La Emergente Tokenización de Activos de IA: La Siguiente Ola de Innovación de Web3

Web3 ha visto una serie de tendencias de innovación durante la última mitad de década, cada una con un fuerte atractivo y mercado. Mientras que algunas de estas tendencias han desvanecido, otras se han mantenido fuertes (el staking, por ejemplo), evolucionando hacia características más maduras de la experiencia Web3.

Los RWAs han sido una tendencia interesante en los últimos años, mostrando una pista de lo que podría ser posible con activos del mundo real tokenizados. Sin embargo, gran parte de estos casos de uso se centran en activos financieros, actuando como un titular on-chain para otro activo financiero. Si bien esto ciertamente puede tener su lugar, ha sido una decepción para muchos en el mercado que no veamos una diversidad mucho más amplia de estos casos de uso. Hay vislumbres de nuevos casos de uso aquí y allá, y cuando aparecen envían el mensaje de que nos queda mucho por descubrir en el mundo de los RWAs.

Incluso Vitalik Buterin ha expresado este sentimiento, compartiendo en X su deseo de ver mucha más diversificación para la forma en que se usan los RWAs. La buena noticia es que esta diversidad podría estar cerca de explotar, ya que el campo de la IA parece estar invadiendo cada otra industria. Blockchain no es diferente, y la IA está dejando su marca aquí también. Podemos ver muchos usos diferentes para la IA en la industria Web3, pero estamos comenzando a darnos cuenta de que la propia industria de la IA podría beneficiarse significativamente de Web3 también. Los RWAs tienen un enorme potencial aquí, y podrían obtener quizás el caso de uso más grande de todos: tokenizar los activos clave de la industria de la IA. Profundicemos en cómo los RWAs pueden beneficiar a la industria de la IA, cómo los RWAs relacionados con la IA pueden ayudar a diversificar enormemente una cartera, y cómo podría funcionar este tipo de tokenización. Para obtener más información sobre el tema, le hemos pedido a Cloris Chen, CEO de Cogito Finance, que comparta sus pensamientos sobre la intersección entre la IA y los RWAs.

> Permitir a las personas comprar acciones de esa empresa en forma de tokens

¿No es esto un RWA?

(Apoyo a los RWA, quiero ver una diversidad mucho mayor de ellos en la cadena para que las aplicaciones puedan usarlos sin estar sujetas al riesgo sistémico de un único emisor o clase de activo)

— vitalik.eth (@VitalikButerin) Agosto 26, 2024

Los RWA deben ir más allá de las finanzas

Como se mencionó anteriormente, los RWAs hoy tienden a enfocarse demasiado en activos financieros tradicionales. Esto no significa que estos activos no sean buenos, y que su tokenización no sea una buena idea (los activos son buenos y la tokenización también lo es). Los RWAs vinculados a activos de bajo riesgo como los T-Bills pueden ser una excelente parte de una cartera diversificada. El hecho de que los T-Bills no estén relacionados con el mercado de criptomonedas aísla aún más las oscilaciones salvajes, brindando la estabilidad que deseas en una cartera. Todo bien hasta ahora, ¿verdad?

Los problemas surgen cuando los RWA se convierten en proxies de estos instrumentos financieros, dando la ilusión de diversidad sin ser realmente diversos. En su lugar, necesitamos encontrar formas adicionales que vinculen los RWA a activos no financieros, y luego incorporar esos activos a las carteras de inversión de manera que proporcionen un equilibrio sólido. Para la industria de la IA, estos activos incluyen los propios modelos de IA, los conjuntos de datos utilizados para entrenar los modelos y las GPUs que ejecutan realmente los modelos a través de la potencia de procesamiento.  

Con estos tres nuevos activos en forma de RWA, pueden ayudar a equilibrar aún más una cartera de trading. Pero, ¿dónde se sitúan en términos de rendimiento?  

Según Chen, "Los activos de IA tokenizados suelen tener un perfil de riesgo/recompensa alto, pero es esencial considerar su contexto de mercado, específicamente el rápido crecimiento de los servicios de IA. Estos activos ya tienen una alta demanda, impulsada por el aumento exponencial de los servicios de IA. Además, la IA está aquí para quedarse, por lo que tokenizar e invertir en este tipo de activos se convertirá en algo común a largo plazo. Aunque una economía de IA tokenizada pueda enfrentar una menor liquidez durante su etapa incipiente (en comparación con los mercados financieros tradicionales), crea un mercado emergente, atractivo para un número creciente de inversores."

Tokenización de la IA

En el campo de la IA, la posibilidad de tokenización no solo ofrece oportunidades únicas para una cartera, sino que es algo que se necesita urgentemente desde el punto de vista de los propios activos de IA. Las GPUs pueden ser prohibitivamente caras, especialmente si se necesita un uso máximo para entrenar, pero no necesariamente para operar, un modelo de IA. Esto crea un gran problema de eficiencia, y uno en el que una colección de GPUs vinculadas trabajando en sincronía, absorbiendo muchos trabajos diferentes, puede proporcionar el mejor uso del hardware. Si la GPU puede ser tokenizada, este uso puede ser monitoreado y monetizado. Además, el alto costo de una GPU (o de muchas, si el procesamiento requerido es intensivo) es increíblemente oneroso, pero la propiedad fraccionada del RWA puede ayudar a distribuir tanto los costos como las recompensas.

Chen discute cómo los modelos de IA también pueden ser tokenizados: "Una ventaja clave es cómo resuelven el problema de hacer cumplir los derechos de propiedad intelectual, que ha sido notoriamente difícil en formatos tradicionales. Con la tokenización, los investigadores de IA pueden monetizar sus modelos listando versiones tokenizadas en un mercado, incrustando los derechos de PI directamente en el token mismo."

Esta es una ventaja crítica, poder controlar completamente el procesamiento de un modelo de IA sin el riesgo de cederlo y que se robe la PI. Con la propiedad fraccionada, los miembros pueden comprar y vender sus participaciones, lo que crea un mercado totalmente líquido aunque los activos físicos no cambien de manos.

Los conjuntos de datos necesarios para entrenar los modelos de IA también necesitarán pasar por un cambio en la forma en que se gestionan. Los corredores de datos tradicionales están acostumbrados a un nivel incómodamente alto de control sobre sus datos y procesos. Con Web3, el proceso es mucho más democrático. Chen dice de los corredores de datos: "Muchos corredores de datos tradicionales operan de una manera que les da demasiado control sobre los datos. Sin embargo, a medida que los proveedores de datos exigen más transparencia y control sobre cómo se monetizan sus datos, estas empresas tendrán que adaptarse para cumplir con los estándares evolutivos del mercado. En otras palabras, esperamos posibles asociaciones entre corredores de datos tradicionales y plataformas de tokenización."

Mirando hacia el futuro

La IA es una revolución en sí misma, pero ha encontrado su camino en muchas industrias. Web3 no es diferente, y está utilizando plenamente la IA mientras busca redefinir lo que debería ser un RWA. Sin embargo, Web3 puede ofrecer muchos beneficios a la industria de la IA, introduciendo elementos como la propiedad fraccionada, tokens programables que pueden evolucionar para coincidir con el ciclo de vida útil de un modelo de IA, y la capacidad de las comunidades para construir y ejecutar conjuntos de datos. Continuaremos observando de cerca cómo estas dos tecnologías encuentran su camino, esperando que continúen entrelazándose y encontrando muchos más beneficios.