¿La fijación de precios de AI sale de la "sala cerrada"? Bittensor ofrece la respuesta

Autor: Prathik Desai Fuente: tokendispatch Traducción:善欧巴，金色财经

La industria de la IA hoy en día se asemeja mucho a un sistema religioso cerrado: la financiación y las valoraciones se realizan a puerta cerrada. Un pequeño grupo de empresas líderes recaudan enormes fondos, reclutan a los mejores investigadores, alquilan grandes clústeres de computación, mientras que el mercado solo puede inferir su valor a través de rondas de financiación que se anuncian meses después. La llamada “valoración” suele ser solo un número acordado por unas pocas personas en una sala, y no el precio real descubierto por un mercado libre y líquido. Cuando los inversores comunes ven el precio, la mayor parte del potencial de subida ya ha sido repartido entre los primeros participantes.

El núcleo de Bittensor es: la IA no debería financiarse de esta manera. Estoy profundamente fascinado por el sistema que está construyendo. No porque pueda crear modelos mejores que OpenAI, Anthropic o Google, al menos por ahora no, sino porque ha encontrado una vía descentralizada que permite evaluar, financiar y valorar públicamente los proyectos de IA antes de que se conviertan en empresas tradicionales.

Este modelo es completamente diferente a los intentos descentralizados en las olas anteriores de IA.

El sistema de subredes de Bittensor continúa apoyando a los equipos, recompensando a los ejecutores eficientes, eliminando proyectos obsoletos y reajustando en tiempo real la valoración de todo el ecosistema de IA. Es una forma de valoración de IA sin precedentes. Reconozco que este proceso de construir IA es muy duro, pero también más honesto.

En este análisis profundo, desglosaré la lógica de funcionamiento de Bittensor y por qué puede tener ventajas sobre cualquier intento previo de valoración de IA.

La sala de valoraciones de IA

Solo en el primer trimestre de 2025, las startups de IA lograron recaudar 73.100 millones de dólares, representando el 58% del total de inversión global en capital de riesgo. Aunque instituciones como GIC y TPG han advertido que en algunos segmentos las valoraciones son excesivas, casi no hay resultados operativos que justifiquen esas valoraciones.

Este modelo favorece a fundadores, insiders y inversores posteriores, pero excluye a otros: proveedores clave de recursos computacionales, desarrolladores que trabajan con modelos de código abierto, y usuarios tempranos que no comparten los beneficios. Incluso el auge del código abierto en IA no ha cambiado esta situación, ya que el capital sigue concentrado en contratos de servicios en la nube, despliegue, empaquetado empresarial, soporte técnico, seguridad y distribución.

En todo el proceso de creación de valor, la participación y contribución del público son amplias, pero los frutos solo los cosechan unos pocos. Aunque esta estructura ha existido durante mucho tiempo, el verdadero cambio proviene del auge de la economía de modelos de IA de código abierto.

Los desarrolladores de Red Hat señalaron en un informe que cada vez más empresas adoptan modelos de IA de código abierto para despliegues locales, control autónomo y tareas especializadas, especialmente en sectores altamente regulados como telecomunicaciones y banca. Lo que necesitan las empresas son soluciones de despliegue de IA para monitoreo, automatización y operación a escala, no solo un modelo de IA.

Instituciones como McKinsey también reconocen esta tendencia. Sus investigaciones muestran que más de la mitad de las empresas encuestadas ya usan IA de código abierto en sus pilas tecnológicas. La encuesta abarcó 41 países, con más de 700 responsables técnicos y desarrolladores senior.

El modelo de Bittensor se basa en estos cambios del sector y desafía el sistema actual de valoración de proyectos de IA.

Los inversores nativos de criptomonedas están en euforia con el token nativo de Bittensor, TAO, cuyo precio se ha duplicado en el último mes. Otros discuten sobre las ventajas de la IA descentralizada frente a la centralizada. Pero para mí, lo más importante es explorar formas más precisas de valorar la IA. La respuesta de Bittensor es: congregar a todos los que financian, desarrollan, verifican y usan IA en un mismo mercado, valorando la IA mediante indicadores públicos.

Llevar la IA al mercado abierto

Si consideramos a Bittensor como una red de múltiples microeconomías de IA, en lugar de un solo token, será más fácil de entender.

Cada subred es un mercado especializado en una tarea concreta dentro de la pila tecnológica de IA, que puede centrarse en razonamiento, entrenamiento distribuido, señales predictivas o suministro de potencia computacional. Los creadores de subredes establecen mecanismos de incentivos y objetivos, los mineros ejecutan tareas, los verificadores califican los resultados, y los stakers apoyan a verificadores específicos apostando TAO.

Tras el lanzamiento en febrero de 2025 de la actualización dinámica de TAO, el mecanismo de incentivos se volvió más innovador: cada subred ahora tiene su propio token y fondo de financiación. Bittensor dejó de ser solo un objetivo de inversión en IA generalizada, para convertirse en un ecosistema que acoge numerosos pequeños proyectos de IA.

En la segunda mitad de 2025, Bittensor distribuirá recompensas más relacionadas con la entrada neta de TAO que con el precio del token en sí. En diciembre del mismo año, TAO se redujo por primera vez a la mitad, con una emisión diaria de 3600 tokens, lo que empuja aún más a los capitales a seleccionar proyectos de calidad, transformando el mercado de IA en un campo de supervivencia.

El investigador y escritor de Web3 Jeff lo resumió como “un mecanismo dinámico darwinista para la IA”, y en su boletín 0xJeff hizo un excelente resumen:

El darwinismo se basa en la competencia por la supervivencia, donde los individuos compiten y las características favorables se transmiten a las siguientes generaciones.

Esta lógica se aplica en múltiples niveles en Bittensor:

• Competencia entre subredes: cada una pelea por su parte de los 3600 TAO diarios, las principales subredes sobreviven más tiempo gracias a sus incentivos

• Competencia entre mineros: mineros compiten por ofrecer los mejores resultados, los participantes globales compiten en indicadores clave de cada subred, los principales mineros reciben el 41% de las recompensas en alpha de la subred

• Competencia entre verificadores e inversores: verificadores compiten por validar tareas de mineros, inversores apuestan por las subredes con mejor rendimiento

¿Y qué pasa si no participas en la competencia o lo haces mal? Serás eliminado. La subred será retirada (sí, eliminada directamente del sistema).

Esta es la diferencia clave con el modo tradicional de IA.

En el modo convencional, los fundadores presentan su empresa, recaudan capital, forman equipos, construyen internamente y esperan que el mercado reconozca su valoración.

Bittensor invierte esa lógica: en las primeras etapas, hace públicas las oportunidades de inversión. En este modelo, los emprendedores inician primero una subred, luego los operadores de GPU aportan recursos computacionales, después los desarrolladores y científicos contribuyen con resultados, los inversores compran participaciones con TAO o tokens específicos de la subred, y finalmente los clientes pagan por los servicios básicos. El mercado, en conjunto, valora el proyecto considerando todos estos factores.

Lo que más me gusta es que redefine el mercado de capitales para cada parte interesada.

A diferencia de las startups privadas, los inversores pueden descubrir continuamente el precio sin esperar nuevas rondas de financiación. De hecho, Bittensor permite que puedan tener una visión global del ecosistema a través de la plataforma TAO, o centrarse en la subred que más les interese, para realizar inversiones más precisas.

Para los desarrolladores, la atracción está en que no necesitan depender de gigantes como Anthropic, OpenAI u otros centros de datos masivos para participar en el avance de la IA y beneficiarse de ello.

Les ofrece un mercado de capitales alrededor de sus ideas, incluso antes de que estas se conviertan en empresas maduras, algo sin precedentes en el sector de riesgo. Esto se refleja en cómo se concentran los capitales internos en la red: unas pocas subredes atraen una proporción desproporcionada de flujo de TAO, mientras otras quedan rezagadas. Las cinco principales subredes por valor de mercado representan casi un tercio del valor total de las 128 subredes.

Para los clientes, este sistema ofrece acceso a infraestructura abierta, más económica y flexible.

Además, el modelo de Bittensor resulta más atractivo para todos los interesados, porque no solo suena más justo, sino que también es más viable desde el punto de vista comercial.

El mercado madura

Cada vez más inversores institucionales consideran a Bittensor como una inversión regulada y viable.

En diciembre de 2025, el fideicomiso de Grayscale Bittensor comenzó a cotizar en el mercado OTCQX, en el segmento OTC, brindando a los inversores tradicionales un canal familiar para participar en este activo novedoso pero con alta demanda.

Un signo claro de madurez en un mercado emergente es contar con empaquetado regulado, código de negociación, cotizaciones en pantalla y acceso a través de cuentas en corredores, como ha ocurrido con Bitcoin, Ethereum ETF y los DATs (bonos digitales de activos). Aunque Bittensor aún no tiene el reconocimiento de Bitcoin o Ethereum, la presencia del fideicomiso de Grayscale indica que el interés institucional ha pasado de la teoría a productos concretos.

El trabajo de Bittensor incluso ha sido reconocido por algunos de los principales expertos que podrían desafiar su visión.

Cuando el famoso inversor y empresario Chamath Palihapitiya mencionó en una charla con Jensen Huang, CEO de Nvidia, la capacidad de entrenamiento distribuido de Bittensor, Huang no lo menospreció, sino que lo calificó como un logro menor en el mundo de las criptomonedas. Lo comparó con “la versión moderna de Folding@home”, un proyecto distribuido descentralizado que usa la capacidad ociosa de computadoras voluntarias para simular plegamiento de proteínas u otros problemas complejos.

Este enfoque sitúa a Bittensor en la larga historia del cálculo distribuido, más allá de las narrativas de ciclos de tokens.

Uno de los proyectos destacados, Templar, ha demostrado en la práctica sus capacidades: su modelo Covenant-72B, con 720 mil millones de parámetros, fue entrenado por más de 20 participantes globales en colaboración, partiendo de 1.1 billones de tokens desde cero. En pruebas públicas, Covenant-72B obtuvo una puntuación MMLU de 67.11, superior a los 65.63 de LLaMA-2-70B.

En términos simples, aún no supera a OpenAI o Anthropic, pero demuestra que la colaboración descentralizada puede construir infraestructura de IA con valor comercial.

Subredes como Chutes se posicionan claramente como plataformas descentralizadas de computación de IA sin servidores, y la documentación oficial de Bittensor las define como mercados competitivos independientes para inferencia, entrenamiento y otros productos digitales. Esto indica que el mercado no está valorando una narrativa difusa de IA, sino módulos específicos de la pila tecnológica de forma independiente.

Los desafíos del lado de la demanda

La transparencia en la oferta de Bittensor supera con mucho a cualquier otro mercado de IA: la emisión, los flujos de staking, las subredes con capital agregado, todos los datos son claros. El verdadero problema es la opacidad en la información del lado de la demanda.

La blockchain solo registra la circulación de tokens, pero no recopila datos sobre retención de usuarios, calidad del uso de APIs, márgenes de beneficio o ingresos auditados. Aunque una subred pueda parecer próspera comercialmente, los inversores solo pueden inferir la calidad del negocio a partir de la estructura del mercado, no de estados financieros.

Pine Analytics, en análisis como “Transparencia en la oferta vs. opacidad en la demanda” y “Chutes (SN64): subsidios y precios bajos”, ha criticado duramente: algunos de los resultados comerciales destacados de Bittensor podrían seguir siendo impulsados por subsidios, que en realidad son recompensas por emisión de TAO dentro de la subred. Pine calcula que los ingresos externos confirmados en toda la red son todavía insignificantes en comparación con el valor implícito en el precio de TAO.

El ejemplo más claro es la mayor subred, Chutes: recibe unos 52 millones de dólares anuales en subsidios por emisión de TAO, pero sus ingresos externos son solo 2.4 millones. Sin subsidios, su operación sería insostenible. Esto no significa que el modelo de Bittensor sea inválido, sino que el mercado actual está valorando más la visión de IA que sus flujos de caja reales.

Por eso, sigo muy de cerca la evolución de Bittensor. Tiene todos los signos de un ecosistema maduro, aunque aún no ha terminado la discusión sobre “IA descentralizada”. Está afinando la valoración más precisa de los proyectos de IA, y ha comenzado a abordar un problema que los mercados privados han ignorado durante mucho tiempo: valorar en el mercado público la fe y la valoración.

Cuando los gigantes privados de IA hacen que el mundo crea que unas pocas personas en una sala deciden la valoración de billones de dólares, Bittensor opta por confiar en el mercado abierto. Sé que no es perfecto, pero valoro y reconozco la transparencia que aporta.