El interés por la inteligencia artificial está impulsando nuevas apuestas en el mercado cripto, especialmente sobre redes blockchain que permiten automatizar tareas, verificar identidades y ejecutar operaciones sin intervención humana directa.
Un informe publicado por Grayscale identificó cuatro tokens que sobresalieron durante septiembre, con rendimientos de hasta el 183%, en un segmento que comienza a ganar protagonismo dentro del mercado.
¿Por qué los inversores apuestan por proyectos cripto vinculados con la IA?
El análisis fue elaborado el 2 de octubre por Zach Pandl, director de investigación de Grayscale, quien vinculó el rendimiento superior de septiembre con la expansión de programas capaces de actuar en nombre de usuarios.
Estos agentes ejecutan tareas y también realizan transacciones en nombre de personas o empresas, lo que abre nuevas necesidades de infraestructura para coordinar pagos, identidades y servicios digitales de forma automatizada.
La compañía calcula que el segmento de blockchain para inteligencia artificial alcanza aproximadamente u$s15.000 millones, cifra que lo convierte en el más pequeño de los seis sectores de criptomonedas que sigue.
Aun con ese tamaño, el rubro superó en septiembre el rendimiento del mercado general por 30 puntos porcentuales, una diferencia que Grayscale interpreta como señal de creciente interés inversor por sus aplicaciones.
La tesis sostiene que la tecnología blockchain puede aportar infraestructura para el desarrollo de sistemas de IA más autónomos, con mecanismos que permitan gestionar operaciones, validar información y resguardar datos.
Al explicar las perspectivas del negocio, Pandl escribió que la expansión del sector podría favorecer la aparición de proyectos líderes durante los próximos años, según la evaluación de la gestora.
"Creemos que el sector de la IA podría generar uno o más grandes triunfadores en los próximos cinco años", explicó Pandl.
¿Cuáles son las cuatro criptomonedas vinculadas con IA que más subieron?
El ranking reunió proyectos con funciones distintas dentro de la economía de agentes: NEAR avanzó un 183%, VVV de Venice subió un 70%, WLD de World ganó un 47% y TAO de Bittensor aumentó un 37%.
El vínculo de NEAR con la inteligencia artificial también está presente en sus orígenes, ya que entre sus creadores figura uno de los investigadores que participó en el desarrollo de la arquitectura transformer, clave para los modelos actuales.
El 4 de febrero, NEAR AI lanzó "AI Agent Market", plataforma donde programas ofertan tareas, las completan y cobran en NEAR; el usuario elige una propuesta y el pago queda retenido hasta finalizar el trabajo.
Bittensor conecta redes especializadas que trabajan con datos, computación, agentes e inferencia, proceso mediante el cual un modelo previamente entrenado genera resultados a partir de nuevas instrucciones o información.
World, proyecto cofundado por Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, desarrolla un sistema de verificación de identidad que permite distinguir a las personas de los agentes automatizados.
Por su parte, Venice ofrece acceso privado a modelos de inteligencia artificial y evita conservar los mensajes enviados por los usuarios o las respuestas generadas.
La exposición a estos desarrollos también aparece en el Fondo de IA Descentralizada de Grayscale, un producto de inversión independiente del índice sectorial que reúne participaciones en distintas redes especializadas.
Durante el reequilibrio de agosto, la cartera mantuvo NEAR y Bittensor, además de Render, una red distribuida de procesamiento gráfico, y Filecoin, un proyecto dedicado al almacenamiento descentralizado de información.
¿Qué riesgos enfrenta el uso de agentes de IA con criptomonedas?
El crecimiento de estas aplicaciones también plantea dificultades operativas, porque los programas necesitan mecanismos confiables para adquirir recursos, coordinar tareas y realizar transacciones entre diferentes plataformas digitales.
Los agentes de IA y los tokens asociados permiten ejecutar operaciones programables y acceder a servicios, mientras las herramientas de pago facilitan remunerar automáticamente los trabajos realizados por sistemas independientes.
Esta necesidad de coordinación también exige identificar a los participantes y conservar registros compartidos, especialmente cuando las operaciones involucran organizaciones diferentes y múltiples servicios automatizados.
Rodrigo Coelho, director ejecutivo de la desarrolladora blockchain Edge and Node, sostuvo en una entrevista de octubre de 2025 que estas redes podrían permitir auditar las acciones de agentes autónomos.
Sin embargo, el ejecutivo identificó la capacidad para procesar transacciones y los sistemas compartidos de reputación como desafíos de escalabilidad para desarrollar una infraestructura capaz de acompañar ese crecimiento.
Los riesgos financieros quedaron expuestos en experimentos con agentes que utilizaron criptomonedas mediante Openclaw, un marco de automatización de código abierto empleado para ejecutar diferentes operaciones económicas.
Entre las pruebas realizadas aparecieron operaciones bursátiles, transferencias entre distintas blockchains y compras de servicios, aunque un informe de febrero advirtió sobre exposición de credenciales, acciones no autorizadas y pérdidas financieras.
