La economía de Internet esya cambiando. A medida que la web abierta se colapsa en una barra de comandos, debemos preguntarnos: ¿La IA conducirá a un internet abierto o a un laberinto de nuevos muros de pago? ¿Y quién lo controlará: grandes empresas centralizadas o amplias comunidades de usuarios?

Ahí es donde entra la criptografía. Hemos discutido la intersección de la IA y las criptomonedasbastante; pero brevemente, las blockchains son una nueva forma de arquitectar servicios de internet y construir redes que son descentralizadas,creíblemente neutral, y propietario por los usuarios. Ofrecen un contrapeso a muchas de las fuerzas centralizadorasya estamos viendo entre los sistemas de IA al renegociar la economía que subyace a los sistemas de hoy, ayudando a lograr un internet más abierto y más robusto.

La idea de que las criptomonedas pueden ayudar a construir mejores sistemas de IA, y viceversa, no es nueva, pero a menudo ha estado mal definida. Algunas áreas de intersección, como verificar "prueba de humanidad" dada la proliferación de bajo costoLos sistemas de IA ya están atrayendo a constructores y usuarios. Pero otros casos de uso parecen estar a años, si no décadas, de distancia. Así que en esta publicación, compartimos 11 casos de uso en la intersección de las criptomonedas y la IA para ayudar a iniciar conversaciones sobre lo que es posible, qué desafíos quedan por resolver y más. Todos están fundamentados en la tecnología que se está construyendo hoy, desde el procesamiento de una multitud de micropagos hasta asegurar que los humanos posean sus relaciones con la IA del futuro.

CATEGORÍAS

IdentidadInfraestructura descentralizada para AINuevos modelos económicos y de incentivosPoseer la IA del futuro

IDENTIDAD

1. Datos persistentes y contexto en interacciones de IA

por Scott Duke Kominers

La IA generativa prospera con datos, pero para muchas aplicaciones, el contexto — el estado y la información de fondo relevante para una interacción — es igualmente, si no más, importante.

Idealmente, un sistema de IA — ya sea un agente, una interfaz LLM u otra aplicación — recordaría los tipos de proyectos en los que estás trabajando, tu estilo de comunicación y tus lenguajes de programación preferidos, entre una multitud de otros detalles. Pero en la práctica, los usuarios a menudo tienen que restablecer este contexto a través de diferentes interacciones dentro de una sola aplicación — como cuando inicias un nuevo shell de ChatGPT o Claude — y ni hablar de cuando se mueven entre sistemas.

En este momento, el contexto de una aplicación de IA generativa rara vez, si es que alguna vez, es portable a otras.

Con las blockchains, los sistemas de IA podrían permitir que elementos clave de contexto existan como activos digitales persistentes, que pueden ser cargados al inicio de una sesión y transferidos sin problemas entre plataformas de IA. Además, las blockchains son potencialmente la única solución a este problema que es compatible hacia adelante y que establece un compromiso con la interoperabilidad, dado que estas características son propiedades definitorias de los protocolos basados en blockchain.

Una aplicación natural para esto es el gaming y los medios mediado por IA, donde las preferencias (desde los niveles de dificultad hasta las configuraciones de teclas) podrían persistir a través de diferentes juegos y entornos. Pero el verdadero valor está en las aplicaciones de conocimiento, donde las IA necesitan entender qué saben los usuarios y cómo aprenden; así como en casos de uso de IA más profesionalizados, como la programación. Por supuesto, las empresas individuales ya desarrollan sus propios bots personalizados con un contexto global específico de un negocio dado, pero en ese caso, el contexto generalmente no es portable, incluso entre los diferentes sistemas de IA utilizados dentro de la organización.

Las organizaciones recién están comenzando a entender este problema, y las soluciones de propósito general más cercanas que hemos visto hasta ahora son bots personalizados con contexto fijo y persistente. Pero la portabilidad del contexto entre usuarios dentro de la plataforma está comenzando a surgir fuera de la cadena; con Poe, por ejemplo, los usuarios pueden alquilar sus bots personalizados a otros.

Traer este tipo de actividad a la cadena haría posible que los sistemas de IA con los que interactuamos compartieran una capa de contexto que comprenda los elementos clave de toda nuestra actividad digital. Entenderían nuestras preferencias de inmediato y estarían mejor capacitados para ajustar y optimizar nuestra experiencia. Y, a la inversa, al igual que conregistros de propiedad intelectual en cadena, permitir que la IA haga referencia a un contexto persistente en la cadena de bloques crea la posibilidad de nuevas y mejores interacciones en el mercado en torno a indicaciones y módulos de información; por ejemplo, los usuarios podrían licenciar o monetizar su experiencia directamente, mientras mantienen la custodia de sus datos. Y, por supuesto, el contexto compartido hará posible muchas cosas que aún no hemos concebido.

2. Identidad universal para agentes

por Sam Broner

La identidad, el registro canónico de quién o qué es una cosa, es la plomería silenciosa que permite el descubrimiento digital, la agregación y los sistemas de pago de hoy. Debido a que las plataformas mantienen esta plomería detrás de muros, experimentamos la identidad como parte de un producto terminado: Amazon asigna identificadores (ASIN o FNSKU) a los productos, lista los productos en un solo lugar y ayuda a los usuarios a descubrir y pagar. Facebook es similar: la identidad de un usuario es la base de su feed y del descubrimiento en toda la aplicación, incluyendo los anuncios de Facebook Marketplace, publicaciones orgánicas y publicidad pagada.

Todo esto está a punto de cambiar ya que agentes de IA avanzar. A medida que más empresas utilizan agentes — para servicio al cliente, logística, pagos y otros casos de uso — menos se parecerán sus plataformas a aplicaciones de superficie única. En cambio, vivirán en múltiples lienzos y plataformas, acumularán un contexto profundo y realizarán más tareas para los usuarios. Pero atar la identidad de un agente a un solo mercado lo hace inutilizable en todos los demás lugares que importan: hilos de correo electrónico, canales de Slack y dentro de otros productos.

Por eso los agentes necesitan un "pasaporte" único y portátil. Sin uno, no hay forma de saber cómo pagar al agente, verificar su versión, consultar sus capacidades, saber en nombre de quién está trabajando el agente o rastrear su reputación a través de aplicaciones y plataformas. La identidad de un agente necesita funcionar como cartera, registro de API, historial de cambios y prueba social, de modo que cualquier interfaz (correo electrónico, Slack, otro agente) pueda resolverlo y comunicarse con él de la misma manera. Sin el primitivo compartido de "identidad", cada integración necesita reconstruir esta infraestructura desde cero, el descubrimiento sigue siendo ad-hoc y los usuarios pierden contexto cada vez que cambian de canales o plataformas.

Tenemos la oportunidad de diseñar una infraestructura agente desde los primeros principios. ¿Cómo construimos una capa de identidad creíblemente neutral que sea más rica que un registro DNS? En lugar de reinventar plataformas monolíticas —donde la identidad se combina con el descubrimiento, la agregación y el pago— los agentes deberían poder aceptar pagos, listar capacidades y existir en múltiples ecosistemas sin miedo a estar encerrados en ninguna plataforma en particular. Aquí es donde la intersección de crypto y AI es especialmente útil, porque las redes blockchain proporcionan composibilidad sin permisos, lo que puede permitir a los creadores crear agentes más útiles y mejores experiencias para los usuarios.

En general, las soluciones verticalmente integradas, como Facebook o Amazon, actualmente tienen una mejor experiencia de usuario (UX); parte de la complejidad inherente a la construcción de un gran producto es asegurarse de que las piezas tengan sentido juntas, de arriba hacia abajo. Pero el precio de esa conveniencia es alto, especialmente a medida que disminuye el costo de construir el software para agregar, comercializar, monetizar y distribuir agentes, y aumenta la superficie para aplicaciones agenticas. Se necesitará trabajo para igualar la experiencia de usuario de los proveedores verticalmente integrados, pero una capa de identidad creíblemente neutral para los agentes permitiría a los emprendedores poseer su propio pasaporte, y fomentaría la experimentación en la distribución y el diseño.

3. Prueba de personalidad compatible con futuros

por Jay Drain Jr. y Scott Duke Kominers

A medida que la IA se vuelve más omnipresente — impulsando bots y agentes en todo tipo de interacciones web, incluyendo deepfakes y manipulación de redes sociales — se vuelve cada vez más difícil saber si estás interactuando con un ser humano real en línea. Esta erosión de la confianza no es una preocupación futura; ya está aquí. Desde ejércitos de comentarios en el feed de X hasta bots en aplicaciones de citas, la realidad está comenzando a difuminarse. En este entorno, la prueba de la humanidad se convierte en una infraestructura esencial.

Una forma de probar que eres humano es a través de identificaciones digitales (incluidas las centralizadas utilizadas por la TSA). Las identificaciones digitales abarcan todas las cosas que una persona puede usar para verificar su identidad: nombres de usuario, PINs, contraseñas y atestaciones de terceros (por ejemplo, ciudadanía o solvencia crediticia) y otros credenciales. El valor de la descentralización aquí es claro: Cuando estos datos viven en sistemas centralizados, los emisores pueden revocar el acceso, imponer tarifas o favorecer la vigilancia. La descentralización invierte esta dinámica: Los usuarios, no los guardianes de la plataforma, controlan sus propias identidades, haciéndolas más seguras y resistentes a la censura.

A diferencia de los sistemas de identidad tradicionales, los mecanismos de prueba de pertenencia descentralizados (como el de World’s Prueba de Humano) permite a los usuarios controlar y custodiar sus propias identidades, y verificar su humanidad de una manera que preserva la privacidad y es creíblemente neutral. Y al igual que una licencia de conducir, que se puede usar en cualquier lugar independientemente de cuándo o dónde fue emitida, PoP descentralizado puede servir como una capa base reutilizable en cualquier plataforma, incluidas aquellas que aún no existen. En otras palabras, PoP basado en blockchain es compatible hacia adelante porque ofrece:

1. Portabilidad: Los protocolos son estándares públicos que cualquier plataforma puede integrar. El PoP descentralizado puede ser gestionado a través de infraestructura pública y está bajo el control del usuario. Esto lo hace completamente portátil, y cualquier plataforma puede ser compatible con él ahora o en el futuro.
2. Accesibilidad sin permisos: Las plataformas pueden elegir independientemente reconocer el ID de PoP, sin tener que pasar por una API de Gatekeeper que podría discriminar contra diferentes casos de uso.

El desafío en este espacio es la adopción: Aunque aún no hemos visto muchos casos de uso del concepto de identidad personal en el mundo real con una escala significativa, anticipamos que una masa crítica de usuarios, un puñado de asociaciones tempranas y aplicaciones innovadoras acelerarán la adopción. Cada aplicación que aprovecha un estándar de ID digital dado hace que ese tipo de ID sea más valioso para los usuarios; esto impulsa a más usuarios a obtener la ID; lo que a su vez hace que la ID sea más atractiva para que las aplicaciones la integren como una forma de certificar la identidad personal. (Y debido a que las ID en cadena son interoperables por diseño, estasefectos de red puede crecer rápidamente.)

Ya hemos visto aplicaciones y servicios de consumo convencionales en juegos, citas, y redes socialesanunciar asociaciones con World ID para ayudar a los humanos a saber que están jugando, chateando y transaccionando con humanos reales, de hecho, los humanos particulares que están esperando. También hemos visto surgir nuevos protocolos de identidad este año, incluyendo el Servicio de Atestación de Solana (SAS). Aunque no es un emisor de prueba de identidad, SAS permite a los usuarios asociar de forma privada datos fuera de la cadena — como verificaciones de KYC para cumplimiento o estado de acreditación para inversiones — con billeteras de Solana para construir la identidad descentralizada de los usuarios. Todo esto sugiere que el punto de inflexión para el PoP descentralizado puede no estar muy lejos.

La prueba de humanidad no se trata solo de prohibir bots, sino de establecer límites claros entre agentes de IA y redes de humanos. Permite a los usuarios y aplicaciones distinguir entre interacciones humanas y de máquinas, creando un espacio para experiencias digitales mejores, más seguras y más auténticas.

INFRAESTRUCTURA DESCENTRALIZADA PARA IA

4. Infraestructura Física Descentralizada (DePIN) para IA

por Guy Wuollet

La IA puede ser un servicio digital, pero su avance está cada vez más limitado por la infraestructura física. Las Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, o DePIN — que ofrece un nuevo modelo para construir y operar sistemas del mundo real — puede ayudar a democratizar el acceso a la infraestructura de computación que subyace a la innovación en IA, haciéndola más barata, más resistente y más resistente a la censura.

¿Cómo? Dos de las mayores barreras para el avance de la IA han sido la energía y el acceso a chips. La energía descentralizada puede ayudar a hacer más poder disponible, pero los constructores también están utilizando DePIN para agregar chips no utilizados de PCs de juegos, centros de datos y otras fuentes. Estas computadoras pueden unirse para formar un mercado de computación sin permiso, nivelando el campo de juego para la creación de nuevos productos de IA.

Otros casos de uso incluyenentrenamiento distribuido y ajuste fino de LLMs, así como redes distribuidas para la inferencia de modelos. El entrenamiento e inferencia descentralizados pueden llevar potencialmente a costos mucho más bajos porque utilizan computación latente. También pueden proporcionar resistencia a la censura, asegurando que los desarrolladores no sean eliminados de las plataformas por los hyperscalars — proveedores de servicios en la nube centralizados a gran escala que ofrecen infraestructura de computación masivamente escalable.

La centralización de los modelos de IA entre un puñado de empresas es una preocupación persistente; las redes descentralizadas pueden ayudar a crear una IA más rentable, más resistente a la censura y más escalable.

5. Infraestructura y salvaguardias para las interacciones entre agentes de IA, proveedores de servicios finales y usuarios

por Scott Duke Kominers

A medida que las herramientas de IA se vuelven mejores para resolver tareas complejas y llevar a cabo cadenas de interacción de múltiples capas, las IA necesitarán cada vez más interactuar con otras IA, independientemente de los controladores humanos.

Por ejemplo, un agente de IA puede necesitar solicitar datos específicos relevantes para un cálculo, o reclutar agentes de IA especializados para tareas particulares — como asignar un bot de estadísticas para desarrollar y ejecutar simulaciones de modelos, o involucrar a un bot de generación de imágenes en el proceso de creación de materiales de marketing. Los agentes de IA también crearán un valor significativo al completar todo el flujo de una transacción o cualquier otra actividad en nombre de un usuario — como encontrar y reservar un billete de avión de acuerdo con las preferencias de alguien, o descubrir y ordenar un nuevo libro de su género favorito.

Hoy en día no existen mercados de agente a agente establecidos y generalizados; este tipo de consultas cruzadas están disponibles principalmente a través de conexiones API explícitas o dentro de ecosistemas de agentes de IA que mantienen llamadas de agente a agente como una funcionalidad interna.

De manera más amplia, la mayoría de los agentes de IA de hoy operan en ecosistemas aislados, con APIs algo cerradas y una falta general de estandarización arquitectónica. Pero las tecnologías blockchain pueden ayudar a los protocolos a establecer estándares abiertos, lo cual es importante para la adopción a corto plazo. A largo plazo, esto también apoya la compatibilidad futura: a medida que evolucionan y se crean nuevos tipos de agentes de IA, pueden esperar poder conectarse a la misma red subyacente. Las blockchains pueden adaptarse más fácilmente a las innovaciones de IA novedosas, dada su arquitectura interoperable, de código abierto, descentralizada y, a menudo, más fácilmente actualizable.

Un número de empresas ya están construyendo infraestructuras blockchain para interacciones de agente a agente a medida que el mercado se desarrolla:Halliday, por ejemplo, recientemente introdujo su protocolo que proporciona una arquitectura estandarizada y de cadena cruzada para flujos de trabajo e interacciones de IA — con protecciones a nivel de protocolo para garantizar que la IA no vaya más allá de la intención del usuario.Catena, Fuego del cielo, y No importa, mientras tanto, utiliza blockchains para soportar pagos de un agente de IA a otro sin que los humanos necesiten estar involucrados. Muchos más sistemas de este tipo están en progreso, y Coinbase incluso ha comenzado a proporcionar soporte de infraestructura por estos esfuerzos.

6. Mantener las aplicaciones codificadas por IA/vibraciones sincronizadas

por Sam Broner y Scott Duke Kominers

La reciente revolución en la IA generativa ha facilitado más que nunca la construcción de software. La codificación es órdenes de magnitud más rápida y, quizás lo más importante, se puede hacer en lenguaje natural, de modo que incluso los programadores inexpertos pueden bifurcar programas existentes y construir nuevos desde cero.

Pero mientras la codificación asistida por IA crea estas nuevas oportunidades, también introduce mucha entropía tanto dentro como entre los programas. “Codificación de Vibe" abstrae la compleja red de dependencias subyacentes en el software, pero esto también puede dejar a los programas vulnerables tanto a deficiencias en la funcionalidad como en la seguridad a medida que cambian las bibliotecas de origen y otras entradas. Mientras tanto, cuando las personas utilizan IA para crear sus propias aplicaciones y flujos de trabajo personalizados, se vuelve más difícil para ellas interactuar con los sistemas de otras personas. De hecho, incluso dos programas codificados por vibe que efectivamente realizan la misma tarea pueden tener operaciones y estructuras de salida muy diferentes.

Históricamente, la estandarización para garantizar la consistencia y la compatibilidad fue proporcionada primero por formatos de archivos y sistemas operativos, y más recientemente por software compartido e integraciones de API. Pero en un mundo donde el software está evolucionando, transformándose y ramificándose en tiempo real, las capas de estandarización necesitarán ser ampliamente accesibles y constantemente actualizables, todo mientras se mantiene la confianza del usuario. Además, la IA por sí sola no resuelve el problema de incentivar a las personas a construir y mantener estos vínculos.

Las cadenas de bloques brindan una respuesta a ambos problemas a la vez: capas de sincronicidad protocolizadas, que están integradas en las construcciones de software personalizadas de las personas y se actualizan dinámicamente para garantizar la compatibilidad cruzada a medida que cambian las cosas. Históricamente, una gran empresa podría pagar a un "integrador de sistemas" como Deloitte millones para personalizar una instancia de Salesforce. Hoy en día, un ingeniero puede crear una interfaz personalizada para ver la información de ventas en un fin de semana, pero a medida que aumenta la cantidad de software personalizado, los desarrolladores necesitarán ayuda para mantener estas aplicaciones sincronizadas y operativas.

Esto es similar a la forma en que funciona hoy el desarrollo de bibliotecas de software de código abierto, excepto con actualizaciones continuas en lugar de lanzamientos periódicos, y un envoltorio de incentivos. Ambos, los cuales son más fácilmente posibles con cripto. Al igual que con otros protocolos basados en blockchain, la propiedad compartida de las capas de sincronización incentiva la inversión activa en mejorarlas. Los desarrolladores, usuarios (y/o sus agentes de IA) y otros consumidores pueden ser recompensados por introducir, usar y evolucionar nuevas características e integraciones.

Y, a la inversa, la propiedad compartida otorga a todos los usuarios una participación en el éxito general del protocolo, lo que sirve como un amortiguador contra el mal comportamiento. Al igual que Microsoft se desincentiva de corromper el estándar de archivo .docx debido a los efectos en cadena sobre sus usuarios y su marca, los co-propietarios de una capa de sincronización se desincentivan de introducir código torpe o malicioso en el protocolo.

Al igual que con todas las arquitecturas de estandarización de software que hemos visto anteriormente, hay un enorme potencial para efectos de red aquí. A medida que la explosión cambriana del software codificado por IA continúa, la red de sistemas heterogéneos y diversos que necesitan mantenerse en comunicación entre sí se expandirá dramáticamente. En resumen: la codificación de vibras necesita más que solo vibras para mantenerse en sincronía. Cripto es la respuesta.

NUEVOS MODELOS ECONÓMICOS Y DE INCENTIVOS

7. Micropagos que apoyan la distribución de ingresos

por Liz Harkavy

Los agentes y herramientas de IA como ChatGPT, Claude y Copilot prometen una nueva forma conveniente de navegar por el mundo digital. Pero, para bien o para mal, también están desestabilizando la economía del internet abierto. Ya estamos viendo esto en acción: por ejemplo, las plataformas educativas estánverdeclives significativos en el tráfico a medida que los estudiantes utilizan cada vez más herramientas de IA, y varios periódicos de EE. UU. son demandando OpenAI por infracción de derechos de autor. Si no realineamos los incentivos, podríamos ver un internet cada vez más cerrado, con más muros de pago y menos creadores de contenido.

Siempre hay soluciones políticas, por supuesto, pero mientras esas se abordan en los tribunales, se están presentando una serie de soluciones técnicas. Quizás la solución más prometedora (y técnicamente compleja) sea construir un sistema de reparto de ingresos en la arquitectura de la web. Cuando una acción impulsada por IA conduce a una venta, las fuentes de contenido que informaron esa decisión deberían recibir una parte. El ecosistema de marketing de afiliados ya realiza seguimiento de atribución y reparto de ingresos de esta manera; una versión más sofisticada podría rastrear y recompensar automáticamente a todos los contribuyentes en la cadena de información. Las cadenas de bloques pueden, obviamente, desempeñar un papel en el seguimiento de esa cadena de procedencia.

Pero un sistema como este requiere una nueva infraestructura con otras características también: en particular, sistemas de micropagos capaces de manejar transacciones pequeñas a través de muchas fuentes, protocolos de atribución que valoren de manera justa los diferentes tipos de contribuciones y modelos de gobernanza que aseguren transparencia y equidad. Muchas herramientas basadas en blockchain existentes, como rollups y L2s, instituciones financieras nativas de IA.Catena Labs, y protocolo de infraestructura financiera 0xSplits — muestra potencial aquí, permitiendo transacciones de costo casi cero y divisiones de pago más detalladas.

Las cadenas de bloques permitirían sistemas de pago agentivos sofisticados a través de varios mecanismos:

• Los nanopagos se pueden dividir entre múltiples proveedores de datos, lo que permite que una única interacción del usuario active pequeños pagos a todas las fuentes contribuyentes a través de contratos inteligentes automatizados.
• Los contratos inteligentes permiten pagos retroactivos exigibles activados por transacciones completadas, compensando a las fuentes de información que contribuyeron a una decisión de compra después de que la transacción ocurra, con total transparencia y trazabilidad.
• Además, las cadenas de bloques permiten la distribución de divisiones de pago complejas y programables, asegurando que los ingresos se asignen de manera justa a través de reglas impuestas por el código en lugar de decisiones centralizadas, creando relaciones financieras sin confianza entre agentes autónomos.

A medida que estas tecnologías emergentes maduran, pueden crear un nuevo modelo económico para los medios que captura toda la cadena de creación de valor, desde los creadores hasta las plataformas y los usuarios.

8. Blockchains como un registro de propiedad intelectual y procedencia

por Scott Duke Kominers

La IA generativa ha creado una urgencia necesitar para mecanismos eficientes y programables para registrar y rastrear la propiedad intelectual — tanto para estar seguros de la procedencia como para permitir modelos de negocio en torno al acceso, compartición y remezcla de la propiedad intelectual. Los marcos existentes de propiedad intelectual — que dependen de intermediarios costosos y de la aplicación ex-post — están subdimensionados para un mundo donde la IA consume contenido al instante y genera nuevas variaciones con solo un clic.

Lo que necesitamos son registros abiertos y públicos que proporcionen una prueba clara de propiedad, con los que los creadores de PI puedan interactuar de manera fácil y eficiente, y que las aplicaciones web y de IA puedan integrar directamente. Las blockchains son ideales para esto porque permiten registrar la PI sin depender de un intermediario y proporcionan una prueba inmutable de procedencia; también facilitan que las aplicaciones de terceros reconozcan, licencien e interactúen con esa PI.

Es comprensible que haya mucho escepticismo en torno a la idea de que la tecnología puede de alguna manera proteger la propiedad intelectual, cuando las dos primeras eras de la web, así como la revolución de la IA en curso, a menudo se han asociado con disminuciones en la protección de la propiedad intelectual. Un problema es que muchos de los modelos de negocio basados en la propiedad intelectual de hoy en día se han centrado en excluir obras derivadas, en lugar de intentar incentivarlas y monetizarlas. Pero IP programableLa infraestructura no solo permite a los creadores, franquicias y marcas establecer claramente la propiedad de su propiedad intelectual en el espacio digital, sino que también abre la puerta a modelos de negocio centrados explícitamente en compartir propiedad intelectual para su uso en IA generativa y otras aplicaciones digitales. De hecho, esto convierte una de las principales amenazas de la IA generativa al trabajo creativo en una oportunidad.

Ya hemos visto a los creadores experimentar con modelos más nuevos desde el principio en el espacio NFT, con empresas aprovechando los activos NFT en Ethereum para apoyar los efectos de red y la acumulación de valor bajo Construcción de marca CC0. Más recientemente, hemos visto a proveedores de infraestructura construir protocolos e incluso blockchains especializados (por ejemplo, Protocolo de Historia) para el registro y licencia de IP estandarizados y componibles. Algunos artistas ya han comenzado a utilizar estas herramientas para licenciar sus estilos y trabajos para el remix creativo a través de protocolos como Alias, Neura y Titles.IncentiónLa franquicia Emergence, por su parte, involucra a su base de fans en la co-creación de un universo de ciencia ficción y sus personajes, con un registro en blockchain construido sobre Story que rastrea quién creó qué.

9. Webcrawlers que ayudan a compensar a los creadores de contenido

por Carra Wu

Hoy, el agente de IA con el mejor ajuste entre producto y mercado no es un agente para codificación o entretenimiento. Es el rastreador web: navegando de forma autónoma por la web, recopilando datos y tomando decisiones sobre qué enlaces seguir.

Por algunas estimaciones, casi la mitadel tráfico de internet ahora proviene de fuentes no humanas. Los bots rutinariamente ignoran las normas de robots.txt — un archivo que se supone debe informar a los rastreadores web automatizados si son bienvenidos en un sitio, pero en la práctica tiene muy poca autoridad — y utilizan los datos que extraen para potenciar la defensibilidad de algunas de las empresas tecnológicas más grandes del planeta. Peor aún, los sitios web terminan pagando la cuenta por estos huéspedes no invitados, pagando por servir ancho de banda y recursos de CPU a lo que puede parecer una marea interminable de raspadores sin rostro. En respuesta, empresas como Cloudflare y otras CDN (redes de entrega de contenido) ofrecen servicios de bloqueo. Es un mosaico de servicios que no deberían necesitar existir.

Hemos argumentó antes que el acuerdo original de internet — el pacto económico entre los creadores que hacen contenido y las plataformas que lo distribuyen — probablemente se desmorone. Esto comienza a reflejarse en los datos: En los últimos doce meses, los propietarios de sitios web han comenzado a bloquear en masa a los raspadores orientados a la IA. Donde, en julio de 2024, solo alrededor de nueve por cientode los 10,000 principales sitios web prohibieron los rastreadores de IA, esa cifra ahora es de 37%.Solo aumentará a medida que más operadores de sitios web se vuelvan sofisticados y los usuarios continúen frustrándose.

¿Y si, en lugar de pagar a las CDN para que bloqueen a cualquiera que parezca un bot, nos encontramos en algún punto intermedio? En lugar de aprovechar un sistema destinado a atraer tráfico humano a los sitios, los bots de IA podrían pagar por el derecho a recopilar datos. Aquí es donde entran las cadenas de bloques: en este escenario, cada agente de webcrawler tendría algo de cripto y participaría en una negociación en cadena con el agente de "portero" o protocolo de muro de pago de cada sitio web a través de x402. (El desafío, por supuesto, es que el sistema robots.txt, también conocido como el Estándar de Exclusión de Robots, ha estado arraigado en la forma en que las empresas de internet han hecho negocios desde la década de 1990. Se necesitaría una coordinación a gran escala del grupo, o la participación por parte de una CDN como Cloudflare para superar esto).

Pero los humanos, en un carril separado, podrían demostrar su humanidad a través de World ID (ver arriba) y obtener acceso a contenido de forma gratuita. De esta manera, los creadores de contenido y los propietarios de sitios web podrían ser compensados por sus contribuciones a grandes conjuntos de datos de IA en el momento de la recolección, y los humanos podrían seguir disfrutando de un internet donde la información quiere ser libre.

10. Anuncios que preservan la privacidad y son personalizados, no inquietantes

por Matt Gleason

La IA ya ha comenzado a impactocómo compramos en línea, pero ¿qué pasaría si los anuncios que vemos todos los días fueran… útiles? A la gente no le gustan los anuncios por varias razones obvias. Los anuncios irrelevantes son puro ruido. Al mismo tiempo, no toda la personalización es igual. Los anuncios impulsados por IA que están demasiado dirigidos —extraídos de grandes cantidades de datos de consumidores— pueden sentirse invasivos. Otras aplicaciones intentan monetizar bloqueando contenido (servicios de contenido en streaming o niveles de juegos, por ejemplo) detrás de anuncios ineludibles.

Las criptomonedas pueden ayudar a abordar algunos de estos problemas, ofreciendo la oportunidad de reimaginar cómo funciona la publicidad. Junto con las cadenas de bloques, los agentes de IA personalizados pueden cerrar la distancia entre lo irrelevante y lo inquietante, entregando anuncios basados en preferencias definidas por el usuario. Pero, lo que es importante, pueden hacer esto sin exponer globalmente los datos del usuario y mientras compensan a los usuarios que comparten datos o interactúan directamente con los anuncios.

Algunos requisitos tecnológicos aquí incluyen:

1. Pagos digitales de bajo costo: Para compensar a los usuarios por interacciones con anuncios (ver, hacer clic, convertir), las empresas necesitan enviar pagos pequeños y frecuentes. Para que esto funcione a gran escala, necesitamos sistemas rápidos y de alto rendimiento con tarifas insignificantes.
2. Verificación de datos que preserva la privacidad: los agentes de IA necesitan poder demostrar que los consumidores cumplen con ciertos atributos demográficos. Las pruebas de conocimiento cero pueden verificar atributos demográficos mientras preservan la privacidad.
3. Modelos de incentivos: Si internet adopta la monetización basada en micropagos (por ejemplo, <0.05 por interacción,descrito arriba), los usuarios podrían optar por anuncios a cambio de pequeños pagos, cambiando el modelo actual de extracción a participación.

Las personas han estado tratando de hacer que los anuncios sean relevantes durante décadas en línea, y durante siglos fuera de línea. Pero repensar los anuncios a través del prisma de la criptografía y la IA puede hacer que los anuncios sean más útiles. Personalizados sin resultar inquietantes, y de una manera que beneficie a todos: Para los creadores y anunciantes, desbloquea nuevas estructuras de incentivos que son más sostenibles y alineadas. Y para los usuarios, proporciona más formas de descubrir y navegar por sus mundos digitales.

Todo esto haría que el espacio publicitario fuera más valioso, no menos. También podría derrocar la economía publicitaria extractiva y profundamente arraigada de hoy, y reemplazarla con algo más centrado en el ser humano: un sistema donde los usuarios son tratados como participantes, no como productos.

POSEYENDO EL FUTURO DE LA IA

11. Compañeros de IA, propiedad y controlados por humanos

por Guy Wuollet

Muchas personas pasan más tiempo en sus dispositivos que interactuando en persona, y este tiempo se está dedicando cada vez más a interactuar con modelos de IA y contenido curado por IA, en particular. Todos estos modelos ya están proporcionando una forma de compañía, ya sea entreteniendo, informando, satisfaciendo un interés específico, o enseñando a los niños. Es fácil imaginar un futuro cercano donde los compañeros basados en IA para la educación, la atención médica, el asesoramiento legal y la amistad se convierten en una forma popular de interacción para los humanos.

Los compañeros de IA del futuro serían infinitamente pacientes y estarían adaptados a un individuo específico y su caso de uso específico. Más allá de ser solo ayudantes o sirvientes robóticos, podrían convertirse en relaciones altamente valoradas. Por lo tanto, la cuestión de quién tendrá la propiedad y el control sobre estas relaciones — ya sea los usuarios, las empresas u otros intermediarios — se vuelve igualmente importante. Si ya te preocupaba la curaduría y la censura en las redes sociales en la última década, el problema se volverá exponencialmente más complicado y más personal en el futuro.

No es un nuevo argumento (ya descrito aquí y aquí) que plataformas de alojamiento resistentes a la censura como las blockchains ofrecen el camino más coherente hacia una IA incontrolable y controlada por el usuario. Es cierto que los individuos podrían ejecutar modelos en sus dispositivos y comprar sus propias GPUs, pero la mayoría de las personas o no pueden permitírselo, o simplemente no saben cómo.

Aunque todavía estamos lejos de tener compañeros de IA ampliamente prevalentes, las tecnologías para todo esto están mejorando rápidamente: los compañeros de texto que parecen humanos ya son excelentes. Visualavatareshan mejorado significativamente. Las cadenas de bloques se están convirtiendo enmás eficiente. Para asegurar que los compañeros incensurables sean fáciles de usar, necesitaremos depender de una mejor experiencia de usuario para las aplicaciones impulsadas por criptomonedas. Afortunadamente, las billeteras (como Fantasma) han hecho que interactuar con una blockchain sea mucho más simple, y carteras integradas, claves de paso, y abstracción de cuentashacer posible que los usuarios mantengan billeteras autogestionadas sin la complejidad de almacenar una frase semilla por sí mismos. Tecnologías como computadoras confiables de alto rendimiento, utilizando optimista yCoprocesadores ZK, también hará posible construir relaciones significativas y duraderas con compañeros digitales.

En un futuro cercano, espera que la conversación cambie de cuándo veremos compañeros digitales y avatares prácticamente realistas a quién y qué podrá controlarlos.

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COLABORADORES

Sam Broner es un socio en el equipo de inversiones de a16z crypto. Antes de unirse a a16z, Sam fue ingeniero de software en Microsoft, donde formó parte del equipo fundador del Fluid Framework y de Microsoft Copilot Pages. Sam también asistió a la Escuela de Administración Sloan del MIT, donde trabajó en el Proyecto Hamilton en el Banco de la Reserva Federal de Boston, lideró el Club de Blockchain de Sloan, dirigió la primera Cumbre de IA de Sloan y ganó el premio Patrick J. McGovern del MIT por crear una comunidad emprendedora.

Jay Drain Jr. es un socio de inversión en a16z crypto, donde se centra en proyectos de consumidor y de capa de aplicación. Antes de unirse a a16z en 2022, Jay fue inversor en Maven Ventures, un fondo de software para consumidores en etapa inicial, donde lideró la inversión en web3 de la firma. Anteriormente, Jay trabajó en la División de Mercados Globales de Goldman Sachs durante dos años. Se graduó de Amherst College, donde estudió Ciencias Políticas y Derecho, y fue miembro del equipo de Atletismo Masculino.

Matt Gleason es un ingeniero de seguridad para a16z crypto, ayudando a las empresas de la cartera con su seguridad de aplicaciones, respuesta a incidentes y otras necesidades de auditoría o seguridad. Ha llevado a cabo auditorías y ha encontrado y ayudado a corregir vulnerabilidades críticas en el código antes de la implementación del proyecto en muchos proyectos diferentes.

Liz Harkavy es un socio del equipo de inversión en criptomonedas de a16z, centrándose en proyectos de herramientas y en infraestructura descentralizada. Antes de unirse a a16z crypto, Liz fue ingeniera fundadora en Corsali (ahora Vana), una plataforma de aprendizaje automático de pila completa respaldada por capital de riesgo que está impulsada por trabajadores altamente educados etiquetando datos para ganar cripto desde sus teléfonos. Antes de eso, pasó tiempo en Facebook y JPL. Liz completó su licenciatura en Física y Ciencias de la Computación, así como su maestría en Ciencias de la Computación, en MIT.

Scott Duke Kominers es el Profesor Sarofim-Rock de Administración de Empresas en Escuela de Negocios de Harvard, un Afiliado de la Facultad de Departamento de Economía de Harvard, y un Socio de Investigación en a16z crypto. También asesora a varias empresas sobre estrategia web3, así como diseño de mercados e incentivos; para más divulgaciones, consulte su sitio web. El primer libro de Kominers — El Token Todo: Cómo los NFT y Web3 Transformarán la Forma en que Compramos, Vendemos y Creamos, coescrito con Steve Kaczynski — es ahora disponible.

Carra Wu es una socia en el equipo de inversión en criptomonedas de a16z. Carra se centra en inversiones en juegos, metaverso, medios y DAO en el ámbito de las criptomonedas. Anteriormente, pasó tiempo como ingeniera de software construyendo aplicaciones y juegos de AR/VR para el Hololens en Microsoft, y como gerente de producto trabajando en sistemas de búsqueda y productos para desarrolladores para la App Store. Carra estudió Matemáticas Aplicadas, Ciencias de la Computación y Economía en la Universidad de Harvard, donde bailó con la Compañía de Ballet de Harvard.

Guy Wuollet es un socio en el equipo de inversión en criptomonedas de a16z. Se enfoca en invertir en criptomonedas en todos los niveles de la pila. Antes de unirse a a16z, Guy trabajó en investigación independiente en colaboración con Protocol Labs. Su trabajo se centró en construir protocolos de redes descentralizadas y mejorar la infraestructura de internet. Tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación de la Universidad de Stanford, donde remó en el equipo Varsity Crew.

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