著者: 0xjacobzhao

次世代の暗号化およびスケーラビリティ基盤であるゼロ知識証明（ZK）は、ブロックチェーンのスケーリング、プライバシー保護コンピューティング、zkMLおよびクロスチェーン検証といった新興アプリケーションにおいて幅広い可能性を示しています。しかし、証明生成プロセスの計算負荷と高いレイテンシが、産業化の大きなボトルネックとなっています。ZKハードウェアアクセラレーションは、この新興分野の重要な構成要素です。ZKハードウェアアクセラレーションパイプラインにおいて、GPUは汎用性と反復処理速度に優れ、ASICは極めて高いエネルギー効率とスケーラブルなパフォーマンスを追求し、中間的なフォームファクタであるFPGAは柔軟なプログラマビリティと高いエネルギー効率を両立しています。これら3つが組み合わさって、ゼロ知識証明実装のためのハードウェア基盤を形成します。

1. ZKハードウェアアクセラレーション業界の展望

GPU、FPGA、ASIC は、ハードウェア アクセラレーションの 3 つの主要な主流ソリューションです。GPU は、汎用的な並列アーキテクチャと成熟したエコシステムを備え、AI や ZK などの分野で広く使用されています。FPGA は再構成可能な機能により、迅速なアルゴリズム反復と低レイテンシのシナリオに適しています。ASIC は専用回路によって極めて高いパフォーマンスとエネルギー効率を実現し、大規模で長期的なインフラストラクチャの究極の形です。

• GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット): 元々はグラフィックス レンダリング用に最適化された汎用並列プロセッサで、現在では AI、ZK、科学計算で広く使用されています。
• FPGA (フィールド プログラマブル ゲート アレイ): 汎用処理と特殊回路の中間に位置し、「レゴのように」論理ゲート レベルで繰り返し構成できるプログラム可能なハードウェア回路。
• ASIC (特定用途向け集積回路): 特定のタスク向けにカスタマイズされた専用チップ。一度だけ書き込みが行われ、機能が固定されており、最高のパフォーマンスとエネルギー効率を実現しますが、柔軟性は最も低くなります。

GPU市場の優位性：GPUはAIとZKの中核コンピューティングリソースとなっています。AI分野において、GPUは並列アーキテクチャと成熟したエコシステム（CUDA、PyTorch、TensorFlow）を活用し、事実上代替不可能な存在であり、長年にわたりトレーニングと推論の主流の選択肢となっています。ZK分野では、GPUはコストと可用性の高さから、現在最適なソリューションとなっています。しかし、大規模整数モジュラー演算、MSM、FFT/NTTなどのタスクでは、ストレージと帯域幅の制約があり、エネルギー効率と規模の経済性が不十分です。そのため、長期的には、より特化したハードウェアソリューションが依然として必要とされています。

FPGAは柔軟なソリューションを提供：パラダイムは、柔軟性、効率性、コストのバランスが取れたFPGAが最適であると考え、2022年にFPGAに賭けました。FPGAは、柔軟なプログラマビリティ、短い開発サイクル、ハードウェアの再利用性といった利点を備えており、ZK証明アルゴリズムの反復、プロトタイプ検証、低レイテンシシナリオ（高頻度取引や5G基地局など）、電力制約のあるエッジコンピューティング、高セキュリティ暗号化といったタスクに適しています。しかし、性能と規模の経済性という点では、FPGAはGPUやASICとの競争に苦戦しています。FPGAの戦略的ポジショニングは「未完成アルゴリズムの検証および反復プラットフォーム」に近いものであり、一部のニッチな業界における長期的かつ厳格な要件を満たしています。

ASICの最終形態：ASICは、暗号通貨マイニング（ビットコインSHA-256やライトコイン/ドージコインScrypなど）において既に高度に成熟しています。アルゴリズムを回路に統合することで、ASICは桁違いの性能とエネルギー効率の優位性を実現し、マイニング業界の唯一の支配力となっています。ASICは、ZK証明（Cysicなど）やAI推論（Google TPUやCambriconなど）でも大きな可能性を示しています。しかし、ZK証明においては、アルゴリズムと演算子の完全な標準化が欠如しているため、大規模な需要はまだ形成段階にあります。標準が固まれば、ASICはマイニングASICと同様に、性能とエネルギー効率の優位性が10～100倍、量産後の限界費用が低いZKコンピューティングインフラを再編すると期待されています。AI分野では、頻繁なアルゴリズムの反復と行列並列処理への依存度が高いため、GPUがトレーニングを支配し続けるでしょう。ただし、固定タスクや大規模推論においては、ASIC は今後も欠かせないものとなるでしょう。

ZKハードウェアアクセラレーションの進化において、GPUは現在、コスト、可用性、開発効率のバランスが取れた最適なソリューションであり、迅速なロールアウトと反復開発に適しています。FPGAはより特化したツールであり、超低レイテンシ、小ロットの相互接続、プロトタイピングにおいて価値を提供しますが、GPUの経済性との競争には苦戦しています。長期的には、ZK規格が安定するにつれて、優れた性能、コスト、エネルギー効率を活かしたASICが業界の主力となるでしょう。今後の全体的な方向性としては、短期的には市場シェアと収益の獲得のためにGPUに依存し、中期的には検証と相互接続の最適化のためにFPGAを活用し、長期的にはコンピューティング能力における競争優位性を築くためにASICに賭ける、ということになります。

2. ハードウェアの観点：ZKアクセラレーションの根底にある技術的障壁

Cysicの強みは、ゼロ知識証明（ZK）のハードウェアアクセラレーションにあります。代表論文「ZKハードウェアアクセラレーション：過去、現在、そして未来」の中で、チームはGPUは柔軟性とコスト効率に優れ、ASICは優れたエネルギー効率と卓越したパフォーマンスを提供するものの、開発コストとプログラマビリティのバランスが重要だと主張しています。Cysicは、ASICのイノベーションとGPUアクセラレーションという二重のアプローチを追求し、カスタムチップからユニバーサルSDKへと進化させることで、ZKを「検証可能」から「リアルタイムの使いやすさ」へと進化させています。

1. ASICルート：Cysic C1チップと専用機器

Cysicが自社開発したC1チップは、zkVMアーキテクチャをベースとしており、高帯域幅と柔軟なプログラミング性を備えています。Cysicはこれをベースに、ZK Air（ポータブル）とZK Pro（高性能）という2つのハードウェア製品を発売する予定です。

• ZK Air: iPad 充電器と同サイズで、プラグアンドプレイ対応、軽量な検証と開発向けに設計されたポータブル アクセラレータです。
• ZK Pro: C1 チップとフロントエンド アクセラレーション モジュールを組み合わせた高性能システムで、大規模な zkRollup、zkML などのシナリオを対象としています。

Cysicの研究成果は、同社のASIC戦略を直接的に支えています。チームは、証明回路を正規化された並列パターンに抽象化することで、ハードウェア間の移行障壁を低減する専用のZK中間表現としてHypercube IRを提案しました。モジュール演算とメモリアクセスパターンは回路ロジックに明示的に保持されるため、ハードウェアの識別と最適化が容易になります。Million Keccak/sの実験では、Cysicの自社開発C1チップは約1.31M Keccak証明/秒（13倍の高速化）を達成し、専用ハードウェアのエネルギー効率とスループットのポテンシャルを実証しました。Hyperplonkのハードウェア解析では、MSM/MLEはより容易に並列化できる一方で、Sumcheckが依然としてボトルネックとなっていることが明らかになりました。Cysicは、コンパイル抽象化、ハードウェア検証、プロトコル適応にわたる包括的な方法論を開発し、製品化の基盤を築いています。

2. GPUルート: ユニバーサルSDK + ZKPoGエンドツーエンドスタック

GPU の方向では、Cysic は一般的なアクセラレーション SDK と ZKPoG フルプロセス最適化スタックも推進しています。

• ユニバーサルGPU SDK：自社開発のCUDAフレームワークをベースとし、Plonky2、Halo2、Gnark、Rapidsnarkなどのバックエンドと互換性があります。オープンソースソリューションを上回るパフォーマンス、複数のGPUモデルのサポート、そして互換性と使いやすさを重視しています。
• ZKPoG（GPU上のゼロ知識証明）：清華大学と共同で開発されたこのエンドツーエンドのGPUスタックは、証跡生成から多項式計算までのプロセス全体を初めて最適化します。コンシューマーグレードのGPUで最大52倍（平均22.8倍）の高速化を実現し、回路規模は1.6倍に拡張されます。SHA256、ECDSA、MVMなどのアプリケーションで検証済みです。

Cysicの強みは、ハードウェアとソフトウェアの協調設計にあります。チーム独自のZK ASIC、GPUクラスター、ポータブルマイニングリグを組み合わせることで、フルスタックのコンピューティング電源システムを構築し、チップ層からプロトコル層まで、綿密な連携を実現します。ASICの卓越したエネルギー効率とスケーラビリティ、そしてGPUの柔軟性と迅速なイテレーションといった相乗効果を活用することで、Cysicは高強度ゼロ知識証明（ZKP）シナリオにおけるZKPハードウェアのリーディングサプライヤーとしての地位を確立しました。この基盤を基に、CysicはZKハードウェアの金融化（ComputeFi）という業界の道を前進させ続けています。

3. プロトコルの観点：Cysic Network：ユニバーサルな概念実証コンセンサス

Cysicチームは2025年9月24日に「Cysicネットワークホワイトペーパー」を公開しました。ComputeFiを中心とするこのプロジェクトは、GPU、ASIC、マイニングリグを、プログラム可能、検証可能、そして取引可能なコンピューティング資産へと金融化します。Cosmos CDK、Proof-of-Compute（PoC）、EVM実行レイヤーを基盤とし、分散型の「タスクマッチング＋マルチ検証」マーケットプレイスを構築し、ZKプルーフ、AI推論、マイニング、HPCを統合的にサポートします。独自のZK ASIC、GPUクラスター、ポータブルマイニングリグといった垂直統合機能と、CYS/CGTデュアルトークンメカニズムを活用することで、Cysicは真のコンピューティングパワーの流動性を解き放ち、Web3インフラの重要な柱であるコンピューティングパワーを補完することを目指しています。

Cysic Network は、ボトムアップの 4 層モジュラー アーキテクチャを採用し、柔軟な拡張と分野を超えた検証可能なコラボレーションを実現します。

• ハードウェア層: CPU、GPU、FPGA、ASIC マイニング マシン、ポータブル デバイスで構成され、ネットワーク コンピューティング パワーの基盤を形成します。
• コンセンサス レイヤー: Cosmos CDK 上に構築され、改良された CometBFT + Proof-of-Compute (PoC) コンセンサス メカニズムを使用して、トークン ステーキングとコンピューティング パワー ステーキングの両方を検証の重みに組み込み、計算セキュリティと経済的セキュリティの統一を保証します。
• 実行層: タスクのスケジューリング、負荷ルーティング、ブリッジング、投票などのコアロジックを担当し、EVM 互換のスマート コントラクトを通じてマルチドメインのプログラム可能なコンピューティングを実装します。
• 製品レイヤー: 最終的なアプリケーションシナリオを目指して、ZK 証明市場、AI 推論フレームワーク、暗号マイニング、HPC モジュールを統合し、新しいタスクタイプと検証方法に柔軟にアクセスできます。

Cysicは、あらゆる業界向けのZKプルーフレイヤーとして、高性能かつ低コストのプルーフ生成・検証サービスを提供しています。このネットワークは、分散型証明者ネットワークとオフチェーン検証、そしてオンチェーン集約メカニズムを組み合わせることで効率性を向上させます。PoCモデルを用いて、コンピューティングパワーの貢献とステーキングウェイトを組み合わせ、セキュリティとインセンティブを兼ね備えた計算ガバナンスシステムを構築します。

ZK 証明レイヤー: 分散化とハードウェアアクセラレーション

ゼロ知識証明は情報を漏らすことなく計算を検証できますが、生成プロセスには時間とコストがかかります。Cysic Networkは、分散型証明者とGPU/ASICアクセラレーションによって効率性を向上させ、オフチェーン検証と集約型オンチェーン検証によってEthereum検証のレイテンシとコストを削減します。プロセスは以下のとおりです。ZKプロジェクトがコントラクトを通じてタスクを公開 → 証明者の分散型競争が証明を生成 → 検証者による複数者検証 → オンチェーン契約の決済。Cysicは、ハードウェアアクセラレーションと分散型スケジューリングを組み合わせることでスケーラブルな証明レイヤーを構築し、ZK Rollup、ZKML、およびクロスチェーンアプリケーションの基盤となるサポートを提供します。

ノードの役割: Cysic Prover メカニズム

CysicはZKネットワークにProverノードを導入しました。ユーザーは、計算能力を直接提供することも、Digital Harvestersを購入して証明タスクを実行し、CYSとCGTで報酬を獲得することもできます。乗数を増やすことでタスク獲得を加速できます。ノードは保証金として10CYSを預け入れる必要があり、違反した場合はCYSトークンが差し押さえられます。

現在、Proverの中核ミッションはETHProof Proverであり、Ethereumメインネット上のブロック証明に重点を置き、基盤となるZKベースのアーキテクチャとスケーラビリティの促進を目指しています。Proverは高負荷の計算タスクを担い、Cysicのネットワークパフォーマンスとセキュリティの中核実行層として機能し、後続の信頼推論およびAgentFiアプリケーションに計算能力を提供します。

ノードの役割: Cysic 検証メカニズム

Proverに類似したVerifierノードは、証明結果の軽量検証を担い、ネットワークのセキュリティとスケーラビリティを向上させます。ユーザーは、PC、サーバー、または公式AndroidアプリでVerifierを実行し、Multiplierを使用してタスク処理と報酬効率を向上させることができます。

Verifierは、わずか0.5CYSのデポジットで参加できる、より低い参入障壁を提供しています。操作は簡単で、ユーザーはいつでも参加・退会できます。全体として、Verifierの低コストで低関与のモデルは、より多くのユーザーを引き付け、Cysicのモバイルデバイスおよびマスマーケットへのリーチを拡大し、ネットワークの分散化と信頼性の高い検証機能を強化します。

2025年10月15日現在、Cysicネットワークは大きな規模を達成しています。約42,000の証明ノードと100,000以上の検証ノードが稼働しており、91,000以上のタスクを処理し、約700,000 $CYS/$CGTの報酬を分配しています。これだけのノード数があるにもかかわらず、アクセスやハードウェアの違いにより、アクティビティとコンピューティングパワーの貢献が不均等に分散していることに留意する必要があります。現在、ネットワークは3つのプロジェクトに接続しており、エコシステムはまだ初期段階にあります。安定したコンピューティングネットワークとComputeFiインフラストラクチャへと進化できるかどうかは、今後の実用化とコラボレーションにかかっています。

IV. AIの視点：Cysic AI：クラウドサービス、AgentFi、信頼できる推論

Cysic AI のビジネス レイアウトは、「製品 - アプリケーション - 戦略」の 3 つのレイヤーを提示します。最下位レベルの Serverless Inference は、標準化された推論 API を提供してモデル呼び出しのしきい値を下げます。中間レベルの Agent Marketplace は、AI Agent のオンチェーン クローズドループ アプリケーションを検討します。最上位レベルの Verifiable AI は、ZKP + GPU アクセラレーションを使用して信頼できる推論をサポートし、ComputeFi の長期ビジョンを実現します。

標準製品レイヤー: サーバーレス推論

Cysic AIは、すぐに利用可能な従量課金制の標準推論サービスを開始しました。ユーザーは、独自のコンピューティングクラスターを構築・維持することなく、APIを介して様々な主流モデルに迅速にアクセスでき、敷居の低いインテリジェントアクセスを実現します。現在サポートされているモデルには、Meta-Llama-3-8B-Instruct（タスクおよび対話最適化）、QwQ-32B（推論強化）、Phi-4（軽量指示モデル）、Llama-Guard-3-8B（コンテンツセキュリティレビュー）があり、一般的な対話、論理的推論、軽量デプロイメント、コンプライアンスレビューなど、多様なニーズに対応しています。このサービスはコストと効率のバランスに優れ、開発者の迅速なプロトタイピングニーズを満たすと同時に、エンタープライズレベルのアプリケーション向けの大規模推論もサポートします。これは、Cysicが信頼できるAIインフラストラクチャを構築する取り組みの重要な構成要素です。

アプリケーション実験レイヤー：分散型エージェントマーケットプレイス

Cysic AIのエージェントマーケットプレイスは、インテリジェントエージェントアプリケーションのための分散型プラットフォームを提供します。ユーザーはPhantomウォレットに接続し、認証を完了するだけで、さまざまなAIエージェントにアクセスし、Solana USDCを使用して自動的に支払いを行うことができます。このプラットフォームは現在、3つのコアエージェントを統合しています。

• X トレンド エージェント: X プラットフォームのトレンドをリアルタイムで分析し、MEME コインに変換できるクリエイティブ コンセプトを生成します。
• ロゴ ジェネレーター エージェント: 説明に基づいて一意のプロジェクト ロゴをすばやく生成します。
• パブリッシャーエージェント: ワンクリックで MEME Coin を Solana ネットワークにデプロイします (Pump.fun のように)。

エージェントマーケットプレイスは、Agent Swarm Frameworkを活用して連携効率を向上させ、複数の自律エージェントをタスク連携グループ（Swarm）に統合することで、分業、並列化、フォールトトレランスを実現します。経済面では、エージェント間プロトコルはオンチェーン決済と自動インセンティブを可能にし、安全で透明性の高いオンチェーン決済を保証し、ユーザーは成功した操作に対してのみ支払いを行います。この組み合わせにより、Cysicはトレンド分析 → コンテンツ生成 → オンチェーン公開を網羅する完全なクローズドループを構築し、オンチェーン金融化とComputeFiエコシステムにおけるAIエージェントの実用化を実証しました。

戦略的柱：信頼できる推論（検証可能なAI）のためのハードウェアアクセラレーション

AI推論における中心的な課題は、推論結果の信頼性です。検証可能なAIは、ゼロ知識証明（ZKP）を用いて、入力やモデルの漏洩なく推論結果の数学的な保証を提供します。従来のZKMLによる証明生成は、リアルタイム要件を満たすには遅すぎます。CysicはGPUハードウェアアクセラレーションによってこのボトルネックを克服し、検証可能なAI向けに3つのハードウェアアクセラレーションイノベーションを提案しています。

• まず、Sumcheck プロトコルの並列化では、膨大な多項式計算タスクを数万の CUDA スレッドに分割して同時実行することで、証明生成速度を GPU コアの数にほぼ比例して向上させることができます。
• 次に、有限体演算カーネルをカスタマイズし、レジスタ、共有メモリ、ワープレベルの並列設計を詳細に最適化することで、従来の GPU のモジュール操作におけるメモリボトルネックが大幅に緩和され、GPU が常に効率的な操作を維持できるようになります。
• 最後に、CysicはエンドツーエンドのアクセラレーションスタックZKPoGにおいて、証人生成、証明生成、検証のフルリンク最適化をカバーしています。Plonky2やHalo2といった主流のバックエンドと互換性があり、CPUの最大52倍の性能を実現し、CNN-4Mモデルでは約10倍の高速化を実現しています。

Cysic は、この包括的な一連の最適化を通じて、検証可能な推論を「理論的には実現可能だが遅すぎる」段階から「リアルタイム実装」段階へと押し上げ、レイテンシとコストを大幅に削減し、検証可能な AI が初めてリアルタイムのアプリケーション シナリオに参入できるようにしました。

CysicプラットフォームはPyTorchとTensorFlowの両方と互換性があります。開発者はモデルをVerifiableModuleにカプセル化するだけで、コードを書き換えることなく推論結果と対応する暗号証明を取得できます。ロードマップには、CNN、Transformer、Llama、DeepSeekなどのモデルのサポートを段階的に拡大し、顔認識と物体検出のリアルタイムデモをリリースしてユーザビリティを検証することが含まれています。さらに、コミュニティのコラボレーションを促進するため、今後数か月以内にコード、ドキュメント、サンプルを公開する予定です。

Cysic AIの3層アプローチは、ボトムアップの進化ロジックを形成しています。サーバーレス推論はユーザビリティの向上、エージェントマーケットプレイスはアプリケーションの実証、そして検証可能なAIは信頼性と競争優位性を提供します。最初の2つは主に過渡期かつ実験的な段階ですが、真の価値と差別化は検証可能なAIの実装によって実現されます。ZKハードウェアと分散型コンピューティングネットワークとの統合は、ComputeFiエコシステムにおけるCysicの長期的な優位性の鍵となるでしょう。

5. 財務的視点：NFTコンピューティングパワーの参入とComputeFiノード

Cysic Networkは、「デジタル・コンピュート・キューブ」ノードNFTを通じてGPUやASICなどの高性能コンピューティング資産をトークン化し、一般向けのComputeFiポータルを構築します。各NFTはネットワークノードの検証可能なライセンスとして機能し、収益権、ガバナンス権、参加権を同時に付与します。ユーザーは独自のハードウェアを構築することなく、エージェントまたは代理人としてZK証明、AI推論、マイニングタスクに参加し、直接$CYSインセンティブを獲得できます。

NFTの総供給量は29,000で、累計配布量は約1,645万CYS（総供給量の1.65%、コミュニティ割り当て上限9%以内）です。アンロック方法は、50%がTGEによる即時アンロック、残りの50%が6ヶ月間の線形リリースです。固定割り当てに加え、NFT保有者は乗数ブースト（最大1.2倍）、優先コンピューティングタスク権、ガバナンスウェイトなどの追加特典も享受できます。パブリックセールは終了し、ユーザーはOKX NFTマーケットプレイスで取引できます。

従来のクラウド コンピューティング パワー リースとは異なり、Compute Cube は基本的に、基盤となるハードウェア インフラストラクチャのオンチェーン所有権を確認します。

• 固定トークン収入: 各 NFT は $CYS 配布の一定の割合をロックします。
• リアルタイムのコンピューティングパワー収入：ノードは実際のワークロード（ZK 証明、AI 推論、暗号通貨マイニング）に接続され、収入は保有者のウォレットに直接分配されます。
• ガバナンスと優先順位: 保有者は、コンピューティング能力のスケジュールとプロトコルのアップグレードにおいてガバナンスの重みと優先順位を持ちます。
• 正の循環効果: タスクの増加 → 報酬の増加 → ステークの増加 → ガバナンスの影響力の強化。

全体として、Node NFTは、散在するGPUやASICを初めて取引可能なオンチェーン資産に変換します。これは、AIとZKの需要が同時に急増する中で、コンピューティングパワーへの投資という新たな市場を開拓するものです。ComputeFiの循環的効果（タスクの増加 → 報酬の増加 → ガバナンスの強化）は、Cysicがコンピューティングネットワークを一般向けに拡大するための重要な架け橋となります。

6. 消費者シナリオ: 家庭用ASICマイナー (Doge & Cysic)

2013年にローンチされたDogecoinは、Scrypt PoWを採用しており、2014年からはLit​​ecoin（AuxPoW）とのマイニング統合により、コンピューティングパワーの共有を通じてネットワークセキュリティを強化しています。そのトークンメカニズムは、年間50億DOGEの発行量と無制限の供給量を特徴としており、コミュニティ文化と決済機能を重視しています。ASICを完全搭載したPoWコインの中で、Dogecoinはビットコインに次いで人気が高く、ミーム文化とコミュニティの影響力によって長期的なエコシステムへの関与が促進されています。

ハードウェア面では、Scrypt ASICがGPUとCPUを完全に置き換え、Bitmain Antminer L7/L9のような産業グレードのマイニングリグが市場を席巻しています。しかし、完全にファーミングされたビットコインとは異なり、Dogecoinには家庭用マイニングリグの余地がまだ残っています。Goldshell MiniDoge、Fluminer L1、ElphaPex DG Home 1のような軽量製品は、キャッシュフローとコミュニティ主導の利点の両方を提供します。

Cysicにとって、Dogecoin ASIC市場への参入は3つの重要な意味を持ちます。第一に、Scrypt ASICはZK ASICよりも難易度が低いため、量産と納入能力の迅速な検証が可能です。第二に、マイニング市場は成熟したキャッシュフローを提供し、安定した収益をもたらします。第三に、Dogecoin ASICはサプライチェーンとブランドエクスペリエンスの構築に役立ち、将来のZK/AI専用チップの基盤となります。総じて、家庭用ASICマイニングリグはCysicにとって実用的なアプローチであり、長期的なZK/AI ASIC開発への一時的なサポートを提供します。

CysicポータブルDogecoinマイナー：家庭用への革新的な道

CysicはToken2049でDogeBox 1を正式にリリースしました。これは、家庭やコミュニティユーザー向けのポータブルScrypt ASICマイナーで、「検証可能な家庭用コンピューティングパワー端末」と位置付けられています。

• ポータブルで省エネ：ポケットサイズで、家庭やコミュニティのユーザーに適しており、参加のハードルを下げます。
• プラグアンドプレイ: 世界中の小売市場をターゲットにしたモバイル アプリ管理。
• 二重の機能：DOGE をマイニングし、DogeOS の ZK 証明を検証して、L1 + L2 セキュリティを実現します。
• インセンティブ ループ: DOGE マイニング + CYS 補助金。DOGE → CYS → DogeOS の経済的閉ループを形成します。

この製品は、DogeOS（Polychain Capitalが率いるMyDogeチームによって開発されたゼロ知識証明ベースのレイヤー2ロールアップ）およびMyDogeウォレットと相乗効果を発揮し、CysicマイナーがDOGEをマイニングできるだけでなく、ZK検証に参加し、DOGE報酬+CYS補助金を通じてインセンティブループを確立し、ユーザーの粘着性を高め、DogeOSエコシステムに統合できるようにします。

CysicのDogecoinホームマイニングマシンは、実用的なキャッシュフロー源であると同時に、長期的なZK/AI ASIC開発の戦略的基盤でもあります。「マイニング + ZK検証」というハイブリッドモデルを通じて、市場とサプライチェーンの経験を蓄積するだけでなく、Dogecoinにスケーラブルで検証可能、そしてコミュニティ主導の新たなL1+L2ナラティブをもたらします。

7. Cysicエコシステムのレイアウトとコアの進捗

1. Succinct / Boundless Prover Networkとの連携

Cysicは、マルチノード証明者としてSuccinct Networkに参加し、高性能GPUクラスターを活用してSP1 zkVMのリアルタイム証明を処理しています。Cysicは、GPUコードの最適化に関してチームと緊密に協力しています。また、CysicはBoundless Mainnetベータ版にも参加し、Proof Marketplaceにハードウェアアクセラレーションを提供しています。

2. 初期のコラボレーションプロジェクト（スクロール）

Cysicは初期段階でScrollに高性能ZKコンピューティングを提供し、GPUクラスターを活用して大規模な証明タスクを実行し、低レイテンシと低コストの運用を実現し、1,000万件以上の証明を生成しました。この協業はCysicのエンジニアリング能力を実証しただけでなく、その後のハードウェアアクセラレーションとコンピューティングパワーネットワークへの探求の基盤を築きました。

3. Token2049で家庭用マイニング装置がデビュー

CysicはToken2049で初のポータブル家庭用ASICマイナー「DogeBox 1」をリリースし、Dogecoin/Scryptハッシュパワー市場への正式参入を果たしました。「手のひらサイズのハッシュパワー端末」と位置付けられるDogeBox 1は、軽量、低消費電力、プラグアンドプレイ機能を誇ります。消費電力はわずか55W、ハッシュレートは125MH/s。本体サイズはわずか100×100×35mmです。Wi-FiとBluetooth接続に対応し、騒音レベルは35dB未満と、家庭やコミュニティでの使用に最適です。

このデバイスは、DOGE / LTCマイニングに加えて、DogeOS ZK検証もサポートし、L1 + L2二重層セキュリティを実現し、DOGEマイニング+ CYS補助金を通じて「DOGE → CYS → DogeOS」の3重インセンティブサイクルを構築します。

4. テストネットは終了に近づき、メインネットが間もなく登場します

Cysicは2025年9月18日にフェーズIII：イグニッションを完了し、テストネットフェーズの公式終了とメインネット準備の開始を宣言しました。ハードウェアとトークンモデルの検証を行ったフェーズI、そしてジェネシスノード群の拡張を行ったフェーズIIに続き、このフェーズではコンピューティングネットワークのユーザーエンゲージメント、インセンティブメカニズム、そして資産化ロジックを徹底的に検証しました。

Cysicはテストネットフェーズにおいて、Succinct、Aleo、Scroll、Boundlessといったゼロ知識プロジェクトを統合してきました。公式ウェブサイトによると、テストネットでは5万5000以上のウォレットアドレス、800万件のトランザクション、10万台以上のハイエンドGPUが予約されていました。フェーズIII：Ignitionテストネットは136万人の登録ユーザーを獲得し、約1300万件のトランザクションを処理し、約22万3000人の検証者と4万1800人の証明者で構成される26万以上のノードからなるネットワークを形成しました。インセンティブに関しては、Cysicは約146万トークン（73万3000ドルCYS + 73万3000ドルCGT）と460万FIREを配布し、4万8000人以上のユーザーがステーキングに参加しました。これは、インセンティブメカニズムとコンピューティングパワーネットワークの持続可能性を実証しています。

さらに、Cysicの公式ウェブサイトに掲載されているエコシステムマップには、ZKとAIのコアプロジェクトとの広範なつながりが示されており、基盤となるコンピューティングパワーとハードウェアアクセラレーションのプロバイダーとしてのCysicの幅広い互換性とオープン性を実証しています。これらのエコシステムとのつながりは、ZK、AI、ComputeFiの将来的な拡張のための強力な外部インターフェースと協業基盤を提供します。

• zkEVM および L2: zkSync、Scroll、Manta、Nil、Kakarot
• zkVM/Prover ネットワーク: Succinct、Risc0、Nexus、Axiom
• zk コプロセッサ: Herodotus、Axiom
• インフラストラクチャ/クロスチェーン: zkCloud、ZKM、Polyhedra、Brevis
• アイデンティティとプライバシー：zkPass、Human.tech
• オラクル: Chainlink、Blocksense
• AI エコシステム: Talus、Modulus Labs、Gensyn、Aspecta、Inference Labs

8. Cysicトークン経済モデル設計

Cysic Network は、ネットワーク トークン $CYS とガバナンス トークン $CGT というデュアル トークン システムを採用しています。

• $CYS（ネットワークトークン）：取引手数料、ノードステーキング、ブロック報酬、ネットワークインセンティブの支払いに使用されるネイティブの譲渡可能な資産であり、ネットワークの活動と経済的安全性を確保します。$CYSは、コンピューティングプロバイダーとバリデーターにとって主要なインセンティブとしても機能します。ユーザーは$CYSをステーキングすることでガバナンスの重みを獲得し、コンピューティングプール内のリソース割り当てとガバナンスの決定に参加できます。
• $CGT（ガバナンストークン）：譲渡不可能な資産で、$CYSを1:1の比率でステーキングすることでのみ取得でき、より長いアンステーキング期間でコンピューティングガバナンス（CG）に参加できます。$CGTはコンピューティングパワーへの貢献と長期的な参加を反映しています。コンピューティングプロバイダーは、悪意のある行為を防ぐため、一定量の$CGTを参加保証金として確保する必要があります。

ネットワーク運用中、コンピューティングプロバイダーは、そのコンピューティングパワーをCysicネットワークに接続し、ZK、AI、暗号通貨マイニングなどのタスクにサービスを提供します。収益は、ブロック報酬、外部プロジェクトインセンティブ、そしてコンピューティングパワーのガバナンス配分から得られます。コンピューティングパワーのスケジューリングと報酬の分配は、複数の要因に基づいて動的に調整され、外部プロジェクトインセンティブ（ZK、AI、マイニング報酬など）が重要な役割を果たします。

9. チームの背景とプロジェクトの資金調達

Cysicの共同創業者兼CEOは、かつてラトガース大学コンピュータサイエンス学部の助教授を務めていたレオ・ファン（Xiong (Leo) Fan）氏です。それ以前は、アルゴランドの研究員、そしてメリーランド大学のポスドク研究員を務め、同大学でコーネル大学から博士号を取得しました。レオ・ファン氏の研究は長年にわたり、暗号学と、その形式検証およびハードウェアアクセラレーションとの関わりに焦点を当ててきました。IEEE S&P、ACM CCS、POPL、Eurocrypt、Asiacryptなど、一流の国際会議やジャーナルに多数の論文を発表しており、準同型暗号、格子暗号、関数型暗号、プロトコル検証といった分野を扱っています。数多くの学術プロジェクトや産業界のプロジェクトに参加し、理論研究とシステム実装の両方の経験を持ち、国際暗号会議のプログラム委員会で委員を務めた経験もあります。

LinkedInの公開情報によると、Cysicチームはハードウェアアクセラレーション、暗号研究、ブロックチェーンアプリケーションの分野で経験を積んだメンバーで構成されています。コアメンバーは、チップ設計とシステム最適化の業界経験に加え、欧米、アジアのトップ大学で学術的なトレーニングを受けています。チームは、ハードウェア研究開発、ゼロ知識証明の最適化、運用開発における専門知識を相互に補完し合っています。

資金調達に関しては、Cysicは2024年5月に、HashKey CapitalとOKX Venturesが共同で主導した1,200万米ドルのプレAラウンドの資金調達を完了したことを発表しました。このラウンドには、Polychain、IDG、Matrix Partners、SNZ、ABCDE、Bit Digital、Coinswitch、Web3.com Venturesに加え、Celestia/Arbitrum/Avaxの初期投資家であるGeorge Lambeth氏やEternisの共同創業者であるKen Li氏といった著名なエンジェル投資家も参加しました。

10. ZKハードウェアアクセラレーション市場の競合分析

1. 直接的な競合製品（ハードウェアアクセラレーション）

ハードウェア アクセラレーションの Prover および ComputeFi トラックでは、Cysic の主な競合企業には Ingonyama、Irreducible (旧 Ulvetanna)、Fabric Cryptography、Supernational などがあり、いずれも「ZK 証明を加速するハードウェアとネットワーク」に重点を置いています。

• Cysic: フルスタック（GPU+ASIC+ネットワーク）で、ComputeFiのナラティブに重点を置き、コンピューティングパワーの資産化と金融化に強みを持っています。しかし、ComputeFiモデルには依然として市場への理解が必要であり、ハードウェアの量産にも一定の課題があります。
• 不可減: 学問と工学を組み合わせ、新しい代数構造 (Binius) と zkASIC を探求し、強力な理論的革新を実現していますが、その商用化のペースは FPGA の規模の経済によって制約される可能性があります。
• Ingonyama氏：ICICLE SDKはオープンソースで使いやすく、GPU ZKアクセラレーションのデファクトスタンダードとなっています。エコシステムへの導入率は高いものの、自社開発のハードウェアが不足しています。
• Fabric：「ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合」という方向性を掲げ、汎用暗号化コンピューティングチップ（VPU）の開発を目指しています。そのビジネスモデルは「CUDA + NVIDIA」に似ており、より広範な暗号化コンピューティング市場を開拓しようとしています。

2. 間接的な競合相手（ZKマーケットプレイス / Prover Network / ZKコプロセッサ）

ZK マーケットプレイス、Prover Network、zk Coprocessor トラックでは、Cysic は現在、アップストリーム コンピューティング パワー プロバイダーとしての役割を担っていますが、Succinct、Boundless、Risc0、Axiom などのプロジェクトは、zkVM、タスク スケジューリング、オープン マーケット マッチングを通じて、同じ顧客グループ (L2、zkRollup、ZKML) に参入しています。

短期的には、Cysicとこれらのプロジェクトとの連携は主に共同作業となります。Succinctはタスクルーティングを担当し、Cysicは高性能Proverノードを提供します。zkコプロセッサは一部のタスクをCysicにオフロードする可能性があります。しかし、長期的には、BoundlessとSuccinctのマーケットプレイスモデル（オークション vs. ルーティング）が成長を続ける一方で、Cysicが独自のマーケットプレイスを開発する場合、顧客アクセスレベルで3者間で直接的な衝突が避けられなくなります。同様に、zkコプロセッサが閉ループを形成する場合、顧客アクセスポイントとなり、直接的なハードウェア接続を置き換える可能性があります。これは、Cysicを単なる「ファウンドリ」に追いやるリスクを伴います。

11. まとめ: ビジネスロジック、エンジニアリング実装、潜在的リスク ビジネスロジック

ComputeFiを中核とするCysicは、ハードウェア製造やネットワークスケジューリングから金融資産に至るまで、コンピューティングパワー間のギャップを埋めることを目指しています。短期的には、GPUクラスターを活用して既存のZK Prover需要を満たし、収益を生み出すことを目指しています。中期的には、DogecoinホームASICマイニングリグを通じて成熟したキャッシュフロー市場に参入し、量産能力を検証し、コミュニティ文化を活用してコンシューマーグレードのハードウェアへのアクセスを開放することを目指しています。長期的な目標は、独自の専用ZK/AI ASICを開発し、Node NFTおよびCompute Cubeと統合することで、コンピューティングパワーを資本化し市場化し、インフラベースの堀を構築することです。

エンジニアリング実装

ハードウェアレベルでは、CysicはGPUアクセラレーションによる証明器/検証器の最適化（MSMおよびFFT並列化）を完了し、ASIC開発成果（1.3M Keccak/sプロトタイプ）を発表しました。ネットワークレベルでは、Cosmos SDKをベースとした検証チェーンの構築、証明器ノードのアカウンティングとタスク分散のサポート、Compute Cube/Node NFTを用いた計算能力のトークン化を進めています。AIに関しては、Sumcheckと有限体演算のGPU並列最適化を通じて信頼できる推論を実現するVerifiable AIフレームワークをリリースしました。ただし、このフレームワークは、業界の類似製品と比較して差別化が限定的です。

潜在的なリスク

• 市場教育と需要の不確実性: ComputeFi モデルはまだ新しい概念であり、顧客が NFT/トークンの形でコンピューティング能力に投資する意思があるかどうかは、依然として市場での検証が必要です。
• ZK事業の需要不足：ZK Prover業界はまだ初期段階にあります。現状ではGPUが需要の大部分を満たしているため、ASICの大量出荷に対応することが困難であり、収益への貢献は限定的です。
• ASICのエンジニアリングと量産リスク：認証システムはまだ完全に標準化されていません。ASICの研究開発には12～18ヶ月かかります。このことに加え、テープアウトコストの高さと量産歩留まりの不確実性が、商用化の進捗に影響を及ぼす可能性があります。
• Doge家庭用マイニングマシンの生産能力のボトルネック：家庭用シーンの市場全体の容量が限られており、電気料金やコミュニティ主導の要因により「利子ベース」の消費が増え、安定した大規模な収入を生み出すことが困難になっています。
• AIサービスにおける差別化の不足：CysicのVerifiable AIはGPU並列最適化を実証しているものの、クラウドベースの推論サービスにおける差別化は限定的です。エージェントマーケットプレイスの敷居は低く、全体的な障壁はまだそれほど高くありません。
• 競争環境の動向: 長期的には、顧客エントリー レベルで Succinct や Boundless などの zkMarketplace または zkCoprocessor プロジェクトと競合し、受動的に「上流 OEM」の役割に追いやられる可能性があります。

免責事項：この記事はAIツールChatGPT-5の支援を受けて作成されました。著者は情報の正確性を確保するためにあらゆる努力を払っていますが、一部の抜け漏れは避けられず、不正確な点についてはお詫び申し上げます。暗号資産市場では、プロジェクトのファンダメンタルズと流通市場の価格パフォーマンスの乖離が一般的であることにご留意ください。この記事は情報集約および学術研究交流のみを目的としており、投資アドバイスやトークンの売買推奨を構成するものではありません。