Vitalik Buterin の新しいお気に入り: GKR プロトコルとは何ですか?

Ethereum 共同創設者  Vitalik Buterin 持っています 明らかになった 暗号フレームワークへの関心が高まっている。 ゴールドライヒ・カハン・ロスブルム（GKR）プロトコル彼は、それが今日の最速の多くのものを動かす技術の重要な部分であると説明しています。 ゼロ知識（ZK）証明 システム.

彼の 最近の記事ブテリンは、GKRは中間データ層の処理を不要にすることで証明コストを大幅に削減できると説明している。その代わりに、GKRは 投入と産出のコミットメント計算をより効率的に証明できるようになります。

簡単に言えば、GKR は、計算が正しく行われたことを証明するツールである ZK 証明器をより高速かつ安価に実行するのに役立ちます。

基礎：GKRプロトコルの機能

GKRプロトコルは 暗号証明システム 複雑な計算をより少ない労力で検証できるように設計されています。ハッシュ関数やニューラルネットワーク処理など、複数のレイヤーにまたがって多数の小さな演算が繰り返されるタスクに特に効果的です。

GKRは計算のすべてのステップを記録するのではなく、プロセスを簡素化します。開始点と終了点のみをチェックし、その間のほとんどの処理はスキップします。この設計により、GKRは両方の用途に自然にフィットします。 ZK証明 　 機械学習の推論証明、これらは同様の構造パターンを共有しています。

この「バッチ×多層計算」というコンセプトが、GKRの効率性を支えています。GKRは、大規模なデータセットを多層処理しながらも、冗長な暗号化処理を避け、必要なものだけを保持します。

ゼロ知識証明においてGKRが重要な理由

ゼロ知識証明は、イーサリアムの長期的なスケーラビリティ計画の中核を成すものです。これにより、ある当事者は、関連するすべてのデータを提示することなく、計算が正しいことを証明できます。しかし、SNARKやSTARKのようなほとんどのゼロ知識証明システムは、すべての計算レイヤーを処理する必要があるため、膨大な計算能力を消費します。

GKR プロトコルはこのボトルネックを解決します。

ブテリンによれば、証明に使う場合 Poseidon2ハッシュ関数GKRは理論的な証明のオーバーヘッドを削減できる 100倍から10倍程度従来の STARK に比べて大幅に改善されています。

簡単に言えば、ZK 証明を 10 倍速く、安く作成できます。

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GKRの効率性を支える重要な要素

1. コミットメントの減少

従来のSTARK証明では、計算の中間層ごとにコミットメント（暗号要約）が必要です。それぞれのコミットメントには、膨大なハッシュ演算と多項式演算が含まれます。
GKRは、以下の点のみに注力することでこれを回避しています。 入力と出力証明ごとに何千もの操作を節約します。

2. サムチェックプロトコル

GKRの核心は サムチェック大規模な計算をやり直すことなく正しく実行されたことを確認する方法。

サムチェックの各ラウンドでは、特定の数学的関係がすべてのデータ層にわたって成り立つことを確認します。このプロセスは 軽量 　 並列化可能つまり、GPU またはマルチコア CPU 上で適切にスケーリングされます。

3. グルーエンのトリックと線形バッチング

ブテリンは次のような最適化についても言及している。 グルーエンのトリック 　 線形バッチ処理これにより、メモリと計算コストがさらに削減されます。これらの手法により、複数の類似した計算において検証ステップを個別に繰り返すのではなく、共有することが可能になります。

4. 部分ラウンドとPoseidon2ハッシュ

ブテリンは記事の中で、 Poseidon2ハッシュ関数 実例として、Poseidon2は演算処理に適した設計のため、ZKシステムでよく使用されます。GKRはこれを最適化します。 部分ラウンド— 3 次最初の要素のみを保持する軽量な数学的サイクル — 証明の整合性を低下させることなく時間を節約します。

GKRが他のプロトコルと統合する方法

GKRフレームワークは、次のような他の証明システムと組み合わせることができます。 ベースフォールド 　 FREE （高速リード・ソロモンインタラクティブオラクル近接証明）。これらの統合により、GKRベースの証明は強力な 多項式コミットメント多くのスケーラブルな ZK 実装の要件です。

これらの設定では、GKR は計算の「エンジン」として機能し、BaseFold や FRI などのシステムがデータのエンコードと検証の一貫性を処理します。

GKRとSTARKの比較

STARK（スケーラブルで透過的な知識論証）は、長年にわたり透過的なZK証明のデフォルトとして使用されてきました。STARKは安全でトラストレスですが、計算コストが高くなります。

ブテリンは、GKRが理論的なコストを 100xまで 従来のSTARKベースのシステムと比較して、実際の実装ではさらに優れた結果が示されており、 10倍のオーバーヘッド以下.

しかし、彼はこれらの数値はハードウェアの最適化に依存すると指摘しています。実際には、サムチェック中のメモリシャッフルによって速度が低下する可能性がありますが、GKRの構造は高度に並列化されているため、標準的なハッシュ手法よりもパフォーマンスは依然として優れています。

ゼロ知識そのもの

重要な違いが 1 つあります。 GKRはそれ自体ではゼロ知識プロトコルではない。 それは提供します 簡潔さつまり、証明は小さくなり、速くなりますが、情報は隠されません。

プライバシーを強化するために、GKR証明は ZK-スナーク or ZK-STARK システム。この階層化により、開発者はGKRのパフォーマンス向上と真のゼロ知識証明の機密性の利点を組み合わせることができます。

GKRの実践的な応用

Vitalikは、GKRの設計が幅広い計算負荷の高いタスクに適していることを強調しています。例としては、以下のようなものがあります。

• ハッシュ検証: 数百万のハッシュが正しく計算されたことを証明します。
• ブロックチェーン検証: Ethereum レイヤー 1 の ZK-EVM 証明をより高速に実行できるようになります。
• 機械学習の証明: 最小限の計算で大規模な言語モデル推論ステップを検証します。

GKRは暗号計算とAI計算の両方に適合するため、 ZK-ML（ゼロ知識機械学習） システム。

フィアット・シャミール・チャレンジ：注意が必要

ブテリン氏はまた、注意を促している。GKRは計算を高速化するが、その効率性にはトレードオフが伴う。予測可能性リスク 特定の回路では フィアット・シャミール・ヒューリスティック.

この手法はハッシュ関数を用いて対話型証明を非対話型証明に変換しますが、不注意に実装すると予測可能なランダム性が生じ、セキュリティが弱まる可能性があります。ブテリン氏は、このような脆弱性を防ぐために慎重な回路設計を推奨しています。

結論

GKRプロトコルは、暗号証明の構造化方法に新たな転換をもたらします。あらゆる中間ステップに過剰なコミットメントをするのではなく、プロセスを必要不可欠な要素だけに絞り込みます。

より高速で安価な検証を求める Ethereum やその他のブロックチェーン システムにとって、GKR は実用的な方法を提供します。 これはマーケティング上の約束ではなく、ZK と AI の両分野にわたる高速証明器の次世代の波をすでに支えている一連の数学的手法です。

その他情報

1. GKR チュートリアル - Vitalik Buterin による記事: https://vitalik.eth.limo/general/2025/10/19/gkr.html

2. Vitalik Buterin X プラットフォーム: https://x.com/VitalikButerin

3. ゼロ知識証明について: https://www.chainalysis.com/blog/introduction-to-zero-knowledge-proofs-zkps/