Un informe de investigación de Bitwise posiciona a NEAR Protocol como un motor de liquidación para aplicaciones de IA, caracterizando la arquitectura de alto rendimiento y baja latencia de la red como infraestructura capaz de absorber la carga de transacciones generada por sistemas de IA autónomos que operan en cadena.

La tesis central del informe trata la liquidación como una función de infraestructura distintiva, separada del cómputo o el almacenamiento. Bajo este marco, una capa de liquidación es el sustrato que finaliza las transacciones, hace cumplir los acuerdos entre las partes y produce un registro verificable e inmutable de cada interacción, ya sea iniciada por un humano o por un agente de IA.

Qué significa la tesis para la actividad de IA en cadena

Las aplicaciones de IA que coordinan recursos, pagan por inferencia o negocian acuerdos de servicio entre agentes requieren un mecanismo confiable para cerrar esas interacciones con finalidad. La infraestructura de liquidación aporta tres capacidades: finalidad de transacciones, registros verificables accesibles para cualquier participante y una superficie de coordinación para la actividad de máquina a máquina que no depende de un intermediario confiable para arbitrar los resultados.

El marco de Bitwise cita el modelo de cuentas de NEAR y su entorno de ejecución fragmentada como propiedades alineadas con las demandas de rendimiento de las cargas de trabajo impulsadas por IA. NEAR es una blockchain de capa 1 con prueba de participación cuyo diseño de sharding Nightshade divide el procesamiento de transacciones en fragmentos paralelos para aumentar el rendimiento, y su sistema de cuentas admite claves de acceso acotadas que delegan autoridad transaccional a aplicaciones dentro de límites preestablecidos —un mecanismo relevante para agentes que necesitan transaccionar sin que un humano apruebe cada operación. A diferencia de las transacciones al ritmo humano, los agentes de IA pueden generar altos volúmenes de operaciones pequeñas e interdependientes, y una capa de liquidación debe procesarlas sin que la congestión degrade las garantías de finalidad.

NEAR Protocol ha estado expandiendo su infraestructura de IA empresarial, incluidas capacidades de computación confidencial que atienden los requisitos de verificación de cargas de trabajo de IA sensibles. El concepto de motor de liquidación también se cruza con la dirección de nube de IA de la red: NEAR ha pasado a soportar de forma nativa la inferencia de modelos y la coordinación de agentes, como se refleja en su integración de APIs de modelos frontera en su capa de nube de IA. Una capa de liquidación operando debajo de esas llamadas de inferencia daría a los agentes de IA un mecanismo consistente para asignar costos y registrar resultados entre tareas.

Liquidación como infraestructura, no como función de producto

Posicionar a NEAR como infraestructura de liquidación para IA coloca a la red en una categoría junto a blockchains que están siendo evaluadas para la finalidad de transacciones institucionales. Otros proyectos han buscado un posicionamiento similar: Solana y JPM han apuntado a una liquidación institucional más rápida, mientras que Lloyds y Visa han probado liquidación denominada en USDC en Canton. El informe de Bitwise aplica una lógica de liquidación comparable a la capa de aplicaciones de IA en lugar de a las finanzas tradicionales.

Para los desarrolladores de IA, las implicaciones prácticas son que la liquidación en cadena podría reemplazar la contabilidad fuera de cadena entre agentes, reducir la necesidad de custodia centralizada cuando los sistemas de IA intercambian valor y crear registros auditables de acuerdos entre agentes. Estas propiedades importan especialmente en arquitecturas multiagente donde ningún operador único controla a todos los participantes y la confianza debe establecerse mediante garantías del protocolo en lugar de relaciones contractuales.

El marco también señala una creciente atención de los analistas sobre qué capas de liquidación están posicionadas para capturar la actividad de los sistemas de IA autónomos, a medida que esos sistemas pasan de implementaciones experimentales hacia infraestructura de producción que enruta valor económico real a través de vías de liquidación en cadena. La pregunta abierta en esta etapa es empírica: si las transacciones iniciadas por agentes —incluidos los pagos de inferencia y los acuerdos de servicio de máquina a máquina— comienzan a enrutarse a través de una capa de liquidación a volúmenes que pongan a prueba las afirmaciones de rendimiento en la práctica. El uso de la nube de IA de NEAR y el ritmo de los despliegues de agentes construidos sobre sus vías son las señales concretas a seguir a medida que la tesis pasa de ser un marco de investigación a una actividad de red medible.

Fuente: AI Crypto Core

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