División del sector de InfoFi: Análisis del modelo de negocio de la economía de atención de KAITO vs monetización de inteligencia de ARKM

Para 2026, la lógica de valoración del mercado de criptomonedas respecto a la narrativa de IA está experimentando una profunda divergencia. Por un lado, la capa de poder computacional y plataformas de agentes, y por otro, la pista de infraestructura de información que alguna vez fue muy popular, donde dos proyectos representativos —Kaito y Arkham— están atravesando una fuerte desconexión entre el precio del token y la utilidad del producto.

Ambos intentan transformar la “información” en activos negociables en la cadena, pero sus caminos son completamente diferentes: Kaito construye un mercado de atención, tokenizando la influencia social y de contenido; Arkham construye un mercado de inteligencia, transformando direcciones en la cadena y comportamientos en datos verificables. Uno intenta poner precio a la “atención”, otro intenta poner precio a la “verdad”.

Hasta el 28 de mayo de 2026, según datos de Gate行情, KAITO cotiza a 0.4688 dólares, ARKM a 0.14115 dólares, ambos habiendo caído aproximadamente un 78% en el último año. La similitud en el comportamiento de precios oculta las diferencias esenciales en la durabilidad de sus modelos de negocio.

Diferentes definiciones de los activos de información

El producto central de Kaito es una plataforma de agregación y búsqueda de información criptográfica impulsada por IA. Su token KAITO inicialmente se lanzó mediante un mecanismo de puntos “Yaps” para un arranque en frío: los usuarios acumulaban puntos Yaps mediante creación de contenido y participación comunitaria, canjeándolos por recompensas en tokens. Pero este mecanismo sufrió un impacto estructural en enero de 2026. Nikita Bier, responsable del producto en la plataforma X (antes Twitter), anunció una revisión de la política API, prohibiendo explícitamente cualquier aplicación que recompense a los usuarios por publicar en X, argumentando que tales mecanismos generaban spam generado por IA. Kaito anunció inmediatamente el cierre del producto Yaps, con una caída en el precio del token de aproximadamente un 17% en horas. Posteriormente, Kaito cambió a un modo “Kaito Studio”, centrado en colaboraciones directas con creadores de calidad y distribución de contenido multiplataforma.

Arkham, en cambio, tomó un camino completamente diferente. Su motor Ultra AI puede relacionar direcciones en la cadena con entidades del mundo real, ofreciendo capacidades de análisis de inteligencia a nivel institucional mediante herramientas como Profiler y Visualizer. Al mismo tiempo, Intel Exchange estableció un mercado descentralizado de compra y venta de inteligencia, donde los usuarios pueden usar ARKM para comprar o vender resultados de análisis en la cadena, etiquetas de direcciones y reportes de vulnerabilidades. Es un intento de monetizar directamente la “inteligencia”.

Lo que une a ambos es su intento de sacar la información del ámbito de bienes públicos gratuitos y convertirla en un sistema de valoración en la economía criptográfica. Pero sus puntos de valor son completamente diferentes — esta diferencia se hizo aún más clara tras la tormenta de políticas en la plataforma X a principios de 2026.

De la resonancia narrativa a la divergencia de caminos

A principios de 2024, la narrativa de integración entre IA y criptomonedas entró en una fase de explosión, y tanto Kaito como Arkham recibieron una atención de mercado muy alta en esa etapa. Kaito, con su mecanismo de puntos Yaps, acumuló rápidamente usuarios y volumen comunitario, convirtiéndose en un nodo central en el mapa social criptográfico. Arkham, por su parte, estableció su posición en la industria mediante divulgaciones de inteligencia de alto valor —incluyendo rastreos en la cadena del grupo Lazarus, y marcadores en tiempo real del flujo de fondos de vulnerabilidades en KelpDAO— consolidándose como un “FBI en la cadena”.

Enero de 2026 fue un punto de inflexión clave. La prohibición de API por parte de X para aplicaciones tipo InfoFi impactó directamente en el modelo de economía de atención basado en “minar publicaciones”. El cierre de Yaps en Kaito no solo fue un ajuste en el producto, sino que también expuso la fragilidad estructural de los activos de atención: su valor dependía completamente de las reglas y permisos de plataformas externas.

Al mismo tiempo, la utilización y referencia en la industria de Arkham continuaron en ascenso. La adopción acelerada de análisis de inteligencia en criptomonedas por parte de instituciones —como la tenencia de 843,738 BTC en Strategy, las dinámicas en la cadena de BlackRock IBIT, y movimientos en fondos soberanos— generó una demanda de análisis de inteligencia de alta frecuencia y alto valor. La divergencia en los caminos pasó de ser latente a ser evidente desde ese momento.

Diferencias en la sostenibilidad de los modelos económicos

Para entender mejor las diferencias, compararemos en cuatro dimensiones clave.

Unidad de valor central

El valor de Kaito está anclado en la influencia social y la participación en contenido. Tras el cierre de Yaps, su captura de valor depende más de colaboraciones con marcas y marketing de KOL. El valor de Arkham, en cambio, se basa en etiquetas de direcciones en la cadena y reportes de análisis de comportamiento, con verificabilidad.

Factores impulsores de demanda

La demanda de Kaito proviene de las necesidades de marketing de los proyectos y la monetización de KOLs. La demanda de Arkham proviene de instituciones que buscan cumplimiento, gestión de riesgos en transacciones, investigaciones mediáticas y seguimiento de seguridad, con menor impacto por ciclos de mercado.

Características de la oferta

La oferta en economía de atención —contenido generado por usuarios— tiene costos marginales muy bajos y alta sustitución. La oferta en economía de inteligencia depende de capacidades analíticas profesionales y motores IA; Ultra AI de Arkham, con más de 3 años de desarrollo, tiene una barrera técnica significativa.

Lógica de consumo y circulación de tokens

KAITO se basa principalmente en incentivos y distribución, careciendo de escenarios de consumo sostenido. ARKM, en cambio, se usa en Intel Exchange como medio de compra, proporcionando un escenario de uso fundamental para el token.

Desde una perspectiva numérica: según datos de Gate, al 28 de mayo de 2026, ARKM ha subido un 32.95% en los últimos 90 días, con un volumen de 3.436 millones de dólares en 24 horas; KAITO ha subido un 38.34% en los últimos 90 días, con un volumen de 66,400 dólares en 24 horas. La diferencia en la actividad de comercio refleja en parte la profundidad de participación del mercado en ambos activos.

¿Qué discute el mercado?

En torno a estos caminos, existen actualmente tres perspectivas representativas.

La primera sostiene que, aunque la economía de atención sufrió un golpe por las políticas de X, la transformación de Kaito Studio —hacia distribución multiplataforma y colaboración con creadores de calidad— podría abrir una nueva vía de crecimiento. Los defensores argumentan que, en esencia, el mercado cripto es un mercado impulsado por narrativas, y que las herramientas para captar y cuantificar atención aún tienen un valor único.

La segunda cree que la monetización de la inteligencia es un modelo de negocio más sostenible. Los servicios de Arkham —relacionar direcciones, rastrear fondos ilícitos, divulgar posiciones institucionales— tienen una demanda real en el mundo físico. La lucha contra el lavado de dinero de Lazarus en Corea del Norte y los flujos tras ataques a protocolos DeFi, muestran que el valor de esta información en seguridad y cumplimiento no desaparece por las emociones del mercado.

La tercera perspectiva observa que, aunque el precio del token ARKM cayó aproximadamente un 97% desde su máximo histórico de unos 4 dólares, su uso en productos continúa creciendo. Esta “disociación entre producto y valor del token” revela una contradicción central en la economía de inteligencia: la mayor parte del valor generado por los productos es capturado por actores externos (medios, analistas, instituciones), sin que esto se refleje efectivamente en los poseedores del token.

Impacto en la industria: de la idea a la divergencia en InfoFi

La divergencia en los caminos de Kaito y Arkham ha tenido tres efectos en todo el sector de InfoFi.

Primero, aceleró la confirmación de la dirección de la tokenización de la información. Tanto en atención como en inteligencia, se validó un principio: los mercados cripto están dispuestos a pagar por “información útil”. Esto valida proyectos futuros de infraestructura de información.

Segundo, expuso las limitaciones en el diseño económico de los tokens. Ambos caminos enfrentan el mismo problema: ¿cómo convertir efectivamente el valor del producto en valor del token? La economía de atención, tras el cierre de Yaps, perdió su principal canal de distribución de tokens; la economía de inteligencia, por su parte, tiene una captura de valor demasiado indirecta.

Tercero, impulsó la integración profunda de IA y análisis en cadena. Ultra AI de Arkham mostró el potencial de IA en clustering de direcciones, reconocimiento de entidades y predicción de comportamientos. Esto ha atraído a más participantes, ampliando el mercado de análisis inteligente en la cadena.

Conclusión

La historia de Kaito y Arkham es, en realidad, una historia temprana de la evolución de la infraestructura de información en criptomonedas. La atención y la inteligencia parecen pertenecer a dimensiones de valor distintas, pero en realidad responden a la misma pregunta: en una era de sobrecarga de información, ¿qué tipo de información merece ser valorada y cómo hacerlo?

Desde la perspectiva de la durabilidad del negocio, la economía de inteligencia, basada en “necesidades reales verificables”, tiene un soporte más estable que la economía de atención, alimentada por “popularidad social”—especialmente tras las políticas de X que demostraron el riesgo de dependencia de plataformas. Pero esto no significa que la atención no tenga valor: brilla en mercados alcistas y se silencia en bajistas. La inteligencia, en cambio, se asemeja más a una infraestructura fundamental: persistente, monótona, pero indispensable.

La prueba definitiva de ambos modelos no es quién necesita más su producto, sino quién resuelve primero el ciclo completo de valor en la economía de tokens. Quien logre transmitir de manera efectiva y sostenida el valor incremental generado por su producto a los poseedores del token, ganará en la carrera de InfoFi. Hasta entonces, la brecha entre precio y tecnología seguirá siendo la marca más real y dura de esta carrera.