El auge de AI Crypto no es una charla vacía, sino una reconstrucción del sistema de abajo hacia arriba.
Escrito por: TinTinLand
En 2025, la narrativa de “AI + Web3” sigue teniendo una gran popularidad. Según el último informe de Grayscale publicado en mayo de 2025, el valor total de mercado del sector de AI Crypto ha alcanzado los 21 mil millones de dólares, lo que representa un crecimiento de casi cinco veces en comparación con los 4.5 mil millones de dólares del primer trimestre de 2023.
¿Detrás de esta ola hay una verdadera fusión tecnológica o es otra vez un empaquetado conceptual?
Desde una perspectiva macro, el ecosistema tradicional de IA ya ha revelado cada vez más problemas estructurales: altas barreras de entrada para el entrenamiento de modelos, falta de garantías de privacidad de datos, monopolio en la capacidad de cálculo, proceso de inferencia en caja negra, mecanismos de incentivos desbalanceados… Y estos puntos críticos se alinean perfectamente con las ventajas inherentes de Web3: descentralización, mecanismos de mercado abiertos, verificabilidad en la cadena, soberanía de datos del usuario, etc.
La combinación de AI + Web3 no es solo la superposición de dos palabras de moda, sino un complementario estructural de tecnologías. Comencemos desde los principales problemas que enfrenta actualmente la IA y analicemos en profundidad aquellos proyectos de Web3 que realmente resuelven problemas, para que puedas ver claramente el valor y la dirección del sector de AI Crypto.
🤖 El umbral de acceso a los servicios de IA es demasiado alto y los costos son elevados
Los servicios de IA actuales suelen ser costosos, y la obtención de recursos para el entrenamiento es difícil, lo que representa una alta barrera de entrada para las pequeñas y medianas empresas y los desarrolladores individuales; además, estos servicios a menudo son técnicamente complejos y requieren un fondo profesional para poder utilizarlos. El mercado de servicios de IA está altamente concentrado, los usuarios carecen de opciones diversas, los costos de uso no son transparentes, el presupuesto es difícil de predecir e incluso enfrentan problemas de monopolio en la capacidad de cálculo.
La solución Web3 rompe las barreras de la plataforma a través de un enfoque descentralizado, construyendo un mercado abierto de GPU y una red de servicios de modelos, apoyando la programación flexible de recursos ociosos, y mediante la programación de tareas en la cadena y un mecanismo económico transparente, incentivando a más participantes a contribuir con potencia de cálculo y modelos, reduciendo los costos generales y mejorando la accesibilidad del servicio.
representa el proyecto
- Render Network: enfocado en la renderización GPU descentralizada, también soporta inferencia y entrenamiento de IA, adoptando un modelo de “pago por uso”, ayudando a los desarrolladores a acceder a servicios de generación de imágenes y IA a bajo costo.
- Gensyn: Construir una red de entrenamiento de aprendizaje profundo descentralizada, utilizando el mecanismo Proof-of-Compute para verificar los resultados del entrenamiento, promoviendo la transición del entrenamiento de IA de un modelo centralizado a una colaboración abierta.
- Akash Network: una plataforma de computación en la nube descentralizada basada en tecnología blockchain, donde los desarrolladores pueden alquilar recursos GPU bajo demanda para desplegar y ejecutar aplicaciones de IA, es la “versión descentralizada de la computación en la nube”.
- 0G Labs: Capa 1 nativa de IA descentralizada, que reduce significativamente el costo y la complejidad de ejecutar modelos de IA en la cadena a través de una arquitectura innovadora que separa el almacenamiento y el cálculo.
🤖 Falta de incentivos para los contribuidores de datos
Los datos de alta calidad son el combustible principal de los modelos de IA, pero en el modelo tradicional, es difícil para los contribuyentes de datos obtener recompensas. La falta de transparencia en las fuentes de datos, la alta repetitividad y la falta de retroalimentación sobre su uso hacen que el ecosistema de datos funcione de manera ineficiente a largo plazo.
Web3 ofrece un nuevo paradigma de solución: a través de firmas criptográficas, derechos en la cadena y mecanismos económicos combinables, se forma un bucle de colaboración e incentivos claro entre los contribuyentes de datos, los desarrolladores de modelos y los usuarios.
representa el proyecto
- OpenLedger: propone de manera innovadora el concepto de “Payable AI”, combinando la contribución de datos, la llamada a modelos y los incentivos económicos, promoviendo así la formación de una red de economía de datos colaborativa en la cadena de bloques de AI.
- Bittensor: Un sistema completo de incentivos que utiliza recompensas TAO, un mecanismo de consenso Yuma, incentivos precisos de subred y colaboración en conocimiento como núcleo, vinculando directamente la contribución de datos con los resultados del funcionamiento del modelo, mejorando la contribución de valor general.
- Grass: Red de datos de IA que recopila datos de comportamiento de navegación de los usuarios a través de complementos, contribuyendo al entrenamiento del motor de búsqueda en la cadena. Los usuarios reciben recompensas según la calidad de los datos, creando un mecanismo de compartición de datos impulsado por la comunidad.
🤖 La caja negra del modelo, la inferencia de IA no se puede verificar
El proceso de inferencia de los modelos de IA más comunes actualmente es altamente opaco, lo que impide a los usuarios verificar la corrección y la confiabilidad de los resultados, especialmente en campos de alto riesgo como las finanzas y la salud, donde el problema es aún más evidente. Además, los modelos pueden ser objeto de ataques de manipulación y envenenamiento, lo que hace difícil el rastreo o la auditoría.
Para ello, los proyectos de Web3 están intentando introducir pruebas de conocimiento cero (ZK), criptografía totalmente homomórfica (FHE) y entornos de ejecución confiables (TEE), para que el proceso de inferencia del modelo tenga verificabilidad y auditabilidad, mejorando la interpretabilidad y la base de confianza de los sistemas de IA.
representa el proyecto
- Sentient: Asegura que el comportamiento de invocación sea rastreable mediante tecnología innovadora de reconocimiento de huellas dactilares de modelos, mejorando la transparencia en el uso de modelos y la capacidad de resistencia a manipulaciones.
- Modulus Labs: Utiliza la tecnología ZK para realizar la verificación encriptada del proceso de inferencia del modelo, logrando un nuevo paradigma de “IA confiable”.
- Giza: Utiliza criptografía de conocimiento cero para llevar el cálculo de inferencia de aprendizaje automático a la cadena, mejorando así la transparencia y la confianza en el despliegue de modelos de IA.
🤖 Riesgos de privacidad y seguridad
El proceso de entrenamiento de IA a menudo implica una gran cantidad de datos sensibles, enfrentando riesgos como la filtración de privacidad, el abuso o ataque de modelos y la falta de transparencia en la toma de decisiones. Al mismo tiempo, la definición de la propiedad de los datos y modelos es difusa, lo que agrava aún más los peligros de seguridad.
Aprovechando la inmutabilidad de la blockchain, tecnologías de computación encriptada (como ZK, FHE), entornos de ejecución confiables y otros medios, se garantiza la seguridad y el control de los datos y modelos del sistema de IA en todo el proceso de entrenamiento, almacenamiento y llamadas.
representa el proyecto
- Phala Network: Proporciona soporte para entornos de ejecución confiables (TEE), encapsulando cálculos críticos en hardware seguro para prevenir filtraciones de datos y el robo de modelos.
- ZAMA: Se centra en la tecnología de cifrado totalmente homomórfico (FHE), permitiendo que el entrenamiento y la inferencia de modelos se realicen en estado cifrado, logrando “calcular sin necesidad de texto en claro”.
- Mind Network: Construir una plataforma de compartición y razonamiento de datos descentralizada que apoye la protección de la privacidad, logrando compartir datos de forma segura y computación privada mediante tecnologías de encriptación de vanguardia (como la encriptación homomórfica, pruebas de conocimiento cero, etc.).
- Vana: una aplicación de generación de identidad AI, diseñada para permitir a los usuarios recuperar la propiedad y el control total sobre sus propios datos, garantizando la privacidad y seguridad de los datos.
🤖 Disputas de derechos de autor y propiedad intelectual de modelos de IA
Actualmente, los modelos de IA entrenan utilizando grandes cantidades de datos de Internet, pero a menudo utilizan contenido protegido por derechos de autor sin autorización, lo que provoca frecuentes disputas legales. Al mismo tiempo, la titularidad de los derechos de autor del contenido generado por IA no está clara, y la distribución de derechos entre los creadores originales, los desarrolladores de modelos y los usuarios carece de un mecanismo de transparencia. También son comunes los casos de copias y robos malintencionados de modelos, lo que dificulta la protección de la propiedad intelectual.
Web3, a través del mecanismo de verificación en cadena, certifica la fecha de creación del modelo, la fuente de los datos de entrenamiento, la información de los contribuyentes, etc., y utiliza herramientas como NFT y contratos inteligentes para identificar la titularidad de los derechos de autor del modelo o contenido.
representa el proyecto
- Story Protocol: Construir un protocolo de propiedad intelectual en cadena que permita la certificación, combinación y autorización de contenido, código, modelos, etc. de AI de manera modular, logrando un mecanismo de “creación es certificación, uso es pago”.
- Alethea AI: Genera modelos de IA a través de la identidad en cadena vinculada a NFT (como personajes, voces, etc.), cada personaje de IA tiene información clara sobre el creador y los derechos de autor, evitando el abuso y el plagio.
🤖 Falta de gobernanza descentralizada en la IA
El desarrollo y la evolución de los modelos de IA actuales dependen en gran medida de grandes empresas tecnológicas o equipos cerrados. El ritmo de actualización de los modelos es opaco, y es difícil corregir la tendencia de sesgo en su valor, lo que puede llevar a sesgos algorítmicos, abusos y a una tendencia de “feudalización tecnológica”. La comunidad y los usuarios generalmente no pueden intervenir en la trayectoria de actualización de los modelos, el ajuste de parámetros o los límites de comportamiento, y carecen de mecanismos para supervisar y corregir eficazmente los sistemas de IA.
Las ventajas de Web3 radican en la gobernanza programable y los mecanismos de colaboración abierta. Con la ayuda de la gobernanza en cadena, los mecanismos DAO y las estructuras de incentivos, se pueden introducir gradualmente consensos comunitarios en aspectos clave como el diseño de modelos de IA, los objetivos de entrenamiento y la actualización de parámetros, mejorando así la democratización, la transparencia y la diversidad en el desarrollo de modelos.
representa el proyecto
- Fetch.ai: Introduce Agentes Económicos Autónomos (AEA) y un mecanismo de gobernanza abierta, permitiendo que el comportamiento de los agentes de IA esté regulado por las normas de la comunidad y coordinando la cooperación entre los agentes a través de incentivos económicos.
- SingularityNET: empaqueta servicios de IA en módulos en cadena que son combinables, los usuarios pueden elegir o reemplazar modelos en un mercado abierto, y el mecanismo de gobernanza de la plataforma apoya la evaluación de consenso y propuestas de mejora de la calidad del modelo y del servicio.
🤖 Problemas de colaboración AI entre cadenas
En un entorno multichain, los agentes de IA y los modelos pueden estar distribuidos en diferentes cadenas de bloques, lo que dificulta unificar el estado, el contexto o la lógica de llamada, lo que resulta en una experiencia de usuario fragmentada, un desarrollo complejo y una difícil sincronización de datos.
Algunos proyectos están explorando en torno al “protocolo de AI multichain”, intentando promover la continuidad y consistencia del agente de AI a través de la comunicación entre cadenas, el contexto compartido y los mecanismos de sincronización de estado.
representa el proyecto
- OpenPond: utiliza el protocolo de cadena cruzada MCP para conectar modelos de IA y agentes en diferentes cadenas, logrando la sincronización del estado de las llamadas y el intercambio de contexto, simplificando escenarios de colaboración multichain.
- Lava Network: proporciona servicios de RPC y puentes de datos entre cadenas, abriendo canales de comunicación subyacentes para sistemas de IA multicanal, soportando la sincronización de datos de agentes y la ejecución unificada de tareas.
- Protocolo Virtuals: A través del ACP (Protocolo de Comercio de Agentes), se apoya el proceso de solicitud, negociación, ejecución y liquidación entre agentes. Su tecnología de «Hipersincronía Paralela» permite que los agentes de IA se ejecuten en paralelo en múltiples plataformas y sincronicen comportamientos y recuerdos en tiempo real.
🎯 Conclusión
El auge de AI Crypto no es una mera charla, sino una reconstrucción sistemática de abajo hacia arriba: rompe las cadenas de la centralización de la era de los grandes modelos y, en dimensiones como la potencia de cálculo, los datos, los incentivos, la seguridad y la gobernanza, construye gradualmente un nuevo paradigma de IA en el que todos pueden participar, que es transparente y confiable, impulsado por la colaboración.
Actualmente, este campo ha pasado de la fase conceptual a un período sustancial de implementación de productos. Estoy seguro de que aquellos proyectos de AI Crypto que realmente puedan crear valor práctico y resolver puntos críticos tendrán la oportunidad de liderar la próxima ola de desarrollo de la era de la IA, promoviendo el avance de la tecnología de inteligencia artificial hacia una dirección más abierta, justa y confiable.
