Explicación del Token COAI: La Intersección de la IA y la Computación Colaborativa

La inteligencia artificial está colisionando con la infraestructura descentralizada. A medida que los modelos se vuelven más grandes, el cómputo es más escaso y la procedencia de los datos importa más que nunca, las redes criptográficas están surgiendo para coordinar el cómputo, el almacenamiento y los incentivos a escala de Internet. En este contexto, "COAI" puede entenderse como un diseño de token para la computación colaborativa de IA: una forma de recompensar a los proveedores de GPU, asegurar trabajos mediante staking y slashing, pagar por inferencia o entrenamiento, y gobernar las actualizaciones del protocolo. Este artículo desglosa cómo podría funcionar un token estilo COAI, qué componentes son críticos y cómo los usuarios y constructores pueden evaluar proyectos en la frontera de la IA + cripto.

Nota: COAI aquí se refiere a un modelo de token en la intersección de la IA y la computación colaborativa. Varias redes activas ya implementan mecánicas similares, incluyendo mercados de cómputo descentralizados y economías de datos, aunque cada una con diferentes compensaciones. Para una introducción a los estándares de tokens y liquidaciones, consulte la descripción general de ERC-20 en Ethereum.org (referencia disponible a través de la documentación de la Fundación Ethereum al final del párrafo relevante).

Por qué la IA colaborativa necesita rieles criptográficos

• Coordinación y fijación de precios de cómputo escaso: El suministro global de GPU está fragmentado. Las redes abiertas pueden descubrir precios de equilibrio del mercado para tareas de entrenamiento o inferencia de corta duración, liquidando pagos en cadena y reduciendo la búsqueda de rentas de las plataformas. Para una introducción a los mercados de cómputo descentralizados, consulte proyectos como Akash Network y Render Network (más información al final de este párrafo).
• Ejecución verificable: Cuando el trabajo ocurre fuera de cadena, necesita verificación. Los enfoques nativos de criptografía incluyen pruebas de conocimiento cero para ML (zkML), entornos de ejecución confiables (TEE), redundancia con consenso o atestaciones respaldadas por staking. Una introducción práctica a zkML está disponible en Modulus Labs, mientras que los TEE y la ejecución fuera de cadena se integran cada vez más con marcos de oráculos como Chainlink Functions (ver introducciones enlazadas al final del párrafo).
• Participación abierta e incentivos portátiles: Los tokens parcelan el valor entre proveedores de cómputo, validadores, propietarios de datos y desarrolladores de aplicaciones, alineando las contribuciones al crecimiento de la red. Para los mecanismos fundamentales de tokenización, consulte el estándar ERC-20 en Ethereum.org (referencia aquí: la guía ERC-20 de Ethereum).

Explora:

• Akash Network — mercado de nube descentralizado
• Render Network — renderizado de GPU distribuido y cargas de trabajo de IA
• Modulus Labs — introducción a zkML
• Chainlink Functions — cómputo y datos fuera de cadena para contratos inteligentes
• Ethereum ERC-20 — estándar de token y liquidación

¿Qué es un token COAI?

Un token estilo COAI es un criptoactivo que sustenta una red de cómputo colaborativa de IA. Si bien los detalles varían según la implementación, los roles típicos incluyen:

• Unidad de cuenta y pago: Liquidar trabajos de inferencia/entrenamiento, almacenamiento, acceso a conjuntos de datos o licencias de modelos.
• Staking y seguridad: Los proveedores y validadores apuestan tokens para participar; el mal comportamiento puede ser penalizado mediante slashing.
• Reputación y descubrimiento: La clasificación ponderada por participación o rendimiento ayuda a dirigir trabajos a nodos confiables.
• Gobernanza: Gobernanza ponderada por tokens o híbrida para cambios de parámetros (programas de recompensa, divisiones de tarifas, reglas de verificación).
• Incentivos para el crecimiento: Programas de emisión o redireccionamiento de tarifas para impulsar la oferta (GPU, conjuntos de datos) y la demanda (aplicaciones).

Arquitecturas comparables en el mundo real incluyen el mercado de inteligencia de máquina de Bittensor, el mercado de cómputo sin permisos de Akash y la red de GPU de Render (consulte las páginas de proyectos respectivos para obtener antecedentes más profundos al final de este párrafo).

Más información:

• Bittensor — mercado abierto de inteligencia de máquina
• Akash Network — cómputo descentralizado
• Render Network — renderizado de GPU distribuido e IA

Arquitectura de referencia: de trabajos a resultados verificables

Una pila COAI práctica a menudo combinará múltiples capas:

1. Registro y liquidación en cadena

• Libro mayor de tokens y lógica de staking, típicamente a través de ERC-20 o equivalente
• Contratos inteligentes de mercado de trabajos para ofertas, depósito en garantía y liquidación
• Datos estructurados tipificados para órdenes y firmas fuera de cadena más seguras utilizando EIP-712 (referencia: datos tipificados EIP-712)

2. Capa de ejecución fuera de cadena

• Los proveedores de cómputo (GPU/CPU) ejecutan entrenamiento o inferencia
• Los proveedores de datos exponen conjuntos de datos a través de acceso con tokens o NFT de datos
• Los propietarios de modelos registran versiones, puntos de control y términos de licencia

3. Verificación y confianza

• Pruebas zkML para ciertos modelos/tareas donde las pruebas son factibles (descripción general: zkML por Modulus Labs)
• TEEs con atestación remota y stubs de verificación en cadena
• Ejecución redundante con votación ponderada por participación y slashing
• Seguridad re-apostada de activos base a través de sistemas como EigenLayer para garantías criptoeconómicas adicionales (más información: re-staking de EigenLayer)

4. Procedencia de datos y control de acceso

• Tokens de datos y patrones de mercado inspirados en Ocean Protocol
• Distribución de almacenamiento y puntos de control a través de redes descentralizadas como Filecoin
• Disponibilidad de datos para rollups o compromisos de metadatos con capas de DA modulares como Celestia

Explora:

• EIP-712 — firma de datos estructurados tipificados
• Modulus Labs — introducción a zkML
• EigenLayer — re-staking y AVSs
• Ocean Protocol — mercados de datos
• Filecoin — almacenamiento verificable
• Celestia — disponibilidad de datos modular

Economía de tokens: alineando cómputo, datos y demanda

Una economía COAI robusta equilibra los incentivos entre roles:

• Minería de suministro (pero útil): Recompense a los proveedores de GPU y datos por el trabajo completado, las contribuciones verificadas o la curación de conjuntos de datos en lugar del hashing vacío. Esta idea de "prueba de trabajo útil" se basa en el diseño de incentivos de cripto, pero vincula la emisión a resultados reales, como se ve en varias narrativas de DePIN (contexto: descripción general de a16z sobre DePIN).
• Precios impulsados por la demanda: Las subastas de trabajos, los precios dinámicos y las tarifas de congestión ayudan a dirigir las cargas de trabajo de manera eficiente al tiempo que recompensan a los nodos rápidos y confiables.
• Staking, slashing y seguros: El staking establece la participación; el slashing disuade el fraude; los mercados de seguros opcionales pueden respaldar el riesgo de fallas en los trabajos.
• Flujo de trabajos consciente de MEV: Los esquemas de commit-reveal y los relés fuera de cadena pueden reducir el front-running generalizado o el robo de trabajos. La investigación y las herramientas de Flashbots informan las mejores prácticas para mercados con MEV minimizado.

Lectura adicional:

• a16z — ¿Qué es DePIN?
• Flashbots — investigación y herramientas de MEV

Casos de uso principales

• Mercados de inferencia: Pago por inferencia para LLMs o modelos de visión con puntos de referencia transparentes de latencia y calidad; los propietarios de modelos reciben una división de tarifas por el uso.
• Aprendizaje federado y entrenamiento privado: Recompense a los participantes que contribuyen con gradientes o actualizaciones de modelos sin compartir datos brutos, utilizando agregación segura y protocolos federados. Para una introducción, consulte la descripción general de NIST sobre aprendizaje federado (enlazada al final de este párrafo). Los métodos que mejoran la privacidad se pueden reforzar con TEEs o privacidad diferencial.
• Mercados de modelos y prompts: Tokenice puntos de control de modelos, adaptadores (LoRA) o prompts de alto rendimiento, y transmita regalías a los creadores según el uso.
• Coprocesamiento en cadena para dapps: Los agentes de IA fuera de cadena obtienen datos, resumen o califican el riesgo, con resultados confirmados de nuevo en los contratos a través de oráculos como Chainlink Functions.

Referencia:

• NIST — descripción general del aprendizaje federado
• Chainlink Functions — conectando cómputo fuera de cadena a contratos inteligentes

Modelo de seguridad y verificación

• Confiar pero verificar: Utilice pruebas zkML siempre que sea factible; de lo contrario, combine TEEs, redundancia y atestaciones respaldadas por participación.
• Determinismo y auditorías: Congelar versiones de modelos y banderas de determinismo; publicar compromisos hash de pesos, código y conjuntos de datos.
• Niveles de reproducibilidad: Los trabajos críticos pueden ser re-ejecutados por un quórum de validadores; los trabajos menores dependen de verificaciones puntuales o auditorías probabilísticas.
• Integridad de los datos: Acceso con tokens y solicitudes firmadas, registros inmutables y marcas de agua en las salidas para mitigar el envenenamiento de datos.

Custodia práctica: mantener y usar un token estilo COAI

Si participa como solicitante de trabajo, proveedor o delegador, mantendrá tokens, interactuará con contratos y firmará órdenes de trabajo. La buena higiene operativa es importante:

• Prefiera la gestión de claves respaldada por hardware para staking, gobernanza y liquidaciones de alto valor.
• Revise y verifique los prompts EIP-712 antes de firmar órdenes de trabajo fuera de cadena.
• Mantenga rutas separadas "calientes" y "frías": fría para tesorería y staking, caliente para interacciones de trabajo rutinarias con límites de gasto granulares.

Para los usuarios que prefieren un flujo de trabajo de autocustodia con seguridad sólida y código transparente, las carteras de hardware de OneKey ofrecen software de código abierto, un elemento seguro y soporte multichain para redes EVM y no EVM. Esta configuración es adecuada para ecosistemas estilo COAI donde podría firmar regularmente órdenes estructuradas y administrar posiciones de staking mientras mantiene los fondos a largo plazo fuera de línea.

Cómo evaluar proyectos similares a COAI

Haga estas preguntas antes de comprometer capital o cómputo:

• Verificación: ¿Qué pruebas o métodos de atestación se admiten (zkML, TEEs, redundancia)? ¿Cómo se resuelven las disputas y quién paga la verificación?
• Sostenibilidad económica: ¿Están las recompensas vinculadas a la demanda real, o la emisión está subvencionando el uso sin adecuación del producto al mercado?
• Calidad del suministro: ¿Cómo se incorporan y evalúan las GPU? ¿Hay sanciones por incumplimiento de los SLA?
• Gobernanza de datos: ¿Existe una política clara para la licencia, la procedencia y el consentimiento de los conjuntos de datos? ¿Se recompensa a los contribuyentes de datos según el uso?
• Componibilidad: ¿La red se integra con flujos de tokens estándar (ERC-20), firmas tipificadas (EIP-712) y herramientas de oráculo para acceso entre cadenas?
• Descentralización y hoja de ruta: ¿Las claves de control están distribuidas? ¿Las actualizaciones se rigen en cadena? ¿Cuáles son los hitos hacia el cómputo verificable y la participación abierta?

El panorama de 2025: modular, verificable y impulsado por el mercado

• Las pilas modulares maduran: Los rollups y las capas de disponibilidad de datos como Celestia reducen los costos para los mercados de alto rendimiento al tiempo que mantienen la liquidación en L1s establecidos.
• Re-staking y seguridad compartida: Los sistemas estilo EigenLayer admiten servicios verificables (AVS) para monitoreo, re-ejecución o retransmisión de oráculos, respaldándolos con garantías criptoeconómicas.
• Economías de datos: Emergen tokens de datos y salas de datos con permiso para contribuciones de entrenamiento seguras para la privacidad en sectores como la atención médica y las finanzas, con la procedencia rastreada en cadena a través de patrones estilo Ocean.
• Liquidez de cómputo: Las redes descentralizadas agregan GPU inactivas entre geografías, mientras que los avances en verificación (zkML, TEEs) hacen que más cargas de trabajo sean económicamente demostrables.

Mantenerse al día:

• Celestia — disponibilidad de datos para blockchains modulares
• EigenLayer — seguridad compartida a través de re-staking
• Ocean Protocol — tokenización de datos y mercados

Reflexiones finales

COAI, como diseño de token para la computación colaborativa de IA, alinea los incentivos entre el cómputo, los datos y la demanda, al tiempo que hace que los resultados sean auditables. Las implementaciones ganadoras combinarán la ejecución verificable con una economía práctica y herramientas amigables para desarrolladores. Para los usuarios y organizaciones que planean apostar, gobernar o pagar trabajos, la gestión segura de claves es crucial. Una billetera de hardware robusta y de código abierto como OneKey ayuda a mantener segura su tesorería, posiciones de staking y órdenes de trabajo firmadas mientras participa en la emergente economía de cómputo de IA.