BOLT12:支付协商协议与新的发票标准

btcstudyXuất bản vào 2025-06-23Cập nhật gần nhất vào 2025-06-24

作者:Anony

BOLT12 是目前最新一个合并到 “BOLT(闪电网络基础协议)” 的规范。

人们常常会把 BOLT12 与 “LNURL” 对比。应该说,这种对比是合理的,而且抓住了 BOLT12 给闪电网络带来的最重要的新特性 —— 兼顾了隐私性的稳定身份标识。但 BOLT12 不止于此。

为了流畅地解释 BOLT12,我们先从 BOLT11 开始。

BOLT11 发票与标准的闪电支付

在常见的互联网支付中,往往要由收款方先出示一段信息(比如所谓的 “收款码” 和 “比特币地址”),然后支付方根据这段信息发起支付。闪电支付也不例外。

显然,这样的信息必须起到一个身份标识的作用。由 BOLT11 所定义的数据对象 “发票”,可以充当这个功能,但还不止于此。发票中包含了以下信息:

  • 收款节点的公钥:即起到身份标识作用的信息,用于在闪电网络的图谱中寻找收款方的位置。
    • 即使不直接包含收款节点的公钥,也会提供其它信息来帮助支付方定位。
  • 支付哈希值:用于在闪电通道中建立承载多跳支付的哈希时间锁输出(HTLC)的哈希值。
  • 支付秘密值:一个秘密值。

这些信息都是极为关键的:

  • 支付哈希值用于建立免信任的接力支付,并且重要的是,当收款方为获得支付而释放出这个哈希值的原像之后,这个原像将沿着接力支付的网络路径反向传回给支付方,成为支付的证据
  • 支付的秘密值则用来分辨支付者的身份、防止接力支付的中间节点猜测路径的结尾(支付的收款方):由于收款者的发票只出示给了支付方,那么只有支付方知道这个秘密值,从而,可以要求抵达收款方节点的数据包裹包含这个秘密值,来拒绝非支付方的猜测和打探。

身份信息也许不需要用发票来传递,但上述两种信息与闪电支付密不可分。如果收款方没有向支付方传递发票,支付方就收不到支付证据,也就失去了使用闪电支付的一个关键好处。

这也是为什么发票必然是一次性的:支付哈希值和支付秘密值必须是一次性的,否则就无法建立安全的多跳支付,也无法获得上述好处。

剩下的问题仅仅是:给定发票是一次性的,无法成为收款方的稳定身份标识符,那么如何为收款方安排一个稳定标识符,使支付方总能按需请求发票?

LNURL 和互联网服务器

“LNURL” 以及衍生的 “Lightning Address” 协议,正是解决上述问题的一种方式。

这里的想法非常简单:假设收款方节点附带着一个总是可以访问到的网络端口,那么支付方就可以借助这个网络端口来向收款方节点请求 BOLT11 发票;一旦获得了发票,就可以开始正常的闪电网络支付流程。

这个网络端口的稳定可访问是重要的,但由谁来保证它可以访问则是相对次要的:收款方可以自设互联网服务器,也可以借助他人的服务器。LNURL 就是一套规定客户端如何与这样的服务端通信的标准。

使用 LNURL 之后,收款方就可以出示一个形如邮箱地址的 [email protected] 的 “闪电地址”,作为自己的稳定身份标识(收款码)。支付者只需 扫描/输入 这个地址并填入支付细节,请求发票和支付发票的流程都会在后台完成。

对于自己有能力或者使用 BTCPay Server 这样的服务的收款方来说,这是切实可行的解决办法。(更不用说使用托管型闪电钱包的用户了。)只是,使用了第三方的 LNURL 服务器,隐私性就会差一些。

那 BOLT12 做了什么呢?

BOLT12 的特性

BOLT12 的基本想法与 LNURL 没有什么不同,只是将它做进了闪电网络协议中,利用闪电网络自身的一系列基本特性来实现它。这种实现不仅减少了闪电网络用户对互联网服务器的依赖,还带来了一系列新功能:

  • 在闪电网络中实现的对 “洋葱消息” —— 多层加密、逐层解密的网络转发消息 —— 的支持,让人们可以利用闪电网络本身来跟某一个节点通信;消息都是由闪电网络中的节点来转发的,中间节点并不知道消息的最终的目的地。
  • “盲化路径” —— 由 消息/支付 的 收款方/接收方 自己设定,带有机密性的转发路径,则让接收方在提供定位信息的同时,不暴露自身的具体位置。盲化路径的阅读者只能知道这条路径的入口节点,而不知道其中包含的节点,因此也不知道接收方的具体位置,只知道依据这条路径,就能给接收方发送 支付/消息。

上述两者相结合,收款方就得到了一种兼顾隐私性的稳定身份标识,在 BOLT12 中称为 “offer(要约)”。Offer 中包含了盲化路径,这种信息是可以很稳定的,同时,又没有暴露收款方的具体位置。支付方只需要根据 Offer,使用洋葱消息向收款方请求发票(发送 BOLT12 所定义的 invoice_request 消息);收款方生成发票后,通过支付方在 invoice_request 中包含的 reply_path 发回给支付方;随后支付方便可依据发票发起支付。

基于这种稳定的身份标识,支付方可以多次向收款方请求发票并支付,从而订阅、捐赠、按量预付(随付随用)等支付场景也就成为了可能(原本需要依赖于网络服务端,如今不再需要)。

由于 Offer 在使用时要由支付方发起 invoice_request,支付方可以在其中包含一个自己的公钥,从而在支付完成后得到一个支付者证明,这也是原来做不到的。

invoice_request 也可以反过来使用,从而使退款也变得便利:比如说,商家可以直接给出一个 invoice_request,顾客依据其中的信息,向商家发送一张发票,从而让商家可以退款。

最后,还需要注意的是:通过 offer 来请求发票时,请求方获得的并不是 BOLT11 发票,而是由 BOLT12 所定义的发票。两者在功能上没有什么很大区别,都包含前述关键的支付哈希值和支付秘密值信息;一大关键区别是 BOLT11 发票使用 ECDSA 签名,而 BOLT12 发票使用 Schnorr 签名。

这是一个令人难以索解的事情:一方面,当前的 BOLT11 并没有给出使用盲化路径的方法,这是一种极为重要的隐私保护技术,如果 BOLT11 发票不支持,就将使 BOLT11 发票在功能上落后于 BOLT12 offer/发票,那么似乎用户没有理由再使用 BOLT11 发票,而应该完全依赖于 BOLT12 offer;然而,BOLT11 并没有从当前的 BOLT 中退出,意味着以后的客户端实现也必须 实现/维护 处理它的代码,这会影响协议的整洁。

就目前为止,还无法知道如何处理这种矛盾。唯一我们可以确定的事情是,BOLT12 确实能够改变闪电支付的体验,使闪电网络覆盖更多的支付场景。

参考文献

Nội dung Liên quan

Hành Trình Tuân Thủ Quy Định của Hyperliquid: Từ Mô Hình Không Cần Phép đến Cơ Chế Có Phép HIP-3

Hyperliquid, một nền tảng giao dịch phái sinh phi tập trung, hiện đang chặn truy cập từ thị trường Mỹ do mâu thuẫn giữa cơ sở hạ tầng blockchain không cần cấp phép của nó với các quy định pháp lý về cấu trúc thị trường Mỹ. Để giải quyết vấn đề này, Hyperliquid Policy Center (HPC) đang vận động CFTC và SEC hiện đại hóa khung pháp lý, đề xuất cho phép các tổ chức được cấp phép xây dựng sản phẩm trên HyperCore (lớp giao dịch và thanh toán cốt lõi) trong khi vẫn tuân thủ các nghĩa vụ quy định. Bài viết giải thích kiến trúc mô-đun của Hyperliquid, tách biệt vai trò của sàn giao dịch (DCM), tổ chức thanh toán bù trừ (DCO) và công ty môi giới (FCM) giống như truyền thống, nhưng được tái tạo và thực thi bằng mã trên chuỗi. Các xung đột chính với quy định Mỹ bao gồm yêu cầu về giám sát thị trường, tính toán ký quỹ và ký quỹ tách biệt mà cơ sở hạ tầng phi tập trung, tự giám sát của Hyperliquid không đáp ứng. Hướng tiếp cận của HPC không phải là mở hoàn toàn mà là định vị Hyperliquid như một cơ sở hạ tầng trung lập. Các thực thể được cấp phép (như nhà triển khai HIP-3 có kiểm soát truy cập) có thể sử dụng nó để cung cấp dịch vụ cho người dùng đã qua KYC. Các bản cập nhật trên testnet cho thấy khả năng tạo các thị trường chỉ dành cho người dùng trong danh sách trắng, cho phép thanh khoản liền mạch giữa các sổ lệnh trong khi vẫn duy trì sự tuân thủ. Tóm lại, Hyperliquid đang theo đuổi con đường "onshoring" thông qua một phiên bản có kiểm soát truy cập (HIP-3), cho phép các nhà môi giới và tổ chức Mỹ xây dựng sản phẩm tuân thủ trên HyperCore, trong khi giao thức cốt lõi vẫn giữ nguyên tính chất không cần cấp phép và trung lập.

marsbit2 phút trước

Hành Trình Tuân Thủ Quy Định của Hyperliquid: Từ Mô Hình Không Cần Phép đến Cơ Chế Có Phép HIP-3

marsbit2 phút trước

Trong ba tháng, hai vòng tài trợ, 'Palantir phiên bản Trung Quốc' gây bão

Công ty Trí tuệ Nhân tạo Phân tích Nhân quả Công nghiệp Trung Quốc Zhongshu Ruizhi (Zhongshu Ruizhi) gần đây đã hoàn thành một vòng gọi vốn chiến lược trị giá hài tỷ nhân dân tệ, với sự tham gia của Quỹ Đầu tư Internet Trung Quốc, Quỹ An sinh Xã hội Quốc gia Tô Châu, cùng các nhà đầu tư khác. Đây là vòng gọi vốn lớn thứ hai trong vòng ba tháng, cho thấy sự công nhận mạnh mẽ của thị trường vốn. Công ty, được mệnh danh là "Palantir phiên bản Trung Quốc", được thành lập bởi Tiến sĩ Hán Hàm, một nữ tiến sĩ từ Đại học Thanh Hoa. Công ty tập trung vào lĩnh vực AI công nghiệp có độ tin cậy cao và khả năng ra quyết định mạnh mẽ, với sứ mệnh đưa AI từ thế giới số sang thế giới vật lý. Công nghệ cốt lõi của Zhongshu Ruizhi dựa trên ba nền tảng sáng tạo: Lý thuyết nhận thức nguyên nhân-kết quả (meta-causal), mô hình nhân quả và động cơ bản thể động (dynamic ontology engine). Các công nghệ này nhằm giải quyết các điểm yếu của mô hình ngôn ngữ lớm (LLM) như "ảo giác AI", khả năng suy luận hạn chế và thiếu logic thời gian, cung cấp khả năng ra quyết định thông minh đáng tin cậy, có thể giải thích và thực thi được trong các ngành công nghiệp then chốt như năng lượng và sản xuất. Về mặt thương mại, Zhongshu Ruizhi đã phục vụ hơn 50 khách hàng là doanh nghiệp nhà nước trung ương và tập đoàn công nghiệp trong các lĩnh vực như điện lực, dầu khí và hàng không vũ trụ, triển khai hơn 800 kịch bản sản xuất phức tạp. Công ty đã đạt được tăng trưởng doanh thu gấp đôi vào năm 2025, thể hiện khả năng tạo ra dòng tiền mạnh mẽ. Số tiền gọi vốn lần này sẽ được sử dụng để tiếp tục đổi mới lý thuyết nền tảng, mở rộng thị trường và thu hút nhân tài cao cấp. Các nhà đầu tư như Quỹ Đầu tư Internet Trung Quốc tin rằng trí tuệ nhân quả cấp ngành là một phần quan trọng trong việc xây dựng nền tảng số hóa cho sự hiện đại hóa của Trung Quốc và thúc đẩy lực lượng sản xuất mới.

marsbit13 phút trước

Trong ba tháng, hai vòng tài trợ, 'Palantir phiên bản Trung Quốc' gây bão

marsbit13 phút trước

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

Gần đây, The Economist đã đăng một bài viết gây tranh cãi, cho rằng những đột phá của Trung Quốc trong lĩnh vực robot, AI, năng lượng mới và sản xuất cao cấp chưa giải quyết được vấn đề thiếu hụt nhu cầu trong tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, bên dưới nhận xét này là một vấn đề toàn cầu sâu sắc hơn: Khi máy móc ngày càng thông minh, làm thế nào để con người chia sẻ được giá trị do chúng tạo ra? Trong hơn 200 năm, tăng trưởng năng suất luôn dẫn đến tăng việc làm và thu nhập. Nhưng AI, với khả năng thay thế lao động nhận thức, đang thay đổi logic cơ bản này. Nếu AGI xuất hiện, nền kinh tế có thể tiếp tục phát triển với ít người tham gia trực tiếp hơn, đặt ra thách thức lớn về phân phối của cải. Vấn đề then chốt không phải là thất nghiệp mà là làm sao để sức mua của người tiêu dùng theo kịp năng lực sản xuất ngày càng tăng của máy móc. Thực tế tại Trung Quốc và toàn cầu cho thấy sự đứt gãy trong chuỗi "đổi mới công nghệ - lợi nhuận doanh nghiệp - thu nhập người dân - tăng trưởng tiêu dùng". Các gã khổng lồ công nghệ tạo ra khối tài sản khổng lồ, nhưng tỷ trọng thu nhập từ lao động trong GDP lại giảm, của cải tập trung vào số ít. AI làm chiếc bánh kinh tế to hơn, nhưng số người chia bánh lại ít đi. Tương lai có thể có ba con đường: con đường tư bản truyền thống (lợi nhuận thuộc về cổ đông), con đường tư bản nhà nước (nhà nước tham gia đầu tư), và con đường sáng tạo hơn như quỹ chủ quyền số, cơ chế sở hữu cổ phần toàn dân hoặc hệ thống thu nhập cơ bản mới để chia sẻ trực tiếp lợi ích từ nền kinh tế thông minh. Đối với Trung Quốc, đây là một cơ hội chiến lược. Ưu thế không chỉ nằm ở thị trường, chuỗi cung ứng và công nghệ, mà còn ở khả năng phối hợp chính sách để chuyển hóa của cải do robot tạo ra thành thu nhập, sức mua và an sinh xã hội. Trọng tâm chính sách cần song hành hỗ trợ phát triển công nghệ với cải cách phân phối thu nhập và thử nghiệm cơ chế chia sẻ lợi ích AI. Cuộc cạnh tranh trong hai thập kỷ tới không chỉ là về AI mạnh nhất hay nhiều robot nhất, mà quan trọng hơn là về việc xây dựng được hệ thống phân phối mới phù hợp với thời đại kinh tế thông minh. Câu hỏi lớn nhất của thời đại AI là: Khi máy móc làm việc, con người kiếm thu nhập từ đâu? Khi AI tạo ra giá trị, làm sao con người sở hữu được giá trị đó? Làm thế nào để thành quả tăng trưởng chuyển thành phúc lợi xã hội rộng rãi hơn?

marsbit23 phút trước

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

marsbit23 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

Lợi nhuận từ carry trade (kinh doanh chênh lệch lãi suất) tại các thị trường mới nổi, sử dụng USD làm tiền tệ tài trợ, đã ghi nhận quý có lãi thứ 7 liên tiếp – chuỗi thắng dài nhất kể từ năm 2008. Theo chỉ số của Bloomberg, chiến lược này đã mang về lợi nhuận tích lũy khoảng 22% từ cuối năm 2024, vượt xa trái phiếu kho bạc Mỹ. Động lực đến từ chênh lệch lãi suất lớn và sự hỗ trợ của tỷ giá hối đoái, khi USD suy yếu so với nhiều đồng tiền mới nổi. Ví dụ điển hình là Colombia với lợi nhuận kết hợp lên tới 48%. Dù đối mặt với thử thách từ đợt can thiệp lịch sử vào đồng Yên hồi tháng 8, thị trường đã nhanh chóng thích ứng bằng cách chuyển sang dùng Euro, Franc Thụy Sĩ làm tiền tệ tài trợ thay thế, giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản ồ ạt. Rủi ro chính phía trước là thời điểm Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) bắt đầu cắt giảm lãi suất. Tuy nhiên, nhiều nhà phân tích cho rằng dữ liệu Mỹ hiện chưa đủ yếu để đảo ngược kỳ vọng này. Mối lo ngại khác là độ tập trung dòng tiền quá cao vào giao dịch carry trade, có thể dẫn đến biến động mạnh nếu đảo chiều. Dù vậy, lãi suất cao tại nhiều nền kinh tế mới nổi, được duy trì bởi áp lực lạm phát và giá năng lượng, vẫn tiếp tục hỗ trợ chiến lược này. Các nhà quản lý quỹ tiếp tục tìm kiếm cơ hội ở các thị trường như Nam Phi, Mexico, Brazil, Colombia và Thổ Nhĩ Kỳ.

marsbit39 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

marsbit39 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

Hai nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa và Wharton, Đại học Pennsylvania, đã sử dụng GPT-5.6 Sol Pro để giải quyết một vấn đề lý thuyết tối ưu hóa tồn tại suốt 40 năm. Họ chứng minh rằng thuật toán Gradient Descent (GD) truyền thống, khi chỉ điều chỉnh độ dài bước (step size) mà không thay đổi cấu trúc (như thêm động lượng), tồn tại một giới hạn tốc độ hội tụ không thể vượt qua. Cụ thể, nghiên cứu xác lập cận dưới chặt chẽ cho tốc độ hội tụ là Ω(T^{-1.9319}), có nghĩa là lỗi sau T bước lặp giảm chậm hơn ít nhất 1/T^{1.9319}. Điều này khẳng định dù thiết kế dãy độ dài bước tinh vi đến đâu (như "silver stepsize" đạt ~T^{-1.2716}), GD thuần túy cũng không thể đạt tốc độ tối ưu O(1/T^2) như các phương pháp có động lượng. Điểm đáng chú ý: phần chứng minh toán học cốt lõi hoàn toàn do GPT-5.6 Sol Pro xây dựng dưới sự hướng dẫn chiến lược của các nhà nghiên cứu. Toàn bộ chứng minh sau đó được dịch và kiểm tra nghiêm ngặt bởi trình chứng minh định lý Lean 4, đạt trạng thái "không lỗi" (zero sorry/admit). Kết quả này mở ra hướng tiếp cận mới, nơi AI có thể trở thành công cụ đắc lực để khám phá và chứng minh các giới hạn lý thuyết phức tạp.

marsbit48 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

marsbit48 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片