Original | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)
Autor | DingDang (@XiaMiPP)
La sensación del momento, OpenClaw, comienza a respaldar la IA de privacidad, y los "inversores desesperados de las criptomonedas" parecen haber encontrado una nueva dirección de especulación.
Precisamente en este contexto narrativo, una serie de proyectos relacionados con la computación de privacidad y la infraestructura de agentes de IA han comenzado a reaparecer en el radar del mercado. Odaily Planet Daily descubrió que, durante este proceso de creciente discusión, varios proyectos se han convertido en potenciales beneficiarios.
VVV(#133)
Venice es una plataforma de generación de IA que se enfoca en la ausencia de censura y la privacidad, posicionándose como una versión descentralizada de ChatGPT. El punto de partida del bombo en torno a la IA de privacidad provino precisamente de Venice. Esto se debe a que OpenClaw destacó y recomendó a Venice en su documentación oficial, pero lo eliminó rápidamente en 24 horas. Aunque la recomendación pudo ser retirada, esta acción hizo que más personas comenzaran a prestar atención a Venice y sus características prioritarias de privacidad.
A diferencia de la mayoría de los proyectos de IA, la narrativa central de Venice no es la capacidad del modelo de IA, sino la privacidad en sí misma. En un contexto donde las principales plataformas de IA están reforzando gradualmente la censura de contenido, y ante las continuas controversias sobre la filtración de datos de IA y el entrenamiento de modelos, este posicionamiento de producto de "no registrar, no censurar" golpea justo los valores más sensibles de la comunidad cripto.
En una era donde la fiebre de los agentes de IA se está fermentando rápidamente, Venice aprovechó esta "bonanza de la era". Más coincidente aún, el equipo de Venice está reduciendo activamente la oferta de tokens VVV, disminuyendo la inflación. El aumento de la demanda combinado con la reducción de la oferta refuerza aún más las expectativas de retroalimentación positiva del token VVV.
Lectura de referencia: 《OpenClaw respalda firmemente a Venice.ai, el token VVV se dispara más del 500% en un mes》
NEAR(#43)
Near Protocol, este antiguo proyecto de cadena de bloques de capa 1 conocido por su alto rendimiento, también se está reinventando activamente bajo el impacto de la ola de IA. Ya no es solo una "L1 tradicional" que busca TPS y gas bajo, sino que está desplazando gradualmente su narrativa central hacia la capa de ejecución y la infraestructura de liquidación en la era de los agentes de IA, intentando encontrar una nueva narrativa de crecimiento en este nuevo ciclo tecnológico.
Desde principios de 2025, ha estado impulsando activamente el sistema de Intenciones (Intents) de NEAR. Este sistema permite a los usuarios o agentes de IA simplemente expresar el "resultado final deseado", y el backend completará automáticamente operaciones complejas a través de 35+ cadenas, sin necesidad de puentes manuales, cambio de carteras o gestión de rutas.
El 25 de febrero de 2026, NEAR actualizó formalmente este sistema de intenciones y lanzó Confidential Intents. Esta versión introduce capacidades de computación confidencial en el marco de ejecución de intenciones existente, utilizando el mecanismo de fragmentación de privacidad de Near combinado con entornos de ejecución confiable (TEE), permitiendo que las transacciones cruzadas oculten detalles clave durante su ejecución, como la ruta de intercambio, el tamaño de la transacción o estrategias específicas. Sin embargo, no impone una privacidad obligatoria para todas las transacciones como Zcash o Monero, sino que añade una capa opcional de protección de privacidad a la ejecución de intenciones. Su objetivo principal no es anonimizar transacciones, sino prevenir comportamientos de arbitraje en cadena como MEV, front-running y ataques sandwich, haciendo así que las transacciones sean más seguras durante su ejecución.
En el futuro, los agentes de IA podrían convertirse en los principales "usuarios" de la cadena de bloques, poseerán activos de forma autónoma, realizarán transacciones cruzadas, ejecutarán estrategias e incluso se coordinarán entre sí. Bajo esta premisa, la cadena de bloques no solo necesita manejar transacciones de alta frecuencia, sino que también debe proporcionar capacidades de ejecución verificable, computación confidencial y coordinación entre cadenas.
El posicionamiento actual de Near se desarrolla en torno a esta imaginación. Intenta construir una red abierta que pueda apoyar a los agentes de IA para ejecutar automáticamente tareas complejas, al mismo tiempo que garantiza que el proceso sea verificable y seguro. En el contexto de la creciente ola de IA, esta transformación puede verse tanto como un intento activo de abrazar una nueva narrativa, como el auto-renacimiento de una antigua cadena de bloques en un nuevo ciclo.
SAHARA(#295)
El objetivo central de Sahara AI es construir un ecosistema de IA descentralizado, transparente y seguro, haciendo que el proceso de desarrollo, entrenamiento, despliegue y comercialización de la IA sea más justo y confiable. El proyecto se dedica a resolver los problemas actuales de la industria de la IA, como la privacidad de datos, los sesgos algorítmicos y la falta de claridad en la propiedad de los modelos.
El auge de los agentes de IA está trayendo un nuevo problema: ¿a quién pertenecen los datos, modelos y capacidades que utilizan estos Agent? En la estructura industrial actual de la IA, este problema en realidad no está bien resuelto. Los datos necesarios para entrenar modelos a menudo provienen de una gran cantidad de contribuyentes dispersos, pero los beneficios finales están altamente concentrados en unas pocas empresas de IA; los desarrolladores de modelos, incluso teniendo capacidad técnica, a menudo solo pueden depender de los ecosistemas de las plataformas; y a medida que los agentes de IA comienzan a invocar modelos, datos y herramientas de forma autónoma, toda la cadena de valor se vuelve más compleja. Sin un conjunto claro de mecanismos de derechos y distribución de beneficios, es probable que la futura economía de la IA repita el camino del Web2: los datos son propiedad de los usuarios, pero el valor es capturado por las plataformas.
Sahara AI intenta precisamente establecer nuevas reglas en este eslabón. Su sistema de seguridad ClawGuard proporciona barandillas de seguridad verificables para los agentes de IA, asegurando que operen de forma segura dentro de las reglas preestablecidas. La plataforma de servicios de datos (DSP) permite a los usuarios obtener incentivos de tokens mediante la anotación y contribución de datos de entrenamiento de IA, formando gradualmente un mercado de datos descentralizado. Bajo este mecanismo, los contribuyentes de datos no solo pueden participar en el proceso de entrenamiento de modelos de IA, sino que también pueden obtener ingresos continuos cuando los datos son utilizados, mientras la plataforma garantiza la calidad de los datos y la protección de la privacidad a través de mecanismos en cadena.
PHA(#601)
Phala Network es una plataforma de contratos inteligentes de privacidad construida sobre Substrate, destinada a proporcionar servicios de computación con protección de privacidad verificable para aplicaciones Web3. Para entender por qué Phala se beneficia del auge de los agentes de IA, primero es necesario responder a una pregunta más básica: ¿en qué infraestructuras dependen realmente los agentes de IA para funcionar?
Si desglosamos el ecosistema actual de Agent, su pila tecnológica se puede dividir aproximadamente en varios niveles. El nivel superior es la capa de modelos, es decir, varios modelos de lenguaje grande o de推理, como OpenAI, Claude y una serie de modelos de código abierto; debajo está la capa de framework de agentes, incluyendo herramientas como LangChain, AutoGPT, OpenClaw, etc., que son responsables de organizar tareas, programar modelos e invocar herramientas externas; más abajo está la capa de entorno de ejecución, que es donde el agente ejecuta realmente el código, invoca APIs, ejecuta tareas automatizadas; además, existe una capa de pago e identidad, utilizada para manejar pagos, identidad y sistemas de reputación entre agentes; y en el nivel más bajo, está la capa de potencia computacional y privacidad, responsable de garantizar que el proceso de cálculo sea confiable y los datos seguros sin fugas.
Desde esta estructura, la posición de Phala abarca precisamente la capa de entorno de ejecución y la capa de privacidad computacional. Su tecnología central —una red de computación confidencial basada en TEE (Entorno de Ejecución Confiable)— permite que los agentes de IA ejecuten programas de forma segura fuera de la cadena, garantizando al mismo tiempo que el proceso de cálculo sea verificable y que los datos no sean espiados externamente. Esto es particularmente crucial en la economía de los agentes.
En términos de implementación ecológica concreta, Phala ya ha comenzado a combinarse con proyectos de agentes de IA. Por ejemplo, Phala colaboró con ai16z para construir un componente TEE para su framework multiagente Eliza, integrando directamente la tecnología de ejecución confiable en el entorno de ejecución del agente; al mismo tiempo, algunos proyectos de emisión de tokens de agentes de IA (como aiPool) también han adoptado la tecnología TEE de Phala para gestionar claves privadas y activos en cadena.
En el futuro, a medida que los agentes de IA evolucionen de "herramientas de chat" a entidades digitales capaces de poseer fondos, ejecutar transacciones e incluso operar protocolos, los entornos de ejecución seguros se convertirán gradualmente en una capa de infraestructura indispensable para todo el ecosistema de agentes, y Phala está tratando de ocupar esta posición.
Conclusión
Al revisar estos proyectos, un descubrimiento interesante es que: el momento en que estos tokens realmente comenzaron a subir fue anterior a los eventos de recomendación de estos últimos días. Es decir, incluso antes de que Venice llevara la "IA de privacidad" al frente del escenario, ya había una parte del capital en el mercado que había notado previamente esta dirección, solo que carecía de un punto de activación narrativo lo suficientemente claro. El evento de recomendación de OpenClaw fue solo la mecha que encendió la atención.
De hecho, tanto a16z como Delphi Digital, en sus informes anuales de investigación de inversiones de 2025, enumeraron la privacidad y la IA como sectores clave a seguir en 2026. Sin embargo, cuando estos juicios macroeconómicos realmente llegan al mercado, a menudo necesitan un evento concreto para activar el consenso. Y a principios de 2026, la privacidad y la IA llegaron a nosotros de esta manera combinada.
En cuanto a si esto se convertirá en la próxima tendencia a largo plazo o será otra especulación temática breve, probablemente aún necesite tiempo para dar una respuesta.
