Imagine un equipo de Ethereum DeFi a principios de 2026 creando un protocolo de calificación crediticia basado en inteligencia artificial. Chocaron contra una pared familiar. El modelo depende de datos financieros y de comportamiento confidenciales, entradas que no pueden tocar de manera segura una cadena de bloques pública sin exponer a los usuarios o desencadenar un escrutinio regulatorio. La solución tradicional es igualmente familiar. Los equipos llevan la lógica sensible fuera de la cadena a servidores centralizados. Al hacerlo, reintroducen puntos únicos de falla, suposiciones de confianza y una superficie de ataque más grande, socavando la descentralización que se propusieron lograr.
Esta ironía ha definido gran parte de la última década de Web3. Las blockchains públicas sobresalen en finanzas transparentes, pero aún así lucha por apoyar aplicaciones donde la privacidad no es opcional, incluida la atención médica, los flujos de trabajo empresariales, los sistemas de identidad o la inteligencia artificial entrenada con datos propietarios. A medida que el ecosistema de Ethereum se ha expandido, la tensión no ha hecho más que intensificarse. Con cientos de miles de millones de dólares en valor total bloqueados en DeFi, NFT y activos tokenizados, Ethereum se ha convertido en la capa de coordinación para la actividad en cadena. Pero cuando se trata de computación privada, donde los datos deben permanecer confidenciales incluso mientras se procesan, los desarrolladores aún enfrentan una difícil elección entre sacrificar la descentralización o sacrificar la privacidad.
Esa brecha es lo que Nillion intenta cerrar luego de su migración de Cosmos a Ethereum. Completada a principios de febrero, la medida lleva a Nillion’s Blind Computer, una red descentralizada para computación y almacenamiento privados, directamente a la órbita de Ethereum. La migración incluye la transición del token $NIL a ERC-20, el lanzamiento de una capa de coordinación basada en Ethereum y el debut de Blacklight, un sistema de verificación descentralizado diseñado para auditar continuamente la computación privada. La apuesta es ambiciosa. La privacidad verificable podría convertirse en una propiedad nativa de Ethereum, desbloqueando nuevas categorías de aplicaciones sin reintroducir intermediarios confiables.
La paradoja de la privacidad de Ethereum
El diseño central de Ethereum no oculta sus compensaciones. Las transacciones son públicas de forma predeterminada, la ejecución es transparente y los validadores pueden verificar de forma independiente cada transición de estado. Esa arquitectura sustenta la falta de confianza, pero también hace que el manejo de datos confidenciales sea extremadamente difícil. Cualquier aplicación que necesite procesar entradas privadas, desde historiales crediticios hasta registros médicos, corre el riesgo de filtrar información si se basa únicamente en la ejecución en cadena.
Como resultado, muchas aplicaciones de Ethereum se basan en modelos híbridos. Los datos confidenciales se envían a bases de datos centralizadas o entornos de ejecución confiables, mientras que la cadena pública se encarga de la liquidación y la coordinación. Estos enfoques pueden funcionar, pero socavan la componibilidad y silenciosamente reintroducen suposiciones de confianza. En una entrevista, John Woods, director ejecutivo de Nillion, describió esto como una limitación estructural más que como una brecha de herramientas.
“Ethereum se ha vuelto extremadamente bueno en coordinación y verificación”, dijo Woods. “Donde históricamente ha tenido problemas es con la infraestructura práctica para el almacenamiento y la ejecución de datos privados. Debido a que todo en Ethereum es observable de forma predeterminada, los desarrolladores terminan sacando la lógica más sensible de la cadena y pidiendo a los usuarios que confíen en ellos”.
Esa exposición surge del libro de contabilidad público de Ethereum, donde las transacciones y los cambios de estado de los contratos inteligentes son visibles por diseño, lo que permite la anonimización a través del análisis de gráficos de transacciones. Los investigadores han observado que el modelo basado en cuentas de Ethereum y los contratos con estado enriquecido introducen desafíos de privacidad adicionales que desalientan las aplicaciones que involucran datos confidenciales. Woods argumentó que con el tiempo esta dinámica erosiona la descentralización en la práctica. “Si la ejecución privada no se puede verificar continuamente”, dijo, “la confianza inevitablemente volverá a los operadores en lugar de a las redes”.
La presión regulatoria agrava el problema. europeo normas de protección de datos y los marcos de gobernanza de la IA emergentes exigen garantías más sólidas en torno al manejo de datos, la auditabilidad y el consentimiento del usuario. Para los desarrolladores, el costo no es sólo la complejidad técnica sino también el riesgo estratégico. La reconstrucción de la infraestructura fuera de la cadena erosiona los mismos efectos de red que hacen que Ethereum sea atractivo en primer lugar.
Un panorama de privacidad abarrotado
Nillion no es el único que intenta resolver este problema. En los últimos años, los proyectos centrados en la privacidad han explorado una variedad de enfoques criptográficos y basados en hardware, cada uno con sus propias compensaciones.
Los sistemas de conocimiento cero, como los utilizados por Aztec y Polygon Miden, se basan en pruebas matemáticas para validar transacciones privadas sin revelar datos subyacentes. Estas técnicas han permitido transferencias protegidas y votaciones privadas, pero siguen siendo costosas y complejas para cargas de trabajo con mucha computación, como la inferencia de aprendizaje automático o análisis a gran escala.
Otras redes se han apoyado más en entornos de ejecución confiables. Proyectos como Phala Network y Secret Network ejecutan contratos inteligentes confidenciales dentro de hardware seguro. Si bien este modelo mejora el desempeño, ha generado críticas por basarse en supuestos de confianza relativamente pasivos. Las vulnerabilidades de alto perfil en el hardware de enclave han subrayado los riesgos de asumir que los entornos una vez verificados permanecen seguros indefinidamente.
También están surgiendo enfoques híbridos. Las capas de disponibilidad de datos como Arweave y los marcos de restauración como EigenLayer exploran nuevas formas de ampliar la confianza y la verificación a través de las redes. Mientras tanto, los protocolos de cálculo multipartitos como los utilizados por Red de umbral permitir el cálculo de datos cifrados compartidos entre múltiples operadores. El desafío común a todos estos sistemas es la fragmentación. Ningún enfoque aborda claramente el almacenamiento privado, la ejecución y la verificación a escala.
Esta fragmentación ayuda a explicar por qué la hoja de ruta de privacidad de la Fundación Ethereum enfatiza hacer de la privacidad una propiedad de primera clase del ecosistema en lugar de un complemento opcional. Para respaldar el comercio digital, la identidad y la transferencia de valor sin exponer a los usuarios, la computación privada debe ser fluida y verificable.
Modelo de defensa en profundidad de Nillion
La arquitectura de Nillion intenta combinar estos hilos en un sistema más componible. Su núcleo es Blind Computer, que permite que los datos permanezcan encriptados mientras se procesan en su interior. ejecución confiable respaldada por hardware ambientes. A diferencia de los sistemas basados puramente en conocimiento cero, este diseño admite cargas de trabajo de baja latencia y uso intensivo de computación. A diferencia de muchas redes TEE, Nillion aplica técnicas criptográficas adicionales, incluida la computación multipartita segura y el cifrado homomórfico, en torno a supuestos de hardware para reducir la dependencia de un único ancla de confianza.
El componente más distintivo es Blacklight. En lugar de tratar la certificación de enclave como un evento único, Blacklight presenta una red descentralizada de verificadores independientes que verifican continuamente si las cargas de trabajo privadas todavía ejecutan el código esperado en hardware no comprometido. Estos nodos Blacklight validan únicamente certificaciones criptográficas, sin acceso a los datos del usuario ni a la lógica de ejecución.
Woods dijo que este cambio se basó en las lecciones aprendidas al implementar la computación privada en la producción. “El cálculo privado sólo es útil si sigue siendo verificable después del lanzamiento”, afirmó. “Si las comprobaciones de integridad se realizan una vez y nunca se revisan, en realidad estás confiando en que nada sale mal. Blacklight convierte esa suposición en algo que la red puede monitorear y hacer cumplir con el tiempo”.
Desde la perspectiva de Nillion, la migración a Ethereum se trata menos de abandonar un ecosistema por otro y más de alineación. Ethereum proporciona liquidación global, componibilidad y una gran base de desarrolladores. La Capa 2 de Nillion actúa como una capa económica y de coordinación donde se apuesta $NIL, se asigna el trabajo de verificación y se distribuyen las recompensas. The Blind Computer ejecuta cargas de trabajo privadas, mientras que Blacklight garantiza que esas cargas de trabajo sigan siendo verificables mucho después de la implementación.
Antes de la migración, la red de Nillion ya había registrado un uso significativo, atendiendo a más de 111.000 usuarios, almacenando más de 635 millones de registros privados y ejecutando más de 1,4 millones de llamadas de inferencia privadas. Los partidarios argumentan que esta tracción demuestra una demanda real de computación privada en lugar de un interés puramente teórico.
Aplicaciones tempranas y señales de adopción
Esa demanda es visible en la gama de aplicaciones que ya se están desarrollando en la plataforma. Las herramientas privadas de IA, como nilGPT, procesan las indicaciones del usuario sin exponer un contexto sensible. Las plataformas de propiedad de datos como Rainfall permiten a las personas monetizar los conocimientos derivados de sus datos sin entregar registros sin procesar. Los proyectos centrados en la salud, incluidos HealthBlocks y MonadicDNA, utilizan Blind Computer para analizar datos genómicos o portátiles mientras los mantienen encriptados. Los experimentos orientados al consumidor, como el modelo “vapear para ganar dinero” de Puffpaw, se basan en el manejo de datos privados para alinear los incentivos sin comprometer la privacidad del usuario.
En conjunto, estas aplicaciones apuntan a un cambio más amplio. La infraestructura para preservar la privacidad no consiste simplemente en ocultar transacciones. Permite categorías de software completamente nuevas que serían poco prácticas o legalmente insostenibles en sistemas totalmente transparentes.
El camino por delante
A pesar de la tracción inicial, el escepticismo sigue estando justificado. Ampliar una red de verificación descentralizada no es trivial, y el escrutinio regulatorio puede intensificarse a medida que la computación privada se expande a la atención médica y las finanzas. Se seguirá probando la durabilidad de los sistemas basados en TEE y los incentivos deben ser suficientes para atraer a un conjunto diverso de operadores de nodos.
Para Woods, el desafío es el equilibrio. “El objetivo no es hacer que Ethereum sea privado por defecto”, dijo. “Se trata de hacer que la privacidad sea verificable allí donde se afirma. Sin eso, las aplicaciones permanecen expuestas o vuelven silenciosamente a una infraestructura confiable”.
esa vista se hace eco de los argumentos realizado por el cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, quien ha planteado la privacidad verificable como esencial para permitir aplicaciones sensibles sin una vigilancia generalizada. En conjunto, esas perspectivas sugieren que la privacidad no es un escape de la transparencia, sino un requisito previo para la próxima fase de Ethereum.
Por ahora, la migración de Nillion subraya un cambio más amplio dentro del ecosistema. La privacidad ya no se trata como una característica específica o un complemento opcional. A medida que la IA, la adopción empresarial y el cumplimiento normativo convergen, la capacidad de procesar datos confidenciales sin exponerlos puede convertirse en un requisito básico. Ya sea que Nillion surja en última instancia como una capa dominante o una de varias soluciones en competencia, su enfoque pone de relieve un consenso cada vez mayor. El futuro de Ethereum puede depender tanto de cerrar su punto ciego de privacidad como de escalar las transacciones.
