Vitalik Buterin schätzt die Chance auf 60%, dass SNARKs, vollständig homomorphe Verschlüsselung und Ununterscheidbarkeitsoffuscierung letztendlich eine einstellige rechnerische Überlastung erreichen können. Er weist eine 33%ige Wahrscheinlichkeit zu, dass alle drei Technologien eine nahezu null zusätzliche Überlastung für große reale Arbeitslasten erreichen könnten.
Warum es wichtig ist
Die Prognose macht Effizienz zum entscheidenden Hindernis für den Einsatz fortschrittlicher Kryptografie über spezialisierte Umgebungen hinaus. Buterin sagte, dass mindestens eine Technologie, höchstwahrscheinlich SNARKs, bis Ende dieses Jahrzehnts eine Sub-10x-Überlastung erreichen könnte. Spezialisierte Hash-Funktionen und einige LLM-Inferenzarbeitslasten nähern sich bereits diesem Niveau.
Marktauswirkungen
Für Ethereum-gebundene Infrastruktur würde eine niedrigere Überlastung diese Tools in großem Maßstab praktikabler machen. Das kurzfristige Signal ist ein technischer Meilenstein und kein direkter Marktkatalysator: Der Fortschritt hängt davon ab, SNARKs, FHE und iO von spezialisierten Arbeitslasten in eine breite reale Nutzung zu überführen.
Häufig gestellte Fragen
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Welche Wahrscheinlichkeit gab Buterin für das Erreichen einer nahezu null Überlastung durch alle drei Technologien an?
Er wies eine 33%ige Wahrscheinlichkeit zu, dass SNARKs, FHE und iO eine nahezu null zusätzliche Überlastung für große reale Arbeitslasten erreichen könnten.
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Welche Technologie identifizierte Buterin als am wahrscheinlichsten, um eine Sub-10x-Überlastung zu erreichen?
Er identifizierte SNARKs als die wahrscheinlichste der drei Technologien, die bis Ende dieses Jahrzehnts eine Sub-10x-Überlastung erreichen könnten.
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Warum ist die rechnerische Überlastung für diese Technologien wichtig?
Eine niedrigere Überlastung würde diese kryptografischen Werkzeuge in großem Maßstab praktikabler machen und ihnen helfen, über spezialisierte Arbeitslasten hinaus in eine breite reale Nutzung zu gelangen.
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Welche Arbeitslasten nähern sich bereits dem Sub-10x-Niveau?
Spezialisierte Hash-Funktionen und einige LLM-Inferenzarbeitslasten nähern sich bereits diesem Niveau.
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Was würde zeigen, dass SNARKs, FHE und iO über spezialisierte Anwendungen hinausgehen?
Das entscheidende Zeichen wäre, dass SNARKs, FHE und iO von spezialisierten Arbeitslasten in eine breite reale Nutzung übergehen.
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