Las empresas mineras de Bitcoin firmaron contratos vinculados a infraestructura para inteligencia artificial por un total de US$ 65.000 millones en los últimos 18 meses, según datos del sector. En ese proceso, transformaron contratos de energía y centros de datos en instalaciones de alojamiento para gigantes como Google, Amazon y Microsoft. Como escribí hace poco, la industria se divide entre quienes están dejando la minería, quienes adoptan modelos mixtos y quienes todavía se resisten, mientras compiten por captar parte del auge de la IA.

Sin embargo, hay una cuarta alternativa que no tiene relación directa con los centros de datos. Parte de otro tipo de infraestructura ligada al mundo cripto: los millones de GPU de consumo que se vendieron a gamers y mineros durante la última década, y que ahora se utilizan para tareas de inteligencia artificial.

"Algo que nos brindaron la prueba de trabajo y la minería de Bitcoin fueron años de demanda para financiar el desarrollo", dijo Bob Miles, director ejecutivo de Salad.com. "No fue un comienzo en frío cuando salió ChatGPT".

De la abstracción minera a la nube de IA

Bob Miles fundó Salad en 2018 como una capa de abstracción que les permitía a los jugadores minar Ethereum sin tener que configurar una billetera, elegir un pool ni manejar herramientas por línea de comandos. La propuesta era directa: descargar una app, activar la GPU cuando no se juega y recibir recompensas que podían usarse para comprar juegos o tarjetas de regalo.

Cuando Ethereum pasó a usar prueba de participación y dejó de generar ingresos por minería, Salad ya tenía algo clave: una red con decenas de miles de GPU de consumo y el software necesario para gestionarlas. Así, la compañía dio un giro hacia la inferencia de inteligencia artificial distribuida.

Hoy Salad opera con más de 60.000 GPU de consumo activas por día en 190 países, y trabaja con clientes como Stability AI y Discord. La empresa ya facturó US$ 10,4 millones. Cobra alrededor de US$ 0,99 por hora de GPU para tareas equivalentes a las de una H100, bastante por debajo de los US$ 3 a 7 que se pagan en servicios como AWS, Google Cloud o Azure. @@FIGURE@@

"Obviamente, llega un momento en que la limitación ya no es el silicio en sí, esos chips, sino dónde se colocan, dónde se utilizan, cómo se alimentan, etc.", dijo Miles. "Si observamos el mundo actual, hay unos 400 millones de PC para juegos que permanecen inactivos la mayor parte del día, conectados a internet, y son dispositivos muy valiosos en este mundo de creciente demanda de IA".

Estas GPU se utilizan para ejecutar inferencia de inteligencia artificial en modelos de lenguaje, generar imágenes mediante difusión estable y realizar simulaciones de dinámica molecular orientadas al descubrimiento de nuevos fármacos. Son cargas de trabajo que se paralelizan de forma eficiente sobre hardware distribuido.

Los clientes de Salad usan esta infraestructura para generar imágenes a partir de texto, renderizar video y ejecutar inferencia sobre grandes modelos de lenguaje. Según Miles, la industria que más lo entusiasma es la del descubrimiento de fármacos in silico, donde investigadores realizan simulaciones de dinámica molecular para sintetizar y probar de forma digital posibles candidatos. El principal límite para avanzar en esa investigación, explicó, es la disponibilidad de ciclos de GPU.

La apuesta de una década de Golem

Mientras Salad apunta a resolver el problema de la computación distribuida desde una lógica Web2, Golem Network viene trabajando del lado Web3 desde hace aún más tiempo.

Golem se lanzó en 2014, y fue uno de los primeros proyectos construidos sobre la red Ethereum. Su ICO, realizada en 2016, recaudó 820.000 ETH en apenas 29 minutos. En su libro blanco, el proyecto proponía un mercado de computación peer-to-peer sin permisos, donde cualquier persona pudiera alquilar su hardware inactivo y recibir pagos en tokens.

Hace una década, esa idea parecía "algo así como una novela de ciencia ficción", contó Martin Best, quien se sumó a Golem hace cinco meses para ayudar en su estrategia comercial. "Es algo casi abstracto y difícil de comprender". La tecnología necesaria todavía no existía. Y la computación descentralizada enfrentaba los mismos desafíos que otras utilidades cripto: escalabilidad y seguridad. @@FIGURE@@

Golem mantuvo su desarrollo. Hoy conserva cerca de US$ 300 millones en ETH dentro de su tesorería. Nunca atravesó un escándalo. No colapsó. Pero tampoco generó un impacto masivo. Actualmente, su red cuenta con unos 730 proveedores, una cifra mucho menor que la de sus competidores centralizados.

Aun así, Best cree que el contexto empieza a jugar a su favor. "Probablemente estemos llegando a un punto de inflexión en el que algunas de esas cosas que eran abstractas o que parecían estar fuera del alcance de la tecnología de repente se están convirtiendo en algo muy posible".

La Asociación

La alianza entre Salad y Golem, anunciada a fines del año pasado, busca poner a prueba si la infraestructura Web3 puede mejorar la rentabilidad de un negocio informático basado en la lógica Web2.

Hoy, Salad funciona como un mercado centralizado. Los pagos se procesan a través de sistemas tradicionales. El seguimiento del uso depende de un proveedor de facturación también centralizado. Los pagos internacionales a los proveedores de GPU en 190 países implican comisiones por cambio de divisas, cargos bancarios y otros costos administrativos que pueden superar el 5 % de los ingresos.

La asociación canaliza una parte de esas cargas de trabajo comerciales hacia el protocolo descentralizado de Golem. El objetivo inicial es evaluar si la liquidación on-chain y la capa de facturación descentralizada de Golem permiten eliminar esos costos. En ese esquema, los proveedores de GPU que usan Salad podrían llegar a recibir tokens GLM —la criptomoneda nativa de Golem— como alternativa a las tarjetas de regalo o los pagos por PayPal. @@FIGURE@@

Miles leyó el libro blanco de Golem hace nueve años. "Si leés lo que describieron, es muy similar a lo que hemos construido hoy", dijo. Salad eligió la arquitectura Web2 porque era el camino más viable para montar un negocio real hace una década. Ahora, con el protocolo de Golem en una etapa más madura y con ingresos que permiten hacer pruebas, ambos equipos analizan si un modelo híbrido puede funcionar.

"Lo aburrido es atractivo", dijo Best al referirse a la estrategia gradual del proyecto. "En lugar de tirar todo por la borda y decir: 'Sí, vamos a hacerlo todo en la primera etapa', en realidad estamos intentando hacerlo paso a paso".

Los constructores pacientes

Hay un patrón que se repite. En mi artículo anterior sobre la transición de los mineros de Bitcoin hacia la inteligencia artificial, conté el caso de Canaan, un fabricante de ASIC para minería fundado en 2013, que aún se resiste a ofrecer servicios vinculados a la IA. A lo largo de más de una década, desarrolló tecnología sin escándalos, enfrenta la posibilidad de quedar fuera del Nasdaq a pesar del consenso de los analistas que recomiendan "Compra Fuerte", y apuesta a que la minería se convierta en parte esencial de la infraestructura energética, gracias a la flexibilidad de la red y a la posibilidad de reutilizar el calor.

Golem representa el reflejo de Canaan, pero en el mundo descentralizado. Se fundó un año después, lleva también diez años en desarrollo, su token cotiza muy por debajo del máximo histórico y, al igual que Canaan, encuentra nueva relevancia gracias a su paciencia, no por un cambio brusco.

Mientras CoreWeave pasó de ser un minero de Ethereum a convertirse en la favorita de los US$ 65.000 millones en siete años, estos desarrolladores menos ruidosos eligieron mantener un perfil bajo. El sector DePIN, que incluye redes de infraestructura física descentralizada como Golem, creció un 270 % en capitalización de mercado durante el último año, hasta alcanzar entre US$ 30.000 y US$ 50.000 millones. Sin embargo, las ganancias no se distribuyeron de forma pareja, y los proyectos con una trayectoria sólida y tecnología funcional no fueron siempre los más beneficiados.

La pregunta es si la demanda de IA se expandirá lo suficiente como para alcanzar incluso a los jugadores con más tiempo en el ecosistema. Los US$ 65.000 millones en acuerdos vinculados a centros de datos muestran que el extremo superior del mercado ya está cubierto. Pero si Miles acierta al decir que 400 millones de computadoras para juegos inactivas representan una capa de cómputo sin usar para tareas de inferencia de IA, el segmento inferior del mercado también podría volverse clave.

Como me dijo hace poco Leo Wang, de Canaan: "Todo se reduce a la energía. Creemos que, en el futuro, la energía será un bien cada vez más escaso para todos". Esa escasez ya se ve en todas las escalas de infraestructura de IA: desde campus de centros de datos por US$ 10.000 millones respaldados por Google, hasta un usuario en Berlín que presta su GPU al día siguiente por unos pocos dólares en criptomonedas.

Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com