En el sistema de prueba ZK, no solo debemos seguir el rendimiento de las pruebas, sino que también debemos prestar atención al mecanismo de emparejamiento del Prover, ya que este es el verdadero núcleo que determina la eficiencia y la equidad.

Una vez que se publica la tarea de prueba, las reglas como la parte que acepta el pedido, la estrategia de precios, la fragmentación de la tarea y la compensación por errores afectan directamente la estabilidad de la finalización de la tarea, y también determinan la ruta de consumo real de ZKC.

Para los desarrolladores y observadores, los siguientes indicadores clave merecen especial atención:

1. Retraso de emparejamiento: la duración desde realizar el pedido hasta ganar la oferta.
2. Diferencia de precio de la oferta ganadora: La diferencia de precio P50/P95 refleja la profundidad del mercado.
3. Porcentaje de adjudicación en un solo nodo: se utiliza para prevenir la oligopolización del mercado.
4. Tasa de cancelación de tareas y tasa de reejecución: refleja la estabilidad del sistema
5. Número de eventos de arbitraje/confiscación: refleja la fuerza de la ejecución de las reglas.
6. Peso de la fragmentación de tareas: una alta fragmentación beneficia el procesamiento paralelo, pero también aumentará los costos de coordinación.

La optimización de estos indicadores significa que el mecanismo de emparejamiento del mercado está mejorando gradualmente, y el uso de ZKC puede ser sostenible. En comparación con seguir el airdrop y el precio del primer día, observar estos indicadores refleja de manera más realista si el proyecto puede lograr la comercialización de la potencia de cálculo.

Con el continuo desarrollo de la tecnología ZK, la importancia de los mecanismos de emparejamiento se volverá cada vez más evidente. En el futuro, aquellos proyectos que puedan garantizar la eficiencia al mismo tiempo que consideran la equidad, podrán destacar en la feroz competencia del mercado. Por lo tanto, deberíamos prestar más atención a estos mecanismos centrales, en lugar de dejarnos engañar por los datos superficiales.