Bankless: Después de la reducción del TVL en la cadena, MEGA apuesta $30 millones en el mercado de inferencia de IA

Autor: David Christopher, Bankless

Compilado por: Shenchao TechFlow

Resumen de Shenchao: El proyecto de Ethereum L2, MegaETH, que anteriormente se centraba en el rendimiento extremo, ha cambiado oficialmente su nombre a MEGA y ha anunciado una asignación de $30 millones del tesoro para transformar su producto interno, con la primera aplicación enfocada en el mercado de inferencia de IA descentralizada programada para lanzarse en diciembre.

Ante la creciente homogeneidad de las tecnologías de verificación de modelos en el mercado, confiar únicamente en la prueba de que los nodos "no han cambiado" ya no es suficiente para establecer una ventaja competitiva. Este artículo profundiza en las dos ideas diferenciadoras más destacadas del libro blanco de MEGA: la desensibilización de la privacidad desde una perspectiva descentralizada y los contratos a futuro de capacidad de cómputo que son convincentes para el futuro.

Este martes, la fundación MegaETH cambió oficialmente su nombre a MEGA y anunció una asignación de $30 millones del tesoro para desarrollar productos internos, siendo el primero un mercado de inferencia de IA (Inference Market) que se lanzará en diciembre.

El mercado de inferencia es un nuevo campo que he estado siguiendo recientemente: en este mercado abierto, cualquier persona puede comprar o revender permisos para llamar a modelos de IA, y los precios suelen ser más bajos que las tarifas oficiales de los grandes laboratorios. La demanda actual del mercado es muy fuerte, y la mayoría de los mercados de inferencia están viendo un aumento constante en su uso.

Dado que este nicho aún se encuentra en una etapa temprana y el proceso de financiar servicios de IA está en su infancia, creo que para el equipo de MegaETH, que ha creado la "velocidad extrema" de Ethereum L2, aunque esto sea un giro abrupto, es una elección inteligente.

Este cambio también tiene una cierta urgencia real. Actualmente, el TVL de esta cadena pública se encuentra por debajo de los $10 millones, una caída significativa desde su pico de $245 millones en mayo. El cofundador Shuyao Kong también admitió en la plataforma X: "Después de construir la cadena pública más rápida y no encontrar un punto de ajuste en el mercado de productos (PMF)", el equipo debe hacer un cambio.

Los mecanismos específicos del nuevo mercado de inferencia, los proveedores de capacidad de cómputo y la lista de modelos que se lanzarán aún están en estado de confidencialidad antes de su anuncio oficial, pero un libro blanco de tres páginas ya ha esbozado el pensamiento central del equipo.

A continuación, desglosaremos las afirmaciones centrales de esta narrativa comercial, examinando dónde están sus puntos más débiles y qué puede hacer MEGA para abrirse camino.

La cuenta oficial de MEGA (@mega_holdings) anunció en un tweet: "Hoy, nos comprometemos a invertir $30 millones en MegaETH para desarrollar un nuevo producto, y el primer enfoque es la inferencia de IA. Más detalles en mega.holdings."

Afirmaciones centrales de la narrativa

El punto de entrada de MEGA proviene de lo que llaman la "paradoja de la oferta": muchos proveedores de servicios de cómputo de terceros que operan el mismo modelo de código abierto tienen precios muy por debajo de las tarifas del laboratorio nativo que desarrolló el modelo.

Tomando como ejemplo la plataforma OpenRouter, el precio de Z.ai para cada millón de tokens de salida de GLM 4.6 es de $2.20, mientras que el proveedor de terceros Venice solo cobra $1.75. A pesar de la diferencia de precios, MEGA cree que la mayoría de los compradores aún prefieren pagar precios altos por los canales oficiales que les son familiares.

Para esto, MEGA propone una solución que consiste en introducir un conjunto completo de mecanismos de verificación llamados "Inteligencia Purificada (Purified Intelligence)", que verifica la autenticidad del modelo, la conformidad de la privacidad y la seguridad de los proveedores de servicios, demostrando que terceros desconocidos también son dignos de confianza.

Su objetivo final es crear un mercado de transacciones que estandarice completamente la capacidad de inferencia. Como se menciona en el libro blanco, en un estado ideal, "quién proporciona este servicio de inferencia se volverá cada vez menos relevante."

En otras palabras, toda la narrativa se basa en "establecer confianza", especialmente en la "verificación de modelos de llamada reales". Pero precisamente aquí es donde empiezo a dudar.

Sin MEGA, la tecnología de verificación también avanza rápidamente

Primero, el supuesto de la industria que MEGA establece no es completamente válido.

Los proveedores de servicios de cómputo de bajo costo no han sido ignorados por el mercado: la popular plataforma de enrutamiento de inferencia OpenRouter prioriza recompensar los canales de bajo costo en su enrutamiento predeterminado, y esta plataforma atribuye la mayoría de las diferencias en la calidad de salida entre diferentes proveedores a las diferencias en la configuración del software de llamada de herramientas, en lugar de un cambio intencionado de modelos.

Aunque el fenómeno de "cambio de modelos (Model Swapping)" que el libro blanco critica como base realmente existe, la mayoría de las pruebas más contundentes ocurren en canales de reventa no oficiales. Un estudio publicado en marzo de este año, que probó a tres de estos revendedores de cajas negras, encontró que hasta el 46% de las verificaciones de identidad fallaron.

Más importante aún, las herramientas tecnológicas utilizadas para detectar estos comportamientos de cambio están surgiendo rápidamente desde todas partes:

• Huellas dactilares (Fingerprinting): La semana pasada, el mercado de inferencia Antseed implementó una nueva capa de verificación de huellas dactilares. Este sistema desafía a los vendedores de capacidad de cómputo con preguntas de características poco comunes que solo responderían modelos específicos; si se descubre que el vendedor no está ejecutando el modelo que afirma, redirige inmediatamente la solicitud del comprador a otro lugar.

• Hardware cerrado (TEE): Un entorno de ejecución confiable (TEE) es como una zona de seguridad de caja negra dentro del chip que ni siquiera el propietario de la máquina puede espiar, capaz de demostrar públicamente qué código se está ejecutando dentro del chip. Los compradores de Antseed ahora pueden solicitar directamente a los proveedores que activen esta verificación de hardware.

• Pruebas criptográficas (Cryptographic Proofs): A principios de este mes, Anthropic lanzó un prototipo (FlashProve) que utiliza métodos matemáticos para verificar que las respuestas fueron generadas por pesos de modelo específicos, aunque una sola inferencia requiere entre 70 y 95 veces la capacidad de cómputo de una solicitud convencional.

Además, el equipo de Pearl también está desarrollando una versión de prueba interna basada en Attestable.

El libro blanco de MEGA también menciona las tres soluciones anteriores y admite que cada una tiene limitaciones técnicas, pero no aclara cuál de ellas adoptará finalmente. Es probable que el equipo integre una o más combinaciones de estas, lo cual es, por supuesto, digno de reconocimiento.

Sin embargo, la realidad es que ya hay muchos equipos que se centran en el mismo punto de dolor, y la mayoría de las herramientas de verificación ya están disponibles como código abierto para que toda la industria las utilice directamente. La desconfianza de los compradores hacia los proveedores de servicios de terceros está disminuyendo rápidamente, y simplemente lanzar una función de "verificación de modelos" será difícil para MEGA destacar.

Las dos direcciones en las que MEGA podría realmente sobresalir

Dicho esto, los verdaderos activos que podrían diferenciar a MEGA se encuentran en las otras dos ideas del libro blanco.

La primera dirección es la protección de la privacidad. MEGA imagina que los proveedores de servicios de cómputo desensibilicen los detalles sensibles antes de que vean la solicitud del usuario y dividan tareas complejas para que sean procesadas por nodos de confianza y no de confianza. Este diseño es muy significativo en la práctica, ya que actualmente la verdadera protección de la privacidad que puede evitar que los proveedores de servicios vean las palabras clave (Prompt) se limita en gran medida a modelos de código abierto.

Para poder invocar de manera segura modelos de vanguardia cerrados mientras se mantiene la privacidad, "la limpieza de información sensible localmente" es casi el único camino de compromiso. Pero la dificultad de implementar esta solución también es extremadamente alta.

El año pasado, Freysa lanzó una función similar en su aplicación, que ahora se llama Silo, que reemplazaba frases privadas por marcadores, permitiendo a los usuarios acceder de manera segura a modelos cerrados como GPT y Claude.

Sin embargo, Freysa anunció en noviembre de 2025 que, debido a la variabilidad en el rendimiento real de los dispositivos móviles, el equipo tuvo que trasladar la computación de desensibilización fuera de los dispositivos móviles; el registro de cambios de su aplicación de iOS en julio incluyó directamente la eliminación de esta función.

De manera similar, el proceso de desensibilización de la versión de MEGA también debe ejecutarse completamente fuera de la visión de MEGA, como completarse en la computadora local del usuario o en hardware cerrado; de lo contrario, el usuario, en esencia, solo estaría confiando la información sensible que debería entregarse al proveedor de inferencia a MEGA.

El cofundador de MegaETH, Yilong Li (@yilongl_megaeth), también señaló recientemente al publicar el libro blanco: "Ampliar más capacidad de cómputo de IA solo es la mitad del trabajo. Incluso si los proveedores tienen el modelo correcto, suficiente capacidad de cómputo y precios más bajos, si los usuarios no pueden estar seguros de que los proveedores realmente ejecutan el modelo como se promociona y protegen sus datos, no pagarán."

La segunda característica central es la capacidad de cómputo a futuro (Future Capacity). El libro blanco de MEGA imagina un mecanismo en el que los compradores pueden reservar por adelantado modelos específicos, volúmenes de llamada fijos y estándares de rendimiento mínimo (incluyendo velocidad de respuesta y estabilidad) a un precio fijo dentro de una ventana de tiempo específica, y en el futuro se permitirá la transferencia de estos contratos de capacidad a un mercado secundario.

Puedes compararlo con una empresa que reserva habitaciones de hotel en bloque meses antes de un gran cónclave de la industria. Los compradores pueden asegurar suficiente capacidad de cómputo antes del lanzamiento de un producto importante, y si los planes cambian, pueden revender; mientras que los proveedores de capacidad pueden usar estas demandas aseguradas como garantía para financiar la compra de más GPU.

Una vez que este tipo de transacciones de contratos se escalen, el mercado generará una "curva de precios de inferencia a futuro" pública y transparente. Aunque gigantes financieros tradicionales como Intercontinental Exchange (ICE) planean lanzar futuros de capacidad de GPU para cubrir los costos de alquiler por hora de chips, no pueden especificar qué modelo se ejecutará ni cómo será el resultado; en comparación, los contratos a futuro de MEGA están directamente anclados en el "resultado final del modelo".

Hasta ahora, en todos los mercados de inferencia en cadena que he evaluado, no hay ninguna empresa que ofrezca un mecanismo similar, y este es precisamente el lugar donde la tecnología blockchain puede maximizar su valor de certificación y circulación.

Sin embargo, aquí también hay una contradicción profunda: el costo de la inferencia de IA está disminuyendo rápidamente, y los modelos principales se reemplazan cada pocos meses, ¿por qué los compradores querrían fijar precios fijos para meses en el futuro, incluso para modelos específicos?

Quizás los compradores empresariales no estén comprando un precio bajo, sino un "asiento de certeza que no se caerá durante los picos", o para cubrir las facturas de llamadas que se dispararán después de que los subsidios exorbitantes de los principales fabricantes de IA se reduzcan. En cuanto a esto, aún no tengo una conclusión clara.

Las piezas clave que aún faltan

Al menos por ahora, estas dos características aún están en la fase de bosquejo del libro blanco. El equipo no ha publicado ningún código, y el libro blanco no aclara qué proveedores de capacidad son elegibles para ingresar, quién llevará a cabo la verificación y auditoría, y dónde se ejecutarán finalmente las herramientas de desensibilización de la privacidad.

El libro blanco también no menciona nada sobre el token nativo. Cuando se le preguntó qué papel jugaría el token MEGA en el mercado de inferencia, Shuyao Kong respondió en una entrevista con The Block: "Siempre que haya un escenario que pueda habilitar el token MEGA, lo utilizaremos."

En cuanto a la asignación de $30 millones del tesoro, que supera la mitad de la capitalización de mercado actual de MEGA, aún no se ha publicado ningún plan de presupuesto detallado.

El próximo diciembre debería revelar algunas de estas respuestas. A continuación, estaré atento a tres indicadores clave: los primeros proveedores de servicios firmados y los criterios de admisión, las verdaderas soluciones de desensibilización que operan fuera de la visión de MEGA, y el primer contrato de capacidad a futuro asumido por contrapartes de transacciones reales.

En última instancia, la verificabilidad solo puede llevar a MEGA a la línea de salida del mercado de inferencia; solo al resolver los problemas de verdadera privacidad y entrega de capacidad a futuro podrá determinar si realmente puede destacar.