¿Qué pasaría si el futuro de la inteligencia artificial no estuviera controlado por un puñado de corporaciones de billones de dólares, sino por millones de colaboradores que ganan tokens por entrenar modelos y compartir datos? Dos proyectos compiten por hacer realidad esta visión, y no podrían tener enfoques más diferentes.
Bittensor, con su tokenómica inspirada en Bitcoin y su minería de prueba de inteligencia, ha construido un ecosistema de 2.900 millones de dólares donde los modelos de IA compiten por recompensas. Sahara AI, respaldada por 49 millones de dólares de Pantera y Binance Labs, está construyendo una blockchain de pila completa donde la propiedad de los datos y la protección de los derechos de autor son lo primero. Uno recompensa la producción de inteligencia bruta; el otro protege a los humanos detrás de los datos.
A medida que los gigantes de la IA centralizada como OpenAI y Google aceleran hacia la inteligencia artificial general, estas alternativas descentralizadas apuestan a que el futuro pertenece a los sistemas abiertos y sin permisos. Pero, ¿qué visión prevalecerá?
El problema de la centralización en la IA
La industria de la IA se enfrenta a una marcada concentración de poder. El entrenamiento de modelos de frontera requiere miles de millones de dólares en infraestructura de cómputo, con clústeres de miles de GPUs funcionando durante meses. Solo un puñado de empresas — OpenAI, Google, Anthropic, Meta — pueden permitirse esta escala. El CEO de DeepMind, Demis Hassabis, lo describió recientemente como "el entorno competitivo más intenso" que los tecnólogos veteranos han visto jamás.
Esta concentración crea problemas en cascada. Los colaboradores de datos — los artistas, escritores y programadores cuyo trabajo entrena estos modelos — no reciben compensación ni atribución. Los pequeños desarrolladores no pueden competir contra los fosos propietarios. Y los usuarios no tienen más remedio que confiar en que los proveedores centralizados se comportarán de manera responsable con sus datos y resultados.
Los protocolos de IA descentralizada ofrecen una arquitectura alternativa. Al distribuir el cómputo, los datos y las recompensas a través de redes globales, buscan democratizar el acceso al tiempo que garantizan una compensación justa. Pero el espacio de diseño es amplio, y dos proyectos líderes han elegido caminos radicalmente diferentes.
Bittensor: La red de minería de prueba de inteligencia
Bittensor funciona como un "Bitcoin para la IA" — una red sin permisos donde los participantes ganan tokens TAO al contribuir con resultados valiosos de aprendizaje automático. En lugar de resolver acertijos criptográficos arbitrarios, los mineros ejecutan modelos de IA y responden consultas. Cuanto mejor sean sus respuestas, más ganan.
Cómo funciona
La red consta de subredes especializadas, cada una centrada en una tarea de IA particular: generación de texto, síntesis de imágenes, señales de trading, plegamiento de proteínas, finalización de código. A principios de 2026, Bittensor alberga más de 129 subredes activas, frente a las 32 de sus etapas iniciales.
Dentro de cada subred, interactúan tres roles:
- Mineros ejecutan modelos de IA y responden a consultas, ganando TAO según la calidad de los resultados
- Validadores evalúan las respuestas de los mineros y asignan puntuaciones utilizando el algoritmo de Consenso Yuma
- Propietarios de subredes seleccionan las especificaciones de las tareas y reciben una parte de las emisiones
La división de emisiones es del 41 % para los mineros, 41 % para los validadores y 18 % para los propietarios de las subredes. Esto crea un sistema impulsado por el mercado donde las mejores contribuciones de IA obtienen la mayor cantidad de recompensas — una meritocracia impuesta por el consenso criptográfico en lugar de la jerarquía corporativa.
La economía del token TAO
TAO refleja la tokenómica de Bitcoin: un límite estricto de 21 millones de tokens, eventos de halving regulares y sin pre-minado ni ICO. El 12 de diciembre de 2025, Bittensor completó su primer halving, reduciendo las emisiones diarias de 7.200 a 3.600 TAO.
La actualización de TAO dinámico (dTAO) de febrero de 2025 introdujo precios de subred impulsados por el mercado. Cuando los stakers compran el token alfa de una subred, están votando con su TAO por el valor de esa subred. Una mayor demanda significa mayores emisiones — un mecanismo de descubrimiento de precios para las capacidades de IA.
Actualmente, alrededor del 73 % del suministro de TAO está en staking, lo que indica una fuerte convicción a largo plazo. El fideicomiso GTAO de Grayscale solicitó la conversión a la Bolsa de Nueva York (NYSE) en diciembre de 2025, abriendo potencialmente la puerta a un ETF de TAO y a un acceso institucional más amplio.
Escala y adopción de la red
Las cifras cuentan una historia de rápido crecimiento:
- 121.567 carteras únicas en todas las subredes
- 106.839 mineros y 37.642 validadores
- Capitalización de mercado de aproximadamente 2.900 millones de dólares
- Compatibilidad con EVM que permite contratos inteligentes en las subredes
La tesis de Bittensor es simple: si se crean los incentivos adecuados, la inteligencia surgirá de la red. No se necesita un coordinador central.
Mientras que Bittensor se centra en incentivar los resultados de la IA, Sahara AI aborda el problema de los insumos: ¿quién posee los datos que entrenan estos modelos y cómo se les paga a los colaboradores?
Fundada por investigadores del MIT y la USC, Sahara ha recaudado 49 millones de dólares en rondas de financiación lideradas por Pantera Capital, Binance Labs y Polychain Capital. Su IDO de 2025 en Buidlpad atrajo a 103.000 participantes de 118 países, recaudando más de 74 millones de dólares — con el 79 % pagado en la moneda estable USD1 de World Liberty Financial.
Los Tres Pilares
Sahara AI se basa en tres principios fundamentales:
1. Soberanía y procedencia: Cada contribución de datos se registra on-chain con una atribución inmutable. Incluso después de que los datos se integren en los modelos de IA durante el entrenamiento, los colaboradores conservan una propiedad verificable. La plataforma cuenta con la certificación SOC2 de seguridad y cumplimiento.
2. Utilidad de IA: El Sahara Marketplace (lanzado en beta abierta en junio de 2025) permite a los usuarios comprar, vender y licenciar modelos de IA, conjuntos de datos y recursos de computación. Cada transacción se registra en la blockchain con un reparto de ingresos transparente.
3. Economía colaborativa: Los colaboradores de alta calidad reciben tokens soulbound (marcadores de reputación no transferibles) que desbloquean roles premium y derechos de gobernanza. Los holders de tokens votan sobre las actualizaciones de la plataforma y la asignación de fondos.
La Plataforma de Servicios de Datos de Sahara, lanzada en diciembre de 2024, permite que cualquier persona gane dinero creando conjuntos de datos para el entrenamiento de IA. Más de 200,000 entrenadores de IA a nivel global y 35 clientes empresariales utilizan la plataforma, con más de 3 millones de anotaciones de datos procesadas.
Esto aborda una asimetría fundamental en el desarrollo de la IA: empresas como OpenAI extraen datos de internet para el entrenamiento, pero los creadores originales no reciben nada. Sahara garantiza que los colaboradores de datos —ya sea etiquetando imágenes, escribiendo código o anotando texto— reciban una compensación directa a través de pagos en tokens SAHARA.
Arquitectura Técnica
Sahara Chain utiliza CometBFT (un fork de Tendermint Core) para el consenso de tolerancia a fallas bizantinas. El diseño prioriza la privacidad, la procedencia y el rendimiento para aplicaciones de IA que requieren un manejo seguro de los datos.
La economía del token presenta:
- Pagos por inferencia denominados en SAHARA
- Validación Proof-of-Stake con recompensas por staking
- Gobernanza descentralizada para decisiones del protocolo
- Suministro máximo de 10 mil millones con TGE en junio de 2025
La mainnet se lanzó en el tercer trimestre de 2025, y el equipo informó de 1.4 millones de cuentas activas diarias en la testnet y asociaciones con Microsoft, AWS y Google Cloud.
Cara a Cara: Comparando las Visiones
| Dimensión | Bittensor | Sahara AI |
|---|
| Enfoque principal | Calidad de los resultados de IA | Soberanía de la entrada de datos |
| Consenso | Proof of Intelligence (Yuma) | Proof of Stake (CometBFT) |
| Suministro de tokens | Límite máximo de 21M | Máximo de 10B |
| Modelo de minería | Competitivo (ganan los mejores resultados) | Colaborativo (se paga a todos los colaboradores) |
| Métrica clave | Inteligencia por token | Procedencia de datos por transacción |
| Cap. de mercado (Ene 2026) | ~$2.9B | ~$71M |
| Señal institucional | Registro de ETF de Grayscale | Respaldo de Binance/Pantera |
| Diferenciador principal | Diversidad de subredes | Protección de derechos de autor |
Diferentes Problemas, Diferentes Soluciones
Bittensor pregunta: ¿Cómo incentivamos la producción de los mejores resultados de IA? Su respuesta es la competencia de mercado: permitir que los mineros luchen por las recompensas y la calidad emergerá.
Sahara AI pregunta: ¿Cómo compensamos de manera justa a todos los que contribuyen a la IA? Su respuesta es la procedencia: rastrear cada contribución on-chain y garantizar que los creadores reciban su pago.
Estas no son visiones contradictorias; son capas complementarias de un posible stack de IA descentralizada. Bittensor optimiza la calidad del modelo a través de la competencia. Sahara optimiza la calidad de los datos a través de una compensación justa.
La Cuestión de los Derechos de Autor
Uno de los temas más polémicos de la IA son los derechos de los datos de entrenamiento. Importantes demandas de artistas, autores y editores argumentan que extraer contenido con derechos de autor para el entrenamiento constituye una infracción.
Sahara aborda esto directamente con la procedencia on-chain. Cuando un conjunto de datos ingresa al sistema, la propiedad del colaborador se registra criptográficamente. Si esos datos se utilizan para entrenar un modelo, la atribución persiste y los pagos de regalías pueden fluir automáticamente.
Bittensor, por el contrario, es agnóstico sobre de dónde obtienen los mineros sus datos de entrenamiento. La red premia la calidad de los resultados, no la procedencia de los insumos. Esto la hace más flexible pero también más vulnerable a los mismos desafíos de derechos de autor que enfrenta la IA centralizada.
Trayectorias de Escala y Adopción
La capitalización de mercado de 2,900 millones de dólares de Bittensor empequeñece los 71 millones de Sahara, lo que refleja una ventaja de varios años y la narrativa del halving de TAO. Con 129 subredes y el registro del ETF de Grayscale, Bittensor ha logrado una validación institucional significativa.
Sahara se encuentra en una fase más temprana de su ciclo de vida, pero crece rápidamente. El IDO de 74 millones de dólares demuestra la demanda minorista, y las asociaciones empresariales con AWS y Google Cloud sugieren un potencial de adopción en el mundo real. El lanzamiento de la mainnet en el tercer trimestre de 2025 la encamina hacia operaciones de producción completas en 2026.
Perspectivas para 2026: El Año del ROI
Como observó Venky Ganesan, socio de Menlo Ventures: "2026 es el año de 'mostrar el dinero' para la IA". Las empresas exigen un ROI real y los países necesitan ganancias de productividad para justificar el gasto en infraestructura.
La IA descentralizada debe demostrar que puede competir con las alternativas centralizadas, no solo filosóficamente, sino prácticamente. ¿Pueden las subredes de Bittensor producir modelos que rivalicen con GPT-5? ¿Puede el mercado de datos de Sahara atraer a suficientes colaboradores para construir conjuntos de entrenamiento premium?
La capitalización de mercado total de las criptomonedas de IA se sitúa entre 24,000 y 27,000 millones de dólares, una cifra pequeña comparada con la rumoreada valoración de 150,000 millones de dólares de OpenAI. Pero los proyectos descentralizados ofrecen algo que los gigantes centralizados no pueden: participación sin permisos, economía transparente y resistencia a puntos únicos de falla.
Qué observar
Para Bittensor:
- Dinámicas de suministro post - halving y descubrimiento de precios
- Métricas de calidad de las subredes frente a los puntos de referencia de modelos centralizados
- Cronograma de aprobación del ETF de Grayscale
Para Sahara AI:
- Estabilidad de la mainnet y volumen de transacciones
- Adopción empresarial más allá de los programas piloto
- Recepción regulatoria de la procedencia de los derechos de autor on - chain
La tesis de la convergencia
El resultado más probable no es que un proyecto gane mientras el otro pierde. La infraestructura de IA es lo suficientemente vasta para múltiples ganadores que abordan problemas diferentes.
Bittensor destaca en la coordinación de la producción de inteligencia distribuida. Sahara destaca en la coordinación de la compensación justa por los datos. Un ecosistema de IA descentralizada maduro podría utilizar ambos: Sahara para la obtención de datos de entrenamiento de alta calidad y de origen ético, y Bittensor para mejorar competitivamente los modelos entrenados con esos datos.
La verdadera competencia no es entre Bittensor y Sahara — es entre la IA descentralizada como categoría y los gigantes centralizados que dominan actualmente. Si las redes descentralizadas pueden lograr incluso una fracción de las capacidades de los modelos de frontera ofreciendo al mismo tiempo una economía superior para los contribuyentes, capturarán un valor enorme a medida que se acelere el gasto en IA.
Dos visiones. Dos arquitecturas. Una pregunta: ¿puede la IA descentralizada ofrecer inteligencia sin control centralizado?
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