Uma nova solução técnica afirma reduzir drasticamente o número de GPUs necessárias para gerar provas no Ethereum — de 12 para apenas 4 — com latência dentro do alvo da rede.
Um dos maiores desafios técnicos do Ethereum na sua trajetória em direção à escalabilidade é a geração eficiente de provas criptográficas — processo computacionalmente intenso que, até recentemente, exigia um conjunto robusto de hardware para ser concluído dentro do tempo exigido pela rede.
Segundo a CryptoSlate, uma nova abordagem foi apresentada com a proposta de resolver esse gargalo de forma significativa: onde antes eram necessárias 12 GPUs para cumprir o processo de prova dentro da janela de latência do Ethereum, a solução afirma entregar o mesmo resultado utilizando apenas 4 GPUs.
O número citado como referência de desempenho é o chamado p99 de 9,62 segundos — ou seja, 99% das provas são geradas em menos de 9,62 segundos. Esse valor estaria dentro do alvo de latência do Ethereum, o que torna o resultado tecnicamente relevante para discussões sobre a viabilidade da comprovação descentralizada na rede.
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O que está em jogo na geração de provas
A geração de provas zero-knowledge (ZK) é um componente central para o futuro do Ethereum, especialmente no contexto da sua roadmap de longo prazo. Provas ZK permitem verificar a validade de transações ou computações sem revelar os dados subjacentes — uma propriedade fundamental para privacidade e escalabilidade.
O problema é que gerar essas provas demanda enorme poder computacional. Quanto mais GPUs forem necessárias, maior o custo de infraestrutura e menor a acessibilidade para operadores independentes — o que pode concentrar essa atividade em poucos players com hardware sofisticado.
99% das provas são geradas em menos de 9,62 segundos, dentro do alvo de latência do Ethereum.
A nova abordagem afirma triplicar a eficiência de hardware no processo de prova criptográfica.
Detalhes sobre consumo de energia total do sistema, carga de trabalho e tipo exato de prova ainda não foram tornados públicos.
Menos GPUs por operador pode reduzir barreiras de entrada, favorecendo a descentralização do processo de prova.
Ressalvas importantes sobre os dados divulgados
Apesar da relevância do resultado apresentado, a CryptoSlate aponta que informações cruciais ainda não foram divulgadas publicamente. Entre elas estão detalhes sobre o consumo de energia do sistema completo, a carga de trabalho exata utilizada nos testes e as especificações técnicas do tipo de prova gerada.
Contexto: por que esses detalhes importam?
A ausência de dados sobre consumo energético e carga de trabalho torna difícil uma avaliação completa da solução. Um sistema que usa 4 GPUs mas consome energia equivalente a 12 — ou que só funciona sob cargas reduzidas — teria valor prático muito diferente do que os números de latência sugerem isoladamente. A comunidade técnica do Ethereum tende a aguardar auditorias e benchmarks independentes antes de adotar qualquer nova abordagem de prova em larga escala.
A discussão em torno da eficiência na geração de provas não é nova no ecossistema Ethereum. Projetos de Layer 2, como zkSync e StarkNet, já lidam com desafios semelhantes, e avanços nessa área têm impacto direto na viabilidade econômica de operadores de prova — o que, por sua vez, influencia as taxas pagas pelos usuários finais.
📰 Nota editorial
Esta notícia é baseada em informações publicadas pela CryptoSlate. O KriptoHoje não verificou de forma independente os benchmarks citados. Detalhes técnicos adicionais devem ser acompanhados diretamente pelos canais oficiais do projeto responsável pela solução.
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