Hola a todos, soy Ningfan.

Últimamente, el círculo está que arde: el equipo de inteligencia de amenazas de Google lanzó un notición de nivel nuclear: en mayo de 2026, detectaron por primera vez un programa de ataque de día cero desarrollado de forma autónoma por IA. Los hackers, utilizando modelos de IA, lograron hacer la excavación de vulnerabilidades y crear código malicioso por su cuenta, listos para lanzar una invasión cibernética a gran escala. Hace menos de dos meses, en abril de 2026, Vercel reveló un incidente aún más aterrador: los atacantes no hackearon el sistema de Vercel, sino que primero comprometieron una herramienta de IA de terceros usada por un empleado, y a través de esta herramienta se infiltraron en Google Workspace, accediendo hasta los sistemas internos y datos sensibles.

Estas dos cosas juntas apuntan, según 凡凡, a la misma pregunta: ¿la salida de los sistemas de IA es confiable o no? ¿Puedes verificar lo que ha hecho?

这才是凡凡今天想聊的核心——@#OpenLedger 的DeepProve零知识证明引擎。跟之前聊过的归因证明、Datanets完全不是一个维度，这次是纯硬核的密码学武器。

DeepProve本质上是一套将零知识证明跟AI推理结合的系统。Dicho en español: la IA puede generar una “prueba” matemáticamente verificable sin exponer parámetros internos del modelo ni datos de entrada, demostrando que este resultado de inferencia fue generado siguiendo reglas establecidas, usando un modelo específico y siguiendo el camino correcto. 凡凡 le dio el apodo de “código de autenticidad de IA”. No necesitas confiar en esta IA, solo necesitas verificar esta prueba criptográfica para determinar si la salida es confiable y si ha sido manipulada.

¿Por qué 凡凡 cree que esto es especialmente importante ahora?

谷歌的报告里提到一个细节：AI生成的攻击代码里出现了“幻觉式CVSS评分”和一堆教科书式的注释，这种特征才让安全团队发现了端倪。换句话说，如果不是AI犯傻写了多余注释，这次攻击可能根本不会被发现。那下一次呢？AI学聪明了怎么办？

Por lo tanto, el problema que DeepProve intenta resolver no es simplemente mejorar la eficiencia o reducir costos; busca resolver algo más fundamental: antes de que la IA genere una salida, ya tienes un medio criptográfico para validar si es confiable. Esta es una capa que muchos subestiman en el sistema tecnológico de OpenLedger: no solo hay que saber qué datos utilizó la IA y quién los proporcionó, sino que también se debe validar a nivel matemático que “este resultado de inferencia fue calculado de la manera anunciada”. Las dos primeras capas dependen de pruebas de atribución, y la tercera capa se basa en esta cadena de herramientas criptográficas de DeepProve.

Más impresionante es que DeepProve no está aislado. Está vinculado en el ecosistema con Inference Labs: Inference Labs se ocupa de generar pruebas criptográficas del proceso de inferencia, y OpenLedger se encarga de anclar estas pruebas en la cadena. El modelo se resume así: la propiedad intelectual del modelo central de IA está protegida, el proceso de inferencia es verificable y los datos sensibles no se exponen en ningún momento. Lograr las tres cosas simultáneamente es prácticamente un triángulo imposible en la arquitectura tradicional de IA.

Desde la perspectiva del ecosistema, el valor total de los proyectos construidos sobre OpenLedger ya supera los 10.7 mil millones de dólares, abarcando desde DeFi hasta inteligencia de datos ambientales —DeepProve de Lagrange proporciona verificabilidad en cadena para los agentes de IA en DeFi, Ambios genera datos ambientales en tiempo real a través de una red de sensores descentralizados, y Morpheus utiliza generación de lenguaje natural para optimizar contratos inteligentes seguros.

那OPEN在这个局里是什么角色？凡凡不绕弯子：整个生态就靠OPEN串起来。贡献者提供数据拿OPEN报酬，模型开发者注册部署消耗OPEN当Gas，推理调用以OPEN结算费用再自动分配给数据方、模型方和基础设施——OPEN在这个局里是什么角色？凡凡不绕弯子：整个生态就靠OPEN串起来。贡献者提供数据拿OPEN报酬，模型开发者注册部署消耗OPEN当Gas，推理调用以OPEN结算费用再自动分配给数据方、模型方和基础设施——OPEN是整个“可验证AI经济”的血液，不只是治理代币。

Piensa en ello, si en 2024 esos casos de agentes de IA hackeados —como el robo de decenas de millones de dólares— hubieran corrido en el sistema de DeepProve, cada operación en la cadena tendría pruebas criptográficas que se pueden validar, ¿los atacantes habrían tenido tan fácil el acceso? Este ataque de día cero que Google interceptó fue una suerte —porque la IA todavía no sabe ocultarse bien. Pero la IA está evolucionando cada día, y nuestras defensas de seguridad no pueden depender solo de la suerte.

凡凡一直说：Web3最性感的叙事不是再造一个赌场，而是用技术解决真实世界的问题。AI输出可信验证这件事，在AI开始被武器化的今天，真的不是可选项了，而是必答题。DeepProve这步棋走对了没有，时间会告诉我们答案。

¿Qué piensan? La era de los ataques autónomos de IA ha llegado, ¿es viable la ruta de validar la salida de IA a través de la criptografía? Hablemos en los comentarios,凡凡 está en línea esperando. No olviden seguir@OpenLedger ,$OPEN las historias, ¡vamos a ver cómo avanza esto! #OpenLedger