Lagrange đang xây dựng một lớp chứng minh vô hạn cho Web3 – một hạ tầng không biết (ZK) phi tập trung cho phép các chứng minh có thể xác minh trên dữ liệu chuỗi chéo, DeFi và suy diễn AI. Với token LA vừa được ra mắt, được hỗ trợ bởi khoản huy động 17,2 triệu đô la và đã được niêm yết trên Binance, Coinbase và các nền tảng khác, Lagrange nhắm đến việc mở rộng xác minh mật mã và khẳng định vị trí của mình như là nền tảng cơ bản cho AI có thể xác minh thông qua Mạng Chứng minh ZK, ZK Coprocessor và hệ thống DeepProve zkML.
Trong cuộc phỏng vấn Tin tức Binance này, đội ngũ Lagrange giải thích cách nhu cầu chứng minh thúc đẩy kinh tế token, các tích hợp trong thế giới thực (như airdrop 15 triệu LA cho HODLer Binance và các quan hệ đối tác) có nghĩa là gì cho người dùng, và cách Lagrange dự định chuyển từ sự tò mò về ZK sang nhu cầu Web3.
1. Bạn sẽ giải thích ngắn gọn sứ mệnh của Lagrange cho người dùng Binance mới tìm hiểu về token LA như thế nào?
Lagrange đang xây dựng nền tảng mật mã cho AI có thể xác minh. Sứ mệnh của chúng tôi là đảm bảo rằng mọi quyết định của AI – dù là dự đoán, phân loại hay hành động tự động – đều có thể chứng minh được thông qua xác minh mật mã. DeepProve của Lagrange cho phép bất kỳ ai chứng minh rằng một hệ thống AI đã chạy đúng mô hình và đưa ra câu trả lời chính xác. Với token LA, bạn không chỉ đầu tư vào hạ tầng, mà còn cung cấp sức mạnh cho một mạng lưới chứng minh phi tập trung mang lại sự minh bạch và trách nhiệm cho AI, DeFi và dữ liệu chuỗi chéo.
2. Điều gì còn thiếu trong các mô hình blockchain hoặc oracle hiện có khiến bạn phải sáng tạo ra một mạng lưới chứng minh ZK phi tập trung?
Các oracle và rollup truyền thống có thể xác minh những gì đã xảy ra, nhưng họ không thể chứng minh tại sao hoặc như thế nào. Sự phân biệt đó rất quan trọng trong AI. Chúng tôi cần xác minh logic đứng sau đầu ra của một mô hình AI mà không tiết lộ dữ liệu nhạy cảm hoặc trọng số. Đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng Mạng Chứng minh Lagrange được tối ưu hóa cho suy diễn AI ngoài chuỗi, truy vấn SQL và trạng thái chuỗi chéo phức tạp – điều mà không thể thực hiện được với hạ tầng kế thừa.
3. Bạn gọi Lagrange là “lớp chứng minh vô hạn.” Kiến trúc đó cho phép điều gì mà các rollup ZK và oracle hiện tại không thể?
Rollup chứng minh thực thi; Lagrange chứng minh bất cứ điều gì. Bằng cách tách biệt việc tạo chứng minh ra khỏi môi trường thực thi, chúng tôi có thể xác minh các suy diễn AI, các phép nối SQL quy mô lớn và trạng thái chuỗi chéo lịch sử. Năng lực chứng minh không giới hạn này cho phép chúng tôi phục vụ các ứng dụng AI mới nổi đồng thời vẫn hỗ trợ các nguyên tắc crypto cốt lõi như cầu nối và oracle DeFi.
4. Lagrange vận hành một Mạng Chứng minh ZK phi tập trung trên EigenLayer. Ai là các nhà điều hành, cách thức đảm bảo tính khả thi của chứng minh được thực hiện ra sao, và các chủ sở hữu token LA đóng vai trò gì trong việc duy trì độ tin cậy?
Các nhà điều hành của chúng tôi là một tập hợp các nhà chứng minh phân phối toàn cầu cam kết sản xuất và xác minh các chứng minh ZK. Tính khả thi được thực hiện thông qua lớp điều phối chứng minh của chúng tôi, và các chủ sở hữu token LA sẽ sớm có thể ủy quyền cho các nút hoạt động tốt nhất. Điều này phù hợp với các động lực: nhu cầu chứng minh AI có thể xác minh nhiều hơn → nhiều chứng minh hơn → nhiều phần thưởng cho các nhà điều hành đáng tin cậy.
5. ZK Coprocessor được thiết kế cho việc tính toán có thể xác minh ngoài chuỗi (như SQL, trạng thái chuỗi chéo). Bạn có thể hướng dẫn chúng tôi qua hành trình của người dùng không - từ truy vấn đến xác minh chứng minh?
Hãy tưởng tượng một DAO muốn xác minh một bức ảnh chính phủ từ một chuỗi từ xa. Họ gửi một truy vấn đến ZK Coprocessor. Hệ thống của chúng tôi lấy trạng thái, thực hiện một phép toán ngoài chuỗi (như một phép nối SQL), và sau đó tạo ra một chứng minh ZK được xác minh trên chuỗi. Kết quả là một bức ảnh có thể xác minh hoàn toàn - có thể kiểm toán và kết hợp với các hợp đồng thông minh.
6. DeepProve (zkML) cho phép các hợp đồng thông minh xác minh các suy diễn AI mà không tiết lộ dữ liệu đầu vào. Tại sao điều này lại quan trọng, và bạn đang tạo điều kiện cho suy diễn AI an toàn quy mô lớn như thế nào?
Đây là cốt lõi của công việc của chúng tôi. Khi các hệ thống AI bắt đầu quản lý quyền truy cập vào vốn, chăm sóc sức khỏe và cơ sở hạ tầng quốc phòng, chúng tôi cần chứng minh tại sao họ đưa ra quyết định. DeepProve cho phép điều này bằng cách tạo ra các chứng minh không biết về suy diễn ML - bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo tính chính xác và tạo dựng niềm tin trong toán học. Chúng tôi cung cấp hạ tầng cần thiết để làm cho AI có thể xác minh theo thiết kế.
7. Token LA kết nối nhu cầu chứng minh với nhu cầu token. Mô hình kinh tế của LA hoạt động như thế nào - cụ thể là xung quanh phí chứng minh, staking và ủy quyền?
Mỗi chứng minh được tạo ra thông qua Lagrange đều yêu cầu một khoản phí được thanh toán bằng LA, USDC hoặc một token khác (nếu thanh toán bằng token khác, phí sẽ được đổi sang LA). Các khoản phí này sau đó được phân phối cho các nhà điều hành nút và người ủy quyền. Việc ủy quyền thông qua DARA (cơ chế đấu giá tiên phong của chúng tôi) đảm bảo rằng các động lực của khách hàng và người chứng minh được liên kết.
8. Bạn đang ra mắt việc ủy quyền cho các nhà điều hành nút thông qua DARA (Phân bổ Tài nguyên Thích ứng Động). DARA làm thế nào để ghép nối các nhiệm vụ cho các nhà điều hành trong khi vẫn bảo tồn tính phi tập trung và hiệu quả?
DARA là một hệ thống đấu giá kép ghép nối các yêu cầu chứng minh với các nhà điều hành nút phù hợp nhất. Khách hàng gửi đấu giá; người chứng minh gửi yêu cầu. DARA chọn các ghép nối hiệu quả nhất và thiết lập một mức giá thanh toán công bằng, đảm bảo rằng cả hai bên đều trung thực và có động lực. Mô hình này rất quan trọng để mở rộng zkML và AI có thể xác minh. Nó thưởng cho các nhà điều hành chạy phần cứng chuyên biệt, khuyến khích phân bổ hiệu quả tính toán và cung cấp cho các chủ sở hữu LA một cách để ủy quyền cho các người chứng minh hoạt động tốt.
9. Người dùng Binance đã tham gia vào một airdrop 15 triệu LA dựa trên việc giữ BNB. Tiến về phía trước, các chủ sở hữu có thể kiếm tiền từ LA như thế nào - việc staking, ủy quyền hoặc tích hợp Binance Earn có cung cấp lợi suất không?
Các chủ sở hữu có thể kiếm tiền từ token LA của họ thông qua việc staking và ủy quyền. Hiện tại, staking là cơ chế tạo ra lợi nhuận chính, cung cấp 10% APY với khóa 1 năm, như đã được công bố. Việc ủy quyền cũng được hỗ trợ, mặc dù hiện tại nó không cung cấp lợi suất theo mặc định. Chúng tôi đang khám phá các tích hợp trong tương lai, bao gồm các cơ hội tiềm năng với các nền tảng như Binance Earn, để mở rộng tiện ích và tùy chọn thưởng cho các chủ sở hữu LA.
10. Ngoài AI, những trường hợp sử dụng nào trong thế giới thực đang kết nối hạ tầng ZK của Lagrange? Bạn có thể nêu một ví dụ từ DeFi hoặc khả năng tương tác chuỗi chéo nào đã hoạt động hoặc sắp ra mắt không?
Một trường hợp sử dụng thú vị là các nguồn cấp giá có thể xác minh chuỗi chéo cho các giao thức tùy chọn phi tập trung. Những điều này yêu cầu dữ liệu lịch sử từ nhiều chuỗi, được ghép lại và chứng minh một cách không tin cậy. Với Lagrange, họ có thể xác minh từng điểm dữ liệu mà không cần dựa vào một oracle tập trung – đưa DeFi đến gần hơn với khả năng kiểm toán cấp tổ chức.
11. Các quan hệ đối tác với các giao thức như 0G Labs và Matter Labs đã hoạt động. Những hợp tác này mở rộng sự hiện diện của Lagrange trên các rollup, hệ sinh thái và nhu cầu tính toán trong thế giới thực như thế nào?
Chúng tôi đang tích hợp công nghệ zkML và ZK Coprocessor của mình vào nhiều ngăn xếp rollup. Với 0G, chúng tôi đang xây dựng hạ tầng thân thiện với AI từ đầu. Với Matter Labs và các đối tác khác, chúng tôi đang cho phép xác minh chuỗi chéo các đầu ra AI và trạng thái dữ liệu. Mỗi quan hệ đối tác là một vectơ để mở rộng diện tích của tính toán có thể xác minh trên Web3 và hơn thế nữa.
12. Bạn đang giải quyết sự hoài nghi về sự cường điệu của ZK như thế nào? Bạn có bằng chứng gì - hoặc sẽ cung cấp - rằng hạ tầng của Lagrange có thể sản xuất và có khả năng mở rộng?
Chúng tôi không tin vào sự cường điệu. Chúng tôi tin vào bằng chứng. Chúng tôi đã hợp tác với một số dự án doanh nghiệp và Web3 để mở rộng khả năng của DeepProve trong việc chứng minh các suy diễn AI bằng công nghệ ZK, chia sẻ nghiên cứu cốt lõi của chúng tôi về ZK tại các hội nghị học thuật hàng đầu (SBC 2023 và SBC 2025), và hợp tác với các công ty doanh nghiệp lớn như NVIDIA và Intel. DeepProve đã xác minh hàng triệu phép toán ngoài chuỗi – sớm thôi, DeepProve zkML sẽ có thể hỗ trợ các mô hình LLM được sử dụng nhiều nhất trên thế giới.
13. Trong năm tới, những cột mốc nào - bao gồm zkML v2, công cụ SQL và phát hành SDK - mà người dùng nên theo dõi chặt chẽ?
Trong năm tới và hơn thế nữa, người dùng có thể mong đợi sự triển khai khả năng chứng minh mở rộng của DeepProve - bao gồm suy diễn có thể xác minh cho các LLM hàng đầu như LLaMA, Claude và Gemini - cũng như nghiên cứu cốt lõi giới thiệu các loại chứng minh mới như Chứng minh Đào tạo, Tinh chỉnh, Công bằng và Lý luận. Những tiến bộ này sẽ cho phép AI an toàn, có thể kiểm toán trong các ngành công nghiệp có rủi ro cao như quốc phòng, chăm sóc sức khỏe và tài chính. Về phía hạ tầng, hãy chú ý đến những cột mốc quan trọng bao gồm tăng tốc phần cứng với các đối tác chính, phát hành SDK và API, công cụ SQL cho các nhà phát triển, và khả năng mở rộng chiều ngang của DeepProve thông qua chứng minh song song. Cùng nhau, những phát triển này định vị Lagrange dẫn đầu sự tiến hóa của AI có thể xác minh trên toàn doanh nghiệp, Web3 và hơn thế nữa. Bạn có thể tìm hiểu thêm về các cột mốc sắp tới của Lagrange trong lộ trình.
14. Và cuối cùng, nếu Lagrange thành công, bạn hình dung sự tin cậy, khả năng xác minh dữ liệu và AI sẽ được sử dụng trong các ứng dụng phi tập trung như thế nào vào năm 2030?
Vào năm 2030, AI sẽ có mặt ở khắp mọi nơi – và nguy cơ của nó cũng vậy. Lagrange tồn tại để làm cho AI có trách nhiệm. Tôi hình dung một thế giới mà bất kỳ hệ thống AI nào, dù là phân bổ khoản vay hay điều khiển máy bay không người lái, đều phải tạo ra một biên nhận mã hóa – một bằng chứng ZK về những gì nó đã làm và cách thức. Đó là cách chúng tôi xây dựng trí tuệ an toàn, có thể kết hợp và có thể xác minh trên web phi tập trung.
