De «Plugins» a «Sujeto inteligente»: la evolución de productos AI+Web3 y la revolución ecológica

Escrito por: Zhang Feng

La inteligencia artificial (IA), con su poderosa capacidad de aprendizaje y generación, está redefiniendo la productividad, mientras que Web3, a través de blockchain y protocolos descentralizados, está reconstruyendo los mecanismos de confianza y transmisión de valor. La integración de ambos no es simplemente una superposición tecnológica, sino una fusión profunda que abarca desde la lógica subyacente hasta las formas de aplicación. Desde sus inicios como una «herramienta de eficiencia» para optimizar el desarrollo de Web3, hasta la creación de un «ecosistema inteligente» con capacidad de autoevolución, puede decirse que estamos ante una transformación paradigmática profunda.

（一）Primera fase: IA y Web3 como optimizadores de infraestructura básica

La IA mejora la seguridad de los contratos inteligentes. En las primeras etapas del desarrollo de Web3, la seguridad de los contratos inteligentes se convirtió en un cuello de botella clave que limitaba su aplicación a gran escala. Según la compañía de seguridad blockchain CertiK, solo en la primera mitad de 2025, las pérdidas por incidentes de seguridad alcanzaron cerca de 2.500 millones de dólares. Los métodos tradicionales de auditoría manual consumen mucho tiempo y recursos, y dependen en gran medida de la experiencia de los auditores.

La intervención de la IA cambió esta situación. Herramientas de análisis de código basadas en aprendizaje profundo pueden detectar automáticamente vulnerabilidades comunes como ataques de reentrada y desbordamientos de enteros; mediante reconocimiento de patrones, identifican defectos lógicos potenciales; generan visualizaciones de interacción de contratos inteligentes para ayudar a los desarrolladores a entender relaciones complejas. Por ejemplo, los motores de verificación de IA ya ofrecen servicios de validación formal para algunos protocolos DeFi líderes, reduciendo el tiempo de auditoría en más del 60%. La aparición de estas herramientas reduce significativamente la barrera y el riesgo en el desarrollo de Web3.

La IA aumenta enormemente la eficiencia en programación. Con avances en modelos de lenguaje a gran escala como GPT-4 y Claude en generación de código, la IA se está convirtiendo en un «programador emparejado inteligente» para desarrolladores de Web3. Los desarrolladores pueden describir en lenguaje natural sus necesidades, y la IA genera marcos de contratos inteligentes, código de interacción frontend e incluso scripts de despliegue. Este modo de desarrollo asistido por IA no solo mejora la eficiencia, sino que también permite que desarrolladores sin experiencia en blockchain ingresen rápidamente en el campo de Web3, acelerando la innovación en el ecosistema.

Por ejemplo, algunas plataformas de aplicaciones descentralizadas han lanzado kits de desarrollo de IA que pueden generar automáticamente contratos inteligentes en lenguajes específicos según la intención del desarrollador; ofrecen recomendaciones para optimizar contratos y reducir el consumo de Gas; generan componentes React y API para interactuar con contratos.

El aumento de la potencia computacional distribuida mejora la eficiencia de la infraestructura de computación en la nube. Al mismo tiempo, Web3 también ofrece opciones de infraestructura para IA más allá de la computación en la nube tradicional. Los modelos centralizados presentan problemas como fallos únicos, monopolio de datos y opacidad en precios, mientras que las redes de cálculo distribuidas basadas en blockchain ofrecen nuevas soluciones. La IA optimiza el desarrollo y la aplicación de Web3, y Web3 proporciona infraestructura descentralizada para IA. Esta doble vía de empoderamiento caracteriza la primera fase de la integración IA+Web3, pero solo es el comienzo.

Por ejemplo, algunos mercados de potencia de cálculo descentralizados permiten a los usuarios alquilar recursos GPU ociosos para entrenar modelos de IA, reduciendo los costos en un 30-50% en comparación con los servicios en la nube tradicionales. Algunos mercados de datos utilizan tecnología blockchain para garantizar la propiedad y transparencia en las transacciones de datos, permitiendo a los proveedores participar en el entrenamiento de modelos de IA sin divulgar datos originales y obtener beneficios correspondientes.

（二）Segunda fase: productos de IA verificables y valorables

La aparición de productos innovadores verificables y valorables marca una nueva etapa en la integración IA+Web3. La IA ya no es solo una herramienta de optimización, sino un componente central en aplicaciones nativas de Web3, creando nuevos paradigmas de interacción que son difíciles de lograr en Internet tradicional.

El primer formato es el auge de agentes de IA en la cadena. Con la mejora de la infraestructura, la integración de IA y Web3 ha dado lugar a nuevos tipos de productos. El más representativo son los «agentes de IA verificables», que son entidades inteligentes que interactúan, toman decisiones y ejecutan tareas de forma autónoma en la blockchain. A diferencia de las aplicaciones tradicionales de IA, los agentes de IA en la cadena tienen las siguientes características: primero, su comportamiento es verificable, ya que todas las interacciones y lógica de decisiones se almacenan en la cadena y pueden ser auditadas por terceros; segundo, autonomía económica, poseen billeteras criptográficas y pueden realizar transacciones y operaciones de contrato de forma independiente; tercero, orientación a objetivos, optimizan su comportamiento de forma autónoma según metas predefinidas o estrategias de aprendizaje reforzado.

Por ejemplo, algunos agentes económicos autónomos (AEAs) ya pueden ejecutar estrategias de arbitraje en exchanges descentralizados, ajustando automáticamente sus parámetros según las condiciones del mercado. El historial de transacciones, beneficios y lógica de decisiones de estos agentes son completamente transparentes, formando un «comportamiento económico verificable de IA».

El segundo formato es el mecanismo de retroalimentación de valor por contribución de datos. En los modelos tradicionales de IA, los datos de entrenamiento aportados por los usuarios suelen ser utilizados sin compensación por las plataformas, y el valor generado se concentra en las empresas centralizadas. Web3 cambia este patrón mediante la economía de tokens.

Ya aparecen productos más refinados de valorización de datos, con características como: primero, tokenización de datos personales, donde los usuarios pueden empaquetar sus datos de comportamiento o contenido creativo en NFT o tokens homogeneizados y venderlos en mercados de datos; segundo, modelos de incentivos en aprendizaje federado, donde los dispositivos que participan en el aprendizaje federado reciben recompensas según la calidad y contribución de los datos; tercero, crowdsourcing en entrenamiento de modelos, donde empresas de IA emiten tokens para recolectar datos y anotaciones, y los participantes comparten los beneficios futuros del modelo.

Algunos proyectos emergentes han construido redes de aprendizaje automático descentralizadas, donde los participantes contribuyen con recursos computacionales o datos de entrenamiento y reciben tokens como recompensa. Este modelo reequilibra la creación y distribución de valor en IA, transformando a los usuarios de simples proveedores de datos en co-creadores y beneficiarios del ecosistema.

El tercer formato es la actualización inteligente de la gobernanza DAO. Las organizaciones autónomas descentralizadas (DAO), núcleo de Web3, también se benefician de la profunda integración de IA. Los problemas tradicionales de baja participación en votaciones, calidad variable de propuestas y baja eficiencia en decisiones se abordan mediante herramientas de IA. La aparición de herramientas de gobernanza con IA permite analizar propuestas de forma inteligente, evaluar su viabilidad, impacto y riesgos, y ofrecer recomendaciones a los miembros; predecir comportamientos de votación basados en el historial y preferencias, optimizando estrategias de gobernanza; y ejecutar automáticamente decisiones aprobadas mediante agentes de IA, reduciendo retrasos operativos.

Hoy en día, existen asistentes de gobernanza con IA que pueden resumir automáticamente propuestas, identificar conflictos potenciales y visualizar datos complejos de gobernanza, permitiendo a los miembros de DAO tomar decisiones más informadas.

（三）Tercera fase: ecosistema autoevolutivo con ciclo de valor valioso

A medida que IA y Web3 se integran más profundamente, se empieza a formar un ecosistema autoevolutivo con ciclos de valor. Esta distribución inteligente de valor no solo aumenta la eficiencia de los incentivos, sino que también garantiza que el valor del ecosistema fluya de manera más justa hacia los contribuyentes reales, creando un sistema más saludable y sostenible.

Una característica clave es la formación de un verdadero ciclo de datos. Cuando las DApps impulsadas por IA alcanzan escala, comienza a ocurrir un cambio más profundo: la capacidad de autoevolución del ecosistema. El mecanismo central es el «ciclo de datos» — más usuarios generan más datos, estos datos entrenan mejores modelos de IA, los modelos mejorados atraen a más usuarios, creando un ciclo de retroalimentación positiva.

A diferencia del ciclo de datos en Internet tradicional, el ciclo en Web3 tiene ventajas únicas:

Primero, la soberanía de los datos pertenece a los usuarios: controlan sus datos y pueden autorizarlos selectivamente a aplicaciones específicas.

Segundo, el valor circula dentro del ecosistema: los contribuyentes de datos, entrenadores de modelos y desarrolladores de aplicaciones comparten los beneficios del crecimiento del ecosistema.

Tercero, resistencia a monopolios: modelos de código abierto y almacenamiento descentralizado previenen que una sola entidad controle datos clave.

Por ejemplo, en un protocolo descentralizado de grafos sociales, las interacciones sociales en diferentes DApps generan datos de grafo que pueden usarse para entrenar algoritmos de recomendación, mejorando las recomendaciones sociales y atrayendo más usuarios. Los usuarios mantienen siempre la propiedad de sus datos y pueden decidir usarlos en otros servicios personalizados, maximizando su valor.

Otra característica es la formación de sistemas económicos autónomos. Basados en el ciclo de datos, la integración IA+Web3 está impulsando la creación de sistemas económicos verdaderamente autónomos, que ajustan parámetros de forma independiente según condiciones externas e internas, logrando una optimización continua del ecosistema.

Por ejemplo, los market makers automatizados (AMM) impulsados por IA pueden ajustar automáticamente las curvas de tarifas según la profundidad del mercado y la demanda de liquidez; predecir la volatilidad del mercado y ajustar reservas; identificar y defenderse de ataques de manipulación, manteniendo la estabilidad del sistema.

Estos sistemas ya no dependen de ajustes manuales, sino que utilizan aprendizaje reforzado para optimizar estrategias, formando infraestructuras financieras con capacidades de autoadaptación.

Otra característica es la formación de mecanismos de captura de valor. En plataformas tradicionales, la mayor parte del valor generado por efectos de red es capturado por las empresas, y los usuarios y desarrolladores reciben solo una pequeña parte. Web3, mediante la economía de tokens, cambia esta distribución, y la incorporación de IA hace que la distribución de valor sea más inteligente y justa.

Los mecanismos de captura de valor inteligentes incluyen distribución dinámica de recompensas, ajustando tokens según la contribución real al ecosistema (calidad de datos, actividad, efectos de red); incentivos predictivos, donde IA predice qué acciones o contribuciones aportarán valor a largo plazo y las recompensa por adelantado; y mecanismos anti-manipulación, que detectan actividades fraudulentas como bots o ataques de falsificación para garantizar una distribución justa.

（四）Futuro: una sociedad digital inteligente de coexistencia y cooperación

El surgimiento de nuevas organizaciones digitales. La profunda integración IA+Web3 dará lugar a nuevas formas de organización — entidades digitales altamente autónomas, autoajustables y orientadas a valor. Estas organizaciones podrían tener características como: gobernanza híbrida humano-IA, donde humanos y agentes de IA participan en decisiones, cada uno aportando sus ventajas; estructuras dinámicas que forman y ajustan equipos de trabajo según las tareas; y flujo de valor transparente, con contribuciones y distribuciones automatizadas mediante contratos inteligentes, reduciendo costos de confianza.

Estas organizaciones serán más flexibles y adaptables que las empresas tradicionales, más inteligentes y eficientes que las DAO tradicionales, representando una nueva dirección en la organización en la era digital.

Redefinición de la relación humano-máquina. La integración IA+Web3 redefinirá la relación entre humanos y máquinas: los humanos ya no serán los únicos controladores de la tecnología, sino que coexistirán con agentes de IA en una relación de colaboración, donde la IA realiza tareas repetitivas y reconocimiento de patrones, y los humanos se concentran en decisiones creativas y éticas; será una relación de potenciación mutua, donde las herramientas de IA aumentan las capacidades individuales, permitiendo que todos participen en la creación de valor complejo; y una relación de valor compartido, donde el valor creado conjuntamente se distribuye de manera justa mediante mecanismos transparentes. Esta nueva relación humano-máquina impulsará una sociedad más inclusiva, eficiente y sostenible.

Desafíos profundos en la integración tecnológica. Aunque el futuro de IA+Web3 es prometedor, enfrenta desafíos como la escalabilidad — el cálculo en cadena requiere muchos recursos y puede chocar con la escalabilidad de blockchain; equilibrio entre privacidad y transparencia — la formación de IA necesita datos, pero blockchain busca transparencia, generando tensiones naturales; y la incertidumbre regulatoria — el estatus legal de agentes de IA autónomos y la responsabilidad de contratos inteligentes aún no están claros.

Resolver estos desafíos requiere innovación tecnológica y diseño institucional coordinados. Tecnologías como pruebas de conocimiento cero y computación multipartita segura pueden proteger la privacidad y facilitar el entrenamiento de modelos de IA; soluciones de capa dos y arquitecturas modulares de blockchain pueden mejorar la eficiencia del cálculo en cadena; y la gobernanza comunitaria basada en DAO puede establecer marcos éticos y mecanismos de supervisión para los sistemas de IA.

（五）Camino hacia la progresión: de herramienta a socio

La integración IA+Web3 experimentará una evolución desde lo superficial a lo profundo, de «herramienta de eficiencia» a «ecosistema autónomo». Desde su inicio como una herramienta para optimizar el desarrollo de Web3, hasta convertirse en un componente central de aplicaciones nativas de Web3, y finalmente dar lugar a ecosistemas con capacidad de autoevolución, este camino refleja la lógica interna de la fusión tecnológica: resolver problemas específicos, crear nuevas posibilidades y, en última instancia, formar nuevos paradigmas.

Este cambio no solo es un avance técnico, sino también una revolución en la creación y distribución de valor. Cuando las capacidades de IA se combinan profundamente con los mecanismos de transmisión de valor de Web3, podemos construir una sociedad digital más abierta, justa e inteligente. En esta sociedad, la tecnología ya no será solo una herramienta de monopolio para unos pocos, sino una infraestructura compartida para la prosperidad de todos; la innovación dejará de ser propiedad exclusiva de organizaciones centralizadas, emergiendo en redes distribuidas.

La integración IA+Web3 no es simplemente una superposición de dos campos tecnológicos, sino una revolución paradigmática en el mundo digital. En este camino, desafíos y oportunidades coexisten, pero la dirección está clara: avanzar firmemente hacia un futuro digital más abierto, inteligente y próspero.