Los mercados de datos se encuentran con el entrenamiento de IA: Cómo la blockchain resuelve la crisis de fijación de precios de datos de 23 mil millones de dólares
La industria de la IA se enfrenta a una paradoja: la producción mundial de datos se dispara de 33 zettabytes a 175 zettabytes para 2025, sin embargo, la calidad de los modelos de IA se estanca. El problema no es la escasez de datos, sino que los proveedores de datos no tienen forma de capturar el valor de sus contribuciones. Introduzca los mercados de datos basados en blockchain como Ocean Protocol, LazAI y ZENi, que están transformando los datos de entrenamiento de IA de un recurso gratuito a una clase de activos monetizables con un valor de $ 23,18 mil millones para 2034.
El problema de la fijación de precios de los datos de 23.000 millones de dólares
Los costes de entrenamiento de IA aumentaron un 89 % entre 2023 y 2025, y la adquisición y anotación de datos consumieron hasta el 80 % de los presupuestos de los proyectos de aprendizaje automático (machine learning). Sin embargo, los creadores de datos (individuos que generan consultas de búsqueda, interacciones en redes sociales y patrones de comportamiento) no reciben nada, mientras que los gigantes tecnológicos cosechan miles de millones en valor.
El mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA revela esta desconexión. Valorado en $ 3,59 mil millones en 2025, se prevé que el mercado alcance los $ 23,18 mil millones para 2034 con una CAGR del 22,9 %. Otra previsión sitúa el año 2026 en $ 7,48 mil millones, alcanzando los $ 52,41 mil millones para 2035 con un crecimiento anual del 24,16 %.
Pero, ¿quién captura este valor? Actualmente, las plataformas centralizadas extraen beneficios mientras que los creadores de datos obtienen una compensación nula. El ruido en el etiquetado, las etiquetas inconsistentes y la falta de contexto elevan los costes; sin embargo, los colaboradores carecen de incentivos para mejorar la calidad. Las preocupaciones sobre la privacidad de los datos afectan al 28 % de las empresas, lo que limita la accesibilidad de los conjuntos de datos precisamente cuando la IA necesita entradas diversas y de alta calidad.
Ocean Protocol: Tokenización de la economía de datos de 100 millones de dólares
Ocean Protocol aborda la propiedad permitiendo a los proveedores de datos tokenizar conjuntos de datos y ponerlos a disposición para el entrenamiento de IA sin renunciar al control. Desde el lanzamiento de los Ocean Nodes en agosto de 2024, la red ha crecido hasta más de 1,4 millones de nodos en más de 70 países, ha incorporado más de 35.000 conjuntos de datos y ha facilitado más de $ 100 millones en transacciones de datos relacionadas con la IA.
La hoja de ruta del producto para 2025 incluye tres componentes críticos:
Inference Pipelines: permiten el entrenamiento y despliegue de modelos de IA de extremo a extremo directamente en la infraestructura de Ocean. Los proveedores de datos tokenizan conjuntos de datos propietarios, establecen precios y obtienen ingresos cada vez que un modelo de IA consume sus datos para entrenamiento o inferencia.
Ocean Enterprise Onboarding: traslada a las empresas del ecosistema de la fase piloto a la de producción. Ocean Enterprise v1, que se lanzará en el tercer trimestre de 2025, ofrece una plataforma de datos compatible y lista para producción dirigida a clientes institucionales que necesitan intercambios de datos auditables y que preserven la privacidad.
Node Analytics: introduce paneles de control para rastrear el rendimiento, el uso y el ROI. Socios como NetMind aportan 2.000 GPU mientras que Aethir ayuda a escalar los Ocean Nodes para soportar grandes cargas de trabajo de IA, creando una capa de cómputo descentralizada para el entrenamiento de IA.
El mecanismo de reparto de ingresos de Ocean funciona a través de contratos inteligentes: los proveedores de datos establecen los términos de acceso, los desarrolladores de IA pagan por uso y la blockchain distribuye automáticamente los pagos a todos los colaboradores. Esto transforma los datos de una venta única en un flujo de ingresos continuo vinculado al rendimiento del modelo.
LazAI: Datos de interacción de IA verificables en Metis
LazAI introduce un enfoque fundamentalmente diferente: monetizar los datos de interacción de IA, no solo conjuntos de datos estáticos. Cada conversación con los agentes insignia de LazAI (Lazbubu, SoulTarot) genera Data Anchoring Tokens (DATs), que funcionan como registros rastreables y verificables de los resultados generados por la IA.
La Alpha Mainnet se lanzó en diciembre de 2025 sobre una infraestructura de nivel empresarial utilizando el consenso QBFT y liquidación basada en $ METIS. Los DAT tokenizan y monetizan los conjuntos de datos y modelos de IA como activos verificables con propiedad transparente y atribución de ingresos.
¿Por qué es esto importante? El entrenamiento de IA tradicional utiliza conjuntos de datos estáticos congelados en el momento de la recolección. LazAI captura datos de interacción dinámicos (consultas de usuarios, respuestas de modelos, bucles de refinamiento), creando conjuntos de datos de entrenamiento que reflejan los patrones de uso del mundo real. Estos datos son exponencialmente más valiosos para el ajuste fino (fine-tuning) de los modelos porque contienen señales de retroalimentación humana integradas en el flujo de la conversación.
El sistema incluye tres innovaciones clave:
Proof-of-Stake Validator Staking asegura los pipelines de datos de IA. Los validadores realizan staking de tokens para verificar la integridad de los datos, ganando recompensas por una validación precisa y enfrentando penalizaciones por aprobar datos fraudulentos.
DAT Minting with Revenue Sharing permite a los usuarios que generan datos de interacción valiosos acuñar DAT que representan sus contribuciones. Cuando las empresas de IA compran estos conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos, los ingresos fluyen automáticamente a todos los titulares de DAT en función de su contribución proporcional.
iDAO Governance establece colectivos de IA descentralizados donde los colaboradores de datos gobiernan colectivamente la curación de conjuntos de datos, las estrategias de precios y los estándares de calidad a través de votación on-chain.
La hoja de ruta para 2026 añade privacidad basada en ZK (los usuarios pueden monetizar los datos de interacción sin exponer información personal), mercados de computación descentralizada (el entrenamiento ocurre en infraestructura distribuida en lugar de nubes centralizadas) y evaluación de datos multimodales (interacciones de video, audio e imagen más allá del texto).
ZENi: La capa de datos de inteligencia para agentes de IA
ZENi opera en la intersección de la Web3 y la IA impulsando la "Economía InfoFi", una red descentralizada que une el comercio tradicional y el basado en blockchain a través de la inteligencia impulsada por IA. La empresa recaudó $ 1.5 millones en financiación semilla liderada por Waterdrip Capital y Mindfulness Capital.
En su núcleo se encuentra la Capa de Datos InfoFi, un motor de inteligencia conductual de alto rendimiento que procesa más de 1 millón de señales diarias a través de X / Twitter, Telegram, Discord y actividad on-chain. ZENi identifica patrones en el comportamiento de los usuarios, cambios en el sentimiento y compromiso de la comunidad, datos que son críticos para entrenar agentes de IA pero difíciles de recolectar a escala.
El sistema de la plataforma consta de tres partes:
Agente Analítico de Datos de IA: identifica audiencias de alta intención y clústeres de influencia mediante el análisis de grafos sociales, transacciones on-chain y métricas de compromiso. Esto crea conjuntos de datos conductuales que muestran no solo qué hacen los usuarios, sino por qué toman decisiones.
Agente AIGC (Contenido Generado por IA): diseña campañas personalizadas utilizando información de la capa de datos. Al comprender las preferencias de los usuarios y la dinámica de la comunidad, el agente genera contenido optimizado para segmentos de audiencia específicos.
Agente de Ejecución de IA: activa el alcance a través de la dApp ZENi, cerrando el ciclo desde la recolección de datos hasta la monetización. Los usuarios reciben una compensación cuando sus datos conductuales contribuyen a campañas exitosas.
ZENi ya presta servicios a socios en comercio electrónico, juegos y Web3, con 480,000 usuarios registrados y 80,000 usuarios activos diarios. El modelo de negocio monetiza la inteligencia conductual: las empresas pagan para acceder a los conjuntos de datos procesados por la IA de ZENi, y los ingresos fluyen hacia los usuarios cuyos datos impulsaron esa información.
La ventaja competitiva de la blockchain en los mercados de datos
¿Por qué es importante la blockchain para la monetización de datos? Tres capacidades técnicas hacen que los mercados de datos descentralizados sean superiores a las alternativas centralizadas:
Atribución granular de ingresos Los contratos inteligentes permiten un reparto de ingresos sofisticado en el que múltiples colaboradores de un modelo de IA reciben automáticamente una compensación proporcional basada en el uso. Un solo conjunto de datos de entrenamiento podría agregar entradas de 10,000 usuarios; la blockchain rastrea cada contribución y distribuye micropagos por inferencia de modelo.
Los sistemas tradicionales no pueden manejar esta complejidad. Los procesadores de pagos cobran tarifas fijas (2 - 3 %) no aptas para micropagos, y las plataformas centralizadas carecen de transparencia sobre quién contribuyó con qué. La blockchain resuelve ambos problemas: costes de transacción cercanos a cero mediante soluciones de Capa 2 y atribución inmutable mediante la procedencia on-chain.
Procedencia de datos verificable Los Tokens de Anclaje de Datos de LazAI demuestran el origen de los datos sin exponer el contenido subyacente. Las empresas de IA que entrenan modelos pueden verificar que están utilizando datos con licencia y de alta calidad, en lugar de contenido web extraído de legalidad cuestionable.
Esto aborda un riesgo crítico: las regulaciones de privacidad de datos impactan al 28 % de las empresas, lo que limita la accesibilidad de los conjuntos de datos. Los mercados de datos basados en blockchain implementan una verificación que preserva la privacidad, demostrando la calidad de los datos y las licencias sin revelar información personal.
Entrenamiento de IA descentralizado La red de nodos de Ocean Protocol demuestra cómo la infraestructura distribuida reduce los costes. En lugar de pagar a los proveedores de la nube entre 5 por hora de GPU, las redes descentralizadas emparejan la capacidad de cómputo no utilizada (PC de juegos, centros de datos con capacidad de sobra) con la demanda de entrenamiento de IA con una reducción de costes del 50 - 85 %.
La blockchain coordina esta complejidad a través de contratos inteligentes que rigen la asignación de tareas, la distribución de pagos y la verificación de calidad. Los colaboradores realizan staking de tokens para participar, ganando recompensas por un cómputo honesto y enfrentando penalizaciones de slashing por entregar resultados incorrectos.
El camino hacia los $ 52 mil millones: Fuerzas del mercado que impulsan la adopción
Tres tendencias convergentes aceleran el crecimiento del mercado de datos blockchain hacia la proyección de $ 52.41 mil millones para 2035:
Diversificación de modelos de IA La era de los modelos base masivos (GPT-4, Claude, Gemini) entrenados con todo el texto de internet está llegando a su fin. Los modelos especializados para atención médica, finanzas, servicios legales y aplicaciones verticales requieren conjuntos de datos específicos de dominio que las plataformas centralizadas no curan.
Los mercados de datos blockchain destacan en conjuntos de datos de nicho. Un proveedor de imágenes médicas puede tokenizar escaneos de radiología con anotaciones de diagnóstico, establecer términos de uso que requieran el consentimiento del paciente y obtener ingresos por cada modelo de IA entrenado con sus datos. Esto es imposible de implementar con plataformas centralizadas que carecen de control de acceso y atribución granulares.
Presión regulatoria Las regulaciones de privacidad de datos (GDPR, CCPA, Ley de Protección de Información Personal de China) exigen la recopilación de datos basada en el consentimiento. Los mercados basados en blockchain implementan el consentimiento como lógica programable: los usuarios firman permisos criptográficamente, solo se puede acceder a los datos bajo términos especificados y los contratos inteligentes imponen el cumplimiento automáticamente.
El enfoque de Ocean Enterprise v1 en el cumplimiento aborda esto directamente. Las instituciones financieras y los proveedores de atención médica necesitan un linaje de datos auditable que demuestre que cada conjunto de datos utilizado para el entrenamiento del modelo tenía la licencia adecuada. La blockchain proporciona pistas de auditoría inmutables que satisfacen los requisitos regulatorios.
Calidad sobre cantidad Investigaciones recientes muestran que la IA no necesita datos de entrenamiento infinitos cuando los sistemas se asemejan mejor a los cerebros biológicos. Esto traslada los incentivos de recolectar el máximo de datos a curar las entradas de mayor calidad.
Los mercados de datos descentralizados alinean los incentivos correctamente: los creadores de datos ganan más por contribuciones de alta calidad porque los modelos pagan precios premium por conjuntos de datos que mejoran el rendimiento. Los datos de interacción de LazAI capturan señales de retroalimentación humana (qué consultas se refinan, qué respuestas satisfacen a los usuarios) que los conjuntos de datos estáticos pasan por alto, lo que los hace intrínsecamente más valiosos por byte.
Desafíos: privacidad, fijación de precios y guerras de protocolos
A pesar del impulso, los mercados de datos en blockchain enfrentan desafíos estructurales:
Paradoja de la privacidad Entrenar la IA requiere transparencia de datos (los modelos necesitan acceso al contenido real), pero las regulaciones de privacidad exigen la minimización de datos. Las soluciones actuales, como el aprendizaje federado (entrenamiento con datos cifrados), aumentan los costos de 3 a 5 veces en comparación con el entrenamiento centralizado.
Las pruebas de conocimiento cero ofrecen un camino a seguir — demostrando la calidad de los datos sin exponer el contenido — , pero añaden una sobrecarga computacional. La hoja de ruta ZK de LazAI para 2026 aborda esto, aunque las implementaciones listas para producción aún están a 12 o 18 meses de distancia.
Descubrimiento de precios ¿Cuánto vale una interacción en las redes sociales? ¿Una imagen médica con anotaciones diagnósticas? Los mercados de blockchain carecen de mecanismos de fijación de precios establecidos para tipos de datos novedosos.
El enfoque de Ocean Protocol — permitir que los proveedores fijen los precios y que la dinámica del mercado determine el valor — funciona para conjuntos de datos mercantilizados, pero tiene dificultades con los datos propietarios únicos. Los mercados de predicción o la fijación de precios dinámica impulsada por IA podrían resolver esto, aunque ambos introducen dependencias de oráculos (fuentes de precios externas) que socavan la descentralización.
Fragmentación de la interoperabilidad Ocean Protocol se ejecuta en Ethereum, LazAI en Metis, ZENi se integra con múltiples cadenas. Los datos tokenizados en una plataforma no pueden transferirse fácilmente a otra, lo que fragmenta la liquidez.
Los puentes entre cadenas (cross-chain bridges) y los estándares universales de datos (como los identificadores descentralizados para conjuntos de datos) podrían resolver esto, pero el ecosistema aún se encuentra en una fase temprana. El mercado de IA en blockchain, valorado en 680,89 millones de dólares en 2025 y con una previsión de crecimiento hasta los 4.338 millones de dólares para 2034, sugiere que la consolidación en torno a los protocolos ganadores aún tardará años.
Qué significa esto para los desarrolladores
Para los equipos que crean aplicaciones de IA, los mercados de datos en blockchain ofrecen tres ventajas inmediatas:
Acceso a conjuntos de datos propietarios Los más de 35.000 conjuntos de datos de Ocean Protocol incluyen datos de entrenamiento propietarios que no están disponibles a través de los canales tradicionales. Imágenes médicas, transacciones financieras, análisis de comportamiento de aplicaciones Web3: conjuntos de datos especializados que las plataformas centralizadas no seleccionan.
Infraestructura lista para el cumplimiento normativo Las licencias integradas, la gestión del consentimiento y las pistas de auditoría de Ocean Enterprise v1 resuelven los dolores de cabeza regulatorios. En lugar de crear sistemas de gobernanza de datos personalizados, los desarrolladores heredan el cumplimiento por diseño a través de contratos inteligentes que hacen cumplir los términos de uso de los datos.
Reducción de costos Las redes de computación descentralizadas reducen los precios de los proveedores de la nube en un 50 - 85 % para las cargas de trabajo de entrenamiento por lotes. La asociación de Ocean con NetMind (2.000 GPU) y Aethir demuestra cómo los mercados de GPU tokenizados igualan la oferta con la demanda a un costo menor que AWS / GCP / Azure.
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El punto de inflexión de 2026
Tres catalizadores posicionan a 2026 como el año de inflexión para los mercados de datos en blockchain:
Lanzamiento de producción de Ocean Enterprise v1 (Q3 2025) Se pone en marcha el primer mercado de datos compatible y de grado institucional. Si Ocean captura incluso el 5 % del mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA de 7.480 millones de dólares en 2026, eso representaría 374 millones de dólares en transacciones de datos fluyendo a través de infraestructura basada en blockchain.
Implementación de privacidad ZK de LazAI (2026) Las pruebas de conocimiento cero permiten a los usuarios monetizar los datos de interacción sin comprometer la privacidad. Esto desbloquea la adopción a escala de consumo: cientos de millones de usuarios de redes sociales, consultas en motores de búsqueda y sesiones de comercio electrónico que se vuelven monetizables a través de los DAT.
Integración del aprendizaje federado El aprendizaje federado de IA permite el entrenamiento de modelos sin centralizar los datos. El blockchain añade atribución de valor: en lugar de que Google entrene modelos con los datos de los usuarios de Android sin compensación, los sistemas federados que se ejecutan en blockchain distribuyen los ingresos a todos los contribuyentes de datos.
La convergencia significa que el entrenamiento de la IA pasa de "recopilar todos los datos, entrenar centralmente, no pagar nada" a "entrenar sobre datos distribuidos, compensar a los contribuyentes, verificar la procedencia". El blockchain no solo facilita esta transición; es la única pila tecnológica capaz de coordinar a millones de proveedores de datos con distribución automática de ingresos y verificación criptográfica.
Conclusión: los datos se vuelven programables
El crecimiento del mercado de datos de entrenamiento de IA de 3.590 millones de dólares en 2025 a entre 23.000 y 52.000 millones de dólares para 2034 representa algo más que una expansión del mercado. Es un cambio fundamental en la forma en que valoramos la información.
Ocean Protocol demuestra que los datos pueden ser tokenizados, tasados y negociados como activos financieros preservando el control del proveedor. LazAI demuestra que los datos de interacción de la IA — anteriormente descartados como efímeros — se convierten en valiosos insumos de entrenamiento cuando se capturan y verifican adecuadamente. ZENi muestra que la inteligencia del comportamiento puede ser extraída, procesada por la IA y monetizada a través de mercados descentralizados.
Juntas, estas plataformas transforman los datos de materia prima extraída por gigantes tecnológicos en una clase de activo programable donde los creadores capturan el valor. La explosión global de datos de 33 a 175 zettabytes solo importa si la calidad supera a la cantidad, y los mercados basados en blockchain alinean los incentivos para recompensar las contribuciones de calidad.
Cuando los creadores de datos obtienen ingresos proporcionales a sus contribuciones, cuando las empresas de IA pagan precios justos por insumos de calidad y cuando los contratos inteligentes automatizan la atribución entre millones de participantes, no solo solucionamos el problema de la fijación de precios de los datos. Construimos una economía donde la información tiene un valor intrínseco, la procedencia es verificable y los contribuyentes finalmente capturan la riqueza que generan sus datos.
Eso no es una tendencia del mercado. Es un cambio de paradigma — y ya está activo on-chain.