Puntos Clave de la Noticia:
- Despliegue operativo: zkAPI ya opera en la red principal de Ethereum bajo el contrato ZkApiVault, permitiendo depósitos en tokens como USDC y ETH.
- Arquitectura criptográfica: El protocolo utiliza el sistema de pruebas Groth16 sobre la curva BN254, funciones de hash Poseidon y árboles de Merkle de 32 niveles.
- Separación de capas: El sistema emite claves efímeras con límite de saldo local para que los servidores de pago no visualicen prompts y los proveedores de inferencia no conozcan la identidad pagadora.
La herramienta zkAPI, creada para habilitar inferencias privadas de IA a través de pruebas de conocimiento cero, fue presentada este jueves por la Fundación Ethereum y The Open Anonymity Project. El software desacopla el registro financiero de la identidad del usuario durante el consumo de modelos de lenguaje comerciales.
Today the EF and OA announce zkAPI—a new means for private AI
Picture this: deposit ether into a vault, sign a zk proof, get a fixed amount of private inference. Advances like these help us move past middlemen's requirements that we link our data and identities.
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— Ethereum Foundation (@ethereumfndn) October 1, 2026
Hasta ahora, el acceso a servicios de computación neuronal mediante interfaces de programación requería vincular tarjetas de crédito o credenciales estáticas a cada solicitud. La información técnica oficial señala que este esquema tradicional expone el historial de consultas de los usuarios frente a los proveedores de infraestructura. Frente a ello, la nueva arquitectura traslada la autorización de gasto a un balance criptográfico local denominado private note.
El usuario ejecuta un depósito único hacia un contrato inteligente en la red principal de Ethereum. Luego, un cliente local genera pruebas de conocimiento cero que acreditan la tenencia de saldo sin revelar el origen de los fondos ni el balance restante.
Funcionamiento técnico y privacidad en el consumo de modelos
Cuando el servidor valida la prueba criptográfica, el sistema genera una clave temporal con tope de gasto en dólares. Dicha credencial reside únicamente en la memoria volátil del dispositivo local y se encarga de transferir las consultas directo al proveedor de inferencia sin intermediarios de facturación.
Una vez que expira la sesión, el proveedor emite un recibo firmado con el consumo exacto para descontarlo del balance depositado. La documentación oficial indica que el servidor financiero nunca tiene visibilidad sobre el contenido de los prompts, mientras que la plataforma que procesa la inteligencia artificial desconoce la cuenta o identidad bancaria asociada a la transacción.
El protocolo basa su seguridad en el esquema Groth16 sobre la curva BN254, empleando hashes Poseidon para verificar compromisos y nullifiers. Según el equipo técnico, este diseño previene el doble gasto de créditos sin comprometer el anonimato del usuario en la blockchain.
El cliente local emula de forma nativa las especificaciones de interfaz de OpenAI y Ollama. Gracias a esta compatibilidad, los desarrolladores pueden conectar interfaces de chat, editores de código y agentes autónomos redirigiendo las peticiones a su propio host local.
La Fundación Ethereum aclaró que el protocolo no resuelve la anonimización a nivel de red por sí solo. Datos del reporte señalan que los proveedores aún podrían registrar la dirección IP de conexión si no se emplean redes mixtas complementarias como Tor o VPNs dedicadas.
Asimismo, la fuente advierte que el contenido propio de las consultas puede contener identificadores estilísticos o datos personales que comprometan la privacidad si no se aplican precauciones operativas.
El diseño original de la herramienta toma como base las investigaciones sobre créditos ZK publicadas por Vitalik Buterin y Davide Crapis. Las organizaciones involucradas publicaron el código abierto del cliente y los contratos de verificación, manteniendo accesible la versión de pruebas en la red Sepolia y el contrato activo en Ethereum Mainnet para su auditoría pública inmediata.
