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Panorama del mercado InfoFi: Más allá de los mercados de predicción hacia los datos como infraestructura

· 13 min de lectura
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

Los mercados de predicción superaron los $ 6.32 mil millones en volumen semanal a principios de febrero de 2026, con Kalshi manteniendo el 51 % de la cuota de mercado y Polymarket el 47 %. Pero las Finanzas de Información (InfoFi) se extienden mucho más allá de las apuestas binarias. Los mercados de tokenización de datos, las DAOs de datos y la infraestructura de información como activo crean un ecosistema emergente donde la información se vuelve programable, comercializable y verificable.

La tesis de InfoFi: la información tiene valor, los mercados descubren los precios, la blockchain habilita la infraestructura. Este artículo mapea el panorama — desde el motor de predicción de Polymarket hasta la tokenización de datos de Ocean Protocol, desde las DAOs de datos hasta los mercados de verdad restringidos por IA.

Los cimientos del mercado de predicción​

Los mercados de predicción anclan el ecosistema InfoFi, proporcionando señales de precios para eventos futuros inciertos.

El duopolio Kalshi-Polymarket​

El mercado se dividió casi en un 51 / 49 entre Kalshi y Polymarket, pero su composición difiere fundamentalmente.

Kalshi: Compensó más de $ 43.1 mil millones en 2025, fuertemente ponderado hacia las apuestas deportivas. Con licencia de la CFTC, denominado en dólares e integrado con corredurías minoristas de EE. UU. El "Prediction Markets Hub" de Robinhood canaliza miles de millones en contratos a través de la infraestructura de Kalshi.

Polymarket: Procesó $ 33.4 mil millones en 2025, enfocado en eventos de "alta señal" — geopolítica, macroeconomía y avances científicos. Cripto-nativo, con participación global y componible con DeFi. Completó la adquisición de QCEX por $ 112 millones a finales de 2025 para reingresar al mercado de EE. UU. mediante la obtención de licencias de la CFTC.

La competencia impulsa la innovación: Kalshi captura el cumplimiento minorista e institucional, mientras que Polymarket lidera la componibilidad cripto-nativa y el acceso internacional.

Más allá de las apuestas: Oráculos de información​

Los mercados de predicción evolucionaron de ser herramientas de especulación a convertirse en oráculos de información para sistemas de IA. Las probabilidades de mercado sirven como "anclas externas" que limitan las alucinaciones de la IA — muchos sistemas de IA ahora restan importancia a las afirmaciones sobre las que no se puede apostar en los mercados de predicción.

Esto crea bucles de retroalimentación: los agentes de IA operan en mercados de predicción, los precios de mercado informan los resultados de la IA y los pronósticos generados por IA influyen en el trading humano. El resultado: los mercados de información se convierten en infraestructura para el descubrimiento de la verdad algorítmico.

Tokenización de datos: el modelo de Ocean Protocol​

Mientras que los mercados de predicción valoran eventos futuros, Ocean Protocol tokeniza conjuntos de datos existentes, creando mercados para datos de entrenamiento de IA, conjuntos de datos de investigación e información patentada.

La arquitectura de Datatoken​

El modelo de Ocean: cada datatoken representa una sublicencia de los propietarios de la propiedad intelectual base, lo que permite a los usuarios acceder y consumir los conjuntos de datos asociados. Los datatokens son compatibles con ERC20, lo que los hace comercializables, componibles con DeFi y programables a través de contratos inteligentes.

El stack de tres capas:

Data NFTs: Representan la propiedad de los conjuntos de datos subyacentes. Los creadores acuñan NFTs estableciendo derechos de procedencia y control.

Datatokens: Tokens de control de acceso. Poseer datatokens otorga derechos de uso temporales sin transferir la propiedad. Esto separa el acceso a los datos de la propiedad de los mismos.

Ocean Marketplace: Exchange descentralizado para datatokens. Los proveedores de datos monetizan sus activos, los consumidores compran acceso y los especuladores intercambian tokens.

Esta arquitectura resuelve problemas críticos: los proveedores de datos monetizan sin perder el control, los consumidores acceden sin los costos totales de compra y los mercados descubren un precio justo para el valor de la información.

Casos de uso más allá del trading​

Mercados de entrenamiento de IA: Los desarrolladores de modelos compran acceso a conjuntos de datos para el entrenamiento. La economía de los datatokens alinea los incentivos — los datos valiosos alcanzan precios más altos y los creadores obtienen ingresos continuos de la actividad de entrenamiento de modelos.

Intercambio de datos de investigación: Conjuntos de datos académicos y científicos tokenizados para una distribución controlada. Los investigadores verifican la procedencia, rastrean el uso y compensan a los generadores de datos mediante la distribución automatizada de regalías.

Colaboración de datos empresariales: Las empresas comparten conjuntos de datos patentados a través de acceso tokenizado en lugar de una transferencia total. Mantienen la confidencialidad al tiempo que permiten análisis colaborativos y el desarrollo de modelos.

Monetización de datos personales: Los individuos tokenizan registros de salud, datos de comportamiento o preferencias de consumo. Venden el acceso directamente en lugar de que las plataformas extraigan valor sin compensación.

Ocean permite la composibilidad de Ethereum para las DAO de datos como cooperativas de datos, creando una infraestructura donde los datos se convierten en activos financieros programables.

DAO de datos: Propiedad colectiva de la información​

Las DAO de datos funcionan como organizaciones autónomas descentralizadas que gestionan activos de datos, permitiendo la propiedad colectiva, la gobernanza y la monetización.

El modelo de unión de datos​

Los miembros aportan datos colectivamente, la DAO gobierna las políticas de acceso y los precios, los ingresos se distribuyen automáticamente a través de contratos inteligentes y los derechos de gobernanza escalan con la contribución de datos.

Ejemplos emergentes:

Uniones de datos de salud: Los pacientes agrupan sus registros médicos, manteniendo la privacidad individual mediante pruebas criptográficas. Los investigadores compran acceso agregado y los ingresos fluyen hacia los contribuyentes. Los datos permanecen controlados por los pacientes, no por los sistemas de salud centralizados.

DAO de investigación en neurociencia: Instituciones académicas e investigadores aportan conjuntos de datos de imágenes cerebrales, información genética y resultados clínicos. El conjunto de datos colectivos se vuelve más valioso que las contribuciones individuales, acelerando la investigación mientras se compensa a los proveedores de datos.

Proyectos ecológicos/GIS: Sensores ambientales, imágenes satelitales y datos geográficos agrupados por comunidades. Las DAO gestionan el acceso a los datos para el modelado climático, la planificación urbana y la conservación mientras garantizan que las comunidades locales se beneficien de los datos generados en sus regiones.

Las DAO de datos resuelven problemas de coordinación: los individuos carecen de poder de negociación, las plataformas extraen rentas de monopolio y los datos permanecen aislados. La propiedad colectiva permite una compensación justa y una gobernanza democrática.

La información como activos digitales​

El concepto trata los activos de datos como activos digitales, utilizando la infraestructura de blockchain diseñada inicialmente para criptomonedas para gestionar la propiedad, transferencia y valoración de la información.

Esta elección arquitectónica crea una potente composibilidad: los activos de datos se integran con protocolos DeFi, participan en creadores de mercado automatizados (AMM), sirven como garantía para préstamos y permiten el reparto de ingresos programable.

La pila de infraestructura (Infrastructure Stack)​

Capa de identidad: Prueba criptográfica de propiedad y contribución de datos. Previene el plagio, establece la procedencia y permite la atribución.

Control de acceso: Contratos inteligentes que gobiernan quién puede acceder a los datos bajo qué condiciones. Licenciamiento programable que reemplaza la negociación manual de contratos.

Mecanismos de fijación de precios: Creadores de mercado automatizados que descubren el valor justo para los conjuntos de datos. Dinámicas de oferta y demanda en lugar de precios institucionales arbitrarios.

Distribución de ingresos: Contratos inteligentes que dividen automáticamente las ganancias entre contribuyentes, curadores y operadores de la plataforma. Elimina intermediarios de pago y retrasos.

Composibilidad: Los activos de datos se integran con el ecosistema Web3 más amplio. Uso de conjuntos de datos como garantía, creación de derivados o agrupación en productos compuestos.

A mediados de 2025, los mercados de RWA on-chain (incluidos los datos) alcanzaron los 23.000 millones de dólares, demostrando el apetito institucional por los activos tokenizados más allá de las criptomonedas especulativas.

IA restringiendo el InfoFi: El bucle de verificación​

Los sistemas de IA dependen cada vez más de la infraestructura de InfoFi para la verificación de la verdad.

Los mercados de predicción restringen las alucinaciones de la IA: los traders arriesgan dinero real, las probabilidades del mercado sirven como anclas externas y los sistemas de IA restan peso a las afirmaciones sobre las que no se puede apostar.

Esto crea filtros de calidad: las afirmaciones verificables se negocian en mercados de predicción, las afirmaciones no verificables reciben una menor confianza de la IA, los precios del mercado proporcionan actualizaciones de probabilidad continuas y los resultados de la IA se basan más en la realidad económica.

El bucle de retroalimentación funciona en ambas direcciones: los agentes de IA generan predicciones que mejoran la eficiencia del mercado, los precios del mercado informan sobre la calidad de los datos de entrenamiento de la IA, las predicciones de alto valor impulsan los esfuerzos de recolección de datos y los mercados de información se optimizan para obtener la señal sobre el ruido.

El Mapa del Ecosistema InfoFi 2026​

El panorama incluye múltiples capas interconectadas:

Capa 1: Descubrimiento de la Verdad

  • Mercados de predicción (Kalshi, Polymarket)
  • Plataformas de pronóstico
  • Sistemas de reputación
  • Protocolos de verificación

Capa 2: Monetización de Datos

  • Datatokens de Ocean Protocol
  • Mercados de conjuntos de datos
  • Tokens de acceso a API
  • Plataformas de licenciamiento de información

Capa 3: Propiedad Colectiva

  • DAOs de datos
  • Colaboraciones de investigación
  • Uniones de datos
  • Fondos comunitarios de información

Capa 4: Integración de IA

  • Mercados de entrenamiento de modelos
  • Verificación de inferencia
  • Atestación de resultados
  • Restricciones de alucinación

Capa 5: Infraestructura Financiera

  • Derivados de información
  • Colateral de datos
  • Creadores de mercado automatizados
  • Protocolos de distribución de ingresos

Cada capa se apoya en las demás: los mercados de predicción establecen señales de precios, los mercados de datos monetizan la información, las DAOs permiten la acción colectiva, la IA genera demanda y la infraestructura financiera proporciona liquidez.

Lo que revela el 2026​

InfoFi pasa de ser experimental a infraestructural.

Validación Institucional: Las principales plataformas integran mercados de predicción. Wall Street consume señales de InfoFi. Surgen marcos regulatorios para el tratamiento de la información como activo.

Maduración de la Infraestructura: Los estándares de tokenización de datos se consolidan. Los patrones de gobernanza de las DAOs se prueban a escala. La integración entre IA y blockchain se vuelve fluida.

Crecimiento del Mercado: $6.32 mil millones en volumen semanal de mercados de predicción, $23 mil millones en activos de datos on-chain, acelerando la adopción en todos los sectores.

Expansión de Casos de Uso: Más allá de la especulación, hacia la investigación, colaboración empresarial, desarrollo de IA y coordinación de bienes públicos.

La pregunta no es si la información se convertirá en una clase de activo, sino qué tan rápido escalará la infraestructura y qué modelos dominarán. Los mercados de predicción captaron primero la atención, pero las DAOs de datos y los protocolos de tokenización podrían, en última instancia, impulsar mayores flujos de valor.

El panorama de InfoFi en 2026: base establecida, casos de uso probados, inicio de la adopción institucional e infraestructura en maduración. La siguiente fase: integración en los sistemas de información convencionales, reemplazando los mercados de datos heredados y convirtiéndose en la infraestructura por defecto para el intercambio de información.

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Fuentes:

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