Cysic研报：ZK 硬件加速的ComputeFi之路

作者：0xjacobzhao

零知识证明（ZK）作为新一代加密与扩容基础设施，已在区块链扩容、隐私计算以及zkML、跨链验证等新兴应用中展现出广阔潜力。然而，其证明生成过程计算量巨大、延迟高昂，成为产业化落地的最大瓶颈。ZK 硬件加速正是在此背景下崛起的核心环节，在 ZK 硬件加速路径上，GPU 以通用性和迭代速度见长，ASIC 追求极致能效与规模化性能，而 FPGA 则作为中间形态，兼具灵活可编程性与较高能效，三者共同构成推动零知识证明落地的硬件基础。

一、ZK 硬件加速的行业格局

GPU、FPGA 和 ASIC 构成了硬件加速的三大主流方案：GPU 以通用并行架构和成熟生态在 AI、ZK 等领域广泛应用；FPGA 依靠可重构特性适合算法快速迭代和低延迟场景；ASIC 则通过专用电路实现极致性能与能效，是规模化和长期基础设施的最终形态。

• GPU (Graphics Processing Unit)： 通用并行处理器，最初为图形渲染优化，现在广泛用于 AI、ZK与科学计算。

• FPGA (Field Programmable Gate Array)： 可编程硬件电路，逻辑门级别“像乐高一样”可以反复配置，介于通用处理和专用电路之间。

• ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)： 为特定任务定制的专用芯片，一次烧录，固定功能，性能和能效最高，但灵活性最差。

GPU市场主流：GPU 已成为 AI 与 ZK 的核心算力资源。在 AI 领域，GPU 依托并行架构与成熟生态（CUDA、PyTorch、TensorFlow），几乎不可替代，是训练与推理的长期主流。在 ZK 领域，GPU 凭借成本与可得性优势成为现阶段最佳方案，但其在大整数模运算、MSM 与 FFT/NTT 等任务上受限于存储与带宽，能效与规模化经济性不足，长期仍需更专用的硬件方案。

FPGA灵活方案：Paradigm 在 2022 年曾押注 FPGA，认为其在灵活性、效率与成本之间处于“甜蜜点”。FPGA 的确具备灵活可编程、开发周期短、硬件可复用等优势，适用于 ZK 证明算法迭代、原型验证、低延迟场景（高频交易、5G 基站）、功耗受限的边缘计算与高安全加密等任务。但在性能和规模化经济性上，FPGA 难以与 GPU、ASIC 竞争。其战略定位更接近“算法未定型时的验证与迭代平台”，以及少数细分行业中的长期刚需。

ASIC终局形态：ASIC 在加密货币挖矿中已高度成熟（比特币SHA-256、莱特币/狗狗币Scryp），通过将算法固化到电路中，ASIC 实现数量级的性能与能效优势成为矿业唯一主导。ASIC在 ZK 证明（如Cysic）与 AI 推理（如 Google TPU、寒武纪）中同样展现巨大潜力。但在 ZK 证明中，由于算法和算子尚未完全标准化，大规模需求仍在酝酿。未来一旦标准固化，ASIC 有望凭借 10–100 倍的性能与能效优势，以及量产后的低边际成本，像矿业 ASIC 一样重塑 ZK 的算力基建。在 AI 领域，由于算法迭代频繁、训练高度依赖矩阵并行，GPU 将继续占据训练主流，但 ASIC 在固定任务和规模化推理中将具备不可替代的价值。

在 ZK 硬件加速的演进路径中，GPU 目前是最优解，兼顾成本、可得性与开发效率，适合快速上线与迭代；FPGA 更像“专项工具”，在超低时延、小批量互联和原型验证中具备价值，但难与 GPU 的经济性抗衡；长期来看，随着 ZK标准趋于稳定，ASIC 将凭借极致的性能/成本与能效优势成为行业主力。整体路径为：短期依赖 GPU 抢占市场与营收，中期以 FPGA 做验证和互联优化，长期押注 ASIC 构筑算力护城河。

二、硬件视角：ZK 加速的底层技术壁垒 Cysic 的核心优势在于 零知识证明（ZK）的硬件加速。在代表性论文 《ZK Hardware Acceleration: The Past, the Present and the Future》 中，团队指出 GPU 具备灵活性和成本效率，而 ASIC 在能效和极致性能上更胜一筹，但需权衡开发成本与可编程性。Cysic 走 ASIC 创新 + GPU 加速 双线并进的路线，从定制芯片到通用 SDK，推动 ZK 从“可验证”走向“实时可用”。

1. ASIC 路线：Cysic C1 芯片与专用设备 Cysic 自研的 C1 芯片 基于 zkVM 架构，具备高带宽与灵活可编程性。基于此Cysic 规划推出ZK Air（便携式）与ZK Pro（高性能）两款硬件产品 ZK Air：便携式加速器，体积类似 iPad 充电器，即插即用，面向轻量级验证与开发； ZK Pro：高性能系统，结合 C1 芯片与前端加速模块，定位于大规模 zkRollup、zkML 等场景。 Cysic 的研究成果直接支撑其 ASIC 路线。团队提出 Hypercube IR 作为 ZK 专用中间表示，将证明电路抽象为规则化并行模式，降低跨硬件迁移门槛，并在电路逻辑中显式保留模运算与访存模式，便于硬件识别与优化；在 Million Keccak/s 实验中，自研 C1 芯片单片实现约 1.31M 次 Keccak 证明/秒（约 13× 加速），展示了专用硬件在能效与吞吐上的潜力；在 Hyperplonk 硬件分析 中，则指出 MSM/MLE 更易并行化，而 Sumcheck 仍是瓶颈。整体来看，Cysic 正在编译抽象、硬件验证和协议适配三方面形成完整方法论，为产品化奠定基础。

2. GPU 路线：通用 SDK + ZKPoG 端到端栈 在 GPU 方向，Cysic 同时推进 通用加速 SDK 与 ZKPoG 全流程优化栈： 通用 GPU SDK：基于自研 CUDA 框架，兼容 Plonky2、Halo2、Gnark、Rapidsnark 等后端，性能超越开源方案，支持多型号 GPU，强调 兼容性与易用性。 ZKPoG（Zero-Knowledge Proof on GPU）：与清华大学合作研发的端到端 GPU 栈，首次实现从 witness 生成到多项式计算的全流程优化。在消费级 GPU 上最高提速 52×（平均 22.8×），并扩展电路规模 1.6 倍，已在 SHA256、ECDSA、MVM 等应用中验证。

Cysic 的核心竞争力在于 软硬件一体化设计（Hardware–Software Co-Design）。团队自研的 ZK ASIC、GPU 集群与便携矿机 共同构成算力供给的全栈体系，实现从芯片层到协议层的深度协同。Cysic 通过 “ASIC 的极致能效与规模化” 与 “GPU 的灵活性与快速迭代” 的互补格局，在高强度零知识证明场景中确立了领先的 ZKP 硬件供应商地位，并以此为基础，持续推进 ZK 硬件金融化（ComputeFi） 的产业路径。

三、协议视角Cysic Network：PoC 共识下的通用 Proof Layer

Cysic 团队于 2025 年 9 月 24 日发布《Cysic Network Whitepaper》。项目以 ComputeFi 为核心，将 GPU、ASIC 与矿机金融化为可编程、可验证、可交易的算力资产，基于 Cosmos CDK + Proof-of-Compute (PoC) 与 EVM 执行层构建去中心化“任务撮合 + 多重验证”市场，统一支持 ZK 证明、AI 推理、挖矿与 HPC。依托自研 ZK ASIC、GPU 集群与便携矿机 的垂直整合能力，以及 CYS/CGT 双代币机制，Cysic 旨在释放真实算力流动性，补齐 Web3 基础设施中“算力”这一关键支柱。

Cysic Network 采用 自底向上的四层模块化架构，实现跨领域的灵活扩展与可验证协作：

• 硬件层（Hardware Layer）：由 CPU、GPU、FPGA、ASIC 矿机及便携式设备组成，构成网络算力基础。

• 共识层（Consensus Layer）：基于 Cosmos CDK 构建，并采用改良版 CometBFT + Proof-of-Compute (PoC) 共识机制，将代币质押与算力质押同时纳入验证权重，确保计算与经济安全性统一。

• 执行层（Execution Layer）：负责任务调度、负载路由、桥接与投票等核心逻辑，通过 EVM 兼容智能合约 实现多域可编程计算。

• 产品层（Product Layer）：面向最终应用场景，集成 ZK 证明市场、AI 推理框架、加密挖矿与 HPC 模块，可灵活接入新型任务类型与验证方法。

作为面向全行业的 ZK Proof Layer，Cysic 提供高性能、低成本的证明生成与验证服务。网络通过 去中心化 Prover 网络 与 离链验证 + 聚合上链机制 提升效率，并以 PoC 模型 将算力贡献与质押权重结合，构建兼具安全性与激励性的计算治理体系。

ZK Proof Layer：去中心化与硬件加速

零知识证明虽能在不泄露信息的前提下验证计算，但生成过程高耗时高成本。Cysic Network 通过 Prover 去中心化 + GPU/ASIC 加速 提升效率，并以 离链验证 + 聚合上链 模式降低以太坊验证的延迟与成本。其流程为：ZK 项目通过合约发布任务 → Prover 去中心化竞争生成证明 → Verifier 多方验证 → 链上合约结算。整体上，Cysic 将硬件加速与去中心化调度结合，打造可扩展的 Proof Layer，为 ZK Rollup、ZKML 与跨链应用提供底层支撑。

节点角色：Cysic Prover 机制

Cysic 在其 ZK 网络中引入 Prover 节点，用户可直接贡献算力或购买 Digital Harvester 执行证明任务，并以 CYS 与 CGT 获取奖励。通过提升 Multiplier 倍速因子可加快任务获取速度。节点需抵押 10 CYS 作为保证金，违规将被扣留。

当前 Prover 的核心任务为 ETHProof Prover，聚焦以太坊主网的区块证明，旨在推动底层的 ZK 化与扩展性建设。整体上，Prover 承担高强度计算任务，是 Cysic 网络性能与安全的核心执行层，并为后续可信推理与 AgentFi 应用提供算力保障。

节点角色：Cysic Verifier 机制

与 Prover 相对应，Verifier 节点负责对证明结果进行轻量级验证，提升网络安全与可扩展性。用户可在 PC、服务器或 官方 Android 应用运行 Verifier，并通过 Multiplier 倍速因子提高任务处理与奖励效率。

Verifier 的参与门槛更低，仅需抵押 0.5 CYS 作为保证金，运行方式简单，可随时加入或退出。整体上，Verifier 以 低成本、轻参与的模式吸引更多用户加入，扩展了 Cysic 在移动端和大众层面的覆盖，增强网络的去中心化与可信验证能力。

截至 2025 年 10月15日，Cysic 网络已初具规模：共运行约 4.2 万 Prover 节点 与 10 万+ Verifier 节点，累计处理任务 9.1 万余个，已分配奖励约 70 万枚 $CYS/$CGT。需注意的是，节点虽数量庞大，但因准入与硬件差异，活跃度与算力贡献分布不均。目前网络已对接 3 个项目，生态仍处早期阶段，其能否进一步演化为 稳定的算力网络与 ComputeFi 基础设施，仍取决于更多实际应用与合作落地。

四、AI 视角Cysic AI：云服务、AgentFi 与可信推理

Cysic AI 的业务布局呈现“产品—应用—战略”三层：底层 Serverless Inference 提供标准化推理 API，降低模型调用门槛；中层 Agent Marketplace 探索 AI Agent 的链上闭环应用；顶层 Verifiable AI 以 ZKP+GPU 加速支撑可信推理，承载 ComputeFi 的长期愿景。

标准产品层：云端推理服务（Serverless Inference）

Cysic AI推出即开即用、按需计费的标准推理服务，用户无需自建或维护算力集群，即可通过 API 快速调用多种主流大模型，实现低门槛的智能化接入。当前支持的模型包括 Meta-Llama-3-8B-Instruct（任务与对话优化）、QwQ-32B（推理增强型）、Phi-4（轻量化指令模型）、以及 Llama-Guard-3-8B（内容安全审查），覆盖通用对话、逻辑推理、轻量部署与合规审查等多元需求。该服务在成本与效率之间取得平衡，既满足开发者快速原型搭建，也能支撑企业级应用的规模化推理，是 Cysic 构建可信 AI 基础设施的重要一环。

应用实验层：去中心化智能体市场(Agent Marketplace)

Cysic AI推出的 Agent Marketplace 提供一个去中心化的智能体应用平台，用户只需连接 Phantom 钱包并完成认证，即可调用不同的 AI Agent 并通过 Solana USDC 实现自动支付。平台目前已集成三类核心智能体：

• X Trends Agent：实时解析 X 平台趋势，生成可转化为 MEME Coin 的创意概念；

• Logo Generator Agent：根据描述快速生成专属项目标识；

Publisher Agent：一键将 MEME Coin 部署到 Solana 网络（如 Pump.fun）。

Agent Marketplace 在应用上依托 Agent Swarm Framework 提升协作效率，将多个自治智能体组合为任务协作群体（Swarm），实现分工、并行与容错；在经济上通过 Agent-to-Agent Protocol 实现链上支付与自动激励，确保安全、透明的链上结算，用户仅为成功操作付费。通过这一组合，Cysic 打造了一个涵盖 趋势分析 → 内容生成 → 链上发布 的完整闭环，展示了 AI Agent 在 链上金融化与 ComputeFi 生态 中的落地路径。

战略支柱层：可信推理的硬件加速(Verifiable AI)

“推理结果是否可信”是 AI 推理领域的核心挑战。Verifiable AI 以零知识证明（ZKP）对推理结果提供数学级担保、无需泄露输入与模型；传统 ZKML 证明生成过慢难以满足实时需求，Cysic以 GPU 硬件加速突破这一瓶颈， 针对 Verifiable AI 提出了三方面的硬件加速创新：

• 首先，在 Sumcheck 协议并行化 上，将庞大的多项式计算任务拆分为数万个 CUDA 线程同时执行，使证明生成速度能够随 GPU 核心数实现近乎线性提升。

• 其次，通过 定制有限域算术内核，在寄存器、共享内存及 warp-level 并行设计上进行深度优化，大幅缓解传统 GPU 在模运算中的内存瓶颈，使 GPU始终保持高效运转。

• 最后，Cysic 在 端到端加速栈 ZKPoG 中，覆盖 witness 生成—证明生成—验证的全链路优化，兼容 Plonky2、Halo2 等主流后端，实测最高达 CPU 的 52× 性能，并在 CNN-4M 模型上实现约 10 倍加速。

通过这一整套优化，Cysic 将可验证推理从“理论可行但过慢”真正推向“可实时落地”的阶段，显著降低了延迟与成本，使 Verifiable AI 首次具备进入实时应用场景的可能性。

Cysic 平台兼容 PyTorch 与 TensorFlow，开发者只需将模型封装进 VerifiableModule，即可在不改写代码的前提下，获得推理结果及对应加密证明。在路线图上，将逐步扩展对 CNN、Transformer、Llama、DeepSeek 等模型的支持，并发布人脸识别、目标检测等实时 Demo 验证可用性；同时于未来数月开放代码、文档与案例，推动社区共建。

整体来看，Cysic AI 的三层路径形成了一条自下而上的演进逻辑：Serverless Inference 解决“能用”，Agent Marketplace 展示“能应用”，Verifiable AI 则承担“可信性与护城河”。前两者更多是过渡与试验，真正的价值和差异化将在 Verifiable AI 的落地中体现，其与 ZK 硬件及去中心化算力网络结合，才是 Cysic 未来在 ComputeFi 生态中建立长期优势的关键。

五、金融化视角：NFT 化算力入口与ComputeFi 节点

Cysic Network 通过 “Digital Compute Cube” Node NFT 将 GPU、ASIC 等高性能算力资产代币化，打造面向大众用户的 ComputeFi 入口。每枚 NFT 即是网络节点许可（verifiable license），同时承载 收益权 + 治理权 + 参与权：用户无需自建硬件，即可代理或委托参与 ZK 证明、AI 推理与挖矿任务，并直接获得 $CYS 激励。

NFT 总量为 29,000 枚，累计分配约 1,645 万 CYS（占总供应 1.65%，在社区分配上限 9% 内）。解锁方式为 50% TGE 即时解锁 + 50% 六个月线性释放。除固定分配外，NFT 持有者还享有 Multiplier 火力加速（最高 1.2x）、优先算力任务权、治理权重等额外权益。目前公开销售已经结束，用户可在 OKX NFT Marketplace 进行交易。

与传统云算力租赁不同，Compute Cube 本质上是对底层硬件基础设施的 链上所有权确权：

• 固定 Token 收益：每枚 NFT 锁定一定比例 $CYS 分配；

• 实时算力收益：节点接入实际工作负载（ZK 证明、AI 推理、加密挖矿），收益直接分发至持有者钱包；

• 治理与优先权：持有者在算力调度、协议升级中拥有治理权重与优先使用权；

• 正向循环效应：更多任务 → 更多奖励 → 更多质押 → 更强治理影响力。

整体上，Node NFT首次将零散 GPU/ASIC 转化为可流通的链上资产，在 AI 与 ZK 需求并行爆发的背景下，开辟了全新的 算力投资市场。ComputeFi 的循环效应（更多任务 → 更多奖励 → 更强治理权）是成为 Cysic 扩展算力网络至大众用户的重要桥梁。

六、消费场景：家庭 ASIC 矿机 （Doge & Cysic）

Dogecoin 诞生于 2013 年，采用 Scrypt PoW，并自 2014 年起与 Litecoin 合并挖矿（AuxPoW），通过共享算力提升网络安全。其代币机制为无限供应 + 每年固定增发 50 亿 DOGE，更偏向社区文化与支付属性。在完全 ASIC 化的 PoW 矿币中，Dogecoin 是除比特币外热度最高的代表，其 Meme 文化与社群效应形成了长期生态粘性。

硬件层面，Scrypt ASIC 已全面取代 GPU/CPU，Bitmain Antminer L7/L9 等工业级矿机占据主流。但不同于比特币已彻底矿场化，Dogecoin 仍保留家庭矿机空间，Goldshell MiniDoge、Fluminer L1、ElphaPex DG Home 1 等轻量产品使其兼具现金流与社群驱动特征。

对 Cysic 而言，切入 Dogecoin ASIC 具备三重意义：其一，Scrypt ASIC 难度低于 ZK ASIC，可快速验证量产与交付能力；其二，挖矿市场现金流成熟，可提供稳定营收；其三，Doge ASIC 有助于积累供应链与品牌经验，为未来 ZK/AI 专用芯片奠定基础。总体来看，家庭 ASIC 矿机是 Cysic 的务实落点，同时为长期布局 ZK/AI ASIC 提供过渡支撑。

Cysic Portable Dogecoin Miner：家庭级创新路径

Cysic 于 Token2049 期间正式发布 DogeBox 1，这是一款面向家庭与社区用户的 便携式 Scrypt ASIC 矿机，定位为“可验证的家庭级算力终端”：

• 便携节能：口袋大小，适合家庭与社区用户，降低参与门槛；

• 即插即用：手机 App 管理，面向全球零售市场；

• 双重功能：既可挖矿 DOGE，又能验证 DogeOS 的 ZK 证明，实现 L1+L2 安全；

• 激励循环：DOGE 挖矿 + CYS 补贴，形成 DOGE→CYS→DogeOS 的经济闭环。

该产品与 DogeOS（MyDoge 团队开发的基于零知识证明的 Layer-2 Rollup， Polychain Capital 领投）和 MyDoge 钱包 的协同，使 Cysic 矿机不仅能挖矿 DOGE，还能参与 ZK 验证，并通过 DOGE 奖励 + CYS 补贴 建立激励循环，增强用户黏性并融入 DogeOS 生态。

Cysic 的 Dogecoin 家庭矿机既是 务实的现金流落点，也是 长期 ZK/AI ASIC 的战略铺垫；通过“挖矿+ZK 验证”的混合模式，不仅积累市场与供应链经验，还为 Dogecoin 引入 可扩展、可验证、社区驱动的 L1+L2 新叙事。

七、Cysic生态布局与核心进展

1. 与 Succinct / Boundless Prover Network的合作 Cysic 已作为多节点 Prover 接入 Succinct Network，依托高性能 GPU 集群承接 SP1 zkVM 的实时证明任务，并在优化 GPU 代码层面与团队深度协作。与此同时，Cysic 也已加入 Boundless Mainnet Beta，为其 Proof Marketplace 提供硬件加速能力。

2. 早期合作项目（Scroll） 在早期阶段，Cysic 曾为 Scroll 提供高性能 ZK 计算，依托 GPU 集群为其承接大规模 Proving 任务，确保低延迟与低成本运行，累计生成超千万个证明。这一合作不仅验证了 Cysic 的工程实力，也为其后续在硬件加速和算力网络方向的探索奠定了基础。

3. 家庭矿机亮相 Token2049 Cysic 在 Token2049 发布其首款便携式家庭 ASIC 矿机 DogeBox 1，正式切入 Dogecoin/Scrypt 算力市场。该设备定位为“掌上级算力终端”。DogeBox 1 具备 轻量、低功耗、即插即用 特征，仅 55 W 功耗、125 MH/s 算力，机身仅 100×100×35 mm，支持 Wi-Fi 与蓝牙连接，噪音低于 35 dB，适合家庭与社区用户使用。 除 DOGE/LTC 挖矿外，设备还支持 DogeOS ZK 验证，实现 L1+L2 双层安全，并通过 DOGE 挖矿 + CYS 补贴 构建「DOGE → CYS → DogeOS」的三重激励循环。

4. 测试网收官，主网在即 Cysic 于 2025 年 9 月 18 日完成 Phase III: Ignition，标志测试网阶段正式结束并进入主网筹备期。继 Phase I 验证硬件与代币模型、Phase II 扩展 Genesis Node 规模后，本阶段全面验证了算力网络的用户参与度、激励机制与资产化逻辑。 Cysic 已在测试网阶段接入 Succinct、Aleo、Scroll 与 Boundless 等零知识项目，官网数据显示，测试网期间共汇聚 55,000+ 钱包地址、800万笔交易 与 100,000+ 预留高端 GPU 设备。Phase III：Ignition 测试网共吸引 136 万注册用户，累计处理 约 1,300 万笔交易，形成由 约 22.3 万 Verifiers 与 4.18 万 Provers 构成的 26 万+ 节点网络。激励层面，累计分发 约 146 万枚代币（73.3 万 $CYS + 73.3 万 $CGT） 与 460 万 FIRE，共有 48,000+ 用户参与质押，验证了其激励机制与算力网络的可持续性。 此外，从官网的生态地图来看，Cysic 已经与 ZK 与 AI 领域的核心项目形成了广泛连接，展现出其作为底层算力和硬件加速提供方的广泛兼容性和开放性。这些生态链接为未来在 ZK、AI 与 ComputeFi 路线的拓展提供了良好的外部接口与合作基础。 zkEVM 与 L2：zkSync、Scroll、Manta、Nil、Kakarot zkVM / Prover Network：Succinct、Risc0、Nexus、Axiom zk Coprocessor：Herodotus、Axiom 基础设施 / 跨链：zkCloud、ZKM、Polyhedra、Brevis 身份与隐私：zkPass、Human.tech 预言机：Chainlink、Blocksense AI 生态：Talus、Modulus Labs、Gensyn、Aspecta、Inference Labs

八、Cysic代币经济模型设计

Cysic Network 采用 双代币体系：网络代币 $CYS 与治理代币 $CGT。

• $CYS（网络代币）：为原生可转让资产，用于支付交易费用、节点抵押、区块奖励及网络激励，确保网络活跃度与经济安全。$CYS 也是计算提供者与验证者的主要激励来源。用户可通过质押 $CYS 获取治理权重，并参与算力池（Computing Pool）的资源分配与治理决策。

• $CGT（治理代币）：为不可转让资产，仅能通过抵押 $CYS 以 1:1 比例获得，并在解押周期更长的机制下参与 Computing Governance (CG)。$CGT 反映算力贡献与长期参与度，计算提供者需预留一定数量的 $CGT 作为准入保证金，以防止恶意行为。

在网络运行中，计算提供者将算力接入 Cysic Network，为 ZK、AI 与加密挖矿等任务提供服务。其收益来源包括区块奖励、外部项目激励及算力治理分配。算力的调度与奖励分布将根据多维因素动态调整，其中 外部项目激励（如 ZK、AI、Mining 奖励） 是关键权重。

九、团队背景及项目融资

Cysic 联合创始人兼首席执行官为Xiong (Leo) Fan，他曾任美国罗格斯大学计算机科学系助理教授。在此之前，他先后担任 Algorand 研究员、马里兰大学博士后研究员，并在康奈尔大学获得博士学位。Leo Fan 的研究长期聚焦于密码学及其在形式化验证与硬件加速中的交叉方向，已在 IEEE S&P、ACM CCS、POPL、Eurocrypt、Asiacrypt 等国际顶级会议和期刊发表多篇论文，涵盖同态加密、格密码、功能加密、协议验证等领域。他曾参与多个学术与行业项目，兼具理论研究与系统实现经验，并在国际密码学学术会议中担任程序委员会成员。

根据LinkedIn的公开信息，Cysic 团队由硬件加速、加密研究与区块链应用背景的成员组成，核心成员具备芯片设计与系统优化的产业经验，同时拥有欧美及亚洲顶尖高校的学术训练。团队在 硬件研发、零知识证明优化及运营拓展 等方向形成互补。

在融资方面，2024 年 5 月，Cysic 宣布完成 1200 万美元 Pre-A 轮融资，由 HashKey Capital 与 OKX Ventures 联合领投，参投方包括 Polychain、IDG、Matrix Partners、SNZ、ABCDE、Bit Digital、Coinswitch、Web3.com Ventures，以及 Celestia/Arbitrum/Avax 早期投资人 George Lambeth 与 Eternis 联合创始人 Ken Li 等知名天使。

十、ZK硬件加速市场竞品分析

1. 直接竞品（硬件加速型）

在硬件加速型 Prover 与 ComputeFi 赛道，Cysic 的核心对手包括 Ingonyama、Irreducible（前 Ulvetanna）、Fabric Cryptography、Supernational，均围绕“加速 ZK Proving 的硬件与网络”展开。

• Cysic：全栈化（GPU+ASIC+网络），主打 ComputeFi 叙事，优势在算力资产化与金融化，但ComputeFi 模式尚需市场教育，同时硬件量产也具备一定挑战。

• Irreducible：学术与工程结合，探索新代数结构（Binius）与 zkASIC，理论创新强，但其商业化落地节奏可能受制于 FPGA 规模化经济性。

• Ingonyama：开源友好，ICICLE SDK 已成为 GPU ZK 加速事实标准，生态采用率高，但缺乏自研硬件。

Fabric：定位为“软硬一体”路径，试图打造通用加密计算芯片（VPU），商业模式类似“CUDA + NVIDIA”，谋求更广泛的加密计算市场。

2. 间接竞品（ZK Marketplace / Prover Network / zk Coprocessor）

在 ZK Marketplace、Prover Network 与 zk Coprocessor 赛道，Cysic 当前更多扮演 上游算力供应商 的角色，而 Succinct、Boundless、Risc0、Axiom 等项目则通过 zkVM、任务调度和开放市场撮合切入同一客户群（L2、zkRollup、ZKML）。

短期来看，Cysic 与这些项目以协作为主：Succinct 负责任务路由，Cysic 提供高性能 Prover 节点；zk Coprocessor 则可能分流部分任务至 Cysic。 但长期若 Boundless 与 Succinct 的 Marketplace 模式（竞拍 vs 路由）继续壮大，而 Cysic 自建 Marketplace，则三方将在 客户入口层 不可避免地产生直接冲突。类似地，zk Coprocessor 若形成闭环，可能成为客户入口替代硬件直连，Cysic 有被边缘化为“代工厂”的风险。

十一、总结：商业逻辑、工程实现及潜在风险

商业逻辑

Cysic 以 **ComputeFi **为核心叙事，试图将算力从硬件生产、网络调度到金融化资产打通。短期依托 GPU 集群满足现有 ZK Prover 需求并形成营收；中期通过 Dogecoin 家庭 ASIC 矿机进入现金流成熟市场，验证量产能力并借助社群文化打开消费级硬件入口；长期目标是自研 ZK/AI 专用 ASIC，叠加 Node NFT 与 Compute Cube，实现算力资产化与市场化，构筑基础设施型护城河。

工程实现在硬件层面，Cysic 已完成 GPU 加速 Prover/Verifier 优化（MSM、FFT 并行化），并公布 ASIC 研发成果（1.3M Keccak/s 原型实验）。在网络层面，构建基于 Cosmos SDK 的验证链，支持 Prover 节点记账与任务分发，并以 Compute Cube/Node NFT 实现算力代币化。AI 方向上，推出 Verifiable AI 框架，通过 GPU 并行优化 Sumcheck 与有限域运算，实现可信推理，但与行业同类产品相比差异化有限。

潜在风险

1. 市场教育与需求不确定性：ComputeFi 模式尚属新概念，客户是否愿意通过 NFT/代币形式投资算力尚需市场验证。

2. ZK 业务需求不足：ZK Prover 行业仍处早期，现阶段 GPU 已能满足大部分需求，难以支撑 ASIC 的大规模出货，营收贡献有限。

3. ASIC 工程与量产风险：证明系统尚未完全标准化，ASIC 研发需 12–18 个月，叠加高额流片成本与量产良率不确定性，可能冲击商业化进度。

4. Doge 家庭矿机产能瓶颈：家庭场景整体市场容量有限，电价与社群驱动导致更多是“兴趣型”消费，难以形成稳定规模化收入。

5. AI 业务差异性不足：Cysic 的 Verifiable AI 虽展示 GPU 并行优化，但其云端推理服务差异化有限，Agent Marketplace 门槛较低，整体壁垒仍不突出。

6. 竞争格局动态：长期则可能与 Succinct、Boundless 等 zkMarketplace 或 zkCoprocessor 项目在客户入口层发生冲突，被动退居“上游代工”角色。