¿Qué es un Token de IA? La Intersección de la Inteligencia Artificial y la Blockchain

/24 oct 2025

Puntos clave

• Los tokens de IA son activos criptográficos que permiten el acceso y la gobernanza en redes de inteligencia artificial descentralizadas.

• Existen diferentes tipos de tokens de IA, incluyendo créditos de cómputo, tokens de datos y tokens de gobernanza.

• La combinación de IA y blockchain proporciona confianza, procedencia y mercados abiertos para el intercambio de datos y cómputo.

• Evaluar un token de IA requiere considerar su utilidad, diseño de incentivos, descentralización y cumplimiento de datos.

• La seguridad y el almacenamiento adecuado son fundamentales al interactuar con tokens de IA en un entorno descentralizado.

La inteligencia artificial está transformando la forma en que se construye y utiliza el software, mientras que la blockchain continúa redefiniendo la coordinación, la propiedad y el intercambio de valor en Internet. Los tokens de IA se encuentran justo en esta intersección: activos criptográficos que potencian redes de IA descentralizadas, pagan por cómputo y datos, gobiernan modelos o permiten que los agentes de IA realicen transacciones en cadena. A medida que el interés aumentó hacia 2025, los mercados de criptomonedas relacionados con la IA se convirtieron en uno de los sectores más observados tanto por constructores como por inversores, impulsados por la infraestructura en cadena, los mercados de GPU y las aplicaciones basadas en agentes. Para obtener una visión general de la amplitud del mercado, la categoría IA y Big Data en CoinMarketCap rastrea docenas de proyectos en cómputo, datos y herramientas, destacando la rapidez con la que este dominio está evolucionando. Consulte la categoría de mercado para ver listados y capitalizaciones actuales en la categoría IA y Big Data en CoinMarketCap.

¿Qué es un Token de IA?

Un token de IA es un activo basado en blockchain que proporciona acceso, incentivos o gobernanza dentro de un protocolo o mercado relacionado con la IA. Lo más común es que estos tokens se emitan bajo estándares conocidos como ERC-20 en Ethereum, lo que los hace interoperables entre billeteras, intercambios y DeFi. Obtenga más información sobre el estándar ERC-20 en la documentación de Ethereum.

Si bien los diseños varían, los tokens de IA tienden a caer en varias categorías funcionales:

Créditos de cómputo y tokens de trabajo: se utilizan para comprar cómputo de GPU/TPU o para recompensar nodos que proporcionan capacidad de inferencia o entrenamiento. Render Network y Akash Network son ejemplos de mercados de cómputo descentralizados. Explore la documentación de Render Network y Akash Network.
Tokens de datos: se utilizan para publicar, descubrir y pagar conjuntos de datos, lo que permite una licencia transparente y la procedencia para el entrenamiento o el ajuste fino. Ocean Protocol fue pionero en el concepto de mercados de datos tokenizados. Lea más en la documentación de Ocean Protocol.
Indexación y herramientas: tokens que incentivan la infraestructura de indexación, consulta o servicio de modelos utilizada por las aplicaciones de IA. The Graph proporciona indexación descentralizada para datos abiertos y API utilizadas por muchas aplicaciones Web3. Consulte la documentación para desarrolladores de The Graph.
Gobernanza y utilidad: tokens que permiten a los poseedores votar sobre parámetros (precios, actualizaciones de modelos, pesos de recompensa) y pagar tarifas por servicios en la red. Bittensor es un ejemplo notable donde los incentivos de la red alinean a los proveedores y consumidores de modelos. Consulte la documentación de Bittensor.

Estos diseños tienen como objetivo crear mercados abiertos y sin permisos donde el cómputo, los datos y los servicios de IA puedan intercambiarse con precios transparentes e incentivos programables.

¿Por qué combinar IA y Blockchain?

La IA necesita confianza, procedencia e incentivos; la blockchain proporciona precisamente esas primitivas:

Pagos e incentivos confiables: los protocolos pueden pagar a los contribuyentes por el etiquetado de datos, el entrenamiento de modelos o la inferencia con lógica transparente en cadena y recompensas verificables.
Procedencia y autenticidad: el hashing de conjuntos de datos y artefactos de modelos en cadena proporciona registros de auditoría de dónde provienen los datos de entrenamiento y cómo se actualizaron los modelos. Esfuerzos como el estándar C2PA para la procedencia del contenido se alinean estrechamente con esta necesidad. Lea sobre la especificación de procedencia y autenticidad del contenido en C2PA.
Mercados abiertos: las redes descentralizadas permiten que cualquiera compre o venda cómputo y datos sin intermediarios centralizados, lo que ayuda a resolver desajustes entre oferta y demanda en los mercados de GPU. Obtenga información sobre cómo se construyen los mercados abiertos de GPU en la documentación de Akash Network.
Orquestación segura: los contratos inteligentes y los oráculos crean flujos de trabajo confiables entre agentes de IA, fuentes de datos y usuarios. Chainlink ha investigado arquitecturas de IA descentralizadas que combinan oráculos, cómputo y verificación. Explore el blog de Chainlink sobre IA descentralizada.

Cuando se combinan con pruebas de conocimiento cero (zero-knowledge proofs), estos sistemas pueden probar propiedades de cómputo o uso de datos sin revelar entradas confidenciales. Para una introducción a los conceptos básicos de conocimiento cero y sus aplicaciones en Ethereum, visite la documentación de zk de Ethereum.

Bloques de Construcción Clave

Estándares de tokens y contratos inteligentes: la mayoría de los tokens de IA utilizan ERC-20 para créditos fungibles y derechos de gobernanza, con lógica personalizada para staking, recompensas y tarifas. Lea sobre ERC-20 en la documentación de Ethereum.
Almacenamiento y permanencia: los pesos de los modelos, los manifiestos de los conjuntos de datos y los registros de auditoría a menudo hacen referencia a almacenamiento descentralizado como Arweave para garantizar la permanencia y la verificabilidad. Consulte la documentación de Arweave para el modelo permaweb.
Indexación y descubribilidad: redes como The Graph permiten consultas rápidas sobre datos en cadena y registros de metadatos críticos para los servicios de IA. Consulte la documentación de The Graph.
Oráculos y cómputo fuera de cadena: los oráculos conectan la ejecución de modelos fuera de cadena con resultados en cadena, lo que permite pagos vinculados a resultados verificados. Obtenga más información en el blog de Chainlink.

Arquitecturas Emergentes en 2025

Redes de inferencia descentralizadas: los pares contribuyen con GPU para ejecutar inferencias para solicitudes de modelos, obteniendo tokens como recompensa. Redes como Render y Akash ilustran mercados de cómputo abiertos, mientras que las subredes de Bittensor incentivan servicios de modelos especializados y enrutamiento. Explore la documentación de Render Network, Akash Network y Bittensor.
Aplicaciones criptográficas basadas en agentes: las cuentas inteligentes (ERC-4337) permiten que los agentes de IA posean billeteras, paguen gas y ejecuten estrategias programables bajo restricciones de políticas. Esto permite que los agentes autónomos realicen transacciones, se suscriban a flujos de datos o administren posiciones de forma segura. Lea la especificación ERC-4337 para obtener detalles sobre la abstracción de cuentas.
Conjuntos de datos con procedencia primero: los tokens de datos y los manifiestos hash ayudan a rastrear las licencias y las transformaciones, alineándose con la creciente presión regulatoria para documentar las entradas y los usos del modelo. Conozca la Ley de IA de la UE y su implementación por etapas en la página de políticas de IA de la Comisión Europea.

Estas tendencias apuntan a un cambio más amplio: los servicios de IA se convierten en módulos componibles en la economía en cadena, con precios, auditorías y actualizaciones gobernadas por los poseedores de tokens.

Cómo Evaluar un Token de IA

Dado el rápido ritmo de innovación, la debida diligencia cuidadosa es importante:

Utilidad y demanda: ¿Existe una demanda clara y recurrente del servicio que habilita el token (cómputo, datos, inferencia)? ¿Están creciendo los usuarios de pago?
Diseño de incentivos: ¿Las recompensas se alinean con contribuciones de calidad (por ejemplo, resultados de modelos veraces, inferencia de baja latencia)? ¿Se considera la resistencia a Sybil y la reputación?
Descentralización y seguridad: ¿Está la red significativamente distribuida? ¿Están auditados los contratos? ¿Hay transparencia en las actualizaciones?
Datos y licencias: ¿Están los conjuntos de datos debidamente licenciados? ¿Se rastrea la procedencia? Estándares como C2PA y manifiestos de conjuntos de datos robustos reducen el riesgo de cumplimiento. Consulte C2PA.org para obtener más información.
Tokenomics: ¿Cuáles son los programas de emisión, los sumideros y las fuentes de valor? ¿Existe sostenibilidad a largo plazo sin inflación excesiva?
Gobernanza y hoja de ruta: ¿Las decisiones son impulsadas por la comunidad? ¿Las actualizaciones de modelos y los cambios de parámetros son transparentes y versionados?
Interoperabilidad: ¿El proyecto se integra con las principales cadenas, capas de almacenamiento y billeteras? ¿Están utilizando estándares reconocidos como ERC-20, ERC-4337 y primitivas zk? Consulte la documentación de Ethereum sobre ERC-20 y ERC-4337.

Riesgos, Regulación y Seguridad

Los tokens de IA heredan riesgos nativos de las criptomonedas e introducen otros específicos del dominio:

Riesgo de contratos inteligentes y oráculos: los errores o la manipulación pueden afectar las recompensas o los pagos. Utilice contratos auditados y oráculos confiables. Lea más sobre IA descentralizada y patrones de oráculos en el blog de Chainlink.
Volatilidad del mercado: la demanda de cómputo y datos puede ser cíclica; los precios de los tokens pueden no reflejar el uso fundamental a corto plazo. Rastree las métricas del protocolo junto con el precio en recursos como la categoría de IA de CoinMarketCap.
Cumplimiento de datos: el uso de datos con derechos de autor o sensibles puede violar leyes o políticas. La Ley de IA de la UE se está moviendo hacia requisitos exigibles en torno a la gobernanza de datos, la transparencia y el riesgo. Consulte la descripción general de la Ley de IA de la UE en la Comisión Europea.
Integridad del modelo: sin verificación, los nodos pueden devolver resultados de baja calidad o adversarios. La investigación en zkML e inferencia verificable tiene como objetivo mitigar esto; siga los materiales fundamentales en la documentación de zk de Ethereum.
Seguridad de billeteras y aprobaciones: los tokens de IA interactúan comúnmente con aprobaciones de DeFi. Revise periódicamente las aprobaciones de tokens y revoque las sospechosas utilizando el Verificador de Aprobaciones de Tokens de Etherscan.

Para obtener orientación más amplia sobre los riesgos operativos en los sistemas de IA, el Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST ofrece mejores prácticas neutrales para el proveedor que son útiles tanto para los constructores como para las organizaciones. Lea el NIST AI RMF.

Guía Práctica: Mantener y Usar Tokens de IA

Elija lugares de reputación: Adquiera tokens de intercambios o DEX en cadena con alta liquidez y contratos verificables. Confirme las direcciones a través de la documentación oficial del proyecto o exploradores verificados.
Use las redes correctas: los tokens de IA pueden existir en múltiples cadenas. Verifique la seguridad del puente y la paridad de contratos antes de mover activos entre cadenas.
Almacenamiento seguro: dado que muchos protocolos de IA se encuentran en etapas tempranas y experimentales, el riesgo de custodia merece atención adicional. Una billetera de hardware aísla las claves privadas de las amenazas en línea y agrega una sólida verificación de transacciones. OneKey es una billetera de hardware ampliamente utilizada en la comunidad criptográfica, conocida por su transparencia de código abierto, soporte multicanal y un flujo de firma claro que ayuda a los usuarios a detectar aprobaciones riesgosas al interactuar con contratos de agentes de IA o DeFi. Si planea experimentar con servicios de IA en cadena o agentes autónomos, usar una billetera de hardware dedicada y cuentas separadas para pruebas es una práctica operativa prudente.

La Conclusión

Los tokens de IA son una evolución natural de la blockchain: mercados abiertos para cómputo, datos e inteligencia, con incentivos programables y procedencia verificable. En 2025, las redes de inferencia descentralizadas, las aplicaciones basadas en agentes y los conjuntos de datos con procedencia primero convergen en una nueva pila para una IA confiable. Ya sea que sea un desarrollador que crea agentes, un proveedor de datos que monetiza activos o un usuario que busca una inferencia eficiente, comprender cómo los tokens codifican la utilidad, los incentivos y la gobernanza es esencial.

Como con cualquier tecnología emergente, combine la curiosidad con la precaución. Estudie la mecánica de los tokens, rastree el uso real, revise las aprobaciones y asegure las claves. Cuando esté listo para participar, una billetera de hardware confiable como OneKey puede ayudar a proteger su cartera de tokens de IA mientras explora la frontera de la IA descentralizada.

Referencias y lecturas adicionales: