Hyper Oracle：推出zkOracle，創新預言機解決方案

由php小編柚子推出的Hyper Oracle最新產品zkOracle，是一種創新預言機解決方案。 zkOracle利用先進技術，提供高效率、可靠的資料預測服務，為使用者帶來全新的體驗與解決方案。這項全新產品將幫助使用者更好地應對數據預測挑戰，並提升工作效率和準確性。

來源: Hyper Oracle

引言

目前，去中心化應用程式（DApp）在處理自動化鏈下資料時面臨一系列挑戰。 HyperOracle推出了zkOracle，這是一項創新解決方案，利用零知識證明技術來實現鏈上資料與鏈下環境之間的無縫連接。

HyperOracle是將機器學習引入區塊鏈技術的媒介，它不僅打開了可擴展的人工智慧能力之門，還確保了滿足去中心化和資料驗證性的雙重要求。

在人工智慧與區塊鏈技術的交會處，透明度顯得至關重要。儘管區塊鏈技術一直強調其開放性，但人工智慧模型的不透明性仍然是一大挑戰。以太坊的創辦人Vitalik Buterin認為，將人工智慧與加密技術結合具有巨大潛力，而區塊鏈的透明度有助於消除人工智慧固有的模糊性。

HyperOracle因其在Halo2技術上的創新應用而受到以太坊基金會的讚賞，並在推動區塊鏈標準和技術發展方面做出了重要貢獻。該公司為以太坊（ERC-6150、ERC-7007）、Celestia和Uniswap專案提供了關鍵的技術支持，為這些專案的成功發展提供了堅實基礎。 HyperOracle在區塊鏈領域的研究和開發工作為整個產業帶來了創新和前瞻性思維，為推動區塊鏈技術的進步樹立了榜樣。以太坊基金會對HyperOracle的認可也反映了該公司在區塊鏈領域的專業能力和技

本文將詳細探討HyperOracle在推動AI民主化、提高透明度和創新方面取得的成就，並探討其在推動去中心化應用的關鍵作用。

價值主張

在目前的人工智慧（AI）和機器學習（ML）領域中，透明度問題備受關注。儘管有不斷呼籲開放和開源，但要深入了解AI輸出背後的模型仍然是一個挑戰。 Vitalik Buterin指出，將AI與加密技術結合具有巨大潛力，因為加密技術的透明特性可以彌補AI固有的不透明性。 HyperOracle提出了zkOracle，這項創新解決方案旨在應對這項挑戰。

来源: Vitalik’s article

HyperOracle致力於建構全球超級電腦－一個安全連接各式點對點網路的全球化網路。該平台增強了以太坊的功能，支援更大規模的運算需求和儲存擴展。透過將AI與ML技術整合至鏈上，HyperOracle以區塊鏈的透明特性為基礎，為智慧合約引入智慧化功能，實現了一場創新革命。

儘管以太坊提供了鏈上計算的能力，但其在完全實現鏈上ML/AI方面存在局限性。 HyperOracle透過引進opML和zkML兩大創新技術，實現了鏈上運算的驗證，有效克服了成本和效能的挑戰。 zkOracle作為一個去中心化的預言機網絡，運用零知識證明技術，實現了鏈上資料與鏈下計算的無縫對接及鏈下證明的驗證，開啟了透明度與效率共存的新篇章。

以太坊扮演共識帳本的角色，而zkOracle網路負責執行資源密集的運算任務，透過零知識證明技術連接不同元件。

opML專為鏈上AI與ML優化，提供了效率、可擴展性和去中心化的解決方案。採納這種前沿技術，旨在釋放AI與區塊鏈技術的全部潛能，同時確保透明度、安全性和道德責任得以維護。

專案概述

根據官方文檔，HyperOracle是一款可程式化的zkOracle協議，能夠為智慧合約提供任意運算能力和更豐富的資料來源。 HyperOracle為可信任度有待考慮的自動化和鏈上AI/ML提供全面的安全與去中心化保障，使開發者能夠輕鬆打造下一代去中心化應用（dApps）。

在HyperOracle網絡中，多個zkOracle節點形成一個網絡，類似於執行計算並產生零知識證明的以太坊節點。

可以想見，該專案的技術細節頗為複雜。即便是深入研究了詳細文檔，完全理解其機制仍具有一定難度。接下來，讓我們詳細探討HyperOracle引入的革命性元素，以便更深入地理解其未來發展潛力。

零知識機器學習（zkML）

zkMLinference是HyperOracle基於零知識證明的無需信任機器學習推理協議。它作為一個類似zkAutomation的輸入輸出zkOracle Meta App，透過整合zk機器學習框架並使用zkGraph作為核心元件，實現了鏈上ML推理。開發者可以利用zkMLinference來建構任何由ML驅動且受以太坊保護的DApp。

zkML赋予区块链技术以隐私保护的AI模型应用验证能力，确保整个过程的数据保密性。

来源: Binance Research

zkML在加密技术与AI的交汇点上展现出巨大潜力，由Modulus Labs和Giza Tech领衔其商业应用。尽管充满前景，AI供应链中特别是在认证环节存在的缺口尚未得到充分解决。zkML框架的缓慢采用主要因其长时间的证明周期和高计算成本，凸显了该技术领域需要进一步开发的必要性。

为了连接零知识证明与机器学习模型，提出了两种不同的实现方法：

• 特定ZKCircuits：为不同模型设计的定制ZK Circuits，以满足它们的特定精度需求。
• 通用zkML运行时：通过一个通用运行时集成ZK证明与ML模型，类似于zkEVM对EVM兼容程序的处理方式。

来源: HyperOracle

乐观机器学习（opML）介绍

正如前文所述，零知识机器学习（zkML）技术目前尚未达到完全优化的状态。在此背景下，HyperOracle认识到这一点，并在努力寻找解决方案的同时，其创始人提出了一种名为乐观机器学习（opML）的新概念，作为zkML正式推出前的临时解决方案。

作为opML首个开源实施案例的创造者，HyperOracle团队认为，opML能够通过利用博弈论原理消除加密技术带来的额外负担，从而促进人工智能与加密技术的融合。

opML利用乐观验证机制，在链上执行AI模型的推理及训练/精调过程。相比于zkML，opML以较低的成本和更高的效率提供机器学习证明。此外，opML对硬件要求低，使其能够在不配备GPU的普通个人计算机上运行大型语言模型。

opML采用验证机制（与OP Rollup相似）来确保机器学习计算过程的去中心化和可验证性。

HyperOracle成为了opML首个开源实现的先驱。

来源: HyperOracle

zkGraph技术

zkGraph充当HyperOracle节点的可定制“智能合约”，负责管理数据行为和生成零知识证明，这与智能合约定义以太坊节点计算方式相似。智能合约开发者可以同时构建智能合约和zkGraph，使用户能够与两者互动。

zkGraph主要包含三个组成部分：

• Manifest（zkgraph.yaml）：配置信息，如zkGraph标准、目标区块链网络和目标智能合约。
• Mapping（mapping.ts）：将区块链数据转换为其他形式（链下计算）。
• （可选）Schema（schema.graphql）：定义数据存储和访问模式。

部署时，所有zkGraph代码文件都存储在EthStorage中，这是一个由以太坊ESP支持的去中心化存储扩展层。

来源: Hyper Oracle

竞品分析

为了更深入了解其直接竞争对手，我们分析HyperOracle引入的创新技术及其应用。HyperOracle推出了一种区块链服务——zkOracle协议，用于在智能合约中执行复杂计算，这与Chainlink的方法相似。它还利用zkGraph技术处理数据收集后的处理，类似于The Graph。同时，值得注意的是，HyperOracle并非唯一在区块链上提供AI功能的项目，即便在zkML领域内，如Modulus Labs等其他项目也是值得关注的参与者。

预言机比较：Chainlink/传统预言机与Hyper Oracle

方面	zkOracle协议	传统预言机
工作流程与架构	利用ZK证明在链下执行计算，提供安全且无需信任的操作	依赖有限的智能合约计算，需无信任聚合
去中心化	采用1-of-N信任模型无需信任地运行，通过密码学和以太坊安全性确保数据完整性	需要庞大的节点网络实现去中心化，依赖可信第三方
性能与最终性	实现快速最终性，通过高效生成zk证明将性能从数周提升至数分钟	由于长度的挑战期面临最终性延迟
成本	通过1-of-N信任模型减少成本，降低冗余和证明费用	运营和冗余成本较高
机制与架构	机制简化，确保至少有一个诚实节点以维护数据完整性	依赖于代币经济学和第三方声誉的复杂架构

来源: Greythorn 内部

来源: Hyper Oracle

HyperOracle 与Knowledge Graphs 技术的比较

HyperOracle 通过采用 zkWASM 技术，区别于传统的Knowledge Graphs技术，例如 The Graph，其优势包括：

• 使用 zkWASM 技术加强安全性，而不牺牲性能。
• 通过零知识证明实现数据请求的加速，优化响应时间，同时确保数据的安全性和可验证性。
• 利用可编程 zkGraph 技术实现安全的链下自动化。
• 通过对最邻近 zkOracle 节点的无信任请求提升系统性能。
• 使用零知识证明技术，增强任何去中心化应用构建的信心。

相比依赖传统索引方法且缺乏去中心化安全性的传统Knowledge Graphs，HyperOracle 提供了显著的优势。传统方法可能依赖于分布式自治组织（DAO）或法律文件，为自动化流程带来不确定性，且其安全性通常较弱，往往依赖于多重签名的争议解决机制。

来源: Hyper Oracle

简言之，Chainlink 和 The Graph 是集成数据至区块链应用的网络，但它们不能完全保障数据的准确性。Chainlink 虽采用多数据源和安全措施，但并非无懈可击。这两种技术依靠数据聚合和激励机制来追求数据正确性，但这并不能确保数据完整性的绝对性。HyperOracle 认为，为了实现安全、无需信任的应用，需要进一步的技术创新。因此，他们正在开发一个利用数学证明快速验证数据的网络，提供一种比传统的基于信任或激励的方法更为可靠的解决方案。

思考：值得注意的是，HyperOracle白皮书中提及的创新特性在实际应用中的实现可能面临挑战。与此相对，如 Chainlink 这样的传统预言机方案已经证明了其随时间证明的有效性。这些新特性能否达到或超越之前的标准，还有待市场的检验。

HyperOracle 与 Modulus Labs 的对比分析

在这一新兴趋势及其开发协议的背景下，对比分析变得更加复杂。例如，Modulus Labs 正在结合 AI 与区块链技术，并利用零知识证明和机器学习技术，为区块链应用开发透明、可验证的 AI 算法。它采用了特殊的策略，尤其是在处理证明生成需求方面，同时承诺允许去中心化应用无损于信任或安全地整合 AI 和 ML 技术。

此外，Gensyn 作为该领域的另一个重点项目，是一个基于区块链的 AI 计算协议，最近完成了由 a16z 领投的 4300 万美元 A 轮融资。

看涨基本面因素

• Hyper Oracle 团队暗示，虽然未获正式确认，他们即将推出的代币可能将参考以太坊或 Aleo 等区块链使用的工作量证明（POW）机制。
• AI 与 ML 技术与区块链的融合，为智能合约开辟了充满潜力的新领域。倘若 Hyper Oracle 成功占据此领域的一席之地，其估值有望实现重大增长。
• opML 与 zkML 的技术进步，在链上验证计算过程中展现出巨大潜力，有效解决了成本与性能的现有挑战。
• Hyper Oracle 已完成 300 万美元的融资，该轮融资由红杉中国种子基金与 Dao5 共同领投。
• 该项目得到了以太坊基金会、Compound 和 Uniswap 等区块链核心实体的信任，并拥有坚实的发展路线图，其创始人之前在谷歌有杰出的工作经历。

看跌因素分析

• Hyper Oracle 目前仍处于实验阶段，尚缺乏其未来效能与成效的实证。
• 链下认证机制的效率与实践性为 Hyper Oracle 的 opML 框架带来挑战。
• 诸如代币经济模型等关键要素尚未明确，这使得从投资角度对该项目进行评估面临困难。
• Hyper Oracle 内置的 AI 系统可能复杂而难以透明化，增加了理解、解释和信赖的难度。

结语

Greythorn 致力于密切关注区块链和加密技术的最新动态。AI 与区块链技术结合的领域尤其令人瞩目。传统智能合约基于预设动作响应触发事件，而融入 AI 与 ML 的智能合约能够自主进行实时决策，这一进步为区块链功能带来了革新性的扩展。

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