--- title: "Appchains Linux de Cartesi: Cuándo utilizarlas" canonical: https://wavect.io/es/podcast/joao-garcia-cartesi-linux-appchains/ language: es description: "João Garcia sobre appchains Linux de Cartesi, cómputo dedicado, bibliotecas Python, IA verificable y cuándo basta Solidity. Transcripción completa." image: "https://wavect.io/img/yt/EymrXnocoUI.jpg?v=aaa0b27902a0" --- Transcripción del podcast # Appchains Linux de Cartesi: Cuándo utilizarlas João Garcia Developer Advocate, Cartesi ¿Cuándo necesita una dApp su propio entorno de ejecución Linux? João Garcia, developer advocate de Cartesi, explica cómo los rollups específicos de aplicación aíslan el cómputo, reutilizan Python y otras bibliotecas y permiten IA y juegos verificables. También explica cuándo los contratos Solidity habituales son la opción más sencilla. La conversación se publicó en mayo de 2025; los prototipos y planes de lanzamiento corresponden a ese periodo. - Publicado 16/05/2025 - Duración 27:25 - Operador - Grabado en inglés ![Appchains Linux de Cartesi: Cuándo utilizarlas: episodio del podcast con João Garcia, Developer Advocate, Cartesi](/img/yt/EymrXnocoUI.jpg?v=aaa0b27902a0) // La versión corta - En 03:12, João Garcia explica que un rollup específico de aplicación permite a los validadores ejecutar las aplicaciones que elijan. El cómputo dedicado reduce la competencia con otras aplicaciones, el problema del vecino ruidoso, pero no elimina todos los cuellos de botella de infraestructura. - En 07:05, Garcia distingue arrancar Linux de simplemente compilar un lenguaje para RISC-V. Un sistema operativo completo aporta un sistema de archivos y bibliotecas estándar, permitiendo reutilizar más software existente. La [documentación de Cartesi Machine](https://docs.cartesi.io/cartesi-machine/) explica el entorno de ejecución. - En 08:36, Garcia distingue aprendizaje automático verificable de LLMs. Describe regresión, ejemplos con KNNs, compilación cruzada de PyTorch y scikit-learn y experimentos de ejecución determinista de LLMs. Son avances de investigación, no un benchmark de rendimiento en producción. - En 15:29, Garcia recomienda mantener Solidity cuando la aplicación no necesita más cómputo o bibliotecas concretas. Desaconseja reconstruir un contrato de token habitual en Cartesi solo para usar otro lenguaje. - En 23:20, Garcia afirma que no existe una solución mágica. La interoperabilidad de appchains sigue requiriendo diseño y un coprocesador ofrece beneficios distintos de un rollup. Recomienda combinar protocolos complementarios y reutilizar herramientas. El [artículo de investigación de Dave](https://arxiv.org/abs/2411.05463) explica el diseño del fraud proof y sus supuestos. ## ¿Por qué desarrollar con appchains Linux de Cartesi? [Ver esta parte · 0:00](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=0s) Kevin Hola a todos. Hoy hablo con João Garcia, developer advocate en Cartesi, una infraestructura de appchains basadas en Linux que permite desarrollar aplicaciones específicas verificadas mediante un rollup. Lo mejor es que puedes usar prácticamente cualquier biblioteca o lenguaje de propósito general disponible en Linux. Es un episodio muy interesante y un poco técnico. Si quieres crear un proyecto nuevo o buscas una buena infraestructura, este es tu episodio. ¿Cuáles son las tres razones principales por las que los desarrolladores deberían elegir vuestra plataforma, vuestra solución? João Tres razones principales. La primera es, sin duda, darles más posibilidades. Pueden hacer más y utilizar más herramientas. Pueden crear aplicaciones distintas de cualquier otro proyecto Web3. Cualquier cosa que funcione en Linux funcionaría en un rollup creado con Cartesi. La segunda es el gran apoyo de la comunidad. Tenemos todo a disposición de todos en Discord. Todos los colaboradores están activos allí y ofrecemos muy buen apoyo. La tercera es la protección y la seguridad. Con nuestras herramientas puedes utilizar el mejor fraud proof posible. Acabamos de desarrollar Dave, que L2BEAT reconoció como un fraud proof excelente. Además, todo lo que hacemos es de código abierto. Todas nuestras conversaciones y desarrollos son públicos. Cualquiera puede entrar en Discord y saber qué estamos construyendo. Creo que todos pueden confiar en que hacemos algo bueno. Esas son tres buenas razones. ## ¿Cómo evitan los rollups específicos el problema del vecino ruidoso? [Ver esta parte · 2:17](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=137s) Kevin Genial. La visión está alineada con el consumidor final, con los desarrolladores. Profundicemos un poco. Ya ha sido muy útil, pero desde una perspectiva puramente de desarrollador: supongamos que estoy construyendo algo. ¿Qué valor espero obtener de la tecnología? ¿Por qué elegir este enfoque de rollups basados en Linux en lugar de contratos inteligentes o cualquier otra alternativa? João Muy buena pregunta. Hay dos motivos principales y podemos separarlos. Primero el punto A y después el B. Con nuestro framework de rollups creas un rollup específico para una aplicación. Cada persona que aloja un nodo y quiere ejecutar una aplicación ejecuta esa aplicación en concreto. Por supuesto, estamos creando mecanismos para ejecutar más de una aplicación en un nodo, pero la idea central sigue siendo la misma: solo alojas las aplicaciones que quieres. No desperdicias recursos ejecutando otras aplicaciones y evitas que se quiten recursos entre sí. En un rollup compartido, donde todas se ejecutan juntas en los nodos, una aplicación consume recursos que también necesitan las demás. Si recibe muchas solicitudes y entradas, las otras se quedan sin capacidad de cálculo. En nuestro caso damos a cada aplicación una CPU completa, en ese sentido. Ninguna tendrá problemas por culpa de otra. Cada una funciona de forma independiente. La segunda razón es Linux. Es una gran razón, pero cuando decimos Linux, la gente no siempre entiende sus ventajas. Hay muchas. Casi todo lo creado para ordenadores se desarrolla primero en Linux. Algunos juegos quizá no, pero el servicio que utiliza el juego, el servidor, el backend, probablemente funciona en Linux. El software bancario, las redes sociales, los servidores que alojan los datos y la lógica de procesamiento funcionan en Linux. Las bibliotecas de aprendizaje automático, juegos y matemáticas se desarrollan primero para Linux. Todo lo creado en el pasado puede utilizarse. No estás limitado a las bibliotecas de Solidity. Puedes usar las de Python, JavaScript, Rust, Go o cualquier otro lenguaje. Programa como quieras, con el lenguaje que quieras. Esto aporta compatibilidad hacia atrás, porque lo que ya se creó funciona, y hacia delante, porque lo que se cree en el futuro también se desarrollará primero para Linux. Es fantástico. Creo que eso lo explica. ## ¿Qué aporta Linux frente a un entorno de ejecución RISC-V? [Ver esta parte · 6:11](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=371s) Kevin Bien. Para asegurarme de entenderlo: las appchains resuelven en general el llamado problema del vecino ruidoso, ¿verdad? Estás separado de otros proyectos independientes y no te afecta su uso de CPU ni las operaciones que deban ejecutar. Esa es la primera ventaja. La segunda es que no necesito aprender otro lenguaje porque puedo aprovechar el ecosistema Linux y lenguajes de propósito general como Python. A diferencia de muchas otras appchains, que suelen tener lenguajes específicos de dominio. João Exactamente. Algo que olvidé mencionar y que es relevante: creamos este emulador RISC-V y pusimos Linux encima. Teóricamente podríamos ejecutar los lenguajes directamente sobre RISC-V, compilarlos para RISC-V y ejecutarlos. Pero estaríamos haciendo lo que hacen otros protocolos. Usando el término de C, ejecutaríamos un lenguaje en un entorno independiente, con lo mínimo necesario para que funcione. Pierdes recursos como un sistema de archivos y ciertas bibliotecas estándar que permiten procesar información de distintas maneras. Tener un sistema operativo dentro aporta aún más flexibilidad y potencia. ## ¿Puede Cartesi ejecutar IA y LLMs verificables? [Ver esta parte · 7:57](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=477s) Kevin Ese suele ser el problema cuando un proyecto dice: puedes usar C++, C, Python o lo que sea, pero después está muy limitado. Claro. Por eso es muy interesante tener acceso a todo el ecosistema y bastante impresionante técnicamente. Uno de los casos de uso de vuestra web, que está muy de actualidad, es la IA verificable. ¿Podrías explicarlo un poco? João Claro. La IA verificable es algo muy interesante en lo que llevamos trabajando un tiempo. Pero también creo que la gente sobreestima un poco qué significa IA. Cuando alguien dice IA, todos piensan en agentes y enseguida en LLMs, porque ChatGPT hizo mucho ruido, luego DeepSeek y todos los demás. La IA es mucho más. Empieza con conceptos básicos como regresión lineal o KNNs. Hay muchos algoritmos de IA. Empezamos con ejemplos sencillos y algunas técnicas porque compilar bibliotecas para RISC-V no era tan trivial al principio. Ahora lo es, pero empezamos con KNNs y regresiones lineales. Tuvimos que utilizar un mecanismo que implementó un amigo mío, Marcos, un saludo para él, llamado [herramienta de conversión de modelos a código; nombre poco claro]. Básicamente transforma el modelo de aprendizaje automático en código Python directo y funcionaba bien. Después logramos hacer compilación cruzada de bibliotecas como PyTorch y scikit-learn para nuestra máquina. Puedes utilizar plenamente esas bibliotecas en RISC-V y Linux dentro de nuestra máquina. Es muy interesante. Por desgracia, muchos modelos, como los LLMs, necesitan tantos recursos que para verificarlos harían falta ordenadores enormes o GPUs. Las GPUs tienen el problema de no ser deterministas, así que habría que buscar soluciones alternativas. Al principio los LLMs parecían algo muy complejo, pero avanzamos y estamos progresando bastante. En un hackathon interno con nuestros desarrolladores y colaboradores, Eduardo, un desarrollador increíble, encontró cómo ejecutar cosas en la Cartesi Machine y delegar los cálculos complejos, las multiplicaciones de matrices utilizadas en los LLMs, a la máquina anfitriona. En lugar de usar solo una CPU, utilizas una para la parte emulada y delegas los cálculos deterministas al anfitrión. Es bastante increíble. Mejoramos mucho la capacidad de procesamiento y ahora podemos empezar a ejecutar LLMs de forma determinista. Estamos estudiando cómo seguir avanzando. ## ¿Qué casos de DeFi y juegos onchain necesitan este cómputo? [Ver esta parte · 11:41](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=701s) Kevin Trabajar en la frontera de la tecnología suele ser investigación. Es parte del juego. Me interesa qué otros casos de uso estáis explorando. Propósito general significa que puedes hacer muchas cosas. Seguro que también hay cosas que quizá no deberías o no puedes hacer. Eso también sería interesante. João ¿Te refieres a casos de uso generales dentro del aprendizaje automático o en conjunto? Kevin A lo que más te entusiasma personalmente. João No podemos dejar de lado DeFi. Al fin y al cabo es nuestro mundo. Hay una solución que me parece muy interesante, DCA.Monster. Aplica la estrategia de inversión de compras periódicas, dollar-cost averaging, pero con una granularidad mínima. Tomas la unidad mínima de un token, algo como 10 elevado a 18 o lo que sea, y empiezas a intercambiar los activos en lotes muy pequeños. Puedes decir: quiero cambiar este token por dólares o USDT, pero a lo largo de un mes. Cada segundo de ese mes intercambiarás esa pequeña fracción. Es muy interesante y no podrías hacerlo sin una máquina capaz de realizar estos cálculos con esa precisión y facilidad. Es, en esencia, un creador de mercado automatizado que funciona bastante bien. Esa solución me parece interesante. Y, como soy un poco friki, me encantan los juegos. Siempre menciono dos soluciones de juegos. Una es RIVES, su web es rives.io. Es una consola personalizada onchain donde se pueden crear, vender y jugar juegos de forma determinista. Empezó ejecutando Doom. La gente podía jugar Doom y enviar los registros de su partida, cada instrucción enviada al juego, a la blockchain, y se verificaba su partida. Es muy interesante para speedruns, competiciones y torneos. Otra que acaba de salir es World Tycoon. ¿Recuerdas SimCity? Sí, claro. Hicimos SimCity onchain. Acabamos de terminar esta subvención. Lo estoy evaluando y revisando el código. Es SimCity onchain. Primero depositas tus activos. Si consigues ganar dinero con tu ciudad, puedes recibir los activos de otras personas que intentaron construir la suya y fracasaron. Toda esa dinámica de tokens en SimCity resulta muy divertida. ## ¿Cuándo deberían los desarrolladores usar Solidity en lugar de Cartesi? [Ver esta parte · 15:05](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=905s) Kevin Me gusta. GameFi siempre es un gran tema, una parte importante de blockchain y del espacio cripto. ¿Hay cosas para las que Cartesi no resulte especialmente adecuado, donde no sea ideal? João Muy buena pregunta. Si consideramos las aplicaciones de forma aislada, no veo por qué alguien no querría usarlo. Pero no creo que la gente deba utilizar Cartesi simplemente para construir algo. Si no necesitas la capacidad de procesamiento o ciertas bibliotecas para ejecutar tu software y tu visión, quizá deberías quedarte con Solidity. Cartesi no se hizo para decir: «Puedo hacer esto en Solidity, pero prefiero JavaScript, así que lo escribiré con Cartesi». Esa no es la intención. Por supuesto que puedes. Cualquiera puede utilizar la aplicación como quiera. Pero si algo es más sencillo en Solidity, úsalo. No hay problema. Kevin Entonces se trata más de formar a los desarrolladores: si quieres crear uno de esos contratos Solidity habituales, algo que se construye constantemente, sigue las buenas prácticas en lugar de reinventar la rueda con Python. João Exacto. El concepto de Cartesi, de Linux y de todas esas bibliotecas es no reinventar la rueda. No intentes recrear bibliotecas extremadamente complejas de aprendizaje automático en Solidity. Utiliza lo que tienes y el rollup que te permite hacerlo. Y también se cumple lo contrario: ya tenemos cosas que funcionan muy bien para crear tokens normales. No intentes reinventar la rueda y recrearlo todo en Cartesi. Las cosas deberían [poco claro] funcionar juntas, no competir entre sí. Utiliza el mejor caso de uso de cada herramienta. ## ¿Qué juegos poco habituales han construido los desarrolladores? [Ver esta parte · 17:33](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=1053s) Kevin Me gusta. Ya hemos hablado de casos interesantes o útiles. ¿Habéis descubierto en vuestra comunidad alguno loco o muy divertido, de esos que dices: no sé si es útil, pero es interesante? João Perdona, ¿qué quieres decir exactamente? Kevin ¿Conoces soluciones o casos de uso locos que hayan creado en vuestra plataforma, o por ahora solo cosas útiles? João No, hay cosas locas y divertidas. Había una que me encanta. Creo que ya no está en mainnet, aunque quizá sí. Era una batalla de memes. La gente apostaba por un meme. Por ejemplo, [nombre del personaje poco claro] contra Sonic. Simulabas una pelea entre los dos y los veías luchar. Se podía apostar por el luchador favorito. Era un poco loco y estaba automatizado con IA, como un juego sin jugadores. Muy divertido. Y había otro tan degenerado, creo que está funcionando. Se llama Bubble Wars. Inviertes activos y te conviertes en una burbuja según los tokens que hayas depositado. Usas física onchain para moverla, impulsarla en una dirección. Si toca otra burbuja, roba los activos de esa persona. [Poco claro]. Creces y tu burbuja aumenta de tamaño. Es realmente degenerado, pero muy divertido. Kevin Vaya, suena doloroso. Imagínate haber reunido tanto y que aparezcan esas grandes burbujas, como en aquel juego que creo que se llamaba [nombre del juego poco claro]. ¿Cómo se llama el juego original? [Breve intercambio sobre el nombre del juego, poco claro]. Qué locura. Me imagino que podría despegar si se promociona bien. Puede hacerse viral. Es divertido. ## ¿Qué dificulta el diseño de fraud proofs? [Ver esta parte · 20:06](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=1206s) Kevin No estoy seguro, parece que sí, pero ¿hasta qué punto has participado en la infraestructura? ¿Puedes compartir aprendizajes de su desarrollo inicial? ¿Cuáles fueron los principales retos y cuáles son ahora para hacer esto más verificable? João No estaba en Cartesi al principio. Creo que la idea empezó en 2018, cuando se creó el primer libro blanco. Yo llegué hace unos dos años. Bien. Pero por lo que estoy aprendiendo y lo que veo hacer al equipo, crear fraud proofs fue algo muy delicado y muy bonito. Cómo se crearon y propusieron. Hay muchos pequeños detalles que debes pensar al diseñar un algoritmo de fraud proof: la liveness de la cadena, los costes para participar, lo que tienes que poner en staking. Todo se decide conjuntamente hasta que el algoritmo encaja. Es increíble. Al principio teníamos un fraud proof llamado PRT. Pronto lanzaremos una versión práctica y ya tenemos el artículo de Dave, una versión mejorada. Fue muy interesante ver las dificultades y los puntos débiles de cada fraud proof y cómo teníamos que resolverlos uno por uno. Gabriel Coutinho, que lidera el desarrollo de esos algoritmos, me los explicaba mientras se concebían. Siempre me quedaba asombrado. Llegaban a un muro y esas mentes brillantes conseguían atravesarlo. Me contaba cómo iban las reuniones: «Augusto, acabo de encontrar un error. Esto no funcionará». Augusto, uno de los fundadores de Cartesi, decía: «Necesito tiempo para pensar», iba a la pizarra, dibujaba algunas cosas y volvía con una solución. Era fantástico. Creo que esa fue la parte más delicada. ## ¿Cuáles son los límites de las appchains y el valor de la modularidad? [Ver esta parte · 22:42](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=1362s) Kevin Me encanta. La criptografía, si consigo pronunciarla, siempre es muy exigente. Es bueno ver que tenéis una buena dinámica de equipo. Una última pregunta: ¿cuáles son tres aprendizajes que te llevas del proyecto o que quieres transmitir a desarrolladores que quieran conocer y utilizar Cartesi? João Los aprendizajes principales: no hay una solución mágica. No existe un protocolo o un stack que haga todo. Todos tienen limitaciones. Cartesi también, aunque ejecute Linux y puedas hacer todo lo que haces en Web2. Hay cosas que requieren soluciones alternativas. Por ejemplo, si quieres interoperabilidad entre rollups, tienes que pensarlo bien. Por eso creamos otras soluciones, como el coprocesador, que aporta otros beneficios. No ofrece el mecanismo de rollup, sino una solución de coprocesador con finalidad rápida. Eso es muy interesante. Primero: no hay una solución mágica. Segundo: quienes intentan reinventar la rueda caen en una trampa. Pasan tanto tiempo intentando crear algo nuevo en lugar de utilizar lo que existe que pierden la oportunidad de hacer algo realmente relevante. Tercero: los protocolos deberían colaborar. Es lo más importante. Hemos tenido grandes colaboraciones con [nombre poco claro] para crear el coprocesador, con Espresso y con Avail. Combinar el conocimiento de dos equipos especializados y muy buenos en ciertas cosas permite crear algo aún mejor. Mira nuestra integración con Espresso: utilizas nuestro entorno de ejecución con su disponibilidad de datos y secuenciación, para crear algo distinto de lo que se ha visto hasta ahora. Elige lo mejor de cada uno para construir la solución perfecta para ti. Colaborar debería ser el lema de todo el ecosistema. Kevin Me encanta. Ese es el espíritu de Web3. Como suele decirse, todo gira alrededor de la comunidad y de construir algo que la gente realmente quiera. Exacto. Genial. ## ¿Cómo empezar a desarrollar con Cartesi? [Ver esta parte · 26:01](https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI&t=1561s) Kevin ¿Alguna última palabra? ¿Qué debería hacer la gente después de ver esta conversación? João Recientemente me dijeron que tenemos muy buena documentación. Prueba, experimenta y juega con Cartesi. Únete a nuestra comunidad. Aunque no quieras programar, ven a ver qué se está construyendo, qué se está preparando, y aprende un poco más. Si quieres hablar o tienes dudas, escríbeme en Discord o Twitter. Estoy allí. Hasta pronto. Kevin Genial. Pondré los enlaces en la descripción del vídeo. Gracias de nuevo por tu flexibilidad y tu tiempo. Ha sido un placer hablar contigo. Muchas cosas nuevas que quiero seguir explorando. Y una última cosa para desarrolladores y personas no técnicas: una buena documentación está muy infravalorada. Enhorabuena por eso. Muy bien. João Totalmente cierto. Kevin Gracias, amigo. Ha sido un placer. Que tengas un buen resto del día. João Hasta pronto. Hasta pronto. Kevin Wavect, la empresa de software Web3 que entiende lo que quieres. Transcripción traducida del inglés y ligeramente editada para facilitar la lectura. La grabación es la fuente autorizada. Preparada a partir de los subtítulos automáticos en inglés de la grabación, corrigiendo etiquetas de hablantes, puntuación y errores de reconocimiento claros. Los nombres no resueltos aparecen entre corchetes. La grabación sigue siendo la fuente autorizada. Los planes y experimentos de IA corresponden a mayo de 2025, no son garantías actuales de producción. // Sigue profundizando [Planificar una aplicación blockchain→](/es/services/blockchain/) [Michael Heinrich sobre infraestructura de IA descentralizada→](/es/podcast/michael-heinrich-decentralized-ai-os/) ## Preguntas que responde este episodio ### ¿Qué es una appchain Linux de Cartesi? En esta entrevista, João Garcia describe Cartesi como un framework de rollups específicos de aplicación con una máquina RISC-V que ejecuta Linux. La lógica funciona offchain en un entorno reproducible y los fraud proofs permiten disputar cálculos incorrectos. Su atractivo es el cómputo dedicado junto con lenguajes y bibliotecas conocidos. ### ¿Cómo abordan los rollups específicos de aplicación el problema del vecino ruidoso? Garcia explica que las aplicaciones de un rollup compartido compiten por recursos de ejecución. Un rollup específico proporciona a la aplicación su propio espacio de cómputo, por lo que otras aplicaciones no consumen ese mismo presupuesto. Esto aísla el cálculo, pero no garantiza que la liquidación, la disponibilidad de datos o el alojamiento nunca se conviertan en cuellos de botella. ### ¿Se pueden usar Python y bibliotecas Linux existentes con Cartesi? Garcia menciona lenguajes como Python, JavaScript, Rust y Go y bibliotecas compatibles con el entorno Linux. Explica la compilación cruzada de PyTorch y scikit-learn para RISC-V. Deben comprobarse la compatibilidad y los recursos necesarios para cada aplicación; no significa que todas las dependencias funcionen sin cambios. ### ¿Cuándo conviene usar Solidity en lugar de una appchain Cartesi? En 15:29, Garcia recomienda Solidity cuando no se necesita cómputo adicional ni bibliotecas Linux específicas. Un contrato de token habitual es su ejemplo. Presenta Cartesi como una manera de permitir tareas difíciles, no como motivo para reconstruir funciones sencillas de Solidity en otro lenguaje. ### ¿La IA verificable demuestra que una respuesta de un LLM es correcta? No. Aquí la verificabilidad se refiere a ejecutar de forma reproducible un modelo o un cálculo. No demuestra que la respuesta del modelo sea verdadera. Garcia distingue tareas pequeñas de aprendizaje automático de LLMs que necesitan muchos recursos y describe la ejecución determinista de LLMs como un experimento en la entrevista de mayo de 2025. ### ¿Qué diferencia hay entre un rollup de Cartesi y un coprocesador? Garcia los considera herramientas distintas. Un rollup ofrece un entorno de aplicación con estado propio y un mecanismo de rollup. Un coprocesador ayuda a otra aplicación a externalizar cálculos, con supuestos diferentes de verificación y finalidad. 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Hoy hablo con João Garcia, developer advocate en Cartesi, una infraestructura de appchains basadas en Linux que permite desarrollar aplicaciones específicas verificadas mediante un rollup. Lo mejor es que puedes usar prácticamente cualquier biblioteca o lenguaje de propósito general disponible en Linux. Es un episodio muy interesante y un poco técnico. Si quieres crear un proyecto nuevo o buscas una buena infraestructura, este es tu episodio. ¿Cuáles son las tres razones principales por las que los desarrolladores deberían elegir vuestra plataforma, vuestra solución?\nJoão: Tres razones principales. La primera es, sin duda, darles más posibilidades. Pueden hacer más y utilizar más herramientas. Pueden crear aplicaciones distintas de cualquier otro proyecto Web3. Cualquier cosa que funcione en Linux funcionaría en un rollup creado con Cartesi. La segunda es el gran apoyo de la comunidad. Tenemos todo a disposición de todos en Discord. Todos los colaboradores están activos allí y ofrecemos muy buen apoyo. La tercera es la protección y la seguridad. Con nuestras herramientas puedes utilizar el mejor fraud proof posible. Acabamos de desarrollar Dave, que L2BEAT reconoció como un fraud proof excelente. Además, todo lo que hacemos es de código abierto. Todas nuestras conversaciones y desarrollos son públicos. Cualquiera puede entrar en Discord y saber qué estamos construyendo. Creo que todos pueden confiar en que hacemos algo bueno. Esas son tres buenas razones.\nKevin: Genial. La visión está alineada con el consumidor final, con los desarrolladores. Profundicemos un poco. Ya ha sido muy útil, pero desde una perspectiva puramente de desarrollador: supongamos que estoy construyendo algo. ¿Qué valor espero obtener de la tecnología? ¿Por qué elegir este enfoque de rollups basados en Linux en lugar de contratos inteligentes o cualquier otra alternativa?\nJoão: Muy buena pregunta. Hay dos motivos principales y podemos separarlos. Primero el punto A y después el B. Con nuestro framework de rollups creas un rollup específico para una aplicación. Cada persona que aloja un nodo y quiere ejecutar una aplicación ejecuta esa aplicación en concreto. Por supuesto, estamos creando mecanismos para ejecutar más de una aplicación en un nodo, pero la idea central sigue siendo la misma: solo alojas las aplicaciones que quieres. No desperdicias recursos ejecutando otras aplicaciones y evitas que se quiten recursos entre sí. En un rollup compartido, donde todas se ejecutan juntas en los nodos, una aplicación consume recursos que también necesitan las demás. Si recibe muchas solicitudes y entradas, las otras se quedan sin capacidad de cálculo. En nuestro caso damos a cada aplicación una CPU completa, en ese sentido. Ninguna tendrá problemas por culpa de otra. Cada una funciona de forma independiente. La segunda razón es Linux. Es una gran razón, pero cuando decimos Linux, la gente no siempre entiende sus ventajas. Hay muchas. Casi todo lo creado para ordenadores se desarrolla primero en Linux. Algunos juegos quizá no, pero el servicio que utiliza el juego, el servidor, el backend, probablemente funciona en Linux. El software bancario, las redes sociales, los servidores que alojan los datos y la lógica de procesamiento funcionan en Linux. Las bibliotecas de aprendizaje automático, juegos y matemáticas se desarrollan primero para Linux. Todo lo creado en el pasado puede utilizarse. No estás limitado a las bibliotecas de Solidity. Puedes usar las de Python, JavaScript, Rust, Go o cualquier otro lenguaje. Programa como quieras, con el lenguaje que quieras. Esto aporta compatibilidad hacia atrás, porque lo que ya se creó funciona, y hacia delante, porque lo que se cree en el futuro también se desarrollará primero para Linux. Es fantástico. Creo que eso lo explica.\nKevin: Bien. Para asegurarme de entenderlo: las appchains resuelven en general el llamado problema del vecino ruidoso, ¿verdad? Estás separado de otros proyectos independientes y no te afecta su uso de CPU ni las operaciones que deban ejecutar. Esa es la primera ventaja. La segunda es que no necesito aprender otro lenguaje porque puedo aprovechar el ecosistema Linux y lenguajes de propósito general como Python. A diferencia de muchas otras appchains, que suelen tener lenguajes específicos de dominio.\nJoão: Exactamente. Algo que olvidé mencionar y que es relevante: creamos este emulador RISC-V y pusimos Linux encima. Teóricamente podríamos ejecutar los lenguajes directamente sobre RISC-V, compilarlos para RISC-V y ejecutarlos. Pero estaríamos haciendo lo que hacen otros protocolos. Usando el término de C, ejecutaríamos un lenguaje en un entorno independiente, con lo mínimo necesario para que funcione. Pierdes recursos como un sistema de archivos y ciertas bibliotecas estándar que permiten procesar información de distintas maneras. Tener un sistema operativo dentro aporta aún más flexibilidad y potencia.\nKevin: Ese suele ser el problema cuando un proyecto dice: puedes usar C++, C, Python o lo que sea, pero después está muy limitado. Claro. Por eso es muy interesante tener acceso a todo el ecosistema y bastante impresionante técnicamente. Uno de los casos de uso de vuestra web, que está muy de actualidad, es la IA verificable. ¿Podrías explicarlo un poco?\nJoão: Claro. La IA verificable es algo muy interesante en lo que llevamos trabajando un tiempo. Pero también creo que la gente sobreestima un poco qué significa IA. Cuando alguien dice IA, todos piensan en agentes y enseguida en LLMs, porque ChatGPT hizo mucho ruido, luego DeepSeek y todos los demás. La IA es mucho más. Empieza con conceptos básicos como regresión lineal o KNNs. Hay muchos algoritmos de IA. Empezamos con ejemplos sencillos y algunas técnicas porque compilar bibliotecas para RISC-V no era tan trivial al principio. Ahora lo es, pero empezamos con KNNs y regresiones lineales. Tuvimos que utilizar un mecanismo que implementó un amigo mío, Marcos, un saludo para él, llamado [herramienta de conversión de modelos a código; nombre poco claro]. Básicamente transforma el modelo de aprendizaje automático en código Python directo y funcionaba bien. Después logramos hacer compilación cruzada de bibliotecas como PyTorch y scikit-learn para nuestra máquina. Puedes utilizar plenamente esas bibliotecas en RISC-V y Linux dentro de nuestra máquina. Es muy interesante. Por desgracia, muchos modelos, como los LLMs, necesitan tantos recursos que para verificarlos harían falta ordenadores enormes o GPUs. Las GPUs tienen el problema de no ser deterministas, así que habría que buscar soluciones alternativas. Al principio los LLMs parecían algo muy complejo, pero avanzamos y estamos progresando bastante. En un hackathon interno con nuestros desarrolladores y colaboradores, Eduardo, un desarrollador increíble, encontró cómo ejecutar cosas en la Cartesi Machine y delegar los cálculos complejos, las multiplicaciones de matrices utilizadas en los LLMs, a la máquina anfitriona. En lugar de usar solo una CPU, utilizas una para la parte emulada y delegas los cálculos deterministas al anfitrión. Es bastante increíble. Mejoramos mucho la capacidad de procesamiento y ahora podemos empezar a ejecutar LLMs de forma determinista. Estamos estudiando cómo seguir avanzando.\nKevin: Trabajar en la frontera de la tecnología suele ser investigación. Es parte del juego. Me interesa qué otros casos de uso estáis explorando. Propósito general significa que puedes hacer muchas cosas. Seguro que también hay cosas que quizá no deberías o no puedes hacer. Eso también sería interesante.\nJoão: ¿Te refieres a casos de uso generales dentro del aprendizaje automático o en conjunto?\nKevin: A lo que más te entusiasma personalmente.\nJoão: No podemos dejar de lado DeFi. Al fin y al cabo es nuestro mundo. Hay una solución que me parece muy interesante, DCA.Monster. Aplica la estrategia de inversión de compras periódicas, dollar-cost averaging, pero con una granularidad mínima. Tomas la unidad mínima de un token, algo como 10 elevado a 18 o lo que sea, y empiezas a intercambiar los activos en lotes muy pequeños. Puedes decir: quiero cambiar este token por dólares o USDT, pero a lo largo de un mes. Cada segundo de ese mes intercambiarás esa pequeña fracción. Es muy interesante y no podrías hacerlo sin una máquina capaz de realizar estos cálculos con esa precisión y facilidad. Es, en esencia, un creador de mercado automatizado que funciona bastante bien. Esa solución me parece interesante. Y, como soy un poco friki, me encantan los juegos. Siempre menciono dos soluciones de juegos. Una es RIVES, su web es rives.io. Es una consola personalizada onchain donde se pueden crear, vender y jugar juegos de forma determinista. Empezó ejecutando Doom. La gente podía jugar Doom y enviar los registros de su partida, cada instrucción enviada al juego, a la blockchain, y se verificaba su partida. Es muy interesante para speedruns, competiciones y torneos. Otra que acaba de salir es World Tycoon. ¿Recuerdas SimCity? Sí, claro. Hicimos SimCity onchain. Acabamos de terminar esta subvención. Lo estoy evaluando y revisando el código. Es SimCity onchain. Primero depositas tus activos. Si consigues ganar dinero con tu ciudad, puedes recibir los activos de otras personas que intentaron construir la suya y fracasaron. Toda esa dinámica de tokens en SimCity resulta muy divertida.\nKevin: Me gusta. GameFi siempre es un gran tema, una parte importante de blockchain y del espacio cripto. ¿Hay cosas para las que Cartesi no resulte especialmente adecuado, donde no sea ideal?\nJoão: Muy buena pregunta. Si consideramos las aplicaciones de forma aislada, no veo por qué alguien no querría usarlo. Pero no creo que la gente deba utilizar Cartesi simplemente para construir algo. Si no necesitas la capacidad de procesamiento o ciertas bibliotecas para ejecutar tu software y tu visión, quizá deberías quedarte con Solidity. Cartesi no se hizo para decir: «Puedo hacer esto en Solidity, pero prefiero", "uploadDate": "2025-05-16T00:00:00+00:00", "url": "https://www.youtube.com/watch?v=EymrXnocoUI" }, { "@id": "https://wavect.io/es/podcast/joao-garcia-cartesi-linux-appchains/#episode", "@type": "PodcastEpisode", "associatedMedia": { "@id": "https://wavect.io/es/podcast/joao-garcia-cartesi-linux-appchains/#video", "@type": "VideoObject" }, "dateModified": "2026-10-07", "datePublished": "2025-05-16", "inLanguage": "en", "name": "Appchains Linux de Cartesi: Cuándo utilizarlas | João Garcia", "partOfSeries": { "@id": "https://wavect.io/es/podcast/#series", "@type": "PodcastSeries" }, "timeRequired": "PT27M25S", "url": "https://wavect.io/es/podcast/joao-garcia-cartesi-linux-appchains/" }, { "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "item": "https://wavect.io/es/", "name": "Inicio", "position": 1 }, { "@type": "ListItem", "item": "https://wavect.io/es/podcast/", "name": "Podcast", "position": 2 }, { "@type": "ListItem", "item": "https://wavect.io/es/podcast/joao-garcia-cartesi-linux-appchains/", "name": "João Garcia", "position": 3 } ] } ] } ```