Forward the Original Title ‘Starknet 万字研报：蓄势待发，长期主义者的跬步千里’

En comparación con otras narrativas ruidosas en el mundo web3, la pista ZK ha representado durante mucho tiempo una infraestructura fundamental extensa, monótona pero profundamente significativa. Es similar a una peregrinación difícil donde los involucrados trabajan arduamente mientras los externos permanecen en la oscuridad. Sin embargo, es gratificante que la velocidad de desarrollo de ZK haya superado con creces las expectativas en los últimos dos años. Los dos principales ZK Rollups, ZkSync y Starknet, han logrado avances significativos en rendimiento y costos.

Tras la actualización Ethereum EIP-4844, ZK Rollup también está fortaleciendo su posición en competencia con OP Rollup. Aún más emocionante es la colaboración entre los antiguos competidores StarkWare y Polygon Labs, que actualizó el protocolo STARK—representando durante mucho tiempo la vanguardia de la capacidad de prueba ZK—y lanzó oficialmente Circle STARK, aportando otro avance en las capacidades de prueba ZK.

Si has leído el artículo del año pasado (“¿L2 Summer is Coming? Master Princpios Técnicos y Ecosistema de StarkNet en un ArtículoSi eres nuevo en Starknet y deseas profundizar en el intrigante proceso de prueba ZK detrás de Starknet pero te frenan las intimidantes fórmulas matemáticas y las complejas teorías técnicas, sigue este artículo para explorar algunos problemas clave sobre ZK. Intentaremos evitar las partes matemáticas molestas y, sobre esa base, discutiremos las ventajas técnicas de Starknet, especialmente los recientes avances importantes.

01 Empezando por ZK primero

ZK es tanto una etiqueta como una abreviatura de los Sistemas de Prueba de Conocimiento Cero. Como un tema prominente, las pruebas ZK son como una leyenda misteriosa: permiten demostrar un hecho sin revelar ninguna información adicional. ¿Cómo se puede lograr un objetivo tan idealista? Para esto, necesitamos hacer una analogía familiar para cualquier estudiante.

Normalmente, si un estudiante quiere demostrar su excelencia académica, la forma más sencilla es presentar su expediente académico. Suponiendo que el sistema de exámenes es efectivo y justo, un expediente que muestre una calificación general de A puede dar fe del nivel académico del estudiante sin revelar detalles académicos específicos.

El proceso de pruebas de conocimiento cero es bastante similar. En términos simples, sus componentes principales son dos partes: el Demostrador y el Verificador. El Demostrador es como el sistema de exámenes de la escuela, siguiendo un proceso fijo para generar una transcripción como prueba de la capacidad académica del estudiante. Esta prueba luego se presenta al Verificador, que podría ser un padre o una empresa, para validar la competencia del estudiante basándose en la transcripción.

Aquí vemos que la parte más desafiante del proceso de prueba es que el Probador genere la prueba. En una prueba de conocimiento cero, este proceso se puede dividir en dos partes: aritmetización y compromiso polinomial.

1.1 Aritmetización

1. La aritmetización es convertir problemas de prueba complejos en problemas algebraicos. Específicamente, es convertir el testigo (Testigo) que queremos probar en un conjunto de restricciones polinómicas (Restricciones Polinómicas). Esto es similar a cómo convertimos las habilidades académicas de los estudiantes a través de exámenes en un conjunto de puntuaciones.
2. Testigo: Testigo es como solemos llamar a los datos en bruto de cálculos fuera de la cadena, incluidos los datos de transacciones, datos de estado de cuentas, resultados de cálculos intermedios, etc. Son datos privados que utilizamos para demostrar la validez de las transacciones pero que no queremos hacer públicos.
3. Restricciones de polinomios: restricciones polinómicas. Lo que se necesita hacer en el proceso de prueba ZK es transformar problemas complejos en problemas matemáticos. La parte más crítica del método de prueba matemática es encontrar un polinomio y finalmente demostrar que realmente lo has encontrado. Las restricciones de polinomios se refieren a las condiciones que el polinomio debe satisfacer.

1.2 Compromiso Polinomial

La confirmación polinómica, en pruebas matemáticas específicas, implica demostrar que has encontrado un polinomio que satisface todas las restricciones generadas en el paso de aritmetización. Si el polinomio es válido, entonces la prueba matemática es exitosa, lo que significa que el problema que queremos demostrar está establecido. Este proceso es similar a llegar a un puntaje promedio ponderado o a un expediente académico que garantiza que todas las calificaciones del estudiante son A, demostrando así la excelencia académica del estudiante.

Es posible que cuestiones esta analogía, ya que en la vida real, a menudo un expediente académico no logra reflejar con precisión la capacidad académica de una persona debido a numerosas deficiencias y factores incontrolables en los sistemas de exámenes humanos. Sin embargo, en el mundo ZK, con la ayuda de las matemáticas inequívocas y procedimientos transparentes y abiertos, este ideal se está realizando, al igual que los contratos inteligentes y la cadena de bloques aseguran la equidad y transparencia.

02 SNARK vs STARK

SNARK y STARK son actualmente los dos protocolos de prueba ZK más comúnmente utilizados, y son respectivamente los protocolos subyacentes utilizados por ZkSync y Starknet. Debido a sus nombres y campos similares, a menudo se comparan. Sin embargo, antes de compararlos, presentemos dos figuras para entender mejor los sistemas de prueba ZK construidos por estos dos protocolos desde una perspectiva histórica.

2.1 Groth and SNARK

Jens Groth es un profesor en el Departamento de Ciencias de la Computación de UCL (ahora profesor honorario) y actualmente se desempeña como Científico Jefe en Nexus, centrándose en zkVM. A partir de 2009, ha sido prolífico, publicando numerosos documentos sobre temas relacionados con el conocimiento cero. En el campo de ZK, a menudo escuchamos sobre documentos como Groth09, Groth10, etc., que llevan su nombre y el año de publicación.

Dos de sus obras más famosas son:

[Groth10] “Argumentos de conocimiento cero no interactivos basados en emparejamientos cortos,” propuso un esquema completo de prueba no interactiva y se considera un precursor teórico de SNARK.

[Groth16] “Sobre el tamaño de los argumentos no interactivos basados en emparejamientos,” que, basándose en Groth10, simplificó el tamaño de las pruebas y mejoró la eficiencia de verificación, todavía se utiliza ampliamente hoy en día.

Es sobre la base de la investigación de Groth que SNARK ha sido desarrollado y perfeccionado. SNARK, que significa Argumento Sucinto No Interactivo de Conocimiento, es un sistema conciso de prueba de conocimiento cero conocido por su fuerte usabilidad, lo que permite una rápida adopción de ZK en el campo de la criptomoneda.

2.2 Eli Ben-Sasson con STARK

Vale la pena mencionar que el primer protocolo en aplicar SNARK a la criptomoneda, Zerocash, fue cofundado por Eli Ben-Sasson, quien más tarde cofundó StarkWare y fue uno de los inventores de STARK. Además, en los primeros años, Eli Ben-Sasson promovió activamente la implementación del protocolo SNARK y publicó documentos en 2013 y 2014, proponiendo y optimizando la construcción de SNARK para mejorar su practicidad y eficiencia, ayudando a que SNARK obtenga una atención y aplicación generalizadas.

Sin embargo, quizás debido a una comprensión profunda de los desafíos enfrentados por SNARK, en 2018, Eli Ben-Sasson y otros publicaron “[BBHR18] Scalable, transparent, and post-quantum secure computational integrity,” proponiendo formalmente el sistema de prueba STARK y proporcionando una solución más integral para ZK Rollup.

STARK, que significa Argumento Transparente Escalable de Conocimiento, tiene ventajas en pruebas a gran escala y garantiza transparencia a lo largo del proceso de prueba sin depender de terceros de confianza. También proporciona seguridad contra ataques cuánticos.

(Nota: Es necesario aclarar que si bien las historias épicas de héroes siempre son cautivadoras, ningún logro se logra por un solo individuo. Por el contrario, ya sea SNARK o STARK, son el resultado de los esfuerzos colectivos de numerosos científicos. Destacar figuras individuales simplemente sirve para agregar viveza a esta historia de desarrollo crítico de ZK desde una perspectiva. Incluso un genio como Groth dependió de las contribuciones de investigación de otros como Aniket Kate, Gregory Zaverucha e Ian Goldberg para dar vida a sus documentos, y los autores que propusieron STARK son todos individuos altamente calificados en los que podemos profundizar más en el futuro.)

2.3 SNARK vs STARK

Entonces, ¿qué llevó a Eli Ben-Sasson a tomar la difícil decisión de comenzar de nuevo? ¿Qué desafíos enfrentó SNARK?

2.3.1 Transparencia

Antes de responder la pregunta anterior, podríamos necesitar abordar otra pregunta: ¿Cuál es la cosa más cara en el campo de la criptografía? La respuesta de Satoshi Nakamoto es la confianza.

SNARK tropieza con esta mina terrestre. Cuando SNARK realiza compromisos polinomiales, adopta el método KZG, que requiere una Configuración Confiable para generar una Cadena de Referencia Común (CRS) que luego se utiliza para generar claves para el proceso de prueba y verificación.

Volviendo a nuestro ejemplo de una transcripción, la razón por la que los padres o empresas pueden juzgar la excelencia académica de un estudiante basándose en un promedio de A es porque colectivamente acordamos la clasificación de las habilidades académicas de mayor a menor como A, B, C, D. Solo bajo este estándar tiene sentido una calificación de A.

Pero ¿qué pasa si el sistema de calificación de la escuela se ve comprometido y la clasificación de las habilidades académicas se convierte en C, A, B, D? Los estudiantes que originalmente recibieron una calificación de C podrían ser considerados erróneamente como los mejores intérpretes y recibir prioridad. Esto conduce a juicios erróneos.

A partir de esto, podemos ver lo crucial que es la seguridad de este estándar acordado colectivamente. Sin embargo, en el mundo criptográfico gobernado por la ley de la selva, esta Configuración Confiable se convierte en una gran vulnerabilidad.

¿Por qué persiste SNARK en usar el método KZG a pesar de saber esto? Es debido a que las pruebas obtenidas usando KZG son demasiado pequeñas en tamaño. ¿Recuerdas qué significa la "S" en SNARK? ¡Succincto! La tentación de tamaños de prueba pequeños era demasiado grande, especialmente antes de la actualización de Ethereum Constantinople, donde tamaños de prueba más pequeños aportaban una mejor practicidad y eficiencia a SNARK y fueron adoptados por más proyectos durante mucho tiempo. Así que, todo se trata de compensaciones.

Ahora, con respecto a STARK, para abordar el aspecto No Confiable, STARK adopta el método FRI (Pruebas Oraculares Interactivas de Reed-Solomon Rápidas) para compromisos polinomiales.

Específicamente, el método FRI codifica polinomios utilizando codificación Reed-Solomon, los almacena en forma de un árbol de Merkle, y facilita interacciones de múltiples rondas entre validadores y probadores a través de un Oráculo para lograr verificabilidad y transparencia (la "T" en STARK).

(Nota: Vale la pena destacar que aquí el término "Oracle" no se refiere a los oráculos centralizados o semi-centralizados comúnmente vistos en el mundo web3, sino que es una entidad virtual descentralizada simulada localmente por validadores y probadores basados en reglas de protocolo. Es una forma de mecanismo de prueba interactiva.)

Para continuar la analogía con el ejemplo de una transcripción, podemos ver el proceso de compromiso polinomial en el sistema STARK como un sistema de calificación construido en la cadena de bloques, asegurando la equidad y transparencia de todo el sistema a través de la tecnología blockchain.

Además, en las pruebas STARK, los validadores y los probadores pueden simular el proceso de interacción utilizando un Beacon Aleatorio común y, en última instancia, empaquetarlo en una prueba completa, logrando pruebas no interactivas para una mejor usabilidad y asincronía.

2.3.2 Escalabilidad

Los avances de STARK también radican en su universalidad y flexibilidad para manejar problemas computacionales complejos a gran escala, así como en su capacidad para disminuir el tamaño promedio de la prueba a medida que aumenta la escala de la prueba, formando un efecto de red, como lo representa la "S" en Escalable.

A diferencia de SNARK, que emplea métodos de computación de circuitos representados por R1CS para la aritmetización y requiere un rediseño del circuito para diferentes problemas, STARK utiliza el método AIR (Representación Algebraica Intermedia). Este es un método de computación de máquina universal que vincula diferentes estados a través de ecuaciones de transición de estado, lo que permite abstraer casi cualquier problema computacional en un conjunto de restricciones polinómicas.

Además, el uso de STARK del método FRI en la generación de pruebas polinomiales emplea una estructura recursiva para disminuir gradualmente el grado de los polinomios. Esto resulta en un crecimiento del tamaño de la prueba mucho más lento que el crecimiento de la escala del problema (nivel logarítmico), lo que proporciona ventajas significativas en el manejo de cálculos a gran escala.

Volviendo al ejemplo de las calificaciones y exámenes, si asemejamos el proceso de aritmetización a un examen, entonces SNARK y STARK respectivamente se asemejan a exámenes tradicionales en papel y exámenes en computadora.

A corto plazo o para una pequeña escuela, los exámenes tradicionales en papel son más baratos y rápidos, mientras que los exámenes basados en computadora requieren preparación en software y hardware, y parecen costosos y engorrosos.

Sin embargo, para instituciones de exámenes a escala global, una computadora puede realizar exámenes de diferentes tipos y niveles, eliminando la necesidad de que los profesores creen preguntas para cada examen y ahorrando mano de obra significativa. A largo plazo, a medida que se acumulen el número de exámenes, los costos de inversión en software y hardware se diluirán considerablemente.

2.3.3 Resistencia a los Ataques Cuánticos

Además de los logros representados por “S” y “T”, STARK también logra resistencia contra ataques cuánticos a través del uso de funciones hash resistentes a la computación cuántica (como la función hash Rescue, generalmente considerada segura post-cuántica, mientras que las funciones hash SHA-256 tradicionales se cree que podrían presentar debilidades en la computación cuántica), y problemas algebraicos de seguridad (problemas algebraicos complejos que el demostrador necesita demostrar, actualmente se cree que son difíciles de resolver incluso en computadoras cuánticas).

03nCircle STARK No se detiene ahí

Como hemos discutido, es evidente que SNARK es una solución indispensable a corto plazo debido a su rápida viabilidad. Sin embargo, a medida que avanza el tiempo y aumentan los volúmenes de transacciones, junto con la explosión de complejidad computacional, las personas se están volviendo cada vez más conscientes de que la confianza es en realidad el lujo más caro en el campo de la criptografía. Esta realización subraya la superioridad de STARK con el tiempo.

Este punto está empezando a hacerse evidente gradualmente en la industria también. Las principales aplicaciones que utilizan SNARKs, como la versión Boojum de ZkSync, ya han comenzado a explorar la transición gradual de SNARK a STARK. Además, Polygon, conocido por su agilidad, también se ha trasladado hacia STARK. El sistema de prueba mejorado de este año, Plonky3, se basa en la última investigación conjunta realizada por Polygon Labs y StarkWare, conocida como Circle STARK.

Circle STARK representa una nueva generación de protocolos de prueba ZK basados en STARKs actualizados. Introduce de manera inteligente curvas circulares e integra con éxito el campo primo pequeño M31 en el sistema de prueba, mejorando significativamente la eficiencia de la prueba.

En los sistemas de prueba ZK, los campos primos juegan un papel crucial. Es a través de las operaciones en campos primos que las pruebas son posibles. La elección del campo primo representa un equilibrio entre eficiencia y seguridad. Los campos primos más pequeños requieren menos cálculos y, por lo tanto, ofrecen una mayor eficiencia. Por otro lado, los campos primos más grandes típicamente significan niveles más altos de seguridad, razón por la cual tanto STARK como SNARK han utilizado históricamente campos primos grandes.

La innovación de Circle STARK radica en su combinación de curvas circulares y el uso del pequeño campo primo M31. Esto no solo mejora la eficiencia de la prueba, sino que también garantiza la seguridad poscuántica.

StarkWare ha lanzado recientemente y ha hecho de código abierto el probador de próxima generación basado en Circle STARK, llamado Stwo. Se espera que la eficiencia de la prueba de Stwo sea 100 veces mayor que la del probador de primera generación, Stone. Stwo será totalmente compatible con el avanzado Cario, y el actual probador Starknet Prover (SHARP Prover) basado en el probador Stone también pasará a usar Stwo. Esto significa que los desarrolladores y usuarios del ecosistema Starknet se beneficiarán directamente del aumento de rendimiento que trae Stwo sin necesidad de realizar ninguna acción.

Además de acelerar la generación de pruebas, Brendan Farmer, cofundador de Polygon, mencionó que la aplicación de Circle STARK finalmente reducirá significativamente los costos y se expandirá a más pruebas de aplicaciones. Eli Ben-Sasson también es optimista, afirmando que el lanzamiento de Circle STARK puede considerarse un hito significativo, con los sistemas de prueba más eficientes listos para surgir en un futuro cercano, acompañados de avances y mejoras continuos.

04 Starknet Continues To Strengthen Its Efforts, Mejorando El Rendimiento

A través del análisis anterior, podemos ver claramente que el sistema de prueba STARK y su última versión actualizada, Circle STARK, son líderes dignos y las estrellas del mañana. Como producto estrella de StarkWare, Starknet tiene un futuro ilimitado en el camino de ZK Rollup.

Sin embargo, quizás debido a los avatares del progreso, Starknet ha soportado controversias durante mucho tiempo. Las razones no son otras que la experiencia del usuario y los costos.

Afortunadamente, a través de los continuos esfuerzos de StarkWare, estos problemas están empezando gradualmente a ser historia. A continuación, revisaremos algunas actualizaciones importantes recientes de Starknet y las acciones adicionales planeadas según la hoja de ruta.

4.1 V0.12

Starknet Alpha v0.12.0, apodado Quantum Leap, se puso en marcha en la mainnet en julio de 2023. El enfoque de esta optimización fue mejorar el rendimiento de la red y mejorar la experiencia del usuario.

La capacidad de procesamiento y la latencia se consideran generalmente como estándares para medir el rendimiento de la red. Al optimizar la rustificación del clasificador y actualizar el lenguaje Cario, el tiempo de ejecución del bloque de Starknet disminuyó significativamente. La capacidad de procesamiento aumentó de 30,000 CSPS (pasos de Cario por segundo) en la versión v0.11.0 a 220,000 CSPS, lo que resultó en una mejora significativa del rendimiento.

El problema de larga data de la mala experiencia interactiva también ha sido abordado. El estado pendiente promedio, que solía durar hasta 20 minutos mientras se esperaba la confirmación de la red principal, ahora es cosa del pasado.

Para los usuarios, los tiempos de transacción se han reducido a alrededor de 10 segundos, incluso después de la confirmación de la Capa 2, mejorando en gran medida la experiencia general.

Esta actualización hito ayudó al TVL (Total Value Locked) de Starknet a superar con éxito los $100 millones, con una tasa de crecimiento semanal que supera el 43%.

4.2 V0.13

La versión v0.13.0, lanzada en enero de 2024, amplió el tamaño del bloque, lo que resultó en una reducción significativa del 50% en los costos de computación y una reducción del 25% en los costos de disponibilidad de datos.

La versión v0.13.1 implementó el soporte para Ethereum EIP-4844 antes de lo previsto. En consecuencia, Starknet habilitó la función de blob en cuestión de horas tras la actualización de Cancún, convirtiéndose en la primera solución de capa 2 en reducir drásticamente las tarifas de usuario.

En los próximos meses de este año, según la hoja de ruta, la v0.13.2 está programada para introducir la paralelización de transacciones, lo que permitirá el procesamiento simultáneo de más transacciones, mejorando así el rendimiento de la red y reduciendo la latencia.

V0.13.3 integrará Cairo Native en el clasificador de Starknet, lo que mejorará aún más el rendimiento del clasificador. Esta integración conducirá a una mayor aceleración de las velocidades de la red.

4.3 V0.14 y Planes de Actualización Subsecuentes

Según la hoja de ruta, se espera que el muy esperado Volition se lance en la actualización v0.14.0.

Actualmente, el almacenamiento de disponibilidad de datos (DA) en Ethereum consume la mayoría de las tarifas de gas en la red Starknet. Por lo tanto, reducir el almacenamiento de DA en Ethereum es crucial para reducir los costos.

La voluntad permitirá a los desarrolladores elegir almacenar algunos datos en Starknet L2 y, en última instancia, enviar la raíz del estado de estos datos a Ethereum L1. Este enfoque reduce significativamente los costos de almacenamiento de DA en L1, logrando aún más el objetivo de reducir las tarifas.

La versión v0.14.0 también planea adoptar recursión aplicativapara procesar por lotes las huellas L1 de múltiples bloques (los datos y tareas computacionales necesarias para soportar las operaciones de Starknet en Ethereum). Este enfoque tiene como objetivo reducir los costos generales.

Actualmente, cada bloque de Starknet tiene una prueba dedicada y conlleva un costo operativo fijo en Ethereum. Como resultado, la red a menudo necesita acumular suficiente volumen de transacciones para compartir el costo del bloque antes de empaquetar un bloque. Esto conduce a tiempos de bloque inciertos y una utilización ineficiente del costo del bloque. Con la recursión aplicativa, los validadores pueden agrupar pruebas para varios bloques juntos, reduciendo los tiempos de bloque y compartiendo los costos generales.

Además, Starknet explorará más soluciones de compresión de DA para reducir aún más los costos.

05 Construcción Ecológica

5.1 Situación Actual

Con la mejora constante en el rendimiento y la continua reducción de las tarifas, el ecosistema en Starknet ahora tiende a volverse más maduro.

En el frente de la infraestructura, proyectos de billetera como Agente X y Braavos, que funcionan como billeteras inteligentes autohospedadas, no solo garantizan seguridad, sino que también se adaptan a la abstracción de cuentas nativas de Starknet, brindando a los usuarios una buena experiencia interactiva como puerta de entrada al mundo web3.

En términos de puentes entre cadenas, tanto el nativo StarkGate como proyectos como Orbiter Finance, MiniBridge y rhino.fi, centrándose en puentes entre cadenas, se han unido al ecosistema.

Proyectos líderes como Starknet.id en el sector de la DID juegan el papel de ENS en Ethereum, apoyando a los usuarios para acuñar NFTs como identidades y pasaportes en la cadena de Starknet.

En el sector DeFi tradicional, Starknet también ha visto el crecimiento de proyectos líderes como Nostra, Ekubo, zkLend, ZKX, Opciones Carmine, dominando rápidamente áreas clave como DEX, staking, préstamos y funcionalidades de contratos inteligentes. Estos proyectos DeFi están luchando por la innovación en sus productos. Por ejemplo, ZKX adopta interacción gamificada y gobernanza DAO para crear un intercambio de contratos perpetuos autónomo único, mientras que Ekubo introduce un diseño singleton para gestionar todas las piscinas de liquidez en un contrato, reduciendo los costos de fricción comercial para los usuarios. La función de reequilibrio con un clic de mySwap reduce efectivamente las pérdidas impermanentes durante fluctuaciones significativas del mercado, inyectando más vitalidad en el ecosistema.

GameFi es un sector muy esperado por Starknet, con proyectos líderes como el ecosistema de Loot y juegos estratégicos de blockchain como Realms, Dope Wars e Influence. Topology, un juego de conocimientos basado en la física desarrollado por el equipo nativo de Starknet, se erige como uno de los cuatro grandes reyes de los juegos de blockchain en Starknet.

Además, SocialFi fue testigo de la aparición de xfam.tech, similar a la anteriormente popular friend.tech, llenando el vacío en el campo social.

Desde el lanzamiento aéreo de $STRK a principios de este año, la actividad en Starknet ha aumentado notablemente. Además, proyectos dentro del ecosistema, como zkLend, Ekubo y ZKX, han lanzado sucesivamente tokens nativos $ZEND, $EKUBO y $ZKX.

El líder del ecosistema Nostra Finance también ha lanzado el primer stablecoin nativo en USD $UNO en Starknet, así como $NSTSTRK obtenido de hacer staking con $STRK.

Las distribuciones de tokens multinivel sin duda sirven como un impulso para el ecosistema de Starknet, y hasta la primera mitad de este año, el rendimiento general del ecosistema de Starknet ha sido impresionante.

Sin embargo, en el actual momento de feroz competencia entre las soluciones de Capa 1 y Capa 2, asegurar una vitalidad continua requiere una doble innovación tanto en productos como en tecnología para crear aplicaciones verdaderamente populares. Detrás de esto, además del equipo oficial, los esfuerzos continuos de la comunidad de desarrolladores también son cruciales. Esta es una de las razones por las cuales el equipo de Starknet siempre ha sido amigable con los desarrolladores, llegando incluso a proporcionar recompensas sin precedentes en airdrops para desarrolladores.

5.2 Desafíos y Elecciones

Como se mencionó anteriormente, STARK nació para pruebas complejas a gran escala desde el principio, y Starknet, siguiendo en la misma línea, comparte este ethos.

Para lograr este objetivo grandioso pero puro, muchos esfuerzos han sido inevitables, y el lenguaje Cairo es uno de ellos. (Nota: El lenguaje Cairo es un lenguaje de programación diseñado por StarkWare específicamente para el sistema de prueba STARK. Genera pruebas de manera eficiente, optimiza la computación fuera de la cadena y aborda efectivamente las limitaciones de Solidity en la ejecución de pruebas).

A diferencia de otras soluciones de Capa 2 que utilizan Solidity para el desarrollo de contratos inteligentes, los desarrolladores en Starknet deben usar el lenguaje nativo Cairo para el desarrollo, lo que aumenta directamente la curva de aprendizaje y la barrera de entrada para los desarrolladores.

Por otro lado, dado que el Cairo VM no es compatible con el EVM, muchos proyectos maduros en Ethereum no pueden migrarse directamente a Starknet. Esto ha provocado que Starknet, a pesar de ser una solución de capa 2 de Ethereum, luche por disfrutar de los beneficios de un gran ecosistema.

Actualmente, más del 90% de las dApps en Starknet son nativas de la cadena, y el costo del desarrollo del proyecto es considerable.

Ante este dilema, la elección de Starknet se puede encontrar en el artículo de Eli Ben-Sasson " @think-integridad/terco%2C-o-firme">Permanecer en calma o perseverar“ al principio del año.

El artículo cita la fábula de 'montar un tigre es difícil de bajarse', indicando que sacrificar la seguridad para perseguir el rendimiento a corto plazo es como montar un tigre galopante, lleno de peligros. Como verdaderos creyentes en la tecnología, nunca disfrazarían una tecnología de segunda categoría como de primera y la venderían.

Lo que Starknet se propone hacer es una prueba genuina que pueda resistir datos abrumadores y el bosque oscuro. Y la adhesión a la prueba es la adhesión a la seguridad.

Para adherirse, Starknet cuenta con medidas de incentivo para desarrolladores. Además de actividades comunitarias como hackathons, recientemente lanzó el Programa Seed Grand, ofreciendo a equipos seleccionados hasta $25,000 USDC en recompensas de financiamiento no dilutivo para apoyar su desarrollo de ecosistemas en Starknet.

Específicamente para el sector de los juegos, la Fundación Programa Piloto de Propulsiónseleccionará hasta 20 juegos para recompensas de financiamiento basadas en su consumo de gas en la red principal de Starknet, con cada juego siendo elegible para recibir hasta $1 millón en recompensas.

Además, Nethermind, el equipo de desarrollo de clientes de Ethereum en profunda cooperación estratégica con Starknet, también ha anunciado el Programa Gran Starknet, ofreciendo un total de $1 millón en recompensas de financiamiento. Cada proyecto puede recibir hasta $250,000 en financiamiento y soporte técnico del equipo de Nethermind.

Starknet también está haciendo esfuerzos para romper las barreras entre sí y Ethereum desde dos aspectos. Por un lado, el proyecto Warp desarrollado por Nethermind tiene como objetivo traducir código Solidity a código Cairo para lograr compatibilidad a nivel de lenguaje de alto nivel. Por otro lado, la solución Kakarot zkEVM desarrollada por miembros del equipo de StarkWare simula el entorno de EVM en Cairo, intentando crear un EVM demostrable. El proyecto aún está en desarrollo.

5.3 Futuro

Bajo los esfuerzos de StarkWare, la comunidad de desarrolladores de Cairo está creciendo constantemente. Con la próspera comunidad de desarrolladores, el ecosistema dará a luz a más productos y herramientas excelentes, atrayendo aún más desarrolladores talentosos para unirse a la comunidad de Cairo, formando un ciclo positivo.

Además de esperar que surjan excelentes productos en campos tradicionales como DeFi, combinando las mejoras de rendimiento gradualmente realizadas de Starknet y las ventajas de integridad computacional, están surgiendo algunos sectores de tendencia potencial en Starknet que pueden representar el futuro.

5.3.1 Juegos Completos en Cadena

El concepto de Fully On-Chain Games (FOCG), también conocido como Infinite Games, ganó popularidad en los primeros días de blockchain, capturando la anticipación de los jugadores.

Implica almacenar las reglas y datos de los juegos completamente en la cadena de bloques, ejecutando todas las operaciones e interacciones basadas en contratos inteligentes. Esta configuración permite a los jugadores ser los verdaderos propietarios de los activos del juego, garantiza reglas transparentes y verificables, y proporciona un sistema económico abierto, fomentando así una experiencia de juego más libre y justa.

Sin embargo, debido a limitaciones iniciales como el rendimiento, los costos y los modos de interacción en la cadena de bloques, los Juegos Totalmente En Cadena han seguido siendo una visión ambiciosa durante mucho tiempo sin lograr una adopción masiva.

Sin embargo, con la optimización continua en varios aspectos de Starknet, podemos ver un potencial significativo para que se convierta en un terreno fértil para el desarrollo de Juegos Totalmente en Cadena.

5.3.1.1 Abstracción de cuenta nativa

La Abstracción de Cuentas (AA) es un paso crucial para mejorar la interacción y ayudar a los usuarios de Web2 a hacer la transición a Web3.

En pocas palabras, implica pasar de las cuentas tradicionales de Ethereum pertenecientes a personas físicas (EOAs), comúnmente utilizadas por individuos, a las cuentas de contratos inteligentes (CAs). Debido a la programabilidad de las cuentas de contratos inteligentes, las operaciones pueden simplificarse y la experiencia del usuario optimizarse, al tiempo que se garantiza la seguridad.

El diseño de Starknet incorpora la abstracción de cuenta nativa desde el principio, con cada cuenta siendo una cuenta de contrato inteligente, reduciendo así la complejidad de implementar AA en el sistema.

Aplicaciones de billetera nativa como Agente X y Braavos admiten la abstracción de cuentas, brindando a los usuarios una experiencia similar a la Web2.

En los escenarios de juegos, el papel de la abstracción de cuentas se vuelve aún más evidente. Por ejemplo, la característica de clave de sesión iniciada por equipos de juegos prominentes en Starknet, como Briq, Loot Realms y Topology, ahora es utilizada por Loot Survivor. Esta característica permite billeteras de sesión, eliminando la necesidad de que los usuarios firmen cada acción de 'ataque', mejorando significativamente la experiencia del usuario.

5.3.1.2 El Cairo Ecología Mejora Gradualmente

Con la optimización continua y las mejoras de rendimiento de Starknet, una gran cantidad de comunidades de juegos se han unido para construir juntas el ecosistema de El Cairo. Con el lanzamiento de una serie de infraestructuras, el marco de juegos del ecosistema ahora se ha establecido.

Dojo es un motor de juego en cadena basado en Cairo, creado en febrero de 2023 y actualmente operado y mantenido colectivamente por la comunidad. Un motor de juego sirve como base para construir juegos, proporcionando a los desarrolladores de juegos un marco de desarrollo que consiste en contratos, herramientas y bibliotecas de código. Esto elimina la necesidad de que construyan los sistemas básicos del juego desde cero, facilitando el desarrollo de juegos en cadena.

(Nota: Los dos motores de juego más populares para juegos Web2 son Unity y Unreal Engine, en los que se construyen juegos como "Hearthstone" y "Street Fighter". El desarrollo de los motores de juego Web3 todavía está en sus primeras etapas. Los dos motores de juego cifrados existentes son MUD, construido en EVM, y Dojo, basado en Cairo. Dojo es el primer motor de juego cifrado probado.)

Cartridge es un lanzador de juegos que, por un lado, proporciona a los desarrolladores herramientas y bibliotecas de código basadas en Dojo para crear y desplegar juegos, incluyendo lógica de juego en cadena, arquitectura escalable, acceso de usuario sin problemas, desarrollo modular y soluciones de monetización. Por otro lado, simplifica el proceso de interacción para los jugadores, haciendo que les resulte fácil descubrir y entrar en sus juegos favoritos.

5.3.1.3 Capa 3

Starknet, como una solución universal de Capa2 que utiliza Zk Rollup, no solo cuenta con un rendimiento de seguridad sobresaliente, alta capacidad de procesamiento y costos significativamente reducidos, sino que también ofrece el desarrollo personalizado de Appchains de Capa3 para satisfacer necesidades específicas.

Los desarrolladores de juegos pueden personalizar y optimizar el entorno de ejecución en cadena y el mecanismo de consenso según sus requisitos, creando una cadena específica para juegos de alto rendimiento, baja latencia y rentable. Esto abre más posibilidades para juegos totalmente en cadena.

Realms y Cartridge han colaborado para desarrollar "Realms World L3", que se espera sea lanzado oficialmente en el tercer trimestre de este año. Ejecutará todo el ecosistema de Realms en la parte superior de Starknet, ofreciendo velocidades más rápidas y costos más bajos para mejorar aún más la experiencia del usuario.

Además, Dope Wars ha anunciado su colaboración con Cartridge para lanzar una solución Layer3 y utilizar $PAPER como token de Gas.

5.3.1.4 Resumen

Si bien el rendimiento de Starknet en Gamefi puede no ser particularmente notable a los ojos del público, centrarse completamente en los juegos on-chain revela la amigabilidad del ecosistema de Starknet, su clara misión para los juegos all-chain y sus propias ventajas tecnológicas, lo cual es muy atractivo tanto para desarrolladores como para jugadores.

Actualmente, podemos ver un alto nivel de entusiasmo entre los desarrolladores de juegos en Starknet para construir el ecosistema de Cairo. Los esfuerzos colaborativos de los principales proyectos han facilitado el establecimiento de infraestructuras clave como Dojo.

Si un día se pueden realizar juegos completamente en cadena, permitiendo que cada vez más entusiastas de los juegos ingresen al mundo de los juegos Web3 y realmente obtengan la propiedad de sus activos de juego, hay razones para creer que todo esto sucederá en Starknet.

5.3.2 ZKML

Con la explosión simultánea de las tecnologías de IA y blockchain, AI+Blockchain se ve cada vez más como la dirección futura del desarrollo, con el Aprendizaje Automático de Conocimiento Cero (ZKML) siendo una solución.

Los modelos de aprendizaje automático tradicionales a menudo son como cajas negras, propiedad de instituciones centralizadas. Los usuarios comunes, además de confiar en el respaldo de grandes instituciones, no pueden verificar qué modelos están utilizando o si están entrenados con datos confiables. Esta es una de las principales razones por las que se critican los grandes modelos centralizados.

Simplemente poner modelos en cadena de forma descentralizada para entrenamiento y ejecución no es factible debido a los altos costos de gas y la incapacidad de garantizar la fiabilidad de los modelos y los datos de entrenamiento en un entorno en cadena no confiable.

En tal escenario, ZKML se vuelve necesario. Piensa fuera de la cadena, actúa en la cadena. Al entrenar y ejecutar modelos fuera de la cadena y utilizar la tecnología ZK para generar pruebas enviadas a la cadena, ZKML aborda perfectamente los dos dilemas mencionados anteriormente: costo y confiabilidad.

Además, debido a las características de privacidad inherentes en ZK, ZKML también tiene amplias perspectivas en áreas sensibles como finanzas y salud.

Construir ZKML en Starknet usando Cairo tiene ventajas inherentes. Cairo, como un lenguaje desarrollado para la demostración, tiene una excelente integridad computacional y está altamente abstracto en las demostraciones. Los desarrolladores pueden llamar directamente a los componentes de prueba sin tener que lidiar con problemas de prueba ellos mismos, lo que simplifica en gran medida el proceso de desarrollo.

Además, beneficiándose de las ventajas de escalabilidad de STARK, tiene efectos significativos en la red para manejar datos computacionales a gran escala, de manera eficiente y rentable, apoyando la gran cantidad de datos necesarios para el aprendizaje automático. Por lo tanto, ZKML basado en Giza Tech en Starknet se está desarrollando rápidamente.

Giza es una plataforma de middleware ZKML en Starknet que proporciona el marco de desarrollo de Orion, lo que permite a los desarrolladores utilizar marcos familiares (como PyTorch, TensorFlow) para el entrenamiento de modelos y su implementación fácil en Starknet.

Además, Giza ha introducido un marco de agente llamado Agentes que combina ZKML con comportamientos multi-cadena. Los desarrolladores pueden crear agentes de IA en cadena basados en ZKML, interactuar con contratos inteligentes y tomar decisiones basadas en reglas predefinidas.

Actualmente, Giza se ha aplicado a múltiples proyectos. Por ejemplo, en las redes sociales, colabora con Circles Network para el análisis del grafo social para detectar usuarios falsos. En DeFi, colabora con Yearn Finance para proporcionar estrategias de inversión inteligentes y soluciones de gestión de riesgos basadas en ZKML.

La última incorporación en el Gran Programa Semilla de Starknet, ML Village, está utilizando Giza para introducir ZKML en los juegos blockchain para la toma de decisiones, demostrando sus amplias perspectivas de aplicación.

06 Conclusion

Según los anuncios recientes del equipo oficial de Starknet, se espera que para 2024, las tarifas de gas se reduzcan a mucho menos de $0.01, logrando cientos de transacciones por segundo (TPS), convirtiéndose en la capa 2 con el TPS más alto.

Esta meta puede no parecer ambiciosa para Starknet, ya que la visión de StarkWare para Starknet va más allá de ser solo una solución de Capa 2. En cuanto a las elecciones de productos y mercado, Starknet es más similar a Solana, abandonando tanto las ventajas como las limitaciones del EVM para construir desde cero.

Sin embargo, a diferencia de Solana, que tiene defectos en la descentralización, Starknet hereda ingeniosamente la extrema descentralización de Ethereum mientras asegura la escalabilidad y seguridad a través de la combinación de la capa 2 de Ethereum y ZK. Convierte el triángulo imposible en una posibilidad.

Este resultado aparentemente perfecto, como mencionamos anteriormente, es una práctica de adherirse al largo plazo, un viaje de sacrificar lo cercano por lo lejano. Esperamos ver a Starknet desatar más vitalidad en el futuro.

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