Perspectiva de la IA descentralizada para 2026: Por qué la cadena de bloques es la solución esencial para la IA

Artículo escrito por Pink Brains

Compilado por AididiaoJP, Foresight News

La existencia de la IA descentralizada se debe a las limitaciones estructurales de la IA centralizada, las cuales no pueden resolverse con capital ni código:

• Los recursos de cálculo son escasos y costosos
• Concentración excesiva del control
• La salida del modelo no es verificable
• Obtener datos de entrenamiento se vuelve cada vez más difícil

Los recursos de cálculo son escasos y costosos

La infraestructura de GPU se espera que crezca de 10 mil millones de dólares en 2025 a 77 mil millones de dólares en 2035. Las GPU para centros de datos han estado agotadas durante varios meses consecutivos. El mercado de cómputo descentralizado se espera que crezca de 9 mil millones de dólares en 2024 a 22 mil millones de dólares en 2035 (datos de Research and Markets). Este número solo tiene sentido si crees que la escasez es estructural y no cíclica, y creemos que efectivamente es estructural.

Concentración excesiva del control

ChatGPT, Gemini, Grok y Claude son poseídos y operados por unas pocas empresas privadas. La política actual de IA asume que solo unas pocas entidades con capacidad para concentrar enormes recursos de cómputo pueden entrenar sistemas potentes. Una vez que se rompa este supuesto, el panorama de quién puede construir inteligencia de vanguardia cambiará por completo.

El resultado no se puede verificar

Cuando el modelo toma decisiones, el usuario no puede verificar si se ejecutó el modelo correcto, si los cálculos se realizaron correctamente o si se filtraron datos sensibles. Esto puede ser tolerable en un chatbot, pero es completamente inaceptable cuando la IA maneja préstamos, atención médica o agentes autónomos que operan billeteras en tiempo real.

Obtener datos de entrenamiento se vuelve cada vez más difícil debido a las preocupaciones de privacidad y la regulación.

Un rastreador centralizado ubicado en una sola región de AWS será rápidamente limitado por velocidad, bloqueado geográficamente o alimentado con caché envenenada. Como mencionó a16z en su perspectiva de 2026, la privacidad se está convirtiendo en "la fortificación más importante en el ámbito de la criptografía".

AI necesita blockchain para hacer que la inteligencia sea abierta, verificable y económicamente accesible.

• Capa de aplicaciones y servicios: Los agentes de IA pueden hacer muchas cosas, pero en el ámbito criptográfico, los dos casos de uso dominantes actualmente son la finanza agente (Agentic Finance) y los pagos agentes (Agentic Payments).
• Capa de middleware: organizaciones conectadas — desde el marco para construir e identificar agentes, el mercado de agentes, hasta la capa de coordinación
• Capa de infraestructura: Recursos fundamentales de la IA: privacidad y verificación, cómputo, inferencia, entrenamiento, datos y almacenamiento

AgentFi convierte indicaciones en lenguaje natural en acciones en la cadena.

El agente ARMA de @gizatechxyz ha gestionado más de 46 mil millones de dólares en volumen de operaciones de agentes en mercados de préstamo seleccionados, ejecutándose bloque por bloque y de forma no custodiada en el marco AVS de EigenLayer.

@Infinit_Labs opera un clúster de más de 20 agentes profesionales que convierten intenciones como «ganar 1000 dólares al mes con 1 BTC» en estrategias de un solo clic en Ethereum, Solana y Base.

@coinvestai de Liquid ejecutará operaciones en tiempo real directamente dentro de ChatGPT y Claude, permitiendo operar en más de 500 mercados mediante el Model Context Protocol.

@minara integró Hyperliquid y recientemente se unió a Lighter. Funciona con el modelo DMind y más de 50 integraciones para ejecutar un ciclo de trading completo de «análisis → decisión → ejecución».

@Cod3xOrg: Una red compuesta por agentes de IA ligeros que convierten intenciones en transacciones en cadena que se construyen y ejecutan.

@Zyfai_: Un agente DeFAI autogestionado que automatiza y optimiza la generación de rendimientos, reequilibrando continuamente el capital entre protocolos para perseguir el APY ajustado al riesgo, sin intervención humana.

En el ámbito de los mercados predictivos, @SynthdataCo es una subred de Bittensor que opera una red inteligente descentralizada para finanzas predictivas. Los mineros compiten por modelar la incertidumbre de precios a corto plazo. Ya está proporcionando datos en tiempo real para productos como Mode AI Quant de Kalshi.

As the internet became the communication layer for the digital economy, blockchain and stablecoins are becoming the settlement layer for proxy payments.

Hasta mayo de 2026, x402 ha procesado más de 173 millones de transacciones en Base y Solana; los miembros de la fundación x402 incluyen a Google, Visa, AWS, Circle, Anthropic, Stripe y Cloudflare. Stripe lo ha estado utilizando desde febrero de 2026; AWS lanzó AgentCore Payments nativo.

La actividad de compradores y vendedores está aumentando, y la mayoría de las transacciones están relacionadas con el uso real bajo modelo de pago por uso: llamadas a API, servicios de inferencia de IA, agentes comerciales y cargas de trabajo similares. El ciclo inicial de hype se ha enfriado, pero la adopción subyacente está comenzando a alcanzarlo.

Al mismo tiempo, el Machine Payments Protocol de Stripe y Tempo está surgiendo como una segunda vía, registrando más de 411.900 transacciones y 9.600 compradores desde su lanzamiento.

Estas redes juntas indican que el comercio máquina a máquina está evolucionando hacia un ámbito más amplio, donde los agentes de software pueden operar de forma autónoma a velocidad de máquina.

A medida que aumenta el número de agentes, el problema central se convierte en la coordinación: cómo los agentes se descubren mutuamente, se autentican y realizan transacciones sin intervención humana.

La brecha de confianza aquí es el cuello de botella. Se estima que el tamaño del mercado de agentes comerciales alcanzará de 1.5 billones a 5 billones de dólares para 2030, pero su adopción se ve limitada por un punto: la mayoría de los usuarios están dispuestos a permitir que la IA realice investigaciones, pero muy pocos están dispuestos a permitir que la IA realice compras reales.

Hoy en día, el sistema aún depende de las claves API, y casi ningún sistema considera al proxy como una entidad con identidad.

@GoKiteAI está construyendo una L1 especializada que integra identidad y pagos como primitivas nativas. ERC-8004 es un estándar de Ethereum que proporciona identidad y reputación en cadena portátiles para agentes, que pueden seguirse entre cadenas.

En el mercado, @virtuals_io es el sistema operativo para la economía de agentes en Base. Para junio de 2026, ha procesado más de 2.38 millones de tareas de agentes, generando cerca de 480 millones de dólares en "PBI de agentes".

Pero la joya de esta capa es Bittensor. Es una red compuesta por subredes profesionales, cada una un microeconomía donde los mineros ejecutan modelos de IA y los validadores califican las salidas; la emisión de TAO fluye hacia quienes generan el trabajo más útil. Hay tres mecanismos que lo hacen económicamente serio:

• El halving de diciembre de 2025 reducirá la emisión diaria de TAO de 7200 a 3600, correspondiente a un suministro máximo de 21 millones.
• dTAO se actualiza para proporcionar su propio token Alpha y pool AMM para cada subred: la emisión la determina el mercado.
• Taoflow se actualizará (lanzamiento en noviembre de 2025) y asignará emisiones exclusivamente según el flujo neto de stake. Una subred que desstakea más de lo que stakea puede caer a cero. Está diseñado de forma darwiniana.

La red ha superado 128 subredes activas, y las 3 principales subredes de cómputo han logrado un ARR combinado de 20 millones de dólares en los tres meses posteriores a la monetización. El darwinismo es el producto.

Otros proyectos se centran en crear blockchains de IA dedicadas o en proporcionar las herramientas, marcos e incentivos necesarios para respaldar ecosistemas de IA propiedad de la comunidad.

@NEARProtocol: Una capa de coordinación intangible que combina liquidación, identidad, privacidad, TEE, MPC y protección de PII para agentes autónomos.

@base——La base principal de la «economía de agentes». Base MCP permite que herramientas de IA como Claude, ChatGPT y Cursor realicen acciones en cadena a través de prompts en plataformas como Uniswap, Morpho y Avantis: intercambios, transferencias e interacciones DeFi.

@SentientAGI: Su ecosistema GRID conecta agentes, modelos, datos y cómputo, redirigiendo consultas a participantes especializados para obtener los mejores resultados.

@gensynai: Ejecución de ML verificable, coordinación de hardware distribuido para entrenamiento e inferencia, asegurando la confiabilidad del trabajo, red de coordinación $AI.

@SaharaAI conecta datos, modelos, agentes y recompensas en un ecosistema nativo de IA.

La infraestructura es el esqueleto de la IA: los primitivos originales de cálculo, inferencia, entrenamiento, datos y privacidad sobre los que depende todo lo superior. Es la capa más intensiva en capital de la pila de IA descentralizada.

Cómputo descentralizado

@akashnet opera un mercado de subastas inversas donde los proveedores compiten por ganar tu carga de trabajo. En el Q1 de 2026, los nuevos contratos aumentaron un 27 %, alcanzando más de 43 500, en su tercer trimestre consecutivo de crecimiento. Su servicio de inferencia AkashML procesó casi 120 mil millones de tokens en abril, con precios un 60-85 % más bajos que los de la nube principal.

@rendernetwork publica un aumento del 428% en el uso interanual.

@ionet ha agregado más de 130.000 GPU de más de 130 países en Solana.

@AethirCloud es uno de los pocos con ingresos reales: informó aproximadamente 166 millones de dólares en ARR (Q3 2025) y entregó más de 1.5 mil millones de horas de cómputo.

Distributed and verifiable reasoning

La inferencia representa más del 70% del costo operativo de la IA; Goldman Sachs espera que la IA agente impulse un crecimiento de 24 veces en el consumo de tokens hasta 2030: 120 billones de tokens mensuales.

La respuesta descentralizada consiste en hacer que el razonamiento sea barato, privado y verificable.

@AskVenice ha proporcionado más de 50 mil millones de tokens diariamente a más de 2 millones de usuarios mediante modelos privados y sin censura, y su ventaja competitiva es el modelo.

@OpenGradient ha procesado más de 2 millones de inferencias verificables y generado 500 000+ pruebas zkML.

@chutes_ai: Los desarrolladores pueden implementar y escalar modelos de IA mediante una API sencilla, respaldados por mineros de GPU, con costos hasta un 85 % más bajos que AWS. Los ingresos de la plataforma se convierten en demanda de tokens mediante un mecanismo de stake automático.

@dphnAI — Red descentralizada de inferencia de IA. Destacamos que Dolphin desarrolló el modelo sin censura utilizado por Venice AI y destina el 100% de los ingresos de la red a la recompra de tokens.

Entrenamiento descentralizado

El entrenamiento es el problema más difícil y el de mayor impacto: determina si los modelos de vanguardia deben construirse internamente en los laboratorios de tres o cuatro empresas.

INTELLECT-1 de @PrimeIntellect (10 mil millones de parámetros) es el primer entrenamiento distribuido global; INTELLECT-2 (32 mil millones de parámetros) es la primera ejecución distribuida de RL.

@tplr_ai entrenó con éxito Covenant-72B en más de 70 nodos distribuidos, procesando aproximadamente 1.1 billones de tokens y reduciendo los costos de comunicación en 146 veces.

@NousResearch: Su red Psyche logra entrenamiento distribuido tolerante a fallos, y Hermes 4.3 se convierte en el primer modelo Hermes entrenado en infraestructura descentralizada en lugar de clústeres centralizados.

La subred IOTA (SN9) de @MacrocosmosAI realiza la preentrenación descentralizada de LLM y el entrenamiento "en casa", mientras que su subred Data Universe (SN13) gestiona la capa de datos. Los algoritmos de baja comunicación de la serie DiLoCo permiten que GPUs distribuidos globalmente colaboren sin necesidad de redes internas de alta velocidad en centros de datos.

Disponibilidad y almacenamiento descentralizados de datos

A medida que la escala de las cargas de trabajo de IA crece, ambos se están convirtiendo en cuellos de botella. Los modelos de vanguardia consumen cantidades masivas de datos frescos, y la demanda de almacenamiento ha aumentado hasta el punto de que los principales proveedores de discos duros informan que su capacidad se ha agotado varios años antes de lo previsto.

La economía es muy atractiva. El almacenamiento descentralizado puede ser un 60-80% más barato que los proveedores de nube tradicionales; redes como @Filecoin ofrecen precios de almacenamiento por debajo de 1 dólar por TB al mes, mientras que las alternativas centralizadas rondan los 30 dólares.

@grass paga a 2,5 millones de nodos de 190 países por su ancho de banda inactivo, permitiendo que los laboratorios de IA rastreen la web en tiempo real.

@WalrusProtocol es un rápido aspirante construido por @Mysten_Labs para almacenamiento descentralizado y disponibilidad de datos: utiliza códigos de eliminación bidimensionales para almacenar eficientemente grandes «blobs» y se está posicionando cada vez más como una capa de memoria persistente para agentes de IA.

@eigencloud: Una plataforma de nube verificable construida sobre disponibilidad de datos, cálculo verificable y resolución de disputas. Garantizada por ETH rehipotecado, su principio es permitir que los agentes de IA operen con garantías criptográficas, haciendo que sus acciones sean probables, auditables y ejecutables.

@vana——una EVM L1 donde los Data DAOs y los Data Liquidity Pools convierten los datos personales en activos tokenizables y negociables.

@reppo y @oroagents construyen conjuntos de datos de alta calidad y confiables para el entrenamiento de IA mediante competencias de incentivos.

Privacidad y capa de verificación

Los usuarios de IA comunes no pueden verificar si el modelo procesó sus datos de forma privada, si ejecutó correctamente los cálculos o si incluso utilizó el modelo afirmado.

En 2026, la privacidad y la verificación se están convirtiendo en prerequisitos de la IA, no en funciones adicionales.

@nillion — «Computadora ciega», que realiza cálculos sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos, utilizando MPC y su propio Nil Message Compute. Los casos de uso incluyen inferencia de IA privada, bases de datos cifradas y RAG privado (permitir que la IA consulte bases de datos de conocimiento propietarias sin revelarlas).

@Arcium: Red de cómputo confidencial descentralizada en Solana. Casos de uso incluyen Umbra (transferencias enmascaradas / ingresos privados) y entrenamiento confidencial de IA en conjuntos de datos sensibles.

@OasisProtocol: L1 con enfoque en privacidad, que utiliza ROFL (Runtime Offchain Logic), un marco basado en TEE para ejecutar cálculos fuera de la cadena verificables y protegidos en privacidad: agentes de IA, entrenamiento de modelos u oráculos.

@octra: L1 con enfoque en la privacidad que admite nativamente FHE, utilizando el esquema propietario HFHE (Hypergraph FHE), diseñado para cálculos criptográficos paralelos y alto rendimiento.

@eigencloud: Verificación para participantes pesados, construida sobre la seguridad de reestaking de EigenLayer. EigenAI (inferencia de LLM verificable es una API compatible con OpenAI para modelos de código abierto, donde las indicaciones y respuestas pueden demostrarse que no han sido alteradas) y EigenCompute (ejecución fuera de cadena verificable para lógica de agentes).

@PhalaNetwork. Las GPU en la nube son potentes pero no privadas; Phala hace que las cargas de trabajo sean verificables, incluso ocultas para Phala misma. Los GPU TEE en Phala Cloud permiten implementar modelos de código abierto en hardware, ofreciendo una API compatible con OpenAI, donde cada inferencia cuenta con una prueba criptográfica.

La demanda de IA crece más rápido de lo que lo hace la infraestructura, y los agentes de IA están convirtiéndose en el motor principal de crecimiento: los rieles on-chain ya están listos.

La computación se está transformando en una clase de activos, y los mercados en cadena están convirtiéndose en su capa financiera. Los participantes institucionales están pasando de experimentos a inversiones en infraestructura.

La tokenonomía está convirtiéndose en una ventaja estructural para la IA descentralizada en la coordinación de capital, cómputo y datos. Las oportunidades están extendiéndose desde la IA hacia robots, máquinas autónomas y IA física.

La IA descentralizada está creciendo en las principales capas de infraestructura, middleware y aplicaciones, reflejada en los ingresos por cómputo, la economía de agentes en expansión y el entrenamiento distribuido a gran escala.

Pero este campo aún se encuentra en etapas tempranas. Los ingresos a menudo van detrás de los incentivos de tokens, y la adopción sigue siendo desigual; aunque la inversión general en IA ha aumentado enormemente, la IA descentralizada aún representa solo una pequeña parte de la inversión de riesgo. Las redes impulsadas por tokens pueden ser una ventaja poderosa, pero solo si el diseño de captura de valor es correcto.

A pesar de ello, el surgimiento de proyectos como Bittensor, NEAR, Virtuals, Base y Venice indica que la IA descentralizada está evolucionando desde una narrativa especulativa hacia un nuevo modelo de coordinación de cómputo, datos, capital e inteligencia.