L'optimisme de la confiance : EigenLayer AVS va déclencher en premier le secteur du calcul privé Web3 grâce à une « sécurité à moindre coût »
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L'optimisme de la confiance : EigenLayer AVS va déclencher en premier le secteur du calcul privé Web3 grâce à une « sécurité à moindre coût »
Grâce à un consensus peu coûteux, EigenLayer attirera de plus en plus de produits dans le domaine du calcul privé vers des solutions optimistes et sans confiance à faible coût d'exécution. Comparé au secteur fortement concurrentiel des Rollup, le secteur de la confidentialité en Web3 en est encore à un stade de marché bleu, ce qui favorise davantage l'adoption de nouveaux paradigmes.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : @Web3Mario
EigenLayer AVS est en ligne depuis un certain temps déjà. Outre les cas d'utilisation attendus comme EigenDA et les solutions de type Layer2 que le projet avait longtemps annoncés, j'ai observé un phénomène particulièrement intéressant : les projets du secteur du calcul confidentiel semblent fortement attirés par EigenLayer AVS. Parmi les 9 AVS actuellement lancés, trois appartiennent à ce domaine — deux projets de coprocesseurs ZK, Brevis et Lagrange, ainsi qu'un projet basé sur un environnement d'exécution fiable (TEE), Automata. J'ai donc décidé d'approfondir cette analyse afin de comprendre l'impact des AVS d'EigenLayer sur ces produits et leurs tendances futures.
L’attrait de la « sécurité bon marché » est la clé du succès ou de l’échec de l’écosystème AVS d’EigenLayer
Avec une TVL désormais supérieure à 15 milliards de dollars, EigenLayer a connu un départ remarquable. Bien que je pense que la majorité de ces fonds soient motivés principalement par l’espoir de récompenses potentielles via des airdrops, cela constitue indéniablement une base solide pour la prochaine étape du développement du protocole. Cette étape sera déterminée par le succès ou non de l'écosystème AVS, car c’est le volume des frais générés par les AVS qui décidera du moment où EigenLayer passera de sa phase subventionnée à une phase mature.
De nombreux articles ont déjà expliqué en détail les aspects techniques d’EigenLayer ; je n’y reviendrai donc pas ici. En résumé, EigenLayer réutilise le mécanisme de consensus Proof-of-Stake (PoS) d’Ethereum — ce qu’on appelle le Restaking — pour créer un protocole de couche de consensus peu coûteux. Avant d’aller plus loin, permettez-moi d’examiner la valeur fondamentale d’EigenLayer, que je perçois comme reposant sur trois piliers principaux :
* Découpler la couche de consensus de la couche d’exécution, afin de mieux gérer des traitements massifs ou coûteux en termes de données et de consensus : généralement, les blockchains principales sont considérées comme des solutions relativement coûteuses en exécution et peu efficaces. Le coût élevé provient de la « compétition pour l’espace dans les blocs », une expression à la mode. Nous savons que les environnements d’exécution blockchain allouent traditionnellement les ressources de calcul via un mécanisme de marché : ceux qui paient le plus obtiennent la priorité. Les utilisateurs sont donc en concurrence, et lorsque la demande augmente, les prix augmentent naturellement, rendant l’exécution plus chère. Quant à l’efficacité réduite, elle découle de la conception initiale de la technologie blockchain, pensée comme système de règlement monétaire électronique, sensible au séquencement temporel des transactions. Cela conduit à une conception séquentielle de la couche d’exécution, inefficace pour des scénarios insensibles au séquencement, tels que les réseaux sociaux ou l’entraînement d’IA.
En dissociant la couche de consensus de celle d’exécution, d’un côté les développeurs peuvent concevoir des environnements d’exécution spécialisés — souvent appelés chaînes applicatives ou Layer3 — libérant les utilisateurs de la concurrence avec d’autres applications et réduisant ainsi les coûts. D’un autre côté, ils peuvent adapter leur couche d’exécution aux besoins spécifiques de leur application, améliorant ainsi l’efficacité.
* Le consensus comme service : en transformant le consensus en produit ou ressource, on peut pleinement exploiter la demande latente du marché : ceux qui ont vécu l’âge d’or des Layer1 partagent probablement un constat commun : trier le bon grain de l’ivraie montre que construire une couche de consensus est coûteux et difficile. Pour assurer la sécurité de leur consensus — qu’il s’agisse de puissance de calcul ou de fonds mis en jeu — la plupart des projets doivent subventionner leurs opérations avant de générer suffisamment de revenus, avec des coûts souvent très élevés. Ces subventions prennent habituellement la forme de jetons distribués lors du minage. Seuls quelques rares protocoles réussissent à passer à une phase autonome financièrement, où les frais de transaction suffisent à maintenir une sécurité adéquate — Ethereum en est un exemple marquant avec son modèle économique évolué. Ce coût prohibitif au démarrage décourage de nombreuses innovations, car créer un environnement d’exécution adapté, ou une blockchain dédiée, implique des risques énormes. Cela renforce nettement l’effet Matthew dans l’industrie Web3, où l’évolution technologique est largement dominée par la trajectoire d’Ethereum.
Or, en proposant le consensus comme un service, les nouvelles applications disposent d’une alternative : acheter du consensus selon leurs besoins. Prenons un exemple simple : pour une nouvelle application dont les fonds gérés s’élèvent initialement à 1 million de dollars, il suffit d’acheter plus d’un million de dollars de consensus PoS pour garantir la sécurité de son environnement d’exécution — le coût économique de la malveillance devenant alors négatif. À mesure que l’application grandit, elle peut ajuster dynamiquement ses achats de services de consensus. Cela réduit les coûts initiaux et les risques, tout en exploitant pleinement le potentiel du marché.
* Une source de consensus bon marché : enfin, EigenLayer tire son consensus de la réutilisation des fonds PoS d’Ethereum. Ainsi, les participants au staking, qui auparavant ne percevaient qu’un seul flux de revenus, peuvent désormais en obtenir un supplémentaire via EigenLayer. Ce faisant, EigenLayer transforme habilement sa relation avec Ethereum, le leader du secteur, d’une concurrence potentielle en une symbiose, réduisant drastiquement son propre coût d’acquisition de capitaux de consensus. Cela lui permet de proposer des tarifs — notamment pour l’achat de consensus par les AVS — bien plus compétitifs que d’autres protocoles, rendant ainsi l’écosystème particulièrement attrayant pour les innovations. Un stratagème vraiment ingénieux.
Ces trois éléments confèrent à EigenLayer, comparé à d'autres environnements d'exécution Web3, une source de « sécurité moins coûteuse », offrant ainsi des coûts d’exécution réduits, une meilleure extensibilité et des modèles économiques plus flexibles. Je suis donc convaincu que la vitalité de l’écosystème AVS d’EigenLayer dépendra crucialement de la capacité de cette « sécurité bon marché » à séduire les applications Web3 et à inciter un grand nombre d’entre elles à migrer vers cet écosystème.
Le coût d’utilisation est la contrainte fondamentale au développement du secteur du calcul confidentiel en Web3
Après avoir examiné la valeur fondamentale d’EigenLayer, intéressons-nous maintenant aux difficultés rencontrées par le secteur du calcul confidentiel en Web3. Je ne suis pas expert dans ce domaine, mais j’ai étudié attentivement l’état actuel des projets liés au calcul privé parmi les AVS déjà lancés, notamment les coprocesseurs ZK. Je crois que la plupart des produits cryptographiques utilisant des preuves à connaissance nulle (ZK) font face à un problème similaire : leur coût élevé d’utilisation freine l’expansion de leurs cas d’usage.
L’origine exacte du concept de coprocesseur ZK importe peu aujourd’hui. Par analogie, ces produits visent à utiliser des algorithmes de preuve à connaissance nulle pour fournir un service de coprocesseur aux blockchains principales, leur permettant de déporter hors chaîne des opérations de calcul complexes et coûteuses, tout en garantissant la véracité des résultats via des preuves ZK. Cette approche modulaire rappelle la relation entre CPU et GPU. En confiant au GPU les calculs parallèles que le CPU gère mal — comme le traitement d’images ou l’entraînement d’IA — on améliore considérablement l’efficacité.
L’architecture technique typique d’un coprocesseur ZK ressemble à ceci — schématisée ici via Axiom, l’un des leaders du secteur. Lorsqu’un utilisateur a besoin d’effectuer un calcul complexe, il peut utiliser le service hors chaîne d’Axiom pour obtenir le résultat et générer une preuve ZK associée. Axiom transmet ensuite le résultat et la preuve comme paramètres à un contrat de vérification sur chaîne. Ce contrat utilise trois éléments pour valider le résultat : le résultat lui-même, la preuve d’exécution, et des informations critiques de toute la chaîne (comme la racine Merkle des transactions) fournies de manière fiable par Axiom sur chaîne. Une fois la vérification réussie, un callback notifie le contrat cible pour déclencher les actions suivantes.
On considère généralement que la génération de preuve est une opération intensive en calcul, tandis que la vérification est légère. Selon la documentation d’Axiom, une vérification ZK sur chaîne consomme environ 420 000 gas. Cela signifie qu’avec un prix de gas à 10 Gwei, l’utilisateur doit payer environ 0,0042 ETH pour la vérification. Si l’ETH vaut 3 000 $, cela représente environ 12 $. Un coût encore trop élevé pour les utilisateurs grand public, ce qui limite fortement le déploiement de nouveaux cas d’usage.
Prenons un cas d’usage fréquemment cité par les coprocesseurs ZK : le programme VIP d’Uniswap. Uniswap pourrait utiliser un coprocesseur ZK pour mettre en place un programme de fidélité similaire à ceux des plateformes centralisées (CEX). Par exemple, si un trader atteint un certain volume cumulé de transactions sur un mois, il bénéficie d’un remboursement ou d’une exonération des frais. Comme le calcul du volume cumulé est complexe, Uniswap pourrait le déporter hors chaîne via un coprocesseur ZK, réduisant ainsi les coûts sans modifier profondément le protocole.
Faisons un calcul rapide : imaginons qu’Uniswap propose une offre VIP avec exonération totale des frais pour tout utilisateur dépassant 1 million de dollars de volume mensuel. Un trader utilise un pool avec des frais à 0,01 %. Sur une transaction de 100 000 $, ses frais s’élèveraient à 10 $. Or, le coût de vérification ZK est de 12 $. Cela dissuade fortement l’utilisateur de participer, élevant le seuil d’accès à ce service et ne profitant finalement qu’aux « baleines ».
Des cas similaires ne manquent pas dans les produits purement basés sur ZK : l’architecture et les cas d’usage sont excellents, mais je reste convaincu que le coût d’utilisation constitue la principale barrière à l’expansion de ces produits.
Vers où va Brevis ? L’effet d’aspiration d’EigenLayer grâce à sa « sécurité bon marché »
Observons maintenant comment Brevis, l’un des premiers AVS lancés, a été influencé par EigenLayer. Mon objectif est de montrer que la « sécurité bon marché » offerte par EigenLayer exerce une attraction manifeste sur les produits cryptographiques.
L’équipe fondatrice de Brevis vient du célèbre projet Celer Network, composé de brillants développeurs chinois. Après plusieurs tentatives, ils ont lancé Brevis début 2023, alors positionné comme une « plateforme de calcul et de vérification de données multi-chaînes basée sur ZK ». En substance, cela ne diffère guère d’un coprocesseur ZK, même si ce dernier terme semble plus tendance. Pendant longtemps, Brevis a fonctionné selon le schéma dit « Pure-ZK » décrit précédemment. Cette approche s’est avérée peu efficace pour étendre ses cas d’usage. Mais le 11 avril, dans un billet de blog, l’équipe a annoncé une collaboration avec EigenLayer et présenté une nouvelle solution combinant économie cryptographique et preuves ZK : Brevis coChain. Dans cette solution, la couche de vérification descend du réseau principal Ethereum vers une coChain maintenue par un AVS.
Lorsqu’un utilisateur soumet une requête de calcul, un circuit client calcule le résultat et génère une preuve ZK. Un contrat intelligent sur chaîne transmet ensuite la requête à la coChain Brevis. Dès que celle-ci détecte la requête, l’AVS vérifie la validité du calcul. Une fois validé, les données sont compressées et envoyées sur Ethereum, accompagnées d’une affirmation de leur exactitude. Suit alors une période de contestation, similaire aux systèmes dits « optimistes » : tout challenger peut soumettre une preuve de fraude ZK pour contester un résultat et tenter de faire brûler le faussaire. Une fois la période de contestation terminée, l’AVS déclenche via un callback le contrat cible pour finaliser l’opération. Étant donné que la plupart des problématiques de confidentialité en Web3 cherchent à éliminer la confiance via des méthodes mathématiques, j’appellerais volontiers cette approche « défi de confiance optimiste ».
Lagrange et Automata ont probablement suivi un cheminement similaire avant de proposer eux aussi des solutions reposant sur AVS et la confiance optimiste. L’avantage majeur de cette approche est la réduction drastique du coût de vérification, puisqu’on n’a plus besoin de vérifications coûteuses sur chaîne. On fait plutôt confiance — de manière optimiste — au consensus d’EigenLayer et aux preuves de fraude ZK pour assurer la sécurité. Bien sûr, passer d’une confiance mathématique à une confiance humaine suscitera inévitablement des critiques dans l’écosystème Web3. Toutefois, je pense que cet échange est acceptable compte tenu des gains en praticabilité. Cette solution brise efficacement la barrière que représentait le coût de vérification, et je suis persuadé que de nombreux produits innovants verront bientôt le jour. De plus, cette approche pourrait servir de modèle à d’autres projets de calcul confidentiel. Étant donné que ce secteur est encore en phase de terrain vierge, contrairement au domaine saturé des rollups, il devrait être plus favorable à l’adoption de nouveaux paradigmes. Je prévois donc une explosion imminente des projets de calcul privé dans l’écosystème AVS. Étant donné que je ne suis pas spécialiste de la cryptographie, mes analyses peuvent comporter des erreurs — je serais reconnaissant aux experts de me corriger.
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