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La Fusión de la IA y Web3: Perspectivas de la Industria para 2025-2027

Después de profundizar en la identidad y la soberanía de los datos, ahora centramos nuestra atención en una de las convergencias tecnológicas más emocionantes en el horizonte: la fusión de la Inteligencia Artificial (IA) y Web3. No se trata solo de combinar dos conceptos de moda; se trata de una profunda transformación en la computación, los datos y cómo se distribuye el valor.

8.2 IA × Web3 — Perspectivas de la Industria 2025-2027​

El Mercado de Poder de Cómputo Descentralizado como la "Segunda Nube"​

El auge de la IA generativa ha impulsado la demanda global de GPUs de alta gama a niveles sin precedentes, ejerciendo una inmensa presión sobre el costo y la disponibilidad de los servicios de la nube tradicionales. Este escenario presenta una oportunidad perfecta para Web3. Granjas de minería de criptomonedas, centros de datos independientes e incluso contribuyentes individuales en todo el mundo están ofreciendo su poder de cómputo GPU no utilizado en alquiler a través de mercados de cómputo descentralizados como Akash Network e io.net. Los investigadores pueden alquilar este poder bajo demanda y pagar por segundo, creando una supercomputadora distribuida. Para 2025, el poder de cómputo de estas redes habrá crecido del nivel de "kilocard" al nivel de "megacard", reduciendo continuamente el costo de las tarifas de alquiler de GPU de los proveedores de la nube tradicionales (Fuente de datos: yellow.com).

Modelo como Activo (Modelo como NFT)​

En IA, el "modelo" es el activo clave, y Web3 está permitiendo la tokenización de la propiedad y los derechos de uso de estos modelos. Los pesos del modelo entrenado, los parámetros refinados e incluso los permisos de llamada a la API pueden encapsularse en una "cuenta de modelo" utilizando el estándar NFT o ERC-6551. Esto permite que cada iteración y llamada del modelo se rastree en cadena, con los ingresos distribuidos automáticamente a los contribuyentes y propietarios a través de contratos inteligentes. Siguiendo el camino de los NFTs de derechos de autor musicales, se anticipa ampliamente que para 2026, los primeros ETFs de índice de modelos de IA empaquetados por fondos profesionales llegarán al mercado, permitiendo a los inversores cotidianos beneficiarse del crecimiento de los modelos principales.

IA en Cadena e Inferencia Verificable​

A medida que avanzan tecnologías como zkML (aprendizaje automático de conocimiento cero) y la inferencia FHE (cifrado completamente homomórfico) verificable, sus costos de cómputo están disminuyendo rápidamente. Esto hace factible que los procesos de "inferencia" de modelos de IA se ejecuten directamente o se verifiquen en cadena. Esto significa que las salidas del modelo son auditables y su lógica de ejecución es inmutable. Dichas características se aplican primero en escenarios que exigen alta "equidad" y "transparencia", como las apuestas en cadena (asegurando que la generación de números aleatorios y los cálculos de probabilidades no sean manipulados), el control de riesgos DeFi (asegurando la ejecución justa de la puntuación crediticia y la lógica de liquidación), y los juegos de blockchain estratégicos (Fuente de datos: coincub.com).

DePIN × IA del Mundo Físico​

Las Redes de Infraestructura Física Descentralizada (DePIN) son el puente ideal que conecta la IA con el mundo real. Millones de dispositivos IoT (como cámaras, drones, sensores meteorológicos) transmiten continuamente datos del mundo real al "Reino de Datos" en cadena a través de la red DePIN. Los miembros de la comunidad pueden usar estos datos para entrenar conjuntamente modelos adaptativos para entornos físicos específicos (por ejemplo, IA distribuida para optimizar el tráfico urbano o predecir la distribución de plagas agrícolas). Este ciclo económico cerrado de "datos-modelo-incentivo" convierte a la "IA de borde" en uno de los subsectores de más rápido crecimiento en Web3 (Fuente de datos: cointelegraph.com).

AI-DAO para la Gobernanza Autónoma​

Mejorar la eficiencia de la gobernanza de las Organizaciones Autónomas Descentralizadas (DAOs) siempre ha sido un desafío. Ahora, las DAOs están aprovechando los grandes modelos de lenguaje (LLMs) para asistir o incluso reemplazar parcialmente a los humanos en la toma de decisiones. La IA puede utilizarse para analizar propuestas de la comunidad, realizar evaluaciones de riesgos y asignar dinámicamente fondos de tesorería, optimizar la programación de la cadena de suministro descentralizada, y más. En áreas como las finanzas de la cadena de suministro agrícola y los fondos de capital de riesgo descentralizados, múltiples DAOs están experimentando con este modelo de gobernanza de "gestión autónoma + toma de decisiones por máquina" (Fuente de datos: bytefederal.com). Las previsiones de la industria sugieren que para finales de 2025, el total de activos en cadena gestionados directamente por AI-DAOs superará los $5 mil millones.

La Actividad de IA en Cadena Aumenta un +86%​

Los datos hablan por sí solos. Según las estadísticas de Ainvest.com, desde principios de 2025, las interacciones con contratos inteligentes relacionados con la IA han aumentado un 86%. El principal impulsor es el despliegue concentrado de numerosos proyectos de "Agentes de IA" en redes de alto rendimiento como Ethereum L2, Solana y Sui. Estos agentes de IA pueden ejecutar tareas de forma autónoma en cadena, como realizar arbitraje automático entre protocolos DeFi, generar obras de arte NFT basadas en indicaciones de texto y completar tareas de anotación de datos que requieren entrada humana (Fuente de datos: ainvest.com).

Endurecimiento de la Regulación de Doble Línea​

La fusión de la IA y Web3 ha captado rápidamente la atención de los organismos reguladores, centrándose en dos áreas principales:

  • Ley de Valores: En su última guía, la SEC de EE. UU. ha destacado que los "tokens de IA con promesas explícitas de dividendos" (por ejemplo, tokens que permiten a los titulares compartir los ingresos del modelo) probablemente se considerarán valores y deben cumplir con los requisitos de registro y divulgación pertinentes (Fuente de datos: cointelegraph.com).
  • Ley de Datos: La Ley de Datos de la UE exige que todos los datos utilizados para el entrenamiento de modelos de IA deben demostrar la legalidad de su origen. Esto brinda una oportunidad para que Web3 utilice DID en cadena y credenciales verificables para registrar la autorización y los permisos de datos, ofreciendo un atajo para que las empresas de IA cumplan con los requisitos de cumplimiento (Fuente de datos: statestreet.com).

Ventana de Inversión y Adquisición​

Desde el cuarto trimestre de 2024 hasta el segundo trimestre de 2025, la valoración promedio de los proyectos en etapa inicial en el espacio AI+Web3 aumentó 2.3 veces. Sin embargo, los inversores líderes se han vuelto más exigentes, favoreciendo proyectos con "ingresos reales anuales que superen $1 millón", particularmente aquellos en DePIN, emparejamiento de poder de cómputo descentralizado e infraestructura zkML. Las fusiones y adquisiciones se centran principalmente en los campos de "cadena de suministro de GPU + entrada de tráfico de billetera".

Riesgos y Desafíos​

  • Latencia de Inferencia vs. Costo en Cadena: A pesar de los avances significativos en tecnologías como zkML, la latencia de la inferencia verificable en cadena sigue siendo mucho más lenta que las llamadas a API centralizadas. A corto plazo, se necesita una estrecha colaboración con L2 o capas DA modulares para optimizar los costos.
  • Autenticidad y Envenenamiento de Datos: Los mecanismos de incentivos abiertos pueden atraer a participantes maliciosos que envíen datos "tóxicos" o falsos para corromper los modelos. Los sistemas basados en ZKP y reputación serán esenciales para verificar la credibilidad de los contribuyentes de datos.
  • Regulación Energética: La expansión continua de las redes de poder de cómputo descentralizado desafiará inevitablemente las regulaciones de emisiones de carbono y acceso a la red de varios países. Las soluciones energéticas conformes son cruciales para su crecimiento a largo plazo.

Lista de Oportunidades Empresariales​

  • 🌐 Enrutamiento Universal de Intenciones-IA: Desarrollar un sistema para traducir automáticamente las intenciones en lenguaje natural de los usuarios (por ejemplo, "Quiero entrenar un modelo beta que pueda reconocer gatos usando todas mis meme coins") en scripts de ejecución en cadena para el alquiler de poder de cómputo multi-cadena, permisos de compra de datos y distribución final de ingresos.
  • 🛰️ Finanzas de Dispositivos DePIN: Ofrecer servicios de arrendamiento, seguros y préstamos con garantía hipotecaria basados en los ingresos futuros de datos para dispositivos de hardware dentro de los nodos de la comunidad de la red DePIN.
  • 🔒 Mercado de Datos Privados Verificables: Utilizar la tecnología ZKP/FHE para crear un mercado donde los contribuyentes de datos puedan autorizar de forma segura datos para el entrenamiento de modelos de IA mientras protegen su privacidad (por ejemplo, ocultando campos clave) y recibir una parte de los ingresos después de la finalización.
  • 🤖 Herramientas de Operación AI-DAO: Proporcionar a los creadores y comunidades un conjunto de DAO de "inicio con un clic + gestión de tesorería con IA", con llamadas a modelos incorporadas, resumen de propuestas, advertencias de riesgo y funciones de gestión de fondos.

Ejercicio​

Intente publicar un flujo de datos simulado de un sensor de temperatura en la testnet "Realms" de IoTeX utilizando sus herramientas de desarrollador. Observe y comprenda cómo este flujo de datos es capturado por el protocolo y puede ser incluido en futuros pools de distribución de recompensas de entrenamiento de modelos (Referencia: cointelegraph.com).

Lectura Adicional​

  • IA en Cripto: La Guía Definitiva 2025 — Un informe de panorama de la industria de OurCryptoTalk.
  • La IA en Cadena está Transformando Blockchain — Informe en profundidad de Coincub sobre aplicaciones de IA en cadena.
  • DePIN: Una Guía Completa de Redes de Infraestructura Física Descentralizada — Interpretación tipo white paper de DePIN por Debut Infotech.
  • Guía de la SEC 2025 sobre Tokens de IA — Análisis profundo de Cointelegraph sobre las últimas directrices regulatorias.
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