El CEO de Cysic dice que la prueba ZK debe ir más allá de las GPU a medida que la IA restringe el suministro de computación

La prueba ZK ha comenzado a competir con centros de datos de IA valorados en billones de dólares por las mismas GPU, aumentando los costos de prueba incluso cuando Cysic informa una mejora del 9% en el rendimiento gracias a un mejor uso del hardware.
Resumen

• Cysic dice que el uso ineficiente de GPU, en lugar de la insuficiencia de potencia de computación bruta, ahora impulsa los costos de prueba.
• Las cargas de trabajo ZK compiten con la IA por las GPU de Nvidia a pesar de depender de diferentes operaciones matemáticas.
• La prueba en tiempo real de Ethereum y los ZK-rollups podrían enfrentar costos más altos antes que las aplicaciones de consumo.
• Cysic espera que la presión acelere la adopción de FPGAs, ASICs específicos de ZK y mercados de probadores abiertos.

El fundador y CEO de Cysic, Leo Fan, dijo a crypto.news que el uso de GPU se ha convertido en una restricción vinculante para la prueba de conocimiento cero porque los sistemas de prueba ahora compiten con centros de datos de IA fuertemente financiados por el mismo silicio.

"Los modelos de IA están convergiendo. La computación no. Todos asumieron que los costos de prueba caerían porque los chips se vuelven más baratos. En cambio, estamos pujando contra presupuestos de centros de datos de billones de dólares por el mismo silicio. Por eso la capa de hardware tuvo que abrirse en lugar de dejarse a un puñado de probadores propietarios."

La presión no proviene solo de una falta de capacidad de computación, según Fan. Dijo que el principal problema es un desajuste arquitectónico entre el software zkVM y los aceleradores utilizados para generar pruebas, lo que deja parte de la capacidad de GPU disponible sin usar y aumenta el costo de cada prueba.

El motor de prueba Venus de Cysic expuso ese desajuste al reducir el tiempo dedicado a coordinar el trabajo entre CPUs y GPUs. Como se informó en abril, la compañía registró una mejora en el tiempo de prueba de extremo a extremo de más del 9% en comparación con ZisK 0.16.1 sin reemplazar el hardware subyacente.
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Los costos de prueba ZK ahora importan más que la velocidad bruta

Construido como una extensión centrada en hardware del ZisK zkVM de Polygon Hermez, Venus representa la generación de pruebas como un gráfico de computación conectado. Cysic dice que el diseño permite al sistema programar el trabajo a lo largo de todo el proceso de prueba en lugar de manejar cada función de hardware como una llamada separada.

A través de la integración de CUDA Graph, ajuste de núcleos y cambios en la memoria compartida, Venus reduce las transferencias de datos repetidas y la sincronización entre el procesador y la GPU. Fan dijo que el resultado muestra que los aceleradores existentes no estaban siendo utilizados completamente, lo que convierte la utilización en el cuello de botella práctico detrás de los costos de prueba.

La velocidad de prueba bruta ha mejorado rápidamente en toda la industria. Cysic ha dicho que ZisK puede generar una prueba de bloque de Ethereum en 7.4 segundos con 24 GPUs y puede enviar pruebas en tiempo real a través de una sola configuración RTX 4090. Las afirmaciones provienen de la compañía y no han sido probadas de forma independiente bajo un estándar común que cubra el uso de energía, tamaño de prueba, nivel de seguridad y costo total del hardware.

Otros desarrolladores también han cruzado el umbral de tiempo real de Ethereum. En noviembre de 2025, Succinct informó que SP1 Hypercube probó el 99.7% de una muestra de 954 bloques de Ethereum en menos de 12 segundos utilizando 16 GPUs Nvidia RTX 5090. Aproximadamente el 95.4% de la muestra fue probado en menos de 10 segundos.

La Fundación Ethereum define la prueba en tiempo real como completar pruebas para al menos el 99% de los bloques de mainnet en menos de 10 segundos. Su marco también exige código completamente de código abierto, tamaños de prueba por debajo de 300 KiB, al menos 128 bits de seguridad, hardware que no cueste más de $100,000 y uso de energía limitado a 10 kilovatios.

El uso de energía puede ser un límite más serio que el costo del equipo para los probadores domésticos, dijo la Fundación. Una prueba puede llegar antes de la fecha límite de Ethereum mientras aún requiere demasiada energía, refrigeración o capital para un operador independiente.

La demanda de IA está restringiendo el acceso a las mismas GPU

Aunque la IA y la prueba ZK utilizan las GPU de manera diferente, ambas cargas de trabajo dependen de aceleradores de Nvidia que van desde tarjetas RTX de consumo hasta sistemas H100 de centros de datos.

El entrenamiento e inferencia de IA utilizan principalmente cálculos matriciales. La generación de pruebas ZK depende en gran medida de multiplicaciones multiescalares y transformaciones teóricas de números, operaciones que las GPU pueden procesar pero para las cuales no fueron diseñadas específicamente.

Fan dijo que la discrepancia apoya la necesidad de hardware específico para ZK porque los sistemas de prueba están entrando en la misma cola de suministro que los desarrolladores de IA sin utilizar los chips de la misma manera. Dado que las horas de GPU representan gran parte de la factura de prueba, los costos más altos de hardware y alquiler se trasladan al costo de cada prueba, agregó.

Los resultados financieros de Nvidia muestran la magnitud de la demanda proveniente de la infraestructura de IA. El fabricante de chips que cotiza en EE. UU. reportó $75.2 mil millones en ingresos de centros de datos para el trimestre que terminó el 26 de abril, un aumento del 92% en comparación con el año anterior. Los ingresos por computación en centros de datos alcanzaron los $60.4 mil millones, un aumento anual del 77%.

Amazon Web Services ha acordado por separado comprar un millón de GPUs de Nvidia, con entregas programadas para continuar hasta 2027, informó Reuters en marzo. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha estimado una oportunidad de ventas de $1 billón para las familias de productos Blackwell y Rubin hasta ese año.

En junio, la venta de bonos planificada por Nvidia buscaba al menos $20 mil millones para financiar inversiones en IA y refinanciar deudas. Las empresas de minería de Bitcoin habían anunciado más de $70 mil millones en contratos de IA y computación de alto rendimiento en ese momento, ilustrando cómo los propietarios de infraestructura vinculada a criptomonedas también están redirigiendo energía e instalaciones hacia cargas de trabajo de IA.

Un informe de Bernstein cubierto en mayo colocó las asociaciones de infraestructura de IA anunciadas en casi $90 mil millones. Los analistas estimaron que los mineros de Bitcoin controlaban más de 27 gigavatios de capacidad de energía planificada, en comparación con aproximadamente 3.7 gigavatios vinculados a acuerdos de IA anunciados, mientras que algunas conexiones de red en EE. UU. podrían tardar hasta 50 meses.

Los ZK-rollups y los probadores en tiempo real enfrentan primero la presión

La prueba en tiempo real de capa-1 se encuentra al frente de la presión de costos porque requiere que las GPU produzcan una nueva prueba para cada bloque, dijo Fan. Cualquier retraso puede hacer que un probador no cumpla con el límite de tiempo de la red, por lo que los operadores necesitan capacidad de reserva así como suficiente hardware para la demanda normal.

Los ZK-rollups y los mercados de pruebas siguen porque las horas de GPU se alimentan directamente en los gastos operativos y, en algunos casos, en las tarifas de los usuarios. Un análisis anterior de costos de prueba estimó que la generación de pruebas representaba entre el 60% y el 70% de las tarifas en redes ZK de capa-2, citando datos de L2Beat.

Según el mismo análisis, generar una prueba para un lote de 4,000 transacciones podría tardar de dos a cinco minutos en una Nvidia A100 y costar entre $0.04 y $0.17 en cargos de computación en la nube. Las cifras dependen del sistema de prueba, el lote de transacciones, la configuración del hardware y la tarifa en la nube.

Fan colocó zkML entre las aplicaciones más expuestas porque combina una carga de trabajo de IA con el gasto adicional de probar que el modelo se ejecutó correctamente. Para pagos privados, juegos en cadena y otros productos de consumo, dijo que la economía a menudo requiere costos de prueba medidos en centavos.

"¿Puede el costo limitar la adopción? Sí, en el margen", dijo Fan, añadiendo que los pagos privados y los juegos probablemente se pospondrían primero cuando su economía ya no funcione.

La presión de costos también podría afectar cuántas entidades pueden operar probadores. Fan dijo que más del 90% de las redes ZK de capa-2 dependen de un pequeño grupo de servicios de prueba, aunque la estimación requiere un conjunto de datos nombrado y debe ser tratada como una evaluación de Cysic.

FPGAs y ZK ASICs ofrecen un camino alternativo de hardware

Cysic ha respondido desarrollando múltiples backends en lugar de depender solo de GPUs. El repositorio público de Venus incluye optimizaciones para GPU, un backend completo de aceleración FPGA y una implementación temprana orientada a ASIC.

Su backend FPGA contiene núcleos para aritmética de campo Goldilocks, NTTs, Poseidon2, árboles de Merkle, FRI y evaluación de expresiones. El código está dirigido a dispositivos AMD UltraScale+ y Versal con memoria de alto ancho de banda y está disponible bajo las licencias Apache 2.0 y MIT.

A diferencia de un ASIC, un FPGA puede ser reprogramado después de la producción, lo que permite a los desarrolladores actualizar circuitos y experimentar con nuevos sistemas de prueba. Los ASIC personalizados ofrecen menos flexibilidad, pero pueden proporcionar un mejor rendimiento y eficiencia energética cuando se diseñan para un conjunto estable de operaciones ZK.

Fan dijo que pasar a FPGAs y ASICs ZK eliminaría a los operadores de prueba de la cola principal de hardware de IA. Los dispositivos especializados también evitarían pagar por funciones de GPU que las cargas de trabajo ZK no necesitan, aunque los costos de desarrollo y los volúmenes de fabricación limitados siguen siendo obstáculos.

Abrir el software es una parte del enfoque de Cysic. La compañía también propone un mercado global de probadores en el que dispositivos que van desde hardware móvil hasta clústeres profesionales pueden aceptar trabajos, con backends de GPU y FPGA que reducen la dependencia de una clase de chip.

La verificación criptográfica significa que un verificador rechaza una prueba inválida independientemente de qué operador la generó, dijo Fan. Por lo tanto, abrir la participación no cambia la solidez del sistema de prueba, pero aumenta la exposición a errores de implementación en código no auditado o incompleto.

Cysic afirma en el repositorio de Venus que el proyecto sigue en desarrollo activo. Fan dijo que se necesitarían auditorías y configuraciones de múltiples probadores redundantes para limitar el riesgo de implementación.

El borrador de EIP-8025 permitiría a los validadores de Ethereum optar por generar o verificar pruebas de ejecución mientras que la reejecución convencional de bloques permanece en su lugar. La propuesta introduce un canal de rumores de prueba y nodos de prueba externos, pero su versión actual no proporciona incentivos para los operadores que generan y transmiten las pruebas. Lee más: La empresa Solana rechaza los planes de inflación y tarifas de SOL