¿Qué es Bittensor (TAO)?

Bittensor es una red abierta que paga a las personas por producir inteligencia artificial en lugar de consumirla. Los participantes pueden aportar modelos, capacidad de cálculo o datos, con recompensas en TAO basadas en lo útil que los demás participantes juzguen que es su producción.

Su economía toma elementos de Bitcoin y aplica ese modelo al aprendizaje automático. TAO tiene un límite máximo de 21 millones de tokens, con halving integrados en el código. El lanzamiento en enero de 2021 no incluyó asignación para capital de riesgo, minería previa ni venta de tokens, lo que significa que cada TAO existente se ganó mediante la participación.

El trabajo se realiza dentro de los subnets. Cada uno es un mercado independiente dedicado a una tarea como la inferencia, el entrenamiento de modelos, la provisión de cómputo o la predicción de precios, y cada uno define un trabajo valioso por sí mismo. Actualmente hay 128 subnets activos, con una ampliación prevista hacia los 256.

La red también ha dejado atrás el uso meramente teórico. Durante el primer trimestre, los subnets generaron aproximadamente 43 millones de dólares en ingresos por servicios de IA. El director ejecutivo de Nvidia comparó públicamente el entrenamiento distribuido de Bittensor con folding@home. Mientras tanto, TAO cotiza cerca de los 190 $ tras caer alrededor de dos tercios desde su máximo de principios de 2024.

¿Cómo funciona Bittensor?

Bittensor coordina cuatro grupos de participantes mediante un sistema de puntuación que convierte la calidad evaluada en pagos de tokens. El trabajo entra en la red a través de estos roles, mientras que las recompensas fluyen de vuelta según el rendimiento.

1. Subnets

Un subnet funciona como un mercado autónomo para un producto digital. Su creador define el mecanismo de incentivos: lo que los mineros deben producir y las reglas que los validadores utilizan para calificarlo. Como resultado, cada subnet se convierte en un experimento independiente para fijar el precio de un tipo particular de inteligencia.

Cada subnet admite hasta 256 espacios para participantes. Una vez que dichos espacios están llenos, un nuevo registro desplaza al rendimiento más bajo. La competencia entre subnets sigue el mismo principio frente al límite de toda la red.

2. Mineros

Los mineros operan los modelos o el hardware que generan la producción de una subnet. En una subnet de inferencia, responden a las consultas de los validadores y se les califica por su calidad, latencia y solidez. Una subnet de entrenamiento puede recompensar en su lugar los gradientes, los puntos de control o las mejoras de modelos verificadas.

El tiempo de actividad por sí solo no determina las recompensas; lo hacen las clasificaciones de rendimiento. Una producción mediocre genera proporcionalmente menos, y un bajo rendimiento sostenido puede dar lugar a la baja del registro cuando un nuevo participante ocupa el espacio.

3. Validadores

Los validadores consultan a los mineros y califican las respuestas según las reglas de la subnet antes de enviar dichos pesos a la cadena. Esas puntuaciones determinan cómo se dividen las emisiones de los mineros, convirtiendo las evaluaciones subjetivas de calidad en pagos objetivos.

Se requiere un stake significativo para ejecutar un validador. Yuma Consensus reconcilia los desacuerdos entre validadores para que un evaluador deshonesto no pueda redirigir las emisiones. El proceso de puntuación se basa en el criterio del validador en lugar de en una prueba criptográfica del cálculo. Los validadores retienen una comisión configurable y distribuyen el resto a los delegadores.

4. Stakers y delegadores

Las personas que desean exposición sin ejecutar infraestructura pueden participar mediante staking. Bajo dTAO, hacer staking de TAO en una subnet no es simplemente un depósito. El TAO ingresa en el liquidity pool de la subnet y se cambia por su token alfa.

Esa estructura introduce un riesgo distinto. Debido a que el staker posee un activo específico de la subnet, el token alfa puede depreciarse frente a TAO incluso mientras su subnet sigue generando emisiones. Por lo tanto, los rendimientos dependen del precio del token alfa así como del yield.

5. Emisiones y registro

Las emisiones se distribuyen en dos etapas. Cada bloque inyecta TAO y alfa en los pools de subnets bajo una fórmula entre subnets. Al final de cada tempo, que dura aproximadamente 360 bloques, las recompensas acumuladas se distribuyen dentro de cada subnet mediante el Yuma Consensus.

El registro requiere TAO y la tarifa se ajusta de manera dinámica según la demanda. Los nuevos participantes reciben un período de inmunidad que los protege de la eliminación inmediata. Una vez que finaliza dicho período, un nuevo registro reemplaza al nodo con menor emisión que se encuentre fuera de la inmunidad.

¿Qué es Dynamic TAO (dTAO)?

La actualización de dTAO se lanzó en febrero de 2025 y cambió la forma en que la red decide a dónde van las emisiones. Anteriormente, 64 validadores raíz formaban un consejo que votaba qué subnets debían recibirlas, lo que concentraba una influencia enorme en un grupo reducido.

Con dTAO, cada subnet emite un token alfa emparejado con TAO en un market maker automatizado. La actividad de staking establece de forma continua el precio alfa, lo que a su vez determina la parte de las emisiones diarias que le corresponde al subnet. Por tanto, la asignación de capital pasa de la votación de un comité a un mercado abierto.

Las recompensas estándar de los subnets asignan un 41 % a los validadores y otro 41 % a los mineros, dejando un 18 % para el propietario del subnet. En marzo, todos los tokens alfa juntos habían alcanzado aproximadamente 1120 millones de dólares en capitalización de mercado, lo que equivale a cerca del 27 % de la capitalización de mercado del propio TAO.

La adopción ha venido acompañada de críticas. Las reglas de la economía de los subnets han cambiado de forma reiterada, incluyendo el movimiento neto de TAO, el sistema de precio más quema y un gate de emisiones que dirigía más recompensas hacia los subnets mejor posicionados. Los equipos con productos reales también han sido dados de baja a medida que cambiaban los parámetros.

Principales subnets de Bittensor

Las valoraciones de los subnets muestran dónde ve el mercado una demanda real. Evaluados a finales de marzo, los líderes por capitalización de mercado abarcan el entrenamiento, la inferencia y el cómputo:

• τemplar (SN3), ~134,9 M$: Completó Covenant-72B en marzo, un modelo de 72 mil millones de parámetros entrenado en más de 70 nodos distribuidos. Su algoritmo comprimió los gradientes en un 97 % sin perder precisión.
• Chutes (SN64), ~132,9 M$: Una plataforma de inferencia sin servidor que ha procesado 9,1 billones de tokens acumulados, con picos diarios superiores a los 50 mil millones. Al utilizar cómputo descentralizado inactivo, fija sus precios aproximadamente un 85 % por debajo de AWS.
• Targon (SN4), ~91,8 M$: Un mercado de cómputo GPU confidencial de Manifold Labs. Recaudó una Serie A de 10,5 millones de dólares y trasladó Dippy AI, una aplicación con 8,6 millones de usuarios, a una infraestructura descentralizada.
• Affine (SN120), ~71,8 M$: Un entorno de aprendizaje por refuerzo en el que solo los modelos en la frontera de Pareto reciben recompensas significativas. Aloja sus propios modelos en Chutes en lugar de duplicar infraestructura.
• Lium (SN51), ~52,1 M$: Un mercado de GPU peer-to-peer con más de 500 unidades Nvidia H100 integradas. Los validadores verifican mediante programación las especificaciones del hardware en lugar de depender de las afirmaciones del proveedor.
• Ridges AI (SN62), ~50,8 M$: Crea agentes autónomos para tareas de ingeniería de software de principio a fin y compite directamente con los asistentes de programación centralizados.

Un equipo de desarrollo tiene una posición dominante. Rayon Labs opera Chutes, así como Gradients (SN56) y Nineteen (SN19). En conjunto, las tres subnets reciben aproximadamente el 23,7 % de todas las emisiones diarias de TAO.

Tokenomics de TAO y el halving

Pocos tokens importantes siguen el diseño de suministro de Bitcoin tan de cerca como TAO. Sus mecánicas de emisión incluyen:

• Límite máximo: El suministro total está fijado en 21 millones de TAO, con aproximadamente 11 millones en circulación. La gobernanza no puede aumentar dicha cifra.
• Halving: El primer halving ocurrió en diciembre de 2025. Las emisiones diarias cayeron de 7200 a 3600 TAO, lo que redujo la presión de venta diaria en unos 500 000 dólares estimados.
• División de emisiones: Bajo el modelo dTAO, las recompensas de bloque asignan un 41 % a los mineros, un 41 % a los validadores y un 18 % a los propietarios de subnets.
• Porcentaje de delegación: Los validadores transfieren aproximadamente el 82 % de sus emisiones a los poseedores de TAO que les delegan stake, menos una comisión configurable.
• Suministro en stake: Alrededor del 70 % del suministro está en stake. Las posiciones institucionales reportadas bloquean una porción adicional, lo que reduce el float líquido disponible para el trading.
• Reciclaje y quemas: Las tarifas de registro y las recompensas no gastadas regresan al suministro no emitido. Los propietarios de subnets también pueden quemar alfa de forma permanente, y ambos mecanismos alejan aún más el próximo halving.

Precio y posicionamiento institucional

TAO cotiza cerca de 190 USD con una capitalización de mercado de aproximadamente 3.000 millones de dólares, lo que lo deja aproximadamente dos tercios por debajo de su récord de principios de 2024 cerca de 757 USD. El token rentó un 21,57 % en el primer trimestre, recuperándose desde 230 USD para cerrar cerca de 251 USD antes de volver a bajar.

El capital institucional llegó rápidamente. Los informes sitúan la posición de Nvidia cerca de 420 millones de dólares, con un 77 % staked, y la de Polychain Capital en aproximadamente 200 millones de dólares. Sin embargo, ninguna de las dos empresas ha confirmado oficialmente esas cifras y no se ha publicado ninguna verificación on-chain.

El acceso regulado sigue siendo el catalizador pendiente. Grayscale solicitó convertir su Bittensor Trust en un spot ETF en NYSE Arca, mientras que Bitwise presentó un producto competidor. En agosto se abrió una ventana de decisión de la SEC. Grayscale también aumentó la ponderación de TAO en su fondo enfocado en AI hasta el 43,06 %.

Adopción institucional y la cuestión del ETF

Bittensor ha atraído más atención de las finanzas tradicionales que la mayoría de los proyectos de IA descentralizados. Los wrappers regulados importan porque determinan si el capital de pensiones y patrimonial puede poseer el activo.

El Bittensor Trust de Grayscale opera bajo el ticker GTAO y ha cotizado con una prima sustancial respecto al valor liquidativo, un patrón que precedió a la propia conversión de Bitcoin en ETF. A finales de junio, su presentación más reciente reportó 46 331 TAO frente a 9,4 millones de dólares en activos netos.

La aprobación de un ETF está lejos de estar garantizada. TAO no cuenta con un mercado de futures regulado en una plataforma como el CME. Grayscale también ha abandonado solicitudes vinculadas a Cardano, Hedera y Polkadot en el pasado, lo que deja el primer ETF spot del sector de crypto de IA como una incógnita.

La infraestructura de custodia se ha expandido junto con estas presentaciones. BitGo se asoció con Yuma para ofrecer custodia y staking de grado institucional. Kraken completó la integración nativa de dTAO también, con planes de listar tokens alfa de subnets directamente y ampliar el acceso más allá de la pila de wallets nativas.

Cómo usar Bittensor

La participación abarca desde un staking relativamente sencillo hasta la operación de una subnet entera, donde cada rol requiere un nivel diferente de compromiso y destreza técnica. El proceso comienza comprando TAO en un exchange de criptomonedas.

Desde la más fácil hasta la más difícil, las vías disponibles son:

1. Hacer stake de TAO: Delegar en un validador o hacer stake en una subnet específica. Ambas opciones pueden generar una parte de las emisiones, pero elegir una subnet en lugar de la raíz también introduce riesgo de precio de alfa.
2. Comprar tokens alfa: Comprar TAO en un exchange y transferirlo a un wallet compatible. A partir de ahí, hacer un swap por el token alfa de una subnet a través de Taostats o la interfaz del wallet.
3. Ejecutar un minero: Registrarse en una subnet y operar los modelos o el hardware requeridos. Competir contra otros mineros por las emisiones exige GPUs y una optimización continua.
4. Operar un validador: Adquirir suficiente stake para ejecutar infraestructura de validación, puntuar el rendimiento del minero bajo las reglas de la subnet y obtener una comisión de los delegadores.
5. Lanzar una subnet: Crear un mecanismo de incentivos y pagar el costo de registro, para luego atraer a mineros y validadores mientras se compite con subnets existentes por uno de los espacios limitados.

Wallets y gestión de claves

Bittensor asigna diferentes funciones a claves separadas. El coldkey protege el balance de TAO y permanece desconectado de la red. Las operaciones activas como la minería y la validación utilizan el hotkey en su lugar, lo que significa que comprometer un hotkey no expone los fondos subyacentes.

El almacenamiento, las transferencias y el staking son compatibles a través de la extensión de navegador oficial, mientras que Talisman y SubWallet ofrecen alternativas. Cualquier persona con un balance significativo debe proteger el almacenamiento del coldkey con el mismo cuidado que se usa para cualquier self-custodial wallet.

Herramientas para desarrolladores y analíticas

Para los desarrolladores, el Python SDK es la principal herramienta de construcción de la red. Admite la creación de subnets, el registro de participantes y la interacción mediante scripts. Quienes prefieren la terminal pueden utilizar la interfaz de línea de comandos para la creación de wallets, la gestión de claves y el staking.

Taostats funciona como el explorador de bloques de Bittensor desde 2022, rastreando emisiones y el rendimiento de las subnets, así como las clasificaciones de validadores y los informes fiscales. Al evaluar una subnet, el movimiento neto de staking y la profundidad del liquidity pool son más importantes que la capitalización de mercado principal.

Fundadores y gobernanza de Bittensor

Jacob Steeves y Ala Shaabana cofundaron Bittensor y lanzaron mainnet en 2021. Tras estudiar matemáticas e informática, Steeves trabajó como ingeniero de software en Google. Ha trabajado en la intersección de Bitcoin y el aprendizaje automático desde 2015.

Shaabana tiene un doctorado en informática y fue profesor asistente en la Universidad de Toronto antes de cofundar la red. Ambos fundadores continúan contribuyendo a través de la Opentensor Foundation, que gestiona el desarrollo del protocolo.

En la práctica, la gobernanza ha sido polémica. La salida del operador Covenant AI provocó una caída del 38 % en el token. Posteriormente, la comunidad restauró las subnets afectadas sin intervención central, un resultado que los partidarios enmarcaron como evidencia de resiliencia, mientras que los críticos vieron riesgo de concentración.

Riesgos que debes comprender

Bittensor combina la economía de AI en fase inicial con un token volátil, creando exposiciones que son específicas en lugar de genéricas. Considere estos riesgos antes de comprometer capital:

• Riesgo del token alfa: Hacer staking en una subnet significa poseer su token alfa. Este puede devaluarse frente a TAO incluso cuando la subnet genera emisiones, por lo que recibir yield no garantiza un rendimiento positivo.
• Inestabilidad de las reglas: Los parámetros de emisión y registro han cambiado repetidamente. Los equipos que basaron las decisiones de contratación e infraestructura en reglas anteriores han sido posteriormente dados de baja.
• Concentración: Un grupo de desarrollo controla aproximadamente el 23,7 % de las emisiones diarias a través de tres subnets. Las posiciones institucionales reportadas concentran una porción adicional del suministro.
• Baja de registro: Las subnets y los participantes con bajo rendimiento pueden ser eliminados, lo que significa que los constructores corren el riesgo de perder un espacio independientemente de la calidad del producto.
• Cifras no verificadas: Las cifras de inversión institucional ampliamente difundidas no cuentan con confirmación on-chain ni con declaraciones de las empresas que las respalden. Por lo tanto, las entradas principales deben tratarse como informadas en lugar de establecidas.
• Escala de ingresos: Los ingresos trimestrales por servicios de AI de unos 43 millones de dólares son reales, pero siguen siendo pequeños en relación con una capitalización de mercado de 3.000 millones de dólares. Por lo tanto, la valoración depende de la demanda futura.
• Liquidez: Los tokens alfa más pequeños cotizan en creadores de mercado automatizados cuyos pools pueden caer por debajo de 1 millón de dólares. Las grandes órdenes pueden mover los precios bruscamente y la liquidez de salida puede desaparecer durante los periodos volátiles.

Conclusión

Bittensor ha construido algo verdaderamente inusual: un mercado que recompensa la inteligencia artificial según la calidad juzgada en lugar de promesas. dTAO amplió ese modelo al trasladar las decisiones sobre qué tareas de AI reciben financiación de un consejo de validadores al capital.

Hay evidencia de uso real. Se ha entrenado un modelo de 72 mil millones de parámetros en nodos distribuidos, mientras que se han servido billones de tokens de inferencia y las aplicaciones empresariales han migrado a las subnets. Esos ejemplos apuntan a una red que realiza trabajo en lugar de simplemente emitir tokens.

La durabilidad sigue siendo la incógnita. Los cambios en las reglas han inquietado a los constructores, un pequeño número de equipos captura una parte concentrada de las emisiones y los ingresos trimestrales siguen siendo modestos en relación con la valoración. Para cualquiera que siga la infraestructura descentralizada, Bittensor sigue siendo el intento más avanzado de valorar la inteligencia abiertamente. La decisión sobre el ETF determinará cuánto capital puede seguir esa tesis.