La narrativa de privacidad con IA gana impulso mientras OpenClaw promueve Venice

Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Author | DingDang (@XiaMiPP)

El proyecto de moda OpenClaw comienza a respaldar la IA privada, y los "inversores desesperados del mundo cripto" parecen haber encontrado nuevamente una nueva dirección de especulación.

Precisamente en este contexto narrativo, una serie de proyectos relacionados con la computación privada y la infraestructura de AI Agent han comenzado a recuperar atención en el mercado. Odaily Planet Daily identificó que, durante este aumento en las discusiones, varios proyectos ya se han convertido en posibles beneficiarios.

Venice es una plataforma de generación de IA enfocada en la ausencia de censura y la privacidad, posicionada como la versión descentralizada de ChatGPT. El punto de partida de la especulación en torno a la IA privada comenzó con Venice, ya que OpenClaw destacó previamente a Venice en su documentación oficial, pero lo eliminó rápidamente dentro de las 24 horas. Aunque la recomendación pudo ser eliminada, esta acción llamó la atención de más personas hacia Venice y sus características centradas en la privacidad.

A diferencia de la mayoría de los proyectos de IA, la narrativa central de Venice no es la capacidad del modelo de IA, sino la privacidad misma. En un contexto en el que las plataformas de IA dominantes están fortaleciendo progresivamente la censura de contenido y las controversias sobre filtraciones de datos y entrenamiento de modelos siguen acumulándose, esta posición de producto “no registrar, no censurar” coincide exactamente con los valores más sensibles de la comunidad cripto.

En la era en que la ola de los AI Agent se está intensificando rápidamente, Venice恰好抓住 de esta "ventaja temporal". Más aún, el equipo de Venice está activamente reduciendo la oferta de tokens VVV para disminuir la inflación. El aumento de la demanda combinado con la reducción de la oferta refuerza aún más las expectativas de retroalimentación positiva para el token VVV.

Lee la referencia:《OpenClaw respalda a Venice.ai, la token VVV aumenta más del 500% en enero》

Near Protocol, un proyecto de cadena pública de larga data conocido por su alto rendimiento, también está llevando a cabo esfuerzos activos para reactivarse ante el impacto de la ola de IA. Ya no solo persigue el TPS y los bajos costos de gas como una "L1 tradicional", sino que gradualmente está desplazando su narrativa hacia la capa de ejecución y la infraestructura de liquidación en la era de los Agentes de IA, buscando una nueva narrativa de crecimiento en este nuevo ciclo tecnológico.

Desde 2025, se ha impulsado en gran medida el sistema NEAR Intents, que permite a los usuarios o agentes de IA expresar simplemente el "resultado final deseado", mientras que el sistema automatiza automáticamente operaciones complejas a través de más de 35 cadenas, sin necesidad de puente manual, cambio de billetera o gestión de enrutamiento.

On February 25, 2026, NEAR officially upgraded its intent system with the launch of Confidential Intents. This version introduces privacy-preserving computation capabilities to the original intent execution framework, leveraging Near’s privacy sharding mechanism combined with Trusted Execution Environments (TEE) to conceal critical details during cross-chain transactions, such as swap paths, transaction sizes, or specific strategies. However, it does not enforce privacy for all transactions like Zcash or Monero; instead, it adds an optional layer of privacy protection to intent execution. Its primary goal is not to anonymize transactions, but to prevent on-chain arbitrage behaviors such as MEV, front-running, and sandwich attacks, making transaction execution more secure.

Los agentes de IA futuros podrían convertirse en los principales "usuarios" de la blockchain, poseyendo activos de forma autónoma, realizando transacciones entre cadenas, ejecutando estrategias e incluso coordinándose entre sí. Bajo este escenario, la blockchain no solo necesitará manejar transacciones de alta frecuencia, sino también proporcionar capacidades como ejecución verificable, cálculo privado y coordinación entre cadenas.

La disposición actual de Near gira en torno a esta visión. Busca construir una red abierta que pueda respaldar a agentes de IA que ejecuten tareas complejas de forma automática, al tiempo que garantiza la verificabilidad y la seguridad del proceso. En el contexto de la ola continua de IA, esta transformación puede verse como un intento activo de abrazar una nueva narrativa, o como una reinvención de una cadena pública establecida en un nuevo ciclo.

El objetivo principal de Sahara AI es construir un ecosistema de IA descentralizado, transparente y seguro, que haga más justo y confiable el proceso de desarrollo, entrenamiento, implementación y comercialización de la IA. El proyecto se compromete a abordar problemas actuales en la industria de la IA, como la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y la falta de claridad en la propiedad de los modelos.

El auge de los AI Agent está generando un nuevo problema: ¿a quién pertenecen los datos, modelos y capacidades que utilizan estos Agentes? En la estructura actual de la industria de la IA, esta pregunta no se ha resuelto adecuadamente. Los datos necesarios para entrenar modelos suelen provenir de numerosos contribuyentes dispersos, pero los beneficios finales se concentran fuertemente en pocas empresas de IA; los desarrolladores de modelos, aunque posean capacidad técnica, a menudo solo pueden depender del ecosistema de la plataforma; y a medida que los AI Agentes comienzan a invocar modelos, datos y herramientas de forma autónoma, toda la cadena de valor se vuelve aún más compleja. Sin un mecanismo claro de atribución de derechos y reparto de beneficios, la economía de la IA futura probablemente repetirá el camino del Web2: los datos pertenecen a los usuarios, pero el valor es apropiado por las plataformas.

Sahara AI busca establecer nuevas reglas en este ámbito. Su sistema de seguridad ClawGuard proporciona barreras de seguridad verificables para agentes de IA, asegurando que operen dentro de reglas preestablecidas, mientras que la plataforma de servicios de datos (DSP) permite a los usuarios obtener incentivos en tokens al etiquetar y contribuir con datos para el entrenamiento de IA, formando así progresivamente un mercado de datos descentralizado. Bajo este mecanismo, los contribuyentes de datos no solo participan en el proceso de entrenamiento de modelos de IA, sino que también reciben ingresos continuos cuando sus datos son utilizados, y la plataforma garantiza la calidad de los datos y la protección de la privacidad mediante mecanismos en cadena.

Phala Network es una plataforma de contratos inteligentes privados construida sobre Substrate, diseñada para proporcionar servicios de cálculo con privacidad verificable para aplicaciones Web3. Para entender por qué Phala se beneficiará de la ola de AI Agent, primero se debe responder a una pregunta más básica: ¿qué infraestructura requiere el funcionamiento de los AI Agent?

Si se desglosa el ecosistema actual de Agentes, su pila tecnológica se puede dividir aproximadamente en varios niveles. El nivel más alto es la capa de modelos, es decir, diversos modelos de lenguaje grandes o modelos de inferencia, como OpenAI, Claude y una serie de modelos de código abierto; por debajo se encuentra la capa de marcos de Agentes, que incluye herramientas como LangChain, AutoGPT y OpenClaw, encargadas de organizar tareas, programar modelos y llamar a herramientas externas; más abajo está la capa de entorno de ejecución, que es el lugar donde los Agentes ejecutan código, llaman a API y realizan tareas automatizadas; además, existe una capa de pago e identidad, encargada de gestionar pagos entre Agentes, sistemas de identidad y reputación; y en el nivel más bajo se encuentra la capa de poder de cómputo y privacidad, encargada de garantizar que el proceso de cómputo sea confiable y que los datos permanezcan seguros y no se divulguen.

Desde esta estructura, Phala se encuentra precisamente en la intersección entre la capa de entorno de ejecución y la capa de privacidad de poder de cómputo. Su tecnología central —una red de cómputo confidencial basada en TEE (entorno de ejecución confiable)— permite que los Agentes de IA ejecuten programas de forma segura fuera de la cadena, garantizando al mismo tiempo que el proceso de cómputo sea verificable y que los datos no sean observados por entidades externas. Esto es especialmente crucial en la economía de Agentes.

En cuanto a la implementación práctica en ecosistemas, Phala ya ha comenzado a integrarse con proyectos de AI Agent. Por ejemplo, Phala colaboró con ai16z para construir un componente TEE para su marco multi-agente Eliza, integrando directamente la tecnología de ejecución confiable en el entorno de ejecución de los Agentes; al mismo tiempo, algunos proyectos de emisión de tokens de AI Agent (como aiPool) también han adoptado la tecnología TEE de Phala para gestionar claves privadas y activos en cadena.

En el futuro, a medida que los AI Agent evolucionen de ser “herramientas de chat” a entidades digitales capaces de poseer fondos, ejecutar operaciones e incluso gestionar protocolos, el entorno de ejecución seguro se convertirá gradualmente en una capa de infraestructura esencial para todo el ecosistema de Agentes, y Phala está tratando de ocupar este lugar.

Al repasar estos proyectos, un hallazgo interesante es que estos tokens realmente comenzaron a subir antes de estos dos eventos de recomendación. Es decir, antes de que Venice pusiera el enfoque en “IA privada”, ya había cierto capital en el mercado que había notado esta dirección, simplemente faltaba un desencadenante narrativo lo suficientemente claro. El evento de recomendación de OpenClaw fue solo una chispa que encendió la atención.

De hecho, tanto a16z como Delphi Digital incluyeron la privacidad y la IA como áreas clave de enfoque para 2026 en sus informes anuales de investigación y inversión de 2025. Sin embargo, cuando estos juicios macroeconómicos se traducen realmente en el mercado, a menudo se necesita un evento específico para generar consenso. Y a principios de 2026, la privacidad y la IA llegaron a nuestro frente como un conjunto combinado.

Todavía se necesita tiempo para determinar si esto se convertirá en la próxima tendencia a largo plazo o simplemente en otra炒作 temática breve.