La tokenización emergente de los activos de IA: la próxima ola de innovación de la Web3

La Web3 ha experimentado diversas tendencias de innovación durante el último lustro, cada una con untronatractivo y mercado. Si bien algunas de estas tendencias han desaparecido, otras se han mantenidotron(como el staking), evolucionando hacia características más maduras de la experiencia Web3.

Los RWA han sido una tendencia interesante en los últimos años, mostrando un indicio de lo que podría ser posible con los activos tokenizados del mundo real. Sin embargo, muchos de estos casos de uso se centran en activos financieros, actuando como un tenedor en cadena para otro activo financiero. Si bien esto ciertamente tiene su lugar, ha sido una decepción para muchos en el mercado que no estemos viendo una diversidad mucho mayor de estos casos de uso. Hay atisbos de nuevos casos de uso aquí y allá, y cuando aparecen, transmiten el mensaje de que aún queda mucho por descubrir en el mundo de los RWA.

Incluso Vitalik Buterin ha expresado este sentimiento, compartiendo en X su deseo de ver una mayor diversificación en el uso de los RWA. La buena noticia es que esta diversidad podría estar a punto de explotar, ya que el campo de la IA parece estar invadiendo prácticamente todos los demás sectores. Blockchain no es una excepción, y la IA también está dejando su huella aquí. Podemos observar muchos usos diferentes de la IA en la industria Web3, pero estamos empezando a darnos cuenta de que la propia industria de la IA podría beneficiarse significativamente de Web3. Los RWA tienen un enorme potencial en este ámbito y podrían obtener quizás el caso de uso más importante de todos: la tokenización de los activos clave de la industria de la IA. Analicemos cómo los RWA pueden beneficiar a la industria de la IA, cómo los RWA relacionados con la IA pueden ayudar a diversificar enormemente una cartera y cómo podría funcionar este tipo de tokenización. Para profundizar en el tema, hemos pedido a Cloris Chen, CEO de Cogito Finance, que comparta sus reflexiones sobre la intersección entre la IA y los RWA.

Permitir que la gente compre acciones de esa empresa en forma de tokens ¿

No es esto un activo ponderado por riesgo (APR)?

(Apoyo los APR y quiero ver una mayor diversidad de ellos en la cadena de bloques para que las aplicaciones puedan usarlos sin estar sujetas al riesgo sistémico de un solo emisor o clase de activo).

— vitalik.eth (@VitalikButerin) 26 de agosto de 2024

Los RWA deben ir más allá de las finanzas

Como se mencionó anteriormente, los activos ponderados por riesgo (APR) actuales tienden a centrarse demasiado en los activos financieros tradicionales. Esto no significa que estos activos no sean buenos ni que su tokenización no sea una buena idea (los activos son buenos, al igual que la tokenización). Los APR vinculados a activos de bajo riesgo, como los bonos del Tesoro, pueden ser una excelente parte de una cartera diversificada. El hecho de que los bonos del Tesoro no estén relacionados con el mercado de criptomonedas reduce aún más las fluctuaciones bruscas, brindando la estabilidad deseada en una cartera. Hasta aquí todo bien, ¿verdad?  

Los problemas surgen cuando los RWA se convierten en sustitutos de estos instrumentos financieros, creando la ilusión de diversidad sin ser realmente tan diversos. En cambio, necesitamos encontrar maneras adicionales de vincular los RWA con activos no financieros y luego incorporar dichos activos a las carteras 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 GPU que realmente ejecutan los modelos con capacidad de procesamiento.  

Con estos tres nuevos activos en forma de RWA, se puede contribuir a equilibrar aún más una cartera de inversión. Pero ¿cuál es su rendimiento?  

Según Chen, “Los activos de IA tokenizados suelen tener un alto perfil de riesgo/recompensa, pero es fundamental considerar su contexto de mercado, en concreto, el rápido crecimiento de los servicios de IA. Estos activos ya tienen una gran demanda, impulsada por el auge exponencial de estos servicios. Además, la IA ha llegado para quedarse, por lo que la tokenización y la inversión en estos activos se convertirán en algo habitual a largo plazo. Si bien una economía de IA tokenizada puede enfrentarse a una menor liquidez durante su fase inicial (en comparación con los mercados financieros tradicionales), crea un mercado emergentetracpara un número creciente de inversores”

Tokenización de la IA

En el campo de la IA, la posibilidad de tokenizar no solo ofrece oportunidades únicas para una cartera, sino que es algo muy necesario desde la perspectiva de los propios activos de IA. Las GPU pueden ser prohibitivamente caras, especialmente si se requiere su máximo uso para entrenar, pero no necesariamente operar, un modelo de IA. Esto crea un importante problema de eficiencia, ya que un conjunto de GPU conectadas que trabajan sincronizadas, realizando diversas tareas, puede optimizar el uso del hardware. Si la GPU se puede tokenizar, este uso se puede monitorizar y monetizar. Además, el mayor coste de una GPU (o de muchas, si el procesamiento requerido es intensivo) es extremadamente oneroso, pero la propiedad fraccionada de los RWA puede ayudar a distribuir tanto los costes como las recompensas.

Chen analiza cómo los modelos de IA también pueden tokenizarse: «Una ventaja clave es que resuelven el problema de la aplicación de los derechos de propiedad intelectual, algo notoriamente difícil en los formatos tradicionales. Con la tokenización, los investigadores de IA pueden monetizar sus modelos publicando versiones tokenizadas en un mercado, integrando los derechos de propiedad intelectual directamente en el propio token»

Esta es una ventaja crucial: poder controlar completamente el procesamiento de un modelo de IA sin el riesgo de divulgarlo ni de que roben la propiedad intelectual. Con la propiedad fraccionada, los miembros pueden comprar y vender sus activos, lo que crea un mercado totalmente líquido, incluso si los activos físicos no cambian de manos.

Los conjuntos de datos necesarios para entrenar los modelos de IA también deberán cambiar su gestión. Los intermediarios de datos tradicionales están acostumbrados a un control excesivamentetronsobre sus datos y procesos. Con la Web3, el proceso es mucho más democrático. Chen afirma sobre los intermediarios de datos: «Muchos intermediarios de datos tradicionales operan de una manera que les otorga demasiado control sobre los datos. Sin embargo, a medida que los proveedores de datos exigen mayor transparencia y control sobre cómo se monetizan sus datos, estas empresas deberán adaptarse para cumplir con los estándares cambiantes del mercado. En otras palabras, prevemos posibles colaboraciones entre intermediarios de datos tradicionales y plataformas de tokenización»

Mirando hacia el futuro

La IA es una revolución en sí misma, pero se ha abierto camino en muchas industrias. La Web3 no es la excepción y está aprovechando al máximo la IA paradefilo que debería ser un RWA. Sin embargo, la Web3 también ofrece numerosas ventajas a la industria de la IA, introduciendo elementos como la propiedad fraccionada, tokens programables que pueden evolucionar para adaptarse al ciclo de vida útil de un modelo de IA y la capacidad de las comunidades para crear y gestionar conjuntos de datos. Seguiremos de cerca el desarrollo de estas dos tecnologías, con la esperanza de que sigan interconectándose y encuentren muchos más beneficios en el futuro.