En 2026, la curva de actividad de GitHub en la comunidad de código abierto de Crypto completó una asombrosa "creación de base". Desde el pico de 45K desarrolladores activos mensuales en 2022, cayó a aproximadamente 23K. Esta reducción a la mitad en los datos superficiales ha desencadenado discusiones sobre la "escasez de narrativas" en las redes sociales. Sin embargo, al desglosar la sección de esta curva, lo que vemos no es la contracción de la industria, sino una profunda "desapalancamiento del talento".
¿Quiénes se fueron? ¿Quiénes se quedaron?
Los que se fueron eran principalmente nuevos. En febrero de 2024, el número de nuevos desarrolladores en un solo mes alcanzó las 5,462 personas, seguido de una fuerte caída, con una tasa de deserción del 52% entre quienes llevaban menos de un año en la industria. La mayoría de estas personas ingresaron durante el mercado alcista, trabajando en contratos de acuñación de NFT, bifurcando protocolos DeFi y desarrollando frontends para nuevas L2.
Estos puestos estaban altamente vinculados al fervor del mercado. Una vez que el fervor pasó, los proyectos dejaron de operar y los puestos desaparecieron. Según los datos, las contribuciones de código de los nuevos nunca superaron el 25% del total. Estas personas nunca estuvieron en el núcleo de la industria desde el principio.
Por otro lado, los desarrolladores con más de dos años en la industria no solo no disminuyeron en el mismo período, sino que alcanzaron un récord histórico, contribuyendo aproximadamente al 70% del volumen de código. El juicio de Maria Shen, GP de Electric Capital, es directo: "Cuando observamos el grupo de desarrolladores establecidos, está creciendo y parece muy saludable."
No se quedaron por falta de opciones.
Técnicamente, el trabajo central de crypto ahora implica tareas de desarrollo de infraestructura que generalmente requieren años de acumulación para comprender: desarrollo a nivel de protocolo, auditorías de seguridad, arquitectura cross-chain. Estas tareas requieren años de acumulación para dominar realmente y no pueden ser eliminadas por el mercado simplemente porque el fervor haya disminuido.
Económicamente, muchos veteranos tienen tokens aún no liberados (vested), poder de gobernanza (governance) en protocolos y relaciones patrimoniales. La acumulación que han logrado en esta industria ha formado barreras y recompensas reales.
Desde la perspectiva de la distribución ecológica, están votando con los pies: los desarrolladores de Bitcoin crecieron un 64.3% en dos años, Solana +11.1%, mientras que Cosmos cayó un 51.1% y Polkadot un 46.9%. Los veteranos se están concentrando en ecosistemas con usuarios e ingresos reales, abandonando aquellos proyectos que aún se sostienen con narrativas.
El cambio en la estructura de los puestos de trabajo también confirma lo mismo. Entre los nuevos puestos de trabajo Web3 en 2025, los que tenían el mayor porcentaje no eran desarrolladores, sino Gestión de Proyectos y Programas (Project & Programme Management), superando el 27%.
Para una industria conocida por su impulso tecnológico, esto es contraintuitivo, pero la lógica subyacente no es compleja: la industria pasó de una fase de construcción a una fase de ejecución, se necesita integrar más de 100 cadenas, los clientes institucionales tienen requisitos completamente diferentes de cumplimiento y seguridad, y la gobernanza de los DAO requiere encontrar un equilibrio entre stakeholders con intereses diversos.
No se trata de una gestión de proyectos tradicional, sino de coordinación y juicio en un entorno donde las reglas aún se están formando.
Superficialmente, la industria se está contrayendo, pero su densidad central está aumentando. El mercado bajista de 2018-2019 también estuvo acompañado por una gran pérdida de desarrolladores, pero luego surgieron proyectos fenomenales como Uniswap, Aave y OpenSea, que definieron el mercado alcista de 2020-2021. Los builders que se quedaron en esta ronda tienen una infraestructura más madura, y la era de la IA les ofrece un escenario más grande que la ronda anterior.
¿Qué habilidades llevan las personas que se quedaron?
Esta industria de Crypto, ¿qué habilidades especiales realmente ha forjado en los builders? Para responder a esta pregunta, necesitamos volver a los principios subyacentes de la blockchain. Entre los ciclos alternantes de mercados alcistas y bajistas, esta industria siempre ha operado bajo la misma regla subyacente: el código es ley, la ejecución es final.
El incidente de The DAO en 2016, donde un atacante explotó una vulnerabilidad de llamada recursiva para desviar 36 millones de dólares. El código no tenía un bug, la lógica se ejecutaba completamente según lo previsto, solo que el límite no fue anticipado por los diseñadores. En 2021, el puente cross-chain de Poly Network fue atacado, con 610 millones de dólares transferidos en pocas horas.
No había plataforma para detenerlo, ni institución para revertirlo, ni cláusulas legales para la compensación. Esta es una característica estructural que distingue a crypto de casi todas las demás industrias: espacio de tolerancia cero, casi no existe intervención posterior.
Lo que este entorno fuerza es un conjunto de habilidades que rara vez son necesarias en otras industrias: construir desde cero sistemas operables en los que extraños estén dispuestos a participar, bajo condiciones de ausencia de reglas y confianza.
Esta habilidad contiene dos niveles. El primero es establecer confianza desde cero, sin depender de ninguna autoridad externa, solo mediante código y mecanismos para que los extraños estén dispuestos a depositar activos reales. El segundo es tomar decisiones bajo una doble incertidumbre técnica y económica, sin marcos regulatorios, datos históricos ni estándares de la industria como referencia, y aún así diseñar sistemas que puedan funcionar.
Ambos niveles tienen verificación concreta en crypto. Uniswap no tiene garantía corporativa, ni KYC, ni servicio al cliente. Cualquier persona que deposita fondos en un pool de liquidez confía solo en unos cientos de líneas de código y un conjunto de mecanismos económicos, logrando un volumen diario de transacciones de decenas de miles de millones de dólares.
MakerDAO no tiene respaldo de un banco central, ni seguro de depósitos, mantiene la estabilidad de DAI puramente a través de la gobernanza on-chain y mecanismos de garantía.
Durante el DeFi Summer fue aún más extremo: sin marcos regulatorios, estándares de auditoría, ni ningún dato histórico como referencia, los builders diseñaron AMM, protocolos de préstamo, minería de liquidez (liquidity mining), pasando de concepto a decenas de miles de millones de dólares en TVL en solo unos meses. Esta habilidad se manifiesta de diferentes formas en builders de capa de protocolo, capa de aplicación y capa de gobernanza, pero el principio subyacente es el mismo.
La era de la IA está creando un problema estructuralmente muy similar. El proceso de toma de decisiones del modelo no es transparente, los resultados de salida no pueden ser verificados de forma independiente. Los agentes de IA comienzan a ejecutar transacciones de forma autónoma, asignando fondos, y los sistemas de reglas y mecanismos de restricción asociados aún no existen.
Las empresas de modelos grandes controlan tanto el modelo como los estándares de evaluación, y los usuarios carecen de medios de verificación efectivos. El poder computacional está altamente concentrado en unas pocas grandes empresas líderes, formando precios monopolísticos cuando la demanda estalla. Estos problemas apuntan al mismo núcleo: el problema de confianza en los sistemas autónomos, que se repite en el proceso de mayor escala de la IA.
Los builders de crypto han estado manejando este tipo de problemas en entornos sin reglas de autoridad externa durante años, solo que antes el escenario eran protocolos on-chain, y ahora se ha cambiado por la IA. Y ya hay un grupo de personas que han llevado directamente las habilidades acumuladas en crypto a la IA, y han obtenido resultados.
¿Cómo se están revalorizando estas habilidades en la era de la IA?
Los casos de transición de crypto a IA han sido frecuentes en los últimos años, pero al analizarlos, lo que se llevan no es lo mismo.
La ruta más intuitiva es la transferencia directa de hardware y experiencia. Los tres fundadores de CoreWeave, Michael Intrator, Brian Venturo y Brannin McBee, comenzaron a minar Ethereum con GPU en 2017, expandiéndose de una a miles de máquinas, cerraron la operación de minería en 2022, y dos meses después se lanzó ChatGPT, las GPU en sus manos se convirtieron directamente en suministro de potencia computacional para IA, cotizaron en NASDAQ en marzo de 2025 con una valoración IPO de aproximadamente 23 mil millones de dólares, y posteriormente su capitalización de mercado alcanzó un pico cercano a los 70 mil millones de dólares.
El cofundador de OpenSea, Alex Atallah, manejó la agregación y el enrutamiento de activos extremadamente heterogéneos en el mercado de NFT, trasladó la misma experiencia al enrutamiento de modelos de IA, fundó OpenRouter, sirviendo a más de 5 millones de desarrolladores en dos años, con una valoración de 500 millones de dólares.
Otra clase de migración es más digna de atención. El fundador de NEAR, Ilia Polosukhin, es coautor del artículo sobre Transformer. Cuando dejó Google, inicialmente quería construir aplicaciones de IA con lenguaje natural, pero durante el desarrollo encontró un problema real: necesitaba hacer pagos transfronterizos a trabajadores de anotación de datos en todo el mundo, y la mayoría de estas personas no tenían cuentas bancarias, y la tecnología blockchain se convirtió en la mejor solución para este problema de pagos.
Ahora NEAR se está transformando en una plataforma de infraestructura de IA, con direcciones centrales en IA propiedad del usuario (user-owned AI) y aprendizaje automático confidencial descentralizado (DCML), permitiendo a los usuarios usar servicios de IA sin exponer sus datos. La experiencia acumulada en arquitectura descentralizada en NEAR se convirtió en el punto de partida más difícil de replicar en esta dirección.
El cofundador de Circle, Sean Neville, después de irse, fundó Catena Labs, posicionándose como un banco nativo de IA, trasladando directamente la comprensión de la infraestructura de stablecoin al escenario financiero de agentes de IA, a16z crypto lideró una ronda inicial de 18 millones de dólares.
El desarrollador veterano de Aave y Lens Protocol, Nader Dabit, se cambió a Cognition, llevando la experiencia acumulada en la construcción de ecosistemas de desarrolladores en múltiples protocolos de crypto al campo de las herramientas de agentes de IA.
Estas personas no solo se llevan hardware de GPU o redes de usuarios, sino también la intuición en el diseño de mecanismos, la experiencia en la construcción de ecosistemas de desarrolladores y la capacidad de juicio para construir sistemas confiables desde cero cuando faltan reglas. Estas habilidades corresponden precisamente a los tres vacíos estructurales encontrados en la escalabilidad de la IA.
Agregación y Optimización de Potencia Computacional
La potencia computacional es el cuello de botella más directo para la escalabilidad de la IA. El entrenamiento y la inferencia requieren muchas GPU, la demanda fluctúa mucho, los proveedores en la nube son caros y tienen listas de espera, y las empresas no quieren acumular hardware por sí mismas. Este problema tiene dos niveles: cómo se agrega y distribuye la potencia computacional, y cómo se usa de manera más eficiente la potencia computacional agregada. Los builders de crypto tienen acumulación directamente transferible en ambos niveles.
Hyperbolic resuelve el problema de distribución y confianza. El fundador Jasper Zhang llevó el diseño de mecanismos descentralizados al campo de la potencia computacional de IA: el token hace que los poseedores de GPU dispersos estén dispuestos a contribuir con potencia computacional inactiva, pero el problema más central es la confianza.
¿En qué confiar de que los resultados de cálculo dados por un nodo extraño son correctos? La innovación central PoSP utiliza muestreo aleatorio más teoría de juegos, haciendo que la honestidad sea la estrategia dominante para los nodos, sin necesidad de verificación completa, bajo costo, escalable y resultados confiables. Este conjunto de mecanismos se migró directamente de la lógica de crypto para verificar el comportamiento de nodos extraños.
MoonMath resuelve el problema de eficiencia. Su predecesora, Ingonyama, se centró en la aceleración de hardware ZK, aumentando la velocidad de generación de pruebas ZK varias veces bajo restricciones computacionales extremas.
Ahora la dirección cambia a la capa de rendimiento de IA Física (Physical AI performance layer), haciendo aceleración de atención dispersa (LiteAttention) para modelos de difusión de video, descomposición de bajo rango para capas FFN (LiteLinear), aceleración de retropropagación de entrenamiento (BackLite). De la aceleración ZK a la aceleración de inferencia de IA, la base es el mismo conjunto de habilidades: hacer que las matemáticas corran más rápido bajo restricciones computacionales extremas. El campo cambió, la acumulación no se desperdició.
Diseño de Gobernanza de IA y Mecanismos de Incentivos
Cuando múltiples agentes de IA comienzan a colaborar en la ejecución de tareas, cómo asegurar que no destruyan el sistema general en el proceso de perseguir sus propios objetivos. Cada participante persigue su propia función objetivo, nadie garantiza que el sistema aún pueda funcionar normalmente después de sumarlos, y la velocidad de ejecución de los agentes supera con creces la ventana de intervención humana.
Este es el tipo de problema que los builders de crypto han manejado repetidamente en el diseño de gobernanza de DAO y tokenomics: hacer que partes participantes con intereses completamente diferentes, sin autoridad central, operen según la dirección preestablecida del sistema. La respuesta de crypto es el mecanismo económico: las operaciones no conformes generan costos económicos reales, las reglas están escritas en el código y se ejecutan automáticamente.
EigenLayer migró este conjunto de mecanismos directamente al escenario de IA. A través del mecanismo de restaking, los nodos necesitan apostar activos antes de participar en la colaboración, el incumplimiento o las operaciones no conformes activan penalizaciones automáticas, las reglas no son sugerencias, son límites rígidos con costos económicos reales.
EigenCloud extiende esta lógica a la computación verificable y la gobernanza colaborativa de agentes de IA, haciendo que los agentes, al perseguir sus propios objetivos, deben mantenerse dentro de los límites preestablecidos. Restringir agentes con mecanismos económicos es mucho más confiable que restringirlos con principios éticos.
Pagos Autónomos de Agentes de IA
Hay un problema aún más básico: cómo pagan los agentes. Los sistemas de pago tradicionales están diseñados para humanos, las tarjetas de crédito requieren apertura de cuentas, las transferencias bancarias requieren autorización, cada paso asume que el operador es humano, tiene identidad y esperará. Los agentes no esperan, pueden iniciar grandes cantidades de solicitudes por segundo, cada solicitud puede involucrar micro-pagos, el canal de pago tradicional falla directamente en este escenario.
Las stablecoins y las reglas on-chain son la infraestructura que los builders de crypto ya han construido, soportando de forma nativa la programabilidad, la falta de necesidad de autorización y el funcionamiento las 24 horas. Estas tres características coinciden precisamente con los requisitos rígidos del escenario de pago de agentes, solo falta una capa de protocolo que conecte las stablecoins al flujo de trabajo de los agentes.
x402 fue lanzado por Coinbase en mayo de 2025, activando el código de estado HTTP 402, integrando directamente el pago con stablecoin en la solicitud HTTP, el agente completa el pago al mismo tiempo que inicia la solicitud, sin necesidad de cuenta, liquidación en aproximadamente dos segundos.
Hasta abril de 2026, el protocolo x402 ha procesado más de 165 millones de transacciones, con un volumen acumulado de aproximadamente 50 millones de dólares, y un número de agentes activos de 69,000 (fuente: x402 Foundation). Cloudflare, AWS, Stripe y Anthropic MCP ya se han integrado. El pago por agentes ya es un campo con tráfico real.
Tres direcciones corresponden a los tres vacíos estructurales encontrados en la escalabilidad de la IA: agregación y eficiencia de la potencia computacional, alineación de incentivos para la colaboración de múltiples agentes, infraestructura de pagos autónomos. Estos tres problemas no tienen respuestas listas en la arquitectura de software tradicional, pero en la industria crypto hay experiencia correspondiente en su manejo. La habilidad no ha desaparecido, solo ha encontrado un nuevo escenario de aplicación.
La Nueva Posición del Builder: De la Persona que Escribe Contratos, a la Persona que Establece Reglas para la IA
La escalabilidad de la IA está creando un vacío funcional que antes no existía. No es un vacío de talento técnico, sino de personas capaces de diseñar mecanismos de confianza en sistemas autónomos. Cuando el objeto del servicio cambia de humanos a agentes de IA, el papel del builder de crypto también está siendo redefinido.
La siguiente tabla compara las dimensiones de cambio del paradigma funcional específico:
La diferencia central entre los dos paradigmas no está en la pila tecnológica, sino en la forma en que se establece la confianza y la lógica de ejecución de las reglas. En la era Pre-IA, los builders de crypto enfrentaban a participantes humanos, las reglas se escribían en contratos, el espacio de tolerancia era cero, pero los límites del sistema eran relativamente claros.
En la era Nativa de IA (AI-Native), cuando el objeto de interacción se convierte en agentes de IA que operan de forma autónoma, el problema que debe resolverse es: el comportamiento del agente es impredecible, la velocidad de ejecución supera con creces la ventana de intervención humana, y los límites del sistema en sí mismos deben redefinirse bajo una mayor incertidumbre.
El posicionamiento funcional del builder de crypto está pasando de "escribir contratos seguros" a "diseñar mecanismos confiables para sistemas autónomos de IA".
La contratación de instituciones líderes ya refleja este cambio:
La contratación en 2026 de las principales plataformas de trading e instituciones refleja claramente esta tendencia: ya no se contrata simplemente a ingenieros de IA o desarrolladores de crypto, sino a personas que puedan conectar ambos lados, que entiendan tanto las distorsiones de incentivos on-chain y el juego de gobernanza, como puedan integrar profundamente las herramientas de IA en el flujo de trabajo de crypto, y diseñar mecanismos que alineen a largo plazo a los agentes con la regulación y los usuarios.
La dirección de la asignación de capital ya refleja este juicio. Paradigm está recaudando un nuevo fondo de hasta 15 mil millones de dólares, ampliando su ámbito de inversión desde crypto hasta los campos de IA y robótica.
Haun Ventures completó un Fondo II de 10 mil millones de dólares, centrándose en la infraestructura financiera que fusiona crypto e IA, especialmente en sistemas de pago, stablecoins y economías agente-a-agente que apoyan el comercio autónomo y la coordinación de agentes de IA.
a16z crypto completó su quinto fondo (Crypto Fund V) de 22 mil millones de dólares, indicando claramente que el fondo se invertirá 100% en el campo crypto. Frente a la complejidad y falta de transparencia de la era de la IA, se centrarán en las características de transparencia, verificabilidad y descentralización de crypto como dirección de aplicación.
Además, según datos de PitchBook, en 2025, aproximadamente el 40% de la inversión de capital de riesgo (VC) en el campo crypto en Estados Unidos fluyó hacia empresas que también involucran negocios de IA, un aumento significativo en comparación con 2024.
Del mismo modo, en la transición de builders de crypto a IA, los caminos elegidos bajo diferentes entornos de mercado muestran diferencias evidentes.
En Estados Unidos, tras la relativa clarificación del entorno regulatorio, la innovación a nivel de protocolo obtuvo un espacio de supervivencia real. La densidad de la red de capital es alta, el camino desde la idea hasta la financiación es corto, y el espacio de tolerancia es relativamente grande.
Proyectos como Hyperbolic, EigenCloud, Gensyn, Ritual comparten la característica de diseñar nuevos mecanismos desde cero, en lugar de hacer integraciones simples de aplicaciones en sistemas existentes. Los principales VC tienen tesis de inversión claras en direcciones como "computación verificable, coordinación de agentes, ML descentralizado", y están dispuestos a proporcionar suficiente tolerancia para la exploración tecnológica temprana.
La situación en Asia es diferente. Singapur y Hong Kong asumen más el papel de cumplimiento regulatorio y centros de tránsito para fondos institucionales, los marcos regulatorios son relativamente conservadores y la tolerancia hacia la innovación pura a nivel de protocolo es baja. Los builders con antecedentes en crypto que se cambian a IA eligen más el camino de la capa de aplicación y la fusión industrial: aprovechar la base de usuarios acumulada, la capacidad de pago o los activos de datos de crypto, integrándose rápidamente en productos y servicios de IA.
Esta no es una diferencia de habilidad, sino una diferencia en la elección del camino causada por diferentes señales del mercado y entornos regulatorios: Estados Unidos fomenta más la innovación en mecanismos subyacentes y la exploración tecnológica temprana, mientras que Asia enfatiza más la compatibilidad regulatoria, la monetización rápida y la conexión profunda con las industrias tradicionales.
Volviendo a la curva inicial de GitHub. Los desarrolladores activos mensuales (MA) cayeron de 45K a 23K, superficialmente parece que la industria se está contrayendo. Pero entre las personas que se quedaron, la proporción de desarrolladores establecidos (established dev) alcanzó un récord histórico, se están dirigiendo a ecosistemas con usuarios reales, y al mismo tiempo están siendo revalorizados por la industria de la IA de una manera sin precedentes.
Cuando la escalabilidad de la IA encuentra cuellos de botella estructurales como la agregación de potencia computacional, pagos autónomos de agentes, verificabilidad de datos y decisiones, coordinación de privacidad, etc., estos Builders, en el punto de convergencia entre Crypto e IA, esta sensibilidad a largo plazo acumulada hacia las reglas, incentivos y autenticidad, se está convirtiendo gradualmente en una habilidad a nivel de sistema escasa en la era de la IA.
Como una firma de inversión que se ha adentrado en la infraestructura crypto desde 2017, el juicio de IOSG sobre esta línea no se limita al nivel de observación.
Invertimos en EigenLayer cuando su mecanismo de restaking aún no era ampliamente reconocido por el mercado, lideramos la ronda inicial de Ingonyama (ahora MoonMath) apostando por la migración de la aceleración de hardware ZK a la capa de rendimiento de IA, e invertimos en Hyperbolic en 2024, confiando en su camino de usar mecanismos de verificación nativos de crypto para resolver el problema de confianza en la potencia computacional descentralizada.
La lógica común detrás de estas inversiones es: los problemas de confianza, coordinación y verificación encontrados en la escalabilidad de la IA eventualmente necesitarán la capacidad de diseño de mecanismos acumulada por la industria crypto. Creemos que la convergencia de crypto e IA no es una narrativa, sino una oportunidad estructural que está ocurriendo.
