AI de gran ambición estilo LEGO, que hace que los algoritmos sean combinables

Las tendencias del mercado cambian, y varios sectores vuelven a activarse.

Además del ecosistema de Bitcoin bajo los focos, la pista de IA, que ha sido un tema candente durante todo este año, sigue siendo un escenario donde proliferan las monedas especulativas.

Aparte de los tokens que han sido muy promocionados como FET, RNDR y OCEAN, en el último mes un token llamado TAO ha subido 3 veces, y el proyecto detrás, Bittensor, ha sido poco analizado en profundidad en el mercado hispanohablante.

Por otro lado, el ritmo en el otro lado del mundo es mucho más rápido que el nuestro.

El aumento explosivo del precio ha hecho que los inversores con olfato detecten una oportunidad. El jueves, un anuncio en la comunidad de Bittensor informó que los VC de criptomonedas reconocidos Pantera y Collab Currency ya son poseedores de TAO y que brindarán más apoyo al desarrollo ecológico del proyecto.

Los VC son expertos en captar la evolución de las tendencias y en impulsar su desarrollo.

¿Qué hace que TAO, que ha sido tan popular y cuyo precio se ha disparado rápidamente, tenga algo tan destacado? ¿Qué diferencias notables en narrativa, producto y economía de tokens tiene respecto a los proyectos principales en la pista de IA?

En este contenido, profundizaremos en Bittensor, analizando su contexto en la pista, objetivos del proyecto, componentes tecnológicos, valoración del token, y más, para ofrecer una referencia en sus juicios y decisiones.

Pero primero, entendamos la lógica de inversión en Crypto + IA Cualquier subida de un token tiene un respaldo lógico de inversión y una narrativa sectorial mayor. Antes de estudiar TAO, conviene echar un vistazo a la situación general de la industria de IA.

El auge de IA en medio de una burbuja de bonos Los tokens con concepto de IA están muy en boga, pero en realidad, la ausencia de criptomonedas no afecta la popularidad independiente de la IA.

Datos de CB Insights muestran que en 2023, el interés del mercado en IA generativa creció notablemente, con una financiación total en empresas y proyectos relacionados con IA que se disparó a 140 mil millones de dólares; el año pasado, ese número era solo de 25 mil millones.

Fuente de la imagen: CB INSIGHTS

Por tanto, ya sea TAO, RNDR o FET, las fuerzas impulsoras profundas no son tan simples como un ChatGPT o Nvidia en la superficie.

Arthur Hayes, una figura influyente en la industria, en su blog reciente, mostró una posible o en curso situación: una ola de fondos colectivos en IA impulsada por la burbuja de bonos.

Según estimaciones, en los próximos 3 años, las principales economías, lideradas por EE. UU., deberán extender y emitir deuda gubernamental por un total que alcanzará los 33.58 billones de dólares debido a déficits fiscales.

El gobierno emite bonos y promete pagar intereses y principal al vencimiento. Si los intereses son altos, eso significa que la mayor parte del dinero se destina a comprar bonos del Estado, absorbiendo capital del sector privado (el sector público correspondiente), lo que inevitablemente reduce otras oportunidades de inversión y financiamiento en la sociedad, como que las empresas no puedan obtener fondos o que la bolsa esté en baja.

Por ello, Hayes opina que la Reserva Federal de EE. UU. seguramente imprimirá dinero para comprar su propia deuda, reduciendo el impacto en el sector privado; y esto, a su vez, podría llevar a un aumento significativo en la oferta monetaria mundial para 2026 (incluso más que durante COVID).

¿A dónde irá ese dinero adicional?

“Fluirá hacia nuevas tecnologías que prometen retornos locos en su madurez. Cada burbuja de liquidez legal tiene una forma nueva de tecnología para atraer inversores y capital”.

En los años 90 fue la burbuja de Internet, tras la crisis financiera del 2008 fue la publicidad en línea y las redes sociales; y ahora, le toca a IA.

Quizá esa sea una de las razones profundas por las que la IA generativa ha recibido tantas inversiones este año. La tecnología GPT es indiscutible, pero en una visión más amplia, solo es la joya más brillante en la corriente de capital, y la tendencia de inversión en IA ya se ha manifestado claramente.

Crypto + IA, división en narrativa El dinero ya está entrando, y la siguiente pregunta es: ¿en qué invertir? Vamos a profundizar en la lógica de inversión en Crypto + IA.

Es un tema recurrente: la IA, en esencia, es una forma avanzada de productividad, cuya rápida evolución depende de tres elementos clave: datos, algoritmos y potencia de cálculo; las criptomonedas y blockchain son más bien relaciones de producción, que mediante incentivos, coordinación y organización, fomentan cambios en estos tres elementos.

Los tokens que puedan potenciar estos tres elementos tienen potencial para captar interés.

Sin entrar en la viabilidad, en proyectos anteriores hemos visto principalmente dos narrativas: crypto + datos y crypto + potencia de cálculo:

• Crypto + datos: La IA necesita enormes volúmenes de datos para entrenar modelos. La blockchain puede incentivar a los proveedores de datos a contribuir, o usar almacenamiento descentralizado para democratizar y dispersar la capacitación de datos.

En esta narrativa, las criptomonedas beneficiadas pueden ser infraestructura de almacenamiento descentralizado, como Filecoin, que Arthur recomienda encarecidamente.

• Crypto + potencia de cálculo: La implementación de modelos de IA requiere gran capacidad computacional. Grandes empresas o algunos proveedores de recursos tienen esa capacidad, pero también se puede considerar el mercado de cola larga, donde recursos distribuidos (tarjetas gráficas/dispositivos personales) contribuyen con potencia, y reciben incentivos en criptomonedas.

En esta narrativa, las criptomonedas beneficiadas incluyen RNDR y otros proyectos que aportan potencia de cálculo.

En cuanto a algoritmos, hay otra lógica:

• Crypto + algoritmos: A diferencia de las dos anteriores, los algoritmos son un recurso intensivo y una tecnología que requiere innovación continua. Es difícil crear desde cero un mejor algoritmo solo con incentivos en criptomonedas; la contribución, coordinación y motivación en la creación de algoritmos no funciona igual.

(Nota: un modelo de IA es resultado del entrenamiento de algoritmos, y en realidad, algoritmos y modelos tienen una relación previa y posterior. Pero en esta explicación, para mayor claridad, se mezclan por simplicidad.)

Pero sí puedes incentivar la selección de mejores algoritmos existentes, evitando que todos usen la misma solución. Como los oráculos que fomentan la competencia para escoger mejores fuentes de datos.

Por ahora, no hay proyectos destacados en esta subdivisión, pero Bittensor es uno de ellos: no contribuye directamente con datos ni con potencia, sino que mediante blockchain y mecanismos de incentivos, coordina y selecciona diferentes algoritmos, creando un mercado de algoritmos (modelos) en IA con competencia libre y compartición de conocimientos.

Entendiendo Bittensor en un vistazo: IA como Lego, haciendo que los algoritmos sean combinables ¿Suena complicado?

Para facilitar la comprensión, podemos resumir Bittensor en una frase: no producimos algoritmos, solo transportamos los mejores algoritmos.

¿Y por qué transportar algoritmos? Basta con observar el estado actual del ecosistema de IA para entender el problema.

Los actores en la pista de IA actualmente tienen algoritmos y modelos aislados. Por competencia, no pueden aprender unos de otros para mejorar; esto implica que, desde la oferta de IA, la competencia es de suma cero: si una gana mercado, las otras desaparecen.

Fuente: Sitio oficial de Bittensor

Para los ganadores, esto no es problema.

Pero Bittensor cree que esto perjudica el avance general de la IA y la eficiencia en innovación de algoritmos. Los modelos aislados y los servicios de IA que solo eligen ganadores significan que, si alguien quiere desarrollar un nuevo modelo, probablemente tenga que empezar desde cero.

Supongamos que el modelo A domina en español, y el B en programación. Cuando un usuario necesita que la IA explique un código con comentarios en español, claramente la mejor opción sería combinar ambos algoritmos, pero actualmente no se puede.

Además, por la necesidad de permisos para integrar aplicaciones de terceros, las funciones limitadas también limitan el valor, y la colaboración en IA no se ha aprovechado plenamente.

Por eso, el objetivo principal de Bittensor es que diferentes algoritmos y modelos de IA puedan colaborar, aprender y combinarse, formando modelos más potentes y sirviendo mejor a desarrolladores y usuarios.

Este enfoque y fórmula los recordamos de hace unos años en el verano de DeFi: Lego financiero.

Componentes financieros como stablecoins, préstamos, minería de liquidez, son de código abierto y sin permisos, y los demandantes pueden combinarlos libremente, formando nuevos productos y servicios.

De manera similar, algoritmos de IA especializados en procesamiento de imágenes, texto o audio pueden combinarse para diferentes tareas, formando un “Lego de IA”.

Por tanto, para Bittensor, el proyecto en sí no realiza cálculos ni proporciona datos en la cadena para aprendizaje automático, sino que moviliza todos los modelos de IA fuera de la cadena, coordinándolos.

Teóricamente, usando la metáfora de construir con bloques de Lego de IA, Bittensor puede escalar sus funciones de IA más rápido y de forma más eficiente que modelos aislados.

Pero en la práctica, aún hay que ver si los proveedores de modelos aceptan, cómo hacer la expansión comercial y si será factible.

Basado en minería y incentivos, busca crear un “oráculo” de IA Lograr que diferentes IA colaboren entre sí es un objetivo ambicioso, pero ¿cómo hacerlo?

La respuesta de Bittensor es crear una red blockchain que funcione mediante minería y mecanismos de incentivos para coordinar y operar.

En su núcleo, usa un diseño de paralelismo de Polkadot (cadenas de aplicación), como si tuviera una cadena dedicada a la colaboración de modelos de IA, con su propio token $TAO para incentivos.

Para entender cómo funciona esta cadena, hay que responder al menos a estas 3 preguntas:

Primero, ¿qué roles hay en esta cadena?

Segundo, ¿qué hacen estos roles y cómo se relacionan?

Tercero, ¿qué comportamientos de estos roles son incentivados con el token?

Roles y funciones en la cadena:

Mineros: Se entienden como los proveedores de modelos y algoritmos de IA en todo el mundo. Alojan modelos y los ofrecen a la red de Bittensor; diferentes tipos de modelos forman subredes, por ejemplo, especializados en imágenes o sonidos.

Validador: Evaluador dentro de la red. Evalúa la calidad y efectividad de los modelos de IA, los clasifica según rendimiento en tareas específicas, ayudando a los usuarios a encontrar las mejores soluciones.

(Nota: actualmente, los validadores parecen ser principalmente instituciones del propio proyecto, lo que puede ser menos descentralizado. Pero con el tiempo, podrían incorporar otras organizaciones como validadores.)

Nombrador: Delegan tokens a validadores específicos para mostrar apoyo, o cambian de validadores. Es similar a hacer staking en DeFi, como en Lido, para obtener recompensas.

Usuario: La parte que finalmente usa los modelos de IA en Bittensor. Puede ser un individuo o desarrolladores que quieren integrar IA en sus aplicaciones.

Relaciones entre roles:

El usuario necesita mejores modelos de IA, los validadores filtran y seleccionan los mejores, los mineros aportan sus modelos, y los nominadores apoyan a diferentes validadores.

En resumen, es una cadena abierta de oferta y demanda de IA: alguien aporta modelos, otros evalúan, y todos usan los mejores resultados.

Fuente: ReveloIntel

La imagen anterior ilustra esto: el usuario expresa su necesidad, los validadores envían esa demanda a los mineros en la red; los mineros producen respuestas, los validadores evalúan la calidad, y finalmente se entregan los resultados al usuario.

¿De qué incentiva TAO?

Para los validadores: cuanto más precisos y consistentes sean en filtrar y evaluar IA, mayores serán sus recompensas. Para ser validadores, necesitan apostar cierta cantidad de TAO.

Para los mineros: ofrecen sus modelos en respuesta a demandas de usuarios y reciben TAO según su contribución.

Para los nominadores: delegan sus TAO en validadores, similar a staking líquido, y reciben recompensas.

Para los usuarios: pagan TAO para activar tareas, es decir, consumen.

En un escenario ideal, diferentes modelos de IA colaborarán, y en diferentes tareas, diferentes modelos mostrarán distintos rendimientos; dado que estas tareas y nodos son visibles en la red, los modelos pueden aprender unos de otros y ajustarse según la tarea.

Fuente: ReveloIntel

Una analogía más clara sería: Bittensor es como un “oráculo” de IA. En DeFi, los oráculos proporcionan los mejores precios a las aplicaciones; en Bittensor, ofrecen los mejores modelos a los usuarios con necesidades de IA.

Sobre cómo participar como validador o minero, por temas técnicos y de interfaz, no se detalla aquí. Los interesados pueden consultar la documentación oficial.

$TAO ¿Cómo valorar el token de forma adecuada? Modelo económico del token

Según la documentación oficial, Bittensor inició en 2021 con una “inicio justo” (sin pre-minado), y el token se llama TAO.

La oferta total es de 21 millones (en honor a BTC), con un ciclo de reducción a la mitad cada 1050 millones de bloques, con un total de 64 eventos de reducción, el último en agosto de 2025.

De forma casi de ciencia ficción, siguiendo este ciclo, tomaría 256 años minar por completo estos tokens.

Actualmente, cada 12 segundos se emite un TAO en la red. Aproximadamente, en un día se generan 7200 TAO, repartidos a partes iguales entre mineros y validadores.

El inicio justo de TAO significa que no hay rondas de VC, pre-venta, ICO/IEO/IDO, ni reservas de fundaciones, sino que es simplemente una moneda minera pura.

Cada ciclo de minería distribuye recompensas entre validadores y mineros.

Pero en la web oficial de Bittensor también aparecen inversores conocidos como DCG, GSR, Polychain y Firstmask.

Una suposición razonable es que, dado que la mayoría de los validadores están relacionados con instituciones oficiales de Bittensor, los tokens minados pueden quedar en manos de esas instituciones y luego distribuirse a los market makers para hacer mercado.

Estas grandes instituciones también pueden participar como validadores o mineros, minando TAO.

Como mencionamos al inicio, VC como Pantera también han pasado a ser poseedores de TAO. Por tanto, Bittensor es un proyecto de inicio justo, pero eso no significa que no haya participación de VC.

Pero en esta nueva fase del mercado, el modelo de emisión “VC vende a secundarios” ya no es bien visto. El esquema de TAO de “inicio justo y luego atracción de capital” ha tratado de ser lo más equitativo posible.

Desempeño en mercado y valoración Solo observando el rendimiento en mercado, el precio de TAO ha subido más de 5 veces desde sus mínimos de este año.

Pero el problema es que otros proyectos de IA también han subido bastante. Por ejemplo, RNDR ha multiplicado por 5 su valor desde principios de año.

Por tanto, analizar el valor del token solo por su aumento absoluto no tiene mucho sentido.

Comparado con otros proyectos populares de IA, TAO tiene una capitalización de mercado solo por detrás de RNDR, pero debido a su mecanismo de reducción a la mitad a largo plazo, la relación entre capitalización y valor totalmente diluido es la más baja entre varios proyectos, lo que indica que la circulación total de TAO aún es relativamente baja, aunque su precio es alto.

Imagen original: usuario @Moomsxxx, precio de TAO al cierre de redacción, calculado por el autor

Una baja circulación en algunos casos puede facilitar una mayor subida, y si asumimos que el precio se mantiene, con un precio de $160) y 7200 TAO generados y vendidos diariamente, la presión de venta en el mercado sería de unos 1.15 millones de dólares. Con la actual tendencia y volumen de transacciones (volumen diario de TAO en 5 millones de dólares), no sería un problema absorber esa presión de venta.

Si dejamos de lado TAO, la valoración del token en realidad tendría sentido compararla con proyectos similares en negocio.

Como ya mencionamos, la dirección de Bittensor es crypto + algoritmos/modelos, y en sentido estricto, no se puede comparar directamente con proyectos como RNDR, que ofrecen capacidad computacional básica.

Según el informe de investigación de la pista de IA de Nansen, el negocio de Bittensor se ubica en la categoría de “Model Training” (entrenamiento de modelos), con competidores como Gensyn y Together, este último respaldado por a16z.

Pero ambos proyectos no tienen tokens públicos aún, por lo que comparar TAO con ellos no es posible.

Fuente: investigación de Nansen

David Attermann, cofundador de Omnichain Capital, en un blog de mayo, propuso un enfoque más agresivo: comparar directamente a Bittensor con OpenAI.

Curiosamente, David aclaró que no tiene participación en TAO, para mantener la objetividad en su análisis.

Dado que su negocio principal es entrenar modelos y poner a disposición del usuario, uno es una empresa cerrada y otro coordina modelos globales de IA, pero ambos buscan que los usuarios usen mejor la IA.

Considerando que OpenAI obtuvo una valoración privada cercana a 3000 millones de dólares por parte de Microsoft, y que TAO tiene un FDV de unos 360 millones, esto sugiere que TAO aún tiene potencial para multiplicar su valor por aproximadamente 8.

No comparto totalmente esta comparación, ya que los fundamentos, ritmo de crecimiento y atención del mercado en Web3 y Web2 son diferentes. La valoración de 8 veces solo es una referencia, y mucho dependerá de las noticias positivas y el interés del capital en TAO.

Conclusión En resumen, TAO/Bittensor, más allá de los proyectos de criptomonedas en la temática de IA que conocemos, ofrece otra narrativa: no participa directamente en la producción (recursos de cálculo y datos), sino que mediante relaciones de producción, fomenta la colaboración, competencia y ajuste de modelos de IA.

Esta narrativa tiene cierto atractivo, pero aspectos clave como la integración de modelos, la centralización de nodos validados, la evaluación de calidad, etc., no se resuelven fácilmente con un whitepaper. La IA en sí es simple, pero los aspectos comerciales no lo son. Convencer a más personas con incentivos en tokens para participar, o a empresas tecnológicas para colaborar en IA, sigue siendo una cuestión de opinión.

Fuera de los fundamentos, el aumento del token ya refleja que el mercado en general apoya la temática de IA. Dado que Bittensor no tiene competidores de tamaño similar en su nicho, TAO podría beneficiarse en la euforia del sector IA. Pero, por la falta de comparables adecuados en valoración, aún no está claro si vale la pena mantenerlo a largo plazo.

Seguir de cerca las noticias del proyecto y los cambios en volumen de transacciones puede ser una estrategia más práctica.