零知識證明 ZKP 從加密貨幣核心技術躍升 AI 隱私與國防關鍵基礎設施，Lagrange Labs 推出 딥프루브 DeepProve 驗證 젬마3 Gemma3 效能快 158 倍

零知識證明（Zero-Knowledge Proof，以下簡稱「ZKP」）正快速從「加密貨幣(crypto) 핵심技術」走向「人工智慧(AI) 프라이버시 인프라」的舞台中心。這項「零知識」技術，被視為兼顧 *AI 模型透明度* 與 *資料機密性* 的關鍵工具：一方面讓外界能驗證 AI 的決策過程是否正確，另一方面又能同時保護模型本身與使用者資料不被洩露。引領這一波技術演進的「라그랑주 랩스（Lagrange Labs）」則試圖以「應用密碼學」為武器，直接突破既有 AI 프라이버시 解決方案的結構性瓶頸。

根據業界訪談內容顯示，라그랑주 랩스 CEO 이스마엘 히손-레자이자데（Ismael Hishon-Rezaizadeh）指出，透過「零知識證明」，原本如同「블랙박스」般不透明的 AI 決策流程，可以在不暴露細節的情況下被「數學化驗證」。簡單來說，使用者可以確認「某個輸入，是否真的經過指定模型、依照正確程序計算後才產生該輸出」，但過程中不會暴露模型架構、訓練資料或參數設定等敏感資訊。「零知識」讓外界只看到「結果確實是由正確的模型與正確的輸入所推導」，卻無法窺視模型與資料本身。評論：這種結構，等於在自動化決策系統中，同時滿足「可審計性」與「機密性」兩項看似衝突的要求，也難怪會被視為下一代「AI 신뢰성 인프라」。

라그랑주 랩스自稱是「應用密碼學前沿研究公司」，核心產品「딥프루브(DeepProve)」則是一套專為「可驗證 AI 推論」設計的「零知識機器學習（zkML）라이브러리」。公司宣稱，딥프루브是目前市面上「速度最快、具商用水準」的 zkML 工具之一。히손-레자이자데 CEO 透露，他們已利用 딥프루브，對 구글(GOOGL) 的 대형 언어모델(LLM)「젬마3(Gemma3)」進行首例零知識驗證，且在特定測試條件下，達成「比競爭方案快 158 倍」的效能指標。評論：這意味著 ZKP 技術已從「科研實驗室」邁入「軍工與國家級系統」可用的性能區間，逐步具備納入關鍵基礎設施的條件。

在應用場景上，라그랑주 랩스不僅專注於 크립토·디파이(DeFi) 生態，也積極將 zkML 延伸至「자율 드론 군집 제어」等 국방·국가안보 領域。公司試圖將 ZKP 從「鎖定資產安全的 crypto 技術」升級為「支撐國家級關鍵基礎設施的 암호 기술」，藉此跨越純區塊鏈場景的邊界。

不過，히손-레자이자데 CEO 同時批評，目前市面上多數 AI 프라이버시 方案，仍停留在「物理隔離」與「封閉網路（Air-Gapped）」等傳統模型，欠缺真正基於密碼學的創新。這類方式雖然能有效限制資料存取權限，卻無法「數學化」證明模型和輸入、輸出之間的正當性，也無法對外提供可獨立驗證的「計算證據」。他強調，若要打造「前沿級別」的 비공개 모델，必須在模型設計與開發初期，就把「암호학的安全性」直接「烘焙進去（bake in）」；事後再疊加的 프라이버시 보강，多半難以達到真正可驗證的安全水準。

此外，他對現有「프라이버시 강화 AI」 解決方案也提出另類質疑：許多自稱強調隱私的服務，其實是「套用公開 오픈소스 模型」再加上一層保護機制。由於 오픈소스 模型在授權與取得上較為便利，開發者往往優先採用，但這些模型在「商業規模的性能與穩定性」上往往不及專有模型。히손-레자이자데 CEO 直言，目前多數 오픈소스 模型的表現，距離商業應用的高標準仍有差距。於是，真正性能頂尖的「비공개·독점 모델」反而缺乏成熟的 암호학 기반 프라이버시 保護，形成明顯「空白地帶」。他認為，企業不可能將「最強的 AI 模型」開源，因此必須仰賴零知識證明等機制，同時完成「지식재산권 保護」與「使用者資料 보호」這兩項任務。

談到 AI 프라이버시 的內涵，히손-레자이자데 CEO 特別指出，外界往往只聚焦在「使用者資料」的防護，但實際上「模型本身」的 지식재산(IP) 與資料同樣需要被謹慎保護。對企業來說，高性能模型的結構設計、權重配置與訓練資料，都是核心競爭力的一部分。若要在不揭露這些祕密的情況下，仍能向客戶與監管機構證明「模型輸出的可靠性與合規性」，就必須仰賴像 ZKP 這樣的數學證明架構。他批評，許多標榜「프라이빗 AI」的產品，其實只是「搬用公開 오픈소스 模型」加上一些存取控制，並未真正改善「商業上最重要、最敏感的 독점 모델」之 프라이버시 狀態。在這樣的背景下，「零知識證明」因能在完全不暴露模型內部的前提下，證明推論過程之正確性，因此被視為同時守護「지식재산」與「個人資料」的關鍵「雙保險」工具。

在技術層面上，히손-레자이자데 CEO 點出「제로 지식 기반 머신러닝（zkML）」另一項關鍵優勢：**하드웨어 의존度가 사실상 ‘제로’**。依他的說法，zkML 的本質「徹底建立在數學之上」，不綁定任何特定晶片或 보안 하드웨어 模組，這與傳統依賴特定廠商安全模組、或特定資料中心環境的做法截然不同。透過經過嚴謹設計的「數學證明系統」，任何人都可以在不接觸原始資料與模型細節的前提下，驗證「某一段計算是否正確執行」。這種特性讓 ZKP 特別適合部署在「大規模分散式環境」與「멀티클라우드 結構」中，確保不同運算節點之間仍能維持一致的「프라이버시 與 무결성」水準，也與 크립토·블록체인 生態中強調的「擴展性」與「互通性」需求高度契合。

在產業與資本分配層面，히손-레자이자데 CEO 則對當前 기술 산업 的「短視結構」提出批判。他認為，現階段的科技創業與投資生態，過於傾向「輕量級、漸進式的應用」——也就是短期就能變現的服務與消費型 앱 ——導致「국가 안보、항공우주、방위산업」等傳統而關鍵的領域，反而難以吸引足夠 벤처 資金。他直言，投入傳統戦略産業的 벤처 자금「非常微薄」，難以被視為「健康、成功的國家狀態」。在他看來，對 항공우주 與 방위 領域的投資，不僅關乎國家安全本身，更會同步拉動「암호학、AI、로보틱스」等多項基礎與應用技術的發展速度，因此需要更具戰略性的資本配置。評論：從這個角度來看，將 ZKP 與 zkML 置入 국방·國家級 인프라，其實也是在為整體技術生態尋求更長期的成長曲線。

回到 크립토 與 AI 交會的戰略位置，라그랑주 랩스 的「딥프루브」等 zkML 라이브러리，正在扮演「將 이미 크립토 업계에서 검증된 제로 지식 기술 擴散至 AI 與 국가安保 領域」的橋樑。透過數學證明，使 AI 推論過程與最終結果具備「可驗證性」，同時維持模型與資料的高度 프라이버시，未來在監管與審計強度逐步提升的環境下，其重要性可能水漲船高。히손-레자이자데 CEO 一再強調，真正「守護隱私的 AI 模型」，必須在「開發初期」就把 암호학 植入架構之中，而非事後修補。其中，「零知識證明」極有機會成為貫穿 AI 보안、국가 안보 與 크립토 보안 的「標準層（Standard Layer）」，是否能最終成為跨產業的共同技術底座，值得持續關注。