Trabajar en cripto me ha enseñado algo inesperado sobre la brecha entre la investigación académica y la implementación práctica. La investigación académica opera en diferentes cronogramas e incentivos que la industria. En la academia, trabajas en privado durante meses, escribes artículos exhaustivos, los envías a revisión por pares, esperas la aceptación y luego publicas resultados completos. El ciclo toma meses o años. El cripto se mueve de manera diferente. Las ideas se tuitean de inmediato, se iteran públicamente y se construyen colaborativamente en tiempo real. El ciclo toma horas o días. Esto crea una tensión constante. Cuando los académicos tradicionales ven a los investigadores publicando ideas incompletas en Twitter, lo ven como una auto-promoción prematura. Publicar "corrientes de conciencia" viola sus normas sobre el trabajo riguroso y completo. Pero estoy empezando a pensar que el enfoque cripto podría ser superior para ciertos tipos de problemas. La criptografía se beneficia de que muchas personas examinen enfoques en busca de posibles fallas. Publicar trabajos en progreso invita a un escrutinio y mejora inmediatos. Mi experiencia con ChatGPT ilustra esto. Pasé dos días trabajando con él en un problema de investigación de BitVM. Cometió errores matemáticos obvios, pero también identificó conexiones con artículos oscuros de hace 25 años que mis colegas profesores pasaron por alto. El bucle de retroalimentación inmediata, incluso de una IA, aceleró mi pensamiento. El desarrollo de BitVM 3 ejemplifica este nuevo modelo. No existe un único inventor porque múltiples equipos están construyendo simultáneamente sobre ideas compartidas públicamente. La especificación surge orgánicamente de la discusión comunitaria en lugar de ser definida por una autoridad central. El modelo académico tradicional prioriza la completitud y el rigor. El modelo cripto prioriza la velocidad y la colaboración.