Web3 es increíble, pero la cura no es la IA

Autor: Zhou, ChainCatcher

En el último año, el ritmo de los avances en tecnología de IA ha superado con creces las expectativas. Desde GPT-4o hasta la aparición de diversas herramientas de Agentes de IA, nuevas capacidades han estado rompiendo límites cada pocos meses.

Especialmente con la explosiva popularidad de productos de Agentes de IA de próxima generación como OpenClaw, muchos en la industria cripto han sentido por primera vez que la IA está comenzando a tocar los límites de su trabajo.

Como resultado, una ola de "ansiedad por la IA" se ha extendido por toda la comunidad cripto.

Desde estrategias macro hasta métodos de trabajo micro, desde instituciones líderes hasta profesionales en la primera línea, muchos proyectos y profesionales cripto han comenzado a reevaluar su valor y modelos de trabajo—¿será reemplazado lo que hacen? ¿Todavía tiene futuro la industria? Estas preguntas se han planteado repetidamente durante el último año.

1. Las partes del proyecto e instituciones fueron las primeras en entrar en pánico

Respuestas en productos

Cuando los Agentes de IA puedan tomar directamente el control de tareas de teclado y mouse en las computadoras, los usuarios podrán realizar completamente operaciones en cadena a través de la IA en el futuro, sin necesidad de abrir intercambios o billeteras. Entonces, ¿dónde se reflejará el valor de los intercambios como puntos de entrada?

A principios de este mes, intercambios líderes como OKX, Binance y Coinbase anunciaron rápidamente sus diseños de productos de IA.

Entre ellos, OKX lanzó la actualización de IA Onchain OS, apoyando a los Agentes de IA para operar de manera autónoma en más de 60 blockchains y más de 500 intercambios descentralizados; Binance anunció que proporcionaría a cada Agente de IA un cerebro de nivel Binance, integrando inteligencia de trading de nivel intercambio directamente en los Agentes de IA; Coinbase lanzó la Billetera Agentic destinada a operaciones autónomas de IA.

La lógica detrás de estos movimientos es simple: los usuarios pueden operar con IA, pero mientras la infraestructura permanezca conmigo, el punto de entrada permanece conmigo.

Sin embargo, aunque la emoción es palpable, los datos reales son mucho más sobrios.

Un informe de a16z mencionó que informes anteriores afirmaban que los agentes de IA completaron pagos por $24 millones en 30 días, pero tras una verificación independiente y excluyendo números inflados, la cifra real fue de aproximadamente $1.6 millones, reduciéndose casi 15 veces.

Esto indica que la escala de pagos en cadena de los Agentes de IA está actualmente lejos de lo que el mundo exterior ha retratado; se trata más de emociones y narrativas que corren por delante de los datos reales.

David Gan, fundador de Inception Capital, declaró en una entrevista con ChainCatcher que no todas las IA necesitan criptomonedas. Hoy en día, la mayoría de las aplicaciones de IA están esencialmente enfocadas en el procesamiento de información, la generación de contenido y la eficiencia del flujo de trabajo. Pero una vez que los Agentes de IA pasen de simplemente hablar a hacer—llamar servicios, gestionar presupuestos, iniciar transacciones y completar liquidaciones—las criptomonedas pasarán gradualmente de ser una opción a convertirse en infraestructura.

Reducciones de personal

En febrero de este año, la empresa fintech Block despidió a aproximadamente 4,000 empleados. El CEO Jack Dorsey admitió anteriormente que la decisión de despido podría haber sido un error y declaró que el rápido desarrollo de la tecnología de IA llevó a la empresa a reestructurar su equipo de 6,000. Sin embargo, la reacción fue rápida; un mes después, Block recordó silenciosamente a algunos empleados debido a errores administrativos y a una escasez de personal en roles de infraestructura.

La industria de las criptomonedas tampoco se ha salvado. Recientemente, Crypto.com anunció que recortaría alrededor del 12% de sus puestos para avanzar en la integración de IA a nivel empresarial; Gemini ha reducido su fuerza laboral en aproximadamente un 30% desde los despidos a principios de año e está introduciendo herramientas de IA para mejorar la productividad; la Fundación Algorand anunció una reducción de aproximadamente el 25% de su personal, y Messari también anunció una optimización del personal.

La ola de reemplazo por IA se ha extendido más allá del círculo tecnológico y ha aterrizado de lleno en la industria de las criptomonedas. La implementación forzada de herramientas de IA, la reducción en la contratación y la reevaluación de la necesidad de empleo han sido puestas sobre la mesa.

Sin embargo, también hay puntos de vista más objetivos. El practicante de criptomonedas Forest Bai le dijo a ChainCatcher que los despidos son un impacto dual del mercado bajista y el uso de IA. Para los dueños de negocios, cuando la relación costo-beneficio que trae la IA es menor que la de los humanos, ocurrirá el reemplazo; esta lógica existía incluso antes de la aparición de los LLMs.

2. La ansiedad de los practicantes individuales es más profunda

Los intercambios pueden enmascarar su ansiedad con acciones de producto, pero para los practicantes individuales, parece que no usar herramientas de IA es equivalente a estar desconectado de los tiempos.

CZ tuiteó que después de instalar la langosta (OpenClaw), no tenía nada más que hacer, y todo su tiempo se dedicó a ajustar la langosta que no podía hacer nada.

Esta autodepreciación resonó ampliamente, con un constructor de criptomonedas afirmando de manera contundente que las personas no técnicas tienen pocas posibilidades de tener éxito con OpenClaw debido a la alta dificultad de depuración.

Para los practicantes comunes, solo configurar las llamadas de datos requeridas y los módulos de habilidades ya ha desalentado a la mayoría de las personas. La emoción es real, pero los escenarios realmente accionables siguen siendo un juego para unos pocos selectos.

La ansiedad más profunda proviene de aquellos que ya se han ido.

En los últimos dos años, algunas de las personas más inteligentes e inquietas en el espacio de las criptomonedas han aparecido en el mundo de la IA.

• El cofundador de OpenSea, Alex Atallah, fundó OpenRouter, transfiriendo directamente su pensamiento de integración acumulado en la industria de las criptomonedas a la infraestructura de IA.
• Leopold Aschenbrenner, un miembro clave del FTX Future Fund, ahora gestiona un fondo de inversión en IA valorado en miles de millones de dólares, apostando específicamente por la infraestructura energética, los semiconductores y los centros de computación.
• Avital Balwit, también del FTX Future Fund, es ahora el jefe de personal del CEO de Anthropic, Dario Amodei, participando en las decisiones estratégicas de alto nivel de la empresa.

La salida de estas personas no se debe a que las criptomonedas hayan fracasado. O más bien, las criptomonedas fueron su campo de entrenamiento, dándoles un sentido de riesgo, sensibilidad a las estructuras de poder y la capacidad de tomar decisiones en entornos altamente inciertos. Llevaron estas habilidades a un campo de batalla más grande.

Para aquellos que permanecen, se trata menos de la ansiedad por ser reemplazados por la IA y más de un sentido de impotencia. Un conocido KOL de criptomonedas 0xSun afirmó sin rodeos que para la mayoría de las personas comunes, si la industria de la IA prospera tiene poco que ver con si pueden disfrutar de los dividendos de la industria. La mayoría de las personas, debido a sus habilidades matemáticas, educación y experiencias de vida, no pueden realmente ingresar a la industria de la IA.

Forest Bai señaló que la ansiedad actual entre los practicantes de criptomonedas proviene más de la continua caída de los precios del mercado que solo de la interrupción de nuevas tecnologías. Otro KOL de criptomonedas también sugirió que en la era de la IA, la capacidad central de los humanos cambiará de la productividad a la toma de decisiones; la IA no reemplaza a los humanos, sino más bien aquellos aspectos de los humanos que ya pueden ser estandarizados, replicados y automatizados. Aquellos que permanecen pueden tener la oportunidad de redefinir sus posiciones en esta industria.

3. El dilema narrativo es real, pero la IA no es la solución.

La reacción de toda la comunidad de criptomonedas ante la IA tiene una suposición común: Las criptomonedas necesitan inteligencia artificial para salvar su narrativa. Esta lógica es comprensible, pero no se sostiene bajo un análisis más profundo.

Cubriendo viejos problemas con nuevas narrativas

El dilema narrativo en la industria de las criptomonedas durante los últimos dos años es real. La visión de Web3 es grandiosa, pero la base de usuarios que queda siempre es limitada; la transformación de DeFi en la industria financiera tradicional aún está en curso, la burbuja de la economía creadora de los NFTs ha estallado y el metaverso se ha enfriado hace tiempo.

Después de que cada narrativa se apague, la industria necesita encontrar nuevas historias para mantener las apariencias, y esta vez es el turno de la inteligencia artificial.

David Gan señaló que muchos proyectos cometen un error típico: primero asumen que la inteligencia artificial y las criptomonedas deben combinarse, y luego buscan escenarios para justificar esta combinación. Los proyectos realmente buenos deberían ver una caída significativa en el valor del producto si se elimina cualquiera de los dos lados; este umbral es muy alto.

David y Daniil Liberman, cofundadores de la red de computación descentralizada de inteligencia artificial Gonka, también afirmaron en una entrevista con ChainCatcher que la mayoría de los proyectos intentan integrar la inteligencia artificial a nivel narrativo o económico de tokens, en lugar de a nivel de infraestructura. El verdadero desafío no es añadir inteligencia artificial a las criptomonedas, sino construir sistemas que puedan proporcionar acceso a recursos de computación abiertos y escalables.

Chris Feng, CEO de la infraestructura de inteligencia artificial Axis Robotics, agregó en una entrevista con ChainCatcher que etiquetar productos como inteligencia artificial es esencialmente un intento de alcanzar dividendos emocionales en lugar de resolver problemas reales. La línea divisoria clave es simple: ¿estás resolviendo problemas del mundo real?

El verdadero dilema en la industria de las criptomonedas nunca ha sido que las narrativas sean lo suficientemente buenas, sino que hay muy pocos escenarios de aplicación real, lo que impide retener usuarios y generar valor comercial sostenible.

La inteligencia artificial no puede cambiar esto. Lanzar características de inteligencia artificial en los intercambios no hará que más personas necesiten criptomonedas; etiquetar proyectos con inteligencia artificial no activará verdaderamente las actividades en la cadena.

¿Dónde está la verdadera intersección de la inteligencia artificial y las criptomonedas?

Por supuesto, algunos están considerando seriamente la verdadera intersección de la inteligencia artificial y las criptomonedas.

Una vez que los Agentes de IA pasen del diálogo a la ejecución, comenzarán a requerir pagos autónomos y liquidaciones en la cadena, y los sistemas de cuentas y procesos de KYC de los sistemas financieros tradicionales no son compatibles. Las stablecoins y los contratos programables tienen una utilidad real en este escenario.

Chris Feng cree que los Agentes necesitan capacidades de pago autónomas, identidades verificables y registros de operación trazables, que no tienen soluciones naturales en los sistemas tradicionales de Web2; las criptomonedas simplemente llenan este vacío.

Esta tendencia se refleja en los datos, ya que la demanda de pagos con agentes de IA crece, la oferta de USDC ha repuntado a niveles históricos cercanos, y el volumen de comercio ajustado ha aumentado más del 90% interanual, utilizándose cada vez más en escenarios más allá del comercio de criptomonedas. Mientras tanto, Stripe, Cloudflare y Google también han incorporado estándares de pago en cadena en sus respectivos protocolos de agentes de IA.

Bill Sun, un investigador profundamente involucrado en el campo de la IA, afirmó sin rodeos en una entrevista con ChainCatcher que el verdadero competidor de Circle debería ser Stripe, no USDT. En el sector cuasi-financiero, lo que se necesita son empresas que tomen en serio el valor estratégico, como Stripe, para crear una infraestructura verdaderamente valiosa. También mencionó que la industria cripto ha estado demasiado enfocada en el comercio minorista a corto plazo y la especulación en los últimos años, desperdiciando mucha energía de desarrollo significativa que debería haberse utilizado para cosas verdaderamente valiosas.

La dirección de los pagos en cadena es real, pero puede resolver los problemas de la IA, no los de las criptomonedas. Como dijo Forest Bai, aunque reconoce a las stablecoins como una dirección para las pistas de pago de IA, su proporción actual es muy pequeña; las stablecoins y las redes de pago en blockchain son infraestructuras existentes que no requieren necesariamente algo completamente nuevo.

David Gan afirmó que el valor de la IA para las criptomonedas no radica en proporcionar a la industria otra etiqueta de moda, sino en si tiene la oportunidad de hacer que la cadena realmente sirva a software, máquinas y ejecución automatizada.

Si la industria puede aprovechar esta oportunidad para ingresar genuinamente a la economía de máquinas y la colaboración fundamental de redes abiertas, es una oportunidad estructural; si simplemente trata a la IA como una nueva narrativa para adherirse a modelos antiguos, se enfriará rápidamente, al igual que las narrativas pasadas.

Conclusión

En última instancia, la ansiedad por la IA en el círculo cripto es una respuesta de estrés de una industria que ha sobregirado su narrativa tras enfrentar choques externos. La ansiedad es real, pero la IA no es la cura.

En los últimos años, después de cada gran narrativa que colapsó, la industria cripto se ha auto-reparado de la misma manera: encontrando nuevas historias, creando nuevos conceptos y atrayendo a un nuevo grupo de personas para ingresar al mercado.

Esta vez no es la excepción, con los intercambios lanzando intensivamente funciones de IA, los practicantes acudiendo a evaluar langostas, y los proyectos apresurándose a etiquetarse a sí mismos. Sin embargo, detrás de la emoción, la pregunta sigue sin respuesta: ¿qué problemas reales puede resolver el mundo en cadena para los usuarios reales?

Esta pregunta, quizás, la IA no puede responder.