DeAI en auge: cómo las redes descentralizadas están rompiendo el monopolio corporativo de las GPU

En 2025, las crecientes preocupaciones sobre la sostenibilidad y la concentración del poder de la inteligencia artificial entre un puñado de corporaciones estadounidenses resaltaron la creciente importancia de la IA descentralizada.

El punto de inflexión de la IA en 2025: Una nueva era de geopolítica

El año 2025 se presenta como el punto de inflexión definitivo en la carrera armamentística global de inteligencia artificial. En Estados Unidos, la escala de inversión alcanzó un punto álgido mientras los titanes tecnológicos orquestaban jugadas de infraestructura por valor de varios miles de millones de dólares. Notablemente, el proyecto del superordenador Stargate de Microsoft y OpenAI por $500 mil millones y el compromiso de Amazon con centros de datos por $150 mil millones señalaron un movimiento para consolidar el dominio estadounidense. Para proteger esta ventaja, el gobierno de EE. UU. reforzó los controles de exportación sobre semiconductores de alta gama, específicamente dirigidos a chips H100 y de la clase Blackwell para frenar el avance de rivales chinos.

Mientras Pekín ha sido menos vocal respecto a grandes acuerdos, la paridad técnica lograda por modelos como Deepseek—que supuestamente rivaliza con GPT-4 en eficiencia—demuestra que China ha pivotado con éxito hacia la “computación soberana.” Este cambio estratégico está respaldado por un mandato gubernamental reciente que exige a las empresas nacionales priorizar el silicio local, desacoplando efectivamente las aspiraciones de IA chinas de las cadenas de suministro occidentales.

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La fiebre quizás se ilustra mejor con los mercados financieros. En 2025, las startups de IA recaudaron un asombroso $60 mil millones solo en el primer y segundo trimestre, mientras las principales acciones tecnológicas añadieron billones a sus capitalizaciones de mercado combinadas. Sin embargo, este impulso está alcanzando un techo físico: la energía. Las estimaciones sugieren que los centros de datos de IA consumirán hasta un 4% de la electricidad global para 2026. Esto ha obligado a algunas empresas a pivotar hacia la energía nuclear, con Microsoft reabriendo recientemente la planta de Three Mile Island para alimentar sus clusters hambrientos.

No obstante, crecen las preocupaciones de que el mundo de la IA que muchos imaginan puede no realizarse debido a diversos factores, incluyendo recursos energéticos insuficientes para soportar la infraestructura masiva que se está construyendo. Entrenar y ejecutar modelos avanzados de IA requiere enormes cantidades de electricidad, capacidad en centros de datos y sistemas de enfriamiento, lo que plantea dudas sobre la sostenibilidad y si las redes energéticas globales podrán seguir el ritmo de la demanda exponencial. Algunos expertos advierten que, sin avances en eficiencia energética o fuentes de energía alternativas, el sueño de una IA ubicua y similar a la humana podría quedar fuera de alcance.

Más allá de los desafíos técnicos y ambientales, otros temen por el control absoluto que un puñado de gigantes tecnológicos estadounidenses mantiene sobre la industria y la narrativa en torno a la IA. Estas empresas controlan los modelos más potentes, los conjuntos de datos más grandes y las plataformas a través de las cuales se despliega la IA, otorgándoles una influencia desproporcionada sobre la evolución de la tecnología y quién se beneficia de ella. Los críticos argumentan que esta concentración de poder corre el riesgo de sofocar la competencia, limitar la innovación y moldear la percepción pública de maneras que sirven a los intereses corporativos en lugar del bien común.

Estas preocupaciones han llevado a políticos estadounidenses, incluido el Senador Bernie Sanders, a solicitar un diálogo nacional sobre la IA—su trayectoria, su gobernanza y los roles que deben desempeñar los diferentes actores. El debate no solo trata sobre el progreso tecnológico, sino también sobre la responsabilidad, la transparencia y la equidad: quién establece las reglas, quién obtiene las recompensas y quién asume los riesgos.

Mientras Sanders aboga por un diálogo nacional para evitar la monopolización corporativa de la inteligencia, las comunidades de criptomonedas y código abierto están construyendo una alternativa: IA descentralizada (DeAI). Ya, proyectos como Bittensor (TAO), Io.net y Near Protocol están pioneros en redes sin permisos que reinventan cómo se construye y gobierna la infraestructura de IA. Estas iniciativas están diseñadas para liberarse de los cuellos de botella corporativos y democratizar el acceso a los recursos clave que impulsan la inteligencia de máquina.

Computación colaborativa

En lugar de esperar a GPUs escasas y caras bloqueadas tras cadenas de suministro corporativas, los propietarios de hardware individuales pueden arrendar su potencia de procesamiento directamente a los desarrolladores. Comentando por qué esto es una preocupación importante, Andrew Sobko, cofundador de Argentum AI, argumentó en una entrevista reciente que entrenar modelos grandes requiere una inmensa potencia de GPU. Sin embargo, la oferta es limitada y controlada por unos pocos proveedores, creando un “jardín amurallado” donde las startups y los actores más pequeños quedan excluidos por los precios.

Al igual que Sanders, Sobko también lamenta que un puñado de corporaciones controle la infraestructura, el acceso y los precios—un fenómeno que, según él, sofoca la innovación y hace que el desarrollo de IA sea prohibitivamente caro para la mayoría de las organizaciones. Sin embargo, Sobko sostiene que, construyendo redes de computación distribuidas y sin permisos, individuos y organizaciones pueden contribuir con potencia de GPU ociosa a un mercado compartido. Este mercado descentralizado no solo evita la escasez continua de Nvidia, sino que también desbloquea capacidad global latente, convirtiendo máquinas ociosas en participantes activos en la economía de la IA. El mensaje principal de Sobko es que el futuro de la IA depende de liberarse del control centralizado y adoptar mercados de computación descentralizados.

Bajo modelos de código abierto, la gobernanza pasa de las salas de juntas a comunidades distribuidas. Las decisiones sobre el diseño, las actualizaciones y el uso de modelos se toman colectivamente, asegurando transparencia y reduciendo el riesgo de control monopolístico. Los marcos de código abierto aceleran la innovación permitiendo que cualquiera audite, contribuya y construya sobre fundamentos compartidos.

Con modelos descentralizados, los usuarios mantienen la propiedad criptográfica de sus datos de entrenamiento, asegurando privacidad y control en un mundo donde los datos a menudo se explotan sin consentimiento. Los modelos de datos soberanos empoderan a las personas para decidir cómo se usa, comercia o recompensa su información, creando un ecosistema más equitativo donde el valor fluye de vuelta a los contribuyentes.

La historia de DeAI en 2025

En 2025, DeAI pasó de ser un concepto de nicho a una alternativa de infraestructura masiva, impulsada por la escasez global de GPU y un aumento en el capital de riesgo. Mientras que el sector de IA en general recibió más de $200 mil millones en financiamiento total a finales de 2025, el nicho de DeAI se consolidó con una participación significativa y en crecimiento en las categorías de infraestructura y Web3. Las startups de DeAI y los proyectos de infraestructura física descentralizada (DePIN) recaudaron aproximadamente $12 mil millones a $15 mil millones solo en 2025. Esto fue impulsado por inversores que huían de las altas primas y los “jardines amurallados” de proveedores centralizados como AWS y Azure.

Por primera vez, DeAI aseguró financiamiento del sector público, destacando un acuerdo de $12 millón firmado por Neurolov para reemplazar los centros de datos tradicionales con nodos impulsados por ciudadanos.

Mientras tanto, a medida que gigantes tecnológicos como xAI y OpenAI competían por clusters de 1 millón de GPUs H100, las redes descentralizadas se centraban en agregar la “capacidad latente” global—chips no utilizados de granjas de minería, centros de datos independientes e incluso equipos de juegos de consumo de alta gama. A finales de 2025, las principales redes descentralizadas verificaron colectivamente más de 750,000 GPUs disponibles para arrendamiento bajo demanda.

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Las redes líderes en esta tendencia fueron Io.net, que superó las 300,000 GPUs verificadas en 138 países, especializándose en clusters de alta gama H100 y A100 para entrenamiento empresarial, y Aethir, que reportó más de 435,000 contenedores de GPU, enfocándose en inferencia de baja latencia y computación en el borde. Neurolov alcanzó las 15,000 nodos activos, demostrando la viabilidad de la computación “basada en navegador” donde los usuarios contribuyen con potencia simplemente manteniendo una pestaña abierta.

Según un informe, en 2025, las redes descentralizadas ofrecieron consistentemente precios un 60% a un 80% más bajos que los proveedores de la nube tradicionales. Mientras que una instancia H100 en AWS cuesta aproximadamente $3.00 a $4.50 por hora, las redes de DeAI proporcionan el mismo hardware por tan solo $0.30 a $2.20 por hora.

Durante el año, también emergió una clara división en cómo se utilizaban estas GPUs, con la inferencia representando el 70% del uso y el entrenamiento el 30% restante.

El futuro

A medida que los expertos defienden cada vez más la IA descentralizada, algunos críticos advierten que, sin salvaguardas éticas robustas y mecanismos claros de responsabilidad, la descentralización podría convertirse rápidamente en “el próximo gran error.” Sin embargo, los defensores siguen confiando en que los beneficios de la descentralización—mayor transparencia, soberanía sobre los datos y reducción del control corporativo—superan con creces los riesgos.

A medida que la adopción de la IA se acelera, se espera que esta narrativa gane impulso en 2026 y más allá, influyendo en debates políticos, estrategias de inversión y en la arquitectura misma de la próxima generación de inteligencia de máquina.

FAQ 💡

• ¿Qué está pasando en EE. UU.? Gigantes tecnológicos como Microsoft y Amazon están invirtiendo cientos de miles de millones en supercomputadoras y centros de datos de IA.
• ¿Cómo responde China? Pekín impulsa la “computación soberana,” exigiendo silicio local y modelos como Deepseek para rivalizar con GPT‑4.
• ¿Por qué importa esto globalmente? Las startups de IA recaudaron $60B a principios de 2025, pero los límites energéticos se avecinan, ya que los centros de datos podrían consumir el 4% de la electricidad mundial para 2026.
• ¿Cuál es la alternativa? Redes de IA descentralizadas como Bittensor e Io.net ofrecen computación más barata y alimentada por la comunidad, desafiando los monopolios corporativos.