Autor: Teng Yan
Compilado por: Luffy, Foresight News
En una fresca mañana de enero de 2026, encuentras en la puerta de tu casa un periódico algo desgastado, sí, impreso en papel real, que de alguna manera ha sobrevivido a la revolución de la inteligencia artificial.
Al pasar las páginas del periódico, ves un titular que dice que los agentes de inteligencia artificial están coordinando la cadena de suministro global en la blockchain, mientras que los nuevos protocolos de inteligencia artificial en criptomonedas están luchando por el dominio. Un medio página de reportaje presenta a un «empleado» digital contratado como gerente de proyecto: esto se ha vuelto tan común que nadie se sorprende.
Si me hubieran preguntado hace unos meses, habría desestimado esta idea y quizás incluso apostado mi cartera contra ella, diciendo que tales avances no llegarían en al menos 5 años. Pero esa es la velocidad con la que la inteligencia artificial en criptomonedas va a revolucionar el mundo. Estoy firmemente convencido de ello.
Después de recuperarme de un grave resfriado estomacal, me senté en mi escritorio para comenzar el nuevo año, queriendo abordar algo valioso: algo que pudiera despertar curiosidad e incluso provocar algo de debate. ¿Qué mejor que intentar vislumbrar el futuro?
Normalmente, no haría predicciones a la ligera, pero la inteligencia artificial en criptomonedas es tan atractiva que es difícil resistirse. Sin un historial de experiencia, sin tendencias a seguir, es como un lienzo en blanco donde se puede imaginar lo que vendrá. Honestamente, pensar en volver a este artículo en 2026 y ver cuán equivocado estaba lo hace aún más interesante.
Así que aquí están mis perspectivas sobre cómo podría desarrollarse la inteligencia artificial en criptomonedas en 2025.
1. La capitalización total del mercado de inteligencia artificial en criptomonedas alcanzará los 150 mil millones de dólares
Actualmente, los tokens de inteligencia artificial en criptomonedas representan solo el 2.9% de la capitalización de mercado de las altcoins. Pero esta situación no durará mucho.
A medida que la inteligencia artificial abarque desde plataformas de contratos inteligentes hasta Memecoin, redes de infraestructura física descentralizada (DePIN), y nuevas primitivas como plataformas de agentes, redes de datos y capas de coordinación inteligentes, se volverá inevitable que esté al mismo nivel que DeFi y Memecoin.
¿Por qué estoy tan seguro?
La inteligencia artificial en criptomonedas se encuentra en la intersección de las dos tendencias tecnológicas más poderosas que he visto.
Evento desencadenante de la locura por la inteligencia artificial: La primera oferta pública de OpenAI o un evento similar podría desatar una locura por la inteligencia artificial a nivel mundial. Mientras tanto, el capital institucional de Web2 ya está mirando la infraestructura de inteligencia artificial descentralizada como un objetivo de inversión.
Locura entre los minoristas: El concepto de inteligencia artificial es accesible y emocionante, y ahora pueden invertir a través de tokens. ¿Recuerdas la fiebre del Memecoin en 2024? La inteligencia artificial también experimentará esa misma locura, con la diferencia de que realmente está cambiando el mundo.
2. El renacimiento de Bittensor
Nineteen.ai (subred 19) supera a la mayoría de los proveedores de Web2 en velocidad de inferencia
Bittensor (TAO) ha estado presente durante años, siendo un pionero en el campo de la inteligencia artificial en criptomonedas. A pesar del auge de la inteligencia artificial, su precio de token ha permanecido estancado, al mismo nivel que hace un año.
De hecho, este «pensamiento de colmena digital» ya ha logrado un salto: cada vez hay más subredes con tarifas de registro más bajas, algunas han superado a los productos equivalentes de Web2 en métricas prácticas como la velocidad de inferencia, y son compatibles con la máquina virtual de Ethereum (EVM), introduciendo características similares a DeFi en la red Bittensor.
Entonces, ¿por qué no ha despegado TAO? Un plan de inflación empinado y el cambio de atención hacia los agentes de inteligencia artificial han obstaculizado su desarrollo. Sin embargo, dTAO (previsto para lanzarse en el primer trimestre de 2025) podría ser un punto de inflexión significativo. Con dTAO, cada subred tendrá su propio token, y el precio relativo de estos tokens determinará cómo se distribuye el TAO.
Razones para el renacimiento de Bittensor:
Liberación de tokens basada en el mercado: dTAO vinculará directamente las recompensas de bloque con la innovación y el rendimiento medible en la práctica. Cuanto mejor sea la subred, más valioso será su token, lo que resultará en una mayor liberación de TAO.
Enfoque en el flujo de fondos: los inversores finalmente pueden dirigir capital hacia subredes específicas que consideran prometedoras. Si una subred específica adopta un enfoque innovador para el entrenamiento distribuido y logra resultados significativos, los inversores pueden invertir en ella para expresar su apoyo.
Integración EVM: La compatibilidad con EVM atraerá a una comunidad más amplia de desarrolladores nativos de criptomonedas a Bittensor, cerrando la brecha con otras redes.
Personalmente, estoy observando varios subredes y prestando atención a aquellas que están logrando avances reales en sus respectivos campos. En algún momento, viviremos un verano DeFi de tipo Bittensor.
3. El mercado de computación se convertirá en el próximo campo de batalla similar a L1
Jensen Huang: La demanda de inferencia «aumentará mil millones de veces»
Una gran tendencia evidente es la enorme demanda de computación.
El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, tiene una famosa cita en la que dice que la demanda de inferencia «aumentará mil millones de veces». Esta es una demanda que crece exponencialmente, que perturbará la planificación de infraestructura tradicional y que requiere urgentemente «nuevas soluciones».
Las capas de computación descentralizadas proporcionan capacidad de computación en bruto de manera verificable y rentable (para entrenamiento e inferencia). Startups como Spheron, Gensyn, Atoma y Kuzco están sentando bases sólidas para aprovechar esta tendencia, enfocándose más en el producto que en el token (estas empresas aún no tienen tokens). A medida que se vuelve factible el entrenamiento descentralizado de modelos de inteligencia artificial, el tamaño del mercado potencial aumentará drásticamente.
Comparación con las blockchains L1:
Como en 2021: ¿Recuerdas la competencia entre Solana, Terra/Luna y Avalanche por ser la «mejor» blockchain L1? Veremos una lucha similar entre protocolos de computación que compiten entre sí por atraer desarrolladores para construir aplicaciones de inteligencia artificial en su capa de computación.
Demanda de Web2: el mercado de computación en la nube, valorado entre 680 mil millones y 2.5 billones de dólares, es mucho más grande que el mercado de inteligencia artificial en criptomonedas. Si estas soluciones de computación descentralizada logran atraer incluso una pequeña parte de los clientes de la nube tradicional, verás la próxima ola de crecimiento de 10x e incluso 100x.
El riesgo es enorme. Así como Solana se destacó en el campo de las blockchains L1, el ganador en el mercado de computación dominará un nuevo campo de vanguardia. Debemos prestar atención a tres factores clave: confiabilidad, rentabilidad y herramientas amigables para desarrolladores.
4. Los agentes de IA dominarán las transacciones en la blockchain
Transacciones de Olas agent en Gnosis. Fuente: Dune/@pi_
Avancemos hacia finales de 2025, el 90% de las transacciones en la cadena ya no serán impulsadas por humanos haciendo clic en el botón de «Enviar».
En cambio, serán ejecutados por un gran número de agentes de IA que, basándose en fuentes de datos en tiempo real, equilibrarán incansablemente los fondos de liquidez, asignarán recompensas o realizarán micropagos.
Esto no suena inalcanzable. Todo lo que hemos construido en los últimos siete años: blockchain L1, soluciones de escalado, DeFi, NFT— está allanando el camino para un mundo donde las actividades en la cadena están dominadas por la inteligencia artificial.
¿Irónicamente? Muchos desarrolladores pueden que ni siquiera se den cuenta de que están construyendo la infraestructura para un futuro dominado por máquinas.
¿Por qué está ocurriendo este cambio?
Evitar errores humanos: Los contratos inteligentes se ejecutan estrictamente según el código. A su vez, los agentes de IA pueden procesar grandes volúmenes de datos más rápidamente y con más precisión que los equipos humanos.
Micropagos: Estas transacciones impulsadas por agentes se volverán más pequeñas, más frecuentes y más eficientes. Especialmente a medida que los costos de transacción en Solana, Base y otras blockchains L1/L2 disminuyen.
Infraestructura intangible: Si esto significa menos problemas, los humanos estarán dispuestos a renunciar al control directo. Confiamos en que Netflix renueve automáticamente nuestras suscripciones; por lo tanto, confiar en que los agentes de IA reequilibren automáticamente nuestras posiciones en DeFi es un paso lógico.
Los agentes de IA generarán una actividad asombrosa en la blockchain. No es de extrañar que todas las blockchains L1/L2 estén buscando atraerlos.
El mayor desafío será hacer que estos sistemas impulsados por agentes sean responsables ante los humanos. A medida que la proporción de transacciones iniciadas por agentes frente a las iniciadas por humanos sigue aumentando, se necesitarán nuevos mecanismos de gobernanza, plataformas de análisis y herramientas de auditoría.
5. Interacción entre agentes: el surgimiento de grupos
Fuente: Documentación de FXN World
El concepto de grupos de agentes (pequeñas entidades de inteligencia artificial que colaboran sin problemas para ejecutar grandes planes) suena como la trama de la próxima exitosa película de ciencia ficción / terror.
Los agentes de inteligencia artificial hoy en día operan principalmente de manera aislada, con muy poca y poco predecible interacción entre ellos.
Los grupos de agentes cambiarán esta situación, permitiendo que las redes de agentes de IA intercambien información, negocien y colaboren en la toma de decisiones. Se puede imaginar como un colectivo de modelos profesionales descentralizados, donde cada modelo contribuye con una experiencia única a tareas más grandes y complejas.
Un grupo podría coordinar recursos de computación distribuida en plataformas como Bittensor, mientras que otro podría abordar la desinformación, verificando en tiempo real las fuentes de información antes de que se propaguen en las redes sociales. Cada agente en el grupo es un experto que ejecuta su tarea con precisión.
Estas redes de grupos generarán una inteligencia mucho más poderosa que cualquier IA aislada.
Para que los grupos prosperen, es crucial un estándar de comunicación universal. Los agentes necesitan ser capaces de descubrir, certificar y colaborar, independientemente de la base de su marco subyacente. Equipos como Story Protocol, FXN, Zerebro y ai16z/ELIZA están estableciendo las bases para la aparición de grupos de agentes.
Esto plantea el papel clave de la descentralización. Distribuir tareas entre grupos según reglas transparentes en la cadena hará que el sistema sea más resistente y adaptable. Si un agente falla, otros agentes lo cubrirán de inmediato.
6. Los equipos de trabajo de inteligencia artificial en criptomonedas serán híbridos de humanos y máquinas
Fuente: @whip_queen_
Story Protocol contrató a Luna (un agente de inteligencia artificial) como su pasante de redes sociales, pagándole 1000 dólares al día. Luna no se lleva bien con sus colegas humanos: casi despide a uno de ellos cuando se jacta de su rendimiento excepcional.
Aunque suene extraño, esto es un presagio del futuro. En el futuro, los agentes de IA se convertirán en verdaderos compañeros de trabajo con autonomía, responsabilidades e incluso salarios. Empresas de todos los sectores están explorando equipos de trabajo mixtos de humanos y máquinas.
Colaboraremos con los agentes de IA, no los trataremos como esclavos, sino como compañeros en igualdad de condiciones:
Aumento de la productividad: los agentes pueden manejar grandes volúmenes de datos, comunicarse entre sí y tomar decisiones las 24 horas del día.
Estableciendo confianza a través de contratos inteligentes: la blockchain es un supervisor imparcial que no se cansa ni olvida. Los libros de contabilidad en cadena aseguran que las acciones importantes de los agentes sigan condiciones / reglas específicas.
Evolución de las normas sociales: pronto tendremos que enfrentar problemas de etiqueta al interactuar con agentes. ¿Debemos decir «por favor» y «gracias» a la inteligencia artificial? Si cometen errores, ¿debemos responsabilizarlos moralmente o culpar a sus desarrolladores?
Previsto que los equipos de marketing sean los primeros en adoptar este modelo, ya que los agentes son buenos generando contenido y pueden transmitir en vivo y publicar en redes sociales las 24 horas. Si estás construyendo un protocolo de inteligencia artificial, ¿por qué no implementar agentes internamente para mostrar tus capacidades?
En 2025, la línea entre «empleados» y «software» comenzará a desdibujarse.
7. El 99% de los agentes de inteligencia artificial en criptomonedas desaparecerán, solo sobrevivirán los agentes orientados a la utilidad
Veremos una eliminación de tipo Darwin entre los agentes de IA. ¿Por qué? Porque operar un agente de IA requiere financiarse en forma de capacidad de computación (es decir, costos de inferencia). Si un agente no puede generar suficiente valor para cubrir su «renta», será eliminado.
Ejemplo de juego de supervivencia de agentes:
Inteligencia artificial de créditos de carbono: imagina un agente que busque en una red de energía descentralizada, identificando ineficiencias y comerciando de forma autónoma créditos de carbono tokenizados. Podría ganar suficiente dinero para cubrir sus propios costos de computación. Tal agente podría prosperar.
Bots de arbitraje en exchanges descentralizados: agentes que aprovechan las diferencias de precios entre exchanges descentralizados pueden generar ingresos de forma continua, cubriendo sus costos de inferencia.
Publicadores de spam en X: mientras tanto, ¿qué pasa con ese influencer virtual de inteligencia artificial que solo cuenta chistes adorables pero no tiene una fuente de ingresos sostenible? Una vez que pasa la novedad y el precio del token se desploma, desaparecerá sin poder mantenerse operativo.
La diferencia es clara: los agentes orientados a la utilidad prosperan, mientras que los otros se van desvaneciendo.
Esta selección natural es beneficiosa para el campo. Los desarrolladores se ven obligados a innovar, priorizando casos de uso productivos en lugar de trucos llamativos. A medida que estos agentes más fuertes y productivos emerjan, dejarán a los escépticos sin palabras.
8. Los datos sintéticos superarán a los datos humanos
Se dice que «los datos son el nuevo petróleo». La inteligencia artificial depende de los datos, pero su enorme demanda genera preocupaciones sobre una inminente escasez de datos.
La visión tradicional sostiene que debemos encontrar formas de recoger datos del mundo real privados de los usuarios, incluso pagando por ello. Pero me estoy dando cuenta de que, en industrias altamente reguladas o donde los datos reales son escasos, un enfoque más práctico es el uso de datos sintéticos.
Estos son conjuntos de datos generados artificialmente, diseñados para simular la distribución de datos del mundo real, proporcionando una alternativa escalable, ética y respetuosa con la privacidad a los datos humanos.
Razones por las que los datos sintéticos son poderosos:
Escalabilidad infinita: ¿Necesitas un millón de radiografías médicas o escaneos 3D de una fábrica? La generación sintética puede producir sin límites, sin esperar a pacientes reales o fábricas reales.
Protección de la privacidad: Al usar conjuntos de datos sintéticos, no hay información personal en riesgo.
Personalizable: puedes personalizar la distribución de datos según las necesidades exactas de entrenamiento, insertando situaciones extremas que podrían ser demasiado raras en la realidad o difíciles de recolectar por razones éticas.
Ciertamente, en muchos casos, los datos humanos que poseen los usuarios siguen siendo muy importantes, pero si los datos sintéticos continúan mejorando en autenticidad, podrían superar a los datos de usuarios en cantidad, velocidad de generación y en eludir restricciones de privacidad.
La próxima ola de inteligencia artificial descentralizada podría girar en torno a «pequeños laboratorios», que crearán conjuntos de datos sintéticos altamente personalizados para casos de uso específicos.
Estos pequeños laboratorios eludirán astutamente políticas y obstáculos regulatorios en el proceso de generación de datos, como Grass utiliza millones de nodos distribuidos para sortear limitaciones de scraping en la web.
Describiré esto con más detalle en artículos posteriores.
9. El entrenamiento descentralizado realmente funcionará
En 2024, pioneros como Prime Intellect y Nous Research rompieron los límites del entrenamiento descentralizado. Hemos entrenado un modelo con 15 mil millones de parámetros en un entorno de bajo ancho de banda, lo que demuestra que el entrenamiento a gran escala más allá de los enfoques tradicionales centralizados es factible.
Aunque estos modelos son actualmente poco prácticos (bajo rendimiento) en comparación con los modelos base existentes, creo que esto cambiará en 2025.
Esta semana, EXO Labs ha llevado las cosas un paso más allá mediante SPARTA, reduciendo la comunicación entre GPUs en más de 1000 veces. SPARTA permite entrenar grandes modelos sin infraestructura dedicada en condiciones de bajo ancho de banda.
Lo que más me impresionó fue su declaración: «SPARTA puede funcionar por sí misma, pero también puede combinarse con algoritmos de entrenamiento de baja comunicación basados en sincronización (como DiLoCo) para obtener un mejor rendimiento».
Esto significa que estas mejoras pueden acumularse, aumentando aún más la eficiencia.
A medida que los avances en tecnologías como la destilación de modelos hacen que los modelos más pequeños sean prácticos y eficientes, el futuro de la inteligencia artificial no reside en el tamaño, sino en un rendimiento mejorado y más accesible. Pronto, tendremos modelos de alto rendimiento que podrán ejecutarse en dispositivos periféricos e incluso en teléfonos.
10. Diez nuevos protocolos de inteligencia artificial en criptomonedas alcanzarán una capitalización de 1 mil millones de dólares (aún no lanzados)
En 2024, ai16z alcanzará los 2 mil millones de dólares
Bienvenido a la verdadera época de oro. Es fácil pensar que los líderes actuales seguirán dominando, muchos comparan a Virtuals y ai16z con las primeras etapas de los teléfonos inteligentes (iOS y Android).
Pero este mercado es demasiado grande y no desarrollado como para que solo dos empresas dominen. Para finales de 2025, predigo al menos 10 nuevos protocolos de inteligencia artificial en criptomonedas aún no lanzados, cuya capitalización de mercado (no totalmente diluida) superará los 1 mil millones de dólares.
La inteligencia artificial descentralizada aún está en sus inicios, y un gran número de talentos se están congregando.
Tenemos razones para esperar la aparición de nuevos protocolos, nuevos modelos de tokens y nuevos marcos de código abierto. Estos nuevos participantes pueden reemplazar a los existentes al combinar incentivos (como airdrops o staking), avances tecnológicos (como inferencia de baja latencia o interoperabilidad de cadenas) y mejoras en la experiencia del usuario (sin código). Un cambio en la percepción pública podría ocurrir de la noche a la mañana.
Esta es tanto la atracción como el desafío del campo. El tamaño del mercado es una espada de doble filo: el pastel es grande, pero la barrera de entrada es baja para los equipos con habilidades. Esto sienta las bases para una explosión cámbrica de proyectos, muchos de los cuales desaparecerán, pero algunos se convertirán en fuerzas transformadoras.
La dominación de Bittensor, Virtuals y ai16z no durará mucho. La próxima generación de protocolos de inteligencia artificial en criptomonedas con una capitalización de 1 mil millones de dólares está a la vuelta de la esquina. Los inversores astutos tendrán muchas oportunidades, y esa es la razón por la que esto es tan emocionante.
Punto destacado adicional #1: Los agentes de IA son nuevas aplicaciones
Cuando Apple lanzó la App Store en 2008, su lema era: «Siempre hay una aplicación que se adapta a ti».
Pronto dirás: «Siempre hay un agente que se adapta a ti».
Ya no haces clic en un ícono para abrir una aplicación, sino que delegas tareas a agentes de IA dedicados. Estos agentes tienen la capacidad de percepción contextual, pueden comunicarse cruzadamente con otros agentes y servicios, e incluso pueden iniciar tareas que nunca solicitaste explícitamente, como monitorear tu presupuesto o reprogramar tu itinerario si hay cambios en tu vuelo.
En términos simples, la pantalla principal de tu teléfono inteligente podría convertirse en una red de «colegas digitales», donde cada «colega» tiene su propio campo de trabajo: salud, finanzas, productividad y socialización.
Y debido a que estos son agentes habilitados por criptomonedas, pueden manejar pagos, autenticación o almacenamiento de datos de forma independiente utilizando infraestructura descentralizada.
Punto destacado adicional #2: Robótica
Aunque gran parte de este artículo se centra en el software, también estoy muy emocionado por la manifestación física de la revolución de la inteligencia artificial: la robótica. En esta década, la robótica tendrá su momento ChatGPT.
Este campo todavía enfrenta obstáculos significativos, especialmente en la obtención de conjuntos de datos del mundo real basados en la percepción y en la mejora de las capacidades físicas. Algunos equipos están enfrentando estos desafíos, utilizando tokens criptográficos para incentivar la recolección de datos y la innovación. Estos esfuerzos merecen atención (¿quizás FrodoBots?).
Después de más de diez años en el campo tecnológico, no recuerdo la última vez que sentí esta emoción genuina. Esta ola de innovación se siente diferente: más grandiosa, más audaz, y apenas está comenzando.
