El cifrado homomórfico, una técnica compleja que utiliza algoritmos criptográficos para mantener seguros los datos mientras viajan por redes y hacia terceros, sigue siendo difícil de escalar a gran escala y, por lo tanto, de adoptar — no menos porque actualmente, la complejidad que lo hace tan efectivo también lo hace lento y difícil de utilizar ampliamente.

Pero en un mundo lleno de filtraciones de datos y hackeos maliciosos creativos, el enfoque promete mucho para garantizar la seguridad de los datos a largo plazo, por lo que los inversores siguen financiando startups con personal talentoso que se esfuerzan por hacer que el concepto se convierta en una realidad.

En el último desarrollo, una startup de París llamada Zama ha recaudado $73 millones en una Serie A liderada por Multicoin Capital y Protocol Labs con una valoración que se acerca a los $400 millones. Destaca entre la larga lista de otros inversores en esta ronda de capital de riesgo Metaplanet, un inversor de tecnología avanzada de Estonia que escribió el primer cheque para DeepMind (entre cientos de otras inversiones).

Esta es la ronda más grande hasta la fecha para una empresa de cifrado homomórfico no solo de Europa, sino también a nivel mundial. En medio de una crisis de financiamiento en curso a nivel mundial, la tecnología avanzada en la región parece seguir abriendo los chequeras. A principios de esta semana, la startup cuántica Multiverse Computing también obtuvo $27 millones.

El plan es continuar invirtiendo en I+D, así como contratar más ingenieros (expandiendo un equipo actual de 75) para desarrollar en torno a las dos oportunidades de mercado que Zama ve para las primeras versiones de su trabajo.

Tiene soluciones para abordar transacciones blockchain y soluciones para el intercambio de datos en torno al entrenamiento y uso de inteligencia artificial. También ha construido y publicado cuatro bibliotecas para llevar a cabo ese trabajo en GitHub y afirma que 3,000 desarrolladores las están utilizando.

Aunque hay muchos esfuerzos de tecnología avanzada en marcha para mejorar cómo se puede utilizar el cifrado homomórfico en el mundo — incluidos los de Zama — la startup también está avanzando con el negocio de...ser un negocio.

“Comenzamos a comercializar Zama hace seis meses, y hemos firmado contratos por encima de los $50 millones en valor”, dijo Rand Hindi, co-fundador y CEO de Zama, en una entrevista. Aunque Hindi cree firmemente que el negocio a largo plazo será en el aprendizaje automático, hasta ahora los clientes provienen principalmente del ámbito de las criptomonedas, por lo que los $50 millones son una estimación aproximada de valor ya que no todos operan en dinero fiat.

“Si tienen un token, cobramos en tokens”, dijo. “Si es un banco que utiliza un blockchain privado, cobramos por transacción.”

Antes de esto, Zama recaudó $8 millones en las etapas de pre-semilla y semilla, lo que eleva el total recaudado a $81 millones. Entendemos por fuentes que la última financiación sitúa la valoración de la empresa en el extremo superior de los $300 millones a $400 millones, aunque Hindi se negó a revelar la cantidad.

Si piensas que son cifras grandes para una tecnología que aún no se ha introducido en los mercados masivos, especialmente en el actual clima de financiamiento, hay un par de razones por las que la empresa ha atraído la atención.

La primera es la simple oportunidad de mercado.

“El cifrado homomórfico es el primitivo criptográfico más importante para la próxima década de la computación. La tecnología de Zama es la clave para construir aplicaciones encriptadas, preservando la privacidad”, dijo Kyle Samani, socio gerente de Multicoin Capital, en un comunicado. “El trabajo pionero de Zama en herramientas de cifrado homomórfico de código abierto es solo el principio. Estamos orgullosos de ayudarles a construir la próxima generación de aplicaciones cripto-habilitadas, centradas en la privacidad.”

En segundo lugar, es probable que sea por su equipo fundador.

El trasfondo de Hindi es en informática con un doctorado en bioinformática, pero es un polímata interesado en la inteligencia artificial así como en la privacidad y cómo preservarla en el mundo moderno. Una de sus startups anteriores fue una plataforma de voz de inteligencia artificial llamada Snips que fue adquirida por Sonos.

Su co-fundador Pascal Paillier, CTO de Zama, es un experto en criptografía cuyas patentes (nota que tiene unas 25 familias de patentes a su crédito) se utilizan en tarjetas inteligentes y otras aplicaciones en la actualidad.

Juntos, los dos comenzaron a trabajar desde 2016 en la tecnología temprana que se convertiría en Zama. El avance, dijo Hindi, fue en 2019 cuando llegaron a algoritmos que aceleraron los cálculos en 100 veces.

“Esto fue lo que nos permitió convertir esto en un negocio”, dijo Hindi.

Eso todavía no representa velocidades útiles para la mayoría de las transacciones del mundo, pero dado que las transacciones blockchain en sí mismas suelen ser lentas, eso presentó una oportunidad para ofrecer las soluciones de Zama a los desarrolladores de criptomonedas. Como lo explica Hindi, ya seas escéptico sobre las criptomonedas o no, al considerar nóminas y otros tipos de transacciones financieras que se están creando, es innegable, dijo, que “cientos de miles de personas están construyendo en el blockchain, y esto les brinda una oportunidad de construir más.”

Como hemos descrito anteriormente, el cifrado homomórfico completo es algo así como un santo grial en los mundos de la seguridad y la criptografía, en parte porque las implementaciones son demasiado complicadas para ejecutar en plazos realistas.

Algunos de eso se podría abordar con el tiempo con el desarrollo de chips optimizados para los cálculos, que están siendo desarrollados tanto por startups como por grandes nombres en semiconductores como Intel.

Mientras tanto, empresas como Zama continúan trabajando en algoritmos y técnicas para comprimir el trabajo necesario para llevar a cabo el cifrado homomórfico en la infraestructura existente. Sus bibliotecas y trabajo hasta la fecha incluyen bibliotecas de cifrado homomórfico completo para llevar FHE al aprendizaje automático; un compilador para ayudar a traducir programas en Python al equivalente de FHE; y una biblioteca para permitir que una entidad interactúe con una máquina virtual Ethereum utilizando cifrado homomórfico.

Hay varias otras startups en el espacio, incluyendo Ravel, Duality y Enveil, pero por ahora, dijo Hindi, el mercado es tan pequeño —y aún tratando de probarse a sí mismo, agregaría yo— que el objetivo es realmente seguir haciendo crecer el mercado.

“La mayoría de nosotros somos amigos”, dijo. “El objetivo no es luchar sino construir un mercado. Cooperación. Nos encontramos en conferencias y hablamos sobre [ello] y un día competiremos pero no hoy.”