Para una transferencia, si tanto el saldo de la cuenta como el importe de la transacción están cifrados, ¿cuánto se tarda exactamente en realizar el cálculo?
La respuesta de Primus resulta bastante sorprendente: unos 90 milisegundos.
Ese es también el motivo por el que creo que merece la pena hablar en detalle de algunos de los avances tecnológicos recientes de Primus.
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Empecemos por AutoHoG, el motor FHE que Primus ha desarrollado para las finanzas confidenciales en cadena.
Según los resultados de las pruebas publicados oficialmente, el cálculo de una transferencia confidencial con un saldo cifrado de 64 bits solo requiere unos 90 ms, y cada operación de Bootstrapping tarda aproximadamente 5 ms.
Aún más interesante: con 8 tarjetas gráficas de consumo NVIDIA RTX 5090, el sistema puede procesar más de 210 cálculos de transferencias confidenciales por segundo y logra una escalabilidad casi lineal, de 8 veces.
Por supuesto, estas cifras reflejan el rendimiento de cálculo en un entorno de pruebas específico y no deben interpretarse directamente como el TPS real de una cadena pública.
Pero, en el caso de FHE, poder acelerar el cálculo cifrado hasta este nivel ya es muy significativo.
Al mismo tiempo, la investigación HasteBoots, en la que participó el equipo de Primus, también fue aceptada en USENIX Security 2026. Esta redujo de horas o incluso días a segundos el tiempo necesario para generar pruebas de bootstrapping programable de TFHE.
En realidad, aquí se plantean dos problemas distintos: uno es si el cálculo cifrado puede ser lo bastante rápido; el otro, si el proceso de cálculo puede verificarse de manera eficiente.
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Ampliemos un poco la perspectiva.
Actualmente, Primus está construyendo una infraestructura de privacidad modular en torno a zkTLS y FHE.
zkTLS se encarga de verificar la autenticidad de los datos fuera de la cadena; FHE permite que los datos sensibles participen en los cálculos mientras permanecen cifrados. A esto se suma un mecanismo de divulgación selectiva adaptado a cada aplicación, para que las auditorías y verificaciones solo accedan a la información necesaria.
Además, Primus no necesita construir una nueva cadena pública desde cero: puede integrarse directamente en los ecosistemas existentes.
Esto es bastante importante para las finanzas institucionales, ya que ninguna institución quiere trasladar todos sus negocios y su liquidez solo para poder utilizar funciones de privacidad.
Creo que lo que realmente hace que AutoHoG merezca atención es que está acercando gradualmente FHE, desde la investigación tecnológica, a aplicaciones financieras más prácticas.
Por supuesto, la mejora del rendimiento es solo una parte. La seguridad, los costes operativos y el rendimiento en casos de uso reales también merecen un seguimiento continuo.
La respuesta de Primus resulta bastante sorprendente: unos 90 milisegundos.
Ese es también el motivo por el que creo que merece la pena hablar en detalle de algunos de los avances tecnológicos recientes de Primus.
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Empecemos por AutoHoG, el motor FHE que Primus ha desarrollado para las finanzas confidenciales en cadena.
Según los resultados de las pruebas publicados oficialmente, el cálculo de una transferencia confidencial con un saldo cifrado de 64 bits solo requiere unos 90 ms, y cada operación de Bootstrapping tarda aproximadamente 5 ms.
Aún más interesante: con 8 tarjetas gráficas de consumo NVIDIA RTX 5090, el sistema puede procesar más de 210 cálculos de transferencias confidenciales por segundo y logra una escalabilidad casi lineal, de 8 veces.
Por supuesto, estas cifras reflejan el rendimiento de cálculo en un entorno de pruebas específico y no deben interpretarse directamente como el TPS real de una cadena pública.
Pero, en el caso de FHE, poder acelerar el cálculo cifrado hasta este nivel ya es muy significativo.
Al mismo tiempo, la investigación HasteBoots, en la que participó el equipo de Primus, también fue aceptada en USENIX Security 2026. Esta redujo de horas o incluso días a segundos el tiempo necesario para generar pruebas de bootstrapping programable de TFHE.
En realidad, aquí se plantean dos problemas distintos: uno es si el cálculo cifrado puede ser lo bastante rápido; el otro, si el proceso de cálculo puede verificarse de manera eficiente.
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Ampliemos un poco la perspectiva.
Actualmente, Primus está construyendo una infraestructura de privacidad modular en torno a zkTLS y FHE.
zkTLS se encarga de verificar la autenticidad de los datos fuera de la cadena; FHE permite que los datos sensibles participen en los cálculos mientras permanecen cifrados. A esto se suma un mecanismo de divulgación selectiva adaptado a cada aplicación, para que las auditorías y verificaciones solo accedan a la información necesaria.
Además, Primus no necesita construir una nueva cadena pública desde cero: puede integrarse directamente en los ecosistemas existentes.
Esto es bastante importante para las finanzas institucionales, ya que ninguna institución quiere trasladar todos sus negocios y su liquidez solo para poder utilizar funciones de privacidad.
Creo que lo que realmente hace que AutoHoG merezca atención es que está acercando gradualmente FHE, desde la investigación tecnológica, a aplicaciones financieras más prácticas.
Por supuesto, la mejora del rendimiento es solo una parte. La seguridad, los costes operativos y el rendimiento en casos de uso reales también merecen un seguimiento continuo.
