Siete predicciones de IA x Crypto + publicación completa de la tesis 👇 1. El entrenamiento descentralizado no superará el SOTA (y está bien): A través de 2027, el entrenamiento descentralizado no superará a los modelos de frontera centralizados; sus ventajas serán el costo, la resiliencia, la transparencia y la propiedad. Creo que las configuraciones descentralizadas tienen más sentido en términos de habilitar modelos específicos de dominio, ajustes frecuentes y en un contexto regulado que valore la auditabilidad y el control. 2. Modelos pequeños: Para 2027, los modelos pequeños y específicos de dominio impulsarán la mayor parte del uso real de las redes de entrenamiento descentralizado. Los modelos pequeños son más baratos de entrenar, más fáciles de verificar y no requieren infraestructura a gran escala. Su ventaja es el rendimiento por dólar y la capacidad de ejecutarse en dispositivos de borde y billeteras de agentes. 3. La inferencia demostrable se convierte en el estándar en DeFi: Para 2027, la mayoría de los principales protocolos DeFi en cadena requerirán inferencia verificable (TEE/zk) para cualquier decisión impulsada por modelos. Los TEE baratos y la mejora de la tecnología zk significarán que podemos atestiguar que un modelo específico, con una entrada y versión específicas, produce una salida específica que movió dinero. 4. Un "pasaporte de agente" se convierte en un estándar compartido: A mediados de 2027, un "pasaporte de agente" común (claves, versión, reglas y reputación) será adoptado por las principales cadenas y aplicaciones. A medida que los agentes se convierten en participantes activos en cadena, las aplicaciones necesitan una forma compartida de saber quiénes son, qué se les permite hacer y cómo limitarlos. Creo que emerge un estándar común, incorporando información importante como billetera, reglas, versión y reputación. Es como un informe de crédito para agentes. 5. Participación en transacciones de agentes: Para julio de 2026, >5 % de todas las transacciones en Base serán iniciadas por agentes verificables en cadena (es decir, no bots de sniping o MEV) que operan bajo reglas transparentes y predefinidas. 6. Los mercados de predicción impulsados por agentes remodelan la gobernanza de DAO: Para 2027, las principales DAO incorporarán mercados de predicción impulsados por agentes como un núcleo primitivo de gobernanza. Esto es esencialmente Futarchy impulsado por IA, pero donde los agentes con billeteras representan a los tenedores de tokens humanos y utilizan pronósticos basados en datos para realizar y resolver apuestas sobre propuestas. 7. Los enjambres de agentes en cadena se coordinan por defecto: Para 2027, al menos un protocolo o aplicación exitosa será construida y operada completamente por un sistema multi-agente persistente, con coordinación, comunicación y evolución manejadas en cadena. En lugar de "un agente, una tarea", habrá enjambres de agentes con memoria compartida, reglas e incentivos, permitiendo plena autonomía para los protocolos. Estas predicciones son mi mejor suposición actual, pero la verdadera diversión está en el viaje. Si eres un fundador construyendo algo que desafía estas ideas o las hace realidad, me encantaría aprender junto a ti. Mis DMs siempre están abiertos. Para un desglose completo de la tesis detrás de estas predicciones, puedes leer la publicación completa:
Anthony Avedissian
Anthony Avedissian31 jul 2025
La IA es el cambio de plataforma más poderoso de nuestro tiempo, pero está siendo moldeada por un pequeño grupo de empresas que compiten por controlar cada capa de la pila: computación, datos, modelos y distribución. Creo que el futuro de la IA no debería ser monopolizado, y que los sistemas más transformadores se construirán sobre una infraestructura abierta y descentralizada. Los agentes de IA se están convirtiendo en participantes activos en el software, y necesitan entornos donde puedan poseer activos, seguir reglas y realizar transacciones. Las blockchains, que ahora son rápidas, baratas y lo suficientemente expresivas como para soportar una infraestructura real de IA, proporcionan esa base. Descentralizadas, creíblemente neutrales y de propiedad del usuario, ofrecen exactamente lo que los sistemas de IA de hoy carecen. Y por primera vez, están listas. Hace solo un año, el entrenamiento descentralizado fue desestimado como técnicamente inviable, incluso por los principales investigadores de IA. Pero investigaciones innovadoras como OpenDiLoCo @PrimeIntellect, DeMo @NousResearch y Protocol Models @PluralisHQ están cambiando esa suposición. Por primera vez, el entrenamiento de IA de alto rendimiento no solo es posible en redes descentralizadas, sino que está funcionando. Equipos excepcionales se están enfocando en la infraestructura central de IA descentralizada. Si bien creo que siempre habrá oportunidades para mejorar las capas de computación, entrenamiento y datos, veo la cuña más práctica en la infraestructura de agentes: los marcos, billeteras y capas de coordinación y reputación que permiten a los sistemas autónomos interactuar, transaccionar y evolucionar. Aquí es donde la pila de Crypto x IA comienza a hacerse real. A medida que los primitivos para identidad, pagos, memoria y coordinación maduran, pasaremos de agentes aislados a redes persistentes e interconectadas de agentes que cooperan, compiten y evolucionan en la cadena. Estas redes de agentes se convertirán en la base para nuevos tipos de productos, experiencias y organizaciones. Con el tiempo, espero que esto desbloquee enjambres de agentes completamente autónomos, gobernados por reglas criptográficas, no por APIs corporativas. Estoy buscando respaldar a fundadores ambiciosos, pre-producto, que están construyendo años por delante del mercado, comenzando desde el día cero. DMs abiertos.
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