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En los sistemas financieros, un Agente de IA es una plataforma de software que comprende objetivos, utiliza herramientas externas, recopila datos de mercado y decide qué acciones tomar. Por el contrario, los bots de trading de criptomonedas son programas basados en reglas que ejecutan operaciones automáticamente según una lógica predefinida. A medida que el mercado de criptomonedas se fragmenta entre exchanges centralizados, exchanges descentralizados, billeteras, fuentes de noticias y datos on-chain, los sistemas basados en agentes están ganando protagonismo. Infraestructuras como Gate para IA ilustran esta tendencia al conectar y modularizar capacidades de IA mediante el Model Context Protocol (MCP), lo que permite que funciones de trading, billetera, noticias y on-chain sean accesibles para sistemas de IA, en vez de limitar la automatización a un único script de ejecución. Esta diferencia resulta fundamental porque el entorno del mercado de criptomonedas evoluciona rápidamente. La volatilidad de precios,

Gate Exchange for AI ofrece acceso a sistemas de trading de exchanges centralizados, mientras que Gate DEX for AI conecta agentes de IA directamente con entornos de finanzas descentralizadas on-chain. Estos dos enfoques de ejecución se distinguen por las rutas de trading, las estructuras de custodia de activos y los métodos de control operativo. Entender cómo funcionan estas arquitecturas de ejecución permite comprender cómo los agentes de IA interactúan con las infraestructuras financieras centralizadas y descentralizadas en el ecosistema de criptomonedas actual.

Walrus (WAL) es el token central de las redes de almacenamiento de datos descentralizadas. Se utiliza principalmente para pagar servicios de almacenamiento on-chain, incentivar la operación de nodos de red y participar en la gobernanza del protocolo. Al integrar el mercado de recursos de almacenamiento, las recompensas a los nodos validadores y la economía del token, Walrus establece una infraestructura de datos distribuida estructurada en torno al ciclo de valor principal de WAL.

Walrus es un protocolo descentralizado de almacenamiento de datos creado sobre la blockchain Sui. Su finalidad principal es transformar los datos del almacenamiento pasivo tradicional en un recurso on-chain verificable, programable y negociable, ofreciendo así una infraestructura clave para aplicaciones DeFi e IA.

Bittensor (TAO) es una plataforma descentralizada que integra la tecnología blockchain con la inteligencia artificial. Su arquitectura de subredes posibilita la competencia de modelos de IA en un mercado abierto, donde pueden obtener recompensas.

Bittensor es una red de IA descentralizada que establece un mercado abierto de aprendizaje automático mediante Subnets, Miners y Validators. Utiliza el mecanismo de consenso Yuma para evaluar modelos y distribuir incentivos TAO. A diferencia de las plataformas de IA centralizadas convencionales, Bittensor transforma las capacidades de los modelos en activos que pueden valorarse y negociarse.

TAO es el token nativo de la red Bittensor y cumple una función clave en la distribución de incentivos, la seguridad de la red y la captura de valor en el ecosistema descentralizado de IA. Mediante la emisión inflacionaria, los sistemas de staking y un modelo de incentivos por subred, TAO configura una estructura económica orientada a la competencia y evaluación de modelos de IA.

Zebec es un protocolo impulsado por blockchain que facilita pagos en tiempo real y la gestión del flujo de caja. Mediante el uso de pagos por streaming y liquidaciones continuas, los fondos pueden transferirse de manera ininterrumpida por segundos, lo que elimina la necesidad de liquidaciones periódicas tradicionales en lotes.

Bittensor, Fetch.ai y SingularityNET emplean incentivos en tokens para impulsar la oferta de recursos de IA (modelos, potencia de cómputo y servicios), con el propósito de crear redes abiertas y disminuir las barreras para la adopción de la IA. Este modelo pretende romper el dominio de las plataformas de IA centralizadas tradicionales. Aunque comparten estos enfoques, las diferencias clave están en las capas tecnológicas que abordan y en cómo capturan valor. En vez de competir en el mismo terreno, cada uno se especializa en un pilar concreto de la IA descentralizada: producción de modelos, ejecución de tareas y distribución de servicios.

Bittensor Subnet actúa como un mercado independiente de tareas de IA dentro de la red. Cada subred crea mecanismos de incentivos específicos para escenarios como generación de texto, reconocimiento de imágenes o predicción. Los mineros aportan modelos, los validadores valoran su calidad y la asignación dinámica de tokens TAO/Alpha permite una producción y un precio descentralizados de inteligencia artificial.

Los agentes de IA empleados en la investigación de mercados son sistemas automatizados diseñados para recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos, facilitando así la toma de decisiones. En este ámbito, estos agentes combinan datos estructurados con fuentes de información en tiempo real, como Gate News y Gate Info, para detectar tendencias, evaluar el sentimiento y generar análisis prácticos. Con la evolución del mercado de activos digitales, la integración multinivel de datos resulta esencial para comprender la dinámica del mercado. Comprender en profundidad el funcionamiento de estos sistemas aclara su relevancia en los procesos actuales de análisis financiero.

El protocolo x402 es un protocolo de pagos API Web3 creado específicamente para agentes de IA, diseñado para resolver los retos de pago que afrontan los programas automatizados al interactuar con APIs. Inspirado en el código de estado 402 Payment Required del estándar HTTP e integrando mecanismos de pago basados en blockchain, x402 permite que los programas gestionen de forma automática los pagos y la liquidación durante las solicitudes a APIs. Este modelo sienta una nueva base de infraestructura para las transacciones de servicios entre máquinas (M2M).

Recall es una plataforma descentralizada revolucionaria que aprovecha la tecnología blockchain para crear un nuevo marco para agentes de IA, mejorando la colaboración y proporcionando incentivos económicos. Aborda los desafíos en los sistemas tradicionales de IA relacionados con la transparencia de datos, la confianza y la colaboración, allanando el camino para el crecimiento de la economía de agentes de IA.

En la carrera por la financiación y la publicidad, muchos proyectos exageran las métricas de laboratorio, sacrificando la descentralización, la seguridad y la usabilidad práctica en el proceso. Este artículo sostiene que los equipos de blockchain deberían volver a centrarse en aplicaciones significativas y escalar sus soluciones en torno a casos de uso del mundo real, no números vanidosos.

El nuevo trabajo de Vitalik, un discurso sistemático sobre el valor de la privacidad digital, explora cómo la privacidad sustenta la libertad, el orden y el progreso tecnológico. Es una pieza importante de literatura de pensamiento en la era de la IA y la cadena de bloques.