En 2026, la curva de actividad de GitHub de la comunidad de código abierto de Crypto completó un asombroso «suelo». Desde un pico de 45K desarrolladores activos mensuales en 2022 hasta aproximadamente 23K, esta reducción a la mitad en los datos en papel desató un debate en las redes sociales sobre el «agotamiento de la narrativa». Sin embargo, cuando analizamos la sección transversal de esta curva, vemos no una contracción de la industria, sino una profunda «desapalancamiento del talento».

I. ¿Quién se fue? ¿Quién se quedó? Los que se fueron son principalmente los recién llegados. En febrero de 2024, el número de nuevos desarrolladores alcanzó los 5462 en un solo mes, y luego disminuyó drásticamente, con una tasa de abandono del 52% en menos de un año. La mayoría de estas personas llegaron durante el mercado alcista, haciendo contratos de acuñación de NFTs, bifurcando protocolos DeFi y creando front-ends para nuevas L2. Estos puestos dependen en gran medida del entusiasmo del mercado, y una vez que el entusiasmo desaparece, los proyectos dejan de funcionar y los puestos desaparecen con ellos. Según los datos, las contribuciones de código de los recién llegados nunca superaron el 25% del total, y este grupo nunca estuvo en el círculo central de la industria desde el principio.

Por otro lado, el número de desarrolladores con más de dos años de experiencia aumentó en el mismo período, alcanzando un nuevo máximo histórico y contribuyendo con aproximadamente el 70% de la cantidad de código. La opinión de Maria Shen, GP de Electric Capital, es muy directa: «Cuando observamos al grupo de desarrolladores establecidos, está creciendo y parece muy saludable». Se quedan no porque no tengan otra opción. Técnicamente, el trabajo central actual en crypto generalmente requiere años de acumulación para comprender el trabajo de desarrollo de infraestructura: desarrollo de la capa de protocolo, auditoría de seguridad, arquitectura entre cadenas, este trabajo requiere años de acumulación para realmente comenzar, no se puede eliminar del mercado una vez que el entusiasmo desaparece. Económicamente, muchos veteranos tienen tokens que no han terminado de vested, poder de gobernanza y relaciones de capital en los protocolos, su acumulación en esta industria ya ha formado barreras y recompensas reales.

Desde la perspectiva de la distribución del ecosistema, están votando con los pies: los desarrolladores de Bitcoin crecieron un 64,3% en dos años, Solana +11,1%, mientras que Cosmos disminuyó un 51,1% y Polkadot un 46,9%. Los veteranos se están concentrando en ecosistemas con usuarios e ingresos reales, dejando aquellos proyectos que todavía se mantienen con narrativas. Los cambios en la estructura de los puestos también confirman lo mismo. En los nuevos puestos de Web3 en 2025, el porcentaje más alto no es el de desarrolladores, sino el de Project & Programme Management, superando el 27%. Para una industria conocida por estar impulsada por la tecnología, esto es contrario a la intuición, pero la lógica detrás no es complicada: la industria está pasando de la fase de construcción a la fase de ejecución, más de 100 cadenas necesitan integrarse, los clientes institucionales tienen requisitos completamente diferentes para el cumplimiento y la seguridad, y la gobernanza de la DAO necesita encontrar un equilibrio entre las diferentes demandas de los stakeholders. Esto no es gestión de proyectos en el sentido tradicional, sino coordinación y juicio en un entorno donde las reglas aún se están formando.

La superficie de la industria se está reduciendo, pero la densidad central está aumentando. La caída del mercado bajista de 2018-2019 también estuvo acompañada de una gran pérdida de desarrolladores, pero luego surgieron proyectos fenomenales como Uniswap, Aave y OpenSea, que definieron el mercado alcista de 2020-2021. Los builders que se quedaron en esta ronda tienen una infraestructura más madura, y la era de la IA les ha dado un escenario aún más grande que la ronda anterior.

II. ¿Qué habilidades traen consigo las personas que se quedan? ¿Qué habilidades especiales ha desarrollado la industria de Crypto en los builders? Para responder a esta pregunta, necesitamos volver a los principios subyacentes de la blockchain. Entre los ciclos alcistas y bajistas, esta industria siempre opera sobre la misma regla subyacente: el código es ley, la ejecución es el resultado final. En 2016, en el evento The DAO, los atacantes utilizaron una vulnerabilidad de llamada recursiva para transferir $36.000.000,00. No había errores en el código, la lógica se ejecutó completamente según lo previsto, pero los límites no fueron previstos por los diseñadores. En 2021, el puente entre cadenas de Poly Network fue atacado y $610.000.000,00 se transfirieron en cuestión de horas. Ninguna plataforma puede detenerlo, ninguna institución puede revocarlo, ninguna disposición legal puede recuperarlo. Esta es la característica estructural que distingue a crypto de casi todas las demás industrias: el margen de error es cero y la intervención posterior es casi inexistente.

Lo que este entorno obliga a desarrollar es un conjunto de habilidades que rara vez se necesitan en otras industrias: construir desde cero un sistema operativo en el que los extraños estén dispuestos a participar en condiciones de falta de reglas y falta de confianza. Esta capacidad incluye dos niveles. El primero es establecer la confianza desde cero, sin depender de ninguna autoridad externa, sino solo en el código y los mecanismos para que los extraños estén dispuestos a poner activos reales. El segundo es hacer juicios bajo la doble incertidumbre técnica y económica, sin un marco regulatorio, sin datos históricos, sin estándares de la industria a los que referirse, pero aún así ser capaz de diseñar un sistema que pueda funcionar. Ambos niveles tienen una verificación específica en crypto. Uniswap no tiene garantía de la empresa, ni KYC, ni servicio de atención al cliente, cualquiera que ponga fondos en el pool de liquidez confía solo en cientos de líneas de código y un conjunto de mecanismos económicos, logrando cientos de miles de millones de dólares en volumen de transacciones diarias. MakerDAO no tiene el respaldo de un banco central, ni seguro de depósito, sino que se basa puramente en la gobernanza en cadena y los mecanismos de garantía para mantener la estabilidad de DAI. Durante el DeFi Summer fue aún más extremo, sin un marco regulatorio, sin estándares de auditoría, sin datos históricos a los que referirse, los builders diseñaron AMM, protocolos de préstamo y minería de liquidez, y pasaron del concepto a decenas de miles de millones de dólares de TVL en solo unos meses.

La era de la IA está creando un problema estructuralmente muy similar. El proceso de toma de decisiones del modelo no es transparente y los resultados no se pueden verificar de forma independiente. Los AI agent están comenzando a ejecutar transacciones y asignar fondos de forma autónoma, pero el sistema de reglas y los mecanismos de restricción correspondientes aún no existen. Las grandes empresas de modelos controlan tanto el modelo como los estándares de evaluación, y los usuarios carecen de medios de verificación eficaces. La potencia de cálculo está altamente concentrada en un pequeño número de grandes fábricas, formando precios de monopolio cuando la demanda explota. Estos problemas apuntan al mismo núcleo: el problema de la confianza de los sistemas autónomos, que se repite en el proceso de mayor escala de la IA. Los crypto builder han estado lidiando con este tipo de problemas en un entorno sin reglas de autoridad externa durante muchos años, pero antes el escenario era un protocolo en cadena, y ahora se ha cambiado a la IA. Y ya hay un grupo de personas que han traído las habilidades acumuladas en crypto directamente a la IA, y han obtenido resultados.

III. ¿Cómo se revalorizan estas habilidades en la era de la IA? Los casos de transición de crypto a la IA han sido comunes en los últimos años, pero si los analizamos, lo que se llevan no es lo mismo. El camino más directo es la transferencia directa de hardware y experiencia. Los tres fundadores de CoreWeave, Michael Intrator, Brian Venturo y Brannin McBee, comenzaron a minar Ethereum con GPU en 2017, expandiéndose de una a miles de unidades. En 2022 cerraron el negocio de la minería y dos meses después se lanzó ChatGPT, y las GPU en sus manos se convirtieron directamente en suministro de potencia de cálculo de IA. En marzo de 2025 cotizaron en el Nasdaq, con una valoración de IPO de aproximadamente $23.000.000.000,00, y luego el valor de mercado máximo se acercó a los $70.000.000.000,00. El cofundador de OpenSea, Alex Atallah, ha lidiado con la agregación y el enrutamiento de activos extremadamente heterogéneos en el mercado de NFTs, y trasladó el mismo conjunto de experiencias al enrutamiento de modelos de IA, fundando OpenRouter, que ha atendido a más de 5.000.000 de desarrolladores en dos años, con una valoración de $500.000.000,00.

Otra categoría de migración merece más atención. Ilia Polosukhin, fundadora de NEAR, es una de las coautoras del artículo de Transformer. Después de dejar Google, inicialmente quería construir aplicaciones de IA con lenguaje natural, pero se encontró con un problema real durante el proceso de desarrollo: necesitaba hacer pagos transfronterizos a los trabajadores de etiquetado de datos en todo el mundo, y la mayoría de estas personas no tenían cuentas bancarias, y la tecnología blockchain se convirtió en la mejor solución para este difícil problema de pago. Ahora NEAR se está transformando en una plataforma de infraestructura de IA, y la dirección central es la IA propiedad del usuario y el aprendizaje automático confidencial descentralizado (DCML), lo que permite a los usuarios utilizar los servicios de IA sin exponer los datos. La experiencia de arquitectura descentralizada acumulada en NEAR se ha convertido en el punto de partida más difícil de replicar en esta dirección. Sean Neville, cofundador de Circle, fundó Catena Labs después de irse, posicionándose como un banco nativo de IA, trasladando directamente la comprensión de la infraestructura de stablecoin a los escenarios financieros de AI agent, y a16z crypto lideró una ronda de financiación inicial de $18.000.000,00. Nader Dabit, un desarrollador senior de Aave y Lens Protocol, se cambió a Cognition, trayendo la experiencia de construcción del ecosistema de desarrolladores acumulada en múltiples protocolos crypto al campo de las herramientas de AI agent. Lo que este grupo de personas se lleva no es solo hardware de GPU o redes de usuarios, sino la intuición del diseño de mecanismos, la experiencia de construcción del ecosistema de desarrolladores y la capacidad de juicio para construir sistemas confiables desde cero cuando faltan reglas. Estas capacidades corresponden precisamente a las tres brechas estructurales que encuentra la escala de la IA.

Agregación y optimización de la potencia de cálculoLa potencia de cálculo es el cuello de botella más directo para la escala de la IA. El entrenamiento y la inferencia requieren una gran cantidad de GPU, la demanda fluctúa mucho, los proveedores de la nube son caros y hay colas, y las empresas no quieren acumular hardware por sí mismas. Este problema tiene dos niveles: cómo agregar y distribuir la potencia de cálculo, y cómo utilizar la potencia de cálculo agregada de manera más eficiente. Los crypto builder tienen una acumulación directamente transferible en estos dos niveles. Hyperbolic resuelve el problema de la distribución y la confianza. El fundador, Jasper Zhang, ha traído el diseño de mecanismos descentralizados a la pista de la potencia de cálculo de la IA: los tokens permiten a los poseedores de GPU dispersos estar dispuestos a contribuir con la potencia de cálculo inactiva, pero el problema más importante es la confianza. ¿Por qué creer que el resultado del cálculo dado por un nodo desconocido es correcto? La innovación central PoSP utiliza el muestreo aleatorio más la teoría de juegos para hacer de la honestidad la estrategia dominante de los nodos, sin necesidad de verificación completa, bajo costo, escalable y resultados confiables. Este conjunto de mecanismos se migra directamente de la lógica de crypto para verificar el comportamiento de nodos desconocidos. MoonMath resuelve el problema de la eficiencia. Su predecesor, Ingonyama, se centró en la aceleración de hardware ZK, aumentando la velocidad de generación de pruebas ZK varias veces bajo restricciones de cálculo extremas. Ahora la dirección se está moviendo hacia la capa de rendimiento de Physical AI, haciendo aceleración de atención dispersa (LiteAttention) para modelos de difusión de video, descomposición de bajo rango de la capa FFN (LiteLinear) y aceleración de retropropagación de entrenamiento (BackLite). Desde la aceleración ZK hasta la aceleración de la inferencia de IA, la base es el mismo conjunto de capacidades: hacer que las matemáticas se ejecuten más rápido bajo restricciones de cálculo extremas. La pista ha cambiado, pero la acumulación no se ha desperdiciado.

Diseño de mecanismos de gobernanza e incentivos de IACuando varios AI agent comienzan a colaborar para ejecutar tareas, ¿cómo garantizar que no destruyan el sistema general en el proceso de búsqueda de sus respectivos objetivos? Cada participante está persiguiendo su propia función objetivo, y nadie garantiza que el sistema pueda funcionar normalmente después de sumarlos, y la velocidad de ejecución del agent excede con creces la ventana de intervención humana. Este es el tipo de problema que los crypto builder han tratado repetidamente en la gobernanza de la DAO y el diseño de tokenomics: permitir que los participantes con demandas de intereses completamente diferentes operen de acuerdo con la dirección preestablecida del sistema sin una autoridad central. La respuesta que da crypto son los mecanismos económicos, las operaciones ilegales generarán costos económicos reales, las reglas están escritas en el código y se ejecutan automáticamente. EigenLayer migra este conjunto de mecanismos directamente al escenario de la IA. A través del mecanismo de restaking, los nodos deben comprometer activos antes de participar en la colaboración, y el incumplimiento o las operaciones ilegales activarán sanciones automáticas, y las reglas no son sugerencias, sino límites rígidos con costos económicos reales. EigenCloud extiende esta lógica al cálculo verificable y la gobernanza colaborativa de AI agent, lo que permite a los agent caer dentro del rango preestablecido al perseguir sus propios objetivos. Restringir a los agent con mecanismos económicos es mucho más confiable que restringir a los agent con códigos de ética.

El pago autónomo de AI Agent también tiene un problema más básico: cómo paga el agent. Los sistemas de pago tradicionales están diseñados para humanos, las tarjetas de crédito requieren la apertura de una cuenta, las transferencias bancarias requieren autorización, y cada paso asume que el operador es humano, tiene una identidad y esperará. El agent no esperará, puede iniciar una gran cantidad de solicitudes por segundo, y cada solicitud puede involucrar micropagos, y el canal de pago tradicional falla directamente en este escenario. Stablecoin y las reglas en cadena son la infraestructura que los crypto builder ya han construido, que admite de forma nativa la programabilidad, no requiere autorización y funciona las 24 horas del día. Estas tres características son precisamente los requisitos rígidos para el escenario de pago del agent, y lo que falta es una capa de protocolo que conecte stablecoin al flujo de trabajo del agent. x402 fue lanzado por Coinbase en mayo de 2025, activando el código de estado HTTP 402, integrando el pago de stablecoin directamente en la solicitud HTTP, el agent inicia la solicitud y completa el pago al mismo tiempo, sin necesidad de una cuenta, y la liquidación tarda aproximadamente dos segundos. Hasta abril de 2026, el protocolo x402 ha procesado más de 165.000.000,00 transacciones, con un volumen de transacciones acumulado de aproximadamente $50.000.000,00, y el número de agent activos ha alcanzado los 69.000 (fuente de datos: x402 Foundation), Cloudflare, AWS, Stripe, Anthropic MCP se han conectado. El pago del agent ya es una pista con tráfico real.

IV. El nuevo posicionamiento de Builder: de la persona que escribe contratos a la persona que define las reglas para la IA La escala de la IA está creando una brecha funcional que antes no existía. No es una brecha de talento técnico, sino una brecha de personas que pueden diseñar mecanismos de confianza en sistemas autónomos. Cuando el objeto de servicio cambia de personas a IA, el papel de los crypto builder también se está redefiniendo. La diferencia central entre los dos paradigmas no radica en la pila de tecnología, sino en la forma en que se establece la confianza y la lógica de ejecución de las reglas. En la era pre-IA, los crypto builder se enfrentaban a participantes humanos, las reglas se escribían en contratos, el margen de error era cero, pero los límites del sistema eran relativamente claros. En la era AI-Native, cuando el objeto de interacción se convierte en un AI agent de funcionamiento autónomo, el problema que debe resolverse es: el comportamiento del agent es impredecible, la velocidad de ejecución excede con creces la ventana de intervención humana y los límites del sistema en sí deben redefinirse bajo una mayor incertidumbre. El posicionamiento funcional de los crypto builder está cambiando de «escribir contratos seguros» a «diseñar mecanismos confiables para sistemas autónomos de IA».

La contratación de los principales intercambios e instituciones en 2026 refleja claramente esta tendencia: ya no se contratan simplemente ingenieros de IA o desarrolladores de crypto, sino que se busca a personas que puedan conectar ambos lados, que comprendan tanto la distorsión de los incentivos en cadena como el juego de gobernanza, y que puedan integrar profundamente las herramientas de IA en el flujo de trabajo de crypto, y diseñar mecanismos que permitan que los agent se alineen a largo plazo con los reguladores y los usuarios. La dirección de la asignación de capital también ha reflejado este juicio. Paradigm está recaudando un nuevo fondo de hasta $1.500.000.000,00, y el alcance de la inversión se ha ampliado de crypto a IA y robótica. Haun Ventures completó el Fondo II de $1.000.000.000,00, centrándose en la infraestructura financiera que fusiona crypto e IA, especialmente el apoyo a las transacciones autónomas y la coordinación de los sistemas económicos de pago, stablecoin y agent-to-agent de AI agent. a16z crypto completó el quinto fondo de $2.200.000.000,00 (Crypto Fund V), indicando claramente que el fondo se invertirá al 100% en el campo de crypto. Ante la complejidad y la opacidad de la era de la IA, se centrarán en la transparencia, la verificabilidad y las características de descentralización de crypto. Y según los datos de PitchBook, en 2025, aproximadamente el 40% de la inversión de capital de riesgo en el campo de crypto en los Estados Unidos se destinó a empresas que también se dedican a negocios de IA, un aumento significativo con respecto a 2024.

También es la transición de crypto builder a la IA, y los caminos elegidos en diferentes entornos de mercado muestran diferencias obvias. En los Estados Unidos, a medida que el entorno regulatorio se vuelve relativamente claro, la innovación de la capa de protocolo ha obtenido un espacio de supervivencia real. La densidad de la red de capital es alta, el camino desde la idea hasta la financiación es corto y el margen de error es grande. La característica común de un grupo de proyectos como Hyperbolic, EigenCloud, Gensyn y Ritual es diseñar nuevos mecanismos desde cero, en lugar de hacer una simple integración de aplicaciones en los sistemas existentes. Los principales VC tienen una tesis de inversión clara sobre direcciones como «cálculo verificable, coordinación de Agent, ML descentralizado» y están dispuestos a proporcionar suficiente margen de error para la exploración tecnológica temprana. La situación en Asia es diferente. Singapur y Hong Kong asumen más la función de implementación del cumplimiento y transferencia de fondos institucionales, el marco regulatorio es relativamente conservador y la tolerancia a la innovación pura de la capa de protocolo es baja. Cuando los builder con antecedentes de crypto se cambian a la IA, eligen más el camino de la capa de aplicación y la integración industrial: utilizar la base de usuarios, la capacidad de pago o los activos de datos acumulados por crypto para conectarse rápidamente a los productos y servicios de IA. Esta no es una diferencia de capacidad, sino una diferencia en las señales del mercado y el entorno regulatorio que conduce a diferentes opciones de ruta.

Volviendo a la curva de GitHub al principio. El número de desarrolladores activos mensuales ha disminuido de 45K a 23K, y en la superficie parece que la industria se está reduciendo. Pero entre este grupo de personas que se quedan, el porcentaje de established dev ha alcanzado un nuevo máximo histórico, y están acudiendo en masa a ecosistemas con usuarios reales, y al mismo tiempo están siendo revalorizados por la industria de la IA de una manera sin precedentes. Cuando la escala de la IA se encuentra con cuellos de botella estructurales como la agregación de la potencia de cálculo, el pago autónomo de Agent, la verificabilidad de los datos y las decisiones, y la coordinación de la privacidad, estos Builder en el nodo de intersección de Crypto e IA, esta sensibilidad acumulada a largo plazo a las reglas, los incentivos y la autenticidad, se está transformando gradualmente en capacidades de nivel de sistema escasas en la era de la IA. Como institución de inversión que ha estado cultivando profundamente la infraestructura de crypto desde 2017, el juicio de IOSG sobre esta línea no se detiene en el nivel de observación. Participamos en la inversión cuando el mecanismo de restaking de EigenLayer aún no era ampliamente reconocido por el mercado, lideramos la ronda de financiación inicial de Ingonyama (ahora MoonMath) apostando por la migración de la aceleración de hardware ZK a la capa de rendimiento de la IA, e invertimos en Hyperbolic en 2024, siendo optimistas sobre su camino para resolver el problema de la confianza de la potencia de cálculo descentralizada con el mecanismo de verificación nativo de crypto. La lógica común detrás de estos diseños es: los problemas de confianza, coordinación y verificación que encuentra la escala de la IA eventualmente requerirán la capacidad de diseño de mecanismos acumulada por la industria de crypto para resolverlos. Creemos que la intersección de crypto e IA no es una narrativa, sino una oportunidad estructural que está ocurriendo.

[IOSG]