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本篇文章為作者投稿:作者:0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
零知識證明(ZK)作為新一代加密與擴容基礎設施,已在區塊鏈擴容、隱私運算以及 zkML、跨鏈驗證等新興應用中顯現出廣闊潛力。然而,證明生成過程運算量龐大、延遲慘重,成為產業化落地的最大瓶頸。 ZK 硬體加速正式在此背景下崛起的關鍵環節,在 ZK 硬體路徑上,GPU 以加速通用性和迭代速度見長,ASIC 其追求最高效能與規模化性能,而 FPGA 則作為中間形態,兼併靈活可編程性和更高能效,三者共同構成推動零知識證明落地的硬體基礎。
延伸閱讀:零知識證明是什麼?為什麼 Vitalik 說 ZK 是以太坊終局?
GPU、FPGA 和 ASIC 構成了硬體加速的三大主流方案:GPU 以通用硬體架構和成熟生態在AI、ZK 等領域廣泛應用;FPGA 依靠可重構特性適合演算法快速迭代和低延遲場景;ASIC 則透過專用架構實現最大效能與能源效率,是規模化和長期基礎設施的最終形態。
● GPU (Graphics Processing Unit):通用並行並行處理器,最初為圖形渲染優化,現在廣泛用於 AI、ZK 與科學計算。
● FPGA (Field Programmable Gate Array):可編程硬體電路,邏輯閘等級「像樂高一樣」可以重複配置,介於通用處理和專用電路之間。
● ASIC (Application-Specific Integrated Circuit):為特定任務客製化的專用晶片,一次燒錄,固定功能,性能和能源效率最高,但靈活性最差。
GPU 市場主流:GPU 已成為 AI 與 ZK 的核心算力資源。在 AI 領域,GPU 依賴並行架構與成熟生態(CUDA、PyTorch、TensorFlow),幾乎不可取代,是訓練與推理的長期主流。在 ZK 領域,GPU 憑藉可得性和可得性優勢成為現階段最佳方案,但其在大整數模運算、MSM 與 FFT/NTT 等任務上受限於儲存與頻寬,能源效率與規模化經濟性不足,長期仍需要更專用的硬體方案。
FPGA 靈活方案:Paradigm 在 2022 年曾押注 FPGA,認為其在彈性、效率與成本之間處於「甜蜜點」。 FPGA 的確具備靈活可編程、開發週期短、硬體可重複使用等優勢,適用於 ZK 證明演算法迭代、模型驗證、低延遲場景(高頻交易、5G 基地台)、功耗受限的邊緣運算與高安全加密等任務。但在效能和規模經濟性上,FPGA 難以與 GPU、ASIC 競爭。其策略定位更接近「演算法未定型時的驗證與迭代平台」,以及少數細分行業中的長期剛需。
ASIC 終局形態: ASIC 在加密貨幣挖礦中已高度成熟(比特幣 SHA-256、萊特幣/狗狗幣 Scryp),透過將演算法固化到電路中,ASIC 實現數量級的性能與能源效率優勢成為礦業唯一主導。 ASIC 在 ZK 證明(如 Cysic)與 AI 推理(如 Google TPU、寒武紀)中同樣展現出巨大潛力。但在 ZK 證明中,由於演算法和算子尚未標準化,大規模需求仍在醞釀。未來一旦標準固化,ASIC 有望以10-100 倍的性能與能源效率優勢,以及量產後的低邊際成本,像礦業ASIC 一樣重塑 ZK 的算力基建。在 AI 領域,由於演算法迭代頻繁、訓練高度依賴矩陣並行,GPU 將繼續進行佔據訓練主流,但 ASIC 在固定任務和規模化推理中將具備不可替代的價值。
維度 |
GPU |
FPGA |
ASIC |
性能/成本 (Perf/$) |
強:受 AI/遊戲規模效應加持,通用卡(RTX/A/H 系列)性價比高 |
一般:同價位吞吐通常落後 GPU |
最佳:量產後攤銷成本低,長期碾壓 |
性能/功耗 (Perf/W) |
平均值:ZK 負載下功耗偏高 |
中等~較優:部分設計優於 GPU |
最佳:為 MSM/FFT/哈希等定制,能效領先 |
靈活性 |
最高:快速動力 Plonky2/Halo2/HyperPlonk 等 |
另一個:可重構,但需 RTL/HDL能力 |
最低:邏輯固化,需抽象 ISA 才能相容多證明系統 |
上線週期 |
最快:現貨採購+CUDA 生態 |
中:板卡到穩定部署需週/月 |
最慢:流片 12–18 個月 |
可擴展性 |
構成:受 PCIe/ 機箱形態約束 |
特色:可做客製化互聯/模擬 |
極強:可依工作負載客製化互聯/型態 |
生態與工具 |
最新技術:CUDA、cuFFT、MSM 庫、社區經驗豐富 |
小眾:工具鏈成熟度和人才密度較低 |
前期稀缺:需自建軟體棧,成型後穩定 |
最佳用途 |
生產級 ZK prover、快速迭代、去中心化 GPU 網絡 |
算法驗證/原型、低延遲/客製化互聯場景 |
規模化 zkML、遞歸證明、長期基建 |
主要風險 |
能耗/機位成本持續攀升 |
人才稀缺、單片價格高、規模經濟差 |
算法變動風險、資金與週期壓力 |
在 ZK 硬體加速的演進路徑中,GPU 目前是最優解,兼顧成本、可得性與開發效率,適合快速上線與迭代;FPGA 更像“專項工具”,在超低時延、小批量互聯和原型驗證中具備價值,但難以與 GPU 的經濟性抗衡;長期來看,隨著 ZK 標準趨於穩定,ASIC 將憑藉極致的性能/成本與能效優勢成為行業主力。整體路徑為:短期依賴 GPU 搶佔市場與營收,中期以 FPGA 做驗證與互聯優化,長期押注 ASIC 構築算力護城河。較能搶效做驗證和互聯優化,長期押注ASIC構築算力護城河。
延伸閱讀:出租你的閒置 GPU 就能賺幣! AI 算力資源 io.net 介紹、挖礦教學
Cysic 的核心優勢在於 零知識證明(ZK)的硬體加速。在代表性論文《ZK Hardware Acceleration: The Past, the Present and the Future》 中,團隊指出 GPU 具備靈活性和成本效率,而 ASIC 在能源效率和極致效能上更勝一籌,但需權衡開發成本與可程式性。 Cysic 走 ASIC 創新 + GPU 加速 雙線並進的路線,從客製化晶片到通用 SDK,推動 ZK 從「可驗證」走向「即時可用」。
1. ASIC 路線:Cysic C1 芯片與專用設備
Cysic 自研的 C1 芯片 基於 zkVM 架構,具備高頻寬和靈活可編程性。基於此 Cysic 規劃推出ZK Air(便攜式)與 ZK Pro(高效能)兩款硬體產品
● ZK Air:便攜式加速器,體積類似 iPad 充電器,即插即用,面向輕量級驗證與開發;
● ZK Pro:高效能系統,結合 C1 芯片與前端加速模組,定位於大規模 zkRollup、zkML等場景。
Cysic 的研究成果直接支撐其 ASIC 路徑。團隊提出 Hypercube IR 作為 ZK 專用中間表示,將證明電路抽象為規則化並行模式,降低跨硬件遷移門檻,並在電路邏輯中顯示保留模運算與訪存模式,便於硬體識別與優化;在 Million Keccak/s 實驗中,自研 C1 芯片單片實現約 1.31M 次 Keccak 證明/秒(約 13×加速),展示了專用硬體在能源效率與吞吐上的潛力;在 Hyperplonk 硬體分析 中,則指出 MSM/MLE 更容易並行化,而 Sumcheck 仍是瓶頸。整體來看,Cysic 正在編譯抽象、硬體驗證和協議適配三方面形成完整方法論,為產品化奠定基礎。
2. GPU路線:通用 SDK + ZKPoG 端對端棧
在 GPU方 向,Cysic 同時推進 通用加速 SDK 與 ZKPoG 全流程最優化棧:
● 通用GPU SDK:基於自研 CUDA 框架,相容於 Plonky2、Halo2、Gnark、Rapidsnark 等後端,效能超越開源方案,支援多型號 GPU,強調 兼容性與易用性。
● ZKPoG( Zero-Knowledge Proof on GPU):與清華大學合作研發的端到端 GPU 棧,首次實現從 witness 產生到多項式運算的全流程最優化。在消費級 GPU 上最高提速 52×(平均 22.8×),並擴展電路規模 1.6 倍,已在 SHA256、ECDSA、MVM 等應用中驗證。
維度 |
ASIC 路線 (Cysic C1 / ZK Air / ZK Pro) |
GPU 路線 (通用 SDK+ZKPoG) |
定位 |
客製化極限性能,大規模 ZKP 工作量 |
通用加速方案,相容主流證明系統 |
特點 |
- C1 芯片基於 zkVM 架構 - Hypercube IR 優化電路邏輯 - 單晶片 13× 加速,支援即時證明 |
- 自研 CUDA SDK,支援 Plonky2/Halo2 等後端 - ZKPoG 實作 witness → 多項式運算端對端 GPU 化 - CPU 提升 22.8×(最高 52×) |
產品形態 |
- ZK Air(便攜式加速器) - ZK Pro(高性能系統) |
- 通用 GPU SDK - ZKPoG 端到端棧 |
優勢 |
極致能效、硬體友善、專用優化 |
靈活性高、快速迭代、開發門檻低 |
不足 |
成本高與研發週期長;彈性不足;生態依賴高;產品仍在規劃階段 |
能效不如 ASIC;顯存限制導致規模瓶頸; 不同 GPU 效能差異大;競爭方案多 |
適用場景 |
長期穩定、高吞吐需求:zkRollup 主網、zkML 大模型、遞迴證明 |
研發與靈活性優先:新型 ZK 系統測試、跨鏈驗證、zkML 小規模推理、身分認證 |
Cysic 的核心競爭力在於 軟硬體一體化設計(Hardware-Software Co-Design) 。團隊自研的 ZK ASIC、GPU 集群與便攜礦機 共同構成算力供給的全棧體系,實現從芯片層到協定層的深度協同。 Cysic 透過「 ASIC 的極致能效與規模化」與「 GPU的靈活與快速迭代」的互補格局,在高強度零知識證明場景中確立了領先的 ZKP 硬體供應商地位,並以此為基礎,持續推進 ZK 硬體金融化(ComputeFi)的產業路徑。
Cysic 團隊於 2025 年 9 月 24 日發布《Cysic Network Whitepaper》。專案以 ComputeFi 為核心,將 GPU、ASIC 與礦機金融化為可編程、可驗證、可交易的算力資產,基於 Cosmos CDK + Proof-of-Compute (PoC) 與 EVM 執行層構建去中心化「任務撮合 + 多重驗證」市場,統一支持ZK 證明、AI 推理、挖礦與 HPC。依託自研 ZK ASIC、GPU 集群與便攜礦機 的垂直整合能力,以及 CYS/CGT 雙代幣機制,Cysic 旨在釋放真實算力流動性,補齊 Web3 基礎設施中「算力」這一關鍵支柱。
Cysic Network 採用自下向上的四層模組化架構,實現跨領域的靈活擴展與可驗證協作:
● 硬體層(Hardware Layer) :由 CPU、GPU、FPGA、ASIC 礦機及可攜式設備組成,構成網路算力基礎。
● 共識層(Consensus Layer) :基於 Cosmos CDK 構建,並採用改良版 CometBFT + Proof-of-Compute (PoC) 共識機制,將代幣質押與算力質押同時納入驗證權重,確保計算與經濟安全性統一。
● 執行層(Execution Layer) :負責任務調度、負載路由、橋接與投票等核心邏輯,透過 EVM相容智能合約 實現多域按需計算。
● 產品層(Product Layer) :面向應用最終場景,整合 ZK 證明市場、AI 推理架構、加密挖礦與 HPC 模組,可靈活存取新型任務類型與驗證方法。
作為面向全產業的 ZK Proof Layer,Cysic 提供高性能、低成本的證明產生與驗證服務。網路透過去中心化 Prover 網路與 離鏈驗證 + 聚合上鏈機制 提升效率,並以 PoC模型 將算力貢獻與質押權重結合,建構兼具安全性與激勵性的運算治理系統。
ZK Proof Layer:去中心化與硬體加速
零知識證明雖能在不洩漏資訊的前提下驗證計算,但生成過程高耗時高成本。 Cysic Network 透過 Prover 去中心化 + GPU/ASIC 提升效率,並以 離鏈驗證+聚合上鏈 模式降低以太坊驗證的延遲與成本。流程為:ZK 專案透過合約發布任務 → Prover 去中心化競爭產生證明 → Verifier 多方驗證 → 鏈上合約結算。整體上,Cysic 將硬體加速與去中心化調度結合,打造可擴展的 Proof Layer,為 ZK Rollup、ZKML 與跨鏈應用提供底層支撐。
節點角色:Cysic Prover 機制
Cysic 在其 ZK 網路中引入 Prover 節點,用戶可直接貢獻算力或購買 Digital Harvester 執行證明任務,並以 CYS 與 CGT 獲取獎勵。透過提升 Multiplier 倍速因子可加速任務獲取。節點需節點 10 CYS 作為保證金,違規將被扣留。
目前 Prover 的核心任務為 ETHProof Prover,聚焦以太坊主網的區塊證明,旨在推動底層的 ZK 化與擴展性建設。整體上,Prover 承擔高強度運算任務,是 Cysic 網路效能與安全的核心執行層,並為後續可信推理與 AgentFi 應用提供算力保障。
節點角色:Cysic Verifier 機制
與 Prover 相對應, Verifier 節點負責對證明結果進行輕量級驗證,提升網路安全與可擴充性。用戶可在 PC、伺服器 或官方 Android 應用程式運行 Verifier,並透過 Multiplier 倍速因子提高任務處理與獎勵效率。
Verifier 的參與門檻更低,僅需抵押 0.5 CYS 作為保證金,運作方式簡單,可隨時加入或退出。整體上,Verifier 以 低成本、輕參與的模式吸引更多用戶加入,擴展了 Cysic 在行動端和大眾層面的覆蓋,增強網路的去中心化與可信賴驗證能力。
維度 |
Prover 節點 |
驗證者節點 |
角色定位 |
高強度運算,產生以太坊區塊證明,是網路效能與安全的執行層 |
輕量驗證 Prover 輸出,增強網路安全性和可擴展性 |
硬體需求 |
高效能 GPU/ASIC 伺服器 |
PC、伺服器或 Android 手機 |
抵押門檻 |
10 CYS |
0.5 CYS |
激勵機制 |
CYS/CGT 獎勵 + 提速,高算力高門檻回報率更高 |
CYS/CGT 獎勵+倍增提速,回報率較低,主要吸引廣泛參與 |
網路規模 |
節點約 4.2 萬(2025/10) |
節點超 10 萬(2025/10) |
參與特徵 |
門檻高,長期穩定貢獻算力有限 |
門檻低、參與廣泛、驗證任務輕量 |
截至 2025 年 10 月 15 日,Cysic 網路已初具規模:共運作約 4.2 萬 Prover 節點 與 10 萬+ Verifier 節點,累計處理任務 9.1 萬餘個,已分配獎勵約 70 萬枚 $CYS/$CGT。要注意的是,節點雖然數量龐大,但因准入與硬體差異,活躍度與算力分佈貢獻不均。目前網路已活動 3 個項目,生態仍處於早期階段,能否進一步成為 穩定的算力網路與 ComputeFi 基礎設施,仍取決於更多實際應用與合作落地。
Cysic AI 的業務佈局呈現「產品—應用—策略」三層:底層 Serverless Inference 提供標準化推理 API,降低模型調用門檻;中層 Agent Marketplace 探索 AI Agent 的鏈上閉環應用;頂層 Verifiable AI 以 ZKP+GPU 加速支撐可信推理,承載 ComputeFi 的長期願景。
標準產品層:雲端推理服務(Serverless Inference)
Cysic AI 推出即開即用、按需計費的標準推理服務,用戶無需自建或維護算力集群,即可透過 API 快速調用多種主流大模型,實現低門檻的智能化接入。目前支援的模型包括 Meta-Llama-3-8B-Instruct(任務與對話最佳化)、QwQ-32B(推理增強型)、Phi-4(輕量化指令模型)、以及 Llama-Guard-3-8B(內容安全審查),涵蓋通用對話、邏輯推理、輕量級部署與合規審查等多元需求。該服務在成本與效率之間取得平衡,既滿足開發者快速原型搭建,也能支撐企業級應用的規模化推理,是 Cysic 構建可信 AI 基礎設施的重要一環。
應用實驗層:去中心化智能體市場(Agent Marketplace)
Cysic AI 推出的 Agent Marketplace 提供一個去中心化的智慧體應用平台,用戶只需連接 Phantom 錢包並完成認證,即可調用不同的 AI Agent 並透過 Solana USDC 實現自動支付。平台目前已整合三類核心智能體:
X Trends Agent:即時解析 X 平台趨勢,產生可轉換為 MEME Coin 的創意概念;
Logo Generator Agent:根據描述快速產生專屬項目標識;
Publisher Agent:一鍵將 MEME Coin 部署到 Solana 網路(如 Pump.fun)。
Agent Marketplace 在應用上依托 Agent Swarm Framework 提升協作效率,將多個自治智能體組合為任務協作群體(Swarm),實現分工、並行與容錯;在經濟上透過 Agent-to-Agent Protocol 實現鏈上支付與自動,確保安全、透明的鏈上結算,用戶僅為成功操作付費。透過這個組合,Cysic打造了一個主題 趨勢分析 → 內容生成 → 鏈上發布 的完整閉環,展示了 AI Agent 在 鏈上金融化與 ComputeFi 的生態 中的落地路徑。
延伸閱讀:Web 3 首個 AI Agent 市場! Kite AI 介紹,測試網空投任務教學
策略支柱層:可信推理的硬體加速(Verifiable AI)
「推理結果是否可信」是 AI 推理領域的核心挑戰。 Verifiable AI 以零知識證明(ZKP)對推理結果提供數學級擔保、無需洩露輸入與模型;傳統 ZKML 證明生成過慢難以滿足實時需求,Cysic以 GPU 硬體加速突破這一瓶頸, 針對 Verifiable AI 提出了三方面的硬體加速創新:
● 首先,在 Sumcheck 協定並行化 上,將龐大的多項式運算任務拆分為數萬個 CUDA 執行緒同時執行,使證明產生速度能夠隨 GPU 核心數實現近乎線性提升。
● 其次,透過 客製化有限域算術內核,在暫存器、共享記憶體及 warp-level 並行設計上進行深度最佳化,大幅緩解傳統 GPU 在模運算中的記憶體瓶頸,使 GPU始終保持高效運作。
● 最後,Cysic 在 端到端加速棧 ZKPoG 中,覆蓋 witness 生成—證明生成—驗證的全鏈路優化,兼容 Plonky2、Halo2 等主流後端,實測最高達 CPU 的 52× 性能,並在 CNN-4M 模型上實現約 10 倍加速。
透過這一整套優化,Cysic 將可驗證推理從「理論可行但過慢」真正推向「可實時落地」的階段,顯著降低了延遲與成本,使 Verifiable AI 首次具備進入實時應用場景的可能性。
Cysic 平台相容於 PyTorch 與 TensorFlow,開發者只需將模型封裝進 VerifiableModule,即可在不改寫程式碼的前提下,取得推理結果及對應加密證明。在路線圖上,將逐步擴展對 CNN、Transformer、Llama、DeepSeek 等模型的支持,並發佈人臉辨識、目標偵測等即時 Demo 驗證可用性;同時於未來數月開放程式碼、文件與案例,推動社群共建。
體系 |
業務模組 |
核心定位 |
工程索引 |
業務價值 |
標準產品 |
Serverless Inference |
標準化雲端推理 API,整合主流開源模型,降低開發者接取試點 |
⭐⭐中等 (算力調度成本) |
基礎入口,滿足快速規模化推理需求,差異化有限 |
試驗應用 |
Agent Marketplace |
去中心化智能體市場,探索趨勢分析 → Logo 生成 → 鏈上發布的閉環 |
⭐⭐ 中低 (依賴現有模型與鏈上支付整合) |
應用實驗,展示 AgentFi 與鏈上支付結合的可能性 |
戰略能力 |
Verifiable AI |
ZKP + GPU 加速,將可驗證推理推進至即時可用 |
⭐⭐⭐⭐⭐ 極高(涉及密碼學與底層系統優化) |
戰略支柱,提供可信算力,建構長期競爭壁壘 |
整體來看,Cysic AI 的三層路徑形成了一條自下而上的演進邏輯:Serverless Inference 解決「能用」,Agent Marketplace 展示「能應用」,Verifiable AI 則承擔「可信性與護城河」。前兩者更多是過渡與試驗,真正的價值與差異化將在 Verifiable AI 的落地中體現,其與 ZK 硬體及去中心化算力網絡結合,才是 Cysic 未來在 ComputeFi 生態中建立長期優勢的關鍵。
Cysic Network 透過 “Digital Compute Cube” Node NFT 將 GPU、ASIC 等高效能算力資產代幣化,打造面向大眾用戶的 ComputeFi 入口。每枚 NFT 即是網路節點授權(verifiable license),同時承載 收益權 + 治理權 + 參與權:使用者無需自建硬件,即可代理或委託參與 ZK 證明、AI 推理與挖礦任務,並直接獲得 $CYS 激勵。
等級 |
名稱 |
價格(USDC) |
供應量(枚) |
對應 $CYS 分配 |
Tier 1 |
Tesseract |
69 |
5,000 |
350 CYS / NFT |
Tier 2 |
Monolith |
99 |
7,000 |
450 CYS / NFT |
Tier 3 |
Allspark |
139 |
8,000 |
600 CYS / NFT |
Tier 4 |
MotherBox |
189 |
9,000 |
750 CYS / NFT |
NFT 總量為 29,000 枚,累計分配約 1,645 萬 CYS(佔總供應量 1.65%,在社區分配上限 9% 內) 。解鎖方式為 50% TGE 即時解鎖 + 50% 六個月線性釋放。除固定分配外,NFT 持有者還享有 Multiplier 火力加速(最高 1.2x)、優先算力任務權、治理權重等額外權益。目前公開銷售已經結束,用戶可在 OKX NFT Marketplace 進行交易。
與傳統雲端算力租賃不同,Compute Cube 本質上是對底層硬體基礎設施的 鏈上所有權確權:
● 固定 Token 收益:每枚 NFT 鎖定一定比例 $CYS 分配;
● 即時算力收益:節點接取實際工作負載(ZK 證明、AI 推理、加密挖礦),收益直接分發至持有者錢包;
● 治理與優先權:持有者在算力調度、協議升級中擁有治理權重與優先使用權;
● 正向循環效應:更更多任務 → 更多獎勵 → 多質押 → 更強治理影響力。
整體上,Node NFT 首次將零散 GPU/ASIC 轉化為可流通的鏈上資產,在 AI 與 ZK 需求並行爆發的背景下,開闢了全新的 算力投資市場。 ComputeFi 的循環效應(更多任務 → 更多獎勵 → 更強治理權)是成為 Cysic 擴展算力網絡至大眾用戶的重要橋樑。
Dogecoin 誕生於 2013 年,採用 Scrypt PoW,並自 2014 年起與 Litecoin 合併挖礦(AuxPoW),透過共享算力提升網路安全。其代幣機制為無限供應 + 每年固定增發 50 億 DOGE,更偏向社區文化與支付屬性。在完全 ASIC 化的 PoW 礦幣中,Dogecoin 是除比特幣外熱度最高的代表,其 Meme 文化與社群效應形成了長期生態黏性。
硬體層面,Scrypt ASIC 已全面取代 GPU/CPU,Bitmain Antminer L7/L9 等工業級礦機佔據主流。但不同於比特幣已徹底礦場化,Dogecoin 仍保留家庭礦機空間,Goldshell MiniDoge、Fluminer L1、ElphaPex DG Home 1 等輕量產品使其兼具現金流與社群驅動特徵。
對 Cysic 而言,切入 Dogecoin ASIC 具備三重意義:其一,Scrypt ASIC 難度低於 ZK ASIC,可快速驗證量產與交付能力;其二,挖礦市場現金流成熟,可提供穩定專用;其三,Doge ASIC 有助於累積供應鏈與品牌經驗,為未來 ZK/AI 晶片奠定基礎。整體來看,家庭 ASIC 礦機是 Cysic 的務實落點,同時為長期佈局 ZK/AI ASIC 提供過渡支撐。
Cysic Portable Dogecoin Miner:家庭級創新路徑
Cysic 於 Token2049 期間正式發布 DogeBox 1,這是一款面向家庭與社區用戶的 便攜式 Scrypt ASIC 礦機,定位為「可驗證的家庭級算力終端」:
● 便攜節能:口袋大小,適合家庭與社區用戶,降低參與門檻;
● 即插即用:手機 App 管理,面向全球零售市場;
● 雙重功能:既可挖礦 DOGE,又能驗證 DogeOS 的 ZK 證明,實現 L1+L2 安全;
● 激勵循環:DOGE 挖礦 + CYS 補貼,形成 DOGE→CYS→DogeOS 的經濟閉環。
該產品與 DogeOS(MyDoge 團隊開發的基於零知識證明的 Layer-2 Rollup, Polychain Capital 領投)和 MyDoge 錢包 的協同,使 Cysic 礦機不僅能挖礦 DOGE,還能參與 ZK 驗證,並通過 DOGE 獎勵 + CYS 補貼 建立激勵循環,增強用戶黏性並融入激勵循環並融入 DogeOS 生態。
Cysic 的 Dogecoin 家庭礦機既是 務實的現金流落點,也是 長期 ZK/AI ASIC 的策略鋪墊;透過「挖礦+ZK 驗證」的混合模式,不僅累積市場與供應鏈經驗,也為 Dogecoin 引入 可擴展、可驗證、社區驅動的 L1+L2 新敘事。
1. 與 Succinct / Boundless Prover Network 的合作
Cysic 已作為多節點 Prover 接入 Succinct Network,依托高效能 GPU 叢集承接 SP1 zkVM 的即時證明任務,並在優化 GPU 程式碼層面與團隊深度協作。同時,Cysic 也已加入 Boundless Mainnet Beta,為其 Proof Marketplace 提供硬體加速能力。
2. 早期合作專案(Scroll)
在早期階段,Cysic 曾為 Scroll 提供高效能 ZK 運算,依托 GPU 叢集為其承接大規模 Proving 任務,確保低延遲與低成本運行,累計產生超千萬個證明。這項合作不僅驗證了 Cysic 的工程實力,也為其後續在硬體加速和算力網路方向的探索奠定了基礎。
3. 家庭礦機亮相 Token2049
Cysic 在 Token2049 發布首款便攜式家庭 ASIC 礦機 DogeBox 1,正式切入 Dogecoin/Scrypt 算力市場。該設備定位為「掌上級算力終端」。 DogeBox 1 具備 輕量、低功耗、即插即用 特徵,僅 55 W 功耗、125 MH/s 算力,機身僅 100×100×35 mm,支援 Wi-Fi 與藍牙連接,噪音低於 35 dB,適合家庭與社區用戶使用。
除 DOGE/LTC 挖礦外,設備還支援 DogeOS ZK 驗證,實現 L1+L2 雙層安全,並透過 DOGE 挖礦 + CYS 補貼 建構「DOGE → CYS → DogeOS」的三重激勵循環。
4. 測試網收官,主網在即
Cysic 於 2025 年 9 月 18 日完成 Phase III: Ignition,標誌測試網階段正式結束並進入主網籌備期。繼 Phase I 驗證硬體與代幣模型、Phase II 擴展 Genesis Node 規模後,本階段全面驗證了算力網路的使用者參與度、激勵機制與資產化邏輯。
Cysic 已在測試網階段接入 Succinct、Aleo、Scroll 與 Boundless 等零知識項目,官網數據顯示,測試網期間共匯聚 55,000+ 錢包地址、800萬筆交易 與 100,000+ 預留高端 GPU 設備。 Phase III:Ignition 測試網共吸引 136 萬名註冊用戶,累計處理 約 1,300 萬筆交易,形成由 約 22.3 萬 Verifiers 與 4.18 萬 Provers 構成的 26 萬+ 節點網絡。激勵層面,累計分發 約 146 萬枚代幣(73.3 萬 $CYS + 73.3 萬 $CGT) 與 460 萬枚 FIRE,共有 48,000+ 用戶參與質押,驗證了其激勵機制與算力網絡的可持續性。
此外,從官網的生態地圖來看,Cysic 已經與 ZK 與 AI 領域的核心項目形成了廣泛連接,展現出其作為底層算力和硬體加速提供者的廣泛兼容性和開放性。這些生態連結為未來在 ZK、AI 與 ComputeFi 路線的拓展提供了良好的外部介面與合作基礎。
zkEVM 与 L2:zkSync、Scroll、Manta、Nil、Kakarot
zkVM / Prover Network:Succinct、Risc0、Nexus、Axiom
zk Coprocessor:Herodotus、Axiom
基礎設施 / 跨鏈:zkCloud、ZKM、Polyhedra、Brevis
身份與隱私:zkPass、Human.tech
預言機:Chainlink、Blocksense
AI 生態:Talus、Modulus Labs、Gensyn、Aspecta、Inference Labs
Cysic Network 採用 雙代幣體系:網路代幣 $CYS 與治理代幣 $CGT。
● $CYS(網路代幣) :為原生可轉讓資產,用於支付交易費用、節點抵押、區塊獎勵及網路激勵,確保網路活躍度與經濟安全。 $CYS 也是計算提供者與驗證者的主要激勵來源。使用者可透過質押 $CYS 取得治理權重,並參與算力池(Computing Pool)的資源分配與治理決策。
● $CGT(治理代幣) :為不可轉讓資產,僅能透過抵押 $CYS 以 1:1 比例獲得,並在解押週期更長的機制下參與 Computing Governance (CG)。 $CGT 反映算力貢獻與長期參與度,計算提供者需預留一定數量的 $CGT 作為准入保證金,以防止惡意行為。
在網路運作中,運算提供者將算力連接到 Cysic Network,為 ZK、AI 與加密挖礦等任務提供服務。其收益來源包括區塊獎勵、外部專案激勵及算力治理分配。算力的調度與獎勵分佈將根據多維因素動態調整,其中 外部項目激勵(如 ZK、AI、Mining 獎勵) 是關鍵權重。
Cysic 共同創辦人兼執行長為 Xiong (Leo) Fan,他曾任美國羅格斯大學電腦科學系助理教授。在此之前,他先後擔任 Algorand 研究員、馬裡蘭大學博士後研究員,並在康乃爾大學獲得博士學位。 Leo Fan 的研究長期聚焦於密碼學及其在形式化驗證與硬體加速中的交叉方向,已在 IEEE S&P、ACM CCS、POPL、Eurocrypt、Asiacrypt 等國際頂級會議和期刊發表多篇論文,涵蓋同態加密、格密碼、功能加密、協議驗證等領域。他曾參與多個學術與產業項目,兼具理論研究與系統實現經驗,並在國際密碼學學術會議中擔任程序委員會成員。
根據 LinkedIn 的公開訊息,Cysic 團隊由硬體加速、加密研究與區塊鏈應用背景的成員組成,核心成員具備芯片設計與系統優化的產業經驗,同時擁有歐美及亞洲頂尖高校的學術訓練。團隊在 硬體研發、零知識證明優化及營運拓展 等方向形成互補。
在融資方面,2024 年 5 月,Cysic 宣布完成 1,200 萬美元 Pre-A 輪融資,由 HashKey Capital 與 OKX Ventures 聯合領投,參投方包括 Polychain、IDG、Matrix Partners、SNZ、ABCDE、Bit Digital、Coinswitch、Web3.com Ventures,以及聯合創辦人 Lambx等知名天使。
直接競品(硬體加速型)
在硬體加速型 Prover 與 ComputeFi 架構上,Cysic 的核心對手包括 Ingonyama、Irreducible(前 Ulvetanna)、Fabric Cryptography、Supernational ,皆圍繞「加速 ZK Proving 的硬體與網路」展開。
● Cysic :全端化(GPU+ASIC+網路),主打 ComputeFi 敘事,優勢在算力資產化與金融化,但ComputeFi 模式尚需市場教育,同時硬體量產也具備一定挑戰。
● Irreducible:學術與工程結合,探索新代數結構(Binius)與 zkASIC,理論創新強,但其商業化落地節奏可能受制於 FPGA 規模化經濟性。
● Ingonyama :開源友好,開源友好,ICICLE SDK 已成為 GPU ZK 加速事實標準,生態採用率高,但缺乏自研硬體。
● Fabric :定位為「軟硬一體」路徑,試圖打造通用加密運算芯片(VPU),商業模式類似「CUDA + NVIDIA」的商業模式,尋求更廣泛的加密運算市場。
項目 |
技術路徑 |
硬體方向 |
定位模式 |
Cysic |
從 GPU → ASIC ,透過 ComputeFi 把算力代幣化 |
自研 ASIC(C1 芯片+ ZK Air + ZK Pro),同時大規模 GPU 集群 |
ComputeFi 模式:算力金融化 + 即時 ZK 證明網絡 |
Irreducible (原 Ulvetanna) |
數學驅動:提出Binius(基於二進位的多項式承諾)→ 是配硬件 |
早期 FPGA,現聚焦 Binius + 硬體/軟體協同 |
算法優先,硬體作為「實驗驗證平台」,更像 科研型基礎設施 |
Ingonyama |
軟體優先:推出ICICLE CUDA庫,GPU上加速MSM/FFT |
無自研硬體(利用現有GPU) |
提供 開源 GPU 加速工具鏈,賦能開發者 → 不直接製造硬體 |
Fabric Cryptography |
軟硬體協同:提出VPUVPU(Verifiable Processing Unit),介於 GPU 靈活性與 ASIC 性能之間 |
自研 VPU 芯片+開發板(FC1000 / VPU8060 / Byte Smasher) |
平台型定位:既造晶片,也提供編譯器、庫、雲端服務 |
2.間接競品(ZK Marketplace / Prover Network / zk Coprocessor)
在 ZK Marketplace、Prover Network 與 zk Coprocessor 領域,Cysic 目前更多扮演 上游算力供應商 的角色,而 Succinct、Boundless、Risc0、Axiom 等項目則通過 zkVM、任務調度和開放市場撮合切入同一客戶群(L2、zkRollup、ZKML)。
短期來看,Cysic 與這些專案以協作為主:Succinct 負責任務路由,Cysic 提供高效能 Prover 節點;zk Coprocessor 則可能分流部分任務至 Cysic。 但長期若 Boundless 與 Succinct 的 Marketplace 模式(競拍 vs 路由)繼續壯大,而 Cysic 自建 Marketplace,則三方將在 客戶入口層 不可避免地產生直接衝突。類似地,zk Coprocessor 若形成閉環,可能成為客戶入口替代硬體直連,Cysic 有被邊緣化為「代工廠」的風險。
項目 |
核心定位 |
商業模式 / 產品 |
Cysic 的關係 |
Cysic |
ZK 硬體加速 + Prover/Verifier 網絡 |
提供基於 GPU/ASIC 的高效能 ZK 證明生成,運行 Prover/Verifier 節點網絡 |
與 Succinct:作為其 Prover,上下游合作;與 Boundless:潛在合作/競爭 |
Succinct |
通用 zkVM (SP1) + Prover Network |
開放 zkVM(SP1),建置去中心化 Prover Marketplace,自動路由最優路徑 |
Cysic 是 Succinct 的 Prover 節點之一,負責高效能運算力,上下游協作 |
Boundless |
開放證明市場(Proof Marketplace) |
採用反向荷蘭式拍賣的證明競標市場,撮合證明者與任務方 |
Cysic 的 Prover 節點可對接其 Marketplace,若自建市場則存在競爭關係 |
zk Coprocessor(Axiom 等) |
ZK 外包運算模組(Co-processor) |
提供鏈下運算 + 鏈上驗證的ZK Coprocessor API,開發者無需接觸底層硬體即可調用複雜證明任務 |
短期:可將任務分流給Cysic;長期:若形成閉環,可能替代硬體直連 |
商業邏輯
Cysic 以 ComputeFi 為核心敘述,試圖將算力從硬體生產、網路調度到金融化資產打通。短期依託 GPU 群聚滿足現有 ZK Prover 需求並形成營收;中期透過 Dogecoin 家庭 ASIC 礦機進入現金流成熟市場,驗證量產能力並藉助社群文化開啟消費級硬體入口;長期目標是自研 ZK/AI 專用 ASIC,疊加 Node NFT 與 Compute Cube,實現算力資產化與市場化,構築基礎設施型護城河。
工程實現
在硬體層面,Cysic 已完成 GPU 加速 Prover/Verifier 最佳化(MSM、FFT 並行化),並公佈 ASIC 研發成果(1.3M Keccak/s 原型實驗)。在網路層面,建立基於 Cosmos SDK 的驗證鏈,支援 Prover 節點記帳與任務分發,並以 Compute Cube/Node NFT 實現算力代幣化。 AI 方向上,推出 Verifiable AI 框架,透過 GPU 並行優化 Sumcheck 與有限域運算,實現可信推理,但與行業同類產品相比差異化有限。
潛在風險
市場教育與需求不確定性:ComputeFi 模式尚屬新概念,客戶是否願意透過 NFT/代幣形式投資算力尚需市場驗證。
ZK 業務需求不足:ZK Prover 產業仍處早期,現階段 GPU 已能滿足大部分需求,難以支撐 ASIC 的大規模出貨,營收貢獻有限。
ASIC 工程與量產風險:證明系統尚未完全標準化,ASIC 研發需 12–18 個月,疊加高額流片成本與量產良率不確定性,可能衝擊商業化進度。
Doge 家庭礦機產能瓶頸:家庭場景整體市場容量有限,電價與社群驅動導致更多是「興趣型」消費,難以形成穩定規模化收入。
AI業務差異性不足:Cysic 的 Verifiable AI 雖展示 GPU 平行優化,但其雲端推理服務差異化有限,Agent Marketplace 門檻較低,整體障礙仍不突出。
競爭格局動態:長期則可能與 Succinct、Boundless 等 zkMarketplace 或 zkCoprocessor 專案在客戶入口層發生衝突,被動退居「上游代工」角色。
免責聲明:本文在創作過程中藉助 ChatGPT-5 的 AI 工具輔助,作者已盡力校對並確保資訊真實與準確,但仍難免存在疏漏,敬請諒解。需特別提示的是,加密資產市場普遍存在著專案基本面與二級市場價格表現背離的情況。本文內容僅用於資訊整合與學術/研究交流,不構成任何投資建議,亦不應視為任何代幣的買賣推薦。
博闻札记
非典型理工男 | 前Crypto VC从业 | 致力于深度投研输出