Zach Pandl, jefe del equipo de investigación de Grayscale, declaró que la expansión de la inteligencia artificial generará una nueva demanda de blockchains públicos. En su investigación, Grayscale destacó tres áreas clave: las finanzas con agentes de IA, los registros verificables de cómputos e identidades, y alternativas descentralizadas a la IA centralizada.
Según Pandl, la infraestructura para estos escenarios la pueden proporcionar cuatro redes de criptomonedas vinculadas a tres necesidades potenciales de la economía de la IA:
- Ethereum — infraestructura de liquidación para finanzas de agentes de IA;
- Solana — liquidaciones blockchain rápidas para la economía de agentes;
- World — identidad digital verificable;
- Bittensor — alternativa descentralizada a las plataformas de IA centralizadas.
Los agentes de IA crearán demanda de pagos en blockchain
Pandl considera que la inteligencia artificial y las blockchains públicas son tecnologías complementarias. Con la expansión de la IA, la infraestructura financiera tradicional podría enfrentar nuevos requisitos que se adaptan mejor a las capacidades de las redes blockchain programables.
El ejemplo más obvio, según el investigador, son las finanzas con participación de agentes de IA. Estos sistemas podrán actuar en nombre de los usuarios, pero para ello necesitarán carteras programables capaces de almacenar y utilizar fondos sin la intermediación constante de un humano.
Según Pandl, la actividad de los agentes de IA podría estimular la demanda de:
- micropagos;
- liquidaciones transfronterizas instantáneas;
- comercio automatizado;
- gestión automatizada de riesgos.
Para estos escenarios, según Grayscale, son adecuados Ethereum y Solana como infraestructura de liquidación.
Al mismo tiempo, el desarrollo de la IA de agentes requerirá no solo pagos, sino también formas de verificar las acciones de los propios agentes. Por ejemplo, las empresas necesitarán determinar qué modelos, datos y reglas utilizó la IA al tomar una decisión específica.
La blockchain puede convertirse en una capa para identidad y reputación
Otra dirección señalada por Pandl es la creación de registros verificables sobre cómputos, identidad humana y reputación de los agentes de IA.
Esto es especialmente importante en los casos en que un usuario delega a la IA el derecho de realizar acciones financieras u otras de alto riesgo. Antes de invertir o comprar un producto en nombre de una persona, un agente puede necesitar una reputación confirmada.
Por separado, el investigador llamó la atención sobre el problema de distinguir entre humanos e IA en internet. Por ejemplo, las plataformas sociales podrían verificar si una cuenta pertenece a una persona única sin requerir la revelación de su identidad.
En este contexto, Grayscale ve un papel potencial para World. Su infraestructura podría usarse para confirmar la identidad humana y distinguir entre personas y agentes de IA.
Bittensor ofrece una alternativa a la IA centralizada
La tercera dirección destacada por Grayscale es la inteligencia artificial descentralizada. Pandl señaló que el desarrollo de la IA concentra el capital, los recursos computacionales y el control en un pequeño número de empresas tecnológicas.
En su opinión, esto plantea interrogantes sobre la gobernanza, los sesgos y la censura de los sistemas de IA. Una alternativa podrían ser las redes abiertas y descentralizadas, a las que los usuarios puedan acceder, contribuir y poseer una parte del ecosistema.
Un ejemplo mencionado por Pandl es Bittensor y su token $TAO.
Sin embargo, la propia red se encontró anteriormente en el centro de un debate sobre su nivel de descentralización. Uno de los desarrolladores clave, Covenant AI, anunció su salida de Bittensor, acusando a los líderes del proyecto de centralización efectiva y presión sobre el ecosistema. En medio del conflicto, la capitalización de mercado de $TAO se redujo aproximadamente en 820 millones de dólares.
end-content
