Redes de GPU descentralizadas 2026: Cómo DePIN está desafiando a AWS por el mercado de computación de IA de $100 mil millones
La revolución de la IA ha creado un hambre de poder computacional sin precedentes. Mientras que hiperescaladores como AWS, Azure y Google Cloud han dominado este espacio, está surgiendo una nueva clase de redes de GPUs descentralizadas para desafiar su supremacía. Con el sector DePIN (Redes de Infraestructura Física Descentralizada) explotando de $5.2 mil millones a más de $19 mil millones en capitalización de mercado en un año, y con proyecciones que alcanzan los $3.5 billones para 2028, la cuestión ya no es si el cómputo descentralizado competirá con los proveedores de la nube tradicionales, sino qué tan rápido capturará cuota de mercado.
La crisis de escasez de GPUs: Una tormenta perfecta para la descentralización
La industria de los semiconductores se enfrenta a un cuello de botella en el suministro que valida la tesis del cómputo descentralizado.
SK Hynix y Micron, dos de los mayores productores de Memoria de Alto Ancho de Banda (HBM) del mundo, han anunciado que toda su producción de 2026 ya está agotada. Samsung ha advertido sobre aumentos de precios de dos dígitos a medida que la demanda supera drásticamente la oferta.
Esta escasez está creando un mercado de dos niveles: aquellos con acceso directo a la infraestructura de hiperescala y todos los demás.
Para los desarrolladores de IA, las startups y los investigadores sin presupuestos de miles de millones de dólares, el modelo tradicional de la nube presenta tres barreras críticas:
- Costos prohibitivos que pueden consumir entre el 50 % y el 70 % de los presupuestos.
- Contratos de permanencia a largo plazo con una flexibilidad mínima.
- Disponibilidad limitada de GPUs de gama alta como las NVIDIA H100 o H200.
Las redes de GPUs descentralizadas están posicionadas para resolver los tres problemas.
Los líderes del mercado: Cuatro arquitecturas, una visión
Render Network: De artistas 3D a infraestructura de IA
Construida originalmente para agregar GPUs inactivas para tareas de renderizado distribuido, Render Network ha pivotado con éxito hacia las cargas de trabajo de cómputo de IA. La red procesa ahora aproximadamente 1.5 millones de fotogramas mensualmente, y su lanzamiento de Dispersed.com en diciembre de 2025 marcó una expansión estratégica más allá de las industrias creativas.
Los hitos clave de 2026 incluyen:
- Escalamiento de subredes de cómputo de IA: Recursos de GPUs descentralizados ampliados específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje automático.
- Más de 600 modelos de IA incorporados: Modelos de pesos abiertos para inferencia y simulaciones robóticas.
- Optimización de carga del 70 %: Las cargas diferenciales (Differential Uploads) para Blender reducen drásticamente los tiempos de transferencia de archivos.
La migración de la red de Ethereum a Solana (renombrando RNDR a RENDER) la posicionó para las demandas de alto rendimiento del cómputo de IA.
En el CES 2026, Render mostró asociaciones destinadas a satisfacer el crecimiento explosivo en la demanda de GPUs para cargas de trabajo de ML en el borde (edge). El giro del renderizado creativo al cómputo de IA de propósito general representa una de las expansiones de mercado más exitosas en el sector DePIN.
Akash Network: El competidor compatible con Kubernetes
Akash adopta un enfoque fundamentalmente diferente con su modelo de subasta inversa. En lugar de precios fijos, los proveedores de GPUs compiten por las cargas de trabajo, reduciendo los costos mientras mantienen la calidad a través de un mercado descentralizado.
Los resultados hablan por sí solos: un crecimiento del 428 % interanual en el uso, con una utilización superior al 80 % al entrar en 2026.
La iniciativa Starcluster de la red representa su apuesta más ambiciosa hasta la fecha: combinar centros de datos gestionados de forma centralizada con el mercado descentralizado de Akash para crear lo que llaman una "malla planetaria" optimizada tanto para entrenamiento como para inferencia. La adquisición prevista de aproximadamente 7,200 GPUs NVIDIA GB200 a través de Starbonds posicionaría a Akash para soportar la demanda de IA a hiperescala.
Las métricas del tercer trimestre de 2025 revelan un impulso acelerado:
- Los ingresos por comisiones aumentaron un 11 % trimestral hasta los 715,000 AKT.
- Los nuevos arrendamientos crecieron un 42 % intertrimestral hasta los 27,000.
- La Mejora del Mecanismo de Quema (BME) del primer trimestre de 2026 vincula las quemas de tokens AKT con el gasto en cómputo; cada $1 gastado quema $0.85 de AKT.
Con un volumen de cómputo mensual de $3.36 millones, esto sugiere que aproximadamente 2.1 millones de AKT (unos $985,000) podrían quemarse mensualmente, creando una presión deflacionaria en el suministro de tokens.
Este vínculo directo entre el uso y la tokenómica diferencia a Akash de proyectos donde la utilidad del token parece forzada o desconectada de la adopción real del producto.
Hyperbolic: El disruptor de costos
La propuesta de valor de Hyperbolic es brutalmente simple: ofrecer las mismas capacidades de inferencia de IA que AWS, Azure y Google Cloud a costos un 75 % más bajos. Impulsando a más de 100,000 desarrolladores, la plataforma utiliza Hyper-dOS, un sistema operativo descentralizado que coordina recursos de GPUs distribuidos globalmente a través de una capa de orquestación avanzada.
La arquitectura consta de cuatro componentes principales:
- Hyper-dOS: Coordina recursos de GPUs distribuidos globalmente.
- GPU Marketplace: Conecta a los proveedores con la demanda de cómputo.
- Servicio de Inferencia: Acceso a modelos de código abierto de vanguardia.
- Marco de Agentes (Agent Framework): Herramientas que permiten la inteligencia autónoma.
Lo que diferencia a Hyperbolic es su próximo protocolo de Prueba de Muestreo (PoSP) —desarrollado con investigadores de UC Berkeley y la Universidad de Columbia— que proporcionará verificación criptográfica de las salidas de IA.
Esto aborda uno de los mayores desafíos del cómputo descentralizado: la verificación sin necesidad de confianza (trustless) sin depender de autoridades centralizadas. Una vez que PoSP esté activo, las empresas podrán verificar que los resultados de la inferencia se computaron correctamente sin necesidad de confiar en el proveedor de la GPU.
Inferix: El constructor de puentes
Inferix se posiciona como la capa de conexión entre los desarrolladores que necesitan potencia de cómputo GPU y los proveedores con capacidad excedente. Su modelo de pago por uso elimina los compromisos a largo plazo que suelen encadenar a los usuarios con los proveedores de nube tradicionales.
Aunque es más reciente en el mercado, Inferix representa la creciente clase de redes GPU especializadas que se dirigen a segmentos específicos; en este caso, desarrolladores que necesitan un acceso flexible y de corta duración sin los requisitos de escala empresarial.
La revolución DePIN: En cifras
El sector DePIN, en su sentido más amplio, proporciona un contexto crucial para entender dónde encaja el cómputo GPU descentralizado en el panorama de la infraestructura.
A partir de septiembre de 2025, CoinGecko rastrea casi 250 proyectos DePIN con una capitalización de mercado combinada superior a los 19.000 millones de dólares, frente a los 5.200 millones de hace solo 12 meses. Esta tasa de crecimiento del 265 % supera drásticamente al mercado cripto en general.
Dentro de este ecosistema, las DePIN relacionadas con la IA dominan por capitalización de mercado, representando el 48 % de la temática. Las redes descentralizadas de cómputo y almacenamiento suman juntas aproximadamente 19.300 millones de dólares, lo que supone más de la mitad de la capitalización total del mercado DePIN.
Los casos más destacados demuestran la maduración del sector:
- Aethir: entregó más de 1.400 millones de horas de cómputo y reportó casi 40 millones de dólares en ingresos trimestrales en 2025.
- io.net y Nosana: cada uno alcanzó capitalizaciones de mercado superiores a los 400 millones de dólares durante sus ciclos de crecimiento.
- Render Network: superó los 2.000 millones de dólares en capitalización de mercado al expandirse del renderizado a las cargas de trabajo de IA.
El contraargumento de los hiperscaladores: Donde la centralización aún gana
A pesar de la economía convincente y las métricas de crecimiento impresionantes, las redes GPU descentralizadas se enfrentan a desafíos técnicos legítimos que los hiperscaladores están diseñados para manejar.
Cargas de trabajo de larga duración: el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje puede llevar semanas o meses de cómputo continuo. Las redes descentralizadas tienen dificultades para garantizar que GPUs específicas permanezcan disponibles durante periodos prolongados, mientras que AWS puede reservar capacidad por el tiempo que sea necesario.
Sincronización estrecha: el entrenamiento distribuido en múltiples GPUs requiere una coordinación a nivel de microsegundos. Cuando esas GPUs están dispersas por varios continentes con latencias de red variables, mantener la sincronización necesaria para un entrenamiento eficiente se vuelve exponencialmente más difícil.
Previsibilidad: para las empresas que ejecutan cargas de trabajo críticas, saber exactamente qué rendimiento esperar es innegociable. Los hiperscaladores pueden proporcionar SLAs detallados; las redes descentralizadas aún están construyendo la infraestructura de verificación para ofrecer garantías similares.
El consenso entre los expertos en infraestructura es que las redes GPU descentralizadas sobresalen en cargas de trabajo por lotes, tareas de inferencia y ejecuciones de entrenamiento de corta duración.
Para estos casos de uso, el ahorro de costes del 50-75 % en comparación con los hiperscaladores supone un cambio radical. Pero para las cargas de trabajo más exigentes, de larga duración y de misión crítica, la infraestructura centralizada sigue teniendo la ventaja, al menos por ahora.
Catalizador de 2026: La explosión de la inferencia de IA
A partir de 2026, se proyecta que la demanda de cómputo para entrenamiento e inferencia de IA se acelere drásticamente, impulsada por tres tendencias convergentes:
- Proliferación de la IA agéntica: los agentes autónomos requieren cómputo persistente para la toma de decisiones.
- Adopción de modelos de código abierto: a medida que las empresas se alejan de las APIs propietarias, necesitan infraestructura para alojar sus propios modelos.
- Despliegue de IA empresarial: las empresas están pasando de la experimentación a la producción.
Este aumento de la demanda favorece directamente las fortalezas de las redes descentralizadas.
Las cargas de trabajo de inferencia suelen ser de corta duración y masivamente paralelizables; exactamente el perfil donde las redes GPU descentralizadas superan a los hiperscaladores en coste, ofreciendo un rendimiento comparable. Una startup que ejecute inferencia para un chatbot o un servicio de generación de imágenes puede reducir sus costes de infraestructura en un 75 % sin sacrificar la experiencia del usuario.
Economía de tokens: La capa de incentivos
El componente de criptomoneda de estas redes no es mera especulación; es el mecanismo que hace que la agregación global de GPUs sea económicamente viable.
Render (RENDER): emitida originalmente como RNDR en Ethereum, la red migró a Solana entre 2023 y 2024, con los titulares intercambiando tokens en una proporción de 1:1. Los tokens de compartición de GPU, incluido RENDER, subieron más del 20 % a principios de 2026, reflejando una creciente convicción en el sector.
Akash (AKT): el mecanismo de quema BME crea un vínculo directo entre el uso de la red y el valor del token. A diferencia de muchos proyectos cripto donde la tokenomics parece desconectada del uso del producto, el modelo de Akash asegura que cada dólar de cómputo impacte directamente en el suministro de tokens.
La capa de tokens resuelve el problema del arranque en frío que afectó a los intentos anteriores de cómputo descentralizado.
Al incentivar a los proveedores de GPU con recompensas en tokens durante los inicios de la red, estos proyectos pueden impulsar la oferta antes de que la demanda alcance una masa crítica. A medida que la red madura, los ingresos reales por cómputo reemplazan gradualmente la inflación de los tokens.
Esta transición de los incentivos en tokens a los ingresos genuinos es la prueba de fuego que separa los proyectos de infraestructura sostenibles de los modelos económicos insostenibles.
La pregunta de los 100 mil millones de dólares: ¿Puede competir lo descentralizado?
El mercado de la computación descentralizada se proyecta que crezca de 9 mil millones de dólares en 2024 a 100 mil millones para 2032. Que las redes de GPU descentralizadas capturen una cuota significativa depende de resolver tres desafíos:
Verificación a escala: El protocolo PoSP de Hyperbolic representa un progreso, pero la industria necesita métodos estandarizados para verificar criptográficamente que el trabajo de computación se realizó correctamente. Sin esto, las empresas seguirán dudando.
Fiabilidad de grado empresarial: Lograr un 99.99 % de tiempo de actividad al coordinar GPUs distribuidas globalmente y operadas de forma independiente requiere una orquestación sofisticada; el modelo Starcluster de Akash muestra un camino a seguir.
Experiencia del desarrollador: Las redes descentralizadas deben igualar la facilidad de uso de AWS, Azure o GCP. La compatibilidad con Kubernetes (como la que ofrece Akash) es un comienzo, pero la integración perfecta con los flujos de trabajo de ML existentes es esencial.
Qué significa esto para los desarrolladores
Para los desarrolladores de IA y constructores de Web3, las redes de GPU descentralizadas representan una oportunidad estratégica:
Optimización de costes: Las facturas de entrenamiento e inferencia pueden consumir fácilmente entre el 50 % y el 70 % del presupuesto de una startup de IA. Reducir esos costes a la mitad o más cambia fundamentalmente la economía unitaria.
Evitar la dependencia del proveedor (vendor lock-in): Los hiperescaladores facilitan la entrada y encarecen la salida. Las redes descentralizadas que utilizan estándares abiertos preservan la opcionalidad.
Resistencia a la censura: Para aplicaciones que podrían enfrentar presión de proveedores centralizados, la infraestructura descentralizada proporciona una capa crítica de resiliencia.
La advertencia es ajustar la carga de trabajo a la infraestructura. Para el prototipado rápido, el procesamiento por lotes, el servicio de inferencia y las ejecuciones de entrenamiento en paralelo, las redes de GPU descentralizadas están listas hoy. Para el entrenamiento de modelos de varias semanas que requiere una fiabilidad absoluta, los hiperescaladores siguen siendo la opción más segura, por ahora.
El camino por delante
La convergencia de la escasez de GPUs, el crecimiento de la demanda de computación de IA y la maduración de la infraestructura DePIN crea una oportunidad de mercado poco común. Los proveedores de la nube tradicionales dominaron la primera generación de infraestructura de IA ofreciendo fiabilidad y conveniencia. Las redes de GPU descentralizadas están compitiendo en coste, flexibilidad y resistencia al control centralizado.
Los próximos 12 meses serán definitorios. A medida que Render escala su subred de computación de IA, Akash pone en línea las GPUs de Starcluster e Hyperbolic lanza la verificación criptográfica, veremos si la infraestructura descentralizada puede cumplir su promesa a hiperescala.
Para los desarrolladores, investigadores y empresas que actualmente pagan precios premium por recursos de GPU escasos, la aparición de alternativas creíbles no puede llegar lo suficientemente pronto. La pregunta no es si las redes de GPU descentralizadas capturarán parte del mercado de computación de 100 mil millones de dólares, sino cuánto.
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