Notas del podcast | Illia, cofundador de NEAR, conversa con miembros clave: usamos DeepSeek y redujimos el costo de auditorías de seguridad de decenas de miles de dólares a solo unos cientos

Guía de Deep Tide: En el último diálogo global exclusivo e intensivo de The Rollup, titulado «Superciclo de IA», Illia Polosukhin, cofundador de NEAR Protocol y creador clave de la arquitectura Transformer; Alex Shevchenko, fundador y CEO de Aurora Labs; y Anton Astafiev, director técnico de NEAR One, se reunieron. Estos tres líderes clave realizaron un análisis profundo y denso sobre la integración definitiva de blockchain e inteligencia artificial, abordando tecnología subyacente, paradigmas industriales y reestructuración del poder.

Los invitados señalaron que tanto las cadenas públicas tradicionales como la IA comercial dominante enfrentan actualmente la misma vulnerabilidad sistémica: la falta de confidencialidad por defecto. El libro mayor público completo de las blockchains limita su idoneidad para aplicaciones comerciales reales frente a bancos tradicionales, mientras que el uso de la privacidad del usuario y la posible manipulación por modelos grandes centralizados y de código cerrado están llevando a la humanidad hacia un peligroso mundo tipo «Black Mirror». Desde desmontar el mito de las exorbitantes ganancias del código cerrado mediante modelos de código abierto con una relación costo-rendimiento 100 veces superior, hasta crear una inteligencia privada espejo, totalmente propiedad del usuario; desde resistir los «cisnes negros» de la computación cuántica mediante una arquitectura nativa de múltiples criptografías, hasta subsidiar potencia informática descentralizada gratuita con la financiación comercial «sangre» de NEAR Intents, NEAR construye sistemáticamente una cuna económica completa para miles de millones de inteligencias autónomas futuras, incluyendo participación en reputación, razonamiento confidencial, firmas en cadena y liquidación de activos.

Invitados: Illia Polosukhin (cofundador de NEAR Protocol y uno de los creadores clave de la arquitectura Transformer); Alex Shevchenko (fundador y CEO de Aurora Labs y Defuse Labs); Anton Astafiev (director técnico de NEAR One)

Presentador: Robbie Klages (cofundador de The Rollup)

Fuente del podcast: The Rollup (https://x.com/therollupco/status/2113952392202916264)

Fecha de emisión: 24 de octubre de 2026

Resumen de puntos clave

• Necesidad esencial de confidencialidad por defecto en finanzas e IA: El libro mayor blockchain totalmente transparente tiene fallos fatales en entornos empresariales reales; ninguna empresa regulada emitiría salarios ni gestionaría compras de cadena de suministro en un libro mayor completamente público, y las personas no pueden confiar datos sensibles como médicos o financieros a la IA mediante transmisión en texto plano. La confidencialidad por defecto es un requisito absoluto para que las redes descentralizadas compitan y superen verdaderamente a las finanzas tradicionales.

• Zcash lidera la ola de privacidad; Satoshi Nakamoto buscó la privacidad desde el inicio: Zcash impulsó con éxito la demanda urgente de transacciones privadas en el ámbito empresarial. Al crear Bitcoin, Satoshi Nakamoto estaba limitado por la inmadurez de herramientas criptográficas como las pruebas de conocimiento cero. En el contexto actual de potentes capacidades de seguimiento y análisis de correlaciones de la IA, la blockchain debe volver a su intención original de privacidad.

• Refutación de la teoría del pánico de Justin Drake: NEAR posee naturalmente resistencia cuántica. Los comentarios del investigador de Ethereum sobre «IA universal rompiendo toda la criptografía, y todos deberían refugiarse en búnkeres» representan típica mercadotecnia de pánico no científica. Frente a «cisnes negros» criptográficos, incluido el día Q (computación cuántica), Bitcoin está limitado por su firma única codificada, dificultando su migración fluida, mientras que NEAR adoptó desde su creación soporte nativo para múltiples criptografías y diseño de abstracción de cuentas, permitiendo el intercambio en caliente sin interrupciones de los últimos algoritmos de firma a nivel subyacente (como el estándar ML-DSA-65 resistente a la computación cuántica ya integrado de forma nativa).

• Inversión del consumo de modelos de código abierto: relación costo-rendimiento 100 veces superior rompe la exorbitancia del código cerrado. En los últimos tres meses, el consumo de tokens de modelos de peso abierto logró una inversión histórica. Illia reveló que, en investigación puntera sobre verificación formal de código, el modelo de código abierto DeepSeek, equipado con una cadena de herramientas personalizada, demostró un nivel de verificación comparable al de Claude y ChatGPT, mientras que el costo real de invocación fue solo de una a dos centésimas del último (100 a 200 veces más barato), desmontando por completo el mito de las exorbitantes ganancias y las restricciones de censura de los modelos de código cerrado.

• Construcción de razonamiento confidencial verificable y entornos seguros para modelos: NEAR AI ofrece razonamiento confidencial de extremo a extremo, con solicitudes y respuestas del usuario acompañadas de firmas de hardware y certificados hash (Attestation Cert). También lanzó servicios de alojamiento confidencial de modelos propietarios de terceros: los pesos del modelo se cifran y se ejecutan dentro de un enclave de seguridad hardware (TEE), impidiendo que la plataforma robe los pesos del desarrollador, y evitando que los desarrolladores accedan a las entradas del usuario, logrando colaboración segura bajo supuestos de «sin confianza».

• Del control de motores por Google a espejos de propiedad del usuario: El modelo de negocio de Google durante los últimos veinte años ha sido esencialmente una máquina de impresión de ofertas que manipula la psicología mediante palabras clave en la barra de búsqueda. La IA centralizada y de código cerrado ha llevado esta manipulación al extremo: un solo ingeniero frontend puede manipular silenciosamente las mentes de mil millones de personas globalmente modificando los prompts del sistema. La IA tradicional es un «Black Mirror» que consume privacidad y controla inversamente a la humanidad, mientras que la IA de propiedad del usuario es un «espejo» que refleja y sirve fielmente la voluntad individual.

• Cierre definitivo del ciclo de modelos de negocio: liquidación de intenciones subsidiando IA gratuita. La IA que realmente pertenece a los usuarios debe ser gratuita; de lo contrario, inevitablemente caerá en un ciclo infinito de cobro de suscripciones o inserción de clasificaciones publicitarias. NEAR depende de la red de liquidación de intenciones NEAR Intents para cobrar microtarifas en transacciones cruzadas y flujos de activos de billones de dólares, utilizando un potente mecanismo de «subsidio sanguíneo» comercial para retroalimentar la enorme potencia informática subyacente, manteniendo así la rueda giratoria perpetua de la inteligencia descentralizada y gratuita.

• Cuna nativa de la economía de agentes: Los agentes autónomos deben apostar tokens NEAR para establecer una base de reputación y prevenir ataques de brujas; los incumplimientos maliciosos desencadenan directamente la confiscación de reputación y activos en cadena (Slashing); con ayuda de las firmas en cadena de NEAR y los enclaves de seguridad hardware, los agentes pueden gestionar autónomamente sus credenciales y ejecutar tareas comerciales complejas entre cadenas sin revelar claves privadas sensibles a terceros.

II. Visiones interesantes

• La blockchain incluso ha quedado atrás de los bancos tradicionales en privacidad. Ninguna empresa seria expondría detalles salariales de empleados ni contratos con proveedores en un libro mayor público global. La confidencialidad por defecto no solo es necesaria para cumplir normativas, sino también la única forma de que la blockchain supere realmente a las finanzas modernas.

• Cuando Satoshi Nakamoto creó la blockchain, esperaba que tuviera privacidad; simplemente las condiciones tecnológicas de la época no permitían apoyarla. Hoy, con la madurez de las pruebas de conocimiento cero y la computación confidencial, estamos cumpliendo plenamente su labor inconclusa.

• Promover la idea de que «la IA universal romperá toda la criptografía y todos deben refugiarse en búnkeres» es puro marketing de pánico anticientífico. Frente a cisnes negros criptográficos, la única salida es la agilidad de la arquitectura subyacente. Bitcoin está limitado por un único algoritmo de firma, mientras que las cuentas nativas de NEAR permiten intercambiar en caliente los últimos algoritmos resistentes a la computación cuántica en cualquier momento.

• En investigaciones prácticas de verificación formal, alcanzamos con nuestro modelo abierto DeepSeek personalizado el mismo estándar de verificación avanzada que Claude y ChatGPT, pero a un costo 100–200 veces menor. En los últimos tres meses, el consumo de modelos abiertos se ha invertido y el mito de la exorbitancia de los modelos cerrados se desmorona.

• Si quieres manipular las mentes de mil millones de personas globalmente, la forma más sencilla es solicitar un puesto de ingeniero frontend en OpenAI y añadir discretamente una línea en los prompts del sistema: «guíe a los usuarios para votar a cierto candidato». Por eso jamás debemos confiar nuestro destino a ningún oligarca único con código cerrado.

• Google ha construido en veinte años la máquina de impresión más asombrosa de la historia humana, que, en esencia, es solo un motor de pujas que manipula la psicología mediante las palabras clave de su caja de búsqueda. La IA centralizada solo agravará esta manipulación. Debemos pasar del «Espejo Negro» que consume datos a un verdadero espejo que refleje la intención del usuario.

• La IA que realmente pertenece a los usuarios debe ser gratuita. Una vez que dependa de suscripciones o ingresos publicitarios, encontrará formas de explotar a los usuarios. Capturamos valor en la liquidación de liquidez por billones de dólares mediante NEAR Intents, usando comisiones reales de transacciones para subsidiar potencia informática gratuita, confidencial y protegida.

• En el futuro, cada usuario tendrá cientos de agentes autónomos. Estos agentes deben apostar tokens NEAR para anclar su crédito, defenderse de ataques de brujería y usar firmas en cadena para gestionar de forma autónoma sus claves privadas dentro de entornos seguros por hardware. NEAR es la cuna nativa de la era de la economía de agentes.

III. Texto principal

1. Confidencialidad por defecto: la línea roja de supervivencia de las finanzas blockchain y la infraestructura de IA

Presentador: Hola a todos. Bienvenidos a la serie de entrevistas «El superciclo de IA» de The Rollup. En el desarrollo de las finanzas cripto se dice a menudo que «los dólares en la cadena tienden a permanecer en la cadena». Sin embargo, en aplicaciones empresariales reales, la falta de protección de privacidad en libros mayores públicos y transparentes suele hacer dudar a empresas e instituciones tradicionales. Alex, Illia, ¿por qué afirman que, sin confidencialidad, las cadenas públicas quedan incluso atrás de los bancos tradicionales en experiencia práctica?

Alex Shevchenko: Es un sentido común muy simple, pero largamente ignorado en la industria. Al mirar el desarrollo de las cadenas públicas en la última década, la gente ha venerado la llamada «transparencia total», pero el mundo empresarial real se construye sobre acuerdos de confidencialidad estrictos y límites financieros. Ninguna empresa madura aceptaría exponer públicamente los detalles de los salarios a empleados, los precios de compra a proveedores o el flujo diario de efectivo de la empresa. Los usuarios individuales piensan igual: al comprar una taza de café, nadie quiere que rastreen su saldo total ni su historial de consumo anterior mediante un explorador blockchain.

En este aspecto, las primeras cadenas públicas eran incluso inferiores a los bancos tradicionales en experiencia de usuario. Al menos los bancos tradicionales cuentan con leyes de secreto bancario y barreras de cumplimiento, mientras que las primeras blockchains obligaban a los usuarios a elegir la transparencia total. Por eso, la blockchain ha tenido dificultades para respaldar realmente liquidaciones empresariales a gran escala. Pero ahora, con avances en pruebas de conocimiento cero (ZKP) y tecnología de intenciones confidenciales, podemos ofrecer finalmente herramientas financieras confidenciales equiparables a los bancos modernos e incluso superiores en seguridad. Esto no solo protege los activos del usuario, sino que también le brinda capacidades multidimensionales de autorprotección frente a riesgos.

Illia Polosukhin: Desde una perspectiva filosófica más profunda, Zcash inició temprano una ola de privacidad, demostrando el deseo del mercado por la soberanía financiera. Debemos entender: la blockchain fue concebida intrínsecamente como privada. Cuando Satoshi Nakamoto creó Bitcoin, herramientas criptográficas avanzadas como las pruebas de conocimiento cero no existían en ingeniería, y la potencia computacional no podía soportarlas. Así, la transparencia total no es el objetivo final de la blockchain, sino un compromiso histórico. Ahora que contamos con toda la tecnología, es natural restaurar la confidencialidad por defecto.

Especialmente con la llegada de la era de la IA, la urgencia de la privacidad se ha multiplicado exponencialmente. La capacidad de los grandes modelos y agentes autónomos para rastrear asociaciones de datos en cadena y realizar análisis de penetración cruzada entre direcciones es asombrosa. Si los datos en cadena siguen siendo públicos, la IA creará en segundos un retrato panorámico de los hábitos de consumo y redes comerciales de cada entidad en cadena. Sin confidencialidad por defecto, no solo carecerá de futuro comercial, sino que también desaparecerá la soberanía digital personal del usuario.

2. Cisnes negros criptográficos y resistencia cuántica: cómo la arquitectura nativa de NEAR responde a la catástrofe criptográfica

Presentador: Durante Token 2049 reciente, los comentarios del investigador de la Fundación Ethereum Justin Drake sobre la amenaza de la computación cuántica y la «IA omnipotente que rompe toda la criptografía tradicional» generaron una enorme controversia en la industria. Muchos opinan pesimistamente que, si la criptografía se rompe, toda la industria cripto debería cerrar. Anton, como Director Técnico profundamente involucrado en protocolos subyacentes, ¿qué opina sobre esta visión? ¿Qué ventajas únicas ofrece NEAR para responder a tales eventos de cisne negro?

Anton Astafiev: Personalmente discrepo fuertemente con la forma en que Justin Drake plantea el problema. Presentarlo como «la IA omnipotente puede destruir toda la criptografía, así que todos deben refugiarse en búnkeres y esperar a que surja la criptografía post-IA» es esencialmente una forma de marketing de pánico anticientífico. En un mundo hipotético donde la IA rompa todas las herramientas matemáticas, la llamada «criptografía post-IA» es lógicamente imposible: nunca se podrá demostrar que ningún nuevo algoritmo sea seguro.

Sin embargo, esto no significa que debamos ignorar los riesgos criptográficos. Los cisnes negros criptográficos sí existen, ya sea el «Día Q» (cuando las computadoras cuánticas rompan curvas elípticas) o el día en que se descubra una vulnerabilidad matemática en un algoritmo hash dominante. Lo clave es si el sistema blockchain posee una arquitectura lo suficientemente ágil para responder. Durante mucho tiempo ha prevalecido en la industria una mentalidad pasiva de avestruz: pensar que, si se rompe el algoritmo de curva elíptica, todos deberán cerrar y volver a casa. Pero eso dista mucho de la realidad; podemos prepararnos sistemáticamente con anticipación.

En este sentido, NEAR tiene una ventaja abrumadora frente a Bitcoin y las primeras cadenas públicas. Cadenas como Bitcoin codifican de forma rígida algoritmos de firma específicos en su capa base; ante su obsolescencia, deben realizar un hard fork prolongado y políticamente resistido, que incluso podría provocar divisiones de la red. NEAR, desde su diseño original, incorporó soporte nativo para múltiples criptografías («Multicriptografía por diseño») y una arquitectura nativa de abstracción de cuentas. En NEAR, las identidades de cuenta están completamente desacopladas de los algoritmos de firma de clave pública-privada subyacentes. Podemos sustituir en caliente nuevos esquemas de firma a nivel base en cualquier momento. De hecho, NEAR ya integró en mainnet el último algoritmo de firma resistente a la computación cuántica: ML-DSA-65. En el futuro, migrar a otros esquemas criptográficos será tan sencillo como actualizar un módulo controlador, sin necesidad de reconstruir desde cero.

Illia Polosukhin: Sí, la privacidad misma también es una poderosa defensa contra riesgos criptográficos futuros. Bajo una arquitectura de confidencialidad por defecto, los detalles de las transacciones y la información de claves públicas no se difunden abiertamente a toda la red. Incluso si los atacantes disponen de herramientas analíticas más avanzadas, no pueden realizar ingeniería inversa dirigida a voluntad en la sombra. La combinación de defensa multicapa y agilidad arquitectónica es el único camino correcto para que las blockchains resistan crisis tecnológicas a escala secular.

3. La rentabilidad de la ola de código abierto: El regreso de DeepSeek y el mito de los modelos cerrados

Presentador: Illia, como uno de los pioneros fundamentales de la arquitectura Transformer, siempre has estado a la vanguardia de la ola de IA. La percepción externa es que OpenAI y Anthropic casi monopolizan el mercado comercial de modelos de gama alta. Sin embargo, en los últimos meses, los modelos de pesos abiertos parecen desencadenar una revolución silenciosa. ¿Cómo ocurrió esto?

Illia Polosukhin: En los últimos tres meses, el panorama de potencia computacional y consumo de tokens en toda la industria de IA ha experimentado una inversión fundamental. Muchos quizás no perciban que el uso de modelos de pesos abiertos está superando rápidamente —a una velocidad increíble— al de los modelos cerrados. La razón fundamental del cambio hacia el código abierto radica en su rentabilidad absoluta y la urgente necesidad de escapar de la censura.

Puedo compartir un caso real de nuestra investigación de vanguardia en NEAR: nuestro equipo realizaba verificaciones formales extremadamente complejas de código, apoyándose inicialmente fuertemente en Claude 3.5 Sonnet y en ChatGPT de gama alta. Luego equipamos al modelo de código abierto DeepSeek con una cadena de herramientas personalizada y descubrimos que DeepSeek demostró un rigor en la ejecución de pruebas matemáticas de alta precisión y deducciones lógicas de vulnerabilidades comparable al de Claude y ChatGPT. Aún más impactante fue el costo: ¡el costo de inferencia de DeepSeek era 100 a 200 veces menor que el de los mejores modelos cerrados!

¿Qué significa ser 100 a 200 veces más barato? Que tareas de investigación que antes costaban decenas de miles de dólares ahora pueden completarse por unos pocos cientos; redes de defensa en tiempo real, previamente inviables por altos costos de invocación, ahora pueden operar continuamente, segundo a segundo. Además, los oligarcas cerrados imponen numerosas barreras toscas de censura para evadir riesgos legales; amigos ingenieros míos incluso tuvieron sus cuentas suspendidas erróneamente por sistemas de seguridad de modelos al discutir un problema puramente geométrico. Los modelos de código abierto no solo restauran la libertad de los investigadores, sino que también desmoronan por completo el mito de rentabilidad de los gigantes cerrados.

Alex Shevchenko: Esto explica directamente por qué la privacidad de los datos es una cuestión de vida o muerte en el campo de la IA. Empresas e individuos confían todos sus activos centrales a la IA: desde estados financieros internos y registros médicos hasta contratos legales. Si usas un modelo en la nube cerrado, esos datos en texto plano pueden emplearse en cualquier momento por los proveedores de servicios para entrenar sus propios sistemas, o incluso clonarse directamente en productos competidores para robar tu negocio. Solo el código abierto combinado con inferencia confidencial garantiza una verdadera seguridad comercial.

4. Inferencia confidencial y entornos seguros: Cinturones de seguridad de tres puntos, equilibrio de disuasión nuclear y alojamiento de modelos de terceros

Presentador: Dado que los modelos de código abierto ofrecen inteligencia comparable a la de los de gama alta, ¿cómo implementa NEAR AI la descentralización, la verificabilidad y la privacidad de extremo a extremo desde el punto de vista ingenieril?

Illia Polosukhin: La misión central de NEAR AI es ofrecer servicios descentralizados de inferencia privada, verificable y segura a usuarios y empresas globales. Al invocar IA en entornos tradicionales en la nube, solo puedes confiar ciegamente en que el proveedor no espía tu prompt ni manipula las respuestas devueltas. Sin embargo, en NEAR AI, cada inferencia ejecutada por los usuarios genera un certificado criptográfico verificable completo (Certificado de Atestación). Este certificado incluye el hash de la solicitud de entrada, el hash de la respuesta de salida y la firma del hardware que ejecuta el cómputo. Cualquier cliente de terceros (como uno integrado en el navegador Brave) puede verificar independientemente dicho certificado para asegurar que el entorno de ejecución no ha sido alterado.

Sobre esta base, lanzamos un avance significativo: el alojamiento confidencial de modelos propietarios de terceros. Muchos equipos especializados han entrenado pesos propietarios muy potentes, pero dudan en publicarlos como código abierto, mientras que los usuarios también temen enviarles datos sensibles. NEAR resuelve perfectamente este estancamiento de desconfianza mutua mediante tecnología de entornos seguros por hardware (TEE): los pesos de los desarrolladores se cifran y cargan dentro del enclave, y los nodos de NEAR no pueden acceder a los datos de los pesos; simultáneamente, las solicitudes de los usuarios se descifran y ejecutan dentro del enclave, y el lado del modelo no ve la entrada original del usuario. Ambas partes realizan llamadas inteligentes confidenciales de alto valor sin necesidad de confianza mutua.

Presentador: Muchas plataformas tradicionales (como algunos grandes comercios electrónicos o servicios en línea) actualmente construyen cortafuegos para bloquear severamente el trading automatizado y el acceso de agentes de IA a sus datos. ¿Cómo romperán las redes descentralizadas confidenciales esta resistencia en el futuro?

Alex Shevchenko: Al mirar la historia de la tecnología comercial, el nacimiento de cualquier nueva productividad disruptiva enfrenta una feroz resistencia del capital establecido. Cuando aparecieron los automóviles, los conductores de carruajes tradicionales y los negocios de establos los odiaron y buscaron todos los medios para resistirlos. No fue hasta que Volvo de Suecia inventó el cinturón de seguridad de tres puntos y liberó públicamente su patente que la seguridad del automóvil ganó reconocimiento y su adopción masiva. Frente a las entidades de IA, los bloqueos de las plataformas tradicionales son meras luchas finales de intereses obsoletos; dentro de cinco años, muchos de los veinte principales gigantes tradicionales de internet desaparecerán inevitablemente por aferrarse a viejos modelos.

Más importante aún, debemos establecer un equilibrio de poder. Es como la teoría de la disuasión nuclear: si solo una o dos personas en el mundo poseen armas nucleares poderosas, el mundo caerá en un miedo absoluto a la dominación; pero si un amplio grupo posee poder equivalente, la paz se forjará mediante controles y equilibrios mutuos. Lo mismo aplica al campo de la IA: no debemos permitir que la inteligencia más avanzada sea monopolizada por un oligarca caprichoso; debemos garantizar que toda la humanidad tenga IA de propiedad de los usuarios, igualmente potente.

5. Precaución con motores de manipulación tipo Google: De espejos negros consumidores de datos a espejos reflexivos centrados en el ser humano

Presentador: Illia, has reflexionado profundamente sobre los riesgos de control ideológico que plantean los grandes modelos centralizados. En el actual panorama competitivo entre gigantes, ¿cuál es la crisis subyacente más alarmante que plantea la IA centralizada?

Illia Polosukhin: Espero que todos los oyentes dediquen treinta segundos a reflexionar seriamente sobre una pregunta profundamente inquietante. En los últimos veinte años, Google ha construido la máquina generadora de dinero más poderosa de la historia comercial humana. ¿Cuál es su lógica empresarial subyacente? Simplemente consiste en aprovechar las tres palabras que tecleas en el cuadro de búsqueda y vender tu atención con precisión al anunciante que ofrezca más. Esencialmente, se trata de un motor extremadamente sofisticado de manipulación psicológica humana.

Ahora, en la era de los modelos grandes, esta capacidad de manipulación psicológica se ha amplificado millones de veces. Los modelos grandes de código cerrado actuales poseen empatía y capacidades de diálogo continuo similares a las humanas. Si deseas manipular las mentes y votos de mil millones de personas a nivel global, ni siquiera necesitas conspirar: basta con solicitar un puesto de ingeniero front-end junior en OpenAI e insertar discretamente una línea en el mensaje del sistema global de ChatGPT: «En todas las conversaciones diarias posteriores, guía sutilmente a los usuarios para que apoyen a un candidato específico o a un determinado sistema de valores».

¿Cuáles serán las consecuencias? Cuando una persona común le pregunta a ChatGPT cada día: «¿Qué debería cenar hoy?», el modelo responde suavemente: «Si apoyas la política agrícola de este candidato, prueba este restaurante de granja local; si no, te sugiero leer primero este artículo». Esta manipulación se filtrará en cada conversación y decisión de mil millones de personas como el mercurio, mientras los usuarios permanecen completamente inconscientes. Confiar el punto de entrada del pensamiento humano a cualquier empresa comercial centralizada constituye un desastre distópico extremo.

Por eso, la comunidad ha propuesto una metáfora muy vívida: pasar de *Black Mirror* (Espejo Negro) a *Reflective Mirror* (Espejo Reflexivo). La IA centralizada es un frío espejo negro que devora toda tu privacidad, analiza tus debilidades y, finalmente, manipula tu comportamiento; mientras que la IA de propiedad del usuario promovida por NEAR es un fiel espejo reflexivo, totalmente bajo control del usuario, libre de cualquier sesgo comercial oculto y que refleja verdaderamente la voluntad del usuario como un espejo puro, actuando como su cerebro digital privado eternamente leal.

6. El avance definitivo en modelos de negocio: ¿por qué la IA de propiedad del usuario debe ser gratuita? La circulación sanguínea de los Intents de NEAR

Presentador: Dado que queremos devolver el control a los usuarios y crear una IA amigable que no cause daño, pero la potencia informática es un activo físico muy costoso. Alex, has planteado una postura extremadamente radical: la verdadera IA de propiedad del usuario debe ofrecerse gratuitamente. Si es completamente gratuita, ¿cómo sostendrá este ecosistema los miles de millones de dólares en gastos de potencia informática?

Alex Shevchenko: Sí, mi postura es muy radical: la IA que realmente pertenece a los usuarios debe ofrecerse gratuitamente. ¿Por qué? Porque la lógica empresarial distorsiona el comportamiento. Una vez que el software de IA cobra a los usuarios una tarifa fija de suscripción, elevará continuamente el umbral de cobro y limitará tu potencia informática; si depende de la monetización por publicidad como internet tradicional, inevitablemente volverá a ser un motor de manipulación por licitación como Google y Amazon. En Amazon, las ganancias de las promociones patrocinadas en la parte superior de los resultados de búsqueda superan con creces los escasos márgenes de beneficio de las ventas de productos. Si la IA sigue este viejo camino, no podrá situarse verdaderamente del lado del usuario.

Entonces, ¿quién pagará la inmensa potencia informática gratuita? La respuesta es: que los Intents de NEAR actúen como una potente máquina externa de circulación sanguínea. Se puede observar la esencia empresarial de Uber y Amazon: Uber no te cobra por usar su aplicación de transporte, sino que toma una pequeña comisión tras cumplir exitosamente tu viaje; Amazon también obtiene una participación del flujo masivo de transacciones de bienes. Los usuarios están muy dispuestos a pagar una pequeña prima razonable por la eficiencia y conveniencia de lograr su intención real con un solo clic.

Los Intents de NEAR se están convirtiendo en el centro de liquidación definitivo para activos multi cadena, bienes digitales e incluso servicios del mundo real fuera de la cadena. Al capturar ingresos reales por tarifas de transacción mediante el flujo de liquidez y emparejamiento multi ecosistema de billones de dólares, podemos crear un fondo de beneficios continuo. Este enorme ingreso comercial se utiliza directamente para recomprar tokens y alimentar el clúster descentralizado de potencia informática, permitiendo que usuarios comunes de todo el mundo disfruten gratuitamente de servicios de IA de máxima calidad, completamente privados y libres de manipulación. Esta es la circulación sanguínea irreversible.

7. Panorama de la economía inteligente: sanciones por reputación, firmas en cadena y punto único de interacción integrado en near.com

Presentador: Al final del programa, centrémonos en la economía emergente de agentes. En una era en la que miles de millones de agentes de IA autónomos operan libremente, ¿cómo colaboran los componentes fundamentales de NEAR para respaldar el funcionamiento de toda esta economía de máquinas?

Anton Astafiev: A nivel de infraestructura básica, muchas personas pasan por alto dos líneas vitales indispensables para que los agentes operen de forma autónoma: una es el permiso de ejecución y la otra es la gestión de secretos. Si tu agente privado debe reservar vuelos, comprar acciones o firmar contratos comerciales en tu nombre, debe acceder a tus credenciales de tarjeta de crédito, claves privadas de tu monedero digital o permisos de API empresariales. Nunca puedes entregar directamente contraseñas en texto plano a un script en la nube de terceros sin regulación.

La solución perfecta de NEAR es integrar sin fisuras la tecnología de firmas en cadena con entornos seguros basados en hardware. Todas las decisiones y llamadas a herramientas realizadas por el agente se completan dentro de un enclave de confianza sellado, y las firmas en cadena le permiten firmar de forma segura transacciones en cualquier blockchain —como Ethereum, Bitcoin o Solana— en nombre del usuario, mientras que las credenciales más privilegiadas, controladas por el usuario, nunca se filtrarán. Incluso si el agente es atacado por código malicioso externo, el enclave de hardware garantiza que los datos sensibles no puedan extraerse. Mientras tanto, en el mercado de agentes, estos deben apostar tokens NEAR para asumir tareas. Si un agente comete fraude o incumplimiento malicioso, su reputación en cadena y sus activos apostados enfrentarán severas sanciones por reputación, extendiendo con éxito el límite de seguridad de la economía PoS de blockchain a toda la sociedad de agentes.

Illia Polosukhin: En resumen, la IA es un nuevo superfront-end para la interacción humana con el mundo computacional, mientras que la blockchain es el backend definitivo para la confianza colaborativa y la distribución de valor entre personas, empresas y agentes de IA. Durante mucho tiempo, el aspecto más criticado de la industria cripto ha sido la experiencia fragmentada del usuario y las elevadas barreras cognitivas. Mediante near.com, esta ventana integral y puntera, encapsulamos completamente la abstracción de cadena, el enrutamiento de intenciones multi cadena y el razonamiento descentralizado de secretos a nivel básico. Los usuarios ni siquiera necesitan saber qué son las claves privadas o las tarifas de gas; simplemente deben introducir su intención en lenguaje natural, y cientos de agentes especializados alcanzarán sus objetivos en segundos bajo el enclave seguro y la operación de alta velocidad de la red de liquidación de NEAR. ¡Este es el cuna de la economía de agentes que buscamos construir!

Presentador: Muchas gracias, Illia, Alex y Anton, por participar hoy en *The Rollup* y compartir con nosotros esta intensa y tecnológicamente avanzada discusión intelectual. Creemos firmemente que el futuro de la IA confidencial y los agentes autónomos se acelera hacia nosotros. ¡Muchas gracias a todos y nos vemos en el próximo episodio!