Web3数据索引：ZK、AI与数据库之争

关键要点

• ZKThreads 是一个框架，可以通过零知识证明 (ZKP) 增强去中心化应用程序 (DApp) 的性能和可扩展性。

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• ZKThreads 可以提供改进的用户体验、更低的交易成本和增强的安全性。

• ZKThreads 可用于各种应用程序，例如去中心化交易所 (DEX)、基于会话的游戏、zk 安全中间件和链上 AI 系统。

引言

安全性、可组合性和互操作性是去中心化应用程序 (DApp) 高效性能的关键，但通常难以平衡。ZKThreads 为这个难题提供了一个潜在的解决方案。在本文中，我们将探讨什么是 ZKThreads、它们如何工作、它们与其他 zk 解决方案有何不同、它们的一些好处和用例。

什么是 ZKThreads？

ZKThreads 是一个零知识框架，可增强去中心化应用程序 (DApp) 的性能和可扩展性。它们利用 Starknet 的功能为在区块链上开发和运行可互操作的应用程序创建标准化环境。

ZKThreads 如何工作？

1. 应用程序逻辑部署

该过程首先将应用程序逻辑部署到 ZKThreads 的应用程序合约中。这些合约本质上是管理应用程序运行方式的规则和程序。

2. 批量交易

ZKThreads 不是单独处理每笔交易，而是将多笔交易分组到一个批次中。这使得以大量处理它们更加有效。

3. 创建证明

然后，创建一个称为 STARK 证明的加密证明，以确保批次中的所有交易都有效，并且已根据合约规则进行处理。

4. 验证

接下来，STARK 证明被发送到 Layer 2 排序器，在那里针对 DApp 的规范记录进行验证。规范记录是指应用程序的经过验证和接受的状态。

ZKThread 验证器（Starknet 上的一个合约）检查证明以确保其准确性。它检查重复支出，确保所有交易都已获得授权，并控制生成的状态是否与区块链的规则一致。

如果证明有效，则 ZKThread 验证器会更新 DApp 的规范状态记录。如果证明无效，则更改将被拒绝，从而确保应用程序的完整性。

ZKThreads 与其他 ZK 解决方案

数据处理

ZKThreads 旨在链下存储状态和交易数据，同时利用零知识证明 (ZKPs) 来验证交易。这与许多传统的零知识汇总 (zk-rollups) 不同，后者将计算转移到链下，但仍将交易数据存储在链上。

通过将所有数据保存在链下，ZKThreads 可以显着减少主区块链上的数据负载，从而提高可扩展性并降低成本。相反，像 zkSync 这样的 zk-rollups 会定期在链上发布批量交易数据，以确保基础层处理数据可用性。

互操作性

ZKThreads 优先考虑可互操作的应用程序，减少碎片化，并确保不同的 DApp 可以在同一生态系统中无缝交互。相比之下，像 zkEVM 这样的其他解决方案更侧重于兼容性。

验证机制

ZKThreads 中的验证过程涉及创建 STARK 证明，以验证批量交易和状态更改的正确性。然后，针对 DApp 的规范状态验证这些证明。相比之下，像 zkSync 这样的某些 zk-rollups 使用 zk-SNARKs 或 zk-STARKs 来创建在链上验证的加密证明。

ZKThreads 的好处

改进的用户体验

ZKThreads 通过允许不同 DApp 之间的无缝交互来增强用户体验。用户无需切换网络即可访问多个应用程序。

更低的成本

通过将交易分组在一起并一次性处理它们，ZKThreads 减少了需要在主区块链上记录的交易数量。这降低了用户的交易费用，使 DApp 更实惠。

此外，它们链下存储状态和交易数据，同时仍通过 ZKP 保持安全性和完整性。这减少了区块链上的数据负载，从而降低了 gas 费。

增强的安全性

ZKThreads 利用 ZKP 来增强安全性。ZKP 允许在不泄露底层数据的情况下验证交易，从而保护隐私。此外，它们确保所有交易都按照预定义的规则进行处理，从而防止未经授权的活动。

ZKThreads 的用例

L2 去中心化交易所

ZKThreads 可以通过降低用户的交易费用，使 Starknet 上的 DEX 更高效。通常，Starknet 上的 DEX 是不切实际的，因为用户必须为每笔交易支付费用。借助 ZKThreads，用户只需在提取资金时支付费用，从而降低了总交易成本，并使 DEX 更实用且更实惠。

基于会话的游戏

在基于会话的游戏（例如扑克和象棋）中，ZKThreads 可以帮助汇总费用。玩家无需为每一步棋收费，而只需在游戏结束时支付一笔费用，当最终结果记录在 Starknet 上时。这使开发人员能够创建更广泛的完全链上游戏，而无需担心高昂的交易成本。

Zk 安全中间件和共享流动性基础设施

ZKThreads 为中间件应用程序（例如预言机和跨链桥）提供了一个安全高效的框架。通过直接在 ZKThread 中构建功能，这些应用程序可以利用 ZKP 来确保安全性和互操作性。

链上 AI

ZKThreads 提供了必要的计算能力，可以直接在区块链上运行 AI 模型。这意味着可以在 ZKThread 中管理 AI 程序，使其核心数据和操作保持一致。然后，这些 AI 模型可以被不同的应用程序使用，例如游戏、社交媒体平台和生产力工具。

结束语

ZKThreads 是一个使用 ZKP 构建可扩展和安全 DApp 的框架。它们可用于 Starknet DEX、基于会话的游戏和中间件应用程序。与其他 zk 解决方案不同，ZKThreads 强调互操作性，将所有数据保存在链下，并利用不同的验证机制。展望未来，ZKThreads 有潜力显着提升 DApp 的性能和可用性。

1 引言

从 2017 年的第一波 dApp Etheroll、ETHLend 与 CryptoKitties 开始，到如今各式各样基于不同区块链的金融、游戏与社交 dApp 百花齐放，当我们谈论去中心化的链上应用时，是否曾思考过这些 dApp 在交互中所采纳的各类数据的源头？

2024 年，热点聚焦于 AI 与 Web3，在人工智能的世界里，数据就像是其成长与进化的生命源泉。正如植物依赖阳光和水分才能茁壮成长，AI 系统同样依赖海量的数据来不断「学习」和「思考」。没有数据，AI 的算法再精妙也不过是空中楼阁，无法发挥其应有的智能与效能。

本文从区块链数据可访问性（Data Accessibility）的角度，深入分析了行业发展过程中区块链数据索引的演变，并对比了老牌数据索引协议 The Graph 与新兴的区块链数据服务协议 Chainbase 和 Space and Time，特别探讨了这两个结合 AI 技术的新晋协议在数据服务与产品架构特色的异同。

2 数据索引的繁与简：从区块链节点到全链数据库

**2.1 数据源头：区块链节点**

从一开始了解「区块链是什么」时，我们就常看到这样一句话：区块链是去中心化的记账本。区块链节点是整个区块链网络的基础，承担着记录、存储和传播链上所有交易数据的责任。每个节点都拥有一份完整的区块链数据副本，确保网络的去中心化特性得以维持。然而，对于普通用户来说，自建和维护一个区块链节点并非易事。这不仅需要专业的技术能力，还伴随着高昂的硬件和带宽成本。同时，普通的节点查询能力也有限，无法以开发人员需要的格式查询数据。因此，尽管理论上每个人都可以运行自己的节点，但实际操作中，用户通常更倾向于依赖第三方服务。

为了解决这一问题，RPC（远程过程调用）节点提供商应运而生。这些提供商负责节点的成本和管理，并通过 RPC 端点提供数据。使得用户可以无需自建节点，便可轻松访问区块链数据。公共 RPC 端点是免费的，但有速率限制，可能会对 dApp 的用户体验产生负面影响。私有 RPC 端点通过减少拥塞提供更好的性能，但即使是简单的数据检索也需要大量的来回通信。这使得它们请求繁重，对于复杂的数据查询效率低下。此外，私有 RPC 端点通常难以扩展，并且缺乏跨不同网络的兼容性。但节点提供商标准化的 API 接口给予了用户访问链上的数据更低的门槛，为后续的数据解析和应用打下了基础。

**2.2 数据解析：从原型数据到可用数据**

从区块链节点获取的数据往往是经过加密和编码处理的原始数据。这些数据虽然保留了区块链的完整性和安全性，但其复杂性也增加了数据解析的难度。对于普通用户或者开发者来说，直接处理这些原型数据需要大量的技术知识和计算资源。

数据解析的过程在这一背景下显得尤为重要。通过将复杂的原型数据进行解析，转换为更易理解和操作的格式，用户可以更直观地理解和利用这些数据。数据解析的成功与否直接决定了区块链数据应用的效率和效果，是整个数据索引流程中的关键一步。

**2.3 数据索引器的演进**

随着区块链数据量的增加，数据索引器的需求也日益增加。索引器在组织链上数据并将其发送到数据库以便于查询方面起着至关重要的作用。索引器的工作原理是索引区块链数据并通过类似于 SQL 的查询语言（GraphQL 等 API）使其随时可用。通过提供查询数据的统一界面，索引器允许开发人员使用标准化查询语言快速准确地检索所需的信息，从而大大简化了流程。

不同类型的索引器通过各种方式优化数据检索：

2.4 全链数据库：向流优先对齐

使用索引节点查询数据通常意味着 API 成为消化链上数据唯一门户。然而，当一个项目进入扩展阶段时，往往需要更灵活的数据源， 而这是标准化的 API 无法提供的。随着应用需求的复杂化，初级数据索引器与其标准化的索引格式逐渐难以满足越来越多样化的查询需求，例如搜索、跨链访问或链下数据映射。

在现代数据管道架构中，「流优先」方法已经成为解决传统批处理局限性的一种方案，能够实现实时的数据摄取、处理和分析。这种范式的转变使得组织能够对传入数据立即作出响应，从而几乎即时地得出洞察并做出决策。类似地，区块链数据服务提供商的发展也正朝着构建区块链数据流的方向前进，传统索引器服务商均陆续推出了以数据流方式获取实时区块链数据的产品，例如 The Graph 的 Substreams，Goldsky 的 Mirror，也有如 Chainbase 和 SubSquid 这样根据区块链生成数据流的实时数据湖。

这些服务旨在解决对区块链交易进行实时解析和提供更全面查询能力的需求。正如「流优先」架构通过降低延迟和增强响应能力，革新了传统数据管道中的数据处理和消费方式一样，这些区块链数据流服务商也希望通过更先进且成熟的数据源，支持更多应用程序的发展并辅助链上数据分析。

通过现代数据管道的视角重新定义链上数据的挑战，我们得以从全新的角度看待链上数据的管理、存储和提供的全部潜力。当我们开始将子图和以太坊 ETL 等索引器视为数据管道中的数据流而非最终输出时，便可以设想一个能够为任何业务用例量身定制高性能数据集的可能世界。

3 AI + Database? 深入对比 The Graph, Chainbase, Space and Time

**3.1 The Graph**

The Graph 网络通过一个去中心化的节点网络来实现多链数据索引和查询服务，促进开发者便捷地索引区块链数据并构建去中心化应用。其主要的产品模式为数据查询执行市场和数据索引缓存的市场，这两个市场本质都是服务于用户的产品查询需求，其中数据查询执行市场具体指消费者为所需的数据选择合适的提供数据的索引节点付费，数据索引缓存的市场则是索引节点依据子图的历史索引热度、收取的查询费、链上策展人对子图输出的需求调动资源分配的市场。

子图（Subgraphs）是 The Graph 网络中的基础数据结构。它们定义了如何从区块链中提取并转换数据为可查询的格式（例如 GraphQL 模式）。任何人都可以创建子图，且多个应用可以重复使用这些子图，这提升了数据可复用性和使用效率。

The Graph 产品结构 (Source: The Graph Whitepaper)

The Graph 网络由四个关键角色构成：索引器、策展人、委托人和开发者，他们共同为 web3 应用提供数据支持。以下是他们各自的职责：

索引器（Indexer）：索引器是 The Graph 网络中的节点运营商，索引节通过质押 GRT（The Graph 的原生代币）参与网络，提供索引和查询处理服务。

3.2 Chainbase

Chainbase 是一个全链数据网络，将所有区块链数据整合到一个平台，方便开发者更轻松地构建和维护应用程序。它的独特功能包括：

实时数据湖：Chainbase 提供了一个专门用于区块链数据流的实时数据湖，使得数据在生成时即可被即时访问。

双链架构：Chainbase 基于 Eigenlayer AVS 构建了一个执行层，与 CometBFT 的共识算法形成并行的双链架构。这种设计增强了跨链数据的可编程性和可组合性，支持高吞吐量、低延迟和最终性，并通过双重质押模型提升了网络安全性。

创新数据格式标准：Chainbase 引入了一种名为「manuscripts」的全新数据格式标准，优化了加密行业中数据的结构化和利用方式。

加密世界模型：凭借其庞大的区块链数据资源，Chainbase 结合 AI 模型技术，打造了能够有效理解、预测区块链交易并与之交互的 AI 模型。目前已推出基础版模型 Theia，供公众使用。

这些功能使 Chainbase 在区块链索引协议中脱颖而出，尤其注重实时数据的可访问性、创新的数据格式，以及通过链上和链下数据的结合，创建更智能的模型以提升洞察力。

Chainbase 的 AI 模型 Theia 是其区别于其他数据服务协议的关键亮点。Theia 基于 NVIDIA 开发的 DORA 模型，结合链上和链下数据以及时空活动，学习并分析加密模式，并通过因果推理做出响应，从而深入挖掘链上数据的潜在价值和规律，为用户提供更加智能化的数据服务。

AI 赋能的数据服务使 Chainbase 不再仅仅是一个区块链数据服务平台，而成为一个更具竞争力的智能化数据服务商。通过强大的数据资源和 AI 的主动分析，Chainbase 能够提供更广泛的数据洞察，并优化用户的数据处理过程。

**3.3 Space and Time**

Space and Time (SxT) 意在打造可验证的计算层，在去中心化数据仓库上扩展零知识证明，从而为智能合约、大语言模型和企业提供可信的数据处理。目前 Space and Time 已获得 2000 万美元最新一轮的 A 轮融资，由 Framework Ventures、Lightspeed Faction、Arrington Capital 和 Hivemind Capital 领投。

在数据索引和验证领域，Space and Time 引入了一种全新的技术路径——Proof of SQL。这是 Space and Time 开发的一种创新零知识证明（ZKP）技术，确保在去中心化数据仓库上执行的 SQL 查询是防篡改的和可验证的。当运行查询时，Proof of SQL 会生成一个加密证明，验证查询结果的完整性和准确性。这个证明附加在查询结果上，使任何验证者（如智能合约等）都可以独立确认数据在处理过程中未被篡改。传统的区块链网络通常依赖共识机制来验证数据的真实性，而 Space and Time 的 Proof of SQL 实现了一种更为高效的数据验证方式。具体来说，在 Space and Time 的系统中，一个节点负责数据的获取，而其他节点则通过 zk 技术验证该数据的真实性。这种方式改变了共识机制下多个节点重复索引相同数据的到最终达成共识获取数据的资源损耗，提升了系统的整体性能。随着这项技术的成熟，它为着重数据可靠性的一系列传统行业使用区块链上数据构造产品打造了落脚石。

同时，SxT 一直与微软 AI 联合创新实验室密切合作，加速研发生成式 AI 工具，方便用户更轻松地通过自然语言处理区块链数据。目前在 Space and Time Studio 中，用户可以体验输入自然语言查询，而 AI 会自动将其转换为 SQL 并代表用户执行查询语句呈现用户需要的最终结果。

**3.4 差异对比**

结论与展望

综上所述，区块链数据索引技术从最初的节点数据源头，经过数据解析和索引器的发展，最终演进到 AI 赋能的全链数据服务，经历了一个逐步完善的过程。这些技术的不断演进，不仅提高了数据访问的效率和准确性，还为用户带来了前所未有的智能化体验。

展望未来，随着 AI 技术和零知识证明等新技术的不断发展，区块链数据服务将进一步智能化和安全化。我们有理由相信，区块链数据服务将在未来作为基础设施继续发挥重要作用，为行业的进步和创新提供有力支持。