El panorama de la IA se dirige hacia una bifurcación crítica en el camino, y 2026 podría ser el punto de inflexión.



Por un lado, tienes a los monetizadores—plataformas diseñadas para extraer valor, optimizar márgenes y capitalizar las capacidades de la IA para obtener ingresos inmediatos. Piensa en ellas como las infraestructuras que se centran en el despliegue, la comercialización y la escalabilidad de casos de uso existentes.

Por otro lado están los fabricantes—equipos que realmente construyen aplicaciones innovadoras de IA, ajustan soluciones para verticales específicos y crean experiencias diferenciadas. Estos son los que empujan los límites en lugar de optimizar los existentes.

Aquí está la tensión: a medida que el mercado de la IA madura, es probable que veamos una divergencia. Los monetizadores dominarán los acuerdos empresariales y los canales B2B donde el ROI y la previsibilidad son lo más importante. Mientras tanto, los fabricantes competirán ferozmente en innovación, experiencia de usuario y en resolver problemas reales que las soluciones generalizadas no pueden abordar.

La verdadera pregunta no es qué modelo gana, sino si el mercado tiene espacio para ambos. Las señales tempranas sugieren que ya estamos viendo esta división en la infraestructura Web3, las herramientas de IA y las capas de aplicaciones. Para 2026, se esperan ganadores más claros en cada categoría, mayor especialización y posiblemente menos jugadores híbridos que intenten hacer de todo.
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MoneyBurnervip
· hace12h
Joder, ¿no es esto simplemente una oportunidad de arbitraje en la capa de infraestructura y aplicaciones? Hay que construir la posición antes de 2026.
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TokenVelocityvip
· hace12h
En pocas palabras, los que buscan ganar dinero rápido y los que realmente innovan deben separarse; en 2026 se verá la verdadera forma.
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MoonlightGamervip
· hace12h
A decir verdad, estoy cansado de la estrategia de monetizer, solo sabe exprimir beneficios de lo que ya existe, ¿qué innovación hay? Los que realmente son geniales son esos manufacturer que están investigando problemas reales, pero el problema es que estos dos modelos son demasiado difíciles de coexistir en paz...
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