Fundador de SemiAnalysis: La inferencia de IA podría superar al petróleo — Lo que eso significa para las criptomonedas en la próxima crisis de cómputo
Fundador de SemiAnalysis: La inferencia de IA podría superar al petróleo — Lo que eso significa para las criptomonedas en la próxima crisis de cómputo
La IA está migrando rápidamente de una “era de entrenamiento de modelos” a una “era de inferencia”, donde la verdadera gravedad económica reside en la ejecución de modelos miles de millones (y pronto billones) de veces al día. En un episodio reciente de la serie de podcasts de Sequoia Capital, Training Data, el fundador de SemiAnalysis, Dylan Patel, argumentó que la inferencia de IA podría convertirse en uno de los mercados más grandes del mundo —potencialmente más grande que el petróleo— y lo suficientemente grande como para representar varios puntos porcentuales del PIB mundial. Puedes encontrar el episodio en el feed del podcast Training Data.
Para la industria blockchain, esta no es solo una historia macro tecnológica. Impacta directamente en el cómputo descentralizado, la economía de los tokens DePIN, el MEV y la estructura del mercado, las cargas de trabajo de verificación ZK, e incluso en cómo pensamos sobre la seguridad de las billeteras en un internet impulsado por agentes.
A continuación, se presenta una lectura nativa de criptomonedas de la tesis de Patel y cómo los desarrolladores y usuarios pueden prepararse para un mundo donde el cómputo se comporta como un bien escaso.
1) Por qué "La Inferencia es el Nuevo Petróleo" Importa para Web3
La afirmación principal de Patel no es simplemente "la IA es grande". Es que la demanda de inferencia se expande más rápido que la oferta de cómputo porque cada iteración del modelo desbloquea más tareas que valen la pena pagar. Incluso si los chips se vuelven más rápidos, e incluso si la inferencia se abarata, la demanda puede seguir acelerándose.
Esta dinámica se parece a algo que los usuarios de criptomonedas ya entienden:
- Los menores costos no necesariamente reducen la demanda total. Las rollups de Ethereum y las mejoras de disponibilidad de datos reducen el costo por transacción, pero las tarifas más bajas a menudo atraen más actividad. El “hoja de ruta centrada en rollups” de Ethereum y el camino de escalado de datos (incluido Proto-Danksharding / EIP-4844) es un ejemplo canónico de cómo los “costos unitarios” más bajos aún pueden conducir a un mayor uso agregado con el tiempo. Consulte la descripción general de Ethereum sobre Danksharding y el plan de escalado y la especificación para EIP-4844.
Traduzca eso a la IA: si el costo de inferencia cae drásticamente, el uso puede explotar, y el sistema puede seguir estando limitado en la capa de infraestructura.
2) Una Larga Escasez de Cómputo es un Riesgo de Centralización (y una Oportunidad para las Criptomonedas)
En cripto, la descentralización a menudo falla por una razón poco glamorosa: cuellos de botella.
- Si el espacio de bloques es escaso, unos pocos actores dominan el MEV.
- Si el hardware del validador se vuelve especializado, la participación se concentra.
- Si el acceso a RPC es caro, los desarrolladores recurren a un puñado de proveedores.
Ahora agregue la visión de Patel: la escasez de cómputo puede ser persistente, no temporal. En ese mundo:
Riesgo de centralización: la IA se convierte en una capa de control de acceso
Si la inferencia se convierte en “la nueva infraestructura crítica”, entonces el acceso a una inferencia barata y confiable puede convertirse en un punto de estrangulamiento para:
- sistemas de negociación y riesgo,
- billeteras y agentes de usuario,
- detección de fraudes,
- herramientas de cumplimiento,
- copilotos de desarrolladores que envían código.
Oportunidad para las criptomonedas: mercados abiertos para el cómputo
Las criptomonedas son inusualmente buenas para coordinar mercados donde:
- los proveedores están distribuidos,
- la demanda es global,
- los pagos son programáticos,
- y la liquidación está minimizada en confianza.
Es por eso que el auge de DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Networks) es importante. Para un marco de alto nivel, vea la explicación de a16z crypto sobre qué es DePIN y por qué importa y la descripción general de Messari en su Informe Estado de DePIN (PDF).
El punto no es que cada red DePIN "gane". El punto es que blockchain ofrece un sustrato de coordinación para el aprovisionamiento de infraestructura del mundo real (cómputo, ancho de banda, almacenamiento, sensores) cuando los actores establecidos no pueden escalar lo suficientemente rápido o no pueden distribuir el acceso de manera justa.
3) Co-diseño de Hardware y Software: El "Foso" Oculto que los Desarrolladores de Criptomonedas Deberían Notar
Una de las conclusiones más prácticas de los comentarios de Patel es que las ganancias de eficiencia han surgido cada vez más de la optimización entre capas (arquitectura del modelo, kernels, tiempos de ejecución, estrategias de memoria), no solo del nuevo silicio. La descripción del episodio Training Data destaca este énfasis en el co-diseño y la optimización a nivel de ecosistema. Vea la lista del episodio en Apple Podcasts.
Para las criptomonedas, esto cambia la forma de pensar sobre el “cómputo de IA descentralizado”:
- No es suficiente agregar GPUs.
- Los sistemas ganadores también enviarán:
- pilas de inferencia optimizadas,
- programación que empareja las formas del modelo con el hardware,
- y benchmarks reproducibles que desalientan el “rendimiento de marketing”.
El equipo de Patel construyó un benchmark de inferencia actualizado continuamente llamado InferenceX, diseñado para medir el rendimiento y el costo real del servicio. Puede revisar cómo está posicionado el proyecto en el sitio InferenceX.
El ángulo de las criptomonedas: la verificación se vuelve más valiosa cuando la ejecución es heterogénea
A medida que la inferencia se ejecuta en diversos proveedores (hiperescaladores, neo-clouds, redes DePIN, dispositivos de borde), los usuarios querrán garantías más sólidas:
- ¿El proveedor ejecutó el modelo que afirmaba?
- ¿Utilizaron la configuración que afirmaban?
- ¿Manipularon los resultados?
- ¿Puede un sistema en cadena depender de forma segura de la inferencia fuera de cadena?
Aquí es donde los temas de “cómputo verificable” (incluidos los sistemas de pruebas ZK y los enfoques de ejecución confiable) se vuelven estratégicamente importantes, incluso si la mayor parte de la inferencia nunca ocurre en cadena.
4) Energía, Geopolítica y el Experimento Mental del "Centro de Datos Espacial"
Patel también señala el costo de la energía y la capacidad de construcción de centros de datos como restricciones centrales, no solo los chips. Este marco es coherente con la realidad más amplia de que la IA es ahora un problema de planificación energética tanto como un problema de software.
Para una visión macro creíble, el informe de la Agencia Internacional de Energía Energía e IA proporciona contexto sobre cómo la IA y los centros de datos dan forma a la demanda de electricidad. Comience con el resumen ejecutivo de la AIE y su sección sobre demanda de energía de la IA.
En los escenarios más prospectivos de Patel, proyecta que:
- para 2030, la demanda de cómputo combinada de solo OpenAI y Anthropic podría superar los 100 GW, y
- para 2040, una parte significativa del cómputo incremental podría migrar plausiblemente fuera del planeta si la economía se invierte (el despliegue espacial se vuelve más barato que la construcción terrestre).
Un resumen de estas proyecciones particulares se difunde ampliamente en resúmenes de la industria, por ejemplo, este escrito de estilo de resumen.
Por separado, SemiAnalysis también ha explorado la economía del cómputo orbital en su propio trabajo, incluido su análisis sobre centros de datos espaciales.
Por qué las criptomonedas deberían importarle (incluso si el cómputo espacial suena lejano)
Crean o no en los centros de datos orbitales, el punto subyacente es inmediato:
- El cómputo se está volviendo restringido por la ubicación debido a la energía y los permisos.
- Las restricciones de ubicación crean restricciones jurisdiccionales.
- Las restricciones jurisdiccionales crean restricciones de censura y acceso.
Y la resistencia a la censura es exactamente para lo que se construyó el mundo de las criptomonedas.
Si la inferencia de IA se convierte en una capa fundamental para las finanzas y la identidad, entonces la liquidación abierta y resistente a la censura (blockchains) se vuelve más valiosa, no menos, porque el mundo superior se vuelve más permisivo.
5) Agentes de IA + Billeteras: "¿Quién tiene las claves?" se convierte en la verdadera pregunta de la experiencia de usuario
A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos, la mayor mejora en la experiencia de usuario convencional de las criptomonedas también puede convertirse en su mayor riesgo: bots que pueden pagar.
Esa tendencia ya es visible en cómo los inversores e investigadores discuten las "billeteras de agentes" y las implicaciones legales/operativas. Vea la cobertura de CoinDesk que hace referencia a Electric Capital sobre billeteras para agentes de IA y la nueva frontera legal.
Si la inferencia realmente se convierte en "a escala de petróleo", entonces los agentes no solo responderán preguntas, sino que:
- reequilibrarán carteras,
- depositarán márgenes,
- transmitirán pagos,
- firmarán votos de gobernanza,
- rotarán posiciones entre cadenas,
- e interactuarán continuamente con protocolos DeFi.
En ese entorno, la autocustodia no es opcional. Es el límite entre:
- un agente que puede "sugerir", y
- un agente que puede mover valor de forma irreversible.
Patrón de seguridad práctico: mantener la firma de alto valor fuera de línea
Para tenedores a largo plazo, tesorerías y cualquier persona que delegue autonomía parcial a software, el patrón más seguro es separar:
- inteligencia en línea (agentes, inferencia, automatización) de
- autoridad fuera de línea (firma final).
Ahí es donde una billetera de hardware puede actuar como punto de control controlado por humanos. Si usa OneKey, la propuesta de valor principal se alinea naturalmente con este cambio: las claves privadas permanecen fuera de línea, mientras que aún puede participar en las principales cadenas y dApps sin convertir su frase semilla en una clave API.
6) Qué Deberían Hacer los Desarrolladores de Criptomonedas a Continuación (Lista Corta)
Si la "economía dominante en inferencia" de Patel llega más rápido de lo esperado, los equipos de criptomonedas deberían prepararse para un mundo donde el cómputo es el reactivo limitante:
- Asuma que el cómputo se convierte en una variable de fijación de precios. No diseñe modelos de tokens que solo funcionen cuando la inferencia es "efectivamente gratuita".
- Trate la evaluación comparativa como gobernanza, no como marketing. La medición transparente (por ejemplo, benchmarks de inferencia continuos) moldeará la confianza del mercado más que los whitepapers.
- Diseñe para la verificabilidad. Si su protocolo depende de IA fuera de cadena, planifique proveedores adversarios y deriva de modelos.
- Construya con realismo energético. Las restricciones de energía y centros de datos influirán en dónde puede existir la infraestructura y, por lo tanto, quién puede acceder a ella.
- Asegure la ruta de firma. A medida que los agentes se vuelven más capaces, los usuarios necesitarán controles de firma más sólidos, límites de velocidad, políticas de multisig y aprobaciones fuera de línea.
Pensamiento Final: El Trabajo de las Criptomonedas es Mantener los Mercados Abiertos — Incluso Cuando el Cómputo No lo Está
El mensaje más importante de Patel para la industria de las criptomonedas puede ser este: incluso las ganancias espectaculares de eficiencia no garantizan la abundancia. Si la inferencia de IA se convierte en un mercado medido en gigawatts y puntos del PIB, entonces el acceso al cómputo dará forma a quién puede construir, quién puede competir y quién se quedará fuera.
Las blockchains no pueden fabricar GPUs — pero pueden mantener abierta la capa económica: mercados sin permisos, liquidación transparente y claves controladas por el usuario. Y en un mundo impulsado por agentes, combinar esa apertura con prácticas sólidas de autocustodia (incluido un firmante fuera de línea como OneKey) es cómo los usuarios mantienen la soberanía cuando el resto de la pila se vuelve escasa.
