Informe de Investigación | Análisis Detallado de Lagrange y Valoración del Mercado de $LA

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西格玛学长2025/06/09 03:44

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Por:西格玛学长

I. Descripción del Proyecto

Lagrange es una infraestructura de co-procesamiento de conocimiento cero (ZK) diseñada específicamente para una computación verificable masivamente escalable. Pionera en el concepto de una “Capa de Prueba Infinita”, una arquitectura novedosa que permite redes de prueba ZK modulares e infinitamente escalables y co-procesadores. Esto permite a Lagrange ofrecer verificación de grado criptográfico para aplicaciones como la validación de inferencias de IA, procesamiento de datos entre cadenas y ejecución de contratos inteligentes complejos.

En el núcleo del protocolo se encuentran dos innovaciones: el sistema DARA (Asignación de Recursos de Subasta Dual) y el módulo DeepProve. DARA optimiza la asignación de recursos en mercados de prueba descentralizados, mientras que DeepProve permite la verificación criptográfica de los resultados de IA, mejorando significativamente el rendimiento y la confiabilidad de la red. Hasta la fecha, Lagrange ha generado más de 11 millones de pruebas ZK, apoya a más de 30 proyectos líderes de IA y atiende a más de 140,000 usuarios únicos.

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El token nativo, $LA, impulsa el ecosistema de Lagrange. Se utiliza para pagar la computación, incentivar a los verificadores y asegurar la red. Con un suministro limitado de 1 mil millones de tokens, un marco claro de staking e incentivos, y una tasa de emisión anual del 4%, $LA está estrechamente vinculado a la demanda y utilidad de pruebas de la red.

Como una de las primeras redes de prueba ZK en recibir apoyo de grado institucional a través de EigenLayer, Lagrange ha atraído a más de 85 nodos validadores, estableciendo una infraestructura robusta y lista para producción. Con narrativas como zkML, Agentes de IA y ZK Rollups ganando impulso, Lagrange está bien posicionada para convertirse en un estándar fundamental para la próxima generación de internet verificable.

II. Aspectos Destacados

Primera “Capa de Prueba Infinita” del Mundo — Rompiendo los Cuellos de Botella de las Redes ZK Tradicionales Lagrange introduce una estructura modular de “red-de-redes” que permite la generación de pruebas altamente paralelizada. A diferencia de las redes ZK tradicionales que dependen de un único verificador o coordinador centralizado, las sub-redes de Lagrange operan de manera independiente y se especializan en tareas específicas, mejorando drásticamente la escalabilidad en casos de uso de IA, Rollup y entre cadenas.
Co-Procesador ZK Integrado & DeepProve: Pionero en IA Verificable El co-procesador ZK de Lagrange permite a los contratos inteligentes interactuar con bases de datos y realizar consultas SQL de alta intensidad y cálculos analíticos (OLAP/OLTP), permitiendo la separación y verificación de la computación en cadena/fuera de cadena. Su módulo DeepProve es pionero en la prueba criptográfica de resultados de inferencia de IA, allanando el camino para una IA confiable.
Lanzamiento de Mainnet con Integración de EigenLayer — Respaldado por Más de 85 Nodos Institucionales Lagrange es uno de los pocos proyectos ZK que se lanza con apoyo directo de redes validadoras líderes. Su integración con EigenLayer proporciona garantía operativa de más de 85 nodos de grado institucional, ofreciendo garantías de disponibilidad y mecanismos de penalización para asegurar un p
verificación de techo.
DARA: Primer Modelo de Subasta Dual para la Optimización del Mercado de Pruebas Abordando la común descoordinación entre la demanda de pruebas y la oferta de probadores, el sistema DARA de Lagrange introduce un mecanismo de emparejamiento dinámico al estilo de libro de órdenes con alineación de incentivos incorporada, características anti-colusión y anti-trampa, asegurando un uso justo y eficiente de los recursos computacionales.
Modelo de Token Vinculado a la Utilidad Real con Caminos Claros de Captura de Valor $LA sirve como medio de pago para la generación de pruebas, se utiliza en staking/delegación, y alimenta incentivos de nodos y gobernanza. Con un ciclo de “pago no-$LA → recompra de $LA → distribución de recompensas”, el modelo crea un fuerte mecanismo de retroalimentación que vincula la demanda de pruebas al valor del token. La tasa de emisión anual es del 4%, asegurando una dinámica de oferta bien equilibrada.

III. Perspectiva de Valoración del Mercado

$LA impulsa un protocolo de co-procesamiento ZK de próxima generación construido para computación a gran escala fuera de la cadena y AI verificable. Combinando una red de pruebas ZK modular y un co-procesador, Lagrange apunta a tres casos de uso principales: computación ZK de propósito general, verificación en cadena y salida de AI verificable.

Su “capa de prueba infinita” resuelve los problemas de escalabilidad de los sistemas ZK heredados mientras soporta múltiples pilas de pruebas como Plonky2, Plonky3 y Boojum. A través de su módulo DeepProve, Lagrange ofrece verificación criptográfica de extremo a extremo para sistemas de AI.

A medida que zkML, agentes de AI y aplicaciones de AI en cadena ganan tracción, Lagrange se destaca como una capa de infraestructura crítica en la pila de computación verificable de Web3. Sin embargo, su token $LA permanece subvalorado en relación con los líderes del sector como zkSync, StarkNet y PolyHedra, sugiriendo un potencial significativo de alza en la valoración.

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IV. Tokenomics

Oferta Total: 1,000,000,000 $LA
Oferta Circulante TGE: 19.3%

Desglose de Asignación:

Comunidad & Ecosistema: 34.78% — Mayor asignación, apoyando el crecimiento del ecosistema
Contribuyentes: 25.39% — Reservado para los primeros miembros del equipo y contribuyentes
Inversores: 18.54% — Asignado a patrocinadores estratégicos y socios de capital
Fundación: 11.30% — Apoya las operaciones y gobernanza de la Fundación Lagrange
Airdrop: 10.00% — Distribuido a los primeros participantes de la comunidad

Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.

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