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En los mundos cada vez más convergentes de la inteligencia artificial y la blockchain, la demanda de confianza y transparencia nunca ha sido tan alta. ¿Cómo podemos estar seguros de que la salida de un modelo de IA es precisa y no ha sido manipulada? ¿Cómo podemos realizar cálculos complejos sobre enormes conjuntos de datos on‑chain sin comprometer la seguridad o la escalabilidad? Lagrange Labs está abordando estas preguntas de frente con su suite de infraestructura de conocimiento cero (ZK), con el objetivo de construir un futuro de “IA que puedes probar”. Este artículo ofrece una visión objetiva de su misión, tecnología y avances recientes, culminando con su último paper sobre zk‑SNARKs dinámicos.

1. El equipo y su misión​

Lagrange Labs está construyendo la infraestructura fundamental para generar pruebas criptográficas para cualquier inferencia de IA o aplicación on‑chain. Su objetivo es hacer que el cómputo sea verificable, aportando una nueva capa de confianza al mundo digital. Su ecosistema se sustenta en tres líneas de producto principales:

• Red de Provers ZK: Una red descentralizada de más de 85 nodos de prueba que suministra la potencia computacional necesaria para una amplia gama de tareas de prueba, desde IA y rollups hasta aplicaciones descentralizadas (dApps).
• DeepProve (zkML): Un sistema especializado para generar pruebas ZK de inferencias de redes neuronales. Lagrange afirma que es hasta 158 veces más rápido que las soluciones competidoras, haciendo que la IA verificable sea una realidad práctica.
• ZK Coprocessor 1.0: El primer coprocesador ZK basado en SQL, que permite a los desarrolladores ejecutar consultas personalizadas sobre enormes conjuntos de datos on‑chain y recibir resultados verificablemente precisos.

2. Una hoja de ruta hacia la IA verificable​

Lagrange ha estado ejecutando metódicamente una hoja de ruta diseñada para resolver los desafíos de la verificabilidad de la IA paso a paso.

• Q3 2024: Lanzamiento del ZK Coprocessor 1.0: Esta versión introdujo circuitos recursivos hiper‑paralelos, que entregaron un aumento de velocidad promedio de aproximadamente 2×. Proyectos como Azuki y Gearbox ya están aprovechando el coprocesador para sus necesidades de datos on‑chain.
• Q1 2025: Presentación de DeepProve: Lagrange anunció DeepProve, su solución para Machine Learning de Conocimiento Cero (zkML). Soporta arquitecturas de redes neuronales populares como Perceptrones Multicapa (MLP) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN). El sistema logra una aceleración significativa, de orden de magnitud, en las tres etapas críticas: configuración única, generación de pruebas y verificación, con mejoras de velocidad de hasta 158×.
• Q2 2025: Paper sobre zk‑SNARKs dinámicos (último hito): Este paper introduce un algoritmo de “actualización” revolucionario. En lugar de regenerar una prueba desde cero cada vez que los datos o el cómputo subyacente cambian, este método puede parchear una prueba antigua (π) en una nueva prueba (π′). Esta actualización se puede realizar con una complejidad de solo O(√n log³n), una mejora dramática respecto a la recomputación completa. Esta innovación es particularmente adecuada para sistemas dinámicos como modelos de IA que aprenden continuamente, lógica de juegos en tiempo real y contratos inteligentes en evolución.

3. Por qué los zk‑SNARKs dinámicos son importantes​

La introducción de pruebas actualizables representa un cambio fundamental en el modelo de costos de la tecnología de conocimiento cero.

• Un nuevo paradigma de costos: La industria pasa de un modelo de “recomputación total para cada prueba” a “pruebas incrementales basadas en el tamaño del cambio”. Esto reduce drásticamente el costo computacional y financiero para aplicaciones que sufren actualizaciones frecuentes y menores.
• Implicaciones para la IA:
  • Ajuste fino continuo: Cuando se ajusta menos del 1 % de los parámetros de un modelo, el tiempo de generación de la prueba crece casi linealmente con el número de parámetros cambiados (Δ parámetros), en lugar de con el tamaño total del modelo.
  • Inferencia en streaming: Esto permite generar pruebas concurrentemente con el propio proceso de inferencia. Reduce drásticamente la latencia entre que una IA toma una decisión y que esa decisión sea asentada y verificada on‑chain, abriendo casos de uso como servicios de IA on‑chain y pruebas comprimidas para rollups.
• Implicaciones para aplicaciones on‑chain:
  • Los zk‑SNARKs dinámicos ofrecen enormes optimizaciones de gas y tiempo para aplicaciones caracterizadas por cambios de estado frecuentes y pequeños. Esto incluye libros de órdenes de exchanges descentralizados (DEX), estados de juegos en evolución y actualizaciones de libros contables con adiciones o eliminaciones frecuentes.

4. Un vistazo al stack tecnológico​

La poderosa infraestructura de Lagrange se construye sobre un stack tecnológico sofisticado e integrado:

• Diseño de circuitos: El sistema es flexible, soportando la incorporación de modelos ONNX (Open Neural Network Exchange), parsers SQL y operadores personalizados directamente en sus circuitos.
• Recursión y paralelismo: La Red de Provers ZK facilita pruebas recursivas distribuidas, mientras que el ZK Coprocessor aprovecha el sharding de “micro‑circuitos” para ejecutar tareas en paralelo, maximizando la eficiencia.
• Incentivos económicos: Lagrange está planificando lanzar un token nativo, LA, que se integrará en un sistema Double‑Auction‑for‑Recursive‑Auction (DARA). Esto creará un mercado robusto para pujar por el cómputo de los probadores, con incentivos y penalizaciones que aseguren la integridad de la red.

5. Ecosistema y adopción en el mundo real​

Lagrange no está construyendo en un vacío; su tecnología ya está siendo integrada por un número creciente de proyectos en distintos sectores:

• IA y ML: Proyectos como 0G Labs y Story Protocol están usando DeepProve para verificar los resultados de sus modelos de IA, garantizando procedencia y confianza.
• Rollups e infraestructura: Jugadores clave como EigenLayer, Base y Arbitrum participan en la Red de Provers ZK como nodos de validación o socios de integración, contribuyendo a su seguridad y potencia computacional.
• Aplicaciones NFT y DeFi: Marcas como Azuki y protocolos DeFi como Gearbox están utilizando el ZK Coprocessor para mejorar la credibilidad de sus consultas de datos y mecanismos de distribución de recompensas.

6. Desafíos y el camino por delante​

A pesar de su impresionante progreso, Lagrange Labs y el campo más amplio de ZK enfrentan varios obstáculos:

• Cuellos de botella de hardware: Incluso con una red distribuida, los SNARKs actualizables siguen demandando gran ancho de banda y dependen de curvas criptográficas amigables con GPU para operar eficientemente.
• Falta de estandarización: El proceso de mapear frameworks de IA como ONNX y PyTorch a circuitos ZK aún carece de una interfaz universal y estandarizada, creando fricción para los desarrolladores.
• Un panorama competitivo: La carrera por construir zkVMs y plataformas zkCompute generalizadas se está intensificando. Competidores como Risc‑Zero y Succinct también están logrando avances significativos. El ganador final podría ser quien sea el primero en comercializar una cadena de herramientas amigable para desarrolladores y impulsada por la comunidad.

7. Conclusión​

Lagrange Labs está remodelando metódicamente la intersección de IA y blockchain a través del lente de la verificabilidad. Su enfoque ofrece una solución integral:

• DeepProve aborda el desafío de la inferencia confiable.
• El ZK Coprocessor resuelve el problema de los datos confiables.
• Los zk‑SNARKs dinámicos incorporan la necesidad del mundo real de actualizaciones continuas directamente en el sistema de pruebas.

Si Lagrange puede mantener su ventaja de rendimiento, resolver el desafío crítico de la estandarización y seguir ampliando su robusta red, estará bien posicionada para convertirse en un jugador fundamental en el emergente sector de “IA + Infraestructura ZK”.