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ヴィタリック、ゼロ知識証明を10倍高速化する新技術「GKRプロトコル」を解説

画像はShutterstockのライセンス許諾により使用

新たな暗号技術を解説

暗号資産(仮想通貨)イーサリアム(ETH)の共同創設者ヴィタリック・ブテリン氏は19日、ブロックチェーンの検証を大幅に高速化する暗号技術「GKR」について解説するブログ記事を公開した。

GKR(Goldwasser-Kalai-Rothblum)プロトコルは、大規模で複雑な計算を効率的に処理するように設計されており、ゼロ知識証明(ZK)計算の高速化と低コスト化、スケーラビリティ強化を目的としている。

ブテリン氏は、GKRを使うと一般的なラップトップで毎秒200万回の計算を検証可能であり、わずか50枚の消費者向けレベルのグラフィックカードでイーサリアムのトランザクション全体を検証できると主張している。

GKRプロトコルの重要な構成要素は、サムチェック(sumcheck)と呼ばれる数学的手法で、大量の複雑な計算をランダムなポイントで実行される小さなチェックに分割し、作業を簡素化する。GKRはこれを再帰的に適用することで、すべての中間値を公開することなく計算の整合性の検証が可能になり、効率性とスケーラビリティが向上する。

GKRは、すべてのステップを順番に処理するのではなく、最終結果から逆方向に進み、各レイヤーで正しく計算されていることを段階的に確認するため、すべての計算を確認する必要はない。各段階でランダムなサンプルをチェックするだけだが、数学的原理から計算全体の正当性が保証される。

従来のZK-SNARKやSTARKでは証明の各ステップで「コミットメント」を行う必要があるが、GKRは、サムチェックのみを実行し、中間コミットメントを省略することができる。そのため、トランザクションの確認速度が向上するとともに、コスト削減にもつながる。

ブテリン氏は、Poseidon2ハッシュ関数の検証を例にとり、GKRの効率性のコストを試算。STARKでは約100倍のオーバーヘッドがかかるところ、GKRでは10倍から15倍という結果となった。ただし、他にも最適化の手段があると指摘し、一桁のオーバーヘッドでハッシュ証明が十分に可能になると同氏は主張している。

最適化されたイーサリアムを目指して

イーサリアム財団は7月末、次の10年に向けた構想として「Lean Ethereum」を発表した。モジュール性、ミニマリズム、セキュリティ重視を中心に、スリムで効率的なイーサリアムとして再設計する。

ブテリン氏は9月に大阪で開催されたイーサリアム開発者カンフェレンス「EDCON2025」で、イーサリアムの開発ロードマップを発表。短期的には拡張性やプライバシーの向上を優先し、中期的には相互運用性の向上を目指すが、長期的なビジョンとして「Lean Ethereum」を強調した。

そのビジョンにGKRは大きく貢献することになると見られる。

GKRプロトコル自体はプライバシーを直接提供するものではないが、ZK-SNARKやSTARKレイヤーと組み合わせることで、簡潔な証明検証能力を維持しつつ、プライバシーの確保も可能になる。このようなハイブリッドのアプローチにより、イーサリアム開発者は、速度や効率性を損なうことなく、スケーラブルでプライバシーにも配慮した検証を実装することができると期待されている。

イーサリアムのスケーリングソリューションの一つであるロールアップも、より効率的な証明の集約を可能にするGKRプロトコルによって、強化されると考えられている。トランザクションのバッチ検証に必要な計算負荷が軽減されることで、ファイナリティが高速化され、ノードの負担が軽減される。そしてガス料金の削減、アクセス性の向上にもつながる。

関連:新構想「リーン・イーサリアム」とは? 今後10年の開発目標=ETH財団

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プライバシーの強化

イーサリアム財団は9月、プライバシーをオプション機能としてではなく、デフォルト標準とするという方針を発表した。プライバシーチームの名称を「イーサリアムのためのプライバシー・スチュワード」(Privacy Stewards for Ethereum、イーサリアムのプライバシー管理人)に改名し、イーサリアムの監視に対する脆弱性に対処するソリューションに取り組む。

この取り組みはブテリン氏が4月に、グローバル決済インフラとしてのイーサリアムの存続には、プライバシーが不可欠であると提唱したことを受けてのものだ。

ロードマップでは次のように警告している。

イーサリアムは世界の決済レイヤーになる道を進んでいるが、強力なプライバシー保護がなければ、世界の自由の基盤ではなく、グローバルな監視の基盤となってしまうリスクがある。

GKRプロトコルは、ZK証明の効率化により、プライバシー処理を低コスト・高速化し、このプライバシー強化の流れも支援することにつながる。また、スケーラビリティが向上することにより、大規模なプライバシーアプリも可能になると考えられている。

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