jacob robert steeves revela la visión de minería de IA de Bittensor: puenteando la economía y la inteligencia artificial

En una conversación exclusiva con observadores de la industria blockchain, Jacob Robert Steeves, creador de Bittensor, compartió su perspectiva sobre la aplicación de mecanismos de minería al estilo Bitcoin en la inteligencia artificial, un enfoque novedoso que está redefiniendo cómo se coordinan los recursos de computación distribuidos en la era digital. Esta entrevista traza el notable recorrido de Steeves desde su trabajo en ingeniería de software en Google hasta ser pionero en uno de los proyectos de infraestructura de IA más ambiciosos del mundo cripto.

Bittensor (TAO), como protocolo de código abierto, ha creado un nicho distintivo al aplicar incentivos económicos a la computación de IA. La red opera aproximadamente en 128 subredes, cada una compitiendo en dominios como inferencia, entrenamiento, aprendizaje por refuerzo y servicios de datos. Según los datos de mercado más recientes de marzo de 2026, TAO cotiza a $182.60 con una capitalización de mercado en flujo de aproximadamente $1.75 mil millones. El ecosistema ha evolucionado significativamente desde su lanzamiento en 2021, atrayendo participación de desarrolladores y recursos computacionales de todo el mundo.

El camino de Google a la arquitectura descentralizada de IA

El camino de Jacob Robert Steeves para fundar Bittensor comenzó en la Universidad Simon Fraser en Vancouver, Canadá, donde estudió matemáticas y ciencias de la computación. Su carrera temprana lo llevó a trabajar en chips de interfaz cerebro-computadora en una firma contratista de DARPA, donde una mentoría clave le presentó Bitcoin y conceptos de computación basada en energía. “Desde 2015, he estado profundamente involucrado tanto en Bitcoin como en IA”, explicó Steeves. “Estos dos campos son naturalmente compatibles porque el núcleo de la IA es el estudio de los bucles de retroalimentación—retropropagación, algoritmos genéticos, aprendizaje por refuerzo—mientras que Bitcoin representa el primer bucle de retroalimentación económica programable.”

Su paso por Google fue transformador. Como ingeniero de aprendizaje automático, Steeves fue testigo de la publicación del innovador artículo “Attention Is All You Need” que introdujo los Transformers, catalizando el desarrollo exponencial de modelos de lenguaje grandes. Absorbió conocimientos críticos del trabajo en equipos de primera línea sobre prácticas de aprendizaje distribuido—servidores de parámetros, paralelismo de modelos y paralelismo de datos—que posteriormente informarían la arquitectura computacional de Bittensor.

A pesar del prestigio de trabajar en un gigante tecnológico, Steeves decidió seguir su visión de forma independiente. Comenzó en su tiempo libre alrededor de 2015, desarrollando los conceptos fundamentales de Bittensor antes de comprometerse a tiempo completo en 2018 y lanzar la mainnet en 2021. “La experiencia en Google me enseñó sobre sistemas distribuidos y la escala necesaria para ejecutar aprendizaje automático efectivo a nivel global”, reflexionó. “Pero la diferencia fundamental entre Bittensor y la IA empresarial tradicional es nuestro enfoque filosófico hacia la coordinación de recursos.”

Modelo económico de Bittensor: minería y aprendizaje automático

En esencia, Bittensor transforma la organización y compensación de recursos computacionales. A diferencia de plataformas tradicionales que simplemente “apilan modelos”, el protocolo incorpora incentivos económicos programables directamente en el proceso de aprendizaje de IA. “Quien proporcione inferencias, entrenamiento o herramientas más útiles recibe más recompensas”, enfatizó Steeves. “Esto es completamente diferente a simplemente apilar modelos.”

El avance radica en reconocer lo que los últimos 15 años de avances en IA han demostrado: que el aprendizaje adaptativo mediante mecanismos de retroalimentación—ya sea retropropagación o aprendizaje por refuerzo—impulsa el progreso. Bittensor operacionaliza este principio integrando directamente señales de moneda y económicas en el ciclo de desarrollo de IA. Las fuerzas del mercado optimizan continuamente la calidad de la oferta y la rentabilidad.

“La importancia de la descentralización”, aclaró Steeves, “es la entrada sin permisos y la resistencia a puntos únicos de fallo. Cualquier individuo o equipo puede lanzar una subred y competir. La buena oferta se amplifica mediante incentivos; la oferta pobre se elimina naturalmente.” Este entorno competitivo asegura mejoras continuas sin necesidad de intermediarios centralizados.

Desde la perspectiva del usuario, el modelo opera en múltiples niveles. Los desarrolladores pueden iniciar o unirse a subredes, contribuir con modelos y potencia de cálculo, y recibir incentivos continuos ligados a su rendimiento. Los participantes del lado de la demanda adquieren servicios como inferencia, potencia de cálculo, aprendizaje automático automatizado o señales de predicción de mercado. La plataforma transforma el paradigma tradicional de “minero—recompensa—consenso” en “oferta útil de IA—recompensa de mercado—consenso de red.”

Equipos chinos lideran la innovación en subredes de Bittensor

Al preguntarle sobre su primera visita a China específicamente para discutir Bittensor, Steeves destacó la importancia estratégica de la participación de desarrolladores asiáticos. “China es uno de los países de más rápido crecimiento, posiblemente el más poderoso, en el campo de la inteligencia artificial global”, señaló. “Cuando la minería de Bitcoin era legal, China representaba más del 50% de la potencia computacional. Incluso hoy, la región produce el 90% de los chips del mundo. Tengo un gran respeto por la fortaleza técnica de China.”

Más aún, Steeves observó un patrón competitivo dentro del ecosistema de Bittensor: “En Bittensor, hay un dicho que dice que una vez que los mineros chinos entran en una subred, la competencia se vuelve mucho más feroz, hasta el punto que muchos participantes originales abandonan. Esto es totalmente esperado—la intensidad de la competencia en China es realmente asombrosa.” Lo ve de manera positiva, sugiriendo que la rigurosidad en la formación universitaria y la excelencia en ingeniería en China se alinean naturalmente con el marco de mérito competitivo de Bittensor.

La evidencia concreta de la contribución china es visible en los principales proyectos de subredes de Bittensor. Affine, una de las mayores subredes de la red, fue construida por desarrolladores chinos y se ha convertido en uno de los mecanismos más competitivos en la plataforma. Al mismo tiempo, Lium, una subred centrada en recursos GPU, ha integrado una cantidad significativa de potencia computacional de fuentes asiáticas. A través de estos proyectos, los mineros chinos contribuyen con recursos de procesamiento a un mercado global, mientras acceden a la demanda internacional de computación.

“El nivel de ingeniería aquí es extremadamente alto, casi sin igual”, dijo Steeves sobre la comunidad de desarrolladores chinos. “Quiero facilitar que más equipos así se unan, porque su contribución a la capacidad de la red y a la calidad competitiva es invaluable.”

El verdadero poder de la descentralización: más allá de la agregación

Una idea errónea común es que Bittensor es simplemente un “agregador de modelos de IA”, pero Steeves fue enfático en corregir esta caracterización. “El núcleo de Bittensor es integrar incentivos programables en el proceso de aprendizaje de IA—es fundamentalmente diferente a simplemente apilar modelos”, insistió.

La diferencia entre Bittensor y las plataformas tradicionales va más allá de la arquitectura, llegando a la filosofía. “Lo que llaman Cripto + IA es solo aplicar criptomonedas a la IA o aplicar IA a las criptomonedas, lo cual no toca el núcleo de lo que estamos haciendo”, explicó Steeves. “Lo que realmente hacemos es usar incentivos crypto-económicos para realizar investigación en inteligencia artificial. No se trata de descentralización por la descentralización misma—se trata de usar señales de mercado y competencia para escalar cálculos útiles.”

La resiliencia de este enfoque quedó patente cuando AWS sufrió una gran caída a finales de 2024, causando que muchos servicios de IA centralizados fallaran. La arquitectura distribuida de Bittensor significó que continuó operando sin interrupciones. “Este incidente demuestra uno de los valores de la descentralización—proporciona resistencia frente a puntos únicos de fallo”, señaló Steeves. “Sin embargo, también evidenció que muchos ecosistemas llamados descentralizados en realidad no lo son, ya que algunos proyectos no pudieron recuperarse tras la caída. La diseño fundamental de Bittensor, basado en la distribución de recursos y la flexibilidad en el enrutamiento, nos da ventajas en continuidad y tolerancia a fallos.”

Posición de mercado de TAO y hoja de ruta a cinco años

Desde su listado en marzo de 2023, TAO se ha consolidado como un actor importante en el espacio de infraestructura crypto-económica. El ecosistema del token recientemente mostró una fuerte confianza institucional con la finalización de una ronda de financiación privada de $11 millones, atrayendo inversores como el asesor estratégico James Altucher y la matriz de Grayscale, DCG.

Respecto al ciclo de reducción de oferta de 2025—el primer evento de halving de Bittensor—Steeves expresó una perspectiva mesurada: “El único impacto del halving en Bittensor es que la oferta se ajustará. Pero esto no afectará el mecanismo de incentivos fundamental de la red. Todavía habrá enormes incentivos económicos para que los desarrolladores construyan sobre la plataforma.” Esto indica su confianza en la sostenibilidad del modelo económico subyacente más allá de la simple escasez de tokens.

Los flujos de ingreso del protocolo se están diversificando. Las principales fuentes incluyen la venta de servicios de inferencia, potencia de cálculo, servicios de aprendizaje automático automatizado (AutoML) y señales de predicción de mercado. Este enfoque de múltiples ingresos refleja plataformas tecnológicas tradicionales, manteniendo una gobernanza descentralizada.

En cuanto a los mercados de predicción, Steeves destacó su potencial transformador. “Creo que Kalshi y Polymarket están entre las aplicaciones fintech reales y las primeras aplicaciones para consumidores masivos”, dijo. “Es muy significativo y cambia profundamente la forma en que los humanos trabajan. Las subredes de mercado de predicción de Bittensor representan la próxima frontera en infraestructura de toma de decisiones descentralizadas.”

La visión a cinco años: escalar a millones

Al imaginar el futuro de Bittensor, Steeves articuló un objetivo ambicioso pero medible: llevar la tecnología a millones de usuarios y ofrecer servicios de inteligencia abiertos a nivel global, manteniendo una operación sostenible de la red.

“Lo que más quiero ver es: hemos llevado esta tecnología a ‘millones’ de usuarios y realmente proporcionado servicios de inteligencia abiertos al mundo, con la red en constante expansión”, afirmó. Con aproximadamente 100,000 usuarios actualmente usando la tecnología de Bittensor, el camino para escalar parece técnicamente viable.

La ventaja económica es el principal motor de crecimiento. “Económicamente, podemos superar a los proveedores centralizados en muchos escenarios por ventajas de costo, especialmente en inferencia”, explicó Steeves. Considere la dinámica competitiva: productos de IA centralizados podrían cobrar $1,000 en suscripciones, entregando solo $200 en valor real. Bittensor puede ofrecer suscripciones de $10 con costos de red de aproximadamente $6—una ventaja de eficiencia de costos del 60%.

Ridges, una gran subred centrada en agentes de codificación, ejemplifica este principio. Equipos de todo el mundo optimizan colectivamente la asistencia en codificación mediante incentivos competitivos, reduciendo precios y mejorando la calidad. La misma mecánica económica se aplica en otros dominios.

“Nuestro objetivo es servir a miles de millones de usuarios en todo el mundo”, afirmó Steeves. “Si las empresas de IA centralizadas no adoptan estas primitivas técnicas subyacentes, les será difícil mantenerse en rendimiento, velocidad y costo a largo plazo. Esa es nuestra principal ventaja.”

La comparación con el éxito de Bitcoin es intencional. “La razón por la que Bitcoin puede superar a estados soberanos o sistemas centralizados a nivel de red es porque adoptó las primitivas técnicas y el diseño de mecanismos adecuados”, señaló. Aunque reconoce que Bittensor aún no ha logrado esto en todos los ámbitos, Steeves enfatizó que en áreas específicas—particularmente inferencia GPU y mercados de predicción—la red ya demuestra estas superioridades.

Curiosamente, Steeves observó que muchos usuarios ya se benefician de la infraestructura de Bittensor sin ser conscientes de ello. “Muchas personas en realidad usan Bittensor en su vida diaria sin siquiera saberlo”, sugirió, indicando que la tecnología funciona como infraestructura subyacente que soporta aplicaciones y servicios en capas superiores.

La potencial colaboración con grandes instituciones de IA representa otra dimensión de crecimiento. “Sí, es posible”, dijo Steeves respecto a colaborar con OpenAI o empresas chinas de IA. “Depende de si nuestras filosofías se alinean. Algunos laboratorios centralizados prefieren consolidar y controlar, mientras que nosotros enfatizamos la apertura y la permisividad.” Expresó entusiasmo particular por colaborar con equipos de mentalidad abierta como DeepSeek, Kimi y Moonshot. “Si podemos trabajar con ellos para lograr un entrenamiento verdaderamente descentralizado, lo agradeceríamos mucho. Es solo cuestión de tiempo: o cooperamos o adoptamos nuestro enfoque de entrenamiento descentralizado.”

Esta visión—de incentivos económicos que impulsan el desarrollo de inteligencia artificial a escala global mediante redes distribuidas—representa la contribución fundamental de Jacob Robert Steeves para entender cómo los mercados, la competencia y los mecanismos económicos pueden escalar tecnologías beneficiosas para servir a la humanidad a una escala sin precedentes.