Por Angel Di Matteo   𝕏 @shadowargel

Mientras el mercado castiga a las acciones de software por la ansiedad alrededor de la inteligencia artificial, Grayscale sostiene que la relación entre IA y Blockchain no es de competencia, sino de complemento. Su tesis: los agentes de IA con billeteras podrían convertir a las cadenas de bloques en rieles financieros globales 24/7, y además aportar herramientas para enfrentar riesgos como deepfakes y la concentración de poder.

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  • Grayscale afirma que la venta paralela de cripto y acciones de software no refleja la dinámica de largo plazo entre IA y Blockchain.
  • Zach Pandl plantea que las cadenas de bloques podrían servir como infraestructura de pagos para agentes de IA con billeteras, con liquidación casi instantánea y alcance global.
  • El informe también advierte riesgos: más vigilancia en blockchain y nuevas vulnerabilidades en contratos inteligentes descubiertas por IA.

 

La volatilidad asociada al avance de la inteligencia artificial (IA) volvió a golpear a los mercados bursátiles, con un castigo particular sobre las acciones de software y servicios. En ese contexto, el gestor de productos de inversión basados en criptomonedas, Grayscale, sostiene que el nerviosismo actual no debería confundirse con una conclusión definitiva sobre la relación entre IA y Blockchain.

Según la firma, ambas tecnologías no solo pueden coexistir, sino que tienden a reforzarse. La idea central es que las cadenas de bloques podrían convertirse en la infraestructura financiera sobre la que operen agentes de IA capaces de ejecutar transacciones por cuenta propia, además de aportar mecanismos para mitigar riesgos emergentes como los deepfakes y el control excesivamente centralizado, reseña CoinDesk.

El planteamiento fue expuesto por Zach Pandl, jefe de investigación de Grayscale, en una publicación en la que remarca una aparente contradicción reciente: aunque el mercado ha tratado a cripto y a software como parte del mismo “trade”, su conexión fundamental sería más simbiótica que competitiva.

La caída en software y la correlación con cripto

En los últimos meses, la preocupación de los inversionistas sobre qué tan rápido y con qué rentabilidad se adoptará la IA impulsó una rotación fuera de empresas tecnológicas de alto vuelo. En particular, el índice de software del S&P 500 registra una caída de cerca de 20% en lo que va de año, de acuerdo con la evaluación citada por Grayscale.

La presión no se limitó a ajustes marginales. Las acciones de software y servicios de Estados Unidos se desplomaron y, en el proceso, borraron aproximadamente USD $1 billón de capitalización de mercado, mientras los participantes del mercado reevalúan valuaciones que se habían sostenido durante largo tiempo.

En paralelo, Pandl señaló que las valuaciones de criptomonedas se han movido de cerca con la venta en software. Esa correlación, sin embargo, podría estar ocultando una dinámica de largo plazo que, para Grayscale, resulta constructiva: el avance de la IA podría terminar incrementando el uso de Blockchains en vez de desplazarlo.

El investigador enmarcó esta situación en un patrón típico de tecnologías disruptivas, que tienden a producir ganadores y perdedores claros. Aun así, argumentó que el vínculo entre IA y Blockchain no encaja del todo en esa lógica, porque sus funciones pueden encadenarse: agentes inteligentes necesitan rieles de pago, liquidación y verificación, y ahí las redes públicas podrían ganar terreno.

Blockchain como riel financiero para agentes de IA

Uno de los puntos centrales del análisis es que los chatbots actuales, por lo general, operan fuera del sistema financiero. Pandl plantea que el escenario cambia si los agentes de IA incorporan billeteras digitales, ya que eso les permitiría ejecutar pagos y cobros de forma autónoma, en cualquier momento y con contrapartes en distintos países.

En esa hipótesis, Grayscale espera que las transacciones se canalicen más por blockchains que por infraestructura bancaria tradicional. La razón no es solo tecnológica, sino operativa: las redes de bloques pueden ofrecer liquidación casi instantánea, transparencia, disponibilidad 24/7 y alcance global para cualquier usuario con conexión a internet.

Pandl también subraya un elemento de fricción de la banca convencional: abrir una cuenta suele requerir intermediación humana y procesos formales. En contraste, en una red Blockchain cualquier usuario, incluido un bot, puede crear una dirección. Ese detalle puede ser decisivo si el volumen de agentes de IA crece y cada uno requiere identidad operativa y capacidad de pago.

Como posible indicador temprano de esta tesis, Pandl mencionó el aumento de volúmenes en transacciones de stablecoins de bajo valor. La lógica es que, si agentes automatizados comienzan a pagar servicios, datos o microtareas, el patrón natural podría parecerse más a micropagos frecuentes que a transferencias grandes y esporádicas.

Mitigación de riesgos: procedencia de datos, deepfakes y control

Además de funcionar como rieles financieros, Grayscale argumenta que las blockchains podrían ayudar a enfrentar algunos riesgos de la IA que ganan visibilidad a medida que se expanden los modelos de lenguaje grande. Entre ellos destacan la procedencia de datos, la proliferación de deepfakes y la concentración de control sobre recursos y decisiones.

La idea, según Pandl, es que las blockchains públicas pueden aportar registros verificables. Esto serviría como base para anclar evidencia sobre quién emitió cierto contenido, cuándo se registró y qué cambios se realizaron, un enfoque que podría resultar valioso en entornos donde distinguir lo real de lo sintético se vuelve cada vez más difícil.

También aparece la dimensión de gobernanza y poder. El informe sugiere que, frente a tendencias hacia infraestructuras de IA cada vez más centralizadas, las redes públicas pueden ofrecer una alternativa con componentes más descentralizados, al menos en cuanto a la operación de la capa de registro y liquidación.

Este argumento no implica que la blockchain resuelva por sí sola los problemas de autenticidad o atribución. Pero sí apunta a que, combinada con sistemas de identidad, firmas y pruebas verificables, podría contribuir a construir un “sustrato” técnico donde la trazabilidad y la auditabilidad sean más accesibles para terceros.

Los riesgos para cripto: vigilancia y vulnerabilidades en contratos

El análisis de Grayscale reconoce, al mismo tiempo, que la IA puede introducir nuevos desafíos para las redes cripto. Uno de ellos es la vigilancia: herramientas avanzadas podrían hacer que el monitoreo de la actividad en blockchain sea más efectivo, lo que potencialmente erosionaría la privacidad de los usuarios.

Otra preocupación recae sobre la seguridad de contratos inteligentes. Pandl advierte que agentes o sistemas de IA podrían descubrir nuevas vulnerabilidades, elevando el nivel de amenaza para protocolos y aplicaciones que manejan valor de forma programática.

En esa línea, se menciona que OpenAI lanzó recientemente EVMbench, una iniciativa orientada a usar IA para identificar y parchear riesgos en este tipo de sistemas. La referencia ilustra el doble filo: la inteligencia artificial puede amplificar capacidades defensivas, pero también acelerar el hallazgo de fallas antes de que sean corregidas.

Para el mercado, el punto de fondo es que la narrativa “IA vs. cripto” puede ser demasiado simple. Aunque la reacción de precios haya sido conjunta en el corto plazo, Grayscale insiste en que la interacción entre ambas tecnologías podría profundizarse, con blockchains como infraestructura transaccional y de verificación para una economía cada vez más automatizada por agentes inteligentes.

Artículo escrito con ayuda de un redactor de contenido de IA, editado por Angel Di Matteo / DiarioBitcoin

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público


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