Zero Knowledge Proof（ZKP）把项目核心放在“验证信息但不暴露原始数据”上。按其介绍，这一零知识证明机制可让网络在不公开身份、余额等敏感信息的情况下，完成交易或计算结果的验证。文章将这一设计与区块链、AI对隐私和可验证性的需求直接绑定，并将其列为 2026 年值得关注的加密项目之一。
ZKP强调不泄露数据的验证能力
从技术定义看，零知识证明是一种密码学方法：一方可以证明某项陈述为真，但不用交出底层数据本身。ZKP称，网络通过数学证明即时完成校验，既保留透明可验证的特性，也避免把隐私信息直接暴露在链上。这类方案主要瞄准隐私、安全与公开审计需要并存的区块链场景。
素材还提到，该设计可用于交易验证和计算验证。被验证的内容可以成立，但具体细节不对外展示，像身份信息和账户余额这类数据都在保护范围内。项目将这一点作为其切入隐私计算赛道的核心卖点。
预售第二阶段接近结束，每日释放1.9亿枚ZKP
ZKP没有采用固定价格出售代币，而是设置了拍卖式预售模型。文章称，系统每天释放固定数量代币，由市场需求决定价格和分配，以减少大额持有者在早期阶段占据主导的可能。按披露信息，项目目前处于第二阶段，且已接近完成。
现阶段的每日代币上限为190 million枚 ZKP，��会随着预售推进逐步下调。项目称，截至目前已筹集184万美元。素材没有给出代币价格、总供应量，也没有披露链上地址或融资参与方名单。
收益机制覆盖硬件节点、验证者和数据提供方
在激励设计上，ZKP列出了多种参与路径。用户可以运行 Proof Pods，这是一类用于支持网络计算、同时保持隐私特性的专用硬件设备；验证者和委托人则通过验证任务或质押代币来参与网络安全维护。文章还提到，数据提供方可通过共享 AI 模型或数据集获得收益。
除上述角色外，项目也向早期参与者开放测试网和 ambassador 计划，并设置参与奖励。素材没有说明各类奖励的具体发放比例、锁仓安排和年化水平，只强调激励与实际网络活动挂钩。
项目瞄准金融、AI与医疗等隐私场景
应用层面，ZKP把目标放在对保密性和数据完整性要求较高的行业。文中点名了金融、AI 和医疗，并称其技术可支持私密 AI 验证、安全数据共享以及去中心化数据市场。这些场景的共同点很明确：需要协作，但又不愿直接暴露底层数据。
文章整体基调偏项目介绍，重点围绕零知识证明、拍卖式预售、公平分配和可参与的收益结构展开。公开信息还包括官网、购买页面、Telegram 和 X 账号链接。除已披露的184万美元募资额、190 million枚日释放上限及第二阶段进度外，素材未给出更多可独立核验的经营或链上数据。