1. Введение

Доказательство выполнения работы (Proof-of-Work, PoW) — это фундаментальный механизм консенсуса для основных криптовалют, таких как Bitcoin и Ethereum, обеспечивающий безопасность блокчейна за счёт необходимости вычислительных усилий для проверки транзакций и создания новых блоков. Однако огромные финансовые вознаграждения за майнинг привели к гонке вооружений в специализированном оборудовании, в первую очередь — специализированных интегральных схемах (ASIC). Это привело к централизации майнинга, когда несколько субъектов, имеющих доступ к дорогим, кастомным ASIC, контролируют непропорционально большую долю хеш-мощности сети, подрывая децентрализованную сущность технологии блокчейн. HashCore предлагает смену парадигмы: вместо того чтобы делать PoW устойчивым к ASIC, он делает процессор общего назначения (GPP) де-факто ASIC.

2. Проблема централизации ASIC

Основная проблема носит экономический характер и связана с доступностью. Разработка ASIC требует больших капиталовложений, много времени и часто окутана секретностью со стороны нескольких производителей. Это создаёт высокие барьеры для входа, концентрируя майнинговую мощность и увеличивая риск атак 51%. Для большинства пользователей покупка и эксплуатация конкурентоспособных ASIC непрактична, что приводит к расхождению между большой базой пользователей криптовалют и небольшим пулом фактических майнеров. Эта централизация представляет системный риск для безопасности сети и децентрализации.

Ключевые метрики проблемы

Барьер для входа: Высокая капиталоёмкость конкурентоспособных ASIC.

Соотношение майнеров к пользователям: Непропорционально малое количество майнеров.

Риск безопасности: Повышенная уязвимость к скоординированным атакам.

3. Философия проектирования HashCore

HashCore инвертирует традиционную проблему. Вместо того чтобы проектировать функцию PoW, а затем позволять другим строить под неё ASIC, HashCore спроектирован таким образом, что оборудование, которое уже есть у всех — процессор общего назначения (например, x86, ARM CPU), — является оптимально эффективным оборудованием для этой задачи.

3.1. Инвертированное бенчмаркирование

Это краеугольная концепция. Разработчики чипов, такие как Intel и AMD, тратят миллиарды на оптимизацию своих CPU для хорошей работы в стандартных наборах бенчмарков (например, SPEC CPU 2017), которые представляют собой разнообразный набор реальных вычислительных нагрузок. HashCore использует это, конструируя свою функцию PoW из псевдослучайно сгенерированных «виджетов», которые имитируют именно эти бенчмарк-нагрузки. Следовательно, CPU, оптимизированный для SPEC, по замыслу, оптимизирован и для HashCore.

3.2. Модульная архитектура

Функция HashCore — это не статичный хеш, подобный SHA-256. Это динамически собираемая во время выполнения последовательность вычислительных «виджетов». Каждый виджет выполняет последовательность инструкций процессора общего назначения, предназначенных для нагрузки ключевых вычислительных ресурсов (ALU, FPU, кэш, пропускная способность памяти). Конкретная комбинация и порядок виджетов определяются псевдослучайно на основе входных данных заголовка блока, что гарантирует невозможность предварительного вычисления или тривиальной аппаратной оптимизации рабочей нагрузки.

Ключевые идеи

  • Демократизация: Превращает существующее потребительское оборудование в конкурентоспособное майнинговое оборудование.
  • Использование оптимизации: Использует многомиллиардные инвестиции в НИОКР CPU.
  • Динамическая защита: Генерация виджетов во время выполнения препятствует статической аппаратной оптимизации.

4. Техническая реализация и безопасность

4.1. Доказательство устойчивости к коллизиям

В статье представлено формальное доказательство того, что HashCore устойчив к коллизиям независимо от реализации виджетов, при условии, что базовый примитив, объединяющий выходные данные виджетов, сам по себе устойчив к коллизиям. Безопасность сводится к безопасности этого криптографического примитива (например, конструкции Меркла-Дамгора). Псевдослучайная генерация виджетов гарантирует непредсказуемость и безопасность выходных данных всей функции.

4.2. Математические основы

PoW можно концептуализировать как поиск одноразового номера $n$ такого, что: $$\text{HashCore}(\text{BlockHeader}, n) < \text{Target}$$ Где $\text{HashCore}(H, n)$ вычисляется как: $$F( W_1( H || n || s_1), W_2( H || n || s_2), ..., W_k( H || n || s_k) )$$ Здесь $H$ — заголовок блока, $n$ — одноразовый номер, $s_i$ — сиды, псевдослучайно полученные из $H$ и $n$, $W_i$ — функции виджетов, а $F$ — устойчивая к коллизиям объединяющая функция (например, хеш). Последовательность и параметры виджетов определяются функцией-генератором $G(H, n)$.

5. Анализ и последствия

Перспектива отраслевого аналитика

5.1. Ключевая идея

HashCore — это не просто ещё один «устойчивый к ASIC» алгоритм; это стратегическое использование существующей экосистемы оборудования. Подлинная гениальность заключается в осознании того, что триллионная индустрия полупроводников уже построила идеальный «ASIC» для определённого класса задач — CPU. Такие проекты, как Ethash от Ethereum, стремились к устойчивости к ASIC за счёт требований к памяти, но, как показала последующая разработка ASIC для Ethash, это тактика задержки. Подход HashCore более фундаментален: он согласует экономические стимулы PoW с экономическими реалиями глобального производства оборудования. Он делает децентрализацию свойством по умолчанию, а не хрупкой целью, которую нужно защищать.

5.2. Логическая цепочка

Логика убедительно проста: 1) Определить проблему (централизация, движимая ASIC). 2) Диагностировать первопричину (функции PoW не похожи на обычные рабочие нагрузки CPU). 3) Инвертировать пространство решений: если не можешь победить производителей ASIC, заставь их работать на себя. Определяя PoW как «то, с чем CPU уже хорошо справляются», вы используете непрерывные, масштабные инвестиции в НИОКР от Intel, AMD и ARM. Это создаёт движущуюся цель для специализации; к тому времени, когда кто-то спроектирует статичную схему для сегодняшнего набора виджетов, псевдослучайная генерация следующего блока может сместить акцент на другую подсистему CPU. Эта динамическая сложность перекликается с концепциями в других областях, такими как рандомизированные архитектуры в некоторых методах прореживания нейронных сетей для предотвращения переобучения под конкретное оборудование.

5.3. Сильные стороны и недостатки

Сильные стороны:

  • Истинная доступность: Снижает барьер для майнинга до стоимости стандартного ноутбука или настольного ПК, потенциально позволяя миллиардам устройств осмысленно участвовать.
  • Устойчивая децентрализация: Согласует распределение майнинга с распределением владения устройствами.
  • Защита от устаревания: Автоматически получает выгоду от десятилетий будущих улучшений архитектуры CPU (больше ядер, новые инструкции, лучшие кэши).
  • Диверсификация энергии: Может более эффективно использовать существующие неиспользуемые вычислительные циклы в дата-центрах и персональных устройствах по сравнению с монолитными фермами ASIC.
Критические недостатки:
  • Разрыв в производительности: GPP всегда будет менее абсолютно эффективен, чем специализированный ASIC для фиксированной задачи. Вопрос в том, стоит ли компромисс между производительностью на доллар и доступностью. Начальные хешрейты будут на порядки ниже, чем у текущих сетей на ASIC, что потребует значительной поддержки сообщества и новой экономической модели для обеспечения безопасности.
  • Новые векторы централизации: Риск смещается от владения ASIC к контролю над ресурсами облачных вычислений (AWS, Google Cloud). Злоумышленник может недорого арендовать огромные CPU-фермы для краткосрочной атаки, что менее осуществимо с капиталоёмкими ASIC.
  • Сложность реализации и верификации: Динамически генерируемая сложная рабочая нагрузка сложнее для корректной реализации и проверки на разных узлах без внесения уязвимостей или ошибок консенсуса. Контраст с элегантной простотой SHA-256.
  • Игнорирование другого оборудования: GPU, которые также широко распространены и мощны, не являются основной целью. Может появиться вариант HashCore, оптимизированный для рабочих нагрузок GPU, что перезапустит цикл специализации.

5.4. Практические выводы

Для архитекторов блокчейнов и криптоэкономистов HashCore — обязательный мысленный эксперимент. Он заставляет переоценить, что на самом деле означает «безопасность через работу». Речь идёт о сырых, абсолютных хешах в секунду или о распределении этой хеш-мощности? Последнее, возможно, важнее для устойчивости к цензуре.

Рекомендации:

  1. Гибридный подход: Новым блокчейнам следует серьёзно рассмотреть PoW, подобный HashCore, при запуске, чтобы создать максимально децентрализованную базу майнеров, с возможностью последующего перехода к другим механизмам (например, Proof-of-Stake, PoS) или их комбинации.
  2. Смягчение облачного риска: Проекты протоколов должны включать меры по сдерживанию краткосрочных атак с арендой, такие как увеличение времени эпох или требования залога, извлекая уроки из проблемы «nothing-at-stake» в ранних системах PoS.
  3. Стандартизация и аудит: Криптосообщество должно рассматривать библиотеку виджетов и функцию генерации как критические компоненты безопасности, подвергая их такому же строгому аудиту, как и криптографические примитивы.
  4. Экономическое моделирование: Необходимы новые токеномические модели, в которых безопасность обеспечивается распределённой базой маломощных майнеров, а не концентрированным капиталом. Это может потребовать переосмысления вознаграждений за блок и распределения комиссий за транзакции.
По сути, HashCore — это не столько прямая замена SHA-256, сколько фундаментальная философия для следующего поколения беспермиссионных, по-настоящему децентрализованных сетей. Его успех зависит не только от технической элегантности, но и от способности способствовать созданию более устойчивой и справедливой майнинговой экосистемы.

6. Будущие применения и направления

Принципы, лежащие в основе HashCore, выходят за рамки майнинга криптовалют.

  • Децентрализованные сети физической инфраструктуры (DePIN): HashCore может обеспечивать безопасность сетей, стимулирующих совместное использование вычислительных ресурсов общего назначения (например, для рендеринга, научных вычислений), где сама работа полезна, а PoW обеспечивает безопасность сети.
  • Адаптивное доказательство полезной работы: Виджеты могут быть спроектированы для выполнения проверяемых полезных вычислений (например, сворачивание белков, решение математических задач) как побочного продукта обеспечения безопасности цепи, приближаясь к видению «Proof-of-Useful-Work».
  • Поддержка множественных архитектур: Будущие версии могут включать наборы виджетов, оптимизированные для различных распространённых архитектур (ARM для мобильных, RISC-V для новых IoT), создавая гетерогенный, но справедливый майнинговый ландшафт.
  • Интеграция с доказательствами с нулевым разглашением: Сложная, непараллелизуемая природа некоторых последовательностей виджетов может быть использована в сочетании с zk-SNARK для создания компактных доказательств выполненной работы, что позволит осуществлять более лёгкую верификацию для лёгких клиентов.
Основная задача — сбалансировать сложность, безопасность и проверяемость. Будущее заключается в создании стандартизированных, хорошо проверенных библиотек «виджетов, вдохновлённых бенчмарками», которые могут быть безопасно приняты новыми блокчейн-проектами.

7. Ссылки

  1. Georghiades, Y., Flolid, S., & Vishwanath, S. (Год). HashCore: Proof-of-Work Functions for General Purpose Processors. [Название конференции или журнала].
  2. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
  3. Back, A. (2002). Hashcash - A Denial of Service Counter-Measure.
  4. SPEC CPU 2017. Standard Performance Evaluation Corporation. https://www.spec.org/cpu2017/
  5. Buterin, V. (2013). Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
  6. Dwork, C., & Naor, M. (1992). Pricing via Processing or Combatting Junk Mail. CRYPTO '92.
  7. Zhu, J., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV 2017. (CycleGAN как пример фреймворка, спроектированного для общей предметной области, аналогично проектированию HashCore для общего оборудования).