साइसिक शिफ्ट जीपीयू नेटवर्क का ध्यान ब्लॉकचेन प्रूफ्स से एआई इन्फरेंस की ओर ले जा रहा है, जबकि लेयर 2 शुल्क बढ़ रहे हैं
Cysic, ZK प्रूफ जनरेशन की मांग में कमी के साथ GPU क्षमता को AI निष्कर्षण की ओर रीडायरेक्ट कर रहा है
Cysic, जिसने 24 सितंबर, 2025 को अपना मेननेट लॉन्च किया, ने अपने GPU फ्लीट की प्राथमिकता ईथेरियम लेयर 2 नेटवर्क्स के लिए ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ जनरेट करने से हटाकर AI इन्फरेंस वर्कलोड्स को सपोर्ट करने पर केंद्रित कर दिया है। यह बदलाव प्रूफ जनरेशन की मांग में स्पष्ट गिरावट के साथ आया, जिसके साथ लेयर 2 लेनदेन शुल्क बढ़े हैं, जो कंपनी के अनुसार ईथेरियम पर शुल्क से अधिक हैं। मेननेट लॉन्च के बाद से, नेटवर्क ने 13 मिलियन से अधिक लेनदेन प्रोसेस किए हैं और 10 मिलियन से अधिक ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ बनाए हैं, जिसमें स्क्रॉल और एलिओ के साथ साझेदारी शामिल है। वर्तमान में इसमें 118,000 से अधिक प्रूवर्स और 200,000 से अधिक वेरिफायर्स सूचीबद्ध हैं।
सीईओ लियो फैन ने इस बदलाव को शून्य-ज्ञान के कार्य से पूर्ण निकास के बजाय मौजूदा हार्डवेयर के एक व्यावहारिक पुनर्आवंटन के रूप में प्रस्तुत किया है, जबकि वे अभी भी आठ सेकंड से कम के ईथेरियम ब्लॉक साबित करने का लक्ष्य रखते हैं। ईथेरियम वर्चुअल मशीन के साथ संगत नेटवर्क की प्रूफ-ऑफ-कंप्यूट लेयर 1 पहले से ही ZK और AI कार्यों को समन्वित करती है, जिससे इस परिवर्तन को एक तैयार तकनीकी आधार मिला है। Cysic का GPU क्षमता को बड़े-भाषा-मॉडल निष्कर्षण की ओर मोड़ना, L2 अर्थव्यवस्था और GPU बाजार की स्थितियों में मापने योग्य परिवर्तनों को प्रतिबिंबित करता है, जिससे नेटवर्क को उपयोगिता बनाए रखने के साथ-साथ विशेषज्ञ हार्डवेयर और अपने CyAI मार्केटप्लेस के माध्यम से चयनित शून्य-ज्ञान विकास जारी रखने में सक्षम होता है।
मुख्य बिंदु
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Cysic, डिमांड में कमी के बाद, L2 ZK साबिती से GPU संसाधनों को AI अनुमान पर रीडायरेक्ट कर रहा है।
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लेयर 2 शुल्कों ने ईथेरियम मेननेट शुल्कों को पार कर लिया है, जिससे साबित करने की आर्थिकता कम हो गई है।
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सितंबर 2025 से मेननेट मेट्रिक्स में 13 मिलियन से अधिक लेन-देन और 10 मिलियन प्रूफ्स शामिल हैं।
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वीनस zkVM और GPU अनुकूलन ने 9 प्रतिशत से अधिक प्रूफ-समय की दक्षता में वृद्धि की।
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कस्टम C1 चिप 1.31 मिलियन केकैक फंक्शन प्रति सेकंड प्राप्त करती है, जिससे तेज़ प्रूफिंग होती है।
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CyAI मार्केटप्लेस प्रत्येक कार्य के लिए पूर्ण ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ के बजाय AI कार्यों के लिए सांख्यिकीय ऑडिट का उपयोग करता है।
ZK प्रूफ की मांग में कमी के कारण डिसेंट्रलाइज्ड नेटवर्क्स के बीच हार्डवेयर का पुनर्आवंटन हो रहा है
2026 के दौरान ईथेरियम लेयर 2 नेटवर्क्स के लिए ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ जनरेशन की मांग में तेज़ी से कमी आई है, जिससे साइसिक को अपनी GPU क्षमता पुनर्वितरित करने के लिए मजबूर होना पड़ा। लेयर 2 नेटवर्क्स इन प्रूफ़ का उपयोग लेन-देन को बैच करने और उन्हें ईथेरियम पर सुरक्षित रूप से सेटल करने के लिए करते हैं, बिना हर पार्टिसिपेंट के काम को दोहराए। जब प्रूफ़ की मांग कम होती है, तो वह विशेष हार्डवेयर जो पहले स्थिर आय उत्पन्न करता था, अब अधिकांश समय अव्यवहृत रहता है। साइसिक के नेतृत्व ने इस कमी को सीधे लेयर 2 शुल्क में वृद्धि से जोड़ा है, जो अब कुछ समयों में ईथेरियम की स्वयं की बेस-लेयर लागत से अधिक हो गए हैं, जिससे बाहरी प्रूविंग सेवाओं को पहले आकर्षक बनाने वाला आर्थिक लाभ कमज़ोर हो गया है।
नेटवर्क के अपने डेटा के अनुसार, सितंबर 2025 के मेननेट लॉन्च के बाद से 10 मिलियन से अधिक साबिती उत्पन्न की गई हैं, लेकिन वर्तमान परिस्थितियाँ L2-केंद्रित कार्य की इसी मात्रा का समर्थन नहीं करती हैं। यह कदम केवल एक प्रदाता तक सीमित नहीं है; AI डेटा केंद्रों की मांग के कारण GPU की कमी ने क्रिप्टोग्राफिक साबिती के लिए एक्सेलरेटर्स को केवल समर्पित करने की अवसर लागत को बढ़ा दिया है। क्षमता को पुनः निर्देशित करके, Cysic हार्डवेयर के उपयोग को बनाए रखता है, जबकि व्यापक बाजार अतिरिक्त साबिती आपूर्ति को अवशोषित करता है। यह निर्णय अनुमानित भविष्यवाणियों के बजाय दृश्यमान शुल्क गतिविधि और उपयोग मापदंडों पर आधारित है, जिससे नेटवर्क वैध कंप्यूट के लिए पहले से बनाए गए बुनियादी ढांचे को फेंके बिना अनुकूलित हो सकता है।
जीपीयू का शून्य-ज्ञान सिद्धांत और बड़े भाषा मॉडल निष्पादन के बीच ओवरलैप सुगम संक्रमण को सक्षम बनाता है
ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ जनरेशन और बड़े-भाषा-मॉडल निष्पादन दोनों GPU संसाधनों पर भारी दावा करते हैं, जिससे साइसिक के पैरालिंग के लिए एक प्राकृतिक तकनीकी पुल बनता है। प्रूफ़ जनरेशन में घने फ़िनिट-फ़ील्ड अंकगणित, मल्टी-स्केलर गुणन और संख्या-सिद्धांत रूपांतरण शामिल हैं जो समानांतर GPU कोर पर कुशलता से मैप होते हैं। दूसरी ओर, निष्पादन मैट्रिक्स गुणन और ध्यान तंत्र पर केंद्रित है जो भी उन्हीं त्वरकों को संतृप्त करते हैं। क्योंकि मूल सिलिकॉन पहले से ही उच्च-थ्रूपुट समानांतर कार्यभार के लिए अनुकूलित है, एक कार्य वर्ग से दूसरे पर क्षमता स्थानांतरित करने के लिए मुख्य रूप से सॉफ़्टवेयर नियोजन में बदलाव की आवश्यकता होती है, न कि नए हार्डवेयर की आवश्यकता।
Cysic की प्रूफ-ऑफ-कॉम्प्यूट लेयर 1 पहले से ही दोनों प्रकार के जॉब्स को रूट करती है, इसलिए कोऑर्डिनेशन लेयर को फिर से बनाने की आवश्यकता नहीं थी। सीईओ लियो फैन ने यह जोर दिया है कि मौजूदा फ्लीट को LLM इन्फरेंस के लिए निर्देशित किया जा सकता है बिना पूर्ण आर्किटेक्चरल ओवरहॉल के। यह ओवरलैप पूंजी जोखिम को कम करता है और संक्रमण के समयकाल को संक्षिप्त करता है। एक साथ, नेटवर्क ZK मांग की शेष आवश्यकताओं को पूरा करने की क्षमता भी बनाए रखता है, जिससे विकल्पों की संभावना बनी रहती है। व्यावहारिक परिणाम है कि बदलती बाजार की स्थितियों के तहत समान भौतिक संपत्तियों का औसत उपयोग अधिक होता है, एक क्षमता जो शुद्ध ZK या शुद्ध AI प्लेटफॉर्म संभवतः नहीं रखते।
मेननेट प्रदर्शन मापदंड रणनीतिक बदलाव से पहले प्राप्त पैमाने को दर्शाते हैं
Cysic का मेननेट, जो 24 सितंबर, 2025 से लाइव है, पहले से ही व्यापक संचालन स्केल जमा कर चुका है जो वर्तमान पुनर्मुखीकरण का आधार है। नेटवर्क ने लगभग तेरह महीनों के संचालन में 13 मिलियन से अधिक लेनदेन प्रोसेस किए हैं और 10 मिलियन से अधिक ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ उत्पन्न किए हैं। Scroll और Aleo के साथ साझेदारी ने उस मात्रा में योगदान दिया, जिससे पार्टनर परितंत्रों में नेटवर्क के प्रसार का समर्थन हुआ। भागीदारी के मामले में, सिस्टम में 118,000 से अधिक प्रूवर्स और 200,000 वेरिफायर्स सूचीबद्ध हैं, जो अवसरवादी भागीदारों के पोस्ट-टेस्टनेट अपघटन के बावजूद प्रतिभागियों के एक महत्वपूर्ण पंजीकृत नेटवर्क को दर्शाता है।
ये आँकड़े यह स्थापित करते हैं कि Cysic एक नवीन प्रयोग नहीं है, बल्कि एक संचालित नेटवर्क है जिसके नेटवर्क गतिविधि का मापनीय रिकॉर्ड है। प्रूफ-ऑफ-कम्प्यूट सहमति तंत्र उपयोगी गणना, चाहे ZK हो या AI, को नेटवर्क स्कोर और प्रोत्साहन में परिवर्तित करता है, जिससे कार्यभार प्रकारों के बीच सततता बनी रहती है। क्रिप्टोग्राफिक कार्य के लिए विविध मशीनों की बड़ी संख्या को समन्वयित करने की क्षमता को साबित करने के बाद, अब इसी मशीनरी का उपयोग तुलनीय विश्वसनीयता के साथ निष्कर्षण जॉब्स को समयबद्ध करने के लिए किया जा सकता है। इसलिए, मापदंड भविष्य के AI पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एक आधार के साथ-साथ पिछली क्षमता के प्रमाण के रूप में भी कार्य करते हैं।
वीनस zkVM और GPU अनुकूलन शेष साबित करने के कार्य के लिए मापने योग्य दक्षता लाभ प्रदान करते हैं
Cysic अपने प्रूविंग स्टैक को अभी भी बेहतर बनाता रहता है, भले ही इसकी प्राथमिक क्षमता AI की ओर ले जाई जा रही हो। लक्षित GPU अनुकूलन के साथ Venus zkVM ने पिछले आधारों की तुलना में अंत-से-अंत प्रूफ समय की दक्षता में 9 प्रतिशत से अधिक की सुधार किया है। ये लाभ केवल सिलिकॉन प्रदर्शन में कच्ची वृद्धि से नहीं, बल्कि पूरे प्रूविंग पाइपलाइन में बेहतर नियोजन से उत्पन्न हुए हैं। Venus, प्रूफ जनरेशन को एक संबंधित कंप्यूटेशन ग्राफ के रूप में मानकर और CPU और GPU स्टेज के बीच निष्क्रिय समय को कम करके, समान हार्डवेयर से अधिक उपयोगी कार्य प्राप्त करता है।
ये सुधार किसी शेष L2 मांग और आठ सेकंड से कम समय में पूर्ण ईथेरियम ब्लॉक साबित करने के दीर्घकालिक लक्ष्य के लिए महत्वपूर्ण हैं। दक्षता में वृद्धि से अल्पकालिक साबित करने के कार्यों की सीमांत लागत कम होती है, जिससे प्रमुख AI भार के साथ-साथ चयनित ZK कार्य अधिक संभव हो जाते हैं। एक ऐसे बाजार में जहां AI डेटा केंद्र एक ही GPUs के लिए तीव्रता से प्रतिस्पर्धा करते हैं, प्रत्येक प्रतिशत उपयोग में सुधार बेहतर आर्थिक परिणामों में जुड़ जाता है। वीनस स्टैक के ओपन-सोर्स तत्व अतिरिक्त डेवलपर्स को इन्हीं अनुकूलनों पर आधारित विकास करने की अनुमति देते हैं, जिससे नेटवर्क की तकनीकी पहुंच अपनी स्वयं की फ्लीट से परे फैल जाती है।
कस्टम C1 चिप बेंचमार्क ईथेरियम-संबंधित हैशिंग के लिए हार्डवेयर भिन्नता को उजागर करते हैं
Cysic का कस्टम C1 चिप प्रति सेकंड 1.31 मिलियन Keccak फंक्शन्स प्रदान करता है, जो ईथेरियम की मूल हैशिंग आवश्यकताओं पर सीधे लागू होता है। Keccak ईथेरियम परितंत्र के भीतर कई क्रिप्टोग्राफिक ऑपरेशन्स का आधार है, इसलिए इस स्तर पर त्वरण रोलअप्स और अन्य प्रोटोकॉल्स के लिए साबिती उत्पन्न करने में तेजी लाता है, जो इन प्राइमिटिव्स पर निर्भर करते हैं। विशेषज्ञ सिलिकॉन सबसे अधिक भारी क्रिप्टोग्राफिक कर्नेल्स के लिए सामान्य-उद्देश्य GPU पर निर्भरता कम करता है, जिससे नेटवर्क को AI-संचालित GPU की कमी से आंशिक रूप से सुरक्षित रखा जाता है। यह चिप एक व्यापक हार्डवेयर रोडमैप का हिस्सा है, जो FPGA और प्रारंभिक ASIC मार्गों का भी अन्वेषण करता है, जो यह मान्यता दर्शाता है कि केवल GPU पर निर्भरता होती जा रही है।
कस्टम एक्सेलरेटर्स को मौजूदा GPU फ्लीट के साथ मिलाकर, साइसिक प्रत्येक कार्यभार प्रकार के लिए सबसे कुशल संसाधन आवंटित कर सकता है: कुछ ZK कर्नल्स के लिए ASIC या FPGA, लचीले निष्कर्षण के लिए GPU, या शेष साबिती। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण तुरंत AI पैरावर्तन और वास्तविक समय ईथेरियम साबिती के लंबे समय तक के लक्ष्य दोनों का समर्थन करता है। C1 परिणाम यह स्पष्ट साक्ष्य प्रदान करते हैं कि कंपनी केवल मौजूदा क्षमता को पुनः ब्रांड करने के बजाय भिन्न हार्डवेयर में निवेश कर रही है।
CyAI मार्केटप्लेस डिसेंट्रलाइज्ड AI इन्फरेंस वर्कलोड्स के लिए प्रैग्मैटिक वेरिफिकेशन पेश करता है
Cysic का CyAI मार्केटप्लेस प्रत्येक कार्य के लिए पूर्ण क्रिप्टोग्राफिक प्रूफ़ के बजाय व्यावहारिकता पर ध्यान केंद्रित करते हुए AI निष्कर्षण अनुरोधों को संभालता है। CyAI प्रत्येक निष्कर्षण के लिए एक पूर्ण ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ उत्पन्न नहीं करता, बल्कि रैंडम सांख्यिकीय ऑडिट और लॉजिट डिस्टेंस डिस्ट्रीब्यूशन जाँच जैसी तकनीकों का उपयोग करके मॉडल प्रतिस्थापन, सटीकता में कमी या अतिशुल्क का पता लगाता है। प्रदाता मूल्य, लेटेंसी और मापी गई विश्वसनीयता पर प्रतिस्पर्धा करते हैं, जबकि ग्राहक बजट और गुणवत्ता सीमाएँ निर्धारित करते हैं। मार्केटप्लेस ComputeFi फ्रेमवर्क के भीतर स्थित है, जिससे उन मशीनों के समान नेटवर्क जो पहले ZK प्रूफ़ पर केंद्रित थे, अब ओपन-सोर्स विकल्पों से लेकर तीसरे पक्ष की सेवाओं तक के मॉडल के लिए LLM निष्कर्षण के लिए सेवा प्रदान कर सकते हैं।
यह हल्का सत्यापन मॉडल शुद्ध ZK दृष्टिकोणों की तुलना में ओवरहेड को कम करता है और सेवा को केंद्रीकृत API के साथ अधिक प्रतिस्पर्धी बनाता है, जबकि एक ऑडिट करने योग्य ट्रेल प्रदान करता है। CyAI का प्रारंभिक लागूकरण दर्शाता है कि नेटवर्क वास्तविक निष्कर्षण ट्रैफिक को रूट कर सकता है और ऑन-चेन पर भुगतान सुलझा सकता है। इस प्रकार, डिज़ाइन एक ही विकेंद्रीकृत हार्डवेयर आधार को AI निष्कर्षण क्षमता में रूपांतरित करता है बिना इसके कि प्रत्येक ग्राहक को पूर्ण साबित करने की लागत स्वीकार करनी पड़े।
लेयर 2 शुल्क गतिशीलता बाह्य साबिती उत्पादन सेवाओं की अर्थव्यवस्था को बदल देती है
सिसिक के अनुसार, हाल के समय में लेयर 2 लेनदेन शुल्क ईथेरियम मेननेट शुल्क से ऊपर चले गए हैं, जिससे बाहरी प्रूविंग सेवाओं के लिए एक महत्वपूर्ण आर्थिक तर्क समाप्त हो गया है। जब L2 स्वयं अपेक्षाकृत महंगे हो जाते हैं, तो विशेष प्रूविंग की अतिरिक्त लागत को समझाना कठिन हो जाता है, और तीसरे पक्ष के प्रूफ जनरेशन की मांग में कमी आती है। पहले के उद्योग विश्लेषणों में दिखाया गया था कि प्रूफ जनरेशन ZK रोलअप संचालन लागत का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है; किसी भी वृद्धि बेस L2 शुल्क में उस बोझ को बढ़ाती है। सिसिक का निरीक्षण AI डेटा केंद्रों द्वारा उपलब्ध एक्सेलरेटर्स को अवशोषित करने के साथ GPU आपूर्ति में संकुचन के साथ सुसंगत है, जिससे क्रिप्टोग्राफी के लिए हार्डवेयर को केवल समर्पित करने की संधि लागत बढ़ जाती है।
फी इन्वर्जन जीरो-क्नोलेज तकनीक के दीर्घकालिक मूल्य को समाप्त नहीं करता है, लेकिन यह निकट-कालिक उपयोग पैटर्न को बदल देता है। जो नेटवर्क प्रमाणन और अनुमान के बीच क्षमता को लचीले ढंग से स्विच कर सकते हैं, वे मांग में परिवर्तन के दौरान अधिक लचीलेपन रख सकते हैं। साइसिक की प्रतिक्रिया, जिसमें GPU को पुनः आवंटित किया जाता है जबकि विशेष प्रमाणन क्षमताओं को बनाए रखा जाता है, इन परिस्थितियों के तहत एक अनुकूलन रणनीति को दर्शाती है।
प्रूफ-ऑफ-कंप्यूट लेयर 1 मिश्रित कार्यभार के लिए एकीकृत समन्वय प्रदान करता है
Cysic एक EVM-अनुकूल प्रूफ-ऑफ-कॉम्प्यूट लेयर 1 संचालित करता है जो जीरो-क्नोलेज और एआई कार्यों के लिए समन्वय लेयर के रूप में कार्य करता है। सहमति तंत्र केवल शुद्ध हैशिंग या स्टेकिंग के बजाय उपयोगी कॉम्प्यूटेशन को पुरस्कृत करता है, जिससे समान प्रोत्साहन संरचना प्रमाणीकरण, निष्कर्ष निकालने और संभवतः प्रशिक्षण कार्यभारों का समर्थन कर सकती है। विकासकर्ता बजट और लेटेंसी पैरामीटर के साथ कार्य जमा करते हैं; नेटवर्क उन्हें उपलब्ध GPU या विशेष त्वरकों पर रूट करता है और परिणामों को ऑन-चेन सुलझाता है।
यह आर्किटेक्चर पिवट से पहले ही मौजूद था, इसलिए AI इन्फरेंस पर स्विच करने के लिए एक नया बेस लेयर नहीं चाहिए था। द्वि-उद्देश्यीय डिज़ाइन फ्रैगमेंटेशन को कम करता है और प्रोवाइडर्स को उस वर्कलोड से कमाई करने की अनुमति देता है जो वर्तमान में बेहतर रिटर्न प्रदान करता है। चूंकि चेन Ethereum टूलिंग के साथ संगत है, इसलिए मौजूदा एप्लिकेशन्स के लिए एकीकरण लागत कम बनी रहती है। परिणामस्वरूप, क्रिप्टोग्राफिक और मशीन-लर्निंग कार्यों के बीच सापेक्ष मांग में परिवर्तन को समाहित करने में सक्षम, एकल मार्केटप्लेस है जिसमें प्रतिभागियों को अलग-अलग नेटवर्क पर स्थानांतरित होने की आवश्यकता नहीं होती।
शून्य ज्ञान की शेष इच्छाएँ AI पर ध्यान के साथ बनी रहती हैं
सिसिक ने जीरो-ज्ञान विकास को नहीं छोड़ा है। सीईओ लियो फैन ने आठ सेकंड से कम समय में पूर्ण ईथेरियम ब्लॉक्स को साबित करने के लक्ष्य की पुष्टि की है, जिससे वर्तमान L2 साबित करने के बाहर रियल-टाइम सत्यापन के उपयोग के मामले खुल जाएंगे। वीनस अनुकूलन और सी1 चिप की प्रगति लेटेंसी और प्रति साबिती लागत को कम करके इस लक्ष्य का समर्थन करती हैं। जबकि GPU क्षमता का बड़ा हिस्सा AI अनुमान के लिए सेवा करता है, उच्च मूल्यवान या लेटेंसी-संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए चयनात्मक साबिती जारी रखी जा सकती है।
डुअल क्षमता को बनाए रखने से रणनीतिक विकल्पता बनी रहती है: यदि L2 अर्थव्यवस्था या विशेषज्ञ हार्डवेयर में विकास होकर साबित मांग को वापस लाता है, तो नेटवर्क शून्य से शुरू किए बिना रीबैलेंस कर सकता है। दक्षता को साबित करने में निरंतर निवेश से CyAI सत्यापन परत भी मजबूत होती है, क्योंकि सांख्यिकीय ऑडिट और AI के लिए संभावित भविष्य के ZK सुधार एक ही शोध पाइपलाइन का उपयोग कर सकते हैं। इस अर्थ में, पिवट एक कार्यभार को दूसरे से बाइनरी रूप से प्रतिस्थापित करने के बजाय कंप्यूट सतह का विस्तार है।
AI डेटा-सेंटर की मांग GPU आपूर्ति को संकुचित कर देती है और विशेषज्ञ कार्यों की अवसर लागत बढ़ा देती है
AI प्रशिक्षण और निष्कर्षण ने उपलब्ध उच्च-अंत GPU के बढ़ते हिस्से को अवशोषित कर लिया है, जिससे एक ही सिलिकॉन के लिए शून्य-ज्ञान साबित करने के साथ सीधी प्रतिस्पर्धा उत्पन्न हुई है। साइसिक के नेतृत्व ने ध्यान दिया है कि उद्योग प्रभावी रूप से अच्छी तरह से वित्तपोषित डेटा सेंटर बजट के साथ नीलामी कर रहा है, जिससे एक्सेलरेटर्स की कीमत और दुर्लभता दोनों बढ़ गई हैं। इन परिस्थितियों में, घटती L2 साबित करने की मांग के लिए GPU को अनुपयोगी या कम उपयोग में रखना लगातार महंगा होता जा रहा है। क्षमता को LLM निष्कर्षण की ओर मोड़ने से नेटवर्क उच्च मांग वाले कार्यभार से आय प्राप्त कर सकता है, जबकि विशेषज्ञ हार्डवेयर मार्गदर्शिका, FPGAs, ASICs, और C1 चिप ZK समाधानों के लिए अधिक कुशल होने की ओर प्रगति कर रहे हैं।
आपूर्ति का दबाव डिसेंट्रलाइज्ड मार्केटप्लेस के मूल्य को भी मजबूत करता है, जो अन्यथा टुकड़े-टुकड़े हो चुके उपभोक्ता और पेशेवर GPU को एकत्रित कर सकते हैं। दोनों बाजारों में भाग लेकर, Cysic के प्रदाता AI या क्रिप्टोग्राफिक मांग में होने वाले उतार-चढ़ाव के खिलाफ सुदृढ़ता प्राप्त करते हैं। व्यापक उद्योग का प्रभाव यह है कि शुद्ध ZK प्रूविंग नेटवर्क को बढ़ती हुई पूंजी तीव्रता का सामना करना पड़ सकता है, जब तक कि वे इसी तरह की लचीलापन विकसित न करें या कस्टम सिलिकॉन में आगे बढ़ें।
सांख्यिकीय ऑडिटिंग CyAI में विश्वास न्यूनीकरण के साथ व्यावहारिक मात्रा को संतुलित करती है
प्रत्येक AI निष्कर्षण अनुरोध के लिए पूर्ण ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ लेटेंसी और लागत का अतिरिक्त भार डालते हैं, जिसे कई अनुप्रयोग सहन नहीं कर सकते। इसलिए CyAI यादृच्छिक सांख्यिकीय ऑडिट और लॉजिट डिस्टेंस डिस्ट्रीब्यूशन परीक्षण का उपयोग करता है ताकि यह सत्यापित किया जा सके कि प्रदाता घोषित मॉडल, सटीकता और बिलिंग सटीकता प्रदान कर रहे हैं। साक्षी कार्यों का नमूना लेते हैं, और सत्यापनकर्ता प्रतिस्थापन या गुणवत्ता में कमी के लिए जांचते हैं। यह दृष्टिकोण बड़े मॉडलों के पूरे कम्प्यूटेशन ग्राफ़ के लिए क्रिप्टोग्राफिक प्रूफ़ की आवश्यकता के बिना एक ऑडिट करने योग्य साक्ष्य ट्रेल प्रदान करता है।
डिज़ाइन उच्चतर थ्रूपुट और कम लागत के लिए निरपेक्ष क्रिप्टोग्राफिक गारंटी को त्यागता है, जिससे बाजार केंद्रीकृत सेवाओं के साथ प्रतिस्पर्धी बन जाता है जबकि अधिक पारदर्शिता प्रदान करता है। ग्राहकों के पास गुणवत्ता और मूल्य सीमाओं को निर्धारित करने की क्षमता बनी रहती है, और प्रदाता मापी गई विश्वसनीयता पर प्रतिस्पर्धा करते हैं। यह मॉडल Cysic द्वारा स्पष्ट किए गए एजेंट-अर्थव्यवस्था के सिद्धांत के अनुकूल है: स्वायत्त एजेंटों को प्रत्येक जेनरेट किए गए टोकन पर अधिकतम क्रिप्टोग्राफिक ओवरहेड के बजाय जाँचने योग्य और कुशल निष्कर्षण की आवश्यकता होती है। CyAI पर प्रारंभिक लाइव ट्रैफ़िक से पता चलता है कि हल्का सत्यापन स्तर नेटवर्क स्केल पर संचालनात्मक रूप से संभव है।
हाइब्रिड हार्डवेयर रणनीति नेटवर्क को दीर्घकालिक कंप्यूट लचीलापन के लिए स्थित करती है
Cysic का रोडमैप सामान्य उद्देश्य वाले GPU से लेकर C1 चिप और चल रहे FPGA और ASIC कार्यों जैसे कस्टम त्वरकों को शामिल करता है। GPU लचीली क्षमता प्रदान करते हैं जो निष्कर्षण और शेष साबित करने के बीच स्विच कर सकते हैं, जबकि विशेष सिलिकॉन उन गणितीय कर्नल्स पर केंद्रित होता है जहाँ सामान्य उद्देश्य वाले हार्डवेयर सबसे कम कुशल होता है। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण शुद्ध GPU बाजार चक्रों के प्रति जोखिम को कम करता है और वर्तमान में सबसे अधिक प्रभावी कार्य की इकाई आर्थिकता में सुधार करता है। समान समन्वय परत विषम मशीनों के बीच कार्यों को शेड्यूल कर सकती है, जो कार्य की विशेषताओं को सबसे उपयुक्त हार्डवेयर से मेल खा सकती है।
AI निष्कर्षण के लिए, नेटवर्क व्यापक GPU आधार पर निर्भर कर सकता है; उच्च-आयतन या लेटेंसी-महत्वपूर्ण ZK कार्यों के लिए, यह त्वरित कर्नेल्स पर निर्भर कर सकता है। यह रणनीति ComputeFi के दृष्टिकोण का समर्थन करती है, जिसमें विविध कंप्यूटिंग संसाधनों को तरल, आय उत्पन्न करने वाले संपत्तियों में बदला जाता है। किसी भी एकल हार्डवेयर वर्ग पर उल्लेखनीय निर्भरता से बचकर, Cysic AI और शून्य-ज्ञान बाजारों के विकास के साथ-साथ संचालन की लचीलापन में सुधार कर सकता है।
कैसे एआई की मांग डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट मार्केटप्लेस को फिर से आकार दे रही है
सिसिक का रणनीतिक बदलाव डिसेंट्रलाइज्ड कंप्यूट नेटवर्क्स के सामने एक संरचनात्मक तनाव को दर्शाता है: जो एक्सेलरेटर्स क्रिप्टोग्राफिक प्रूफ्स को संचालित करते हैं, वे अब एआई के कार्यभारों के लिए उच्च मांग में हैं, जिनकी आर्थिकता वर्तमान में प्रभुत्व रखती है। ऐसे नेटवर्क जो क्षमता को लचीले ढंग से पुनः आवंटित कर सकें, विशेषज्ञ प्रूविंग विकल्पों को बनाए रख सकें, और एआई के कार्यों के लिए व्यावहारिक सत्यापन प्रदान कर सकें, वे प्रदाताओं को बनाए रखने और मांग को आकर्षित करने के लिए बेहतर स्थिति में हैं। ईवीएम-अनुकूल समन्वय परत, हाइब्रिड हार्डवेयर, और द्वि-बाजार (जेके और सीएआई) का संयोजन सिसिक को उस तनाव के लिए एक सुसंगठित प्रतिक्रिया प्रदान करता है।
मॉडल के आगे स्केल होने पर निर्भर करेगा सतत इन्फरेंस मांग, सांख्यिकीय ऑडिटिंग और केंद्रीकृत विकल्पों की प्रतिस्पर्धात्मकता, और अवशिष्ट ZK की आवश्यकताओं के लिए कस्टम सिलिकॉन पर निरंतर प्रगति। व्यापक परितंत्र के लिए, यह घटना यह बताती है कि वेरिफाय कंप्यूट एक शुद्ध क्रिप्टोग्राफी निचे के बजाय एक बहु-वर्कलोड बाजार बन रहा है। वे प्रदाता और डेवलपर जो GPU को एकल-उद्देश्य उपकरण के बजाय लचीले संपत्ति के रूप में मानते हैं, वे संभवतः अगले मांग में परिवर्तन के अनुकूल अधिक आसानी से बदल जाएंगे।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
सिसिक का स्थानांतरण मौजूदा ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ उपयोगकर्ताओं को कैसे प्रभावित करता है?
साइसिक की प्रूफिंग सेवाओं के मौजूदा उपयोगकर्ता अपने कार्य जमा करते रह सकते हैं; नेटवर्क ने ZK क्षमता बंद नहीं की है। शेष मांग की सेवा अभी भी की जा रही है, और वीनस और C1 चिप से होने वाले कार्यक्षमता सुधार अभी भी उपलब्ध हैं। मुख्य बदलाव यह है कि GPU समय का बड़ा हिस्सा अब AI इन्फरेंस के लिए प्राथमिकता प्राप्त कर रहा है, जब उपयोग और मूल्य उस कार्यभार के लिए अनुकूल होते हैं। कम-लेटेंसी या उच्च-आयतन प्रूफिंग की आवश्यकता वाले उपयोगकर्ताओं को संभावित कतार में खड़े होने या पिछले शीर्ष मांग अवधि की तुलना में उच्चतर सापेक्ष लागत के आसपास योजना बनाने की आवश्यकता हो सकती है।
साइएआई द्वारा पूर्ण ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ के बजाय किस सत्यापन विधि का उपयोग किया जाता है?
CyAI, साक्षियों द्वारा किए जाने वाले यादृच्छिक सांख्यिकीय ऑडिट और वेरिफायर्स द्वारा किए जाने वाले लॉजिट डिस्टेंस डिस्ट्रीब्यूशन चेक्स पर निर्भर करता है। इन विधियों में मॉडल प्रतिस्थापन, कम सटीकता या गलत बिलिंग का पता लगाने के लिए जॉब्स का सैंपलिंग किया जाता है, बिना हर इन्फरेंस के लिए पूर्ण क्रिप्टोग्राफिक प्रूफ जनरेट किए। यह दृष्टिकोण ओवरहेड को कम करता है, जबकि एक ऐसी ऑडिटेबल ट्रेल भी प्रदान करता है जिसे ग्राहक और प्रोटोकॉल विवादों में संदर्भित कर सकते हैं।
क्या सिसिक ईथेरियम ब्लॉक-प्रूफिंग लक्ष्यों को छोड़ने की योजना बना रहा है?
नहीं। सीईओ लियो फैन ने आठ सेकंड से कम समय में ईथेरियम ब्लॉक साबित करने के लक्ष्य की पुष्टि की है। विशेषज्ञ हार्डवेयर की प्रगति और वीनस अनुकूलन अभी भी इस लक्ष्य का समर्थन कर रहे हैं, भले ही प्राथमिक GPU क्षमता AI अनुमान के लिए उपयोग की जा रही हो। वास्तविक समय में साबित करना एक दीर्घकालिक क्षमता है जिसे नेटवर्क प्रदान करने का इरादा रखता है।
साइसिक नेटवर्क का सदस्यों और ऐतिहासिक गतिविधि के संदर्भ में आकार कितना है?
सितंबर 24, 2025 को मेननेट लॉन्च के बाद से, नेटवर्क ने 13 मिलियन से अधिक लेन-देन संसाधित किए हैं और 10 मिलियन से अधिक ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ़ उत्पन्न किए हैं। वर्तमान में इसमें 118,000 से अधिक प्रूवर्स और 200,000 वेरिफायर्स सूचीबद्ध हैं। ये आंकड़े ZK-केंद्रित चरण के दौरान प्राप्त पैमाने और AI विस्तार के लिए आधार दोनों को दर्शाते हैं।
लेयर 2 शुल्क GPU नेटवर्क की रणनीति के लिए क्यों प्रासंगिक हैं?
जब लेयर 2 शुल्क ईथेरियम मेननेट शुल्क की तुलना में बढ़ जाते हैं, तो बाहरी साबिती उत्पादन के लिए उपलब्ध आर्थिक मार्जिन संकुचित हो जाता है। ऑपरेटर तीसरे पक्ष के प्रूवर्स को भुगतान करने के लिए कम तैयार हो जाते हैं, मांग घटती है, और GPU उपयोग घटता है। इन GPU को AI निष्कर्षण के लिए पुनः आवंटित करने से नए शुल्क परिवेश के अंतर्गत उपयोग और आय पुनः स्थापित हो जाती है।
पैवट के बाद प्रूफ-ऑफ-कंप्यूट लेयर 1 की क्या भूमिका है?
लेयर 1 अभी भी शेष ZK कार्यों और नए AI अनुमान कार्यों के लिए कार्य सबमिशन, रूटिंग, सत्यापन और सेटलमेंट को समन्वित करता रहता है। इसकी EVM संगतता और उपयोगी कार्य सहमति के कारण, एक अलग चेन या मार्केटप्लेस की आवश्यकता के बिना, मिश्रित वर्कलोड को समान प्रोत्साहन और भुगतान रेल पथ समर्थित करते हैं।
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