ZCAM 利用设备硬件生成独特的密码学签名。根据 Succinct 的说法,当用户在 iPhone 上拍摄照片或视频时,应用会从捕获到的像素创建密码学哈希。该公司指出,商用 AI 检测器可能会“轻易”失败,因此其通过设备级密码学来证明真实性的方法,比依赖检测手段更可靠。
此次发布之际,关于 AI 生成内容的担忧正在上升。德勤(Deloitte)的金融服务中心预测,到 2027 年,生成式 AI 可能会导致美国的欺诈损失达到 $40 billion,比 2023 年的 123 亿美元有所上升。其他项目也在采取行动,例如由 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 支持的 World,通过区块链技术为那些证明自己是人类的人分配用户 ID,以对抗 AI 风险。
Succinct Labs 于 2024 年在由 Paradigm 领投的融资轮中筹集了 $55 million,Polygon 和 EigenLayer 的创始人参与了该轮融资。该公司的 SP1 零知识虚拟机 (zkVM) 目前为超过 $4 billion 的数字资产提供安全保障。Succinct 于 2025 年 8 月为其 Succinct Prover Network 启动主网,同时启用其原生 PROVE 代币,为以太坊上的去中心化市场提供支持,在该市场中,应用程序可以提交零知识证明请求。
