Sreeram Kannan: Construyendo la capa de confianza de Ethereum

A pesar de la controversia, EigenLayer sigue estando en el núcleo de la evolución de Ethereum.

Escrito por: Thejaswini M A

Traducción: Block unicorn

Prólogo

El entrevistador del California Institute of Technology se inclinó hacia adelante y planteó una pregunta interesante.

“Supón que te doy recursos ilimitados, talento ilimitado y 30 años de tiempo. Te encierras en un laboratorio como un ermitaño. Después de 30 años, sales y me cuentas qué has inventado. ¿Qué crearías?”

Kannan, un investigador postdoctoral que estaba solicitando un puesto docente, se quedó paralizado. Su mente se quedó en blanco. La pregunta le exigía pensar sin restricciones a una escala que nunca había intentado. Durante años, había estado resolviendo problemas de genómica computacional, avanzando paso a paso sobre conocimientos existentes. Pero esta pregunta no tenía límites. No había restricciones presupuestarias. No había presión de tiempo. Tampoco escasez de talento.

Solo había un requisito: ¿qué construirías si no tuvieras ningún obstáculo?

“Me sorprendió completamente la amplitud de la pregunta”, recuerda Kannan. El grado de libertad le asustó. No consiguió el puesto en Caltech. Pero la pregunta plantó una semilla en su mente, que más tarde crecería hasta convertirse en una de las innovaciones más controvertidas de Ethereum: EigenLayer.

Sin embargo, el viaje desde la sala de entrevistas de Caltech hasta dirigir una empresa cripto valorada en miles de millones de dólares exigió que Kannan respondiera a esa pregunta de 30 años en tres etapas diferentes, cambiando su respuesta en cada nueva etapa.

Trayectoria académica y transformación

Kannan creció en Chennai, en el sur de la India, donde las matemáticas puras despertaron su imaginación desde muy joven. Permaneció en la India para cursar su licenciatura en el College of Engineering, Guindy, y participó en el desarrollo del primer satélite miniatura diseñado por estudiantes indios, ANUSAT. Este proyecto despertó su interés por los sistemas complejos y los problemas de coordinación.

En 2008, llegó a Estados Unidos con solo 40 dólares. Estudió ingeniería de telecomunicaciones en el Indian Institute of Science en Bangalore, y luego obtuvo una maestría en matemáticas y un doctorado en ingeniería eléctrica y computacional en la University of Illinois Urbana-Champaign.

Su investigación doctoral se centró en la teoría de la información en redes, es decir, cómo fluye la información a través de redes de nodos. Pasó seis años resolviendo problemas de larga data en el campo. Cuando finalmente los resolvió, solo veinte personas en su subcampo se dieron cuenta. Nadie más prestó atención.

La decepción provocó una reflexión. Siempre había perseguido la curiosidad y la belleza intelectual, no el impacto. Si no lo buscas deliberadamente, no puedes esperar que el cambio en el mundo real ocurra como un subproducto aleatorio.

Dibujó un gráfico bidimensional. El eje X representaba la profundidad técnica, el eje Y el impacto. Su trabajo se situaba firmemente en el cuadrante de alta profundidad y bajo impacto. Era hora de avanzar.

En 2012, asistió a una conferencia sobre genómica sintética impartida por Craig Venter, uno de los fundadores del Proyecto Genoma Humano. Este campo estaba creando nuevas especies y discutiendo la fabricación de robots biológicos en lugar de mecánicos. ¿Por qué perder el tiempo optimizando la velocidad de descarga cuando puedes reprogramar la vida misma?

Cambió completamente a la genómica computacional, centrándose en ella durante sus investigaciones postdoctorales en Berkeley y Stanford. Estudió algoritmos de secuenciación de ADN y construyó modelos matemáticos para comprender la estructura genética.

Entonces, la inteligencia artificial lo tomó por sorpresa. Un estudiante propuso usar IA para resolver problemas de secuenciación de ADN. Kannan lo rechazó. ¿Cómo podrían las redes neuronales superar sus modelos matemáticos cuidadosamente diseñados? El estudiante construyó el modelo de todos modos. Dos semanas después, la IA superó el mejor benchmark de Kannan.

Esto le transmitió un mensaje: en diez años, la IA reemplazaría todos sus algoritmos matemáticos. Todo en lo que había basado su carrera quedaría obsoleto.

Se enfrentó a una elección: profundizar en la biología impulsada por IA o intentar una nueva dirección. Finalmente, eligió lo nuevo.

De mover un búfalo a mover la Tierra

La pregunta de Caltech seguía rondando en su mente. No porque no pudiera responderla, sino porque nunca antes había pensado así. La mayoría de la gente trabaja de manera incremental. Tienes X habilidades y tratas de construir X incrementos. Pequeñas mejoras sobre lo que ya existe.

La pregunta de los 30 años exige un pensamiento completamente diferente. Te pide imaginar un destino sin preocuparte por el camino.

En 2014, tras incorporarse como profesor asistente en la University of Washington, Kannan estableció su primer proyecto a 30 años: descifrar cómo se almacena la información en los sistemas vivos. Reunió colaboradores y avanzó. Todo parecía ir bien.

Entonces, en 2017, su director de doctorado lo llamó para hablarle de bitcoin. Tenía problemas de rendimiento y latencia, exactamente lo que Kannan había estudiado durante su doctorado.

¿Su primera reacción? ¿Por qué iba a dejar la genómica por “tonterías especulativas”?

La afinidad técnica era obvia, pero parecía estar lejos de su gran visión. Entonces releyó “Sapiens” de Yuval Noah Harari. Un punto le impresionó: los humanos no somos especiales por innovar o ser inteligentes, sino por nuestra capacidad de coordinarnos a gran escala.

La coordinación requiere confianza. Internet conecta a miles de millones de personas, pero deja un vacío. Nos permite comunicarnos instantáneamente a través de continentes, pero no ofrece ningún mecanismo para garantizar que la gente cumpla sus promesas. Los correos electrónicos pueden transmitir compromisos en milisegundos, pero cumplirlos aún requiere abogados, contratos e instituciones centralizadas.

La blockchain llena ese vacío. No son solo bases de datos o monedas digitales, sino motores de ejecución que convierten promesas en código. Por primera vez, desconocidos pueden llegar a acuerdos vinculantes sin depender de bancos, gobiernos o plataformas. El código en sí hace que la gente rinda cuentas.

Esto se convirtió en el nuevo objetivo a 30 años de Kannan: construir un motor de coordinación humana.

Pero aquí, Kannan aprendió algo que muchos académicos suelen pasar por alto. Tener una visión a 30 años no significa que puedas saltar directamente a esos 30 años. Debes ganar influencia para poder abordar problemas más grandes.

Mover la Tierra requiere un millón de veces más energía que mover un búfalo. Si quieres mover la Tierra algún día, no puedes simplemente anunciar ese objetivo y esperar que te den los recursos. Según Kannan, primero tienes que mover un búfalo. Luego, quizás un coche. Después, un edificio. Luego, una ciudad. Cada éxito te da más fichas para afrontar el siguiente reto.

El mundo está diseñado así por una razón. Si le das a alguien que nunca ha movido un búfalo el poder de mover la Tierra, todo el mundo podría explotar. El apalancamiento incremental previene fracasos catastróficos.

El primer intento de Kannan de mover un búfalo fue Trifecta. Era una blockchain de alto rendimiento que construyó junto a otros dos profesores. Propusieron una blockchain capaz de 100,000 transacciones por segundo. Pero nadie la financió.

¿Por qué? Porque nadie la necesitaba. El equipo optimizó la tecnología, pero no entendió los incentivos del mercado ni identificó clientes claros. Contrataron a personas con la misma mentalidad: todos doctores resolviendo problemas teóricos.

Trifecta fracasó. Kannan volvió al mundo académico y la investigación.

Luego lo intentó de nuevo, creando un mercado NFT llamado Arctics. Había sido asesor de Dapper Labs (operador de NBA Top Shot). El sector NFT parecía prometedor. Pero al construir el mercado, se topó repetidamente con problemas de infraestructura. ¿Cómo obtener oráculos de precios fiables para los NFT? ¿Cómo puentear NFT entre diferentes cadenas? ¿Cómo ejecutar diferentes entornos de ejecución?

Ese mercado también fracasó. No entendía la mentalidad de los traders de NFT. Si no eres tu propio cliente, no puedes construir un producto significativo.

Cada problema requería lo mismo: una red de confianza.

¿Debería construir un oráculo? ¿Un puente? ¿O debería construir la meta-solución que resolviera todos esos problemas: la red de confianza en sí?

Eso lo entendió. Él era precisamente el tipo de persona que construiría un oráculo o un puente. Podía ser su propio cliente.

En julio de 2021, Kannan fundó Eigen Labs. El nombre proviene del alemán “propio”, y significa que cualquiera puede construir lo que desee. Su idea central es habilitar la innovación abierta a través de la seguridad compartida.

La innovación técnica es el “restaking”. Los validadores de Ethereum bloquean ETH para proteger la red. ¿Y si pudieran usar esos activos simultáneamente para proteger otros protocolos? Las nuevas blockchains o servicios no tendrían que construir sus propios mecanismos de seguridad desde cero, sino que podrían aprovechar el conjunto de validadores ya establecido de Ethereum.

Kannan tuvo que presentar la idea cinco veces a a16z antes de conseguir financiación. Una de las primeras presentaciones fue memorable por las razones equivocadas. Kannan quería construir sobre Cardano porque tenía una capitalización de mercado de 80,000 millones de dólares pero no contratos inteligentes utilizables. Un socio de a16z tomó la llamada desde fuera de una conferencia de Solana. Su reacción fue: esto es interesante. ¿Por qué elegiste Cardano?

El feedback obligó a Kannan a pensar en el enfoque. Las startups son un juego exponencial. Quieres convertir el trabajo lineal en impacto exponencial. Si crees que tienes tres ideas exponenciales, probablemente no tengas ninguna. Debes elegir la de mayor exponente y apostar todo por ella.

Se reenfocó en Ethereum. Esa decisión resultó ser la correcta. Para 2023, EigenLayer había recaudado más de 100 millones de dólares de empresas como Andreessen Horowitz. El protocolo se lanzó por fases y alcanzó un valor total bloqueado de hasta 20,000 millones de dólares.

Los desarrolladores comenzaron a construir “servicios de validación activa” (AVS) sobre EigenLayer, desde capas de disponibilidad de datos hasta redes de inferencia de IA, cada uno aprovechando el pool de seguridad de Ethereum sin tener que construir validadores desde cero.

Sin embargo, el éxito también trajo escrutinio. En abril de 2024, EigenLayer anunció la distribución de su token EIGEN, lo que provocó una fuerte reacción.

El airdrop bloqueó los tokens durante varios meses, impidiendo que los receptores los vendieran. Las restricciones geográficas excluyeron a usuarios de jurisdicciones como Estados Unidos, Canadá y China. Muchos participantes tempranos (que depositaron miles de millones de dólares) consideraron que este método de distribución favorecía a los insiders sobre los miembros de la comunidad.

Esta reacción tomó a Kannan por sorpresa. El valor total bloqueado del protocolo cayó en 351 millones de dólares, y los usuarios retiraron fondos en señal de protesta. La controversia expuso la brecha entre el pensamiento académico de Kannan y las expectativas del mundo cripto.

Después vino el escándalo de conflicto de intereses. En agosto de 2024, CoinDesk informó que empleados de Eigen Labs recibieron casi 5 millones de dólares en airdrops de proyectos basados en EigenLayer. Los empleados reclamaron colectivamente cientos de miles de tokens de proyectos como EtherFi, Renzo y Altlayer. Al menos un proyecto, bajo presión, incluyó a los empleados en su distribución.

Esta revelación provocó acusaciones de que EigenLayer estaba comprometiendo su posición de “neutralidad confiable”, utilizando su influencia para recompensar con tokens a proyectos que beneficiaban a sus empleados.

Eigen Labs respondió prohibiendo que los proyectos del ecosistema hicieran airdrops a empleados e implementando períodos de bloqueo. Pero su reputación ya había sido dañada.

A pesar de estas controversias, EigenLayer sigue en el núcleo de la evolución de Ethereum. El protocolo ha establecido alianzas con actores principales como Google Cloud y Coinbase, este último actuando como operador de nodos.

La visión de Kannan va mucho más allá del restaking. “La cripto es nuestra superautopista de coordinación”, dice. “La blockchain es un motor de promesas. Te permite hacer y cumplir promesas.”

Piensa en términos de cantidad, diversidad y verificabilidad. ¿Cuántas promesas pueden hacer y cumplir los humanos? ¿Cuán diversas pueden ser esas promesas? ¿Con qué facilidad podemos verificarlas?

“Es un proyecto loco, de cien años”, dice Kannan. “Va a mejorar la especie humana.”

El protocolo lanzó EigenDA, un sistema de disponibilidad de datos diseñado para manejar todo el rendimiento total de la blockchain. El equipo introdujo mecanismos de gobernanza subjetiva para resolver disputas que no pueden verificarse solo en la cadena.

Pero Kannan admite que el trabajo está lejos de terminar. “A menos que puedas ejecutar educación y salud en la cadena, el trabajo no está terminado. Todavía estamos lejos.”

Su método de construcción combina visión de arriba hacia abajo con ejecución de abajo hacia arriba. Necesitas saber dónde está la montaña objetivo. Pero también necesitas encontrar la pendiente que te lleve desde donde estás hoy hasta allí.

“Si hoy no puedes hacer nada con tu visión a largo plazo, entonces no sirve de nada”, explica.

La nube verificable es la próxima frontera de EigenLayer. Los servicios tradicionales en la nube requieren confiar en Amazon, Google o Microsoft. La versión de Kannan permite que cualquiera ejecute servicios en la nube —almacenamiento, computación, inferencia de IA— y pruebe criptográficamente que se ejecutan correctamente. Los validadores apuestan por su honestidad. Los actores maliciosos perderán su stake.

Kannan, de más de 40 años, mantiene su puesto como profesor afiliado en la University of Washington mientras dirige Eigen Labs. Sigue publicando investigaciones y pensando desde la teoría de la información y los sistemas distribuidos.

Pero ya no es el académico que no podía responder a la pregunta de los 30 años de Caltech. Ahora la ha respondido tres veces: genómica, blockchain, motor de coordinación. Cada respuesta se basa en las lecciones aprendidas en el intento anterior.

El búfalo ya ha sido movido. El coche está en marcha. El edificio también ha comenzado a moverse. Si finalmente podrá mover la Tierra, está por verse. Pero Kannan ha entendido algo que muchos académicos nunca aprenden: el camino para resolver grandes problemas comienza resolviendo problemas pequeños y acumulando fichas para abordar problemas mayores.

Esta es la historia sobre el fundador de EigenLayer.