Visión general

A medida que la IA evoluciona rápidamente, requiere más potencia informática, procesamiento de datos y colaboración. Los sistemas tradicionales de blockchain, con sus límites de rendimiento, ya no pueden satisfacer las crecientes demandas de las aplicaciones de IA.

Ha surgido una nueva generación de blockchains de Capa 1 diseñadas para la IA. Estos proyectos se centran en resolver desafíos clave como la eficiencia, la privacidad de los datos, la asignación de recursos y la colaboración descentralizada con tecnología innovadora.

Este artículo revisa y analiza proyectos clave de IA de Capa 1 como Bittensor, Vana, Kite AI, Nillion y Sahara centrándose en sus tecnologías centrales, casos de uso y potencial futuro.

¿Qué es una capa de inteligencia artificial 1?

Una cadena de bloques de Capa 1 es una red de cadena de bloques básica con su propio sistema de consenso e infraestructura. A diferencia de las soluciones de Capa 2, que dependen de las cadenas de bloques existentes, las cadenas de bloques de Capa 1 crean y mantienen un ecosistema completamente descentralizado.

Un AI Layer 1 es una cadena de bloques construida para la inteligencia artificial. Su principal objetivo es crear un sistema descentralizado para entrenar modelos de IA, ejecutar tareas de IA, compartir datos y proporcionar incentivos.

Los proyectos de la Capa 1 de IA integran la tecnología blockchain para mejorar la transparencia y la equidad en los sistemas de IA y abordar el problema persistente de que la IA sea una "caja negra" mediante la utilización de la verificabilidad e inmutabilidad de la blockchain.

Importancia:
La integración de la inteligencia artificial y la cadena de bloques es un área clave de innovación tecnológica, impulsada por una clara dinámica de oferta y demanda:
La IA depende de datos masivos y potencia de cálculo: Blockchain puede proporcionar almacenamiento de datos descentralizado, alojamiento de modelos y mercados de potencia de cálculo;
Las decisiones de IA son opacas: los registros de Blockchain proporcionan procesos rastreables y verificables, lo que aumenta la confiabilidad;
Falta de mecanismos de incentivos: La economía de tokens nativos de Blockchain puede incentivar efectivamente a los contribuyentes de datos, nodos de computación y desarrolladores de modelos;
La propiedad de datos y modelos es difícil de definir: los contratos inteligentes y la verificación en cadena proporcionan una base para la propiedad de activos de IA y transacciones.
Estas necesidades fundamentales son la fuerza impulsora detrás del rápido crecimiento de los proyectos de AI Layer 1.

Características clave
La Capa de IA 1 no es solo una nueva narrativa; tiene un enfoque tecnológico distinto en comparación con las blockchains de propósito general:
Alta potencia de computación y capacidades de procesamiento paralelo: Brindando soporte fundamental para el entrenamiento e inferencia de modelos;
Soporte nativo de Agente de IA: Desarrollo de entornos de tiempo de ejecución y mecanismos de interacción específicamente diseñados para Agentes de IA;
Mecanismos de incentivos de datos nativos: Utilizando tokens para incentivar la contribución de datos y la colaboración de modelos;
Verificación y transacción en cadena de modelos y tareas: habilitando la verdadera integración Web3 de activos de IA.

Cuatro tendencias clave que impulsan la capa 1 de IA
La aparición de AI Layer 1 no es coincidencia; está impulsada por cuatro tendencias clave:
La explosión de la IA generativa: la proliferación de modelos grandes ha impulsado la demanda exponencial de potencia de cálculo y datos;
La evolución de los mecanismos de incentivos de Web3: Creando un ciclo económico para datos, modelos y potencia de cálculo.
El establecimiento progresivo del ecosistema de agentes de IA: que exige un entorno de ejecución fundacional seguro y una red de valor sólida.
Un cambio discernible hacia la modularidad de blockchain: Transición de las blockchains de Capa 1 de arquitecturas "de propósito general" a "especializadas".

Proyectos Principales

Visión general de proyectos con tokens nativos

Bittensor

Antecedentes y Visión
Bittensor tiene como objetivo construir una red de colaboración de IA descentralizada que rompe las barreras centralizadas en el desarrollo de IA tradicional. Fomenta a los desarrolladores globales y proveedores de computación a entrenar y optimizar modelos de IA de forma conjunta. Su visión es impulsar la coevolución del ecosistema de IA a través de mecanismos impulsados por el mercado, creando así una red inteligente abierta y transparente.

Arquitectura de Tecnología e Innovación
Bittensor emplea una arquitectura de doble capa: la red raíz coordina el sistema global, mientras que el ecosistema de subredes admite una variedad de tareas de inteligencia artificial. La innovación principal radica en el mecanismo de asignación de recursos impulsado por el mercado dTAO, que introduce el token de subred Alpha para competir en el mercado. Los recursos se asignan según la demanda, mientras que el poder de validación se descentraliza para evitar el control por parte de una sola entidad. Este diseño mejora tanto la eficiencia como la resistencia del sistema a la censura.

Escenarios de aplicación y ecosistema
El ecosistema de Bittensor incluye múltiples subredes con aplicaciones típicas como Targon (centrado en la generación de texto, similar a modelos de lenguaje avanzados), Chutes (que proporciona servicios de interfaz de API LLM), PTN (generando señales comerciales financieras) y Dojo (colaboración en el etiquetado de datos). Estos submódulos muestran la amplia aplicabilidad de Bittensor en campos como la generación de texto, la predicción financiera y el procesamiento de datos. Atraen a desarrolladores y usuarios de la industria.

Economía de tokens y valor
El token $TAO es el núcleo del ecosistema de Bittensor, utilizado para pagar la potencia de cálculo, recompensar a los contribuyentes y fomentar la competencia de subredes. Los titulares pueden apostar $TAO para participar en la gobernanza de la red o ganar recompensas de subredes. A medida que el ecosistema de subredes se expande, se espera que la demanda de $TAO crezca, con su valor estrechamente ligado a la potencia de cálculo de la red y la actividad de la aplicación.

Fuente

Vana

Antecedentes y Visión
El objetivo de Vana es remodelar la soberanía de los datos para permitir a los usuarios ser los verdaderos dueños y beneficiarios de sus datos personales, en lugar de ser explotados por gigantes tecnológicos. Su visión es reconstruir el valor de los datos a través de la tecnología descentralizada, creando así un ecosistema de economía de datos impulsado por el usuario.

Arquitectura Tecnológica e Innovación
La tecnología de Vana se divide en la Capa de Liquidez de Datos y la Capa de Portabilidad de Datos, complementada por un diseño de almacenamiento no custodio. La innovación clave es que los datos del usuario permanecen fuera de la cadena para garantizar la privacidad, al tiempo que permiten compartir datos y distribuir valor a través de incentivos de liquidez y recompensas para contribuyentes. Este modelo centrado en el usuario equilibra la protección de la privacidad con incentivos económicos significativos.

Escenarios de aplicación y ecosistema
Las aplicaciones típicas de Vana incluyen Finquarium (un mercado de datos financieros), GPT Data DAO (recopilación y gobernanza de datos de conversación) y proyectos de datos de Reddit/Twitter (utilizando datos de redes sociales). Estos escenarios demuestran el potencial de Vana en campos como finanzas, entrenamiento de IA y análisis social. Atraen a contribuyentes de datos y desarrolladores para unirse al ecosistema.

Economía de tokens y valor
$VANA impulsa el ecosistema Vana. Los usuarios lo ganan contribuyendo datos, y las empresas lo gastan para acceder a esos datos. También permite la participación en la gobernanza. A medida que el uso de datos crece, el valor del token está cada vez más vinculado a la actividad de la red.

Fuente:https://www.vana.org/

Nillion

Antecedentes y visión
Nillion está construyendo una red informática centrada en la privacidad diseñada para resolver los desafíos de privacidad de los datos. Al aprovechar la “computación ciega”—un método que permite la computación en datos encriptados—su objetivo es apoyar la adopción de aplicaciones AI y Web3 seguras y a gran escala.

Arquitectura Tecnológica e Innovación
En el corazón de Nillion se encuentra Nil Message Compute (NMC), un paradigma de "cómputo ciego" que integra la computación multipartita (MPC) y las pruebas de conocimiento cero (ZKPs) para permitir el intercambio de datos de conocimiento cero. Su innovación principal radica en lograr consenso sin una cadena de bloques tradicional, al tiempo que preserva el procesamiento encriptado sin fugas, desbloqueando nuevas posibilidades para aplicaciones críticas de privacidad.

Escenarios de aplicación y ecosistema
Las aplicaciones de Nillion incluyen la autenticación Web3 (protegiendo la privacidad de la identidad del usuario), el entrenamiento de privacidad de IA (entrenando modelos en datos encriptados) y la modelización de datos confidenciales (computación de privacidad a nivel empresarial). Estos escenarios demuestran su amplia aplicabilidad en la gestión de identidad, el desarrollo de IA y el procesamiento de datos comerciales, atrayendo a usuarios de la industria con necesidades de privacidad.

Economía de tokens y valor
$NIL sirve como el token de utilidad nativo de la red Nillion. Facilita el pago por tareas de computación, incentiva a los operadores de nodos y alimenta el crecimiento general del ecosistema. A medida que la demanda de computación preservadora de la privacidad continúa aumentando, el valor de $NIL está cada vez más vinculado a la actividad de la red y al poder de cómputo contribuido, posicionándolo para un fuerte potencial a largo plazo.

Fuente

HyperCycle

Antecedentes y Visión
HyperCycle es un proyecto que proporciona infraestructura de alto rendimiento para Agentes de IA. Colabora con SingularityNET para acelerar la colaboración entre plataformas y la operación eficiente de agentes de IA. Su visión es construir la infraestructura para apoyar la próxima generación de aplicaciones de IA, impulsando así la adopción generalizada de la tecnología de IA.

Arquitectura Tecnológica e Innovación
La arquitectura técnica de HyperCycle se centra en una capa de soporte informático de IA de alto rendimiento que colabora estrechamente con el ecosistema de SingularityNET. Los aspectos más destacados de la innovación incluyen el apoyo a operaciones de IA de alto rendimiento, capacidades de colaboración multiplataforma y la optimización de la eficiencia de ejecución de agentes de IA, proporcionando soporte fundamental para sistemas multiagentes complejos.

Escenarios de aplicación y ecosistema
HyperCycle aún no está completamente lanzado, pero sus aplicaciones típicas pueden implicar grupos de agentes de IA, como el procesamiento de tareas distribuidas o la colaboración inteligente entre plataformas. Con su colaboración con SingularityNET, se espera que su ecosistema abarque aplicaciones de IA en campos como la educación, la salud y las finanzas, con un potencial prometedor.

Economía de tokens y valor
$HYPC es el token de HyperCycle, utilizado para pagar recursos informáticos, recompensar a los contribuyentes y participar en la gobernanza del ecosistema. Como parte de la infraestructura AI de alto rendimiento, el valor de $HYPC está estrechamente ligado a la escala de uso del Agente AI y la demanda de computación. Su crecimiento a largo plazo depende de la madurez del ecosistema.

Fuente

OriginTrail

Antecedentes del proyecto y visión
OriginTrail integra la tecnología de gráficos de conocimiento con la inteligencia artificial para construir una plataforma descentralizada para gestionar activos de conocimiento. Su objetivo es mejorar la verificabilidad de los datos y fomentar la colaboración entre distintos dominios, con la visión de impulsar la transformación digital en áreas como las cadenas de suministro y la investigación científica a través de un intercambio de conocimientos confiable.

Arquitectura Tecnológica e Innovación
El núcleo de OriginTrail se basa en la tecnología de gráficos de conocimiento y un sistema descentralizado para almacenar y verificar activos de conocimiento. Su innovación radica en permitir el intercambio de conocimientos verificables, garantizar la fiabilidad de los datos y facilitar la integración entre dominios. Esto proporciona una infraestructura sólida para aplicaciones de datos complejas.

Escenarios de aplicación y ecosistema
Las aplicaciones típicas de OriginTrail incluyen el seguimiento de la cadena de suministro (garantizando la transparencia del origen del producto) y la verificación de la confianza de los datos (certificando datos científicos). El ecosistema ya ha establecido asociaciones con diversas industrias, como las cadenas de suministro de alimentos y la gestión de datos de salud. Esto demuestra el valor real en el mundo real de los gráficos de conocimiento.

Economía de tokens y valor
TRAC es el token nativo de OriginTrail, utilizado para pagar por almacenamiento de datos, tarifas de verificación y para incentivar las operaciones de los nodos. A medida que las aplicaciones de gráficos de conocimiento se expanden a más dominios, la demanda de TRAC está vinculada al volumen de datos del ecosistema y la adopción de la industria, brindando un apoyo de valor estable.

Fuente:https://origintrail.io/

Arquitectura Técnica Principal

Las blockchains públicas de la Capa 1 de IA son redes blockchain construidas específicamente para admitir aplicaciones de IA. Ofrecen una infraestructura eficiente, segura y escalable para tareas como el entrenamiento de modelos de IA, inferencia, procesamiento de datos y operaciones colaborativas.

A diferencia de las blockchains tradicionales de Capa 1 (como Ethereum, Solana), la Capa 1 de IA debe satisfacer necesidades como la distribución de potencia de cálculo, la privacidad de los datos, la ejecución del modelo y la gobernanza descentralizada. Estos dotan a su arquitectura técnica de innovaciones únicas.

A continuación se muestra una visión general de las principales arquitecturas técnicas de las cadenas de bloques de la capa 1 de IA, centrándose en las principales tendencias y proyectos ejemplares como Kite AI y Bittensor.

Perspectivas futuras y valor de inversión

1. Evolución Tecnológica: Inteligencia e Integración

Integración integral de IA multimodal
El futuro ecosistema de IA irá más allá de las modalidades individuales (por ejemplo, generación de texto) y se moverá hacia la integración multimodal (texto, imágenes, audio, video e incluso datos de sensores). El ecosistema de subredes de Bittensor puede expandirse para admitir el entrenamiento de modelos multimodales, y la infraestructura de agentes de IA de HyperCycle podría convertirse en el núcleo de la colaboración entre modalidades.

Mecanismo de consenso adaptativo
Mecanismos como PoAI (Kite AI) y dTAO (Bittensor) se optimizarán aún más mediante la introducción de algoritmos adaptativos que ajustan dinámicamente las reglas de consenso en función de la complejidad de la tarea, los requisitos de potencia de cálculo y las necesidades de privacidad para mejorar la eficiencia y la equidad.

Estandarización de la computación de privacidad
La "computación ciega" de Nillion y las tecnologías ZKP/MPC pueden convertirse en estándares de la industria. Transformará la protección de la privacidad de una función periférica a un componente central de la capa 1 de IA. La integración profunda de TEE (Entorno de Ejecución Confiable) con blockchain también acelerará.

Introducción preliminar a la computación cuántica
Para 2030, la computación cuántica puede comenzar a integrarse con el ecosistema de inteligencia artificial, especialmente en campos de computación de alto rendimiento (por ejemplo, HyperCycle). Esto mejorará significativamente la velocidad de entrenamiento y las capacidades de optimización de modelos complejos.

Perspectiva: La tecnología pasará de la innovación descentralizada a la integración y estandarización, siendo la competitividad central del ecosistema de IA la inteligencia y la adaptabilidad entre dominios.

Fuente: Cometa IA

2. Expansión del ecosistema: Globalización y Penetración en la Industria

Formación de una Red Global de Potencia Informática
Los mercados descentralizados de potencia informática (por ejemplo, Gensyn, Bittensor) integrarán recursos inactivos globales para formar una red de potencia informática similar a un “internet de IA”. La potencia informática de bajo costo en países en desarrollo puede convertirse en un suplemento clave para el ecosistema.

Florecimiento de Subecosistemas Específicos de la Industria
Subecosistemas verticales como la subred médica de Kite AI y el seguimiento de la cadena de suministro de OriginTrail se segmentarán aún más en más industrias como educación, energía y entretenimiento. Cada subecosistema puede desarrollar tokens y mecanismos de gobernanza independientes.

Colaboración entre Cadenas y Ecosistemas Cruzados
La capa de inteligencia artificial 1 establecerá una interoperabilidad más estrecha con blockchains tradicionales (por ejemplo, Ethereum, Polkadot). Por ejemplo, la capa de datos de Vana podría integrarse con protocolos DeFi, y el gráfico de conocimiento de OriginTrail podría conectarse con los mercados de NFT.

Crecimiento del Ecosistema impulsado por el Usuario
El modelo de soberanía de datos de Vana puede extenderse a más usuarios individuales. Las fuentes de datos de las redes sociales, dispositivos IoT, etc., se convertirán en entradas importantes para el ecosistema de IA, y el papel de los contribuyentes de la comunidad será más prominente.
Perspectiva: El ecosistema de IA cambiará de impulsado por la tecnología a impulsado por la aplicación y el usuario, formando así una estructura de red global y multinivel que permea todos los aspectos de la vida social.

3. Impacto Económico y Social: Reconfiguración del Valor

Madurez de la economía de tokens
Tokens como $TAO, $VANA y $NIL no solo servirán como herramientas de pago, sino que también pueden evolucionar en "activos inteligentes", con su valor directamente vinculado a la contribución de potencia de cálculo, calidad de datos y rendimiento del modelo. El $HYPC de HyperCycle puede convertirse en la moneda estándar en el mercado de Agentes de IA.

Nuevas Carreras y Modelos Económicos
El ecosistema de IA generará nuevas profesiones como "mineros de potencia de cálculo", "proveedores de datos" y "optimizadores de modelos". El mecanismo de reparto de beneficios de Vana puede generalizarse y permitir a las personas obtener ingresos estables mediante la contribución de datos o potencia de cálculo.

Eficiencia social mejorada
Aplicaciones como la transparencia de la cadena de suministro de OriginTrail y la generación de señales financieras de Bittensor optimizarán la asignación de recursos y reducirán el desperdicio. Los mercados de inferencia de IA (por ejemplo, Ritual) pueden reducir los costos de las empresas para adquirir servicios inteligentes.

Desafíos de la Brecha Digital
Las regiones desarrolladas pueden beneficiarse primero del ecosistema de inteligencia artificial, mientras que las áreas subdesarrolladas corren el riesgo de quedarse rezagadas debido a barreras tecnológicas y falta de infraestructura. Esto podría potencialmente exacerbar la brecha digital global.
Perspectiva: El ecosistema de IA remodelará la estructura económica. Empoderará a los individuos para participar más mientras amplifica los posibles riesgos de desigualdad social.

Fuente:OriginTrail

Desafíos

1. Desafíos técnicos

La complejidad técnica del ecosistema de Inteligencia Artificial presenta varios problemas fundamentales que deben abordarse:

Cálculo de potencia y cuellos de botella energéticos
Desafío: el entrenamiento e inferencia de modelos de IA requieren una potencia informática masiva, especialmente para modelos multimodales grandes (por ejemplo, generación de video o inferencia entre dominios). El ecosistema de subredes de Bittensor y el entrenamiento distribuido de Gensyn dependen de la integración de potencia informática global, pero el suministro actual de GPU es limitado y el consumo de energía de la informática de alto rendimiento es enorme, lo que puede llevar a aumentos de costos o cuellos de botella de red.
Impacto: La falta de potencia informática puede limitar la expansión del ecosistema, y los problemas energéticos podrían desencadenar controversias medioambientales, dañando así la sostenibilidad del proyecto.
Posibles soluciones: desarrollar algoritmos de baja potencia (por ejemplo, variantes de Transformers más eficientes), integrar nodos informáticos impulsados por energía renovable o explorar aplicaciones tempranas de computación cuántica.

Fuente:TFSC

Implementación Técnica de Privacidad y Seguridad
Desafío: la "computación a ciegas" de Nillion y el almacenamiento no custodio de Vana deben garantizar la ausencia total de fugas de datos en entornos descentralizados, pero las pruebas de conocimiento cero (ZKP) y la computación multipartita (MPC) conllevan altos costos computacionales, lo que potencialmente reduce la eficiencia. El TEE (Entorno de Ejecución Confiable) de Kite AI también enfrenta riesgos de confianza en hardware y seguridad de la cadena de suministro.
Impacto: Si las tecnologías de privacidad no pueden equilibrar eficiencia y seguridad, su uso en escenarios de alto rendimiento (por ejemplo, inferencia en tiempo real) puede estar limitado.
Posibles soluciones: optimizar algoritmos de cifrado (por ejemplo, ZKP ligero), desarrollar chips especializados de computación de privacidad, o introducir mecanismos de confianza verificables en cadena.

Falta de interoperabilidad y estandarización
Desafío: los proyectos de la Capa 1 de IA (por ejemplo, Bittensor, Kite AI) construyen cada uno subredes o módulos independientes pero carecen de estándares de protocolo unificados, lo que dificulta la colaboración entre ecosistemas. Por ejemplo, los clústeres de agentes de IA de HyperCycle pueden tener dificultades para integrarse directamente con el gráfico de conocimiento de OriginTrail.
Impacto: La fragmentación del ecosistema puede debilitar la competitividad general, y los desarrolladores deberán adaptarse a diferentes plataformas, lo que aumentará repetidamente los costos de desarrollo.
Posibles soluciones: Promover protocolos de interoperabilidad entre cadenas (por ejemplo, mecanismos de puente al estilo de Polkadot) o estándares de la industria (por ejemplo, formatos de modelos de IA unificados).

Fuente:Polkadot Wiki

Gobernanza del modelo y trazabilidad
Desafío: La IA descentralizada (por ejemplo, la subred Targon de Bittensor) carece de mecanismos efectivos de gobernanza en cadena para rastrear y limitar el mal uso, y podría utilizarse para generar información falsa o contenido malicioso. Aunque el grafo de conocimiento de OriginTrail puede verificar la credibilidad de los datos, es difícil monitorear las salidas de IA generadas dinámicamente en tiempo real.
Impacto: El mal uso de la tecnología podría llevar a una crisis de confianza y obstaculizar la adopción generalizada del ecosistema.
Posibles soluciones: Introducir la autenticación de identidad en la cadena, mecanismos de rastreabilidad de contenido, o desarrollar herramientas descentralizadas de revisión ética.

2. Desafíos del mercado

La competencia en el mercado y la adopción por parte de los usuarios dentro del ecosistema de IA son cruciales para el éxito de su comercialización. Los desafíos actuales incluyen:

Competencia intensa y fragmentación del ecosistema
Desafío: los proyectos de la Capa 1 de IA (por ejemplo, Bittensor vs. Kite AI) y los ecosistemas relacionados (por ejemplo, Vana vs. Nillion) se superponen en funcionalidades (por ejemplo, asignación de potencia informática, privacidad de datos), lo que conduce a una fragmentación de recursos y usuarios. Los gigantes tecnológicos tradicionales (por ejemplo, Google, Microsoft) también se están posicionando con soluciones de IA centralizadas. Aprovechan los ecosistemas maduros y las ventajas de marca para capturar cuota de mercado.
Impacto: Los proyectos descentralizados pueden tener dificultades para desarrollarse debido a bases de usuarios insuficientes o altos costos de migración para los desarrolladores.
Posibles soluciones: Atraer mercados de nicho a través de una posición diferenciada (por ejemplo, Bittensor centrándose en la competencia de subredes, Vana en la soberanía de datos), o colaborar con empresas tradicionales (por ejemplo, OriginTrail con la industria de la cadena de suministro) para expandir la influencia.

Educación del usuario y barreras de adopción
Desafío: La naturaleza descentralizada del ecosistema de IA (por ejemplo, incentivos de tokens, gobernanza en cadena) es compleja para los usuarios promedio y las empresas. Por ejemplo, el modelo de contribución de datos de Vana requiere que los usuarios comprendan el concepto de soberanía de datos, y la participación en la subred de Bittensor requiere que los desarrolladores tengan experiencia tanto en blockchain como en IA.
Impacto: Una curva de aprendizaje pronunciada puede limitar la participación del usuario y ralentizar el crecimiento del ecosistema.
Posibles soluciones: Desarrollar interfaces fáciles de usar (por ejemplo, herramientas simplificadas de carga de datos de Vana), proporcionar recursos educativos o reducir las barreras de entrada para los desarrolladores a través de SDK.

Inestabilidad en la economía de tokens
Desafío: Tokens como $TAO, $VANA y $NIL están vinculados a la actividad del ecosistema, pero la volatilidad del mercado puede llevar a un comportamiento impulsado por la especulación (p. ej., caídas de precios después de la euforia inicial). El $HYPC de HyperCycle corre el riesgo de una anclaje de valor poco claro, ya que sus aplicaciones no están completamente desplegadas.
Impacto: La inestabilidad del precio del token puede socavar la confianza del usuario, afectando las inversiones a largo plazo y la participación en el ecosistema.
Posibles soluciones: diseñar mecanismos de token más robustos (por ejemplo, quemado dinámico, recompensas de bloqueo a largo plazo) o mejorar el valor intrínseco del token a través de casos de uso del mundo real (por ejemplo, escenarios de pago de la cadena de suministro de OriginTrail).

Fuente

Sostenibilidad de los modelos de negocio
Desafío: Muchos proyectos de ecosistemas de IA utilizan incentivos de tokens para atraer a los usuarios iniciales, pero los modelos de rentabilidad a largo plazo siguen siendo poco claros. Por ejemplo, el mercado de inferencias de Ritual debe demostrar su rentabilidad en comparación con los servicios centralizados en la nube, y el entrenamiento distribuido de Gensyn debe validar su competitividad comercial.
Impacto: La falta de flujos de ingresos sostenibles podría llevar a brechas en la financiación del proyecto, limitando así la expansión del ecosistema.
Posibles soluciones: Explore modelos de negocio híbridos (por ejemplo, pagos de suscripción + tokens), o firme contratos a largo plazo con clientes empresariales (por ejemplo, los servicios de computación de privacidad de Nillion).

3. Desafíos Regulatorios

A medida que las tecnologías de inteligencia artificial y blockchain se vuelven más extendidas, el panorama regulatorio global impacta cada vez más a los ecosistemas de inteligencia artificial:

Privacidad de datos y cumplimiento transfronterizo
Desafío: Proyectos como Vana y Nillion hacen hincapié en la soberanía de los datos y la privacidad, pero existen diferencias regulatorias significativas entre los países en cuanto al almacenamiento de datos y la transmisión transfronteriza (por ejemplo, el GDPR de la UE). El almacenamiento descentralizado podría ser visto como una forma de evadir la regulación, lo que conlleva riesgos legales.
Impacto: Los mayores costos de cumplimiento podrían debilitar la competitividad global de los proyectos e incluso llevar a prohibiciones en ciertas regiones del mercado.
Posibles soluciones: Desarrollar marcos de cumplimiento flexibles (por ejemplo, implementación de nodos regionales) o colaborar con reguladores locales (por ejemplo, prácticas de cumplimiento de la cadena de suministro de OriginTrail en la UE).

Fuente

Ética y responsabilidad de la IA
Desafío: La IA descentralizada (por ejemplo, la subred de generación de texto de Bittensor) puede generar contenido perjudicial, pero la gobernanza en cadena puede tener dificultades para asignar responsabilidades. Los reguladores globales (por ejemplo, la Ley de IA de la UE) exigen una estricta transparencia y responsabilidad para las aplicaciones de IA de alto riesgo, lo que entra en conflicto con la naturaleza descentralizada del anonimato.
Impacto: La presión regulatoria podría obligar a los proyectos a ajustar su arquitectura o retirarse de ciertos mercados, aumentando la complejidad operativa.
Posibles soluciones: Introducir trazabilidad en cadena (por ejemplo, verificación de contenido basada en OriginTrail), o colaborar con asociaciones industriales para desarrollar estándares de ética en IA.

Fuente

Tokens y Regulación Financiera
Desafío: Tokens como $TAO y $VANA pueden ser clasificados como valores o instrumentos de pago. Deben cumplir con las regulaciones financieras (por ejemplo, la Ley de Valores de la SEC en EE. UU.). El $HYPC de HyperCycle, si se utiliza para pagos transfronterizos, podría desencadenar escrutinio contra el lavado de dinero (AML).
Impacto: La incertidumbre regulatoria podría limitar la circulación de tokens y afectar el modelo económico del ecosistema.
Posibles soluciones: aclarar los atributos de utilidad de los tokens (en lugar de los atributos de inversión), o solicitar pruebas en entornos controlados (por ejemplo, modelos de proyectos blockchain en Singapur).

Requisitos de cumplimiento específicos de la industria
Desafío: la subred médica de Kite AI y la computación de privacidad de Nillion deben cumplir con regulaciones específicas de la industria (por ejemplo, HIPAA para la protección de datos de salud). Las arquitecturas descentralizadas podrían tener dificultades para proporcionar las capacidades de auditoría requeridas por los sistemas tradicionales.
Impacto: La complejidad de cumplimiento de la industria podría retrasar la implementación del proyecto y limitar el acceso al mercado.
Posibles soluciones: asociarse con proveedores de tecnología de cumplimiento (por ejemplo, herramientas de auditoría en cadena), o enfocarse en mercados con umbrales regulatorios más bajos para implementaciones tempranas.

Fuente

Conclusión

A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, los proyectos de blockchain de la Capa 1 de IA están surgiendo como infraestructuras críticas para abordar desafíos en el procesamiento de datos, cálculo y coordinación descentralizada. Al aprovechar arquitecturas innovadoras, estos proyectos muestran un fuerte potencial para mejorar la eficiencia del sistema de IA, mejorar la privacidad de los datos y optimizar la distribución y la incentivación de recursos computacionales.

Si bien las perspectivas para los proyectos de la Capa 1 de IA son prometedoras, no están exentas de obstáculos. Las complejidades de la implementación y la integración entre dominios pueden obstaculizar el avance rápido. La adopción aún está en sus primeras etapas, con la confianza del mercado en la convergencia de la IA y la cadena de bloques aún por establecerse completamente. La incertidumbre regulatoria complica aún más el panorama. Sobre todo, la protección de la privacidad mientras se permite un intercambio de datos significativo sigue siendo un desafío central, y no resuelto, especialmente en implementaciones de grado empresarial.

En resumen, aunque estos proyectos aportan innovación tecnológica y oportunidades transformadoras, los participantes deben permanecer cautelosos ante los riesgos asociados. La iteración tecnológica continua y la sólida validación del mercado serán esenciales para garantizar la sostenibilidad a largo plazo y la resiliencia en este campo de rápida evolución.