本文系投稿，不代表 ChainCatcher 觀點，亦不構成投資建議
我們欣喜地宣佈，Zypher Network 已完成 700 萬美元融資，以推動我們爲 AI 代理開發去中心化信任基礎設施。本輪融資由 UOB 風險管理公司和 Signum Capital 共同領投，HashKey Capital、Hong Leong Group、Cogitent Ventures、Catcher VC、Hydrogenesis Labs、DWF Ventures 等多家機構參與投資。
自主代理已到來，但我們能信任它們嗎？
從 OpenAI 的 Operator 到 Nvidia 的 Eureka，我們見證了軟件領域的歷史性變革：具備獨立思考、推理和行動能力的自主代理。這些系統正在金融、供應鏈、法律和基礎設施領域廣泛部署。到 2035 年，代理系統預計將推動 2500 億至 3500 億美元的經濟規模，重塑超過 10 萬億美元的“按需服務”行業。
然而，缺乏問責制的自治是一種危險的提議。目前的代理系統如同不透明的黑盒，其行爲無法驗證，邏輯無法訪問。在敏感環境中，這種透明度缺失帶來了生存風險——從金融決策失誤到隱私泄露和監管不合規。
1990 年代的互聯網曾面臨類似危機。沒有加密或端點驗證，信任極爲脆弱。隨後，SSL 作爲安全通信的標準化層應運而生。我們認爲，當前的代理系統正迎來屬於它們的 SSL 時刻——加密可驗證性將成爲基礎。Zypher Network 正在爲 AI 構建這一信任層。
我們的故事：從可驗證應用到 Agentic 基礎設施
Zypher 起源於 2023 年，創始團隊分佈於香港和硅谷，最初開發了首批基於 ZK 協處理器（零知識協處理器）的可驗證應用，包括鏈上推理引擎、合規電路和屢獲殊榮的完全鏈上游戲。這些早期產品吸引了超過 100 萬名鏈上參與者，展示了實時證明驅動計算的潛力。
但我們着眼於未來。我們自問：未來十年最緊迫、最具影響力的應用是什麼？答案顯而易見——AI 代理。基於大語言模型的系統正演變爲自主行爲體，但尚無加密框架對其負責。我們將使命鎖定於此，轉型爲可驗證 AI 基礎設施，並正式推出 Zypher Network，開發適用於代理信任的零知識協議套件。2025 年，我們通過 700 萬美元融資拓展這一願景，獲得認同我們長期理念的投資方支持。
挑戰：去中心化 AI 的信任障礙
AI 的發展速度超過其治理機構和框架。代理正在金融、醫療、法律服務和物流等領域執行工作流程，但大多數系統缺乏可見性和可審計性。自 2023 年以來，基於大語言模型的 AI 代理重塑了計算範式，使代理能在最少監督下執行復雜任務。
2024 年的一項行業調查顯示，65% 採用 AI 代理的企業將信任和安全列爲首要關注點，金融和資產管理行業面臨最高風險。沒有去中心化解決方案，企業依賴集中式系統，造成單點故障並違背 Web3 原則。Zypher 通過密碼學保證代理行爲，提供以下驗證能力：
- 接收的確切系統提示或指令。
- 生成的輸出或推理結果。
- 結果未被修改並忠實傳輸。
這實現了可驗證自治——代理可在保持獨立性的同時接受系統和用戶的問責。
我們的基礎設施：自主 AI 的端到端可驗證性
Zypher 的架構結合了模塊化零知識協議棧和專爲實時去中心化 AI 代理驗證優化的性能 rollup——Zytron。
●基於 ZKP 的信任解決方案
我們的開源 ZKP 協議確保 AI 提示和推理防篡改且隱私保護。旗艦解決方案“提示證明”（zkPrompt）是突破性創新。靈感源於 zkTLS，zkPrompt 採用 Prover-Proxy-LLM 架構驗證 AI 輸出。
- Prover 生成 ZK 證明，確認代理響應的完整性。
- 代理簽名機制支持鏈上驗證。
相較於 ezkl 等框架，zkPrompt 將證明生成時間縮短高達 40%，適合實時應用。
例如，DeFi 協議可利用 zkPrompt 證明代理的組合管理決策符合預定義策略，而無需泄露策略。在資產管理中，zkPrompt 確保合規性，同時保護敏感數據。
我們的 ZKP 套件還包括推理驗證和模型完整性協議，爲 AI 提供全面信任層。我們將其嵌入開源 RESTful API，開發者可無縫集成信任功能，無論是 Web3 原生工具還是企業解決方案。
●Zytron Rollup
Zytron 是我們的專用 rollup 基礎設施，作爲 BNB 鏈的 Layer 2 解決方案，針對 AI 工作負載優化，具備高吞吐量、低延遲和強大安全性。兼容 RISC-V 架構，Zytron 支持與各種 AI 框架（從大語言模型到專用模型）的模塊化集成。
Zytron 關鍵組件包括：
- 分佈式證明協議：基於“可驗證工作證明”機制，啓用去中心化節點網絡（“證明者”）計算 ZK 證明，確保計算完整性。與高能耗的工作量證明不同，我們的系統注重效率，公平分配獎勵。
- 計算資源集成：Zytron 連接分佈式計算資源，支持 AI 模型託管、共享、推理和微調，開發者可訪問可擴展基礎設施。
- API 和證明層：提供無縫模型訪問的 API 層及驗證計算的證明層，確保隱私和抗審查。
Zytron 通過同時處理數千個證明解決可擴展性挑戰，避免傳統區塊鏈瓶頸。例如，支付系統可使用我們的 API 在高需求下近實時驗證 AI 驅動交易。依託 BNB 鏈的安全性，Zytron 保證防篡改驗證，爲高風險 AI 應用建立信任。
●更多關於提示證明：zk-TLS 類似協議
zkPrompt 是 Zypher 的旗艦協議，靈感來自 zkTLS，基於輕量級 zk 電路系統證明 LLM 代理輸出的完整性。它引入四個角色：
- 用戶：發起請求。
- 證明者：處理傳輸並交付證明。
- 代理：中繼數據並簽名密文。
- LLM 提供者：生成代理響應。
爲防止篡改，zkPrompt 使用基於代理的簽名驗證和高效 ZK 解密正確性證明。證明者必須展示返回的明文與代理簽名及 LLM 提供者原始生成內容一致。
系統支持兩種模式：
- 公共模式：提示和響應數據上鍊。
- 私有模式：僅記錄哈希承諾，保護隱私。
相較於 ezkl，zkPrompt 優化爲實時驗證，適合 GPT 類模型的分鐘級證明生成，額外開銷極低。
●AI 安全瀏覽器：面向日常用戶的 SSL 時刻
針對普通用戶，我們設計了 AI 安全瀏覽器——一款用戶友好的實時監控工具，將密碼學完整性直接帶入應用層。正如網絡瀏覽器中的掛鎖符號和 HTTPS 標準在早期互聯網建立信任，AI 安全瀏覽器使可驗證性對終端用戶可見且易於訪問。
該瀏覽器作爲任何 AI 界面上的安全疊層，提供：
- 基於證明的信任指標：每個代理交互附帶視覺標記，顯示其輸出是否通過 zkPrompt 對原始提示進行密碼學驗證。
- 異常警報：檢測篡改輸出、未經授權的查詢或未經驗證的完成情況，並立即提示。
- 可驗證交互日誌：用戶可探索代理交互歷史，查看響應生成的時間、方式和條件，所有內容均由零知識證明支持。
- 隱私優先操作：用戶完全控制披露信息。對於敏感用例，可發佈證明承諾而不泄露提示內容。
爲使信任參與化，瀏覽器還集成我們的證明挖礦激勵層：
- 用戶通過驗證代理輸出賺取 GEM 積分和收藏 NFT。
- 積極參與者通過標記異常、驗證密碼學聲明和加強去中心化 AI 安全，共同構建信任。
簡而言之，AI 安全瀏覽器是對自主代理的 SSL 之於網絡：用戶層面的完整性基礎。它爲先前不可見的系統帶來透明度，賦予從 DAO 貢獻者到法律團隊和金融操作員的每個用戶實時保障。
結合我們的開發者堆棧，AI 安全瀏覽器完成了 Zypher 針對可驗證 AI 的全棧信任層願景，使系統創建者和消費者都能安全自信地操作。
●我們的路線圖：擴展 AI 信任
這 700 萬美元融資推動了我們雄心勃勃的路線圖：
- 團隊擴展：在香港、硅谷及全球擴展工程和研究團隊，驅動尖端密碼學和 AI 創新。
- 基礎設施升級：優化 Zytron rollup 和 ZKP 協議，支持大規模 AI 部署，提高證明生成效率，增強模型兼容性。
- 開發者和生態增長：推出新的激勵計劃和工具，賦能開發者跨 DeFi、客戶支持和機器人等領域使用我們的 API 和 zkPrompt 套件。
- 代幣發佈準備：基於強大的生態吸引力，準備代幣發佈以進一步激勵參與和去中心化。
- 深化協議集成：我們的信任層已與領先協議集成，增強跨鏈互操作性和開發者體驗。
我們的願景是使 Zypher 成爲 Web3 中可信 AI 的基石，開發者可創建媲美集中式系統的應用，同時維護去中心化原則。
●我們的社區：Zypher 的核心
我們的社區是我們最大的資產。目前，超過 100 萬鏈上參與者通過生態計劃、API 測試和協作活動加入我們的旅程。
這一勢頭還得益於不斷增長的戰略合作伙伴網絡。Zypher 的信任層已與 Eliza OS、Mira Network、io.Net、Nexus、Risc Zero、EigenLayer、Particle Network、Fermah、Polyhedra 和 ZeroBase 等領先協議集成，爲互操作性、開發者入駐和現實世界用例鋪平道路。我們自豪地與 Web3 中最具前瞻性的協議和開發者合作。社區始終是我們使命的核心：讓 AI 對所有人而言可信、透明且可驗證。
未來幾個月，我們將推出大規模社交和證明挖礦活動，激勵去中心化代理驗證。這些舉措已吸引網絡中關鍵代理提供者的早期參與。
關於 Zypher Network
Zypher Network 是一家去中心化信任平臺，通過零知識協議和專用 rollup 基礎設施 Zytron 實現 AI 代理的可驗證自治。Zypher 在香港和硅谷運營，賦能開發者和企業爲 Web3 原生和現實世界應用構建安全、可擴展的 AI 系統。
