Autor: JacobZhao Fuente: mirror
El paradigma de cálculo confiable (Verifiable Computing) de “cálculo fuera de la cadena + verificación en la cadena” se ha convertido en el modelo de cálculo universal para los sistemas de blockchain. Permite que las aplicaciones de blockchain obtengan una libertad de cálculo casi ilimitada (computational freedom) mientras mantienen la descentralización y la seguridad de la minimización de la confianza (trustlessness). La prueba de cero conocimiento (ZKP) es el pilar central de este paradigma, y su aplicación se centra principalmente en tres direcciones básicas: escalabilidad (Scalability), privacidad (Privacy) e interoperabilidad e integridad de datos (Interoperability & Data Integrity). Entre ellas, la escalabilidad es el escenario donde la tecnología ZK se implementó por primera vez, al mover la ejecución de transacciones fuera de la cadena y utilizar pruebas cortas para verificar resultados en la cadena, logrando así una escalabilidad confiable con alta TPS y bajo costo.

La evolución de la computación confiable ZK se puede resumir como L2 zkRollup → zkVM → zkCoprocessor → L1 zkEVM. Los primeros L2 zkRollup trasladaron la ejecución a la segunda capa y enviaron pruebas de validez (Validity Proof) a la primera capa, logrando una alta capacidad de procesamiento y una escalabilidad de bajo costo con mínimas modificaciones. Luego, zkVM se expandió a una capa de computación verificable universal, que admite la verificación entre cadenas, la inferencia de IA y el cálculo criptográfico (proyectos representativos: Risc Zero, Succinct, Brevis Pico). zkCoprocessor se desarrolló en paralelo como un módulo de verificación contextual, proporcionando servicios de computación y prueba plug-and-play para DeFi, RWA, control de riesgos, etc. (proyectos representativos: Brevis, Axiom). En 2025, el concepto zkEVM se extendió a la prueba en tiempo real L1 (Realtime Proving, RTP), construyendo circuitos verificables a nivel de instrucciones EVM, integrando las pruebas de conocimiento cero directamente en el proceso de ejecución y verificación de la red principal de Ethereum, convirtiéndose en un mecanismo de ejecución verificable nativo. Este hilo muestra la transición tecnológica de la blockchain de “escalable” a “verificable”, inaugurando una nueva fase de computación confiable.
El camino de escalabilidad de zkEVM de Ethereum ha pasado por dos etapas:
En 2022, en la etapa de florecimiento del ecosistema Layer2, el fundador de Ethereum, Vitalik Buterin, propuso cuatro categorías de ZK-EVM (Tipo 1-4), revelando de manera sistemática el compromiso estructural entre la compatibilidad y el rendimiento. Este marco estableció coordenadas claras para la posterior ruta tecnológica de zkRollup:

El modo L2 zkRollup ha alcanzado una madurez considerable: al trasladar la ejecución a la segunda capa y presentar la prueba de validez en la primera capa, se mantiene con los mínimos cambios el ecosistema y la cadena de herramientas de Ethereum, convirtiéndose en una solución principal para la escalabilidad y la reducción de costos. El objeto de prueba son los bloques L2 y las transferencias de estado, mientras que la liquidación y la seguridad aún están ancladas en L1. Esta arquitectura mejora significativamente el rendimiento y la eficiencia, manteniendo una alta compatibilidad para los desarrolladores, pero también trae consigo la fragmentación de la liquidez y del estado, y L1 todavía está limitado por el cuello de botella de la reejecución N-of-N.
En julio de 2025, la Fundación Ethereum publicó un artículo titulado “Shipping an L1 zkEVM #1: Realtime Proving” en el que se propuso oficialmente la ruta del L1 zkEVM. El L1 zkEVM actualiza Ethereum de la reejecución N-of-N a la prueba 1-of-N + verificación rápida en toda la red: un pequeño número de prover genera pruebas cortas para la transferencia de todo el estado EVM, y todos los validadores solo realizan una verificación en tiempo constante. Este plan, sin sacrificar la descentralización, logra la prueba en tiempo real a nivel L1 (Realtime Proving), mejora la capacidad máxima de Gas en la red principal y el rendimiento, y reduce significativamente la barrera de hardware para los nodos. Su plan de implementación es reemplazar los clientes de ejecución tradicionales por clientes zk, ejecutándose inicialmente en paralelo y, una vez que el rendimiento, la seguridad y el mecanismo de incentivos estén maduros, convertirse gradualmente en la nueva norma a nivel de protocolo.

Las tres principales líneas de la hoja de ruta de L1 zkEVM
La Prueba en Tiempo Real (RTP) de Ethereum L1 es la reejecución de transacciones completas fuera de la cadena usando zkVM y la generación de pruebas criptográficas, permitiendo a los validadores verificar una pequeña prueba en solo 10 segundos sin necesidad de recalcular, logrando así “reemplazar la ejecución por la verificación”, lo que mejora significativamente la escalabilidad de Ethereum y la eficiencia de la verificación de confianza. Según la página oficial del zkEVM Tracker de la Fundación Ethereum, los principales equipos que actualmente participan en la ruta de Pruebas en Tiempo Real zkEVM L1 incluyen SP1 Turbo (Succinct Labs), Pico (Brevis), Risc Zero, ZisK, Airbender (zkSync), OpenVM(Axiom y Jolt(a16z).
Fuera del ecosistema de Ethereum, la tecnología de pruebas de conocimiento cero (ZKP) también se ha extendido al ámbito más amplio de la computación verificable (Verifiable Computing), formando dos tipos de sistemas tecnológicos centrados en zkVM y zkCoprocessor.
Motor de ejecución verificable orientado a cualquier programa, las arquitecturas de conjunto de instrucciones comunes incluyen RISC-V, MIPS y WASM. Los desarrolladores pueden compilar la lógica de negocio en zkVM, donde el prover la ejecuta fuera de la cadena y genera pruebas de conocimiento cero (ZKP) que pueden ser verificadas en la cadena, utilizándose tanto para la prueba de bloques en Ethereum L1 como para la verificación entre cadenas, inferencia de IA, computación encriptada y algoritmos complejos. Su ventaja radica en su versatilidad y amplio rango de adaptación, pero los circuitos son complejos y el costo de las pruebas es alto, requiriendo la dependencia de múltiples GPU en paralelo y una fuerte optimización de ingeniería. Proyectos representativos incluyen Risc Zero, Succinct SP1, Brevis Pico / Prism.
Proporcionar servicios de computación y prueba “plug and play” orientados a escenarios de negocio específicos. La plataforma preconfigura el acceso a datos y la lógica de circuitos (como la lectura de datos históricos de la cadena, TVL, liquidación de ingresos, verificación de identidad, etc.), y las aplicaciones pueden obtener los resultados de computación y la prueba para el consumo en la cadena mediante llamadas a SDK / API. Este modelo es rápido de implementar, ofrece un buen rendimiento y bajo costo, pero tiene una versatilidad limitada. Los proyectos típicos incluyen Brevis zkCoprocessor, Axiom, entre otros.
En general, tanto zkVM como zkCoprocessor siguen el paradigma de computación confiable “cálculo fuera de la cadena + verificación en la cadena”, validando los resultados fuera de la cadena en la cadena mediante pruebas de conocimiento cero. Su lógica económica se basa en la premisa de que el costo de ejecución directa en la cadena es mucho mayor que el costo combinado de generación de pruebas fuera de la cadena y verificación en la cadena.
La diferencia clave entre ambos en términos de versatilidad y complejidad técnica es:
En la trayectoria comercial, la diferencia entre zkVM y zkCoprocessor radica en:
En general, zkVM es el motor subyacente de computación verificable, mientras que zkCoprocessor es el módulo de verificación de capa de aplicación: el primero construye una muralla técnica, y el segundo impulsa la implementación comercial, juntos forman una red de computación confiable y general.

Partiendo de la prueba en tiempo real (Realtime Proving) de L1 de Ethereum, la tecnología ZK está avanzando gradualmente hacia una era de computación verificable centrada en la arquitectura de zkVM y zkCoprocessor. Brevis Network es la fusión de zkVM y zkCoprocessor, construyendo una infraestructura básica de computación verificable universal centrada en la computación de conocimiento cero, que combina alto rendimiento y programabilidad: la capa de computación infinita para todo.
( 3.1 Pico zkVM: arquitectura de prueba modular para computación verificable general.
En 2024, Vitalik propuso en “Glue and Coprocessor Architectures” la arquitectura de “capa de ejecución general + capa de aceleración de coprocesadores” (glue & coprocessor). Los cálculos complejos pueden descomponerse en lógica de negocio general y cálculos densos estructurados: el primero persigue flexibilidad (como EVM, Python, RISC-V), mientras que el segundo busca eficiencia (como GPU, ASIC, módulos de hash). Esta arquitectura se está convirtiendo en una tendencia común en blockchain, IA y computación criptográfica: EVM acelera a través de precompilaciones, la IA se beneficia de la paralelización de GPU, y las pruebas ZK combinan VM general y circuitos específicos. La clave del futuro es permitir que la “capa de pegamento” optimice la seguridad y la experiencia de desarrollo, mientras que la “capa de coprocesador” se centra en la ejecución eficiente, logrando un equilibrio entre rendimiento, seguridad y apertura.
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Pico zkVM desarrollado por Brevis es una representación emblemática de esta idea. A través de la arquitectura “zkVM universal + aceleración de coprocesadores”, combina la flexibilidad de la programación con el alto rendimiento computacional de los circuitos dedicados. Su diseño modular admite múltiples backends de prueba (KoalaBear, BabyBear, Mersenne31) y permite la combinación libre de componentes como ejecución, recursión y compresión para formar ProverChain.
El sistema modular de Pico no solo permite reconfigurar libremente los componentes centrales, sino que también puede introducir nuevos backends de prueba y coprocesadores a nivel de aplicación (como datos en cadena, zkML, verificación entre cadenas), logrando una escalabilidad en continua evolución. Los desarrolladores pueden utilizar directamente la cadena de herramientas de Rust para escribir la lógica de negocio, generando automáticamente pruebas criptográficas sin necesidad de un conocimiento previo de pruebas de cero conocimiento, lo que reduce significativamente la barrera de entrada para el desarrollo.
En comparación con la arquitectura zkVM RISC-V relativamente monolítica de Succinct SP1 y el modelo de ejecución RISC-V genérico de RISC Zero R0VM, Pico logra la desacoplamiento y expansión de las fases de ejecución, recursión y compresión a través de Modular zkVM + Coprocessor System, soportando cambios entre múltiples backends e integración de coprocesadores, formando ventajas diferenciadas en rendimiento y escalabilidad.

( 3.2 Pico Prism: ruptura de rendimiento en clústeres de múltiples GPU
Pico Prism es un importante avance de Brevis en la arquitectura de GPU de múltiples servidores, y ha establecido un nuevo récord bajo el marco de “Prueba en Tiempo Real (Real-Time Proving, RTP)” de la Fundación Ethereum. Logró un tiempo medio de prueba de 6.9 segundos con una cobertura RTP del 96.8% en un clúster de GPU de 64×5090, posicionándose como el líder en rendimiento entre los zkVM de su categoría. Este sistema ha optimizado a nivel de arquitectura, ingeniería, hardware y sistema, marcando el paso de zkVM de un prototipo de investigación a una infraestructura de nivel de producción.
El diseño nativo de contratos inteligentes carece de “memoria” - no puede acceder a datos históricos, identificar comportamientos a largo plazo o realizar análisis entre cadenas. El coprocessador de conocimiento cero (ZK Coprocessor) de alto rendimiento proporcionado por Brevis ofrece acceso a datos históricos entre cadenas y capacidades de computación confiables para los contratos inteligentes, validando y calculando todo el estado histórico de la cadena de bloques, transacciones y eventos, aplicándose en escenarios como DeFi impulsado por datos, gestión activa de liquidez, incentivos para usuarios e identificación entre cadenas.
El flujo de trabajo de Brevis incluye tres pasos:
Verificación de resultados: los resultados de la prueba se devuelven a la cadena, donde el contrato verifica y llama a la lógica posterior.
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Brevis admite simultáneamente los modelos Pure-ZK y CoChain (OP): el primero logra una minimización de la confianza total, pero a un costo más alto; el segundo permite realizar cálculos verificables a un costo más bajo mediante la verificación PoS y el mecanismo de desafío ZK. Los validadores hacen staking en Ethereum, y si el resultado es desafiado con éxito por una prueba ZK, serán penalizados, logrando así un equilibrio entre seguridad y eficiencia. A través de la fusión de la arquitectura ZK + PoS + SDK, Brevis establece un equilibrio entre seguridad y eficiencia, construyendo una capa de computación de datos confiables escalable. Actualmente, Brevis ha servido a protocolos como PancakeSwap, Euler, Usual, Linea, etc., todas las colaboraciones de zkCoprocessor se basan en Pure-ZK, proporcionando soporte de datos confiables para DeFi, distribución de recompensas y sistemas de identidad en cadena, permitiendo que los contratos inteligentes realmente tengan “memoria e inteligencia”.
( 3.4 Incentra: Capa de distribución de incentivos verificables basada en ZK
Incentra es una plataforma de distribución de incentivos confiables impulsada por Brevis zkCoprocessor, que proporciona un mecanismo de cálculo y distribución de recompensas seguro, transparente y verificable para protocolos DeFi. A través de pruebas de conocimiento cero, verifica directamente en la cadena los resultados de los incentivos, logrando una ejecución de incentivos sin confianza, de bajo costo y cruzada. El sistema completa el cálculo y la verificación de recompensas en circuitos ZK, asegurando que cualquier usuario pueda verificar independientemente los resultados; al mismo tiempo, admite operaciones cruzadas y control de acceso, logrando una distribución automática de incentivos cumpliendo con la normativa y segura.
Incentra admite principalmente tres tipos de modelos de incentivos:
Este sistema se ha aplicado en proyectos como PancakeSwap, Euler, Usual y Linea, logrando un ciclo de confianza completo en la cadena desde el cálculo de incentivos hasta su distribución, proporcionando una infraestructura de incentivos verificables a nivel ZK para protocolos DeFi.
) 3.5 Brevis visión general de la pila tecnológica del producto
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El estándar de prueba en tiempo real (Realtime Proving, RTP) propuesto por la Fundación Ethereum (EF) se ha convertido en el consenso de la industria y el umbral de entrada para que zkVM pueda entrar en la ruta de validación de la red principal de Ethereum, cuyos indicadores de evaluación clave incluyen:
Requisitos del sistema: No debe depender de configuraciones de confianza, el código fuente debe estar completamente abierto.

En octubre de 2025, Brevis publicó el informe «Pico Prism — 99.6% Prueba en Tiempo Real para Bloques de Ethereum de 45M Gas en Hardware de Consumo», anunciando que su Pico Prism se convirtió en el primer zkVM en cumplir completamente con el estándar de prueba de bloques en tiempo real (RTP) de la Fundación Ethereum (EF).
Con una configuración de 64×RTX 5090 GPU (aproximadamente $128K), Pico Prism logró un rendimiento en 45M gas bloques con un retraso promedio de 6.9 segundos, 96.8% <10s y 99.6% <12s, superando significativamente al Succinct SP1 Hypercube (36M gas, tiempo promedio de 10.3s, 40.9% <10s). Con una reducción del retraso del 71% y la mitad del costo del hardware, la eficiencia general de rendimiento/costo mejoró aproximadamente 3.4×. Este logro ha sido públicamente reconocido por la Fundación Ethereum, Vitalik Buterin y Justin Drake.

El zkCoprocessor de Brevis (, es responsable de procesar cálculos complejos que las dApps no pueden realizar de manera eficiente (como comportamiento histórico, datos entre cadenas, análisis agregado) y generar pruebas de conocimiento cero (ZKP) verificables. Solo es necesario verificar esta pequeña prueba en la cadena para invocar los resultados de manera segura, reduciendo drásticamente los costos de Gas, latencia y confianza. En comparación con los oráculos tradicionales, Brevis no solo ofrece “resultados”, sino también “la garantía matemática de que los resultados son correctos”. Sus principales escenarios de aplicación se pueden clasificar en las siguientes categorías.
AI verificable (Verifiable AI): combina la protección de la privacidad y el razonamiento verificable, proporcionando potencia de cálculo confiable para AgentFi y la economía de datos (Kaito, Trusta)
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Según los datos de Brevis Explorer, hasta octubre de 2025, la red Brevis ha generado más de 125 millones de pruebas ZK, cubriendo casi 95,000 direcciones y 96,000 solicitudes de aplicaciones, sirviendo ampliamente en escenarios como la distribución de recompensas, la verificación de transacciones y las pruebas de participación. En términos ecológicos, la plataforma ha distribuido aproximadamente 223 millones de dólares en incentivos, con un TVL respaldado de más de 2.8 mil millones de dólares, y el volumen de transacciones relacionado ha superado los 1.000 millones de dólares.
El negocio ecológico actual de Brevis se centra principalmente en dos direcciones: la distribución de incentivos DeFi y la optimización de la liquidez. El consumo central de potencia es contribuido por cuatro proyectos: Usual Money, PancakeSwap, Linea Ignition e Incentra, que en conjunto representan más del 85%. Entre ellos,
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En el ámbito de los incentivos DeFi, Brevis se apoya en la plataforma Incentra para respaldar múltiples protocolos que logran una distribución de recompensas transparente y continua:
En términos de optimización de liquidez, PancakeSwap, QuickSwap, THENA, Beefy, entre otros, utilizan la tarifa dinámica de Brevis y el complemento de incentivos ALM para lograr descuentos en las transacciones y agregación de rendimientos entre cadenas; Jojo Exchange y Uniswap Foundation, por otro lado, aprovechan el mecanismo de verificación ZK para construir un sistema de incentivos de transacciones más seguro.
En la capa de infraestructura y cadenas cruzadas, Brevis se ha expandido desde Ethereum a BNB Chain, Linea, Kernel DAO, TAC y 0G, proporcionando capacidades de computación confiable y validación cruzada para un ecosistema multicha. Al mismo tiempo, proyectos como Trusta AI, Kaito AI y MetaMask están utilizando ZK Data Coprocessor para construir sistemas de puntajes de privacidad, calificaciones de influencia y recompensas, promoviendo el desarrollo de la inteligencia de datos en Web3. En la capa base del sistema, Brevis se apoya en la red EigenLayer AVS para proporcionar garantías de seguridad de re-staking, y combina la tecnología de Prueba Agregada NEBRA (UPA) para comprimir múltiples pruebas ZK en una sola presentación, reduciendo significativamente los costos y la latencia de la validación en cadena.
En general, Brevis ha cubierto todo el ciclo de escenarios de aplicación desde incentivos a largo plazo, recompensas por actividades, verificación de transacciones hasta servicios en plataforma. Sus tareas de verificación de alta frecuencia y plantillas de circuitos reutilizables han proporcionado una presión de rendimiento real y retroalimentación de optimización para Pico/Prism, con la esperanza de retroalimentar el sistema de pruebas en tiempo real L1 zkVM en los niveles de ingeniería y ecológicos, formando un volante bidireccional de tecnología y aplicación.
Mo Dong|Co-fundador (Co-founder, Brevis Network)
El Dr. Mo Dong es cofundador de Brevis Network, con un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC). Sus investigaciones han sido publicadas en conferencias académicas de primer nivel a nivel internacional, han sido adoptadas por empresas tecnológicas como Google, y han recibido miles de citas académicas. Es un experto en teoría de juegos algorítmicos y diseño de mecanismos de protocolo, centrado en promover la combinación de cómputo de conocimiento cero (ZK) y mecanismos de incentivos descentralizados, dedicándose a construir una Economía de Cómputo Verificable confiable. Como socio de riesgo en IOSG Ventures, también ha estado muy atento a las inversiones tempranas en infraestructura Web3.
El equipo de Brevis fue fundado por doctores en criptografía y ciencias de la computación de UIUC, MIT y UC Berkeley, y sus miembros clave tienen años de experiencia en investigación en sistemas de prueba de conocimiento cero (ZKP) y sistemas distribuidos, habiendo publicado varios artículos revisados por pares. Brevis ha recibido el reconocimiento técnico de la Fundación Ethereum, y su módulo central se considera una infraestructura clave para la escalabilidad en cadena.
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Brevis completó una ronda de financiamiento inicial de 7.5 millones de dólares en noviembre de 2024, con Polychain Capital y Binance Labs como líderes de la inversión. Los participantes incluyen a IOSG Ventures, Nomad Capital, HashKey, Bankless Ventures y ángeles inversionistas estratégicos de Kyber, Babylon, Uniswap, Arbitrum y AltLayer.
Actualmente, ETHProofs.org, respaldado por la Fundación Ethereum, se ha convertido en la plataforma central de seguimiento de la ruta de pruebas en tiempo real (Realtime Proving, RTP) de L1 zkEVM, destinada a mostrar públicamente el rendimiento, la seguridad y los avances de adaptación a la mainnet de cada zkVM.
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En general, la competencia en la pista RTP se centra en cuatro dimensiones clave:
Según los últimos datos, actualmente la pista RTP ha formado un “duopolio”.
En 2025, la pista de zkVM ya ha formado un patrón tecnológico unificado, modular, evolutivo, estandarizado recursivamente y con aceleración de hardware en paralelo basado en RISC-V. La capa de computación verificable (Verifiable Compute Layer) de zkVM se puede dividir en tres categorías:
Comparación de proyectos competidores de zkVM (hasta octubre de 2025)
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El actual campo de zk-Coprocessor ha formado un patrón representado por Brevis, Axiom, Herodotus y Lagrange. Brevis lidera con su arquitectura fusionada de “ZK Data Coprocessor + General zkVM”, que combina la lectura de datos históricos, cálculos programables y capacidades de L1 RTP; Axiom se centra en consultas verificables y callbacks de circuitos; Herodotus se especializa en el acceso a estados históricos; Lagrange optimiza el rendimiento de cálculo entre cadenas con su arquitectura híbrida ZK+Optimistic. En general, zk-Coprocessor se está convirtiendo en una interfaz de computación confiable que conecta aplicaciones como DeFi, RWA, AI e identidad, a través de una “capa de servicio verificable”.
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Lógica comercial: impulsada por el rendimiento y el doble volante de Brevis construye una capa de computación confiable multi-cadena con “zkVM universal (Pico/Prism)” y “procesador de datos (zkCoprocessor)”: el primero resuelve problemas de verificación de cálculos arbitrarios, mientras que el segundo permite la implementación comercial de datos históricos y entre cadenas. Su lógica de crecimiento forma un ciclo positivo de “rendimiento-ecosistema-costos”: el rendimiento RTP de Pico Prism atrae la integración de protocolos líderes, lo que lleva a un crecimiento en la escala de pruebas y a una disminución en el costo por transacción, formando un doble volante que se refuerza continuamente. La ventaja competitiva se basa principalmente en tres puntos:
Implementación del proyecto: de “ejecutar más” a “validar en lugar de ejecutar”
Brevis implementa un promedio de 6.9 segundos y P99 < 10 segundos en bloques de 45M gas a través del marco paralelo Pico zkVM y Prism (64×5090 GPU, <)K CAPEX), con un rendimiento y costo líderes. El módulo zkCoprocessor admite la lectura de datos históricos, generación de circuitos y verificación de cadenas de retroceso, y puede alternar de manera flexible entre modos Pure-ZK y Hybrid, logrando una alineación general con el estándar rígido RTP de Ethereum.
Riesgos potenciales y puntos de atención
En resumen, Brevis ha construido una muralla inicial en los extremos de “reproducibilidad de rendimiento” y “viabilidad comercial”: Pico/Prism se ha consolidado en el primer escalón de la pista L1 RTP, mientras que zkCoprocessor abre escenarios comerciales de alta frecuencia y reutilizables. En el futuro, se sugiere establecer como objetivo intermedio alcanzar los indicadores duros completos de RTP de la Fundación Ethereum, continuar reforzando la estandarización de productos de coprocesadores y la expansión del ecosistema, y al mismo tiempo promover la reproducción por terceros, auditorías de seguridad y transparencia de costos. A través de lograr un equilibrio estructural entre la infraestructura y los ingresos de SaaS, se formará un ciclo de crecimiento comercial sostenible.