Entrevista con Jacob, fundador de Bittensor: Aplicando la minería a la IA, los 3 principales subredes fueron desarrolladas por equipos chinos

Invitado: Jacob Robert Steeves, fundador de Bittensor
Entrevista: zhou & chilli, ChainCatcher

 

En los últimos años, la inteligencia artificial descentralizada, como un campo de vanguardia en la integración de blockchain y la tecnología AI, ha captado la atención de la comunidad tecnológica global. Bittensor (TAO), como un protocolo open source, aplica el mecanismo de incentivos de “minería” al estilo bitcoin al cómputo de AI, organizando en la blockchain subredes de inferencia, entrenamiento y otros tipos, donde los proveedores compiten y son recompensados según su contribución.

Según datos de CoinGecko, el token TAO de Bittensor fue listado en exchanges en marzo de 2023 y, al momento de esta publicación, su precio es de 423 dólares, con una capitalización de mercado de aproximadamente 4 mil millones de dólares, ocupando el puesto 42 entre las criptomonedas. Recientemente, la tesorería de TAO, la empresa TAO Synergies Inc., anunció el cierre de una ronda privada de financiamiento de 11 millones de dólares, con inversores como el asesor estratégico de TAO James Altucher y la empresa matriz de Grayscale, DCG.

En esta edición de la entrevista exclusiva de ChainCatcher, tuvimos el privilegio de conversar con Jacob, fundador de Bittensor, para profundizar en su visión tecnológica, su trayectoria desde Google hasta el emprendimiento y cómo Bittensor rompe las barreras de la AI tradicional a través del “cómputo incentivado”.

 

De Google a la AI descentralizada: Bittensor es aplicar la minería a la AI

ChainCatcher: En los últimos meses hemos notado que Bittensor (TAO) ha generado gran interés en Estados Unidos y también está ganando popularidad rápidamente en la comunidad asiática. Esperamos que, a través de esta conversación, más lectores puedan conocer Bittensor y tus reflexiones sobre el futuro de la “AI descentralizada”. Contanos un poco sobre tu background. Muchos lectores saben que trabajaste como ingeniero de software en Google, ¿por qué decidiste dejar Google para emprender? ¿Qué fue lo que más te marcó de esa experiencia?

Jacob: Estudié matemáticas y ciencias de la computación en la Simon Fraser University en Vancouver, Canadá, y después de graduarme trabajé en una empresa contratista de DARPA en proyectos de chips de interfaz cerebro-máquina. Mi mentor (también fundador de la empresa) fue uno de los primeros partidarios de bitcoin, y me introdujo a conceptos como “cómputo energético/termodinámico”, además de ayudarme a comprender realmente bitcoin.

Desde 2015 me enfoqué tanto en bitcoin como en AI, dos áreas que encajan naturalmente, ya que el núcleo de la AI es el estudio de los bucles de retroalimentación (backpropagation, algoritmos genéticos, aprendizaje por refuerzo, etc.), y bitcoin es el primer bucle de retroalimentación económica programable. Luego trabajé en Google como ingeniero de machine learning y, en mi tiempo libre, desarrollé Bittensor hasta que en 2018 decidí dedicarme a tiempo completo y lanzamos la mainnet en 2021.

En Google fui testigo de la publicación del paper “Attention Is All You Need” (Transformer), que impulsó el desarrollo exponencial de modelos grandes como GPT. También aprendí mucho sobre prácticas de machine learning distribuido, como servidores de parámetros, modelo paralelo, data parallel, etc., experiencias que fueron clave para la arquitectura computacional de Bittensor.

ChainCatcher: Antes de seguir, ¿podrías presentarnos brevemente Bittensor?

Jacob: Por supuesto. Bittensor es un protocolo abierto que aplica el mecanismo de minería de bitcoin a la AI: usamos incentivos económicos programables para organizar la potencia de cómputo, modelos, datos y aplicaciones descentralizadas en un mercado justo. Bittensor es una blockchain con token nativo TAO, donde funcionan unas 128 subredes (Subnets) dedicadas a tareas como inferencia, entrenamiento, aprendizaje por refuerzo, agentes de código, almacenamiento, señales de predicción/trading, etc. La AI es esencialmente un problema computacional; bitcoin ya demostró que “incentivo + competencia” puede coordinar recursos distribuidos de manera efectiva, nosotros simplemente trasladamos ese principio a la producción de inteligencia.

Desde el punto de vista del usuario, los desarrolladores pueden crear o unirse a subredes, aportar modelos y cómputo y recibir incentivos según su desempeño; los demandantes pueden comprar servicios de inferencia, cómputo, AutoML o señales de predicción a través de la red. En resumen, Bittensor transforma el paradigma de “minero—recompensa—consenso” en “oferta útil de AI—recompensa de mercado—consenso de red”.

 

Acercándose a los desarrolladores chinos: el terreno más competitivo y nueva fuente de oferta

ChainCatcher:¿Es tu primera vez en China? ¿Por qué elegiste este momento para hacer una gira de charlas en China?

Jacob: Sí, es la primera vez. Ahora vivo en Perú y nunca antes había hecho una gira internacional, vine especialmente a China para hablar de Bittensor. Primero, Bittensor aplica la minería de bitcoin a la AI, y China es uno de los países con mayor y más rápido crecimiento en inteligencia artificial, quizás el más poderoso; cuando la minería de bitcoin era legal, China tenía más del 50% del hashrate global y hoy produce el 90% de los chips del mundo.

Tengo mucho respeto por la capacidad técnica de China en la construcción de estas redes y espero que más desarrolladores chinos se sumen a la construcción de la red Bittensor para ayudarnos a escalarla.

Bittensor es una red abierta, descentralizada, sin permisos y transparente, donde cualquier región puede participar en igualdad de condiciones, lo cual es un contrapeso significativo frente a la infraestructura de AI altamente centralizada actual. Ya hemos demostrado la viabilidad en algunos aspectos: mediante subredes, introducimos recursos GPU y servicios de modelos al mercado, compitiendo en precio y eficiencia con soluciones centralizadas. El objetivo de venir a China es llevar estos caminos a un ecosistema de desarrolladores aún más grande.

ChainCatcher:¿Qué mensaje clave querés transmitir a los desarrolladores e inversores asiáticos en este viaje? ¿Hay algún proyecto o comunidad china que te haya impresionado?

Jacob:Sí. En Bittensor solemos decir que cuando los mineros chinos entran en una subred, la competencia se vuelve mucho más intensa, tanto que muchos de los que estaban antes deciden salir—esto es totalmente esperado, porque la intensidad competitiva en China es realmente impresionante. Desde la organización y entrenamiento en las universidades, ustedes son uno de los grupos más competitivos del mundo, por eso creo que China y Bittensor son naturalmente compatibles.

En esta visita, quiero transmitir el mensaje de que este es un nuevo y justo ecosistema económico donde ingenieros, constructores y mineros chinos pueden hacer contribuciones productivas reales—y de manera pública, transparente y con reglas justas. En cuanto a proyectos concretos, una de las subredes más grandes de Bittensor, Affine, fue creada por desarrolladores chinos y se está convirtiendo en uno de los mecanismos más competitivos de toda la red. Espero que más equipos así se sumen, porque el nivel de los ingenieros aquí es realmente altísimo, casi sin igual.

ChainCatcher:¿Cómo ves la posición única de China, Hong Kong y Singapur en Web3 y AI?

Jacob:Actualmente, China, Singapur y las empresas de Asia Oriental están liderando la tendencia de la inteligencia artificial open source. Modelos open source de primer nivel como DeepSeek provienen de equipos chinos; Hong Kong y Singapur son más flexibles en cumplimiento y capital, lo que facilita la industrialización y la colaboración transfronteriza. En general, Asia está llevando la combinación de “modelos abiertos + implementación ingenieril” a la vanguardia, algo muy necesario para la AI descentralizada. Además, universidades de élite como la Universidad de Pekín y la Universidad de Tsinghua han hecho enormes contribuciones al avance académico y del conocimiento.

ChainCatcher:Mencionaste que Bittensor tiene unas 128 subredes, ¿podés contarnos sobre la distribución de recursos o ingenieros?

Jacob:Las tres subredes principales (Subnet Ecosystem Projects) fueron creadas por equipos chinos, lo cual me parece muy significativo. Bittensor es una plataforma anónima, pero podemos confirmar que muchos equipos y recursos de Asia están conectados. Por ejemplo, Lium es una subred top que provee recursos GPU, creando un mercado sin permisos donde cualquiera puede aportar poder de cómputo GPU y también acceder a estos recursos a través de la red. Muchos mineros chinos contribuyen con estos chips (podemos ver por las direcciones IP que realmente están en Asia), y llevamos estos recursos al mercado global.

ChainCatcher:¿Actualmente tienen contacto con instituciones de inversión? Seguramente muchos fondos o empresas de inversión están interesados en Bittensor.

Jacob:Sí, recibimos contactos frecuentes de inversores interesados en participar y comprar TAO. Pero yo no soy quien se encarga directamente de esas cuestiones, solo soy un ingeniero. La red Bittensor es abierta y el mercado es líquido. Por eso, sugerimos que participen directamente en el mercado secundario de TAO, porque creemos que es la forma más justa, donde todos pueden entrar de la misma manera. De hecho, las empresas de inversión nos buscan seguido, pero preferimos que todos participen en igualdad de condiciones.

ChainCatcher:¿Ves posible una futura colaboración entre Bittensor y gigantes tradicionales de internet como OpenAI, Alibaba, Baidu, etc.?

Jacob:Sí, es posible, pero depende de si compartimos la misma filosofía. Algunos laboratorios centralizados de Estados Unidos probablemente no estén interesados, prefieren controlar y centralizar, mientras que nosotros enfatizamos la apertura y la ausencia de permisos. En cambio, equipos más abiertos como DeepSeek, Kimi, Moonshot pueden conectar recursos a Bittensor, lanzar subredes y monetizar, además de consumir la oferta de la red. Creo que es solo cuestión de tiempo: o colaboran, o adoptan nuestro enfoque de entrenamiento descentralizado. Si podemos hacer un entrenamiento verdaderamente descentralizado junto a Moonshot, lo recibiríamos con los brazos abiertos.

 

La esencia de Bittensor: usar incentivos criptoeconómicos para la investigación en inteligencia artificial

ChainCatcher:Recientemente mencionaste en X que “Crypto + AI” es una visión superficial, lo realmente importante es el “incentive computing”. Muchos ven a Bittensor como un “agregador de modelos AI”, pero vos enfatizás que es una “red incentivada”. ¿Podrías explicar a nuestros lectores cuál es la mayor diferencia entre Bittensor y las plataformas de agregación tradicionales? ¿Qué cambia realmente la “descentralización”?

Jacob:La idea de “agregador de modelos AI” es incorrecta. El núcleo de Bittensor es incrustar “incentivos programables” en el proceso de aprendizaje de la AI: quien provee inferencia, entrenamiento o herramientas más útiles recibe más recompensas, lo cual es completamente diferente a “apilar modelos juntos”. Los avances de los últimos 15 años en AI provienen del aprendizaje adaptativo a la retroalimentación/recompensa (como BP, RL), y lo que hacemos es integrar el dinero y los incentivos directamente en ese mecanismo, optimizando la oferta y calidad mediante señales de mercado.

La importancia de la “descentralización” radica en el acceso sin permisos y la resistencia a puntos únicos de falla, es decir, cualquier persona o equipo puede lanzar una subred y competir, la buena oferta se amplifica mediante incentivos y la mala es eliminada; además, la dispersión de recursos y la flexibilidad de enrutamiento hacen que el servicio sea más resiliente ante fallas puntuales. Pero nuestro objetivo no es “descentralizar por descentralizar”, sino escalar el cómputo útil impulsado por incentivos—esa es la diferencia fundamental entre Bittensor y las plataformas de agregación tradicionales.

Sin embargo, el llamado “Crypto + AI” solo aplica criptomonedas a la AI o la AI a las criptomonedas, pero no aborda el núcleo de lo que hacemos: usamos incentivos criptoeconómicos para la investigación en inteligencia artificial.

ChainCatcher:Hace unos días, AWS tuvo una caída masiva y muchos servicios de AI quedaron fuera de línea. ¿Cómo lo interpretás?

Jacob:Creo que este evento demuestra el valor de la descentralización: puede ofrecer resiliencia ante puntos únicos de falla. Bittensor no se cayó porque dependemos de la asignación descentralizada de recursos, lo cual es una ventaja. Sin embargo, también demostró que muchos ecosistemas supuestamente descentralizados no lo son del todo, ya que algunos proyectos no pudieron recuperarse tras la caída. Bittensor no pone la descentralización como objetivo central, aunque usamos mecanismos anti-censura en el núcleo técnico, pero ese no es el principal motor de Bittensor.

 

Economía y visión: ciclo de halving de TAO, fuentes de ingresos del protocolo, mercados de predicción y objetivos a cinco años

ChainCatcher:El año 2025 será el primer ciclo de halving de TAO, ¿qué impacto creés que tendrá este halving en el comportamiento de desarrolladores y validadores en el ecosistema?

Jacob: En realidad, creo que el único impacto del halving en Bittensor será que la oferta se volverá más ajustada. Pero esto no afectará el mecanismo básico de incentivos de la red, que sigue ofreciendo grandes incentivos económicos para que los desarrolladores construyan en la plataforma.

ChainCatcher:¿De dónde provienen principalmente los ingresos a nivel de protocolo de Bittensor?

Jacob:Principalmente de la venta de inferencia (inference), venta de cómputo (compute), venta de AutoML (machine learning automatizado) y de la venta de señales a mercados de predicción.

ChainCatcher:Mencionaste los mercados de predicción, ¿cómo ves actualmente su posición y modelo de negocio en el ecosistema Web3?

Jacob:Creo que es una gran idea. Si te referís a Kalshi y Polymarket, pienso que son una de las verdaderas aplicaciones fintech, y la primera vez que se aplican a gran escala para consumidores. Tiene mucho sentido y cambia profundamente la forma en que trabaja la humanidad.

ChainCatcher:Por último, hablemos de la visión de Bittensor. Mirando a cinco años, ¿qué titular te gustaría ver sobre Bittensor? ¿Cuál es tu visión para esta aplicación? ¿Cómo planeás ejecutarla?

Jacob:Lo que más me gustaría ver, y lo más importante, es que llevamos esta tecnología a millones de usuarios y realmente ofrecemos servicios de inteligencia abiertos al mundo, con una red en constante expansión y operación sostenible. Ya vemos los primeros pasos de este camino: a nivel económico, en muchos escenarios podemos superar en costos a los proveedores centralizados, especialmente en inferencia. Actualmente, unas cien mil personas usan nuestra tecnología; el siguiente paso es liderar no solo en inferencia, sino también en la capa de aplicaciones.

Nuestro objetivo es servir a miles de millones de usuarios en todo el mundo. Por ejemplo, Ridges es una de las subredes más grandes de Bittensor, dedicada a agentes de código (coding agents), optimizados colectivamente por mineros de todo el mundo. Construir de esta manera tiene una ventaja obvia: el precio puede bajar significativamente. Porque optimizamos pasivamente y de forma continua la relación precio-calidad a nivel global—cuando algunos productos centralizados pueden requerir una suscripción de 1,000 dólares y solo ofrecer 200 dólares de valor real, nosotros podemos ofrecer una suscripción de 10 dólares, con un costo de red de solo 6 dólares. Esta ley de escala económica nos permite llegar a todo el mundo; y las empresas centralizadas de AI, si no adoptan estos principios tecnológicos fundamentales, tendrán dificultades para competir a largo plazo en rendimiento, velocidad y costos.

Ese es nuestro “wedge”. Si podemos mantenernos mejores a largo plazo en estos aspectos clave, será difícil que nos ganen en esta competencia; por el contrario, si no lo logramos, no hay nada de qué hablar.

De la misma manera, bitcoin pudo superar a los estados soberanos o sistemas centralizados a nivel de red porque adoptó los principios y mecanismos tecnológicos correctos. Bittensor aún no lo ha logrado en todos los campos, pero en algunos ya lo hemos hecho, y mucha gente usa Bittensor en su vida diaria sin saberlo.