1）它基于OP Stack Codebase构建却不属于OP超级链阵营？2）属于OP-Rollup链却没凸显欺诈证明，从名字到技术细节都烙有极强的ZK印记？3）明明和AVS安全共识机制无关联却给了$Eigen质押者空投等等。接下来，简单说说我对Zircuit这条链的理解：

1）OP Stack显然提供了一个快速起layer2的基础技术框架，但包括 Metis 、Mantle 、Zircuit等在内的诸多链都用了OP Stack的Codebase技术框架却没有并入Superchain的战略路线。

原因很简单，虽然超级链会享有OP超级联盟的资源增益，但在技术自主性和灵活性上也会受限，比如欺诈证明。不少OP Stack阵营的layer2到现在都没有完全上线Fraud Proof证明系统，和其选择框架依赖性而忽略自主性发展的关联会很大。

Zircuit就是典型，虽然在L2beat上被标记为OP-Rollup Type，但其整体技术架构和品牌调性给人一种极强的ZK感知印象，不少人会把它并到ZK-Rollup的范畴。

之所以偏好ZK技术框架，主要是因为ZK技术的加持可以让OP-Rollup框架更可靠，毕竟没有真正Fraud Proof证明运作的OP-Rollup很难称之为一条安全可靠的链，但有了ZK Proof证明系统，依托ZK技术构建的状态变更信任环境，可很好弥补其在乐观挑战证明上的缺陷。因此严格意义上，它应该属于混合Rollup。

事实上，这类混合Rollup的架构设计并不新鲜，同为新锐layer2的 @MetisL2 也基于此主打差异化，通过ZK-Rollup Router为用户提供一个快速的提款退出通道，而不用等待7天的挑战期。

2）最近，Vitalik盛赞了Starknet在Blob Gas定价机制优化、区块状态压缩上的表现，这其实是layer2需增强跨链可交互操作性之后的另一个优化方向：增强自身数据结构和性能处理等细节上表现。

因为以太坊主网未来的升级路线会趋向ZK-SNARKs轻量化，若layer2链能够熟稔应用ZK技术底层，从数据结构、状态压缩、消息传递等方面都有增强的表现，就越贴近未来Rollup-Centric的大战略方向。

所以，作为后起之秀，Zircuit在发链之初就做了不少细节上的技术优化，比如：

1、Sequencer级别安全增强（SLS）：不少layer2链都存在Sequencer中心化、MEV等种种困扰，以至于DeFi这类金融应用协议一直在layer2环境下得不到稳定发展。

鉴于此，Zircuit独创性的对Sequencer进行了预防性安全架构设计，交易在Mempool中时会进行恶意交易监测，恶意交易会被套用一层包括多重释放条件的隔离区，以此保证正常交易顺利安全执行；这种在Sequencer组件中加入一层安全前置检查的方法，可以识别潜在的MEV行为，为DeFi应用提供更公平的执行环境。

2、Modular Proof证明系统：ZK-Rollup范式的layer2链相比OP-Rollup链有明显的Finality终局性优势，但与此同时也会产生额外的计算、生成、验证Proofs的开支，这部分成本开销不在主网通过Blobs区块降低layer2 Gas的范畴内，因此ZK-Rollup layer2要设法降低ZK Proofs开销才行。

针对此，ZIrcuit采用了Template Proofs和Proof Aggregation两条路径来优化成本：模版证明是一种过渡型的解决方案，使用简化的证明模版保持基础状态的更新验证，而不必为每个Batch都生成完整证明以降低成本；证明聚合则会收集多个未验证的证明任务分别通过特定电路和通用电路来并行生成证明，最终将这些证明聚合成单个证明最后统一验证。

显然，这种设置特定专有电路来适配不同证明类型的Proof系统，可以很好降低ZK证明生成和验证的成本。这和Starknet采用STARK系统，zkSync采用递归系统等等都类似，可以较好的降低ZK开销。

3、AI-Enabled layer2：作为一条较新的layer2链，Zircuit天然适合AI模型推理、AI Agent等AI元素的集成。表现在，SLS排序器中的AI模型分析可疑交易、特殊情况AI自动化隔离或暂停协议等等。

以上。

至于为何Zircuit要联合 @Eigenlayer 发空投，纯粹出技术视角很难看出啥，我宁愿理解为这是Zircuit这条layer2对于Eigenlayer输出以太坊AVS安全性的一种战略支持。

拉长视角看，AVS作为快速的安全共识基础设施或许能帮助Zircuit的SSL系统在某个时间点快速组合到其他layer2生态当中。

Note：大家觉得文章有用烦请“一键三连”支持为谢，认可我持续干货内容输的朋友，可以访问我推特首页点击Substack专栏订阅一下（目前还免费），更多深度专业的投研和分析内容，尤其是不适宜在推特公开分享的内容，会在那里看到。

声明：

1. 本文转载自 [tmel0211]，著作权归属原作者 [tmel0211]，如对转载有异议，请联系 Gate Learn 团队，团队会根据相关流程尽速处理。
2. 免责声明：本文所表达的观点和意见仅代表作者个人观点，不构成任何投资建议。
3. 文章其他语言版本 由Gate Learn 团队翻译， 在未提及 Gate 的情况下不得复制、传播或抄袭经翻译文章。