Ang Cysic Shifts GPU Network ay nagbabago ang kanilang pagkakasentro mula sa mga patunay ng blockchain patungo sa AI inference dahil sa pagtaas ng mga bayarin sa Layer 2

2026/11/08 11:08:00

Ang Cysic ay nagreroute ang GPU capacity patungo sa AI inference habang bumababa ang demand para sa ZK proof generation

Cysic, ang decentralized compute network na nag-launch ng kanyang mainnet noong September 24, 2025, ay nagpalit ng pangunahing tulong sa kanyang GPU fleet mula sa pagbuo ng zero-knowledge proof para sa Ethereum Layer 2 networks patungo sa pagpapalakas ng AI inference workloads. Ang pagbabagong ito ay sumunod sa malinaw na pagbaba sa demand para sa pagbuo ng proof kasama ang Layer 2 transaction fees na, ayon sa kompanya, ay tumaas pa higit sa mga nasa Ethereum mismo. Mula pa noong ang mainnet ay nag-launch, ang network ay nakaproseso ng higit sa 13 milyong transaksyon at nagbuo ng higit sa 10 milyong zero-knowledge proof, kasama ang mga kasosyo tulad ng Scroll at Aleo. Kasalukuyang may higit sa 118,000 na provers at 200,000 na verifiers ang listahan nito.

Ipinapakita ni CEO Leo Fan ang pagbabago bilang isang praktikal na pag-aliw ng umiiral na hardware kaysa sa isang buong pagtatanggal mula sa paggawa ng zero-knowledge, habang patuloy na naglalayon sa pagpapatotoo ng Ethereum block sa ilalim ng walong segundo. Ang Proof-of-Compute Layer 1 ng network, na compatible sa Ethereum Virtual Machine, ay nangangasiwa na sa parehong ZK at AI mga gawain, na nagbibigay ng isang handa teknikal na pundasyon para sa pagbabago. Ang pagbabalik ng Cysic ng kanyang GPU capacity patungo sa large-language-model inference ay nagpapakita ng masukat na pagbabago sa Layer 2 ekonomiks at mga kondisyon ng merkado ng GPU, na nagpapahintulot sa network na panatilihin ang paggamit habang patuloy na magpapatuloy sa selektibong pag-unlad ng zero-knowledge sa pamamagitan ng espesyalisadong hardware at ang kanyang CyAI marketplace.

Mga Pangunahing Takaway

Ang Cysic ay nagreroute sa mga GPU resource mula sa L2 ZK proofs patungo sa AI inference pagkatapos bumaba ang demand.
Lumampas na ang mga bayarin sa Layer 2 sa mga bayarin sa Ethereum mainnet, na nagbawas sa ekonomiks ng pagpapatotoo.
Ang mga metric ng mainnet mula noong Setyembre 2025 ay naglalaman ng higit sa 13 milyong transaksyon at 10 milyong patunay.
Ang Venus zkVM at mga optimisasyon sa GPU ay nagdala ng higit sa 9 porsyento mga pagpapabuti sa efficiency ng oras ng patotoo.
Ang Custom C1 chip ay nakakamit ng 1.31 milyong Keccak functions bawat segundo para sa mas mabilis na pagpapatotoo.
Gumagamit ang CyAI marketplace ng statistical audits para sa mga AI task替代全零知识证明每项任务。

Bumababa ang demand sa ZK Proof ay nagpapakailangan ng pagbabalik ng hardware sa mga decentralizadong network

Bumaba nang malaki ang demand para sa pagbuo ng zero-knowledge proof na naglilingkod sa mga Ethereum Layer 2 network noong 2026, na nagpapakilala kay Cysic na muling i-allocate ang kanyang GPU capacity. Ang mga Layer 2 network ay nakasalalay sa mga patunay na ito upang i-batch ang mga transaksyon at i-settle sila nang ligtas sa Ethereum nang hindi kailangang muling i-reexecute ng bawat tagapaglahok ang trabaho. Kapag bumababa ang demand sa mga patunay, ang espesyalisadong hardware na dating nagdadala ng patuloy na kita ay naiiwan na hindi sapat na ginagamit. Ang pamamahala ni Cysic ay naglink sa pagbaba nang direkta sa pagtaas ng mga Layer 2 fee na ngayon ay hihigit sa mga gastos ng base layer ng Ethereum sa ilang panahon, na nagpapababa sa ekonomikong kahusayan na dating ginagawang atraktibo ang mga panlabas na serbisyo sa pagpapatunay.

Ang sariling data ng network ay nagpapakita ng malaking aktibidad sa nakaraan, higit sa 10 milyong patunay na ginawa mula pa noong mainnet launch noong Setyembre 2025, ngunit ang kasalukuyang kalagayan ay hindi na nakakatugon sa parehong dami ng L2-focused na gawain. Ang hakbang na ito ay hindi nakakatangi sa isang provider lamang; ang kakulangan sa GPU na dulot ng demand sa AI data center ay nagpataas ng opportunity cost ng pagdedikado ng mga accelerator nang eksklusibo sa cryptographic proving. Sa pamamagitan ng pag-redirect ng kapasidad, pinapanatili ni Cysic ang paggamit ng hardware habang ang mas malawak na merkado ay nag-aabsorb sa sobrang suplay ng proving. Ang desisyon ay batay sa makikita mong dinamika ng bayad at mga metric ng paggamit, hindi sa spekulatibong mga palagay, na nagpapahintulot sa network na mag-adapt nang hindi ibinabale ang infrastraktura na naiayos na para sa verifiable compute.

Pagkakasunod ng GPU sa pagitan ng Zero-Knowledge Proving at Large Language Model Inference ay Nagpapahintulot sa Walang Hanggang Paglipat

Ang pagbuo ng zero-knowledge proof at ang inference ng malalaking modelo ng wika ay naglalagay ng malakas na hiling sa mga mapagkukunan ng GPU, na naglilikha ng likas na teknikal na tulay para sa pagbabalik ng Cysic. Ang pagbuo ng patotoo ay nagsasangkot ng intensibong aritmetika sa finite-field, maramihang multi-scalar multiplication, at number-theoretic transforms na epektibong naka-map sa mga parallel GPU cores. Sa kabilang banda, ang inference ay nakatuon sa matrix multiplication at attention mechanisms na nagpapabigat din sa parehong mga accelerator. Dahil ang pinaliwanag na silicon ay naka-optimize na para sa mataas na throughput na parallel na workload, ang paglipat ng kapasidad mula sa isang uri ng gawain patungo sa isa pa ay nangangailangan lamang ng mga pagbabago sa software scheduling kaysa sa pagkuha ng bagong hardware.

Ang Proof-of-Compute Layer 1 ni Cysic ay nagruroute na ng mga trabaho ng parehong uri, kaya hindi kailangan ng pag-reinvent ang coordination layer. Binigyang-diin ni CEO Leo Fan na ang umiiral na fleet ay maaaring direksiyonin sa LLM inference nang walang buong pagbabago sa arkitektura. Ang pagkakasabay na ito ay nagpapababa ng panganib sa kapital at nagpapahaba ng timeline ng transisyon. Samantala, nananatili pa rin ng network ang kakayahang maglingkod sa residual na ZK demand, na nagpapanatili ng opsyonalidad. Ang praktikal na resulta ay mas mataas na average na paggamit ng mga parehong pisikal na aset sa ilalim ng pagbabagong kondisyon sa merkado, isang kakayahang maaaring kulang sa mga platform na purong ZK o purong AI.

Mga Pagsusuri sa Paggana ng Mainnet na Nagpapakita ng Sukat na Natamo Bago ang Pambansang Pagbabago

Ang mainnet ng Cysic, na nagsimula noong September 24, 2025, ay nakapag-akumula na ng makabuluhang sukat ng operasyon na nagpapatibay sa kasalukuyang pagbabago. Ang network ay nakaproseso ng higit sa 13 milyong transaksyon at nagbuo ng higit sa 10 milyong zero-knowledge proof sa loob ng mahigit sa labing-tatlong buwan ng operasyon. Partnerships with Scroll at Aleo ang nagsuporta sa volume na ito, na nagpapalawak sa deployment ng network sa mga ecosystem ng mga kasosyo. Sa bahagi ng pagkakaroon ng kalahok, ang sistema ay naglalista ng higit sa 118,000 na provers at 200,000 na verifiers, na nagpapakita ng malaking rehistradong network ng mga kalahok kahit pagkatapos ng pagbaba ng bilang ng mga oportunistic na kalahok pagkatapos ng testnet.

Ang mga numero na ito ay nagtataguyod na ang Cysic ay hindi isang bagong eksperimento kundi isang nagpapatakbo na network na may makikita at masusukat na rekord ng network activity. Ang Proof-of-Compute consensus mechanism ay nagtatapos ng magagamit na computation, anuman ang ZK o AI, sa network scores at incentives, gumagawa ng tuloy-tuloy na koneksyon sa iba’t ibang uri ng workload. Matapos ipakita ang kakayahan na magkordinasyon ng malaking bilang ng heterogeneous na machine para sa cryptographic work, ang parehong machinery ay maaari ngayong ischedule ang inference jobs na may katumbas na reliability. Kaya ang mga metrikang ito ay naglilingkod bilang patunay sa nakaraang kakayahan at bilang pundasyon para sa pinapalawig na AI focus.

Ang Venus zkVM at mga GPU Optimizations ay nagdadala ng makikita na pagpapabuti sa kahusayan para sa mga natitirang proving na gawain

Patuloy na pinapabuti ng Cysic ang kanyang proving stack habang nagpapalitan ng pangunahing kapasidad patungo sa AI. Ang Venus zkVM kasama ang mga targetadong GPU optimization ay nagpabuti ng end-to-end proof-time efficiency ng higit sa 9 porsyento kumpara sa mga nakaraang baseline. Ang mga pag-unlad na ito ay nagmumula sa mas mabuting scheduling sa buong proving pipeline, hindi lamang sa pagtaas ng raw silicon performance. Sa pagtrato sa proof generation bilang isang konektadong computation graph at pagbabawas ng idle time sa pagitan ng CPU at GPU stages, binubuo ng Venus ang mas maraming useful work mula sa parehong hardware.

Mahalaga ang mga pagpapabuti para sa anumang natitirang demand sa L2 at para sa mas mahabang layunin na patunayan ang buong ethereum blocks sa loob ng walong segundo. Ang pagtaas ng efficiency ay nagbabawas din sa marginal cost ng mga pagkakataong proving jobs, na ginagawang mas viable ang selektibong ZK work kasama ang pangunahing AI workload. Sa isang merkado kung saan ang AI data centers ay kumikilos agresibong para makakuha ng parehong mga GPU, bawat percentage point ng pagpapabuti sa utilization ay nagdadagdag sa mas magandang ekonomiya. Ang mga open-source na elemento ng Venus stack ay nagpapahintulot din sa mga dayuhang developer na bumuo sa parehong mga pagpapabuti, na nagpapalawak sa teknikal na sakop ng network labas sa kanilang sariling fleet.

Ang mga benchmark ng Custom C1 Chip ay nagpapakita ng pagkakaiba ng hardware para sa hashing na may kinalaman sa ethereum

Ang custom na C1 chip ni Cysic ay nagdadala ng 1.31 milyong Keccak functions bawat segundo, isang benchmark na direktang nag-uugnay sa pangunahing mga pangangailangan sa hashing ng Ethereum. Ang Keccak ay nagtataguyod ng maraming kriptograpikong operasyon sa loob ng Ethereum ecosystem, kaya ang pagpapabilis sa antas na ito ay nagtataguyod ng mas mabilis na pagbuo ng proof para sa mga rollup at iba pang mga protokolo na nakasalalay sa mga primitibong ito. Ang espesyalisadong silicon ay nagbabawas sa pagkakasalalay sa mga pangkalahatang GPU para sa pinakamasalimuot na kriptograpikong kernels, at bahagyang nag-iisolate sa network mula sa mas malawak na kakulangan sa GPU na dulot ng AI. Ang chip ay bahagi ng mas malawak na hardware roadmap na nag-aaral din ng mga path na FPGA at early ASIC, na nagpapakita ng pagkilala na ang pagkakasalalay lamang sa GPU ay nagsisiging mas mahal.

Sa pamamagitan ng pagkombina ng mga custom accelerator at umiiral na GPU fleet, maaaring mag-allocate ang Cysic ng pinakaepektibong resource sa bawat uri ng workload: ASICs o FPGAs para sa ilang ZK kernels, GPUs para sa flexible inference, o ang natitirang mga proof. Suportahan ng hybrid na pagkakasunod-sunod ang agad na paglipat sa AI at ang higit pang pangarap sa real-time Ethereum proving. Ang mga resulta ng C1 ay nagbibigay ng konkretong ebidensya na ang kumpanya ay nagpapautang sa differentiated hardware kaysa sa simpleng pagbabago ng pangalan ng umiiral na kapasidad.

Ang CyAI Marketplace ay naglalabas ng pragmatikong pag-verify para sa mga decentralized AI inference workload

Ang CyAI marketplace ni Cysic ay nagdadala ng mga hiling sa AI inference sa pamamagitan ng isang disenyo na nag-uunahang praktikalidad kaysa sa buong cryptographic proof para sa bawat gawain. Sa halip na gumawa ng kompletong zero-knowledge proof para sa bawat inference, gumagamit ang CyAI ng random statistical audits at teknik tulad ng Logit Distance Distribution checks upang matukoy ang model substitution, precision downgrades, o overbilling. Ang mga provider ay nakikipagkumpetensya sa presyo, latency, at tinitiyak na reliability habang ang mga customer ay nagtatakda ng budget at quality thresholds. Ang marketplace ay nasa loob ng mas malawak na ComputeFi framework, na nagpapahintulot sa parehong network ng mga machine na dating nakatuon sa ZK proofs upang maglingkod sa LLM inference para sa mga model mula sa open-source hanggang sa third-party services.

Ang mas magaan na modelo ng pag-verify ay nagbabawas sa overhead kumpara sa mga malinis na pagkukunwari ng ZK at nagpapagana ng serbisyo upang maging mas kompetitibo sa mga sentralisadong API, habang nananatiling nagbibigay ng auditable na trail. Ang maagang pag-deploy ng CyAI ay nagpapakita na ang network ay makakapag-rute ng tunay na inference traffic at makakapag-settle ng mga bayad sa-chain. Kaya ang disenyo ay kumkonsulta sa parehong decentralized hardware base bilang isang AI inference capacity nang hindi kailangang tanggapin ng bawat customer ang buong gastos sa pagpapatotoo.

Ang dinamika ng bayad sa Layer 2 ay nagbabago sa ekonomiks ng mga serbisyo sa pagbuo ng panlabas na patotoo

Ayon kay Cysic, tumaas ang mga bayarin sa transaksyon ng Layer 2 sa itaas ng mga bayarin sa Ethereum mainnet sa mga nakaraang panahon, na tinanggal ang isang pangunahing ekonomikong rasyonal para sa mga serbisyo ng external proving. Kapag naging relatibong mahal na ang mga L2 mismo, mas mahirap patunayan ang karagdagang gastos ng espesyalisadong proving, at bumababa ang demand para sa paggawa ng proof ng third-party. Nakikita ng mga nakaraang pagsusuri ng industriya na ang paggawa ng proof ay nagsisilbing malaking bahagi ng operating costs ng ZK rollup; anumang pagtaas sa base L2 fees ay nagpapalala sa bigat na ito. Ang obserbasyon ni Cysic ay tugma sa mas malawak na pagkakaroon ng kakulangan sa GPU supply habang ang AI data centers ay sumasapit sa mga available na accelerators, na tumataas sa opportunity cost ng pagdedikasyon ng hardware lamang sa cryptography.

Hindi tinatanggal ng fee inversion ang pangmatagalang halaga ng teknolohiya ng zero-knowledge, ngunit binabago nito ang mga pattern ng paggamit sa maikling panahon. Ang mga network na makakapag-flex ng kapasidad sa pagitan ng proving at inference ay maaaring magkaroon ng mas malaking flexibility habang may pagbabago sa demand. Ang tugon ni Cysic, ang pag-reallocate ng GPUs habang pinapanatili ang mga espesyalisadong proving capabilities, ay nagpapakita ng isang adaptive na estratehiya sa ilalim ng mga kondisyong ito.

Ang Proof-of-Compute Layer 1 ay nagbibigay ng pinagsamang koordinasyon para sa mixed workloads

Ang Cysic ay nagpapatakbo ng EVM-compatible na Proof-of-Compute Layer 1 na naglilingkod bilang coordination layer para sa mga zero-knowledge at AI jobs. Ang consensus mechanism ay nagbibigay ng reward sa magagamit na computation kaysa sa puro hashing o staking lamang, na nagpapahintulot sa parehong incentive structure na suportahan ang proving, inference, at posibleng training workloads. Ang mga developer ay sumusumite ng mga job na may budget at latency parameters; ang network ay ii-routes ito sa mga available na GPU o specialized accelerators at isesetle ang mga resulta sa-chain.

Nakaroon na ng ganitong arkitektura bago ang pagpapalit, kaya ang paglipat sa AI inference ay hindi nangangailangan ng bagong base layer. Ang dual-purpose na disenyo ay nagpapababa ng fragmentation at nagpapahintulot sa mga provider na kumita mula sa anumang workload na kasalukuyang nagtataglay ng mas magandang return. Dahil nananatiling compatible ang chain sa Ethereum tooling, mababa pa rin ang integration costs para sa mga umiiral na aplikasyon. Ang resulta ay isang iisang marketplace para sa verifiable compute na makakasalubong ang mga pagbabago sa relatibong demand sa pagitan ng cryptographic at machine-learning tasks nang hindi nangangailangan ng paglipat ng mga participant sa magkakaibang network.

Patuloy ang mga natitirang pangarap na walang kaalaman habang nakatuon sa AI

Hindi pinabayaan ng Cysic ang pag-unlad ng zero-knowledge. Ibinalik ni CEO Leo Fan ang layunin na patunayan ang buong ethereum blocks sa ilalim ng walong segundo, isang kakayahan na magbubukas ng mga real-time verification use cases na hihigit sa kasalukuyang L2 proving. Ang Venus optimizations at ang pag-unlad ng C1 chip ay direktang sumusuporta sa layuning iyon sa pamamagitan ng pagbawas sa latency at gastos bawat proof. Ang selective proving para sa mga mataas na halaga o latency-sensitive na aplikasyon ay maaari pa ring magpatuloy kahit na ang karamihan sa GPU capacity ay naglilingkod sa AI inference.

Ang pagpapanatili ng dual na kakayahan ay nagpapanatili ng strategic optionality: kung ang L2 economics o ang espesyalisadong hardware ay magpaunlad at muling mabawi ang patunay na demand, ang network ay maaaring i-rebalance nang hindi magsisimula muli mula sa zero. Ang patuloy na pag-invest sa pagpapatunay ng efficiency ay nagpapalakas din sa CyAI verification layer, dahil ang statistical audits at ang posibleng mga hinaharap na ZK enhancements para sa AI ay maaaring magbahagi ng parehong research pipeline. Sa ganitong kahulugan, ang paglipat ay isang pagpapalawak ng compute surface kaysa isang binario na pagpapalit ng isang workload sa iba.

Ang pangangailangan sa AI data-center ay nagpapahirap sa suplay ng GPU at nagpapataas ng gastos sa pagkakataon para sa mga espesyalisadong workload

Ang pagtatrabaho at pag-infer ng AI ay nag-absorb ng patuloy na lumalaking bahagi ng available na high-end GPUs, na naglikha ng direkta kompetisyon sa zero-knowledge proving para sa parehong silicon. Napansin ng pamumuno ng Cysic na ang industriya ay epektibong nag-aanunsiyo laban sa mga budget ng data center na may sapat na pondo, na nagpapataas ng presyo at kakulangan ng mga accelerator. Sa ilalim ng mga kondisyong ito, ang pag-iwan sa mga GPU na walang ginagawa o hindi lubos na ginagamit para sa bumababa ang demand sa L2 proofs ay naging lalong mahal. Ang pag-redirect ng kapasidad patungo sa LLM inference ay nagpapahintulot sa network na makakuha ng kita mula sa mas mataas na demand na workload habang patuloy ang pag-unlad ng espesyalisadong hardware roadmap, ang FPGAs, ASICs, at ang C1 chip patungo sa mas epektibong ZK solusyon.

Ang presyur sa suplay ay nagpapalakas din sa halaga ng mga decentralizadong merkado na makakapag-aggregate ng mga hiwa-hiwalay na consumer at professional GPUs. Sa pamamagitan ng pagiging bahagi sa parehong mga merkado, ang mga tagapagbigay ng Cysic ay nakakakuha ng kakayahang umangkop sa mga pagbabago sa demand para sa AI o kriptograpikong aplikasyon. Ang mas malawak na implikasyon sa industriya ay ang posibilidad na ang mga malinaw na ZK proving network ay maaaring makaharap sa pagtaas ng capital intensity kung hindi sila magtataglay ng katulad na fleksibilidad o hindi sila magsisikilos nang agresibo patungo sa paggawa ng custom silicon.

Statistical Auditing sa CyAI ay nagpapakita ng pagkabalanseng pagitan ng pagbawas ng tiwala at praktikal na throughput

Ang buong zero-knowledge proof para sa bawat hiling sa AI inference ay magdudulot ng latency at gastos na hindi kayang tanggapin ng maraming aplikasyon. Kaya gamit ng CyAI ang random statistical audits at Logit Distance Distribution testing upang patunayan na ang mga provider ay nagtataglay ng ipinangako nilang model, precision, at pagkakatumpak sa billing. Ang mga witness ay kumukuha ng sample ng mga trabaho, at ang mga verifier ay tumitingin para sa pagpapalit o pagbaba ng kalidad. Ang pamamaraang ito ay nagbibigay ng auditable na trail ng ebidensya nang hindi kailangang gamitin ang cryptographic proof para sa buong computation graph ng malalaking model.

Ang disenyo ay nagpapalit ng absolute cryptographic guarantees para sa mas mataas na throughput at mas mababang gastos, ginagawang kompetitibo ang marketplace sa mga sentralisadong serbisyo habang nananatiling mas transparente. Nananatili ang mga customer sa kakayahang tukuyin ang mga limitasyon sa kalidad at presyo, at nagkakaroon ng kompetisyon ang mga provider batay sa masukat na kakaibigan. Ang modelo ay sumasalamin sa agent-economy thesis na ipinahayag ni Cysic: kailangan ng autonomous agents ang verifiable ngunit epektibong inference, hindi ang maksimal na cryptographic overhead sa bawat token na nilikha. Ang maagang live traffic sa CyAI ay nagpapakita na ang mas magaan na verification layer ay operasyonal na maaaring gamitin sa network scale.

Ang Hybrid Hardware Strategy ay nagpapahanda ng network para sa matagalang pagiging flexible sa compute

Ang roadmap ni Cysic ay naglalagay ng mga general-purpose GPU kasama ang mga custom accelerator tulad ng C1 chip at patuloy na mga proyekto sa FPGA at ASIC. Ang mga GPU ay nagbibigay ng fleksibleng kapasidad na makakapagpalit sa pagitan ng inference at residual proving, habang ang mga espesyalisadong silikon ay nakatuon sa mga mathematical kernels kung saan ang general-purpose hardware ay hindi gaanong epektibo. Ang hybrid na pagkakasunod-sunod na ito ay nagbabawas sa panganib sa mga cycle ng merkado ng pure GPU at nagpapabuti sa unit economics ng anumang workload na kasalukuyang dominanteng nasa harap. Ang parehong coordination layer ay maaaring mag-ischedule ng mga trabaho sa iba’t ibang uri ng machine, na nagpapares ng mga katangian ng task sa pinakamauunlad na hardware.

Para sa AI inference, ang network ay maaaring magmula sa malawak na base ng GPU; para sa mataas na volume o kritikal sa latency na ZK na trabaho, maaari itong magbatay sa mga accelerated kernels. Ang estratehiya ay sumusuporta rin sa ComputeFi vision ng pagpapalit ng iba’t ibang compute resources sa likuidong, yield-bearing na mga asset. Sa pag-iwas sa eksklusibong pagkakasalalay sa anumang isang klase ng hardware, maaaring mapabuti ng Cysic ang operasyonal na fleksibilidad habang patuloy na umuunlad ang mga merkado para sa AI at zero-knowledge.

Paano ang demand sa AI ang nagbubago sa decentralized compute marketplace

Ang paglipat ni Cysic ay nagpapakita ng isang struktural na tensyon na hinarap ng mga decentralized compute network: ang mga parehong accelerator na nagpapalakas sa cryptographic proofs ay ngayon sa mataas na demand para sa AI workloads kung ang ekonomiks nito ay kasalukuyang dominanteng nasa harap. Ang mga network na makakapag-reallocate nang maayos ang kapasidad, panatilihin ang mga espesyalisadong proving options, at magbigay ng praktikal na verification para sa AI jobs ay mas maayos na posisyon upang panatilihin ang mga provider at tarhain ang demand. Ang kombinasyon ng isang EVM-compatible na coordination layer, hybrid hardware, at dual marketplaces (ZK at CyAI) ay nagbibigay kay Cysic ng isang konkretong tugon sa tensyong iyon.

Ang pagpapalawak pa ng modelo ay magiging nakasalalay sa patuloy na pangangailangan sa inference, ang kakayahang kumpetir ng statistical auditing kumpara sa mga sentralisadong alternatibo, at patuloy na pag-unlad sa custom silicon para sa mga natitirang pangangailangan sa ZK. Para sa mas malawak na ecosystem, ang episode ay nagpapakita na ang verifiable compute ay nagsisigaw na maging isang multi-workload market kaysa isang purong niche ng kriptograpiya. Ang mga provider at developer na itinuturing ang mga GPU bilang flexible assets kaysa isang single-purpose tool ay mas mabilis na makakadapt sa susunod na pagbabago sa relatibong pangangailangan.

Mga Karaniwang Tanong

Paano nakakaapekto ang pagbabago ni Cysic sa mga umiiral na gumagamit ng zero-knowledge proof?

Maaari pa ring sumubmit ng mga trabaho ang mga umiiral na gumagamit ng mga serbisyo ng pagpapatotoo ni Cysic; hindi itinigil ng network ang ZK capacity. Patuloy pa ring sinusugod ang residual na pangangailangan, at patuloy pa ring available ang mga pagpapabuti sa efficiency mula sa Venus at ang C1 chip. Ang pangunahing pagbabago ay ang malaking bahagi ng GPU time ay ngayon pinag-uunahan para sa AI inference kapag ang paggamit at presyo ay nagpapahintulot sa ganitong uri ng workload. Maaaring kailanganin ng mga gumagamit na nangangailangan ng mababang latency o mataas na volume ng pagpapatotoo na magplano sa kalagayan ng posibleng pagkakaroon ng queue o mas mataas na relatibong gastos kumpara sa nakaraang panahon ng mataas na pangangailangan.

Ano ang paraan ng pag-verify na ginagamit ng CyAI kesa sa buong zero-knowledge proof?

Nag-iisa ang CyAI sa random na statistical audit na ginagawa ng mga saksi at mga pagsusuri sa Logit Distance Distribution ng mga verifier. Ang mga paraan na ito ay nagsasample ng mga trabaho upang matukoy ang pagpapalit ng modelo, nabawasan ang precision, o maling pagbili nang hindi gumagawa ng kumpletong cryptographic proof para sa bawat inference. Ang pagkakaroon ng ganitong diskarte ay nagbabawas sa overhead habang patuloy na nagpapalikas ng isang auditable na trail na maaaring gamitin ng mga customer at ang protocol sa mga pagkakamali.

Nagpaplano ba ang Cysic na ipagpaliban ang mga layunin nito sa block-proving ng ethereum?

Hindi. Ibinabalik ni CEO Leo Fan ang layunin na patunayan ang mga Ethereum block sa loob ng higit sa walong segundo. Ang pag-unlad ng espesyalisadong hardware at ang mga pagsasabay sa Venus ay patuloy na sumusuporta sa layuning iyon, kahit na ang pangunahing GPU capacity ay ginagamit para sa AI inference. Ang real-time proving ay isang mas mahabang panahon na kakayahan na nais ng network na ipagkaloob.

Gaano kalaki ang network ng Cysic sa termino ng mga miyembro at kasaysayang aktibidad?

Mula sa mainnet launch noong September 24, 2025, ang network ay nakaproseso ng higit sa 13 milyong transaksyon at nagbuo ng higit sa 10 milyong zero-knowledge proof. Kasalukuyang nakalista nito ang higit sa 118,000 na provers at 200,000 na verifiers. Ang mga numero na ito ay nagpapakita ng iskala na natamo sa panahon ng ZK-focused phase at ang batayan kung saan nagmumula ang AI expansion.

Bakit mahalaga ang mga bayarin sa Layer 2 sa estratehiya ng isang GPU network?

Kapag tumataas ang mga bayarin sa Layer 2 kumpara sa mga bayarin sa ethereum mainnet, nararaiyos ang ekonomikong margin na available para sa pagbuo ng panlabas na patotoo. Mas kakaunti ang mga operator na handang magbayad sa mga third-party prover, bumababa ang demand, at bumababa ang paggamit ng GPU. Ang pagre-allocate ng mga GPU na iyon sa AI inference ay nagpapabalik ng paggamit at kita sa bagong kalagayan ng bayarin.

Ano ang papel ng Proof-of-Compute Layer 1 pagkatapos ng pagbabago?

Patuloy na nagko-coordinate ang Layer 1 sa pagsumbong, pagrute, pag-verify, at pag-settle para sa parehong natitirang ZK na mga gawain at mga bagong AI inference na mga gawain. Ang EVM compatibility at useful-work consensus nito ay nagpapahintulot na magamit ang parehong insentibo at sistema ng pagbabayad upang suportahan ang mixed workload nang walang pangangailangan ng hiwalay na chain o marketplace.

Paalala: Ang pangkalahatang impormasyon sa merkado na ito, na maaaring mula sa mga third-party, komersyal, o sinponsorang pinagmulan, ay ibinibigay lamang para sa refrensya at edukasyonal na layunin at hindi nagtataglay ng payo sa pondo o pag-invest, tawag, paghingi, o garantiya. Kami ay nagtatanggi sa anumang pananagutan para sa kawastuhan, kakaibang kumpletong impormasyon, reliability, at anumang nagresultang pagkawala. Ang pag-invest/trading ay may panganib; ang nakaraang performance ay hindi nagjanse ng mga resulta sa hinaharap. Dapat mag-ralat, magpasya nang may pag-iingat, at tanggapin ang buong pananagutan ang mga gumagamit. Para sa karagdagang detalye, mangyaring bisitahin ang Mga Tuntunin ng Paggamit at Pagpapahayag ng Panganib ng KuCoin.

Disclaimer: AI technology ang ginamit sa pag-translate ng page na ito para sa convenience mo. Para sa pinaka-accurate na impormasyon, mag-refer sa original na English version.