作者：0xjacobzhao 

“链下计算 + 链上验证”的可信计算（Verifiable Computing）范式，已成为区块链系统的通用计算模型。它让区块链应用在保持去中心化与信任最小化（trustlessness）安全性的前提下，获得几乎无限的计算自由度（computational freedom）。零知识证明（ZKP）是该范式的核心支柱，其应用主要集中在扩容（Scalability）、隐私（Privacy）以及互操作与数据完整性（Interoperability & Data Integrity）三大基础方向。其中，扩容是 ZK 技术最早落地的场景，通过将交易执行移至链下、以简短证明在链上验证结果，实现高 TPS 与低成本的可信扩容。

ZK 可信计算的演进可概括为 L2 zkRollup → zkVM → zkCoprocessor → L1 zkEVM。早期 L2 zkRollup 将执行迁至二层并在一层提交有效性证明（Validity Proof），以最小改动实现高吞吐与低成本扩容。 zkVM 随后扩展为通用可验证计算层，支持跨链验证、AI 推理与加密计算（代表项目：Risc Zero、Succinct、Brevis Pico）。 zkCoprocessor 与之并行发展，作为场景化验证模块，为 DeFi、RWA、风控等提供即插即用的计算与证明服务（代表项目：Brevis、Axiom）。2025 年，zkEVM 概念延伸至 L1 实时证明（Realtime Proving, RTP），在 EVM 指令级构建可验证电路，使零知识证明直接融入以太坊主网执行与验证流程，成为原生可验证的执行机制。这一脉络体现出区块链从“可扩展”迈向“可验证”的技术跃迁，开启可信计算的新阶段。

一、以太坊zkEVM扩容之路：从 L2 Rollup 到 L1实时证明

以太坊的 zkEVM 扩容路径经历两个阶段：

• 阶段一（2022–2024）：L2 zkRollup将执行搬至二层，在一层提交有效性证明；显著降低成本并提升吞吐，但带来流动性与状态碎片化，L1 仍受制于 N-of-N 重执行。

• 阶段二（2025–）：L1 实时证明（Realtime Proving, RTP） 以 “1-of-N 证明 + 全网轻量验证” 取代重执行，在不牺牲去中心化的前提下提升吞吐，仍在演进发展中。

L2 zkRollup 阶段：兼容与扩容性能间平衡

在 2022 年 在Layer2生态百花齐放的阶段，以太坊创始人 Vitalik Buterin 提出了 ZK-EVM 四类分类（Type 1–4），系统性揭示了 兼容性（compatibility）与性能（performance）之间的结构性权衡。这一框架为后续 zkRollup 技术路线确立了清晰的坐标：

• Type 1 完全等价：与以太坊字节码一致，迁移成本最低、证明最慢。Taiko。

• Type 2 完全兼容：极少底层优化，兼容性最强。Scroll、Linea。

• Type 2.5 准兼容：小幅改动（gas/预编译等）换性能。Polygon zkEVM、Kakarot。

• Type 3 部分兼容：改动更大，能跑多数应用但难完全复用 L1 基建。zkSync Era。

• Type 4 语言级：放弃字节码兼容，直接由高级语言编译为电路，性能最优但需重建生态（代表：Starknet / Cairo）。

当前 L2 zkRollup 模式已趋成熟：通过将执行迁移至二层、在一层提交有效性证明（Validity Proof），以最小改动沿用以太坊生态与工具链，成为主流的扩容与降费方案。其证明对象为 L2 区块与状态转移，而结算与安全仍锚定于 L1。该架构显著提升吞吐与效率，并保持对开发者的高度兼容，但也带来 流动性与状态碎片化，且 L1 仍受限于 N-of-N 重执行瓶颈。

L1 zkEVM：实时证明重塑以太坊轻验证逻辑

2025 年 7 月，以太坊基金会发表文章《Shipping an L1 zkEVM #1: Realtime Proving》 正式提出 L1 zkEVM 路线。L1 zkEVM 把以太坊从 N-of-N 重执行 升级为 1-of-N 证明 + 全网快速验证：由少数 prover 对整块 EVM 状态转移生成短证明，所有验证者仅做常数时间验证。该方案在不牺牲去中心化的前提下，实现 L1 级实时证明（Realtime Proving），安全提升主网 Gas 上限与吞吐，并显著降低节点硬件门槛。其落地计划是以 zk 客户端 替代传统执行客户端，先行并行运行，待性能、安全与激励机制成熟后，逐步成为协议层的新常态。

• N of N 旧范式：所有验证者重复执行整块交易来校验，安全但吞吐受限、峰值费高。

• 1 of N 新范式：由少数 prover 执行整块并产出短证明；全网只做常数时间验证。验证成本远低于重执行，可安全提高 L1 gas 上限，并减少硬件要求。

L1 zkEVM 路线图三大主线

1. 实时证明（Realtime Proving）：在 12 秒槽时间内完成整块证明，通过并行化与硬件加速压缩延迟；

2. 客户端与协议集成：标准化证明验证接口，先可选、后默认；

3. 激励与安全：建立 Prover 市场与费用模型，强化抗审查与网络活性。

以太坊 L1 实时证明（RTP） 是用 zkVM 在链下重执行整块交易并生成加密证明，让验证者无需重算、只需在 10 秒内验证一个小型证明，从而实现“以验代执”，大幅提升以太坊的可扩展性与去信任验证效率。根据以太坊基金会官方zkEVM Tracker页面，目前参与 L1 zkEVM 实时证明路线的主要团队包括 SP1 Turbo（Succinct Labs）、Pico（Brevis）、Risc Zero、ZisK、Airbender（zkSync）、OpenVM(Axiom）和Jolt(a16z)。

二、超越以太坊：通用zkVM和zkCoprocessor

而在以太坊生态之外，零知识证明（ZKP）技术也延伸至更广泛的 通用可验证计算（Verifiable Computing） 领域，形成以 zkVM 与 zkCoprocessor 为核心的两类技术体系。

zkVM：通用可验证计算层

面向任意程序的可验证执行引擎，常见指令集架构包括 RISC-V、MIPS 与 WASM。开发者可将业务逻辑编译至 zkVM，由 prover 在链下执行并生成可在链上验证的零知识证明（ZKP），既可用于 以太坊 L1 的区块证明，也适用于 跨链验证、AI 推理、加密计算与复杂算法 等场景。其优势是通用性与适配范围广，但电路复杂、证明成本高，需依赖多 GPU 并行与强工程优化。代表项目包括 Risc Zero、Succinct SP1、Brevis Pico / Prism。

zkCoprocessor：场景化可验证模块

面向具体业务场景提供“即插即用”的计算与证明服务。平台预置数据访问与电路逻辑（如历史链上数据读取、TVL、收益结算、身份验证等），应用方通过 SDK / API 调用即可获得计算结果与证明上链消费。该模式上手快、性能优、成本低，但通用性有限。典型项目包括 Brevis zkCoprocessor、Axiom等。

总体而言，zkVM 与 zkCoprocessor 均遵循“链下计算 + 链上验证”的可信计算范式，通过零知识证明在链上验证链下结果。其经济逻辑建立在这样一个前提之上：链上直接执行的成本远高于链下证明生成与链上验证的综合成本。

在通用性与工程复杂度上，二者的关键差异在于 ：

• zkVM 是 通用计算基础设施，适合复杂、跨域或 AI 场景，具备最高灵活度；

• zkCoprocessor 是 模块化验证服务，为高频可复用场景（DeFi、RWA、风控等）提供低成本、可直接调用的验证接口。

在商业路径上，zkVM 与 zkCoprocessor 二者的差异在于：

• zkVM 采用 Proving-as-a-Service 模式，按每次证明（ZKP）计费，主要面向 L2 Rollup 等基础设施客户，特点是合同规模大、周期长、毛利率稳定；

• zkCoprocessor 则以 Proof API-as-a-Service 为主，通过 API 调用或 SDK 集成按任务计费，更接近 SaaS 模式，面向 DeFi等应用层协议，集成快、扩张性强。

总体而言，zkVM 是可验证计算的底层引擎，zkCoprocessor 是应用层验证模块：前者构筑技术护城河，后者驱动商业化落地，共同构成通用可信计算网络。

三、Brevis的产品版图与技术路径

从以太坊的 L1 实时证明（Realtime Proving） 出发，ZK 技术正逐步迈向以 通用 zkVM 与 zkCoprocessor 架构为核心的 可验证计算时代。而Brevis Network 是 zkVM 与 zkCoprocessor 的融合体，构建了一个以零知识计算为核心、兼具高性能与可编程性的 通用可验证计算基础设施 —— 通向万物的无限计算层(The Infinite Compute Layer for Everything.)

3.1 Pico zkVM：通用可验证计算的模块化证明架构

2024年Vitalik 在《Glue and Coprocessor Architectures》中提出“通用执行层 + 协处理器加速层”（glue & coprocessor）架构。复杂计算可拆分为通用的业务逻辑与结构化的密集计算——前者追求灵活性（如 EVM、Python、RISC-V），后者追求效率（如 GPU、ASIC、哈希模块）。这一架构正成为区块链、AI 与加密计算的共同趋势：EVM 通过 precompile 提速，AI 借助 GPU 并行，ZK 证明则结合通用 VM 与专用电路。未来的关键，是让“胶水层”优化安全与开发体验，而“协处理层”聚焦高效执行，在性能、安全与开放性之间取得平衡。

Pico zkVM 由 Brevis开发，正是这一理念的代表性实现。通过 “通用 zkVM + 协处理器加速” 架构，将灵活的可编程性与专用电路的高性能计算结合。其模块化设计支持多种证明后端（KoalaBear、BabyBear、Mersenne31），并可自由组合执行、递归、压缩等组件形成 ProverChain。

Pico 的模块化体系不仅可自由重组核心组件，还能引入新的证明后端与应用级协处理器（如链上数据、zkML、跨链验证），实现持续演进的可扩展性。开发者可直接使用 Rust 工具链编写业务逻辑，无需零知识背景即可自动生成加密证明，大幅降低开发门槛。

相较于 Succinct SP1 的相对单体化 RISC-V zkVM 架构和 RISC Zero R0VM 的通用 RISC-V 执行模型，Pico 通过 Modular zkVM + Coprocessor System 实现执行、递归与压缩阶段的解耦与扩展，支持多后端切换及协处理器集成，在性能与可扩展性上形成差异化优势。

3.2 Pico Prism：多 GPU 集群的性能突破

Pico Prism 是 Brevis 在多服务器 GPU 架构上的重要突破，并在以太坊基金会的“实时证明（Real-Time Proving, RTP）”框架下创下新纪录。在 64×5090 GPU 集群上实现 6.9 秒平均证明时间 与 96.8% RTP 覆盖率，性能位居同类 zkVM 之首。该系统在架构、工程、硬件与系统层面均实现优化，标志着 zkVM 正从研究原型迈向生产级基础设施。

1. 架构设计：传统 zkVM（如 SP1、R0VM）主要依赖单机 GPU 优化。Pico Prism 首次实现多服务器、多 GPU 集群并行证明（Cluster-Level zkProving），通过多线程与分片调度，将 zk 证明扩展为分布式计算体系，大幅提升并行度与可扩展性。

2. 工程实现：构建多阶段异步流水线（Execution / Recursion / Compression）与跨层数据复用机制（proof chunk 缓存与 embedding 重用），并支持多后端切换（KoalaBear、BabyBear、M31），显著提升吞吐效率。

3. 硬件策略： 在 64×RTX 5090 GPU（约 $128K）配置下，Pico Prism 实现 6.0–6.9 秒平均证明时间、96.8% RTP 覆盖率，性能/成本比提升约 3.4 倍，较 SP1 Hypercube（160×4090 GPU，10.3 秒）表现更优。

4. 系统演进： 作为首个满足以太坊基金会 RTP 指标（>96% sub-10s、<$100K 成本）的 zkVM， Pico Prism 标志着 zk 证明系统从研究原型迈向主网级生产基础设施，为 Rollup、DeFi、AI 与跨链验证等场景提供更具经济性的零知识计算方案。

3.3 ZK Data Coprocessor：区块链数据智能零知识协处理层

智能合约原生设计中“缺乏记忆”——无法访问历史数据、识别长期行为或跨链分析。Brevis 提供的高性能的零知识协处理器（ZK Coprocessor），为智能合约提供跨链历史数据访问与可信计算能力，对区块链的全部历史状态、交易与事件进行验证与计算，应用于数据驱动型 DeFi、主动流动性管理、用户激励及跨链身份识别 等场景。

Brevis 的工作流程包括三步：

1. 数据访问：智能合约通过 API 无信任地读取历史数据；

2. 计算执行：开发者使用 SDK 定义业务逻辑，由 Brevis 链下计算并生成 ZK 证明；

3. 结果验证：证明结果回传链上，由合约验证并调用后续逻辑。

Brevis 同时支持 Pure-ZK 与 CoChain（OP）模型：前者实现完全信任最小化，但成本较高；后者通过 PoS 验证与 ZK 挑战机制，允许以更低成本实现可验证计算。验证者在以太坊上质押，若结果被 ZK 证明挑战成功将被罚没，从而在安全与效率间取得平衡。通过 ZK + PoS + SDK 的架构融合，Brevis 在安全性与效率之间取得平衡，构建出一个可扩展的可信数据计算层。目前，Brevis 已服务于 PancakeSwap、Euler、Usual、Linea 等协议，所有 zkCoprocessor 合作 均基于 Pure-ZK 模式，为 DeFi、奖励分配与链上身份系统提供可信数据支撑，使智能合约真正具备“记忆与智能”。

3.4 Incentra：基于 ZK 的“可验证激励分发层

Incentra 是由 Brevis zkCoprocessor 驱动的可信激励分发平台，为 DeFi 协议提供安全、透明、可验证的奖励计算与发放机制。它通过零知识证明在链上直接验证激励结果，实现了 无信任、低成本、跨链化 的激励执行。系统在 ZK 电路中完成奖励计算与验证，确保任何用户都可独立验证结果；同时支持跨链操作与访问控制，实现合规、安全的自动化激励分发。

Incentra 主要支持三类激励模型：

• Token Holding：基于 ERC-20 时间加权余额（TWA）计算长期持有奖励；

• Concentrated Liquidity：根据 AMM DEX 手续费比例分配流动性奖励，兼容 Gamma、Beefy 等 ALM 协议；

• Lend & Borrow：基于余额与债务均值计算借贷奖励。

该系统已应用于 PancakeSwap、Euler、Usual、Linea 等项目，实现从激励计算到分发的全链可信闭环，为 DeFi 协议提供了 ZK 级的可验证激励基础设施。

3.5 Brevis 产品技术栈总览

 

四、Brevis zkVM 技术指标与性能突破

以太坊基金会（EF）提出的 L1 zkEVM 实时证明标准（Realtime Proving, RTP），已成为 zkVM 能否进入以太坊主网验证路线的行业共识与准入门槛，其核心评估指标包括：

• 延迟要求： P99 ≤ 10 秒（匹配以太坊 12 秒出块周期）；

• 硬件约束： CAPEX ≤ $100K、功耗 ≤ 10kW（适配家用/小型机房）；

• 安全等级： ≥128-bit（过渡期 ≥100-bit）；

• 证明尺寸： ≤300 KiB；

• 系统要求： 不得依赖可信设置、核心代码需完全开源。

2025 年 10 月，Brevis发布《Pico Prism — 99.6% Real-Time Proving for 45M Gas Ethereum Blocks on Consumer Hardware》报告，宣布其 Pico Prism 成为首个全面通过以太坊基金会（EF）实时块证明（RTP）标准的 zkVM。

在 64×RTX 5090 GPU（约 $128K） 配置下，Pico Prism 在 45M gas 区块中实现 平均延迟 6.9 秒、96.8% <10s、99.6% <12s 的性能表现，显著优于 Succinct SP1 Hypercube（36M gas，均时 10.3s，40.9% <10s）。在延迟降低 71%、硬件成本减半的条件下，整体性能/成本效率提升约 3.4×。该成果已获以太坊基金会、Vitalik Buterin 与 Justin Drake 的公开认可。

五、Brevis生态扩张与应用落地

Brevis的ZK 数据协处理器(zkCoprocessor)，负责处理 dApp 无法高效完成的复杂计算（如历史行为、跨链数据、聚合分析），并生成可验证的 零知识证明（ZKP）。链上仅需验证这份小证明即可安全调用结果，大幅降低 Gas、延迟与信任成本。相较传统预言机，Brevis 提供的不只是“结果”，更是“结果正确的数学保证”，其主要应用场景可以分为如下几类

• 智能 DeFi（Intelligent DeFi）：基于历史行为与市场状态，实现智能激励与差异化体验（PancakeSwap、Uniswap、MetaMask等）

• RWA 与稳定币增长（RWA & Stable Token Growth）：通过 ZK 验证实现稳定币与 RWA 收益的自动化分配（OpenEden、Usual Money、MetaMask USD）

• 隐私去中心化交易（DEX with Dark Pools）：采用链下撮合与链上验证的隐私交易模型，即将上线

• 跨链互操作（Cross-chain Interoperability）：支持跨链再质押与 Rollup–L1 互操作，构建共享安全层（Kernel、Celer、0G）

• 公链冷启动（Blockchain Bootstrap）：以 ZK 激励机制助力新公链生态冷启动与增长（Linea、TAC）

• 高性能公链（100× Faster L1s）：通过实时证明（RTP）技术推动以太坊等公链性能提升（Ethereum、BNB Chain）

• 可验证 AI（Verifiable AI）：融合隐私保护与可验证推理，为 AgentFi 与数据经济提供可信算力（Kaito、Trusta）

根据Brevis Explorer 数据，截至 2025 年 10 月，Brevis 网络 已累计生成超 1.25 亿条 ZK 证明，覆盖 近 9.5 万个地址、9.6 万次应用请求，广泛服务于奖励分发、交易验证与质押证明等场景。生态层面，平台累计分发激励约 2.23 亿美元，支撑的 TVL 超 28 亿美元，相关交易量累计突破 10 亿美元。

当前 Brevis 的生态业务主要聚焦 DeFi 激励分发 与 流动性优化 两大方向，算力核心消耗由 Usual Money、PancakeSwap、Linea Ignition、Incentra 四个项目贡献，合计占比超 85%。其中

• Usual Money（46.6M proofs）：展现其在大规模激励分发中的长期稳定性；

• PancakeSwap（20.6M）：体现 Brevis 在实时费率与折扣计算中的高性能；

• Linea Ignition（20.4M）：验证其在 L2 生态活动中的高并发处理能力；

• Incentra（15.2%）：标志着 Brevis 从 SDK 工具向标准化激励平台的演进。

在 DeFi 激励领域，Brevis 依托 Incentra 平台支撑多个协议实现透明、持续的奖励分配：

• Usual Money 年激励规模超 $300M，为稳定币用户与 LP 提供持续收益；

• OpenEden 与 Bedrock 基于 CPI 模型实现美债与 Restaking 收益分配；

• Euler、Aave、BeraBorrow 等协议通过 ZK 验证借贷仓位与奖励计算。

在流动性优化方面，PancakeSwap、QuickSwap、THENA、Beefy 等采用 Brevis 的动态费率与 ALM 激励插件，实现交易折扣与跨链收益聚合；Jojo Exchange 与 Uniswap Foundation 则利用 ZK 验证机制构建更安全的交易激励体系。

在跨链与基础设施层，Brevis 已从以太坊扩展至 BNB Chain、Linea、Kernel DAO、TAC 与 0G，为多链生态提供可信计算与跨链验证能力。与此同时，Trusta AI、Kaito AI、MetaMask 等项目正利用 ZK Data Coprocessor 构建隐私保护型积分、影响力评分与奖励系统，推动 Web3 数据智能化发展。在系统底层，Brevis 依托 EigenLayer AVS 网络 提供再质押安全保障，并结合 NEBRA 聚合证明（UPA） 技术，将多份 ZK 证明压缩为单次提交，显著降低链上验证成本与时延。

整体来看，Brevis 已覆盖从 长期激励、活动奖励、交易验证到平台化服务 的全周期应用场景。其高频验证任务与可复用电路模板为 Pico/Prism 提供了真实的性能压力与优化反馈，有望在工程与生态层面反哺 L1 zkVM 实时证明体系，形成技术与应用的双向飞轮。

六、团队背景及项目融资

Mo Dong｜联合创始人（Co-founder, Brevis Network）

Dr. Mo Dong 是 Brevis Network 的联合创始人，拥有伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算机科学博士学位，他的研究成果发表于国际顶级学术会议，被谷歌等科技公司采纳，并获得数千次学术引用。他是算法博弈论与协议机制设计领域的专家，专注推动 零知识计算（ZK） 与 去中心化激励机制 的结合，致力于构建可信的 Verifiable Compute Economy。作为 IOSG Ventures 的风险合伙人，亦长期关注 Web3 基础设施的早期投资。

Brevis团队由来自 UIUC、MIT、UC Berkeley 的密码学与计算机科学博士创立，核心成员在零知识证明系统（ZKP）与分布式系统领域具有多年研究经验，并发表多篇经过同行评审的论文。Brevis 曾获 以太坊基金会（Ethereum Foundation） 的技术认可，其核心模块被视为关键的链上可扩展性基础设施。

Brevis 于 2024 年 11 月完成 750 万美元种子轮融资，由 Polychain Capital 与 Binance Labs 共同领投，参投方包括 IOSG Ventures、Nomad Capital、HashKey、Bankless Ventures 及来自 Kyber、Babylon、Uniswap、Arbitrum、AltLayer 的战略天使投资人。

七、ZKVM与ZK Coprocessor市场竞品分析

目前，以太坊基金会支持的ETHProofs.org 已成为 L1 zkEVM 实时证明（Realtime Proving, RTP）路线的核心追踪平台，用于公开展示各 zkVM 的性能、安全与主网适配进展。

综合来看，RTP 赛道竞争正聚焦四个核心维度：

• 成熟度：SP1 生产化部署最成熟；Pico 性能领先且接近主网标准；RISC Zero 稳定但 RTP 数据未公开。

• 性能表现：Pico 证明体积约 990 kB，较 SP1（1.48 MB）缩小约 33%，成本更低；

• 安全与审计：RISC Zero 与 SP1 均已通过独立安全审计；Pico 正在审计流程中；

• 开发生态：主流 zkVM 均采用 RISC-V 指令集，SP1 依托 Succinct Rollup SDK 形成广泛集成生态；Pico 支持 Rust 自动生成证明，SDK 完善度快速提升。

从最新数据看，目前RTP 赛道已形成“两强格局

• 第一梯队Brevis Pico（含 Prism） 与 Succinct SP1 Hypercube 均直指 EF 设定的 P99 ≤ 10s 标准。前者以分布式多 GPU 架构实现性能与成本突破；后者以单体化系统保持工程成熟与生态稳健。Pico 代表性能与架构创新，SP1 代表实用化与生态领先。

• 第二梯队RISC Zero、ZisK、ZKM 在生态兼容与轻量化方面持续探索，但尚未公开完整 RTP 指标（延迟、功耗、CAPEX、安全位、证明体积、可复现性）。Scroll（Ceno） 与 Matter Labs（Airbender） 则尝试将 Rollup 技术延伸至 L1 验证层，体现出从 L2 扩容向 L1 可验证计算的演进趋势。

2025 年，zkVM 赛道已形成以 RISC-V 统一、模块化演进、递归标准化、硬件加速并行 的技术格局。zkVM的通用可验证计算层（Verifiable Compute Layer）可分为三个类别：

• 性能导向型：Brevis Pico、SP1、Jolt、ZisK 聚焦低延迟与实时证明，通过递归 STARK 与 GPU 加速提升计算吞吐。

• 模块化与可扩展型：OpenVM、Pico、SP1强调模块化可插拔，支持协处理器接入。

• 生态与通用开发型：RISC Zero、SP1、ZisK 聚焦 SDK 与语言兼容，推动普适化。

zkVM 竞品项目对比（截至 2025 年 10 月）

当前 zk-Coprocessor 赛道已形成以 Brevis、Axiom、Herodotus、Lagrange 为代表的格局。 其中 Brevis 以“ZK 数据协处理器 + 通用 zkVM”融合架构领先，兼具历史数据读取、可编程计算与 L1 RTP 能力；Axiom 聚焦可验证查询与电路回调；Herodotus 专注历史状态访问；Lagrange 以 ZK+Optimistic 混合架构优化跨链计算性能。 整体来看，zk-Coprocessor 正以“可验证服务层”的方式成为连接 DeFi、RWA、AI、身份 等应用的可信计算接口。

八、总结：商业逻辑、工程实现及潜在风险

商业逻辑：性能驱动与双层飞轮

Brevis 以“通用 zkVM（Pico/Prism）”与“数据协处理器（zkCoprocessor）”构建多链可信计算层：前者解决任意计算可验证问题，后者实现历史与跨链数据的业务落地。 其增长逻辑形成“性能—生态—成本”正循环：Pico Prism 的 RTP 性能吸引头部协议集成，带来证明规模增长与单次成本下降，形成持续强化的双层飞轮。竞争优势主要在三点：

1. 性能可复现 —— 已纳入以太坊基金会 ETHProofs RTP 体系；

2. 架构壁垒 —— 模块化设计与多 GPU 并行实现高扩展性；

3. 商业验证 —— 已在激励分发、动态费率与跨链验证中规模化落地。

工程实现：从“重执行”到“以验代执”

Brevis 通过 Pico zkVM 与 Prism 并行框架，在 45M gas 区块中实现平均 6.9 秒、P99 < 10 秒（64×5090 GPU，<$130 K CAPEX），性能与成本均处领先。 zkCoprocessor 模块支持历史数据读取、电路生成与回链验证，并可在 Pure-ZK 与 Hybrid 模式间灵活切换，整体性能已基本对齐以太坊 RTP 硬标准。

潜在风险与关注要点

• 技术与合规门槛：Brevis 仍需完成功耗、安全位、证明大小及可信设置依赖等硬指标的公开与第三方验证。长尾性能优化仍为关键，EIP 调整可能改变性能瓶颈。

• 竞争与替代风险： Succinct（SP1/Hypercube）在工具链与生态整合上依然领先，Risc Zero、Axiom、OpenVM、Scroll、zkSync 等团队竞争力依然不容忽视。

• 收入集中与业务结构： 当前证明量高度集中（前四大应用占比约 80%），需通过多行业、多公链、多用例拓展降低依赖。GPU 成本或将影响单位毛利。

综合来看，Brevis 已在“性能可复现”与“业务可落地”两端构筑了初步护城河：Pico/Prism 已稳居 L1 RTP 赛道第一梯队，zkCoprocessor 则打开高频、可复用的商业化场景。未来建议以达成以太坊基金会 RTP 全量硬指标为阶段性目标，持续强化协处理器产品标准化与生态拓展，同时推进第三方复现、安全审计与成本透明。通过在基础设施与 SaaS 收入间实现结构平衡，形成可持续的商业增长闭环。

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