Há algumas semanas, quando a @brevis_zk publicou o whitepaper do ProverNet, li-o logo de imediato. A minha primeira impressão foi: isto não é mais uma daquelas “arquiteturas ZK com uma visão bonita no papel”, mas sim a transformação da prova de zero conhecimento num recurso transacionável, num mercado aberto, em vez de cada equipa operar o seu próprio sistema fechado.

Hoje, ao ver que a versão de teste da mainnet do ProverNet está finalmente online, todo o enquadramento ganhou forma.

Muitos só reparam nas palavras “lançamento”, mas o que realmente muda as regras do jogo são três detalhes:

Primeiro, o mecanismo de atribuição das tarefas de prova passou a ser um sistema de leilão contínuo.

Não se trata de dividir tarefas de forma igual, nem de uma fila fixa, mas sim de permitir que os provedores compitam num mercado aberto—quem apresentar a melhor oferta, tiver capacidade computacional compatível e responder mais rápido, ganha prioridade nas tarefas. Este mecanismo transforma efetivamente a capacidade de prova num recurso de mercado fluido em tempo real.

Segundo, a liquidação das tarefas é feita diretamente em USDC.

Para os provedores, isto é fundamental:

Não se trata de esperar pelo valor futuro de um token, nem de expectativas, mas sim de verdadeiro cashflow.

Isto significa que o ProverNet não é uma experiência de incentivos, mas sim um circuito económico fechado desde o primeiro dia.

Terceiro, o processo de registo dos provedores e o mecanismo de correspondência de tarefas já está maduro.

No passado, operar infraestruturas ZK implicava custos não só de computação, mas também de configuração de ambiente, manutenção e ferramentas fragmentadas.

Agora, todo o processo está abstraído num ponto de entrada único ao sistema, permitindo participação direta sem necessidade de montar infraestruturas próprias.

Com o lançamento oficial da mainnet, será ainda adicionada uma peça-chave:

Estrutura de staking e pagamentos BREV.

A partir desse momento, o ProverNet estará verdadeiramente em circuito fechado.

O que mais me surpreendeu foi a baixa barreira de entrada.

Tanto GPUs como CPUs podem aceder—ou seja, não é um mercado monopolizado por determinado hardware, mas uma tentativa real de construir uma camada de capacidade de prova aberta.
Do ponto de vista das aplicações, a proposta é extremamente atraente:

Não precisas de montar o teu próprio sistema de provas ZK, basta subcontratar as tarefas ao ProverNet.

E isto ataca precisamente o problema que o setor tem evitado—o elevado e imprevisível custo das ZK.

Especialmente em ambientes reais de produção, com cargas irregulares, picos de procura e critérios de validação em constante mudança, operar sistemas próprios torna-se caro, volumoso e pouco escalável.

A Brevis agora abstrai essa camada, convertendo as ZK de uma competência técnica para uma infraestrutura invocável.

E mais importante ainda—os primeiros a migrar não foram demos, mas sim provas de execução de blocos da Ethereum.

São tarefas de prova já em produção, com carga real e validação multidimensional.

Ou seja, desde o primeiro dia, o ProverNet é submetido a testes de stress reais, não apenas workloads experimentais.

Esta ligação direta ao “mundo real” é rara no universo ZK.
Não esqueçamos que, antes disto, a Brevis já gerou mais de 250 milhões de provas, em cenários muito diversos.

Agora, o ProverNet está a consolidar essa experiência numa estrutura de base reutilizável, competitiva e com preço definido.

Se trabalhas com ZK, Rollup, computação off-chain, dados verificáveis ou zkML, este é o momento ideal para acompanhar de perto.

A versão Beta ainda está na fase de consolidação, não só permitindo analisar a lógica de design, mas também perceber se resulta num mercado de oferta e procura sustentável.

Resumo numa frase:

Isto não é “mais uma rede ZK a ser lançada”, mas sim uma experiência de mercantilização da capacidade de prova.

Se será ou não infraestrutura de base para o setor, ainda é cedo para dizer, mas já merece ser analisado com toda a atenção.

Informação oficial:

Blogue:

Whitepaper:

@KaitoAI #Yapping #MadewithMoss
@MossAI_Official #Starboard @Galxe @RiverdotInc @River4fun