【Hilo largo en inglés】Scroll cofundador: El camino inevitable de ZK

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Hace cuarenta años, las pruebas de conocimiento cero (ZK) no eran más que una idea ignorada, una curiosidad matemática. Hace veinte años, se convirtieron en experimentos bancarios que costaban millones. Y hoy, las pruebas de conocimiento cero ya no son solo una promesa.

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Autor del artículo:

Sandy Peng

Opinión:

Sandy Peng: Desde el artículo original de 1985, las pruebas de conocimiento cero han pasado por décadas de exploración académica y escepticismo industrial: entre los años 1980 y 1990, los académicos expandieron las pruebas interactivas hacia variantes de conocimiento cero y exploraron implementaciones no interactivas (como el método heurístico de Fiat-Shamir); en la década de 2000, empresas y grupos de investigación en criptografía comenzaron experimentos limitados, pero el despliegue real seguía siendo escaso, y la tecnología se utilizaba principalmente en sistemas de identidad o privacidad, hardware específico y otros escenarios de nicho; después de 2020, con el auge de blockchain y las arquitecturas roll-up, el coste, la latencia y la complejidad de ingeniería de los sistemas ZK disminuyeron drásticamente, aunque el coste medio por prueba seguía siendo de unos 80 dólares (hasta diciembre de 2023). Hoy en día, el coste de las transacciones en la cadena Scroll es inferior a 0,01 dólares, lo que supone una reducción de costes de 8.000 veces. Tecnologías que antes se consideraban “imposibles” ahora son más baratas que muchos rollup basados en Optimism. Las pruebas de conocimiento cero no son solo una herramienta de escalabilidad; su capacidad central también incluye la gestión de la privacidad, es decir, la exhibición o el ocultamiento selectivo de información, proporcionando seguridad financiera y dignidad tanto a usuarios como a instituciones, algo que las blockchains transparentes no pueden lograr. La popularización de la tecnología de conocimiento cero es similar al desarrollo de la IA. En el campo de la IA, muchas empresas se centran en la construcción de modelos —OpenAI, Anthropic, Google, etc.— entrenan sistemas desde la base y dominan la capa de optimización y los datos; otras empresas desarrollan aplicaciones basadas en estos modelos, encapsulando la inteligencia existente en aplicaciones, interfaces de chat o herramientas de productividad. Ambas formas pueden crear valor, pero también generan diferentes relaciones de poder: quien controla el modelo base posee la capacidad central, mientras que quien solo desarrolla sobre él depende de la hoja de ruta de otros; en esencia, es la diferencia entre poseer la tierra y alquilarla. Por ejemplo, Apple integró el modelo de OpenAI en Apple Intelligence en lugar de construir su propio modelo. Incluso los proveedores de modelos reconocen que construir mejores modelos no es suficiente para dominar el mercado. Cuando la experiencia del usuario la proporcionan las aplicaciones de capa superior, los proveedores de modelos subyacentes pueden convertirse en infraestructuras invisibles, poderosas pero fácilmente reemplazables. Al darse cuenta de esto, OpenAI lanzó su propio navegador, interfaz de voz y la herramienta de generación de vídeo Sora, mostrando la capacidad del modelo y controlando la relación con el usuario. Esta tendencia está acelerando su impacto en el sector cripto: algunos equipos se centran en la infraestructura, mientras que otros desarrollan aplicaciones para usuarios. Ambos son igualmente importantes: la infraestructura sin usuarios es una cáscara vacía, y las aplicaciones sin control de la capa base no pueden escalar a largo plazo. Sobre esta base, Scroll está evolucionando de una “cadena única” a un ecosistema que abarca productos para usuarios finales, mejorando la experiencia de usuario con un diseño mobile-first y logrando un desarrollo sinérgico entre infraestructura y aplicaciones. La infraestructura de Scroll ha logrado avances en costes y privacidad. Con la última actualización Feynman, el coste de las transacciones es inferior al de algunos OP-rollup; Cloak proporciona una capa de privacidad auditable para la cadena; Ceno introduce la próxima generación de probadores de conocimiento cero, utilizando el protocolo GKR sumcheck. En el nivel de usuario, @usxcapital lanzó el primer neodólar impulsado por conocimiento cero —una stablecoin privada y gastable, con un rendimiento de aproximadamente 10-15%; Garden ofrece una aplicación de ahorro cripto; @ether_fi Cash ha completado 1,2 millones de transacciones, con un gasto total superior a 100 millones de dólares; proyectos de RWAs como @ProjectMochaHQ han tokenizado cafetales de Kenia, permitiendo que cualquiera invierta en agricultura; @ChatterPay permite transferencias a través de WhatsApp; @SynthOS__ utiliza IA para recomendar carteras de rendimiento personalizadas. El desarrollo de las pruebas de conocimiento cero ha pasado por 40 años, desde una curiosidad matemática hasta experimentos bancarios y, finalmente, una tendencia inevitable hoy en día. Al principio, los costes eran altos y el despliegue difícil, pero ahora los sistemas de conocimiento cero no solo son eficientes y utilizables, sino que también garantizan la divulgación selectiva de datos, haciendo posibles experimentos financieros, de gobernanza e institucionales. Las blockchains transparentes pueden soportar la especulación, pagos ordinarios y algunas aplicaciones institucionales, pero la falta de privacidad impide su uso en escenarios sensibles. Las blockchains con fuerte privacidad pueden realizar casi todas las funciones en finanzas, votaciones, experimentos de gobernanza, etc., proporcionando una base sólida para la economía digital y los experimentos institucionales. La tecnología de conocimiento cero ha evolucionado de un experimento teórico a un núcleo fundamental e irreversible de la infraestructura.