Un científico de chips de Huawei advierte que el escalado del hardware para IA está rozando un punto de “avalancha”: qué significa para la infraestructura cripto
Un científico de chips de Huawei advierte que el escalado del hardware para IA está rozando un punto de “avalancha”: qué significa para la infraestructura cripto
El próximo cuello de botella de las criptomonedas puede no ser el espacio en bloque, la liquidez ni la regulación. Puede ser el silicio.
Una advertencia reciente de Liao Heng, científico jefe de semiconductores de Huawei y una de las figuras clave detrás del esfuerzo de chips de IA Ascend, ha generado debate mucho más allá de la industria de la inteligencia artificial. Su mensaje central es simple, pero muy relevante: la vía dominante para escalar la computación de IA —apilar más procesadores y más memoria de gran ancho de banda— no puede continuar indefinidamente. En algún momento, los límites físicos se convierten en límites económicos, y los límites económicos terminan imponiendo restricciones a todo el sistema.
Para la industria blockchain y de criptomonedas, esto no es solo una historia sobre hardware de IA. Es un adelanto de las presiones de infraestructura que darán forma a la generación de pruebas de conocimiento cero, los mercados descentralizados de cómputo, los agentes de IA en cadena, las operaciones de validadores, la disponibilidad de datos y la próxima generación de seguridad cripto.
El fin de “solo añadir más GPU”
Durante la última década, la industria de la IA ha dependido en gran medida del escalado por fuerza bruta: más chips, clústeres más grandes, interconexiones más rápidas y más ancho de banda de memoria. El ecosistema de GPU de NVIDIA se convirtió en la base por defecto para el entrenamiento de IA a gran escala, la inferencia y, cada vez más, para cargas adyacentes como la generación de pruebas criptográficas y la simulación. Los propios materiales de la compañía destacan la computación acelerada como un enfoque integral que abarca hardware, redes, software y herramientas para desarrolladores a través de la plataforma de centro de datos de NVIDIA.
La advertencia de Liao cuestiona la suposición de que esta estrategia de escalado pueda seguir funcionando sin fricciones. Su argumento no es que la demanda de cómputo de IA vaya a desaparecer. Más bien, sostiene que aumentar una y otra vez el número de chips y la capacidad de memoria acaba chocando con límites: densidad energética, disipación del calor, complejidad del empaquetado, latencia de interconexión, concentración de la cadena de suministro y coste.
Esto importa para las criptomonedas porque muchas cargas de trabajo emergentes de blockchain son cada vez más intensivas en cómputo, no menos.
Los rollups de conocimiento cero necesitan generación de pruebas. Los experimentos con cifrado totalmente homomórfico requieren aceleración especializada. Las aplicaciones de IA en cadena dependen de capas de inferencia. Las redes de infraestructura física descentralizada necesitan verificación. El restaking y los diseños de seguridad compartida introducen más monitorización, simulación y automatización. En resumen, el sector cripto está pasando de una era centrada en transacciones a una era centrada en la computación.
Si la curva del hardware de IA se vuelve más cara o menos predecible, los constructores de infraestructura cripto lo notarán.
Por qué los límites de los chips de IA importan para blockchain
Los sistemas blockchain siempre han estado moldeados por la realidad del hardware.
La minería de Bitcoin fue transformada por los ASIC. La transición de Ethereum a proof of stake redujo la minería intensiva en energía, un cambio documentado por la investigación sobre consumo energético de la Ethereum Foundation. El diseño de alto rendimiento de Solana asume que los validadores pueden mantener exigentes estándares de hardware y red. Las redes de conocimiento cero dependen de probadores que a menudo requieren CPU potentes, GPU, FPGA o aceleradores personalizados.
A veces, el sector describe las criptomonedas como “el software comiéndose las finanzas”, pero en la práctica toda blockchain depende de una infraestructura física:
- Hardware de validadores y latencia de red
- Centros de datos y proveedores de nube
- Dispositivos seguros de almacenamiento de claves
- Máquinas de generación de pruebas
- Infraestructura RPC
- Indexadores y nodos de archivo
- Endpoints de inferencia de IA para agentes automatizados
- Suministro eléctrico y distribución geográfica
Una desaceleración en el escalado tradicional de chips podría obligar a los equipos de blockchain a replantearse la arquitectura del mismo modo en que los investigadores de IA están viéndose forzados a replantearse el diseño de modelos.
En lugar de asumir un cómputo infinito, los protocolos quizá tengan que optimizar para la eficiencia, la especialización y la proximidad.
La visión del “pagoda de 18 pisos” para la infraestructura de IA
Según se informa, Liao describió la cadena de valor de la IA como una “pagoda de 18 pisos”, en contraste con la conocida representación por capas de Jensen Huang sobre la pila de IA. La metáfora también resulta útil para las criptomonedas.
Una aplicación blockchain moderna no es solo un contrato inteligente. Se asienta sobre muchas capas interdependientes:
- Diseño y fabricación de chips
- Memoria y empaquetado
- Centros de datos y suministro eléctrico
- Sistemas operativos y controladores
- Bibliotecas criptográficas
- Máquinas virtuales
- Mecanismos de consenso
- Clientes de ejecución
- Capas de disponibilidad de datos
- Oráculos
- Indexadores
- Wallets
- Front ends
- Monitorización de seguridad
- Sistemas de gobernanza
- Herramientas de cumplimiento
- Automatización con IA
- Confianza del usuario y custodia
La lección es que la competitividad no surge de una sola capa. Surge de la coordinación entre todas.
Esto es especialmente relevante para la infraestructura de conocimiento cero. Un sistema de pruebas más rápido no es solo un mejor algoritmo; también depende de patrones de acceso a memoria, paralelización, diseño del compilador, arquitectura de circuitos y aceleración por hardware. Lo mismo ocurre con las redes descentralizadas de IA, donde los incentivos con tokens por sí solos no pueden compensar un enrutamiento ineficiente del cómputo o un rendimiento de inferencia poco fiable.
Los protocolos cripto que traten la infraestructura como un problema de pila completa probablemente estarán mejor posicionados que aquellos que asumen que el cómputo general en la nube siempre será barato y abundante.
La ley de escalado Tau y el paso de la miniaturización al movimiento de datos
Una de las ideas más interesantes asociadas a la estrategia de chips de Huawei es la Tau Scaling Law. El concepto, tal como lo describe Liao, sostiene que, cuando los beneficios tradicionales de reducir el tamaño de los transistores empiezan a debilitarse, los diseñadores de sistemas deberían centrarse más agresivamente en mejorar la transferencia de datos entre componentes.
Esto es muy relevante para blockchain.
Muchas cargas de trabajo cripto no están limitadas solo por la computación bruta. Están limitadas por el movimiento de memoria, la sobrecarga de comunicación y los costes de coordinación. Por ejemplo:
- La generación de pruebas ZK suele implicar grandes estructuras de datos intermedias.
- El rendimiento de los validadores puede depender del acceso al estado y de la propagación en red.
- Los secuenciadores de rollups deben coordinar ordenación, ejecución y liquidación.
- Los agentes de IA que interactúan con sistemas blockchain necesitan inferencia rápida y flujos de firma fiables.
- Las redes descentralizadas de almacenamiento y cómputo deben mover datos con eficiencia en entornos no confiables.
En otras palabras, el cuello de botella no suele ser “¿podemos calcular esto?”, sino “¿podemos mover, verificar y coordinar los datos necesarios con suficiente eficiencia?”.
Por eso, el pensamiento a nivel de chip se superpone cada vez más con el pensamiento a nivel de protocolo. Una hoja de ruta de escalado blockchain que ignore la realidad del hardware puede parecer elegante en teoría, pero sufrir en producción.
La lección de DeepSeek: la eficiencia como ventaja estratégica
Liao también elogió al fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, y sostuvo que el avance de la empresa no consistió solo en usar menos recursos, sino en diseñar arquitecturas de modelo que aprovecharan mejor el cómputo limitado.
La lección más amplia para las criptomonedas es clara: la eficiencia puede convertirse en una ventaja defensiva.
En 2025, DeepSeek se convirtió en un punto de referencia global para el desarrollo de IA con conciencia de costes, ya que su investigación y sus modelos atrajeron atención a través de las publicaciones de la empresa en arXiv y el lanzamiento de modelos abiertos. La relevancia no fue simplemente que un modelo pudiera ser más barato. Fue que la innovación arquitectónica podía reducir la distancia frente a competidores con presupuestos de hardware mayores.
Cripto tiene una dinámica parecida.
Un protocolo con menos recursos aún puede competir si reduce los costes de verificación, comprime el estado de forma más eficaz, mejora la eficiencia del probador o diseña incentivos que minimicen el desperdicio. Esto ya se ve en el ecosistema de rollups, donde los equipos experimentan con sistemas de prueba más eficientes, máquinas virtuales alternativas y diseños modulares de disponibilidad de datos.
El próximo ciclo podría premiar a los protocolos que hagan más con menos.
El cómputo descentralizado tendrá que afrontar la realidad
El debate sobre el escalado de chips también afecta a una de las narrativas más populares del sector: el cómputo descentralizado.
La idea es atractiva. En lugar de depender de unos pocos proveedores cloud de hiperescala, las redes pueden coordinar GPU ociosas, hardware especializado y centros de datos distribuidos mediante incentivos con tokens. Esto podría servir para inferencia de IA, renderizado, computación científica o generación de pruebas criptográficas.
Pero la escasez de hardware no se resuelve solo con tokenomics.
Una red descentralizada de cómputo debe responder preguntas difíciles:
- ¿Los chips disponibles son adecuados para la carga de trabajo?
- ¿Puede verificarse el rendimiento sin una sobrecarga excesiva?
- ¿Es lo bastante rápida la transferencia de datos?
- ¿Pueden los usuarios confiar en la disponibilidad y en precios predecibles?
- ¿Cómo gestiona la red las cargas de trabajo sensibles a la privacidad?
- ¿Están alineados los incentivos para invertir a largo plazo en infraestructura?
Si los chips de gama alta se vuelven más escasos, los mercados de cómputo descentralizado podrían ganar valor, pero también volverse más exigentes. Los usuarios no querrán simplemente “una GPU”. Querrán rendimiento verificado, ejecución segura, latencia predecible y precios transparentes.
Ahí es donde blockchain puede aportar valor: liquidación, reputación, custodia en garantía, control de acceso y registros auditables de uso. Pero la capa de hardware subyacente sigue siendo importante.
ZK, IA y la creciente demanda de hardware especializado
La tecnología de conocimiento cero es una de las áreas más claras donde convergen las restricciones de chips y la estrategia blockchain.
Las pruebas ZK prometen verificación escalable: una blockchain puede verificar una prueba compacta en lugar de reejecutar un cómputo grande. Esto es central para muchos diseños de rollup y para la hoja de ruta de escalado a largo plazo de Ethereum, incluido el movimiento más amplio hacia una ejecución centrada en rollups descrito en debates de investigación de Ethereum, como la hoja de ruta de Ethereum.
Sin embargo, la generación de pruebas puede ser costosa en términos computacionales. Si la demanda de IA sigue absorbiendo la oferta de GPU avanzadas, la infraestructura ZK podría enfrentarse a costes más altos o a plazos de despliegue más largos.
Esto podría acelerar tres tendencias:
-
ASIC para generación de pruebas
Los chips personalizados podrían resultar atractivos para la generación de pruebas de gran volumen. -
Eficiencia de pruebas a nivel de protocolo
Los equipos podrían reducir la complejidad de los circuitos, optimizar el acceso al estado o usar sistemas de pruebas híbridos. -
Mercados de probadores
Las redes podrían coordinar operadores especializados que compitan en fiabilidad, velocidad y coste.
Los diseños ganadores podrían ser aquellos que traten la criptografía y el hardware como un problema de co-diseño, en lugar de disciplinas separadas.
Seguridad cripto en un mundo con cómputo restringido
Un mundo de cómputo caro también cambia las suposiciones de seguridad del usuario.
A medida que los agentes de IA se vuelven más comunes en cripto, los usuarios pueden delegar tareas como la supervisión de carteras, la ejecución en DeFi, el enrutamiento entre cadenas, la clasificación fiscal y la participación en gobernanza. Estos sistemas pueden funcionar en servidores centralizados, redes descentralizadas de cómputo o dispositivos personales.
Pero cuanto más automatizada se vuelve la experiencia cripto, más importante es el aislamiento de las claves privadas.
La IA puede ayudar a detectar riesgos, resumir transacciones y automatizar flujos de trabajo. No debería convertirse en una firmante fuera de control.
Aquí es donde los monederos hardware siguen siendo relevantes. Un dispositivo de firma segura separa la toma de decisiones de la custodia de las claves. Incluso si un agente de IA, una extensión del navegador o un servicio en la nube se ve comprometido, la clave privada debería permanecer aislada del entorno conectado a internet.
Para los usuarios que gestionan activos a largo plazo, interactúan con DeFi o experimentan con herramientas cripto impulsadas por IA, el principio clave es simple: la automatización puede ayudar, pero la autoridad para firmar debe seguir bajo control del usuario.
Lo que los constructores deberían vigilar en 2025 y más allá
La intersección entre chips de IA e infraestructura blockchain probablemente cobrará más importancia en los próximos años. Constructores e inversores deberían seguir varias señales.
1. Coste de generación de pruebas
Si el coste de las pruebas ZK disminuye, los rollups y las aplicaciones que preservan la privacidad serán más fáciles de escalar. Si la escasez de hardware mantiene los costes altos, la adopción puede concentrarse en equipos mejor financiados.
2. Crecimiento de las redes de probadores
Un mercado maduro de probadores podría volverse tan importante para los rollups como los validadores lo son para las cadenas de capa base.
3. Inferencia de IA sobre rieles cripto
Los agentes de IA en cadena necesitarán ejecución segura, inferencia fiable y firmas controladas. La capa de wallet podría convertirse en el motor de políticas del usuario.
4. Diversificación de la cadena de suministro de hardware
La industria prestará más atención al diseño de chips, el empaquetado, el ancho de banda de memoria y la concentración geográfica. La soberanía del cómputo se convertirá en un tema serio tanto para la IA como para las criptomonedas.
5. Diseño de protocolos primero la eficiencia
Los proyectos que reduzcan el desperdicio computacional pueden ganar ventaja frente a aquellos que asumen acceso ilimitado al hardware.
La visión de conjunto: de la fuerza bruta al co-diseño
La advertencia de Liao sobre un posible “avalanche” no debe leerse como una predicción de que el progreso de la IA se detendrá. Es mejor entenderla como una advertencia de que el antiguo manual de escalado se está volviendo menos fiable.
Para las criptomonedas, el mensaje es especialmente importante. La industria está entrando en una fase en la que las blockchains, los sistemas de IA, las pruebas criptográficas y la infraestructura de hardware están cada vez más interconectados. Los ganadores del futuro quizá no sean los proyectos con la narrativa más ruidosa, sino aquellos que diseñen en varias capas: protocolo, criptografía, cómputo, seguridad y experiencia de usuario.
La próxima frontera no es simplemente tener chips más grandes o modelos más grandes. Es coordinar mejor.
Y para los usuarios individuales, esa coordinación debe incluir autocustodia segura. A medida que las aplicaciones cripto se vuelven más automatizadas y más impulsadas por IA, proteger las claves privadas es aún más importante. Los monederos hardware de OneKey están diseñados para mantener la firma aislada de los entornos en línea, ayudando a los usuarios a conservar el control mientras interactúan con un mundo on-chain cada vez más complejo.
