¿Por qué deberíamos prestar atención a los Tokens? Porque permiten que la IA se convierta en un recurso que se puede medir, valorar y comerciar, al igual que el 'kilovatio-hora' da un precio a la electricidad y el 'barril' establece un mercado de futuros para el petróleo. Con los Tokens, la economía de la IA tiene una unidad que se puede contabilizar. Alrededor de esta unidad, actualmente se está formando un nuevo tipo de lógica económica: hay precios, hay oferta y demanda, hay cadenas de suministro, hay competencia internacional y hay problemas institucionales por resolver.
Esto es lo que se discute en la economía de los Tokens. ¿Cuáles son las similitudes y diferencias entre la economía de Tokens y la Tokenomics en el mundo de las criptomonedas?
Dos Tokens, dos mundos.
Dicho esto, no hay muchas cosas verdaderamente caóticas en este mundo; que dos cosas lleven el mismo nombre y no tengan nada que ver entre sí, es una de ellas. El Token de IA y el Token de criptomonedas son como dos personas llamadas 'Liu Wei', una tiene un restaurante en Beijing y la otra trabaja en futuros en Shanghai; no hay mucho de qué hablar si se encuentran. ¡La diferencia entre Lei Feng y la Torre de Lei Feng!
Sin embargo, estos dos Tokens han estado muy activos últimamente. Tan activos que muchos piensan que son lo mismo.
¿Es el término Token realmente una nueva palabra de marketing?
Primero hay que admitir que el término Token tiene sospechas de haber sido mal utilizado. Cada ciertos años, el círculo tecnológico crea un nuevo conjunto de términos, haciendo que parezca que la época ha cambiado, cuando en realidad es un cambio superficial. Cuando 'big data' estaba de moda, todo se alineaba con big data; cuando 'cloud computing' estaba en auge, todo se movía a la nube; ahora es el turno de los Tokens.
Sin embargo, esta vez es un poco diferente. El Token no es solo una etiqueta de marketing; hay una lógica de medición real detrás.
Así como el 'kilovatio-hora' le dio un precio a la electricidad, y el 'barril' creó un mercado de futuros para el petróleo, el Token de IA hace lo mismo: convierte la 'potencia de cómputo inteligente', que originalmente era invisible e intocable, en una unidad que puede ser contabilizada. Con esta unidad, se puede establecer precios, hacer comparaciones, crear cadenas de suministro y fomentar la competencia internacional.
Así que el Token no es solo una palabra de marketing, es una medida. El problema es que esta medida de IA y la medida de criptomonedas miden cosas completamente diferentes.
AI Token: una unidad de medida que ha salido del backstage al centro de atención.
El concepto de Token ha existido en la informática durante mucho tiempo. Los compiladores hacen análisis léxicos, descomponiendo el texto en Tokens. En seguridad de redes, los tokens de autenticación también se llaman Tokens. Todo esto es trabajo tras bambalinas, y nadie pensó que tuviera algún valor económico.
El punto de inflexión fue en 2017, cuando Google publicó el famoso artículo (Attention Is All You Need), proponiendo la arquitectura Transformer. Después de este artículo, todos los grandes modelos de lenguaje unificaron su forma de procesar información: el texto que ingresa se corta en secuencias de Tokens, los modelos los procesan uno a uno y luego generan secuencias de Tokens como salida. El Token se convirtió en la partícula básica del 'pensamiento' de la IA.
Pero en este momento, el Token aún no tenía propiedades económicas, solo era un término técnico interno de los ingenieros.
En noviembre de 2022, ChatGPT irrumpió en la escena. Este fue un punto de inflexión.
En marzo de 2023, OpenAI lanzó la API de GPT-3.5, utilizando por primera vez la facturación por Token. Cuantos más Tokens introduces, más Tokens obtienes como salida, cada uno con su propio precio. En ese momento, el precio de GPT-4 era de 30 dólares por cada millón de input tokens y 60 dólares por output tokens; a los estándares de hoy, es carísimo.
Desde ese momento, el Token pasó de ser una unidad técnica a una unidad económica. Anthropic se unió, Google se unió, y las empresas nacionales como Baidu, Alibaba y Tencent también se unieron, adoptando esta forma de facturación de manera consensuada. El Token se convirtió en la unidad monetaria universal para los servicios de IA.
Los precios han caído de manera sorprendente en los últimos tres años. Cuando se lanzó GPT-4, costaba 30 dólares por cada millón de input tokens. Desde finales de 2022 hasta ahora, el costo de uso de modelos de nivel GPT-3.5 ha caído de aproximadamente 20 dólares por cada millón de tokens a 0.07 dólares, una disminución de 280 veces. A esta velocidad, los datos de a16z indican que el costo de inferencia de LLM disminuye aproximadamente 10 veces al año, lo que podría considerarse el renacer de la ley de Moore.
¿Qué consecuencia tiene bajar el precio? La consecuencia es un aumento en el uso.
Aquí hay una vieja historia de economía llamada la Paradoja de Jevons. En 1865, el economista británico Jevons descubrió que cuanto más eficiente era una máquina de vapor, más carbón se consumía, porque al bajar la barrera de entrada, más personas la utilizaban. La economía de AI Token está repitiendo esta historia. El gasto en IA en empresas se ha incrementado de 11.5 mil millones de dólares en 2024 a 37 mil millones en 2025, triplicándose, mientras que durante este tiempo el precio por Token ha caído más del 95%. La cantidad de Tokens procesados internamente por Google ha crecido 130 veces en dieciocho meses.
Cuanto más barato, más se usa. Cuanto más se usa, mayor es la factura total.
Detrás de esto hay un promotor llamado Agent. Antes, una persona preguntaba a la IA y la IA respondía, con un consumo limitado de Tokens. Ahora han salido los Agents, donde la IA ejecuta tareas automáticamente, llamándose a sí misma, y una sola tarea puede consumir decenas de miles e incluso millones de Tokens. Esto no es un crecimiento lineal, es una explosión exponencial.
En marzo de 2026, Jensen Huang en la conferencia GTC de NVIDIA mencionó la palabra 'Token' más de 70 veces, redefiniendo el centro de datos como 'fábrica de producción de Tokens', cambiando el indicador central que mide la potencia de cómputo de FLOPS a 'Tokens por vatio'. Ese mismo día, Alibaba integró bloques como Tongyi, Qianwen y MaaS, formando el grupo de negocios Alibaba TokenHub. La economía Token fue oficialmente reconocida en 2026 por el mundo empresarial mainstream.
La cadena de suministro de AI Tokens: una nueva cadena de industria.
Lo interesante de la economía de AI Tokens es que reconfigura la lógica de toda la cadena de suministro.
El upstream es la energía y los chips. Cada vez que se produce un Token, se consume energía y potencia de cálculo reales. Las GPU de NVIDIA son actualmente los dispositivos más importantes para la producción de Tokens; Jensen Huang las vende a centros de datos de todo el mundo, en esencia, está vendiendo 'capacidad de producción de Tokens'. El costo de la energía afecta directamente el costo del Token, lo que vincula la economía de IA con la economía energética.
El midstream son las empresas de modelos grandes. OpenAI, Anthropic, Google, y las empresas nacionales como Baidu, Alibaba y Tencent están en esta posición. Empaquetan potencia de cómputo y modelos, vendiéndolos por Tokens a los desarrolladores. La competencia en este nivel es extremadamente feroz, la guerra de precios es brutal, pero el suministro total está aumentando, así que todos siguen en el juego.
El downstream es la capa de aplicación. Varios productos SaaS, herramientas empresariales y productos para consumidores, incorporan el costo del Token en su propio precio, y luego lo venden al usuario final. El costo del Token ya es un gasto rígido en las finanzas de la empresa, junto con el alquiler y la mano de obra en la hoja de costos.
Esto es diferente de la lógica de la economía del software tradicional. Antes, una vez que el software se vendía, el costo marginal se acercaba a cero, cuanto más usuarios, más ganancia. Los servicios de IA no son así; cada interacción del usuario conlleva un consumo real de Tokens, así que a medida que la escala crece, los costos también aumentan. Este es un modelo de negocio completamente nuevo, y toda la industria todavía está explorando cómo calcularlo.
El Token de criptomonedas: la historia que comienza con un Coin.
Para aclarar la Tokenomics de las criptomonedas, hay que empezar desde más atrás.
La crisis financiera de 2008 hizo que la confianza global en el sistema bancario cayera a un mínimo histórico. En este contexto, una persona misteriosa llamada Satoshi Nakamoto publicó el whitepaper de Bitcoin, y en 2009 la red Bitcoin se lanzó oficialmente. El 22 de mayo de 2010, el programador Laszlo Hanyecz intercambió 10,000 BTC por dos pizzas, que se considera la primera transacción real de bienes en la historia de Bitcoin. Esta transacción se conoce hoy como el Bitcoin Pizza Day; esos 10,000 BTC hoy valen casi mil millones de dólares.
Bitcoin es un Coin, tiene su propia blockchain, las reglas están escritas en el código, con un suministro total de 21 millones de monedas, generadas a través de la minería, y se reduce a la mitad cada cuatro años. Esta es la lógica de la criptomoneda más antigua: usar matemáticas para crear escasez, y consenso para crear valor.
El concepto de Token en la era de Coin es simple: es una forma de moneda digital utilizada para almacenar valor y realizar pagos. Bitcoin es un Coin, Litecoin es un Coin, ambos tienen su propia cadena, con reglas diferentes que no son compatibles entre sí.
Luego apareció Ethereum, que cambió todo el juego.
La invención clave de Ethereum son los contratos inteligentes. Con los contratos inteligentes, cualquiera puede emitir su propio Token en Ethereum sin necesidad de construir una nueva blockchain. En 2015, el desarrollador Fabian Vogelsteller propuso el estándar ERC-20, que describía una serie de especificaciones técnicas que permitían que todos los Tokens emitidos en Ethereum fueran compatibles entre sí y se usaran sin problemas en diversas wallets y aplicaciones. El ERC-20 se implementó oficialmente en 2017.
La importancia del ERC-20 radica en que redujo el umbral para emitir Tokens de 'construir una cadena' a 'escribir un contrato inteligente'. Durante la ola de ICO de 2017, en solo 5 minutos se podía emitir un nuevo Token, y el tiempo para listar un nuevo Token en un exchange centralizado se redujo de meses a días.
Esto provocó la gran explosión de ICOs en 2017.
Entre 2017 y 2018, miles de proyectos llevaron a cabo ventas de Tokens, y en los primeros tres meses de 2018, las ICO recaudaron 6.3 mil millones de dólares, lo que representa el 118% de todo 2017. Los proyectos escriben un whitepaper, emiten un Token, y los minoristas cambian ETH por ellos, fluyendo dinero rápidamente. Entre ellos había equipos que realmente querían hacer algo, así como una gran cantidad de estafas y proyectos vacíos. Luego, los reguladores intervinieron y la SEC clasificó muchas ICOs como emisiones de valores ilegales, lo que llevó a que la fiesta fuera gradualmente cerrada.
Pero la puerta que abrió el ERC-20 nunca se cerró. Desde entonces, el Token en el mundo cripto ya no es simplemente una moneda digital, sino que comienza a cargar funciones económicas más complejas. El término Tokenomics nació en este contexto.
Tokenomics: la economía del diseño en el mundo de las criptomonedas.
El término Tokenomics es una combinación de Token y Economics, y estudia cómo un proyecto cripto diseña su propio sistema económico de Tokens. Incluye el suministro total, la proporción de distribución, el ritmo de liberación, los mecanismos de inflación y deflación, los escenarios de uso y los incentivos para poseer... En esencia, responde a una pregunta: ¿por qué alguien querría comprar mi Token y, después de comprarlo, por qué no venderlo?
En estos años han surgido varios modelos representativos.
El modelo de Governance Token se popularizó durante el verano DeFi de 2020. Compound y Uniswap popularizaron los Governance Tokens, donde los poseedores de Tokens tienen derecho a votar sobre la dirección del protocolo, pero no tienen derechos de flujo de efectivo directos. En términos simples, puedes votar con el Token, pero no puedes recibir dinero. Este modelo fue muy popular al principio porque eludía la definición de 'securities' por parte de los reguladores, pero luego la gente se dio cuenta de que un derecho de gobernanza sin derechos económicos, no es fácil de valorar.
El modelo veToken fue creado por Curve Finance y luego influyó en una gran cantidad de protocolos DeFi. El modelo ve(3,3) fue propuesto por Andre Cronje en enero de 2021, fusionando el mecanismo de Vote Escrow de Curve y la teoría de juegos (3,3) de OlympusDAO. La lógica básica es: bloqueas el Token, lo cambias por veToken, cuanto más tiempo bloquees, más veTokens obtienes, y mayor será tu derecho a votar y tu participación en las ganancias del protocolo. Este diseño intenta resolver el problema de los especuladores a corto que hacen dump, incentivando la tenencia a largo plazo. Curve utilizó este modelo veCRV para atraer una gran cantidad de liquidez, convirtiéndose en uno de los DEX con mayor liquidez en DeFi.
El modelo Deflationary fue inaugurado por Bitcoin, y muchos proyectos lo siguieron. Al limitar la oferta total y destruir Tokens periódicamente, se crean expectativas deflacionarias que apoyan el precio. Ethereum, después del EIP-1559, destruye una parte de ETH en cada transacción, haciendo que ETH se convierta en un activo deflacionario en períodos de alta utilización.
Estos modelos tienen diferentes formas de operar, pero todos comparten un punto en común: su valor depende del consenso del mercado. Si nadie cree en el Token, no tiene valor. Esto es completamente diferente de los AI Tokens, cuyo valor está respaldado por el consumo real de potencia de cómputo.
Dos economías, dos caminos.
Dicho esto, podemos ver estos dos mundos juntos.
La cadena de suministro de AI Tokens es vertical y centralizada. NVIDIA fabrica chips, los proveedores de la nube construyen centros de datos, las empresas de modelos grandes entrenan modelos, las empresas de aplicaciones ajustan APIs, y los usuarios finales compran servicios. Cada capa tiene costos y valores reales. El Token es una unidad de medida, no un activo; una vez usado, desaparece, y no tiene ninguna propiedad financiera. Toda la cadena de suministro finalmente sirve a la economía real, ayudando a las empresas a mejorar su eficiencia y a los desarrolladores a crear productos.
La cadena de suministro de las criptomonedas es en red y descentralizada. Los mineros o validadores mantienen la seguridad de la red, la capa de protocolo emite y gestiona Tokens, los poseedores participan en la gobernanza a través de votos, y los especuladores compran y venden en el mercado secundario. El Token en sí es un activo, se puede transferir, se puede negociar, tiene propiedades financieras, y su precio es determinado por la oferta y la demanda del mercado, con una relación relativamente indirecta con la economía real externa.
Dos economías, dos cadenas de valor independientes, dos ecosistemas completamente diferentes.
Por supuesto, hay quienes intentan fusionar ambos: usar blockchain para crear una red de potencia de cómputo de IA descentralizada, liquidando la facturación y la distribución de ganancias de los servicios de IA con Tokens. Bittensor, Render Network e IO net están explorando en esta dirección. Este es un tercer camino, pero sin importar a dónde lleve, en su esencia sigue siendo la Tokenomics de las criptomonedas, solo que el escenario de aplicación se superpone a la IA.
Una cosa es segura: estos dos Tokens, aunque comparten el mismo nombre, son diferentes. Uno se produce en fábricas, y el otro circula en el mercado; uno representa el consumo, y el otro la posesión; uno sostiene el funcionamiento de la industria de IA, y el otro sostiene la fe en el mundo cripto.
Nombres similares, negocios diferentes. Como esos dos Liu Wei, uno vende comida y el otro vende sueños. La comida es real, los sueños no necesariamente son falsos; solo hay que aclarar qué negocio estás realizando. #AI #AIAgent $BNB
