Zcash (ZEC) cayó alrededor de 5.9% en 24 horas hasta unos 1,190 dólares mientras el mercado cripto más amplio también retrocedía. La caída se produjo incluso cuando el fundador de Helius, Mert Mumtaz, destacó una nueva conexión entre la recién lanzada herramienta FlashProve de Anthropic y la criptografía de privacidad que Zcash ayudó a introducir al mundo. La empresa de Mumtaz construye infraestructura para la blockchain de Solana, lo que ubica sus comentarios fuera del proyecto Zcash en sí.

La corrección fue generalizada en el mercado: Bitcoin (BTC) cotizaba cerca de 76,673 dólares, y el valor total del mercado cripto cayó alrededor de 1.8% en el mismo período.

Por qué se vincula a Zcash con FlashProve de Anthropic

En una publicación en X realizada dentro de la misma ventana de 24 horas, Mumtaz escribió que “anthropic/claude are now using the same cryptography that zcash was first in the world to pioneer”, y terminó con la frase “probably nothing”. La publicación llamó la atención, acumulando más de 1,000 me gusta y más de 170 respuestas al momento de escribir esta nota.

No era la primera vez que Mumtaz defendía la moneda de privacidad. En mayo, apareció en el podcast Bankless y sostuvo que Zcash vale más de lo que el mercado le reconoce, especialmente en comparación con XRP y BNB. Dijo que el valor de ZEC debería representar una parte del valor total de mercado de Bitcoin, sugiriéndose alrededor del 10%.

El linaje criptográfico de Zcash se remonta al artículo de 2014 “Zerocash: Decentralized Payments from Bitcoin”. La herramienta central del artículo, los zk-SNARKs —sigla de zero-knowledge succinct non-interactive arguments of knowledge— permite a una parte demostrar que una afirmación es verdadera sin revelar los datos detrás de ella. Es la misma propiedad que FlashProve ahora aplica a la inferencia de IA: demostrar qué modelo produjo una respuesta sin revelar sus pesos. En 2024, el IEEE Symposium on Security and Privacy otorgó al artículo un Test of Time Award, con el comité afirmando que ofreció “an actual example for how to use zk-SNARKs in practice”. La red Zcash se lanzó en octubre de 2016.

Un investigador está vinculado a ambos proyectos. Alessandro Chiesa coescribió el artículo Zerocash y ahora se desempeña en EPFL. También está vinculado a StarkWare y aparece en la lista de colaboradores de FlashProve junto con Roy Rinberg y Alex Allain de Anthropic.

No es la primera superposición entre Anthropic y Zcash este año. En junio, el fundador de Zcash, Zooko Wilcox, dijo que una auditoría de Mythos AI de Anthropic, solicitada por Shielded Labs, no encontró errores graves nuevos en el protocolo.

Cabe destacar que la comunidad de Zcash está actualmente en disputa por su tesorería de subvenciones de aproximadamente 125 millones de dólares.

Qué es FlashProve y cuánto cuesta ejecutarlo

Anthropic lanzó FlashProve, un prototipo de investigación de código abierto, el 2 de noviembre. La herramienta utiliza un zkSNARK basado en funciones hash para demostrar que una respuesta provino de un modelo de IA específico sin revelar la configuración interna del modelo, conocida como pesos. El proyecto está documentado en la página de investigación de Anthropic.

FlashProve está diseñado para cerrar una brecha de confianza. Cuando un usuario envía una consulta a un servicio de IA, no puede estar seguro de que la respuesta provino del modelo que pagó: antes de que se entregue la respuesta, un servicio de enrutamiento podría cambiar a un modelo más barato, o la respuesta podría modificarse en el camino. La herramienta está construida para modelos de mezcla de expertos (mixture-of-experts), que envían cada entrada a través de algunas partes especializadas del sistema.

FlashProve funciona en dos pasos. Primero, el proveedor publica un pequeño compromiso de alrededor de 6.5 MB que fija un conjunto exacto de pesos manteniéndolos en secreto, un proceso que toma unos 39 minutos. Segundo, para cada consulta y respuesta, el sistema crea una prueba breve de que el modelo comprometido produjo esos tokens de salida exactos.

Anthropic probó FlashProve en Llama 4 Maverick, un modelo de IA de Meta (NASDAQ: META). El modelo tiene 400.7 mil millones de parámetros y se ejecutó en una forma comprimida de 4 bits. La prueba utilizó un solo chip NVIDIA (NASDAQ: NVDA) H100, que procesó alrededor de 110 tokens por segundo. Un token es una pequeña pieza de texto, como una palabra o parte de una palabra.

El sistema procesó 24 solicitudes en unos 223 segundos. Cada solicitud tenía 1,024 tokens de longitud y produjo una prueba de alrededor de 19 MB. Verificar una prueba tomó solo entre 17 y 21 segundos en un chip de computadora convencional (CPU), y el verificador no necesitó acceso a los pesos del modelo.

La contrapartida es la velocidad: en comparación con la inferencia de vLLM, la generación de pruebas tomó entre 72 y 94 veces más tiempo por GPU, según la carga.

Anthropic describe FlashProve como una herramienta de investigación intermedia y no un software de producción. La página de GitHub etiqueta el código como un artefacto de investigación sin mantenimiento bajo la licencia Apache 2.0, y el proyecto afirma que no ha pasado por una auditoría de seguridad independiente. Para quienes siguen hacia dónde se dirige esta tecnología, tanto la cuestión de la auditoría como el debate en curso sobre la tesorería dentro de Zcash son los puntos concretos a observar.