ZKML+DePIN会发生什么？

DePIN（Decentralized Physical Infrastructure Network）旨在构建分布式网络基础设施。它涉及选择适合特定需求的平台，并解决可扩展性和成本效益等挑战。DePIN旨在为不同应用场景提供定制化的解决方案，以满足其特定需求，并促进整个生态系统的发展。ZKML（Zero-Knowledge Marking Language）是零知识机器学习的缩写，旨在保护AI模型和输入数据的隐私，并验证推理过程的正确性。通过将模型或推理证明上链，ZKML使区块链能够感知物理世界，智能合约能够运行AI模型并做出决策，同时保护数据隐私。

ZKML和DePIN的结合在去中心化网络中具备重要的应用潜力。通过解决成本和规模效应问题以及有效利用闲置资源，DePIN和ZKML的结合为新兴领域如物联网和边缘计算带来了新的机遇。这一结合的创新性为去中心化网络的持续发展提供了有力支持。

本期Bing Ventures研究文章将通过将DePIN和ZKML放在一起研究，探索它们之间的交叉点，为更小众化的应用场景提供新的思考。这种研究方法将为我们深入理解这两个领域的相关性，揭示它们之间的协同机会，并为未来的发展提供有价值的见解。

平台选择的挑战

DePIN类项目和ZKML在平台选择上都面临着重要的挑战。DePIN类项目作为分布式网络基础设施项目，需要仔细考虑选择最适合其需求的平台。这些选择包括Solana、Polygon、Cosmos、Polkadot等不同的区块链，每个平台都有其独特的优势。类似地，ZKML的发展也需要选择合适的平台来支持AI模型的上链和验证过程。这两个领域都需要综合考虑平台的可扩展性、定制化需求和成本效益等因素，以做出明智的决策。

可扩展性是DePIN类项目和ZKML类项目都需要应对的共同问题。随着DePIN项目的发展，可扩展性将成为一个关键挑战。传统的区块链平台面临吞吐量限制和高费用问题，因此一些项目选择了针对特定应用或行业的定制化平台，如Cosmos和Polkadot的Appchains，以及IOTEX等面向特定行业的平台。类似地，ZKML需要支持大规模参数的神经网络转换成ZK电路并提高证明效率，以满足其可扩展性的需求。这两个领域都需要寻找定制化的解决方案，以满足不断增长的需求。

成本效益是DePIN项目和ZKML项目需要共同关注的另一个问题。在DePIN类项目中，存储需求较高的项目需要综合考虑不同平台的成本效益来做出决策。例如，Solana因其状态压缩、降低成本和低存储需求的特点，吸引了一些项目的迁移。而对于ZKML来说，选择合适的平台来实现AI模型的上链和验证过程同样需要考虑成本效益以及其他因素。这两个领域都需要注重资源的最优利用，以降低项目的运行成本并提高经济效益。

通过共享经验和解决方法，DePIN项目和ZKML可以相互借鉴并交叉应用，从而创造更多的启示和机会。DePIN项目可以借鉴ZKML在选择合适平台上的经验，了解各个平台对于AI模型上链和验证过程的适用性。同时，DePIN项目的定制化解决方案可能为ZKML提供思路，以满足大规模参数的神经网络的上链需求。

Source: Bing Ventures

ZKML与DePIN的结合

ZKML和DePIN的结合潜在地推动了去中心化网络的发展，从解决成本和规模效应问题到有效利用闲置资源，再到应用于新兴领域的潜力。DePIN项目如Filecoin、Arweave、Helium和Render Network等采用区块链技术和代币激励模式，能够以低廉的价格提供存储、网络信号和渲染服务，实现成本降低和快速规模化。与传统ICT行业的重资产模式相比，DePIN的模式创新对人力成本、厂房成本和运维成本进行了有效降低。

除了解决成本问题，DePIN和ZKML结合还能够开拓共享经济模式，并有效利用各种闲置资源。除了已经被利用的硬盘存储空间、通信流量和GPU算力等资源外，DePIN还有潜力利用更多类型的闲置资源，如摄像头、屏幕和脑力等。通过集中利用这些资源并为业务提供服务，DePIN为数字信息领域创造了额外的市场和价值，同时也为个人提供了获取额外收入的机会。

在新兴领域中，DePIN和ZKML的结合也呈现出巨大的应用潜力。例如，在物联网领域，DePIN可以利用分散的硬件资源提供更安全、隐私保护的智能设备连接和数据处理服务。通过使用ZKML技术验证设备间的数据传输和共享，DePIN确保了用户数据的安全性和隐私保护，并推动了智能合约的发展，使其能够根据实时数据进行自主、灵活的决策。

此外，DePIN和ZKML的结合还能够应用于边缘计算领域，为其带来更多机遇和发展空间。通过将ML模型推理和数据处理移至边缘设备，DePIN可以提供低延迟、高效能的边缘计算服务。结合ZKML技术，DePIN可以确保数据隐私的同时验证边缘设备上的推理结果的准确性和可信度。这种应用潜在地广泛应用于物联网、智能城市和工业自动化等领域。