Artículos Relacionados con Token

El Centro de Noticias de HTX ofrece los artículos más recientes y un análisis profundo sobre "Token", cubriendo tendencias del mercado, actualizaciones de proyectos, desarrollos tecnológicos y políticas regulatorias en la industria de cripto.

Cuando el Token es más caro que el hombre, la «narrativa de la IA» se encuentra en problemas

Los gastos empresariales en IA enfrentan un desafío fundamental: el costo creciente de los tokens no se traduce en un valor comercial cuantificable. Ejecutivos como Andrew Macdonald de Uber han expresado su alarma por la falta de correlación entre el consumo de tokens y mejoras reales en los productos, un fenómeno denominado "tokenmaxxing". Casos como el de Microsoft, que redujo licencias de Claude Code por costos insostenibles, y el cambio de GitHub Copilot a un modelo de pago por uso, refuerzan esta preocupación. Datos revelan que por cada dólar gastado en tokens de IA, solo 18 centavos generan valor para el usuario final, mientras gran parte se destina a corregir errores y retrabajos. Paralelamente, los precios de los tokens han subido aproximadamente un 65% desde febrero. Existen dos visiones contrapuestas. Los optimistas, como analistas de Goldman Sachs, ven esto como un dolor transitorio y prevén un gran crecimiento futuro, con un cambio hacia métricas más sólidas. Los pesimistas, liderados por Jim Covello de la misma firma, argumentan que la cadena de valor actual es insostenible, beneficiando principalmente a los fabricantes de semiconductores como Nvidia, mientras las grandes tecnológicas aumentan su deuda. Un problema estructural subyacente es el ciclo financiero entre los gigantes de la nube (hyperscalers) y los laboratorios de IA como OpenAI y Anthropic. Grandes compromisos de gasto en la nube están vinculados a estas startups, creando un circuito donde la inversión, los ingresos por computación y la valoración están interconectados. La sostenibilidad de este sistema depende de que los clientes finales sigan pagando facturas crecientes por tokens. Si bien la tecnología IA es real y útil, y las valoraciones no sugieren una burbaja como la de 1999, la pregunta central persiste: ¿los ahorros de productividad que genera la IA en las empresas podrán compensar a tiempo sus costos operativos crecientes? La narrativa que equiparaba alto consumo de tokens con éxito se ha roto. La factura de la IA ha llegado, y queda por verse quién la pagará finalmente.

marsbit05/29 01:47

Cuando el Token es más caro que el hombre, la «narrativa de la IA» se encuentra en problemas

marsbit05/29 01:47

Guerra de presupuesto de tokens: la IA empresarial entra en la «era de las cuentas»

La guerra de presupuesto de tokens: la IA empresarial entra en la «era de las cuentas» La adopción de IA en las empresas ha pasado de la pregunta "¿deberíamos usarla?" a "¿cómo justificamos su costo?". Los CEOs y CFOs ahora exigen ver el valor concreto: ¿qué resultado empresarial (reducción de mano de obra, nuevos ingresos, eficiencia) genera cada dólar gastado en tokens de inferencia? Este costo, antes experimental, se ha convertido en un gasto operativo continuo y significativo. El problema central es que el volumen de uso (tokens consumidos) no equivale a valor creado. Una factura elevada puede significar trabajo útil o desperdicio por prompts deficientes, contexto excesivo, modelos sobredimensionados o reintentos. Así, la métrica crucial se convierte en la "utilidad marginal del token": el valor comercial generado por cada dólar adicional gastado. La asignación de este presupuesto es ahora un campo de batalla interna. Se compara el costo de la IA con alternativas como la subcontratación (BPO) o el trabajo interno, pero es difícil porque el costo por tarea final depende de factores técnicos variables. Empresas de software enfrentarán esto como un problema de productividad, mientras que las no tecnológicas lo vivirán como una transformación operativa. La solución requiere una capa de atribución que conecte los tokens gastados con resultados empresariales concretos. Esto implica rastrear y analizar la "trayectoria" completa de un agente de IA (contexto usado, herramientas, reintentos, intervenciones humanas) para entender qué funciona y qué no. Quien controle esta atribución podrá tomar decisiones clave: asignar más recursos a flujos valiosos, limitar otros, usar modelos más baratos o mantener trabajo humano. En resumen, la primera fase demostró que la IA puede hacer el trabajo. La siguiente fase determinará cuánto de ese trabajo vale realmente la pena pagar.

marsbit05/28 12:17

Guerra de presupuesto de tokens: la IA empresarial entra en la «era de las cuentas»

marsbit05/28 12:17

NEAR se duplica: 3 grandes tendencias que impulsan su precio

NEAR ha experimentado un notable repunte, duplicando su valor desde principios de mayo de 2026 hasta alcanzar los 2.37 dólares, con una capitalización que supera nuevamente los 30 mil millones. Este desempeño destaca frente a la volatilidad general del mercado y se atribuye a tres impulsores clave. En primer lugar, la narrativa de IA juega un papel crucial. El cofundador Illia Polosukhin, codesarrollador de la arquitectura Transformer, fundamento de modelos como ChatGPT, ha posicionado a NEAR como una infraestructura líder para IA descentralizada. Esto se materializa en la aplicación Near.com, que integra capacidades de IA y agentes autónomos. En segundo lugar, NEAR está evolucionando hacia una cadena de bloques con fuertes capacidades de privacidad. Con el lanzamiento de NEAR Intents para transacciones cross-chain, se han introducido funciones como "Confidential Payments" e "Intents Confidenciales". Estas herramientas, que utilizan entornos de ejecución confiable (TEE), permiten transferencias privadas de activos entre más de 35 cadenas, protegiendo datos del remitente, el monto y la ruta, lo que aborda problemas como los ataques MEV. Finalmente, el modelo económico de NEAR aporta estabilidad. Tras completar sus desbloqueos de tokens, la red implementa un mecanismo de recompra: todos los ingresos por tarifas de protocolo de NEAR Intents (que genera unos 10.000 dólares diarios) se utilizan para recomprar tokens NEAR en el mercado, reduciendo la presión de venta y apoyando el precio. Además, la inflación anual se redujo permanentemente al 2.5%.

链捕手05/26 12:23

NEAR se duplica: 3 grandes tendencias que impulsan su precio

链捕手05/26 12:23

¿De vuelta las 'monedas demonio'? ¿De verdad hay novedades en el ecosistema Bitcoin?

El ecosistema de Bitcoin está experimentando un nuevo auge, liderado por plataformas y protocolos que están captando la atención del mercado. **Bound Exchange** (resultado de la fusión de radfi y Bound) ha visto cómo su token $Bound se disparó aproximadamente 46 veces desde el 21 de mayo. Sus puntos fuertes incluyen una **experiencia de usuario simplificada** al permitir el uso de activos como SOL, ETH, HYPE y BNB para operar con Runes, **confirmaciones de transacción casi instantáneas** a través de un mecanismo de firma múltiple 2-de-2 con timelock para mayor seguridad, y un **mecanismo de protección de precios** en su Launchpad. Por otro lado, **Tacit**, un protocolo centrado en la privacidad, mantiene un desarrollo activo. Su token principal, $TAC, tiene una capitalización estable de unos 5,5 millones de dólares. Recientemente implementó tokens de doble ceguera y está trabajando en un puente ETH-BTC sin permisos utilizando pruebas de conocimiento cero. Finalmente, **Alkanes**, aunque no es nuevo, ha vuelto a destacar gracias al impresionante rendimiento de su token **$DIESEL**, que ha subido unas 17 veces desde finales de abril. Este fuerte aumento se atribuye en parte a su **limitada oferta circulante**. Su mecanismo de minería único distribuye recompensas por bloque entre todos los participantes de la acuñación, mientras que el 50% de las tarifas se destina al tesoro del proyecto. Con solo alrededor del 10% del suministro total de 1,562 millones realmente disponible para el comercio, $DIESEL está siendo considerado la "moneda misteriosa" del ecosistema de Bitcoin.

marsbit05/26 09:41

¿De vuelta las 'monedas demonio'? ¿De verdad hay novedades en el ecosistema Bitcoin?

marsbit05/26 09:41

De la infraestructura eléctrica a la economía de Token: el 'pastel de siete capas' de la cadena industrial de la IA

En los últimos dos años, la narrativa principal de la industria de la IA se centró en la "guerra de los modelos grandes" entre las grandes tecnológicas, midiendo avances en parámetros, costes de entrenamiento y clústeres de GPU. Sin embargo, hacia 2026, la lógica impulsora está cambiando. Según JP Morgan, la futura expansión de la infraestructura de IA ya no estará impulsada principalmente por el entrenamiento, sino por la enorme demanda de inferencia, generada por miles de millones de Agentes de IA en funcionamiento. Cada interacción consume tokens, lo que marca la transición de la industria de la "era del modelo" a la "era industrial del Token". La industria se está estructurando como un pastel de siete capas que gira en torno al Token: 1) Energía (la base), 2) Centros de Datos para IA (AIDC, las fábricas de Tokens), 3) GPU (el equipo de producción), 4) Modelos de Lenguaje Grandes (LLM, el motor de producción), 5) Distribución de Tokens (la "red eléctrica"), 6) Optimización y Orquestación Inteligente de Tokens (el "cerebro"), y 7) Agentes de IA (los consumidores finales). Actualmente, este ecosistema está fragmentado. Algunos tienen GPU avanzadas pero carecen de energía estable; otros tienen grandes AIDC pero carecen de sistemas de orquestación eficientes; los desarrolladores de agentes enfrentan altos costes y latencia; y los nodos periféricos operan de forma aislada. La verdadera adopción masiva de la IA solo llegará cuando estas siete capas estén plenamente integradas y funcionen de forma coordinada, formando una red de infraestructura inteligente global capaz de producir, distribuir, orquestar y consumir Tokens de manera eficiente y a escala.

marsbit05/26 05:49

De la infraestructura eléctrica a la economía de Token: el 'pastel de siete capas' de la cadena industrial de la IA

marsbit05/26 05:49

Ahorrando 300 Millones de Tokens por Semana: La Guía de Caché de Claude Code de un Ingeniero de Anthropic

**Cómo ahorrar mil millones de tokens con el caché de Claude Code: Guía de un ingeniero de Anthropic** Muchos usuarios notan que los tokens en Claude Code se consumen rápido. La clave para reducir costes no está en escribir menos código, sino en reutilizar el contexto ya procesado mediante el **caché de prompts**. **Cómo funciona el caché y ahorra dinero** - Cada token cachead**o cuesta solo un 10%** de un token de entrada normal. - El sistema cachea en tres capas: 1. **Capa del sistema:** Instrucciones base y definiciones de herramientas. 2. **Capa del proyecto:** `CLAUDE.md`, reglas y memoria del proyecto. 3. **Capa de conversación:** Historial de mensajes. - Claude reutiliza el caché si el prefijo del nuevo mensaje coincide con uno ya almacenado, evitando reprocesar todo el contexto. **TTL (Tiempo de vida del caché)** - **Claude Code (suscripción):** **1 hora** por defecto. - **API de Claude:** 5 minutos por defecto (ampliable a 1 hora con costo mayor). - **Sub-agentes:** Siempre 5 minutos. **Buenas prácticas para mantener el caché (cubre el 95% de los casos)** 1. **No dejar la sesión inactiva más de 1 hora:** Si pasa, es mejor iniciar una nueva conversación con un resumen del progreso anterior. 2. **Al cambiar de tarea, reinicia limpiamente:** Usa un "session handoff" (un breve resumen) antes de `/clear`, en lugar de `/compact`. 3. **Para documentos grandes, usa Projects:** En Claude.ai, sube archivos grandes a un Proyecto en lugar de pegarlos directamente en el chat. **Acciones que rompen el caché (sin advertencia evidente)** - **Cambiar de modelo** (incluido activar el modo "Opus plan"). - Editar `CLAUDE.md` **no** rompe el caché de la sesión actual; se aplicará en la siguiente. **Conclusión** No es necesario dominar todos los detalles técnicos. Centrándose en lo esencial—aprovechar que el caché es 10 veces más barato, respetar el TTL de 1 hora y evitar interrupciones como cambiar de modelo—se puede alargar significativamente la duración de las sesiones y optimizar el uso de la cuota de tokens.

marsbit05/24 00:40

Ahorrando 300 Millones de Tokens por Semana: La Guía de Caché de Claude Code de un Ingeniero de Anthropic

marsbit05/24 00:40

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