a16z Crypto Actualiza Jolt zkVM para Soportar Cero-Conocimiento Nativo, Desafiando el Uso Incorrecto de la Etiqueta 'ZK' en la Industria
a16z Crypto, la rama de web3 de la firma de capital de riesgo Andreessen Horowitz, anunció el 3 de marzo de 2026 una actualización importante en su máquina virtual de conocimiento cero de código abierto Jolt, que soporta de forma nativa la verdadera privacidad de conocimiento cero sin necesidad de envoltorios recursivos costosos.
La actualización implementa el esquema de plegado NovaBlindFold para ocultar los mensajes del probador de suma-verificación, haciendo que Jolt sea adecuado para aplicaciones de privacidad, añadiendo solo aproximadamente 3 kilobytes al tamaño de la prueba y sin un aumento significativo en el tiempo del probador. El anuncio también critica el uso indebido generalizado del término “ZK” en la industria, señalando que la mayoría de las zkVMs usan el término para referirse a la succinctness en lugar de a la verdadera privacidad de los datos del probador, una distinción que se vuelve cada vez más problemática a medida que crece el enfoque de los desarrolladores en la privacidad.
Uso indebido de terminología en la industria destacado en publicación técnica
La publicación del blog de a16z Crypto llama la atención sobre lo que los autores califican como un importante desplazamiento terminológico dentro de la comunidad de desarrollo blockchain. “La mayoría de las zkVMs no son realmente de conocimiento cero — a menos que se aplique un costoso procedimiento de ‘envoltorio’,” afirma la publicación, refiriéndose a la práctica de probar recursivamente la verificación de una prueba zkVM dentro de otro sistema de pruebas que proporciona propiedades de conocimiento cero.
Este procedimiento de envoltorio impone costos computacionales y a menudo requiere sacrificar la transparencia mediante la introducción de configuraciones confiables. Los autores observan que “zk” se ha convertido en un término de uso general para “la propiedad de succinctness,” es decir, pruebas que son cortas y rápidas de verificar, en lugar de indicar una verdadera privacidad de conocimiento cero.
“Con el crecimiento del enfoque de la comunidad en la privacidad — que requiere conocimiento cero verdadero, que trata sobre la privacidad de los datos sensibles del probador — este uso indebido de la terminología se está convirtiendo en un problema real,” añade la publicación, señalando una demanda creciente de sistemas criptográficos que protejan la información del probador en lugar de simplemente comprimir la verificación.
Las pruebas de conocimiento cero son técnicas criptográficas que permiten a una parte convencer a otra de que una declaración es verdadera sin revelar información subyacente más allá de ese hecho. Aunque fueron desarrolladas inicialmente en el ámbito académico, la industria cripto proporcionó las primeras aplicaciones comerciales a gran escala, destacando el despliegue de zk-SNARKs en Zcash para la privacidad en cadena mediante datos de transacciones blindados. La tecnología se ha expandido desde entonces a soluciones de escalabilidad en Ethereum Layer 2 y otros zk-Rollups, con la privacidad resurgiendo como prioridad para la adopción institucional dada la transparencia limitada de la blockchain.
Implementación técnica a través de NovaBlindFold
La iteración anterior de Jolt carecía específicamente de conocimiento cero porque los mensajes del probador basados en sum-check filtraban datos sobre el testigo. La solución implementada con NovaBlindFold consiste en enviar compromisos de ocultación a estos mensajes en lugar de transmitirlos en claro, creando una prueba “cegada” denotada como π.
Esta prueba cegada es en realidad más corta que la prueba original de Jolt porque los compromisos de ocultación comprimen múltiples elementos de campo en un solo elemento de grupo. Sin embargo, la cegadura crea un desafío de verificación, ya que el verificador ya no puede comprobar directamente la validez de los mensajes de sum-check.
La solución extiende π a una prueba ligeramente más larga (π, π’), donde π’ demuestra que los valores dentro de los compromisos cegados satisfacen las verificaciones de sum-check. La reducción de tamaño de π compensa casi el dato adicional de π’, resultando en una prueba de conocimiento cero solo aproximadamente 3 kilobytes más grande que la versión sin ZK original.
La construcción de π’ usa NovaBlindFold, que expresa las verificaciones del verificador de sum-check como un sistema de restricciones y combina aleatoriamente el testigo con una solución aleatoria muestreada independientemente. Esta solución plegada es segura para revelar porque la solución aleatoria enmascara cualquier información que el testigo real pudiera haber filtrado, similar a la perfección en el secreto lograda por los pads de un solo uso.
Para mantener la compacidad de la prueba, la implementación aplica Spartan para demostrar que la solución plegada es una asignación satisfactoria, asegurando que π’ crezca solo logarítmicamente en lugar de linealmente con la longitud de la solución.
Implicaciones para la privacidad y escalabilidad en blockchain
La actualización posiciona a Jolt para servir a doble propósito dentro de la infraestructura blockchain. Los desarrolladores pueden usar la zkVM para escalar aplicaciones con probadores basados en GPU o para aplicaciones centradas en la privacidad que requieran pruebas generadas en dispositivos con recursos limitados, como teléfonos móviles.
El CEO de Digital Currency Group, Barry Silbert, expresó recientemente expectativas de flujos financieros significativos hacia redes blockchain centradas en la privacidad, reflejando un reconocimiento más amplio en la industria de que la transparencia en los registros públicos puede limitar la adopción institucional. Las cadenas de privacidad y la criptografía de conocimiento cero han atraído, en consecuencia, una renovada inversión y atención en el desarrollo.
La implementación de Jolt logra estas capacidades sin requerir configuraciones confiables ni sistemas de prueba recursivos, lo que potencialmente reduce las barreras para los desarrolladores que buscan integrar funcionalidades de protección de la privacidad en sus aplicaciones. La naturaleza de código abierto del proyecto permite la verificación comunitaria y contribuciones al desarrollo continuo.
Preguntas frecuentes: Jolt zkVM y privacidad de conocimiento cero
¿Cuál es la diferencia entre “ZK” para succinctness y la verdadera privacidad de conocimiento cero?
En terminología criptográfica, conocimiento cero se refiere específicamente a la propiedad de que una prueba no revela ninguna información más allá de la validez de la declaración probada, protegiendo la privacidad del probador. Sin embargo, muchos proyectos blockchain usan “ZK” coloquialmente para indicar succinctness — pruebas que son cortas y rápidas de verificar — sin ofrecer realmente privacidad. Esta distinción es crucial en aplicaciones que manejan datos sensibles donde se requiere confidencialidad verdadera.
¿Cómo logra la actualización de Jolt el conocimiento cero sin penalizaciones de rendimiento?
Jolt implementa el esquema de plegado NovaBlindFold para ocultar los mensajes de sum-check del probador que anteriormente filtraban datos del testigo. La técnica crea compromisos de ocultación, comprime elementos de prueba y usa un sistema de verificación de testigos plegados que añade solo aproximadamente 3 kilobytes al tamaño de la prueba con un impacto insignificante en el tiempo del probador, evitando el costoso envoltorio recursivo que normalmente se requiere para añadir privacidad a sistemas no-ZK.
¿Por qué la compatibilidad nativa con conocimiento cero está volviéndose importante para el desarrollo blockchain?
El interés institucional creciente en la tecnología blockchain ha destacado la transparencia como una posible barrera de adopción, ya que las empresas a menudo requieren confidencialidad en las transacciones. Los sistemas criptográficos centrados en la privacidad permiten casos de uso compatibles, manteniendo los beneficios de blockchain. Además, los agentes de IA y los sistemas automatizados cada vez más necesitan verificar privadamente los cálculos, creando demanda de máquinas virtuales de conocimiento cero que puedan probar la ejecución correcta sin revelar entradas sensibles.