El futuro de los AI Agents en cripto: ¿Qué hay detrás del hype?

Título original: What's the point of Crypto AI Agents?

Autor: 0xJeff, AI Investor

Traducción: AididiaoJP, Foresight News

Ha pasado un año completo desde que la ola de AI Agents comenzó a finales de 2024.

En aquel entonces, @virtuals_io fue el primero en proponer el concepto de "tokenización de AI Agents", emparejando aplicaciones/tokens de IA con tokens de lanzamiento justo (fair-launch).

En este corto año, el campo de la IA en criptomonedas ha experimentado un cambio transformador: impulsando el movimiento de código abierto de la IA general, con una plétora de herramientas emergentes, facilitando que desarrolladores y principiantes comiencen a construir proyectos.

Inicialmente solo un lanzamiento de producto de IA, fair launch infravalorado, liderado por desarrolladores independientes o equipos pequeños, ahora ha evolucionado hacia un ecosistema completo de IA en criptomonedas, con cientos de grandes equipos construyendo su visión aquí.

A la luz del reciente calor del narrativo x402, este artículo explorará la pregunta más crítica examinando el estado actual de la industria, entendiendo los cambios y analizando el progreso de los actores clave: ¿hacia dónde se dirige todo esto? ¿Cuál es el valor central de los AI Agents en cripto?

Si usted, como yo, está entusiasmado con la IA y le gusta aprender, es posible que haya notado el rápido ritmo de desarrollo de la IA. Hay algo novedoso y genial cada mes. Desde aplicaciones básicas "agradables de tener" como transformar todo a un estilo de Studio Ghibli, hasta videos generados por IA de calidad de producción, pasando por AI Agents que son más productivos que el desarrollador junior promedio.

Sin embargo, en el campo de las criptomonedas, las cosas no siempre son tan sencillas. El año pasado por estas fechas, cuando el narrativo de los AI Agents estaba despegando, los proyectos populares eran estos:

· @truth_terminal cobró vida, interactuó con @pmarca de a16z y aseguró inversión.

· @aixbt_agent proporcionó un análisis perspicaz y también es un jugador peculiar y nativo de la comunidad cripto en la plataforma X.

· @virtuals_io, como parte de la "sociedad de agentes", vio su "token de agente" dispararse regularmente de 10 a 50 veces.

· @dolos_diary es el principal "bully" de Internet, querido por su humor agudo e ingenioso.

· @luna_virtuals como el primer ídolo de IA.

El entretenimiento era el tema principal cuando comenzaron los narrativos, pero ha pasado mucho tiempo desde que vimos a los AI Agents traer alguna nueva forma de entretenimiento (lo cual podría ser algo bueno, pero el encanto y el atractivo de la era temprana de la IA se han desvanecido).

El enfoque ahora está fuertemente en la vertical donde las criptomonedas sobresalen: casos de uso financiero, es decir, ganar dinero (y no perderlo).

a16z, en su último informe "Crypto Industry Landscape", propuso un tamaño de mercado potencial de 30 billones de dólares para la economía del metaverso, lo que podría ser un poco poco realista ya que se proyecta que todo el mercado de IA sea de solo unos pocos billones de dólares para 2030.

Dicho esto, creo que toda la economía del metaverso tiene de hecho el potencial de valer decenas de billones de dólares. Con herramientas de IA generativa e IA vertical ayudando a las personas en la productividad, una mayor adopción empresarial y flujos de trabajo impulsados por IA más eficientes introducidos e implementados dentro de las organizaciones, este mercado seguirá expandiéndose.

El espacio cripto no es una excepción. Sin embargo, como esta industria está fuertemente enfocada en ganar dinero, sus flujos de trabajo naturalmente giran en torno a la creación de riqueza. Varias categorías clave destacan:

DeFi: El Product-Market Fit más maduro en cripto

· Trading (trading spot, contratos perpetuos, en CEX/DEX)

· Mercados monetarios (préstamos, colateralización de activos cripto)

· Stablecoin (medio de intercambio/almacén de valor, estrategias DeFi de alto rendimiento componibles)

· Protocolos de rendimiento (mercados de tasas de interés, staking, mercados de tasas de financiación, optimizadores de rendimiento/productos de tesorería)

· RWA/DePIN (llevar activos productivos del mundo real a la cadena, conectando capital on-chain con demanda off-chain)

Este es el mercado potencial más grande con un valor total bloqueado superior a 150 mil millones de dólares y una capitalización de mercado de stablecoin que supera los 300 mil millones de dólares. La creciente claridad regulatoria y la adopción institucional están impulsando más capital on-chain; mientras que el aumento en la adopción de stablecoin también está atrayendo a más empresas y startups a usar canales nativos de cripto.

Por estas razones, la demanda de automatización como infraestructura de backend y herramientas, con empresas/startups como frontend que atraen a usuarios convencionales a la cadena, será crucial para impulsar la siguiente etapa de adopción.

Los AI Agents que pueden abstraer la complejidad de DeFi, agilizar los procesos de ejecución o mejorar aspectos clave de DeFi como la gestión de riesgos, el reequilibrio de activos y la curación de estrategias probablemente capturen una parte significativa del valor que fluye hacia los protocolos DeFi.

Actores clave del ecosistema:

@almanak, @gizatechxyz, @Cod3xOrg, @TheoriqAI, @ZyfAI_

· DeAI representa el Product-Market Fit más maduro en el espacio de IA en cripto

· Mercados de predicción x IA: El subsegmento de más rápido crecimiento en el espacio cripto

Si continúa observando el ecosistema, notará cambios mínimos en el espacio DeFi x IA. Esto se debe a que descifrar los flujos de trabajo relacionados con DeFi es extremadamente desafiante. No puede simplemente conectar la IA y esperar lo mejor; se deben implementar un diseño estructural responsable y salvaguardas para evitar incidentes importantes.

¿Por qué hablo de esto ahora, en lugar del 'AI Agent' genérico?

El ecosistema inicial de AI Agents era esencialmente Virtuals y los agentes construidos dentro de su ecosistema (posiblemente algunos esporádicos como CreatorBid), así como marcos como ai16z (ahora llamado ElizaOS) que facilitaban la construcción de 'agentes' o robots de X que podían llamar a una variedad de herramientas, junto con muchos otros marcos como Arc, Pippin y más.

Si bien estas cosas son geniales e interesantes, esta no es la verdadera definición de un AI Agent. Un verdadero agente debería ser capaz de comprender su entorno, comprender su rol y responsabilidades, tomar decisiones proactivas y tomar medidas para lograr objetivos específicos con una mínima intervención humana.

Si mira a su alrededor, más del 95% de los proyectos no son así. Son solo software, un producto de IA generativa o todavía están en proceso de evolucionar hacia AI Agents autónomos.

No estoy tratando de menospreciar a nadie. Lo que trato de enfatizar es que todavía estamos *muy temprano, hasta el punto en que la mayoría de la gente realmente no ha descubierto qué funciona.

Aquellos que han descubierto qué funciona generalmente no se clasifican como 'AI Agents', sino que se ven como un proyecto de IA.

Estado del ecosistema

El reciente zumbido provocado por x402 ha estimulado la rotación de capital y el interés en la IA en cripto, pero el nuevo panorama del ecosistema es muy diferente al anterior.

1. El hype de los marcos ha disminuido

Los marcos solían ser muy cruciales ya que ayudaban a los constructores a ponerse al día rápidamente, reduciendo el tiempo dedicado a aprender y codificar, diseñando flujos de trabajo. Herramientas como MCP han mejorado la capacidad de los agentes inteligentes para llamar o proporcionar APIs, ERC-8004 ha sido fundamental en el establecimiento de registros y consolidando a Ethereum como una capa de confianza y liquidación, A2A & AP2 de Google se están convirtiendo en los marcos preferidos para los constructores, y herramientas de construcción de AI Agents/flujos de trabajo como n8n también han atraído a un gran número de desarrolladores y usuarios regulares.

Debido a esto, el hype en torno a los "marcos" en sí se ha enfriado, con muchos proyectos cambiando el enfoque a otra parte. Por ejemplo, @arcdotfun ha cambiado hacia un constructor de flujos de trabajo; @openservai, posicionado inicialmente como "clústeres", ahora también se ha volcado hacia un constructor de flujos de trabajo, así como herramientas destinadas a aprovechar los agentes para crear negocios impulsados por IA en Web3 y dirigidos a grupos de usuarios específicos (como flujos de trabajo de mercado predictivo).

Los marcos siguen siendo importantes, pero con la proliferación de marcos y herramientas de IA en Web2, y la adopción de canales Web3, el hype en torno a los marcos Web3 ha disminuido.

2. Transición del Fair Launch Pad al modelo ICO

El modelo fair launch pad era beneficioso para los pequeños inversores minoristas, pero dificultaba que los equipos escalaran. También se convirtió fácilmente en un caldo de cultivo para que los desarrolladores independientes participaran en construcciones a corto plazo o puro hype, en lugar de crear un negocio de IA sostenible a largo plazo que pueda durar de 3 a 5 años.

En este sentido, tiene sentido que Virtuals se expanda a través de su Smart Agent Business Protocol. A medida que x402 se consolida como un canal de pago de agentes inteligentes, establece la infraestructura para la puntuación de confianza/reputación de agentes inteligentes y define cómo los agentes inteligentes colaboran y se pagan entre sí por los servicios, es crucial para realizar la visión del agente inteligente.

Sin embargo, persisten los desafíos y los problemas centrales: "¿Existe una demanda de servicios de alta calidad por los que la gente esté dispuesta a pagar?"

Si la mayoría de los servicios son inútiles, ¿por qué la gente no usaría directamente los servicios de IA de Web2 en lugar de optar por Web3? ¿Cuál es el punto de agregar agentes inteligentes de Web3 si ese es el caso?

Para construir un negocio de IA sostenible que genere ingresos de 7-8 cifras, necesita financiación, talento altamente energético y tiempo para construir la visión, algo que el modelo fair launch pad lucha por cumplir.

Por el contrario, estamos viendo una creciente popularidad de equipos de IA medianos a grandes, que pueden asegurar financiación semilla de inversores ángeles y VCs y entrar al mercado a través de una ronda comunitaria (ya sea en Kaito Launchpad, Legion o Echo).

Estos equipos, aprovechando sus recursos (financiación, talento, respaldos de VCs, etc.), a menudo ofrecen productos/servicios de mucha mayor calidad, que normalmente también resultan en un mejor rendimiento del token.

3. Modelos de ingresos y tokenomics disfuncionales

Gestionar tanto un producto de IA como un token requiere dos conjuntos de habilidades completamente diferentes que deben diseñarse cuidadosamente para combinar ambos y acelerar el crecimiento del producto y la adquisición de usuarios (por ejemplo, airdropping de tokens a los usuarios correctos → usuarios que se convierten en usuarios de pago → uso del producto con pago → ganar más tokens, que vinculan a los usuarios al proyecto a largo plazo a través de mecanismos como reparto de ingresos, recompras, gobernanza, etc. → sostener el volante).

Es más fácil decirlo que hacerlo. La mayoría de los equipos pequeños de AI Agents asignan del 30 al 80% de su tokenomics, sin dejar recursos para poner en marcha ningún volante de crecimiento.

La mayoría de los proyectos adoptan un modelo de suscripción SaaS o facturación basada en el uso/puntos y agregan la opción de pagar usando tokens para obtener descuentos. Muchos proyectos usarán una parte de los ingresos por suscripción para recomprar tokens o quemar tokens usados para pagar servicios.

Usar los ingresos por suscripción para recomprar tokens está bien, pero exigir el pago solo en tokens (u ofrecer solo descuentos) hace que sea difícil escalar.

Los tokens de criptomonedas son altamente volátiles. Usarlos como medio de pago no es una buena idea (podrían subir un 20% hoy y caer un 30% mañana, lo que dificulta la elaboración de presupuestos).

4. Darwinian AI: Un nuevo camino hacia la formación de capital y tokenomics claros

@opentensor (Bittensor) se ha convertido en la plataforma preferida para que los fundadores arranquen ideas, los mineros contribuyan a la IA y los inversores inviertan en la próxima empresa de DeAI potencialmente disruptiva de la industria.

@flock_io está estableciendo estándares para la IA que preserva la privacidad y es específica del dominio utilizando aprendizaje federado, atrayendo a empresas de Web2, clientes gubernamentales y entrenadores (mineros) que buscan contribuir a la IA. Similar a Bittensor, Flock ayuda a las empresas a realizar un trabajo de IA genial y significativo aprovechando el talento externo de primer nivel.

@BitRobotNetwork, inspirado en Bittensor, está adoptando un enfoque similar para guiar un ecosistema de subredes centrado en robots.

Al mismo tiempo, también están surgiendo puntos de referencia/evaluaciones del mundo real con juegos de fondos reales (que también se han convertido en una forma de entretenimiento de alta calidad):

· Alpha Arena de @the_nof1 permite que 6 modelos de IA de vanguardia participen en una competencia de trading de contratos perpetuos con dinero real (cada uno con $10,000).

· @FractionAI_xyz aprovecha la competencia entre AI Agents para mejorar/ajustar continuamente a los agentes para proporcionar mejores resultados, señales, ganancias y gestión de riesgos.

· @openservai creó OpenArena, donde los modelos de IA compiten en el trading de mercados de predicción.

Darwinian AI está abordando el problema de la formación de capital y es el motor que impulsa la innovación en la IA en cripto.

· La subred de Bittensor mejor clasificada, Chutes, ya es el proveedor de servicios de inferencia mejor clasificado en OpenRouter, que es la puerta de enlace API universal más popular entre los desarrolladores de IA globales.

· Las subredes de cómputo de primer nivel (3-4) tienen colectivamente ingresos recurrentes anuales de 20 a 30 millones de dólares.

· Las subredes relacionadas con la predicción están comenzando a generar ingresos recurrentes anuales de cientos de miles a millones de dólares al monetizar señales alfa y/o utilizar señales para un mejor trading/predicción.

Darwinian Competitive AI = Formación de capital (sin necesidad de capital de riesgo) + Aceleración de la innovación (atraer a ingenieros de IA/ML para contribuir) = Esta será la fuerza central que impulse el narrativo de los AI Agents en 2026.

Nota: "Darwinian AI" se refiere a un ecosistema descentralizado que impulsa el desarrollo, la evaluación y la recompensa de modelos de IA basados en la competencia y la economía de mercado. Su idea central es "la supervivencia del más apto", al igual que la teoría de la selección natural de Darwin, permitiendo que los modelos de IA más excelentes y útiles ganen en la competencia abierta y reciban recompensas.

Entonces, ¿qué es emocionante para equipos pequeños o AI Agents ahora?

Para ser honesto, hay algunos que estoy usando bien, pero actualmente, no hay uno por el que esté dispuesto a pagar.

· Investigación: Grok cubre la plataforma X, ChatGPT cubre el dominio general.

· Análisis profundo: Miro principalmente boletines y reportes de Messari.

· Perspectiva rápida del mercado: Use el chatbot de TG @elfa_ai.

· Señal de trading de mercado: Use @AskBillyBets, @Polysights y @futuredotfun de @aion5100. (Emocionado por aVault de @sire_agent, pero aún no público.)

· DeFi: Principalmente operado por mí mismo, ocasionalmente uso @almanak y @gizatechxyz, aunque estos no se consideran estrictamente "AI Agents" y no son parte de un fair launch.

· Trading: Use @DefiLlama para swaps en EVM o @JupiterExchange para swaps en Solana. Evite los contratos perpetuos (use @Cod3xOrg para análisis y ejecución cuando sea necesario).

El espacio cripto está acostumbrado a proporcionar a los usuarios acceso gratuito a todo, por lo que los usuarios prefieren herramientas gratuitas. El token gating o paywalling ha demostrado ser ineficaz, pero integrar sin problemas las tarifas en el producto es viable. Es por eso que los modelos de precios basados en resultados son muy efectivos. La gente no está dispuesta a pagar $40 por mes, pero está dispuesta a pagar una tarifa de gas de $40 por una transacción exitosa.

Si puede ofrecer el mejor resultado (alto rendimiento, mejor precio de operación), siempre que el resultado sea lo suficientemente bueno, a nadie le importará que incorpore tarifas.

Después de probar tantas aplicaciones o agentes de IA en cripto, lo que he aprendido es que los mejores productos actualmente son los que ganan dinero, siendo la mejor vertical los Launchpads (junto con los próximos mercados de predicción), es decir, operar un "casino" on-chain y cobrar tarifas de las operaciones.

Perspectiva futura

· Surgirán casos de uso del mundo real que logren la adopción masiva (aquellos que usarían desarrolladores o usuarios de IA que no son cripto) el próximo año, muy probablemente originados en el ecosistema DeAI/Darwinian AI.

· 2026 será el año de la IA en cripto, con una plétora de casos de uso de DeFi, infraestructura de DeAI y casos de uso de predicción emergentes.

· La mayoría de los equipos pequeños de AI Agents desaparecerán gradualmente o serán adquiridos/fusionados, o cambiarán para construir dentro del ecosistema Darwinian AI.

· La IA en cripto y los AI Agents como campo de nicho convergerán, marcando una dirección de producto y visión más clara para la IA en cripto.

· El launchpad seguirá estando en el núcleo de la comunidad de Crypto Twitter, generando volumen de transacciones y tarifas, pero la innovación significativa que impulse el progreso de la industria ocurrirá en las ubicaciones con más recursos (capital, talento, canales de distribución y adopción de usuarios).

El significado de los AI Agents en cripto

Para un "AI Agent" de lanzamiento justo, el significado radica en diseñar una experiencia de trading disfrazada de "tecnología de inversión", aunque la mayor parte es simplemente un envoltorio de LLM con una capa de token.

En la mayoría de los casos, proporciona el mejor camino para que los inversores minoristas inviertan temprano en dichos "AI Agents", especulen con activos y ganen dinero.

El narrativo de los AI Agents en cripto es significativo para sentar las bases de la futura economía de la IA, donde blockchain servirá como la infraestructura/canal central para hacer todo esto posible.

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