De Google a IA descentralizada: Cómo Jacob Robert Steeves construyó la red impulsada por incentivos de Bittensor

Jacob Robert Steeves no se propuso revolucionar la inteligencia artificial a través de blockchain. Su camino comenzó en el lugar menos probable—con Bitcoin, una empresa de chips de interfaz cerebro-ordenador y matemáticas. Hoy, como fundador de Bittensor (TAO), Jacob Robert Steeves se encuentra en la intersección de dos tecnologías transformadoras, aplicando la economía de minería que hizo revolucionario a Bitcoin a los desafíos computacionales de la IA moderna.

El matemático que dejó Google: el camino de Jacob hacia la IA y Bitcoin

Antes de lanzar Bittensor a tiempo completo en 2018, Jacob estudió matemáticas y ciencias de la computación en la Universidad Simon Fraser en Vancouver, Canadá. Tras graduarse, trabajó como ingeniero de software para un contratista de DARPA desarrollando chips de interfaz cerebro-ordenador—una experiencia que moldeó su comprensión fundamental de la computación y los sistemas de incentivos. Su mentor, también fundador de la empresa, era un defensor temprano de Bitcoin que le introdujo conceptos como la “computación basada en energía” y principios termodinámicos integrados en el diseño de Bitcoin.

Esta exposición temprana resultó transformadora. Jacob se dio cuenta de que la IA y Bitcoin compartían un ADN común: ambos operan mediante bucles de retroalimentación. La IA aprende mediante retropropagación, algoritmos genéticos y aprendizaje por refuerzo—todos procesos impulsados por retroalimentación—mientras que Bitcoin creó el primer bucle de retroalimentación económica programable a gran escala. Desde 2015, Jacob Steeves ha estado inmerso en ambos campos simultáneamente, reconociendo su compatibilidad natural en lugar de sus aparentes diferencias.

Su paso por Google desde 2016 profundizó esta base técnica. Como ingeniero de aprendizaje automático, Jacob fue testigo de la publicación de “Attention Is All You Need”—el artículo sobre Transformer que impulsó la expansión exponencial de los grandes modelos de lenguaje. Más importante aún, absorbió conocimientos prácticos de la infraestructura de IA distribuida de Google: servidores de parámetros, paralelismo de modelos y técnicas de paralelismo de datos que serían esenciales para la arquitectura de Bittensor. Sin embargo, aunque Google ofrecía proyectos prestigiosos, no podía ofrecer lo que Jacob realmente buscaba: la capacidad de aplicar incentivos descentralizados a la IA a nivel de red. Esta realización lo llevó a desarrollar inicialmente Bittensor como un proyecto paralelo, que finalmente se convirtió en su enfoque principal cuando lanzó la mainnet en 2021.

Economía de minería aplicada a la IA: la innovación central de Bittensor

En su núcleo, Bittensor representa una traducción directa de la filosofía de minería de Bitcoin a la inteligencia artificial. Jacob lo describe como la aplicación de “mecanismos de incentivo de minería estilo Bitcoin” a la computación de IA—pero esto requiere una comprensión precisa. Bittensor es un protocolo de código abierto con su token nativo TAO, que actualmente opera aproximadamente en 128 subredes especializadas. Cada subred se organiza en torno a tareas computacionales distintas: inferencia, entrenamiento, aprendizaje por refuerzo, agentes de codificación, almacenamiento y señales de predicción/negociación.

La innovación fundamental no reside en la agregación, sino en los incentivos programables integrados directamente en el proceso de aprendizaje. Quien proporcione inferencias, entrenamiento o herramientas más útiles recibe recompensas proporcionalmente mayores. Esto crea un ciclo de optimización continua: las señales del mercado impulsan mejoras en calidad, y la oferta de bajo rendimiento se elimina naturalmente mediante presión económica en lugar de decretos administrativos. El sistema transforma el paradigma tradicional de “minero-recompensa-consenso” en “suministro útil de IA-mercado de recompensas-consenso de red.”

Desde una perspectiva práctica, los desarrolladores pueden iniciar o unirse a subredes, contribuir con recursos computacionales y modelos, y ganar incentivos continuamente según métricas de rendimiento. Los participantes del lado de la demanda pueden comprar servicios de inferencia, potencia computacional, capacidades AutoML o señales de predicción directamente a través de la red. Toda la estructura permanece sin permisos y transparente, permitiendo que cualquier desarrollador global participe de manera justa.

Esto representa un cambio fundamental respecto a las plataformas tradicionales de agregación de IA, que simplemente apilan modelos sin optimización económica. Jacob enfatiza que la verdadera importancia va más allá de “Cripto + IA”—una frase que considera superficial intelectualmente. La innovación real consiste en usar incentivos criptoeconómicos para realizar investigación en inteligencia artificial, permitiendo que las fuerzas del mercado refinen continuamente la calidad computacional.

Desarrolladores chinos y competencia feroz: construyendo la red de IA de Asia

La decisión de Jacob de visitar China a finales de 2024 reflejaba un reconocimiento estratégico: Asia alberga el ecosistema de IA de más rápido crecimiento y posiblemente más potente del mundo. China produce el 90% de los chips semiconductores mundiales. Cuando la minería de Bitcoin operaba legalmente, China controlaba más del 50% del poder de minería global. Estas métricas subrayan por qué Jacob ve a China no como un participante periférico, sino como infraestructura esencial para la red global de Bittensor.

Lo que más impresiona a Jacob de los desarrolladores chinos no es solo su capacidad técnica, sino su intensidad competitiva. Dentro de las subredes de Bittensor, surge un fenómeno observable: una vez que los mineros chinos ingresan a una subred, la competencia se intensifica drásticamente. Muchos participantes originales optan por salir, no por desventajas técnicas, sino porque la dinámica competitiva se vuelve mucho más feroz. Jacob lo ve como algo completamente esperado, dado que el sistema universitario chino produce “uno de los grupos más competitivos del mundo.”

La evidencia concreta valida esta observación. Affine, una de las mayores subredes de Bittensor, fue construida enteramente por desarrolladores chinos y se ha convertido en uno de los mecanismos de competencia más sofisticados de la red. Lium, otra subred importante que proporciona recursos GPU, demuestra cómo la infraestructura de computación china se integra en el mercado sin permisos de Bittensor. Muchos mineros chinos contribuyen con potencia de GPU (identificable por direcciones IP de origen asiático), llevando efectivamente los recursos computacionales de Asia al mercado global mediante infraestructura descentralizada.

Estas contribuciones representan algo que Jacob considera “muy significativo”—no solo participación técnica, sino contribuciones fundamentales a la resiliencia y optimización competitiva de la red. El nivel de ingeniería entre estos equipos es “extremadamente alto, casi sin igual,” según la evaluación directa de Jacob.

Más allá de la agregación: por qué Bittensor es fundamentalmente diferente

Jacob aborda directamente un malentendido persistente: que Bittensor funciona como un “agregador de modelos de IA” que combina servicios existentes. Este error ignora fundamentalmente la innovación arquitectónica de Bittensor. Las plataformas de agregación verdaderas simplemente combinan modelos sin incentivos estructurales para la mejora continua. El diseño de Bittensor integra incentivos económicos directamente en los bucles de retroalimentación que impulsan el aprendizaje de la IA.

La trayectoria de 15 años del avance en IA revela un patrón constante: los avances surgen del aprendizaje adaptativo basado en retroalimentación y recompensas. La retropropagación, el aprendizaje por refuerzo y otras técnicas fundamentales operan bajo este principio. La innovación de Bittensor consiste en incorporar criptomonedas e incentivos de mercado directamente en estos mecanismos, permitiendo que las señales del mercado en tiempo real optimicen tanto la calidad de la oferta como la eficiencia de la red.

La descentralización cumple funciones esenciales en este marco. La entrada sin permisos significa que cualquier individuo o equipo puede lanzar una subred y competir directamente con servicios existentes. La buena oferta se amplifica mediante incentivos económicos; la oferta pobre se elimina naturalmente. La distribución de recursos entre nodos crea resiliencia contra puntos únicos de fallo—una propiedad claramente ilustrada cuando AWS sufrió interrupciones masivas en meses recientes. Aunque muchos proyectos que afirman descentralización sufrieron interrupciones graves, la arquitectura distribuida de Bittensor permaneció operativa precisamente porque no depende de proveedores de infraestructura centralizados.

Sin embargo, Jacob enfatiza que la descentralización es un medio, no un fin. La fuerza motriz fundamental no es la descentralización “por sí misma,” sino escalar la computación útil mediante competencia impulsada por incentivos. Esta distinción resulta crucial: Bittensor compite contra plataformas de IA centralizadas tradicionales no por preferencia ideológica por la descentralización, sino por primitives técnicas superiores y un diseño de mecanismos más eficiente.

Ingresos del protocolo, mercados de predicción y metas a cinco años

La sostenibilidad económica de Bittensor proviene de múltiples fuentes de ingreso a nivel de protocolo. La red genera ingresos vendiendo servicios de inferencia, acceso a potencia computacional, capacidades AutoML y señales para mercados de predicción. Este modelo diversificado evita depender excesivamente de un solo caso de uso y crea múltiples flujos de incentivos para los participantes.

Jacob muestra especial entusiasmo por los mercados de predicción como una aplicación revolucionaria. Plataformas como Kalshi y Polymarket representan “aplicaciones fintech reales” y “primeras aplicaciones para consumidores” que realmente transforman los procesos de decisión humana. Dentro del ecosistema de Bittensor, subredes dedicadas están desarrollando infraestructura para mercados de predicción, demostrando la capacidad del protocolo para soportar aplicaciones financieras sofisticadas.

De cara a cinco años, Jacob expresa una aspiración singular: llevar la tecnología de Bittensor a “millones” de usuarios, manteniendo operaciones sostenibles de la red. Actualmente, aproximadamente 100,000 usuarios utilizan activamente la tecnología de Bittensor. El camino hacia adelante no solo implica dominar los servicios de inferencia, sino expandirse hacia la capa de aplicaciones—con la meta final de servir a miles de millones de usuarios en todo el mundo.

La ventaja económica que sustenta esta visión se centra en la eficiencia de costos. Ridges, una de las principales subredes de Bittensor enfocada en agentes de codificación, demuestra este principio. Aprovechando la optimización distribuida a través de mineros globales, la red logra reducciones drásticas en costos: escenarios donde proveedores centralizados cobran $1,000 mensuales por suscripciones por valor real de $200 pueden ser superados con precios de red de $10 que reflejan solo $6 en costos reales. Esta ley de escalamiento económico—imposible en arquitecturas centralizadas—permite alcance y adopción global.

Jacob hace un paralelo histórico con el éxito de Bitcoin: Bitcoin superó a los sistemas centralizados no solo por ideología, sino adoptando primitives técnicas superiores y un diseño de mecanismos más eficiente. Aunque Bittensor aún no ha logrado esta ventaja en todos los ámbitos, ha demostrado este principio en áreas computacionales específicas. Además, millones ya usan servicios de Bittensor diariamente sin ser conscientes—la red opera de manera transparente en todas las capas de la aplicación.

La dinámica competitiva se reduce finalmente a una proposición simple: si Bittensor mantiene superioridad tecnológica en dimensiones clave como rendimiento, velocidad y costo-efectividad, los proveedores de IA centralizados que operan bajo modelos tradicionales no podrán competir a largo plazo. Por el contrario, no mantener estas ventajas técnicas haría que toda la premisa sea irrelevante. Esta claridad de propósito—lograr una verdadera superioridad técnica o fracasar de manera significativa—define la visión estratégica de Jacob para la trayectoria de cinco años de Bittensor.

Evolución del mercado y el primer ciclo de halving

A marzo de 2026, Bittensor (TAO) refleja las dinámicas de mercado inherentes a cualquier protocolo exitoso. El token, listado inicialmente en marzo de 2023, ha experimentado ciclos de mercado que reflejan las tendencias del sector de criptomonedas y IA en general. Las condiciones actuales muestran que TAO se negocia a $197.10 con una capitalización de mercado de aproximadamente $1.89 mil millones. Esto representa el proceso natural de descubrimiento de precio en mercados sin permisos.

La perspectiva de Jacob sobre el primer halving de TAO en 2025—ahora completado—se centra en las dinámicas de oferta más que en narrativas especulativas. El halving reduce la oferta del token, pero Jacob afirma explícitamente que esto por sí solo no altera los mecanismos de incentivo fundamentales de Bittensor. Los incentivos económicos para los desarrolladores permanecen sólidos independientemente de los calendarios de suministro de tokens. La propuesta de valor central de la red depende de la utilidad computacional y la distribución de recompensas impulsada por el mercado, no solo de la escasez de oferta.

Esta perspectiva mesurada refleja la mentalidad de ingeniería de Jacob más que la psicología de trader. El enfoque sigue siendo en la utilidad de la red, los incentivos para desarrolladores y la optimización competitiva—las métricas que determinan una adopción tecnológica genuina en lugar de movimientos especulativos en el precio del token.

La posición estratégica de Asia: IA de código abierto e infraestructura descentralizada

Jacob percibe un cambio estratégico decisivo en el desarrollo de la inteligencia artificial. China, Singapur y Asia Oriental lideran lo que él denomina la “revolución de IA de código abierto.” Los modelos de código abierto más destacados, incluyendo DeepSeek, provienen de equipos chinos. Hong Kong y Singapur, con mayor flexibilidad regulatoria e infraestructura de capital, facilitan la industrialización y la colaboración técnica transfronteriza. Esta dinámica regional crea una compatibilidad natural con el modelo descentralizado de Bittensor.

Más allá del desarrollo comercial, las principales universidades asiáticas, incluyendo Peking University y Tsinghua, han realizado contribuciones fundamentales al avance académico en IA. Esta combinación—modelos de código abierto, enfoque en implementación técnica y rigor académico—se alinea exactamente con lo que requiere la IA descentralizada: desarrollo transparente, optimización competitiva y profunda competencia técnica.

Visión más allá de la asociación: competencia y primitives técnicas

Al preguntarle sobre posibilidades de cooperación con laboratorios de IA tradicionales y grandes empresas tecnológicas, Jacob mantiene una claridad filosófica. Las asociaciones con equipos como DeepSeek, Kimi y Moonshot parecen naturalmente compatibles—estas organizaciones pueden lanzar subredes en Bittensor, monetizar sus modelos a través de la red y consumir servicios proporcionados por la misma. Los laboratorios centralizados estadounidenses, en cambio, “prefieren consolidar y controlar” en lugar de adoptar la apertura y participación sin permisos.

Jacob enmarca esto no como hostilidad hacia las empresas tradicionales de IA, sino como una inevitabilidad técnica. O los proveedores centralizados adoptan los enfoques descentralizados de Bittensor para entrenamiento, o enfrentan una desventaja competitiva a largo plazo, ya que las estructuras de costos y métricas de rendimiento favorecen cada vez más la computación distribuida impulsada por incentivos. El resultado final depende de la ejecución tecnológica más que de la posición en el mercado o ventajas de capital.