2022年底到现在一直很忙，年终总结一直拖到现在。最近有点时间，回顾并总结一下2022。先闲话几句，2022年的疫情，让人在上海，魔幻地封闭几个月。封闭在家，相对封闭独处的环境对身体以及心理都有影响。在解封之前，我似乎已经适应封闭的生活，接受现实，每天也忙忙碌碌。感叹环境变化对人产生了潜移默化的影响，努力创造自由宽松的学习工作环境。

2022年都做了些啥？

ZPrize

零知识证明计算性能的优化有趣又有挑战。ZPrize推动了零知识证明计算性能前进。MSM是目前零知识证明中计算量相对较大的模块。2022年，Trapdoor Tech赞助了ZPrize的MSM的GPU/FPGA奖项，也参于其他一些有趣的奖项，并获得了不错的成绩。

https://www.zprize.io/blog/announcing-zprize-results

ZPrize各种奖项的成果几乎代表了目前零知识证明计算性能的最高水平。各种奖项的独特的优化思路也让人大开眼界。MSM的GPU/FPGA的优化成果比较有趣。从性价比的角度看，在2^26的规模下MSM的FPGA的性能比GPU差了差不多一个数量级。2022年也写了一篇文章详细分析MSM的GPU/FPGA性能预测：

零知识证明 – FPGA vs. GPU

ZKHack III

ZKHack一直是零知识证明入门推荐的活动。2022年的zkWhiteBoard清晰明了地介绍了SNARK的整体框架，并结合具体的应用场景深入设计或者应用的细节。ZKHack III的题目比以往的活动都简单些。ZKHack的每条题目都是一个独立的测试环境，开发人员除了深入理解零知识证明外，可以快速的上手零知识证明的开发环境。

https://zkhack.dev/zkhackIII/

零知识证明技术总结

零知识证明技术在最近几年发展迅速。前几年系统地学习了Groth16/PLONK/HALO/Marlin等等零知识证明协议。学习这些零知识证明协议的同时，一直想系统性梳理零知识证明的底层原理和结构。去年，陆陆续续地整理一些资料，尝试回答一些问题，比如零知识证明的底层原理是什么？零知识证明协议的迭代路线是什么？从工程应用的角度，零知识证明协议还有哪些可能性？可能还要花一段时间梳理，稍晚些分享理解和认识。

再出发，Trapdoor Tech 2.0

创业三年多，算是活下来了。技术人员早期创业，可能聚焦在某个技术本身，有清晰的技术难点和明确的客户。在进入市场后，往往需要再次明确市场需求，重新调整定位，明确产品价值，而不是技术难点。往往，确定产品价值和市场定位是个挑战。产品价值本身也随着市场的变化会做迭代。如何找到切合市场和团队的产品路径是个开放性问题，也是有挑战的问题。

三年创业不易，是时候和志同道合的小伙伴一起稍做休整，重新出发。下一个阶段是积极探索，共同成长。2.0，会更有趣，会玩，会干活。