Lagrange 正在打造面向 Web3 的无限证明层：一个去中心化的零知识（ZK）基础设施，能够为跨链数据、DeFi 以及 AI 推理提供可验证证明。项目目标是扩展密码学验证的规模，并通过 ZK Prover Network、ZK Coprocessor 和 DeepProve zkML 系统，成为可验证 AI 的核心基础。
在本次 Binance News 的采访中，Lagrange 团队分享了证明需求如何驱动其代币经济，现实中的应用场景对用户意味着什么，以及他们如何计划让零知识（ZK）技术从探索阶段迈向 Web3 的必要基础设施。
团队会如何向刚刚了解 Lagrange 用户简要介绍 Lagrange 的使命？
Lagrange 正在构建可验证 AI 的密码学基础。我们的使命是确保每一个 AI 决策，无论是预测、分类，还是自主行动都能够通过密码学验证来证明其正确性。Lagrange 的 DeepProve 技术让任何人都可以证明 AI 系统运行了正确的模型，并给出了正确的答案。通过 LA 代币，你不仅是在投资一套基础设施，更是在为一个去中心化的证明网络赋能，从而为 AI、DeFi 以及跨链数据带来透明性与可问责性。
在现有的区块链或预言机模型中，缺少了什么，让你们决定构建一个去中心化的 ZK 证明网络？
传统的预言机和 Rollup 可以验证发生了什么，但无法证明为什么或如何发生。而这种区别在 AI 领域至关重要。我们需要验证 AI 模型输出背后的逻辑，同时又不能泄露敏感数据或权重。这正是我们构建 Lagrange Prover Network 的原因：它专为链下 AI 推理、SQL 查询以及复杂的跨链状态而优化——这些在传统基础设施中几乎都是不可行的。
团队称 Lagrange 为「无限证明层」。这种架构能实现哪些现有 ZK Rollup 和预言机无法做到的？
Rollup 只能证明执行结果，而 Lagrange 可以证明一切。通过将证明生成与执行环境解耦，我们能够验证 AI 推理、大规模 SQL 关联查询以及历史跨链状态。这种无边界的证明能力，使我们既能支持新兴的 AI 应用场景，同时也能兼顾加密领域的核心基础设施，如跨链桥和 DeFi 预言机。
Lagrange 在 EigenLayer 上运行去中心化的 ZK Prover Network。谁是其运营者？如何保证证明的实时性？LA 代币持有人在可靠性维护中扮演什么角色？
我们的运营者是一批全球分布的 prover，他们致力于生成并验证零知识证明。证明的实时性通过我们的 proof orchestration layer（证明编排层） 来保障。而 LA 代币持有人很快将能够将代币委托给表现最佳的节点，从而实现激励对齐：对可验证 AI 的需求越多 → 产生的证明越多 → 可靠的节点运营者获得的奖励也就越多。
ZK Coprocessor 主要用于链下的可验证计算（如 SQL、跨链状态）。能否介绍一下从查询到验证的用户使用流程吗？
想象一下，一个 DAO 想要验证来自远程链的治理快照。它会向 ZK Coprocessor 提交查询请求。我们的系统会获取该链上的状态，在链下运行计算（比如一次 SQL 关联查询），然后生成一个零知识证明，并在链上完成验证。最终的结果是一个完全可验证的快照 —— 既可审计，又能与智能合约进行组合。
DeepProve（zkML）让智能合约能够在不暴露输入数据的情况下验证 AI 推理。这为什么重要？Lagrange 又是如何在大规模上实现安全的 AI 推理的？
这是我们工作的核心。随着 AI 系统开始在资本、医疗、国防等关键基础设施中发挥决策作用，我们必须能够证明它们为什么会做出某个决定。DeepProve 通过为机器学习推理生成零知识证明来实现这一点 —— 在保护隐私的同时，保证推理结果的正确性，并将信任锚定在数学之上。我们提供的基础设施，使 AI 从设计上就是可验证的（verifiable by design）。
LA 代币将证明需求与代币需求相结合。LA 的经济模型是如何运作的？特别是在证明费用、质押和委托方面。
在 Lagrange 中生成的每一个证明，都需要支付费用，可以用 LA、USDC 或其他代币支付（如果使用其他代币支付，费用会自动兑换成 LA）。这些费用随后会分配给节点运营者和委托人。通过 DARA（我们首创的拍卖机制） 进行的委托，确保了客户端和证明者之间的激励能够保持一致。
Lagrange 通过 DARA（动态自适应资源分配机制）向节点运营者开放委托。DARA 如何在保持去中心化和效率的同时，实现任务与运营者的匹配？
DARA 是一种双重拍卖系统，用于将证明请求匹配给最合适的节点运营者。客户端提交出价（bids），证明者提交要价（asks），DARA 会选择最优的匹配，并设定一个公平的清算价格，从而确保双方的真实参与和激励对齐。
这种模式对 zkML 和可验证 AI 的扩展至关重要：它能够奖励运行专用硬件的运营者，鼓励计算资源的高效分配，并为 LA 持有人提供将代币委托给高性能 prover 的渠道。
币安用户此前通过持有 BNB 参与了 1500 万枚 LA 的空投。接下来，LA 持有人如何实现代币的价值变现？质押、委托或 Binance Earn 集成是否会带来收益？
LA 持有人可以通过质押和委托来实现代币的价值变现。目前，质押是主要的收益机制，官方已宣布年化收益率为 10%，锁定期为 1 年。委托同样已支持，但目前默认并不产生收益。我们也在探索未来的更多集成方式，包括与 Binance Earn 等平台的潜在合作，为 LA 持有人拓展更多应用场景与收益选择。
除了 AI 之外，还有哪些真实世界的应用正在基于 Lagrange 的 ZK 基础设施？能否举一个来自 DeFi 或跨链互操作性的案例（已上线或即将上线）？
一个令人兴奋的用例是可验证的跨链价格预言机，用于去中心化期权协议。这类协议需要从多条链获取历史数据，并将其整合后进行无信任证明。借助 Lagrange，它们能够在不依赖中心化预言机的情况下验证每一个数据点，从而让 DeFi 更加接近机构级的可审计标准。
Lagrange 已经与 0G Labs 和 Matter Labs 等协议建立了合作。这些合作如何拓展 Lagrange 在 Rollup、生态系统和现实世界计算需求中的影响力？
我们正在将 zkML 和 ZK Coprocessor 技术集成到多个 Rollup 堆栈中。与 0G 的合作，是从底层开始构建 AI 原生的基础设施；与 Matter Labs 及其他伙伴的合作，则让我们能够实现 跨链验证 AI 输出和数据状态。每一项合作，都是扩展可验证计算在 Web3 乃至更广泛领域应用面的重要途径。
面对外界对 ZK 概念炒作的质疑，你们如何回应？Lagrange 有什么证明来表明其基础设施具备生产级和可扩展性？
我们不相信炒作，我们相信证明。我们已经与多家企业和 Web3 项目合作，扩展 DeepProve 在零知识技术下证明 AI 推理的能力；同时在顶级学术会议（如 SBC 2023 和 SBC 2025）分享了我们的核心研究成果；并与 NVIDIA、Intel 等大型企业建立了合作关系。DeepProve 已经验证了数百万次链下计算，不久之后，DeepProve zkML 将能够支持全球最常用的大语言模型（LLM）。
在接下来的一年里，用户应该重点关注哪些里程碑？包括 zkML v2、SQL 工具以及 SDK 发布等。
在未来一年及更长时间里，用户可以期待 DeepProve 扩展的证明能力上线，包括对 LLaMA、Claude、Gemini 等主流大语言模型的可验证推理，以及在核心研究上引入新的证明类型，例如 训练证明（Proofs of Training）、微调证明（Fine-Tuning）、公平性证明（Fairness）和推理证明（Reasoning）。这些进展将使 AI 在国防、医疗和金融等高风险行业中更加安全、可审计。
在基础设施层面，值得关注的里程碑还包括：与关键合作伙伴进行硬件加速、SDK 和 API 的发布、面向开发者的 SQL 工具、以及通过并行证明实现 DeepProve 的横向扩展。这些发展结合在一起，将推动 Lagrange 成为企业、Web3 乃至更广领域 可验证 AI 的领导者。用户可以在路线图中了解更多即将到来的里程碑。
最后，Lagrange 如何设想到 2030 年，去中心化应用会如何使用信任、数据可验证性和 AI？
到 2030 年，AI 将无处不在，风险也同样无处不在。Lagrange 的存在就是为了让 AI 具备可问责性。我设想的世界是：任何 AI 系统，无论是分配贷款还是驾驶无人机，都必须生成一张密码学收据，一份零知识证明，说明它做了什么以及如何做到的。只有这样，我们才能在去中心化网络中构建安全、可组合且可验证的智能。
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