"¿Ya criaste langostas?" Últimamente, cuando los Web3ers se saludan, muy probablemente esta sea la frase.
A principios de 2026, tras el espectacular show de robots en el Año Nuevo Chino, los nuevos Agentes de IA como OpenClaw se han convertido en el nuevo juguete favorito de los tecnólogos. Algunos usan IA para servicio al cliente, otros para escribir código, e incluso hay quienes están probando usar Agentes para simular toda una "fuerza laboral digital". Un concepto que se menciona mucho últimamente en varias plataformas de internet es la "empresa unipersonal", donde una sola persona, mediante un flujo de trabajo de IA, puede manejar tareas que antes requerían un equipo pequeño.
Por supuesto, Web3 tampoco se ha quedado quieto. Si se leen medios de la industria últimamente, se notará que varios proyectos también están empezando a hablar sobre Agentes de IA. Algunos investigan cómo los Agentes pueden interactuar directamente con activos en cadena o contratos inteligentes, otros trabajan en infraestructura de pago, identidad o finanzas para Agentes, hay quienes discuten sobre "sistemas económicos de Agentes", permitiendo que la IA participe en la red como un usuario más, e incluso algunos están proclamando nuevamente el eslogan de "Web4.0".
Al leer esto, en realidad se siente una sensación muy familiar.
Siempre se dice que el mundo de la moda es cíclico, pero quién iba a pensar que el mundo tecnológico (o mejor dicho, el cripto) también lo sería. ¿Recuerdan la recesión que comenzó en 2022? ChatGPT se volvió viral de la noche a la mañana y la IA se convirtió de repente en el tema del que todos hablaban. El mundo Web3, por supuesto, no se quedó atrás y rápidamente surgieron un montón de nuevos conceptos: Agentes de IA, traders de IA, estrategias automatizadas, etc. Parecía que con solo rozar el tema de la IA, se podía contar una nueva historia. Pero este bullicio no duró mucho. Cuando el mercado cripto volvió a subir, la atención de todos rápidamente regresó al Crypto.
Y esta vez, en la segunda mitad de 2025, el mercado cripto volvió a mostrar tendencias bajistas, por lo que Web3 comenzó a buscar nuevos conceptos que tomar.
Sin embargo, en Portal Labs, creemos que el problema radica precisamente aquí. Cuando una narrativa comienza a popularizarse, muchos equipos de emprendedores Web3 en realidad no están tomando decisiones técnicas o comerciales, sino decisiones narrativas: hacen lo que esté de moda. Y luego tropiezan—
Muchos equipos, al avanzar realmente con sus proyectos, se dan cuenta de que el concepto se puede armar rápidamente, pero el producto es difícil de materializar. ¿Dónde están los usuarios? ¿Cuál es el escenario concreto? ¿Con qué se generan ingresos de forma sostenible? ¿Se puede obtener inversión? Estas preguntas a menudo surgen solo después de que el proyecto ya ha avanzado.
Cuando la popularidad disminuye, lo que a menudo queda en el mercado es un montón de proyectos que no han logrado despegar. Algunos productos se quedan en la fase de demo, otros logran lanzarse pero no encuentran usuarios, y algunos simplemente desaparecen junto con la narrativa. En poco tiempo, parece que se ha abierto una nueva área, pero al mirar atrás un tiempo después, lo que realmente perdura no es mucho.
Por ello, continuar profundizando en Crypto o pasarse a la IA se ha convertido en un dilema. Elegir lo primero: el mercado no está bien, la inversión no necesariamente tiene retorno; elegir lo segundo: no hay base. El listón técnico de la IA, la estructura de talento y el entorno competitivo son diferentes a los de Web3. Muchos equipos han acumulado en los últimos años su stack tecnológico, experiencia en productos y recursos comunitarios, todo basado en el ecosistema Crypto. Cambiarse por completo a la IA equivale a entrar de nuevo en un campo completamente desconocido. Desde la capacidad de los modelos, los recursos de datos hasta el equipo de ingeniería, casi todo necesita reconstruirse.
Algo aún más realista es que el campo de la IA ya está muy concurrido. Tanto las grandes empresas de modelos, las empresas de internet tradicionales, como un gran número de equipos emergentes, han invertido enormes recursos en esta área. Para un equipo emprendedor que originalmente se dedicaba a Web3, si entra en este mercado solo por un cambio narrativo, fácilmente puede encontrarse sin ventajas técnicas ni recursos del sector.
En realidad, para muchos equipos emprendedores de Web3, hay un camino viable. No necesariamente tienen que转型 (transformarse) para hacer IA, sino que pueden continuar su camino en Web3, y al mismo tiempo pensar en qué capacidades puede aportar Crypto al sistema de IA.
Si se observa detenidamente el actual desarrollo de la IA, se verá que muchos eslabones clave aún no están completamente resueltos.
El más típico son los datos. Los modelos son cada vez más potentes, pero ¿de dónde vienen los datos de entrenamiento? ¿Son los datos confiables y cumplen? Especialmente, ¿cómo pueden los Agentes de IA lograr una personalización 1 a 1? Estos problemas aún no tienen un mecanismo adecuado. Para una IA que depende del entrenamiento con grandes volúmenes de datos, este es un problema fundamental persistente.
Otro ejemplo es la identidad y colaboración. Cuando los Agentes de IA comienzan a participar en la ejecución de tareas, transacciones automáticas e incluso decisiones operativas, ellos mismos también necesitan identidad, permisos y reglas de colaboración. ¿Quién puede invocar a un Agente determinado? ¿Cómo se dividen el trabajo entre Agentes? ¿Cómo se liquida después de ejecutar una tarea? Estos problemas, en esencia, involucran la identidad y la distribución de valor en una red abierta.
También está el problema de pagos. Una vez que los Agentes de IA comienzan a invocar servicios, obtener datos o ejecutar tareas de forma autónoma en la red, significa que necesitan un sistema de micropagos que pueda liquidarse automáticamente. Y en el sistema de internet tradicional, esta estructura de pago es realmente difícil de implementar.
Estos parecen ser problemas de IA, pero muchas soluciones ya existen en el sistema tecnológico de Crypto. Ya sean redes de incentivos de datos, sistemas de identidad en cadena o redes de pago abiertas, son direcciones que Web3 ha estado explorando en los últimos años.
Si los equipos emprendedores de Web3 realmente pretenden intentar en estas direcciones, hay varias cosas que deben tener claras primero.
Lo primero es observar la capacidad técnica del equipo mismo. Diferentes proyectos Web3 tienen acumulaciones técnicas muy diferentes. Algunos equipos son buenos en protocolos on-chain, otros han trabajado mucho tiempo en redes de datos, y otros están más orientados a productos de capa de aplicación. Si el equipo ha estado trabajando en infraestructura relacionada con datos en los últimos años, como recolección, extracción o mercados de datos, entonces extenderse hacia la capa de datos de IA sería relativamente natural, por ejemplo, redes de contribución de datos, fuentes de datos verificables, o mercados de datos incentivados para modelos. Si el equipo originalmente se inclinaba más hacia protocolos on-chain o infraestructura, entonces podrían considerar trabajar en el entorno de ejecución de Agentes de IA, como identidad on-chain para Agentes, gestión de permisos, protocolos de ejecución de tareas, o proporcionar capacidad de liquidación y pago automático para Agentes. Para aquellos equipos que ya están haciendo productos de capa de aplicación, como herramientas de trading, plataformas de contenido, productos comunitarios o aplicaciones de consumo, la IA es más adecuada como capa de capacidad integrada en el sistema de producto original. Por ejemplo, usar IA para mejorar la capacidad de análisis de datos, automatizar flujos operativos, o completar mediante Agentes funciones que antes requerían procesamiento manual.
En segundo lugar, hay que ver si existe un escenario de negocio real. Muchos proyectos de IA desaparecen rápidamente, no porque su tecnología sea mala, sino porque desde el principio no tenían un escenario de uso claro. El concepto puede sonar muy atractivo, pero ¿dónde están las personas que realmente necesitan este producto? ¿Por qué lo usarían? ¿Y por qué estarían dispuestos a pagar por él? Estas preguntas a menudo no se responden seriamente. Algunos conceptos se discuten mucho en la industria, como "IA+Web3", "sistema económico de Agentes", "trader de IA", todos suenan muy grandiosos, pero si se indaga un poco más, en realidad no hay muchos grupos de usuarios estables. Por el contrario, algunas necesidades que no parecen tan "atractivas", como el procesamiento de datos, la operación automatizada, el filtrado de información o la ejecución de tareas, existen de forma persistente en los negocios reales. Precisamente por eso, al decidir entrar en una dirección de IA, en lugar de mirar primero si el concepto es popular, es mejor mirar primero el escenario mismo: ¿Es este escenario un problema de negocio de larga data? ¿Ya hay alguien pagando por esto? ¿Puede la IA realmente mejorar la eficiencia en este eslabón? Si se cumplen estas condiciones, entonces esta dirección tiene más probabilidades de pasar de narrativa a producto.
Además, se necesita ver si el equipo emprendedor de Web3 tiene recursos que realmente le permitan entrar en estos eslabones.
Las direcciones mencionadas anteriormente, datos, identidad, pagos, en esencia no son solo problemas técnicos, sino problemas de recursos de red.
Por ejemplo, en una red de datos, si el equipo no tiene una fuente estable de datos, ni un grupo de usuarios que pueda contribuir datos de forma continua, entonces, incluso si se desarrolla la tecnología, es difícil formar un efecto de red real. Del mismo modo, si se quiere hacer un sistema de identidad o una red de colaboración para Agentes de IA, también se necesita que desarrolladores, aplicaciones o Agentes reales participen, de lo contrario, el protocolo en sí很难形成生态 (es difícil formar un ecosistema). La lógica es similar para los sistemas de pago y liquidación. Una vez que los Agentes de IA comienzan a invocar servicios, obtener datos o ejecutar tareas en la red, los micropagos se vuelven muy frecuentes. Pero esta red de pagos solo tiene sentido si existen simultáneamente una gran cantidad de Agentes y servicios, de lo contrario, sigue siendo solo un módulo técnico.
Por lo tanto, para muchos equipos Web3, lo que realmente necesitan evaluar no es "si hay espacio técnico en esta dirección", sino si ellos mismos pueden convertirse en parte de esta red. Si el equipo ya tiene fuentes de datos, un ecosistema de desarrolladores o escenarios de aplicación, esto往往决定 (a menudo determina) si un proyecto puede realmente entrar en la capa de infraestructura de la IA, y no quedarse en la capa conceptual.
