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Jensen Huang, CEO de una empresa valorada en 3 billones de dólares que fabrica las GPU utilizadas en casi todos los modelos de IA actuales, comparó recientemente la red de entrenamiento descentralizada de Bittensor con "una versión moderna de folding@home" durante una conversación con Chamath Palihapitiya en el All-In Podcast. Este comentario se produjo después de que Palihapitiya describiera el proceso Covenant-72B de Bittensor, el mayor entrenamiento LLM sin permisos registrado hasta la fecha, donde más de 70 colaboradores independientes utilizaron GPUs convencionales y conexión doméstica para procesar 1,1 billones de tokens. En las 48 horas posteriores a la emisión del episodio, el sector de tokens de IA subió un 40,9% en un solo día, destacando TAO, FET y NEAR.
El reconocimiento por parte de una figura clave en hardware de IA modifica el enfoque de riesgo para un sub-sector cripto. A continuación, se detalla lo que dijo Huang, los tokens que se movieron y lo que indica este repunte sobre el interés institucional futuro.
¿Qué dijo Jensen Huang realmente y cuál es la relevancia?
El intercambio sucedió cuando Palihapitiya mencionó el entrenamiento Subnet 3 de Bittensor, explicando cómo los participantes usaron potencia de cómputo distribuida para entrenar un modelo Llama de forma totalmente descentralizada y gestionando el proceso de manera controlada. La respuesta de Huang fue positiva, comparando el proyecto con folding@home, iniciativa de Stanford que durante más de veinte años utilizó computadoras de voluntarios para simular el plegamiento de proteínas.
Esta comparación es importante porque folding@home es uno de los pocos ejemplos de computación descentralizada voluntaria ampliamente reconocidos en el sector tecnológico tradicional. Al hacer ese paralelismo, Huang presenta el experimento de Bittensor como una coordinación distribuida legítima y no mera especulación cripto sobre IA.
No se trató de una promoción pagada ni de recomendaciones de tokens. El CEO de la empresa cuyas GPU H100 y Blackwell están presentes en los principales centros de datos de IA reconoció, sin ser consultado, que el entrenamiento de IA descentralizado es funcional. Para un sector que intenta demostrar su validez, este comentario puede tener más impacto que cualquier informe técnico.
Tokens que se movieron y magnitud del cambio
La reacción del mercado fue rápida y focalizada. El 21 de marzo, los tokens de IA lideraron todas las categorías del mercado cripto, logrando un avance del 40,9% en un solo día.
| Token | Variación 7 días | Variación mensual | Capitalización | Causa del movimiento |
|---|---|---|---|---|
| TAO (Bittensor) | +26% | +102% | ~$2.6B | Mencionado por Huang, hito Covenant-72B |
| FET (ASI Alliance) | +15.5% diario | Alza continua | ~$1.8B | Impulso del relato de IA, datos derivados optimistas |
| NEAR Protocol | +12.86% | Subida constante | ~$1.6B | Doble narrativa: IA + infraestructura |
| RENDER | Fuerte repunte | Líder del sector | Media | Renderizado GPU para IA descentralizada |
TAO superó los $300 por primera vez desde noviembre, siendo el movimiento principal. Sin embargo, el repunte no fue exclusivo de ese token. Los datos de derivados para TAO y FET mostraron un aumento del interés abierto junto con el precio, lo que sugiere entrada de nuevo capital y no sólo cierre de posiciones en corto. Este matiz es relevante para analizar la sostenibilidad del repunte.
El avance de Bittensor Covenant-72B
Covenant-72B es un modelo de lenguaje de 72 mil millones de parámetros preentrenado íntegramente mediante coordinación descentralizada en el Subnet 3 de Bittensor. Más de 70 contribuidores usaron GPUs domésticas para procesar 1,1 billones de tokens, alcanzando un 67,1 en la prueba MMLU, como se documenta en un artículo de arXiv de marzo de 2026 y confirmado como el mayor entrenamiento descentralizado de LLM registrado.
Esto es relevante para los operadores porque elimina la principal crítica contra los tokens de IA descentralizados. Los escépticos alegaban que el entrenamiento distribuido no podía igualar a los centros de datos centralizados en escalabilidad. Aunque Covenant-72B no iguala a GPT-4, demostró que se pueden coordinar colaboradores sin permisos para entrenar modelos de calidad de producción sin una autoridad central. El debate pasa de "¿esto es factible?" a "¿qué tan rápido puede escalar?".
El hecho de que Grayscale haya solicitado un ETF spot de TAO el 14 de marzo sugiere que los actores institucionales ya consideran viable este enfoque.
Ecosistema de agentes de IA: crecimiento acelerado
La ponencia de Huang en GTC 2026 fue más allá del entrenamiento descentralizado. Reforzó la tesis de "IA agentica", anticipando un futuro donde agentes autónomos de IA gestionen tareas de inferencia a gran escala y elevando la previsión de oportunidad en hardware de IA de Nvidia a al menos un billón de dólares hasta 2027. Esta visión se alinea con el desarrollo de plataformas cripto de IA agentica.
Virtuals Protocol aloja miles de agentes de IA, si bien su token VIRTUAL ha retrocedido hasta una capitalización de 467 millones de dólares tras un pico de 5 mil millones en 2025. AIXBT, el agente de IA enfocado en cripto que monitoriza a más de 400 influencers, alcanzó 500 millones antes de corregir junto al sector.
La mayoría de tokens de agentes de IA siguen siendo proyectos en fases tempranas y con alta volatilidad. No obstante, cuando el CEO de Nvidia describe un futuro construido sobre inferencia y agentes autónomos, y los protocolos cripto ya despliegan estos agentes a escala, el alineamiento narrativo se vuelve más relevante para el capital institucional.
Implicaciones para la narrativa cripto de IA en 2026
Actualmente confluyen tres catalizadores importantes, y centrarse solo en uno es perder perspectiva.
El respaldo de Nvidia brinda permiso institucional. Antes de los comentarios de Huang, la IA descentralizada era una tesis principalmente cripto. La validación pública de un CEO de una empresa de 3 billones permite a fondos adoptar posiciones sin parecer arriesgados.
La solicitud de ETF de TAO por parte de Grayscale aporta un acceso regulado. Si se aprueba, ofrecería a instituciones estadounidenses exposición conforme al principal protocolo de IA descentralizada. Destaca que la solicitud antecedió a los comentarios de Huang, lo que muestra interés previo.
El hito Covenant-72B demuestra viabilidad técnica. El artículo en arXiv, la puntuación MMLU y la participación de más de 70 colaboradores constituyen evidencia revisable de que el entrenamiento de IA descentralizada es posible a escala. Esto diferencia este movimiento de subidas anteriores impulsadas sólo por narrativa, ya que ahora cuenta con datos verificables.
Aunque el riesgo sigue presente: los tokens de IA han sufrido subidas y caídas desde 2023. El sector sigue dominado por proyectos de baja liquidez susceptibles a fuertes caídas si grandes tenedores venden. Además, Nvidia vende GPUs tanto a laboratorios de IA centralizados como descentralizados, por lo que su respaldo no compromete su negocio principal. Puede estar a favor de ambos sectores mientras vendan su hardware.
Estrategias de posicionamiento ante esta narrativa
Muchos operadores pierden en operaciones narrativas por el timing, comprando tras subidas pronunciadas. Si no participaste en el primer impulso, entrar en TAO por encima de $300 tras un avance mensual del 102% implica riesgos evidentes.
Una alternativa más prudente es esperar retrocesos en tokens con fundamentos sólidos. TAO cuenta con el respaldo de Nvidia, el hito Covenant-72B y la solicitud de ETF de Grayscale. FET, por su parte, se beneficia de la fusión con Artificial Superintelligence Alliance, y NEAR suma la narrativa de IA a una red Layer-1 activa.
El mercado de derivados aporta información relevante: el aumento del interés abierto junto al precio en TAO y FET apunta a entrada de capital y no solo liquidación de cortos. Este patrón suele generar tendencias sostenidas. Si el interés abierto disminuye mientras el precio se estabiliza, puede indicar agotamiento del impulso comprador.
Preguntas frecuentes
¿Qué dijo Jensen Huang sobre Bittensor?
Huang comparó a Bittensor con "una versión moderna de folding@home" tras conocer el entrenamiento descentralizado Covenant-72B en el podcast All-In. El comentario fue relevante porque validó la computación distribuida en IA.
¿Por qué subieron los tokens de IA un 40% en un día?
El repunte se debió a varios factores simultáneos: la presentación de Nvidia sobre IA agentica como oportunidad billonaria, los comentarios de Huang respaldando la IA descentralizada y el hito técnico de Covenant-72B. Todo coincidió en la misma semana.
¿Es TAO una buena inversión tras el rally del 100%?
TAO cuenta actualmente con los catalizadores fundamentales más sólidos entre los tokens de IA, pero ha subido un 102% en un mes y, históricamente, estos activos pueden retroceder un 30-50% tras picos por narrativa. Es importante gestionar el tamaño de las posiciones, dado el nivel de volatilidad del sector.
¿Qué es Covenant-72B?
Es un modelo de lenguaje de 72 mil millones de parámetros preentrenado mediante coordinación descentralizada en el Subnet 3 de Bittensor. Más de 70 colaboradores utilizaron GPUs domésticas para procesar 1,1 billones de tokens, alcanzando un 67,1 en la prueba MMLU. Es el mayor entrenamiento LLM descentralizado registrado según una publicación de arXiv de marzo de 2026.
Conclusión
El CEO de la empresa que suministra el hardware esencial para el desarrollo de IA ha validado públicamente la tesis de la IA descentralizada en cripto tras tres años de evolución. El hito Covenant-72B, la solicitud de ETF de Grayscale y las proyecciones billonarias de Nvidia se han sumado en el mismo periodo, creando una combinación de catalizadores inédita en el sector.
Los tokens que más se beneficiarán serán aquellos con hitos técnicos verificables, no solo por narrativa. TAO tiene respaldo y pruebas claras, FET consolida su ecosistema y NEAR apuesta por la infraestructura. Vigila los datos de derivados para confirmar la entrada de nuevo capital y ajusta el tamaño de tus posiciones, ya que las correcciones del 30% son habituales incluso en mercados alcistas. El mercado institucional ya no duda de la viabilidad de la IA descentralizada; la pregunta ahora es cuánto podrá captar del mercado de inferencia.
Este artículo es solo informativo y no constituye asesoramiento financiero o de inversión. Operar con criptomonedas implica riesgos considerables. Realiza tu propia investigación antes de tomar decisiones de trading.
