¿Por qué está perdiendo Web3 la carrera de la IA?

La inteligencia artificial (IA) es ampliamente considerada como una de las tecnologías más transformadoras de este siglo. Naturalmente, la perspectiva de sistemas de IA descentralizados impulsados por la infraestructura Web3 tiene un atractivo conceptual significativo.

Sin embargo, a pesar de esta aparentemente convincente propuesta de valor, Web3-AI no ha logrado obtener una tracción significativa en el ecosistema más amplio de IA. A medida que las capacidades de IA de vanguardia se aceleran a ritmos sin precedentes, la ventana de oportunidad para que Web3 se convierta en una base viable para la IA de próxima generación se está cerrando rápidamente.

Este ensayo explora una tesis controvertida pero crítica: Web3 está perdiendo la carrera de la IA. Llega un momento en cada revolución tecnológica en que es demasiado tarde para montar una disrupción creíble. Si Web3-AI no cambia su enfoque de tendencias superficiales a infraestructura fundamental, la justificación para construir la próxima generación de sistemas de IA sobre plataformas descentralizadas podría desaparecer por completo.

La falacia narrativa de la IA Web3

En "El cisne negro", Nassim Nicholas Taleb introdujo el concepto de la "falacia narrativa": la tendencia a construir historias coherentes alrededor de eventos no relacionados o débilmente conectados. El estado actual de Web3-AI es un ejemplo clásico. La comunidad premia tendencias altamente performativas pero en gran medida irrelevantes en el contexto del mercado de IA—agentes de memes de IA, prototipos especulativos zk-AI—como si marcaran un progreso sustancial en el campo. Aunque existe algo de innovación, la brecha creciente entre Web3-AI y el ecosistema más amplio de IA se está volviendo insostenible.

El atractivo de la innovación impulsada por narrativas ha llevado al ecosistema Web3 a confundir experimentación con progreso. Como resultado, el capital y la atención a menudo se asignan erróneamente a novedades en lugar de a capacidades fundamentadas. La ilusión de impulso está ocultando el hecho de que la mayor parte de lo que se está construyendo hoy en Web3-AI es ortogonal al camino crítico de la innovación en IA.

IA y la teoría de las olas de la evolución tecnológica

Para entender la posición frágil de Web3-AI, es útil observar cómo tiende a evolucionar la tecnología. Primero, los avances tienden a desarrollarse en olas interdependientes. Por ejemplo, la computación móvil fue catalizada por olas previas como la infraestructura en la nube, y los chips de IA emergieron de innovaciones en hardware para juegos. Para permanecer relevantes en una nueva ola, las tecnologías deben estar fundamentadas en las anteriores.

Web3-AI carece de esa continuidad. No desempeñó un papel significativo en las tendencias que dieron origen a la revolución de la IA generativa. Se perdió los ciclos de computación en la nube, la ingeniería de datos a gran escala e incluso el desarrollo temprano de modelos de IA. Como resultado, Web3-AI sufre un vacío fundamental: intenta surfear una ola sin tabla.

En segundo lugar, los mercados de tecnología de infraestructura tienden a consolidarse. La historia muestra que las plataformas de infraestructura dominantes casi siempre se reducen a unos pocos actores principales. La computación en la nube convergió alrededor de AWS, Azure y GCP. El desarrollo móvil se estabilizó alrededor de iOS y Android. El big data se agrupó en torno a Snowflake y Databricks. La infraestructura de IA probablemente seguirá un patrón similar. Si Web3-AI no se posiciona como una de las tres plataformas viables principales, corre el riesgo de volverse irrelevante en un panorama altamente concentrado.

Fundamentos ausentes y construcción de cosas irrelevantes

La pila moderna de IA se construye sobre cuatro pilares fundamentales: datos, cómputo, modelos y talento en investigación. Desafortunadamente, Web3 históricamente ha ignorado los cuatro. Carece de talento profundo en IA. No existen conjuntos de datos masivos de IA nativos de Web3. La infraestructura de cómputo sigue siendo primitiva. Y no hay modelos de IA ampliamente adoptados que funcionen de manera significativa en protocolos descentralizados.

Esta falta de fundamentos se ve agravada por una tendencia a perseguir objetos brillantes. Los proyectos en Web3-AI gravitan de manera desproporcionada hacia áreas especulativas como agentes de memes o zkML sin casos de uso claros. Aunque estas ideas son intelectualmente interesantes, no son esenciales para habilitar o escalar capacidades significativas de IA. En su forma actual, ofrecen poco valor práctico para avanzar en la infraestructura de IA.

Para lograr un progreso real, el ecosistema Web3-AI debe confrontar este déficit fundamental. Eso significa invertir en talento, construir canales de datos, crear capas de cómputo eficientes y desarrollar modelos que ofrezcan ventajas tangibles cuando se despliegan en sistemas descentralizados.

La brecha de IA entre Web3 y Web2 está aumentando

La innovación en IA está aumentando rápidamente, y Web3 ha sido un observador pasivo. Ninguno de los hitos importantes en IA—preentrenamiento no supervisado, afinación avanzada, generación aumentada por recuperación, motores de razonamiento o marcos con agentes—ha involucrado arquitecturas Web3 de manera significativa.

A medida que cada nuevo lanzamiento se construye sobre el anterior, las barreras para ponerse al día se vuelven más empinadas. Todas las herramientas críticas, plataformas e infraestructura para construir modelos de frontera están actualmente centralizadas. Sin esfuerzos urgentes y coordinados para cambiar esta trayectoria, Web3-AI quedará décadas atrás en un campo que avanza en meses.

El riesgo de la irrelevancia

La IA es, por su propia naturaleza, una fuerza centralizadora. Entrenar modelos de frontera requiere conjuntos de datos vastos, un enorme cómputo y talento especializado, todo lo cual tiende a concentrarse. Las alternativas descentralizadas enfrentan profundos desafíos técnicos y económicos.

Esto no significa que la IA descentralizada esté condenada. Pero el margen de error está desapareciendo. A menos que Web3-AI se acelere dramáticamente, el ecosistema centralizado alcanzará tal dominio que la descentralización se convertirá en un pensamiento secundario. El riesgo no es perderse la próxima tendencia de IA; es volverse fundamentalmente irrelevante en el futuro de la IA.

Un llamado a despertar

La resiliencia y el optimismo están integrados en el ADN de Web3, y los esfuerzos recientes de equipos más técnicamente serios son alentadores, como Nous Research (entrenamiento distribuido), Prime Intellect (entrenamiento distribuido), LayerLens (evaluación y benchmarks), Pluralis (entrenamiento distribuido), Sahara (aplicaciones de IA) y algunos otros. Algunos están comenzando a abordar problemas centrales—aprendizaje máquina preservando la privacidad, entrenamiento distribuido, inferencia verificable.

Pero estos esfuerzos siguen siendo la excepción y no la norma. El movimiento Web3-AI todavía carece de talento, datos, cómputo, infraestructura y capital. Debe abandonar distracciones y orientarse hacia la capacidad fundamental. Enfrentar esta realidad con claridad ofrece una oportunidad para cambiar de rumbo. Ignorarla significa perder la revolución tecnológica más trascendental de la historia.