零知识证明能够提供隐私保护、扩容、构建信任等关键作用，与Web3.0的精神相互契合，因此其应用场景如雨后春笋大量涌现。目前，ZK的小型应用开发难度小、成本低，有较多较成熟应用；ZK的中型应用初见雏型，现今的技术也足以满足其性能需求；而对于大型应用而言，目前仍处于较早期的阶段，仍存存在部分技术瓶颈，距离成为成熟的产品还需要一些时间。我们首先简单盘点各类的应用场景:

• 小型应用场景
• 独立的ZK DAPP是零知识证明最直接的应用场景，这类应用要证明的事项简单、种类少、量不大，因此也较容易开发。例如: 单纯的隐私支付协议、ZK桥、身份解决方案等。
• 中型应用场景
• 这类应用较小型应用场景相对复杂一些，需要证明的情况较多，但相对于小型应用而言只是倍数的增加，这类应用如: 在数据存储网络中证明正确性、基于ZK的游戏等。
• 大型应用场景
• zkRollup的Layer2和zkEVM是零知识证明在Web3中的终极应用，用于处理一个VM或EVM中的各种可能性带来的状态变化。相对于小型应用的复杂程度是指数量级的增加，它们对于技术、开发工作量的要求都较高，距离达到理想中的用户体验还差一次技术跳跃。

零知识证明无疑是 Web3 领域中最具创新性的技术之一，零知识证明也提供了构建Trustless产品的绝佳技术手段。然而像人工智能刚从学界走向业界一样，现今的各类应用场景仍有相当多的问题与挑战。庆幸的是，越来越多学界与业界的力量正投入这个领域。下面我们将深入探讨zk科技树的不同枝叶。

高效算法与成熟的开发栈是核心枝干

一套完整的零知识算法从研究走到应用需要经过理论研究、开发工具构建与具体应用开发等阶段。而其中效率问题是零知识证明应用进入下一个阶段最大的瓶颈之一，这其中包含算法的效率与开发的效率。

在算法效率方面，不同零知识证明使用不同的方法表达要证明的电路、且背后基于不同的数学困难问题，这些因素都会影响算法的各项效率。具体而言，一个零知识证明算法重要的效率指标包含证明大小、证明时间、验证时间等等，而在目前，大量的算法都能实现较短的验证时间，各式的聚合技术也可以压缩证明大小，而证明时间则是主要的瓶颈。

因此项目方的设计与选择对算法效率表现显得至关重要。不同零知识证明算法在复杂度方面会形成巨大的差异。复杂度的差异在输入的数量级大的时候会充分反映到具体的性能差异上。