🔍 AINFT: De la plataforma NFT a la infraestructura de IA criptográfica
AINFT ha ido mucho más allá de ser solo una plataforma de NFT. Está evolucionando hacia una capa completa de infraestructura impulsada por IA dentro del ecosistema TRON, con el objetivo de construir una economía de IA descentralizada desde cero.
En su base, AINFT está desarrollando una clara estructura de múltiples capas que conecta la capa de herramientas para el despliegue de modelos de IA con la capa de aplicación donde los creadores, usuarios y agentes inteligentes interactúan directamente en la cadena. Este cambio rep

farmers gVOOI: las matemáticas suman
20M puntos esta época
- 10M → VOOI Pro
- 7M → VOOI Light
- 3M → Intercadena y Spot
+ 6M fondo semanal para Solana Spot/Swaps
Comerciar → Ganar Puntos → Obtener un Impulsor
El uso real lo respalda: $11B volumen, más de 100k registros, +733% DAU, +332% vol MoM, $5M depósitos directos
Reconocido por @Dune + @RWA_xyz en el informe RWA 2025
Rutas para apilar:
- GMX + ganancias por perps en Light/Pro
- RWA & TradFi perps + Spot Stocks a través de xStocksFi
- Fusión de Solana EVM para depósitos nativos
Agrega referencias y aumentos. Mantén posiciones elegibles par

Datos que actúan > datos que están
@irys_xyz es la cadena de datos programable en la que quiero que los constructores estén:
- Ledger Doble: Enviar rápido → Publicar para siempre (anclado a Arweave)
- Blocklanes para que las transferencias / almacenamiento / contratos no compitan
- IrysVM (EVM) coloca la lógica junto a los bytes
- Cálculo verificable para IA abierta y auditable
Envía dinero a @AlloraNetwork y obtendrás un volante de aprendizaje de memoria:
verdad → modelos → predicción → retroalimentación → verdad más fuerte
Casos de uso: NFTs dinámicos, agentes con memoria verificable, ajuste

La AGI de código abierto gana cuando la alineación se mantiene bajo estrés. @SentientAGI está ensamblando la RED, la red de inteligencia más grande del mundo, para que los modelos sirvan a sus comunidades.
+ ROMA: Atomizador → Planificador → Ejecutor → Agregador
+ lógica recursiva → árboles de tareas profundos, subtareas en paralelo, humano en el bucle
+ seguimiento de etapas → flujo de contexto completo, transparente y depurable vs agentes de caja negra
+ Loyal AI: Huella digital → Dobby → Entrenamiento de lealtad
+ objetivo: alineación persistente a los valores definidos por la comunidad
+ r

Los agentes de IA necesitan propietarios, operadores y vías de rendimiento @ownaiNetwork impulsando esa pila hacia adelante
TLDR
• Participaciones fraccionarias en flotas de robots → rendimientos de flujo de efectivo en cadena
• $OAN: participación bajo el flujo, auto-compuesto; RWAs se convierten en gobernanza de operaciones (desplegar/escalar, multi-cadena)
• Agentes sin código + mercado para poseer/alquilar/comerciar recursos algorítmicos
Por qué es importante
• La infraestructura de billones de libros exige rendimiento + verificabilidad; si se alcanza la velocidad de Solana, los aumentos d

FHE en la cadena está volviéndose real
@zama_fhe resumen del progreso:
• Unidad de Procesamiento Homomórfico: primer acelerador de hardware de código abierto para #FHE#, atacando el cuello de botella en el rendimiento
• Zama Protocol testnet: constructores enviando contratos inteligentes y aplicaciones confidenciales
• Asociación con @conduitxyz: escalando la ejecución confidencial
• Demo en vivo: ofertas selladas en @deberrys_xyz
• Builder Track + Creator Program S3: impulso del ecosistema
¿Próxima ola? AMMs privados, subastas ciegas, préstamos conformes, inferencia de ML en datos encriptados

El estándar OML para IA de peso abierto
Las capturas cerradas retienen valor, las abiertas lo filtran. Los constructores están atrapados entre el control y el alcance.
@SentientAGI trae un camino creíble con una base académica en NeurIPS 2025
OML = Abierto, Monetizable, Leal
- Abrir pesos e inferencia local
- Autorización criptográfica y recibos por consulta
- Lealtad de políticas bajo modelos de amenaza de caja blanca
OML 1.0 lo muestra en la práctica
- 25,000 huellas dactilares ocultas en LLMs
- Sobrevivir ajuste fino, fusión, destilación
- Indetectable en uso normal sin impacto en el rendim

Aquí hay una nota analítica rápida sobre @AlloraNetwork ↓
USP: una capa de inteligencia sin permisos con Temas modulares donde los Trabajadores envían predicciones, los Pronosticadores evalúan el rendimiento, los Verificadores confirman los resultados y las aplicaciones/agentes consumen fuentes componibles a través de SDKs/APIs. La inferencia centrada en objetivos y un Bucle de Retroalimentación de Aprendizaje acumulan precisión con el tiempo, con transparencia en la cadena para una confianza verificable.
FORTALEZAS
• Arquitectura abierta → cualquiera puede lanzar Temas, contribuir y ganar, im

Observando cómo @MMTFinance toma forma, lo mapeo a través de 3 palancas:
• Primitivas → cuál es el núcleo: préstamos, perps, bóvedas; separación clara del rendimiento real vs emisiones
• Riesgo → diseño de oráculos, caminos de liquidación, respaldos/seguros, claves de actualización y bloqueos temporales
• Distribución → integraciones, creadores de mercado, rieles de custodia, liquidez de socios
Cómo lo abordaré:
1) Lee documentos + auditorías y rastrea los gráficos de llamadas
2) Comienza con un tamaño pequeño; prueba PnL bajo estrés
3) Seguimiento de la pista de incentivos frente a los objeti

Si estás mapeando flujos de comercio DeFi, @vooi_io está acumulando ventaja en ejecución + UX
Rendimiento casi en vivo en Hyperliquid (1 refresco de 3h) con Orderly, Gains, GMX, Ostium ya casi instantáneo
Historial unificado de spot en VOOI Light, cotizaciones de Perp guardadas, alertas contextuales, nav más ligero = bucle de retroalimentación más ajustado
La señal de confianza es importante: reembolsos post-incidente de hasta el 100% + Puntos Extra para los contribuyentes; cada comercio + billetera revisada
Lo que estoy viendo:
Expansión del lugar + ventanas de actualización más cortas
Calid

Temporada de aplicaciones. Pero no te duermas en la infraestructura de datos.
@irys_xyz se graduó de Bundlr a un L1 orientado a datos que se siente como AWS en cadena
> Ledger Doble: envío rápido, publicación final anclada a Arweave
> IrysVM (EVM): lógica dentro de los datos
> Cómputo verificable para IA transparente
> Particiones de 16TB con mineros responsables
Conecta @AlloraNetwork en esa pila: Irys = memoria, Allora = inteligencia. Bucle cerrado: Datos → Memoria → Aprendizaje → Predicción → Verificación → Datos
Piensa en NFTs dinámicos, LTVs en vivo en DeFi, agentes con recuerdo verificab

@SentientAGI está construyendo un mercado global para modelos descentralizados
Cómo funciona:
• Acceso tokenizado a conjuntos de datos, algoritmos e inferencia en cadena
• AIs interconectados (Grid) aprenden colaborativamente con actualizaciones transparentes y verificables
• Los ingresos y el acceso se liquidan en la cadena → los mapas de contribución se corresponden claramente con el valor
Por qué es importante:
• Rieles alineados con la comunidad sobre silos de caja negra
• Umbral de LB de @KaitoAI Yapper más bajo → más curadores, señales más fuertes
• Convierte la computación + los datos

➥ IA Propietaria + Cómputo Verificable @ownaiNetwork
La IA necesita tres cosas: computación, datos y confianza. Los pilas centralizadas escalan costo, no confianza. Las redes descentralizadas solucionan eso coordinando GPUs, probando trabajo y enrutando pagos en cadena.
► Lo que @ownaiNetwork busca desbloquear
➤ Un mercado para la inferencia de IA donde los proveedores apuestan su reputación y entregan resultados verificables
➤ Modelos y datos de propiedad del usuario con pagos programables para constructores y operadores
➤ Primitivas de agentes composables que se integran en DeFi, oráculos y