ZKML se encuentra con FHE: La fusión criptográfica que finalmente hace posible la IA privada en la blockchain
¿Qué pasaría si un modelo de IA pudiera demostrar que se ejecutó correctamente — sin que nadie viera nunca los datos que procesó? Esa pregunta ha perseguido a los criptógrafos e ingenieros de blockchain durante años. En 2026, la respuesta finalmente está tomando forma a través de la fusión de dos tecnologías que alguna vez se consideraron demasiado lentas, demasiado costosas y demasiado teóricas para importar: Zero-Knowledge Machine Learning (ZKML) y Fully Homomorphic Encryption (FHE).
Individualmente, cada tecnología resuelve la mitad del problema. ZKML permite verificar que un cálculo de IA ocurrió correctamente sin tener que volver a ejecutarlo. FHE permite ejecutar cálculos sobre datos cifrados sin tener que descifrarlos nunca. Juntas, crean lo que los investigadores llaman un "sello criptográfico" para la IA — un sistema donde los datos privados nunca salen de su dispositivo y, sin embargo, los resultados pueden demostrarse como confiables ante cualquier persona en una blockchain pública.
De "Tal vez sea posible" a "En producción real"
Hace tres años, ZKML apenas existía como industria. Un puñado de investigadores — Modulus Labs, EZKL, el Dr. Daniel Kang, la Dra. Cathie So — intentaban demostrar que las salidas de la IA podían verificarse con pruebas de conocimiento cero. La objeción inmediata fue contundente: las máquinas virtuales de conocimiento cero de propósito general conllevan una sobrecarga computacional de 100,000x a 1,000,000x. Probar incluso una inferencia simple de red neuronal era ridículamente poco práctico.
Esa objeción ya no es válida. A finales de 2025 se produjo lo que la Extropy Academy llama la "Singularidad zkML" — el momento en que probar arquitecturas de transformadores (la columna vertebral de la IA moderna) se volvió criptográficamente factible. El avance se produjo gracias a las mejoras en los esquemas de compromiso polinomial, los argumentos de búsqueda (lookup arguments) y la ingeniería a nivel de sistema que conquistó las funciones de activación no lineales como Softmax y GELU, que anteriormente hacían que las pruebas de modelos de lenguaje extenso (LLM) tuvieran costos prohibitivos.
La asimetría clave que hace que ZKML funcione es elegante: el cálculo puede ser costoso, pero la verificación puede ser barata. Un proveedor de la nube ejecuta el modelo en un clúster de GPU, genera una prueba criptográfica y le entrega un recibo que tarda 50 milisegundos en verificarse — sin necesidad de confianza.
Lagrange Labs lideró la carga con DeepProve-1, ahora la biblioteca ZKML de mayor rendimiento en la industria, con pruebas de rendimiento hasta 700 veces más rápidas que las soluciones existentes. Ya se está utilizando en docenas de proyectos que impulsan diagnósticos de salud, moderación de contenido y agentes de trading on-chain. Modulus Labs, mientras tanto, demostró sistemas de prueba capaces de verificar modelos con hasta 18 millones de parámetros directamente en redes blockchain — un hito que parecía estar a años de distancia hace apenas 18 meses.
La revolución paralela de FHE: Computación sin ver
Mientras ZKML resolvía el problema de la verificabilidad, Fully Homomorphic Encryption (Cifrado Homomórfico Total) abordaba la privacidad desde un ángulo completamente diferente. FHE permite realizar operaciones sobre datos cifrados, produciendo resultados cifrados que solo el propietario de los datos puede descifrar. El modelo de IA nunca ve los datos en bruto, el servidor nunca ve los datos en bruto y nadie en el medio ve los datos en bruto.
Para la blockchain, esto es transformador. Los libros de contabilidad públicos son intrínsecamente transparentes — cada transacción, cada cambio de estado de un contrato inteligente es visible para todos. FHE rompe esta restricción. Proyectos como Zama, que se convirtió en el primer unicornio de 1,000 millones de dólares en criptografía de código abierto, han construido FHEVM — un marco que lleva la computación cifrada directamente a los contratos inteligentes de Solidity. El sistema de Zama ya procesa 20 transacciones por segundo por cadena (suficiente para manejar todo el tráfico actual de Ethereum con cifrado completo) y apunta a 1,000 TPS con próximas asociaciones de hardware.
Fhenix aporta computación cifrada a Ethereum con una experiencia de desarrollador que se integra en los entornos de Solidity existentes con una fricción mínima — según se informa, tan solo una línea de código para la integración con Uniswap v4. Inco construye una capa de confidencialidad más amplia para Web3 con ejecución de contratos inteligentes cifrados y control de acceso programable.
La brecha de rendimiento, durante mucho tiempo el talón de Aquiles de FHE, se está reduciendo rápidamente. En enero de 2025, investigadores de Cornell, Google, MIT y Georgia Tech demostraron que los cálculos de FHE podían acelerarse reutilizando chips de IA como los TPU de Google. La implementación de Garbled Circuits de COTI en su L2 de Ethereum ofrece un rendimiento hasta 3,000 veces más rápido que el FHE tradicional y un peso computacional 250 veces menor. Varias empresas están desarrollando ASICs especializados en FHE, con la promesa de reducir aún más la brecha entre la computación cifrada y en texto plano.
Por qué la fusión lo cambia todo
ZKML y FHE resuelven mitades complementarias del problema de privacidad-verificabilidad. Comprender por qué se necesitan mutuamente revela el panorama completo.
Limitación de ZKML: El probador necesita acceso a todos los datos. Para generar una prueba de conocimiento cero de que un modelo se ejecutó correctamente, alguien tiene que ejecutar realmente el modelo con los datos reales. La parte de "conocimiento cero" significa que el verificador no aprende nada — pero el probador lo ve todo. Para registros médicos sensibles, datos financieros o información personal, esto es un obstáculo insalvable.
Limitación de FHE: No hay forma de demostrar criptográficamente que el cálculo realizado sobre los datos cifrados fue el correcto. Se puede verificar el resultado después del descifrado, pero no se puede demostrar a un tercero — por ejemplo, a una blockchain — que se aplicó un modelo específico a entradas cifradas específicas. Un servidor malicioso podría ejecutar un modelo completamente diferente y usted no lo sabría hasta después del hecho.
La fusión: FHE cifra los datos para que nadie los vea durante el cálculo. ZKML demuestra que el cálculo se realizó correctamente. Juntos, se obtiene un sistema donde los datos privados permanecen privados, la ejecución del modelo de IA es verificable y el resultado puede ser confiable para cualquier verificador on-chain — todo sin que ninguna parte tenga acceso a los datos en bruto.
Esto no es teórico. Primus, una empresa de criptografía con sede en Hong Kong, ya está construyendo lo que llaman zkFHE — pruebas de conocimiento cero sobre cálculos de cifrado homomórfico total. El equipo de investigación de Zama ha publicado trabajos sobre ZK-FHE como un paradigma emergente. El marco F-HAD, que combina el aprendizaje federado con FHE y zk-SNARKs, ha demostrado una precisión del 98.9% en la detección de anomalías financieras con una latencia de inferencia de 17.6 milisegundos — un 42% más rápido que los sistemas seguros comparables.
Aplicaciones del mundo real tomando forma
La pila ZKML - FHE no es solo una curiosidad de investigación. Están surgiendo casos de uso en producción en varios dominios.
DeFi privada: Los contratos inteligentes cifrados pueden ejecutar swaps de tokens, subastas y protocolos de préstamo donde los montos de las ofertas, los ratios de colateral y las estrategias de trading permanecen invisibles para los front - runners y los bots de MEV. La Confidential Token Association, una asociación entre OpenZeppelin, Zama e Inco, está desarrollando estándares unificados para operaciones de tokens cifrados.
Agentes de IA verificables: A medida que los agentes de IA autónomos proliferan en DeFi (ya responsables del 30 % del volumen de Polymarket), la cuestión de si un agente está ejecutando su estrategia declarada se vuelve crítica. Las pruebas ZKML pueden verificar que un modelo específico generó una decisión de trading específica, mientras que FHE garantiza que la estrategia patentada del agente permanezca cifrada. Ion Protocol se asoció con Modulus Labs para construir exactamente esto: un motor de riesgo que analiza el riesgo crediticio del validador utilizando ML verificado on - chain.
Diagnósticos médicos: EZKL está desarrollando un probador optimizado para móviles para diagnósticos médicos en tiempo real, donde los datos del paciente permanecen cifrados en el dispositivo mientras un modelo de diagnóstico se ejecuta y produce un resultado verificable. La prueba confirma que se utilizó el modelo correcto; el cifrado garantiza que los datos del paciente nunca salgan de su teléfono.
Identidad descentralizada: El sistema World ID de Worldcoin ya utiliza ZKML para la verificación del escaneo de iris, demostrando que una persona es única sin revelar sus datos biométricos. Agregar FHE a la infraestructura permitiría la verificación de identidad donde incluso el servidor de pruebas nunca ve las entradas biométricas sin procesar.
Inteligencia crediticia: Synnax Technologies, una plataforma con sede en los Emiratos Árabes Unidos, agrega predicciones de una red descentralizada de aprendizaje automático, aplicando protocolos de FHE y de conocimiento cero para generar información financiera sin exponer los datos crediticios subyacentes.
La frontera del rendimiento: lo que ofrece 2026
La convergencia de la aceleración de hardware y la optimización algorítmica está cerrando la brecha de rendimiento que alguna vez hizo que ZKML y FHE fueran poco prácticos.
Optimización de GPU: Todos los principales frameworks de ZKML (EZKL, Lagrange, zkPyTorch, Jolt) ahora se ejecutan en GPUs compatibles con CUDA. Pero el soporte de GPU de 2025 fue simplemente "se ejecuta en GPUs". 2026 ofrecerá "está optimizado para GPUs": algoritmos rediseñados en torno a primitivas de GPU en lugar de ser portados desde implementaciones de CPU. El impacto esperado es una aceleración de 5 a 10 veces, reduciendo los tiempos de prueba de 30 segundos a 3 - 5 segundos para modelos a escala de producción.
Generación de pruebas distribuida: La generación de pruebas se está paralelizando a través de clústeres: se divide el circuito, se distribuye a múltiples probadores y se agregan los resultados. Lagrange y Polyhedra (zkPyTorch) están liderando este esfuerzo, lo que permite probar modelos demasiado grandes para cualquier máquina individual.
Hardware de FHE: Zama se está asociando con múltiples fabricantes de chips en ASICs dedicados a FHE. El HEAL (Homomorphic Encryption Abstraction Layer) de LatticaAI proporciona una API agnóstica al hardware que conecta el software FHE con aceleradores especializados, protegiendo las aplicaciones para el futuro frente al panorama de hardware en rápida evolución.
El papel de NVIDIA: El Vera Rubin NVL72 de NVIDIA desbloquea la computación confidencial a escala de rack en 72 GPUs y 36 CPUs con un rendimiento casi nativo, creando una base de hardware para la inferencia de IA cifrada a escala empresarial. Esto no es específico de blockchain, pero establece la infraestructura que las redes descentralizadas eventualmente aprovecharán.
Desafíos pendientes
La fusión ZKML - FHE no está exenta de fricciones. Varios obstáculos se interponen entre los prototipos actuales y la adopción masiva.
Probar modelos grandes sigue siendo costoso. Si bien ahora se pueden verificar on - chain modelos de 18 millones de parámetros, los LLMs de vanguardia con cientos de miles de millones de parámetros todavía están fuera de alcance. La industria está convergiendo en enfoques híbridos: probar capas de decisión críticas con ZK mientras se utilizan TEEs (Entornos de Ejecución Confiables) para la computación masiva.
La estandarización está fragmentada. Múltiples sistemas de prueba competidores, esquemas de FHE y enfoques de integración crean desafíos de interoperabilidad. FHE.org y la Confidential Token Association están trabajando hacia estándares, pero el ecosistema aún se encuentra en una etapa temprana.
La experiencia del desarrollador necesita trabajo. EZKL democratizó ZKML al aceptar archivos de modelos ONNX estándar, pero la infraestructura completa de ZK - FHE aún requiere experiencia criptográfica de la que carecen la mayoría de los desarrolladores. Las capas de abstracción como HEAL de LatticaAI y la integración de Solidity de Fhenix son pasos en la dirección correcta.
Riesgos de centralización de hardware. La tensión entre las redes descentralizadas que dependen de GPUs de consumo y la velocidad bruta de los ASICs de ZK especializados y los chips FHE podría introducir nuevas presiones de centralización, precisamente lo que blockchain fue diseñado para evitar.
Mirando hacia adelante
La convergencia de ZKML y FHE representa un cambio fundamental en lo que es posible en la intersección de la IA y el blockchain. Por primera vez, tenemos un camino creíble hacia sistemas donde los modelos de IA pueden demostrarse correctos, los datos permanecen cifrados durante todo el cálculo y los resultados son confiables en redes públicas y sin permisos (permissionless).
El cronograma no es para "algún día". Giza se lanzará en StarkNet en 2026. El probador móvil de EZKL apunta a casos de uso médico en tiempo real este año. La FHEVM de Zama ya está en vivo con 20 TPS de computación cifrada. La Conferencia FHE.org 2026 presentó marcos listos para producción, incluyendo Veil para ML que preserva la privacidad y HEIR, un compilador universal de FHE.
Para finales de 2026, la pregunta pasará de "¿es posible la IA privada y verificable en blockchain?" a "¿qué pila tecnológica ganará?". Esa presión competitiva — entre Lagrange, EZKL, Zama, Fhenix, Modulus y docenas de recién llegados — es precisamente lo que impulsará la tecnología de "lista para producción" a "dominante en producción".
El santo grial ya no es teórico. Se está construyendo.
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