Compilado: Deep Tide TechFlow
1. Los mercados de predicción serán más amplios e inteligentes
Los mercados de predicción se han vuelto mainstream, y en 2026, con una intersección más profunda con blockchain e inteligencia artificial (IA), se volverán más grandes, más extensos y más inteligentes, al mismo tiempo que presentan nuevos desafíos importantes para los desarrolladores.
En primer lugar, este año se incluirán más contratos en el mercado. Esto significa que no solo podremos obtener probabilidades en tiempo real sobre elecciones importantes o eventos geopolíticos, sino también conocer resultados detallados y predicciones de eventos complejos interconectados. A medida que estos nuevos contratos revelen más información y se integren en el ecosistema de noticias (una tendencia que ya está surgiendo), también plantearán importantes cuestiones sociales, como cómo equilibrar el valor de la información y cómo diseñar mejor estos mercados para que sean más transparentes, auditables, etc., mejoras que pueden lograrse mediante la tecnología blockchain.
Para hacer frente a la aparición de una gran cantidad de contratos, necesitamos nuevas formas de coordinar hechos y resolver disputas contractuales. Los mecanismos de arbitraje de las plataformas centralizadas (por ejemplo, ¿ocurrió realmente un evento? ¿Cómo confirmarlo?) son importantes, pero casos controvertidos como el mercado de demandas de Zelensky y el mercado electoral de Venezuela también han expuesto sus limitaciones. Para resolver estos casos límite y ayudar a que los mercados de predicción se expandan a escenarios de aplicación más útiles, se pueden utilizar nuevas formas de gobernanza descentralizada y oráculos impulsados por modelos de lenguaje grande (LLM) para determinar la veracidad de los resultados en disputa.
La inteligencia artificial también amplía las posibilidades funcionales de los oráculos. Por ejemplo, los agentes de IA que puedan operar en estas plataformas pueden buscar señales a nivel global, proporcionando ventajas para operaciones a corto plazo, al mismo tiempo que revelan nuevas formas de pensar y la posibilidad de predecir eventos futuros. (Proyectos similares a Prophet Arena ya han demostrado el potencial en esta área.) Además de actuar como analistas políticos complejos a los que podemos consultar para obtener insights, estos agentes de IA, al analizar sus estrategias emergentes, podrían revelar factores predictivos fundamentales de eventos sociales complejos.
Entonces, ¿reemplazarán los mercados de predicción a las encuestas? La respuesta es no. Los mercados de predicción no reemplazarán a las encuestas, sino que las mejorarán (los datos de las encuestas también pueden introducirse en los mercados de predicción). Como estudioso de la economía política, lo que más me interesa es cómo los mercados de predicción pueden operar en sinergia con un ecosistema de encuestas rico y vibrante, pero necesitamos depender de nuevas tecnologías como la IA para mejorar la experiencia de las encuestas; y al mismo tiempo, confiar en la tecnología blockchain para proporcionar nuevas formas de verificación, asegurando que quienes participen en encuestas o sondeos sean humanos reales, y no bots.
— Andy Hall (asesor de investigación en cripto de a16z, profesor de economía política en la Universidad de Stanford)
2. Este año, la tecnología blockchain traerá nuevas herramientas fundamentales para otras industrias
Durante años, los SNARKs (pruebas de conocimiento no interactivas sucintas de conocimiento cero, un tipo de prueba criptográfica que verifica la corrección de un cálculo sin necesidad de volver a ejecutarlo) se han aplicado principalmente en el ámbito de blockchain. La razón es que los SNARKs tienen un costo computacional muy alto: probar un cálculo puede requerir 1,000,000 veces más trabajo que ejecutarlo directamente. Este alto costo vale la pena cuando se distribuye entre miles de verificadores, pero en otros escenarios resulta poco práctico.
Esto está a punto de cambiar. Este año, el costo computacional de los probadores de zkVM (máquinas virtuales de conocimiento cero) se reducirá a aproximadamente 10,000 veces, y el uso de memoria será de apenas cientos de megabytes, lo que es lo suficientemente rápido para ejecutarse en un teléfono móvil y lo suficientemente barato para popularizarse en todo tipo de dispositivos.
¿Por qué "10,000 veces" podría ser un número clave? Una razón es que la capacidad de procesamiento paralelo de una GPU de gama alta es aproximadamente 10,000 veces mayor que la de la CPU de una laptop. Para fines de 2026, una sola GPU podrá generar en tiempo real pruebas de lo que ejecuta una CPU.
Esto podría hacer realidad una visión que antes solo existía en papers de investigación: la computación en la nube verificable. Si ya estás ejecutando cargas de trabajo de CPU en la nube (quizás porque el volumen no justifica el uso de optimizaciones de GPU, o por falta de expertise, o debido a limitaciones de la arquitectura tradicional), podrás obtener una prueba criptográfica de los resultados del cálculo con un costo razonable. Además, los probadores ya están optimizados para GPU, por lo que tu código no necesita adaptaciones adicionales.
— Justin Thaler (miembro del equipo de investigación en cripto de a16z, profesor asociado de ciencias de la computación en la Universidad de Georgetown)
3. El auge de los medios con garantía (Staked Media): un nuevo paradigma de confianza
La llamada "objetividad" del modelo tradicional de medios ha mostrado grietas. Este cambio ha sido evidente durante mucho tiempo: Internet le ha dado a todos una voz, y hoy hay más profesionales, practicantes y constructores que se dirigen directamente al público. Sus puntos de vista reflejan sus intereses en el mundo real, y, paradójicamente, la audiencia a menudo los respeta más por su posición que por su neutralidad.
Lo nuevo aquí no es el auge de las redes sociales, sino la llegada de herramientas criptográficas que permiten a las personas hacer compromisos públicamente verificables. A medida que la IA hace que generar contenido ilimitado sea barato y sencillo, ya sea basado en identidades reales o falsas, afirmando cualquier cosa desde cualquier posición, confiar únicamente en lo que dicen las personas (o bots) ya no es suficiente. Los activos tokenizados, el bloqueo programable, los mercados de predicción y el historial on-chain proporcionan una base más sólida para la confianza: los comentaristas pueden expresar sus opiniones y al mismo tiempo demostrar que sus acciones coinciden con sus palabras; los anfitriones de podcasts pueden bloquear tokens, mostrando que no son oportunistas o que no realizan "pump and dump"; los analistas pueden vincular sus predicciones a mercados de liquidación pública, construyendo así un historial auditable.
Esta es la forma incipiente de lo que considero "Medios con Garantía" (Staked Media): un nuevo tipo de formato mediático que no solo acepta la idea de "tener intereses en juego", sino que también proporciona los medios para demostrarlo. En este modelo, la credibilidad no proviene de una actitud pretendidamente imparcial, ni de afirmaciones infundadas; proviene de compromisos de interés públicamente transparentes y verificables. Los medios con garantía no reemplazarán otras formas de medios, sino que las complementarán. Ofrecen una nueva señal: no es "confía en mí, soy neutral", sino "mira los riesgos que estoy dispuesto a tomar y cómo puedes verificar la veracidad de lo que digo".
— Robert Hackett (equipo editorial de cripto de a16z)
