En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha trascendido sus dominios tradicionales de la computación en la nube y el software y se ha fusionado cada vez más con robots y dispositivos de IoT en el mundo físico. A principios de 2025, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, declaró que 'la era de la robótica de IA está sobre nosotros'. Esto planteó una pregunta importante: ¿El futuro de las máquinas inteligentes estará dominado por unos pocos gigantes tecnológicos, o serán descentralizados, propiedad y gobernados por comunidades a través de un marco Web3? A medida que el concepto de 'IA física' gana impulso, está surgiendo un nuevo paradigma: la IA física descentralizada (DePAI) para ofrecer una solución convincente. Este artículo profundiza en los principios fundamentales, la arquitectura tecnológica, las aplicaciones del mundo real y los desafíos de DePAI para guiarlo a través de las posibles oportunidades de inversión en este campo floreciente.

¿Qué es DePAI? ¿Quién controlará los robots del mañana?

Entonces, ¿qué es exactamente la Inteligencia Artificial Física Descentralizada? En términos simples, DePAI saca la IA de la nube y la lleva al mundo real, habilitada por tecnologías descentralizadas como blockchain. Combina la robótica física, agentes de inteligencia artificial, inteligencia espacial, y redes de infraestructura física descentralizada (DePIN) permitiendo que los sistemas de IA encarnados operen de forma autónoma y con soberanía bajo la arquitectura Web3. En este modelo, la IA física, como los robots, ya no es solo una herramienta para la automatización. Se convierte en un participante activo en una red blockchain, capaz de tomar decisiones independientes, interactuar con su entorno y depender de comunidades abiertas para la potencia informática y los datos.

Por ejemplo, imagina ser dueño de un coche autónomo. En un sistema de IA centralizado tradicional, el coche seguiría algoritmos preestablecidos. Sin embargo, bajo un marco de DePAI, el vehículo podría analizar las condiciones de tráfico en tiempo real, compartir datos con otros vehículos y determinar cooperativamente la ruta más segura. Sus recursos informáticos y datos de tráfico no provendrían de una única fuente centralizada, sino que serían proporcionados por una red distribuida de dispositivos y usuarios en todo el mundo.

Cómo DePAI se relaciona con la inteligencia artificial descentralizada y la inteligencia artificial física

Para aclarar, la inteligencia artificial descentralizada se refiere al uso de tecnologías blockchain o distribuidas para entrenar o ejecutar modelos de IA, centrándose principalmente en las capas de software y datos (por ejemplo, redes informáticas descentralizadasoAI DAOs). Por otro lado, la IA física enfatiza la integración de la IA en hardware del mundo real como robots, vehículos autónomos, gafas de IA o incluso prótesis inteligentes. DePAI combina ambos aspectos: incrustar IA en dispositivos físicos al tiempo que garantiza una coordinación y operación descentralizadas a través de blockchain. Permite que las máquinas interactúen, cooperen y tomen decisiones de manera confiable y verificable.

En una frase: DePAI es la versión Web3 de la IA física.
Bajo este modelo, la propiedad y el control de las máquinas inteligentes ya no están monopolizados por grandes corporaciones, sino compartidos entre comunidades y usuarios.

Fundamentos Técnicos de PAI: Consenso Blockchain, ZKP y Fuentes de Datos Confiables

A medida que los robots impulsados por IA se vuelven cada vez más ubicuos, DePAI tiene como objetivo construir un ecosistema inteligente seguro y eficiente, uno que se basa en varias tecnologías fundamentales. La línea de tiempo a continuación ofrece una visión general rápida de cómo la tecnología de DePAI ha evolucionado con el tiempo.

Línea del tiempo de la evolución de la tecnología DePAI (Fuente: Gate Learn, por John)

Ahora centrémonos en las tecnologías fundamentales que son más cruciales para DePAI.

Blockchain y Mecanismos de Consenso

Uno de blockchainLas principales ventajas de Gate.io radican en su capacidad para permitir el registro y compartición descentralizados de datos sin depender de una autoridad central. Al aprovechar mecanismos de consenso, asegura que todas las máquinas dentro de la red mantengan una vista consistente y a prueba de manipulaciones del estado del sistema. En un futuro definido por la interconexión IoTdispositivos y robots autónomos, la cadena de bloques proporciona una infraestructura escalable y de baja latencia capaz de manejar vastos flujos de datos, crítica para la toma de decisiones en tiempo real en escenarios como la gestión de tráfico autónomo y la coordinación de múltiples agentes.

Fuentes de datos confiables de dispositivos IoT

DePAI depende en gran medida de los datos en tiempo real recopilados por sensores y dispositivos para entrenar modelos de IA. Sin embargo, al estar tan ampliamente distribuidas estas fuentes de datos, garantizar su autenticidad se convierte en un desafío. Aquí es donde el conocido problema de oráculoen blockchain entra en juego: cómo transmitir de manera confiable datos del mundo real a la blockchain. Las soluciones comunes incluyen verificación de identidad basada en hardware, firmas digitales, y validación entre fuentes. Cada vez más, Pruebas de Conocimiento Cero ZKPs) también están siendo adoptados.

Las ZKPs permiten a una parte demostrar la veracidad de una afirmación sin revelar los datos subyacentes. Por ejemplo, puedes demostrar que conoces una contraseña sin revelar la contraseña en sí misma. En el contexto de DePAI, cada dispositivo puede verificar la validez y autenticidad de los datos que proporciona, sin revelar el contenido real, protegiendo así la privacidad.

Así es como funciona el proceso: una vez que un dispositivo se enciende, primero se registra en la cadena de bloques para obtener un Identificador Descentralizado (DIDLuego utiliza su hardware y software incorporados para generar un ZKP que demuestre que sus datos son legítimos. Los contratos inteligentes en la cadena de bloques verifican la prueba y, si todo está correcto, el dispositivo recibe una recompensa (como tokens). Más dispositivos se verán incentivados a contribuir con datos de detección, potencia de cálculo u otros servicios.

Flujo de trabajo de ZKP (Fuente: NovaNet)

Al permitir que los dispositivos demuestren su legitimidad sin comprometer la privacidad de los datos, las ZKP ayudan a DePAI a resolver dos desafíos principales: autenticidad de los datos y protección de la privacidad. El resultado es un ecosistema confiable y abierto.

Requisitos de datos y computación para el entrenamiento de IA

Para que los agentes de IA física operen de forma autónoma en entornos complejos y dinámicos, necesitan modelos de IA robustos. Y eso requiere dos recursos clave: datos de entrenamiento diversos y una gran potencia de cálculo.

Dentro del ecosistema DePAI, la mayoría de los datos de entrenamiento provendrán de dispositivos IoT distribuidos. Estos dispositivos transmiten continuamente datos ambientales frescos de todo el mundo, lo que permite que los modelos se mantengan actualizados y adaptables.

Por ejemplo, digamos que queremos crear un mapa 3D de una ciudad. Podrías imaginar usar LiDAR de alta resolución para escanear todo, pero esos sistemas pueden costar cientos de miles de dólares, y sus mapas rápidamente quedan obsoletos. Un enfoque más eficiente es utilizar una red de dispositivos IoT, como cámaras de calle y sensores ambientales, que capturan constantemente condiciones y detalles viales en tiempo real (por ejemplo, formas de edificios, ángulos de calles, texturas de materiales). Estos dispositivos no están centralizados; están distribuidos en todo el paisaje urbano. Eso los posiciona de manera única para alimentar datos ricos en tiempo real a los modelos de IA. Como resultado, los robots pueden entender y adaptarse mejor a su entorno, desarrollando una inteligencia espacial avanzada.

En el lado de la informática, DePAI prevé aprovechar el hardware inactivo (como smartphones o laptops) para formar una red de computación descentralizada para el entrenamiento de IA. Por ejemplo, Bittensorutiliza un mecanismo de incentivos basado en blockchain para coordinar contribuciones de GPU a nivel mundial para tareas de IA distribuida. Proyectos como Bendecirhe explorado conceptos similares. Si bien la informática descentralizada todavía enfrenta desafíos en la comunicación y la eficiencia, futuros avances en protocolos de comunicación y aprendizaje federadopodría convertirse en una piedra angular de la evolución de IA de DePAI.

Casos de uso de PAI

Aunque todavía es un concepto emergente, DePAI tiene varios escenarios de aplicación prometedores, algunos incluso entrando en la fase experimental. Veamos algunas áreas destacadas:

Compartir datos de conducción autónoma y de vehículo a todo (V2X)

Los vehículos autónomos requieren grandes cantidades de datos de conducción y entradas contextuales para entrenar modelos de IA. Actualmente, la mayor parte de estos datos están aislados dentro de los fabricantes de automóviles individuales.

DePAI proporciona una forma de romper estos silos incentivando a los conductores y dispositivos a cargar lecturas de sensores, grabaciones de cámaras y otros datos de conducción a una red descentralizada. Un ejemplo del mundo real es la aplicación Drive de NATIX Network, que permite a los usuarios contribuir de forma pasiva a un mapa colaborativo mientras conducen. Según NATIX, más de 245,000 usuarios han mapeado colectivamente más de 156 millones de kilómetros de carreteras. Los datos de tráfico resultantes y las percepciones de infraestructura se recopilan en conjuntos de datos abiertos de alto valor. Estos conjuntos de datos se pueden utilizar para optimizar los sistemas de navegación de IA, apoyar la planificación urbana y mejorar los sistemas de gestión del tráfico.

Conducción & App que Involucra a los Usuarios en la Creación de Mapas (Fuente: NATIX)

Para apoyar esta iniciativa, NATIX desarrolló un dispositivo hardware llamado VX360, que puede ser montado en vehículos Tesla. Almacena hasta 256 GB de metraje de conducción y transmite de forma segura datos geoespaciales dinámicos a la cadena de bloques. A cambio, los conductores ganan recompensas en tokens, mientras que los datos de vídeo recopilados pueden ser utilizados para simulación, detección de riesgos y ajuste fino de algoritmos de conducción autónoma.

La belleza de este modelo radica en su capacidad para democratizar los datos. En lugar de estar controlados por unas pocas grandes corporaciones, los datos de conducción autónoma se convierten en un activo de propiedad colectiva. Con la participación masiva, podemos construir mapas 3D de alta precisión que ayuden a los coches autónomos a adaptarse más rápidamente a las condiciones del mundo real, haciendo que los sistemas de movilidad futuros sean más seguros y confiables.

Colaboración de Robots Descentralizados

En centros de distribución de alimentos frescos y hospitales, la automatización a través de robots y dispositivos inteligentes se está volviendo cada vez más frecuente en entornos como fábricas. Sin embargo, a menudo hay una falta de coordinación entre robots de diferentes marcas y con funciones distintas. Esto resulta en sistemas compartimentados. Aquí es donde entra DePAI (Inteligencia Artificial Física Descentralizada) —su objetivo es establecer una red de colaboración entre robots potenciada por protocolos estandarizados y descentralizados, permitiendo que robots diversos trabajen juntos sin problemas.

Imagina un almacén inteligente futurista donde los robots de varios fabricantes, como los bots de transporte y los drones de inspección, están todos conectados a una plataforma descentralizada. Estas máquinas pueden negociar autónomamente las asignaciones de tareas, compartir datos de inventario y ambientales en tiempo real, y coordinarse sin depender de un controlador central para emitir cada comando. Lograr esto requiere una alta interoperabilidad y consistencia para que cada robot pueda entender las acciones de los demás.

Por ejemplo, la Red de Robonomics está explorando la conexión del ampliamente utilizado Sistema Operativo de Robots (ROS) con la cadena de bloques para permitir que los robots publiquen tareas u ofrezcan servicios directamente a través de contratos inteligentes. En este modelo, un robot de patrulla podría pagar automáticamente a otro robot con tokens para limpiar un área específica, de forma totalmente autónoma y sin intervención humana.

Para prevenir conflictos y permitir una colaboración fluida, esto también se basa en la computación espacial descentralizada, donde cámaras y sensores distribuidos construyen un gemelo digital 3D constantemente actualizado del mundo real. Los robots con inteligencia artificial pueden entonces hacer referencia a esta capa espacial compartida. Un buen ejemplo es el protocolo Posemesh de Auki Network, que tiene como objetivo crear una red de conciencia espacial descentralizada en tiempo real y que preserva la privacidad, permitiendo que los dispositivos dispersos generen colectivamente un mapa virtual compartido. Los robots pueden utilizar este mapa no solo para la localización y la planificación de rutas, sino también para el entrenamiento en un entorno de simulación similar a un metaverso para mejorar su precisión en el mundo real.

Aunque la colaboración robótica descentralizada todavía está en sus primeras etapas, ciertos casos de uso verticales ya están mostrando promesa. En logística, los vehículos guiados autónomos (AGVs) en almacenes podrían comunicarse a través de blockchain para evitar colisiones y optimizar rutas. En agricultura, los drones y tractores autónomos podrían compartir datos de cultivos para la agricultura de precisión. En seguridad pública, los robots de patrulla descentralizados podrían monitorear conjuntamente áreas grandes y ceder las tareas de seguimiento sin control centralizado. Una vez maduros, estos escenarios podrían mejorar significativamente el valor comercial de DePAI.

Ciudades inteligentes construidas en mercados de datos

Otra aplicación clave de DePAI es habilitar sistemas de IA física a través de mercados de datos descentralizados, no solo agregando datos fragmentados de IoT (por ejemplo, calidad del aire o consumo de energía), sino permitiendo que agentes de IA accedan, procesen y actúen sobre datos en tiempo real para una toma de decisiones más rápida y precisa.

En este ecosistema, individuos o empresas con sensores pueden cargar y etiquetar sus datos recopilados en la cadena de bloques. Las aplicaciones que buscan mejorar el rendimiento de la IA pueden pagar tokens para acceder a esta información en tiempo real. La cadena de bloques garantiza la transparencia e inmutabilidad de las transacciones de datos, mientras que los contratos inteligentes manejan automáticamente la distribución de ingresos, creando un mercado de datos autogobernado y sin confianza.

Por ejemplo, WeatherXM incentiva a los usuarios a desplegar estaciones meteorológicas personales y cargar datos climáticos hiperlocales a cambio de tokens. Además de utilizarse para mejorar las previsiones meteorológicas, este tipo de datos también podrían ser aprovechados por dispositivos habilitados para DePAI. Un coche autónomo, por ejemplo, podría seleccionar rutas óptimas o localizar estacionamiento en función del clima y el tráfico actuales. Los hogares inteligentes podrían ajustar automáticamente la ventilación o la temperatura en respuesta a las condiciones exteriores.

WeatherXM está descentralizando datos meteorológicos (Fuente: WeatherXM)

Aplicaciones similares incluyen sistemas descentralizados de gestión energética impulsados por IA, que utilizan blockchain para integrar datos operativos de paneles solares, turbinas eólicas y otros activos renovables. Los dispositivos pueden reequilibrar dinámicamente cargas y mejorar la eficiencia de la red. Mientras tanto, los datos de sensores distribuidos en varias regiones podrían usarse para entrenar modelos de IA que pronostiquen desastres naturales, como terremotos o inundaciones, y emitan alertas automatizadas.

Todos los procesos de adquisición de datos y pagos pueden ser manejados automáticamente a través de protocolos on-chain. Esto elimina a los intermediarios tradicionales de API. Este modelo transforma los datos en un activo negociable, permitiendo operaciones de mercado eficientes y automatizadas, impulsando en última instancia sistemas físicos de IA con los datos más confiables, y ofreciendo nuevas oportunidades de inversión dentro de la economía de datos.

Asistentes de IA y dispositivos personalizados

DePAI también allana el camino para una nueva generación de asistentes personales de IA de alto rendimiento y preservación de la privacidad, integrando dispositivos de IoT cotidianos, como dispositivos portátiles de salud, sistemas domésticos inteligentes y configuraciones de oficina conectadas, con almacenamiento de datos descentralizado. A diferencia de los asistentes tradicionales basados en la nube, estos sistemas operan en el borde, trabajando en sincronía con dispositivos físicos de IA y garantizando la soberanía de los datos. Los usuarios conservan la propiedad total de sus datos personales, almacenados de forma segura en nodos personales o nubes cifradas, fuera del alcance de los monopolios tecnológicos centralizados. Los modelos de IA acceden a estos datos a través de técnicas de cálculo que preservan la privacidad y brindan información y automatización personalizadas basadas en el comportamiento individual, métricas de salud o entradas ambientales, todo mientras se interfieren directamente con sistemas del mundo real.

Por ejemplo, imagina que llevas una pulsera inteligente o un reloj inteligente, y tu hogar está equipado con luces inteligentes, termostatos y sistemas de seguridad. Estos dispositivos recopilan continuamente datos sobre tu actividad, sueño, ritmo cardíaco, patrones de uso y entorno doméstico. Una vez encriptados y almacenados en la cadena, mantienes el control. Cuando ajustas un objetivo de salud o la configuración del hogar, un agente de IA conectado a DePAI puede calibrar automáticamente tus luces, temperatura u otros sistemas en tiempo real. En un entorno de oficina, un asistente de IA personalizado podría integrar tu calendario, correos electrónicos y datos de sensores locales para ayudar a programar reuniones, recordarte que tomes descansos e incluso controlar el equipo de conferencias inteligente, aumentando la productividad.

Este modelo trastorna el paradigma tradicional del asistente en la nube dominado por las grandes empresas tecnológicas que a menudo centralizan y explotan los datos de los usuarios. En un marco descentralizado, los usuarios son dueños de sus datos, así como disfrutan de servicios personalizados impulsados por agentes de IA física en casa, en el trabajo o en movimiento. Todo el proceso sigue siendo transparente, seguro e inalterable porque todos los intercambios de datos y transacciones están regidos por protocolos de blockchain. Esto allana el camino para compartir datos de manera justa y eficiente, y abre nuevas puertas para los participantes en la economía de datos.

Desafíos que enfrenta DePAI hoy

Si bien estas aplicaciones muestran un inmenso potencial, su implementación en el mundo real depende de la madurez técnica y la adopción empresarial. Sin embargo, la tendencia es clara: ya sea en la conducción autónoma, la robótica o las ciudades inteligentes, nos estamos moviendo hacia sistemas más autónomos, colaborativos y basados en datos. DePAI sirve como la capa de coordinación fundamental, proporcionando un entorno abierto, seguro y justo para aplicaciones físicas de IA.

Sin embargo, al igual que todas las tecnologías emergentes, DePAI enfrenta desafíos críticos que deben abordarse antes de su adopción masiva, especialmente para aquellos que están considerando invertir:

Privacidad de datos y cumplimiento normativo

DePAI depende en gran medida de datos del mundo real, algunos de los cuales pueden implicar información personal, como imágenes faciales o grabaciones de voz de registros de conducir. Asegurar el cumplimiento de las leyes de privacidad como el GDPR al recopilar datos a gran escala es un desafío importante. Incluso con tecnologías como las pruebas de conocimiento cero (ZKPs), todavía existe la necesidad de políticas claras de uso de datos y estándares para la anonimización. Además, ciertas jurisdicciones tienen restricciones legales sobre la vigilancia o la recopilación de datos basada en drones. Los proyectos DePAI deben garantizar el cumplimiento legal en cada región de operación.

Seguridad de la red y del dispositivo

Un sistema descentralizado bajo ciberataque podría enfrentar consecuencias mucho más allá de las filtraciones de datos; los comandos maliciosos podrían impactar directamente en dispositivos físicos. Por ejemplo, una instrucción falsificada inyectada en una red de robots podría llevar a comportamientos o accidentes perjudiciales. Para mitigar esto, la plataforma DePAI debe priorizar la seguridad de contratos inteligentes, comunicaciones encriptadas y protección a nivel de dispositivo. Las características de seguridad física, como interruptores de parada de emergencia y detección de comportamientos anormales, también deben incorporarse en los propios robots.

Estándares e interoperabilidad

DePAI abarca una amplia gama de dispositivos y plataformas. Actualmente, la mayoría de los fabricantes de robótica e IoT operan con sus propios protocolos de comunicación y formatos de datos. Para permitirles colaborar dentro de una red descentralizada, se deben establecer estándares compartidos, tanto a nivel de hardware (garantizando la conectividad física entre dispositivos) como a nivel de software (garantizando que los modelos de IA puedan interpretar datos de múltiples fuentes). Sin interoperabilidad, el ecosistema de DePAI corre el riesgo de fragmentación y desarrollo aislado, no logrando crear efectos de red significativos.

Por ejemplo, estándares como la identidad descentralizada (DID) permiten que los dispositivos tengan una identidad digital unificada, mientras que iniciativas como peaq IDpretende definir protocolos universales para la identificación de máquinas e intercambio de datos. Sin embargo, persuadir a los principales actores de la industria para que adopten un estándar común sigue siendo un desafío que llevará tiempo, coordinación y consenso.

Escalabilidad e Infraestructura

Orquestar la colaboración en tiempo real entre miles de robots y vehículos autónomos a escala global impone enormes demandas en la infraestructura de transmisión y procesamiento de datos. La conectividad de alta capacidad de banda ancha y baja latencia es un requisito previo, y la capa de blockchain en sí misma debe ser altamente escalable, capaz de mantener el rendimiento y la confiabilidad a medida que la demanda crece. Queda por demostrar si dichos sistemas pueden permanecer estables bajo cargas de escala comercial real.

Además, la infraestructura física es fundamental. Esto incluye redes de almacenamiento descentralizadas (para almacenar datos masivos de sensores), nodos de computación periférica (para procesamiento localizado para reducir la latencia) y estaciones de energía/carga descentralizadas (para garantizar el funcionamiento continuo de los dispositivos). En resumen, la realización de DePAI va mucho más allá del software, requiere una fuerte inversión en infraestructura del mundo real. Entonces, ¿quién la construirá y financiará? ¿Y cómo se incentivará el mantenimiento a largo plazo? Estos siguen siendo problemas urgentes e irresueltos.

Gobernanza y Control

Si bien DePAI promueve la gobernanza impulsada por la comunidad, la incorporación de activos físicos introduce capas de complejidad más allá de los protocolos en línea tradicionales. Tome un DePAI DAO centrado en la propiedad descentralizada de máquinas con inteligencia artificial como ejemplo: Los miembros pueden financiar colectivamente y beneficiarse de las operaciones de robots. Sin embargo, la gestión diaria -mantenimiento, reparaciones, inspecciones de seguridad- todavía exige una ejecución profesional.

Esto crea un desafío de gobernanza dual: las DAO deben delegar responsabilidades a empresas tradicionales o equipos operativos (planteando preocupaciones de confianza y supervisión), y cuando los incidentes involucran seguridad o responsabilidad legal (por ejemplo, un accidente de robot), ¿cómo deben rendir cuentas los miembros de la DAO? Hay poco precedente para resolver tales preguntas.

Tamaño del mercado y potencial de crecimiento de DePAI

A pesar de sus desafíos, DePAI representa una convergencia de sectores altamente prometedores: IoT, blockchain y IA, todos los cuales están experimentando un crecimiento rápido. A partir de 2024, se estima que el valor de mercado global combinado de estas industrias supere los $1.36 billones y se espera que siga aumentando hasta 2025. Esta convergencia crea una enorme oportunidad intersectorial. Si DePAI tiene éxito como innovación interseccional, podría aprovechar un paisaje tecnológico de varios billones de dólares.

En términos más enfocados, también estamos viendo proyecciones sólidas en mercados de nicho. Por ejemplo, según investigación, el mercado de blockchain + IoT, valorado en solo $258 millones en 2020, se espera que alcance los $2.409 mil millones para 2026, creciendo a una TACC del 45.1%. Esto indica una mayor confianza en el potencial de la blockchain para asegurar sistemas de IoT y facilitar el intercambio de datos. Del mismo modo, el mercado de blockchain + IA, aunque aún está emergiendo, está pronosticadocrecer hasta los $700 millones para 2025, manteniendo una TACC de alrededor del 28% en los años siguientes. Si bien estas cifras siguen siendo relativamente modestas, reflejan el creciente interés de los inversores y la industria en la idea de "IA en cadena".

El mercado blockchain + AI está listo para un crecimiento rápido (Fuente: Informe del mercado de Blockchain Ai 2025)

Al observar la industria de la robótica en sí misma, el impulso es igualmente fuerte. Según Allied Market Research, se proyecta que el mercado mundial de robótica crecerá de aproximadamente $12.1 mil millones en 2020 a $149.9 mil millones para 2030, lo que representa un aumento de más de 12 veces en una década, con una TACC del 27.7%. Gran parte de este crecimiento provendrá de robots de servicio y sistemas autónomos. A medida que la IA continúa permeando la robótica, se espera que el segmento de robótica de IA crezca aún más rápido, estimadoa más del 38% TCAA entre 2024 y 2030. Esta creciente ola de adopción de IA física sienta una sólida base para DePAI. A medida que las máquinas alimentadas por IA se vuelven cada vez más ubicuas, una plataforma descentralizada para coordinar y gestionarlas adquirirá un valor inmenso.

En resumen, el mercado potencial de DePAI se puede ver desde dos ángulos: (1) como una innovación que define la categoría, puede producir un puñado de proyectos insignia a nivel de unicornio, similares a los primeros cadenas de capa 1oDeFi protocolos; y (2) como una capa fundamental que permite industrias adyacentes, incluidos los mercados de datos de máquinas, las economías de servicios robóticos y más. De manera conservadora, podemos esperar que surjan docenas de proyectos piloto y experimentos de comercialización durante 2024-2025. Es probable que las iniciativas exitosas atraigan una financiación sustancial y aceleren el crecimiento de su ecosistema. A medida que el dominio se defina mejor, las empresas de investigación pueden comenzar a publicar pronósticos de mercado dedicados a "DePIN/DePAI" a partir de 2025, proporcionando puntos de referencia más granulares para los inversores.

Paisaje competitivo: DePAI vs. Proyectos Relacionados

Como espacio interdisciplinario, DePAI se cruza con una amplia gama de ecosistemas, y sus competidores provienen de diversos ámbitos tecnológicos. A continuación se presentan algunos proyectos representativos, junto con cómo se comparan con la visión de DePAI:

Fetch.ai

Fetch.aiEstaba entre los primeros proyectos en explorar la intersección de la cadena de bloques y agentes de IA. Introdujo el concepto de Agentes Económicos Autónomos (AEAs), agentes basados en software que actúan en nombre de los usuarios para completar tareas y realizar transacciones en cadena. Fetch.ai se enfoca principalmente en la coordinación digital, casos de uso como reservar espacios de estacionamiento o recuperar datos comerciales automáticamente. En esencia, es una plataforma de automatización de procesos nativa de Web3, donde los agentes optimizan la actividad económica cotidiana. En contraste, DePAI extiende este modelo al mundo físico, es decir, robots y dispositivos inteligentes como agentes encarnados.

Fetch.ai ha desarrollado su propio blockchain (FET) y un marco de agentes abierto y también se ha aventurado en el intercambio de datos de IoT (por ejemplo, colaboracionescon IOTA para habilitar intercambios de datos autónomos entre dispositivos IoT). En general, Fetch.ai se puede ver como un componente del ecosistema DePAI más amplio, que representa la capa de agentes digitales. Sus tecnologías de agentes podrían algún día incorporarse en máquinas físicas. Desde la perspectiva de un inversor, el token FET de Fetch.ai ya se negocia activamente, y su valor depende de la expansión de su ecosistema de agentes. Si DePAI como concepto gana impulso, FET podría beneficiarse como un habilitador clave.

Autonolas (OLAS)

Autonolases otro proyecto centrado en agentes de IA descentralizados. A diferencia de Fetch.ai, enfatiza la composabilidad de múltiples agentes y la cogobernanza de la propiedad de los agentes. Autonolas ofrece el Wavesmarco abierto que permite a los desarrolladores construir servicios de agentes autónomos que funcionan fuera de la cadena, aprovechan la seguridad en la cadena y permiten la gobernanza colaborativa entre las partes interesadas. Su filosofía central es modularizar los servicios de IA. Esto permite que diferentes equipos ejecuten el mismo sistema de agentes juntos. El token OLAS se utiliza para gestionar decisiones y compartir recompensas.

En resumen, Autonolas se centra en la arquitectura backend, específicamente en cómo hacer que los servicios de agentes de IA sean más confiables (por ejemplo, multi-ejecución, tolerancia a fallas) y de propiedad comunitaria. En comparación con DePAI, Autonolas tiene menos participación en el mundo físico y se trata más de introducir modelos operativos descentralizados en los propios protocolos de IA. Dicho esto, su tecnología todavía se puede aplicar en contextos físicos de IA, por ejemplo, la coordinación basada en la nube de robots de entrega podría ser gestionada a través del marco de Autonolas. Curiosamente, uno de los cofundadores de Autonolas trabajó previamente en el marco AEA (Agente Económico Autónomo) en Fetch.ai. Mientras que Fetch.ai se centra en tareas de un solo agente (por ejemplo, reservar boletos), Autonolas apunta a la colaboración de varios agentes en servicios más complejos. Ambos se están enfocando en el futuro de las economías basadas en agentes, aunque a través de rutas diferentes. Desde una perspectiva de inversión, el token OLAS, lanzado en 2023, está posicionado para la gobernanza y la captura de valor dentro del ecosistema de agentes. Los inversores deben evaluar si su ecosistema puede atraer una masa crítica de desarrolladores y usuarios.

Entre los dos principales jugadores, Fetch.ai ofrece una infraestructura robusta de agentes descentralizados y un ecosistema en crecimiento, aunque su integración de hardware es relativamente limitada. Autonolas, en cambio, se destaca por su fuerte compatibilidad de hardware y alineación regulatoria, con un claro enfoque en arquitectura modular y colaboración multiagente. Sin embargo, su adopción en el mercado todavía está en las primeras etapas y tiene un amplio espacio para crecer.

Comparación de Fetch.ai y Autonolas, Fuente: Gate Learn

Proyectos de Redes de Infraestructura Física Descentralizada (DePIN)

Si bien no son plataformas de IA per se, los proyectos DePIN representan infraestructura esencial para el ecosistema DePAI. Ejemplos incluyen Helio(redes inalámbricas descentralizadas),HiveMapper(mapeo colaborativo), y Red de bolsillo(puntos finales de API descentralizados). Estos proyectos se centran en proporcionar recursos físicos o servicios de datos, incentivados a través de tokens para fomentar la participación de la comunidad.

El éxito de PAI depende en gran medida de los datos de alta calidad y del apoyo ambiental proporcionado por iniciativas DePIN. Por ejemplo, Helium ha construido una red global de puntos de acceso inalámbricos LoRaWAN, que los dispositivos IoT pueden utilizar para conectividad a Internet de baja potencia. Si las futuras aplicaciones de PAI requieren conectividad en tiempo real (por ejemplo, sensores agrícolas que envían datos a agentes de IA), pueden aprovechar Helium en lugar de construir nueva infraestructura.

Como se mencionó anteriormente, NATIX Network combina DePIN e IA, dando un ejemplo en el espacio de navegación. En este sentido, los proyectos DePIN pueden verse como los "vasos sanguíneos y los sentidos" de los ecosistemas DePAI: los vasos sanguíneos proporcionan conectividad y potencia informática, mientras que los sentidos proporcionan datos. Para los inversores optimistas sobre DePAI, el seguimiento de estos proyectos fundacionales podría presentar oportunidades valiosas: subirse a esta ola de infraestructura puede generar rendimientos significativos.

Otros Proyectos Relacionados

Varios otros proyectos abordan el espacio desde ángulos únicos. Por ejemplo:

SingularityNET (AGIX) tiene como objetivo construir un mercado descentralizado para algoritmos de IA. Esto permite a los desarrolladores enumerar modelos para uso pago, centrándose en el intercambio de software de IA.
Protocolo Ocean(OCEAN) se especializa en mercados de datos. Permite a los propietarios de datos tokenizar y negociar conjuntos de datos, lo cual se alinea con la visión de economía de datos de DePAI.
Robonomics Network (XRT), como se mencionó anteriormente, ofrece interfaces ROS-blockchain, enfatizando el control en tiempo real y el pago para dispositivos IoT.
Proyectos como Peaq, una blockchain diseñada para la economía de las máquinas, CoLearn de Fetch.ai y Bittensor (TAO) están explorando la intersección del entrenamiento de IA, la inferencia y las economías basadas en blockchain.

Algunos de estos han lanzado tokens y se negocian activamente, mientras que otros permanecen en etapas de concepto técnico de prueba. El panorama es diverso y altamente competitivo, sin monopolios claros aún. Para los inversores, una estrategia clave a corto plazo es monitorear tendencias colaborativas e integrativas; por ejemplo, una sola aplicación de DePAI puede aprovechar múltiples tecnologías a través de estos proyectos. A largo plazo, se debe prestar atención a qué equipos emergen como establecedores de estándares para la industria.

Oportunidades de inversión y evaluación de riesgos en DePAI

Como en cualquier campo emergente, los inversores que exploran DePAI deben sopesar tanto las oportunidades como los riesgos:

Oportunidades Potenciales

Ventaja del primer movimiento y alto potencial de crecimiento
DePAI aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo. Pocos proyectos se han puesto en marcha y el conocimiento del mercado sigue siendo limitado. Para los inversores con visión de futuro, esto representa una ventana de alto potencial de crecimiento. Si DePAI se convierte en la próxima gran narrativa tecnológica, los tokens de protocolo relacionados podrían experimentar una acción de precios explosiva, similar al aumento de DeFi en 2020 o al bombo del metaverso en 2021. Por ejemplo, a principios de 2023, los tokens con temática de IA como FET y AGIX aumentaron en respuesta al auge de ChatGPT. Esto pone de manifiesto la capacidad de respuesta del mercado a las narrativas de "IA + Crypto". Si la tendencia de la IA física se afianza, los tokens de calidad dentro del ecosistema DePAI podrían ver una subida similar.

Alineación a largo plazo con tendencias estructurales
Desde una perspectiva macro, DePAI integra robótica, agentes autónomos, IoT y blockchain, todo alineado con el cambio global hacia la digitalización y la automatización. Si la próxima década está realmente dominada por la IA y los dispositivos inteligentes, DePAI podría representar la capa fundamental de este futuro. El espacio podría dar a luz a gigantes a nivel de plataforma, piense en "Ethereum para robótica" o "...Uniswappor datos.” Una vez que una plataforma DePAI se convierte en un estándar de la industria, los participantes tempranos se beneficiarán de efectos de red sostenidos.

Inversión en Ecosistema Diversificado
El amplio ecosistema DePAI abarca mercados de datos, redes de conectividad, capas de computación, modelos de IA y hardware robótico. Los inversores pueden adoptar una estrategia de cartera y seleccionar proyectos en capas clave para crear un 'mapa de inversión DePAI'. Por ejemplo, combinar protocolos de datos, redes de agentes y blockchains orientados a máquinas puede reducir el riesgo al tiempo que garantiza la exposición al crecimiento general del sector. A medida que las industrias tradicionales como los fabricantes de automóviles y las empresas de robótica exploran asociaciones blockchain, las colaboraciones estratégicas o adquisiciones podrían impulsar aún más el valor del token.

Tokenómica e innovaciones de incentivos
Los proyectos de PAI a menudo presentan economías de tokens innovadoras. Los contribuyentes de datos y los operadores de dispositivos pueden ganar recompensas en tokens, que también sirven como forma de pago y gobernanza. Este diseño multiutilidad proporciona a los tokens una demanda intrínseca más allá de la especulación. Algunos proyectos también introducen quemar, stakingo mecanismos de reparto de ingresos para estabilizar el valor del token. Por ejemplo, NATIX utiliza recompras programadas y quemaduras. Esto significa que el suministro de tokens se reduce a medida que crece el uso de la red, lo que naturalmente aumenta el valor del token. Los inversores deben buscar modelos bien diseñados con tracción de usuarios reales para asegurar rendimientos a largo plazo.

Riesgos Potenciales

Riesgo de implementación tecnológica
A pesar del creciente interés en DePAI (Inteligencia Artificial Física Descentralizada), aún existen muchos obstáculos técnicos. Sin avances en áreas como el cumplimiento de la privacidad de los datos y la interoperabilidad, la adopción a gran escala podría retrasarse significativamente. Las inversiones en esta sector en etapas tempranas requieren una evaluación cuidadosa del roadmap técnico y la capacidad de ejecución de cada proyecto. Aunque algunos equipos puedan presentar visiones convincentes, una implementación débil a menudo conduce a un desempeño decepcionante en el mundo real. Los inversores deben seguir de cerca hitos clave e implementaciones piloto; una prolongada estancamiento puede indicar tokens sobrevalorados y riesgos subyacentes.

Riesgo de adopción y efecto de red
El valor de una plataforma DePAI está intrínsecamente ligado a los efectos de red, es decir, la escala de los dispositivos y usuarios participantes, el volumen de datos generados en tiempo real y la sofisticación de los modelos de IA entrenados con esos datos. Sin una participación suficiente de nodos, la red tiene poca utilidad intrínseca. A diferencia de las plataformas sociales basadas en software, las redes dependientes de hardware enfrentan barreras significativamente mayores para arrancar, a menudo encontrando el clásico dilema del huevo y la gallina. Los primeros adoptantes pueden contribuir con hardware y datos, pero sin incentivos claros e inmediatos, la retención se convierte en un desafío. Un ejemplo de precaución es Helium: aunque incorporó cientos de miles de nodos de hotspot en un corto período, la demanda real se rezagó. En un mes de 2022, la red generó solo ~$6,651 en ingresos por datos.

Gran parte del valor del token HNT fue impulsado por compras especulativas de hardware en lugar de por el uso real de la red. Cuando el sentimiento del mercado disminuyó, los ingresos de los operadores colapsaron. Esto lleva a muchos a cerrar sus nodos y provoca que la red se contraiga.

Los proyectos de DePAI enfrentan riesgos similares. Los inversores deben distinguir entre la demanda genuina y el impulso inicial artificialmente inflado por incentivos. Evaluar métricas fundamentales, como el número de dispositivos activos y transacciones de datos verificados, es fundamental para identificar plataformas sostenibles impulsadas por la utilidad frente a experimentos impulsados por la publicidad.

Liquidez y Volatilidad
La mayoría de los tokens relacionados con DePAI tienen actualmente capitalizaciones de mercado relativamente bajas y liquidez limitada. Por lo tanto, son muy susceptibles a la volatilidad de los precios. Los inversores deben estar preparados para las fluctuaciones bruscas, especialmente durante las recesiones más amplias del mercado, cuando la liquidez puede agotarse rápidamente y desencadenar fuertes caídas. Otra consideración clave es la distribución de tokens. Muchos proyectos asignan una parte significativa de su suministro de tokens a equipos, asesores o inversores en fase inicial. Esta concentración plantea riesgos relacionados con el desbloqueo de tokens y la posible presión de venta. Antes de comprometer capital, los inversores deben evaluar cuidadosamente la transparencia y la alineación de la tokenómica para evitar convertirse en liquidez de salida para las personas con información privilegiada.

Riesgo Regulatorio y Político
A medida que la cadena de bloques se integra con las industrias del mundo real, las áreas grises regulatorias se están expandiendo. Por ejemplo, recompensar a los usuarios con tokens por recopilar datos ambientales podría considerarse ilegal en algunas jurisdicciones; las operaciones autónomas de drones requieren aprobaciones de la autoridad de aviación; y el intercambio de datos de vehículos autónomos puede implicar disputas de propiedad intelectual entre fabricantes de automóviles. Si los reguladores adoptan un enfoque más estricto, los precios de los tokens pueden verse presionados. Otra preocupación importante es la ley de valores: muchos tokens de proyectos DePAI tienen propiedades similares a las de las inversiones y podrían clasificarse como valores en el futuro. Esto podría limitar su negociabilidad y restringir la recaudación de fondos del proyecto.

Competencia y Alternativas
Si bien DePAI presenta una visión emocionante, las soluciones centralizadas siguen siendo competidores fuertes. Los gigantes tecnológicos tienen los recursos para construir sistemas propietarios—Tesla, por ejemplo, podría crear una red cerrada de intercambio de datos de vehículos sin blockchain. Si estas opciones centralizadas son eficientes y rentables, los usuarios pueden preferirlas sobre alternativas descentralizadas más arriesgadas. En campos altamente regulados como la cirugía robótica, las autoridades también pueden favorecer sistemas centralizados con responsabilidad clara. Estos factores podrían limitar la adopción de DePAI. Los inversores deben vigilar de cerca si los principales actores se unen a los ecosistemas de DePAI—acelerando el crecimiento—o lanzan sus propias redes competidoras, creando presión. Esto dará forma significativamente a los resultados de inversión.

En última instancia, DePAI es una frontera de alto riesgo y alta recompensa. Los inversores deben mantener un enfoque proactivo y realizar una investigación exhaustiva. La oportunidad dentro de este campo radica en su potencial para perturbar los paradigmas tecnológicos existentes e introducir nuevas vías para la generación de beneficios. Sin embargo, dadas las incertidumbres que rodean su trayectoria de desarrollo, los riesgos asociados son igualmente significativos. Es recomendable que los inversores monitoreen continuamente los avances tecnológicos, las tendencias industriales y los desarrollos regulatorios dentro del espacio DePAI para obtener una comprensión completa del ecosistema. Además, la aplicación de una estrategia de experimentación a pequeña escala, diversificación y ajustes flexibles de cartera permitirá una exposición gradual a proyectos de alta calidad. Este enfoque permite a los inversores capitalizar el crecimiento futuro mientras gestionan eficazmente el riesgo.

Conclusión

La Inteligencia Artificial Física Descentralizada (DePAI) señala un cambio de paradigma en la evolución de la inteligencia artificial—donde los sistemas de IA van más allá del ámbito digital para interactuar con el mundo físico. A medida que la IA adquiere la capacidad de percibir, moverse y tomar decisiones autónomas en tiempo real, necesitamos una nueva infraestructura descentralizada para gestionar la escala de datos y coordinación involucrados. Si bien DePAI aún se encuentra en sus primeras etapas y enfrenta obstáculos técnicos y regulatorios, las tendencias aceleradas en Web3, computación en el borde y máquinas autónomas están allanando gradualmente el camino. Para los inversores con visión de futuro, DePAI representa más que una narrativa emergente—podría ser una capa fundamental de la futura economía de máquinas. Capturar valor de este cambio puede definir la próxima ola de inversión tecnológica de alta convicción.