Las 10 principales empresas de IA que desarrollan modelos de lenguaje a gran escala para criptomonedas.
La inteligencia artificial y las criptomonedas ya no se desarrollan en rincones separados de la industria tecnológica. A medida que las aplicaciones de blockchain se vuelven más complejas, los desarrolladores y usuarios necesitan cada vez más sistemas de IA que comprendan los contratos inteligentes, la tokenómica, la actividad en la cadena, las finanzas descentralizadas y el peculiar lenguaje de las criptomonedas. Web3.
Ahí es donde los modelos de lenguaje grandes específicos de criptomonedas están empezando a marcar la diferencia. Los modelos de propósito general pueden explicar qué es una cadena de bloques, pero pueden tener dificultades cuando se les pide que interpreten una transacción compleja, evalúen una DeFi protocolo o comprender la relación entre la actividad de la billetera y las condiciones del mercado. Los modelos centrados en criptomonedas se están entrenando, ajustando o conectando a conjuntos de datos que les brindan una comprensión mucho más profunda de estos entornos.
El mercado aún es relativamente joven, y no todos los proyectos descritos como "empresas de IA criptográfica" desarrollan un modelo base desde cero. Algunos entrenan sus propios modelos, mientras que otros perfeccionan modelos de código abierto existentes o crean infraestructura especializada en torno a modelos de aprendizaje automático. Aun así, estas empresas y plataformas están impulsando la industria hacia sistemas de IA capaces de ir más allá de simplemente hablar de criptomonedas.
TransmisiónGPT
TransmisiónGPT es uno de los ejemplos más claros de una empresa que desarrolla IA específicamente en torno a las necesidades de la Web3 industria. Su Web3 AI LLM está diseñado en torno a datos de blockchain, contratos inteligentes, DeFi, NFTs y la tokenómica en lugar de basarse únicamente en el amplio conocimiento que se encuentra en los modelos de propósito general.
Uno de los aspectos más interesantes de ChainGPTSu enfoque se basa en la conexión con información en tiempo real. Su documentación indica que el modelo puede trabajar con datos en cadena, información de mercado, noticias y feeds de redes sociales, lo que permite a los desarrolladores crear aplicaciones que requieren un contexto más actualizado del que puede proporcionar un modelo de lenguaje estático.
Eso hace que la tecnología sea útil para todo, desde la investigación de criptomonedas y la atención al cliente hasta la asistencia en operaciones comerciales y el análisis de contratos inteligentes.GPT También ha puesto su modelo a disposición a través de API y SDK, brindando a otros Web3 Las empresas tienen una forma de incorporar IA con capacidad criptográfica sin tener que desarrollar por sí mismas toda una pila de modelos.
Fetch.ai
Fetch.ai ha tomado una ruta ligeramente diferente al centrarse en modelos de IA que pueden operar como parte de sistemas de agentes autónomos. En febrero de 2025, Fetch.ai presentó ASI-1 Mini, que describió como un Web3-Modelo de lenguaje nativo de gran tamaño diseñado para flujos de trabajo de IA agente.
La diferencia fundamental radica en que ASI-1 Mini no se presenta simplemente como otro chatbot entrenado para responder preguntas sobre criptomonedas. Fetch.ai lo diseñó en torno al razonamiento, la toma de decisiones y los flujos de trabajo autónomos, con múltiples modos de razonamiento destinados a equilibrar la velocidad y la profundidad.
Este enfoque es importante porque la próxima fase de la IA en criptomonedas probablemente involucre agentes capaces de interactuar directamente con las redes blockchain. En lugar de preguntar a una IA qué token ofrece el mayor rendimiento y luego ejecutar manualmente una transacción, los usuarios podrían eventualmente delegar partes de ese proceso a sistemas autónomos. Modelos como ASI-1 Mini se están desarrollando con esta visión más amplia en mente.
CryptoGPT
CryptoGPT es otro proyecto que ha intentado construir infraestructura de IA específicamente para los sectores de criptomonedas y blockchain. Su enfoque declarado se extiende más allá de un simple chatbot de IA a aplicaciones como la generación de contratos inteligentes, auditoría, asistencia comercial y otras. Web3-herramientas relacionadas.
El proyecto también ha esbozado planes para una infraestructura blockchain centrada en la IA a través de su AIVM, destinada a respaldar la ejecución, el entrenamiento y el suministro de recursos informáticos para modelos de IA en la cadena de bloques.
Sin embargo, aquí hay una distinción importante. CriptomonedasGPTLa propia documentación de la compañía indica que sus modelos de IA no son de código abierto, aunque el acceso se proporcionará a través de API y SDK. Esto hace que su estrategia se asemeje más a la de un proveedor de infraestructura de IA que a la de un laboratorio de investigación abierto.
Para los usuarios de criptomonedas, el atractivo es bastante sencillo. En lugar de obligar a un sistema de IA general a aprender la terminología de blockchain desde cero, CryptoGPT Está intentando incorporar ese conocimiento del dominio al producto.
BytomDAO
BytomDAO ha adoptado uno de los enfoques más directos para crear un modelo de lenguaje centrado en la criptografía. Su CryptoGPT Esta iniciativa se basa en CryptoInstruct, un conjunto de datos que contiene millones de ejemplos de instrucciones diseñados en torno a información y tareas relacionadas con las criptomonedas.
El proyecto dice que lo ajustó Llama 3. Utilizando el conjunto de datos CryptoInstruct para producir CryptoGPT modelos con diferentes escalas de parámetros. La idea detrás de este enfoque es particularmente relevante para la industria de las criptomonedas, ya que la información de la cadena de bloques es altamente especializada y está en constante cambio.
En lugar de intentar competir con los modelos de propósito general más grandes en todos los temas posibles, un modelo especializado puede concentrar sus capacidades en áreas como la información del proyecto, los conceptos de blockchain y las tareas específicas de criptomonedas.
Este es uno de los ejemplos más claros de por qué la capacitación específica del dominio podría volverse importante en Web3Un modelo más pequeño que comprenda profundamente las criptomonedas a veces puede ser más útil para una aplicación de blockchain que un modelo mucho más grande que sepa un poco de todo.
ÍndiceAI
IndexAI es otro proyecto basado en la idea de que los modelos de lenguaje deberían poder interactuar directamente con las redes blockchain. La plataforma describe su modelo fundamental como un modelo de lenguaje natural (LLM) de código abierto entrenado con conocimientos sobre blockchain.
Su ambición va más allá de simplemente responder preguntas. IndexAI afirma que su tecnología permite a los agentes de IA leer información en múltiples cadenas de bloques y, con las capacidades adecuadas, escribir en esas redes firmando transacciones, ejecutando operaciones comerciales y realizando intercambios.
Esa distinción es significativa. La verdadera oportunidad en los másteres jurídicos especializados en criptomonedas quizás no radique en mejorar las conversaciones sobre Bitcoin o Ethereum, sino en la capacidad de transformar instrucciones en lenguaje natural en acciones seguras y verificables en la cadena de bloques.
Un usuario podría describir un objetivo en lenguaje natural mientras un sistema de IA gestiona las interacciones subyacentes de la cadena de bloques. Esto requiere un conocimiento del dominio considerablemente mayor que el de un chatbot convencional.
DMmente
DMind se está posicionando como una organización de investigación de AGI de código abierto centrada específicamente en las finanzas digitales. Su trabajo incluye grandes modelos de lenguaje, conjuntos de datos, puntos de referencia y herramientas destinadas a las finanzas y Web3 aplicaciones.
Los modelos DMind-3 de la compañía son particularmente interesantes porque están diseñados en torno a las realidades de la ejecución financiera en Web3DMind afirma que los modelos están diseñados para abordar situaciones en las que una sola acción del usuario puede pasar por varios contratos inteligentes, desencadenar liquidaciones o exponer fondos a una ejecución maliciosa.
Ese es un problema distinto al de simplemente generar una respuesta coherente. En las finanzas descentralizadas, un sistema de IA puede influir en transacciones que involucran dinero real. Por lo tanto, comprender el entorno de ejecución, los riesgos y las interacciones entre contratos se vuelve tan importante como producir un texto fluido.
El enfoque de código abierto de DMind también podría hacer que su trabajo sea útil para los desarrolladores que desean inspeccionar, adaptar y desarrollar modelos especializados de IA financiera en lugar de depender por completo de sistemas comerciales cerrados.
Nexis Labs
Nexis Labs trabaja en la intersección de modelos de lenguaje a gran escala, agentes autónomos y ejecución de blockchain a través de su plataforma Nex-T1. La compañía describe Nex-T1 como un sistema de IA de nivel empresarial diseñado para conectar modelos de lenguaje a gran escala avanzados con la ejecución de blockchain.
Su enfoque es particularmente relevante para DeFidonde los sistemas autónomos necesitan interpretar la información del mercado y luego potencialmente tomar medidas. Nexis Labs describe su trabajo en torno a la orquestación multiagente, autónoma DeFi Operaciones comerciales y controles con intervención humana.
Esto pone de relieve una importante evolución en el mercado de la IA aplicada a las criptomonedas. El modelo en sí es solo una parte del rompecabezas. Para que un sistema de IA sea realmente útil en las finanzas descentralizadas, necesita una capa de orquestación, acceso a información fiable de la cadena de bloques y medidas de seguridad en torno a su ejecución.
Por lo tanto, Nexis Labs aborda el problema desde la perspectiva del agente, donde un LLM pasa a formar parte de un sistema más amplio capaz de razonar sobre información financiera e interactuar con la infraestructura de blockchain.
0G
0G está construyendo un ecosistema de IA descentralizado más amplio que incluye su propia infraestructura de modelos. Su plataforma actualmente enumera modelos que incluyen 0GM-1.0-35B-A3B junto con otros modelos disponibles a través de su AI asociación.
El objetivo principal de la empresa es acercar la computación, el almacenamiento y la inferencia de la IA a la infraestructura blockchain. Describe su red como compatible con IA totalmente integrada en la cadena de bloques, computación verificable e inferencia privada.
Esto hace que 0G sea relevante para el debate sobre modelos de lenguaje específicos de criptomonedas, aunque su ambición va más allá de un modelo de lenguaje en particular. La empresa trabaja activamente en la infraestructura necesaria para que los modelos de IA funcionen en aplicaciones descentralizadas.
Esto podría resultar tan importante como los propios modelos. El funcionamiento de sistemas de IA sofisticados requiere enormes recursos informáticos y de almacenamiento, mientras que las aplicaciones de blockchain exigen transparencia y verificabilidad. Combinar estos dos requisitos es uno de los mayores desafíos técnicos del sector.
Nosotros investigamos
Nous Research se distingue de las demás empresas de esta lista porque sus modelos de lenguaje no están diseñados exclusivamente para criptomonedas. Su importancia radica en el trabajo de la compañía en inteligencia artificial de código abierto y entrenamiento de modelos descentralizados.
El laboratorio desarrolla modelos de lenguaje de peso abierto, incluida su familia Hermes, y también trabaja en infraestructura para el entrenamiento distribuido. Su investigación en torno a la IA descentralizada ha incluido el uso de la coordinación basada en blockchain y la computación distribuida.
Por lo tanto, la conexión con las criptomonedas no se centra tanto en crear un «chatbot de Bitcoin», sino más bien en transformar la forma en que se entrenan y operan los modelos de lenguaje potentes. Esta distinción cobra cada vez más importancia a medida que los proyectos de criptomonedas exploran alternativas descentralizadas a la infraestructura de IA centralizada, dominada por un grupo relativamente pequeño de empresas tecnológicas.
El trabajo de Nous Research demuestra que la IA específica para criptomonedas no tiene por qué significar un modelo entrenado exclusivamente con datos criptográficos. También puede significar la creación de modelos e infraestructuras que se integren de forma natural en ecosistemas descentralizados.
Galadriel
Galadriel aborda la relación entre los másteres jurídicos legales y la tecnología blockchain desde otro ángulo: hacer que la inferencia de la IA sea verificable.
Su proyecto Sentience permite a los desarrolladores crear agentes de IA autónomos cuyas inferencias LLM pueden verificarse mediante pruebas criptográficas. El sistema utiliza entornos de ejecución confiables para procesar las solicitudes LLM y publica certificaciones en Solana, lo que permite a las aplicaciones verificar que una inferencia se ejecutó según lo previsto.
Si bien Galadriel no se limita a crear un chatbot de criptomonedas propio, su trabajo aborda un problema importante para la IA basada en blockchain. Si un agente de IA toma decisiones que pueden mover dinero o ejecutar transacciones, los usuarios necesitan algo más que la simple palabra del modelo de que el proceso se llevó a cabo correctamente.
La IA verificable podría llegar a ser una parte fundamental de los modelos de lenguaje nativos de las criptomonedas, especialmente a medida que los agentes autónomos obtengan un mayor control sobre las carteras y las transacciones financieras.
La gran carrera va más allá de los chatbots.
El auge de los modelos de aprendizaje automático (LLM) específicos para criptomonedas apunta a un cambio más amplio en la industria de la IA. Los modelos de propósito general ya han demostrado ser extraordinariamente capaces de explicar conceptos de blockchain, escribir código para contratos inteligentes y resumir noticias sobre criptomonedas. El próximo desafío es lograr que la IA comprenda el entorno blockchain con la suficiente profundidad como para operar dentro de él de forma segura.
Eso significa tener acceso a información en tiempo real en la cadena de bloques, comprender las interacciones de los contratos inteligentes, reconocer los riesgos financieros y saber cuándo una acción podría tener consecuencias irreversibles.
Las empresas que desarrollan en este espacio abordan el problema desde diferentes direcciones. Algunas entrenan modelos en conjuntos de datos específicos de criptomonedas. Otras desarrollan Web3-Modelos de lenguaje natural, redes de entrenamiento descentralizadas, agentes autónomos o sistemas de verificación que hacen que la actividad de la IA sea más transparente.
El mercado aún está en sus inicios, y es probable que varios proyectos desaparezcan mientras que otros se conviertan en empresas de infraestructura de IA mucho más grandes. Pero la dirección se está volviendo más clara. Las criptomonedas no necesitan necesariamente otro chatbot que explique qué es Bitcoin. Lo que necesitan son sistemas de IA que comprendan cómo funcionan realmente los mercados descentralizados.
Si eso sucede, los modelos de IA de criptomonedas más importantes podrían ser aquellos que los usuarios apenas noten. Estarán ocultos detrás de las billeteras, los intercambios, DeFi aplicaciones y agentes autónomos que interpretan discretamente los datos de la cadena de bloques y ayudan a convertir las instrucciones en lenguaje natural en acciones en la cadena.
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Sobre la autora
Alisa, una dedicada periodista del MPost, se especializa en criptomonedas, IA, inversiones y el amplio campo de Web3. Con buen ojo para las tendencias y tecnologías emergentes, ofrece una cobertura completa para informar e involucrar a los lectores en el panorama en constante evolución de las finanzas digitales.
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