Lagrange Exclusivo: Más Allá de la Publicidad — Cómo la Infraestructura ZK de LA Permite IA Verificable, Datos Intercadena y Pruebas Escalables

Lagrange está construyendo una capa de prueba infinita para Web3 – una infraestructura descentralizada de cero conocimiento (ZK) que permite pruebas verificables a través de datos cross-chain, DeFi e inferencia de IA. Su token LA ha ganado tracción. Respaldado por una gran inversión. También una adopción generalizada. Lagrange quiere escalar la verificación criptográfica como la columna vertebral para la IA verificable a través de su Red ZK Prover, Coprocesador ZK y sistema DeepProve zkML.

En esta entrevista exclusiva, el equipo de Lagrange habla sobre cómo la demanda de prueba impulsa la economía de tokens, las integraciones en el mundo real y su viaje de la curiosidad ZK a la necesidad de Web3.

1. ¿Cómo explicarías brevemente la misión de Lagrange a los usuarios que están descubriendo el token LA?

Estamos construyendo la base criptográfica para la verificación de IA. Un trabajo bastante importante. Nuestra misión asegura que las decisiones de IA –predicciones, clasificaciones, acciones autónomas– puedan ser probadas con verificación criptográfica. DeepProve permite a cualquier persona probar que un sistema de IA ejecutó el modelo correcto. También dio la respuesta correcta. Con los tokens LA, estás impulsando una red de verificación descentralizada. Aporta transparencia a la IA, DeFi, datos cross-chain. No solo infraestructura.

2. ¿Qué faltaba en los modelos existentes de blockchain u oracle que te obligó a inventar una red de pruebas ZK descentralizada?

Los oráculos tradicionales y los rollups verifican qué sucedió. No pueden probar por qué o cómo. Gran diferencia para la IA. Necesitamos verificar la lógica detrás de los resultados sin exponer datos sensibles. Esa es nuestra motivación. Construimos la Red de Verificación de Lagrange optimizada para inferencia de IA fuera de la cadena, consultas SQL, estado complejo cross-chain. La infraestructura heredada no podía manejar esto.

3. Llamas a Lagrange una "capa de verificación infinita." ¿Qué habilita esa arquitectura que los rollups ZK actuales y los oráculos no pueden?

Los rollups prueban la ejecución. Nosotros probamos cualquier cosa. No está del todo claro para todos aún lo que esto significa. Al desacoplar la generación de pruebas de los entornos de ejecución, verificamos inferencias de IA, uniones SQL a gran escala, el estado histórico cross-chain. Esta capacidad ilimitada sirve a las aplicaciones de IA mientras apoya los principios básicos de cripto. Puentes. oráculos DeFi.

4. Lagrange opera una red descentralizada de ZK Prover en EigenLayer. ¿Quiénes son los operadores, cómo se impone la vitalidad de la prueba y qué papel juegan los poseedores de tokens LA?

¿Nuestros operadores? Proveedores distribuidos globalmente comprometidos a producir pruebas ZK. La disponibilidad proviene de nuestra capa de orquestación de pruebas. Los titulares de tokens LA delegan a los mejores desempeñadores. Alinea bien los incentivos. Mayor demanda de IA verificable → más pruebas → más recompensas para operadores confiables. Flujo simple.

5. El coprocessador ZK maneja la computación off-chain y verificable. ¿Puedes guiarnos a través de un viaje del usuario, desde la consulta hasta la validación de la prueba?

Imagina un DAO que necesita verificar un snapshot de gobernanza de otra cadena. Consultan el ZK Coprocessor. Obtenemos el estado, ejecutamos el cálculo fuera de la cadena. Como un join de SQL. Luego producimos una prueba ZK validada en la cadena. ¿Resultado? Snapshot completamente verificable. Auditables. Los contratos inteligentes pueden usarlo.

6. DeepProve (zkML) permite a los contratos inteligentes verificar inferencias de IA sin revelar datos de entrada. ¿Por qué es esto importante?

Este es nuestro núcleo. Los sistemas de IA ahora gobiernan el acceso al capital, la atención médica, la defensa. Necesitamos prueba de decisiones. DeepProve genera pruebas de conocimiento cero de la inferencia de ML. Preserva la privacidad. Garantiza la corrección. Confía en las matemáticas, no en promesas. Parece crítico a medida que la IA se vuelve más poderosa.

7. ¿Cómo funciona el modelo económico de LA en torno a las tarifas de prueba, el staking y la delegación?

Cada prueba a través de Lagrange necesita una tarifa. Paga en LA, USDC, lo que sea. Si no es LA, se convierte en LA de todos modos. Las tarifas van a los operadores de nodos y delegadores. Nuestro mecanismo de subasta DARA – bastante innovador – alinea los incentivos del cliente y del probador. Crea un buen ciclo de retroalimentación.

8. Estás utilizando delegación a través de DARA. ¿Cómo empareja tareas con operadores mientras preserva la descentralización?

DARA utiliza un sistema de subasta doble. Los clientes pujan, los proveedores piden. Se producen emparejamientos. Surge un precio de liquidación justo. Ambas partes permanecen veraces. Clave para escalar zkML y AI verificable. Recompensa a los operadores con buen hardware. Los titulares de LA delegan a los de alto rendimiento. Todos ganan.

9. ¿Cómo pueden los poseedores monetizar los tokens LA?

El staking funciona. La delegación también. Tasas de APY competitivas. Estamos explorando más opciones. Aún no está todo claro. Pero la utilidad principal es sólida. El token potencia la red. Más pruebas, más valor.

10. Más allá de la IA, ¿qué casos de uso del mundo real están encadenando la infraestructura ZK de Lagrange?

Fuentes de precios verificables cross-chain para protocolos de opciones. Aplicación bastante genial. Necesitan datos históricos de múltiples cadenas. Cosido junto. Comprobado de manera confiable. No se necesita un oráculo central. Aporta auditoría de calidad institucional a DeFi.

11. ¿Cómo expanden las asociaciones la huella de Lagrange en los ecosistemas?

Ahora estamos en todas partes. Integrando zkML y el coprocessador ZK en múltiples pilas de rollup. Trabajando con 0G en infraestructura nativa de IA. Matter Labs y otros para la verificación cross-chain. Cada asociación expande la computación verificable. Web3 y más allá.

12. ¿Cómo estás abordando el escepticismo sobre el hype de ZK?

No hacemos hype. Las pruebas importan. Los proyectos empresariales están utilizando DeepProve ahora. Investigación compartida en las principales conferencias académicas. Alianzas con NVIDIA e Intel. DeepProve ya ha verificado millones de cálculos. Nuestro zkML admite la mayoría de los modelos LLM más populares. Los resultados hablan.

13. ¿Qué hitos deben rastrear los usuarios en el espacio de cruce de IA?

Mira nuestra expansión de DeepProve en 2025. Inferencia verificable para los principales LLMs en camino. La adopción de IA crece un 20% anualmente. El uso de IA generativa saltó del 55% al 75% el año pasado. La inversión en IA privada alcanzó los 33.9 mil millones de dólares, un aumento del 18.7% con respecto a 2023. Estamos justo en esta intersección. Socios de aceleración de hardware. Lanzamientos de SDK. Herramientas SQL. Pruebas paralelas. Apoyando la convergencia de IA con robótica, IoT, biotecnología.

14. Si Lagrange tiene éxito, ¿cómo imaginas la confianza, la verificación de datos y la IA en aplicaciones descentralizadas para 2030?

Para 2030, la IA estará en todas partes. También los riesgos. Hacemos que la IA sea responsable. Veo un mundo donde los sistemas de IA – aprobaciones de préstamos, pilotos de drones – generan recibos criptográficos. Pruebas ZK de acciones y métodos. Así es como construimos una inteligencia segura, componible y verificable. La web descentralizada necesita esto.