Zcash（ZEC）は24時間で約5.9%下落し、約1,190ドルとなりました。暗号資産市場全体も下落しており、この下落はHelius創業者のMert Mumtaz氏が、Anthropicの新たに公開したFlashProveツールと、Zcashが世界にもたらしたプライバシー暗号技术との新たな関連を指摘したタイミングでのことでした。Mumtaz氏の会社はSolanaブロックチェーン向けのインフラを構築しており、彼の発言はZcashプロジェクト自体の外部からのコメントである点に注意が必要です。

この下落は市場全体の動きでした：ビットコイン（BTC）は76,673ドル近くで取引され、同じ期間に暗号資産市場全体の時価総額は約1.8%低下しました。

ZcashがAnthropicのFlashProveと関連付けられる理由

同じ24時間の枠内で公開されたXへの投稿で、Mumtaz氏は「anthropic/claudeは現在、zcashが世界で初めて開拓したのと同じ暗号技术を使用している」と書き、「probably nothing（おそらく大したことではない）」という言葉で締めくくりました。この投稿は注目を集め、執筆時点で1,000件を超えるいいねと170件以上のリプライを獲得しました。

これはMumtaz氏がプライバシーコインを擁護した初めての機会ではありません。5月にBanklessポッドキャストに出演した際、彼はZcashが市場が評価する以上の価値を持つと主張し、特にXRPやBNBと比較してその見解を述べました。ZECの価値はビットコインの総時価総額の一定割合に相当すべきで、約10%が示唆されると述べました。

Zcashの暗号学的系譜は、2014年の論文「Zerocash: Decentralized Payments from Bitcoin」にさかのぼります。この論文の中核となる技術であるzk-SNARKs（零知識簡潔非対話型知識証明の略）は、背後のデータを明かすことなく、ある当事者が命題が真であることを証明できる仕組みです。これはまさに、FlashProveが現在AI推論に適用している性質であり、重みを明かさずにどのモデルが応答を生成したかを証明します。2024年には、IEEE Symposium on Security and Privacyがこの論文にTest of Time賞を授与し、委員会は「zk-SNARKsを実践で使用する実際の例を示した」と述べました。Zcashネットワークは2016年10月に稼働を開始しました。

一人の研究者が両プロジェクトに関わっています。Alessandro Chiesa氏はZerocash論文の共著者であり、現在はEPFLに在籍しています。同氏はStarkWareとも関わりがあり、AnthropicのRoy Rinberg氏やAlex Allain氏とともにFlashProveの貢献者リストに名を連ねています。

この重なりは、今年初めてのAnthropicとZcashの関わりではありません。6月には、Zcash創業者のZooko Wilcox氏が、Shielded Labsの要請によるAnthropicのMythos AIによる監査で、プロトコルに深刻な新たなバグは見つからなかったと述べました。

注目すべきは、Zcashコミュニティが現在、約1億2,500万ドルの助成金庫をめぐって議論していることです。

FlashProveとは何か、そして実行コスト

Anthropicは11月2日、オープンソースの研究プロトタイプFlashProveを公開しました。このツールはハッシュベースのzkSNARKを使用して、応答が特定のAIモデルから生成されたことを、重みとして知られるモデルの内部設定を明かさずに証明します。プロジェクトの詳細はAnthropicの研究ページで公開されています。

FlashProveは信頼のギャップを埋めることを目的としています。ユーザーがAIサービスにプロンプトを送信する際、応答が支払った対象のモデルから生成されたものか確信できません。応答が届く前に、ルーティングサービスがより安価なモデルに差し替えたり、応答が途中で改ざんされたりする可能性があります。このツールは、各入力をシステムのいくつかの専門部門に振り分ける混合エキスパート（mixture-of-experts）モデル向けに設計されています。

FlashProveは2段階で動作します。まず、プロバイダーは約6.5MBの小さなコミットメントを公開し、重みを秘密にしたまま特定の重みセットを固定します。この処理には約39分かかります。次に、各プロンプトと応答に対して、コミットされたモデルがそれらの出力トークンを生成したことを示す短い証明をシステムが作成します。

Anthropicは、Meta（NASDAQ: META）のAIモデルであるLlama 4 MaverickでFlashProveをテストしました。このモデルは4,007億個のパラメータを持ち、4ビットに圧縮された形式で実行されました。テストではNVIDIA（NASDAQ: NVDA）のH100チップ1個を使用し、毎秒約110トークンを処理しました。トークンとは、単語やその一部といったテキストの小さな断片です。

システムは24件のリクエストを約223秒で処理しました。各リクエストは1,024トークンで、約19MBの証明を生成しました。証明の検証は通常のコンピュータチップ（CPU）でわずか17〜21秒で済み、検証者はモデルの重みにアクセスする必要がありませんでした。

ただし、トレードオフは速度です：vLLM推論と比較すると、負荷に応じて、GPUあたりの証明生成には約72〜94倍の時間がかかりました。

AnthropicはFlashProveを、本番環境向けソフトウェアではなく中間段階の研究ツールと位置付けています。GitHubページではこのコードをApache 2.0ライセンスのメンテナンスされていない研究成果物と明記しており、プロジェクトは独立したセキュリティ監査を未実施であると述べています。この技術の今後を追う者にとって、監査の問題とZcash内部で続く金庫をめぐる議論の両方が、注視すべき具体的な論点です。