Irys continúa expandiendo la infraestructura de datos de IA, ¿los datos programables se convertirán en la nueva dirección en la próxima etapa?

Desde 2026, los agentes de IA, los flujos de trabajo automatizados y la narrativa de IA en la cadena continúan expandiéndose, y el enfoque del mercado en infraestructura de IA también ha comenzado a cambiar, pasando de capacidades puras de modelos y potencia de GPU a cómo se llaman, verifican, ejecutan y colaboran los datos. En este contexto, la línea de desarrollo de Irys en Datachain de IA y "datos programables" empieza a volver a ser relevante en las discusiones sobre infraestructura de IA y ecosistema de desarrolladores.

En comparación con los proyectos tradicionales de almacenamiento descentralizado que principalmente resuelven el problema de "cómo conservar datos a largo plazo", lo que Irys intenta responder ahora es otra cuestión más compleja: cuando los agentes de IA comienzan a participar en transacciones en la cadena, ejecución automatizada y colaboración entre protocolos, ¿los datos siguen siendo solo objetos de almacenamiento estático, o deben convertirse en recursos que puedan ser llamados, verificados y participar en la lógica en la cadena por IA? Este cambio también hace que la posición de mercado de Irys pase gradualmente de Infraestructura de Almacenamiento a la capa de ejecución de datos de IA.

Irys impulsa continuamente la línea de Datachain de IA y datos programables

El cambio principal en el último año para Irys es que su narrativa ha cambiado claramente de infraestructura de almacenamiento tradicional a infraestructura de datos de IA.

A principios de 2025, Irys lanzó una red de prueba de Programmable Datachain orientada a escenarios de IA, y comenzó a actualizar continuamente su hoja de ruta en torno a infraestructura nativa de IA, IA verificable y capacidades de ejecución de datos en la cadena. El énfasis oficial ya no está solo en subir y conservar datos a largo plazo, sino en si los datos pueden convertirse en recursos en la cadena que puedan ser llamados, verificados y ejecutados directamente por contratos inteligentes.

Este también es el verdadero valor del concepto de "datos programables".

En el pasado, los datos en la cadena solo se registraban y almacenaban, pero con la aparición de flujos de trabajo de IA, los datos en sí mismos empiezan a asumir más funciones. Si un agente de IA quiere participar en transacciones automáticas en la cadena, generación de contenido, evaluación de estados y colaboración entre protocolos, debe acceder en tiempo real a datos confiables y, basándose en los resultados, activar la siguiente acción. Esto significa que la capa de datos comienza a pasar de un "almacenamiento pasivo" a una de "ejecución activa".

Lo que Irys busca promover, en esencia, es una estructura de datos que pueda participar en los flujos de trabajo de IA.

Este cambio de dirección también hace que Irys comience a diferenciarse claramente de las cadenas de almacenamiento tradicionales. En comparación con la simple énfasis en capacidad de almacenamiento y conservación a largo plazo, Irys ahora pone más énfasis en la capacidad de ejecución de datos, verificabilidad y colaboración automatizada en la cadena.

Tras la expansión del interés en agentes de IA, el mercado empieza a centrarse en la capacidad de ejecución de datos

Tras la expansión del interés en agentes de IA, el enfoque del mercado en infraestructura de IA está cambiando notablemente.

A principios de 2024, en las primeras etapas del mercado de IA, las discusiones se centraban principalmente en capacidades de modelos, rendimiento de inferencia y potencia de GPU. Ya sea NVIDIA, TSM o gigantes del cloud, la lógica central giraba en torno a la "expansión de necesidades de entrenamiento de IA". Pero a medida que los agentes de IA y los flujos de trabajo automatizados empiezan a entrar en escenarios en la cadena, los desarrolladores empiezan a darse cuenta de que solo los modelos de IA no son suficientes para soportar flujos de trabajo complejos.

Para que los agentes de IA participen realmente en tareas en la cadena, deben resolver varias cuestiones clave:

• ¿La fuente de datos es confiable?
• ¿Se pueden verificar los datos en tiempo real?
• ¿Puede IA llamar a datos a través de diferentes protocolos?
• ¿Los datos soportan colaboración y ejecución en la cadena?

Esto implica que la integración de IA y Cripto está pasando de una "competencia de modelos" a una "competencia de estructuras de datos".

Especialmente en escenarios como transacciones automatizadas, mercados predictivos, redes de colaboración de IA y sistemas de identidad en la cadena, los datos ya no son solo insumos, sino que influyen directamente en los resultados de ejecución del agente de IA. Si los datos no pueden ser verificados, rastreados o participar en la lógica en la cadena, el agente de IA puede quedarse fácilmente en una fase de demostración conceptual.

La capacidad de ejecución de datos en la que Irys hace hincapié ahora, en este contexto, vuelve a entrar en discusión con los desarrolladores. En comparación con los flujos de trabajo de IA tradicionales de Web2, los escenarios de IA en la cadena exigen mayor transparencia, verificabilidad y colaboración entre aplicaciones, y esto es precisamente hacia donde Irys intenta dirigirse.

¿Por qué los datos programables empiezan a entrar en la discusión del ecosistema de desarrolladores?

"Datos programables" empiezan a entrar en la discusión del ecosistema de desarrolladores no solo por una actualización conceptual, sino porque los flujos de trabajo de IA en sí mismos se vuelven cada vez más complejos.

En el pasado, la competencia en infraestructura blockchain se centraba más en:

• Eficiencia de consenso
• Disponibilidad de datos
• Capacidad de almacenamiento
• Rendimiento de escalabilidad

Pero tras la expansión de escenarios de IA, los desarrolladores empiezan a descubrir que los datos también necesitan tener capacidades de interacción más fuertes.

Si un agente de IA quiere operar a largo plazo, necesita acceder continuamente a datos en la cadena y fuera de ella; si quiere ejecutar tareas automáticamente, debe verificar la autenticidad de los datos; si quiere colaborar con otros agentes, los datos deben ser combinables y sincronizar estados. Esto significa que los datos ya no solo se leen, sino que entran en todo el flujo de ejecución.

La línea de datos programables que propone Irys, en esencia, intenta hacer que los datos puedan participar en la lógica de contratos inteligentes, y no solo en la capa de almacenamiento. Si esta dirección prospera, el valor de los datos dejará de ser solo "guardar información" y se extenderá a la credibilidad de los flujos de trabajo de IA, la automatización y la colaboración entre protocolos.

Por eso cada vez más desarrolladores están empezando a prestar atención a la estructura de datos.

Un cambio importante en la pista de infraestructura de IA actual es que el mercado está empezando a reevaluar: ¿lo que realmente necesita la futura aplicación de IA no son solo modelos y potencia, sino nuevas estructuras de ejecución de datos?

¿Qué cambios en la dirección competitiva de Irys frente a Arweave y Celestia?

La dirección competitiva actual de Irys ya es claramente diferente de las cadenas de almacenamiento tradicionales y los proyectos de DA modulares.

En el pasado, el mercado solía agrupar a Irys y Arweave en la misma categoría, ya que ambos involucraban almacenamiento de datos y estructuras de datos en la cadena. Pero a medida que Irys refuerza su línea de Datachain de IA, su lógica competitiva empieza a alejarse de la infraestructura de almacenamiento tradicional.

Arweave se enfoca más en almacenamiento a largo plazo, Celestia en capas modulares de datos, EigenDA y proyectos como Avail en la disponibilidad de datos para Rollups. En cambio, Irys enfatiza ahora:

• Llamada a datos de IA
• Capacidad de ejecución de datos
• IA verificable
• Flujos de trabajo automatizados en la cadena

Estas diferencias indican que Irys busca ingresar en una infraestructura más orientada a IA nativa.

Especialmente tras la expansión del interés en agentes de IA, el mercado empieza a discutir nuevamente: ¿la IA futura necesita una capa de ejecución de datos independiente? Si los flujos de trabajo de IA dependen cada vez más de la verificación en la cadena y la colaboración automatizada, las estructuras tradicionales de almacenamiento o DA podrían no ser suficientes, y esa es una de las razones por las que la hoja de ruta de Irys recibe atención.

Pero también existen desafíos.

Irys todavía está en una etapa temprana, y si Datachain de IA puede realmente formar un ecosistema independiente, aún requiere más validación por parte de desarrolladores y aplicaciones reales. En comparación con proyectos de almacenamiento y DA maduros, la capa de ejecución de datos de IA sigue siendo una dirección en exploración en el mercado.

¿Por qué las cadenas de IA en la cadena necesitan nuevas infraestructuras de datos?

El aumento en la complejidad de los flujos de trabajo de IA en la cadena es un contexto importante para la reactivación del sector de infraestructura de datos de IA.

Muchos proyectos de IA + Cripto en el pasado se quedaron en el nivel conceptual, pero con la aparición de agentes de IA que intentan realizar transacciones automáticas, gobernanza automática y colaboración en la cadena, el mercado enfrenta una verdadera cuestión: ¿cómo hacer que IA funcione de manera segura, transparente y verificable en la cadena?

Para escenarios de IA en la cadena, solo tener modelos no es suficiente; la ejecución y verificación de datos son igualmente cruciales.

Especialmente en transacciones automáticas, análisis en la cadena, colaboración entre múltiples agentes y contenido impulsado por IA, la IA necesita acceder en tiempo real al estado en la cadena, verificar la autenticidad de los datos y ejecutar lógica compleja. Esto significa que, en el futuro, los flujos de trabajo de IA en la cadena probablemente requerirán capacidades de datos mucho más altas que las aplicaciones DeFi tradicionales.

Irys, que enfatiza continuamente su Datachain de IA, en esencia, también aspira a convertirse en la capa de colaboración de datos en los flujos de trabajo de IA.

Según datos divulgados por Irys, la red ha procesado más de 600 millones de transacciones de datos y cubre a más de 4 millones de carteras activas. Aunque estos datos aún no prueban que el ecosistema de Datachain de IA esté maduro, al menos muestran que Irys ya tiene una infraestructura con cierta escala operativa.

Al mismo tiempo, en 2025, Irys completó una financiación Serie A de 10 millones de dólares, con inversores como CoinFund, Hypersphere, Amber Group, Breed VC y WAGMI Ventures. La infraestructura de datos de IA todavía está en etapa temprana, pero fondos institucionales ya están apostando por la dirección de "IA + capa de datos" con anticipación.

El mercado actual no solo se preocupa por si Irys puede almacenar datos, sino por si en el futuro los flujos de trabajo de IA realmente necesitarán una nueva estructura de ejecución de datos en la cadena.

Riesgos que el mercado empieza a considerar tras la mayor competencia en la capa de datos de IA

Aunque la narrativa de infraestructura de datos de IA empieza a expandirse, también hay diferencias claras en las opiniones del mercado sobre esta dirección.

Actualmente, la competencia en la pista de infraestructura de IA es muy intensa, con Arweave, Celestia, EigenDA, Filecoin y Avail intentando entrar en áreas relacionadas con IA y datos. Al mismo tiempo, aún falta una aplicación killer a gran escala en IA + Cripto; la mayoría de los agentes de IA y escenarios de automatización en la cadena todavía están en fase experimental.

Esto significa que la atención del mercado hacia Irys sigue centrada en "expectativas de infraestructura futura", en lugar de en una fase de comercialización madura.

La mayor divergencia actual no es si la IA necesita una capa de datos, sino si los flujos de trabajo de IA en la cadena realmente requieren una capa de ejecución de datos independiente.

La lógica optimista sostiene que, a medida que los agentes de IA y los flujos de trabajo automatizados se vuelven más complejos, las estructuras de datos estáticas tradicionales no podrán satisfacer las necesidades futuras, y la capacidad de ejecución de datos podría convertirse en un punto clave de competencia en la próxima etapa de infraestructura de IA.

La lógica pesimista argumenta que, en realidad, la mayoría de los agentes de IA todavía carecen de necesidades reales de los usuarios, y la integración de IA y Cripto aún no ha producido aplicaciones a gran escala, por lo que Datachain de IA probablemente se quede en una narrativa conceptual.

Estas diferencias también determinan que Irys sigue siendo un proyecto de alta volatilidad y altas expectativas en infraestructura de IA.

¿Podrá Irys ampliar su impacto en la ecosistema de IA tras la implementación en la mainnet?

El futuro de Irys para ampliar su influencia depende en gran medida de la adopción en la mainnet y del ecosistema de desarrolladores.

Para proyectos de infraestructura, la narrativa puede atraer atención a corto plazo, pero el valor a largo plazo depende de si se construye un ecosistema de desarrolladores y aplicaciones reales. La línea de datos programables de Irys, en realidad, necesita verificar si los desarrolladores realmente construirán aplicaciones en torno a Datachain de IA.

Tras 2026, Irys sigue actualizando GitHub con IrysVM, arquitecturas multi-libro y la infraestructura Bundler, lo que indica que el enfoque del proyecto ya no es solo narrativa, sino en mejorar las herramientas de desarrollo subyacentes.

Si en el futuro los agentes de IA y los flujos de trabajo automatizados en la cadena continúan expandiéndose, la demanda por capacidades de verificación y ejecución de datos seguramente aumentará. Pero, en sentido contrario, si el interés en IA + Cripto disminuye o los desarrolladores siguen usando soluciones existentes de almacenamiento y contratos inteligentes, la hoja de ruta diferenciada de Irys podría debilitarse.

Por lo tanto, el verdadero desafío de Irys no es solo proponer el concepto de "datos programables", sino cómo hacer que los datos realmente entren en los flujos de trabajo de los desarrolladores y en escenarios de IA en la cadena.

Resumen

El cambio en la hoja de ruta de Irys en el último año refleja que las prioridades del mercado en infraestructura de IA están cambiando.

Antes, el mercado se centraba más en almacenamiento y disponibilidad de datos, pero con la expansión de agentes de IA y flujos de trabajo automatizados en la cadena, la capacidad de ejecución, verificación y colaboración de datos empieza a ser tema de discusión para los desarrolladores.

La línea de Datachain de IA y datos programables que Irys refuerza actualmente también busca ingresar en esta nueva dirección.

A corto plazo, la infraestructura de datos de IA sigue en etapa inicial, y aún se necesita validar más el ecosistema de desarrolladores, las necesidades reales y la escala de los flujos de trabajo de IA. A largo plazo, si los agentes de IA realmente evolucionan de herramientas de interacción a actores de ejecución en la cadena, la capa de datos probablemente se convertirá en una de las áreas clave de competencia en la próxima fase de infraestructura de IA.

FAQ

¿Qué significa que los datos programables de Irys?

Los datos programables de Irys significan que los datos en la cadena no solo se almacenan, sino que también pueden ser llamados, verificados y participar en los flujos de trabajo de IA y en la ejecución automatizada en la cadena.

¿Por qué Irys empieza a enfatizar Datachain de IA?

Irys enfatiza Datachain de IA principalmente porque, tras la expansión de agentes de IA y escenarios de automatización en la cadena, el mercado empieza a centrarse en capacidades de ejecución y verificación de datos.

¿Qué diferencia hay entre datos programables y almacenamiento descentralizado tradicional?

Los datos programables no solo enfatizan en guardar datos, sino en que estos puedan participar en lógica en la cadena, llamadas por IA y tareas automáticas.

¿En qué difiere la dirección de Irys respecto a Arweave y Celestia?

Irys actualmente pone más énfasis en la llamada a datos de IA, capacidad de ejecución, IA verificable y flujos de trabajo automatizados en la cadena, mientras Arweave se enfoca en almacenamiento a largo plazo y Celestia en datos modulares y disponibilidad.

¿Cuál es el mayor riesgo actual en la pista de infraestructura de datos de IA?

El mayor riesgo es que, dado que todavía está en etapa temprana, la necesidad real de flujos de trabajo de IA, la adopción por desarrolladores y la formación de ecosistema a largo plazo aún necesitan ser validadas.