¿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 cómputo o datos, con recompensas en TAO basadas en lo útil que otros participantes consideren su resultado.

Su economía toma prestado el modelo de Bitcoin y lo aplica al aprendizaje automático. TAO tiene un límite máximo de 21 millones tokens, con halvings integrados en el código. El lanzamiento de enero de 2021 no incluyó asignación para capital riesgo, preminado ni venta de tokens, lo que significa que todos los TAO existentes se obtuvieron mediante participación.

El trabajo se realiza dentro de subnets. Cada una es un mercado independiente dedicado a una tarea, como la inferencia, el entrenamiento de modelos, el suministro de cómputo o la predicción de precios, y cada una define por sí misma qué trabajo es valioso. Actualmente hay 128 subnets activas y está prevista una ampliación hasta 256.

La red también ha ido más allá del uso teórico. Durante el primer trimestre, los subnets generaron aproximadamente 43 millones de dólares en ingresos por servicios de IA. El consejero delegado de Nvidia comparó públicamente el entrenamiento distribuido de Bittensor con folding@home. Mientras tanto, TAO cotiza cerca de 190 $ tras caer en torno a 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 en tokens. El trabajo entra en la red a través de estos roles, mientras que las recompensas vuelven a fluir según el rendimiento.

1. Subnets

Una subnet funciona como un mercado autónomo para un bien digital. Su creador define el mecanismo de incentivos: qué deben producir los mineros y las reglas que usan los validadores para evaluarlo. Como resultado, cada subnet se convierte en un experimento distinto para valorar un tipo concreto de inteligencia.

Cada subnet admite hasta 256 plazas de participantes. Cuando esas plazas están ocupadas, un nuevo registro desplaza al participante con peor rendimiento. La competencia entre subnets sigue el mismo principio frente al límite global de la red.

2. Mineros

Los mineros operan los modelos o el hardware que generan la salida de una subred. En una subred de inferencia, responden a las consultas de los validadores y se les puntúa por calidad, latencia y robustez. En cambio, una subred de entrenamiento puede recompensar gradientes, checkpoints o mejoras verificadas del modelo.

El tiempo de actividad por sí solo no determina las recompensas; los rankings de rendimiento sí. Un resultado mediocre genera proporcionalmente menos, y un bajo rendimiento sostenido puede provocar la baja del registro cuando un nuevo participante ocupa el puesto.

3. Validadores

Los validadores consultan a los mineros y puntúan las respuestas según las reglas de la subred antes de enviar esas ponderaciones a la cadena. Esas puntuaciones determinan cómo se reparten las emisiones de los mineros, y convierten valoraciones subjetivas de calidad en pagos objetivos.

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

4. Stakers y delegadores

Quienes quieran exposición sin gestionar infraestructura pueden participar mediante staking. Con dTAO, hacer staking de TAO en una subred no es simplemente un depósito. Los TAO entran en el liquidity pool de la subred y se intercambian por su token alfa.

Esa estructura introduce un riesgo distinto. Como el staker posee un activo específico de una subred, el token alpha puede caer frente a TAO incluso mientras su subred sigue generando emisiones. Por tanto, la rentabilidad depende tanto del precio de alpha como del rendimiento.

5. Emisiones y registro

Las emisiones se distribuyen en dos fases. Cada bloque inyecta TAO y alpha en los pools de las subredes según una fórmula entre subredes. Al final de cada tempo, que dura aproximadamente 360 bloques, las recompensas acumuladas se distribuyen dentro de cada subred mediante Yuma Consensus.

El registro requiere TAO, y la comisión se ajusta de forma dinámica según la demanda. Los nuevos participantes reciben un periodo de inmunidad que los protege de ser eliminados de inmediato. Cuando termina ese periodo, un nuevo registro sustituye al nodo de menor emisión que esté fuera de la inmunidad.

¿Qué es Dynamic TAO (dTAO)?

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

Con dTAO, cada subred emite un token alfa emparejado con TAO en un creador de mercado automatizado. La actividad de staking fija de forma continua el precio de alfa, que a su vez determina la parte de las emisiones diarias que recibe la subred. Así, la asignación de capital pasa de una votación de comité a un mercado abierto.

Las recompensas estándar de las subredes asignan un 41 % a los validadores y otro 41 % a los mineros, lo que deja un 18 % para el propietario de la subred. En marzo, todos los tokens alfa juntos habían alcanzado aproximadamente 1.120 millones de dólares de capitalización de mercado, equivalentes a cerca del 27 % de la capitalización de mercado de TAO.

La adopción ha venido acompañada de críticas. Las reglas de la economía de los subnets han cambiado varias veces, entre ellas el movimiento neto de TAO, el precio más quema y una puerta de emisión que dirigía más recompensas a los subnets mejor clasificados. Además, equipos con productos reales han sido dados de baja del registro al cambiar los parámetros.

Principales subnets de Bittensor

Las valoraciones de las subredes muestran dónde ve el mercado una demanda real. Medidos a finales de marzo, los líderes por capitalización de mercado abarcan entrenamiento, inferencia y computación:

• τemplar (SN3), ~134,9 M $: completó Covenant-72B en marzo, un modelo de 72.000 millones de parámetros entrenado en más de 70 nodos distribuidos. Su algoritmo comprimió los gradientes 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 50.000 millones. Al usar computación descentralizada ociosa, fija precios aproximadamente un 85 % por debajo de AWS.
• Targon (SN4), ~91,8 M $: un marketplace de computación GPU confidencial de Manifold Labs. Obtuvo 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 situados 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 marketplace peer-to-peer de GPU con más de 500 unidades Nvidia H100 incorporadas. Los validadores verifican por programa las especificaciones del hardware en lugar de fiarse de lo que declaran los proveedores.
• Ridges AI (SN62), ~50,8 M $: Desarrolla agentes autónomos para tareas de ingeniería de software de extremo a extremo y compite directamente con los asistentes de programación centralizados.

Un equipo de desarrollo ocupa una posición dominante. Rayon Labs opera Chutes, además de 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 oferta de Bitcoin tan de cerca como TAO. Su mecánica de emisión incluye:

• Límite máximo: la oferta total está fijada en 21 millones de TAO, con aproximadamente 11 millones en circulación. La gobernanza no puede aumentar esa cifra.
• Halving: El primer halving se produjo en diciembre de 2025. Las emisiones diarias pasaron de 7.200 a 3.600 TAO, lo que redujo la presión vendedora diaria en unos 500.000 $ estimados.
• Reparto de emisión: con el modelo dTAO, las recompensas por bloque se asignan en un 41 % a los mineros, un 41 % a los validadores y un 18 % a los propietarios de subredes.
• Parte del delegador: los validadores transfieren aproximadamente el 82 % de sus emisiones a los titulares de TAO que delegan stake en ellos, menos una comisión configurable.
• Oferta en staking: alrededor del 70 % de la oferta está en staking. Las posiciones institucionales comunicadas bloquean una parte adicional, lo que reduce el flotante líquido disponible para operar.
• Reciclaje y quemas: Las comisiones de registro y las recompensas no gastadas vuelven al suministro no emitido. Los propietarios de subnets también pueden quemar alpha de forma permanente, y ambos mecanismos retrasan aún más el próximo halving.

Precio y posicionamiento institucional

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

El capital institucional llegó rápido. Según informes, la posición de Nvidia ronda los 420 millones de dólares, con un 77 % staked, y la de Polychain Capital, unos 200 millones de dólares. Sin embargo, ninguna de las dos empresas ha confirmado esas cifras oficialmente 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 ETF spot en NYSE Arca, mientras que Bitwise presentó un producto competidor. En agosto se abrió un plazo de decisión de la SEC. Grayscale también elevó la ponderación de TAO en su fondo centrado en IA hasta el 43,06 %.

Adopción institucional y la cuestión de los ETF

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

El Bittensor Trust de Grayscale cotiza con el ticker GTAO y lo ha hecho con una prima considerable sobre el valor liquidativo, un patrón que precedió a la conversión del propio ETF de Bitcoin. A finales de junio, su declaración más reciente mostraba 46.331 TAO frente a 9,4 millones de dólares en activos netos.

La aprobación del ETF dista mucho de estar asegurada. TAO no tiene un mercado de futuros regulado en una plataforma como el CME. Grayscale también ha abandonado en el pasado solicitudes vinculadas a Cardano, Hedera y Polkadot, por lo que el primer ETF spot del sector de criptomonedas de IA sigue siendo una incógnita.

La infraestructura de custodia se ha ampliado junto con estas solicitudes. BitGo se asoció con Yuma para ofrecer custodia y staking de nivel institucional. Kraken también completó la integración nativa de dTAO, con planes de listar directamente tokens alfa de subredes y ampliar el acceso más allá de la pila de wallet nativa.

Cómo usar Bittensor

La participación abarca desde el staking, relativamente sencillo, hasta la operación de una subred completa, y cada función exige un nivel distinto de compromiso y de conocimientos técnicos. El proceso empieza comprando TAO en un exchange de criptomonedas.

De más fácil a más difícil, las vías disponibles son:

1. Haz stake de TAO: delega en un validador o haz stake en una subred concreta. Ambas opciones pueden obtener una parte de las emisiones, pero elegir una subred en lugar de la raíz también introduce riesgo de precio alfa.
2. Compra tokens alfa: compra TAO en un exchange y transfiérelo a un wallet compatible. Desde ahí, haz un swap por el token alfa de una subred mediante Taostats o la interfaz del wallet.
3. Ejecuta un minero: regístrate en una subred y opera los modelos o el hardware necesarios. Competir con otros mineros por las emisiones exige GPU y una optimización continua.
4. Opera un validador: adquiere suficiente stake para ejecutar la infraestructura de validación y luego puntúa la producción de los mineros según las reglas de la subnet, mientras obtienes una comisión de los delegadores.
5. Lanzar una subnet: crea un mecanismo de incentivos y paga el coste de registro; después, atrae a mineros y validadores mientras compites con las subnets existentes por uno de los puestos limitados.

Carteras y gestión de claves

Bittensor asigna funciones distintas a claves separadas. La coldkey protege el saldo de TAO y permanece sin conexión. Las operaciones activas, como la minería y la validación, utilizan en cambio la hotkey, lo que significa que comprometer una hotkey no expone las posiciones subyacentes.

El almacenamiento, las transferencias y el staking se admiten mediante la extensión oficial del navegador, mientras que Talisman y SubWallet ofrecen alternativas. Quien tenga un saldo relevante debería proteger el almacenamiento de la coldkey con el mismo cuidado que usaría con cualquier wallet de autocustodia.

Herramientas para desarrolladores y de análisis

Para los desarrolladores, el SDK de Python es la principal herramienta de construcción de la red. Admite la creación de subredes, el registro de participantes y la interacción mediante scripts. Quienes prefieran un terminal pueden usar la interfaz de línea de comandos para crear wallets, gestionar claves y hacer staking.

Taostats funciona como explorador de bloques de Bittensor desde 2022 y hace seguimiento de las emisiones y del rendimiento de las subredes, así como de los rankings de validadores y de la declaración de impuestos. Al evaluar una subred, el movimiento neto de staking y la profundidad del liquidity pool son más importantes que la capitalización de mercado que aparece en los titulares.

Fundadores y gobernanza de Bittensor

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

Shaabana es doctor en informática y fue profesor asistente en la Universidad de Toronto antes de cofundar la red. Ambos fundadores siguen contribuyendo a través de la Opentensor Foundation, que supervisa 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. Más tarde, la comunidad restableció las subnets afectadas sin intervención central, un desenlace que los partidarios presentaron como prueba de resiliencia y que los críticos interpretaron como riesgo de concentración.

Riesgos que debes conocer

Bittensor combina la economía incipiente de la IA con un token volátil, lo que genera exposiciones específicas y no genéricas. Considera estos riesgos antes de comprometer capital:

• Riesgo del token alpha: hacer staking en una subred implica mantener su token alpha. Puede caer frente a TAO aunque la subred obtenga emisiones, por lo que recibir rendimiento no garantiza una rentabilidad positiva.
• Inestabilidad de las normas: los parámetros de emisión y registro han cambiado en repetidas ocasiones. Los equipos que basaron sus decisiones de contratación e infraestructura en las normas anteriores han sido dados de baja del registro posteriormente.
• Concentración: Un grupo de desarrollo controla aproximadamente el 23,7 % de las emisiones diarias a través de tres subnets. Las posiciones institucionales comunicadas concentran una parte adicional del suministro.
• Baja del registro: Los subnets y los participantes con bajo rendimiento pueden ser eliminados, lo que significa que los desarrolladores corren el riesgo de perder su plaza independientemente de la calidad del producto.
• Cifras sin verificar: las cifras de inversión institucional ampliamente difundidas no cuentan con confirmación on-chain ni con declaraciones de las empresas que las respalden. Por ello, las entradas de capital destacadas deben considerarse cifras comunicadas y no hechos establecidos.
• Escala de ingresos: los ingresos trimestrales por servicios de IA, 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 tanto, la valoración depende de la demanda futura.
• Liquidez: los tokens alpha más pequeños se negocian en creadores de mercado automatizados cuyos pools pueden caer por debajo de 1 millón de dólares. Las órdenes grandes pueden mover los precios de forma brusca, y la liquidez de salida puede desaparecer en periodos de volatilidad.

Conclusiones

Bittensor ha construido algo realmente inusual: un mercado que recompensa la inteligencia artificial según la calidad evaluada y no según las promesas. dTAO amplió ese modelo al trasladar de un consejo de validadores al capital las decisiones sobre qué tareas de IA reciben financiación.

Hay pruebas de uso real. Se ha entrenado un modelo de 72.000 millones de parámetros en nodos distribuidos, se han servido billones de tokens de inferencia y aplicaciones empresariales han migrado a subnets. Esos ejemplos apuntan a una red que realiza trabajo y no se limita a emitir tokens.

La durabilidad sigue siendo la incógnita. Los cambios de reglas han inquietado a los desarrolladores, 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 quienes siguen la infraestructura descentralizada, Bittensor sigue siendo el intento más avanzado de poner precio a la inteligencia de forma abierta. La decisión sobre el ETF determinará cuánto capital puede seguir esa tesis.