波場 TRON 行業週報：$11,1200 與 $3360 成 BTC&ETH 重點支撐，Zypher Network 引爆零知識證明+AI本文來自投稿，不代表ChainCatcher 觀點，亦不構成任何投資建議。一.前瞻二.市場熱點賽道及當周潛力項目三. 行業數據解析四.宏觀數據回顧與下周關鍵數

本文來自投稿，不代表ChainCatcher 觀點，亦不構成任何投資建議。

一.前瞻

1. 宏觀層面總結以及未來預測

上週，美國勞工部最新報告顯示，7月就業遠遜於預期，疊加前兩月數據被大幅下修，市場信心遭受沉重打擊，投資者擔憂經濟復甦動力正在消退。疊加關稅、就業等負面消息，聯儲何時降息的不確定性升溫，特朗普本人對就業數據的質疑又進一步激化市場不安情緒。美國宏觀層面"弱復甦、強風險"趨勢明顯，8月1日美股暴跌源自就業惡化與新一輪大規模關稅政策的突襲，未來經濟或將繼續面臨增長放緩與通脹高企的雙重考驗，政策不確定性持續主導市場情緒。

2. 加密行業市場變動及預警

加密市場整體經歷高位震盪後急劇回調，比特幣價格從近12萬美元高位最低回落至約11.2萬美元，短期風險情緒明顯升溫。以太坊及部分解鎖幣種受拋壓影響波動加劇，機構資金表現分化，部分大戶持倉調整但仍有增持行動。宏觀利空如美國就業數據疲弱與關稅政策升級，加劇市場避險情緒，導致資金從風險資產流出。短期需警惕關鍵支撐位失守引發更深調整，中長期則關注機構持續佈局和優質項目生態升級的潛力。

3. 行業以及賽道熱點

Aspecta 是一個區塊鏈基礎設施，旨在為數萬億美元的非流動性資產提供智能認證與價格發現機制；Datagram 是一個全球超級架構網絡（Global Hyper-Fabric Network），旨在為下一代實時連接應用和去中心化物理基礎設施網絡（DePIN）提供支持。

二.市場熱點賽道及當周潛力項目

1.潛力項目概覽

1.1. 淺析（YZiLabs領投）Aspecta---一個構建跨 Web2/Web3 的 AI 開發者身份網絡

簡介

Aspecta 是一個區塊鏈基礎設施，旨在為數萬億美元的非流動性資產提供智能認證與價格發現機制。它可為 TGE 前股份、鎖倉代幣、非上市股權、現實世界資產（RWA）等解鎖全生命周期的流動性。

架構簡述

1. Buildkey:通過綁定曲線參與優質資產的流動性入口

BuildKey 的運作方式如下：

1. 參與 BuildKey 啟動的經過審查的項目/資產發行；
2. 通過綁定曲線機制交易 BuildKey；
3. 將 BuildKey 兌換為多種資產：TGE 前股份、鎖倉代幣、NFT、非上市股權等。

A 公平啟動：早期 Key 申購機制

Aspecta 設計了一種特殊的啟動機制，旨在為所有人提供公平的早期 BuildKey 購買機會，並防止機器人濫用。

要點： 在某個項目池啟動後的前 30 分鐘內（具體時間依項目而定），將處於"申購（Deposit）"模式。
在此階段，系統會隨機選擇交易執行 ，而不考慮交易順序、Gas 價格或支付金額 。
參與申購、領取 BuildKey 或退款無須權限，任何人都可參與 。
為進一步防止機器人，通過身份驗證（PoH）的用戶 將有資格加入優先申購組 （premium deposit groups）。

機制說明

在項目池啟動後的前 30 分鐘內，池子將處於"申購模式（Deposit Mode）"。
交易者需預先存入可退款的資金，以提交申購訂單。

每個地址僅限提交 1 個訂單 ，每單最多可申購 20～100 個 BuildKey （具體數量取決於項目及所屬申購組）。

所有訂單將會被隨機選中、排序並執行 。這意味著，不論交易的 Gas 價格高低，或提交時間早晚，參與者都將被平等對待 。

若申購超額，每個中簽訂單將根據超額倍率動態調整分配的 Key 數量，以便讓更多用戶有機會獲得早期 Key。

申購結束後，用戶將即時看到：

• 總申購超額倍率
• 可領取的 Key 數量
• 可退還的資金金額

領取 Key 與退款是無權限、無費用的 ，用戶只需點擊申購結果頁面的 "Claim" 按鈕即可。

為防止機器人影響真實社區用戶，通過 PoH（人類證明）驗證的用戶可加入 優先申購組（Premium Deposit Group） 。完成 PoH 驗證的方式包括：

• 手動完成 PoH 任務，
• 或獲得 Aspecta 社區徽章，
• 或完成此前 Aspecta 的預啟動 PoH 任務。

B交易

BuildKey 采用綁定曲線（Bonding Curve）進行交易，該機制設計為可"升級"，旨在同時惠及現有持有者與新加入用戶。

綁定曲線機制說明

1. 綁定曲線升級 當 BuildKey 的市值達到新的里程碑時，綁定曲線將進入新階段，帶來新的價格增長空間，為所有用戶創造進一步的上漲機會。

2. 資產兌換比例升級 隨著目標資產的市值增長，BuildKey 對應的資產兌換比例也將提升。
   即：購買的 BuildKey 越多，每個 BuildKey 可兌換的資產價值也越高 。
   一旦兌換比例升級，將自動作用於所有 BuildKey ，包括已參與兌換的部分。

3. 市值計算方式 BuildKey 當前市值 = 市場流通總量（用戶持有的 Key 總量）× 當前價格 。

4. 資產兌換機制

BuildKey 的核心理念是通過 Key 的交易與持有，實現非流動性資產的公開價格發現。作為回報 ，Key 持有者能夠在資產高速成長的早期階段獲得參與機會。

項目方與利益相關方可通過多種方式，向 BuildKey 持有者提供資產或權益。

1. 資產類型

可兌換的資產形式多樣，包括：

• TGE 前股份（Pre-TGE Shares）
• 鎖倉代幣（Locked Tokens）
• NFT
• 非上市股權（Private Equities）等

隨著這些資產進一步發展並接近潛在的流動性事件（如 TGE、IPO 等），其價值通常會快速增長。

1. 獲取資產的方式

用戶可通過兩種方式從項目方/利益相關者處獲得資產：

• 2.1 用 BuildKey 兌換資產（支持升級的 Key-資產兌換比例）
• 2.2 持有 BuildKey 自動獲取持有者福利

可升級的資產兌換（Redeem）

• 兌換開始：
  點擊"Redeem"按鈕，即可用 BuildKey 兌換資產。兌換後，BuildKey 將被轉入項目/利益相關方的錢包地址。
• 兌換截止（Redeem Ends）：
  系統會進行快照。為了確保用戶能在 TGE 時獲得資產，兌換通常會在 TGE 之前截止。未兌換的 BuildKey 仍可繼續在市場中交易。
• 資產領取：
  用戶可在項目頁面領取資產，或由項目方向用戶錢包直接轉帳。
• 兌換截止時間（Redeem DDL）：
  若錯過 Redeem DDL，BuildKey 將無法再兌換資產，但仍可用於市場交易和獲利。
• 購買截止時間（Buying DDL）：
  部分項目可能設有購買截止時間。超過該時間後，不能再購買 BuildKey，但仍可用現有 BuildKey 兌換資產或交易獲利。
  兌換比例升級：
  隨著目標資產市值的增長，Key 對應資產的兌換比例也會升級。已兌換的 BuildKey 同樣會自動獲得比例提升。

評點

Aspecta 通過 AI 技術構建開發者身份網絡，結合 Web2（如 GitHub、Twitter）與 Web3（如錢包地址）數據，生成可量化的開發者畫像，支持超過 8000 項技能維度與經驗亮點展示，助力個人在去中心化生態中獲得更高的可見性與信用背書。同時，Aspecta 也通過 BuildKey 與綁定曲線機制，實現非流動性資產（如鎖倉代幣、非上市股權等）的價格發現與早期參與機會。其優勢在於融合 AI、身份與資產機制，打通多鏈開發者社交與融資路徑；

但劣勢在於 PoH 驗證、KYC 等合規要求可能限制部分用戶參與，且身份評估依賴 AI 模型也存在準確性與偏見風險。

1.2. 解讀融資400萬美元的Datagram---為實時應用打造的AI驅動去中心化連接基礎設施

簡介

Datagram 是一個全球超級架構網絡（Global Hyper-Fabric Network），旨在為下一代實時連接應用和去中心化物理基礎設施網絡（DePIN）提供支持。這類應用依賴於現實世界的資源，如計算能力、帶寬和存儲。Datagram 使得此類應用和網絡的啟動與擴展變得簡單，無需構建複雜的基礎設施。

該平台通過以下兩種主要方式獎勵 Datagram 節點運營者：

1. 在線時長與可用性 ：保持節點在線且響應迅速的運營者將獲得獎勵，以確保整個網絡的穩定性和可靠性。
2. 實際使用情況 ：積極貢獻資源（如計算能力、帶寬等）以支持實時應用的節點，會根據其貢獻程度獲得相應獎勵。

Datagram 專為三類核心用戶群體設計：

• Web2 與 Web3 企業 ：傳統企業與區塊鏈項目可通過簡潔的 API 或 SDK 接入 Datagram 的去中心化服務，無需深入的區塊鏈技術知識。
• 已有 DePIN 網絡 ：已建立節點基礎設施的項目，可通過 Datagram Core Substrate（DCS）集成 Datagram，從而拓展其帶寬、計算和存儲能力。
• 新興 DePIN 項目 ：初創企業或開發者可以利用 Datagram 提供的一站式基礎設施，快速啟動去中心化網絡。

架構簡述

Datagram 是一個基於 Avalanche 構建的 Layer 1 網絡，專為支持實時應用而設計，提供可擴展、去中心化且高性價比的計算、帶寬與存儲訪問服務。其架構簡化了去中心化系統的複雜性，在保留區塊鏈優勢（如安全性、互操作性和效率）的同時，提供類 Web2 的使用體驗。

Datagram 還通過其連接層 Datagram Core Substrate（DCS） 支持 去中心化物理基礎設施網絡（DePIN），核心使命是為高性能連接需求的應用提供便捷可用的去中心化基礎設施。當前支持基於 EVM 的網絡，未來將拓展至非 EVM 兼容性。

Datagram 的架構由四個關鍵組件組成，協同提供低延遲、安全、高吞吐量的基礎設施能力：

1. Datagram 節點網絡 ：Datagram 的主幹，由分佈式節點（Datagram Cores）組成，負責路由、驗證和數據傳輸，支持原生和外部 DePIN 項目，提供去中心化計算、帶寬和存儲資源。

2. Fabric 網絡 ：與 Datagram 基礎設施集成的獨立 DePIN 網絡，在共享資源的同時保持專業化運作，實現可擴展性和互操作性。

3. Datagram Core Substrate (DCS) ：連接層，協調整個網絡的計算、帶寬和存儲資源，並與 網絡運營中心（NOC） 集成，實現實時性能監控和獎勵分配。

4. 超網絡層（Hyper Network Layer） ：基於 AI 的協調系統，實時智能管理路由、負載均衡和資源分配，確保低延遲和容錯性能。

5. Datagram節點網絡

Datagram 節點網絡是整個 Datagram 生態的核心基礎設施，由全球分佈式節點組成，提供去中心化的計算、帶寬和存儲資源 。它既支持原生 DePIN 項目，也支持外部項目接入，無需搭建自有基礎設施即可使用。

核心功能：

• 多種節點類型（Datagram Cores） ：

• Full Cores ：主節點，負責流量路由與網絡負載優化，需持有 Core Token，支持高並發場景，按性能與資源貢獻獲得獎勵。

• Partner Cores ：協助主節點應對高峰流量，確保網絡在壓力下保持穩定。

• Device Cores ：利用閒置的 IoT 設備計算力（如路由器、傳感器等）貢獻資源，提升整體效率。

• Hardened Cores ：處理高安全需求的通信，如政府和企業數據，具備強化加密與數據保護。

• Consumer Cores ：運行在個人或小型組織設備上，臨時貢獻資源，支持本地化服務。

• 可擴展性與靈活性 ：支持快速部署與無縫接入現有 DePIN 網絡，無需區塊鏈專業知識。

• 鏈無關集成 ：構建在 Avalanche 上的 Layer 1，當前支持 EVM 網絡，未來將支持非 EVM 網絡。

• 高性能數據傳輸 ：節點協同構建類似 Beowulf 集群的並行計算網絡，保障低延遲與容錯能力，適用於視頻會議、AI 計算等實時任務。

1. Fabric Networks

Fabric Networks 是獨立的 DePIN 網絡 ，通過接入 Datagram 的基礎設施（計算、帶寬、存儲），實現自身應用的高性能運行與快速擴展。

關鍵特性：

• 互操作性 ：通過 Datagram Core Substrate (DCS) 無縫連接 Datagram 網絡，實現資源共享與跨網絡通信。
• 定制性強 ：每個 Fabric Network 可根據自身場景定制運行邏輯，如去中心化 AI 計算、實時通信等，同時使用 Datagram 的全球基礎設施。
• 獨立執行環境 ：具備獨立的執行系統，避免資源競爭，保障性能穩定。
• 即插即用式擴展 ：接入後可立即使用分佈式資源，無需從零構建基礎設施。

在生態中的角色：

Fabric Networks 使 DePIN 項目專注於核心業務邏輯 ，而將底層算力與傳輸能力交由 Datagram 提供。例如，一個去中心化視頻流服務可作為 Fabric Network 運行，借助 Datagram 提供的資源來實現數據傳輸與存儲，同時保留自己的品牌和用戶體驗。

1. Datagram Core Substrate (DCS)

DCS 是 Datagram 網絡的連接層基礎核心 ，為計算、帶寬和存儲資源的去中心化調度與協調 提供底層支撐，幫助任何 DePIN 項目無需自建網絡即可快速啟動與擴展。

關鍵特性：

• 資源協調 ：根據實時需求智能分配工作負載和網絡流量，優化性能，同時保持與整個 Datagram 網絡的互通性。
• 網絡運營中心（NOC） ：與 DCS 集成，用於監控節點在線率、性能與資源使用，自動分發節點獎勵。
• 模塊化架構 ：採用容器化部署（Docker），開發者可與核心網絡並行部署自定義工作負載。
• 鏈無關部署 ：支持在 EVM 和非 EVM 網絡（如 Avalanche、Solana、以太坊 L2）上部署，增強跨鏈兼容性與靈活性。
• 集成簡單 ：屏蔽區塊鏈底層複雜度，開發者可專注於應用構建，而無需管理繁瑣的基礎設施。

核心功能：

DCS 本質上是一個去中心化服務網格 ，支持項目方或開發者在 Datagram 全球基礎設施之上部署自定義節點網絡。

例如，一個構建去中心化 AI 訓練平台的公司可以通過 DCS 將訓練任務智能分配到全球不同地理位置的節點上，同時由 NOC 實時監控節點狀態，自動發放獎勵，保障穩定運行。

1. Hyper Network Layer

Hyper Network Layer 是 Datagram 網絡的AI 驅動協調系統 ，用於在整個基礎設施中實現智能路由、實時優化和並行處理 。與傳統 DePIN 網絡的靜態節點配置不同，它實現了動態、高效的基礎設施編排。

關鍵特性：

• 自適應流量路由 ：實時監控網絡狀態，自動將流量引導至最優節點，避免擁堵、降低延遲。
• 實時負載均衡 ：根據實際網絡負載動態分配計算資源，避免靜態配置帶來的瓶頸。
• 智能資源分配 ：預測網絡使用模式，預先分配計算、帶寬和存儲資源，防止資源擁塞。
• 自動網絡修復 ：當節點或子網出現故障時，能立即重路由，保障服務不中斷、增強網絡彈性。
• 大規模 UDP 優化 ：不同於多數僅支持 TCP 的去中心化網絡，Datagram 原生支持大規模 UDP，適配視頻流、多玩家遊戲、AI 處理等實時高頻場景，性能優勢明顯。

生態作用：

Hyper Network Layer 是 Datagram 實現優於傳統 DePIN 架構的核心組件，它充當網絡中的動態 AI 控制器 ，支持企業和項目方在其全球網絡中定制專屬子網 ，同時享受內置的安全性、可擴展性與可集成性。

評點

Datagram 基於 Avalanche 構建，為實時應用提供可擴展、低延遲、去中心化的計算、帶寬與存儲支持。它採用模塊化架構，具備 Hyper Network AI 調度層、DCS 連接層、跨鏈支持和多類型節點網絡，兼顧性能與彈性，適用於 Web2/Web3 企業和 DePIN 項目。同時，其抽象化設計降低了開發門檻，提供接近 Web2 的用戶體驗。但其依賴 AI 驅動的網絡管理與 UDP 優化協議，對整體系統的協同和調度提出較高技術要求，初期部署及維護複雜度較高。此外，構建在 Avalanche Layer1 上雖提升性能，但可能限制部分非 EVM 生態的無縫對接，且實際生態落地仍需時間驗證其穩定性與網絡效應。

2. 當周重點項目詳解

2.1. 詳解Zypher Network（融資700萬美元，Hashkey參投） --- 跨鏈零知識驅動的去中心化 AI 與遊戲基礎設施

簡介

Zypher Network 推出了一種專為自治 AI 智能體設計的去中心化加密信任層。通過引入創新機制如 Prompt 證明（Proof of Prompt）、零知識 Prompt（zkPrompt）、零知識推理（zkInference）、零知識傳輸層安全協議（zkTLS）以及 Zytron AI 鏈，Zypher 實現了在多個領域內可驗證、私密且可審計的 AI 交互。

該網絡利用零知識證明技術，確保 AI 智能體在不泄露敏感數據的前提下保持一致性與安全性。其模塊化基礎設施，包括去中心化證明者網絡與多執行引擎支持，提供了良好的可組合性、可擴展性以及現實世界的互操作性，適用於去中心化金融、遊戲、AI 合規與數字勞工等多種應用場景。

特點解析

Zypher Network 引入了一整套加密協議與基礎設施組件，旨在為自治 AI 智能體的運行提供可驗證性、隱私保護與完整性保障。Zypher 技術棧中的每一層都針對 AI 信任問題的不同方面進行解決：包括驗證 Prompt 的完整性、確保加密通信的一致性、實現可擴展的證明生成機制，並將這些證明錨定至去中心化基礎設施中，從而構建一個可信、安全、可審計的 AI 運作環境。

1.Prompt 證明機制（Proof of Prompt）

Proof of Prompt 是 Zypher Network 的核心協議，旨在確保發送給 AI 模型的 Prompt 及其返回結果在真實性、一致性和完整性方面都具備可驗證性。該機制允許外部觀察者驗證某個 AI 智能體確實接收了特定的 Prompt，並生成了相應的輸出------而無需暴露 Prompt 的具體內容或輸出本身。

這一機制通過混合加密技術實現，包括：

• 對稱加密 （如 AES、ChaCha20）：用於高效的數據混淆；
• 零知識證明（ZKP） ：用於在不泄露內容的前提下驗證行為；
• 承諾機制（Commitment Schemes） ：確保數據不可篡改。

最終形成了一種輕量級、保護隱私的驗證方法，可廣泛應用於自動化金融、DAO 治理、Web3 遊戲、身份管理等場景。

Proof of Prompt 有效解決了 AI 系統"黑箱操作"的難題------它通過加密手段確保 AI 智能體的行為確實源自一套明確、未被篡改的指令集，為 Zypher 後續更高級的應用奠定了可信基礎。

1. zkPrompt（零知識提示驗證）

在大語言模型（LLMs）中，Prompt 通常分為系統提示（System Prompt）和用戶提示（User Prompt）。其中，系統提示由開發者設置，用於定義模型的上下文、語氣和行為邊界，是引導 AI 表現風格和穩定性的關鍵因素。因此，系統提示已成為 LLM 開發中的核心能力之一，而開發者也普遍不願公開其內容。

但由於許多 LLM 以"黑箱"形式運行，外部用戶難以驗證系統提示的一致性（即模型是否始終基於相同的系統提示運行），這使得行為預測性與信任難以保障。

為此，Zypher 提出了 zkPrompt ------ 一種基於零知識證明 的驗證機制，能夠在不泄露系統提示內容的前提下 ，驗證模型初始化時所使用的系統提示是否與原始設置一致。

實現方式如下：

• 將模型初始化流程構建為一個零知識電路；
• 在電路中加入承諾模塊，對使用的系統提示生成一個承諾值；
• 通過電路驗證模型中使用的系統提示與承諾值一致，並將該承諾值公開輸出；
• 外部用戶可根據該承諾值，驗證系統提示是否被篡改，從而判斷模型行為是否一致。

加密承諾（Cryptographic Commitment）是一種協議，允許一方在不向另一方公開具體內容的情況下承諾一個值 ，直到該方選擇公開為止。常見的承諾機制包括哈希承諾（Hash Commitment）和 Pedersen 承諾（Pedersen Commitment）。

在 zkPrompt 中，這種機制的核心價值體現在兩方面：

• 開發者可以保密系統提示內容 （不被外界知曉）；
• 一旦完成承諾，系統提示的內容就不能再被更改 ，從而確保了系統提示的完整性與可信性。

整體流程如下：

1. 開發者對系統提示（System Prompt）進行加密承諾 ，並將承諾值發送至鏈上；
2. 初始化 zk 電路，生成 Prover 密鑰 和 Verifier 密鑰 ，其中 Verifier 密鑰也發送上鏈；
3. 用戶提交用戶提示（User Prompt） ；
4. 大語言模型生成響應內容與對應的零知識證明 ，並將二者一並發送到鏈上；
5. 智能合約使用原始的系統提示承諾值對 zk 證明進行驗證；

若驗證通過，即表明系統提示自提交後未被篡改 。

2.1 zkPrompt 系統設計

zkPrompt 協議通過零知識證明（ZKP）設計了一種高效可行的方式，用於驗證大語言模型（LLM）的輸出，無需用戶直接接觸模型服務。

系統由四個關鍵角色組成：用戶（User） 、證明者（Prover） 、中繼代理（Proxy） 和 LLM 提供方（Provider） 。即使在中間環節不可信的情況下，zkPrompt 也能確保模型響應的真實性與未被篡改 。

該系統通過加密簽名與證明生成機制 ，驗證 Prover 是否忠實地傳遞了模型輸出，同時支持隱私保護模式 ，在不泄露 Prompt 或響應內容的前提下完成驗證。

相較傳統 ZKML 框架，zkPrompt 架構大大降低了計算開銷，並更貼近當前主流 LLM 提供商的實際信任模型。

2.2 zkPrompt 協議概念與比較

zkPrompt 借鑒了 zkTLS 的思路，在用戶與大語言模型（LLM）的交互流程中嵌入零知識證明（ZKP），以確保響應數據的真實性與完整性 。

在協議中，用戶的請求通過 Prover 和 Proxy 轉發給 LLM 提供方，響應也按原路返回。然而，TLS 通信僅發生在 Prover、Proxy 和 LLM 之間，用戶本身無法直接參與驗證，存在信任盲區。

為解決這一問題，zkPrompt 要求 Prover 提供零知識證明，證明該響應確實來自真實的 LLM 且未被篡改 。

這一機制顯著提升了 AI 智能體響應的安全性和可信度，尤其適用於鏈上資產管理、交易機器人、金融代理等高風險場景。

2.3 信任與安全假設

該協議假設 Proxy（中繼代理）與 Prover（證明者）之間不存在串通行為 。為增強系統的魯棒性，建議在實際部署中對 Proxy 實現去中心化，以防止單點故障或被濫用。

當前設計還假設 Prompt 與響應以明文形式上鏈 （未來將引入隱私保護版本，以解決這一問題）。

2.4 技術挑戰與核心解決方案

如何確保 Prover 返回的加密響應確實來自 LLM，而不是偽造？

解決方案：Proxy 簽名 + 零知識證明

• Proxy 從 LLM 收到加密響應後，對其簽名 ，並將加密內容與簽名一同上鏈；
• Prover 生成一個 ZKP（零知識證明） ，證明：
• 解密後的內容確實包含用戶的 Prompt；
• 響應內容真實且未被篡改。

這一過程的核心是對稱加密的正確解密驗證，效率高，可基於 Dubhe 等方案實現。

驗證步驟（三步走）

1. 驗證 Proxy 對密文的簽名；
2. 檢查解密內容中是否包含用戶 Prompt；
3. 驗證 Prover 提供的零知識證明是否有效。

完成以上步驟後，任何人（如礦工或節點）都能确信響應真實可信。

隱私保護

若用戶希望保護 Prompt 與響應內容的隱私：

• 僅將 Prompt 與響應的哈希值 上鏈，而非原文：

1. H1 = Hash(prompt)
2. H2 = Hash(response)
3. 並加上約束：響應中包含 Prompt 的片段

• Proxy 仍然上鏈密文；

• Prover 提供 ZKP，證明：

1. Hash(witness) = H2（響應內容正確）；
2. Hash(witness[i:j]) = H1（響應中確實包含 Prompt）；
3. Decrypt(ciphertext) = witness（解密正確）

該隱私版本可在不暴露任何敏感內容的前提下完成驗證 ，非常適用於合規要求較高的場景。

1. zkInference 框架：為 Web3 AI 智能體帶來可驗證性與公平性

當前許多 AI 智能體在 Web3 中運行如"黑箱"，缺乏透明的推理過程，導致其行為難以驗證，尤其在多玩家對抗類遊戲中，存在 AI 串通作弊的風險。

3.1 zkInference 解決方案

zkInference 框架 透過零知識證明算法，確保 AI 智能體嚴格按照預設模型和規範運行 ，在不泄露模型和數據的前提下，實現以下目標：

1. 可驗證性 ：驗證 AI 決策行為是否真實、符合規則；
2. 防串通 ：防止多個智能體串謀，保障遊戲公平性；
3. 無限算力 ：提供去中心化算力市場，支持大規模可驗證 AI 運算。

3.2 zkTLS（零知識傳輸層安全協議） zkTLS 是 Zypher 利用零知識加密技術驗證 TLS 會話內容和一致性的協議。傳統 TLS 保密但無法外部驗證，zkTLS 解決了這個問題。
三種部署模式：

• TEE（可信執行環境）模式：高保真但需專用硬件；
• MPC（多方計算）模式：更去中心化，但性能開銷大；
• Proxy（代理）模式：性能高、硬件需求低，適合大多數實際應用。
  Zypher 的 zkPrompt 採用代理模式確保用戶與模型間的提示和響應在加密會話中保持一致。

3.3 Zytron：鏈上 AI 執行引擎 Zytron 是 Zypher 的鏈上 AI 計算和驗證層，負責分佈式協調和 zkPrompt、zkTLS 證明的編排。
特點包括：

• 使用 Kademlia DHT 實現高效路由和負載均衡；
• 跨節點協調證明生成與驗證；
• 基於節點距離和歷史表現分配任務；
• 在鏈上記錄不可篡改的驗證交互和 AI 決策。
  Zytron 是 Zypher 可驗證 AI 系統的核心支撐。

3.4 去中心化證明者網絡 該網絡支持零知識證明的規模化生成與驗證，避免依賴中心化伺服器，保證系統的信任無中心化。
特點：

• 任何合格節點均可貢獻算力；
• 通過信譽和質押機制防止作弊；
• Zytron 協調任務分配和結果校驗。
  該網絡確保驗證既高效又去中心化，支持互聯網級別的 AI 驗證。

3.5 組合性與集成 Zypher 的模塊化協議棧方便跨領域集成，開發者可靈活組合組件構建可信 AI 應用。
應用示例：

• 將 zkPrompt 嵌入基於 LLM 的 API 網關；
• 用 zkTLS 作為隱私保護的 AI 助手數據完整性層；
• 將 Proof of Prompt 用於 Web3 DAO 的 AI 治理提案驗證；
• 通過 Zytron 將 AI 交互錨定至鏈上智能合約。
  這種組合性使 Zypher 既是基礎協議層，也是開發者構建可信 AI 的工具集。

1. Zytron AI 鏈

Zytron 是 Zypher Network 的高性能鏈上 AI 計算執行層，支持可擴展、低延遲且可驗證的 AI 計算，兼容 Web3 生態。它支持 zk 證明、AI 代理邏輯組合及靈活狀態執行。

4.1 Web3 兼容接口 Zytron 提供雙接口系統，保持與以太坊兼容，同時優化交易延遲、狀態尋址和證明生成。開發者可用 MetaMask、Hardhat 等常用工具與 Zytron 交互，享受其性能與驗證優勢。

4.2 多執行引擎支持 支持多種智能合約執行模型並行運行：

• EVM 兼容 Solidity 合約；
• UTXO 模型支持輕量並行交易流。
  不同地址狀態組可分配不同執行模型，未來計劃支持 WASM 等。

4.3 零 Gas 交易 原生支持 ERC-4337 賬戶抽象，允許通過代理贊助實現零 Gas 交易，降低用戶和 AI 代理交互門檻，支持定制化手續費邏輯。

4.4 原生跨鏈橋 模塊化分片架構支持高效安全跨鏈資產流轉。通過橋合約鎖定資產，Zytron 分片映射並鑄造原生包裝資產，支持零知識證明增強安全性，實現跨鏈 AI 代理交互。

4.5 數據主權 Rollup

• Sequencer（排序者） 負責交易排序和打包，形成 Layer2 塊和批次，利用 Merkle 樹廣播數據根，提交至弱數據可用層，最終由 PBFT 共識確認批次。
• 外部數據可用層（DA） 分強弱兩類，弱 DA 用於快速傳輸，強 DA 用於最終鏈上執行驗證。
• Sequencer 待處理狀態 為滿足遊戲低延遲需求，Sequencer 維護本地待處理狀態，用戶可連續提交交易，體驗流暢。
• 資產 zk-Rollup 採用 Merkle 樹存儲資產交易，支持存取款和轉帳，使用 UTXO 模型及零知識證明保證交易即時有效，避免長時間挑戰期。
• 服務分片 為實現低延遲遊戲服務，Zytron 通過分片執行鏈上合約。
• Kademlia 節點數據分片 基於 Kademlia DHT 算法，用節點距離分配合約執行任務，節點註冊並同步狀態，支持去中心化協作。
• 地址狀態組 執行節點只存儲與自身最接近地址相關狀態，地址狀態組採用 BFT 算法本地更新，確保離線節點數據安全。
• 交易空間訪問列表 交易需包含狀態變更信息（餘額、Nonce、存儲等）以保證正確分片處理，訪問超範圍即交易失敗。
• Key Space 估算 為幫助客戶端標記空間訪問限制，提供估算功能，模擬執行合約生成訪問範圍。
• 定制網絡 優化 P2P 網絡，採用基於 UDP 的 KCP 協議減少延遲，設計穩定的雙層 DHT 結構和中繼算法保障節點連接穩定和低延遲，滿足高頻遊戲需求。

總結

Zytron 作為面向去中心化 AI 計算和遊戲應用的高性能執行層，優勢在於其支持多執行引擎（EVM與UTXO），具備零 Gas 交易體驗和原生跨鏈能力，能有效保障低延遲與數據主權，同時採用創新的分片和去中心化節點架構提高擴展性與安全性；但其複雜的分佈式設計和多層數據同步機制可能帶來實現和運維的挑戰，對開發者的學習成本較高。

三. 行業數據解析

1. 市場整體表現

1.1. 現貨BTC vs ETH 價格走勢

BTC

解析

本週重點支撐：114000美元，111900美元

本週重點阻力：115100美元，116200美元

ETH

解析

本週重點支撐：3510美元，3360美元

本週重點阻力：3580美元，3680美元，3880美元

2.鏈上解析

2.1. BTC Layer 2 Summary

本週 BTC Layer‑2 已突破 Lightning 支付與生態創業的邊界：

• GOAT 通過 BitVM2 測試網展示低延遲 zk-Rollup 技術可行性；
• LQWD 向 Lightning 網絡注入資本與基礎設施，共建全球化 BTC 支付條；
• Bitcoin Hyper 項目預售強勁，為 BTC Rollup 新生態開創創新路徑；
• 穩定幣與 Lightning 的耦合加速推進 BTC Layer‑2 的主流應用場景擴展；
• Lightning 公共容量創歷史新高，整體生態結構更加穩健。

2.2. EVM \&non-EVM Layer 1 Summary

核心事件解析

• Injective 的主網啟動在即 ------ 作為首個原生 EVM 完整兼容的新型 Layer‑1，Injective 已上線主網測試環境並成功處理首筆交易，開發者生態逐步活躍，INJ 有望率先建立新一代高性能 Ethereum-compatible 鏈市值預期。

• Shardeum 測試網上線 ------ Shardeum Unstablenet 是其智能合約測試環境，強調彈性擴容與開發者友好部署機制，目前已吸引初步應用嘗試，展現出 EVM 鏈構建新路徑。

• Solana 生態進入高增長階段 ------ 7 月份其穩定幣轉帳量同比上漲逾半，創下 2150 億美元規模，表明 Solana 在用戶活躍度和 DeFi 場景重塑方面表現搶眼，平均每週活躍地址數超過以太坊及其他 L1 相加。

• Hedera Hashgraph 主網完成升級 ------ 7 月 23 日完成功能升級，儘管僅為小版本，但體現出 Hedera 對中國企業級應用和監管完備型鏈路維護的持續重視，維護窗口短且平穩。

• NEAR 提出核心經濟模型改革 ------ NEAR 社區發起提案將原通脹率一度設為 5%，現建議下調至 2.5%，以增強代幣模型彈性與可持續性，有望影響 Staking 收益機制與長期持有者行為。

2.3. EVM Layer 2 Summary

1. Linea：空投與通縮經濟學起勢

• 總供給約 720 億枚，空投占比 9%（Voyage 活躍社區用戶）+ 1%（戰略 dapp 與社區構建方），實投賬戶已過濾 Sybil 風險，亦未設平滑鎖倉；
• 占初始流通量 22% 左右，配合生態基金鎖定，未來配套降本銷毀機制（ETH 20%、LINEA 80%）或推動價值捕獲與代幣燃燒共振。

1. ZKsync 加速升級軌道

• Core v29.0.0 的技術改進主要針對當前分支兼容性，如 CLI 接入方式及 bridge 模型整合；
• 納入 Tokenized Asset Coalition（TAC） ，標誌著其對機構級資產通證化的信號響應，未來可能嫁接 RWA、合成資產等金融類產品；
• Era 與 ZKsync Gateway 成為原生互通層，可顯著降低各 Era‑Chain 之間的交易摩擦，為應用打基礎；
• 安全委員會提案 降低年預算支出至一半，通過引入算法機制控制 mint cap（關聯代幣市值），顯誠信治理意願。

1. Optimism 的市場溫度測試

• 上架 Upbit 支持 KRW/OP 交易對 後，韓本土用戶迅速進入，構成 OP 本輪上漲的主要驅動力；
• 然而 OP 解鎖定於 7‑31 ，解鎖占總供應比例仍有較大未知，仍需重點監控該時間段內的鏈上流動與價量關係；
• OP 此輪漲幅所代表的市場反應說明 Optimism 生態仍有零售與機構層面均可觸達的關注度；但需觀察解鎖後是否出現賣出壓制。

四.宏觀數據回顧與下周關鍵數據發布節點

7月非農新增就業人數僅7.3萬，大幅低於市場預期。同時，5月和6月的就業數據被大幅下修，合計減少25.8萬就業崗位。失業率由4.1%升至4.2%，長期失業人口增加至1,826,000，顯示就業市場整體出現實質性惡化。

本週（8月4日-8月8日）重要宏觀數據節點包括：

8月7日：美國至8月2日當週初請失業金人數

五. 監管政策

美國：白宮發布數字資產政策報告，SEC 啟動"Project Crypto"

• 白宮政策小組發布160頁加密政策藍圖，提出數字資產立法推進路線、穩定幣監管改革、推動美國央行數字貨幣（CBDC）探索，並呼籲在未來6個月內通過《GENIUS法案》和《CLARITY法案》。

• 美國證監會（SEC）主席宣布啟動"Project Crypto"，旨在通過明晰代幣屬性和交易角色來簡化監管路徑，支持 token 化證券合規落地，改善市場不確定性。

• 眾議院已通過《GENIUS法案》（穩定幣監管）、《CLARITY法案》（代幣監管清晰化）及反對聯邦發行CBDC的相關法案。

• 其中《GENIUS法案》已獲得參議院支持，預計8月進入正式簽署流程，為美國境內穩定幣發行確立統一聯邦框架。

歐盟：ESMA 推動 MiCA 框架正式執行

• 歐洲證券監管局（ESMA）發布評估，要求成員國在 MiCA 框架下加強許可審核一致性，避免監管套利。

• 同時，ESMA 對外發布消費者保護公告，警示未完全合規產品不得誤導性宣傳為"監管內資產"。

• 歐盟也同步更新了與數字資產相關的網絡安全與KYC技術標準，作為 MiCA 前置合規要求。

香港：穩定幣監管條例正式生效

• 香港立法會通過《穩定幣條例》，自8月1日起實施。條例要求穩定幣發行商必須本地註冊、持100%儲備、禁止發行算法類穩定幣，並設有6個月的轉型緩衝期。

• 香港金融管理局（HKMA）發布草案實施細則，預計首批發行許可證將於2026年初開始發放。

印度尼西亞：加密資產稅收制度大幅重構

• 自8月1日起，印尼提高加密交易相關稅率，包括：交易稅由0.1%上調至0.21%，礦工VAT稅率增至2.2%，跨境賣家稅率達到1%。

• 新制度還將加密交易者列入常規稅務徵收對象，納入企業所得稅或個人所得稅體系，標誌著加密資產正式納入全面稅收框架。