La IA arrasa en todo el mundo, ¿por qué Crypto + AI está tan desolado?

Redacción: Ekko an, Ryan Yoon

Traducción: Chopper, Foresight News

TL;DR

En el contexto del auge de la inteligencia artificial, necesitamos evaluar la industria blockchain desde la perspectiva de la demanda: ¿qué problemas resuelve que los sistemas existentes no pueden, y qué capacidades únicas aporta?

La computación descentralizada y el almacenamiento descentralizado tienen lógicas razonables como la soberanía de datos y ventajas de costos, pero aún no han formado ventajas técnicas absolutamente convincentes que justifiquen que las empresas, profundamente vinculadas a proveedores de servicios en la nube tradicionales, asuman el riesgo de migrar.

La verificación de modelos y las tecnologías de cifrado de privacidad no pueden resolver los puntos débiles comerciales urgentes de las empresas en el presente; las empresas no adoptarán soluciones a gran escala de forma voluntaria. Es probable que la demanda en este sector se retrase respecto a la implementación de regulaciones. La Ley de IA de la UE es un ejemplo típico: primero se establecen estándares, luego el mercado sigue.

El cuello de botella en la infraestructura subyacente de los agentes de IA no es tecnológico. El enfoque actual de las empresas mainstream está en la automatización de procesos internos, mientras que los proyectos blockchain desarrollan infraestructura para la próxima etapa. La madurez de la demanda del mercado no sigue el ritmo del desarrollo tecnológico.

El pago de agentes de IA es el único sector donde blockchain y las finanzas tradicionales están en igualdad de condiciones; ninguna de las partes ha resuelto adecuadamente los puntos débiles de la industria, y es también el único subcampo que actualmente tiene condiciones para una competencia directa.

En general, el dilema del sector blockchain + IA no es una contradicción lógica en la combinación de ambos, sino un grave desajuste entre oferta y demanda. Cada uno de los cuatro subcampos tiene problemas específicos de falta de demanda. Solo el sector de pagos de agentes de IA tiene condiciones para competir directamente en el mercado actual.

La IA ha estallado por completo, pero el sector blockchain se ha quedado atrás

La industria de la IA está experimentando una ola de inversión sin precedentes en capital e infraestructura. Los ecosistemas de modelos grandes construidos por los gigantes tecnológicos están penetrando en la vida cotidiana y la producción industrial. La industria cripto también está iterando rápidamente, tratando de encontrar puntos de integración con la IA.

Las primeras exploraciones se centraron en complementar y replicar los eslabones de la cadena industrial tradicional de la IA: suministro descentralizado de potencia de GPU, derechos de propiedad de datos, verificación de modelos criptográficos. Recientemente, el enfoque de la industria se ha desplazado hacia resolver puntos débiles difíciles de abordar con arquitecturas centralizadas, incluyendo la interacción autónoma en cadena de agentes de IA y la liquidación automática en tiempo real entre máquinas.

Resumir todo el sector como "IA + blockchain" de manera general solo oculta las diferencias reales entre los subcampos. Necesitamos un análisis riguroso desde la perspectiva de la demanda: ¿a qué problema apunta cada subcampo? ¿Pueden las soluciones nativas de blockchain proporcionar soluciones verdaderamente diferenciadas?

Cuatro subcampos

Computación descentralizada

El mercado de la nube actual depende en gran medida de unos pocos gigantes tecnológicos que controlan los recursos informáticos. La adquisición de GPUs de alto rendimiento es difícil y costosa, lo que eleva la barrera de entrada para startups de IA e instituciones de investigación que no pueden construir grandes infraestructuras.

Las plataformas centralizadas tienden a inclinar los recursos hacia grandes clientes, y hay una gran cantidad de potencia de GPU inactiva en el mercado que carece de un canal neutral para su asignación.

La computación descentralizada aborda los problemas de concentración de recursos e ineficiencia mediante dos modelos. El modelo de economía compartida agrega recursos de GPU inactivos de individuos y pequeños centros de datos, construyendo una red de computación unificada que evita el monopolio de los gigantes tecnológicos y crea un sistema de suministro flexible.

El modelo de computación distribuida permite a los usuarios alquilar potencia de computación globalmente sin depender del hardware de un solo proveedor de servicios, mejorando la utilización de hardware inactivo y reduciendo el umbral para acceder a computación de alto rendimiento.

Almacenamiento descentralizado

El sistema de almacenamiento de datos actual depende casi por completo de proveedores de servicios en la nube centralizados como Google y Meta. Una vez que los usuarios cargan datos, la propiedad real de los datos se transfiere a la plataforma, y los datos de entrenamiento de IA han sido monopolizados por los gigantes durante mucho tiempo. Al mismo tiempo, las arquitecturas centralizadas conllevan riesgos operativos: cambios de políticas, interrupciones del servicio o fallos de la plataforma pueden resultar en la inaccesibilidad o incluso la pérdida permanente de los datos.

El almacenamiento descentralizado resuelve estos problemas estructurales de dos maneras. El modelo de economía compartida, representado por Filecoin y Arweave, reúne el espacio de almacenamiento inactivo de varios participantes en una red que puede reemplazar la nube centralizada existente.

El modelo de almacenamiento permanente realiza múltiples copias de seguridad de los datos en nodos distribuidos, no afectado por el estado operativo de un solo servidor, reduciendo la dependencia de una sola plataforma.

Mercado de datos en cadena

La investigación y desarrollo de IA requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento, pero el mercado actual de circulación de datos es altamente cerrado. Hugging Face y los principales proveedores de nube monopolizan los ingresos y el poder de fijación de precios. Los creadores de datos obtienen ingresos mínimos y los mecanismos de incentivo para la contribución de datos carecen de transparencia.

Los mercados en cadena eliminan intermediarios mediante contratos inteligentes, estableciendo reglas de transacción transparentes. En modelos de transacción directa como Ocean Protocol, los propietarios de datos y los desarrolladores de IA transaccionan directamente a través de contratos inteligentes, con compensaciones distribuidas de manera transparente. En modelos de recompensa por contribución como Grass, los individuos conectan su ancho de banda inactivo a la recolección de datos de IA y reciben compensación según el valor de su contribución.

Verificación de inferencia de modelos y protección de privacidad

La IA tradicional es un sistema de caja negra; externamente es imposible verificar si las operaciones del modelo cumplen con las reglas o si los datos sensibles de los usuarios se procesan de manera segura.

El aprendizaje automático de conocimiento cero (ZKML) superpone un mecanismo de verificación criptográfica en la capa de inferencia de IA, logrando tanto protección de privacidad como trazabilidad de auditoría. Las operaciones del modelo aún se realizan fuera de la cadena, pero el proceso de operación genera un certificado criptográfico que prueba que todo el procedimiento sigue estrictamente las reglas preestablecidas.

Esta prueba se registra en la cadena, no los datos subyacentes. Por ejemplo: en un escenario de reclamación automática de seguros médicos, el hospital solo carga el certificado de cumplimiento de la operación de IA, sin necesidad de cargar el historial médico completo del paciente; la compañía de seguros verifica la autenticidad del certificado para completar la reclamación, sin tener acceso a los datos médicos de privacidad originales en ningún momento.

Marco de agentes de IA

Los agentes de IA se están convirtiendo gradualmente en el núcleo del flujo y la creación de valor, evolucionando de herramientas a entidades económicas autónomas. El sistema financiero existente está diseñado en función del comportamiento de consumo humano y, de forma natural, no puede adaptarse a escenarios de pago dominados por máquinas.

La economía de agentes requiere transacciones de alta frecuencia de milisegundos y liquidación en tiempo real transfronteriza, que la infraestructura financiera tradicional difícilmente puede soportar.

La infraestructura de agentes en cadena aborda este problema mediante dos mecanismos. El mecanismo de ejecución y control autónomos asigna a los agentes de IA una billetera e identidad únicos, permitiéndoles firmar transacciones directamente, y establece límites de gasto configurables y medidas de seguridad para prevenir comportamientos inesperados.

El mecanismo de liquidación basado en protocolos utiliza protocolos de pago de stablecoins (por ejemplo, x402) para liquidar microtransacciones y pagos de alta frecuencia en tiempo real, evitando procesos de conversión de moneda y aprobación.

Diferencias entre blockchain + IA y la cadena industrial tradicional de IA

La lógica de capital de la cadena industrial tradicional de IA gira en torno a "eliminar cuellos de botella de desarrollo". A medida que la demanda de IA se expande, la memoria de video, la electricidad y el ancho de banda de transmisión de datos se convierten en cuellos de botella. Las empresas que pueden resolver rápidamente estos puntos (como fabricantes de memoria de alto ancho de banda o empresas de infraestructura eléctrica) reciben una financiación masiva y aumentos en su valor de mercado. El mercado está dispuesto a pagar valoraciones altas por soluciones que eliminen los cuellos de botella del crecimiento.

Los proyectos de blockchain + IA realmente apuntan a puntos débiles reales de la industria, pero nunca han logrado obtener la misma atención del mercado. Si estos problemas fueran realmente inminentes, el mercado ya habría visto una adopción y transformación a gran escala.

Incluso si sectores como la computación descentralizada y los derechos de propiedad de datos tienen un valor razonable, es difícil atraer capital mainstream. La contradicción central radica en un grave desajuste entre la oferta técnica y la demanda de los compradores que tienen los fondos.

La industria de la IA tiene un ritmo de desarrollo apretado. Los compradores (principalmente grandes empresas tecnológicas y clientes corporativos) invertirán a gran escala en soluciones que puedan resolver sus cuellos de botella operativos actuales más rápidamente. No dedicarán tiempo a evaluar infraestructuras no probadas. Sus principales consideraciones son el rendimiento computacional, la confiabilidad de la infraestructura y un retorno de inversión medible.

Por ejemplo: cuando la velocidad de transmisión de datos se convierte en un cuello de botella para el entrenamiento de modelos, una gran cantidad de fondos fluye hacia la infraestructura de fibra óptica para reemplazar el cable de cobre. Cuando el ancho de banda de la memoria se convierte en la principal limitación, SK Hynix y Samsung Electronics lo resuelven proporcionando memoria de alto ancho de banda, ganando fama mundial. Este patrón es consistente: el capital sigue a las empresas que pueden eliminar los factores restrictivos e impulsar el progreso.

El problema fundamental del sector blockchain + IA es un desajuste de posicionamiento. Las empresas con grandes presupuestos solo valoran mejoras de rendimiento a corto plazo y reducciones de costos; mientras que los proyectos de blockchain + IA profundizan en temas a largo plazo que las empresas consideran secundarios y lejanos. La visión técnica del lado de la oferta no coincide con las necesidades operativas actuales del lado de la demanda.

La visión técnica del lado de la oferta no coincide con las necesidades operativas actuales del lado de la demanda.

Falta de fortaleza técnica sólida

Muchos proyectos demuestran el potencial y el diseño de la infraestructura descentralizada mediante pruebas de referencia, pero no logran avances tecnológicos disruptivos que puedan sacudir a los proveedores de nube centralizados profundamente arraigados (AWS, GCP, etc.).

Las plataformas de nube centralizadas ya poseen enormes cantidades de capital e infraestructura madura. Para que una nueva tecnología capture participación de mercado, debe tener ventajas de rendimiento aplastantes que hagan que las empresas estén dispuestas a asumir los costos de migración. Apple pasó de los chips Intel a sus propios chips M1, asumiendo el enorme riesgo de incompatibilidad de software; la decisión fue respaldada por una ventaja de eficiencia energética triple, suficiente para cubrir los costos de la transición.

Blockchain + IA actualmente no puede ofrecer una propuesta de valor lo suficientemente convincente a clientes empresariales que necesitan sincronización de datos a nivel de PB y baja latencia extrema. Las empresas no están dispuestas a asumir el riesgo de migración.

Desajuste estructural entre oferta y demanda

Algunos proyectos de computación descentralizada han lanzado acuerdos de nivel de servicio para reducir el riesgo empresarial, pero las empresas aún están a la espera. La raíz del problema no está en los contratos, sino en la estructura subyacente: los principales proveedores de nube pueden proporcionar salas de servidores aisladas dedicadas; las redes blockchain dependen de nodos dispersos y anónimos para proporcionar potencia de computación.

Si un nodo se desconecta e interrumpe el entrenamiento de un modelo valorado en cientos de millones, ni los reembolsos en tokens ni la compensación en efectivo pueden compensar el tiempo perdido y las oportunidades comerciales de la empresa. En una industria altamente competitiva, la estabilidad del sistema es una línea roja innegociable. Incluso con herramientas de mitigación de riesgos, las empresas no tienen incentivos para asumir la incertidumbre inherente a las redes descentralizadas.

La demanda del mercado aún no está madura

El marco de agentes blockchain está dirigido a un ecosistema maduro de autonomía colaborativa de múltiples agentes, pero el mercado mainstream está muy lejos de alcanzar esta visión.

Empresas como Microsoft y Salesforce están acelerando la implementación de agentes de IA, pero su enfoque actual está completamente en la automatización de procesos en redes internas. La infraestructura construida por proyectos blockchain está destinada a la próxima etapa: agentes autónomos que operan de forma independiente en redes externas entre empresas. Hoy en día, la gran mayoría de las empresas todavía están perfeccionando la estabilidad y el retorno de inversión de sus sistemas de IA existentes; la colaboración de múltiples agentes a través de redes no está en absoluto en la lista de prioridades de planificación de infraestructura empresarial.

La baja demanda en esta etapa es un problema del ciclo de desarrollo, no un defecto técnico. La infraestructura de agentes blockchain es más adecuada como una inversión de infraestructura a largo plazo orientada a la futura economía de agentes, que como un negocio de monetización a corto plazo.

Regulación

Las tecnologías de prueba de conocimiento cero y cifrado de privacidad son soluciones centrales para construir una IA confiable, pero en las primeras etapas de la difusión de la IA, la demanda activa de las empresas para implementar infraestructura de privacidad es extremadamente baja. Es difícil confiar en que las empresas impulsen la adopción a escala voluntariamente; es probable que la demanda de la industria sea generada por estándares regulatorios, y luego la tecnología se implemente junto con los requisitos de cumplimiento.

Regulaciones globales como la Ley de IA de la UE, que continúan detallándose, traen aspectos positivos al sector. Cuando la trazabilidad de datos y la seguridad de datos se conviertan en requisitos legales estrictos, la capacidad de verificación de blockchain pasará de ser una función opcional a un requisito de cumplimiento necesario para que las empresas implementen IA.

La mejora regulatoria no es una restricción para la industria, sino un catalizador para la formación del mercado. Regulaciones claras reducen la incertidumbre de la industria y abren un canal estable para la implementación de blockchain + IA en el mercado institucional.

Falta de casos de referencia exitosos

Múltiples contradicciones estructurales se combinan para crear el obstáculo más central: no hay casos de referencia a gran escala convincentes que demuestren el valor comercial. La industria tradicional de IA dependió de ChatGPT para formar un círculo virtuoso de crecimiento: un producto exitoso visible para todos atrajo capital masivo y talento para iteraciones continuas.

El sector blockchain + IA aún no ha tenido un caso de ajuste producto-mercado de magnitud similar. Aparte del entusiasmo temprano de la comunidad, ningún proyecto ha penetrado en la producción empresarial o en escenarios de consumo diario del público, por lo que no ha logrado atraer la atención del capital institucional tradicional. La falta de casos de referencia exitosos es la mayor barrera que disuade a los fondos institucionales conservadores y retrasa la difusión de la industria.

¿Tiene valor a largo plazo blockchain + IA?

Dejando de lado el entusiasmo del mercado a corto plazo, blockchain + IA aún no se ha establecido firmemente en la cadena industrial mainstream de la IA. Pero esto no significa que la combinación de ambos no tenga valor.

La razón principal del enfriamiento del sector no es una contradicción lógica en la combinación técnica, sino un desajuste entre la demanda madura de la industria y la dirección de la oferta técnica en cada subcampo.

Las demandas centrales de la industria tradicional de IA son muy claras: mejora del rendimiento a corto plazo, optimización de costos y estabilidad de infraestructura extrema. La gran mayoría de las soluciones blockchain + IA se centran en la propiedad de datos, la transparencia computacional y la descentralización.

Estos no son los cuellos de botella urgentes que la industria necesita resolver en este momento. La implementación a menudo requiere sacrificar rendimiento, y la relación costo-beneficio es difícil de justificar para las empresas.

Antes del auge de la IA, las empresas de infraestructura eléctrica generalmente se clasificaban como maduras y de crecimiento lento. El aumento de la demanda de electricidad impulsada por los centros de datos cambió esta situación, atrayendo mucha atención del mercado. La actual indiferencia hacia blockchain + IA puede reflejar un efecto de retraso similar, donde el valor de la infraestructura aún no se ha manifestado completamente hasta que surja un nuevo paradigma.

Durante este período de transición, es importante cómo la industria responde a las necesidades reales del mercado.

El camino a seguir tiene dos direcciones: 1) Adaptarse activamente a los estándares de la cadena industrial madura de la IA, compensando las deficiencias de rendimiento a corto plazo; 2) Mantener la ruta técnica actual, continuar invirtiendo en infraestructura a largo plazo adecuada para la próxima generación de implementaciones masivas de IA.

El destino final de blockchain + IA depende de qué ruta coincida con las necesidades reales del mercado en el futuro.