Hermanos, hoy no vamos a hablar de esas narrativas grandiosas y sin sustancia, mejor sentémonos de manera seria, como cuando estamos en una izakaya tomando unas cervezas, y hablemos de la última tendencia candente en el círculo: ¡OpenLedger!
Como ya saben, tengo la costumbre de ser muy realista, siendo un veterano que ha sobrevivido al mercado bajista desde 2017, y aquí en mi pequeño ático de Tokio, estoy todos los días dándole duro al código y a los paneles de datos. Me gusta evaluar los proyectos de manera práctica; esos libros blancos y presentaciones llenos de florituras los miro de reojo y los mando a la basura, porque en este mundo, se pueden hacer grandes promesas, pero el flujo de fondos en los contratos inteligentes nunca miente. Si quieres averiguar si un proyecto es una infraestructura sólida de verdad o solo un juego de pasar el balón, solo sigue el rastro de la distribución de tokens y seguro encontrarás su verdadera cara.
Últimamente he estado corriendo algunos scripts de análisis de datos de proyectos populares de IA con Python, y he estado revisando OpenLedger. Me di cuenta de un detalle muy interesante en su modelo económico de tokens que muchos podrían pasar por alto, y ese detalle es, de hecho, el punto crítico que determinará si este proyecto puede sobrevivir en el futuro.
#### Esa atractiva 'renta pasiva' que suena tan bien
Primero, echemos un vistazo a la historia que OpenLedger presenta. Suena emocionante: han creado algo llamado PoA (Prueba de Autenticidad), lo que significa que si contribuyes con datos de alta calidad para el entrenamiento o la inferencia de un gran modelo, tan pronto como la IA use tus datos, el sistema te registrará automáticamente una transacción y te enviará las ganancias a tu billetera. Es como si escribieras una canción pegajosa, y cada vez que se reproduzca en línea, tú recibes derechos de autor. ¡Genial, ¿verdad?!
¿Cuál es la base de esta lógica? Se basa en 'la demanda real que surge espontáneamente en el mercado'. En este hermoso escenario, los contribuyentes están dispuestos a recoger y limpiar esos aburridos datos para subirlos a la cadena, porque realmente hay equipos de desarrollo de IA buscando estos datos y están dispuestos a pagar por ellos, porque 'mis datos realmente pueden generar dinero para el equipo de IA'. Así es como el ciclo de datos puede girar. La esencia de este argumento radica en las palabras 'espontáneo' y 'real'.
Sin embargo, hermanos, cuando analicé los detalles del modelo económico, descubrí una grieta que no es tan armoniosa en este aparentemente perfecto ciclo.
#### Corrientes ocultas: ¿por qué gastar dinero en 'autogeneración'?
En su piscina de distribución ecológica, hay un monto considerable de fondos específicos (Grant) destinados a financiar a los equipos que recojan, procesen y publiquen conjuntos de datos de alto valor. Además, la fundación ha lanzado un plan de incubación que reparte dinero entre los grupos de desarrollo que construyen modelos en su red.
A simple vista, esta operación parece razonable. Hoy en día, ¿quién no lanza algún tipo de subsidio ecológico al iniciar una nueva blockchain o protocolo? Pero si comparas esta acción con su narrativa central de 'demanda espontánea', notarás un sabor extraño.
Podemos decirlo de una manera más directa: si realmente se pudiera ganar dinero constantemente contribuyendo con datos en esta red gracias al poderoso mecanismo de PoA, la fundación no tendría necesidad de gastar dinero en subsidios. Es como si en el agua realmente hubiera grandes peces mordiendo el anzuelo, los pescadores experimentados se apresurarían a conseguir su lugar, sin necesidad de que el dueño del estanque pague a alguien para pescar.
El hecho de que la fundación necesite sacar dinero de su bolsillo para otorgar Grants para estimular la producción de datos revela una realidad cruda: la máquina de imprimir dinero impulsada por el 'consumo real de capacidad de IA' aún no ha comenzado a funcionar.
La mayoría de los equipos que están llenando su red de datos, no lo hacen porque piensen 'mis datos son tan valiosos que la IA pagará por ellos', sino porque piensan 'si entrego mis datos según lo solicitado, puedo obtener este subsidio de la fundación'. Esto es un suministro artificial impulsado por subsidios de tokens, no un suministro de mercado impulsado por una verdadera demanda comercial. Aunque ambos pueden parecer activos en la cadena, su naturaleza económica es completamente diferente.
#### Desmitificando la magia: el juego de mover dinero de un bolsillo a otro
Y hay más señales de alerta. Normalmente, soy muy sensible a la estructura de datos en mi trabajo de control cuantitativo, y todos deberían seguir mi línea de pensamiento para deducir este ciclo de flujo de capital:
Supongamos que eres un equipo de datos financiado por un Grant. Tienes el dinero de la fundación, creas un conjunto de datos y lo subes a la red. Luego, esos datos son utilizados en la red, activando el mecanismo de distribución de PoA, y el sistema te envía un premio en tokens. Pero, ¿de dónde proviene esa supuesta 'tarifa de uso'? En esta etapa, probablemente no provenga de una empresa de IA comprando tokens con dinero real, sino que continúa saliendo de la piscina de incentivos del proyecto.
¿Captaron el truco, hermanos? La fundación primero saca dinero de su bolsillo izquierdo para financiar la creación de datos, luego esos datos generan un poco de actividad en el sistema, y después el sistema saca dinero del bolsillo derecho de la fundación como 'ganancias' para enviártelas. El dinero ha estado girando en este sistema cerrado, y al final, en el explorador de blockchain, queda registrada una serie de entradas impresionantes: '¡Vaya, ciertos datos de alto valor fueron utilizados frecuentemente por la IA y generaron enormes ingresos de autenticidad!' $BTC
No estoy diciendo que OpenLedger sea un esquema Ponzi o que esté falsificando datos intencionalmente. Absolutamente no. Como alguien del sector, sé muy bien que cualquier red que opera en un mercado bilateral (ya sea una app de transporte o infraestructura Web3) debe usar subsidios para 'iniciar el motor' en las etapas iniciales, de lo contrario, el primer día será una ciudad fantasma. Usar subsidios para intercambiar prosperidad temprana es una práctica necesaria en la industria.
#### La regla de supervivencia de los pescadores experimentados: no confundas 'iniciar el motor' con 'gran captura'
Lo que quiero decirles es: en esta etapa en la que el proyecto está lanzando tokens a diestra y siniestra, nunca deben tomar esos datos de distribución en la cadena como una prueba irrefutable de que hay una demanda real de IA en el mercado. Es como si ves mucho movimiento en la superficie del agua; necesitas entender si es porque el proyecto lanzó decenas de kilos de cebo o si realmente hay un montón de grandes peces hambrientos luchando por la comida. Cuando estas dos fuerzas se combinan, los datos de ganancias iniciales están más inflados que sólidos.
Por eso, ahora evalúo este tipo de proyectos de infraestructura descentralizada que se presentan bajo la bandera de 'contribuir es minería'. Ya no miro cuán avanzado es el algoritmo que presumen en su libro blanco; en cambio, me concentro en un indicador muy sólido: ¿qué porcentaje de los ingresos generados en la cadena proviene de clientes externos reales (como una empresa que desarrolla robots o una gran institución de investigación) que realmente están pagando dinero por acceder a los datos, y qué porcentaje proviene de subsidios circulares que el proyecto envía y recupera a través de contratos?
El primero representa que este protocolo realmente ha penetrado en las ruedas industriales del mundo real, siendo una máquina de auto-sostenimiento; mientras que el segundo, en esencia, es como una botella de glucosa en la unidad de cuidados intensivos. Si un día se acaba el líquido de esta piscina ecológica, y no ha llegado la verdadera demanda de pago externo para tomar el relevo, este ecosistema aparentemente próspero caerá en una crisis inmediata.
Hermanos, he desmenuzado este tema hasta este punto, y no es para convencerlos de que hagan un short o hablen mal de él. Como exploradores tempranos en la infraestructura de la industria, merece que les demos un poco de paciencia y tiempo. Solo espero que antes de invertir dinero real, tengamos un calibrador claro en nuestra mente. Hasta que esa línea roja de 'proporción de ingresos externos reales' no se levante a la vista, no importa cuánto hablen los de afuera de que 'ya están ganando un montón', debemos en nuestras mentes hacer un descuento, como pacientes pescadores, sosteniendo firmemente nuestras fichas. Hasta que veamos un pez real, no debemos lanzar la red grande.
