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A computer result usually arrives with a question attached: did the program really run as claimed? Today the answer rests on trust in whoever ran it, backed by contracts, audits and logs. Zero-knowledge proofs offer another route. The program runs, and alongside its output it produces a short cryptographic certificate. Anyone holding it can confirm the result in milliseconds, without rerunning the program and without seeing the data it used.
Un resultado informático suele llegar acompañado de una pregunta: ¿el programa se ejecutó realmente como se afirma? Hoy la respuesta descansa en la confianza en quien lo ejecutó, respaldada por contratos, auditorías y registros. Las pruebas de conocimiento cero ofrecen otro camino. El programa se ejecuta y, junto con su resultado, produce un certificado criptográfico breve. Quien lo posea puede confirmar el resultado en milisegundos, sin volver a ejecutar el programa y sin ver los datos que utilizó.
The idea dates from the 1980s, but three obstacles kept it from becoming a general tool. Producing a proof has historically taken millions of times more computation than running the program itself. Many systems also required developers to rewrite their program by hand as a cryptographic circuit, a fixed arithmetic description of one exact computation, a job that takes months and must be redone with every change. And many proofs rest on elliptic curves, which a sufficiently powerful quantum computer could break. Microsoft's Quantum Safe Program will move its products and services to post-quantum cryptography, a goal it recently accelerated to 2029.
La idea data de los años ochenta, pero tres obstáculos impidieron que se convirtiera en una herramienta general. Generar una prueba ha requerido históricamente millones de veces más cálculo que ejecutar el propio programa. Muchos sistemas también obligaban a los desarrolladores a reescribir su programa a mano como circuito criptográfico, una descripción aritmética fija de un cálculo exacto, una tarea que lleva meses y que hay que rehacer con cada cambio. Y muchas pruebas se apoyan en curvas elípticas, que un ordenador cuántico suficientemente potente podría romper. El Programa de Seguridad Cuántica de Microsoft trasladará sus productos y servicios a la criptografía poscuántica, un objetivo que la compañía acaba de adelantar a 2029.
Microsoft Research has worked on the problem for more than a decade. Its 2019 system Spartan returned to the sum-check approach and made it work for general programs without a trusted setup, a secret initial step whose leak would let anyone forge proofs. Phalanx, in 2021, exploited repetition, such as a processor running the same instruction cycle at every step, to prove computations an order of magnitude faster. Magnetar, announced on 15 October 2026, proves programs written in Rust, Go or C and rests its security only on standard hash functions.
Microsoft Research lleva más de una década trabajando en el problema. Su sistema Spartan, de 2019, retomó el enfoque de suma por comprobación (sum-check) y lo hizo funcionar con programas generales sin una configuración de confianza, un paso inicial secreto cuya filtración permitiría falsificar pruebas. Phalanx, en 2021, aprovechó la repetición, como un procesador que ejecuta el mismo ciclo de instrucciones en cada paso, para probar cálculos un orden de magnitud más rápido. Magnetar, anunciado el 15 de octubre de 2026, demuestra programas escritos en Rust, Go o C y basa su seguridad únicamente en funciones hash estándar.
The headline figure is that Magnetar runs 10 to 39 times faster on average than the prior fastest comparable systems. Those numbers come from Microsoft Research's own announcement. The post describes a research system, and it does not mention any product built on it.
La cifra principal es que Magnetar funciona entre 10 y 39 veces más rápido, de media, que los sistemas comparables más veloces anteriores. Esas cifras proceden del propio anuncio de Microsoft Research. La publicación describe un sistema de investigación y no menciona ningún producto basado en él.
For AI agents acting on someone's behalf, the idea is that each action could carry a proof that it complied with the policy it was given. For regulated financial institutions, it would show that transactions were processed correctly without making them public. Microsoft Research presents both uses as possible once producing a proof is as routine as running the program, and it does not put a date on that point.
Para los agentes de IA que actúan en nombre de alguien, la idea es que cada acción pueda incluir una prueba de que cumplió la política que se le asignó. Para las entidades financieras reguladas, demostraría que las transacciones se procesaron correctamente sin hacerlas públicas. Microsoft Research presenta ambos usos como posibles una vez que generar una prueba sea tan rutinario como ejecutar el programa, y no pone fecha a ese momento.