Cómo las tendencias en criptomonedas transformarán los mercados de predicción, la computación y los medios en 2026

A medida que las finanzas digitales maduran, las tendencias en criptomonedas influyen cada vez más en los mercados de predicción, la computación en la nube y el panorama mediático, creando nuevas oportunidades y riesgos para los creadores.

Los mercados de predicción se expanden e intersectan con la IA

Los mercados de predicción ya han llegado a la corriente principal, y en 2026 se espera que sean más grandes, amplios e inteligentes a medida que se cruzan con las criptomonedas y la IA. Sin embargo, esta rápida expansión también planteará nuevos y importantes desafíos para los creadores y reguladores que deberán resolver de manera responsable.

Primero, este año se listarán muchos más contratos. Esto significará acceso a probabilidades en tiempo real no solo para elecciones importantes o eventos geopolíticos, sino también para resultados más específicos y eventos complejos e interconectados. Además, a medida que estos nuevos contratos proporcionen más información y se integren en el ecosistema de noticias más amplio, plantearán preguntas difíciles sobre transparencia, auditabilidad y el valor social de las predicciones granularizadas.

Para gestionar un volumen mucho mayor de contratos, serán necesarias nuevas formas de alinearse en la verdad. La resolución en plataformas centralizadas — ¿realmente ocurrió un evento determinado y cómo lo confirmamos? — sigue siendo importante, pero los casos disputados han puesto de manifiesto sus límites. Dicho esto, para abordar casos extremos y ayudar a que los mercados de predicción escalen a aplicaciones más útiles, están surgiendo nuevos modelos de gobernanza descentralizada y oráculos basados en LLM para ayudar a determinar la verdad en resultados controvertidos.

La IA también abre posibilidades más allá de los grandes modelos de lenguaje para la infraestructura del mercado. Por ejemplo, los agentes de IA que operan en estas plataformas podrían escudriñar fuentes de datos públicas y privadas en busca de señales que proporcionen ventajas en el comercio a corto plazo. Sin embargo, estos agentes harían más que simplemente ejecutar operaciones: su comportamiento podría revelar nuevas formas de pensar sobre el mundo y predecir qué sucederá a continuación.

Además de servir como analistas sofisticados que pueden ser consultados para obtener información, los agentes autónomos podrían revelar nuevos predictores de eventos sociales complejos cuando se examinen sus estrategias emergentes. Además, esta interacción entre traders humanos, sistemas automatizados y datos en cadena podría generar un ciclo de retroalimentación enriquecido para la investigación en pronósticos y gestión de riesgos.

Los mercados de predicción no reemplazan las encuestas; en cambio, pueden mejorar las encuestas, y la información de estas puede retroalimentarse en los mercados. En la práctica, las plataformas de predicción pueden funcionar en conjunto con un ecosistema de encuestas enriquecido, usando tecnologías como la IA para mejorar la experiencia de realización de encuestas y mecanismos cripto para verificar que los encuestados sean humanos y no bots.

Las pruebas de conocimiento cero van más allá de las cadenas de bloques

Durante años, las pruebas de conocimiento cero — pruebas criptográficas que permiten verificar cálculos sin volver a ejecutarlos — han estado mayormente confinadas a entornos blockchain. La sobrecarga era simplemente demasiado alta: demostrar un cálculo podía requerir órdenes de magnitud más trabajo que simplemente ejecutarlo. Sin embargo, este costo se consideraba aceptable cuando se amortizaba entre muchos miles de validadores, pero era impráctico en otros contextos.

Eso está a punto de cambiar. En 2026, se espera que el rendimiento del probador zkVM alcance aproximadamente 10,000x de sobrecarga, con huellas de memoria en cientos de megabytes. Además, ese umbral de rendimiento debería ser lo suficientemente rápido para ejecutarse en teléfonos y lo suficientemente barato para desplegarse en casi cualquier lugar, ampliando su uso mucho más allá de la verificación en cadena.

Una razón por la que una sobrecarga de 10,000x podría ser significativa es que las GPU de gama alta tienen aproximadamente 10,000x más rendimiento paralelo que una CPU de portátil típica. Para finales de 2026, una sola GPU podría ser capaz de generar pruebas de ejecución de CPU en tiempo real, cambiando drásticamente la forma en que los desarrolladores piensan sobre la confianza en la computación remota.

Este salto en rendimiento podría desbloquear la adopción de computación en la nube verificable. Si las cargas de trabajo de CPU ya se ejecutan en la nube — porque una computación no es lo suficientemente pesada para GPU-izar, o por falta de experiencia, o por razones heredadas — se podrían obtener pruebas criptográficas de corrección a un costo razonable. Además, el probador puede estar optimizado para GPU mientras que el código existente permanece sin cambios, evitando costosas reescrituras.

Este modelo permitiría a empresas, protocolos e incluso usuarios individuales obtener garantías sólidas sobre la computación externalizada sin confiar plenamente en los proveedores de la nube. Sin embargo, hacer que esta infraestructura esté ampliamente disponible aún requerirá un trabajo significativo en herramientas, estándares y educación de desarrolladores.

De los medios tradicionales a los compromisos apostados

Las fisuras en el modelo de medios tradicionales — con su supuesta objetividad — han sido visibles durante años. Internet dio voz a todos, y ahora más operadores, practicantes y creadores hablan directamente al público en lugar de depender de intermediarios tradicionales. Sin embargo, sus perspectivas están vinculadas a sus intereses en el mundo, y las audiencias a menudo los respetan no a pesar de estos intereses, sino por ellos.

Lo que es nuevo hoy no es simplemente el auge de las redes sociales, sino la llegada de herramientas criptográficas que permiten a las personas hacer compromisos públicamente verificables. A medida que la IA permite la generación de contenido efectivamente ilimitado — reclamando desde cualquier punto de vista o persona, real o fabricada — confiar únicamente en lo que dicen las personas o bots comienza a parecer cada vez más insuficiente.

Los activos tokenizados, los bloqueos programables, los historiales en cadena y otras primitivas cripto ofrecen bases más sólidas para la confianza. Por ejemplo, un comentarista puede publicar un argumento y al mismo tiempo demostrar que está poniendo dinero detrás de él. Además, un podcaster puede bloquear tokens en cadena para mostrar que no está haciendo “pump and dump” oportunista de una posición.

Un analista también puede vincular pronósticos a mercados que se resuelven públicamente, creando un historial auditable a lo largo del tiempo. Dicho esto, este enfoque no elimina el sesgo; en cambio, hace que los incentivos sean explícitos y verificables, para que las audiencias puedan evaluar las afirmaciones a la luz de una exposición financiera verificable.

Está surgiendo una nueva forma de modelos de medios apostados: medios que no solo aceptan tener piel en el juego, sino que también proporcionan pruebas criptográficas de esas apuestas. En este modelo, la credibilidad no se basa en una supuesta neutralidad, sino en algo demostrado mediante compromisos transparentes y verificables con los resultados. Además, este marco se alinea con las tendencias más amplias del mercado cripto, pensamiento estilo 2025, donde los incentivos transparentes y los datos abiertos son principios de diseño fundamentales.

Los medios apostados no reemplazarán otras formas de periodismo o comentario; en cambio, complementarán los modelos existentes ofreciendo una nueva señal. En lugar de pedir a las audiencias que acepten “confía en mí, soy neutral”, los creadores pueden decir, en efecto, “esto es lo que estoy dispuesto a arriesgar, y así puedes verificar que digo la verdad”. Aquí convergen muchas tendencias futuras de cripto: alinear información, incentivos y pruebas verificables en cadena.

En resumen, los mercados de predicción, la computación impulsada por conocimiento cero y los medios apostados apuntan a un mundo donde las criptomonedas, la IA y la criptografía se extienden mucho más allá de las finanzas, transformando la forma en que pronosticamos eventos, externalizamos cálculos y construimos confianza en el discurso público.