲是不可接受的。遊戲 AI 需要毫秒級響應，DeFi 清算需要秒級確認，現在的 ZKML 遠遠達不到。

成本不確定性。 雖然 EIP-4844 降低了數據成本，但 ZKML 的整體成本結構還是比較模糊的。電路複雜度、硬體投入、網路擁堵程度等因素都會影響實際花費。企業在做技術選型的時候，很難精確測算長期運營成本。

標準化程度低。 這個生態現在處在「各玩各的」階段。ezkl、RISC Zero、Giza 各自的電路格式、證明格式、驗證介面都不兼容。一個項目如果選了某個框架，以後想換到別的框架幾乎不可能。標準化這個問題不解決，ZKML 很難真正走向大規模採用。

安全審計缺乏。 ZKML 涉及密碼學、電路設計、ML 部署等多個領域，每個領域都可能存在安全漏洞。但目前真正有 ZKML 審計經驗的安全團隊屈指可數。這是個隱患。

監管不確定性。 AI 監管在全球各地都在快速收緊。ZKML 的匿名特性可能讓它成為監管的目標——儘管它本身只是一種密碼學技術，並不必然與非法活動相關。在某些司法管轄區，這種不確定性可能阻礙 ZKML 的發展。

2025-2026 年的技術演進路線圖

根據我對這個領域的觀察，ZKML 在接下來 1-2 年內可能會沿著以下方向演進：

短期（2025 年上半年）：

• ezkl 會繼續主導開源生態，版本更新會聚焦在降低內存消耗和提高證明生成速度
• 更多針對特定 ML 任務（如推薦系統、風險評分）的專用 ZKML 方案會出現
• 第一批真正意義上的生產級應用會開始運行，雖然規模還很小

中期（2025 年下半年到 2026 年上半年）：

• 電路複雜度的瓶頸會明顯緩解，千萬級參數模型開始可以實際處理
• 跨框架的標準化工作可能會啟動，雖然離達成共識還很遠
• 硬體加速方案會更加成熟，GPU 集群和雲端 ZK 計算服務開始商業化

長期（2026 年下半年及之後）：

• ZKML 與 TEE（可信執行環境）的結合可能會成為主流，結合兩者的優勢
• 專用 ZK 加速硬體可能開始進入市場，徹底改變成本結構
• ZKML 可能在某些垂直領域（遊戲、金融、身份認證）找到殺手級應用

對開發者的建議

如果你現在想開始折騰 ZKML，我有幾個具體的建議：

從小模型開始。 不要一上來就想搞個 GPT-2。選一個規模可控的任務，比如一個簡單的分類模型或推薦系統，先把整個流程跑通再說。ezkl 的官方文檔有一些不錯的 tutorial，可以從那裡開始。

關注實際需求。 ZKML 是個很酷的技術，但不是所有問題都需要用它來解決。在動手之前，先問問自己：這個場景真的需要可驗證性嗎？傳統的信任模型是不是已經足夠？ZKML 帶來的好處值得它增加的複雜度嗎？

留意生態動態。 這個領域變化很快，今天的主流工具可能明年就過時了。保持關注各大項目的 GitHub 更新、技術部落格、以及 Discord 社群，能幫你及時掌握最新進展。

重視安全審計。 ZKML 涉及的密碼學實現細節很多，一不小心就可能引入漏洞。在項目上線之前，一定要有專業的安全審計，不要只靠內部測試。

結語

ZKML 現在正處於一個非常有趣的發展階段：技術上已經證明是可行的，但離大規模應用還有一段距離。那些最激動人心的應用場景，可能還需要 1-2 年才能真正落地。

但這也正是最好玩的時候。早期的探索者正在一點一點地拓展這個領域的邊界，每個月都有新的進展出來。如果你對密碼學、AI 和區塊鏈的交叉領域感興趣，ZKML 絕對是值得投入的方向。

當然，也要做好心理準備：這個領域的技術門檻不低，坑特別多，進展也許不會像很多媒體報道的 那麼快。但如果你願意折騰，最終的收穫也會是實實在在的。

讓我們拭目以待，看看 ZKML 會把以太坊和整個 Web3 生態帶向何方。

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參考資料：

• ezkl 官方文檔：https://docs.ezkl.xyz
• RISC Zero 官方文檔：https://www.risczero.com
• Giza Tech：https://www.gizatech.xyz
• Ethereum EIP-4844 說明：https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-4844
• Modulus Labs：https://www.moduluslabs.xyz
• ZKML 社群資源：https://zkml.mirror.xyz