সিরিক শিফটস জিপিইউ নেটওয়ার্কের ফোকাস ব্লকচেইন প্রুফস থেকে এআই ইনফারেন্সে সরিয়ে নিচ্ছে বাড়তে থাকা লেয়ার ২ ফির কারণে

সিরিক শিফটস জিপিইউ নেটওয়ার্কের ফোকাস ব্লকচেইন প্রুফস থেকে এআই ইনফারেন্সে সরিয়ে নিচ্ছে বাড়তে থাকা লেয়ার ২ ফির কারণে

কাস্টম ইমেজ

Cysic এর জিপিইউ ক্ষমতা জেডকে প্রুফ জেনারেশনের চাহিদা কমে যাওয়ার সাথে এআই ইনফারেন্সের দিকে পুনর্নির্দেশিত হচ্ছে

Cysic, যে ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট নেটওয়ার্ক ২০২৫ সালের ২৪ সেপ্টেম্বর তার মেইননেট লঞ্চ করেছিল, তার GPU ফ্লিটের প্রাথমিক ফোকাস পরিবর্তন করেছে ইথেরিয়াম লেয়ার ২ নেটওয়ার্কের জন্য জিরো-নলেজ প্রুফ জেনারেট করার বদলে AI ইনফারেন্স ওয়ার্কলোডকে সমর্থন করার দিকে। এই পদক্ষেপটি প্রুফ জেনারেশনের চাহিদায় স্পষ্ট পতনের পর, যখন লেয়ার ২ ট্রানজেকশন ফি যা, কোম্পানির মতে, ইথেরিয়ামের নিজস্ব ফির চেয়েও বেশি হয়েছে। মেইননেট লঞ্চের পর থেকে, নেটওয়ার্কটি ১৩ মিলিয়নেরও বেশি ট্রানজেকশন প্রসেস করেছে এবং ১০ মিলিয়নেরও বেশি জিরো-নলেজ প্রুফ তৈরি করেছে, Scroll এবং Aleoসহ অন্যান্য পার্টনারদের সাথে কাজ করে। বর্তমানে এটি ১১৮,০০০-এরও বেশি প্রোভার এবং ২০০,০০০-এরও বেশি ভারিফায়ারকে তালিকাভুক্ত করেছে।
 
সিইও লিও ফ্যান এই পরিবর্তনকে শূন্য-জ্ঞান কাজ থেকে সম্পূর্ণ বাইরে হওয়ার পরিবর্তে বিদ্যমান হার্ডওয়্যারের একটি ব্যবহারিক পুনর্বণ্টন হিসাবে উপস্থাপন করেছেন, যখন এখনও আট সেকেন্ডের কম ইথেরিয়াম ব্লক প্রুভিংয়ের লক্ষ্য রাখছেন। ইথেরিয়াম ভার্চুয়াল মেশিনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নেটওয়ার্কের প্রুফ-অফ-কম্পিউট লেয়ার 1 ইতিমধ্যেই ZK এবং AI উভয় কাজকে সমন্বয় করছে, যা এই পরিবর্তনকে একটি প্রস্তুত প্রযুক্তিগত ভিত্তি দিয়েছে। Cysic-এর GPU ক্ষমতাকে বড়-ভাষা-মডেল ইনফারেন্সের দিকে পুনর্নির্দেশিত করা লেয়ার 2-এর অর্থনীতি এবং GPU বাজারের অবস্থার পরিমাপযোগ্য পরিবর্তনকে প্রতিফলিত করছে, যা নেটওয়ার্ককে ব্যবহারের মাত্রা বজায় রাখতে এবং বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার এবং তাদের CyAI মার্কেটপ্লেসের মাধ্যমে নির্বাচনীভাবে শূন্য-জ্ঞান বিকাশ চালিয়ে যেতে সক্ষম করছে।

প্রধান বিষয়গুলি

  • সিসিক ডিমান্ড কমে যাওয়ার পর L2 ZK প্রুফ থেকে GPU সংস্থানগুলি AI ইনফারেন্সে পুনর্নির্দেশিত করছে।
  • লেয়ার ২ ফি প্রতিবেদন অনুযায়ী ইথেরিয়াম মেইননেট ফি ছাড়িয়ে গেছে, যা প্রমাণ অর্থনীতিকে কমিয়ে দিয়েছে।
  • সেপ্টেম্বর 2025 থেকে মেইননেট মেট্রিক্সে এখন পর্যন্ত 13 মিলিয়নের বেশি ট্রানজেকশন এবং 10 মিলিয়ন প্রুফ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
  • ভেনাস zkVM এবং GPU অপ্টিমাইজেশন দ্বারা 9 শতাংশের বেশি প্রুফ-টাইম দক্ষতা বৃদ্ধি পেয়েছে।
  • কাস্টম C1 চিপ দ্রুত প্রমাণের জন্য প্রতি সেকেন্ডে 1.31 মিলিয়ন কেকাক ফাংশন অর্জন করে।
  • CyAI মার্কেটপ্লেস প্রতিটি কাজের জন্য পূর্ণ জিরো-নলেজ প্রুফের পরিবর্তে পরিসংখ্যানগত অডিট ব্যবহার করে।

জেডকে প্রুফ চাহিদার হ্রাস বিকেন্দ্রীকৃত নেটওয়ার্কগুলিতে হার্ডওয়্যার পুনর্বণ্টনের দিকে নিয়ে যায়

2026 এর মধ্যে ইথেরিয়াম লেয়ার 2 নেটওয়ার্কগুলির জন্য জিরো-নলেজ প্রুফ উত্পাদনের চাহিদা তীব্রভাবে কমে গেছে, যার ফলে সাইসিক তার GPU ক্ষমতা পুনর্বণ্টন করেছে। লেয়ার 2 নেটওয়ার্কগুলি এই প্রুফগুলির উপর নির্ভরশীল, যার মাধ্যমে তারা লেনদেনগুলি ব্যাচ করে এবং প্রতিটি অংশগ্রহণকারীকে কাজটি পুনরায় বাস্তবায়ন না করেই ইথেরিয়ামের উপর নিরাপদে সেটেলমেন্ট করে। যখন প্রুফের চাহিদা কমে, তখন যে বিশেষায়িত হার্ডওয়্যারগুলি আগে স্থির আয় উৎপন্ন করত, সেগুলি অবহেলিত অবস্থায় থাকে। সাইসিকের নেতৃত্বকর্মীদের মতে, এই পতনটির সরাসরি কারণ হলো লেয়ার 2 ফি, যা এখন নির্দিষ্ট সময়ে ইথেরিয়ামের নিজস্ব বেস-লেয়ার খরচকেও ছাড়িয়েছে, যা বহিরাগত প্রুভিং সার্ভিসগুলির আকর্ষণীয়তা হারিয়েছিল।
 
নেটওয়ার্কের নিজস্ব ডেটা দেখায় যে সেপ্টেম্বর 2025-এ মেইননেট লঞ্চের পর থেকে 10 মিলিয়নের বেশি প্রুফ তৈরি হয়েছে, তবে বর্তমান অবস্থায় L2-কেন্দ্রিক কাজের এই পরিমাণ সমর্থন করা যাচ্ছে না। এই পদক্ষেপটি শুধুমাত্র একটি প্রোভাইডারের জন্য অনন্য নয়; AI ডেটা সেন্টারের চাহিদার কারণে GPU-এর অভাব ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রুফিং-এর জন্য অ্যাক্সিলারেটরগুলি কেবলমাত্র সমর্পণের সুযোগের খরচ বাড়িয়েছে। ক্ষমতা পুনঃনির্দেশ করে, Cysic হার্ডওয়্যার ব্যবহার বজায় রাখে, যখন ব্যাপক বাজারটি অতিরিক্ত প্রুফিং সরবরাহকে শোষণ করে। এই সিদ্ধান্তটি অনুমানমূলক ভবিষ্যদ্বাণীর পরিবর্তে পরিলক্ষিত ফি ডাইনামিকস এবং ব্যবহারের মেট্রিকসের উপর ভিত্তি করে, যা নেটওয়ার্ককে যাচাইযোগ্য কম্পিউটের জন্য 이미 তৈরি করা ইনফ্রাস্ট্রাকচারকে বাতিল না করেই অভিযোজিত হতে দেয়।

জি.পি.ইউ ওভারল্যাপ জিরো-ক্নোলেজ প্রুভিং এবং লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ইনফারেন্সের মধ্যে সিমেন্ট ট্রানজিশন সক্ষম করে

জিরো-নলেজ প্রুফ জেনারেশন এবং বড়-ভাষা-মডেল ইনফারেন্স উভয়েই জিপিইউ সম্পদের উপর ভারী চাহিদা রাখে, যা সিসিকের পিভটের জন্য একটি প্রাকৃতিক প্রযুক্তিগত সেতু তৈরি করে। প্রুফ জেনারেশনের মধ্যে রয়েছে প্রচুর ফিনিট-ফিল্ড অ্যারিথমেটিক, মাল্টি-স্কেলার গুণন এবং সংখ্যা-তত্ত্বীয় রূপান্তর, যা সমান্তরাল জিপিইউ কোরগুলিতে দক্ষভাবে ম্যাপ হয়। অন্যদিকে, ইনফারেন্সের কেন্দ্রে রয়েছে ম্যাট্রিক্স গুণন এবং অ্যাটেনশন মেকানিজম, যা একই অ্যাকসেলারেটরগুলিকেও সম্পূর্ণভাবে ব্যবহার করে। কারণ, অধীনস্থ সিলিকনটি 이미 উচ্চ-থ্রুপুট সমান্তরাল কাজের জন্য অপ্টিমাইজড, একটি কাজের শ্রেণী থেকে অন্যটির দিকে ক্ষমতা সরানোর জন্য প্রধানত সফটওয়্যার সময়সূচীকরণের পরিবর্তনই প্রয়োজন, নতুন হার্ডওয়্যার অধিগ্রহণের প্রয়োজন নেই।
 
সিসিকের প্রুফ-অফ-কম্পিউট লেয়ার 1 ইতিমধ্যে উভয় ধরনের জব রুট করে, তাই কোঅর্ডিনেশন লেয়ারের পুনর্বিন্যাসের প্রয়োজন হয়নি। সিইও লিও ফ্যান বলেছেন যে বিদ্যমান ফ্লিটকে পুরোপুরি আর্কিটেকচারাল ওভারহল ছাড়াই LLM ইনফারেন্সের দিকে নির্দেশ করা যায়। এই ওভারল্যাপ মূলধনের ঝুঁকি কমায় এবং সংক্রমণের সময়সীমা সংক্ষিপ্ত করে। একইসাথে, নেটওয়ার্কটি ZK-এর অবশিষ্ট চাহিদা পূরণের ক্ষমতা বজায় রাখে, যা বিকল্পগুলির সম্ভাবনা বজায় রাখে। ব্যবহারিক ফলাফলটি হলো, পরিবর্তনশীল বাজারের অবস্থার অধীনে একইভাবে ভৌত সম্পদের গড় ব্যবহারের হার বৃদ্ধি, একটি ক্ষমতা যা শুধুমাত্র ZK বা শুধুমাত্র AI প্ল্যাটফর্মগুলির অভাব থাকতে পারে।

মেইননেট পারফরম্যান্স মেট্রিক্স প্রতিষ্ঠানের কৌশলগত পরিবর্তনের আগে অর্জিত স্কেল প্রদর্শন করে

সিসিকের মেইননেট, যা ২০২৫ সালের ২৪ সেপ্টেম্বর থেকে লাইভ, বর্তমান পুনর্বিন্যাসকে সমর্থন করার জন্য ইতিমধ্যেই অর্থপূর্ণ অপারেশনাল স্কেল অর্জন করেছে। এই নেটওয়ার্কটি প্রায় তেরো মাসের কার্যক্রমে ১.৩ কোটিরও বেশি ট্রানজেকশন প্রক্রিয়া করেছে এবং ১ কোটিরও বেশি জিরো-নলেজ প্রুফ তৈরি করেছে। স্ক্রল এবং অ্যালিওর সঙ্গে অংশীদারিত্ব এই আয়তনের জন্য দায়ী, যা অংশীদারদের বাস্তুতন্ত্রে নেটওয়ার্কের বিস্তারকে সমর্থন করেছে। অংশগ্রহণের দিক থেকে, সিস্টেমটি ১.১৮ লক্ষেরও বেশি প্রুভার এবং ২,০০,০০০ বেরিফায়ারকে তালিকাভুক্ত করেছে, যা সুযোগবাদী অংশগ্রহণকারীদের টেস্টনেটের পরবর্তী হ্রাসের পরও অংশগ্রহণকারীদের একটি বড় নিবন্ধিত নেটওয়ার্ককেই ইঙ্গিত করে।
 
এই পরিসংখ্যানগুলি নিশ্চিত করে যে Cysic একটি নবায়নমূলক পরীক্ষা নয়, বরং একটি কার্যকরী নেটওয়ার্ক যার নেটওয়ার্ক কার্যক্রমের পরিমাপযোগ্য রেকর্ড রয়েছে। প্রুফ-অফ-কম্পিউট সমঝোতা ব্যবস্থা ব্যবহারিক গণনা, চাইলে ZK বা AI, কে নেটওয়ার্ক স্কোর এবং প্রলোভনে রূপান্তরিত করে, যা ওয়ার্কলোডের ধরনের মধ্যে সামঞ্জস্যতা তৈরি করে। ক্রিপ্টোগ্রাফিক কাজের জন্য বিভিন্ন ধরনের মেশিনগুলির বড় সংখ্যাকে সমন্বিতভাবে সমন্বয় করার ক্ষমতা প্রদর্শন করার পর, একই যন্ত্রপাতি এখন তুলনামূলকভাবে বিশ্বস্ততার সাথে ইনফারেন্স জবগুলির সময়সূচি তৈরি করতে পারে। সুতরাং, এই মেট্রিকগুলি অতীতের ক্ষমতার প্রমাণের সাথে-সাথে বিস্তৃত AI-এর জন্যও ভিত্তি হিসেবে কাজ করে।

ভেনাস zkVM এবং GPU অপ্টিমাইজেশন রেসিডুয়াল প্রুভিং কাজের জন্য পরিমাপযোগ্য দক্ষতা বৃদ্ধি প্রদান করে

Cysic এর প্রুভিং স্ট্যাক আরও উন্নত হচ্ছে, যদিও এটি প্রাথমিক ক্ষমতা এআই-এর দিকে সরিয়ে নিচ্ছে। লক্ষ্যযুক্ত GPU অপ্টিমাইজেশনের সাথে ভেনাস zkVM এর সংমিশ্রণ পূর্ববর্তী বেসলাইনের তুলনায় এন্ড-টু-এন্ড প্রুফ-টাইম দক্ষতা ৯ শতাংশেরও বেশি উন্নত করেছে। এই উন্নতি শুধুমাত্র সিলিকন পারফরম্যান্সের কারণে নয়, বরং পুরো প্রুভিং পাইপলাইনের মধ্যে ভালোভাবে সময়সূচি প্রণয়নের ফলে ঘটেছে। প্রুফ জেনারেশনকে একটি সংযুক্ত কম্পিউটেশন গ্রাফ হিসেবে বিবেচনা করে এবং CPU এবং GPU স্টেজের মধ্যে অক্রিয় সময় কমিয়ে, ভেনাস একই হার্ডওয়্যার থেকে আরও বেশি কাজ বের করছে।
 
উন্নতিগুলি যেকোনো অবশিষ্ট L2 চাহিদা এবং আট সেকেন্ডের মধ্যে পূর্ণ ইথেরিয়াম ব্লক প্রমাণের দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। দক্ষতা বৃদ্ধি পাওয়ার ফলে অল্প পরিমাণে প্রমাণের কাজের প্রান্তিক খরচও কমে, যার ফলে প্রধান এআই লোডের পাশাপাশি নির্বাচিত ZK কাজগুলি আরও বাস্তবসম্মত হয়ে ওঠে। যেখানে এআই ডেটা সেন্টারগুলি একই GPU-এর জন্য কঠোরভাবে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছে, সেখানে ব্যবহারের প্রতিটি শতাংশের উন্নতি অর্থনৈতিকভাবে বেশি লাভজনক হয়ে ওঠে। ভেনাস স্ট্যাকের ওপেন-সোর্স উপাদানগুলির ফলে বাইরের ডেভেলপাররা একই অপটিমাইজেশনগুলির উপর ভিত্তি করে বিকাশ করতে পারবে, যা নেটওয়ার্কটির প্রযুক্তিগত পরিধিকে এর নিজস্ব ফ্লিটের বাইরেও বাড়িয়ে তোলে।

কাস্টম C1 চিপের বেঞ্চমার্কগুলি ইথেরিয়াম-সংশ্লিষ্ট হ্যাশিংয়ের জন্য হার্ডওয়্যারের পার্থক্য উল্লেখ করে

Cysic-এর কাস্টম C1 চিপ প্রতি সেকেন্ডে 1.31 মিলিয়ন কেকাক ফাংশন প্রদান করে, যা ইথেরিয়ামের মূল হ্যাশিং প্রয়োজনীয়তার সাথে সরাসরি মিলে যায়। কেকাক ইথেরিয়াম বাস্তুতন্ত্রের ভিতরে অনেক ক্রিপ্টোগ্রাফিক অপারেশনকে সমর্থন করে, তাই এই স্তরে ত্বরান্বিতকরণ রোলআপ এবং অন্যান্য প্রোটোকলগুলির জন্য প্রুফ জেনারেশনকে দ্রুততর করে তোলে যারা এই প্রাইমিটিভগুলির উপর নির্ভরশীল। বিশেষায়িত সিলিকন সবচেয়ে বেশি গণনা-প্রবণ ক্রিপ্টোগ্রাফিক কার্নেলগুলির জন্য জেনারেল-পারপাস GPU-এর উপর নির্ভরশীলতা কমিয়ে দেয়, যা AI-চালিত GPU-এর সংকট থেকে নেটওয়ার্ককে আংশিকভাবে সুরক্ষিত রাখে। চিপটি FPGA এবং প্রাথমিক ASIC-এর পথগুলিরও অন্বেষণকারী একটি ব্যাপক হার্ডওয়্যার রোডম্যাপের অংশ, যা শুধুমাত্র GPU-এর উপর নির্ভরশীলতা বাড়তে থাকছে—এই বিষয়টির স্বীকৃতি।
 
কাসিক বর্তমান জিপিইউ ফ্লিটের সাথে কাস্টম অ্যাক্সেলারেটরগুলি একত্রিত করে প্রতিটি ওয়ার্কলোড টাইপের জন্য সবচেয়ে দক্ষ সম্পদ বরাদ্দ করতে পারে: কিছু জেকে কার্নেলের জন্য এসিআইএস বা এফপিজিএ, নমনীয় ইনফারেন্সের জন্য জিপিইউ, বা বাকি প্রুফগুলি। এই হাইব্রিড পদ্ধতি তাৎক্ষণিক এআই পিভট এবং বাস্তব-সময়ের ইথেরিয়াম প্রুভিংয়ের দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্যকেই সমর্থন করে। সি১-এর ফলাফলগুলি প্রমাণ করে যে কোম্পানিটি শুধুমাত্র বিদ্যমান ক্ষমতা পুনঃব্র্যান্ডিংয়ের পরিবর্তে বিভিন্নতামূলক হার্ডওয়্যারে বিনিয়োগ করছে।

সাইএআই মার্কেটপ্লেস ডিসেন্ট্রালাইজড এআই ইনফারেন্স ওয়ার্কলোডের জন্য প্র্যাগমেটিক যাচাইকরণ চালু করেছে

সিসিকের সাইএআই মার্কেটপ্লেস প্রতিটি জবের জন্য সম্পূর্ণ ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রুফ তৈরির পরিবর্তে ব্যবহারিকতাকে অগ্রাধিকার দিয়ে এআই ইনফারেন্স অনুরোধগুলি পরিচালনা করে। প্রতিটি ইনফারেন্সের জন্য একটি সম্পূর্ণ জিরো-নলেজ প্রুফ তৈরির পরিবর্তে, সাইএআই র‍্যান্ডম পরিসংখ্যানগত অডিট এবং লগিট ডিসট্যান্স ডিস্ট্রিবিউশন চেকের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে মডেল প্রতিস্থাপন, প্রিসিশন ডাউনগ্রেড বা ওভারবিলিং শনাক্ত করে। প্রদানকারীরা মূল্য, ল্যাটেন্সি এবং পরিমাপযোগ্য বিশ্বস্ততার উপর প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে, যখন গ্রাহকরা বাজেট এবং গুণমানের সীমা নির্ধারণ করে। মার্কেটপ্লেসটি ComputeFi-এর বৃহত্তর কাঠামোর ভিতরে অবস্থিত, যা ZK প্রুফের জন্য একসময় কেন্দ্রীভূত মেশিনগুলির একই নেটওয়ার্ককে open-source বিকল্পগুলির থেকে third-party সেবাগুলির মডেলগুলির LLM ইনফারেন্সের জন্য ব্যবহার করতে দেয়।
 
এই হালকা যাচাইকরণ মডেল শুধুমাত্র ZK পদ্ধতির তুলনায় ওভারহেড কমায় এবং সেবাটিকে কেন্দ্রীয় API-এর সাথে প্রতিযোগিতামূলক করে তোলে, যখন একটি অডিটযোগ্য ট্রেইল প্রদান করে। CyAI-এর প্রাথমিক বাস্তবায়ন দেখায় যে নেটওয়ার্কটি বাস্তব ইনফারেন্স ট্রাফিক রুট করতে পারে এবং চেইনের উপর পেমেন্ট সেটেল করতে পারে। এইভাবে, ডিজাইনটি প্রতিটি গ্রাহককে পুরোপুরি প্রুভিং খরচ বহন করার প্রয়োজন ছাড়াই একই ডিসেন্ট্রালাইজড হার্ডওয়্যার ভিত্তিকে AI ইনফারেন্স ক্ষমতায় রুপান্তর করে।

লেয়ার ২ ফি ডাইনামিক্স বাহ্যিক প্রুফ জেনারেশন সার্ভিসের অর্থনীতি পরিবর্তন করে

সিসিকের মতে, সাম্প্রতিক সময়ে লেয়ার 2 ট্রানজেকশন ফি ইথেরিয়াম মেইননেট ফি অতিক্রম করেছে, যা বাহ্যিক প্রুভিং সার্ভিসের জন্য একটি প্রধান আর্থিক যুক্তি অপসারণ করেছে। যখন L2গুলি নিজেদেরই আপেক্ষিকভাবে ব্যয়বহুল হয়ে ওঠে, তখন বিশেষায়িত প্রুভিংয়ের অতিরিক্ত খরচকে যুক্তিসঙ্গত করা কঠিন হয়ে পড়ে, এবং তৃতীয় পক্ষের প্রুফ জেনারেশনের চাহিদা হ্রাস পায়। আগের শিল্প বিশ্লেষণগুলি দেখিয়েছিল যে ZK rollup অপারেটিং খরচের একটি বড় অংশ প্রুফ জেনারেশনের জন্য ব্যয় হয়; L2-এর ভিত্তি ফির যেকোনো বৃদ্ধি এই চাপকে আরও বাড়িয়ে দেয়। Cysic-এর পর্যবেক্ষণটি AI ডেটা সেন্টারগুলির দ্বারা উপলব্ধ অ্যাকসেলারেটরগুলির শোষণের ফলে GPU সরবরাহের সামগ্রিক সংকুচিতকরণের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, যা ক্রিপ্টোগ্রাফির জন্য হার্ডওয়্যারকে কেবলমাত্র সমর্পণের সুযোগ-খরচকে বাড়িয়ে দেয়।
 
ফি বিপর্যয় শূন্য-জ্ঞান প্রযুক্তির দীর্ঘমেয়াদী মূল্যকে অপসারণ করে না, তবে নিকটকালীন ব্যবহারের প্যাটার্নগুলিকে পরিবর্তন করে। প্রমাণ এবং অনুমানের মধ্যে ক্ষমতা নমনীয়ভাবে স্যুইচ করতে পারে এমন নেটওয়ার্কগুলি চাহিদা পরিবর্তনের সময় বেশি নমনীয়তা পাবে। সাইসিকের প্রতিক্রিয়া, GPU-কে পুনর্বণ্টন করেও বিশেষায়িত প্রমাণ ক্ষমতা বজায় রাখা, এই পরিস্থিতিতে একটি অভিযোজনমূলক কৌশলের উদাহরণ।

প্রুফ-অফ-কম্পিউট লেয়ার 1 মিশ্র ওয়ার্কলোডের জন্য একীভূত সমন্বয় প্রদান করে

Cysic একটি EVM-সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রুফ-অফ-কম্পিউট লেয়ার 1 চালায় যা জিরো-ক্নোলেজ এবং এআই জবের জন্য কোঅর্ডিনেশন লেয়ার হিসেবে কাজ করে। কনসেনসাস মেকানিজমটি শুধুমাত্র হ্যাশিং বা স্টেকিংয়ের পরিবর্তে কার্যকরী কম্পিউটেশনকে পুরস্কৃত করে, যার ফলে একই প্রণোদনা কাঠামো প্রুভিং, ইনফারেন্স এবং সম্ভাব্যভাবে ট্রেনিং ওয়ার্কলোডকে সমর্থন করতে পারে। ডেভেলপাররা বাজেট এবং ল্যাটেন্সি প্যারামিটারসহ জব জমা দেয়; নেটওয়ার্কটি এগুলিকে উপলব্ধ GPU বা বিশেষায়িত অ্যাক্সিলারেটরগুলির দিকে রুট করে এবং ফলাফলগুলি চেইনের উপর সমাধান করে।
 
এই আর্কিটেকচারটি পিভটের আগেই বিদ্যমান ছিল, তাই এআই ইনফারেন্সে স্থানান্তরের জন্য কোনো নতুন বেস লেয়ারের প্রয়োজন হয়নি। ডুয়াল-পারপাস ডিজাইনটি ফ্র্যাগমেন্টেশন কমায় এবং প্রোভাইডারদের যেকোনো ওয়ার্কলোড থেকে বেশি রিটার্ন প্রদান করা বর্তমানে সক্ষম করে। যেহেতু চেইনটি ইথেরিয়াম টুলিংয়ের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, তাই বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশনগুলির ইন্টিগ্রেশন খরচ কমই থাকে। ফলাফলটি হলো একটি একক মার্কেটপ্লেস যা ক্রিপ্টোগ্রাফিক এবং মেশিন-লার্নিং টাস্কগুলির মধ্যে আপেক্ষিক চাহিদার পরিবর্তনকে শোষণ করতে পারে, যা অংশগ্রহণকারীদের আলাদা নেটওয়ার্কে মাইগ্রেট করতে বাধ্য করে না।

শূন্য জ্ঞানের অবশিষ্ট আকাঙ্ক্ষাগুলি এআই ফোকাসের সাথে অব্যাহত থাকে

সিসিক জিরো-জ্ঞান বিকাশ ত্যাগ করেনি। সিইও লিও ফ্যান আট সেকেন্ডের মধ্যে পূর্ণ ইথেরিয়াম ব্লক প্রমাণের লক্ষ্যকে আবারও পুনরায় বলেছেন, যা বর্তমান L2 প্রমাণের বাইরে রিয়েল-টাইম যাচাইয়ের ব্যবহারের ক্ষেত্র খুলে দেবে। ভেনাস অপ্টিমাইজেশন এবং C1 চিপের প্রগতি ল্যাটেন্সি এবং প্রতিটি প্রমাণের খরচ কমিয়ে এই লক্ষ্যকে সমর্থন করছে। বড় অংশের GPU ক্ষমতা AI ইনফারেন্সের জন্য ব্যবহৃত হলেও, উচ্চ-মূল্যবান বা ল্যাটেন্সি-সংবেদনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য নির্বাচিত প্রমাণকরণ চলতে থাকবে।
 
ডুয়াল ক্ষমতা বজায় রাখা কৌশলগত বিকল্প সংরক্ষণ করে: যদি L2 অর্থনীতি বা বিশেষায়িত হার্ডওয়্যারের উন্নতি প্রমাণিত চাহিদা পুনরুদ্ধার করে, তবে নেটওয়ার্কটি শূন্য থেকে শুরু না করে রিব্যালেন্স করতে পারে। দক্ষতা প্রমাণের উপর অবিরাম বিনিয়োগ সাথে সাথে CyAI যাচাইকরণ স্তরকেও শক্তিশালী করে, কারণ AI-এর জন্য পরিসংখ্যানগত অডিট এবং ভবিষ্যতের ZK উন্নতির একই গবেষণা পাইপলাইন শেয়ার করতে পারে। এই অর্থে, পিভটটি একটি কাজকে অন্যটির দ্বারা বাইনারি প্রতিস্থাপনের চেয়ে কম্পিউট সারফেসের একটি বিস্তার।
 

এআই ডেটা-সেন্টারের চাহিদা জিপিইউ সরবরাহকে কঠিন করে তুলছে এবং বিশেষায়িত কাজের জন্য সুযোগের খরচ বাড়াচ্ছে

এআই প্রশিক্ষণ এবং উপসংহার বর্তমানে উপলব্ধ হাই-এন্ড জিপিইউ-এর একটি বাড়তি অংশ শোষণ করছে, যা একই সিলিকনের জন্য জিরো-কনসেপ্ট প্রুভিংয়ের সাথে প্রত্যক্ষ প্রতিযোগিতা সৃষ্টি করছে। সাইসিকের নেতৃত্ব লক্ষ্য করেছে যে, শিল্পটি ভালভাবে ফান্ডযুক্ত ডেটা সেন্টার বাজেটের বিরুদ্ধে বিড়ি দিচ্ছে, যা ত্বরণকারীদের দাম এবং দুর্লভতা বাড়িয়ে দিচ্ছে। এই অবস্থায়, হ্রাসপ্রাপ্ত L2 প্রুভ চাহিদার জন্য জিপিইউগুলি অকার্যকরভাবে বা অবহেলিতভাবে রাখা ক্রমশঃ ব্যয়বহুল হয়ে উঠছে। LLM উপসংহারের জন্য ক্ষমতা পুনঃনির্দেশ করলে, নেটওয়ার্কটি উচ্চতর চাহিদা বিশিষ্ট কাজ থেকে আয় অর্জন করতে পারবে, যখন বিশেষায়িত হার্ডওয়্যারের পথনির্দেশ, FPGA, ASIC, এবং C1 চিপটি ZK-এর জন্য আরও দক্ষ সমাধানের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে।
 
সরবরাহের চাপ আবার ডিসেন্ট্রালাইজড মার্কেটপ্লেসগুলির মূল্যকে শক্তিশালী করে, যেগুলি অন্যথায় বিচ্ছিন্ন কনজুমার এবং পেশাদার GPU-কে একত্রিত করতে পারে। উভয় মার্কেটে অংশগ্রহণ করে, Cysic-এর প্রদানকারীরা AI বা ক্রিপ্টোগ্রাফিক চাহিদার যেকোনো একটিতে দোলনের বিরুদ্ধে প্রতিরোধক্ষমতা অর্জন করে। ব্যাপক শিল্পের প্রভাব হলো, শুধুমাত্র ZK প্রুভিং নেটওয়ার্কগুলি যদি এইরকম নমনীয়তা বিকশিত না করে বা কাস্টম সিলিকনে আগ্রাসীভাবে সরে না যায়, তবে তাদের মূলধনের তীব্রতা বাড়তে পারে।

সাইএআই ব্যালেন্সে পরিসংখ্যানগত অডিটিং বিশ্বাস কমানোর সাথে ব্যাবহারিক মাধ্যমিকতা সমন্বয় করে

প্রতিটি এআই ইনফারেন্স অনুরোধের জন্য পূর্ণাঙ্গ জিরো-নলেজ প্রুফ ব্যবহার করলে ল্যাটেন্সি এবং খরচের ওভারহেড তৈরি হয়, যা অনেক অ্যাপ্লিকেশন বহন করতে পারে না। তাই CyAI র‍্যান্ডম পরিসংখ্যানগত অডিট এবং লজিট ডিসট্যান্স ডিস্ট্রিবিউশন টেস্টিং ব্যবহার করে প্রোভাইডারদের দাবি করা মডেল, প্রিসিশন এবং বিলিং সঠিকতা যাচাই করে। উইtnেসেসরা জবগুলি স্যাম্পল করে, এবং ভেরিফায়াররা প্রতিস্থাপন বা গুণগত হ্রাসের জন্য চেক করে। এই পদ্ধতি বড় মডেলগুলির সম্পূর্ণ কম্পিউটেশন গ্রাফের জন্য ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রুফের প্রয়োজনীয়তা ছাড়াই একটি অডিটযোগ্য প্রমাণের ট্রেইল প্রদান করে।
 
ডিজাইনটি উচ্চতর থ্রুপুট এবং কম খরচের জন্য পরম ক্রিপ্টোগ্রাফিক গ্যারান্টি ত্যাগ করে, যার ফলে মার্কেটপ্লেসটি কেন্দ্রীয় সেবাগুলির সাথে প্রতিযোগিতা করতে পারে এবং একইসাথে বেশি স্বচ্ছতা প্রদান করে। গ্রাহকদের গুণগত এবং মূল্যের সীমাবদ্ধতা নির্ধারণের ক্ষমতা বজায় থাকে, এবং প্রদানকারীরা পরিমাপযোগ্য বিশ্বস্ততার উপর প্রতিযোগিতা করে। এই মডেলটি Cysic-এর দ্বারা বিশদভাবে বর্ণিত এজেন্ট-অর্থনীতির থিসিসের সাথে খাপ খায়: স্বয়ংক্রিয় এজেন্টগুলির প্রতিটি জেনারেটড টোকেনের উপর সর্বোচ্চ ক্রিপ্টোগ্রাফিক ওভারহেডের পরিবর্তে যাচাইযোগ্য কিন্তু দক্ষ ইনফারেন্সের প্রয়োজন। CyAI-এর প্রাথমিক লাইভ ট্রাফিক দেখায় যে, হালকা যাচাইকরণ স্তরটি নেটওয়ার্ক-স্কেলে অপারেশনালি সম্ভব।

হাইব্রিড হার্ডওয়্যার কৌশলটি নেটওয়ার্ককে দীর্ঘমেয়াদী কম্পিউট নমনীয়তার জন্য প্রস্তুত করে

সিসিকের রোডম্যাপে সাধারণ উদ্দেশ্যের জিপিইউ এবং সি১ চিপ এবং চলমান এফপিজিএ ও এএসআইসি কাজের মতো কাস্টম অ্যাক্সেলারেটরগুলি একত্রিত হয়েছে। জিপিইউগুলি ফ্লেক্সিবল ক্ষমতা প্রদান করে যা ইনফারেন্স এবং রেসিডুয়াল প্রুভিংয়ের মধ্যে স্যুইচ করতে পারে, যখন বিশেষায়িত সিলিকন সেই গাণিতিক কার্নেলগুলিতে কাজ করে যেখানে সাধারণ উদ্দেশ্যের হার্ডওয়্যার সবচেয়ে কম দক্ষ। এই হাইব্রিড পদ্ধতি শুধুমাত্র জিপিইউ বাজারের চক্রগুলির প্রতি প্রকাশকে কমিয়ে দেয় এবং বর্তমানে প্রধান কাজটির ইউনিট অর্থনীতির উন্নতি ঘটায়। একই সমন্বয়করণ স্তরটি বিভিন্ন মেশিনগুলির মধ্যে জবগুলির সমন্বয় করতে পারে, যা কাজের বৈশিষ্ট্যগুলিকে সবচেয়ে উপযুক্ত হার্ডওয়্যারের সাথে মেলায়।
 
এআই ইনফারেন্সের জন্য নেটওয়ার্ক ব্যাপক জিপিইউ বেসের উপর নির্ভর করতে পারে; উচ্চ আয়তন বা ল্যাটেন্সি-গুরুত্বপূর্ণ জেডকে কাজের জন্য এটি ত্বরান্বিত কার্নেলের উপর নির্ভর করতে পারে। এই কৌশলটি বিভিন্ন কম্পিউট সম্পদকে তরল, আয়-উৎপাদনকারী সম্পদে পরিণত করার কম্পিউটফি দৃষ্টিভঙ্গিরও সমর্থন করে। যেকোনো একক হার্ডওয়্যার শ্রেণীর উপর একচেটিয়াভাবে নির্ভরশীল না হয়ে, সাইসিক এআই এবং জিরো-জ্ঞান বাজার উভয়ই যখন বিকশিত হচ্ছে, তখন অপারেশনাল নমনীয়তা উন্নত করতে পারে।

কিভাবে এআইয়ের চাহিদা ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট মার্কেটপ্লেসকে পুনরায় গঠন করছে

সিসিকের প্রবণতা ডিসেন্ট্রালাইজড কম্পিউট নেটওয়ার্কগুলির সামনে দাঁড়িয়ে থাকা একটি গঠনগত টানাপোড়েনকে বোঝায়: ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রমাণগুলির জন্য যে অ্যাক্সেলারেটরগুলি শক্তি প্রদান করে, এখন তারা AI ওয়ার্কলোডের জন্য উচ্চ চাহিদায় রয়েছে, যার অর্থনীতি বর্তমানে প্রভাবশালী। যে নেটওয়ার্কগুলি দক্ষতার সাথে ক্ষমতা পুনর্বণ্টন করতে পারে, বিশেষায়িত প্রমাণ বিকল্পগুলি বজায় রাখে এবং AI জবগুলির জন্য ব্যবহারিকভাবে যাচাইকরণ প্রদান করে, তারা প্রদানকারীদের ধরে রাখতে এবং চাহিদা আকর্ষণে ভালোভাবে অবস্থান করে। EVM-সঙ্গতিপূর্ণ সমন্বয় স্তর, হাইব্রিড হার্ডওয়্যার, এবং ডুয়াল মার্কেটপ্লেস (ZK এবং CyAI)এর সমন্বয় Cysic-কে সেই টানাপোড়েনের জন্য একটি বাস্তবসম্মত প্রতিক্রিয়া দেয়।
 
মডেলটি আরও স্কেল করবে কিনা তা নির্ভর করবে স্থায়ী ইনফারেন্স চাহিদা, কেন্দ্রীয় বিকল্পগুলির তুলনায় পরিসংখ্যানগত অডিটিংয়ের প্রতিযোগিতামূলকতা এবং অবশিষ্ট ZK প্রয়োজনীয়তার জন্য কাস্টম সিলিকনে অবিরাম প্রগতির উপর। ব্যাপক বাস্তুতন্ত্রের জন্য, এই ঘটনাটি বোঝায় যে যাচাইযোগ্য কম্পিউটিং একটি শুধুমাত্র ক্রিপ্টোগ্রাফির নিচের বাজার হয়ে উঠছে না, বরং একটি মাল্টি-ওয়ার্কলোড বাজারে পরিণত হচ্ছে। GPU-কে একক-উদ্দেশ্যবিশিষ্ট টুলের পরিবর্তে ফ্লেক্সিবল সম্পদ হিসেবে বিবেচনা করা প্রদানকারীদের এবং ডেভেলপারদের পরবর্তী চাহিদার পরিবর্তনের প্রতি বেশি দ্রুত অভিযোজিত হওয়ার সম্ভাবনা।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবল�

সিসিকের পরিবর্তনটি বিদ্যমান জিরো-নলেজ প্রুফ ব্যবহারকারীদের কীভাবে প্রভাবিত করে?

সিসিকের প্রুভিং সেবার বিদ্যমান ব্যবহারকারীরা জব জমা দিতে চালিয়ে যেতে পারেন; নেটওয়ার্ক ZK ক্ষমতা বন্ধ করে দেয়নি। অবশিষ্ট চাহিদা এখনও পরিচালিত হচ্ছে, এবং ভেনাস এবং C1 চিপের কারণে দক্ষতা উন্নতি এখনও উপলব্ধ। প্রধান পরিবর্তন হলো, GPU সময়ের বেশিরভাগটি এখন AI ইনফারেন্সের জন্য প্রাধান্য পাচ্ছে, যখন ব্যবহার এবং মূল্য এই কাজের জন্য অনুকূল। কম-ল্যাটেন্সি বা উচ্চ-আয়তনের প্রুভিংয়ের প্রয়োজনীয়তা থাকা ব্যবহারকারীদের সম্ভাব্য কিউতে বা আগের শীর্ষ-চাহিদা সময়ের তুলনায় উচ্চতর আপেক্ষিক খরচের সম্ভাবনা বিবেচনা করে পরিকল্পনা করতে হতে পারে।
 

সাইএআই পূর্ণ জিরো-নলেজ প্রুফের পরিবর্তে কোন যাচাইকরণ পদ্ধতি ব্যবহার করে?

CyAI এর উপর নির্ভর করে সাক্ষীদের দ্বারা পরিচালিত র‍্যান্ডম পরিসংখ্যানগত অডিট এবং যাচাইকারীদের দ্বারা পরিচালিত Logit দূরত্ব বণ্টন পরীক্ষা। এই পদ্ধতিগুলি মডেল প্রতিস্থাপন, কম প্রেসিশন বা ভুল বিলিং শনাক্ত করতে জবগুলি স্যাম্পল করে, যা প্রতিটি ইনফারেন্সের জন্য একটি সম্পূর্ণ ক্রিপ্টোগ্রাফিক প্রমাণ তৈরি করে না। এই পদ্ধতি ওভারহেড কমিয়ে দেয়, যখন একটি অডিটযোগ্য ট্রেইল তৈরি করে যা গ্রাহকদের এবং প্রোটোকলের বিরোধের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য।
 

সিসিক কি ইথেরিয়াম ব্লক-প্রুভিং লক্ষ্য ত্যাগ করার পরিকল্পনা করছে?

না। সিইও লিও ফ্যান আট সেকেন্ডের মধ্যে ইথেরিয়াম ব্লক প্রমাণ করার লক্ষ্য পুনরায় পুনঃপ্রকাশ করেছেন। বিশেষায়িত হার্ডওয়্যারের প্রগতি এবং ভেনাস অপ্টিমাইজেশন এখনও প্রাথমিক GPU ক্ষমতা AI ইনফারেন্সের জন্য ব্যবহৃত হওয়ার সময়ও এই লক্ষ্যকে সমর্থন করছে। রিয়েল-টাইম প্রমাণ হল নেটওয়ার্কের দীর্ঘমেয়াদি ক্ষমতা যা তারা প্রদানের ইচ্ছা রাখে।
 

সাইসিক নেটওয়ার্কের প্রতিভাগী এবং ঐতিহাসিক কার্যকলাপের পরিমাণ কতটা?

সেপ্টেম্বর ২৪, ২০২৫-এ মেইননেট লঞ্চের পর থেকে, নেটওয়ার্কটি ১৩ মিলিয়নের বেশি ট্রানজেকশন প্রসেস করেছে এবং ১০ মিলিয়নের বেশি জিরো-নলেজ প্রুফ তৈরি করেছে। বর্তমানে এটি ১১৮,০০০-এর বেশি প্রোভার এবং ২০০,০০০ বেশি ভেরিফায়ারকে তালিকাভুক্ত করেছে। এই পরিসংখ্যানগুলি ZK-কেন্দ্রিক পর্যায়ে অর্জিত স্কেল এবং AI বিস্তারের জন্য ভিত্তি উভয়কেই প্রতিফলিত করে।
 

জিপিইউ নেটওয়ার্কের কৌশলে লেয়ার ২ ফি কেন গুরুত্বপূর্ণ?

যখন লেয়ার 2 ফি ইথেরিয়াম মেইননেট ফির তুলনায় বাড়ে, তখন বাহ্যিক প্রুফ জেনারেশনের জন্য উপলব্ধ আর্থিক মার্জিন কমে যায়। অপারেটররা তৃতীয় পক্ষের প্রুভারদের জন্য পayment দিতে কম ইচ্ছুক হয়, চাহিদা কমে এবং GPU ব্যবহার হ্রাস পায়। এই GPUগুলিকে AI ইনফারেন্সের জন্য পুনর্বণ্টন করলে নতুন ফি পরিবেশে ব্যবহার এবং আয় পুনরুদ্ধার করা যায়।
 

পিভটের পরে প্রুফ-অফ-কম্পিউট লেয়ার 1-এর ভূমিকা কী?

লেয়ার 1 এখনও বাকি থাকা ZK জবগুলি এবং নতুন AI ইনফারেন্স জবগুলির জন্য কাজ জমা, রাউটিং, যাচাই এবং সেটেলমেন্টের সমন্বয় করছে। এর EVM সামঞ্জস্যতা এবং কার্যকরী কাজের সমঝোতা একই উদ্দীপনা এবং পেমেন্ট রেলগুলির মাধ্যমে আলাদা চেইন বা মার্কেটপ্লেসের প্রয়োজন ছাড়াই মিশ্র ওয়ার্কলোডকে সমর্থন করে।
 
বিবৃতি: এই সাধারণ বাজারের তথ্য, যা সম্ভবত তৃতীয় পক্ষ, বাণিজ্যিক বা প্রায়োজনিক উৎস থেকে আসে, শুধুমাত্র রেফারেন্স এবং শিক্ষামূলক উদ্দেশ্যে প্রদান করা হয়েছে এবং এটি আর্থিক বা বিনিয়োগ পরামর্শ, অফার, আহ্বান বা গ্যারান্টি হিসেবে কাজ করে না। এর সঠিকতা, সম্পূর্ণতা, বিশ্বস্ততা এবং যেকোনো ফলাফলের ক্ষতির জন্য আমরা দায়ী নই। বিনিয়োগ/ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি রয়েছে; অতীতের কর্মক্ষমতা ভবিষ্যতের ফলাফলের গ্যারান্টি দেয় না। ব্যবহারকারীদের গবেষণা করে, সতর্কতার সাথে বিচার করে এবং পুরোপুরি দায়িত্ব নিতে হবে। আরও বিস্তারিতজন্য, অনুগ্রহপূর্বক KuCoin-এর Terms of Use এবং Risk Disclosure পরামর্শ করুন।

ডিসক্লেইমার: আপনার সুবিধার্থে এই পৃষ্ঠাটি AI প্রযুক্তি ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, মূল ইংরেজি সংস্করণটি দেখুন।