HashCore: Uma Função de Prova de Trabalho para Processadores de Propósito Geral

1. Introdução

A Prova de Trabalho (PoW) é o mecanismo de consenso fundamental para grandes criptomoedas como Bitcoin e Ethereum, protegendo a blockchain ao exigir esforço computacional para adicionar novos blocos. No entanto, as imensas recompensas financeiras da mineração levaram a uma corrida armamentista em hardware especializado, especificamente Circuitos Integrados de Aplicação Específica (ASICs). Este artigo apresenta o HashCore, uma nova função PoW projetada para ser executada com máxima eficiência em Processadores de Propósito Geral (GPPs) existentes, como as comuns CPUs x86. A tese central é inverter o problema de desenvolvimento de ASICs: em vez de projetar hardware para uma função específica, projetar uma função para a qual o hardware existente e amplamente disponível já está otimizado.

2. O Problema da Centralização por ASICs

O desenvolvimento e implantação de ASICs para mineração PoW (por exemplo, SHA-256 do Bitcoin) criaram barreiras significativas à entrada. O design de ASICs é intensivo em capital, demorado e frequentemente controlado por alguns grandes fabricantes. Isso leva à centralização da mineração, onde o poder de hash da rede se concentra entre um pequeno número de entidades que podem pagar pelos ASICs mais recentes. Essa concentração contradiz o ethos descentralizado da tecnologia blockchain e representa riscos de segurança (por exemplo, potenciais ataques de 51%). O HashCore visa mitigar isso, fazendo com que a "rig de mineração" mais eficiente seja uma CPU de computador padrão.

3. HashCore: Conceito Central e Design

O HashCore é construído como uma função PoW composta por "widgets" gerados pseudoaleatoriamente em tempo de execução. Cada widget executa uma sequência de instruções de GPP projetadas para sobrecarregar os recursos computacionais do processador.

3.1. Benchmarking Invertido

A inovação chave é o benchmarking invertido. Em vez de avaliar o hardware contra uma carga de trabalho fixa, o HashCore modela sua carga de trabalho com base nos benchmarks para os quais os GPPs são explicitamente projetados e otimizados para executar com eficiência. O exemplo principal é o conjunto de benchmarks SPEC CPU 2017 para processadores x86. Os projetistas de chips efetivamente criam ASICs para esses benchmarks. Ao espelhar suas características, o HashCore garante que um GPP seja o ASIC ideal para sua PoW.

3.2. Arquitetura Baseada em Widgets

A função não é um único hash estático, mas uma composição dinâmica de widgets. Cada widget representa uma pequena tarefa computacional autônoma que imita uma carga de trabalho real de GPP (por exemplo, operações inteiras, cálculos de ponto flutuante, padrões de acesso à memória). A sequência e os parâmetros desses widgets são determinados pseudoaleatoriamente com base na entrada do cabeçalho do bloco, impedindo pré-computação e garantindo que a carga de trabalho permaneça geral.

4. Análise Técnica e Prova de Segurança

4.1. Prova de Resistência a Colisões

O artigo fornece uma prova formal de que o HashCore é resistente a colisões, independentemente da implementação dos widgets. O argumento depende da construção da função hash geral a partir dos widgets. Se os primitivos subjacentes e o método de combinar as saídas dos widgets (por exemplo, usando uma estrutura Merkle-Damgård ou uma construção sponge) forem criptograficamente sólidos, então encontrar duas entradas distintas que produzam a mesma saída final do HashCore permanece computacionalmente inviável.

4.2. Formulação Matemática

A PoW pode ser conceituada como encontrar um nonce $n$ tal que: $$\text{HashCore}(\text{CabeçalhoDoBloco}, n) < \text{Alvo}$$ Onde $\text{HashCore}(M)$ para a mensagem $M$ é calculado como: $$H_{\text{final}} = C(W_1(M), W_2(M), ..., W_k(M))$$ Aqui, $W_i$ são os widgets selecionados pseudoaleatoriamente, e $C$ é uma função de combinação resistente a colisões (por exemplo, um hash padrão como SHA-3). A aleatoriedade para selecionar e parametrizar $W_i$ é derivada de $M$, garantindo a singularidade da carga de trabalho por tentativa de hash.

5. Desempenho Esperado e Resultados

Embora o PDF não contenha gráficos de desempenho específicos, os resultados esperados são descritos qualitativamente:

Paridade de Desempenho: Uma CPU de consumo de alta gama (por exemplo, Intel Core i9, AMD Ryzen 9) deve alcançar uma taxa de hash comparável a um ASIC hipotético construído para o HashCore, pois a CPU já é a plataforma otimizada para cargas de trabalho semelhantes a benchmarks.
Ineficiência do ASIC: Um ASIC personalizado projetado para o HashCore enfrentaria retornos decrescentes. A complexidade e variabilidade da carga de trabalho baseada em widgets tornam o design de um ASIC de função fixa proibitivamente caro e apenas marginalmente mais rápido que um GPP, destruindo sua vantagem econômica.
Características Ligadas à Memória: Os widgets são projetados para sobrecarregar não apenas a ULA, mas também os subsistemas de cache e memória, uma tática usada por outros algoritmos resistentes a ASICs, como o Ethash. Isso aumenta o custo e a complexidade de qualquer ASIC potencial.

Conceito do Diagrama: Um gráfico de barras teórico mostraria a razão "Taxa de Hash / Custo", com o HashCore em um GPP tendo uma razão significativamente maior do que a PoW tradicional (SHA-256) em um GPP, e quase igual ao HashCore em um ASIC teórico.

6. Estrutura de Análise e Estudo de Caso

Estrutura para Avaliar a Resistência a ASICs da PoW:

Variabilidade da Carga de Trabalho: O algoritmo muda ao longo do tempo ou por cálculo? (HashCore: Alta - widgets aleatórios).
Utilização de Hardware: Ele utiliza múltiplas e diversas partes do GPP (ULA, UFP, cache, controlador de memória)? (HashCore: Alta).
Dificuldade de Memória: O desempenho é limitado pela largura de banda/latência da memória em vez de pura computação? (HashCore: Projetado para ser).
Otimização Existente: A carga de trabalho é semelhante a benchmarks comercialmente importantes? (HashCore: Alta - SPEC CPU).

Estudo de Caso - Contraste com o Ethash do Ethereum: O Ethash também é resistente a ASICs, mas usa uma abordagem baseada em DAG e de dificuldade de memória. Embora eficaz, sua carga de trabalho é específica para mineração. O "benchmarking invertido" do HashCore é um argumento econômico mais direto: ele coopta os bilhões de dólares em P&D gastos pela Intel e AMD para otimizar CPUs para benchmarks gerais. Um ASIC para o HashCore está competindo contra toda a otimização da indústria de semicondutores para um conjunto de problemas semelhante.

7. Aplicações Futuras e Desenvolvimento

Novas Criptomoedas: O HashCore é um candidato principal para o mecanismo de consenso de novas blockchains que priorizam a descentralização e a mineração igualitária.
Sistemas Híbridos PoW/PoS: Poderia ser usado em um modelo transitório ou híbrido, como a transição do Ethereum para a Prova de Participação (PoS), onde a PoW protege a rede inicialmente antes de uma transição completa.
Mercados de Computação Descentralizados: O "trabalho útil" realizado pelos widgets poderia, em teoria, ser orientado para computações do mundo real verificáveis (por exemplo, dobramento de proteínas, simulação climática), caminhando para uma "Prova de Trabalho Útil". Isso enfrenta desafios significativos em verificação e justiça, mas permanece uma visão de longo prazo.
Adaptação a Outras Arquiteturas: O princípio pode ser estendido criando variantes do HashCore modeladas a partir de benchmarks para ARM (mobile/servidor), RISC-V ou benchmarks de computação GPU (como Luxor para mineração em GPU).

8. Ideia Central e Perspectiva do Analista

Ideia Central: O HashCore não é apenas outro algoritmo resistente a ASICs; é um hack econômico estratégico. Ele reconhece que o "ASIC" definitivo para qualquer tarefa é o hardware para o qual o mercado já gastou mais capital para otimizar. Ao alinhar a PoW com os objetivos de desempenho da indústria multibilionária de CPUs de propósito geral, ele torna a centralização economicamente desinteressante. Esta é uma percepção mais profunda do que simplesmente aumentar os requisitos de memória, como visto no Ethash ou na família CryptoNight.

Fluxo Lógico: O argumento é elegante: 1) ASICs centralizam a mineração. 2) ASICs são eficientes porque são otimizados para uma tarefa. 3) Fabricantes de CPU/GPU otimizam seus chips para benchmarks padrão (SPEC, etc.) para ganhar participação de mercado. 4) Portanto, projete uma PoW que imite esses benchmarks. 5) Agora, o melhor "ASIC de mineração" é a CPU que você já possui, e Intel/AMD são seus desenvolvedores de ASIC involuntários. O salto lógico da otimização técnica para a dinâmica de mercado é onde o HashCore brilha.

Pontos Fortes e Fracos:
Pontos Fortes: A premissa econômica central é robusta. O uso de combinadores criptográficos estabelecidos ($C$) para os widgets fornece um caminho claro para provar a segurança básica. Ele aborda diretamente a causa raiz da centralização — a assimetria econômica no acesso ao hardware.
Fracos e Riscos: O diabo está nos detalhes dos widgets. Projetar widgets que sejam verdadeiramente diversos, imprevisíveis e sobrecarreguem todos os subsistemas relevantes da CPU igualmente é um enorme desafio de engenharia. Um conjunto mal projetado poderia ter vieses exploráveis por um circuito especializado inteligente. Além disso, a abordagem não impede a implantação em larga escala de fazendas de CPUs padrão, o que ainda poderia levar a uma centralização de uma forma diferente (mineração em nuvem/data center). A crítica ao consumo de energia da PoW permanece não abordada.

Insights Acionáveis:
1. Para Desenvolvedores de Blockchain: O HashCore apresenta um plano viável para novas criptomoedas de lançamento justo. Seu valor é maior em projetos onde a distribuição comunitária e a descentralização da mineração são primordiais.
2. Para Investidores: Seja cético em relação a qualquer alegação de "resistência a ASICs". Examine o mecanismo. A lógica baseada em benchmarks do HashCore é mais durável do que algoritmos que dependem apenas do tamanho da memória. Procure projetos que usem tais designs de PoW fundamentados economicamente.
3. Para Pesquisadores: O conceito de "benchmarking invertido" é um terreno fértil. Pode ser aplicado para criar PoW para dispositivos móveis usando conjuntos de benchmarks de ML? As saídas dos widgets podem ser tornadas genuinamente úteis, preenchendo a lacuna para a "Prova de Trabalho Útil", como explorado em projetos como o Primecoin ou a pesquisa em torno de "Trabalho Útil"?
4. Caminho Crítico: O sucesso do HashCore depende inteiramente de uma implementação rigorosa e de código aberto e de uma extensa revisão por pares de sua biblioteca de widgets. Sem isso, ele permanece uma teoria interessante. A comunidade deve pressionar por uma testnet pública e uma especificação detalhada para testar rigorosamente suas alegações.

Em conclusão, o HashCore reformula o problema de descentralização da PoW de uma corrida armamentista de hardware para um jogo de alinhamento econômico. É uma estratégia inteligente, embora não comprovada. Seu teste final não será em uma prova acadêmica, mas em se ele pode manter uma distribuição descentralizada de mineradores na prática, contra incentivos econômicos do mundo real. Como mostra o fracasso de muitas moedas "resistentes a ASICs", esse é o único benchmark que importa.

9. Referências

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Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
Back, A. (2002). Hashcash - A Denial of Service Counter-Measure.
Dwork, C., & Naor, M. (1993). Pricing via Processing or Combatting Junk Mail. CRYPTO '92.
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Buterin, V. (2013). Ethereum White Paper: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform.
Ball, M., Rosen, A., Sabin, M., & Vasudevan, P. N. (2017). Proofs of Useful Work. IACR Cryptology ePrint Archive, 2017, 203. https://eprint.iacr.org/2017/203
Teutsch, J., & Reitwießner, C. (2017). A Scalable Verification Solution for Blockchains. Ethereum Research.