Shen Yu, cofundador de Cobo, espera que los agentes de inteligencia artificial se conviertan en una fuente más importante de actividad en la cadena que los usuarios humanos, con Ethereum entre las redes que está observando para detectar signos de adopción masiva. En una discusión con Jin Ming, fundador de Polylink Technology, Yu argumentó que la IA podría colocar la infraestructura blockchain detrás de la interfaz, permitiendo que los agentes de software manejen tareas que hoy requieren que los usuarios naveguen por billeteras, tarifas de transacción y decisiones de seguridad por sí mismos.
La idea tiene implicaciones para cómo se diseñan los productos de criptomonedas. Muchas aplicaciones actuales en la cadena asumen que los usuarios entienden la seguridad de las claves privadas, las aprobaciones de tokens, el puenteo y la ejecución de transacciones. Yu dijo que ese requisito sigue siendo un obstáculo importante para el uso generalizado. Los agentes podrían convertirse en una capa intermediaria que interprete las instrucciones de una persona y lleve a cabo acciones seleccionadas a través de redes descentralizadas.
Yu no argumentó que Ethereum sería el único destino para estos sistemas. Dijo que múltiples redes podrían soportar agentes. Pero la infraestructura descentralizada de Ethereum podría hacerlo adecuado para funciones como registros de agentes y componentes de coordinación relacionados, particularmente si los desarrolladores construyen servicios que los agentes puedan usar sin depender de operadores centralizados.
La IA cambia el costo de construcción
Yu enmarcó el cambio a través del costo decreciente de la ejecución. Dijo que los sistemas de IA pueden comprimir, organizar y recuperar grandes cuerpos de conocimiento humano a un costo relativamente bajo, reduciendo la distancia entre una idea y un producto funcional.
Eso cambia la economía para los constructores individuales. Yu dijo que ha creado una serie de pequeñas herramientas y paneles desde que los productos de IA se volvieron ampliamente disponibles, utilizando la tecnología para extender lo que una persona puede producir. Aún no se ha decidido por un proyecto a nivel de sistema más grande y dijo que sigue en una fase exploratoria.
Su relato refleja una creciente división en el desarrollo tecnológico: la IA puede facilitar la construcción de prototipos y herramientas especializadas, mientras que identificar un producto duradero con un modelo de negocio defendible sigue siendo mucho más difícil. La disponibilidad de asistentes de codificación y herramientas de investigación no resuelve automáticamente las preguntas de distribución, seguridad, ajuste de producto al mercado o regulaciones, especialmente en aplicaciones financieras.
El flujo de trabajo diario de Yu se ha orientado fuertemente hacia la información filtrada por IA. Dijo que utiliza tres agentes separados: uno para decisiones instrumentales, otro enfocado en la reflexión y un tercero que revisa la actividad del día anterior, identifica posibles puntos ciegos y propone material de lectura breve.
También describió un sistema de toma de notas que conecta áreas de interés anteriores con nuevos temas. En lugar de leer grandes cantidades de material fuente sin procesar, Yu dijo que generalmente revisa resúmenes generados por IA y a veces los convierte en diapositivas para un escaneo rápido. El enfoque trata a la IA menos como un motor de búsqueda y más como una capa personal de investigación y revisión.
De la infraestructura minera a las redes de agentes
Yu conectó su interés en herramientas de ejecución con su trabajo anterior en infraestructura de criptomonedas, que data de 2011. Dijo que la minería presentaba problemas prácticos en 2013, incluyendo latencia de red internacional y pérdida de paquetes que podían reducir la eficiencia operativa. También vio las prácticas de liquidación entonces utilizadas en la industria minera como ineficientes.
Esos primeros desafíos de infraestructura diferían de la discusión actual sobre agentes, pero comparten un enfoque en reducir la fricción en sistemas que operan a través de fronteras y sin intermediarios convencionales. Los operadores mineros necesitaban conexiones de red más confiables y procesos de liquidación; las aplicaciones impulsadas por agentes necesitarían permisos seguros, ejecución confiable y límites claros sobre lo que el software puede hacer con los activos de un usuario.
La cuestión de la seguridad es central. Un agente que puede enviar transacciones en nombre de una persona puede simplificar el uso, pero también necesitaría autoridad restringida. Los diseñadores de productos tendrían que decidir si un agente puede mover fondos libremente, gastar solo dentro de límites preestablecidos, acceder a aplicaciones específicas o requerir aprobación adicional para acciones sensibles. La visión de Yu sitúa ese desafío de diseño cerca del centro de la próxima generación de productos Web3.
Bitcoin sigue siendo la tesis central de custodia
Yu dijo que su visión de Bitcoin ha permanecido en gran medida sin cambios durante más de una década. Lo describió como “oro digital” y enfatizó la capacidad de mantener un activo directamente sin depender de intermediarios en capas.
Vinculó esa característica con la idea del “individuo soberano”, un concepto también discutido por Jin. En el marco de Yu, la IA expande la capacidad productiva de un individuo, mientras que Bitcoin proporciona una forma de control de propiedad que puede ejercerse a través de la custodia directa.
Yu dijo que el papel de Bitcoin se vuelve más visible en períodos de estrés, incluso si la atención puede desvanecerse durante los amplios repuntes del mercado. Esa evaluación es consistente con una tesis de propiedad a largo plazo en lugar de una estrategia construida alrededor de reaccionar a cada evento macroeconómico a corto plazo.
Jin describió un enfoque similar de largo plazo para las compras de Bitcoin, aunque lo vinculó a niveles de precios específicos. Dijo que estaría menos dispuesto a agregar por encima de $100,000 y más inclinado por debajo de $90,000, escalando las compras en intervalos de $9,000 hasta $60,000. Presentó el enfoque como una acumulación gradual en lugar de un comercio a corto plazo.
Un marco estrecho para las tenencias principales
Yu dijo que no prioriza el comercio de eventos en tiempo real y prefiere estudiar cómo se crean los productos financieros y por qué se desarrolla la demanda. El ciclo DeFi lo empujó a formalizar ese marco, dijo, antes de que el crecimiento de las representaciones tokenizadas de activos tradicionales lo animara a estudiar más de cerca los mercados convencionales.
Su proceso comienza con pequeñas posiciones de observación, generalmente no más del 2% de una cartera y a veces solo unas pocas décimas de un por ciento. Una asignación mayor requiere más investigación. Yu dijo que un activo que pasa de aproximadamente el 10% al 20% de una cartera debe demostrar un mercado total direccionable excepcionalmente grande, lógica empresarial coherente y defensibilidad.
Resumió el enfoque como “monopolio + crecimiento”. Bitcoin, Ethereum y Tesla encajan dentro de ese marco para él, mientras que SpaceX sigue bajo observación. Yu también dijo que ha habido discusiones internas sobre si Ethereum debería mantener su posición en ese grupo, subrayando que incluso una tesis de larga data puede ser reevaluada.
La discusión también desafió las suposiciones convencionales de diversificación. Haciendo referencia al trabajo del economista James Tobin sobre la construcción de carteras, Yu dijo que los activos que parecen débilmente correlacionados en condiciones ordinarias pueden moverse juntos durante el estrés sistémico. Su conclusión fue que no se puede asumir que la correlación negativa proporcione una protección confiable en los escenarios de mercado más severos.
Jin, cuyo trabajo se centra en la tecnología de IA para video y que también es un atleta del equipo nacional chino de apnea, comparó la gestión de riesgos en los mercados con la disciplina requerida bajo el agua. Describió el peligro de desmayo durante el buceo en apnea, donde una pérdida de conciencia retrasada puede convertir un reflejo ordinario de inhalar en un evento potencialmente mortal bajo la superficie.
Esa analogía encaja con la advertencia más amplia de la conversación: la IA puede hacer que los individuos y los sistemas de software sean más capaces, pero la ejecución automatizada no elimina el riesgo. A medida que los agentes asumen más actividad en la cadena, los productos más duraderos pueden ser aquellos que combinan la operación a velocidad de máquina con controles claros sobre la custodia, los permisos y la exposición.
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