Autor:0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Zero-Knowledge-Beweise (ZK) – als eine Infrastruktur der nächsten Generation für Kryptographie und Skalierbarkeit – zeigen enormes Potenzial in der Blockchain-Skalierung, privater Berechnung, zkML und der Überprüfung über Ketten hinweg. Der Prozess der Beweisgenerierung ist jedoch äußerst rechenintensiv und latenzbelastet, was den größten Engpass für die industrielle Akzeptanz darstellt. ZK-Hardwarebeschleunigung hat sich daher als ein zentrales Enabler herausgestellt. In dieser Landschaft zeichnen sich GPUs durch Vielseitigkeit und Iterationsgeschwindigkeit aus, ASICs streben nach ultimativer Effizienz und großflächiger Leistung, während FPGAs als flexibles Mittelmaß fungieren, das Programmierbarkeit mit Energieeffizienz verbindet. Zusammen bilden sie die Hardwarebasis, die die reale Akzeptanz von ZK antreibt.
I. Die Branchenlandschaft der ZK-Hardwarebeschleunigung
GPU, FPGA und ASIC repräsentieren die drei Hauptwege der Hardware-Beschleunigung:
GPU (Grafikprozessor): Ein allgemein verwendeter paralleler Prozessor, ursprünglich für die Grafikdarstellung entwickelt, aber jetzt weit verbreitet in KI, ZK und wissenschaftlichem Rechnen.
FPGA (Field Programmable Gate Array): Ein konfigurierbarer Hardwarekreis, der immer wieder auf der Logikgatenebene „wie LEGO-Blöcke“ konfiguriert werden kann und eine Brücke zwischen allgemein verwendeten Prozessoren und spezialisierten Schaltungen schlägt.
ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): Ein dedizierter Chip, der für eine spezifische Aufgabe angepasst ist. Nach der Herstellung ist seine Funktion festgelegt – bietet die höchste Leistung und Effizienz, aber die geringste Flexibilität.
GPU-Dominanz:
GPUs sind zum Rückgrat sowohl der KI- als auch der ZK-Berechnung geworden.
In der KI machen die parallele Architektur von GPUs und das reife Software-Ökosystem (CUDA, PyTorch, TensorFlow) sie nahezu unersetzlich – die langfristige Hauptwahl sowohl für das Training als auch für die Inferenz.
In ZK bieten GPUs derzeit den besten Kompromiss zwischen Kosten und Verfügbarkeit, aber ihre Leistung in großen Ganzzahlmodulararithmen, MSM und FFT/NTT-Operationen ist durch Speicher- und Bandbreitenbeschränkungen begrenzt. Ihre Energieeffizienz und Skaleneffekte bleiben unzureichend, was auf den eventualen Bedarf an spezialisierterer Hardware hindeutet.
FPGA-Flexibilität:
Paradigms Investitionsthese 2022 hob FPGA als den „Sweet Spot“ hervor, der Flexibilität, Effizienz und Kostenbalance bietet. Tatsächlich sind FPGAs programmierbar, wiederverwendbar und schnell zu prototypisieren, geeignet für schnelle Algorithmusiteration, latenzempfindliche Umgebungen (z.B. Hochfrequenzhandel, 5G-Basisstationen), Edge-Computing unter Strombeschränkungen und sichere kryptografische Aufgaben.
FPGAs hingegen bleiben hinter GPUs und ASICs in Bezug auf Rohleistung und Skaleneffekte zurück. Strategisch sind sie am besten als Entwicklungs- und Iterationsplattformen geeignet, bevor die Algorithmen standardisiert werden, oder für Nischenvertikalen, die langfristige Anpassungen erfordern.
ASIC als Endspiel:
ASICs sind bereits dominant im Krypto-Mining (z.B. Bitcoins SHA-256, Litecoin/Dogecoins Scrypt). Durch die direkte Verdrahtung von Algorithmen in Silizium erzielen ASICs um Größenordnungen bessere Leistung und Energieeffizienz – sie werden zur exklusiven Infrastruktur für das Mining.
Im ZK-Proving (z.B. Cysic) und bei der KI-Inferenz (z.B. Google TPU, Cambricon) zeigen ASICs ähnliches Potenzial. Dennoch haben algorithmische Vielfalt und Betreibervariabilität im ZK die Standardisierung und die große Nachfrage verzögert. Sobald sich Standards festigen, könnten ASICs die ZK-Recheninfrastruktur neu definieren – mit 10–100× Verbesserungen in Leistung und Effizienz bei minimalen Grenzkosten nach der Produktion.
In der KI, wo sich die Trainingslasten schnell entwickeln und auf dynamischen Matrixoperationen basieren, werden GPUs die Hauptstütze für das Training bleiben. Dennoch werden ASICs in festgelegten, großangelegten Inferenzszenarien unersetzlichen Wert haben.
Dimensionenvergleich: GPU vs FPGA vs ASIC
In der Evolution der ZK-Hardwarebeschleunigung sind GPUs derzeit die optimale Lösung – sie balancieren Kosten, Zugänglichkeit und Entwicklungseffizienz aus und sind ideal für schnelle Bereitstellung und Iteration. FPGAs dienen eher als spezialisierte Werkzeuge, die in ultra-latenzempfindlichen, kleineren Interconnect- und Prototyp-Szenarien wertvoll sind, aber nicht mit GPUs in wirtschaftlicher Effizienz konkurrieren können.
Langfristig, wenn sich die ZK-Standards stabilisieren, werden ASICs als die zentrale Infrastruktur der Branche auftauchen, indem sie unvergleichliche Leistung pro Kosten und Energieeffizienz nutzen.
Gesamttrajektorie:
Kurzfristig – auf GPUs setzen, um Marktanteile zu gewinnen und Einnahmen zu generieren;
Mittelfristig – FPGAs für Verifizierung und Interconnect-Optimierung nutzen;
Langfristig – auf ASICs setzen, um einen nachhaltigen Rechenmoat aufzubauen.
II. Hardware-Perspektive: Die zugrunde liegenden technischen Barrieren der ZK-Beschleunigung
Cysics Kernstärke liegt in der Hardware-Beschleunigung für Zero-Knowledge-Proofs (ZK).
In dem repräsentativen Papier „ZK Hardware Acceleration: Die Vergangenheit, die Gegenwart und die Zukunft“ hebt das Team hervor, dass GPUs Flexibilität und Kosteneffizienz bieten, während ASICs in Bezug auf Energieeffizienz und Spitzenleistung übertreffen – jedoch Kompromisse zwischen Entwicklungskosten und Programmierbarkeit erfordern.
Cysic verfolgt eine Dual-Track-Strategie – kombiniert ASIC-Innovation mit GPU-Beschleunigung – und treibt ZK von „verifizierbar“ zu „in Echtzeit nutzbar“ durch einen Full-Stack-Ansatz von kundenspezifischen Chips bis hin zu allgemeinen SDKs voran.
1. Der ASIC-Weg: Cysic C1 Chip und dedizierte Geräte
Cysics selbstentwickelter C1-Chip basiert auf einer zkVM-basierten Architektur und bietet hohe Bandbreite und flexible Programmierbarkeit.
Auf dieser Basis plant Cysic, zwei Hardwareprodukte zu lancieren:
ZK Air: ein tragbarer Beschleuniger, ungefähr so groß wie ein iPad-Ladegerät, Plug-and-Play, konzipiert für leichte Verifizierung und Entwicklernutzung;
ZK Pro: ein Hochleistungs-System, das den C1-Chip mit Frontend-Beschleunigungsmodulen integriert und auf großangelegte zkRollup- und zkML-Workloads abzielt.
Cysics Forschung unterstützt direkt seine ASIC-Roadmap.
Das Team stellte Hypercube IR vor, eine ZK-spezifische Zwischendarstellung, die Beweis-Schaltungen in standardisierte parallele Muster abstrahiert – was die Schwierigkeit der Hardware-Übertragung reduziert. Es bewahrt explizit modulare Arithmetik und Speicherzugriffsmuster in der Schaltungslogik und ermöglicht eine bessere Hardware-Erkennung und -Optimierung.
In Million Keccak/s-Experimenten erzielte ein einzelner C1-Chip ~1,31M Keccak-Beweise pro Sekunde (~13× Beschleunigung), was das Durchsatz- und Energieeffizienzpotenzial spezialisierter Hardware demonstriert.
In der HyperPlonk-Hardwareanalyse zeigte das Team, dass MSM/MLE-Operationen gut parallelisiert werden, während Sumcheck ein Engpass bleibt.
Insgesamt entwickelt Cysic eine ganzheitliche Methodik über Compilerabstraktion, Hardwareverifizierung und Protokollanpassung, die eine starke Grundlage für die Produktentwicklung legt.
2. Der GPU-Weg: Allgemeines SDK + ZKPoG End-to-End-Stack
Auf der GPU-Seite entwickelt Cysic sowohl ein allgemeines Beschleunigungs-SDK als auch einen vollständigen ZKPoG (Zero-Knowledge Proof auf GPU) Stack:
Allgemeines GPU-SDK: aufgebaut auf Cysics maßgeschneidertem CUDA-Framework, kompatibel mit Plonky2, Halo2, Gnark, Rapidsnark und anderen Backends. Es übertrifft bestehende Open-Source-Frameworks in der Leistung, unterstützt mehrere GPU-Modelle und betont Kompatibilität und Benutzerfreundlichkeit.
ZKPoG: entwickelt in Zusammenarbeit mit der Tsinghua-Universität, es ist der erste End-to-End-GPU-Stack, der den gesamten Beweisfluss abdeckt – von der Zeugen-generierung bis zur polynomialen Berechnung. Mit verbraucherfreundlichen GPUs erreicht es bis zu 52× Beschleunigung (durchschnittlich 22,8×) und erweitert die Schaltkreisgröße um 1,6×, verifiziert über SHA256, ECDSA und MVM-Anwendungen.
Cysics wichtigster Differenzierungsfaktor liegt in seiner Hardware-Software-Co-Design-Philosophie.
Seine internen ZK-ASICs, GPU-Cluster und tragbaren Mining-Geräte bilden zusammen eine Full-Stack-Recheninfrastruktur, die eine tiefe Integration von der Chip-Ebene bis zur Protokoll-Ebene ermöglicht. Durch die Nutzung der Komplementarität zwischen der extremen Energieeffizienz und Skalierbarkeit von ASICs und der Flexibilität sowie der schnellen Iteration von GPUs hat sich Cysic als führender Anbieter von ZKP-Hardware für intensive Beweislasten positioniert – und erweitert nun diese Grundlage in Richtung der Finanzierung von ZK-Hardware (ComputeFi) als seine nächste industrielle Phase.
III. Protokoll-Perspektive: Cysic-Netzwerk – Eine universelle Beweis-Schicht unter PoC-Konsens
Am 24. September 2025 veröffentlichte das Cysic-Team das Cysic Network Whitepaper.
Das Projekt konzentriert sich auf ComputeFi, das GPU-, ASIC- und Mining-Hardware in programmierbare, verifizierbare und handelbare Rechenvermögen finanziert. Entwickelt mit Cosmos CDK, Proof-of-Compute (PoC)-Konsens und einer EVM-Ausführungsschicht, etabliert das Cysic-Netzwerk einen dezentralen „Aufgabenabgleich + Multi-Validierungs“-Marktplatz, der ZK-Proving, KI-Inferenz, Mining und HPC-Workloads unterstützt.
Durch die vertikale Integration selbstentwickelter ZK-ASICs, GPU-Cluster und tragbarer Miner, angetrieben von einem Dual-Token-Modell ($CYS / $CGT), zielt Cysic darauf ab, die Liquidität in der realen Rechenleistung zu erschließen – eine wichtige Lücke in der Web3-Infrastruktur zu füllen: verifizierbare Rechenleistung.
Modulare Architektur: Vier Ebenen der ComputeFi-Infrastruktur
Das Cysic-Netzwerk verfolgt eine bottom-up vierschichtige modulare Architektur, die bereichsübergreifende Expansion und verifiable Zusammenarbeit ermöglicht:
Hardware-Ebene:
Umfasst CPUs, GPUs, FPGAs, ASIC-Miner und tragbare Geräte – bildet das rechnerische Fundament des Netzwerks.Konsens-Ebene:
Basiert auf Cosmos CDK, unter Verwendung eines modifizierten CometBFT + Proof-of-Compute (PoC)Mechanismus, der Token-Staking und Rechen-Staking in die Gewichtung der Validierer integriert und sowohl rechnerische als auch wirtschaftliche Sicherheit gewährleistet.Ausführungsschicht:
Verwaltet Aufgabenplanung, Arbeitslast-Routing, Brücken und Abstimmungen, mit EVM-kompatiblen Smart Contracts die programmierbare, mehrdomänige Berechnung ermöglichen.Produkt-Ebene:
Dient als Anwendungsoberfläche – integriert ZK-Beweis-Märkte, KI-Inferenz-Frameworks, Krypto-Mining, und HPC-Module, während sie neue Aufgabentypen und Verifizierungsmethoden unterstützt.
ZK-Beweis-Ebene: Dezentralisierung trifft auf Hardware-Beschleunigung
Zero-Knowledge-Proofs ermöglichen die Überprüfung von Berechnungen, ohne zugrunde liegende Daten offenzulegen – jedoch ist die Generierung dieser Beweise zeit- und kostenintensiv. Das Cysic-Netzwerk verbessert die Effizienz durch dezentrale Prover + GPU/ASIC-Beschleunigung, während Off-Chain-Verifizierung und On-Chain-Aggregation Latenz und Verifizierungskosten auf Ethereum reduzieren.
Workflow: ZK-Projekte veröffentlichen Beweisaufgaben über Smart Contracts → dezentrale Prover konkurrieren, um Beweise zu generieren → Verifier führen eine Mehrparteienvalidierung durch → Ergebnisse werden über On-Chain-Verträge geregelt.
Durch die Kombination von Hardware-Beschleunigung mit dezentraler Orchestrierung baut Cysic eine skalierbare Beweis-Schicht, die ZK-Rollups, zkML und Cross-Chain-Anwendungen zugrunde liegt.
Node-Rollen: Cysic Prover-Mechanismus
Innerhalb des Netzwerks sind Prover-Knoten für rechenintensive Berechnungen verantwortlich.
Benutzer können ihre eigenen Rechenressourcen beitragen oder Digital Harvester-Geräte kaufen, um Beweisaufgaben auszuführen und $CYS / $CGT-Belohnungen zu verdienen. Ein Multiplikatorfaktor steigert die Geschwindigkeit der Aufgabenerfassung. Jeder Knoten muss 10 CYS als Sicherheit einsetzen, die bei Fehlverhalten gekürzt werden kann.
Derzeit besteht die Hauptaufgabe darin, ETHProof Prover – ZK-Beweise für Ethereum-Hauptnetzblöcke zu generieren und die ZK-Skalierbarkeit der Basisebene voranzutreiben.
Prover bilden somit das rechnerische und sicherheitstechnische Rückgrat des Cysic-Netzwerks und bieten auch vertrauenswürdige Rechenleistung für zukünftige KI-Inferenz- und AgentFi-Anwendungen.
Node-Rollen: Cysic Verifier-Mechanismus
Zusätzlich zu Prover übernehmen Verifier-Knoten die leichte Beweisverifizierung, um die Sicherheit und Skalierbarkeit des Netzwerks zu erhöhen.
Benutzer können Verifier auf einem PC, Server oder über die offizielle Android-App ausführen, wobei der Multiplikator auch die Aufgabeneffizienz und -belohnungen steigert.
Die Teilnahmebarriere ist viel niedriger – es sind nur 0,5 CYS als Sicherheit erforderlich. Verifier können jederzeit ein- oder austreten, was die Teilnahme zugänglich und flexibel macht.
Dieses kostengünstige, leicht zugängliche Modell erweitert Cysics Reichweite auf mobile und allgemeine Nutzer und stärkt die Dezentralisierung und vertrauenswürdige Verifizierung im gesamten Netzwerk.
Netzwerkstatus und Ausblick
Am 15. Oktober 2025 hat das Cysic-Netzwerk einen bedeutenden frühen Meilenstein erreicht:
≈42.000 Prover-Knoten und über 100.000 Verifier-Knoten
≈91.000 insgesamt abgeschlossene Aufgaben
≈700.000 $CYS/$CGT als Belohnungen verteilt
Trotz der beeindruckenden Knotenanzahl bleiben jedoch Aktivität und rechnerischer Beitrag aufgrund von Eintritts- und Hardwareunterschieden ungleichmäßig. Derzeit ist das Netzwerk mit drei externen Projekten integriert, was den Beginn seines Ökosystems markiert. Ob Cysic sich zu einem stabilen Rechenmarktplatz und einer zentralen ComputeFi-Infrastruktur entwickeln kann, wird von weiteren realen Integrationen und Partnerschaften in den kommenden Phasen abhängen.
IV. KI-Perspektive: Cysic AI – Cloud-Dienste, AgentFi und verifiable Inference
Cysic AI's Geschäftsrahmen folgt einer dreistufigen Struktur – Produkt, Anwendung und Strategie: An der Basis bietet Serverless Inference standardisierte APIs, um die Barriere für den Zugriff auf KI-Modelle zu senken; In der Mitte untersucht der Agent Marketplace On-Chain-Anwendungen von KI-Agenten und autonome Zusammenarbeit; An der Spitze integriert Verifiable AI ZKP + GPU-Beschleunigung, um vertrauenswürdige Inferenz zu ermöglichen, was die langfristige Vision von ComputeFi repräsentiert.
1. Standardprodukt-Ebene: Cloud-Inferenzdienst (Serverless Inference)
Cysic AI bietet sofortige, nutzungsabhängige Inferenzdienste an, die es Nutzern ermöglichen, große Sprachmodelle über APIs aufzurufen, ohne Rechencluster verwalten oder warten zu müssen.
Dieses serverlose Design erzielt kostengünstige und flexible intelligente Integration sowohl für Entwickler als auch für Unternehmen.
Derzeit unterstützte Modelle umfassen:
Meta-Llama-3-8B-Instruct (Aufgaben- & Dialogoptimierung)
QwQ-32B (verstehensverbessert)
Phi-4 (leichtes Anweisungsmodell)
Llama-Guard-3-8B (Inhaltsprüfungsüberprüfung)
Diese decken vielfältige Bedürfnisse ab – von allgemeinen Gesprächen und logischem Denken bis hin zu Compliance-Prüfungen und Edge-Einsätzen.
Der Dienst balanciert Kosten und Effizienz und unterstützt sowohl schnelle Prototypen für Entwickler als auch großangelegte Inferenz für Unternehmen und bildet eine grundlegende Schicht in Cysics vertrauenswürdiger KI-Infrastruktur.
2. Anwendungsebene: Dezentraler intelligenter Agenten-Marktplatz (Agent Marketplace)
Der Cysic-Agenten-Marktplatz fungiert als dezentrale Plattform für KI-Agentenanwendungen. Benutzer können einfach ihre Phantom-Wallet verbinden, die Verifizierung abschließen und mit verschiedenen Agenten interagieren – Zahlungen werden automatisch über Solana USDC abgewickelt.
Derzeit integriert die Plattform drei Kernagenten:
X Trends Agent – analysiert Echtzeit-X (Twitter)-Trends und generiert kreative MEME-Münzkonzepte.
Logo Generator Agent – erstellt sofort benutzerdefinierte Projektlogos aus Benutzerbeschreibungen.
Publisher Agent – setzt MEME-Münzen im Solana-Netzwerk mit einem Klick ein (z.B. über Pump.fun).
Technisch nutzt der Marktplatz das Agent Swarm Framework, um mehrere autonome Agenten in kollaborative Arbeitsgruppen (Schwärme) zu koordinieren, was Arbeitsteilung, Parallelität und Fehlertoleranz ermöglicht.
Wirtschaftlich verwendet es das Agent-to-Agent-Protokoll, um On-Chain-Zahlungen und automatisierte Anreize zu erreichen, wobei die Nutzer nur für erfolgreiche Aktionen bezahlen.
Zusammen bilden diese Funktionen einen vollständigen On-Chain-Zyklus – Trendanalyse → Inhaltserstellung → Bereitstellung, was demonstriert, wie KI-Agenten finanziert und in das ComputeFi-Ökosystem integriert werden können.
3. Strategische Schicht: Hardware-beschleunigte verifiable Inferenz (Verifiable AI)
Eine zentrale Herausforderung in der KI-Inferenz ist das Vertrauen – wie kann mathematisch garantiert werden, dass ein Inferenzresultat korrekt ist, ohne Eingaben oder Modellgewichte offenzulegen?
Verifiable AI adressiert dies durch Zero-Knowledge-Proofs (ZKPs) und gewährleistet kryptografische Sicherheit über die Modelloutputs.
Traditionelle ZKML-Beweisgenerierung ist jedoch zu langsam für die Echtzeitnutzung.
Cysic löst dies durch GPU-Hardwarebeschleunigung und führt drei Schlüsseltechnologien ein:
Parallelisiertes Sumcheck-Protokoll:
Zerlegt große polynomiale Berechnungen in Zehntausende von CUDA-Threads, die parallel laufen, und erzielt eine nahezu lineare Beschleunigung im Verhältnis zur GPU-Kernanzahl.Benutzerdefinierte endliche Feldarithmetik-Kerne:
Tief optimiert über Registerzuordnung, gemeinsamen Speicher und Warp-Level-Parallelen, um Engpässe in der modularen Arithmetik zu überwinden – wodurch GPUs konstant gesättigt und effizient bleiben.End-to-End-ZKPoG-Beschleunigungsstack:
Deckt die gesamte Kette ab – von Zeugengenerierung bis zur Beweiserschaffung und -verifizierung, kompatibel mit Plonky2 und Halo2Backends.
Benchmarking zeigt bis zu 52× Beschleunigung gegenüber CPUs und ~10× Beschleunigung bei CNN-4M-Modellen.
Durch dieses Optimierungspaket bringt Cysic verifiable Inference von „theoretisch möglich, aber praktisch zu langsam“ zu „in Echtzeit einsetzbar“.
Dies reduziert die Latenz und die Kosten dramatisch, wodurch verifiable AI zum ersten Mal in realen, latenzsensitiven Anwendungen praktikabel wird.
Die Plattform unterstützt PyTorch und TensorFlow – Entwickler können ihr Modell einfach in ein VerifiableModule einwickeln, um sowohl Inferenzresultate als auch entsprechende kryptografische Beweise zu erhalten, ohne den bestehenden Code zu ändern.
Auf seiner Roadmap plant Cysic, die Unterstützung für CNN-, Transformer-, Llama- und DeepSeek-Modelle zu erweitern, Echtzeit-Demos für Gesichtserkennung und Objekterkennung zu veröffentlichen und Open-Source-Code, Dokumentation und Fallstudien bereitzustellen, um die Zusammenarbeit in der Gemeinschaft zu fördern.
Cysic AI's dreischichtige Roadmap bildet eine Bottom-Up-Evolutionslogik:
Serverless Inference löst „kann es genutzt werden“;
Agent Marketplace beantwortet „kann es angewendet werden“;
Verifiable AI stellt sicher, dass „kann es vertraut werden“.
Die ersten beiden dienen als Übergangs- und Experimentierphasen, während die wahre strategische Differenzierung in Verifiable AI liegt – wo Cysic ZK-Hardwarebeschleunigung und dezentrale Rechennetzwerke integriert, um seinen langfristigen Wettbewerbsvorteil innerhalb des ComputeFi-Ökosystems zu etablieren.
V. Finanzierungs-Perspektive: NFT-basierter Zugriff auf Berechnungen und ComputeFi-Knoten
Das Cysic-Netzwerk führt das „Digital Compute Cube“ Node NFT ein, das hochleistungsfähige Rechenvermögen wie GPUs und ASICs tokenisiert und ein ComputeFi-Gateway schafft, das für Mainstream-Nutzer zugänglich ist. Jedes NFT fungiert als verifizierbare Knotengenehmigung und repräsentiert gleichzeitig Ertragsrechte, Governance-Rechte und Teilnahmerechte.
Benutzer können die Teilnahme an ZK-Proving, KI-Inferenz und Mining-Aufgaben delegieren oder proxyweise durchführen – ohne physische Hardware zu besitzen – und direkt $CYS-Belohnungen verdienen.
Das gesamte NFT-Angebot beträgt 29.000 Einheiten, mit etwa 16,45 Millionen CYS verteilt (1,65% des Gesamtangebots, innerhalb der gemeinschaftlichen Zuteilungsobergrenze von 9%).
Vesting: 50% bei TGE freigeschaltet + 50% linear über sechs Monate.
Über feste Token-Zuteilungen hinaus genießen Inhaber Multiplikator-Anreize (bis zu 1,2×), vorrangigen Zugang zu Rechenaufgaben und Stimmgewicht.
Öffentliche Verkäufe sind beendet, und die NFTs sind jetzt auf dem OKX NFT-Marktplatz handelbar.
Im Gegensatz zu traditionellen Cloud-Compute-Vermietungen repräsentiert das Compute Cube-Modell das On-Chain-Eigentum an physischer Recheninfrastruktur und kombiniert:
Festverzinsliches Token-Ertrag: Jedes NFT sichert eine garantierte Zuteilung von $CYS.
Echtzeit-Rechenbelohnungen: An das Netzwerk angeschlossene Arbeitslasten (ZK-Proving, KI-Inferenz, Krypto-Mining) verteilen Einnahmen direkt an die Wallets der Inhaber.
Governance und Prioritätsrechte: Inhaber erhalten Stimmrechte bei der Zeitplanung von Rechenoperationen und Protokoll-Upgrades sowie frühzeitige Zugangsprivilegien.
Positiver Feedback-Schleifen: Mehr Arbeitslasten → mehr Belohnungen → stärkere Staking → stärkeren Einfluss auf die Governance.
Im Wesentlichen wandeln Node-NFTs fragmentierte GPU/ASIC-Ressourcen in liquide On-Chain-Vermögenswerte um und eröffnen einen neuen Investitionsmarkt für Rechenleistung in der Ära des steigenden Bedarfs an KI und ZK. Dieses ComputeFi-Flywheel – mehr Aufgaben → mehr Belohnungen → stärkere Governance – fungiert als zentrale Brücke zur Erweiterung von Cysics Rechennetzwerk auf Einzelhandelsbeteiligte.
VI. Anwendungsfall für Verbraucher: Heim-ASIC-Miner (Dogecoin & Cysic)
Dogecoin, 2013 gestartet, verwendet Scrypt PoW und wird seit 2014 gemeinsam mit Litecoin (AuxPoW) abgebaut, was die Hashpower für eine stärkere Netzwerksicherheit teilt. Die Tokenomics umfasst eine unbegrenzte Versorgung mit einer festen jährlichen Ausgabe von 5 Milliarden DOGE, die die Gemeinschaft und Zahlung nutzen. Unter allen ASIC-basierten PoW-Coins bleibt Dogecoin nach Bitcoin die beliebteste – seine Meme-Kultur und loyale Gemeinschaft erhalten die langfristige Bindung des Ökosystems.
Auf der Hardwareseite haben Scrypt-ASICs das GPU/CPU-Mining vollständig ersetzt, wobei industrielle Miner wie Bitmain Antminer L7/L9 dominieren. Im Gegensatz zum industriellen Mining von Bitcoin unterstützt Dogecoin jedoch weiterhin das Home-Mining, wobei Geräte wie Goldshell MiniDoge, Fluminer L1 und ElphaPex DG Home 1 Einzelhandelsminern dienen, die Cashflow und Gemeinschaftsengagement kombinieren.
Für Cysic bietet der Eintritt in den Dogecoin-ASIC-Sektor drei strategische Vorteile:
Niedrigere technische Schwelle: Scrypt-ASICs sind einfacher als ZK-ASICs, was eine schnellere Validierung der Massenproduktion und Lieferfähigkeiten ermöglicht.
Reifer Cashflow: Mining generiert sofortige und stabile Einnahmequellen.
Lieferkette & Markenbildung: Die Dogecoin-ASIC-Produktion stärkt Cysic’s Fertigungs- und Marktexpertise und ebnet den Weg für zukünftige ZK/AI-ASICs.
Daher stellen Heim-ASIC-Miner eine pragmatische Einnahmequelle und einen strategischen Übergang für Cysics langfristige ZK/AI-Hardware-Roadmap dar.
Cysic Tragbarer Dogecoin Miner: Eine Heim-Innovation
Während Token2049 stellte Cysic die DogeBox 1 vor, einen tragbaren Scrypt-ASIC-Miner für Heim- und Gemeinschaftsanwender – konzipiert als verifizierbares, verbraucherfreundliches Rechen-Terminal:
Portabel & energieeffizient: taschengroß, 55 W Leistung, geeignet für Haushalte und kleine Setups.
Plug-and-Play: verwaltet über eine mobile App, gebaut für globale Einzelhandelsnutzer.
Doppelfunktionalität: mined DOGE und verifiziert DogeOS-ZK-Beweise, erreicht L1 + L2-Sicherheit.
Zirkulärer Anreiz: integriert DOGE-Mining + CYS-Belohnungen, bildet eine DOGE → CYS → DogeOS-Wirtschaftsschleife.
Dieses Produkt synergiert mit DogeOS (einem ZK-basierten Layer-2-Rollup, das vom MyDoge-Team entwickelt und von Polychain Capital unterstützt wird) und MyDoge Wallet, wodurch DogeBox-Nutzer DOGE minen und an der ZK-Validierung teilnehmen können – die DOGE-Belohnungen + CYS-Subventionen kombinieren, um das Engagement zu verstärken und direkt in das DogeOS-Ökosystem zu integrieren.
Der Cysic Dogecoin-Heim-Miner dient somit sowohl als praktisches Cashflow-Gerät als auch als strategische Brücke zur ZK/AI-ASIC-Einführung.
Durch die Kombination von Mining + ZK-Verifizierung gewinnt Cysic praktische Erfahrungen in der Marktdistribution und Hardware-Skalierung – während es eine skalierbare, verifizierbare, gemeinschaftsgetrieben Narrative für L1 + L2 im Dogecoin-Ökosystem bringt.
VII. Ecosystem Expansion und Kernfortschritt
Zusammenarbeit mit Succinct & Boundless Prover-Netzwerken: Cysic agiert als Multi-Node-Prover innerhalb des Succinct-Netzwerks und nutzt seine GPU-Cluster, um SP1 zkVM-Echtzeitbeweise zu verarbeiten und GPU-Optimierungsschichten gemeinsam zu entwickeln. Es hat sich auch dem Boundless Mainnet Beta angeschlossen und bietet Hardwarebeschleunigung für seinen Proof-Marktplatz.
Frühe Partnerschaft mit Scroll: In den frühen Phasen stellte Cysic leistungsstarke ZK-Berechnungen für Scroll bereit, führte großangelegte Beweisaufgaben auf GPU-Clustern mit niedriger Latenz und Kosten aus und generierte über 10 Millionen Beweise. Dies validierte Cysics Ingenieursfähigkeit und legte die Grundlage für die zukünftige Entwicklung des Computer-Netzwerks.
Heim-Miner-Debüt bei Token2049: Cysics DogeBox 1 tragbarer ASIC-Miner trat offiziell in den Dogecoin/Scrypt-Rechenmarkt ein. Spezifikationen: 55 W Leistung, 125 MH/s Hashrate, 100 × 100 × 35 mm, Wi-Fi + Bluetooth-Unterstützung, Geräuschpegel < 35 dB – ideal für den Heim- oder Gemeinschaftsgebrauch. Über DOGE/LTC-Mining hinaus unterstützt es DogeOS-ZK-Verifizierung und erreicht eine Dual-Layer (L1 + L2) Sicherheit und bildet eine DOGE → CYS → DogeOS-Anreizschleife.
Testnet-Abschluss & Mainnet-Bereitschaft: Am 18. September 2025 schloss Cysic Phase III: Ignition ab, was das Ende seines Testnetzes und den Übergang zum Mainnet-Start markiert.
Das Testnetz hat Succinct, Aleo, Scroll und Boundless an Bord geholt und über 55.000 Wallets, 8 Millionen Transaktionen und über 100.000 reservierte High-End-GPU-Geräte angezogen. 1,36 Millionen registrierte Benutzer, 13 Millionen Transaktionen, ~223 k Verifier + 41,8 k Prover = über 260 k Gesamtknoten. 1,46 Millionen insgesamt verteilte Tokens (733 k $CYS + 733 k $CGT + 4,6 Millionen FIRE) und über 48.000 Benutzer haben gestaked, was sowohl die Nachhaltigkeit der Anreize als auch die Skalierbarkeit des Netzwerks validiert.
Überblick über die Integration des Ökosystems: Laut Cysics offizieller Ökosystemkarte ist das Netzwerk jetzt untereinander verbunden mit führenden ZK- und KI-Projekten, was seine Hardware-Kompatibilität und Offenheit über den dezentralisierten Compute-Stack unterstreicht.
Diese Integrationen stärken Cysics Position als grundlegender Compute- und Hardware-Beschleunigungsanbieter, der zukünftige Expansionen in ZK, KI und ComputeFiÖkosysteme unterstützt. Partnerkategorien:zkEVM / L2: zkSync, Scroll, Manta, Nil, Kakarot
zkVM / Prover-Netzwerke: Succinct, Risc0, Nexus, Axiom
zk-Koprozessoren: Herodotus, Axiom
Infra / Cross-Chain: zkCloud, ZKM, Polyhedra, Brevis
Identität & Privatsphäre: zkPass, Human.tech
Orakel: Chainlink, Blocksense
KI-Ökosystem: Talus, Modulus Labs, Gensyn, Aspecta, Inference Labs
VIII. Token Economics Design
Das Cysic-Netzwerk verfolgt ein Dual-Token-System: das Netzwerk-Token $CYS und das Governance-Token $CGT.
$CYS (Netzwerk-Token):
Ein natives, übertragbares Vermögen, das zur Zahlung von Transaktionsgebühren, zur Knotenstärkung, für Blockbelohnungen und Netzwerkanreize verwendet wird – sichert Netzwerkaktivität und wirtschaftliche Sicherheit. $CYS ist auch der primäre Anreiz für Rechenanbieter und Verifier. Nutzer können $CYS staken, um Stimmgewicht zu erhalten und an der Ressourcenallokation und Governance-Entscheidungen des Computing Pools teilzunehmen.
$CGT (Governance-Token):
Ein nicht übertragbares Vermögen, das 1:1 durch das Sperren von $CYS geprägt wird, mit einer längeren Unbonding-Periode zur Teilnahme an der Computing Governance (CG). $CGT spiegelt den Rechenbeitrag und die langfristige Teilnahme wider. Rechenanbieter müssen einen Reservebestand von $CGT als Eintrittsbindung aufrechterhalten, um böswilliges Verhalten abzuhalten.
Während des Netzwerkbetriebs verbinden Rechenanbieter ihre Ressourcen mit dem Cysic-Netzwerk, um ZK-, KI- und Krypto-Mining-Workloads zu bedienen. Einnahmequellen umfassen Blockbelohnungen, externe Projektanreize und Verteilungen für Rechenverwaltung. Die Zeitplanung und Belohnungsverteilung werden dynamisch durch mehrere Faktoren angepasst, wobei externe Projektanreize (z.B. ZK, KI, Mining-Belohnungen) ein wichtiges Gewicht haben.
IX. Team-Hintergrund & Fundraising
Mitbegründer & CEO: Xiong (Leo) Fan.
Zuvor Assistenzprofessor für Informatik an der Rutgers University (USA); ehemaliger Forscher bei Algorand und Postdoktorand an der University of Maryland; Ph.D. von der Cornell University. Leos Forschung konzentriert sich auf Kryptografie und deren Schnittstellen mit formaler Verifizierung und Hardware-Beschleunigung, mit Veröffentlichungen an führenden Veranstaltungsorten wie IEEE S&P, ACM CCS, POPL, Eurocrypt und Asiacrypt, die homomorphe Verschlüsselung, Gitterkryptografie, funktionale Verschlüsselung und Protokollverifizierung umfassen. Er hat zu mehreren akademischen und Industrieprojekten beigetragen, die theoretische Tiefe mit Systemimplementierung kombinieren und war in Programmkomitees internationaler Kryptographie-Konferenzen tätig.
Laut öffentlichen Informationen auf LinkedIn kombiniert das Cysic-Team Hintergründe in Hardware-Beschleunigung, kryptografischer Forschung und Blockchain-Anwendungen. Kernmitglieder haben Branchenerfahrung im Chipdesign und in der Systemoptimierung sowie akademisches Training von führenden Institutionen in den USA, Europa und Asien. Die Stärken des Teams sind komplementär in den Bereichen Hardware-Forschung und -Entwicklung, ZK-Optimierung und Geschäftsoperationen.
Fundraising:
Im Mai 2024 gab Cysic eine Pre-A-Runde von 12 Millionen Dollar bekannt, die gemeinsam von HashKey Capital und OKX Ventures geleitet wurde, mit Beteiligung von Polychain, IDG, Matrix Partners, SNZ, ABCDE, Bit Digital, Coinswitch, Web3.com Ventures sowie bemerkenswerten Investoren wie George Lambeth (früherer Investor in Celestia/Arbitrum/Avax) und Ken Li (Mitbegründer von Eternis).
X. Wettbewerbslandschaft in der ZK-Hardwarebeschleunigung
1) Direkte Wettbewerber (Hardware-Beschleunigt)
Im Bereich der hardwarebeschleunigten Prover und ComputeFi-Tracks gehören Cysics Kernmitbewerber zu Ingonyama, Irreducible (ehemals Ulvetanna), Fabric Cryptography und Supernational – alle konzentrieren sich auf „Hardware + Netzwerke, die ZK-Proving beschleunigen“.
Cysic: Full-Stack (GPU + ASIC + Netzwerk) mit einer ComputeFi-Erzählung. Stärken liegen in der Tokenisierung/Finanzierung von Rechenleistungen; Herausforderungen umfassen Markterziehung und Massenproduktion von Hardware.
Irreducible: Starke Theorie + Ingenieurwesen; erkundet neue algebraische Strukturen (Binius) und zkASIC. Hohe theoretische Innovation; der Kommerzialisierungstakt könnte durch die Wirtschaftlichkeit von FPGA eingeschränkt sein.
Ingonyama: Open-Source-freundlich; das ICICLE-SDK ist ein de facto GPU-ZK-Beschleunigungsstandard mit hoher Ökosystemakzeptanz, jedoch ohne interne Hardware.
Fabric: „Hardware-Software-Co-Design“-Weg; Entwicklung eines VPU (Verifiable Processing Unit)-allgemeinen Crypto-Compute-Chips – Geschäftsmodell ähnlich „CUDA + NVIDIA“, das auf einen breiteren kryptografischen Compute-Markt abzielt.
2) Indirekte Wettbewerber (ZK-Marktplatz / Prover-Netzwerk / zk-Koprozessor)
In ZK-Marktplätzen, Prover-Netzwerken und zk-Koprozessoren agiert Cysic derzeit mehr als ein upstream Rechenanbieter, während Succinct, Boundless, Risc0, Axiom dieselben Endkunden (L2s, zkRollups, zkML) über zkVMs, Aufgaben-Routing und offene Märkte anvisieren.
Kurzfristig: Kooperation dominiert. Succinct leitet Aufgaben; Cysic liefert leistungsstarke Prover. zk-Koprozessoren können Aufgaben an Cysic auslagern.
Langfristig: Wenn Boundless und Succinct ihre Marktplatzmodelle (Auktion vs. Routing) skalieren, während Cysic ebenfalls einen Marktplatz aufbaut, ist ein direkter Wettbewerb auf der Kundenzugangs-Schicht wahrscheinlich. Ebenso könnte eine reife zk-Koprozessor-Schleife den direkten Hardware-Zugang disintermediieren und Cysics Marginalisierung als „Upstream-Auftragnehmer“ riskieren.
XI. Fazit: Geschäftslogik, technische Ausführung und potenzielle Risiken
Geschäftslogik
Cysic konzentriert sich auf die ComputeFi-Erzählung – die Verbindung von Rechenleistung von der Hardwareproduktion und der Netzwerkplanung zu finanziellen Vermögenswerten.
Kurzfristig: Nutzen Sie GPU-Cluster, um die aktuelle Nachfrage nach ZK-Provern zu decken und Einnahmen zu generieren.
Mittelfristig: Eintritt in einen reifen Cashflow-Markt mit Dogecoin-Heim-ASIC-Minern, um die Massenproduktion zu validieren und auf von der Gemeinschaft getriebenes Einzelhandels-Hardware zuzugreifen.
Langfristig: Entwicklung spezieller ZK/AI-ASICs, kombiniert mit Node-NFTs / Compute-Cubes, um Rechenleistung zu aktivieren und zu vermarkten – ein Infrastruktur-Level-Moat aufzubauen.
Technische Ausführung
Hardware: Abgeschlossene GPU-beschleunigte Prover/Verifier-Optimierungen (MSM/FFT-Parallelschaltung); offengelegte ASIC-Forschung & -Entwicklung (1,3M Keccak/s Prototyp).
Netzwerk: Aufbau einer Validierungskette auf Basis des Cosmos SDK für die Prover-Buchhaltung und Aufgabenverteilung; tokenisierte Berechnungen über Compute Cube / Node NFTs.
KI: Veröffentlichung des Verifiable AI-Rahmens; beschleunigte Sumcheck- und endliche Feldarithmetik über GPU-Parallelismus für vertrauenswürdige Inferenz – obwohl die Differenzierung von Mitbewerbern begrenzt bleibt.
Potenzielle Risiken
Markterziehung & Nachfrageunsicherheit: ComputeFi ist neu; es ist unklar, ob Kunden in Berechnungen über NFTs/Tokens investieren werden.
Unzureichende ZK-Nachfrage: Der Prover-Markt ist früh; die derzeitige GPU-Kapazität könnte die meisten Bedürfnisse befriedigen, was die Skalierung der ASIC-Auslieferungen und Einnahmen einschränkt.
Risiko der ASIC-Engineering- und Massenproduktion: Beweissysteme sind nicht vollständig standardisiert; die ASIC-Forschung und -Entwicklung dauert 12–18 Monate mit hohen Kosten für das Tape-Out und unsicheren Erträgen – was die Kommerzialisierungszeitpläne beeinträchtigt.
Kapazitätsbeschränkungen beim Heim-Mining: Der Haushaltsmarkt ist begrenzt; Stromkosten und gemeinschaftsgetriebenes Verhalten neigen zu „Enthusiastenverbrauch“, was stabile Skaleneinnahmen behindert.
Begrenzte KI-Differenzierung: Trotz GPU-paralleler Optimierungen sind Cloud-Inferenzdienste commodifiziert und der Agent-Marketplace hat niedrige Barrieren – die Gesamtverteidigungsfähigkeit bleibt moderat.
Wettbewerbsdynamik: Langfristige Konflikte auf der Kundenzugangs-Ebene mit Succinct/Boundless (Marktplätze) oder reifen zk-Koprozessoren könnten Cysic in eine upstream „Auftragsfertiger“-Rolle drängen.
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