Le Zcash (ZEC) a chuté d'environ 5,9 % en 24 heures pour s'établir autour de 1 190 $, tandis que l'ensemble du marché crypto était également en baisse. Ce recul est survenu alors même que Mert Mumtaz, fondateur de Helius, soulignait un nouveau lien entre FlashProve, l'outil récemment publié par Anthropic, et la cryptographie de confidentialité que Zcash a contribué à introduire dans le monde. La société de Mumtaz construit des infrastructures pour la blockchain Solana, ce qui place ses commentaires en dehors du projet Zcash lui-même.

Ce repli concernait tout le marché : le Bitcoin (BTC) se négociait près de 76 673 $, et la valeur totale du marché crypto a reculé d'environ 1,8 % sur la même période.

Pourquoi le Zcash est associé à FlashProve d'Anthropic

Dans une publication sur X partagée dans la même fenêtre de 24 heures, Mumtaz a écrit que « anthropic/claude are now using the same cryptography that zcash was first in the world to pioneer », terminant par la formule « probably nothing ». La publication a suscité l'attention, recueillant plus de 1 000 likes et plus de 170 réponses au moment de la rédaction.

Ce n'était pas la première fois que Mumtaz plaidait en faveur de cette crypto de confidentialité. En mai, il était apparu sur le podcast Bankless et avait soutenu que le Zcash vaut plus que ce que le marché lui reconnaît, notamment en comparaison avec XRP et BNB. Il avait déclaré que la valeur du ZEC devrait représenter une part de la capitalisation totale du Bitcoin, avec une part d'environ 10 % évoquée.

La lignée cryptographique du Zcash remonte à l'article de 2014 « Zerocash: Decentralized Payments from Bitcoin ». L'outil central de l'article, les zk-SNARKs — abréviation de zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge — permet à une partie de prouver qu'une affirmation est vraie sans révéler les données qui la sous-tendent. C'est la même propriété que FlashProve applique désormais à l'inférence IA : prouver quel modèle a produit une réponse sans révéler ses poids. En 2024, le symposium IEEE sur la sécurité et la confidentialité a décerné à l'article un Test of Time Award, le comité indiquant qu'il offrait « an actual example for how to use zk-SNARKs in practice ». Le réseau Zcash a été lancé en octobre 2016.

Un chercheur est lié aux deux projets. Alessandro Chiesa a co-écrit l'article Zerocash et se trouve aujourd'hui à l'EPFL. Il est également associé à StarkWare et figure sur la liste des contributeurs de FlashProve aux côtés de Roy Rinberg et Alex Allain d'Anthropic.

Ce n'est pas le premier rapprochement entre Anthropic et Zcash cette année. En juin, Zooko Wilcox, fondateur de Zcash, a indiqué qu'un audit réalisé par Mythos AI d'Anthropic, à la demande de Shielded Labs, n'avait révélé aucun bug nouveau grave dans le protocole.

À noter également : la communauté Zcash est actuellement en débat au sujet de sa trésorerie de subventions d'environ 125 millions de dollars.

Ce qu'est FlashProve, et ce qu'il coûte à exécuter

Anthropic a publié FlashProve, un prototype de recherche open source, le 2 novembre. L'outil utilise un zkSNARK à base de hachage pour prouver qu'une réponse provient d'un modèle IA spécifique sans révéler les paramètres internes du modèle, appelés poids. Le projet est documenté sur la page de recherche d'Anthropic.

FlashProve vise à combler un déficit de confiance. Lorsqu'un utilisateur envoie un prompt à un service d'IA, il ne peut pas être certain que la réponse provient bien du modèle qu'il a payé : avant que la réponse ne soit livrée, un service de routage pourrait substituer un modèle moins cher, ou la réponse pourrait être modifiée en chemin. L'outil est conçu pour les modèles mixture-of-experts, qui acheminent chaque entrée à travers quelques parties spécialisées du système.

FlashProve fonctionne en deux étapes. D'abord, le fournisseur publie un petit engagement d'environ 6,5 Mo qui verrouille un jeu de poids précis tout en le gardant secret, un processus qui prend environ 39 minutes. Ensuite, pour chaque prompt et réponse, le système crée une preuve courte attestant que le modèle engagé a produit ces tokens de sortie exacts.

Anthropic a testé FlashProve sur Llama 4 Maverick, un modèle IA de Meta (NASDAQ : META). Le modèle compte 400,7 milliards de paramètres et a été exécuté sous forme compressée en 4 bits. Le test a utilisé une seule puce NVIDIA (NASDAQ : NVDA) H100, qui a traité environ 110 tokens par seconde. Un token est un petit morceau de texte, comme un mot ou une partie de mot.

Le système a traité 24 requêtes en environ 223 secondes. Chaque requête comportait 1 024 tokens et a produit une preuve d'environ 19 Mo. La vérification d'une preuve n'a pris que 17 à 21 secondes sur une puce d'ordinateur classique (CPU), et le vérificateur n'avait pas besoin d'accéder aux poids du modèle.

Le compromis est la vitesse : par rapport à l'inférence vLLM, la génération de preuves a pris environ 72 à 94 fois plus de temps par GPU, selon la charge.

Anthropic présente FlashProve comme un outil de recherche intermédiaire plutôt que comme un logiciel de production. La page GitHub qualifie le code d'artefact de recherche non maintenu sous licence Apache 2.0, et le projet indique qu'il n'a pas fait l'objet d'un audit de sécurité indépendant. Pour quiconque suit la suite de cette technologie, la question de l'audit et le débat en cours sur la trésorerie au sein du Zcash sont les éléments concrets à surveiller.