El criptomundo establece un nuevo mercado financiero para el poder de procesamiento de inteligencia artificial

La infraestructura de criptomonedas está creando una nueva capa financiera para la valoración, financiación y comercialización del poder de procesamiento utilizado en la ejecución de modelos de inteligencia artificial. Según un nuevo informe publicado por Galaxy Research, la capacidad de GPU se está convirtiendo cada vez más en un activo financiero, junto con los servicios de extracción de inteligencia artificial y los derechos de acceso a estos servicios.

El informe, elaborado por Lucas Tcheyan, vicepresidente de Galaxy Research, define los "mercados de capital de extracción" como redes, protocolos y herramientas financieras que se desarrollan en torno a la capacidad de procesamiento que permite a los modelos de inteligencia artificial generar salidas a partir de nuevos datos.

Según el informe, el centro de gravedad de la demanda de GPU en el sector de la inteligencia artificial se está trasladando de la capacitación de modelos a su ejecución diaria, es decir, a los procesos de extracción. Este cambio aumenta la necesidad de nuevos mercados para las empresas que desean fijar el precio de la capacidad de procesamiento, gestionar costos futuros y financiar inversiones en hardware.

Las proyecciones de Galaxy sugieren que la inversión en infraestructura de inteligencia artificial podría alcanzar billones de dólares en los próximos años. Morgan Stanley prevé que se invertirán aproximadamente 2.9 billones de dólares en centros de datos para 2028, mientras que McKinsey estima que el gasto total de capital necesario alcanzará los 6.7 billones de dólares para 2030. La estimación de Goldman Sachs para la infraestructura de inteligencia artificial en el período 2026-2031 es de aproximadamente 7.6 billones de dólares.

Se señala que entre el 55% y el 67% de estas inversiones podrían destinarse a la capacidad de procesamiento y hardware. Sin embargo, dado que los precios de las GPU dependen de variables como el modelo de chip, la capacidad de memoria, la infraestructura de conexión, la región y la duración del alquiler, no es fácil establecer un mercado estándar. Empresas como Ornn y Silicon Data están desarrollando índices de precios de GPU recopilados a partir de transacciones reales para abordar este problema. También se informa que la empresa matriz de la Bolsa de Nueva York, ICE, y CME están preparándose para listar contratos de futuros de GPU.

Según el informe, los proyectos de criptomonedas están convirtiendo no solo la capacidad física de GPU, sino también los derechos de acceso a servicios de inteligencia artificial en activos que pueden negociarse en la cadena. Los tokens VVV y DIEM de la plataforma Venice se destacan como ejemplos de este modelo.

Los usuarios que bloquean tokens VVV pueden generar DIEM. Cada DIEM proporciona al propietario un crédito de uso de inteligencia artificial de Venice de 1 dólar diario. De este modo, los usuarios pueden mantener, transferir o vender el derecho a utilizar inteligencia artificial en el futuro en lugar de comprar una suscripción. Según Galaxy, esta estructura es notable en el sentido de que convierte la capacidad de procesamiento de inteligencia artificial de un servicio alquilado en un activo que se puede poseer.

Sin embargo, el informe señala que DIEM se mantiene en su mayoría con fines especulativos en lugar de uso real. Se indica que la tasa de uso semanal de la capacidad de extracción ofrecida se mantiene por debajo del 50%, y que el valor del token depende de la expectativa de que Venice continúe ofreciendo servicios a largo plazo.

Proyectos como Pearl y Ambient buscan evaluar la capacidad de cálculo utilizada en la minería de blockchain para la extracción de inteligencia artificial mediante un enfoque de "prueba de trabajo útil". Pearl integra las operaciones de multiplicación de matrices utilizadas por los modelos de inteligencia artificial en la producción de bloques, mientras que Ambient utiliza un sistema basado en subastas donde los usuarios establecen precios y tiempos para tareas de inteligencia artificial.

Según Galaxy, estos modelos pueden ofrecer servicios de inteligencia artificial por debajo del precio de mercado gracias a incentivos en tokens. Sin embargo, existe el riesgo de que las redes se llenen de proveedores de capacidad de procesamiento que solo buscan ganar recompensas en tokens si no se genera una demanda real de clientes.

El informe enfatiza que aún no se ha establecido un vínculo sostenible entre la demanda de tokens y el uso real de inteligencia artificial.

El informe presenta como el modelo más viable el financiamiento de hardware de GPU a través de la cadena. El protocolo USD.AI dirige los depósitos de stablecoin como créditos a operadores de centros de datos pequeños y medianos que compran GPUs. El reembolso de los créditos se cubre con los ingresos del alquiler de GPUs, mientras que los intereses se transfieren a los titulares de depósitos.

Galaxy señala que este modelo se diferencia de otros emprendimientos porque se basa en deudores reales y flujos de efectivo en lugar de incentivos especulativos en tokens. Sin embargo, se advierte que la caída de los precios de alquiler de GPUs, la rápida depreciación del hardware o una debilidad en la demanda de inteligencia artificial podrían aumentar el riesgo de incumplimientos de crédito.

Según Galaxy Research, los mercados de capital de extracción aún son bastante pequeños en comparación con el tamaño del sector de inteligencia artificial. Sin embargo, cuando se consideran juntos los índices de GPU, los futuros, los derechos de uso tokenizados y los créditos de hardware, se están sentando las bases para una nueva clase de activos de billones de dólares. El informe concluye que la ventaja del sector de criptomonedas no es ofrecer servicios más baratos que las empresas de inteligencia artificial centralizadas, sino generar capital en áreas donde las finanzas tradicionales son lentas o insuficientes, hacer que los activos sean divisibles y proporcionar una infraestructura de pago programable.

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