A lo largo del último año, la inteligencia artificial (IA) se ha mantenido como uno de los temas más relevantes en los mercados de capitales a nivel global. Desde los resultados históricos de Nvidia hasta el incremento de inversiones en centros de datos por parte de Microsoft, Meta y Amazon, la IA ha pasado de ser una simple tendencia tecnológica a convertirse en un nuevo ciclo de desarrollo infraestructural. Este cambio comienza ahora a influir también en el mercado cripto.
A diferencia del mercado de 2024, que se centró en conceptos como los AI Agents y activos AI Meme, desde 2026 el capital se ha desplazado hacia eslabones más profundos de la cadena de valor industrial. Cada vez más inversores abordan una cuestión práctica: a medida que crecen las aplicaciones de IA y se amplían las bases de usuarios, ¿quiénes serán realmente los beneficiados del crecimiento a largo plazo de la industria de la IA?
La respuesta está pasando de la capa de modelos a la capa de infraestructura.
Ya se trate de AI Agents, generación de vídeo por IA, creación musical mediante IA o servicios empresariales de IA, todos dependen en gran medida de recursos GPU. A medida que el sector avanza de la era del entrenamiento de modelos a la de la inferencia, la demanda de potencia de cálculo no deja de aumentar. Al mismo tiempo, la oferta de GPU sigue siendo limitada, los costes de adquisición de recursos son elevados y los precios de los servicios en la nube continúan al alza, problemas cada vez más evidentes. En este contexto, las redes descentralizadas de GPU vuelven a captar la atención.
Como proyecto clave en el ámbito de la infraestructura de IA, IO ha presentado recientemente una serie de casos de comercialización, consolidando aún más su posición como plataforma de computación para IA. En cuanto a rendimiento de precio, IO ha repuntado cerca del 200 % desde sus mínimos de abril. A nivel sectorial, el mercado está revalorizando el potencial a largo plazo de las redes DePIN de computación dentro de la cadena de valor de la IA. Entonces, ¿el rally sostenido de IO es solo un rebote puntual del sector IA, o estamos ante el inicio de un nuevo ciclo de crecimiento para las redes descentralizadas de GPU?
Detrás del rally de IO: cambio en el foco del mercado
Si analizamos la evolución del precio, el actual rally de IO va más allá de un simple rebote técnico.
Los datos de mercado de Gate y los gráficos recientes muestran que IO cayó hasta aproximadamente 0,09 $ a principios de abril, manteniéndose varias semanas en un rango lateral bajo. Durante abril, los volúmenes de negociación fueron reducidos y la volatilidad de precios, limitada, lo que indica que el mercado seguía siendo cauteloso respecto a la infraestructura de IA.
El verdadero punto de inflexión llegó a principios de mayo.
Con el repunte de los volúmenes de negociación, IO rompió su rango de consolidación y superó rápidamente los 0,15 $. Aunque posteriormente hubo una corrección, el precio se mantuvo por encima de la zona de ruptura y los volúmenes disminuyeron en paralelo. Este patrón sugiere una rotación de tenedores durante el rally, más que una retirada de capital. Desde finales de mayo y hasta principios de junio, IO experimentó un nuevo aumento de volumen y precio, alcanzando un máximo cercano a 0,27 $: una subida de casi el 200 % desde los mínimos de abril.
Cabe destacar que IO no fue el único proyecto que repuntó en este periodo. Otros proyectos de infraestructura de IA como Render, Aethir y Akash también captaron la atención del mercado. Esto indica que el capital no apuesta solo por un proyecto, sino por la lógica global de la infraestructura para IA.
El cambio de foco del mercado es evidente. Antes, los inversores estaban más dispuestos a pagar por "conceptos de IA". Ahora, el capital se pregunta en qué eslabones de la cadena de valor de la IA habrá demanda sostenida. A medida que el mercado pasa de la especulación basada en narrativas a los fundamentales, los proyectos con casos de uso reales y avances en comercialización atraen naturalmente más atención.
De la competencia por los modelos a la competencia por la inferencia: la industria de la IA entra en una nueva fase de crecimiento
Si repasamos los últimos tres años de desarrollo en IA, el panorama competitivo ha cambiado notablemente.
En 2023 y 2024, el foco estaba en las capacidades de los modelos: quién tenía más parámetros, mejor rendimiento en benchmarks o mayor capacidad de entrenamiento. En esa fase, el capital se volcó en empresas de desarrollo de modelos, y los recursos GPU se consideraban principalmente activos de producción para el entrenamiento.
Pero con la madurez de los modelos, el sector entró en una nueva etapa.
Cada vez más empresas han comprendido que, aunque el entrenamiento es costoso, no representa el mayor gasto a largo plazo. El verdadero reto presupuestario es la inferencia. El entrenamiento se realiza durante el desarrollo y las actualizaciones del modelo, pero la inferencia ocurre cada vez que un usuario interactúa con un producto de IA. Para aplicaciones con millones o decenas de millones de usuarios, los costes de inferencia suelen superar ampliamente a los de entrenamiento.
Por eso, cada vez más empresas tecnológicas priorizan la optimización de la inferencia.
Para las empresas, reducir los costes de inferencia no solo implica ahorrar, sino también poder atender a más usuarios, mejorar los márgenes y ampliar cuota de mercado. En los próximos años, la competencia en IA podría pasar de "quién tiene el mejor modelo" a "quién puede ofrecer servicios de IA al menor coste".
En este contexto, los recursos GPU cobran aún más importancia.
El mercado se centra ahora en el coste de adquisición de GPU, la eficiencia en la utilización de recursos y la programación de la potencia de cálculo. Frente a la capa de modelos, donde surgen nuevos actores constantemente, las redes de GPU y las plataformas de computación presentan una demanda más estable. Independientemente de qué empresa de modelos se imponga, todas necesitan consumir grandes cantidades de potencia de cálculo. Por eso, los proyectos de infraestructura de IA siguen despertando interés en el mercado.
Por qué los casos comerciales recientes de IO están generando interés
Aunque las tendencias sectoriales marcan la dirección del capital, el avance en la comercialización a nivel de proyecto determina si el mercado está dispuesto a asignar valoraciones superiores.
Una de las mayores dudas que ha enfrentado el sector DePIN en el último año ha sido la falta de demanda real. Muchos proyectos consiguen agregar recursos rápidamente mediante incentivos con tokens, pero tienen dificultades para demostrar que estos recursos son utilizados por empresas reales. Por ello, el mercado se ha mostrado prudente ante los proyectos DePIN.
Las últimas revelaciones de IO abordan directamente esta cuestión.
El caso más destacado es Leonardo.AI. Según datos oficiales, Leonardo.AI pasó de unos 14 000 usuarios a 19 millones. Durante este proceso, utilizó la red de IO para acceder a recursos GPU, reduciendo los costes globales de GPU en más del 50 % y acortando los ciclos de adquisición de semanas o meses a tan solo días.
Para el mercado, este caso es relevante más allá del ahorro de costes. Demuestra que las redes descentralizadas de GPU ya están dando servicio a plataformas de IA con decenas de millones de usuarios, y no solo operando en entornos de prueba.
Otro caso relevante es el de la plataforma musical Wondera. Según cifras oficiales, Wondera utilizó más de 550 000 horas de GPU para el entrenamiento de modelos y empleó 96 GPUs de alta gama en tareas relacionadas. Frente a soluciones cloud tradicionales, Wondera redujo los costes de entrenamiento en torno al 75 %, ahorrando aproximadamente 2,48 millones de dólares.
En conjunto, estos casos envían un mensaje claro: las redes descentralizadas de GPU están pasando de la prueba de concepto a la validación comercial. A medida que el mercado observa cómo empresas reales utilizan los recursos de la red para reducir costes y escalar operaciones, la lógica de valoración de los proyectos evoluciona de forma natural.
Por qué las empresas de IA buscan potencia de cálculo más allá de la nube tradicional
Las redes descentralizadas de GPU están captando la atención no solo por el desarrollo de los proyectos, sino por retos estructurales del sector.
La razón principal reside en los problemas reales que enfrenta la industria de la IA.
En los últimos años, los grandes proveedores cloud han monopolizado prácticamente el mercado de GPU de alto rendimiento. Pero con el auge de la demanda de IA, el modelo cloud tradicional ha mostrado más carencias. Por un lado, la oferta de GPU es crónicamente insuficiente, lo que impide a muchas empresas acceder a los recursos necesarios incluso contando con presupuesto. Por otro, el aumento de los costes de la nube está erosionando los márgenes de las compañías de IA.
Para las empresas pequeñas y medianas, esta presión es aún mayor.
No tienen capacidad para reservar grandes lotes de GPU como los gigantes tecnológicos ni pueden asumir costes cloud elevados de forma continuada. Por ello, el sector busca alternativas más flexibles y económicas para acceder a potencia de cálculo.
Aquí es donde las redes descentralizadas de GPU encuentran su oportunidad.
Al agregar recursos GPU ociosos a nivel global, las redes descentralizadas ofrecen a las empresas una vía más flexible para acceder a recursos. Cuando la demanda se dispara, pueden escalar rápidamente; cuando disminuye, evitan costes fijos a largo plazo. Desde una perspectiva sectorial, este modelo se asemeja más a un mercado abierto que a un sistema centralizado de asignación de recursos.
A medida que sigue creciendo el número de aplicaciones de IA, la importancia de la programación elástica de recursos no hará sino aumentar.
Las redes DePIN de computación entran en fase de validación de demanda real
Desde el punto de vista del desarrollo sectorial, la IA probablemente sea el principal catalizador para la comercialización de DePIN.
En los últimos años, los proyectos DePIN se han centrado en resolver el lado de la oferta: atraer dispositivos mediante incentivos y crear un mercado global de recursos. Pero el verdadero reto no es la expansión de la oferta, sino la validación de la demanda. Sin clientes reales y cargas de trabajo sostenidas, ni la red más grande puede generar valor duradero.
Ahora, la IA está alineando oferta y demanda por primera vez.
Antes, las redes de GPU carecían de clientes; ahora, las empresas de IA carecen de GPU. Las redes de datos antes no tenían casos de uso; ahora, los modelos de IA necesitan cada vez más datos. Las redes abiertas de computación antes no tenían aplicaciones; ahora, la demanda de inferencia de IA se dispara.
Este cambio implica que DePIN ya no consiste solo en agregar recursos, sino que ahora cuenta con una demanda industrial real como base.
El comportamiento reciente del mercado muestra que los inversores están revaluando el sector. En vez de fijarse únicamente en el número de nodos o la escala de dispositivos, el mercado observa clientes empresariales, utilización de la red y fuentes de ingresos reales. En otras palabras, DePIN pasa de la "narrativa" a la "validación de demanda", con la IA como motor clave de esta transición.
Por qué la infraestructura de IA es la principal beneficiaria de este ciclo de mercado
Si analizamos el sector de la IA en la actualidad, vemos cómo el capital se va desplazando de la capa de aplicaciones hacia la infraestructura.
La razón es sencilla: la competencia entre aplicaciones es muy incierta, pero la demanda de infraestructura es mucho más predecible. Independientemente de qué empresa de IA gane cuota de mercado o qué plataforma Agent se convierta en estándar, todas necesitarán potencia de cálculo, datos y recursos de red de forma continua.
Esta demanda no desaparecerá aunque termine la competencia en la capa de aplicaciones.
Por ello, en vez de apostar por un solo producto de IA, cada vez más inversores se centran en la infraestructura. Para el mercado, la verdadera escasez en IA no son los tokens, sino los recursos fundamentales que mantienen el ecosistema en funcionamiento. A medida que la industria entra en la era de la inferencia, los recursos GPU solo ganarán importancia, y los proyectos de infraestructura relacionados probablemente se beneficien de esta tendencia.
Desde esta perspectiva, el rally de IO refleja no solo el reconocimiento del propio proyecto, sino una revalorización más amplia del valor a largo plazo de la infraestructura de IA.
Indicadores clave a seguir para el futuro del precio de IO
En el caso de IO, los factores que determinarán su valor a largo plazo van más allá del sentimiento de mercado.
Lo realmente relevante es el crecimiento de clientes empresariales, la utilización de GPU en red, la escala real de cargas de trabajo y los datos de ingresos por comercialización. Si IO sigue presentando casos como los de Leonardo.AI y Wondera, y demuestra el funcionamiento de la red, el mercado podría empezar a valorarla con modelos propios de infraestructura.
Al mismo tiempo, el ritmo general de desarrollo de la industria de la IA será crucial. Si la demanda de inferencia sigue creciendo y las empresas continúan buscando más recursos GPU, el espacio de mercado para las redes descentralizadas de GPU podría ampliarse aún más.
Por tanto, la lógica central de IO de cara al futuro no reside solo en el concepto de IA, sino en su capacidad para satisfacer de forma constante la demanda real derivada del crecimiento de la industria.
Conclusión
El rally sostenido del precio de IO en los últimos dos meses no es simplemente fruto de un renovado sentimiento en el sector de la IA. Refleja un cambio fundamental en la valoración de la infraestructura de IA por parte del mercado. A medida que la industria pasa de la era del entrenamiento a la era de la inferencia, los recursos GPU se vuelven cada vez más críticos y la demanda empresarial de potencia de cálculo flexible y de bajo coste crece rápidamente.
Desde Leonardo.AI hasta Wondera, los casos comerciales recientes de IO demuestran que las redes descentralizadas de GPU están entrando en escenarios empresariales reales. Esto significa que el sector DePIN de computación está pasando de la agregación de recursos a la validación de demanda. Si la industria de la IA sigue expandiéndose, la red descentralizada de computación de IO podría convertirse en una pieza clave de la infraestructura de la era de la IA.
Preguntas frecuentes
¿Por qué el precio de IO ha seguido subiendo recientemente?
El rally del precio de IO se debe al renovado impulso en el sector de infraestructura de IA, al aumento de casos de uso comercial y al renovado interés del mercado en la demanda de redes GPU.
¿Cuáles son los avances más destacados de IO en los últimos tiempos?
Los hitos más relevantes para IO son los casos de comercialización con Leonardo.AI y Wondera. Leonardo.AI amplió su base de usuarios hasta 19 millones y redujo sus costes de GPU en más del 50 %. Wondera ahorró unos 2,48 millones de dólares en costes de entrenamiento utilizando la red de IO. Estos casos validan aún más la viabilidad comercial de las redes descentralizadas de GPU.
¿Por qué las redes descentralizadas de GPU están ganando protagonismo en la industria de la IA?
Estas redes destacan porque integran recursos GPU distribuidos globalmente y ofrecen a las empresas servicios de computación más flexibles y económicos. A medida que la demanda de inferencia de IA crece rápidamente, este modelo puede ayudar a aliviar la presión de costes y recursos que sufren los servicios cloud tradicionales.
¿Por qué DePIN se está convirtiendo en un beneficiario clave en la industria de la IA?
DePIN se está beneficiando porque la demanda de GPU, datos y recursos de computación por parte de las empresas de IA crece de forma constante, aportando una demanda externa real a las redes DePIN.
¿Qué factores deben vigilarse para el futuro del precio de IO?
Entre los factores clave que afectarán al precio de IO a largo plazo destacan el crecimiento de clientes empresariales, la utilización de GPU, la escala de ingresos de la red y el crecimiento de la demanda de inferencia de IA. Si IO logra seguir ampliando cargas de trabajo reales y potenciar su comercialización, su valor a largo plazo podría verse aún más reforzado.
