Autor:a16z crypto
Compilado por: Felix, PANews
1. Mercado con un tamaño de mercado más grande, una cobertura más amplia y un mayor nivel de inteligencia.
—Andy Hall, asesor de investigación de a16z en criptomonedas, profesor de ciencia política y economía en Stanford University
Los mercados de predicción ya se han convertido en algo común, y para 2026, su tamaño, alcance e inteligencia solo aumentarán con su fusión con las criptomonedas y la inteligencia artificial, lo que a su vez plantea nuevos y desafíos importantes para los creadores.
En primer lugar, este año veremos más contratos en el mercado. Esto significará no solo poder obtener cuotas en tiempo real sobre elecciones importantes o eventos geopolíticos, sino también sobre resultados de diversos niveles de detalle y sobre eventos complejos y entrelazados. A medida que estos nuevos contratos vayan revelando más información y se integren en las noticias (algo que ya está sucediendo), provocarán importantes cuestiones sociales, como por ejemplo, cómo equilibrar el valor de esta información, y cómo diseñarlos mejor para que sean más transparentes, auditable y otros aspectos similares. Y es aquí donde la criptomoneda puede cumplir precisamente este propósito.
Para manejar un gran número de contratos, se necesitan nuevos métodos para alcanzar un consenso y resolver problemas dentro de los contratos. Aunque es importante que las plataformas centralizadas determinen si un evento realmente ocurrió (cómo verificarlo), casos controvertidos como el "incidente del traje de Zelensky" y el mercado electoral de Venezuela destacan sus limitaciones. Para abordar estas situaciones extremas y ayudar a que los mercados de predicción se expandan hacia aplicaciones más prácticas, nuevos sistemas de gobierno descentralizado y oráculos basados en modelos de lenguaje grande (LLM) pueden ayudar a determinar la verdad en resultados controvertidos.
La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para los oráculos más allá de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Por ejemplo, agentes de IA que operan en estas plataformas pueden buscar señales globales, ayudando a obtener ventajas en operaciones a corto plazo, lo que revela nuevas formas de entender el mundo y predecir eventos futuros. Además de actuar como analistas políticos complejos cuyas opiniones se pueden consultar, al investigar las estrategias emergentes de estos agentes, también pueden revelar información nueva sobre los factores fundamentales que subyacen a eventos sociales complejos.
¿Reemplazarán los mercados de predicción a las encuestas de opinión? No; en cambio, harán que las encuestas sean mejores (y la información de las encuestas puede fluir hacia los mercados de predicción). Como politólogo, lo más emocionante es cómo los mercados de predicción podrían operar de manera complementaria con un sistema de encuestas de opinión rico y dinámico, pero también dependerán de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial, que puede mejorar la experiencia de las encuestas, y de la criptografía, que puede ofrecer nuevas formas de demostrar que los encuestados no son robots sino personas reales.
2. Este año, la criptografía proporcionará una nueva herramienta fundamental para industrias más allá de la cadena de bloques.
—Justin Thaler, miembro del equipo de investigación de a16z Crypto, y profesor asociado de ciencias de la computación en la Universidad de Georgetown
Durante años, los SNARKs (pruebas criptográficas que permiten verificar cálculos sin necesidad de reejecutarlos) se han utilizado principalmente en el ámbito de las cadenas de bloques. Su costo es demasiado elevado: demostrar un cálculo puede requerir un esfuerzo 1 millón de veces mayor que simplemente ejecutar el cálculo directamente. Puede valer la pena cuando el costo se reparte entre miles de verificadores, pero en otros casos no es práctico.
Pero esta situación está a punto de cambiar. Este año, el coste de los demostradores de zkVM bajará a unas 10 000 veces, con un uso de memoria de solo cientos de megabytes: lo suficientemente rápido como para ejecutarse en un teléfono inteligente y a un coste tan bajo que podrá ejecutarse en cualquier lugar.
10,000 veces podría ser un número mágico, y una de las razones es que el rendimiento paralelo de las GPU de alta gama es aproximadamente 10,000 veces mayor que el de los CPUs de una computadora portátil. Para finales de 2026, una sola GPU será capaz de generar pruebas en tiempo real de lo que ejecuta un CPU.
Esto hará posible una visión presentada en artículos de investigación anteriores: computación en la nube verificable. Si ya está ejecutando cargas de trabajo de CPU en la nube—porque sus cálculos no son lo suficientemente intensivos como para usar GPU, o bien porque carece de conocimientos o por razones históricas—, podrá obtener pruebas criptográficas de corrección al costo razonable. El probador está optimizado para GPU; su código no necesita estar optimizado.
3. Presenciar el auge de los "medios de garantía"
—Robert Hackett, equipo editorial de a16z Cryptocurrency
El modelo tradicional de medios de comunicación (y su presunta objetividad) lleva tiempo mostrando grietas. Internet ha dotado a cada persona del derecho a expresarse, y cada vez más operadores, profesionales y creadores comienzan a dialogar directamente con el público. Sus opiniones reflejan sus intereses en el mundo real, y sorprendentemente, el público a menudo no las menosprecia por sus intereses, sino que las respeta precisamente por esas relaciones.
El cambio más reciente no es el auge de las redes sociales, sino la aparición de herramientas de cifrado que permiten a las personas hacer promesas públicamente verificables. A medida que la inteligencia artificial ha hecho que la generación de contenido ilimitado sea barato y fácil (permitiendo afirmar cualquier cosa, ya sea que las opiniones o identidades sean reales o ficticias), depender únicamente de las opiniones de la multitud (o de robots) ya no resulta suficiente. Los activos tokenizados, los mecanismos de bloqueo programables, los mercados de predicción y los registros en cadena ofrecen una base más sólida para la confianza: los comentaristas pueden expresar opiniones y demostrar que actúan de manera coherente. Los anfitriones de podcasts pueden bloquear tokens para demostrar que no están especulando con el entusiasmo o realizando estrategias de "enganche y salida". Los analistas pueden vincular sus predicciones a mercados con liquidación pública, creando así un historial de desempeño auditable.
Esta es la idea básica de lo que se denomina "medios de comunicación con garantía": una forma de medios que no solo reconoce la importancia de los intereses compartidos, sino que también ofrece pruebas concretas al respecto. En este modelo, la reputación no proviene de la "reputación popular" ni de afirmaciones sin fundamento; en su lugar, surge de la capacidad de hacer promesas transparentes y verificables respaldadas por una garantía. Los "medios con garantía" no sustituirán a otras formas de medios, sino que servirán como un complemento a los medios existentes. Ofrecen una nueva señal: no solo "confía en mí, soy imparcial", sino "este es el riesgo que estoy dispuesto a asumir, y puedes verificar si lo que digo es cierto".