Kasus Penggunaan di Dunia Nyata

Analisis on-chain: Mengquery data historis

Salah satu aplikasi paling berdampak dari koprosesor ZK adalah di bidang analitik data on-chain. Blockchain mengandung sejumlah besar data historis, seperti saldo pengguna, status kontrak, dan log peristiwa. Mengakses dan menganalisis data ini secara real-time, bagaimanapun, bisa mahal atau tidak layak dilakukan secara langsung di on-chain. Koprosesor ZK memberikan solusi dengan memungkinkan pengembang untuk mengajukan kueri status blockchain historis di off-chain dan mengembalikan bukti bahwa perhitungan telah dieksekusi dengan benar.

Axiom adalah salah satu platform awal yang mengkomersialkan konsep ini. Ini memungkinkan kontrak pintar untuk mengquery data Ethereum historis, seperti apakah sebuah dompet memiliki saldo minimum pada blok yang lalu, tanpa harus memparsing penyimpanan secara manual atau menjalankan node arsip penuh. Permintaan dikirim ke koprosesor Axiom, yang mengambil data dari sumber off-chain yang terverifikasi, menjalankan komputasi di dalam zkVM, dan menghasilkan sebuah bukti. Bukti ini kemudian diserahkan ke Ethereum, di mana ia diverifikasi oleh sebuah kontrak. Kontrak kemudian dapat bertindak berdasarkan hasil seolah-olah itu dihitung di on-chain, dengan kepercayaan penuh.

Dengan memungkinkan kontrak mengakses konteks historis yang terverifikasi, koprosesor ZK seperti Axiom membuka jalan bagi protokol DeFi yang lebih cerdas, tata kelola bersyarat, dan hadiah berbasis waktu, semuanya sambil menjaga blockchain tetap ringan.

Kueri status lintas rantai dan jembatan rollup

Kasus penggunaan penting lainnya untuk koprosesor ZK dan jaringan bukti adalah memungkinkan komunikasi lintas rantai yang aman. Secara tradisional, menjembatani data atau aset antar rantai melibatkan kepercayaan pada perantara atau menggunakan asumsi optimis dengan penundaan waktu. Bukti tanpa pengetahuan menawarkan alternatif tanpa kepercayaan. Mereka memungkinkan satu rantai untuk memverifikasi bukti bahwa keadaan atau transaksi tertentu terjadi di rantai lain, tanpa menjalankan node penuh dari rantai sumber.

Jaringan Lagrange memungkinkan pengembang untuk melakukan jenis kueri lintas rantai ini dengan cara yang dapat diverifikasi. Sebuah kontrak pintar di Ethereum, misalnya, dapat meminta bukti kepemilikan token atau partisipasi voting di sebuah rollup seperti Fraxtal. Koperasi Lagrange mengambil dan memproses keadaan yang diperlukan, menghasilkan bukti, dan meneruskannya melalui jaringan buktinya ke rantai target. Kontrak yang menerima memvalidasi bukti tersebut dan langsung menggunakan informasi tersebut, tanpa perlu penundaan finalitas atau jembatan yang dipercaya.

Demikian pula, zkLink sedang mengembangkan infrastruktur yang menghubungkan likuiditas dan logika di berbagai rantai. Ini memungkinkan dApps untuk mengagregasi status dari berbagai jaringan menggunakan bukti ZK dan menyinkronkan pembaruan tanpa mengorbankan keamanan. Sistem ini meningkatkan interoperabilitas sambil mempertahankan jaminan kriptografi yang kuat, menjadikannya sangat cocok untuk pinjaman lintas rantai, perdagangan, dan tata kelola.

AI x ZK: Memverifikasi output ML tanpa mengungkapkan input

Koprosesor zero-knowledge juga sedang dieksplorasi dalam konteks kecerdasan buatan. Model pembelajaran mesin semakin banyak digunakan dalam aplikasi terdesentralisasi, tetapi memverifikasi hasilnya merupakan tantangan. Jika seorang pengguna mengajukan hasil ML — seperti skor, prediksi, atau klasifikasi — bagaimana aplikasi dapat mengetahui bahwa itu dihitung dengan benar dan tidak dimanipulasi?

Pembelajaran mesin ZK, atau ZKML, mengatasi hal ini dengan memungkinkan pengguna untuk menjalankan model ML di luar rantai dan menghasilkan bukti zero-knowledge dari outputnya. Bukti tersebut mengesahkan bahwa input tertentu diproses oleh model tertentu dan menghasilkan hasil yang valid, tanpa mengungkapkan input itu sendiri atau bobot internal dari model. Ini melindungi privasi pengguna dan integritas model.

Mina Protocol telah menjadi kontributor terkemuka di bidang ini, mengembangkan alat zkML yang mengompilasi jaringan saraf menjadi sirkuit yang kompatibel dengan sistem bukti ZK. Pengembang dapat menjalankan inferensi di luar rantai dan mengunggah bukti di dalam rantai, memungkinkan kontrak pintar bertindak berdasarkan output yang diverifikasi dari model pembelajaran mesin.

Pendekatan ini memungkinkan pemeriksaan identitas yang menjaga privasi, penilaian risiko, dan penyaringan konten dalam konteks terdesentralisasi. Seiring dengan semakin kemampuan model ML, kemampuan untuk memvalidasi perilaku mereka tanpa kepercayaan akan semakin penting.

Permainan privat, identitas yang tahan Sybil, dan lainnya

Sifat modular dari koprosesor ZK membuatnya dapat diterapkan di berbagai kasus penggunaan yang sedang berkembang. Dalam permainan, misalnya, pemain mungkin ingin membuktikan pencapaian, skor, atau status inventaris tanpa mengungkapkan semua data permainan. Koprosesor ZK memungkinkan pemain untuk menghasilkan bukti dari tindakan mereka dalam permainan, yang dapat digunakan untuk hadiah, penempatan di papan peringkat, atau akses konten yang Terbatas, sambil menjaga data sensitif tetap pribadi.

Dalam sistem identitas, bukti ZK dapat menunjukkan bahwa seorang pengguna memenuhi kriteria tertentu — seperti keunikan, rentang usia, atau riwayat kepemilikan — tanpa mengungkapkan informasi pribadi. Ini sangat penting untuk platform sosial terdesentralisasi dan DAO yang memerlukan ketahanan Sybil atau akses berbasis peran tanpa bergantung pada penyedia identitas terpusat.

Proyek seperti Worldcoin sedang mengeksplorasi cara untuk menggabungkan data biometrik dengan bukti tanpa pengetahuan untuk mengonfirmasi kemanusiaan yang unik sambil menjaga anonimitas pengguna. Meskipun kontroversial dalam desain, arsitektur bukti yang mendasarinya sedang disempurnakan dan diuji melalui rantai publik seperti World Chain. Jaringan bukti dalam sistem ini berfungsi sebagai koordinator yang dapat diskalakan untuk penegasan identitas global.

Apa yang sedang berlangsung sekarang, apa yang akan segera hadir

Banyak dari kasus penggunaan yang dijelaskan di atas sudah aktif atau dalam pengembangan aktif. Axiom telah berintegrasi dengan protokol DeFi terkemuka untuk mendukung analitik on-chain dengan data historis yang terverifikasi. Infrastruktur query lintas rantai Lagrange sedang diuji pada rollup, memungkinkan kontrak pintar untuk mengakses data di berbagai jaringan. Alat zkML dari Mina, Risc Zero, dan Modulus sedang disempurnakan untuk mendukung inferensi jaringan saraf yang efisien dalam zero-knowledge.

Jaringan bukti seperti Succinct dan ZeroGravity sedang meluncurkan testnet yang memungkinkan pengembang untuk mengajukan permintaan komputasi arbitrer dan menerima hasil yang terverifikasi melalui callback kontrak pintar. Jaringan-jaringan ini sedang mengabstraksi kompleksitas pembuatan dan pengiriman bukti, membuat infrastruktur zero-knowledge dapat digunakan oleh pengembang yang bukan ahli kriptografi.

Pada saat yang sama, masih ada batasan. Latensi dalam generasi bukti, biaya tinggi untuk model besar, dan alat pengembang yang terbatas semuanya adalah tantangan yang masih perlu diatasi. Namun, blok bangunan dasar — zkVM yang efisien, jaringan bukti yang dapat diskalakan, dan kontrak verifikasi modular — kini sudah tersedia.

Seiring dengan matangnya sistem-sistem ini, koprosesor ZK dan jaringan bukti diharapkan dapat mendukung generasi baru aplikasi yang tanpa kepercayaan, pribadi, dan interoperabel secara default.