La irrupción de la IA china, especialmente con modelos como DeepSeek y Qwen 2.5 de Alibaba, podría afectar a varias criptomonedas, especialmente aquellas ligadas a la tecnología de IA o que dependen del mercado tecnológico en general. Aquí hay algunas criptomonedas que podrían verse impactadas, ver caer su cotización, o peor aún, ¡desaparecer!:
1. Bitcoin (BTC):
– Aunque es la criptomoneda más establecida y menos dependiente de un solo sector, grandes movimientos en el mercado tecnológico o cambios en la confianza de los inversores pueden afectar su precio. La volatilidad en el mercado de IA podría influir en la percepción general del riesgo en el mercado de criptomonedas.
2. Ethereum (ETH):
– Ethereum es la plataforma líder para contratos inteligentes y aplicaciones descentralizadas (dApps), muchas de las cuales podrían beneficiarse o verse desafiar por avances en IA. Ethereum también es clave para los tokens ERC-20, que podrían incluir proyectos relacionados con IA.
3. Tokens de IA y Machine Learning:
– Criptomonedas específicas como SingularityNET (AGI), Fetch.AI (FET) o Ocean Protocol (OCEAN)que están directamente relacionadas con la IA o la computación descentralizada podrían experimentar fluctuaciones. Si la IA china ofrece soluciones más baratas o eficientes, estos tokens podrían perder valor si no pueden competir.
4. Nervos Network (CKB):
– Al ser una blockchain de capa 1 de China, podría beneficiarse o sufrir dependiendo de cómo se perciba el impacto de los avances en IA de su país de origen en el mercado global.
5. Neo (NEO):
– Conocido como el «Ethereum chino», Neo podría ver un impacto significativo ya que se posiciona como una plataforma para dApps y contratos inteligentes, áreas donde la IA podría tener aplicaciones importantes.
6. Criptomonedas de Minería y GPU:
– Monedas como Ravencoin (RVN) o Ethereum Classic (ETC)que dependen de la minería con GPUs podrían ver variaciones en su valoración si la demanda de GPUs cambia debido a la IA.
7. Tokens de Infraestructura de Computación:
– Proyectos como Golem (GLM) que ofrecen computación distribuida podrían verse afectados, ya que la eficiencia en el uso de recursos computacionales es clave en el entrenamiento de modelos de IA.
8. The Graph (GRT):
– The Graph es crucial para indexar y consultar datos en blockchains, lo que es esencial para aplicaciones de IA que necesitan acceso rápido y eficiente a grandes volúmenes de datos. Innovaciones en IA podrían mejorar o desafiar su modelo de negocio.
9. Render Token (RNDR):
– Utilizado para la renderización distribuida, lo que podría beneficiarse de avances en IA aplicados a gráficos y procesamiento de imágenes. Sin embargo, si la IA china ofrece soluciones de renderización más eficientes, RNDR podría enfrentar competencia.
10. Akash Network (AKT):
– Proporciona una red descentralizada para el alquiler de poder computacional, lo cual es vital para el entrenamiento de modelos de IA. La competencia de soluciones de IA más eficientes podría afectar su demanda.
El impacto podría ser positivo o negativo. Por un lado, la innovación en IA podría llevar a la creación de nuevas aplicaciones o mejoras en las existentes, potenciando el uso de ciertas criptomonedas. Por otro lado, si las soluciones de IA se vuelven más eficientes y baratas, podría reducir la demanda de algunas criptos o cambiar las expectativas de valoración de aquellas ligadas a tecnologías anteriores o menos eficientes.
