El movimiento reciente en el mercado ha puesto el foco en las criptomonedas de inteligencia artificial. La presentación de documentación por parte de empresas punteras como OpenAI y Anthropic ante organismos regulatorios ha reavivado el interés en activos digitales relacionados con la IA y las infraestructuras que la soportan. Este contexto ha provocado que ciertas monedas suban con fuerza y atraigan la atención de inversores que buscan exposición al auge de los modelos y agentes de inteligencia artificial.
En paralelo a las OPV, algunos tokens han mostrado rendimientos superiores a los de bitcoin y el mercado general. A continuación desglosamos tres proyectos relevantes que han saltado al podio por su propuesta técnica, su uso en el ecosistema de IA o su economía de tokens, y repasamos otras alternativas que podrían jugar un papel importante en la era de los agentes autónomos.
Proyectos destacados: NEAR Protocol como plataforma de IA
NEAR Protocol (NEAR) ha sido uno de los tokens con mejor desempeño desde sus mínimos del año en curso, con subidas que superan el 200% en algunos tramos. NEAR se define como una blockchain de capa 1 enfocada a facilitar el desarrollo de dApps en sectores variados como DeFi y juegos, pero su apuesta por la inteligencia artificial le da un papel diferencial. Además de servicios de intercambio en Near.com, la red aloja Near AI, un mercado de agentes de IA donde desarrolladores y usuarios pueden comprar y ejecutar agentes especializados.
Capacidades y agentes
En Near AI se encuentran ejemplos como IronClaw, un agente que integra herramientas externas y automatiza flujos de trabajo críticos. Este tipo de implementaciones convierte a NEAR en una alternativa interesante para quienes buscan tokens ligados tanto a la infraestructura onchain como a aplicaciones prácticas de IA. Su ecosistema descentralizado para modelos y agentes es un argumento clave detrás del interés actual.
Venice Token (VVV): búsqueda confidencial y economía deflacionaria
Venice Token (VVV) ha registrado una subida extraordinaria desde sus mínimos, posicionándose entre las cien principales criptomonedas por capitalización. Venice AI se distingue por ofrecer búsquedas privadas sobre múltiples modelos —incluyendo alternativas como Grok, Claude y ChatGPT— mediante un sistema freemium que permite consultas gratuitas y otras de pago. Ese modelo de negocio directo ha impulsado la demanda por la utilidad del token.
Mecanismo de quema y staking
Un aspecto relevante de VVV es su política de quema: una parte de las tarifas en dólares se destina a reducir la oferta circulante, y ya se ha quemado un porcentaje significativo del suministro. A la vez, los titulares pueden participar en staking con retornos de dos dígitos, lo que combina incentivos de rendimiento con presión deflacionaria sobre el token. Esa doble vía explica buena parte del interés especulativo y de uso a mediano plazo.
Akash Network (AKT) y la demanda de potencia de cálculo
El crecimiento de aplicaciones de IA exige más capacidad de cómputo, y ahí encaja el modelo de Akash Network (AKT). Frente a operadores centralizados de centros de datos, Akash propone un mercado descentralizado donde particulares pueden arrendar capacidad ociosa y recibir ingresos. Esa fórmula transforma recursos distribuidos en oferta útil para entrenar y ejecutar modelos, ampliando la capacidad global disponible sin depender exclusivamente de proveedores tradicionales.
Según métricas públicas, la red muestra un aumento de arrendamientos y flujo económico, reflejando la demanda real de recursos para cargas de trabajo de IA. A medida que la computación para modelos crezca, redes que facilitan el acceso eficiente a hardware podrían beneficiarse de manera sostenida.
Otras monedas y consideraciones
Más allá de los casos anteriores conviene observar proyectos que aportan funciones complementarias: Worldcoin y Humanity Protocol pueden ayudar a preservar la integridad y la identidad en redes dominadas por agentes autónomos, y la vinculación de Worldcoin con figuras del ecosistema puede añadir visibilidad. También existen propuestas como Bittensor y Render, orientadas a modelos colaborativos y a la renderización distribuida respectivamente, que merecen seguimiento.
Invertir en tokens de IA implica evaluar aspectos técnicos, adopción y tokenómica. Las OPV de empresas de IA suelen generar un efecto de arrastre en activos relacionados, pero también acumulan volatilidad. Por ello, combinar análisis fundamental con gestión de riesgo sigue siendo esencial para quienes buscan exposición en este segmento emergente.