Durante los últimos dos años, la narrativa de la primera mitad del sector de la inteligencia artificial (IA) ha girado principalmente en torno a la «guerra de los modelos grandes» iniciada por diversos gigantes tecnológicos. El número de parámetros ha pasado de miles de millones a billones, los costos de entrenamiento han aumentado de decenas de millones a cientos de millones de dólares, y los clústeres de GPU se han expandido de miles a decenas de miles de tarjetas. Todos han estado debatiendo qué modelo es más potente y quién está más cerca de la IA general (AGI), como si el objetivo final de la competencia en IA fuera únicamente el rendimiento de los modelos grandes.
Sin embargo, al llegar al año 2026, la lógica impulsora del sector de la IA ha cambiado. Según el informe más reciente de JPMorgan, lo que realmente impulsará la expansión continua de la infraestructura de IA en el futuro ya no será el entrenamiento de modelos, sino la enorme demanda de inferencia de IA. En el futuro, el consumidor más significativo de potencia computacional ya no serán únicamente los modelos grandes en fase de entrenamiento, sino los Agentes de IA distribuidos globalmente. Cada llamada, cada interacción y cada ejecución de tarea consume esencialmente Tokens. El sector de la IA está transitando de la «era de los modelos» a la «era industrial de los Tokens».
Esto se debe a que lo que verdaderamente impulsará el funcionamiento del mundo de la IA en el futuro no será solo el modelo en sí, sino el sistema de producción, distribución, programación y consumo construido alrededor de los Tokens. En especial, a medida que los Agentes de IA comienzan a aparecer a gran escala, cómo se generan los Tokens en tiempo real, cómo se distribuyen entre regiones, cómo se programan dinámicamente y cómo se consumen de forma eficiente se convertirán en los nuevos problemas centrales de todo el sector de la IA.
Como recientemente propuso Huang Renxun, la IA no es una simple industria de software, sino un sistema de infraestructura similar a la electricidad y a internet. En su arquitectura de «Pastel de Cinco Capas», el sector de la IA se divide en cinco capas: Energía, Chips, Infraestructura, Modelos y Aplicaciones. Y, a medida que el sector de la IA transita gradualmente de la «era del entrenamiento» a la «era de la inferencia», GoodVision AI tiende a entender toda la cadena económica de la IA como una «Estructura de Pastel de Siete Capas» centrada en los Tokens.
Capa Uno: Energía — La base energética de la era de la IA.
Capa Dos: AIDC — La fábrica de Tokens.
Capa Tres: GPU — El equipo productivo de Tokens.
Capa Cuatro: LLM — El motor productivo de Tokens.
Capa Cinco: Distribución de Tokens — La «red eléctrica» de la era de la IA.
Capa Seis: Optimización de Tokens y Programación Inteligente — El cerebro de la era de la IA.
Capa Siete: Agente de IA — El punto final de consumo de Tokens.
Desde la energía y las GPU hasta los AIDC, los nodos periféricos (edge nodes) y la inferencia de modelos con programación inteligente, el sector de la IA está conformando un «sistema industrial de Tokens» sin precedentes. Sin embargo, en la etapa actual, este sistema aún está lejos de estar maduro. Algunos cuentan con las GPU más avanzadas, pero están limitados por el suministro energético; otros han construido AIDC masivos, pero carecen de una programación eficiente; algunos han desarrollado Agentes de IA muy potentes, pero enfrentan altos costos de inferencia y latencias elevadas; otros controlan nodos periféricos, pero no logran formar una red colaborativa unificada. Aunque toda la cadena industrial avanza rápidamente, persisten importantes fragmentaciones, redundancias y cuellos de botella de eficiencia entre las distintas capas.
Solo cuando estas siete capas de infraestructura estén verdaderamente conectadas, coordinadas e interconectadas, el sector de la IA podrá transitar desde la actual «era de las herramientas» a la «era de la adopción masiva» en el mundo inteligente.
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La Era Industrial de los Tokens: Cómo la Tarta de Siete Capas de la IA Transformará los Mercados Crypto
La industria de la IA está experimentando un cambio fundamental de una era centrada en modelos de «entrenamiento» a una impulsada por tokens de «inferencia», con profundas implicaciones para los mercados cripto e inversores. Tal como se expresa en el último informe de JPMorgan y se amplía en la estructura de «Tarta de Siete Capas» de GoodVision AI, estamos presenciando el surgimiento de un sistema industrial de tokens integral que impulsará la demanda, la creación de valor y las oportunidades de inversión tanto en mercados tradicionales como en cripto.
De Entrenamiento a Inferencia: El Cambio de Paradigma Económico
Durante los dos últimos años, la narrativa de la IA ha estado dominada por la «guerra de los grandes modelos» – una competencia centrada en el número de parámetros, los costos de entrenamiento y el rendimiento bruto de los modelos. Esta época se caracterizaba por enormes clústeres de GPU y presupuestos de entrenamiento de miles de millones de dólares, esencialmente una carrera para construir los «cerebros» más capaces para los sistemas de IA. Sin embargo, al entrar en 2026, la lógica económica se está desplazando fundamentalmente del entrenamiento a la inferencia.
La visión crítica del análisis de JPMorgan es que el verdadero motor de la futura expansión de la infraestructura de IA será la demanda de inferencia, no el entrenamiento. Si bien el entrenamiento requiere inmensos recursos computacionales, es un proceso finito. En contraste, la inferencia – el despliegue y operación real de modelos de IA en aplicaciones del mundo real – es continua, distribuida y potencialmente infinita en escala. Este cambio tiene profundas implicaciones para la economía de tokens, ya que cada llamada de inferencia, interacción y ejecución de tareas consume tokens, creando un ciclo de demanda perpetua.
La Tarta de Siete Capas: Un Nuevo Marco para la Integración IA-Tokens
La estructura de «Tarta de Siete Capas» de GoodVision AI proporciona un marco integral para comprender cómo los tokens se integrarán con la pila de IA:
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Capa de Energía: La base energética que permite todas las operaciones de IA. A medida que la IA escala, también lo harán las demandas de energía, creando oportunidades de inversión en energías renovables, soluciones de enfriamiento avanzadas y sistemas de distribución de energía eficientes específicamente diseñados para cargas de trabajo de IA.
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Capa AIDC: La «fábrica de tokens» donde el poder computacional bruto se transforma en capacidad de IA utilizable. Los Centros de Datos de IA están evolucionando desde simples instalaciones de hosting hasta sofisticadas instalaciones de producción de tokens, con modelos de monetización cada vez más centrados en precios basados en tokens.
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Capa GPU: El «equipo de producción» para los tokens. La escasez de GPU se ha convertido en un cuello de botella crítico, impulsando la innovación en arquitecturas computacionales alternativas, tecnologías de virtualización y mercados secundarios para el acceso a GPU, todos los cuales tendrán representaciones tokenizadas.
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Capa LLM: El «motor de producción» que genera tokens a través de la inferencia de modelos. A medida que los modelos de lenguaje se vuelvan más especializados y eficientes, veremos la emergencia de tokens específicos de modelos y sistemas de micro-pagos para acceder a diferentes capacidades de modelos.
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Capa de Distribución de Tokens: La «red eléctrica» de la era de la IA. Esta capa se centra en cómo los tokens se mueven, se intercambian y se valoran en el ecosistema de IA. Anticipamos una innovación significativa en intercambios descentralizados, protocolos cross-chain y AMM especializados diseñados para flujos de tokens de IA.
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Capa de Optimización de Tokens: El «cerebro» que coordina la asignación de recursos y la programación. Esto representa una convergencia de IA y blockchain, con sistemas autónomos optimizando el uso de tokens en toda la pila – un ajuste natural para organizaciones autónomas descentralizadas (DAO) y creadores de mercado algorítmicos.
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Capa de Agentes IA: El «punto de consumo final» donde los tokens se utilizan finalmente. A medida que los agentes de IA se vuelvan más autónomos y capaces, desarrollarán sus propias comportamientos económicos, creando mercados secundarios para tokens y servicios producidos por agentes.
Implicaciones de Mercado y Oportunidades de Inversión
La transición a una economía de IA basada en tokens crea varias temáticas clave de inversión:
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Tokens Infraestructurales: Proyectos que proporcionan infraestructura física (energía, refrigeración, acceso a GPU) con modelos económicos basados en tokens capturarán valor significativo. Estamos particularmente interesados en los tokens que representan participaciones de propiedad en centros de datos de IA o proporcionan participaciones de ingresos de servicios computacionales.
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Economías de Agentes IA: El surgimiento de agentes de IA autónomos creará sistemas económicos completamente nuevos. Los tokens que facilitan transacciones entre agentes, intercambio de recursos y colaboración probablemente verán un crecimiento sustancial. Busque protocolos que permitan a los agentes de IA tener carteras, gestionar finanzas y participar en mercados descentralizados.
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Optimización Cross-Layer: Las oportunidades más valiosas pueden residir en protocolos que coordinen a través de múltiples capas de la pila de IA, particularmente aquellos que puedan resolver la fragmentación e ineficiencias mencionadas en el artículo. Los mercados tokenizados que emparecen recursos computacionales con necesidades específicas de inferencia podrían capturar valor significativo.
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Tokens Centrados en Inferencia: A diferencia de los tokens actuales de IA que representan principalmente la propiedad del modelo o el acceso, los futuros tokens cada vez más estarán vinculados al consumo real de inferencia. Esto crea un modelo de ingresos más predecible y un caso de uso fundamental más fuerte.
Riesgos y Desafíos
A pesar de las perspectivas prometedoras, varios riesgos merecen consideración:
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Limitaciones Energéticas: La capa de energía representa un cuello de botella fundamental. Los proyectos que no aborden adecuadamente la sostenibilidad y disponibilidad de energía pueden enfrentar desafíos regulatorios o limitaciones operativas.
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Riesgos de Centralización: Gran parte de la infraestructura de IA está actualmente dominada por jugadores centralizados. La economía de tokens debe descentralizar genuinamente la creación de valor para evitar simplemente crear nuevas formas de control centralizado.
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Complejidad de Valoración: Valorar los tokens relacionados con la IA será significativamente más complejo que los activos cripto tradicionales, requiriendo modelos sofisticados que tengan en cuenta la utilidad computacional, los costos energéticos, los efectos de red y la adopción de agentes.
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Incertidumbre Regulatoria: A medida que los sistemas de IA se vuelvan más autónomos y económicamente significativos, es probable que surjan marcos regulatorios que impacten el uso de tokens, la privacidad de datos y la soberanía computacional.
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Convergencia Tecnológica: El éxito de esta visión depende de la integración perfecta de blockchain, IA e infraestructura física – un desafío técnico complejo que muchos proyectos pueden struggle por superar.
El Camino Hacia Adelante: De la Era de Herramientas a la Adopción Masiva
El artículo identifica correctamente que la industria de la IA debe superar significativas fragmentaciones e ineficiencias antes de llegar a la «Era de Adopción Masiva». Para los inversores cripto, esto significa centrarse en proyectos que resuelvan problemas de coordinación reales en toda la pila de IA, en lugar de aquellos que simplemente siguen la ola de entusiasmo por la IA.
Las oportunidades más prometedoras se encuentran en la intersección de las capas, particularmente en protocolos que pueden distribuir eficientemente tokens en toda la infraestructura de IA, optimizar la asignación de recursos y permitir interacciones de agentes sin fisuras. Estos proyectos probablemente capturarán el mayor valor a medida que la industria se transicione del estado fragmentado actual a un sistema industrial de tokens cohesivo.
Al mirar hacia 2026 y más allá, la convergencia de las economías de IA y tokens representa uno de los cambios tecnológicos y económicos más significativos de nuestro tiempo. Los inversores que comprendan este marco de siete capas e identifiquen proyectos que genuinamente avanzen en la coordinación y eficiencia de la pila de IA estarán bien posicionados para capturar valor sustancial en la emergente era industrial de tokens.