La lógica de valoración de la inteligencia artificial generativa está experimentando un profundo cambio de paradigma. Durante los últimos dos años, el mercado se acostumbró a valorar el sector de la IA basándose en el crecimiento lineal de una «carrera armamentística por la capacidad de cómputo»: quien tuviera más GPU y mayores inversiones de capital, tendría un mayor potencial de valoración. Sin embargo, a medida que las expectativas sobre la liquidez macroeconómica han oscilado repetidamente bajo la presión de la sensibilidad a los tipos de interés, esta sencilla narrativa basada en la escala está perdiendo vigencia. El conflicto central se ha desplazado ahora hacia la «validación de los límites de las capacidades de los modelos»: el mercado ya no paga simplemente por acumular hardware, sino que empieza a examinar la eficacia real de la IA para resolver problemas lógicos complejos, verificar algoritmos fundamentales y transformar los circuitos de negocio. Para los operadores de criptoactivos, este cambio tiene un doble significado. Por un lado, la IA ya no es solo un catalizador de burbujas narrativas: sus avances tecnológicos están modificando de manera sustancial la estructura de la demanda de infraestructura on-chain, los casos de uso de los pagos con stablecoins y la complejidad de los protocolos DeFi. Por otro, las empresas líderes de modelos cerrados mantienen la expectativa de su monopolio mediante operaciones de capital extremas, mientras que los intentos de las comunidades de código abierto y del mundo académico por refutar la lógica subyacente de los modelos generan un escenario de competencia de gran tensión. Esta tensión afecta directamente a las expectativas del mercado sobre el «calendario de la AGI» y, en consecuencia, sacude los referentes de valoración de las plataformas de contratos inteligentes, como ETH.

En cuanto a los hechos concretos del mercado, varios acontecimientos recientes clave conforman el panorama actual de la intersección entre la IA y el mercado cripto. En primer lugar, se ha señalado recientemente que OpenAI logró un avance en el razonamiento matemático, en especial con sus intentos de refutar la «conjetura del tiempo exponencial», que han suscitado una amplia controversia. Aunque los detalles técnicos concretos aún no se han hecho públicos por completo, el episodio en sí mismo marca un posible avance sustancial de la IA en la verificación de la complejidad algorítmica, lo que cuestiona directamente algunos supuestos fundamentales de la informática tradicional. Al mismo tiempo, OpenAI lanzó un nuevo modelo llamado «GPT-6.1 Terra»; la actualización de la versión y el nombre sugiere que ha entrado en una nueva fase de desarrollo. En el panorama competitivo, Anthropic solicitó oficialmente su salida a bolsa. Sus datos financieros muestran que el beneficio operativo trimestral pasó a ser positivo, pero se prevé que sus gastos en capacidad de cómputo asciendan a nada menos que 800.000 millones de dólares. Esta cifra descomunal no solo pone de relieve el modelo extremo de las principales empresas de IA, que «gastan para ganarse una posición», sino que también revela la enorme intensidad de capital de la infraestructura de IA. En cuanto a la reacción de los mercados de capitales, los «dos grandes modelos de lenguaje» de Hong Kong tuvieron un sólido desempeño: Zhipu (02513.HK) subió más del 10 % en una sola jornada y MINIMAX-W (00100.HK) avanzó más del 4 %, lo que demuestra que el entusiasmo de los inversores por el sector de los grandes modelos de lenguaje no ha disminuido pese a la incertidumbre macroeconómica. Además, Deng Yu, ganador de la Medalla Fields, comentó el comportamiento de las empresas de IA y señaló: «No puedes apoyar la destilación solo cuando destilas el conocimiento de toda la humanidad». Esta declaración ha puesto en primer plano las contradicciones de los fabricantes de modelos en torno a la extracción de conocimiento, los derechos de autor y la ética, y ha revelado los posibles riesgos legales y éticos de la actual vía de comercialización de la IA.

Estos hechos tienen un impacto profundo y no lineal en los mecanismos de valoración del mercado cripto. Un posible avance de OpenAI en el ámbito de las conjeturas matemáticas, si obtiene un amplio reconocimiento académico, no sería directamente alcista ni bajista; más bien, remodelaría indirectamente la lógica de valoración de ETH al modificar las expectativas sobre la «verificabilidad de los contratos inteligentes». Si los modelos de IA pueden verificar o refutar algoritmos complejos con mayor eficacia, esto reduciría significativamente los costes de auditoría de los contratos inteligentes y reforzaría la confianza en la seguridad de los protocolos DeFi, lo que podría impulsar una reevaluación del valor fundamental de ETH como «computadora mundial». Sin embargo, el posible gasto de Anthropic de hasta 800.000 millones de dólares en capacidad de cómputo y sus planes de salida a bolsa ponen de manifiesto la enorme demanda de recursos globales —electricidad y chips— por parte de la infraestructura de IA. Esta demanda podría agravar las tensiones en las cadenas de suministro mundiales, elevar los costes de los proveedores de servicios en la nube y, finalmente, repercutir en los costes operativos de los nodos en cadena. En el caso de los activos de riesgo, el alza de las acciones de IA de Hong Kong demuestra que el apetito por el riesgo del mercado sigue concentrándose en gran medida en el tema de la IA, pero este apetito es sumamente excluyente: mientras los capitales persiguen las narrativas tecnológicas impulsadas por OpenAI y Anthropic, podrían dejar temporalmente sin liquidez a otros sectores tecnológicos. Los comentarios de Deng Yu sobre la «destilación» también apuntan a riesgos legales y éticos en la obtención de datos para la IA. Si este tipo de controversias desemboca en medidas regulatorias, podría cuestionarse la legalidad de los datos utilizados para entrenar modelos de IA y, con ello, verse afectadas las aplicaciones Web3 que dependen de estas capacidades, como los agentes de IA y las redes de inferencia descentralizadas. La contradicción central en la valoración actual del mercado es la siguiente: ¿serán los avances exponenciales de la tecnología de IA suficientes para compensar su enorme consumo de capital y sus riesgos éticos? Si el mercado considera que las mejoras de eficiencia derivadas de los avances tecnológicos pueden cubrir los costes, los activos de base como ETH se beneficiarán de la narrativa de la «automatización inteligente»; en cambio, si las presiones de costes frenan la comercialización de la IA, el apetito por el riesgo se contraerá rápidamente y los activos tecnológicos y cripto de beta elevada afrontarán presiones correctivas.

A continuación, conviene seguir de cerca los indicadores de tres ámbitos para determinar el rumbo definitivo de este cambio de paradigma. Primero, las pruebas de rendimiento reales de OpenAI GPT-6.1 Terra, en particular los cambios concretos en las puntuaciones de razonamiento matemático y generación de código, así como el grado de aceptación académica de los detalles técnicos de la «refutación de la conjetura del tiempo exponencial». Esto determinará en qué medida mejora la capacidad de la IA para verificar la lógica subyacente y, por consiguiente, influirá en las expectativas sobre la seguridad de los contratos inteligentes. Segundo, los detalles de la valoración de la salida a bolsa de Anthropic y la composición concreta de sus 800.000 millones de dólares de gasto en capacidad de cómputo, así como sus planes de financiación. Habrá que observar si los mercados de capitales están dispuestos a respaldar un modelo de gran inversión y largos plazos de retorno. Esto afectará directamente al ritmo de inversión en infraestructura de IA a escala mundial, se reflejará indirectamente en las cotizaciones de los sectores de chips y electricidad y repercutirá en la estructura de costes de los proveedores de servicios en la nube. Tercero, la evolución jurídica y regulatoria de la controversia sobre la «destilación», en particular si las declaraciones de expertos como Deng Yu llevan a las autoridades reguladoras de la Unión Europea o de Estados Unidos a examinar la legalidad de los datos de entrenamiento de la IA. Esto podría convertirse en un cisne negro para el sector de la IA y afectar a todo el ecosistema Web3. Además, habrá que comparar las primas de valoración de las acciones de IA de Hong Kong con las de los principales valores de IA estadounidenses. Si las acciones de Hong Kong siguen registrando mayores subidas, podría indicar que los inversores son más optimistas respecto a la rapidez con que la IA se materializará comercialmente, lo que elevaría el apetito por el riesgo en el conjunto del sector tecnológico. Por el contrario, si las grandes tecnológicas de IA estadounidenses corrigen debido a sus elevadas valoraciones o a riesgos éticos, se deteriorará el ánimo hacia los activos de riesgo mundiales, y los criptoactivos como ETH deberán estar atentos a un aumento de la volatilidad provocado por la retirada de liquidez. Por último, hay que vigilar la evolución del TVL (valor total bloqueado) de las aplicaciones de IA en cadena, como las operaciones de agentes de IA y las redes de inferencia descentralizadas. Si los avances de la IA no se traducen en un uso efectivo en cadena, la narrativa de «IA + cripto» perderá fuerza y el mercado volverá a valorar la demanda fundamental de ETH como activo de pago y reserva de valor.

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