Cysic Shifts GPU Network Focus from Blockchain Proofs to AI Inference amid Rising Layer 2 Fees

2026/11/08 11:08:00

Cysic réoriente la capacité GPU vers l'inférence IA alors que la demande de génération de preuves ZK diminue

Cysic, le réseau de calcul décentralisé qui a lancé son mainnet le 24 septembre 2025, a déplacé l'accent principal de sa flotte de GPU de la génération de preuves à divulgation nulle de connaissance pour les réseaux Layer 2 d'ethereum vers le soutien des charges de travail d'inférence IA. Ce changement suit une baisse claire de la demande pour la génération de preuves, accompagnée de frais de transaction Layer 2 qui, selon l'entreprise, ont dépassé ceux d'ethereum lui-même. Depuis le lancement du mainnet, le réseau a traité plus de 13 millions de transactions et produit plus de 10 millions de preuves à divulgation nulle de connaissance, en collaboration avec des partenaires tels que Scroll et Aleo. Il compte actuellement plus de 118 000 proveurs et 200 000 vérificateurs.

Le PDG Leo Fan a présenté ce changement comme une réaffectation pratique du matériel existant plutôt qu'un retrait total du travail sur les preuves à connaissance nulle, tout en ciblant toujours des preuves de blocs Ethereum en moins de huit secondes. La couche Proof-of-Compute de niveau 1 du réseau, compatible avec la machine virtuelle Ethereum, coordonne déjà les tâches ZK et IA, offrant ainsi une base technique prête à l'emploi. La réorientation des capacités GPU de Cysic vers l'inférence de grands modèles linguistiques reflète des changements mesurables dans l'économie des couches 2 et les conditions du marché des GPU, permettant au réseau de maintenir son taux d'utilisation tout en poursuivant un développement sélectif des preuves à connaissance nulle grâce à du matériel spécialisé et à son marché CyAI.

Points clés

Cysic redirige les ressources GPU des preuves L2 ZK vers l'inférence IA après une baisse de la demande.
Les frais Layer 2 auraient dépassé les frais du réseau principal Ethereum, réduisant l'économie de preuve.
Les métriques du mainnet depuis septembre 2025 incluent plus de 13 millions de transactions et 10 millions de preuves.
Venus zkVM et les optimisations GPU ont permis des gains d'efficacité de plus de 9 % sur le temps de preuve.
La puce C1 personnalisée réalise 1,31 million de fonctions Keccak par seconde pour une preuve plus rapide.
Le marché CyAI utilise des audits statistiques pour les tâches d'IA plutôt que des preuves à divulgation nulle de connaissance complètes par tâche.

La baisse de la demande pour les preuves ZK contraint la réallocation du matériel à travers les réseaux décentralisés

La demande de génération de preuves à divulgation nulle de connaissance servant les réseaux Ethereum Layer 2 a fortement baissé en 2026, poussant Cysic à réallouer sa capacité GPU. Les réseaux Layer 2 comptent sur ces preuves pour regrouper les transactions et les régler en toute sécurité sur Ethereum sans exiger que chaque participant réexécute le travail. Lorsque la demande de preuves diminue, le matériel spécialisé qui générait autrefois des revenus stables reste sous-utilisé. La direction de Cysic a directement lié cette baisse à l'augmentation des frais Layer 2, qui dépassent désormais les coûts de la couche de base d'Ethereum pendant certaines périodes, érodant l'avantage économique qui rendait autrefois les services de preuve externes attractifs.

Les données propres au réseau montrent une activité significative antérieure, avec plus de 10 millions de preuves produites depuis le lancement du mainnet en septembre 2025, mais les conditions actuelles ne permettent plus de soutenir le même volume de travaux axés sur L2. Cette mesure n'est pas unique à un seul fournisseur ; la pénurie de GPU causée par la demande des centres de données IA a augmenté le coût d'opportunité de dédier entièrement des accélérateurs à la preuve cryptographique. En réorientant la capacité, Cysic préserve l'utilisation du matériel tandis que le marché global absorbe l'excédent d'offre de preuves. La décision repose sur des dynamiques de frais observables et des indicateurs d'utilisation, et non sur des prévisions spéculatives, permettant au réseau de s'adapter sans rejeter l'infrastructure déjà construite pour le calcul vérifiable.

Chevauchement GPU entre la preuve à connaissance nulle et l'inférence de modèles linguistiques de grande taille permet une transition fluide

La génération de preuve à divulgation nulle de connaissance et l'inférence de modèles de langage à grande échelle imposent de fortes exigences en ressources GPU, créant un pont technique naturel pour le pivot de Cysic. La génération de preuve implique des opérations arithmétiques intensives sur des corps finis, des multiplications multi-scalaires et des transformées théoriques des nombres qui s'adaptent efficacement aux cœurs GPU parallèles. L'inférence, en revanche, repose sur des multiplications matricielles et des mécanismes d'attention qui saturent également les mêmes accélérateurs. Étant donné que le silicium sous-jacent est déjà optimisé pour des charges de travail parallèles à haut débit, le transfert de capacité d'une classe de tâches à l'autre nécessite principalement des modifications de planification logicielle plutôt qu'une acquisition de nouveau matériel.

La couche Proof-of-Compute de niveau 1 de Cysic route déjà les travaux des deux types, donc la couche de coordination n'a pas besoin d'être réinventée. Le PDG Leo Fan a souligné que la flotte existante peut être orientée vers l'inférence LLM sans refonte architecturale complète. Ce chevauchement réduit le risque de capital et raccourcit le calendrier de transition. Dans le même temps, le réseau conserve la capacité de répondre à la demande résiduelle ZK, préservant l'optionnalité. Le résultat pratique est une utilisation moyenne plus élevée des mêmes actifs physiques dans des conditions de marché changeantes, une capacité que les plateformes purement ZK ou purement IA pourraient ne pas posséder.

Les indicateurs de performance du mainnet démontrent l'échelle atteinte avant le changement stratégique

Le mainnet de Cysic, en ligne depuis le 24 septembre 2025, a déjà accumulé une échelle opérationnelle significative qui soutient la réorientation actuelle. Le réseau a traité plus de 13 millions de transactions et généré plus de 10 millions de preuves à divulgation nulle de connaissance en environ treize mois d'exploitation. Partenariats avec Scroll et Aleo ont contribué à ce volume, en soutenant le déploiement du réseau à travers les écosystèmes des partenaires. Du côté de la participation, le système compte plus de 118 000 proveurs et 200 000 vérificateurs, ce qui indique un réseau de participants enregistré de taille importante, même après la perte de participants opportunistes post-testnet.

Ces chiffres démontrent que Cysic n'est pas une expérience naissante, mais un réseau opérationnel avec un historique mesurable d'activité réseau. Le mécanisme de consensus Proof-of-Compute transforme le calcul utile, qu'il s'agisse de ZK ou d'IA, en scores et incitations réseau, créant une continuité entre les types de charges de travail. Ayant démontré la capacité à coordonner un grand nombre de machines hétérogènes pour des travaux cryptographiques, la même infrastructure peut désormais planifier des tâches d'inférence avec une fiabilité comparable. Les métriques servent donc à la fois de preuve des capacités passées et de fondement pour l'accent accru mis sur l'IA.

Venus zkVM et optimisations GPU offrent des gains d'efficacité mesurables pour les travaux de preuve résiduelle

Cysic continue à affiner sa pile de preuve, même tout en déplaçant sa capacité principale vers l'IA. Le Venus zkVM combiné à des optimisations ciblées pour GPU a amélioré l'efficacité du temps de preuve de bout en bout de plus de 9 % par rapport aux référentiels précédents. Ces gains proviennent d'un meilleur planification sur l'ensemble du pipeline de preuve, et non uniquement d'une augmentation brute des performances du silicium. En traitant la génération de preuve comme un graphe de calcul connecté et en réduisant les temps d'inactivité entre les étapes CPU et GPU, Venus extrait davantage de travail utile du même matériel.

Les améliorations sont importantes pour toute demande résiduelle L2 et pour l'objectif à plus long terme de prouver des blocs Ethereum complets en moins de huit secondes. Les gains d'efficacité réduisent également le coût marginal des tâches de preuve occasionnelles, rendant le travail ZK sélectif plus viable aux côtés de la charge de travail IA dominante. Sur un marché où les centres de données IA se disputent agressivement les mêmes GPU, chaque point de pourcentage d'amélioration d'utilisation se cumule pour des économies meilleures. Les éléments open source de la pile Venus permettent en outre à des développeurs externes de s'appuyer sur les mêmes optimisations, étendant ainsi la portée technique du réseau au-delà de sa propre flotte.

Les performances du puce C1 personnalisée mettent en évidence la différenciation matérielle pour le hachage lié à ethereum

La puce C1 personnalisée de Cysic délivre 1,31 million de fonctions Keccak par seconde, une référence qui correspond directement aux exigences de hachage fondamentales d’Ethereum. Keccak sous-tend de nombreuses opérations cryptographiques au sein de l’écosystème Ethereum, de sorte qu’une accélération à ce niveau se traduit par une génération plus rapide de preuves pour les rollups et d’autres protocoles qui s’appuient sur ces primitives. Le silicium spécialisé réduit la dépendance aux GPU généralistes pour les noyaux cryptographiques les plus intensifs, partiellement isolant le réseau de la pénurie générale de GPU induite par l’IA. La puce fait partie d’une feuille de route matérielle plus large qui explore également les chemins FPGA et ASIC précoces, reconnaissant que la dépendance exclusive aux GPU devient de plus en plus coûteuse.

En combinant des accélérateurs personnalisés avec la flotte existante de GPU, Cysic peut allouer la ressource la plus efficace à chaque type de charge de travail : ASIC ou FPGA pour certains noyaux ZK, GPU pour l'inférence flexible, ou les preuves restantes. Cette approche hybride soutient à la fois le pivot immédiat vers l'IA et l'ambition à plus long terme de la preuve en temps réel d'ethereum. Les résultats du C1 fournissent des preuves concrètes que l'entreprise investit dans du matériel différencié plutôt que de simplement rebrander une capacité existante.

CyAI Marketplace introduit une vérification pragmatique pour les charges de travail d'inférence AI décentralisées

La marketplace CyAI de Cysic gère les demandes d'inférence IA via une conception qui privilégie la praticité plutôt que des preuves cryptographiques complètes pour chaque tâche. Au lieu de générer une preuve à divulgation nulle de connaissance complète pour chaque inférence, CyAI utilise des audits statistiques aléatoires et des techniques telles que les vérifications de distribution de distance Logit pour détecter les substitutions de modèle, les dégradations de précision ou les surcoûts. Les fournisseurs rivalisent sur le prix, la latence et la fiabilité mesurée, tandis que les clients fixent des budgets et des seuils de qualité. La marketplace est intégrée au cadre plus vaste ComputeFi, permettant au même réseau de machines qui se concentrait autrefois sur les preuves ZK de servir l'inférence LLM pour des modèles allant des options open-source aux services tiers.

Ce modèle de vérification plus léger réduit la charge par rapport aux approches ZK pures et rend le service plus compétitif par rapport aux API centralisées, tout en offrant une traçabilité vérifiable. Le déploiement précoce de CyAI démontre que le réseau peut acheminer du trafic d'inférence réel et régler les paiements sur chaîne. La conception convertit donc la même base matérielle décentralisée en capacité d'inférence IA sans exiger que chaque client assume les coûts complets de preuve.

La dynamique des frais de couche 2 modifie l'économie des services externes de génération de preuve

Selon Cysic, les frais de transaction de la couche 2 ont dépassé les frais du mainnet Ethereum au cours des dernières périodes, éliminant une raison économique clé pour les services de preuve externes. Lorsque les L2 deviennent elles-mêmes relativement coûteuses, le coût supplémentaire de la preuve spécialisée devient plus difficile à justifier, et la demande pour la génération de preuves par des tiers diminue. Les analyses antérieures du secteur avaient montré que la génération de preuves représentait une part substantielle des coûts opérationnels des ZK rollups ; toute augmentation des frais de base des L2 aggrave cette charge. L'observation de Cysic est cohérente avec un resserrement plus large de l'offre de GPU, alors que les centres de données IA absorbent les accélérateurs disponibles, augmentant ainsi le coût d'opportunité de dédier du matériel exclusivement à la cryptographie.

L'inversion des frais n'élimine pas la valeur à long terme de la technologie à preuve nulle, mais elle modifie les schémas d'utilisation à court terme. Les réseaux capables de faire évoluer de manière flexible la capacité entre la preuve et l'inférence peuvent bénéficier d'une plus grande flexibilité lors des variations de la demande. La réponse de Cysic, qui réalloue des GPU tout en conservant des capacités spécialisées de preuve, illustre une stratégie d'adaptation possible dans ces conditions.

Couche Proof-of-Compute de niveau 1 assure une coordination unifiée pour les charges de travail mixtes

Cysic exploite une couche Layer 1 compatible EVM basée sur la preuve de calcul, servant de couche de coordination pour les tâches zero-knowledge et IA. Le mécanisme de consensus récompense le calcul utile plutôt que le simple hachage ou le staking, permettant à la même structure d'incitation de prendre en charge les charges de travail de preuve, d'inférence et potentiellement d'entraînement. Les développeurs soumettent des tâches avec des paramètres de budget et de latence ; le réseau les achemine vers des GPU ou des accélérateurs spécialisés disponibles et enregistre les résultats sur la chaîne.

Cette architecture existait déjà avant le pivot, donc le passage à l’inférence AI n’a pas nécessité une nouvelle couche de base. La conception à double usage réduit la fragmentation et permet aux fournisseurs de générer des revenus à partir de la charge de travail offrant actuellement les meilleurs rendements. Étant donné que la chaîne reste compatible avec les outils Ethereum, les coûts d’intégration pour les applications existantes restent faibles. Le résultat est un seul marché pour le calcul vérifiable capable d’absorber les variations de la demande relative entre les tâches cryptographiques et d’apprentissage automatique sans exiger que les participants migrent vers des réseaux séparés.

Les ambitions résiduelles de confidentialité zéro-knowledge persistent aux côtés de l'accent sur l'IA

Cysic n'a pas abandonné le développement de preuves à connaissance nulle. Le PDG Leo Fan a réitéré l'objectif de prouver des blocs Ethereum complets en moins de huit secondes, une capacité qui ouvrirait des cas d'utilisation de vérification en temps réel au-delà des preuves L2 actuelles. Les optimisations Venus et les progrès du processeur C1 soutiennent directement cet objectif en réduisant la latence et le coût par preuve. La preuve sélective pour les applications à haute valeur ou sensibles à la latence peut continuer même si la majeure partie de la capacité GPU est dédiée à l'inférence IA.

Maintenir une double capacité préserve l’optionnalité stratégique : si les économies des L2 ou les avancées en matériel spécialisé rétablissent une demande éprouvée, le réseau peut rééquilibrer sans repartir de zéro. L’investissement continu dans la preuve d’efficacité renforce également la couche de vérification CyAI, puisque les audits statistiques et les éventuelles améliorations futures en ZK pour l’IA peuvent partager le même pipeline de recherche. Dans ce sens, le pivot constitue une expansion de la surface de calcul plutôt qu’un remplacement binaire d’une charge de travail par une autre.

La demande des centres de données IA resserre l'offre de GPU et augmente les coûts d'opportunité pour les charges de travail spécialisées

L'entraînement et l'inférence de l'IA ont absorbé une part croissante des GPU haut de gamme disponibles, créant une concurrence directe avec la preuve à connaissance nulle pour les mêmes siliciums. Le leadership de Cysic a noté que l'industrie se retrouve effectivement en compétition avec des budgets de centres de données bien financés, ce qui augmente à la fois le prix et la rareté des accélérateurs. Dans ces conditions, laisser les GPU inactifs ou sous-utilisés en raison d'une demande décroissante pour les preuves L2 devient de plus en plus coûteux. Réaffecter la capacité à l'inférence des LLM permet au réseau de générer des revenus à partir de la charge de travail à plus forte demande, tandis que la feuille de route matérielle spécialisée — FPGA, ASIC et puce C1 — progresse vers des solutions ZK plus efficaces.

La pression sur l'offre renforce également la valeur des marchés décentralisés capables d'agréger les GPU consommateurs et professionnels autrefois fragmentés. En participant à ces deux marchés, les fournisseurs de Cysic gagnent en résilience face aux fluctuations de la demande en IA ou en cryptographie. L'implication plus large pour l'industrie est que les réseaux de preuve ZK purs pourraient faire face à une intensité croissante en capital, à moins qu'ils ne développent une telle flexibilité ou n'avancent de manière agressive vers la silicium personnalisé.

Audit statistique dans CyAI équilibre la minimisation de la confiance et le débit pratique

Des preuves à divulgation nulle de connaissance complètes pour chaque demande d'inférence IA imposeraient une latence et un surcoût que de nombreuses applications ne peuvent absorber. CyAI utilise donc des audits statistiques aléatoires et des tests de distribution de la distance Logit pour vérifier que les fournisseurs livrent le modèle, la précision et la précision de facturation annoncés. Les témoins échantillonnent les tâches, et les vérificateurs détectent toute substitution ou dégradation de qualité. Cette approche fournit une trace d'évidence vérifiable sans exiger de preuves cryptographiques pour l'ensemble du graphe de calcul des grands modèles.

Le modèle échange des garanties cryptographiques absolues contre un débit plus élevé et un coût réduit, rendant le marché compétitif par rapport aux services centralisés tout en offrant une transparence supérieure. Les clients conservent la possibilité de définir des contraintes de qualité et de prix, tandis que les fournisseurs rivalisent sur la fiabilité mesurée. Ce modèle s'inscrit dans la thèse de l'économie d'agents formulée par Cysic : les agents autonomes ont besoin d'une inférence vérifiable mais efficace, et non d'un surcoût cryptographique maximal sur chaque jeton généré. Le trafic en direct précoce sur CyAI démontre que la couche de vérification allégée est opérationnellement viable à l'échelle du réseau.

La stratégie hybride matérielle positionne le réseau pour une flexibilité informatique à long terme

La feuille de route de Cysic combine des GPU généralistes avec des accélérateurs personnalisés tels que la puce C1 et les travaux en cours sur les FPGA et ASIC. Les GPU offrent une capacité flexible pouvant basculer entre l'inférence et la preuve résiduelle, tandis que la silicium spécialisé cible les noyaux mathématiques où les matérielles généralistes sont moins efficaces. Cette approche hybride réduit l'exposition aux cycles du marché des GPU uniquement et améliore l'économie unitaire de la charge de travail dominante actuelle. La même couche de coordination peut planifier les tâches sur des machines hétérogènes, en adaptant les caractéristiques des tâches au matériel le plus adapté.

Pour l'inférence IA, le réseau peut s'appuyer sur la large base de GPU ; pour les travaux ZK à fort volume ou critiques en latence, il peut utiliser les noyaux accélérés. La stratégie soutient également la vision ComputeFi consistant à transformer diverses ressources de calcul en actifs liquides générant des rendements. En évitant une dépendance exclusive à une seule classe de matériel, Cysic peut améliorer sa flexibilité opérationnelle alors que les marchés de l'IA et de la preuve à connaissance nulle continuent d'évoluer.

Comment la demande d'IA redéfinit le marché du calcul décentralisé

Le pivot de Cysic illustre une tension structurelle à laquelle sont confrontés les réseaux de calcul décentralisés : les mêmes accélérateurs qui alimentent les preuves cryptographiques sont désormais très demandés pour les charges de travail IA dont l'économie domine actuellement. Les réseaux capables de réallouer fluidement la capacité, de maintenir des options de preuve spécialisées et d'offrir une vérification pragmatique pour les tâches IA sont mieux positionnés pour retenir les fournisseurs et attirer la demande. La combinaison d'une couche de coordination compatible EVM, d'infrastructures hybrides et de deux marchés (ZK et CyAI) donne à Cysic une réponse concrète à cette tension.

La capacité du modèle à évoluer davantage dépendra de la demande soutenue en inférence, de la compétitivité de la vérification statistique par rapport aux alternatives centralisées, et des progrès continus sur les siliciums personnalisés pour les besoins résiduels en ZK. Pour l’écosystème plus large, cet épisode souligne que le calcul vérifiable devient un marché à plusieurs charges de travail, et non plus un créneau purement cryptographique. Les fournisseurs et développeurs qui considèrent les GPU comme des actifs flexibles plutôt que comme des outils à usage unique s’adapteront probablement plus facilement au prochain changement de demande relative.

FAQ

Comment le changement de Cysic affecte-t-il les utilisateurs existants de preuve à divulgation nulle de connaissance ?

Les utilisateurs existants des services de preuve de Cysic peuvent continuer à soumettre des travaux ; le réseau n’a pas interrompu la capacité ZK. La demande résiduelle est toujours prise en charge, et les améliorations d’efficacité apportées par Venus et la puce C1 restent disponibles. Le principal changement est que la majeure partie du temps GPU est désormais priorisée pour l’inférence IA lorsque l’utilisation et le prix favorisent ce type de charge de travail. Les utilisateurs nécessitant une preuve à faible latence ou à haut volume devront peut-être planifier en tenant compte d’éventuelles files d’attente ou de coûts relatifs plus élevés par rapport à la période de forte demande précédente.

Quelle méthode de vérification CyAI utilise-t-elle à la place des preuves à divulgation nulle de connaissance complètes ?

CyAI repose sur des audits statistiques aléatoires effectués par des témoins et des vérifications de la distribution de la distance logit par des vérificateurs. Ces méthodes échantillonnent les tâches pour détecter la substitution de modèle, la réduction de précision ou la facturation incorrecte, sans générer une preuve cryptographique complète pour chaque inférence. Cette approche réduit la surcharge tout en produisant une trace auditables à laquelle les clients et le protocole peuvent se référer en cas de litige.

Cysic prévoit-il d'abandonner ses objectifs de preuve de bloc Ethereum ?

Non. Le PDG Leo Fan a réaffirmé l'objectif de prouver les blocs Ethereum en moins de huit secondes. Les progrès réalisés sur le matériel spécialisé et les optimisations Venus continuent de soutenir cet objectif, même si la capacité principale des GPU est dédiée à l'inférence IA. La preuve en temps réel reste une capacité à plus long terme que le réseau s'engage à livrer.

Quelle est la taille du réseau Cysic en termes de participants et d'activité historique ?

Depuis le lancement du mainnet le 24 septembre 2025, le réseau a traité plus de 13 millions de transactions et généré plus de 10 millions de preuves à divulgation nulle de connaissance. Il compte actuellement plus de 118 000 proveurs et 200 000 vérificateurs. Ces chiffres reflètent à la fois l'échelle atteinte pendant la phase axée sur la ZK et la base à partir de laquelle s'effectue l'expansion de l'IA.

Pourquoi les frais de couche 2 sont-ils pertinents pour la stratégie d'un réseau GPU ?

Lorsque les frais Layer 2 augmentent par rapport aux frais du mainnet Ethereum, la marge économique disponible pour la génération de preuves externes se réduit. Les opérateurs deviennent moins disposés à payer des proveurs tiers, la demande diminue et l'utilisation des GPU baisse. Réaffecter ces GPU à l'inférence IA restaure l'utilisation et les revenus dans le nouveau contexte de frais.

Quel rôle la couche Proof-of-Compute de niveau 1 joue-t-elle après le pivot ?

La couche 1 continue de coordonner la soumission, le routage, la vérification et le règlement des tâches pour les travaux ZK restants ainsi que les nouvelles tâches d'inférence IA. Sa compatibilité EVM et son consensus basé sur un travail utile permettent aux mêmes mécanismes d'incitation et de paiement de prendre en charge cette charge mixte sans nécessiter une chaîne ou un marché séparé.

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