La Revolución de Código Abierto de DeepSeek: Perspectivas de una Cumbre de IA a Puerta Cerrada​

DeepSeek está causando sensación en el mundo de la IA. Justo cuando las discusiones sobre DeepSeek-R1 no se habían enfriado, el equipo lanzó otra bomba: un modelo multimodal de código abierto, Janus-Pro. El ritmo es vertiginoso, las ambiciones claras.

Hace dos días, un grupo de destacados investigadores, desarrolladores e inversores en IA se reunió para una discusión a puerta cerrada organizada por Shixiang, centrada exclusivamente en DeepSeek. Durante más de tres horas, diseccionaron las innovaciones técnicas de DeepSeek, su estructura organizativa y las implicaciones más amplias de su ascenso: en los modelos de negocio de IA, los mercados secundarios y la trayectoria a largo plazo de la investigación en IA.

Siguiendo el espíritu de transparencia de código abierto de DeepSeek, estamos abriendo nuestros pensamientos colectivos al público. Aquí están las perspectivas destiladas de la discusión, abarcando la estrategia de DeepSeek, sus avances técnicos y el impacto que podría tener en la industria de la IA.

DeepSeek: El Misterio y la Misión​

• La Misión Central de DeepSeek: El CEO Liang Wenfeng no es solo otro emprendedor de IA, es un ingeniero de corazón. A diferencia de Sam Altman, está enfocado en la ejecución técnica, no solo en la visión.
• Por Qué DeepSeek Ganó Respeto: Su arquitectura MoE (Mezcla de Expertos) es un diferenciador clave. La replicación temprana del modelo o1 de OpenAI fue solo el comienzo; el verdadero desafío es escalar con recursos limitados.
• Escalando Sin la Bendición de NVIDIA: A pesar de las afirmaciones de tener 50,000 GPUs, DeepSeek probablemente opera con alrededor de 10,000 A100s envejecidos y 3,000 H800s pre-prohibición. A diferencia de los laboratorios de EE.UU., que lanzan computación a cada problema, DeepSeek se ve obligado a ser eficiente.
• El Verdadero Enfoque de DeepSeek: A diferencia de OpenAI o Anthropic, DeepSeek no está obsesionado con "la IA al servicio de los humanos". En cambio, está persiguiendo la inteligencia en sí misma. Esto podría ser su arma secreta.

Exploradores vs. Seguidores: Las Leyes de Potencia de la IA​

• El Desarrollo de IA es una Función Escalonada: El costo de ponerse al día es 10 veces menor que liderar. Los "seguidores" aprovechan los avances pasados a una fracción del costo de computación, mientras que los "exploradores" deben avanzar a ciegas, soportando enormes gastos de I+D.
• ¿Superará DeepSeek a OpenAI? Es posible, pero solo si OpenAI tropieza. La IA sigue siendo un problema abierto, y el enfoque de DeepSeek en modelos de razonamiento es una apuesta fuerte.

Las Innovaciones Técnicas Detrás de DeepSeek​

1. ¿El Fin del Ajuste Fino Supervisado (SFT)?​

• La afirmación más disruptiva de DeepSeek: El SFT puede que ya no sea necesario para tareas de razonamiento. Si es cierto, esto marca un cambio de paradigma.
• Pero No Tan Rápido... DeepSeek-R1 todavía depende del SFT, particularmente para la alineación. El verdadero cambio es cómo se utiliza el SFT, destilando tareas de razonamiento de manera más efectiva.

2. Eficiencia de Datos: El Verdadero Foso​

• Por Qué DeepSeek Prioriza el Etiquetado de Datos: Liang Wenfeng supuestamente etiqueta datos él mismo, subrayando su importancia. El éxito de Tesla en conducción autónoma provino de una meticulosa anotación humana; DeepSeek está aplicando el mismo rigor.
• Datos Multimodales: Aún No Listos—A pesar del lanzamiento de Janus-Pro, el aprendizaje multimodal sigue siendo prohibitivamente caro. Ningún laboratorio ha demostrado aún ganancias convincentes.

3. Destilación de Modelos: Una Espada de Doble Filo​

• La Destilación Aumenta la Eficiencia pero Reduce la Diversidad: Esto podría limitar las capacidades del modelo a largo plazo.
• La "Deuda Oculta" de la Destilación: Sin entender los desafíos fundamentales del entrenamiento de IA, depender de la destilación puede llevar a problemas imprevistos cuando surjan arquitecturas de próxima generación.

4. Recompensa de Proceso: Una Nueva Frontera en la Alineación de IA​

• La Supervisión de Resultados Define el Techo: El aprendizaje por refuerzo basado en procesos puede prevenir el hacking, pero el límite superior de la inteligencia aún depende de la retroalimentación impulsada por resultados.
• La Paradoja del RL: Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) no tienen una condición de victoria definida como el ajedrez. AlphaZero funcionó porque la victoria era binaria. El razonamiento de IA carece de esta claridad.

¿Por Qué OpenAI No Ha Usado los Métodos de DeepSeek?​

• Una Cuestión de Enfoque: OpenAI prioriza la escala, no la eficiencia.
• La "Guerra Oculta de IA" en EE.UU.: OpenAI y Anthropic podrían haber ignorado el enfoque de DeepSeek, pero no lo harán por mucho tiempo. Si DeepSeek demuestra ser viable, se espera un cambio en la dirección de la investigación.

El Futuro de la IA en 2025​

• ¿Más Allá de los Transformadores? La IA probablemente se bifurcará en diferentes arquitecturas. El campo sigue centrado en los Transformadores, pero podrían surgir modelos alternativos.
• El Potencial No Aprovechado del RL: El aprendizaje por refuerzo sigue infrautilizado fuera de dominios estrechos como las matemáticas y la codificación.
• ¿El Año de los Agentes de IA? A pesar del bombo, ningún laboratorio ha entregado aún un agente de IA revolucionario.

¿Migrarán los Desarrolladores a DeepSeek?​

• Aún No. Las habilidades superiores de codificación y seguimiento de instrucciones de OpenAI aún le dan una ventaja.
• Pero la Brecha se Está Cerrando. Si DeepSeek mantiene el impulso, los desarrolladores podrían cambiar en 2025.

La Apuesta de $500B de OpenAI Stargate: ¿Todavía Tiene Sentido?​

• El Ascenso de DeepSeek Pone en Duda el Dominio de NVIDIA. Si la eficiencia supera la escala bruta, la supercomputadora de $500B de OpenAI puede parecer excesiva.
• ¿Gastará Realmente OpenAI $500B? SoftBank es el respaldo financiero, pero carece de liquidez. La ejecución sigue siendo incierta.
• Meta Está Invirtiendo en Ingeniería Reversa de DeepSeek. Esto confirma su importancia, pero si Meta puede adaptar su hoja de ruta sigue siendo incierto.

Impacto en el Mercado: Ganadores y Perdedores​

• Corto Plazo: Las acciones de chips de IA, incluida NVIDIA, pueden enfrentar volatilidad.
• Largo Plazo: La historia de crecimiento de la IA sigue intacta; DeepSeek simplemente demuestra que la eficiencia importa tanto como la potencia bruta.

Código Abierto vs. Código Cerrado: El Nuevo Campo de Batalla​

• Si los Modelos de Código Abierto Alcanzan el 95% del Rendimiento de Código Cerrado, todo el modelo de negocio de IA cambia.
• DeepSeek Está Forzando la Mano de OpenAI. Si los modelos abiertos siguen mejorando, la IA propietaria puede ser insostenible.

El Impacto de DeepSeek en la Estrategia Global de IA​

• China Está Alcanzando Más Rápido de lo Esperado. La brecha de IA entre China y EE.UU. puede ser tan solo de 3-9 meses, no dos años como se pensaba anteriormente.
• DeepSeek es una Prueba de Concepto para la Estrategia de IA de China. A pesar de las limitaciones de computación, la innovación impulsada por la eficiencia está funcionando.

La Última Palabra: La Visión Importa Más Que la Tecnología​

• El Verdadero Diferenciador de DeepSeek es Su Ambición. Los avances en IA provienen de empujar los límites de la inteligencia, no solo de refinar los modelos existentes.
• La Próxima Batalla es el Razonamiento. Quien lidere la próxima generación de modelos de razonamiento de IA definirá la trayectoria de la industria.

---

Un Experimento Mental: Si tuvieras una oportunidad para hacerle una pregunta al CEO de DeepSeek, Liang Wenfeng, ¿cuál sería? ¿Cuál es tu mejor consejo para la empresa a medida que escala? Deja tus pensamientos; las respuestas destacadas podrían ganarse una invitación a la próxima cumbre de IA a puerta cerrada.

DeepSeek ha abierto un nuevo capítulo en la IA. Si reescribe toda la historia, está por verse.

Introducción​

El panorama de la IA está experimentando un cambio sísmico. Durante las últimas dos semanas, organizamos una discusión a puerta cerrada con destacados investigadores y desarrolladores de IA, descubriendo fascinantes perspectivas sobre la trayectoria de la industria en 2025. Lo que surgió es una compleja realineación de poder, desafíos inesperados para los jugadores establecidos y puntos de inflexión críticos que moldearán el futuro de la tecnología.

Esto no es solo un informe, es un mapa del futuro de la industria. Vamos a sumergirnos en los ganadores, los perdedores y las apuestas críticas que definirán 2025.

Los Ganadores: Una Nueva Estructura de Poder Emergente​

Anthropic: El Pionero Pragmático​

Anthropic se destaca como líder en 2025, impulsado por una estrategia clara y pragmática:

• Protocolo de Control de Modelos (MCP): MCP no es solo una especificación técnica, sino un protocolo fundamental destinado a crear estándares industriales para la codificación y los flujos de trabajo agénticos. Piénsalo como el TCP/IP para la era de los agentes, un movimiento ambicioso para posicionar a Anthropic en el centro de la interoperabilidad de la IA.
• Dominio de la Infraestructura: El enfoque de Anthropic en la eficiencia computacional y el diseño de chips personalizados demuestra previsión para abordar los desafíos de escalabilidad del despliegue de IA.
• Alianzas Estratégicas: Al centrarse exclusivamente en construir modelos poderosos y subcontratar capacidades complementarias a socios, Anthropic fomenta un ecosistema colaborativo. Su modelo Claude 3.5 Sonnet sigue siendo destacado, manteniendo el primer lugar en aplicaciones de codificación durante seis meses, una eternidad en términos de IA.

Google: El Campeón de la Integración Vertical​

El dominio de Google proviene de su control inigualable sobre toda la cadena de valor de la IA:

• Infraestructura de Extremo a Extremo: Los TPUs personalizados de Google, sus extensos centros de datos y la integración estrecha en silicio, software y aplicaciones crean un foso competitivo inexpugnable.
• Rendimiento de Gemini Exp-1206: Las pruebas iniciales de Gemini Exp-1206 han establecido nuevos puntos de referencia, reforzando la capacidad de Google para optimizar en toda la pila.
• Soluciones Empresariales: El rico ecosistema interno de Google sirve como campo de pruebas para soluciones de automatización de flujos de trabajo. Su integración vertical los posiciona para dominar la IA empresarial de maneras que ni las empresas de IA puras ni los proveedores de nube tradicionales pueden igualar.

Los Perdedores: Tiempos Desafiantes por Delante​

OpenAI: En una Encrucijada​

A pesar de su éxito inicial, OpenAI enfrenta desafíos crecientes:

• Luchas Organizacionales: Salidas de alto perfil, como la de Alec Radford, señalan un posible desalineamiento interno. ¿Está el giro de OpenAI hacia aplicaciones de consumo erosionando su enfoque en la AGI?
• Limitaciones Estratégicas: El éxito de ChatGPT, aunque valioso comercialmente, puede estar restringiendo la innovación. Mientras los competidores exploran flujos de trabajo agénticos y aplicaciones de grado empresarial, OpenAI corre el riesgo de quedar encasillado en el espacio de los chatbots.

Apple: Perdiendo la Ola de la IA​

Los limitados avances de Apple en IA amenazan su dominio de larga data en la innovación móvil:

• Puntos Ciegos Estratégicos: A medida que la IA se convierte en central para los ecosistemas móviles, la falta de contribuciones impactantes de Apple a soluciones integrales impulsadas por IA podría socavar su negocio principal.
• Vulnerabilidad Competitiva: Sin un progreso significativo en la integración de la IA en su ecosistema, Apple corre el riesgo de quedarse atrás de los competidores que están innovando rápidamente.

Apuestas Críticas para 2025​

Capacidades de Modelos: La Gran Bifurcación​

La industria de la IA se encuentra en una encrucijada con dos futuros potenciales:

1. El Salto AGI: Un avance en AGI podría hacer obsoletas las aplicaciones actuales, remodelando la industria de la noche a la mañana.
2. Evolución Incremental: Más probablemente, las mejoras incrementales impulsarán aplicaciones prácticas y automatización de extremo a extremo, favoreciendo a las empresas centradas en la usabilidad sobre los avances fundamentales.

Las empresas deben encontrar un equilibrio entre mantener la investigación fundamental y ofrecer valor inmediato.

Evolución de Agentes: La Próxima Frontera​

Los agentes representan un cambio transformador en la interacción humano-IA.

• Gestión de Contexto: Las empresas están avanzando más allá de los modelos simples de respuesta a indicaciones para incorporar comprensión contextual en los flujos de trabajo. Esto simplifica las arquitecturas, permitiendo que las aplicaciones evolucionen con las capacidades del modelo.
• Colaboración Humano-IA: Equilibrar la autonomía con la supervisión es clave. Innovaciones como el MCP de Anthropic podrían sentar las bases para una Tienda de Aplicaciones de Agentes, permitiendo una comunicación fluida entre agentes y sistemas empresariales.

Mirando Hacia Adelante: Las Próximas Mega Plataformas​

La Era del Sistema Operativo de IA​

La IA está lista para redefinir los paradigmas de plataformas, creando nuevos "sistemas operativos" para la era digital:

• Modelos Fundamentales como Infraestructura: Los modelos se están convirtiendo en plataformas en sí mismos, con desarrollo API-first y protocolos de agentes estandarizados impulsando la innovación.
• Nuevos Paradigmas de Interacción: La IA se moverá más allá de las interfaces tradicionales, integrándose sin problemas en dispositivos y entornos ambientales. Se acerca la era de agentes de IA robóticos y portátiles.
• Evolución del Hardware: Chips especializados, computación en el borde y factores de forma de hardware optimizados acelerarán la adopción de IA en todas las industrias.

Conclusión​

La industria de la IA está entrando en una fase decisiva donde la aplicación práctica, la infraestructura y la interacción humana toman el centro del escenario. Los ganadores sobresaldrán en:

• Ofrecer soluciones integrales que resuelvan problemas reales.
• Especializarse en aplicaciones verticales para superar a los competidores.
• Construir una infraestructura fuerte y escalable para un despliegue eficiente.
• Definir paradigmas de interacción humano-IA que equilibren la autonomía con la supervisión.

Este es un momento crítico. Las empresas que tengan éxito serán aquellas que traduzcan el potencial de la IA en un valor tangible y transformador. A medida que se desarrolle 2025, la carrera para definir las próximas mega plataformas y ecosistemas ya ha comenzado.

¿Qué piensas? ¿Nos dirigimos a un avance en AGI, o dominará el progreso incremental? Comparte tus pensamientos y únete a la conversación.

Estamos emocionados de anunciar una asociación innovadora entre Cuckoo Network y Tenspect, combinando nuestra infraestructura de IA descentralizada con la plataforma innovadora de inspección de hogares de Tenspect. Esta colaboración marca un paso significativo hacia llevar el poder de la IA descentralizada a la industria inmobiliaria.

Por qué esta asociación es importante​

Tenspect ha revolucionado la industria de inspección de hogares con su plataforma impulsada por IA que permite a los inspectores realizar inspecciones más rápidas y eficientes. Al integrarse con la infraestructura de IA descentralizada de Cuckoo Network, Tenspect podrá ofrecer capacidades aún más potentes mientras garantiza la privacidad de los datos y reduce los costos.

Los beneficios clave de esta asociación incluyen:

1. Procesamiento de IA descentralizado: Las funciones de Smart Notetaker e IA de Tenspect aprovecharán la red de minería de GPU de Cuckoo Network, asegurando tiempos de procesamiento más rápidos y una mayor privacidad.
2. Eficiencia de costos: Al utilizar la infraestructura descentralizada de Cuckoo Network, Tenspect puede ofrecer sus servicios de IA a tarifas más competitivas para los inspectores de hogares.
3. Privacidad mejorada: Nuestro enfoque descentralizado garantiza que los datos sensibles de inspección permanezcan seguros y privados mientras se benefician de capacidades avanzadas de IA.

Integración técnica​

Tenspect se integrará con Cuckoo Chain para transacciones seguras y transparentes y aprovechará nuestra red de minería de GPU para tareas de inferencia de IA. Esto incluye:

• Procesamiento de transcripción de voz a través de nuestros nodos de IA descentralizados
• Manejo de análisis de imágenes para documentación de inspección
• Generación de informes de inspección utilizando nuestros recursos de computación distribuida

Qué sigue​

Esta asociación representa solo el comienzo. Juntos, Cuckoo Network y Tenspect trabajarán para:

• Ampliar las capacidades de IA para los inspectores de hogares
• Desarrollar nuevas características de IA descentralizada para la industria inmobiliaria
• Crear soluciones innovadoras que aprovechen las fortalezas de ambas plataformas

Estamos emocionados de trabajar con Tenspect para llevar los beneficios de la IA descentralizada a la industria de inspección de hogares. Esta asociación se alinea perfectamente con nuestra misión de democratizar el acceso a la IA mientras garantizamos la privacidad y la eficiencia.

¡Estén atentos para más actualizaciones sobre esta emocionante colaboración!

---

Para más información sobre esta asociación:

• Visita el sitio web de Tenspect
• Únete a nuestro Discord
• Síguenos en X / Twitter
• Únete a nuestro Telegram

Cuckoo Network se complace en anunciar su expansión a IoTeX como una solución de Capa 2, llevando su infraestructura de IA descentralizada al próspero ecosistema de IoTeX. Esta asociación estratégica combina la experiencia de Cuckoo en el servicio de modelos de IA con la robusta infraestructura MachineFi de IoTeX, creando nuevas oportunidades para ambas comunidades.

La Necesidad​

Los usuarios y desarrolladores de IoTeX necesitan acceso a recursos de computación de IA eficientes y descentralizados, mientras que los constructores de aplicaciones de IA requieren una infraestructura blockchain escalable. Al construir sobre IoTeX, Cuckoo Chain aborda estas necesidades mientras expande su mercado de IA descentralizada a un nuevo ecosistema.

La Solución​

Cuckoo Chain en IoTeX ofrece:

• Integración perfecta con la infraestructura MachineFi de IoTeX
• Costos de transacción más bajos para el servicio de modelos de IA
• Mayor escalabilidad para aplicaciones de IA descentralizadas
• Interoperabilidad entre cadenas entre IoTeX y Cuckoo Chain

Detalles del Airdrop​

Para celebrar esta expansión, Cuckoo Network está lanzando una campaña de airdrop para los miembros de las comunidades de IoTeX y Cuckoo. Los participantes pueden ganar tokens $CAI a través de diversas actividades de participación:

1. Adoptantes tempranos del ecosistema IoTeX
2. Mineros de GPU que contribuyen a la red
3. Participación activa en actividades entre cadenas
4. Compromiso comunitario y contribuciones al desarrollo

Cita del Liderazgo​

"Construir Cuckoo Chain como una Capa 2 en IoTeX marca un hito significativo en nuestra misión de descentralizar la infraestructura de IA", dice Dora Noda, CPO de Cuckoo Network. "Esta colaboración nos permite llevar una computación de IA eficiente y accesible al innovador ecosistema MachineFi de IoTeX mientras expandimos nuestro mercado de IA descentralizada."

Preguntas Frecuentes

P: ¿Qué hace única a la Capa 2 de Cuckoo Chain en IoTeX?

R: La Capa 2 de Cuckoo Chain en IoTeX combina de manera única el servicio de modelos de IA descentralizados con la infraestructura MachineFi de IoTeX, permitiendo una computación de IA eficiente y rentable para dispositivos y aplicaciones IoT.

P: ¿Cómo puedo participar en el airdrop?

R: Visita https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ para completar acciones calificativas y obtener recompensas.

P: ¿Cómo puedo obtener más $CAI?

• Apostando tokens $CAI
• Ejecutando un nodo minero de GPU
• Participando en transacciones entre cadenas
• Contribuyendo al desarrollo comunitario

P: ¿Cuáles son los requisitos técnicos para los mineros de GPU?

R: Los mineros de GPU necesitan:

• NVIDIA GTX 3080, L4, o superior
• Mínimo 8GB de RAM
• Apostar y ser votado $CAI entre los 10 mejores mineros
• Conexión a internet confiable Para instrucciones detalladas de configuración, visita nuestra documentación en cuckoo.network/docs

P: ¿Qué beneficios trae esto a los usuarios de IoTeX?

R: Los usuarios de IoTeX obtienen acceso a:

• Recursos de computación de IA descentralizados
• Costos de transacción más bajos para servicios de IA
• Integración con aplicaciones MachineFi existentes
• Nuevas oportunidades de ganancia a través de minería GPU y staking

P: ¿Cómo funciona la funcionalidad entre cadenas?

R: Los usuarios podrán mover activos sin problemas entre IoTeX, Arbitrum y Cuckoo Chain utilizando nuestra infraestructura de puente, permitiendo liquidez unificada e interoperabilidad entre ecosistemas. El puente Arbitrum está lanzado y el puente IoTeX aún está en progreso.

P: ¿Cuál es el cronograma para el lanzamiento?

R: Cronograma:

• Semana del 8 de enero: Comienza la distribución del airdrop en la mainnet de Cuckoo Chain
• Semana del 29 de enero: Despliegue del puente entre IoTeX y Cuckoo Chain
• Semana del 12 de febrero: Lanzamiento completo de la plataforma de agentes autónomos

P: ¿Cómo pueden los desarrolladores construir en la Capa 2 de IoTeX de Cuckoo Chain?

R: Los desarrolladores pueden usar herramientas y lenguajes familiares de Ethereum, ya que Cuckoo Chain mantiene plena compatibilidad con EVM. Documentación completa y recursos para desarrolladores estarán disponibles en cuckoo.network/docs.

P: ¿Cuál es la asignación total del airdrop?

R: La campaña de airdrop “IoTeX x Cuckoo” distribuirá una porción de la asignación total del 1‰ reservada para adoptantes tempranos y miembros de la comunidad del suministro total de 1 mil millones de tokens $CAI.

Información de Contacto

Para más información, únete a nuestra comunidad:

• Sitio web: https://cuckoo.network
• Discord: https://cuckoo.network/dc
• Telegram: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

Ritual, founded in 2023 by former Polychain investor Niraj Pant and Akilesh Potti, is an ambitious project at the intersection of blockchain and AI. Backed by a $25M Series A led by Archetype and strategic investment from Polychain Capital, the company aims to address critical infrastructure gaps in enabling complex on-chain and off-chain interactions. With a team of 30 experts from leading institutions and firms, Ritual is building a protocol that integrates AI capabilities directly into blockchain environments, targeting use cases like natural-language-generated smart contracts and dynamic market-driven lending protocols.

Why Customers Need Web3 for AI​

The integration of Web3 and AI can alleviate many limitations seen in traditional, centralized AI systems.

1. Decentralized infrastructure helps reduce the risk of manipulation: when AI computations and model outputs are executed by multiple, independently operated nodes, it becomes far more difficult for any single entity—be it the developer or a corporate intermediary—to tamper with results. This bolsters user confidence and transparency in AI-driven applications.

2. Web3-native AI expands the scope of on-chain smart contracts beyond just basic financial logic. With AI in the loop, contracts can respond to real-time market data, user-generated prompts, and even complex inference tasks. This enables use cases such as algorithmic trading, automated lending decisions, and in-chat interactions (e.g., FrenRug) that would be impossible under existing, siloed AI APIs. Because the AI outputs are verifiable and integrated with on-chain assets, these high-value or high-stakes decisions can be executed with greater trust and fewer intermediaries.

3. Distributing the AI workload across a network can potentially lower costs and enhance scalability. Even though AI computations can be expensive, a well-designed Web3 environment draws from a global pool of compute resources rather than a single centralized provider. This opens up more flexible pricing, improved reliability, and the possibility for continuous, on-chain AI workflows—all underpinned by shared incentives for node operators to offer their computing power.

Ritual's Approach​

The system has three main layers—Infernet Oracle, Ritual Chain (infrastructure and protocol), and Native Applications—each designed to address different challenges in the Web3 x AI space.

1. Infernet Oracle​

• What It Does Infernet is Ritual’s first product, acting as a bridge between on-chain smart contracts and off-chain AI compute. Rather than just fetching external data, it coordinates AI model inference tasks, collects results, and returns them on-chain in a verifiable manner.
• Key Components
  • Containers: Secure environments to host any AI/ML workload (e.g., ONNX, Torch, Hugging Face models, GPT-4).
  • infernet-ml: An optimized library for deploying AI/ML workflows, offering ready-to-use integrations with popular model frameworks.
  • Infernet SDK: Provides a standardized interface so developers can easily write smart contracts that request and consume AI inference results.
  • Infernet Nodes: Deployed on services like GCP or AWS, these nodes listen for on-chain inference requests, execute tasks in containers, and deliver results back on-chain.
  • Payment & Verification: Manages fee distribution (between compute and verification nodes) and supports various verification methods to ensure tasks are executed honestly.
• Why It Matters Infernet goes beyond a traditional oracle by verifying off-chain AI computations, not just data feeds. It also supports scheduling repeated or time-sensitive inference jobs, reducing the complexity of linking AI-driven tasks to on-chain applications.

2. Ritual Chain​

Ritual Chain integrates AI-friendly features at both the infrastructure and protocol layers. It is designed to handle frequent, automated, and complex interactions between smart contracts and off-chain compute, extending far beyond what typical L1s can manage.

2.1 Infrastructure Layer​

• What It Does Ritual Chain’s infrastructure supports more complex AI workflows than standard blockchains. Through precompiled modules, a scheduler, and an EVM extension called EVM++, it aims to facilitate frequent or streaming AI tasks, robust account abstractions, and automated contract interactions.

• Key Components

  • Precompiled Modules

    :

    • EIP Extensions (e.g., EIP-665, EIP-5027) remove code-length limits, reduce gas for signatures, and enable trust between chain and off-chain AI tasks.
    • Computational Precompiles standardize frameworks for AI inference, zero-knowledge proofs, and model fine-tuning within smart contracts.

  • Scheduler: Eliminates reliance on external “Keeper” contracts by allowing tasks to run on a fixed schedule (e.g., every 10 minutes). Crucial for continuous AI-driven activities.

  • EVM++: Enhances the EVM with native account abstraction (EIP-7702), letting contracts auto-approve transactions for a set period. This supports continuous AI-driven decisions (e.g., auto-trading) without human intervention.

• Why It Matters By embedding AI-focused features directly into its infrastructure, Ritual Chain streamlines complex, repetitive, or time-sensitive AI computations. Developers gain a more robust and automated environment to build truly “intelligent” dApps.

2.2 Consensus Protocol Layer​

• What It Does Ritual Chain’s protocol layer addresses the need to manage diverse AI tasks efficiently. Large inference jobs and heterogeneous compute nodes require special fee-market logic and a novel consensus approach to ensure smooth execution and verification.
• Key Components
  • Resonance (Fee Market):
    • Introduces “auctioneer” and “broker” roles to match AI tasks of varying complexity with suitable compute nodes.
    • Employs near-exhaustive or “bundled” task allocation to maximize network throughput, ensuring powerful nodes handle complex tasks without stalling.
  • Symphony (Consensus):
    • Splits AI computations into parallel sub-tasks for verification. Multiple nodes validate process steps and outputs separately.
    • Prevents large AI tasks from overloading the network by distributing verification workloads across multiple nodes.
  • vTune:
    • Demonstrates how to verify node-performed model fine-tuning on-chain by using “backdoor” data checks.
    • Illustrates Ritual Chain’s broader capability to handle longer, more intricate AI tasks with minimal trust assumptions.
• Why It Matters Traditional fee markets and consensus models struggle with heavy or diverse AI workloads. By redesigning both, Ritual Chain can dynamically allocate tasks and verify results, expanding on-chain possibilities far beyond basic token or contract logic.

3. Native Applications​

• What They Do Building on Infernet and Ritual Chain, native applications include a model marketplace and a validation network, showcasing how AI-driven functionality can be natively integrated and monetized on-chain.
• Key Components
  • Model Marketplace:
    • Tokenizes AI models (and possibly fine-tuned variants) as on-chain assets.
    • Lets developers buy, sell, or license AI models, with proceeds rewarded to model creators and compute/data providers.
  • Validation Network & “Rollup-as-a-Service”:
    • Offers external protocols (e.g., L2s) a reliable environment for computing and verifying complex tasks like zero-knowledge proofs or AI-driven queries.
    • Provides customized rollup solutions leveraging Ritual’s EVM++, scheduling features, and fee-market design.
• Why It Matters By making AI models directly tradable and verifiable on-chain, Ritual extends blockchain functionality into a marketplace for AI services and datasets. The broader network can also tap Ritual’s infrastructure for specialized compute, forming a unified ecosystem where AI tasks and proofs are both cheaper and more transparent.

Ritual’s Ecosystem Development​

Ritual’s vision of an “open AI infrastructure network” goes hand-in-hand with forging a robust ecosystem. Beyond the core product design, the team has built partnerships across model storage, compute, proof systems, and AI applications to ensure each layer of the network receives expert support. At the same time, Ritual invests heavily in developer resources and community growth to foster real-world use cases on its chain.

1. Ecosystem Collaborations

• Model Storage & Integrity: Storing AI models with Arweave ensures they remain tamper-proof.
• Compute Partnerships: IO.net supplies decentralized compute matching Ritual’s scaling needs.
• Proof Systems & Layer-2: Collaborations with Starkware and Arbitrum extend proof-generation capabilities for EVM-based tasks.
• AI Consumer Apps: Partnerships with Myshell and Story Protocol bring more AI-powered services on-chain.
• Model Asset Layer: Pond, Allora, and 0xScope provide additional AI resources and push on-chain AI boundaries.
• Privacy Enhancements: Nillion strengthens Ritual Chain’s privacy layer.
• Security & Staking: EigenLayer helps secure and stake on the network.
• Data Availability: EigenLayer and Celestia modules enhance data availability, vital for AI workloads.

2. Application Expansion

• Developer Resources: Comprehensive guides detail how to spin up AI containers, run PyTorch, and integrate GPT-4 or Mistral-7B into on-chain tasks. Hands-on examples—like generating NFTs via Infernet—lower barriers for newcomers.
• Funding & Acceleration: Ritual Altar accelerator and the Ritual Realm project provide capital and mentorship to teams building dApps on Ritual Chain.
• Notable Projects:
  • Anima: Multi-agent DeFi assistant that processes natural-language requests across lending, swaps, and yield strategies.
  • Opus: AI-generated meme tokens with scheduled trading flows.
  • Relic: Incorporates AI-driven predictive models into AMMs, aiming for more flexible and efficient on-chain trading.
  • Tithe: Leverages ML to dynamically adjust lending protocols, improving yield while lowering risk.

By aligning product design, partnerships, and a diverse set of AI-driven dApps, Ritual positions itself as a multifaceted hub for Web3 x AI. Its ecosystem-first approach—complemented by ample developer support and real funding opportunities—lays the groundwork for broader AI adoption on-chain.

Ritual’s Outlook​

Ritual’s product plans and ecosystem look promising, but many technical gaps remain. Developers still need to solve fundamental problems like setting up model-inference endpoints, speeding up AI tasks, and coordinating multiple nodes for large-scale computations. For now, the core architecture can handle simpler use cases; the real challenge is inspiring developers to build more imaginative AI-powered applications on-chain.

Down the road, Ritual might focus less on finance and more on making compute or model assets tradable. This would attract participants and strengthen network security by tying the chain’s token to practical AI workloads. Although details on the token design are still unclear, it’s clear that Ritual’s vision is to spark a new generation of complex, decentralized, AI-driven applications—pushing Web3 into deeper, more creative territory.

La convergencia de la IA y las criptomonedas ha sido largamente promocionada pero mal ejecutada. Los esfuerzos pasados para descentralizar la IA fragmentaron la pila sin ofrecer un valor real. El futuro no se trata de descentralización fragmentada, sino de construir plataformas de IA de pila completa que sean verdaderamente descentralizadas, integrando computación, datos e inteligencia en ecosistemas cohesivos y autosuficientes.

He pasado meses entrevistando a 47 desarrolladores, fundadores e investigadores en esta intersección. ¿El consenso? Una IA descentralizada de pila completa es el futuro de la inteligencia computacional, y 2025 será su año de despegue.

La Brecha de Mercado de $1.7 Trillones​

La infraestructura de IA hoy está dominada por unos pocos jugadores:

• Cuatro empresas controlan el 92% del suministro de GPU H100 de NVIDIA.
• Estas GPUs generan hasta $1.4M en ingresos anuales por unidad.
• Los márgenes de inferencia de IA superan el 80%.

Esta centralización sofoca la innovación y crea ineficiencias listas para ser interrumpidas. Las plataformas de IA descentralizadas de pila completa como Cuckoo Network buscan eliminar estos cuellos de botella democratizando el acceso a la computación, los datos y la inteligencia.

IA Descentralizada de Pila Completa: Ampliando la Visión​

Una plataforma de IA descentralizada de pila completa no solo integra computación, datos e inteligencia, sino que también abre puertas a nuevos casos de uso transformadores en la intersección de blockchain e IA. Exploremos estas capas a la luz de las tendencias emergentes.

1. Mercados de Computación Descentralizada​

Los proveedores de computación centralizada cobran tarifas infladas y concentran recursos. Las plataformas descentralizadas como Gensyn y Cuckoo Network permiten:

• Computación Elástica: Acceso bajo demanda a GPUs a través de redes distribuidas.
• Cálculo Verificable: Pruebas criptográficas aseguran que los cálculos sean precisos.
• Costos Más Bajos: Los primeros benchmarks muestran reducciones de costos del 30-70%.

Además, el auge de AI-Fi está creando nuevos primitivos económicos. Las GPUs se están convirtiendo en activos generadores de rendimiento, con liquidez en cadena que permite a los centros de datos financiar adquisiciones de hardware. El desarrollo de marcos de entrenamiento descentralizados y la orquestación de inferencias está acelerando, allanando el camino para una infraestructura de computación de IA verdaderamente escalable.

2. Ecosistemas de Datos Impulsados por la Comunidad​

La dependencia de la IA en los datos convierte a los conjuntos de datos centralizados en un cuello de botella. Los sistemas descentralizados, aprovechando Data DAOs y tecnologías de mejora de la privacidad como las pruebas de conocimiento cero (ZK), permiten:

• Atribución de Valor Justa: Modelos de precios dinámicos y de propiedad que recompensan a los contribuyentes.
• Mercados de Datos en Tiempo Real: Los datos se convierten en un activo tokenizado y negociable.

Sin embargo, a medida que los modelos de IA demandan conjuntos de datos cada vez más complejos, los mercados de datos deberán equilibrar calidad y privacidad. Las herramientas para primitivas de privacidad probabilística, como el cálculo seguro de múltiples partes (MPC) y el aprendizaje federado, se volverán esenciales para garantizar tanto la transparencia como la seguridad en las aplicaciones de IA descentralizada.

3. Inteligencia de IA Transparente​

Los sistemas de IA hoy son cajas negras. La inteligencia descentralizada aporta transparencia a través de:

• Modelos Auditables: Los contratos inteligentes aseguran responsabilidad y transparencia.
• Decisiones Explicables: Las salidas de IA son interpretables y mejoran la confianza.

Las tendencias emergentes como intenciones agénticas—donde agentes autónomos de IA transaccionan o actúan en cadena—ofrecen un vistazo de cómo la IA descentralizada podría redefinir flujos de trabajo, micropagos e incluso gobernanza. Las plataformas deben asegurar una interoperabilidad fluida entre sistemas basados en agentes y humanos para que estas innovaciones prosperen.

Categorías Emergentes en IA Descentralizada​

Interacción Agente-a-Agente​

Las blockchains son inherentemente composables, lo que las hace ideales para interacciones agente-a-agente. Este espacio de diseño incluye agentes autónomos que participan en transacciones financieras, lanzan tokens o facilitan flujos de trabajo. En la IA descentralizada, estos agentes podrían colaborar en tareas complejas, desde el entrenamiento de modelos hasta la verificación de datos.

Contenido Generativo y Entretenimiento​

Los agentes de IA no solo son trabajadores, también pueden crear. Desde entretenimiento multimedia agéntico hasta contenido generativo dinámico en juegos, la IA descentralizada puede desbloquear nuevas categorías de experiencias de usuario. Imagina personas virtuales que combinan sin problemas pagos en blockchain con narrativas generadas por IA para redefinir la narración digital.

Estándares de Contabilidad de Computación​

La falta de estándares de contabilidad de computación ha plagado tanto a los sistemas tradicionales como a los descentralizados. Para competir, las redes de IA descentralizadas deben priorizar la transparencia permitiendo comparaciones de calidad de computación y salida. Esto no solo aumentará la confianza del usuario, sino que también creará una base verificable para escalar los mercados de computación descentralizada.

Qué Deberían Hacer los Constructores e Inversores​

La oportunidad en la IA descentralizada de pila completa es inmensa pero requiere enfoque:

• Aprovechar Agentes de IA para Automatización de Flujos de Trabajo: Agentes que transaccionan autónomamente pueden agilizar la autenticación empresarial, micropagos e integración multiplataforma.
• Construir para la Interoperabilidad: Asegurar compatibilidad con pipelines de IA existentes y herramientas emergentes como interfaces de transacción agéntica.
• Priorizar UX y Confianza: La adopción depende de la simplicidad, transparencia y verificabilidad.

Mirando Hacia Adelante​

El futuro de la IA no está fragmentado sino unificado a través de plataformas descentralizadas de pila completa. Estos sistemas optimizan las capas de computación, datos e inteligencia, redistribuyendo el poder y permitiendo una innovación sin precedentes. Con la integración de flujos de trabajo agénticos, primitivos de privacidad probabilística y estándares de contabilidad transparentes, la IA descentralizada puede cerrar la brecha entre ideología y practicidad.

En 2025, el éxito llegará a las plataformas que ofrezcan un valor real construyendo ecosistemas cohesivos y centrados en el usuario. La era de la IA verdaderamente descentralizada apenas está comenzando, y su impacto será transformador.