Evolución del cálculo de privacidad: reconstrucción de la infraestructura Web3 desde la sensibilidad y la especificidad

A principios de 2026, el campo de la privacidad en el mercado de activos criptográficos está experimentando una transformación silenciosa. La transición de las “herramientas anónimas” a la “infraestructura financiera digital” no es solo una tendencia del mercado, sino el resultado de una estructura de tres capas: madurez tecnológica, clarificación del entorno regulatorio y profundización de la participación institucional. Mientras que activos tradicionales de privacidad como Zcash y Monero muestran un rendimiento superior al del mercado, la mejora en la sensibilidad (capacidad de detección) y especificidad (precisión) de las tecnologías de privacidad está permitiendo la construcción de sistemas financieros más complejos y confiables.

Era Privacidad 2.0: Cómo la capacidad de cálculo transforma el diseño de la infraestructura financiera

El campo de la privacidad está atravesando un cambio de paradigma fundamental. En la etapa inicial (Privacidad 1.0), los proyectos se centraban principalmente en ocultar las rutas de transacción, con ejemplos representativos como Monero, Zcash en sus primeras fases y Tornado Cash. Las características de esta etapa eran la funcionalidad única, la falta de flexibilidad en el cumplimiento normativo y la capacidad limitada para manejar actividades financieras complejas.

Entre 2024 y 2025, las tecnologías de privacidad han avanzado a una etapa cualitativamente diferente. Los proyectos de nueva generación no solo ocultan datos, sino que también buscan realizar cálculos y colaborar en estado cifrado. Por ejemplo, Aztec Network implementa contratos inteligentes con privacidad en Ethereum mediante ZK Rollup, permitiendo a los desarrolladores definir en qué estado las transacciones son privadas o públicas a nivel de contrato. La flexibilidad en estos cálculos impulsa la transición de monedas de privacidad a infraestructura financiera.

Soluciones como la red de “cálculo ciego” propuesta por Nillion y la criptografía totalmente homomórfica (FHE) especializada en Zama enfatizan el almacenamiento y cálculo en estado no descifrable. Estas innovaciones tecnológicas no solo se limitan a blockchain, sino que también abarcan aplicaciones más amplias como inferencia de IA, compartición de datos empresariales y divulgación de información RWA.

Equilibrio entre sensibilidad regulatoria y especificidad tecnológica: estrategias de cumplimiento sostenibles

La restricción central que enfrenta el campo de la privacidad ha cambiado cualitativamente, pasando de la incertidumbre política a restricciones institucionales altamente definidas. La Unión Europea, con su “Reglamento Antilavado de Dinero (AMLR)”, y otras jurisdicciones principales, prohíben explícitamente que instituciones financieras y proveedores de servicios de activos criptográficos manejen “activos con fuerte anonimato”. La lógica principal de estas regulaciones no niega la tecnología blockchain en sí, sino que busca despojar a las transacciones anónimas de su atributo, aplicando KYC, rastreo de transacciones y reglas de viaje en la mayoría de los escenarios criptográficos.

En respuesta a esta mayor sensibilidad regulatoria, la industria está reestructurando su infraestructura hacia una “infraestructura de privacidad en cumplimiento”. Tras el incidente Tornado Cash, quedó claro que los diseños completamente anónimos e inauditables son insostenibles bajo los marcos anti-lavado de dinero globales. Desde 2025, los principales proyectos de privacidad están adoptando enfoques con diferentes niveles de especificidad:

Privacidad selectiva: Ofrece interfaces de cumplimiento a instituciones y exchanges. Zcash es un ejemplo típico, con un diseño que permite alternar entre direcciones transparentes (t-address) y direcciones privadas (z-address). Aunque inicialmente cuestionada por los defensores de la privacidad, esta estrategia se ha convertido en la mayor ventaja en el entorno regulatorio actual.

Privacidad auditables: Permiten divulgación selectiva mediante pruebas de conocimiento cero y claves de vista. Umbra proporciona una “capa oculta” que puede integrarse fácilmente en ecosistemas DeFi, sirviendo como capa de pagos con privacidad. La recaudación de más de 150 millones de dólares en octubre de 2025 confirma que este enfoque ha sido validado por el mercado.

Cumplimiento a nivel de reglas: Incorpora la lógica regulatoria directamente en el protocolo, demostrando cumplimiento mediante técnicas criptográficas. El intento de Railgun de limitar que direcciones sancionadas entren en pools de privacidad muestra que se busca un modelo sostenible en condiciones de restricciones reales, en lugar de una anonimidad total contraria a las regulaciones.

Las actitudes regulatorias también se subdividen, evolucionando de “¿Permitir la privacidad?” a “¿Qué tipo de privacidad permitir?”. Este cambio ha llevado a que la privacidad y la regulación pasen de ser opuestos a componentes tecnológicos de sistemas financieros verificables de próxima generación.

La inevitabilidad estructural de la institucionalización

La razón por la que la privacidad vuelve a ser un tema central no es una cuestión ideológica, sino una restricción práctica derivada del avance institucional. En sistemas financieros maduros, la completa transparencia en la asignación de activos, estrategias de transacción, estructuras de recompensa y relaciones comerciales es imposible. Aunque los libros de registros totalmente transparentes ofrecen ventajas en fases experimentales, en la participación a gran escala de instituciones, en realidad constituyen un obstáculo.

La privacidad no busca debilitar la regulación, sino facilitar la “transparencia selectiva” como premisa tecnológica. Esto permite que la divulgación para cumplimiento y la protección de secretos comerciales coexistan.

Al mismo tiempo, la maduración de las herramientas de análisis de datos en cadena reduce continuamente los costos de vincular direcciones con identidades reales. La exposición de riqueza ha aumentado claramente en los últimos dos años, generando problemas de extorsión, fraude y amenazas físicas. En este sentido, la “privacidad financiera” ha pasado de ser un derecho abstracto a una necesidad de seguridad tangible.

La integración de IA y Web3 también impone nuevas demandas de privacidad. En escenarios donde agentes participan en transacciones, ejecutan estrategias y colaboran cross-chain, el sistema debe no solo verificar el cumplimiento, sino también proteger los parámetros del modelo, la lógica de las estrategias y las preferencias del usuario. Estas necesidades no pueden satisfacerse solo con anonimato de direcciones, sino que dependen de tecnologías avanzadas como pruebas de conocimiento cero (ZKP), cálculo multipartito seguro (MPC) y criptografía totalmente homomórfica (FHE).

Características estratégicas de proyectos con alto potencial

Zcash: ejemplo de cumplimiento de privacidad

Zcash es uno de los proyectos más representativos en privacidad, pero su posición ha cambiado fundamentalmente. En contraste con Monero, que adopta una “anonimidad fuerte por defecto”, Zcash desde su nacimiento ha implementado una arquitectura de privacidad selectiva. A febrero de 2026, el token ZEC se cotiza a 288.08 dólares, con una capitalización de mercado de 4.76 mil millones de dólares.

Recientemente, la Fundación Zcash ha continuado impulsando actualizaciones criptográficas, incluyendo la adopción del sistema de pruebas Halo 2, que reduce significativamente los costos computacionales de las pruebas de conocimiento cero. Mejoras en wallets, herramientas de pago y módulos de cumplimiento están transformando el proyecto de “moneda anónima” a una “capa de pagos con privacidad”.

Aztec Network: capa de ejecución de privacidad en Ethereum DeFi

Aztec es actualmente uno de los proyectos más cercanos a la “infraestructura central” en privacidad. Utiliza Ethereum como capa segura y realiza contratos inteligentes con privacidad mediante ZK Rollup. Gracias a un diseño programable, los desarrolladores pueden definir en los contratos inteligentes la especificidad (precisión) de los cálculos.

Teóricamente, puede soportar estructuras financieras complejas como préstamos con privacidad, transacciones privadas y cofres DAO con privacidad. A largo plazo, su mayor valor potencial es convertirse en el “entorno de ejecución de privacidad” predeterminado en el ecosistema Ethereum.

Railgun: capa de intermediación de privacidad a nivel de protocolo

Railgun se distingue por no ser una cadena pública independiente, sino un protocolo que proporciona capacidades de privacidad a activos existentes. Los usuarios pueden cifrar activos como ERC-20 y NFT a través de pools de blindaje, sin necesidad de migrar a nuevas cadenas. Este modelo de “capa de intermediación de privacidad” reduce los costos de migración y facilita la integración con wallets y protocolos DeFi existentes.

El aumento en volumen de transacciones en 2025 refleja la demanda real de “obtener privacidad sin cambiar el ecosistema”. La adopción de métodos de interacción compatibles con regulaciones, en lugar de anonimidad total, busca un modelo sostenible.

Nillion / Zama: expansión de infraestructura de cálculo de privacidad

Nillion propone una red de “cálculo ciego” que enfatiza el almacenamiento y cálculo en estado cifrado. Zama se especializa en FHE, permitiendo que los contratos inteligentes ejecuten lógica directamente en datos cifrados.

Estos proyectos no solo se limitan a DeFi, sino que abarcan inferencia de IA, compartición de datos empresariales y divulgación de información RWA, cubriendo escenarios de aplicación más amplios. A largo plazo, se acercarán a la capa “HTTPS” de Web3, con un impacto que superará ampliamente a las monedas de privacidad tradicionales.

Arcium: “cerebro conjunto” para cálculo de privacidad en finanzas AI

Arcium busca no solo aplicaciones en cadenas, sino también en áreas sensibles como IA y finanzas. Integra MPC, FHE y ZKP en un marco unificado, ajustando dinámicamente la fuerza y rendimiento de la privacidad según la tarea. Esta innovación le ha permitido ser seleccionado en el programa NVIDIA Inception, enfocándose en escenarios de privacidad en IA.

Mediante la construcción de dark pools descentralizados, permite que grandes órdenes institucionales se emparejen en condiciones de privacidad total, evitando operaciones previas y manipulaciones de mercado.

Umbra: pionero en capa de pagos con privacidad en DeFi

Umbra se posiciona como una capa de pagos con privacidad fácilmente integrable en ecosistemas DeFi principales. Tras su éxito en Ethereum, ahora se expande a cadenas públicas de alto rendimiento como Solana.

Genera direcciones ocultas temporales e no vinculables, dificultando el rastreo de transacciones hacia las principales wallets. Incorpora activamente el concepto de “privacidad auditables”, asegurando espacio técnico para auditorías regulatorias. Este enfoque aumenta significativamente su potencial de adopción institucional.

MagicBlock: capa de ejecución de privacidad basada en TEE en Solana

MagicBlock ejemplifica la transición de herramientas de juegos en cadena a infraestructura de privacidad de alto rendimiento. Utiliza Rollup efímero basado en entornos de ejecución confiables (TEE), ofreciendo cálculos de privacidad con baja latencia y alto rendimiento en el ecosistema Solana.

En lugar de depender de pruebas de conocimiento cero complejas, ejecuta transacciones estándar de Solana dentro de zonas seguras de hardware como Intel TDX. Este enfoque “caja negra” verificable garantiza confidencialidad en cálculos y datos, acercándose a la velocidad nativa de la cadena.

Su diseño reduce significativamente las barreras de desarrollo y complementa las deficiencias estructurales de Solana en privacidad. Aunque depende de la confianza en el hardware, representa una vía pragmática que prioriza la utilidad y eficiencia en infraestructura de privacidad.

Perspectivas para 2026: madurez tecnológica en un entorno regulatorio estricto

De cara a 2026, la evolución en privacidad probablemente no será un crecimiento explosivo con alta volatilidad o narrativas fuertes, sino un avance más gradual y seguro en su penetración.

Evolución tecnológica: Las mejoras en ZKP, MPC y FHE continuarán, reduciendo cuellos de botella y barreras de desarrollo. La eficiencia en cálculos hará que las capacidades de privacidad se integren como módulos en cuentas, wallets, Layer 2 y sistemas cross-chain, convirtiéndose en opciones predeterminadas.

Estabilidad regulatoria: Los marcos regulatorios en las principales economías tenderán a estabilizarse. La implementación de leyes de mercado y regulaciones sobre stablecoins facilitará una mayor participación institucional en finanzas en cadena, impulsando la demanda de infraestructura de cumplimiento con privacidad. La privacidad dejará de ser un “punto de riesgo” para convertirse en un requisito esencial para la institucionalización en blockchain.

Aplicaciones invisibles: La privacidad se volverá cada vez más “invisible”. Los usuarios no necesariamente sabrán que usan protocolos de privacidad, pero sus activos, estrategias e identidades estarán protegidos por defecto. DeFi, agentes de IA, pagos RWA y colaboración empresarial en cadena considerarán la privacidad como condición previa, dejando atrás soluciones parche.

A largo plazo, el verdadero desafío en privacidad no será la existencia o ausencia de anonimato, sino la capacidad de demostrar continuamente la confiabilidad y el cumplimiento sin exponer datos. Esta capacidad de cálculo será la infraestructura final que permitirá a las finanzas criptográficas pasar de la experimentación a la madurez, simbolizando la integración de sensibilidad y especificidad, y fusionando requisitos regulatorios con libertad tecnológica.

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