Casos de uso en el mundo real

Analítica en cadena: Consultando datos históricos

Una de las aplicaciones más impactantes de los coprocesadores ZK es en el ámbito del análisis de datos en la cadena. Las blockchains contienen enormes cantidades de datos históricos, tales como saldos de usuarios, estados de contratos y registros de eventos. Sin embargo, acceder y analizar estos datos en tiempo real puede resultar costoso o inviable directamente en la cadena. Los coprocesadores ZK ofrecen una solución al permitir que los desarrolladores consulten estados históricos de blockchain fuera de la cadena y devuelvan pruebas de que el cálculo se ejecutó correctamente.

Axiom es una de las primeras plataformas en productizar este concepto. Permite que los contratos inteligentes consulten datos históricos de Ethereum, como si una billetera tenía un saldo mínimo en un bloque pasado, sin necesidad de analizar manualmente el almacenamiento o ejecutar un nodo de archivo completo. La solicitud se envía al coprocesador de Axiom, que recupera los datos de una fuente fuera de la cadena verificada, ejecuta el cálculo dentro de un zkVM y genera una prueba. Esta prueba se envía a Ethereum, donde es verificada por un contrato. El contrato puede actuar sobre el resultado como si se hubiera calculado en la cadena, con plena confianza.

Al permitir que los contratos accedan a contextos históricos verificados, los coprocessadores ZK como Axiom abren la puerta a protocolos DeFi más inteligentes, gobernanza condicional y recompensas basadas en el tiempo, todo mientras mantienen la blockchain ligera.

Consultas de estado entre cadenas y puentes de rollup

Otro caso de uso importante para los coprocesadores ZK y las redes de prueba es habilitar la comunicación segura entre cadenas. Tradicionalmente, el puenteo de datos o activos entre cadenas implica confiar en intermediarios o usar suposiciones optimistas con retrasos de tiempo. Las pruebas de conocimiento cero ofrecen una alternativa sin confianza. Permiten que una cadena verifique una prueba de que un estado específico o una transacción ocurrió en otra cadena, sin ejecutar un nodo completo de la cadena fuente.

La Red Lagrange permite a los desarrolladores realizar este tipo de consultas entre cadenas de manera verificable. Un contrato inteligente en Ethereum, por ejemplo, puede solicitar prueba de propiedad de tokens o participación en votaciones en un rollup como Fraxtal. El coprocesador de Lagrange recupera y procesa el estado requerido, genera una prueba y la envía a través de su red de pruebas a la cadena objetivo. El contrato receptor valida la prueba y utiliza la información de inmediato, sin necesidad de retrasos de finalización o puentes de confianza.

De manera similar, zkLink está desarrollando una infraestructura que conecta la liquidez y la lógica a través de múltiples cadenas. Permite a las dApps agregar estado de varias redes utilizando pruebas ZK y sincronizar actualizaciones sin renunciar a la seguridad. Estos sistemas mejoran la interoperabilidad mientras mantienen fuertes garantías criptográficas, lo que los hace bien adecuados para préstamos, comercio y gobernanza entre cadenas.

IA x ZK: Verificando salidas de ML sin revelar entradas

Los coprocessadores de conocimiento cero también se están explorando en el contexto de la inteligencia artificial. Los modelos de aprendizaje automático se utilizan cada vez más en aplicaciones descentralizadas, pero verificar sus resultados presenta un desafío. Si un usuario envía un resultado de aprendizaje automático —como una puntuación, predicción o clasificación— ¿cómo puede la aplicación saber que se calculó correctamente y no fue manipulado?

El aprendizaje automático ZK, o ZKML, aborda esto permitiendo a un usuario ejecutar un modelo de ML fuera de la cadena y generar una prueba de conocimiento cero de su salida. La prueba certifica que una entrada particular fue procesada por un modelo específico y produjo un resultado válido, sin revelar la entrada misma ni los pesos internos del modelo. Esto protege tanto la privacidad del usuario como la integridad del modelo.

Mina Protocol ha sido un contribuyente líder en este espacio, desarrollando herramientas zkML que compilan redes neuronales en circuitos compatibles con sistemas de pruebas ZK. Los desarrolladores pueden ejecutar inferencias fuera de la cadena y publicar una prueba en la cadena, lo que permite a los contratos inteligentes actuar sobre los resultados verificados de los modelos de aprendizaje automático.

Este enfoque permite verificaciones de identidad que preservan la privacidad, evaluaciones de riesgos y filtrado de contenido en un contexto descentralizado. A medida que los modelos de ML se vuelven más capaces, la capacidad de validar su comportamiento de manera confiable será cada vez más importante.

Juegos privados, identidad a prueba de Sybil, y más

La naturaleza modular de los coprocesadores ZK los hace aplicables en una variedad de casos de uso emergentes. En los juegos, por ejemplo, los jugadores pueden querer demostrar logros, puntajes o el estado del inventario sin revelar todos los datos del juego. Los coprocesadores ZK permiten a los jugadores generar pruebas de sus acciones en el juego, que pueden usarse para recompensas, colocación en tablas de clasificación o acceso a contenido restringido, todo mientras se mantiene la privacidad de los datos sensibles.

En los sistemas de identidad, las pruebas ZK pueden demostrar que un usuario cumple con ciertos criterios, como la unicidad, el rango de edad o el historial de propiedad, sin exponer información personal. Esto es crítico para plataformas sociales descentralizadas y DAOs que requieren resistencia a Sybil o acceso basado en roles sin depender de proveedores de identidad centralizados.

Proyectos como Worldcoin están explorando formas de combinar datos biométricos con pruebas de conocimiento cero para confirmar la humanidad única mientras se preserva el anonimato del usuario. Aunque es controvertido en su diseño, la arquitectura de prueba subyacente se está refinando y probando a través de cadenas públicas como World Chain. Las redes de prueba en estos sistemas sirven como coordinadores escalables para las atestaciones de identidad global.

¿Qué está en vivo ahora, qué vendrá pronto?

Muchos de los casos de uso descritos anteriormente ya están en funcionamiento o en desarrollo activo. Axiom se ha integrado con los principales protocolos DeFi para soportar análisis en cadena con datos históricos verificados. La infraestructura de consultas entre cadenas de Lagrange se está probando en rollups, lo que permite que los contratos inteligentes accedan a datos a través de redes. Las herramientas zkML de Mina, Risc Zero y Modulus se están refinando para soportar inferencia eficiente de redes neuronales en conocimiento cero.

Las redes de prueba como Succinct y ZeroGravity están implementando testnets que permiten a los desarrolladores enviar solicitudes de computación arbitrarias y recibir resultados verificados a través de devoluciones de llamada de contratos inteligentes. Estas redes están abstraiendo la complejidad de la generación y entrega de pruebas, haciendo que la infraestructura de conocimiento cero sea utilizable por desarrolladores que no son expertos en criptografía.

Al mismo tiempo, siguen existiendo limitaciones. La latencia en la generación de pruebas, los altos costos de los modelos grandes y las herramientas limitadas para desarrolladores son todos desafíos que aún deben abordarse. Sin embargo, los bloques de construcción fundamentales — zkVMs eficientes, redes de pruebas escalables y contratos de verificación modulares — ya están en su lugar.

A medida que estos sistemas maduran, se espera que los coprocesadores ZK y las redes de pruebas impulsen una nueva generación de aplicaciones que sean sin confianza, privadas e interoperables por defecto.