El cofundador de Binance, Changpeng Zhao, dijo en Bitcoin Asia 2026 que Bitcoin eventualmente será más importante que el oro y podría superarlo en el próximo mercado alcista. También expuso un argumento de secuenciación sobre cómo la IA y las criptomonedas convergen: comenzando con las stablecoins, con el trading asistido por IA llegando mucho antes que los pagos con IA.
Tesis de CZ sobre Bitcoin vs Oro: Infraestructura, no precio
El caso de Zhao se basa en la infraestructura más que en el precio. Los principales países han construido sistemas completos de valuación, reservas y trading en torno al oro, por lo que un cambio a Bitcoin no ocurrirá de la noche a la mañana. Pero considera que Bitcoin es el activo superior y ve la transición como inevitable.
Su opinión de que es poco probable que ningún otro activo digital supere al oro antes de que lo haga Bitcoin es una afirmación más específica. Coloca a Bitcoin como el único retador creíble, en lugar de como uno candidato entre varios; esto es coherente con su marco más amplio de concentrarse en los principales activos en vez de diversificarse en todo el mercado.
El momento coincide con una prueba real de la tesis. El oro ha subido por encima de $4,600, ganando aproximadamente un 15% durante el último mes y cotizando por encima de su promedio de 200 días mientras la deuda de EE. UU. se acercaba a $40 billones y los rendimientos de los bonos del Tesoro a 30 años alcanzaban máximos de varias décadas. Bitcoin rebotó junto con él: subió 23.6% en su segunda mejor semana desde 2021, con cripto y oro subiendo juntos mientras las acciones se quedaban atrás.
Esa correlación es lo que tendría el aspecto de un giro hacia Bitcoin como cobertura contra la depreciación en su etapa inicial. La pregunta pendiente es si Bitcoin se mantiene cuando las acciones se desploman: la prueba que distingue una reclasificación genuina de un riesgo correlacionado de “apetito”.
CZ afirma que la integración entre IA y cripto comienza con las stablecoins
"Creo que probablemente empezará con las stablecoins", dijo Zhao. "Una vez que puedas aceptar las stablecoins, añadir Bitcoin será muy fácil. Entonces ojalá sea igual de fácil añadir BNB, Ethereum, Solana y otras blockchains."
La lógica de la secuencia es que las stablecoins resuelven primero el problema de integración más difícil. Un sistema de IA que realiza transacciones de forma autónoma necesita una unidad en la que pueda presupuestar: un precio estable, programable y siempre activo. Una vez que existen las vías de pago, añadir otros activos es un cambio incremental y no uno arquitectónico.
Zhao ya ha presentado antes el argumento estructural, sosteniendo que los sistemas de pago tradicionales incorporan puntos de control humanos: verificación de rostro, comprobaciones por SMS, bloqueos aleatorios de transacciones, que se rompen cuando el usuario es software.
Tokens de Centros de Datos como Modelo de Financiación para Ampliaciones de Cómputo de IA
Zhao dijo que ha hablado sobre la emisión de tokens con varias de las principales empresas de IA y describió un problema específico de financiación detrás de esas conversaciones.
"Construir centros de datos requiere una cantidad enorme de capital; un gigavatio de capacidad de cómputo cuesta aproximadamente entre $30 y $50 mil millones", dijo. "Muchas empresas de IA, a pesar de sus valoraciones altas, no tienen suficiente financiación. Algunas de las empresas de IA con las que he hablado quieren construir cientos de gigavatios de capacidad de cómputo en los próximos años, lo que costará billones de dólares."
Su estructura propuesta es un token de centro de datos que da derecho a los tenedores a recompensas por el uso futuro de capacidad de cómputo, con la utilidad extendida a pagos por suscripción y acceso a modelos y servicios específicos.
La brecha de capital que describe es real y visible en todo el sector. SK Hynix comprometió $38 mil millones a capacidad de memoria. NextEra y Brookfield comprometieron $100 mil millones para un parque de datos en Kentucky. HIVE firmó un acuerdo de cinco años de nube de GPU por $350 millones. El Vijay Rakesh de Mizuho ha argumentado que el pronóstico de ingresos de IA de Wall Street de $550 mil millones para el próximo año es conservador, citando como una de las razones el acuerdo de financiación de Nvidia con consorcios de Wall Street.
Ese acuerdo de financiación es la comparación relevante. Nvidia ya está orquestando la financiación en su propio ecosistema porque los clientes no pueden autofinanciarse con la escala requerida. Zhao está describiendo el mismo problema con una solución basada en tokens en lugar de una solución de financiación al proveedor. Citó a Worldcoin como un ejemplo existente de un token estrechamente asociado con una empresa de IA, aunque reconoció que "tal vez hoy no tenga mucha utilidad".
El trading asistido por IA llega antes que los pagos con IA
El argumento de secuenciación más claro de Zhao fue que el trading asistido por IA precederá a los pagos con IA; y su razonamiento fue que los pagos no son un problema que las empresas de IA estén priorizando.
"Según algunas conversaciones que tuve con empresas líderes de IA, los pagos no son su prioridad hoy. Están intentando hacer que los agentes sean más inteligentes, ayudándote a encontrar las mejores ofertas, pero no ven los pagos como un gran problema que la IA deba resolver hoy. Una vez que la IA ayude a la gente a encontrar los mejores hoteles, la mayoría de las personas podrá simplemente deslizar sus tarjetas de crédito para reservar por su cuenta."
El trading es diferente porque el valor está en la velocidad. "Necesitas recopilar enormes cantidades de información muy rápidamente, reaccionar con rapidez ante las noticias y analizar gráficos. No importa cómo operes, la IA probablemente pueda aumentar la eficiencia diez veces", dijo. "Por razones de eficiencia o de timing, querrías que la IA colocara órdenes directamente por ti."
La diferencia es que la automatización de pagos elimina una molestia menor, mientras que la automatización del trading captura valor que desaparece si un humano tiene que aprobar cada acción. Por eso la capa de ejecución se automatiza antes que la capa de liquidación.
También conecta con la postura anterior de Zhao de que Binance no construirá salvaguardas contra bots de trading con IA. Su argumento entonces fue que las ventajas de la IA no se concentrarán en unos pocos sofisticados: "todos usarán IA"; y que la aplicación es impracticable de todos modos, ya que una API de trading solo muestra órdenes entrantes sin revelar el motor de decisión que hay detrás.