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Cripto247
Sep 20, 2026 2:55 PM
Updated Sep 20, 2026 4:38 PM

El empresario planteó que blockchain podría resolver problemas de pagos, propiedad de datos y coordinación a medida que la infraestructura de IA se transforme.

Charles Hoskinson, fundador de Cardano, sostuvo que las criptomonedas podrían terminar ocupando un papel central en el desarrollo de la inteligencia artificial, a medida que el actual modelo basado en grandes centros de datos enfrente límites económicos y energéticos. Su planteo incluye pagos, propiedad y trazabilidad de datos, además de computación distribuida.

Durante una reciente entrevista Hoskinson afirmó: “Las criptomonedas se van a comer a la IA porque resolvemos todos los problemas difíciles que la IA no puede resolver”.

El avance de los centros de datos de IA también está modificando el negocio de la minería de Bitcoin. Ambas industrias compiten por electricidad, conexiones a la red y capacidad de infraestructura, y algunas empresas mineras comenzaron a destinar parte de sus instalaciones a servicios de inteligencia artificial.

Por qué Hoskinson cree que cripto puede ganar espacio en la IA

El empresario cuestionó el ritmo de inversión en centros de datos y sostuvo que aumentar diez veces por año el gasto destinado a estas instalaciones no puede mantenerse indefinidamente debido a las restricciones de suministro eléctrico.

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También señaló que compañías como OpenAI y Anthropic necesitan alcanzar rentabilidad a gran escala, mientras que el entrenamiento de modelos representa una parte importante de sus costos.

Hoskinson comparó el escenario actual con la relación que existía entre criptografía y criptomonedas cuando comenzó a participar en la industria. Según su relato, los especialistas en criptografía rechazaban entonces la asociación con el sector cripto, hasta que este alcanzó suficiente capacidad financiera para contratar a los principales expertos.

El fundador de Cardano espera una evolución similar con la inteligencia artificial durante los próximos cinco a diez años.

Su argumento se concentra en tres áreas: pagos, alineación y procedencia de los datos. Según Hoskinson, blockchain podría establecer reglas compartidas entre participantes, registrar el origen y los movimientos de la información y facilitar pagos automáticos por el uso de contenidos protegidos por propiedad intelectual.

También planteó la posibilidad de combinar teléfonos y GPU de distintos usuarios para crear recursos de computación distribuidos, en lugar de depender exclusivamente de nuevos centros de datos.

El empresario comparó este posible proceso con el despliegue de fibra óptica de finales de los años 90, cuando una parte importante de la infraestructura permaneció sin utilizar durante años antes de que la demanda alcanzara la capacidad instalada.

En su escenario, el desarrollo de modelos más pequeños capaces de funcionar en dispositivos personales podría reducir la dependencia de grandes instalaciones centralizadas. Si eso ocurre, Hoskinson considera que las criptomonedas podrían proporcionar el mecanismo para coordinar esa red distribuida.

Qué dijo Hoskinson sobre la regulación cripto en Estados Unidos

Durante el mismo podcast, Hoskinson también se refirió a la CLARITY Act y sostuvo que el proyecto no sería aprobado por el Congreso estadounidense hasta 2029.

Su pronóstico llegó después de que el Senado no lograra avanzar con la iniciativa el 15 de septiembre, cuando la votación quedó por debajo de los 60 votos necesarios para continuar el trámite legislativo.

El fundador de Cardano cuestionó además una versión anterior del proyecto. En marzo la había definido como “un proyecto de ley horrible y basura”, aunque sostuvo que activos como Cardano y XRP probablemente quedarían alcanzados por un régimen para proyectos ya existentes.

Las declaraciones de Hoskinson plantean así una competencia que va más allá del uso de energía: mientras los centros de datos concentran inversiones para desarrollar inteligencia artificial, el sector cripto busca demostrar que sus redes pueden aportar infraestructura para pagos, coordinación y gestión de datos.

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