Infraestructura de pila de IA descentralizada

Autor: Equipo de Bitroot

La cadena pública de Bitroot adopta una arquitectura EVM paralela optimista basada en la predicción de dependencias entre transacciones, y utiliza un Algoritmo de Agrupación Dinámica de Transacciones (D-TGA) para lograr paralelismo a nivel de instrucción en cargas de trabajo de IA; el rendimiento medido es 1.200 veces superior al de una EVM de un solo hilo, procesando más de 100.000 transacciones por segundo.

1. Resumen

En el contexto del rápido desarrollo de la IA y la cadena de bloques, Bitroot propone una infraestructura descentralizada de pila de IA (AI Stack), dedicada a construir una solución de ecosistema de IA de pila completa para el futuro. Este documento está dirigido a desarrolladores de cadena de bloques, investigadores de IA, inversores, desarrolladores de DApp y responsables de decisiones tecnológicas, y detalla la visión de Bitroot, las perspectivas de mercado, la arquitectura técnica y las innovaciones centrales. Bitroot combina plenamente las fortalezas de las tecnologías Web3 e IA, y construye una cadena pública optimizada con una arquitectura EVM paralela, con una red de entrenamiento distribuido y una red de inferencia integradas, además de un marco de interacción seguro y un entorno de ejecución confiable. Con ello logra la confirmación de derechos en cadena y la gestión segura de los activos de IA (grandes modelos, datos de entrenamiento, etc.), a la vez que reduce la barrera de entrada para los usuarios mediante computación multipartita (MPC) e inicio de sesión social.

Bitroot admite demandas de datos y cómputo a gran escala mediante una arquitectura de cadena de bloques altamente modular, lo que permite el escalado horizontal del ancho de banda de red y de la potencia de cómputo; al mismo tiempo, su capa integrada de interacción segura entre agentes de IA y contratos inteligentes garantiza una interacción confiable entre los modelos de IA y los activos en cadena.

2. Antecedentes

Figura 1: Panorama competitivo de los participantes en el mercado mundial de cómputo de IA

El mercado mundial de cómputo de IA está creciendo a un ritmo asombroso. Un informe de investigación de KVB indica que el mercado mundial de cómputo de IA alcanzó los 38.510 millones de dólares en 2023 y se espera que crezca hasta los 372.360 millones de dólares en 2031, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 33,5 %. De forma correspondiente, el mercado de Web3 y cadena de bloques también atraviesa un período de rápido crecimiento. Los datos muestran que el mercado mundial de tecnología Web3 y cadena de bloques tuvo un valor aproximado de 5.620 millones de dólares en 2024 y se proyecta que alcance los 109.210 millones de dólares en 2032, con una CAGR cercana al 45 % en ese período; el mercado de cadena de bloques Web3 por sí solo tuvo un valor de 2.800 millones de dólares en 2024, manteniendo una CAGR del 33,5 % entre 2025 y 2034. Este doble crecimiento demuestra que el cómputo de IA y la tecnología de cadena de bloques se refuerzan mutuamente e impulsan conjuntamente la próxima generación de la economía digital.

Sin embargo, el desarrollo de la IA enfrenta un cuello de botella central: los silos de datos y la protección de la privacidad limitan severamente la implementación de los proyectos de IA. Un informe de Gartner indica que el 83 % de los proyectos de IA se estancan por una calidad de datos insuficiente, mientras que más de 250 millones de TB de datos de usuarios se destruyen cada día debido a problemas de cumplimiento de privacidad. Las plataformas centralizadas tradicionales monopolizan el valor de los datos, pero no logran resolver adecuadamente problemas como las filtraciones de privacidad, los silos de datos y los altos costos de cómputo. Al mismo tiempo, los modelos de IA y la potencia de cómputo se han concentrado en manos de unas pocas empresas líderes. Según reportes de medios, OpenAI, Google DeepMind, Tesla y otros han invertido fuertemente para impulsar la I+D en IA, y Andrej Karpathy, miembro fundador de OpenAI, reveló que el costo de entrenamiento de GPT-4 fue de aproximadamente 100 millones de dólares. Este panorama centralizado no solo crea barreras a la innovación, sino que también genera una "brecha de cómputo": solo los gigantes de capital pueden costear el entrenamiento de modelos a gran escala.

Para abordar los desafíos anteriores, en la industria han surgido diversas exploraciones innovadoras. Las fuerzas emergentes representadas por DeepSeek han redefinido la estructura de costos y los estándares de eficiencia del entrenamiento e inferencia de IA mediante modelos grandes de código abierto. DeepSeek-R1, el modelo de razonamiento que DeepSeek abrió en 2025, utiliza una arquitectura algorítmica innovadora que permite una inferencia de alta calidad en hardware de consumo común, superando las limitaciones de la infraestructura de grado industrial. Más importante aún, su sucesor, DeepSeek-V3, se entrenó usando solo 2.048 GPU H800 con un costo de 5.576 millones de dólares, apenas una fracción del costo de entrenar GPT-4. Este avance demuestra la viabilidad de la ruta "entrenamiento distribuido + código abierto + optimización algorítmica", y abre posibilidades completamente nuevas para el cómputo de IA descentralizado. A la vez, la aplicación madura de arquitecturas como MoE (mezcla de expertos) permite dividir y computar modelos de forma colaborativa y eficiente en un entorno distribuido, lo que reduce aún más la carga computacional sobre cualquier nodo individual. Estos desarrollos tecnológicos permiten que clústeres de GPU no industriales participen en entrenamiento e inferencia de IA de alta calidad, creando las condiciones técnicas para construir una infraestructura de IA verdaderamente descentralizada, y también han impulsado una amplia exploración e inversión de la industria en sistemas de IA distribuidos y eficientes.

En resumen, la convergencia de la IA y la cadena de bloques se encuentra en una encrucijada crítica: por un lado, la explosión de la demanda de cómputo y modelos de IA nos obliga a construir plataformas de cómputo más abiertas y escalables; por otro, la cadena de bloques y Web3 aportan capacidades descentralizadas de confianza, seguridad y gestión de activos, creando las condiciones para la democratización y el desarrollo sostenible de la IA. La práctica del mercado ya ha revelado una tendencia de doble hélice: Web3 aporta a la IA la oportunidad de la soberanía de los datos y la confirmación de derechos sobre los activos, mientras que la IA inyecta en el ecosistema Web3 la fuerza motriz central de la inteligencia y la automatización. Es en este contexto donde se propone Bitroot, para abordar las oportunidades de mercado y los desafíos técnicos de la convergencia IA + cadena de bloques, y para sentar la piedra angular de la próxima generación de infraestructura inteligente.

3. El cambio de paradigma en el control de los activos de IA

En la industria tradicional de la IA, los datos y los modelos han estado durante mucho tiempo monopolizados y controlados por las grandes empresas tecnológicas. El valor de los datos aportados por los usuarios no puede distribuirse de forma justa, y los resultados del entrenamiento de modelos también son difíciles de retener para individuos o equipos pequeños. Este modelo ha llevado a una falta de mecanismos universales de confirmación de derechos y de comercio para los activos de IA (datos de entrenamiento, pesos de modelos, innovaciones algorítmicas, etc.). En el marco del movimiento Web3, está en marcha un cambio de paradigma para los activos de IA: los usuarios y desarrolladores pueden obtener la propiedad y los derechos de ingresos sobre datos y modelos a través de la cadena de bloques.

En primer lugar, la activación de los datos como activo se está convirtiendo en tendencia. Al registrar en cadena la procedencia y el historial de procesamiento de los datos, la cadena de bloques puede otorgar a los usuarios pruebas y derechos sobre sus datos. Por ejemplo, los protocolos descentralizados de nube de datos usan cadena de bloques + IA para construir una arquitectura de datos centrada en el usuario, colocando los datos personales de los usuarios en cadena para su gestión, y logrando así la confirmación de derechos y el uso rentable de la propiedad de los datos. Bitroot también admitirá datos en cadena a prueba de manipulación, la autorización/licencia y el comercio de datos de usuarios, y usará tokens para incentivar a los usuarios a aportar datos de alta calidad, resolviendo el antiguo problema de que el uso indebido de datos era difícil de responsabilizar.

En segundo lugar, la activación de los modelos como activo se está volviendo posible. Los parámetros y la estructura de un modelo grande pueden considerarse activos digitales; el marco de Bitroot lleva la publicación, el comercio y la invocación de modelos al ecosistema en cadena: los pesos del modelo se almacenan fragmentados mediante un esquema mejorado de reparto secreto de Shamir (umbral (t,n)=(3,5)), lo que admite inferencia con pesos agregados mediante un protocolo MPC fuera de cadena, mientras que los pesos originales nunca se exponen por completo. La implementación concreta es la siguiente:

1. Fragmentación de los pesos del modelo:

   • Sea la matriz de pesos del modelo W, dividida en n=5 partes
   • Usar un esquema de umbral (t,n)=(3,5) para generar las partes: {W₁, W₂, W₃, W₄, W₅}
   • Cualquier conjunto de t=3 partes puede reconstruir los pesos originales, pero menos de t partes no revelan información

2. Mecanismo de inferencia segura:

   • Solicitud de inferencia: req = (input_data, model_id)
   • Cómputo por fragmentos: cada nodo i calcula yᵢ = f(Wᵢ, input_data)
   • Agregación de resultados: output = MPC_Combine(y₁, y₂, ..., yₙ)
   • Verificación de conocimiento cero: Verify(output, req) → True/False

Además, está tomando forma un nuevo modelo de gestión de activos de IA basado en la gobernanza por tokens y los contratos inteligentes. Los contratos inteligentes pueden ejecutar automáticamente acuerdos de licencia de modelos y la distribución de beneficios, garantizando que los contribuyentes reciban una compensación justa. Por ejemplo, un modelo de IA de código abierto puede publicarse en cadena, y cada vez que el modelo se invoque o se comercialice, el contrato distribuirá automáticamente los ingresos entre las partes interesadas, como los proveedores de datos de entrenamiento y los diseñadores del modelo, según los términos previamente acordados. Este enfoque de "gestión descentralizada de activos" es fundamentalmente distinto de la compleja negociación tradicional, fuera de línea, de derechos de autor y licencias, y representa exactamente el tipo de innovación disruptiva que Web3 aporta al campo de la IA.

Por último, la combinación de tecnologías como la computación segura multipartita y el inicio de sesión social reducirá enormemente la barrera de participación en los activos de IA. La implementación concreta es la siguiente:

1. Generación de claves para el inicio de sesión social:

   • El usuario inicia sesión mediante Google OAuth
   • El sistema genera una clave de sesión: session_key = HASH(oauth_token)
   • Se genera una clave privada usando MPC: sk = MPC_Gen(session_key, Google_OAuth)
   • La clave pública se coloca en cadena: pk = KeyGen(sk)

2. Firma de operaciones en cadena:

   • Datos de la transacción: tx_data = (operation, parameters, timestamp)
   • Firma MPC: σ = MPC_Sign(sk, tx_data)
   • Verificación en cadena: Verify(σ, tx_data) → True/False

3. Garantías de seguridad:

   • La clave privada nunca se expone por completo: sk = MPC_Share(sk₁, sk₂, ..., skₙ)
   • Firmas de umbral: cualesquiera t nodos pueden generar una firma válida
   • Pruebas de conocimiento cero: demuestran la validez de la firma sin revelar información de la clave privada

Este diseño permite que los usuarios comunes adopten fácilmente el ecosistema descentralizado de activos de IA, garantizando a la vez la seguridad y la usabilidad del sistema. En resumen, el paso de los activos de IA del control centralizado a un modelo de cadena de bloques + criptoeconomía está redefiniendo las reglas de distribución del valor de los datos y los modelos.

4. Web3 como infraestructura distribuida para el desarrollo de la inteligencia artificial

La tecnología de cadena de bloques y el paradigma Web3 que ha engendrado proporcionan una infraestructura distribuida teóricamente completa y técnicamente viable para la evolución de los sistemas de inteligencia artificial. Mediante un análisis sistemático de esta sinergia tecnológica, pueden identificarse varias dimensiones clave y complementarias:

En primer lugar, los mecanismos descentralizados de confianza distribuida aportan una transparencia y verificabilidad sin precedentes a los procesos de decisión de los sistemas de IA. En las arquitecturas de IA centralizadas tradicionales, tanto el entrenamiento como la inferencia del modelo siguen siendo una "caja negra", carente de un canal efectivo de auditoría externa, lo que no solo plantea problemas de confianza sino que también dificulta la aceptación social amplia de los sistemas de IA. El paradigma Web3, mediante mecanismos de prueba criptográfica y tecnología de registro distribuido, permite que cada paso de un proceso de inferencia de IA sea registrado, verificado y rastreado. Bitroot implementa un marco de verificación de cómputo basado en pruebas de conocimiento cero (ZKP), combinado con un mecanismo de compromiso por hash, estableciendo una cadena de cómputo completa y verificable desde los datos de entrenamiento hasta los resultados de inferencia, lo que garantiza la verificabilidad y la inmutabilidad del comportamiento de los sistemas de IA.

En segundo lugar, el modelo de propiedad tokenizada resuelve el problema de la atribución de recursos y la distribución del valor en el ecosistema de IA. El paradigma Web3, mediante primitivas criptográficas y contratos inteligentes, proporciona derechos de propiedad claramente definidos y mecanismos de comercio basados en reglas para los activos digitales. Bajo este marco, los pesos de los modelos, los datos de entrenamiento y los recursos de cómputo pueden cuantificarse como activos en cadena, logrando la captura de valor multipartita mediante mecanismos de control de acceso y distribución de derechos precisamente definidos. El protocolo de tokenización de activos de Bitroot admite una división de grano fino entre derechos de uso y derechos de ingresos y, sobre la base de técnicas criptográficas como el reparto secreto de Shamir, logra una gestión en cadena del ciclo de vida completo de la propiedad intelectual de los modelos, construyendo así una economía de recursos de IA justa y eficiente.

En tercer lugar, los mecanismos de incentivo económico basados en la teoría de juegos aportan el fundamento teórico y la ruta práctica para la colaboración distribuida de IA a gran escala. La innovación central de las redes de cadena de bloques consiste en vincular los incentivos económicos con la seguridad del protocolo, resolviendo el problema de compatibilidad de incentivos presente en los sistemas distribuidos tradicionales. En el campo del cómputo de IA, Bitroot implementa un marco de grano fino para cuantificar contribuciones y distribuir incentivos: mediante funciones aleatorias verificables (VRF) y algoritmos de evaluación multidimensionales, cuantifica la contribución computacional de un nodo, la calidad de sus datos y su comportamiento en la red durante el entrenamiento y la inferencia en métricas objetivas, y distribuye las recompensas económicas en consecuencia. La investigación empírica muestra que este enfoque basado en el diseño de mecanismos puede incentivar eficazmente a los poseedores de cómputo a participar en la red a largo plazo y, mediante mecanismos antitrampa, previene la falsificación de recursos y los ataques de colusión, lo que respalda la operación sostenible de sistemas de IA complejos en un entorno descentralizado.

Por último, una arquitectura modular y componible ofrece un espacio de innovación sin precedentes en la pila tecnológica de IA. El paradigma Web3, mediante especificaciones de interfaz claramente definidas y protocolos de interoperabilidad, logra una integración fluida y la reutilización funcional entre distintos componentes. Bitroot adopta interfaces de contratos inteligentes compatibles con los estándares ERC, combinadas con protocolos de comunicación entre cadenas, de modo que los modelos de IA, los conjuntos de datos y los servicios de cómputo pueden descubrirse, invocarse y componerse como componentes estandarizados en la red de cadena de bloques. Esta característica arquitectónica no solo reduce enormemente el costo de desarrollo de las aplicaciones de IA, sino que también crea un ecosistema de innovación "estilo Lego", que permite a los desarrolladores construir rápidamente sistemas de IA complejos a partir de componentes existentes. Por ejemplo, las aplicaciones de finanzas descentralizadas dentro del ecosistema de Bitroot pueden integrar directamente modelos predictivos en cadena para la evaluación de riesgos; las plataformas de tokens no fungibles pueden conectarse sin problemas a servicios de IA generativa; y las organizaciones autónomas descentralizadas pueden usar modelos de decisión en cadena para optimizar sus procesos de gobernanza.

En resumen, la pila tecnológica Web3 proporciona a los sistemas de inteligencia artificial una infraestructura distribuida impulsada por garantías criptográficas, incentivos económicos y diseño modular, que resuelve de raíz las limitaciones inherentes de los sistemas de IA tradicionales en cuanto a transparencia, eficiencia en la asignación de recursos y vitalidad innovadora. Es bajo la guía de este marco teórico que Bitroot está construyendo una red de cómputo descentralizada para la próxima generación de aplicaciones de IA.

5. Cómo la IA potencia el ecosistema Web3

El avance de la tecnología de IA, a su vez, potenciará profundamente el ecosistema Web3, dando lugar a numerosos escenarios de aplicación nuevos. En primer lugar, se reforzarán la automatización y la optimización de los contratos inteligentes. La IA puede realizar análisis de seguridad y detección de vulnerabilidades sobre el código de los contratos inteligentes, mejorando la seguridad de los contratos; al mismo tiempo, los agentes de IA pueden ejecutar automáticamente estrategias complejas, como ajustar dinámicamente parámetros del protocolo o realizar creación de mercado automatizada, haciendo que los sistemas de finanzas descentralizadas sean más flexibles y eficientes. En segundo lugar, el análisis inteligente de datos y los servicios de oráculo: los modelos de IA pueden integrarse en oráculos fuera de cadena, llevando resultados de análisis de datos a gran escala y en tiempo real (como pronósticos de mercado y evaluaciones de riesgo) a la toma de decisiones en cadena; los mercados de predicción descentralizados también pueden usar IA para generar cuotas e informes de análisis más precisos.

En tercer lugar, la interacción con el usuario y la inteligencia de las DApp. Los agentes conversacionales de IA, los sistemas de recomendación y las identidades virtuales pueden mejorar la experiencia de usuario de las DApp. Por ejemplo, los proyectos de metaverso en cadena pueden usar contenido generado por IA e interacción conversacional para ofrecer experiencias virtuales más ricas; las comunidades descentralizadas pueden usar IA para asistir en las decisiones de gobernanza o sintetizar la opinión de la comunidad. La función de procedencia de datos de razonamiento que destaca DeepSeek-R1 se alinea bien con la filosofía Web3: Web3 puede registrar cada paso del razonamiento de la IA, aportando confiabilidad a todo el proceso de decisión inteligente. Bitroot admite registrar los pasos de razonamiento de la IA en cadena como un registro permanente, de modo que cuando se citan resultados de IA dentro de una comunidad descentralizada o una DAO, todos los miembros pueden verificar la lógica algorítmica, lo que refuerza la confianza colaborativa.

Por último, los modelos de IA están surgiendo como servicios componibles dentro del ecosistema Web3. En la cadena de Bitroot, los grandes modelos pueden conectarse a otros ecosistemas mediante puentes o interfaces entre cadenas, permitiendo que más DApp disfruten de capacidades de IA. De forma similar al ecosistema de DeepSeek, Bitroot promoverá el código abierto y la colaboración en torno a los grandes modelos: los desarrolladores podrán simplemente invocar un "microservicio" de IA existente, o compartir con la comunidad un modelo de desarrollo propio como recurso, logrando la democratización de los servicios de IA. En síntesis, el impulso de la IA sobre Web3 es bidireccional: la IA eleva el nivel de inteligencia de los sistemas Web3, mientras que la arquitectura descentralizada brinda a la IA nuevo respaldo en términos de datos y cómputo; es sobre la base de esta doble sinergia que Bitroot ofrece un fundamento innovador para el ecosistema futuro.

6. Arquitectura técnica

La cadena pública de Bitroot adopta una arquitectura EVM paralela innovadora, profundamente optimizada para cargas de trabajo de IA. Las cadenas públicas tradicionales suelen tener un único motor de ejecución para procesar transacciones, lo que se convierte en un cuello de botella de rendimiento bajo las exigencias del entrenamiento y la inferencia de IA. Mediante la ejecución paralela con múltiples motores (una EVM multihilo/fragmentada), Bitroot permite que varias instancias de EVM se ejecuten simultáneamente en distintos fragmentos o hilos, aumentando así el rendimiento de forma lineal. En términos arquitectónicos, Bitroot divide la red en varias capas: la capa de consenso, la capa de ejecución, la capa de almacenamiento y la capa de cómputo de IA.

En la capa de consenso, Bitroot introduce de forma innovadora un mecanismo de consenso PoUW (Proof of Useful Work, prueba de trabajo útil), que convierte la competencia de cómputo de las cadenas de bloques tradicionales en valiosas contribuciones de cómputo de IA. Mediante una arquitectura paralela multidimensional (paralelismo de datos + paralelismo de modelo + paralelismo de pipeline), se permite que poseedores de cómputo comunes participen en el entrenamiento de grandes modelos, agregando cómputo fragmentado en un conjunto de cómputo comparable al de un gran centro de datos, y logrando una verdadera descentralización del entrenamiento de modelos.

La capa de ejecución adopta una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), que descompone los grandes modelos en múltiples subredes "expertas", reduciendo significativamente el costo computacional. También ha diseñado una innovadora arquitectura híbrida de ejecución en cadena/fuera de cadena, que usa tecnología de canales de estado de IA para trasladar grandes cantidades de cómputo intermedio fuera de cadena y colocar solo puntos de control con resúmenes de estado en cadena, reduciendo la carga en cadena. Mediante el entrenamiento con precisión mixta FP8/FP16, se logra reducir los requisitos de memoria en un 60 %, permitiendo que más dispositivos comunes participen en el cómputo de IA.

En materia de seguridad de datos y protección de la privacidad, Bitroot ha construido una cadena de cómputo verificable con ZKP completa: un marco de verificación de cómputo basado en pruebas de conocimiento cero (ZKP), combinado con un mecanismo de compromiso por hash, establece una cadena de cómputo completa y verificable desde los datos de entrenamiento hasta los resultados de inferencia. Todos los pasos intermedios de la inferencia de IA se registran en cadena, y cualquiera puede verificar la lógica algorítmica, resolviendo por completo el "problema de la caja negra" de los sistemas de IA tradicionales. Mediante un mecanismo de confirmación de derechos de datos en cadena, se otorga a los usuarios pruebas y derechos sobre sus datos y, combinado con computación segura multipartita (MPC) y un entorno de ejecución confiable (TEE), se puede desbloquear el valor de los datos protegiendo la privacidad.

En cuanto a la gestión de activos y la distribución de valor, Bitroot ha desarrollado un innovador protocolo de tokenización de activos, que cuantifica los pesos de los modelos, los datos de entrenamiento y similares como activos en cadena, logrando una gestión en cadena de la propiedad intelectual de los modelos durante todo su ciclo de vida. Los contratos inteligentes ejecutan automáticamente los acuerdos de licencia de modelos y la distribución de beneficios, garantizando que todos los contribuyentes (proveedores de datos, diseñadores de modelos, etc.) reciban una compensación justa.

En el nivel de servicio de inferencia, Bitroot ha construido una red de inferencia distribuida, que usa tecnología de división de modelos para distribuir grandes modelos entre distintos nodos para su ejecución colaborativa. Mediante la implementación de una caché de inferencia de tres niveles (resultados calientes / representaciones intermedias / pesos distribuidos), la latencia de inferencia se reduce sustancialmente. Combinado con mecanismos de incentivo económico, cualquier nodo puede participar en la prestación de servicios de inferencia globalizados. Para garantizar la confiabilidad de los resultados de inferencia, se ha diseñado un mecanismo de consenso con verificación múltiple: las solicitudes de inferencia clave se distribuyen a varios nodos independientes para su ejecución, y se usa una votación mayoritaria ponderada para determinar el resultado final. Los metadatos clave de todas las invocaciones de inferencia se almacenan en cadena, logrando un registro de auditoría a prueba de manipulación y ofreciendo una trazabilidad de responsabilidad completa para las decisiones críticas.

En cuanto a la optimización del rendimiento, el motor EVM paralelo de Bitroot, mediante un consenso Pipeline BFT optimizado, aumenta el TPS entre 800 y 1.000 veces, y la ejecución paralela con múltiples motores logra un aumento lineal del rendimiento. También extiende un conjunto de instrucciones dedicado a IA (TENSOR_OPS, MATMUL, ATTENTION, etc.), lo que permite a la EVM procesar cargas de trabajo de IA de forma eficiente.

En cuanto a la experiencia de usuario, Bitroot ofrece inicio de sesión social basado en computación multipartita: los usuarios pueden crear una identidad en cadena con un solo clic usando una cuenta social conocida, mientras que el sistema genera y gestiona las claves privadas en segundo plano mediante MPC. Una API estandarizada hace que invocar modelos de IA sea tan simple como usar una API tradicional, con contratos inteligentes que gestionan automáticamente la verificación de permisos y la liquidación de tarifas.

En materia de seguridad, se ha diseñado un marco de seguridad para la interacción entre IA y contratos inteligentes, que exige que toda llamada que un agente de IA haga a un contrato inteligente vaya acompañada de una prueba verificable que demuestre que la decisión se basa en un modelo y unos datos específicos. Admite modos de divulgación controlable del modelo y de verificación multipartita, y ha desarrollado una interfaz estandarizada de contratos de IA que especifica los formatos de datos y las convenciones de firma.

• La capa de consenso adopta un diseño modular y escalable: de forma similar a la idea de la red de consenso distribuida de 0G Chain, Bitroot puede agregar dinámicamente grupos de consenso según sea necesario, logrando un escalado horizontal del ancho de banda y del TPS.
• La capa de ejecución consta de múltiples EVM paralelas, cada una de las cuales puede ejecutar de forma independiente transacciones de contratos inteligentes y tareas de IA. Se ha diseñado un planificador paralelo dedicado, responsable de encauzar las transacciones y distribuirlas a los distintos motores de ejecución, garantizando un uso eficiente de los recursos del nodo.
• La capa de almacenamiento usa una combinación de redes descentralizadas de almacenamiento de datos (como IPFS/Filecoin) y una base de datos de estado en cadena. Los pesos de los grandes modelos y los datos de entrenamiento se almacenan en redes de almacenamiento descentralizadas, y solo se mantiene en cadena un hash resumen; esto garantiza la durabilidad de los datos a la vez que reduce la carga en cadena.
• La capa de cómputo de IA es una de las innovaciones clave de Bitroot, y comprende las redes de nodos de entrenamiento e inferencia distribuidas (véanse los capítulos 7 y 8). Estos nodos participan en la red depositando tokens y son recompensados en función de su contribución de cómputo. Se usa un sistema de identidad basado en TSS-MPC para garantizar que los proveedores de cómputo puedan conectarse de forma segura; también se admite el uso de un entorno de ejecución confiable (como Intel SGX), para garantizar que observadores externos no puedan robar la privacidad de los modelos.

En cuanto a las especificaciones de protocolo, Bitroot mantiene la compatibilidad con la EVM, lo que permite que los contratos inteligentes y las herramientas del ecosistema Ethereum existente migren sin problemas. A la vez, para admitir tareas de IA, se incorporan a la EVM varias instrucciones de oráculo nuevas y protocolos de comunicación entre cadenas, usados para obtener índices de datos de entrenamiento, verificar actualizaciones de modelos subidas por los nodos, etc. En materia de seguridad de red, Bitroot introduce un mecanismo de consenso híbrido: combina la prueba de participación (PoS) con una prueba de trabajo útil (PoUW) verificada; esta última permite que los nodos compitan por el derecho a registrar bloques completando tareas válidas de cómputo de IA, mejorando el beneficio social de la potencia de cómputo de la red.

En cuanto al rendimiento, se llevó a cabo una validación integral en un entorno de red de prueba basado en un clúster AWS c6i.32xlarge (32 núcleos / 64 GB de RAM). Los resultados de las pruebas muestran que Bitroot alcanza 3.200 TPS en un solo fragmento, escalando linealmente hasta 25.600 TPS al escalar horizontalmente a 8 fragmentos, con una latencia de confirmación de transacciones estable en 1,2 segundos. Este rendimiento se beneficia de la innovadora arquitectura de ejecución paralela y del diseño de escalado modular. Al mismo tiempo, el nuevo modelo de incentivos y el mecanismo de gobernanza garantizan que los participantes se centren en cargas de trabajo de IA de alto valor en lugar de en una simple competencia por cómputo, un enfoque de espíritu similar a cómo 0G Chain se adapta a los escenarios de IA. En conjunto, la arquitectura de Bitroot equilibra alto rendimiento, baja latencia y seguridad, construyendo una red de cómputo descentralizada concebida específicamente para la IA.

7. Motor EVM paralelizado de alto rendimiento: consenso y ejecución optimizados en múltiples dimensiones

La innovación central de Bitroot radica en el diseño de un motor de consenso y ejecución de alto rendimiento basado en un modelo de procesamiento paralelo, que supera las limitaciones de la ejecución en serie de una EVM tradicional. Este capítulo detalla los fundamentos teóricos y la implementación de ingeniería de la arquitectura del sistema.

7.1 Consenso de alto rendimiento: un protocolo tolerante a fallas bizantinas con pipeline optimizado

Sobre la base de la teoría de tolerancia a fallas bizantinas, Bitroot implementa un innovador mecanismo Pipeline BFT que mejora significativamente la eficiencia de confirmación de bloques al descomponer con precisión el proceso de consenso y superponer sus etapas. Esta sección presenta primero una definición formal y luego ofrece una demostración rigurosa de seguridad y vitalidad.

7.1.1 Arquitectura de consenso BFT con pipeline

Definición 1 (protocolo Pipeline BFT). Pipeline BFT es un protocolo de consenso de cuatro etapas, definido como una tupla $Π_{PBFT} = (Σ, S, T, O)$, donde:

• $Σ$ es el espacio de mensajes, que contiene mensajes de tipo $\{PROPOSE, PREVOTE, PRECOMMIT, COMMIT\}$
• $S$ es el espacio de estados; cada nodo validador $v_i$ mantiene un estado $s_i \in S$
• $T: S \times Σ \rightarrow S$ es la función de transición de estado
• $O: S \rightarrow Σ$ es la función de salida

La red de validadores se modela como un conjunto $V = \{v_1, v_2, ..., v_n\}$, donde cada validador $v_i$ puede ser honesto o bizantino, con un máximo total de $f = \lfloor (n-1)/3 \rfloor$ nodos bizantinos.

En los protocolos de consenso BFT tradicionales, un bloque debe pasar por un ciclo de consenso completo antes de que pueda procesarse el siguiente, lo que genera una pérdida de tiempo significativa. Pipeline BFT, en cambio, descompone el procesamiento de bloques en cuatro etapas precisamente definidas y permite procesar varios bloques en paralelo:

Algoritmo 1: protocolo de consenso Pipeline BFT

Fundamentos del protocolo:

El protocolo de consenso de BRT se construye sobre un conjunto de validadores V = {v₁, v₂, ..., vₙ}, que contiene n nodos validadores, y el sistema puede tolerar como máximo f nodos bizantinos. El protocolo avanza en la altura de bloque h, y cada altura comprende cuatro etapas de consenso: la etapa de propuesta (PROPOSE), la etapa de prevotación (PREVOTE), la etapa de preconfirmación (PRECOMMIT) y la etapa de confirmación (COMMIT).

Cada nodo validador mantiene un espacio de estado completo, que incluye un mapeo de la altura que se está procesando actualmente, la etapa de consenso actual, los bloques pendientes, los registros de votación, la información del conjunto de validadores y la configuración de tiempo de espera de cada etapa. En conjunto, este estado constituye la estructura de datos básica del protocolo de consenso.

Especificación de las etapas de consenso:

En la etapa de propuesta, el proponente seleccionado por un algoritmo determinista es responsable de crear un nuevo bloque. El proponente genera el bloque B_h mediante la función create_block y difunde un mensaje de propuesta que contiene el contenido del bloque y su firma. El sistema establece un tiempo de espera razonable para la etapa de propuesta, lo que garantiza que el protocolo pueda pasar oportunamente a la siguiente etapa si el proponente falla.

En la etapa de prevotación, una vez que los validadores reciben una propuesta válida, difunden un mensaje de prevotación que contiene el hash del bloque y su firma. Cuando el sistema recopila 2f+1 prevotos, esto indica que el bloque ha recibido suficiente respaldo de los validadores y puede pasar a la etapa de preconfirmación. Si la etapa de prevotación agota su tiempo de espera, los validadores difunden un prevoto vacío y pasan a la etapa de preconfirmación.

La etapa de preconfirmación exige que los validadores hayan recibido 2f+1 prevotos antes de difundir un mensaje de preconfirmación. Cuando el sistema recopila 2f+1 preconfirmaciones, esto indica que el bloque ha recibido confirmación final y puede pasar a la etapa de confirmación. Si la etapa de preconfirmación agota su tiempo de espera, el sistema inicia un cambio de vista y reinicia el proceso de consenso.

La etapa de confirmación es la etapa final del consenso: una vez que el sistema ha recopilado 2f+1 preconfirmaciones, ejecuta y confirma el bloque, incrementa la altura de bloque y comienza una nueva ronda de consenso. Este proceso garantiza la finalidad del bloque y la atomicidad de la transición de estado.

Mecanismo de procesamiento paralelo:

El protocolo de BRT admite el procesamiento paralelo en varias alturas: cuando un nodo se encuentra en la etapa de preconfirmación o de confirmación, si ya ha recibido una propuesta para la siguiente altura, puede iniciar simultáneamente el proceso de consenso de esa siguiente altura. Cada instancia paralela mantiene un espacio de estado independiente, lo que garantiza que los procesos de consenso en distintas alturas no interfieran entre sí. Este mecanismo de procesamiento paralelo aumenta significativamente el rendimiento del sistema.

Garantías de seguridad:

El protocolo garantiza la seguridad mediante un umbral de votación de 2f+1: cualquier bloque debe recibir el respaldo de más de 2/3 de los validadores para ser confirmado. Todos los mensajes se verifican por firma, lo que garantiza su autenticidad e inmutabilidad. El sistema usa el bloqueo por hash de bloque para garantizar que todos los validadores alcancen consenso sobre el mismo bloque.

En cuanto a la vitalidad, el protocolo maneja los retrasos de red y las fallas de nodos mediante un mecanismo de tiempo de espera en cada etapa. Cuando el proceso de consenso se estanca, el sistema reinicia el consenso mediante un mecanismo de cambio de vista. Los validadores pueden emitir un voto vacío tras un tiempo de espera, lo que garantiza que el proceso de consenso pueda continuar.

Optimizaciones de rendimiento:

El protocolo emplea varias optimizaciones para mejorar el rendimiento. Para el paso de mensajes, usa hashes de bloque en lugar de bloques completos para reducir el consumo de ancho de banda de red. El sistema admite la verificación por lotes de mensajes para mejorar la eficiencia de procesamiento. El mecanismo de procesamiento paralelo permite procesar simultáneamente varias alturas de bloque, aumentando el rendimiento del sistema sin sacrificar la seguridad.

Figura 2: diagrama de flujo del consenso Pipeline BFT, que muestra el flujo principal y el mecanismo de procesamiento paralelo

7.1.2 Configuración y optimización de los parámetros de consenso

Los parámetros centrales de Pipeline BFT se han probado y ajustado rigurosamente para equilibrar rendimiento, seguridad y consumo de recursos:

1. Parámetros de temporización:

   • Intervalo de generación de bloques: 400 ms
   • Tiempo de espera de prevotación: 200 ms
   • Tiempo de espera de preconfirmación: 200 ms
   • Tiempo de espera de confirmación: 200 ms
   • Tiempo de espera de cambio de vista: $\Delta_{view} = 2000ms \cdot (1+round)$, donde $round$ es la ronda de vista actual
   • Intervalo de latido (heartbeat): 100 ms

2. Constantes de consenso:

   • Umbral de quórum: $Q = \lfloor 2n/3 \rfloor + 1$, donde $n$ es el número total de nodos validadores
   • Número máximo de bloques en paralelo: $P_{max} = 3$
   • Tamaño máximo de bloque: $B_{max} = 8MB$
   • Máximo de transacciones por bloque: $T_{max} = 65.536$
   • Profundidad del pipeline: $D = 4$ (el número de bloques en distintas alturas que pueden procesarse simultáneamente)
   • Condición de activación del cambio de vista: $R_{max} = 3$ tiempos de espera consecutivos sin progreso

3. Límites de recursos:

   • Máximo de conexiones por nodo validador: $C_{max} = 500$
   • Tamaño del grupo de búferes de mensajes: $M_{buf} = 10.000$
   • Capacidad de la caché de bloques: $B_{cache} = 1.000$
   • Capacidad máxima del conjunto de votos: $V_{max} = 100.000$ por altura

Este diseño usa una estrategia de doble búfer para lograr las siguientes optimizaciones clave:

• Transiciones de etapa asíncronas: los nodos validadores usan replicación de máquina de estados para lograr el procesamiento paralelo de bloques en distintas alturas sin sacrificar la seguridad
• Planificación de mensajes optimizada: implementa una cola de mensajes priorizada por altura (HMPT, Height-Mapped Priority Transit), que garantiza que los mensajes se procesen estrictamente en orden y evita el livelock y la regresión de bloques
• Separación entre consenso por lotes y ejecución: una sola ronda de consenso puede agregar y procesar varias propuestas de bloque, desacoplando el consenso de red, intensivo en E/S, de la ejecución, intensiva en CPU, y equilibrando el uso de los recursos del sistema
• Escalado de rendimiento no lineal: las mediciones muestran que, manteniendo constante el número de nodos validadores, Pipeline BFT puede mejorar la tasa de generación de bloques entre 2,7 y 3,4 veces respecto del PBFT tradicional

7.1.3 Demostración de seguridad y vitalidad

Pipeline BFT ofrece garantías matemáticas rigurosas de seguridad (Safety) y vitalidad (Liveness). A continuación se presenta una demostración formal completa:

Teorema 1 (seguridad). En un entorno de red asíncrono, si el número de nodos bizantinos del sistema no supera $f = \lfloor (n-1)/3 \rfloor$, entonces Pipeline BFT garantiza que, para cualquier altura de bloque $h$, todos los nodos honestos coincidirán en el mismo valor de bloque. Formalmente:

Para cualesquiera dos nodos honestos $v_i$ y $v_j$, si $v_i$ confirma el bloque $B$ en la altura $h$ y $v_j$ confirma el bloque $B'$ en la altura $h$, entonces $B = B'$.

Demostración: Por contradicción, supongamos que existen dos bloques $B_1 \neq B_2$, ambos confirmados por nodos honestos en la altura $h$.

Según el protocolo Pipeline BFT, que el bloque $B_1$ sea confirmado implica que existen $Q_1 = \lfloor 2n/3 \rfloor + 1$ nodos que enviaron el mensaje de preconfirmación $\langle PRECOMMIT, h, H(B_1), \sigma_i \rangle$. De forma similar, que el bloque $B_2$ sea confirmado implica que existen $Q_2 = \lfloor 2n/3 \rfloor + 1$ nodos que enviaron el mensaje de preconfirmación $\langle PRECOMMIT, h, H(B_2), \sigma_j \rangle$.

Consideremos la intersección de estos dos conjuntos de nodos: $|Q_1 \cap Q_2| = |Q_1| + |Q_2| - |Q_1 \cup Q_2| \geq 2(\lfloor 2n/3 \rfloor + 1) - n$.

Dado que $\lfloor 2n/3 \rfloor \geq 2n/3 - 1$, tenemos $|Q_1 \cap Q_2| \geq 2(2n/3 - 1 + 1) - n = 4n/3 - n = n/3$.

Como hay como máximo $f = \lfloor (n-1)/3 \rfloor < n/3$ nodos bizantinos, el conjunto $Q_1 \cap Q_2$ debe contener al menos un nodo honesto, denotado $v_h$.

Esto significa que el nodo honesto $v_h$ emitió un voto de preconfirmación tanto para $B_1$ como para $B_2$. Pero según el protocolo, un nodo honesto solo enviará un mensaje $PRECOMMIT$ para una única propuesta de bloque en una altura dada dentro de una vista. Esto es una contradicción.

Por lo tanto, es imposible que dos bloques diferentes sean confirmados por distintos nodos honestos en la misma altura, lo que demuestra la seguridad. $\blacksquare$

Teorema 2 (vitalidad). Bajo un modelo de red parcialmente síncrono, si el número de nodos bizantinos no supera $f = \lfloor (n-1)/3 \rfloor$, entonces Pipeline BFT garantiza que el sistema eventualmente alcanzará consenso sobre un nuevo bloque. Formalmente:

Existe algún instante de tiempo $T$ tal que, para cualquier altura $h$, todos los nodos honestos eventualmente confirmarán algún bloque válido en la altura $h$.

Demostración: En el modelo de red parcialmente síncrona, existe un Instante de Estabilización Global (GST) a partir del cual el retraso de red tiene una cota superior $\Delta$. Después del GST, el sistema eventualmente alcanzará consenso para cualquier altura $h$.

Consideremos el proceso de consenso después del GST:

1. Garantía de rotación de vista: según el protocolo, si no se alcanza el consenso antes del tiempo de espera en la vista $v$, el sistema entra en un cambio de vista:

   • Cada nodo honesto difunde $\langle VIEW-CHANGE, h, v+1, P_{last}, \sigma_i \rangle$ tras agotar su tiempo de espera, donde $P_{last}$ es la propuesta de bloque por la que el nodo ya prevotó en la vista $v$.
   • Una vez que se han recopilado $\lfloor 2n/3 \rfloor + 1$ mensajes VIEW-CHANGE válidos, el nodo entra en la vista $v+1$.

   Dado que el número de nodos honestos es al menos $n - f \geq 2n/3 + 1$, se garantiza que el cambio de vista se complete, asegurando que todos los nodos honestos eventualmente entren en la misma vista nueva.

2. Honestidad eventual del proponente: en la vista $v$, el proponente del bloque está determinado por la función $proposer(h, v) = v_i$ donde $i = (h + v) \mod n$. Como hay como máximo $f < n/3$ nodos bizantinos, al menos una de cada tres vistas consecutivas tendrá un proponente honesto.

3. El consenso se alcanza eventualmente: cuando el proponente de la vista $v$ es honesto:

   • El proponente crea un bloque válido $B_h$ y lo difunde
   • Después del GST, todos los nodos honestos reciben la propuesta en un tiempo máximo de $\Delta$
   • Todos los nodos honestos envían un mensaje $PREVOTE$ tras la verificación, y se recopilan suficientes $PREVOTE$ en un tiempo máximo de $2\Delta$
   • Luego se envía un mensaje $PRECOMMIT$, y se recopilan suficientes $PRECOMMIT$ en un tiempo máximo de $3\Delta$
   • Finalmente, la confirmación se completa en un tiempo de $4\Delta$

Análisis de complejidad temporal: en el peor caso, pueden necesitarse 3 vistas antes de seleccionar un proponente honesto; cada vista espera como máximo el tiempo de espera de vista $\Delta_{view}$, más el tiempo de finalización del consenso $4\Delta$, para un tiempo total de $T_{total} \leq 3\Delta_{view} + 4\Delta$, que es finito.

Por lo tanto, después del GST, para cualquier altura $h$, el protocolo eventualmente completará el consenso en tiempo finito, lo que demuestra la vitalidad. $\blacksquare$

Teorema 3 (seguridad del consenso paralelo). Pipeline BFT permite procesar varias alturas de bloque en paralelo, pero garantiza que la seguridad de cada altura no se vea afectada por las demás. Formalmente:

Para cualesquiera dos alturas distintas $h_1 \neq h_2$, el proceso de consenso en la altura $h_1$ no afecta la seguridad del proceso de consenso en la altura $h_2$, y viceversa.

Demostración: Demostramos por inducción que la seguridad del consenso de distintas alturas es mutuamente independiente:

1. Aislamiento de mensajes: en Pipeline BFT, cada mensaje de consenso incluye un campo de altura explícito $h$, y los nodos procesan los mensajes de distintas alturas de forma independiente según este campo. Para cualesquiera dos mensajes $m_1 = \langle TYPE, h_1, data_1, \sigma_1 \rangle$ y $m_2 = \langle TYPE, h_2, data_2, \sigma_2 \rangle$, si $h_1 \neq h_2$, los dos mensajes se enrutan a distintas instancias de máquina de estados para su procesamiento.

2. Independencia de las máquinas de estados: un nodo mantiene información de estado independiente $S_h = (round_h, step_h, proposal_h, prevotes_h, precommits_h)$ para cada altura $h$; no existe acoplamiento de estado entre las variables de estado de distintas alturas.

3. Aislamiento de vistas: las operaciones de cambio de vista solo afectan el consenso de una altura específica; los cambios de vista en distintas alturas están estrictamente aislados mediante el campo de altura $h$.

4. Altura estrictamente creciente: un nodo solo comienza el proceso de consenso de la altura $h+1$ después de confirmar la confirmación del bloque en la altura $h$, lo que garantiza que las alturas aumenten de forma estrictamente monótona.

Por el Teorema 1, no surge ningún problema de seguridad en una misma altura. Combinado con las garantías de aislamiento anteriores, los procesos de consenso de distintas alturas son mutuamente independientes y cada uno satisface individualmente los requisitos de seguridad.

Además, incluso al procesar varias alturas de bloque en paralelo, se preserva la tolerancia a fallas bizantinas de cada altura debido al aislamiento del manejo de mensajes y estados. $\blacksquare$

La demostración anterior sigue el marco analítico del artículo original de PBFT de Castro y Liskov [1], y lo extiende con garantías de seguridad para el procesamiento paralelo.

7.1.4 Criptografía eficiente y agregación de firmas

La capa de consenso usa tecnología avanzada de firmas BLS, basada en matemáticas de emparejamiento bilineal, para lograr una agregación y verificación eficientes de las firmas:

Definición 2 (esquema de firma BLS). Un esquema de firma BLS se define como una terna de algoritmos $(KeyGen, Sign, Verify)$:

• $KeyGen(1^λ) → (sk, pk)$: genera un par de claves, donde $sk \in \mathbb{Z}_p$ es la clave privada y $pk = g^{sk} \in \mathbb{G}_1$ es la clave pública
• $Sign(sk, m) → \sigma$: calcula la firma $\sigma = H(m)^{sk} \in \mathbb{G}_2$, donde $H: \{0,1\}^* → \mathbb{G}_2$ es una función hash
• $Verify(pk, m, \sigma) → \{0,1\}$: verifica la firma comprobando $e(g, \sigma) \stackrel{?}{=} e(pk, H(m))$

La ventaja central del esquema BLS es que admite la agregación de firmas: dadas $n$ firmas $\{\sigma_1, \sigma_2, ..., \sigma_n\}$, puede calcularse una firma agregada $\sigma_{agg} = \prod_{i=1}^{n} \sigma_i$, y la verificación por lotes puede realizarse con una sola operación de emparejamiento.

• Implementación de la curva BLS12-381: se eligió esta curva para equilibrar seguridad (128 bits de seguridad) y rendimiento, y admite operaciones eficientes de agregación de firmas
• Esquema de firma de umbral (t,n): permite confirmar un bloque con solo t firmas de n validadores, mejorando la eficiencia del consenso y reforzando la resistencia a la censura
• Optimización de la complejidad de verificación de firmas: un algoritmo de verificación por lotes reduce la complejidad de verificación de $O(n)$ a $O(\log n)$, donde $n$ es el número de validadores
• Compresión de firmas agregadas: independientemente del número de validadores, el tamaño de la firma agregada es una constante de 96 bytes, lo que reduce significativamente la sobrecarga del encabezado del bloque

Teorema 4 (correctitud de la verificación de firmas agregadas). El esquema de firma agregada BLS garantiza la correctitud y la imposibilidad de falsificación bajo validadores honestos.

Demostración: Consideremos $n$ validadores que firman el mismo mensaje $m$, produciendo las firmas $\{\sigma_1, \sigma_2, ..., \sigma_n\}$, donde $\sigma_i = H(m)^{sk_i}$. La firma agregada es $\sigma_{agg} = \prod_{i=1}^{n} \sigma_i = \prod_{i=1}^{n} H(m)^{sk_i} = H(m)^{\sum_{i=1}^{n} sk_i}$.

Durante la verificación, calculamos: $e(g, \sigma_{agg}) = e(g, H(m)^{\sum_{i=1}^{n} sk_i}) = e(g, H(m))^{\sum_{i=1}^{n} sk_i} = \prod_{i=1}^{n} e(g, H(m))^{sk_i} = \prod_{i=1}^{n} e(g^{sk_i}, H(m)) = \prod_{i=1}^{n} e(pk_i, H(m))$

Esto significa que verificar la firma agregada equivale a verificar el producto de todas las firmas individuales, lo que demuestra la correctitud del esquema.

La imposibilidad de falsificación se apoya en la dificultad del problema del logaritmo discreto y en el modelo de oráculo aleatorio; véase Boneh et al. [2]. $\blacksquare$

Los experimentos muestran que, en una red de 100 nodos, el mecanismo de agregación de firmas reduce el tiempo de verificación en aproximadamente un 95 % y el espacio de almacenamiento en un 87 % en comparación con la verificación de firmas ECDSA tradicional.

7.1.5 Comparación con los mecanismos de consenso predominantes

La siguiente tabla compara Pipeline BFT con otros mecanismos de consenso predominantes en métricas clave:

Análisis de la ventaja general:

1. Optimización de latencia: el diseño con pipeline de Pipeline BFT reduce significativamente la latencia de confirmación de bloques, una reducción de más del 75 % en comparación con el consenso BFT tradicional
2. Mejora del rendimiento: la capacidad de procesar varias alturas de bloque en paralelo aporta una mejora de rendimiento de 2,7 a 3,4 veces
3. Eficiencia de comunicación: la planificación optimizada de mensajes y el mecanismo de agregación de firmas reducen la carga de red; en particular, a medida que crece el número de validadores, la complejidad de comunicación baja de $O(n^2)$ a $O(n^2/D)$, donde $D$ es la profundidad del pipeline
4. Consumo de recursos: en comparación con otros algoritmos de la familia BFT, los requisitos de cómputo y almacenamiento son similares, pero la escalabilidad es mejor en escenarios con muchos nodos
5. Garantías de seguridad: preserva la tolerancia a fallas $\lfloor (n-1)/3 \rfloor$ del consenso BFT tradicional, mientras que el cambio de vista optimizado mejora la resiliencia ante particiones de red

En redes de prueba reales, Pipeline BFT logró un tiempo de confirmación de bloque estable de 0,4 segundos y una capacidad de procesamiento de 25.600 TPS con 100 nodos, manteniendo un bajo consumo de recursos, lo que demuestra su viabilidad y eficiencia en redes a gran escala.

7.2 Marco de gestión temporal precisa: marcas de tiempo verificables y ordenamiento global

La precisión de las marcas de tiempo y el ordenamiento de las transacciones en un sistema de cadena de bloques afectan directamente el determinismo de los resultados de ejecución. Bitroot ha diseñado un sistema VTS (Verifiable Timestamp Sequence, secuencia de marcas de tiempo verificable) para garantizar la consistencia temporal global.

7.2.1 Secuencia de marcas de tiempo verificable

El mecanismo VTS logra pruebas de tiempo confiables en un entorno distribuido mediante la siguiente estructura de datos:

type TimeStamp struct {
  Height    uint64    // Block height
  Round     uint32    // Consensus round
  Index     uint32    // Transaction index within the block
  Proposer  ValidatorID  // Proposer identifier
  Signature []byte    // Timestamp signature proof
}

El sistema implementa una gestión temporal de varios niveles:

• Sincronización de reloj distribuida de alta precisión: combina un protocolo NTP mejorado con un algoritmo bizantino de sincronización de reloj, manteniendo el error de reloj de toda la red dentro de 10 ms, muy por debajo de la precisión de marca de tiempo de las cadenas de bloques tradicionales
• Implementación de reloj híbrido: combina relojes lógicos de Lamport con relojes físicos, garantizando tanto la consistencia causal de los eventos como una conexión con el tiempo del mundo real
• Pruebas de tiempo por capas: un mecanismo de prueba de tiempo de dos niveles, a nivel de bloque y a nivel de transacción, garantiza que cualquier estado de ejecución pueda ubicarse con precisión en un instante específico

7.2.2 Ordenamiento determinista de transacciones

Sobre la base de VTS, se implementa un mecanismo de ordenamiento de transacciones globalmente consistente:

• Elección de líder mediante VRF: elección justa e impredecible de los proponentes de bloques basada en una función aleatoria verificable, que impide la manipulación del contenido de los bloques y de las marcas de tiempo
• Algoritmo de ordenamiento determinista: el ordenamiento de transacciones usa un Algoritmo de Prioridad Multiatributo (MAPA), que combina las tarifas de transacción, el momento de envío y las relaciones de dependencia para garantizar un ordenamiento consistente
• Mecanismo de reserva de ejecución: admite reservar tiempo de ejecución para transacciones sensibles al tiempo, ofreciendo garantías precisas de tiempo de ejecución para aplicaciones sensibles a la latencia
• Verificación por derivación temporal: el algoritmo de verificación de marcas de tiempo tiene complejidad $O(1)$: un validador puede confirmar la validez de cualquier marca de tiempo en tiempo constante, sin verse afectado por la acumulación histórica

7.3 Entorno de ejecución EVM de alto rendimiento: paralelización y optimización de estado

El entorno de ejecución de Bitroot se basa en una arquitectura de máquina virtual de Ethereum profundamente optimizada, y logra una eficiencia de ejecución sobresaliente mediante un diseño de paralelización de varios niveles y optimización del acceso al estado. Se llevaron a cabo pruebas integrales de comparación de rendimiento en el entorno de prueba definido en detalle a continuación:

7.3.1 Entorno de prueba y configuración de referencia

1. Detalles de la configuración de hardware:

   • Tipo de servidor: AWS c6i.32xlarge (Intel Xeon Ice Lake)
   • CPU: Intel Xeon Platinum 8375C de 64 núcleos a 3,5 GHz
   • Memoria: 256 GB DDR4-3200 ECC
   • Almacenamiento: SSD NVMe de 8 TB (rendimiento de 10 GB/s, 1.000.000 IOPS)
   • Red: interfaz de red de 100 Gbps, latencia media entre nodos <2 ms
   • GPU: los nodos usados para probar cargas de trabajo de IA están equipados con 8x NVIDIA A100 de 80 GB

2. Entorno de red:

   • Número de nodos: 100 nodos validadores distribuidos en 5 regiones globales (costa este y oeste de EE. UU., Europa, Asia Oriental y Sudeste Asiático)
   • Latencia de red media: <10 ms dentro de una región, 50-120 ms entre regiones
   • Límites de ancho de banda: 10 Gbps de subida/bajada por nodo
   • Topología de red: una red completamente conectada, donde cada nodo validador mantiene conexiones con todos los demás nodos validadores

3. Conjuntos de datos de referencia:

   • Carga de trabajo EVM estándar: 10 millones de transacciones reales extraídas de la red principal de Ethereum, incluidas diversas llamadas a contratos (transacciones DeFi, acuñación de NFT, operaciones multifirma, etc.)
   • Carga de trabajo de IA: 10.000 transacciones que comprenden operaciones matriciales, inferencia de modelos y tareas de entrenamiento ligero
   • Conjunto de prueba de alta conflictividad: un conjunto de prueba dedicado que simula escenarios de alta contención, en el que el 80 % de las transacciones accede al mismo estado
   • Prueba de larga duración: una prueba de estabilidad continua de 72 horas que simula fluctuaciones reales del tráfico de red

7.3.2 Análisis comparativo de rendimiento

1. Comparación de rendimiento en TPS:

   • EVM paralela de Bitroot:
     • Un solo fragmento: 3.200 TPS
     • 4 fragmentos: 12.800 TPS
     • 8 fragmentos: 25.600 TPS (escalado lineal verificado)
   • EVM tradicional de un solo hilo: ~15 TPS (red principal de Ethereum)
   • Otras cadenas específicas para IA (p. ej. Oraichain): ~1.200 TPS
   • Layer 2 predominantes (p. ej. Arbitrum): ~4.000 TPS
   • Solana: ~65.000 TPS (arquitectura no EVM, solo como referencia)

2. Métricas de latencia:

   • Bitroot:
     • Confirmación de transacción: 1,2 s en promedio (p95: 1,8 s, p99: 2,3 s)
     • Latencia de acceso al estado: lecturas <5 ms, escrituras <10 ms
     • Latencia de propagación de bloques: <100 ms (en el 90 % de los nodos de la red)
   • EVM tradicional: ~15 s (red principal de Ethereum)
   • Otras cadenas de IA: ~3-5 s
   • Layer 2: ~2-3 s

3. Comparación de un escenario típico de entrenamiento de IA: Entrenar un modelo ResNet-50 en una red distribuida de 100 nodos:

   • Bitroot:
     • Tiempo: 2,3 horas
     • Costo: ~$120
     • Rendimiento de entrenamiento: 12.500 imágenes/s
     • Uso de GPU: 87 %
   • Servicio en la nube tradicional:
     • Tiempo: 3,5 horas
     • Costo: ~$280
     • Rendimiento de entrenamiento: 8.200 imágenes/s
     • Uso de GPU: 72 %
   • Otras plataformas descentralizadas:
     • Tiempo: 4,2 horas
     • Costo: ~$180
     • Rendimiento de entrenamiento: 6.800 imágenes/s
     • Uso de GPU: 65 %

4. Uso de recursos:

   • Uso de CPU: Bitroot alcanza el 85 %, frente a solo el 30 % de una EVM tradicional
   • Eficiencia de memoria: el procesamiento paralelo de Bitroot reduce la latencia de acceso a memoria en un 60 %
   • Ancho de banda de red: el procesamiento por lotes optimizado reduce la sobrecarga de red en un 45 %
   • E/S de almacenamiento: la optimización de lectura/escritura de estado reduce las operaciones de disco en un 78 %

5. Prueba de escalabilidad horizontal:

   Número de nodos	Rendimiento (TPS)	Latencia de confirmación (s)	Uso de recursos
   10	3.200	0,8	90 %
   50	16.000	1,0	88 %
   100	25.600	1,2	85 %
   200	32.000	1,5	82 %
   500	40.000	2,0	76 %

7.3.3 Límites de compatibilidad con la EVM

Para garantizar el rendimiento y la seguridad del sistema, Bitroot aplica las siguientes restricciones respecto de una implementación estándar de la EVM:

1. Ajustes de precompilados:

   • No se admiten ciertos contratos precompilados de alto costo computacional
   • Se ha ajustado el cálculo del costo de gas de ciertas operaciones criptográficas
   • Se han agregado nuevos precompilados específicos para IA, como para operaciones matriciales y operaciones tensoriales

2. Límites de acceso a datos históricos:

   • Solo siguen siendo accesibles los hashes de los 256 bloques más recientes
   • Los hashes de bloques anteriores deben obtenerse mediante una prueba de estado
   • Se introduce un mecanismo de almacenamiento por niveles, con archivado automático de los datos fríos

3. Optimización del acceso al estado:

   • Se limita el alcance de acceso al estado de una sola transacción
   • Se introduce un mecanismo de predicción del acceso al estado
   • Se admiten instantáneas de estado y actualizaciones incrementales

4. Límites de los contratos inteligentes:

   • El tamaño del código del contrato tiene un tope (2 MB como máximo)
   • Se limita el techo de consumo de gas de una sola transacción
   • Se prohíben ciertos opcodes inseguros

7.4 Sistema de planificación paralelizada: asignación óptima de recursos

El avance central de Bitroot radica en superar las limitaciones de la ejecución en serie de la EVM tradicional, mediante el diseño y el refinamiento de un marco completo de planificación paralela de transacciones.

7.4.1 Análisis de dependencias entre transacciones y planificación

El sistema implementa un motor de análisis de dependencias entre transacciones de alta precisión:

• Construcción del DAG de dependencias entre transacciones: construye en tiempo real un grafo dirigido acíclico de dependencias entre transacciones, y predice posibles conflictos mediante análisis estático y datos históricos de ejecución
• Optimización incremental del grafo de dependencias: el grafo de dependencias usa una estrategia de actualización incremental, donde cada nueva transacción solo se analiza frente a las transacciones existentes con las que podría entrar en conflicto, reduciendo la complejidad de O(n²) a casi O(n)
• Análisis con conciencia histórica: un modelo ligero de aprendizaje automático entrenado con datos históricos de ejecución predice la probabilidad de dependencias entre transacciones, alcanzando una precisión del 92,7 %
• Planificación con topología optimizada: una versión mejorada del algoritmo de Kahn realiza el ordenamiento topológico de las transacciones, maximizando el paralelismo y garantizando una ejecución correcta

7.4.2 Planificación adaptativa y gestión de recursos

El planificador paralelo implementa una estrategia flexible de gestión de recursos:

• Ajuste dinámico del paralelismo: ajusta de forma adaptativa el número de hilos de ejecución paralela según la carga del sistema, la complejidad de las transacciones y la densidad de dependencias, logrando un equilibrio óptimo en el uso de recursos
• Algoritmo de robo de trabajo: los hilos de ejecución inactivos pueden "robar" transacciones pendientes de los hilos ocupados, equilibrando dinámicamente los recursos del procesador y mejorando el uso de CPU en aproximadamente un 22 %
• Colas de planificación multinivel: implementa una cola de retroalimentación multinivel basada en prioridades, que garantiza que las transacciones de alto valor se procesen primero y evita la inanición de las transacciones de baja prioridad
• Planificación con conocimiento de NUMA: optimizada para arquitecturas multiprocesador, garantiza que las transacciones relacionadas se asignen preferentemente a procesadores del mismo nodo NUMA, reduciendo la sobrecarga de comunicación entre núcleos

7.4.3 Detección y recuperación de conflictos

El sistema garantiza la correctitud de la ejecución paralela mediante una gestión de conflictos de varios niveles:

• Detección de conflictos en tres etapas:

  1. Etapa de predetección: un filtro de Bloom contador (CBF) mejorado examina rápidamente posibles conflictos, manteniendo la tasa de falsos positivos por debajo del 0,1 %
  2. Detección en tiempo de ejecución: bloqueos de lectura/escritura de grano fino y gestión de estado versionada detectan en tiempo real los conflictos de acceso al estado entre transacciones concurrentes
  3. Detección en la etapa de confirmación: una etapa de verificación final garantiza que los resultados combinados de todas las transacciones satisfagan los requisitos de consistencia, usando verificación por hash para asegurar la correctitud de las transiciones de estado

• Resolución eficiente de conflictos:

  1. Estado versionado: se mantienen múltiples versiones del estado, lo que permite lecturas concurrentes a la vez que preserva el aislamiento de las operaciones de escritura
  2. Ejecución optimista con reversión: un control de concurrencia optimista similar a STM (Software Transactional Memory, memoria transaccional por software) revierte de forma inteligente las transacciones afectadas cuando se detecta un conflicto
  3. Estrategia de retroceso adaptativa: las transacciones en conflicto se reintentan mediante un algoritmo de retroceso exponencial, evitando el livelock en escenarios de alta contención

7.5 Modelo de ejecución paralela optimista: gestión inteligente del estado

Bitroot implementa un innovador modelo de ejecución paralela optimista que, en comparación con el control de concurrencia pesimista tradicional, aumenta sustancialmente el paralelismo de las transacciones; resulta especialmente adecuado para los escenarios de baja tasa de conflicto de la cadena de bloques.

7.5.1 Gestión automatizada del estado

El sistema elimina la carga que supone para los desarrolladores declarar manualmente las dependencias de estado:

• Predicción del conjunto de accesos al estado: mediante análisis histórico de transacciones y algoritmos heurísticos, el sistema puede predecir con precisión los patrones de acceso al estado de las transacciones en más del 95 % de los casos
• Análisis de dependencias de estado de grano fino: el estado del contrato se descompone hasta el nivel de ranura de almacenamiento, reduciendo suposiciones de dependencia innecesarias
• Optimización de las rutas de acceso al estado: la precarga y las lecturas por lotes reducen la sobrecarga del recorrido repetido del árbol de estado, disminuyendo las operaciones de acceso al estado en aproximadamente un 37 % en promedio por transacción

7.5.2 Gestión de conflictos en paralelo

Para los escenarios de conflicto en la ejecución paralela, el sistema implementa mecanismos eficientes de detección y recuperación:

• Verificación y recuperación incrementales: cuando ocurre un conflicto, solo se revierte el subconjunto afectado de transacciones, no todo el lote paralelo. Las mediciones muestran que aproximadamente el 0,7 % de las transacciones requieren reejecución debido a errores de predicción de dependencias (datos de red de prueba, tamaño de muestra >1 millón de transacciones)
• División y recomposición de transacciones: cuando se detecta un conflicto de estado parcial en una transacción compleja, esta puede dividirse de forma inteligente en partes en conflicto y no en conflicto para su tratamiento por separado
• Reversión basada en instantáneas: las instantáneas de estado permiten una reversión eficiente, evitando el recálculo de resultados intermedios

7.5.3 Estrategia de ejecución autooptimizante

El sistema optimiza continuamente su estrategia de ejecución mediante el aprendizaje continuo:

• Aprendizaje de patrones de ejecución: analiza continuamente los patrones de transacciones y las tasas de conflicto, y ajusta dinámicamente la estrategia de paralelización
• Ejecución fragmentada inteligente: según las relaciones de llamada entre contratos, los contratos que interactúan con frecuencia se asignan al mismo fragmento de ejecución, reduciendo las dependencias entre fragmentos
• Planificación con conocimiento de recursos: la asignación de recursos se optimiza para maximizar el paralelismo, según las características de demanda de recursos (CPU/memoria/E/S) de los distintos tipos de transacciones

Mediante los diseños anteriores, el motor EVM paralelo de Bitroot demuestra un rendimiento sobresaliente en mediciones reales: bajo cargas de trabajo estándar de Ethereum, alcanza una mejora de rendimiento de 5,2 a 8,7 veces; bajo cargas de trabajo de cómputo de IA, gracias a su conjunto de instrucciones dedicado y sus optimizaciones paralelas, las mejoras de rendimiento pueden superar las 12 veces, ofreciendo un respaldo de infraestructura potente para aplicaciones de IA en cadena a gran escala.

7.6 Extensión y optimización del conjunto de instrucciones EVM para la computación de IA

Bitroot extiende de forma innovadora el conjunto de instrucciones de la EVM para admitir eficientemente tareas de cómputo de IA: un avance técnico clave para lograr la convergencia profunda entre la cadena de bloques y la IA.

7.6.1 Diseño del conjunto de instrucciones específicas para IA

Sobre la EVM estándar, Bitroot ha diseñado e implementado un conjunto de instrucciones dedicado a IA (AI Extension Instruction Set, AEIS):

• Instrucciones básicas de operaciones tensoriales:

  • TENSOR_CREATE: crea un tensor con una forma y un tipo de datos especificados
  • TENSOR_GET/SET: lee/escribe elementos de un tensor
  • TENSOR_OP: admite operaciones tensoriales básicas (suma, resta, multiplicación, división, producto punto, etc.)
  • MATMUL: una operación optimizada de multiplicación de matrices, que admite múltiples precisiones (FP32/FP16/INT8)

• Instrucciones primitivas de aprendizaje profundo:

  • ACTIVATION: cálculo de funciones de activación (ReLU, Sigmoid, Tanh, GELU, etc.)
  • ATTENTION: cálculo del mecanismo de atención de Transformer
  • LAYERNORM: operación de normalización por capas
  • CONV2D: operación de convolución 2D

• Instrucciones de control de entrenamiento e inferencia:

  • GRADIENT: calcula gradientes y actualiza pesos
  • CHECKPOINT: crea/restaura un punto de control del modelo
  • INFERENCE: realiza el cálculo de inferencia
  • MODEL_VERIFY: verifica el hash y la estructura de un modelo

7.6.2 Arquitectura híbrida de ejecución en cadena/fuera de cadena

Para abordar la capacidad computacional limitada de la cadena de bloques, Bitroot ha diseñado una innovadora arquitectura de ejecución híbrida:

1. Descomposición inteligente de tareas:

   • Los contratos en cadena encapsulan y descomponen tareas complejas de cómputo de IA mediante la instrucción AI_COMPUTE_TASK
   • El descriptor de tarea incluye: el hash de los datos de entrada, una descripción del grafo de cómputo, las reglas de verificación y la distribución de recompensas

2. Ejecución delegada fuera de cadena:

   • El cómputo ligero se ejecuta directamente en cadena
   • Las tareas de cómputo a gran escala se gestionan mediante una red de ejecución fuera de cadena, cuyo mecanismo específico es:
     • La tarea se publica en la red distribuida de entrenamiento/inferencia mediante un registro de eventos
     • Los nodos de cómputo reclaman la tarea y realizan el cómputo
     • Se genera un resultado que contiene una prueba de cómputo y se envía de vuelta a la cadena para su verificación

3. Verificación e integración del estado:

   • Un contrato verificador en cadena usa pruebas de conocimiento cero o verificación multipartita para confirmar la correctitud del cómputo
   • Una vez verificado, el resultado se escribe en el estado en cadena
   • Los parámetros de los grandes modelos se almacenan mediante referencias hash, evitando la presión de almacenamiento en cadena

7.6.3 Optimización del cómputo de IA basada en canales de estado

Para abordar las frecuentes actualizaciones de parámetros propias del entrenamiento de IA, se ha diseñado un sistema de aceleración del cómputo de IA basado en canales de estado:

1. Canales de estado de IA:

   • Se establecen canales de estado temporales entre los nodos de entrenamiento
   • Los cómputos intermedios, como las actualizaciones de gradientes, se completan dentro del canal
   • Solo se escriben en cadena los puntos de control con resúmenes de estado, en los hitos clave

2. Optimización de confirmación por lotes:

   • Un mecanismo de confirmación vectorizada agrega varias rondas de actualizaciones del modelo en una sola transacción en cadena
   • Se implementa transmisión con compresión de estado, transmitiendo solo los deltas de parámetros en lugar del estado completo

3. Reversión y resolución de disputas:

   • Cualquier participante puede presentar una prueba de fraude para activar un arbitraje en cadena
   • Un contrato inteligente en cadena ejecuta automáticamente las penalizaciones y la distribución de recompensas

7.6.4 Diseño de la interfaz entre la EVM y los marcos de IA

Para lograr una integración fluida entre los marcos de IA existentes y la EVM, Bitroot ha construido una capa de interfaz estandarizada:

1. Definiciones de ABI estandarizadas:

   • Define el estándar de interfaz de contrato AIModelInterface
   • Admite la importación/exportación de modelos para marcos de IA predominantes (PyTorch, TensorFlow)

2. Planificación de cómputo de contratos inteligentes:

   • El contrato AIComputeRegistry gestiona la administración de tareas de cómputo y la asignación de nodos
   • AIModelRegistry gestiona el versionado de modelos y el control de acceso
   • AIRewardPool administra la distribución de tokens de los incentivos de cómputo

3. Cadena de herramientas para desarrolladores:

   • Se ha desarrollado AIContractSDK para simplificar la integración entre IA y contratos inteligentes
   • Se ofrece un compilador de modelos que convierte redes neuronales en una representación compatible con la EVM

La extensión del conjunto de instrucciones de IA de Bitroot logra una optimización de la complejidad computacional de O(n²) a O(n·log n), preservando la ejecución determinista. Mediante los diseños innovadores anteriores, el motor EVM de Bitroot puede procesar eficientemente cargas de trabajo de IA complejas, convirtiendo la cadena de bloques en una plataforma ideal para el cómputo y la colaboración en IA.

8. Sistema de entrenamiento distribuido: un marco de optimización paralela multidimensional

El sistema de entrenamiento distribuido de Bitroot adopta una arquitectura paralela multidimensional, que descompone tareas complejas de entrenamiento de modelos a gran escala en subtareas que pueden ejecutarse eficientemente en una red descentralizada. Este capítulo detalla los principios de diseño del sistema, la implementación algorítmica y las métricas de rendimiento.

8.1 Diseño de la arquitectura de entrenamiento distribuido

8.1.1 Arquitectura del sistema y componentes

El marco de entrenamiento distribuido de Bitroot consta de cuatro componentes centrales, que forman un sistema colaborativo de ciclo cerrado:

Figura 3: el marco de cómputo del entrenamiento distribuido

8.1.2 Estrategias de paralelismo multidimensional en detalle

Bitroot implementa tres estrategias de paralelismo complementarias, logrando un uso eficiente de los recursos y una aceleración del entrenamiento. A continuación se definen estas estrategias usando notación matemática estándar:

1. Paralelismo de datos:

Algoritmo 1: entrenamiento con paralelismo de datos

Entrada:

• Parámetros del modelo $\boldsymbol{\theta} \in \mathbb{R}^d$
• Lote global de datos $\mathcal{D} = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_B, y_B)\}$
• Número de nodos $N$
• Tasa de aprendizaje $\eta$

Salida:

• Parámetros del modelo actualizados $\boldsymbol{\theta}'$

Proceso:

1. Fragmentación de datos:

   • Dividir $\mathcal{D}$ de forma uniforme en $N$ lotes locales $\{\mathcal{D}_1, \mathcal{D}_2, ..., \mathcal{D}_N\}$
   • Donde $\mathcal{D}_i = \{(x_{(i-1)B/N+1}, y_{(i-1)B/N+1}), ..., (x_{iB/N}, y_{iB/N})\}$

2. Cómputo en paralelo ($\forall i \in \{1,2,...,N\}$):

   • Pasada hacia adelante: $\hat{\mathbf{y}}_i = f_{\boldsymbol{\theta}}(\mathbf{x}_i)$, donde $\mathbf{x}_i$ denota los datos de entrada del lote $\mathcal{D}_i$
   • Calcular la pérdida: $\mathcal{L}_i = \ell(\hat{\mathbf{y}}_i, \mathbf{y}_i)$
   • Calcular el gradiente: $\mathbf{g}_i = \nabla_{\boldsymbol{\theta}} \mathcal{L}_i$

3. Agregación de gradientes:

   • Realizar una operación all-reduce: $\mathbf{g} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} \mathbf{g}_i$

4. Actualización del modelo:

   • $\boldsymbol{\theta}' = \boldsymbol{\theta} - \eta \cdot \mathbf{g}$

Análisis de complejidad:

• Complejidad computacional: $O(|\mathcal{D}|/N \cdot C_f + |\mathcal{D}|/N \cdot C_b)$, donde $C_f$ y $C_b$ son la complejidad de la pasada hacia adelante y hacia atrás de una sola muestra, respectivamente
• Complejidad de comunicación: $O(|\boldsymbol{\theta}|)$; la cantidad de datos de parámetros transmitidos por iteración es proporcional al tamaño del modelo
• Complejidad de memoria: $O(|\boldsymbol{\theta}| + |\mathcal{D}|/N)$; cada nodo almacena una copia completa del modelo más una porción de los datos de entrenamiento

1. Paralelismo de modelo:

Algoritmo 2: entrenamiento con paralelismo de modelo

Entrada:

• Conjunto de capas del modelo $\mathcal{L} = \{L_1, L_2, ..., L_M\}$
• Datos de entrada $\mathcal{D} = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_B, y_B)\}$
• Número de nodos $N$, donde $N \leq M$
• Tasa de aprendizaje $\eta$

Salida:

• Conjunto actualizado de capas del modelo $\mathcal{L}'$

Proceso:

1. Partición del modelo:

   • Dividir el modelo de $M$ capas en $N$ partes: $\mathcal{P} = \{\mathcal{P}_1, \mathcal{P}_2, ..., \mathcal{P}_N\}$
   • Donde $\mathcal{P}_i = \{L_{(i-1)M/N+1}, ..., L_{iM/N}\}$ (suponiendo una partición simple y uniforme)

2. Pasada hacia adelante:

   • Inicializar: $\mathbf{A}_0 = \mathbf{X}$ (la entrada del lote)
   • Para cada dispositivo $i \in \{1,2,...,N\}$, ejecutar secuencialmente:
     • Recibir las activaciones del dispositivo anterior: $\mathbf{A}_{i-1}$
     • Computar en las capas $\mathcal{P}_i$: $\mathbf{A}_i = \mathcal{P}_i(\mathbf{A}_{i-1})$
     • Enviar al siguiente nodo: transmitir $\mathbf{A}_i$ al dispositivo $i+1$

3. Pasada hacia atrás:

   • Inicializar: $\mathbf{\delta}_N = \nabla_{\mathbf{A}_N}\mathcal{L}$ (el gradiente de la salida final)
   • Para cada dispositivo $i \in \{N,N-1,...,1\}$, ejecutar en orden inverso:
     • Calcular el gradiente local: $\nabla_{\mathcal{P}_i}\mathcal{L} = \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \mathcal{P}_i} |_{\mathbf{A}_{i-1}, \mathbf{\delta}_i}$
     • Calcular el gradiente de entrada: $\mathbf{\delta}_{i-1} = \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \mathbf{A}_{i-1}} |_{\mathcal{P}_i, \mathbf{\delta}_i}$
     • Enviar al nodo anterior: transmitir $\mathbf{\delta}_{i-1}$ al dispositivo $i-1$

4. Actualización local:

   • Cada dispositivo $i$ actualiza sus parámetros locales usando el gradiente calculado:
     • $\mathcal{P}'_i = \mathcal{P}_i - \eta \cdot \nabla_{\mathcal{P}_i}\mathcal{L}$

Análisis de complejidad:

• Complejidad computacional: $O(|\mathcal{D}| \cdot C_i)$ por dispositivo, donde $C_i$ es la complejidad de cómputo de las capas en el dispositivo $i$
• Complejidad de comunicación: $O(|\mathcal{D}| \cdot \sum_{i=1}^{N-1} |\mathbf{A}_i|)$, en función del tamaño de las activaciones entre capas
• Complejidad de memoria: el dispositivo $i$ requiere $O(|\mathcal{P}_i| + |\mathbf{A}_{i-1}| + |\mathbf{A}_i|)$ de almacenamiento

1. Paralelismo de pipeline:

Algoritmo 3: entrenamiento con paralelismo de pipeline

Entrada:

• Conjunto de etapas del modelo $\mathcal{S} = \{S_1, S_2, ..., S_M\}$
• Conjunto de microlotes $\{\mu\mathcal{B}_1, \mu\mathcal{B}_2, ..., \mu\mathcal{B}_K\}$, donde $K$ es el número de microlotes
• Número de nodos $N$, donde $N \leq M$
• Tasa de aprendizaje $\eta$

Salida:

• Conjunto actualizado de etapas del modelo $\mathcal{S}'$

Definiciones:

• $F_i^j$: la pasada hacia adelante del microlote $j$ en la etapa $i$
• $B_i^j$: la pasada hacia atrás del microlote $j$ en la etapa $i$

Proceso:

1. Segmentación del modelo:

   • Dividir el modelo de $M$ etapas en $N$ partes: $\mathcal{P} = \{\mathcal{P}_1, \mathcal{P}_2, ..., \mathcal{P}_N\}$
   • Donde $\mathcal{P}_i = \{S_{(i-1)M/N+1}, ..., S_{iM/N}\}$ (suponiendo una partición simple y uniforme)

2. Ejecución del pipeline (planificación 1F1B con acumulación de gradientes):

   • El pipeline requiere un total de $2K + N - 2$ pasos para completarse
   • Para el paso $t \in \{1, 2, ..., 2K + N - 2\}$:
     • Cada dispositivo $i \in \{1,2,...,N\}$ ejecuta en paralelo:
       • Si $t - i + 1 \geq 1$ y $t - i + 1 \leq K$ (el dispositivo debe realizar una pasada hacia adelante):
         • Ejecutar $F_i^{t-i+1}$: el cómputo hacia adelante del microlote $\mu\mathcal{B}_{t-i+1}$
         • Almacenar las activaciones para la posterior pasada hacia atrás
       • Si $t - i + 1 > K$ y $t - i + 1 - K \leq K$ (el dispositivo debe realizar una pasada hacia atrás):
         • Ejecutar $B_i^{t-i+1-K}$: el cómputo hacia atrás del microlote $\mu\mathcal{B}_{t-i+1-K}$
         • Acumular gradientes: $\nabla \mathcal{P}_i += \nabla \mathcal{P}_i^{t-i+1-K}$

3. Actualización de parámetros:

   • Para cada dispositivo $i$:
     • Actualizar los parámetros una vez, después de que se completen todos los microlotes: $\mathcal{P}'_i = \mathcal{P}_i - \eta \cdot \frac{1}{K} \nabla \mathcal{P}_i$

Análisis de complejidad:

• Complejidad temporal: $O(2K + N - 2)$ pasos; la latencia de cada paso depende del dispositivo más lento
• Eficiencia computacional: la cota superior teórica es $\frac{2K}{2K+N-2}$, que se aproxima al 100 % cuando $K \gg N$
• Complejidad de memoria: cada dispositivo necesita almacenar $O(|\mathcal{P}_i| + K \cdot |\mathbf{A}_i|)$ de parámetros y activaciones
• Complejidad de comunicación: $O(K \cdot \sum_{i=1}^{N-1} |\mathbf{A}_i|)$, proporcional al número de microlotes y al tamaño de las activaciones

1. Estrategia de paralelismo híbrido

Figura 4: estrategia de paralelismo híbrido

8.2 Técnicas de optimización de memoria y cómputo

8.2.1 Técnicas de optimización de memoria (VRAM)

1. Acumulación de gradientes:

   • Definición: dividir un lote grande en una secuencia de lotes más pequeños, acumulando los gradientes antes de actualizar
   • Parámetros:
     • Pasos de acumulación (N): 2-64 (según las restricciones de memoria)
     • Tamaño de lote efectivo: N × tamaño del lote pequeño
   • Efecto: los requisitos de memoria se reducen en un factor de N, sin cambios en la precisión del entrenamiento

2. Puntos de control de gradientes (Gradient Checkpointing):

   • Idea central: guardar solo las activaciones de las capas clave y recalcular los resultados intermedios durante la pasada hacia atrás
   • Descripción del algoritmo:

   Algorithm: Gradient Checkpointing
   Input: model M divided into S segments, input data X
   Output: computed gradient G
   
   1. Forward pass (memory-saving mode):
      checkpoints = [X]  // only the input is saved
      output = X
      for i = 1 to S:
         compute output = M[i](output) without storing intermediate activations
         checkpoints.append(output.detach())  // only store the output between segments
   
   2. Backward pass (recomputation mode):
      for i = S downto 1:
         recompute the forward pass of M[i] using checkpoints[i]
         compute the gradient for this segment and backpropagate
   

   • Características de rendimiento:
     • Reducción de memoria: 60-80 %
     • Aumento de cómputo: ~30 %
     • Ideal para modelos como los Transformers de secuencias largas, cuyas activaciones consumen grandes cantidades de memoria

3. Entrenamiento con precisión mixta:

   • Configuración central:
     • Precisión de cómputo: FP16/BF16
     • Almacenamiento de los pesos maestros: FP32
     • Factor de escalado dinámico de la pérdida: valor inicial 2¹⁶, ajustado automáticamente
   • Ganancias de rendimiento: memoria reducida un 50 %, velocidad de cómputo aumentada un 60-200 %

4. Optimización ZeRO (Zero Redundancy Optimizer):

   • Principio central: fragmentar el estado del optimizador, los gradientes y los parámetros entre distintos dispositivos, eliminando el almacenamiento redundante
   • Tres niveles de optimización:
     • ZeRO-1: fragmenta solo el estado del optimizador (reduce la memoria del optimizador un 66 %)
     • ZeRO-2: fragmenta el estado del optimizador y los gradientes (reduce la memoria total de entrenamiento un 50 %)
     • ZeRO-3: fragmenta por completo los parámetros, los gradientes y el estado del optimizador (los requisitos de memoria se vuelven independientes del tamaño del modelo)

   Algorithm: ZeRO-3 Optimizer Step
   Input: global model parameters P, number of nodes N
   Output: updated model parameters P'
   
   1. Parameter sharding:
      assign each device i a parameter subset P_i = shard(P, i, N)
   
   2. Forward computation:
      for layer l in the model:
         if non-local parameters are needed:
            temporarily gather parameters p = all_gather(relevant parameters)
         compute the forward result
         release the temporarily gathered parameters
   
   3. Backward computation:
      for layer l in reverse order (of the model):
         if non-local parameters are needed:
            temporarily gather parameters p = all_gather(relevant parameters)
         compute the gradient g_l
         if g_l belongs to the local shard:
            retain g_l for the update
         release the temporarily gathered parameters
   
   4. Optimizer update:
      update only the locally sharded parameters P_i
   
   5. Preparation for the next iteration:
      gather updated parameters in batches as needed
   

   • Datos de rendimiento:
     • Parámetros entrenables por dispositivo: aumentados 7-8 veces
     • Sobrecarga de comunicación: aumentada 2-3 veces (puede mitigarse con optimizaciones de comunicación)
     • Eficiencia computacional: mantenida por encima del 95 % (mediante técnicas de superposición de cómputo y comunicación)

8.2.2 Optimización de la eficiencia computacional

Parámetros clave y efectos de las principales técnicas de optimización:

8.3 Mecanismos de garantía del entrenamiento descentralizado

8.3.1 Verificación de la calidad de las contribuciones

Algorithm 4: Gradient Quality Assessment
Input: local gradient G_local, global gradient G_global, node history H
Output: quality score Q∈[0,1]

1. Compute cosine similarity S = cos_sim(G_local, G_global)
2. Evaluate gradient magnitude M = evaluate_magnitude(G_local)
3. Analyze historical consistency C = consistency(G_local, H)
4. Detect outliers O = outlier_score(G_local)
5. Weighted combination Q = 0.4×S + 0.2×M + 0.3×C + 0.1×O

Parámetros clave de otros mecanismos de verificación:

• Prueba de conocimiento cero del entrenamiento (ZK-PoT):
  • Tiempo de generación de la prueba: <30 s
  • Tamaño de la prueba: ~1 KB
  • Tiempo de verificación: <100 ms
• Verificación por muestreo con VRF:
  • Tasa de muestreo: 1-5 %
  • Fuente de aleatoriedad: hash del bloque + ronda de entrenamiento
  • Umbral de verificación: acuerdo de ≥2/3 de los nodos validadores

8.3.2 Mecanismo de tolerancia a fallas distribuidas

Realizar entrenamiento distribuido en un entorno bizantino enfrenta el desafío de que nodos maliciosos pueden enviar gradientes incorrectos o dañinos. Bitroot implementa un mecanismo de agregación tolerante a fallas bizantinas rigurosamente demostrado, que garantiza que el entrenamiento del modelo pueda converger de forma estable incluso cuando algunos nodos son maliciosos.

Definición 1 (problema de agregación bizantina de gradientes). Dado un conjunto de nodos $\mathcal{N} = \{N_1, N_2, ..., N_n\}$, cada nodo $N_i$ posee un gradiente local $\mathbf{g}_i \in \mathbb{R}^d$. Hasta $f$ de estos nodos pueden ser bizantinos (capaces de enviar valores arbitrarios). La agregación bizantina de gradientes tiene como objetivo calcular un gradiente agregado $\mathbf{g}_{agg}$ que se aproxime a la media de los gradientes de los nodos honestos y no se vea afectado por los nodos bizantinos.

El algoritmo Krum [1] y la agregación por mediana coordenada a coordenada se usan como dos mecanismos de defensa complementarios, con derivaciones matemáticas rigurosas que demuestran sus cotas de seguridad.

Algoritmo 5: entrenamiento tolerante a fallas bizantinas

Input: node set N = {N_1, N_2, ..., N_n}, initial model θ₀, training data D,
     Byzantine-node upper bound f, learning rate η
Output: trained model θ_T

Initialize θ ← θ₀
For each round t = 1, 2, ..., T:
  // 1. Gradient computation and collection
  For each node N_i, in parallel:
    Sample a mini-batch D_i from D
    Compute gradient g_i ← ∇ℓ(θ, D_i)
    Submit gradient g_i
  Collect all gradients G = {g_1, g_2, ..., g_n}

  // 2. Robust aggregation
  For each gradient g_i, compute its Krum score:
    score(g_i) ← ∑_{j∈i_closest} ||g_i - g_j||²
    where i_closest is the index set of the n-f-1 nodes closest to g_i
  Select the m gradients with the lowest Krum scores, G_filtered
  g_agg ← coordinate_wise_median(G_filtered)

  // 3. Model update
  θ ← θ - η·g_agg

Return θ

Teorema 1 (cota de tolerancia a fallas de Krum). Supongamos que los gradientes de los nodos honestos satisfacen las siguientes hipótesis:

• Los gradientes $\mathbf{g}_i$ de todos los nodos honestos tienen esperanza $\mu$
• Los gradientes $\mathbf{g}_i$ de todos los nodos honestos satisfacen $\|\mathbf{g}_i - \mu\|^2 \leq \sigma^2$

Si $f < \frac{n-1}{2}$, entonces el gradiente $\mathbf{g}_{krum}$ seleccionado por Krum satisface $\mathbb{E}[\|\mathbf{g}_{krum} - \mu\|] \leq O(\sigma)$, y el modelo finalmente converge.

Esbozo de la demostración: Sea $\mathcal{H}$ el conjunto de nodos honestos y $\mathcal{B}$ el conjunto de nodos bizantinos, con $|\mathcal{B}| \leq f$.

Para cualquier gradiente honesto $\mathbf{g}_i$, $i \in \mathcal{H}$, su puntuación de Krum es: $s_i = \sum_{j \in \mathcal{N}_i} \|\mathbf{g}_i - \mathbf{g}_j\|^2$, donde $\mathcal{N}_i$ es el conjunto de índices de los $n-f-1$ gradientes más cercanos a $\mathbf{g}_i$.

Dado que $n-f-1 > f$ (porque $f < \frac{n-1}{2}$), $\mathcal{N}_i$ debe contener al menos $(n-f-1) - f$ nodos honestos. Para estos nodos honestos $j \in \mathcal{H} \cap \mathcal{N}_i$, tenemos: $\|\mathbf{g}_i - \mathbf{g}_j\|^2 \leq \|\mathbf{g}_i - \mu\|^2 + \|\mathbf{g}_j - \mu\|^2 \leq 2\sigma^2$

Por lo tanto, la puntuación de Krum del nodo honesto $i$ está acotada superiormente por: $s_i \leq (n-f-1) \cdot 2\sigma^2 = 2(n-f-1)\sigma^2$

Para cualquier nodo bizantino $b \in \mathcal{B}$, si su gradiente enviado $\mathbf{g}_b$ está lejos de $\mu$, entonces para al menos $n-2f$ nodos honestos (los $n-f$ totales menos como máximo $f$ nodos honestos que podrían estar casualmente cerca de ese gradiente bizantino), tenemos $\|\mathbf{g}_b - \mathbf{g}_j\|^2 \gg 2\sigma^2$.

Por lo tanto, cuando un gradiente bizantino se desvía lo suficiente, su puntuación de Krum será mayor que la de los nodos honestos y, por consiguiente, no será seleccionado.

En resumen, el algoritmo Krum puede resistir ataques bizantinos bajo la condición $f < \frac{n-1}{2}$ y garantiza que el gradiente seleccionado se encuentre en la vecindad de los gradientes honestos, garantizando así la convergencia del entrenamiento del modelo. $\square$

Teorema 2 (convergencia de la agregación por mediana coordenada a coordenada). Bajo preprocesamiento de gradientes y $f < \frac{n}{2}$, un algoritmo SGD que usa agregación por mediana coordenada a coordenada tiene una tasa de convergencia lineal para una función objetivo $F(\theta)$ que es $L$-suave y $\mu$-fuertemente convexa:

$\mathbb{E}[F(\theta_t) - F(\theta^*)] \leq (1 - \eta\mu)^t [F(\theta_0) - F(\theta^*)] + \frac{\eta L \sigma^2}{2\mu}$

donde $\theta^*$ es la solución óptima y $\sigma^2$ es la cota superior de la varianza de los gradientes honestos.

Esbozo de la demostración: La agregación por mediana coordenada a coordenada aplica de forma independiente la operación de mediana a cada dimensión: $[\mathbf{g}_{med}]_j = \text{median}(\{[\mathbf{g}_1]_j, [\mathbf{g}_2]_j, ..., [\mathbf{g}_n]_j\})$.

Cuando $f < \frac{n}{2}$, la operación de mediana, para cada dimensión, incluye la contribución de al menos $\lceil \frac{n+1}{2} \rceil - f > 0$ nodos honestos.

Por las propiedades estadísticas de la mediana, cuando la distribución subyacente es simétrica (normal o similar), la mediana es un estimador insesgado de la esperanza. Incluso en el caso asimétrico, para una distribución con varianza acotada $\sigma^2$, la desviación entre la mediana y la media también está acotada.

Usando las propiedades de $L$-suavidad y $\mu$-convexidad fuerte, puede demostrarse que la actualización SGD satisface:

$\mathbb{E}[\|\theta_{t+1} - \theta^*\|^2] \leq (1 - \eta\mu)^2 \mathbb{E}[\|\theta_t - \theta^*\|^2] + \eta^2 \mathbb{E}[\|\mathbf{g}_{med} - \nabla F(\theta_t)\|^2]$

Por inducción y las propiedades de la mediana anteriores, puede derivarse la tasa de convergencia final. $\square$

En la implementación del sistema, Bitroot combina múltiples mecanismos de defensa:

1. Multi-Krum: en lugar de seleccionar un único gradiente óptimo, se seleccionan $m$ gradientes óptimos para la agregación posterior, lo que refuerza la representatividad del resultado
2. Filtrado por mediana coordenada a coordenada: el algoritmo de mediana coordenada a coordenada se aplica al conjunto de gradientes filtrado por Krum, eliminando aún más los valores atípicos
3. Coeficiente dinámico de tolerancia a fallas: el valor de $f$ se ajusta dinámicamente según la escala de la red y la frecuencia histórica de ataques, equilibrando seguridad y eficiencia
4. Recorte de gradientes: las normas de los gradientes se limitan a no superar un umbral $\tau$, evitando que gradientes extremos tengan un impacto desproporcionado en el modelo

Mediante la combinación de estos mecanismos, el sistema de entrenamiento distribuido de Bitroot puede mantener un proceso de entrenamiento estable en un entorno donde hasta el 33 % de los nodos son bizantinos. Los experimentos muestran que, en comparación con no tener ningún mecanismo de defensa, se mantiene una precisión de entrenamiento superior al 92 % en un entorno bizantino.

Parámetros de defensa del sistema:

• Capacidad de defensa: puede soportar hasta un 33 % de nodos maliciosos
• Mecanismos de tolerancia a fallas:
  • Incorporación/salida dinámica de nodos: admitida (≤10 %/ronda)
  • Intervalo de puntos de control: se crea automáticamente cada 100 rondas
  • Tiempo de recuperación ante fallas: <30 s

8.4 Puntos de referencia de rendimiento y escalabilidad

8.4.1 Análisis de escalabilidad

El sistema de entrenamiento distribuido de Bitroot se sometió a pruebas integrales de escalabilidad en clústeres de distinta escala, y los resultados muestran excelentes características de escalado lineal:

Tabla 8.1: datos de rendimiento del entrenamiento de un modelo de 1B parámetros en clústeres de distintas escalas (basados en la estrategia de paralelismo híbrido)

8.4.2 Comparación con el entrenamiento centralizado

El sistema de entrenamiento descentralizado de Bitroot se comparó con soluciones de entrenamiento centralizado predominantes, usando el mismo número total de GPU:

Tabla 8.2: comparación de sistemas de entrenamiento descentralizados frente a centralizados (entrenamiento de un modelo de 7B parámetros)

Los resultados muestran que el sistema de entrenamiento descentralizado de Bitroot alcanza aproximadamente el 75-80 % del rendimiento de los sistemas centralizados, pero reduce el costo total de entrenamiento (considerando el precio del cómputo) en aproximadamente un 40 %, garantizando a la vez que la calidad del modelo se mantenga esencialmente igual (diferencia de precisión <0,2 %).

8.5 Casos prácticos de aplicación: entrenamiento descentralizado de grandes modelos

El sistema de entrenamiento distribuido de Bitroot se ha aplicado con éxito a múltiples proyectos reales de entrenamiento de grandes modelos, validando su viabilidad técnica y sus beneficios:

1. Caso experimental: entrenamiento de un gran modelo de 1B parámetros

   • Nodos participantes: 128 nodos de entrenamiento independientes
   • Datos de entrenamiento: 500 GB de datos de texto (corpus mixto)
   • Configuración de entrenamiento:
     • Entrenamiento con cuantización de 8 bits
     • Estrategia de paralelismo híbrido (paralelismo de datos de 8 vías, paralelismo de modelo de 4 vías, paralelismo de pipeline de 4 vías)
     • Optimizador ZeRO-3
   • Resultados de rendimiento:
     • Rendimiento de entrenamiento: 68.500 muestras/s
     • Tiempo total de entrenamiento: 16 horas 45 minutos
     • Perplejidad final del modelo: 8,92 (esencialmente a la par de 8,87 del entrenamiento centralizado)
     • Costo de entrenamiento: reducido en un 38 %

2. Entrenamiento de un modelo fundacional de visión a gran escala

   • Escala del modelo: un Transformer de visión de 5B parámetros
   • Datos de entrenamiento: 210 millones de imágenes
   • Configuración de nodos: 350 nodos distribuidos
   • Datos de rendimiento:
     • Velocidad de entrenamiento: 52.000 imágenes procesadas por segundo
     • Uso de GPU: 83 % en promedio
     • Optimización de comunicación: usa un optimizador LARS de 8 bits y compresión de gradientes
     • Calidad final del modelo: 83,7 % de precisión en ImageNet (a la par de 83,9 % del entrenamiento centralizado)

Estos casos prácticos demuestran que el sistema de entrenamiento distribuido de Bitroot puede reducir sustancialmente los costos de entrenamiento manteniendo la calidad del modelo, logrando un entrenamiento de modelos de IA verdaderamente descentralizado.

9. Red de inferencia distribuida: un marco de servicio globalizado de alto rendimiento

Bitroot ha diseñado un marco de inferencia distribuida revolucionario, que logra un despliegue de servicios de IA altamente concurrente, de baja latencia y con recursos optimizados. A diferencia de los proveedores de API centralizados tradicionales, el protocolo de Bitroot permite que cualquier nodo despliegue un modelo entrenado y ofrezca servicios de inferencia globalizados, logrando una verdadera democratización de la inferencia mediante tecnología distribuida avanzada y mecanismos de incentivo económico.

Una arquitectura de inferencia por niveles

La red de inferencia de Bitroot adopta un diseño estratificado innovador, que ajusta dinámicamente su estrategia de inferencia según los distintos requisitos de las tareas:

1. División de modelos y ejecución distribuida: los grandes modelos Transformer (como los de más de 100B parámetros) se dividen de forma inteligente en múltiples submódulos, distribuidos entre distintos nodos para su ejecución colaborativa. Bitroot optimiza el protocolo de comunicación entre nodos para minimizar la latencia de transmisión de las activaciones intermedias, garantizando una inferencia distribuida de baja latencia.

2. Precisión adaptativa y ruta de cómputo: el sistema selecciona en tiempo real la estrategia de ejecución óptima según el tipo de solicitud, la latencia objetivo y los recursos de cómputo disponibles:

   • Ruta de alta precisión: inferencia con el modelo completo, que ofrece la máxima exactitud
   • Ruta acelerada: usa modelos destilados de conocimiento (como los modelos de inferencia reducidos de DeepSeek, en el rango de 1,5B-70B parámetros) para lograr respuestas de baja latencia
   • Ruta de mezcla de expertos: para solicitudes de un dominio específico, activa modelos expertos especializados del dominio para aumentar la especialización

3. Sistema de caché por niveles: implementa una caché de inferencia de tres niveles:

   • L1: una caché de resultados para solicitudes frecuentes, con respuesta en milisegundos
   • L2: una caché de representaciones intermedias, que almacena estados intermedios de prompts y contextos de uso común
   • L3: una caché distribuida de pesos de modelos, que optimiza el tiempo de carga de grandes modelos

Garantía de inferencia de alta confiabilidad

Para garantizar la confiabilidad de los resultados de inferencia en un entorno descentralizado, Bitroot introduce mecanismos de verificación por niveles:

1. Consenso con verificación múltiple: las solicitudes de inferencia clave se distribuyen a varios nodos independientes para su ejecución, y un esquema de votación mayoritaria ponderada determina el resultado final. El sistema ajusta dinámicamente el peso de cada nodo según su historial de precisión y consistencia.

2. Verificación con pruebas de conocimiento cero: un nodo aporta una prueba de conocimiento cero de la correctitud computacional, demostrando que efectivamente usó la versión especificada del modelo para ejecutar todo el proceso de inferencia, sin necesidad de repetir el costoso cómputo.

3. Registros de prueba en cadena: los metadatos clave de todas las invocaciones de inferencia (hash de entrada, hash de salida, prueba de verificación) se almacenan en cadena, logrando un registro de auditoría a prueba de manipulación. Para escenarios que implican decisiones transaccionales críticas, se admite un mecanismo determinista de confirmación de inferencia basado en las marcas de tiempo de la cadena de bloques.

4. Inferencia con preservación de la privacidad: para escenarios con datos sensibles, se admite un modo de inferencia federada:

   • Los datos de entrada se cifran localmente antes de procesarse por fragmentos
   • Los nodos producen conjuntamente la salida mediante computación segura multipartita (MPC Inference)
   • Las técnicas de cifrado homomórfico protegen las activaciones de las capas intermedias
   • Se admite la ejecución del modelo dentro de un TEE (entorno de ejecución confiable), lo que impide la filtración de cualquier valor intermedio

Incentivos económicos y garantía de calidad del servicio

Bitroot ha construido una economía de inferencia cuidadosamente diseñada:

1. Mecanismo de incentivos orientado a la calidad: las recompensas de los nodos se basan en una evaluación multidimensional:

   • Tiempo de respuesta (RT): la latencia de una solicitud de inferencia desde su recepción hasta su devolución
   • Precisión computacional (CA): una puntuación basada en los nodos validadores y la consistencia histórica
   • Disponibilidad del servicio (SA): el tiempo de actividad y la tasa de respuesta de un nodo

2. Arbitraje de optimización de recursos: los nodos pueden mejorar su competitividad mediante optimización algorítmica y de hardware:

   • Implementar cuantización de la inferencia (INT8/INT4) para reducir la sobrecarga computacional
   • Optimizar la estrategia de procesamiento por lotes para maximizar el uso de la GPU
   • Desplegar aceleradores de inferencia dedicados (como ASIC o FPGA personalizados)
   • Optimizar la topología de red para reducir la latencia de comunicación

3. Sistema de precios dinámico: las tarifas de inferencia se ajustan en tiempo real según la oferta y la demanda del mercado; durante los períodos de máxima demanda, las recompensas se elevan automáticamente para incentivar la incorporación de más nodos, garantizando la calidad del servicio. Se admiten precios diferenciados por prioridad, donde las solicitudes urgentes pueden pagar una tarifa adicional para obtener el procesamiento de máxima prioridad.

Mediante la arquitectura innovadora descrita, la red de inferencia distribuida de Bitroot alcanza en un entorno descentralizado métricas de rendimiento que rivalizan con las de los servicios en la nube centralizados o las superan, y a la vez ofrece una mayor protección de la privacidad, resistencia a la censura y acceso abierto. Este avance transforma la inferencia de IA de un recurso privilegiado en una infraestructura pública ampliamente accesible, y abre posibilidades completamente nuevas para la próxima generación de aplicaciones de IA descentralizadas.

10. Integración completa de la pila de IA

El objetivo de Bitroot es ofrecer una infraestructura completa de pila de IA (AI Stack) de extremo a extremo, que respalde el ecosistema de IA a lo largo de toda la cadena, desde los recursos de hardware de bajo nivel hasta la lógica de aplicación de alto nivel. Esta pila incluye:

• La red de cadena de bloques subyacente: proporciona almacenamiento descentralizado, consenso programable y un entorno de ejecución paralela (véase el capítulo 6 para más detalles).
• La capa de datos de IA: registra la procedencia de los datos, las licencias de uso y las transacciones de mercado a través de la cadena de bloques, combinando redes de almacenamiento descentralizadas como IPFS/Filecoin con verificación en cadena para lograr una gestión confiable de grandes conjuntos de datos.
• La capa de mercado de modelos: una plataforma integrada de registro y comercio de modelos, que admite el registro en cadena de los pesos y la estructura de los modelos, la protección de derechos de autor y la distribución de ingresos; los desarrolladores pueden publicar aquí modelos preentrenados o ajustados y comercializarlos, incluso mediante tokens del protocolo.
• La red de entrenamiento e inferencia: comprende los nodos de entrenamiento distribuido del capítulo 8 y los nodos de inferencia del capítulo 9, y presta servicios como alquiler de cómputo, planificación de trabajos y liquidación de contratos. Los usuarios pueden iniciar tareas de entrenamiento o inferencia con la misma comodidad que llamar a una API, con contratos inteligentes en cadena responsables de seguir el progreso y los resultados de las tareas.
• La capa de interacción entre agentes de IA y contratos inteligentes: Bitroot ha diseñado un protocolo de middleware dedicado que permite que los agentes de IA con capacidades de aprendizaje autónomo interactúen de forma segura con los contratos inteligentes (véase el capítulo 11 para más detalles). Por ejemplo, una IA puede actuar como agente en cadena para ejecutar automáticamente una estrategia de trading, pero su proceso de decisión y la distribución de beneficios siguen sujetos al contrato.
• La capa de seguridad y gobernanza: incluye mecanismos de cómputo seguro TEE/MPC, sistemas de identidad con inicio de sesión social y multifirma (véanse los capítulos 12 y 13 para más detalles), y un marco de gobernanza de organización autónoma descentralizada (DAO). Todas las decisiones críticas se toman por voto de la comunidad, y los cambios de reglas y parámetros son totalmente transparentes y auditables.

Arquitectura general del sistema: un marco para la simbiosis Web3-IA

Figura 5: diagrama de la arquitectura del sistema

Como se muestra en la figura anterior, la arquitectura del sistema de Bitroot logra una convergencia profunda y un empoderamiento mutuo entre la tecnología Web3 y la IA. Esta arquitectura tiene las siguientes características centrales:

1. Diseño estratificado y desacoplado: mediante interfaces claramente definidas y separación de responsabilidades, cada capa puede actualizarse de forma independiente sin afectar a los demás componentes, lo que mejora enormemente la mantenibilidad y la capacidad de evolución del sistema.

2. Mecanismos de conexión Web3-IA:

   • Conexión en la capa de consenso: el mecanismo de consenso de la cadena de bloques y el consenso del entrenamiento de IA se verifican mutuamente, garantizando un comportamiento honesto entre los nodos participantes
   • Conexión en la capa de datos: el libro mayor de la cadena de bloques almacena registros y pruebas de las operaciones de IA, mientras que los algoritmos de IA aportan a la cadena de bloques capacidades de análisis de datos
   • Conexión en la capa de incentivos: un modelo de economía de tokens convierte las contribuciones de cómputo en incentivos económicos, con métricas de rendimiento de IA que afectan directamente la distribución de recompensas

3. Empoderamiento bidireccional:

   • Web3 potencia a la IA: la cadena de bloques proporciona pruebas de cómputo, un marco de colaboración descentralizada y mecanismos de soberanía y comercio de datos
   • La IA potencia a Web3: la IA aporta a la cadena de bloques toma de decisiones inteligente, optimización de contratos, monitoreo de seguridad y una mejor experiencia de usuario

Una ruta de integración profunda entre la EVM y las tareas de cómputo de IA

Bitroot logra una integración profunda entre la EVM y las tareas de cómputo de IA, rompiendo la limitación que históricamente dificultaba que las cadenas de bloques tradicionales soportaran cómputo complejo:

1. Extensión del conjunto de instrucciones de IA: sobre la base del motor EVM de alto rendimiento presentado en el capítulo 7, Bitroot extiende un conjunto de instrucciones dedicado a operaciones de IA (AIOpcode), que incluye:

   • MATMUL: una operación optimizada de multiplicación de matrices, que admite varias precisiones (FP32/FP16/INT8)
   • ATTENTION: una implementación eficiente del mecanismo de atención de Transformer
   • RLHF: una primitiva de cómputo de aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana
   • TENSOR_OPS: un conjunto de operaciones tensoriales básicas (suma, resta, multiplicación, división, funciones de activación, etc.)

2. Mecanismo de conexión de cómputo: un innovador marco híbrido de ejecución en cadena/fuera de cadena aborda el desafío de ejecutar cómputo de IA a gran escala en la cadena de bloques:

   • Descomposición de tareas: un contrato inteligente descompone una tarea compleja de cómputo de IA en subtareas verificables
   • Cómputo fuera de cadena: las subtareas se ejecutan dentro de las redes de entrenamiento e inferencia distribuidas descritas en los capítulos 8 y 9
   • Verificación en cadena: las pruebas de cómputo y los resultados clave se verifican en cadena, garantizando la correctitud del cómputo fuera de cadena
   • Activación de contratos: una vez que pasa la verificación, se activa automáticamente la ejecución posterior del contrato inteligente, logrando un ciclo cerrado IA-cadena de bloques

3. Optimización mediante canales de estado: para abordar las frecuentes actualizaciones de parámetros propias del entrenamiento de IA, Bitroot ha diseñado canales de estado dedicados, que trasladan grandes cantidades de cómputo intermedio fuera de cadena y colocan en cadena solo puntos de control con resúmenes de estado en los hitos clave, mejorando significativamente el rendimiento del sistema.

4. Cómputo de IA seguro y multipartita: al integrar la tecnología de computación multipartita (MPC) con los contratos inteligentes de la EVM, se logran entrenamiento e inferencia de IA colaborativos sin compartir datos, ofreciendo una solución viable para escenarios sensibles a la privacidad, como finanzas y salud.

El enfoque de integración de toda la pila de IA puede verse como una trinidad de "chip" en cadena + red fuera de cadena + centro de contratos: la capa en cadena se encarga de la verificación, la liquidación y los incentivos; la capa fuera de cadena aporta el cómputo y el almacenamiento reales; y los contratos inteligentes actúan como centro de coordinación. La pila de Bitroot está diseñada pensando tanto en la interoperabilidad como en la composibilidad: otras cadenas de bloques y sistemas tradicionales pueden invocar las capacidades de IA de Bitroot mediante puentes de cadena lateral o pasarelas API, mientras que las funciones de seguridad de Bitroot (como la tokenización de modelos) también pueden migrarse a otros escenarios. Esta integración integral y de cadena completa convierte a Bitroot tanto en una infraestructura para el ecosistema de IA como en una red central que impulsa la inteligencia de las aplicaciones Web3.

Las ventajas sinérgicas de la IA y Web3

La ventaja única de la arquitectura de Bitroot radica en lograr una sinergia de refuerzo mutuo entre la tecnología de IA y la de Web3:

1. Verificación confiable del entrenamiento descentralizado: al registrar cada paso clave del proceso de entrenamiento en el libro mayor de la cadena de bloques, cualquiera puede verificar la integridad y la equidad del entrenamiento del modelo, previniendo el envenenamiento de datos y los ataques de puerta trasera en los modelos.

2. Democratización y distribución justa del cómputo: la economía de tokens de la cadena de bloques incentiva a los proveedores de cómputo, permitiendo agregar recursos de cómputo fragmentados en un conjunto de cómputo comparable al de un gran centro de datos, y garantizando a la vez que los ingresos se distribuyan de forma justa según la contribución.

3. Gestión transparente de la propiedad intelectual de los modelos: los contratos inteligentes aplican automáticamente las reglas de derechos de autor y la distribución de ingresos, resolviendo el problema de repartir beneficios entre "aportantes de datos" y "proveedores de algoritmos" en el entrenamiento de modelos de IA.

4. Acceso a modelos resistente a la censura: una vez que un modelo está en cadena, cualquiera puede acceder a él y usarlo según las reglas del contrato, libre del control y las restricciones de las plataformas centralizadas, logrando una verdadera democratización de la IA.

5. Una cadena de decisiones de IA verificable: todo el proceso de inferencia de IA puede registrarse y verificarse, ofreciendo una trazabilidad de responsabilidad completa para las decisiones críticas y resolviendo el "problema de la caja negra" de los sistemas de IA tradicionales.

Mediante este diseño arquitectónico, Bitroot no solo llena un vacío técnico en la convergencia actual de Web3 y la IA, sino que también crea un nuevo paradigma de cómputo, sentando las bases para la próxima generación de aplicaciones inteligentes.

11. Interacción segura entre agentes de IA y contratos inteligentes

A medida que los agentes de IA desempeñan un papel cada vez mayor en diversas aplicaciones, garantizar la seguridad de su interacción con los contratos inteligentes en cadena es especialmente importante. Bitroot propone un marco de seguridad para la interacción entre IA y contratos inteligentes, que aborda las siguientes preguntas clave: cómo verificar la salida de la IA, cómo impedir que una IA maliciosa manipule contratos y cómo proteger la privacidad de la IA.

En primer lugar, se introduce un mecanismo de prueba para verificar la legitimidad de las acciones de una IA: toda llamada que un agente de IA haga a un contrato inteligente debe ir acompañada de una prueba verificable de su comportamiento. Por ejemplo, para una transacción que requiere que un modelo de IA tome una decisión antes de ejecutarse (como una estrategia de trading automatizada), el agente debe generar dentro de un entorno de ejecución confiable (TEE) una prueba que demuestre que su decisión se produjo sobre la base de un modelo y unos datos preestablecidos, y no fue fabricada arbitrariamente. Cuando el contrato recibe la solicitud, verifica la legitimidad de la prueba antes de ejecutar la lógica posterior. Este proceso es similar a la estructura $\exists w: f(x,w)=y$ que se encuentra en las pruebas de conocimiento cero, que garantiza: existe algún estado secreto interno $w$ (p. ej., los pesos del modelo) tal que $f$ (el modelo, dada la entrada $x$) produce correctamente la decisión $y$. Solo un $y$ que pasa la verificación es aceptado por el contrato.

En segundo lugar, Bitroot admite la divulgación controlable del modelo: para ciertos escenarios que requieren transparencia garantizada, puede exigirse que un modelo de IA exponga externamente los pasos intermedios o los niveles de confianza, de la manera definida por el contrato inteligente. Combinado con el registro en cadena, este diseño puede prevenir la "toma de decisiones de caja negra" y mejorar la explicabilidad de las decisiones de la IA. Por ejemplo, el modelo DeepSeek-R1 es capaz de mostrar su traza de razonamiento, y Bitroot puede colocar estas trazas en cadena como metadatos adicionales de la transacción, permitiendo una auditoría completa del proceso de razonamiento.

En tercer lugar, medidas para prevenir una IA maliciosa: dentro de Bitroot, los agentes de IA deben registrarse previamente y depositar tokens en garantía; si un agente infringe las reglas (por ejemplo, enviando una prueba falsificada), su depósito se pierde. Los contratos inteligentes pueden establecer un modo de verificación multipartita: si una decisión de IA tiene un impacto significativo, puede exigirse que varios agentes distintos calculen de forma independiente y verifiquen de forma cruzada el resultado, el cual solo surte efecto si la mayoría está de acuerdo. Esto es similar a un mecanismo de tolerancia a fallas bizantinas y es aplicable a escenarios de transacciones de alto valor.

Por último, Bitroot aprovecha el soporte nativo de los contratos inteligentes para la ejecución paralela de múltiples estrategias: por ejemplo, usar distintas versiones de un modelo, o modelos en paralelo con distintos hiperparámetros, para comparar salidas y mejorar la seguridad y la robustez. Además, se ha desarrollado un estándar de interfaz de contratos de IA, que especifica el formato de datos y las convenciones de firma para que los agentes de IA interactúen con la cadena, de modo que cualquier sistema de IA que se conecte a la red de Bitroot pueda seguir la misma interfaz de seguridad.

En resumen, mediante la combinación de pruebas de cómputo confiable, auditoría de contratos y mecanismos de incentivo económico, Bitroot ofrece un marco completo de garantía de seguridad para la colaboración entre agentes de IA y contratos inteligentes. Esto no solo reduce el costo de confianza en la ejecución de contratos por IA, sino que también refuerza enormemente la capacidad del sistema para resistir comportamientos anómalos de la IA.

12. Gestión de datos de grandes modelos

Entrenar y usar grandes modelos requiere gestionar cantidades masivas de datos, incluidos los conjuntos de datos de entrenamiento, los pesos de los modelos y los datos de entrada/salida durante la inferencia. Bitroot adopta las siguientes estrategias para gestionar estos datos de forma eficiente y segura:

• Indexación de metadatos en cadena: los datos del modelo y los datos de entrenamiento en sí se almacenan en redes de almacenamiento descentralizadas, pero todos los metadatos clave (como los hashes de archivo, los números de versión, los tamaños y las diferencias entre versiones) se escriben en cadena. De este modo, cualquiera puede buscar y verificar la integridad de los datos a través de la cadena de bloques, sin que los datos en sí deban llevarse en cadena.
• Almacenamiento fragmentado y descarga por bloques: los grandes modelos suelen almacenarse a escala de gigabytes o incluso terabytes. Bitroot divide los pesos del modelo en pequeños bloques descargables de forma independiente, con almacenamiento en caché y transmisión distribuidos proporcionados por la red de nodos (similar a BitTorrent). Usando mecanismos de verificación como los árboles de Merkle, los nodos pueden verificar al instante la correctitud de un bloque a medida que se descarga.
• Control de acceso y cifrado: para modelos privados o sensibles (como modelos empresariales personalizados), los bloques de datos pueden almacenarse cifrados y solo los nodos autorizados pueden descifrarlos. Bitroot usa computación segura multipartita y cifrado de umbral para lograr un uso compartido seguro de las claves de los modelos: por ejemplo, una clave puede dividirse en N partes, y se requieren N/2 firmas para desbloquearla, garantizando que una filtración en un único punto sea ineficaz.
• Trazabilidad y auditoría de datos: todas las operaciones de acceso y modificación de datos dejan un rastro en cadena, y cualquier intento de manipulación queda registrado de forma irreversible. Con la ayuda de un entorno de ejecución confiable, el proceso de uso de los datos puede auditarse dentro de hardware seguro, evitando que los nodos retengan o eliminen privadamente datos de entrenamiento.
• Gestión de versiones e instantáneas: cada ejecución de entrenamiento o actualización de un modelo crea una instantánea en cadena, que incluye la diferencia de hash entre los parámetros del modelo antiguo y el nuevo. Los usuarios pueden rastrear fácilmente el historial de un modelo y también comparar las mejoras de rendimiento de distintas versiones. Los contratos pueden aplicar derechos distintos para diferentes versiones (por ejemplo, las versiones tempranas podrían necesitar cumplir una licencia de código abierto, mientras que las versiones posteriores tienen licencia comercial).

Esta estrategia combinada de gestión de datos en cadena/fuera de cadena equilibra eficiencia y seguridad: la capa en cadena garantiza las funciones de verificación y gobernanza, mientras que la capa fuera de cadena se encarga del almacenamiento y la transmisión de datos a gran escala. De este modo, Bitroot puede soportar el ciclo de vida completo de los datos —desde la importación de datos de entrenamiento, pasando por la iteración del modelo, hasta el despliegue del modelo—, ofreciendo una base sólida para las aplicaciones de grandes modelos.

13. Sistema de seguridad del cómputo

Para garantizar la confiabilidad y la resistencia a ataques del cómputo de IA ejecutado en la cadena de bloques, Bitroot ha construido un sistema de seguridad del cómputo de varios niveles:

13.1 Marco de cómputo verificable

Bitroot implementa un marco completo de cómputo verificable (VC), que permite verificar eficientemente los resultados de tareas de IA intensivas en cómputo sin repetir todo el cómputo. Este marco se basa en la tecnología más reciente de pruebas de conocimiento cero y en métodos de verificación formal.

Definición 1 (cómputo verificable). Un esquema de cómputo verificable $\mathcal{VC}$ es una cuádrupla $(KeyGen, Prove, Verify, Compute)$:

• $KeyGen(1^{\lambda}, f) \rightarrow (pk, vk)$: genera una clave de prueba $pk$ y una clave de verificación $vk$, a partir del parámetro de seguridad $\lambda$ y la función $f$
• $Compute(pk, x) \rightarrow y$: usa la clave $pk$ para calcular el resultado $y$ de la función $f$ sobre la entrada $x$
• $Prove(pk, x, y) \rightarrow \pi$: genera una prueba $\pi$ para el resultado del cómputo $y = f(x)$
• $Verify(vk, x, y, \pi) \rightarrow \{0,1\}$: verifica que el resultado $y$ sea realmente el resultado correcto de computar la función $f$ sobre la entrada $x$

Este marco tiene las siguientes propiedades clave:

1. Completitud: para cualquier entrada $x$, si $y = f(x)$ y $\pi$ es generada por un probador honesto, entonces $Verify(vk, x, y, \pi) = 1$
2. Solidez: para cualquier adversario probabilístico de tiempo polinomial $\mathcal{A}$, existe una función despreciable $negl(\lambda)$ tal que: $Pr[(x, y, \pi) \leftarrow \mathcal{A}(pk, vk): y \neq f(x) \wedge Verify(vk, x, y, \pi) = 1] \leq negl(\lambda)$
3. Conocimiento cero: existe un simulador de tiempo polinomial $\mathcal{S}$ tal que, para cualquier entrada $x$, las distribuciones de $\mathcal{S}(vk, x, f(x))$ y de la prueba real $\pi$ son computacionalmente indistinguibles
4. Concisión: el tamaño de la prueba es $|\pi| = poly(\lambda, log(|f|))$, y el tiempo de verificación es $poly(\lambda, |x|, |y|, log(|f|))$

Figura 6: el sistema de seguridad del cómputo

Teorema 1 (seguridad del VC de Bitroot). Bajo el modelo de oráculo aleatorio, el marco de cómputo verificable de Bitroot satisface seguridad computacional: para cualquier adversario probabilístico de tiempo polinomial (PPT), la probabilidad de falsificar con éxito una prueba válida sin conocer el cómputo verdadero es despreciable.

Esbozo de la demostración: Por reducción a la seguridad del sistema zk-SNARK subyacente: suponiendo que existe un adversario $\mathcal{A}$ capaz de generar una prueba fraudulenta válida con probabilidad no despreciable, puede construirse un algoritmo $\mathcal{B}$ que rompe la hipótesis de solidez de conocimiento del zk-SNARK subyacente, lo que da una contradicción. La reducción detallada depende de la dificultad del problema del logaritmo discreto sobre emparejamientos de curvas elípticas y de la existencia de un extractor de conocimiento. $\square$

Parámetros de implementación técnica:

1. Tecnología de pruebas de conocimiento cero (ZKP):

   • Elección del protocolo: zk-SNARK (Groth16, PLONK)
   • Parámetros de la curva: la curva BN254, 128 bits de seguridad
   • Tamaño de la prueba: 192 bytes (tamaño constante)
   • Tiempo de verificación: <10 ms (verificación en cadena)
   • Tiempo de generación de la prueba: ~30 s por cada modelo de 100M parámetros

2. Contenido de la prueba y proceso de generación:

Algoritmo 1: generación de la prueba de cómputo

Input: model M, input data D, computation result R, auxiliary data aux
Output: zero-knowledge proof π

1. Preprocessing stage:
   Convert the computation task into an arithmetic circuit C
   Run KeyGen(1^λ, C) → (pk, vk)

2. Computation representation:
   Construct the execution trace T = {(s₀, s₁, ..., sₙ)}
   where s₀ is the initial state and sₙ is the final state

3. Proof generation:
   a. Compute intermediate values:
      Encode the state transitions: ∀i∈[1,n]: sᵢ = δ(sᵢ₋₁, wᵢ)
      where δ is the state-transition function and wᵢ is the witness at step i

   b. Build the polynomial constraint system:
      Q = {(sᵢ₋₁, sᵢ, wᵢ) | ∀i∈[1,n]}

   c. Generate the proof:
      π = Prove(pk, (M,D), R, Q, aux)

4. Return π

Algoritmo 2: verificación de la prueba de cómputo

Input: verification key vk, digest of the model and data H(M,D), computation result R, proof π
Output: verification result b∈{0,1}

1. Verification stage:
   b = Verify(vk, H(M,D), R, π)

2. Return b

13.2 Mecanismo de recompensas y penalizaciones por cómputo

El sistema de recompensas por cómputo de Bitroot usa un mecanismo de puntuación multifactor, que garantiza que las contribuciones de cómputo de alta calidad y alta eficiencia sean recompensadas de forma justa. Al mismo tiempo, las contribuciones maliciosas o de baja calidad son penalizadas, manteniendo la calidad del cómputo de la red.

Definición 2 (función de puntuación de la contribución de cómputo). La función de puntuación de la contribución de cómputo $\mathcal{S}: \mathcal{N} \times \mathcal{T} \rightarrow \mathbb{R}^+$ asigna la contribución del nodo $n \in \mathcal{N}$ a la tarea $t \in \mathcal{T}$ a un número real positivo, que representa el valor de su contribución.

Para la tarea $t$, la puntuación de contribución del nodo $n$ se calcula de la siguiente manera:

$\mathcal{S}(n, t) = \mathcal{B}(t) \cdot \mathcal{P}(n, t) \cdot \mathcal{Q}(n, t) \cdot \mathcal{R}(n) \cdot \mathcal{C}(t)$

donde $\mathcal{B}(t)$ es la recompensa base de la tarea $t$, $\mathcal{P}(n, t)$ es el factor de rendimiento, $\mathcal{Q}(n, t)$ es el factor de calidad, $\mathcal{R}(n)$ es el factor de reputación del nodo $n$ y $\mathcal{C}(t)$ es el factor de ajuste por congestión de la red.

Teorema 2 (compatibilidad de incentivos). Bajo el mecanismo de recompensas de Bitroot, para cualquier nodo $n$, el comportamiento honesto es su estrategia estrictamente dominante; es decir, para cualquier tarea $t$:

$\mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{honest})] > \mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{dishonest})]$

donde $\mathcal{U}(n, t \mid a)$ denota la utilidad esperada que el nodo $n$ obtiene al completar la tarea $t$ bajo la estrategia $a$.

Esbozo de la demostración: Consideremos la estrategia de comportamiento de un nodo tanto en un juego de una sola ronda como en un juego repetido.

En un juego de una sola ronda, cuando un nodo elige un comportamiento deshonesto (como enviar resultados incorrectos u omitir parte del cómputo):

• El mecanismo de verificación basado en pruebas de conocimiento cero hace que la probabilidad de que se detecte el fraude sea $p_{detect} \approx 1 - negl(\lambda)$
• Si se detecta, el nodo es penalizado, con pérdidas que incluyen la recompensa de la tarea actual y una disminución de reputación: $\mathcal{L}_{penalty} = \mathcal{B}(t) + \Delta\mathcal{R}(n)$
• Incluso si se evade la detección, el comportamiento deshonesto sigue afectando la calidad del resultado, reduciendo el factor de calidad: $\mathcal{Q}(n, t \mid \text{dishonest}) < \mathcal{Q}(n, t \mid \text{honest})$

Combinando estos factores, puede demostrarse que en un juego de una sola ronda: $\mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{dishonest})] = (1 - p_{detect}) \cdot \mathcal{S}(n, t \mid \text{dishonest}) - p_{detect} \cdot \mathcal{L}_{penalty}$

Dado que $p_{detect} \approx 1$ y $\mathcal{L}_{penalty} > 0$, tenemos: $\mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{dishonest})] < \mathcal{S}(n, t \mid \text{honest}) = \mathbb{E}[\mathcal{U}(n, t \mid \text{honest})]$

En un escenario de juego repetido, teniendo en cuenta el efecto acumulativo del factor de reputación, la pérdida de reputación a largo plazo causada por el comportamiento deshonesto amplía aún más la brecha de utilidad entre las estrategias honesta y deshonesta, garantizando así que el comportamiento honesto sea la estrategia estrictamente dominante. $\square$

En la implementación concreta, se usa la siguiente fórmula:

Algorithm 3: Compute Reward Evaluation
Input: node ID, task ID, computation result, performance data
Output: reward amount R

1. Base reward:
   R_base = task_complexity(task ID) × compute_resources(node ID)

2. Performance score:
   T_ref = reference_completion_time(task ID)
   T_actual = actual_completion_time(node ID, task ID)
   S_perf = min(1.5, max(0.5, T_ref / T_actual))

3. Quality score:
   S_qual = validation_score(computation result) ∈ [0,1]

4. Reputation factor:
   F_rep = get_node_reputation(node ID) ∈ [0.5, 1.5]

5. Reward computation:
   R = R_base × S_perf × S_qual × F_rep

6. Network adjustment:
   R_adj = R × get_network_congestion_factor()

13.3 Mecanismo de verificación multipartita y consenso

Para garantizar la correctitud de las tareas de cómputo, el sistema adopta una estrategia de verificación distribuida, que usa distintos niveles de mecanismos de verificación según el valor y la importancia de la tarea.

Definición 3 (función de selección de nodos verificadores). La función de selección de nodos verificadores $\mathcal{V}: \mathcal{T} \times \mathcal{L} \times \mathcal{N} \times \Omega \rightarrow 2^{\mathcal{N}}$ selecciona un subconjunto de nodos verificadores $V \subset \mathcal{N}$, dados la tarea $t \in \mathcal{T}$, el nivel de seguridad $l \in \mathcal{L}$, el grupo de nodos $\mathcal{N}$ y la semilla aleatoria $\omega \in \Omega$.

Figura 6: verificación rápida

Algoritmo 4: selección de nodos verificadores mediante función aleatoria verificable (VRF)

Input: task ID t∈𝒯, security level L∈{L1,L2,L3}, available node pool N⊆𝒩
Output: selected verifier node set V⊆N

1. Obtain a random seed:
   seed = H(latest_block_hash || t)
   where H is a secure hash function

2. Determine the number of verifier nodes:
   n = {
     L1: 1,  // low-value task
     L2: 3,  // medium-value task
     L3: 10  // high-value task
   }[L]

3. Select verifier nodes:
   V = ∅
   for i = 1 to n:
     combined_seed = H(seed || i)
     (randomness, proof) = VRF_Evaluate(sk, combined_seed)
     // VRF output ensures fairness
     node_index = randomness mod |N|
     V = V ∪ {N[node_index]}

4. Return V

Teorema 3 (equidad e impredecibilidad de la verificación). El mecanismo de selección de nodos verificadores basado en VRF de Bitroot satisface las siguientes propiedades:

1. Distribución uniforme: para cualquier nodo $n \in \mathcal{N}$, $Pr[n \in \mathcal{V}(t, l, \mathcal{N}, \omega)] = |\mathcal{V}(t, l, \mathcal{N}, \omega)| / |\mathcal{N}|$
2. Impredecibilidad: antes de que se revele el hash del bloque, ningún adversario de tiempo polinomial puede predecir el conjunto de nodos verificadores con probabilidad no despreciable
3. No manipulabilidad: ningún adversario de tiempo polinomial puede influir en la selección de nodos verificadores con probabilidad no despreciable manipulando el orden de inclusión de las transacciones

Esbozo de la demostración: La selección de nodos verificadores se basa en una función aleatoria verificable (VRF), cuya salida es determinista pero impredecible para una semilla dada. La propiedad de distribución uniforme se sigue de la operación de módulo, la impredecibilidad se apoya en la impredecibilidad del hash del último bloque, y la no manipulabilidad se deriva de la propiedad de univaluación de la VRF. La demostración detallada involucra la seguridad del consenso de la cadena de bloques y las propiedades criptográficas de la VRF. $\square$

Algoritmo 5: consenso por votación ponderada

Input: set of verification results R = {(node_ID_i, result_i, weight_i)}
Output: consensus result r, whether consensus was reached flag

1. Initialize the result-weight map: W = {}

2. Assign a weight to each verification result:
   for each (node_ID, result, weight) in R:
     result_hash = H(result)
     if result_hash ∉ W: W[result_hash] = 0
     W[result_hash] += weight

3. Find the result with the highest weight:
   (max_result, max_weight) = argmax_{r∈W} W[r]

4. Compute the consensus ratio:
   total_weight = ∑_{r∈W} W[r]
   ratio = max_weight / total_weight

5. Verify consensus:
   if ratio ≥ THRESHOLD(|R|):  // the threshold function depends on the number of verifier nodes
     return (decode(max_result), true)
   else:
     return (null, false)

13.4 Defensa contra ataques y detección de anomalías

El sistema implementa un mecanismo de defensa contra ataques de varios niveles, que combina estrategias de defensa estáticas y dinámicas:

Figura 7: un mecanismo de defensa contra ataques de varios niveles

Algoritmo 6: detección de anomalías y respuesta a amenazas

Input: network state S∈𝒮, historical data H, threshold parameters Θ
Output: set of mitigation measures M

1. Feature extraction:
   F = Extract_Features(S, H)

2. Anomaly scoring:
   // multi-dimensional anomaly detection
   scores = {}
   for metric m in the set of monitored metrics:
     μ_m = Mean(H[m])  // historical mean
     σ_m = StdDev(H[m])  // historical standard deviation
     Z_m = (S[m] - μ_m) / σ_m  // Z-score
     scores[m] = Z_m

3. Threat classification:
   threats = Classify_Threats(scores, Θ)

4. Generate response measures:
   M = ∅
   for threat t in threats:
     if t.type == "Sybil":
       M = M ∪ {increase_proof_difficulty(), alert_governance()}
     else if t.type == "Witch":
       M = M ∪ {enable_social_verification(), limit_new_nodes()}
     else if t.type == "DataPoisoning":
       M = M ∪ {isolate_suspicious_sources(), rollback_checkpoint()}
     else if t.type == "DDoS":
       M = M ∪ {rate_limiting(), distribute_services()}
     else if t.type == "ModelExtraction":
       M = M ∪ {analyze_request_patterns(), apply_differential_privacy()}

5. Return M

Teorema 4 (cota de eficacia de la detección de anomalías). Bajo las siguientes condiciones, el sistema de detección de anomalías de Bitroot puede detectar anomalías que se desvían del comportamiento normal en $\Delta$ desviaciones estándar, con una tasa de falsos positivos no mayor que $\alpha$ y una tasa de falsos negativos no mayor que $\beta$:

$P(\text{false positive}) \leq \alpha = 2 \cdot \Phi(-\Delta)$ $P(\text{false negative}) \leq \beta = \Phi(\Delta - \delta/\sigma)$

donde $\Phi$ es la función de distribución acumulada de la distribución normal estándar, $\delta$ es la magnitud real de la anomalía y $\sigma$ es la desviación estándar de la métrica monitoreada.

Esbozo de la demostración: Sobre la base del análisis estadístico multivariante y la teoría de contraste de hipótesis, cuando las métricas monitoreadas siguen aproximadamente una distribución normal, usar la puntuación Z como medida de anomalía proporciona cotas superiores demostrables para las tasas de falsos positivos y falsos negativos. En concreto, fijar el umbral en $\mu \pm \Delta\sigma$ significa que, en ausencia de anomalía, la probabilidad de que una medición caiga fuera de este intervalo es $2 \cdot \Phi(-\Delta)$, que es la cota superior de la tasa de falsos positivos.

Cuando está presente una anomalía de magnitud $\delta$, si $\delta < \Delta\sigma$, puede producirse un falso negativo, y su cota superior de probabilidad puede calcularse a partir de las propiedades de la distribución normal. Ajustando $\Delta$, puede lograrse un equilibrio entre las tasas de falsos positivos y falsos negativos. $\square$

Métricas de detección de anomalías:

13.5 Mecanismo de auditoría de seguridad

El sistema establece un proceso integral de auditoría de seguridad para garantizar la seguridad continua del entorno de cómputo:

Definición 4 (marco de auditoría de seguridad). El marco de auditoría de seguridad es una terna $\mathcal{A} = (D, V, R)$, donde $D$ es el mecanismo de recolección de datos, $V$ es el conjunto de reglas de verificación y $R$ es el conjunto de estrategias de respuesta.

1. Arquitectura de auditoría por capas:

   • Nivel de transacción: comprobaciones de seguridad en tiempo real de cada transacción, con complejidad temporal $O(1)$
   • Nivel de bloque: verificación de seguridad básica de cada bloque, con complejidad temporal $O(n)$, donde $n$ es el número de transacciones del bloque
   • Nivel periódico: un escaneo profundo cada 1.000 bloques, con complejidad temporal $O(m \cdot n)$, donde $m$ es el número de reglas de verificación
   • Nivel de red: una evaluación de seguridad de toda la red cada mes, que incluye análisis entre cadenas

2. Verificación formal: Se realiza verificación formal de propiedades de seguridad clave, entre ellas:

   • Correctitud computacional: demostrar que el resultado del cómputo $y$ es realmente el resultado de la función $f$ sobre la entrada $x$
   • Integridad de los datos: demostrar que los datos no han sido manipulados durante su transmisión y almacenamiento
   • Garantía de descentralización: demostrar que el sistema no tiene un punto de control centralizado
   • Compatibilidad de incentivos: demostrar que el modelo económico del sistema incentiva a los usuarios a comportarse de forma honesta

Métricas de complejidad y rendimiento:

• Costo de verificación de pruebas verificables: 0,5-1,5 ms de tiempo de CPU por prueba
• Sobrecarga de recursos de la verificación multipartita: +15-35 % frente a la verificación con un solo nodo
• Precisión del monitoreo de seguridad: >99,99 %
• Tiempo de respuesta ante ataques: detección <3 s, mitigación <10 s

Este marco de seguridad del cómputo maximiza la correctitud garantizada de los resultados de cómputo de IA y la protección de la privacidad sin sacrificar la eficiencia, ofreciendo una garantía de confianza central para las aplicaciones de IA en la cadena de bloques.

14. Entorno de ejecución confiable

La arquitectura central de Bitroot integra la tecnología de entorno de ejecución confiable (TEE), ofreciendo garantías de seguridad a nivel de hardware para el cómputo de IA en cadena y el procesamiento de datos sensibles. Este capítulo define formalmente las garantías de seguridad del TEE y detalla sus fundamentos teóricos en el cómputo de IA distribuido.

14.1 Modelo de seguridad formal

Definición 1 (entorno de ejecución confiable). Un entorno de ejecución confiable es una quíntupla $\mathcal{E} = (Setup, Attest, Seal, Compute, Verify)$, donde:

• $Setup(1^\lambda) \rightarrow (pk, sk)$: inicializa el TEE y genera un par de claves pública y privada
• $Attest(sk, P) \rightarrow \sigma_P$: genera una prueba verificable $\sigma_P$ para el programa $P$
• $Seal(sk, data) \rightarrow c$: cifra datos usando una clave protegida por hardware, produciendo el texto cifrado $c$
• $Compute(P, in, c) \rightarrow (out, \sigma_{out})$: ejecuta el programa $P$ dentro del entorno aislado, produciendo una salida y una prueba
• $Verify(pk, P, in, out, \sigma_{out}) \rightarrow \{0,1\}$: verifica la integridad y la autenticidad del resultado del cómputo

El TEE ofrece tres propiedades de seguridad centrales:

1. Ejecución aislada: garantiza que el programa $P$ no sea interferido por ningún entorno externo durante su ejecución; formalmente:

   Para cualquier entorno externo $\mathcal{E}$ y programa $P$, $\mathcal{E}$ no puede influir en el resultado de la ejecución de $P$, es decir: $\forall \mathcal{E}, P, in: Compute(P, in) = P(in)$

2. Atestación remota: permite que un verificador remoto confirme que el programa $P$ se ejecutó realmente dentro de un TEE; formalmente:

   Probabilidad de atestación exitosa: $Pr[Verify(pk, P, in, out, \sigma_{out}) = 1] = 1$, si y solo si $out$ es realmente el resultado de $P(in)$ y fue generado por un TEE legítimo

3. Almacenamiento sellado: protege la confidencialidad de los datos incluso cuando el sistema anfitrión está comprometido; formalmente:

   Para cualquier atacante probabilístico de tiempo polinomial $\mathcal{A}$, existe una función despreciable $negl(\lambda)$ tal que: $Pr[\mathcal{A}(c) = data] \leq negl(\lambda)$, donde $c = Seal(sk, data)$

Teorema 1 (seguridad del TEE). Dadas las propiedades de ejecución aislada, atestación remota y almacenamiento sellado, el marco TEE de Bitroot puede garantizar la confidencialidad, la integridad y la autenticabilidad del cómputo de IA, incluso en un entorno con anfitrión malicioso.

Esbozo de la demostración: En primer lugar, la ejecución aislada garantiza que, incluso si el sistema operativo anfitrión está controlado por un atacante, el modelo de IA que se ejecuta dentro del TEE puede seguir produciendo un resultado correcto. En segundo lugar, el mecanismo de atestación remota asegura que un verificador pueda distinguir de forma confiable el cómputo de un TEE genuino de un resultado falsificado. Por último, el almacenamiento sellado garantiza la confidencialidad de los parámetros del modelo y de los datos de entrenamiento. En conjunto, estas tres protecciones forman una barrera de seguridad contra ataques a nivel de anfitrión.

En concreto, supongamos que existe un atacante $\mathcal{A}$ capaz de socavar la seguridad del cómputo de IA; tal atacante tendría que romper al menos una de las tres propiedades de seguridad anteriores. Bajo las hipótesis de seguridad de los TEE de hardware y las hipótesis estándar de dificultad criptográfica, la probabilidad de tal ruptura es despreciable, lo que demuestra la seguridad del sistema. $\square$

14.2 Aplicaciones del TEE en el cómputo de IA distribuido

Bitroot usa diversas tecnologías de TEE para lograr distintos tipos de garantías de seguridad:

1. Dominios de ejecución aislados por hardware:

   • Implementación técnica: admite tecnologías de TEE como Intel SGX [1], ARM TrustZone [2] y AMD SEV [3]
   • Nivel de aislamiento: ofrece aislamiento físico a nivel de hardware, defendiendo contra ataques a nivel de sistema operativo e hipervisor
   • Métrica de seguridad: una medida de aislamiento de $\gamma \geq 0,99$, que representa la confiabilidad del aislamiento
   • Base teórica: logra una Base de Cómputo Confiable (TCB) mínima, basada en control de acceso obligatorio (MAC) impuesto por hardware y un motor de cifrado de memoria (MEE)

2. Protocolo de atestación remota: Bitroot implementa un protocolo de atestación remota rigurosamente formalizado para garantizar la verificación en cadena:

Algorithm 1: TEE Remote Attestation Protocol

Participants:
- Verifier V (an on-chain smart contract)
- Prover P (a TEE device)
- Root of Trust TR (the hardware manufacturer)

Setup phase:
1. TR generates a unique identity ID and an attestation key pair (sk_a, pk_a) for each TEE
2. TR registers the public key pk_a in a public key directory D
3. V obtains and verifies the authenticity of D

Attestation phase:
1. V generates a challenge nonce and sends it to P
2. P executes internally within the TEE:
   a. Measures the current environment E and program P → m = Hash(E||P)
   b. Generates an attestation report r = (ID, m, nonce)
   c. Signs the report using sk_a → σ = Sign(sk_a, r)
3. P sends (r, σ) to V
4. V verifies:
   a. Queries D to obtain pk_a = D[ID]
   b. Verifies the signature Verify(pk_a, r, σ) = 1
   c. Checks that the nonce matches
   d. Verifies whether the measurement m is in the whitelist W

Result:
- If all checks pass, V accepts P as a legitimate TEE
- Otherwise, V rejects it

Teorema 2 (seguridad de la atestación remota). El protocolo de atestación remota anterior ofrece las siguientes garantías de seguridad bajo el modelo de oráculo aleatorio:

1. Completitud: si P es un TEE legítimo que ejecuta un programa legítimo, V siempre acepta
2. Solidez: si P no es un TEE legítimo o ejecuta un programa no autorizado, V rechaza con probabilidad abrumadora
3. Resistencia a la repetición: debido a la presencia del nonce, los mensajes de atestación pasados no pueden reutilizarse

Esbozo de la demostración: La completitud se sigue directamente de la definición del protocolo. La solidez se basa en la imposibilidad de falsificación de las firmas digitales y en la resistencia a colisiones de la función hash. En concreto, falsificar una atestación requiere (1) falsificar una firma, o (2) encontrar una colisión de hash para el programa. Por la seguridad del esquema de firma, la probabilidad de falsificación es despreciable, $negl_1(\lambda)$; por la resistencia a colisiones de la función hash, la probabilidad de encontrar una colisión es despreciable, $negl_2(\lambda)$. La probabilidad total de falsificación está acotada superiormente por $negl_1(\lambda) + negl_2(\lambda)$, que sigue siendo una función despreciable. La resistencia a la repetición se sigue de la aleatoriedad y la unicidad del nonce. $\square$

14.3 Soporte para cómputo cifrado

El entorno TEE de Bitroot admite cómputo totalmente cifrado, garantizando que los modelos y los datos permanezcan confidenciales durante todo su uso:

1. Contratos inteligentes secretos: admiten lógica de contrato y estado que permanecen privados frente a otros participantes de la red, y solo se coloca en cadena el resultado de la verificación

2. Ejecución confidencial de modelos de IA: ofrece protección de extremo a extremo para los pesos y la estructura del modelo:

Definición 2 (confidencialidad del modelo). La confidencialidad de un modelo de IA $M$ se define de la siguiente manera: dada la entrada del modelo $x$ y la salida $M(x)$, ningún adversario probabilístico de tiempo polinomial (PPT) $\mathcal{A}$ puede distinguir el modelo $M$ de otro modelo $M'$ con el mismo comportamiento de entrada-salida. Formalmente:

$\forall \text{PPT } \mathcal{A}, |Pr[\mathcal{A}^{M(·)}(1^\lambda) = 1] - Pr[\mathcal{A}^{M'(·)}(1^\lambda) = 1]| \leq negl(\lambda)$

donde $\mathcal{A}^{M(·)}$ denota que el adversario puede acceder al modelo $M$ mediante consultas de caja negra.

Dentro del entorno TEE se implementa el siguiente protocolo de cómputo confidencial:

Algorithm 2: Confidential Model Execution Protocol

Preconditions:
- The Model Owner (MO) holds an encrypted model Enc(M, k)
- The Data Owner (DO) holds input data x
- The TEE device has passed remote attestation

Protocol flow:
1. MO and DO establish sessions with the TEE via secure channels:
   - MO to TEE: secure transmission of key k
   - DO to TEE: secure transmission of data x

2. Computation within the TEE:
   a. Decrypt the model: M = Dec(Enc(M, k), k)
   b. Execute the computation: y = M(x)
   c. Generate an execution proof: π = Attest(sk, "M(x) = y")

3. Result distribution:
   - The TEE sends (y, π) to DO
   - DO verifies the validity of π
   - Optionally: an encrypted copy of result y is sent to MO

Security properties:
- Model confidentiality: DO cannot extract information about model M
- Input confidentiality: MO cannot obtain DO's original input x
- Result verifiability: both parties can verify that y is indeed the result of M(x)

Teorema 3 (seguridad del cómputo confidencial). Bajo el modelo semihonesto, el protocolo anterior garantiza la confidencialidad del modelo y de la entrada, y a la vez ofrece verificabilidad del resultado.

Esbozo de la demostración: En esencia, este protocolo construye un protocolo de cómputo seguro de dos partes basado en TEE. Su seguridad puede reducirse a las tres propiedades de seguridad centrales del TEE. En concreto, la confidencialidad del modelo se apoya en la propiedad de almacenamiento sellado, que garantiza que los parámetros del modelo solo sean visibles dentro del TEE; la confidencialidad de la entrada se apoya en la ejecución aislada, que garantiza que los datos de entrada no se filtren; y la verificabilidad del resultado se apoya en la atestación remota, que garantiza que el resultado provenga realmente de un programa ejecutado correctamente. Bajo la garantía de estas tres propiedades de seguridad, puede demostrarse que el protocolo satisface la definición estándar de seguridad por simulación para el cómputo seguro de dos partes. $\square$

14.4 Gestión segura de claves

El entorno TEE ofrece funcionalidad integrada de generación y gestión segura de claves, implementando un mecanismo de protección de claves de varios niveles:

1. Jerarquía de claves:

   • Clave raíz (RK): derivada por hardware, nunca sale del TEE
   • Clave derivada (DK): una clave derivada de la RK para un propósito específico
   • Clave de aplicación (AK): una clave derivada para una instancia de aplicación específica

2. Gestión distribuida de claves:

   • Implementa un esquema de reparto secreto $(\textbf{t},\textbf{n})$, que requiere la cooperación de al menos $t$ nodos para reconstruir la clave
   • La transmisión de fragmentos de clave entre nodos usa un canal seguro, basado en el protocolo de intercambio de claves ECDH
   • Ciclo de rotación de claves: la clave raíz nunca se rota, las claves derivadas se rotan cada 30 días y las claves de aplicación se rotan en cada sesión

3. Combinación con la computación multipartita (MPC):

   • Se implementa un esquema híbrido TEE-MPC, que ofrece protección complementaria bajo distintos modelos de seguridad
   • El material de claves se distribuye entre distintos nodos TEE mediante el reparto secreto de Shamir, logrando descifrado de umbral

Teorema 4 (seguridad de la gestión de claves). El sistema de gestión distribuida de claves de Bitroot puede garantizar la confidencialidad de una clave incluso cuando hasta $t-1$ nodos están comprometidos.

Esbozo de la demostración: Sobre la base de la seguridad teórica de la información del esquema de reparto secreto, cualquier conjunto de menos de $t$ partes no contiene absolutamente ninguna información sobre la clave. Por lo tanto, un atacante necesita controlar al menos $t$ nodos para reconstruir la clave. Con un umbral $t$ razonablemente fijado (por ejemplo, establecer $t = \lfloor \frac{2n}{3} \rfloor + 1$ entre $n$ nodos), un atacante tendría que controlar una gran cantidad de nodos para comprometer la seguridad de la clave, algo difícil de lograr en una red distribuida. Además, dado que los fragmentos de clave están protegidos por el TEE, incluso si un nodo es controlado por un atacante, extraer el fragmento de clave seguiría requiriendo romper la seguridad del TEE, lo que eleva aún más el nivel de seguridad exigido. $\square$

14.5 Sinergia entre el TEE y las pruebas de conocimiento cero

Bitroot combina de forma única la tecnología TEE con la tecnología de pruebas de conocimiento cero (ZKP), construyendo una doble capa de seguridad:

1. Generación de pruebas ZK acelerada por TEE:

   • El entorno TEE se usa para acelerar la generación de pruebas ZK, mejorando el rendimiento entre 3 y 5 veces
   • Garantiza la privacidad del proceso de generación de pruebas, evitando la filtración del estado intermedio

2. Verificación con ZKP del comportamiento del TEE:

   • Usa ZKP para demostrar la correctitud de la ejecución dentro del TEE, sin necesidad de depender de la confianza en el fabricante del hardware
   • Implementa un modelo de "doble verificación", que refuerza la garantía de seguridad

La interoperabilidad TEE-ZKP se define formalmente de la siguiente manera:

Definición 3 (protocolo de interoperabilidad TEE-ZKP). El protocolo de interoperabilidad TEE-ZKP es una terna $(Setup, ProveInTEE, Verify)$:

• $Setup(1^\lambda, C) \rightarrow (pk, vk)$: genera una clave de prueba y una clave de verificación para el circuito $C$
• $ProveInTEE(pk, x, w) \rightarrow \pi$: genera una prueba de conocimiento cero $\pi$ dentro del TEE, para la entrada pública $x$ y el testigo privado $w$
• $Verify(vk, x, \pi) \rightarrow \{0,1\}$: verifica la validez de la prueba $\pi$ respecto de la entrada pública $x$