Plataformas y herramientas

Space & Time: Proof‑of‑SQL

Space & Time es una de las implementaciones más visibles de un coprocesador de conocimiento cero. Se centra en permitir consultas verificables sobre grandes conjuntos de datos mediante su sistema propietario Proof‑of‑SQL. La idea principal es permitir que los desarrolladores ejecuten consultas SQL sobre datos indexados de la blockchain o fuentes externas y reciban una prueba de conocimiento cero que certifique que el resultado de la consulta es correcto. Esta prueba puede enviarse posteriormente a una blockchain, donde un contrato verificador ligero comprueba su validez.

La arquitectura de Space & Time separa almacenamiento de datos, ejecución de consultas y generación de pruebas. Los datos indexados de la blockchain se almacenan off-chain en una base de datos de alto rendimiento. Las consultas se ejecutan utilizando SQL estándar, lo que hace que el sistema sea accesible para desarrolladores familiarizados con bases de datos relacionales y no necesariamente con criptografía especializada. Los resultados de estas consultas se convierten en circuitos aritméticos que alimentan un sistema de prueba de conocimiento cero, asegurando que los datos devueltos no se puedan manipular.

Este enfoque resulta muy atractivo para aplicaciones que requieren analítica sin confianza (trustless analytics). Por ejemplo, los protocolos de finanzas descentralizadas (DeFi) pueden demostrar métricas como valor total bloqueado, balances de usuarios o movimientos históricos de precios sin obligar a cada nodo de la cadena a recalcular los datos. Space & Time también se ha posicionado como un puente entre los sistemas de datos empresariales y la blockchain, ofreciendo vías compatibles con regulaciones para instituciones financieras que exploran la computación verificable.

RISC Zero zkVM

RISC Zero es otro actor importante que impulsa la tecnología de coprocesadores de conocimiento cero. Su zkVM es una máquina virtual de conocimiento cero de propósito general que emula el conjunto de instrucciones RISC‑V. Esto permite a los desarrolladores escribir programas en Rust o C++ y compilarlos para ejecutarse dentro de la zkVM, produciendo pruebas de conocimiento cero de cálculos arbitrarios.

La importancia de este enfoque radica en su generalidad. A diferencia de soluciones específicas diseñadas para SQL u otras tareas especializadas, RISC Zero puede probar cálculos en una amplia variedad de casos de uso, desde algoritmos criptográficos hasta lógica de juegos. La reciente versión 2.0 de la zkVM de RISC Zero introdujo mejoras significativas de rendimiento, incluyendo reducciones de cinco veces en los costes de prueba y soporte para mayores huellas de memoria, permitiendo aplicaciones que antes eran inviables.

RISC Zero también ofrece Bonsai, un servicio de pruebas basado en la nube que abstrae la complejidad del manejo del hardware. Los desarrolladores pueden delegar la generación de pruebas a Bonsai mientras mantienen la integridad criptográfica, algo especialmente valioso para proyectos con recursos limitados. Este enfoque híbrido, donde el sistema de pruebas es de código abierto pero la infraestructura opcional se ofrece como servicio, refleja los compromisos prácticos que muchos equipos enfrentan al adoptar tecnologías ZK.

Coprocesador ZK Lagrange

Lagrange introduce un coprocesador enfocado en pruebas de datos entre cadenas (cross-chain). Permite que los contrato inteligente en una blockchain verifiquen datos que provienen de otra cadena sin depender de mecanismos de puente tradicionales. El sistema funciona generando pruebas de conocimiento cero que demuestran que un estado o transacción específica ocurrió en la cadena de origen y presenta esa prueba a la cadena de destino para su verificación.

Este modelo de verificación entre cadenas tiene implicaciones para la interoperabilidad. En lugar de confiar en puentes con firmas múltiples o relés centralizados, los desarrolladores pueden usar pruebas criptográficas para confirmar la integridad de los datos entre ecosistemas. Por ejemplo, un protocolo DeFi en Ethereum podría usar Lagrange para verificar balances de colateral en Solana sin depender de un intermediario confiable. Esto reduce las superficies de ataque y habilita nuevos patrones de composabilidad entre blockchains que antes estaban aisladas.

Al centrarse en la sincronización de estados verificables, Lagrange aborda uno de los desafíos más persistentes en arquitecturas multicadena. Su diseño demuestra que los coprocesadores ZK pueden funcionar no solo como aceleradores computacionales, sino también como capas de minimización de confianza para la comunicación entre redes.

Otras soluciones emergentes

Más allá de estos proyectos principales, varios esfuerzos experimentales están explorando enfoques alternativos para los coprocesadores ZK. Por ejemplo, ORA está desarrollando zkWASM, que aplica pruebas de conocimiento cero a entornos de ejecución WebAssembly. Esto permite a los desarrolladores compilar programas desde múltiples lenguajes a WASM y ejecutarlos en un entorno verificable, ampliando el alcance de las aplicaciones posibles.

Los rollups específicos de aplicación también comienzan a integrar módulos similares a coprocesadores para manejar tareas concretas de su dominio. En juegos descentralizados, algunos proyectos usan zkVM personalizados para demostrar la equidad de la lógica del juego off-chain. En aplicaciones de cadena de suministro, los coprocesadores ZK pueden verificar datos privados sobre envíos o inventarios mientras exponen únicamente las pruebas necesarias a las blockchains públicas.

Estas plataformas emergentes reflejan la rápida innovación que ocurre en la intersección de la criptografía de conocimiento cero y el diseño modular de blockchain. Aunque aún no están estandarizadas, muestran la diversidad de enfoques que los desarrolladores pueden esperar en los próximos años.

Aceleración por hardware

Los coprocesadores de conocimiento cero son intensivos en cómputo y la aceleración por hardware se ha convertido en un ámbito clave de investigación. Empresas como Cysic y Polyhedra están desarrollando chips especializados e implementaciones en FPGA diseñadas para acelerar la generación de pruebas por órdenes de magnitud. Estos aceleradores optimizan operaciones como la multiplicación multiescalar y la evaluación polinómica, que son cuellos de botella en la mayoría de los protocolos de conocimiento cero.

La disponibilidad de hardware dedicado puede transformar la economía de la computación verificable. Con menor latencia y consumo energético, aplicaciones en tiempo real, como videojuegos, trading de alta frecuencia o inferencia de IA preservando la privacidad, se vuelven factibles. A medida que más plataformas integren pruebas asistidas por hardware, es probable que los coprocesadores ZK pasen de implementaciones experimentales a sistemas de producción capaces de soportar aplicaciones de mercado de masas.