Detrás del Hype: Mi opinión sobre la infraestructura ZK de Lagrange para la verificación cruzada de AI

He estado investigando este proyecto Lagrange y, sinceramente, es tanto fascinante como frustrante. Están construyendo lo que llaman una "capa de prueba infinita" para Web3, esencialmente una infraestructura descentralizada de conocimiento cero que puede verificar pruebas a través de cadenas, DeFi e inferencia de IA. Acaban de lanzar su token LA después de recaudar una considerable suma de $17.2M, y ya tienen listados en intercambios importantes.

Mirando su Red ZK Prover, Coprocesador ZK y sistema DeepProve zkML - es una tecnología ambiciosa, ¿quizás demasiado ambiciosa? La pregunta en mi mente: ¿está esto resolviendo un problema real o es solo otro token montando el tren de hype de ZK y AI?

Su afirmación de hacer que "cada decisión de IA sea comprobable" suena revolucionaria en teoría. Los métodos de verificación tradicionales nos dicen qué sucedió pero no por qué o cómo, que es exactamente la brecha que Lagrange busca llenar. Esta distinción importa enormemente para los sistemas de IA donde el razonamiento detrás de las decisiones es a menudo tan importante como la decisión misma.

Lo que ha llamado mi atención es su arquitectura que desacopla la generación de pruebas de los entornos de ejecución. Esto significa que pueden verificar los resultados de IA, operaciones SQL complejas y datos históricos de múltiples cadenas, cosas con las que los sistemas actuales luchan.

La economía del token parece sencilla pero potencialmente problemática. La demanda de prueba impulsa la demanda del token LA, con tarifas pagadas en LA ( o convertidas a LA). Los operadores y delegadores reciben una parte de estas tarifas, creando un ecosistema que teóricamente alinea los incentivos. Pero hemos visto que este modelo ha fallado antes cuando el uso real no se materializa.

Su sistema de subasta DARA para emparejar tareas de prueba con operadores es inteligente; me recuerda a la mecánica del libro de órdenes, pero para recursos computacionales. Sin embargo, me pregunto si esta complejidad limitará la adopción.

Las asociaciones con 0G Labs y Matter Labs son señales interesantes. Pero soy escéptico; hemos visto innumerables infraestructuras "revolucionarias" en crypto que nunca lograron la adopción en el mundo real.

Cuando afirman que DeepProve ha "verificado ya millones de computaciones fuera de la cadena", quiero ver recibos. ¿Qué computaciones? ¿Para quién? ¿Con qué valor económico?

Para 2030, Lagrange imagina que los sistemas de IA generen recibos criptográficos por todo lo que hacen. Esa es una visión poderosa que cambiaría fundamentalmente la forma en que confiamos en las máquinas. Pero el camino de aquí a allá está lleno de protocolos fallidos.

La pregunta no es si la IA verificable es importante - absolutamente lo es. La pregunta es si el enfoque de Lagrange prevalecerá en un espacio increíblemente competitivo. Estoy observando de cerca, pero aún no estoy convencido.