Norbert Vadas는 영지식(ZK) 증명 인프라, 분산형 증명 네트워크 및 암호화 프로토콜의 경제적 보안을 전문으로 하는 연구원 겸 제품 책임자입니다. 그는 ZkCloud의 제품 책임자입니다. 그의 연구는 주로 이더리움 및 레이어 2 확장성을 위한 시스템에 초점을 맞추고 있으며, 증명 효율성 및 분산화를 개선하는 데 중점을 두고 있습니다. ^[2]​

교육

Vadas는 2011년 부다페스트 코르비누스 대학교에서 국제 관계 및 외교학 석사 학위를 받았습니다. ^[1]​

경력

Vadas는 헝가리에서 금융 서비스 및 기술 지원 분야에서 경력을 시작했습니다. 2004년부터 2008년까지 Brokernet Ltd./Global Partners Ltd.에서 금융 계정 관리자로 근무하며 모기지, 보험 및 투자를 포함한 금융 상품의 판매 및 계정 관리를 담당했습니다. 이후 2009년부터 2010년까지 YGOMI Ltd.에서 IT 지원 전문가로 근무하며 1차 기술 지원을 제공했습니다. 2010년에는 GHF Ltd.에서 자체 트레이더로 근무하며 2011년까지 단기 금리 선물 거래에 집중했습니다.

2011년부터 2022년까지 Vadas는 유엔 산하의 두 기관에서 근무했습니다. 2011년 부다페스트에 있는 유엔 식량 농업 기구(FAO)에 합류하여 처음에는 재무, 조달, 출장 및 HR 시스템에 대한 Oracle 기반 IT 지원을 제공하는 지원 담당자로 근무했습니다. 이후 프로젝트 예산 책정, 기부자에 대한 재무 보고, 보조금 모니터링 및 직원 교육을 담당하는 재무 담당자가 되었습니다. 2016년에는 유니세프에 급여 책임자로 합류하여 2022년까지 근무했습니다. 그곳에서 약 3,000명의 직원에 대한 급여 운영을 감독하고, 소규모 팀을 관리하고, 다양한 프로세스, 시스템 및 부서 간 개선 이니셔티브를 주도했습니다.

2022년 Vadas는 블록체인 산업으로 전환하여 Chainstack에서 생태계 스카우트 역할을 맡았습니다. 그의 책임에는 프로토콜 생태계 분석, 여러 블록체인 버티컬에 걸친 기술 및 온체인 연구 수행, 산업 수준의 분석 보고서 기여가 포함되었습니다. 2023년에는 이더리움 프로토콜 펠로우십의 네 번째 코호트에 선정되어 zk-롤업을 위한 프로토콜 연구 및 설계에 집중했습니다. 그의 연구는 증명자 선택 모델, 롤업 경제 및 암호화 인센티브 구조를 다루었습니다.

2024년 내내 Vadas는 ORA, Zero Computing 및 ZkCloud를 포함한 ZK 분야의 여러 조직에서 연구원으로 근무했습니다. 그의 연구는 프로토콜 설계, 노드 조정, 암호 경제 모델 및 증명자 경제와 같은 주제를 다루었습니다. 2024년 12월에는 ZkCloud의 제품 책임자로 임명되어 프로토콜 연구 및 암호 경제학 배경을 바탕으로 제품의 방향을 안내하고 있습니다. ^{[3] [4]}​

인터뷰

Whole World Onchain

2025년 7월, Vadas는 Linea의 Declan Fox를 초청하여 ZK Cloud Podcast 에피소드를 진행하여 영지식 인프라의 진화와 암호화폐 생태계의 광범위한 추세에 초점을 맞췄습니다. 이 대화는 Fox가 자동차 엔지니어링 및 자율 시스템에서 블록체인으로, 초기 스타트업 작업 및 엔터프라이즈 허가형 원장 경험을 거쳐 ConsenSys에서 ZK 롤업 노력과 Linea의 ZKVM 및 범용 증명 시스템 개발을 이끄는 역할로 이어지는 과정을 추적했습니다. Fox는 Linea의 2주년, EVM 운영에 대한 증명 완료 진행 상황, 다중 증명자 설계를 통해 증명 속도, 보안 및 분산화를 개선하기 위한 지속적인 작업을 포함한 최근 이정표에 대해 논의했습니다. 이 에피소드에서는 또한 L1 및 L2 확장성 간의 관계, 이더리움에서 사용자 온보딩 및 단편화된 메시징에 대한 과제, 엔터프라이즈 채택을 위한 새로운 개인 정보 보호 요구 사항, 블록체인 개발의 미래에서 심층적인 기술 전문 지식과 금융 지식의 결합 가치를 조사했습니다. ^[9]​

프레젠테이션

Ethproofs Summit 기조 연설

2025년 6월, Vadas는 House of ZK의 Ethproofs Summit에서 2024년 3월에 출시된 ZK Cloud의 범용 증명 인프라의 설계 및 실제 성능을 설명하는 기조 연설을 했습니다. 그는 시스템이 증명 시스템에 구애받지 않도록 구축되어 사용자가 사용자 정의 증명자 컨테이너를 실행하고 새로운 ZKVM이 등장함에 따라 적응할 수 있도록 하는 방법을 설명하고, ZK Cloud가 2025년 4월에 모든 이더리움 블록을 증명하기 시작하여 저렴한 비용으로 EVM을 스나킹하는 실질적인 타당성을 입증하기로 결정한 이유를 설명했습니다. Vadas는 약 2개월 반 동안 50만 개 이상의 증명이 블록당 평균 약 2센트의 비용으로 생성되었다는 성능 데이터를 공유한 다음, RPC 병목 현상, GPU 활용률 및 CUDA 증명자의 불안정성을 포함한 증명 파이프라인의 기술적 과제를 설명했습니다. 그는 병렬 처리를 개선하기 위해 사전 증명과 증명을 분리하는 아키텍처 변경 사항을 자세히 설명하고, 가스 사용량, 실행 주기 및 증명 시간 간의 관계를 잠재적인 공격 표면으로 논의하고, 오픈 소스 ZKVM 도구가 성숙함에 따라 다중 GPU 증명 및 실시간 증명 생성에 대한 향후 작업을 간략하게 설명하여 결론을 내렸습니다. ^[7]​

증명 아웃소싱의 과제

2025년 4월, Vadas는 ETHDenver의 ZK Hub에서 레이어 2 증명 생태계에서 증명 아웃소싱을 둘러싼 위험과 설계 과제에 대해 발표했습니다. 그는 타사 증명 마켓플레이스에 대한 의존이 건전하지 못한 의존성을 도입하고, 중앙 집중화를 증가시키고, L1 및 L2 네트워크 모두에서 공격 표면을 확장할 수 있다고 주장했습니다. Vadas는 증명 제공자에게 필요한 핵심 속성(중립성, 분산화, 높은 활성도 및 낮은 비용)을 간략하게 설명하면서 롤업 최종성에서 유효성 증명의 역할과 시퀀서와 증명자 간의 조정을 설명했습니다. 그는 검증자 및 증명자 선택을 위한 경매 기반 메커니즘을 비판하고 MEV 릴레이 집중과 유사점을 지적하면서 이러한 시스템이 계산을 낭비하고 중앙 집중화를 강화할 수 있다고 경고했습니다. 대안으로 그는 무작위 증명자 선택 및 사용자 중심 경제에 의존하는 분산형 증명 네트워크를 옹호하면서 추가 인프라 위험을 도입하지 않고 롤업의 장기적인 요구 사항을 충족하도록 설계된 무허가 및 비용 효율적인 솔루션으로 ZK Cloud를 제시했습니다. ^[5]​

빠르고 저렴한 ZKP

2025년 2월 ETHDenver의 Async House에서 Vadas는 분산형 영지식 증명 인프라에 대한 ZK Cloud의 접근 방식에 대해 발표했습니다. 그는 ZK 증명 생성을 빠르고 저렴하며 중앙 집중화에 저항하도록 만드는 ZK Cloud의 목표를 설명하면서 범용 증명, 워크로드 오케스트레이션 및 분산형 컴퓨팅을 분리하는 3계층 아키텍처를 간략하게 설명했습니다. Vadas는 증명 작업 조정 및 무작위 증명자 선택 및 실행 보장을 포함한 경제적 및 기술적 가정을 테스트하는 데 사용되는 허가형 초기 네트워크인 Fire Starter의 역할을 설명했습니다. 그는 또한 유휴 리소스 비용을 줄이도록 설계된 플랫폼의 종량제 가격 모델을 자세히 설명하고 확장 가능하고 분산된 증명 생성을 지원하기 위한 경제적 보안, 평판 시스템 및 개발자 참여에 대한 향후 계획을 논의했습니다. ^[6]​

패널

풍요 대 디스토피아

2025년 11월 House of ZK에서 Vadas는 Geoff Richards, Jan Gorzny 및 Coby Durling과 함께 인공 지능의 사회적 영향, 특히 기술적 풍요와 디스토피아적 결과 사이의 긴장을 조사하는 패널 토론에 참여했습니다. 패널은 AI 풍요를 공익에 기여하는 유익한 기술에 대한 광범위한 접근으로 정의하고, 디스토피아는 중앙 집중식 통제 및 개인 자율성 침식으로 정의했으며, 데이터 조작 및 개인 정보 침해와 같은 실제 사례를 사용하여 기존 위험을 설명했습니다.

토론에서는 오보를 완화하고 AI 시스템에서 책임을 유지하기 위해 검증 가능한 정보, 분산형 거버넌스 및 신뢰할 수 있는 데이터 소스의 필요성을 강조했습니다. 패널리스트는 또한 위험도가 높은 환경에서 자율적인 의사 결정에 대한 우려를 제기하면서 인간의 감독과 감사 및 보안이 더 쉬운 더 작고 애플리케이션별 AI 모델을 옹호하고 책임감 있는 AI 배포를 안내하기 위한 책임 프레임워크의 중요성을 강조하면서 결론을 내렸습니다. ^[8]​