El nuevo favorito de Vitalik Buterin: ¿Qué es el protocolo GKR?

Ethereum cofundador Vitalik Buterin tiene revelado Su creciente interés en un marco criptográfico conocido como Protocolo Goldreich–Kahan–Rothblum (GKR)Lo describe como una parte clave de la tecnología que impulsa muchos de los motores más rápidos de la actualidad. prueba de conocimiento cero (ZK) sistemas.

En su artículo recienteButerin explica que GKR puede reducir drásticamente el coste de las pruebas al eliminar la necesidad de procesar capas de datos intermedias. En su lugar, se centra únicamente en compromisos de entrada y salida, lo que permite realizar cálculos de forma mucho más eficiente.

En términos sencillos, GKR ayuda a que los probadores ZK (herramientas que prueban que los cálculos se realizaron correctamente) funcionen más rápido y de forma más económica.

Conceptos básicos: qué hace el protocolo GKR

El protocolo GKR es un sistema de prueba criptográfica Diseñado para verificar cálculos complejos con menos trabajo. Es especialmente eficiente para tareas donde se repiten muchas operaciones pequeñas en varias capas, como funciones hash o procesamiento de redes neuronales.

En lugar de registrar cada paso de un cálculo, GKR simplifica el proceso. Comprueba solo los puntos de inicio y fin, omitiendo la mayor parte de lo que sucede entre ambos. Este diseño lo convierte en la solución ideal para ambos. Pruebas ZK y  pruebas de inferencia de aprendizaje automático, que comparten patrones estructurales similares.

Este concepto de computación por lotes y multicapa sustenta la eficiencia de GKR. Procesa grandes conjuntos de datos a través de múltiples capas, pero evita compromisos criptográficos redundantes, conservando solo lo esencial.

Por qué GKR es importante para las pruebas de conocimiento cero

Las pruebas de conocimiento cero son fundamentales para los planes de escalabilidad a largo plazo de Ethereum. Permiten que una parte demuestre la exactitud de un cálculo sin mostrar todos los datos involucrados. Sin embargo, la mayoría de los sistemas ZK, como SNARK o STARK, consumen una gran cantidad de potencia de procesamiento porque deben gestionar cada capa de computación.

El protocolo GKR aborda este cuello de botella.

Según Buterin, cuando se utiliza para probar Funciones hash de Poseidon2, GKR puede reducir los gastos generales de pruebas teóricas de 100x a alrededor de 10x—una mejora enorme respecto a los STARK tradicionales.

En pocas palabras, puede hacer que las pruebas ZK sean 10 veces más rápidas y más económicas.

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Los componentes clave detrás de la eficiencia de GKR

1. Menos compromisos

Las pruebas STARK tradicionales requieren compromisos (resúmenes criptográficos) en cada capa intermedia de un cómputo. Cada compromiso implica un gran volumen de operaciones hash y polinómicas.
GKR evita esto comprometiéndose únicamente a entradas y salidas, ahorrando miles de operaciones por prueba.

2. El protocolo Sumcheck

En el corazón de GKR se encuentra control de suma, un método para verificar que un cálculo grande se realizó correctamente sin rehacerlo.

Cada ronda de verificación de suma confirma que ciertas relaciones matemáticas se cumplen en todas las capas de datos. Este proceso es ligero y  paralelizable, lo que significa que escala bien en GPU o CPU de múltiples núcleos.

3. El truco de Gruen y la dosificación lineal

Buterin también menciona optimizaciones como El truco de Gruen y  dosificación lineal, lo que reduce aún más los costos de memoria y computación. Estos métodos permiten que múltiples cálculos similares compartan pasos de verificación en lugar de repetirlos individualmente.

4. Rondas parciales y hash de Poseidon2

En su artículo, Buterin utiliza la Función hash de Poseidon2 Como ejemplo práctico, Poseidon2 se utiliza a menudo en sistemas ZK debido a su diseño aritmético. GKR lo optimiza con rondas parciales—ciclos matemáticos más ligeros que mantienen sólo los primeros elementos cúbicos—ahorrando tiempo sin reducir la integridad de la prueba.

Cómo se integra GKR con otros protocolos

El marco GKR se puede combinar con otros sistemas de prueba como BaseFold y  Viernes (Pruebas de proximidad interactivas de Oracle de Fast Reed–Solomon). Estas integraciones permiten que las pruebas basadas en GKR mantengan una sólida compromisos polinomiales, un requisito para muchas implementaciones escalables de ZK.

En estas configuraciones, GKR actúa como el “motor” de cálculo, mientras que sistemas como BaseFold o FRI manejan la codificación de datos y la consistencia de la verificación.

Comparando GKR con STARKs

Los argumentos de conocimiento transparentes y escalables (STARK) han sido durante mucho tiempo la opción predeterminada para las pruebas ZK transparentes. Son seguros y confiables, pero computacionalmente costosos.

Buterin estima que GKR reduce los costos teóricos en hasta 100x en comparación con los sistemas tradicionales basados ​​en STARK. Las implementaciones reales muestran resultados incluso mejores, a veces Menos de 10 veces la sobrecarga.

Sin embargo, señala que estas cifras dependen de la optimización del hardware. En la práctica, la reorganización de memoria durante las comprobaciones de suma puede ralentizar el proceso, pero dado que la estructura de GKR es altamente paralela, el rendimiento escala mejor que los métodos de hash estándar.

No es conocimiento cero por sí mismo

Una distinción crucial: GKR no es un protocolo de conocimiento cero por sí solo. Proporciona concisión—lo que significa que hace que las pruebas sean más pequeñas y más rápidas—pero no oculta información.

Para agregar privacidad, las pruebas de GKR se pueden envolver dentro de un ZK-SNARK or ZK-STARK Sistema. Esta estratificación permite a los desarrolladores combinar las mejoras de rendimiento de GKR con los beneficios de confidencialidad de las verdaderas pruebas de conocimiento cero.

Las aplicaciones prácticas de GKR

Vitalik destaca cómo el diseño de GKR se adapta a una amplia gama de tareas que requieren un alto nivel de computación. Algunos ejemplos incluyen:

• Verificación de hash: demostrando que millones de hashes fueron calculados correctamente.
• Validación de blockchain: permitiendo una prueba ZK-EVM más rápida para la capa 1 de Ethereum.
• Pruebas de aprendizaje automático: verificar grandes pasos de inferencia de modelos de lenguaje con un cálculo mínimo.

Debido a que GKR se adapta tanto a cálculos criptográficos como de estilo IA, podría desempeñar un papel vital en ZK-ML (aprendizaje automático de conocimiento cero) .

El desafío Fiat-Shamir: se requiere precaución

Buterin también añade una nota de precaución. Si bien GKR acelera los cálculos, su eficiencia conlleva una desventaja:riesgo de previsibilidad en ciertos circuitos que utilizan el Heurística Fiat-Shamir.

Este método convierte las pruebas interactivas en no interactivas mediante funciones hash. Sin embargo, si se implementa de forma descuidada, puede permitir una aleatoriedad predecible, lo que debilita la seguridad. Buterin recomienda un diseño cuidadoso de los circuitos para evitar estas vulnerabilidades.

Conclusión

El protocolo GKR representa un cambio en la estructura de las pruebas criptográficas. En lugar de sobrecargar cada paso intermedio, optimiza el proceso reduciéndolo a los elementos esenciales.

Para Ethereum y otros sistemas blockchain que buscan una verificación más rápida y económica, GKR ofrece un camino práctico. No es una promesa de marketing, sino un conjunto de técnicas matemáticas que ya están impulsando la próxima ola de probadores de alta velocidad en los campos de ZK y AI.

Recursos

1. Un tutorial de GKR - artículo de Vitalik Buterin: https://vitalik.eth.limo/general/2025/10/19/gkr.html

2. Plataforma Vitalik Buterin X: https://x.com/VitalikButerin

3. Acerca de las pruebas de conocimiento cero: https://www.chainalysis.com/blog/introduction-to-zero-knowledge-proofs-zkps/