<Pudgy Penguins 采访> Pudgy Penguins (@pudgypenguins) 已成为加密领域最受欢迎的知识产权之一——通过玩具、表情包和故事讲述将加密文化与主流文化连接起来。 在首席执行官 @LucaNetz 的带领下，该项目现在正在扩展到 ETF、Layer 2 和全球许可。 今晚11点 KST，我们将与 Luca 一起讨论即将推出的 Pudgy ETF、他们的新 L2 “Abstract”，以及 Pudgy 如何将可爱转化为资本。 👉

<为什么ZK失败了，而Succinct想要改变什么?> 1. 问题意识 比特币的创造者中本聪对零知识证明（ZKP）表示怀疑。 他指出，“要证明某样东西不存在，你需要知道整个交易”，并总结说将ZKP应用于区块链在结构上是困难的。 然而，他也提到，“如果找到解决方案，实施比特币将会更好、更容易、更方便。”换句话说，虽然承认ZK的技术局限性，但他也承认如果解决了这些问题，这可能会成为区块链演变的一个重要转折点。 几年后，密码朋克社区和ZK研究人员终于找到了这个解决方案。Zcash是第一个将ZKP应用于真实加密货币的案例，随后像StarkWare、zkSync和Scroll等项目将这项技术发展为增强以太坊可扩展性和可验证性的关键手段。 然而，现实中仍然存在差距。创建一个zkEVM需要深厚的专业知识、数年的开发时间和高性能硬件，而大多数项目最终依赖于特定的证明提供者，而不是自己运营ZKP基础设施。因此，ZKP仍然是一个复杂的工具，只有少数人能够处理，而不是任何人都可以使用的技术。 2. 什么是Succinct？ Succinct（@SuccinctLabs）试图直接解决这个问题。它的核心使命是将ZKP转变为所有开发者都能轻松使用的基础设施，使任何人都能在没有复杂电路或基础设施的情况下创建“无信任系统”。 Succinct是一个将区块链所追求的“无信任”系统的理想转变为可实际实施现实的基础设施。无信任并不意味着“不可信”；而是指一个独立运作的结构，不依赖于信任，即一个没有第三方或中央权威的数学可验证系统。 然而，当前的区块链生态系统仍然严重依赖信任。桥接黑客攻击、多签名操作和集中验证者委托都证明了我们仍然需要信任人或组织才能使系统正常运作。 突破这些基于信任的限制的尝试正是零知识证明（ZKP）技术。这项技术允许人们在不信任任何人的情况下，数学上证明“这个计算是正确的”，使其成为去中心化系统的基础。问题在于，ZKP对于实际使用来说过于复杂和繁重。 3. 为什么ZKP感觉困难？ ZKP技术的潜力与其高门槛成正比。特别是，创建一个zkEVM需要一个专业团队、数年的开发时间和昂贵的基础设施。大多数zk项目不得不设计自己的电路，构建专用的zkVM，并直接操作硬件。只有经过所有这些过程，他们才能声称自己是“ZK rollups”。 此外，现有的通用zkVM在生成证明方面非常低效。通常，证明一个区块需要一组数十台高性能机器，成本在每个区块10到20美元之间。由于这些技术负担和运营成本，许多项目要么完全放弃引入ZKP，要么选择依赖某些集中化的证明提供者。 4. Succinct的尝试 @SuccinctLabs将这些结构性问题视为“基础设施问题”。ZKP在技术上足够强大，但问题在于谁、如何以及以什么成本来实施。因此，Succinct正在创建一个去中心化的证明者网络，任何人都可以轻松访问，而不需要各个项目直接运营证明基础设施。 开发者不需要设置复杂的zkVM或采购硬件。当他们向网络发送证明请求时，各种具有不同硬件的证明者以拍卖的方式竞标处理这些请求。通过竞争，证明成本自然降低，证明者利用高性能设备高效生成证明。因此，开发者获得快速且便宜的证明，而整个生态系统则受益于高可用性和抗审查的证明基础设施。 Succinct不仅展示了技术的可能性；它还证明了其在实际需求出现的领域中的作用。一个典型的例子是@celestia生态系统中“CLOBs on Blobs”趋势的出现。使用高性能中央限价订单簿（CLOB）方法的去中心化交易所正在Celestia的blob空间中出现，导致对大规模数据处理和快速状态证明的基础设施需求。 像Hyperliquid和@hibachi_xyz这样的项目正在链上实现复杂的订单簿交易和价格发现逻辑，这需要超越简单rollups的可扩展性和性能。在这里需要的是Celestia的高性能数据可用性层和Succinct提供的去中心化ZK证明基础设施。 事实上，Celestia的blob空间实际使用量迅速增加，而在这背后，像Succinct这样的ZK基础设施正在默默贡献。如果Celestia提供“可验证的数据存储”，那么Succinct负责在这些数据上创建“可验证的状态转变”。这种组合可以被视为ZKP技术从抽象理论转变为现实中功能系统的起点。 5. 任何人都能处理的zkEVM，SP1和SP1 Reth 通过解决基础设施的可访问性，Succinct还旨在通过开发一个名为SP1（Succinct Processor 1）的开源zkVM来降低zkVM本身的入门门槛。SP1是一个用Rust实现的通用zkVM，旨在让任何人都能直接使用，而无需现有zkEVM所需的复杂电路设计。 一个早期示例展示了SP1的潜力，即SP1 Reth。SP1 Reth是一种类型1的zkEVM，仅用大约2000行Rust代码实现，轻松通过重用现有以太坊客户端生态系统（Reth、Revm、Alloy等）中的组件进行配置。更令人惊讶的是它的性能。SP1 Reth每个以太坊交易的平均证明成本仅约0.01到0.02美元，低于L2中常见的数据可用性成本。 这种性能之所以可能，是因为SP1拥有“预编译”系统。它以预优化的结构处理计算密集型操作，如哈希函数和签名验证，显著减少了zkVM消耗的资源。到目前为止，使用zkVM实现zkEVM的成本为每个区块10到20美元，但SP1 Reth成功将其降低到个位数。 SP1和SP1 Reth都是完全开源的，任何人都可以分叉并创建自己的zkEVM或添加预编译以提高性能。这代表了现有高成本、高难度zk开发环境的彻底变革，开启了任何Rust开发者都可以参与zk系统的时代。 6. 最终，ZK现在对每个人都可访问 Succinct正在填补ZKP技术潜力、可访问性和实用性的最后拼图。在没有复杂电路或专用硬件的情况下，任何人都可以创建利用ZKP的应用程序，而证明则由去中心化网络处理。 我们正进入一个所有rollups都可以成为ZK rollups的时代，互联网仅基于真相运作。在这一起点上是Succinct和SP1。现在，ZKP是一项面向每个人的技术，而不仅仅是少数人。

<数据是竞争力，而不是模型> AI产业的核心不再是计算或模型，而是“高质量数据”。正如过去人类文明通过石油提升到一个新的水平一样，人工智能也需要一种新的“燃料”才能走得更远。就像二战前后，石油被用作能源和材料一样，工业化进步迅速。现在，他们获取和处理数据的对象和方式将决定人工智能时代的主动权。 埃隆·马斯克今年也说过这句话。“我们已经用尽了人类在人工智能学习中知识的所有累积总和。”诚然，像GPT这样的模型发展迅速，抓取了网站、书籍、代码和图像等公共数据。但现在，我们需要一种受版权保护或根本不存在的新形式的数据。 例如，在自动驾驶汽车和机器人等领域，需要超越简单的文本，需要结合摄像头、雷达、激光雷达等的基于多传感器的复杂数据，以及在真实环境中收集的案例数据，这些数据在网络上是不存在的。 更大的问题与其说是技术，不如说是“如何结合好”。全球成千上万的人需要收集、标记和更新数据，而通过对过去的集中式方法很难处理这种多样性和规模。因此，人工智能行业越来越认同去中心化方法就是答案。 这就是“波塞冬 （@psdnai）”出现的地方。Poseidon 不仅仅是一个数据仓库，而是一个基础设施，它提供真实数据，对其进行验证，并将其提炼成一个训练数据集，可以使用而无需担心版权问题。 打个比方，波塞冬是一座“炼油厂”。它获取原始数据并将其提炼成人工智能可用于学习的燃料。整个过程在@StoryProtocol上来回进行。它透明地记录了谁提供了数据以及谁在什么条件下在链上写入了数据。提供数据的人会得到公平的回报，人工智能开发人员可以放心地使用它。 我认为 Poseidon 将在数据层进行创新，而不是 GPU 或模型，可能是将 Web3 技术应用于 Web2 行业的最好例子。

<索尼克为什么来韩国？> 今年早些时候，@SonicLabs激动了 DeFi Diegen 的心。在快速重组的链之上，怀旧的 DeFi 产品时隔许久首次出现。当时据说将按点数分配约 2 亿枚$S代币，约占流通总供应量的 6%，因此大肆炒作。 然而，随着全球对 DeFi 专业链的兴趣减弱，Sonic 必须知道，海外接受这一卷的用户并不多。 最后，我认为我们是根据唯一可以期待反响的市场是“韩国”的判断来策划这次活动的。然而，现在韩国投资者也受过教育，他们很快就会意识到这并不像以前那么容易。这是因为活动中聚集的大部分人都是空投农民，而亚平参与者从项目的角度来看是“债务”。 毕竟，如果不像以前那样押注具有 DeFi 精神的真实产品，我认为很难再次获得关注。就我个人而言，看到我以前最喜欢的索尼克像维拉一样被赶出聚光灯下，这很令人难过。

<故事，获得新的动力> 一个新人物加入@StoryProtocol正在通过 IP 代币化重塑内容行业。 这是德克萨斯大学奥斯汀分校的教授、人工智能、机器人和分布式系统专家桑迪普·钦查利 （Sandeep Chincharly）。 Sandeep Chin Charlie 是前 NASA 研究员，曾在斯坦福大学研究生成式 AI 和云机器人技术，目前是德克萨斯大学奥斯汀分校的教授，负责自动驾驶和分布式机器学习模型。 在研究过程中，他直接在车辆上安装了行车记录仪，以收集现实生活中的数据，并分析了被称为“长尾”的罕见场景。我们对这些数据进行了标记，直接在 TPU 硬件上训练轻量级 AI 模型进行深度学习，并深刻认识到数据质量和稀缺性的重要性。 然后他说他问了自己一个问题。 “为了让人工智能在现实中正常工作，它需要高质量的数据，而不仅仅是模型。为了自愿收集这些数据，需要一个有效的激励结构。 我在故事中找到了答案。 @StoryProtocol 将数据定义为 IP，而不仅仅是资源，并且正在构建一个链上奖励系统。 稀有数据收集→标注→综合→链上注册→版税分配 透明地跟踪链上的所有内容。桑迪普教授解释如下： “我在 Story 上记录了我用行车记录仪拍摄的罕见驾驶场景，我的朋友给它贴上了标签。当人工智能基于它创建合成数据时，会在此过程中生成一个链接的 IP，并自动将版税分配给所有贡献者。 作为 Story 的首席 AI 官，Sandeep Chinchaly 教授将领导整体 AI 战略、链上学习数据基础设施以及去中心化数据奖励系统的设计。他这样定义了数据的价值。 “数据是新的IP。”

<RedStone 采访> RedStone 是一个模块化区块链预言机项目，为超过 70 条链上的 1,250 多种资产提供安全、快速和高效的数据馈送。 其架构将链外数据收集与链上交付分开，支持拉取和推送机制。这种设计使开发者能够在燃气成本和实时性能之间进行优化。 今晚 10 点 KST，我们将与 RedStone 的创始人一起，听取他们对快速增长的稳定币和 RWA 市场的愿景和策略。 👉

<AI创作的内容是真的吗？> @Mira_Network的 Verify 是回答这个问题的基础设施。我们通过三个专门的验证模型评估每个主张，并根据结果将它们分类为“正确”、“错误”或“无共识”，而不是一个模型。 如果所有模型都做出相同的决定，则被认为是可靠的结果，如果它们做出不同的判断，则会引发可疑信号。这不仅仅是为了找到正确的答案，而是将“不确定性”本身作为数据提供。 Verify 不仅仅是一个演示，它是一个“信任基础设施”。它是一个由 API 提供支持的后端，允许企业检测 AI 内容的真实性，自动过滤掉错误信息，并在需要时将其连接到人工可审查的位置。

<你在观看 Sharplink Gaming 时有什么感受> 我感觉 Consensys 已经占据了领先地位，“以太坊金融战略”已经成为一个大趋势。Sharplink Gaming通过PIPE筹集约5000亿韩元，正在稳步筹集以太坊，与比特币的财务策略不同的是，以太坊可以通过资产管理来获利，而不仅仅是简单的持有。 这里我好奇的是，如何管理以这种方式积累的以太坊。如果您看@SharpLinkGaming示例，您可以看到资产是基于 LST 或 LRT 通过 Figment 进行管理的。 Figment 是以太坊上的顶级验证者之一，它为机构投资者运营一个专用的金库，同时提供稳定的质押回报。像 @Obol_Collective 这样的项目正在帮助像 Figment 这样的大型运营商使验证更加可靠和高效。 随着越来越多的机构采用以太坊策略，我相信以太坊的供需将不可避免地驱动到这些仅限机构的验证者身上。尤其是风险管理是机构的关键，因此他们非常保守地运营节点，以尽量减少宕机和罚没等风险。 例如，如果在使用单个验证者密钥运行节点时发生自然灾害，不仅您未来将获得的奖励，还可能失去质押本金。为了降低这种风险，对在多个节点上分发验证器密钥的 DVT（分布式验证器技术）（DVT）的需求将继续增长。 以太坊和 Solana 在基础设施上的决定性区别在于其去中心化计算结构。即使世界被摧毁，它的设计也是为了避免通过至少 5~6 个客户端出现单点故障。为了让机构正确拥抱这种以太坊叙事，他们需要在验证者层制定战略以减少单点故障，而像 @Obol_Collective 这样的项目处于其中心。 最后，我认为选择以太坊财务策略的公司越多，对帮助他们做更好验证或使资产管理更容易的项目的需求自然会增加。

我没想到韩国对稳定币的兴趣会如此之高。仅 NH Nonghyup Bank 就有 300 多名员工参与其中。我再次感觉到加密市场仍处于起步阶段。

<全球风险投资的投资语法已经改变> 如今，全球风险投资公司正在投资希望将数字资产作为战略资产的公司。Pantera 最近创建了一个 DAT（数字资产国库）基金，投资于 Cantor Equity Partners （CEP） 等公司，据说该公司的收益是其资产净值 （NAV） 的 1.5 至 10 倍。 最后，创建了一个以公司和私募股权基金为中心的新元。我们在这里可以考虑的是提前了解这些公司未来会将哪些代币作为战略资产。 例如，像 @StoryProtocol 这样的项目似乎可能会被纳入 Grayscale 管理的 AI 基金，如果像 @DCGco 这样认真对待 AI 的 VC 创建一个单独的 AI ETF，就有可能在战略上将 $IP、$TAO 和 $Flock 等 AI 币纳入其中。 看看当前的 Pantera 示例，我们看到比特币、以太坊、瑞波币、Avalanche、Hyperliquide 和 Sui 等主要代币。 因此，我认为寻找公司或基金可以作为中小盘股战略资产的候选人会更现实。