Lo siento, Azu llegó tarde. Después de escribir durante 30 días seguidos, me doy cuenta cada vez más de una cosa: el AI Oracle es el que más fácilmente puede llevar a las personas al camino equivocado, porque sabe contar historias - "puede leer noticias, puede ver redes sociales, puede analizar documentos y puede llevar eventos reales a la cadena". Pero si realmente quieres juzgar si puede ganar al final, no debes quedarte en "¿hay AI?", sino que debes perseguir lugares más difíciles y más duros: ¿realmente ha traído AI ingresos verificables y un presupuesto de seguridad más sólido, y pueden estas cosas mantener una coherencia a largo plazo en una red abierta? La definición de APRO de Binance Research apunta al núcleo: es una red de oráculos descentralizada mejorada por AI, que utiliza LLM para procesar datos del mundo real, permitiendo que las aplicaciones accedan a datos estructurados y no estructurados, y combinando la verificación tradicional con el análisis de AI a través de una red de doble capa. Esta frase suena muy grandiosa, pero la “clave de la victoria” está oculta en el resultado de “después de la combinación”.
Después de 30 días, la primera cosa que seguiré es si la capacidad semántica de la IA es realmente una 'capacidad verificable' o un 'caja negra de mayor nivel'. La narrativa de APRO no solo informa precios, sino que también integra el manejo de conflictos, las cadenas de evidencia y la resolución de disputas en la red, lo que significa que su IA no solo debe 'generar conclusiones', sino también proporcionar caminos más explicables y rastreables en situaciones de conflicto. Una vez que más liquidaciones dependan de información no estructurada, lo que realmente decide la confianza no es cuán inteligente es el modelo, sino si puede permitir que los externos comprendan en caso de disputa: ¿por qué se juzga de esta forma, de dónde proviene la evidencia, cómo se resuelven los conflictos, y si hay un mecanismo de degradación? Si la capacidad semántica de la IA se convierte en 'verificable', se convertirá en una fortaleza; si se vuelve 'inexplicable', se convertirá en un riesgo de punto único.
La segunda cosa es si la ruta multimodal puede pasar de 'demostración' a 'liquidación'. La hoja de ruta establece muy claramente el primer trimestre de 2026: apoyar el análisis de video, apoyar el análisis en vivo, y al mismo tiempo avanzar en fuentes de datos sin permiso, subastas de nodos y staking. Esta combinación es clave, porque una vez que se introducen videos/transmisiones en vivo, significa que el oráculo no solo está transmitiendo datos, sino que también está 'definiendo hechos'. Definir hechos no se trata solo de hacer un modelo, debe ir acompañado de cadenas de evidencia y mecanismos de verificación más estrictos, de lo contrario, la multimodalidad solo hará que las disputas sean más difíciles de resolver. No me interesa si 'se puede entender la imagen', sino si 'se puede convertir la imagen en evidencia que sea aceptable por los contratos', y aún así mantener la calidad en la oferta de datos abierta.
La tercera cosa es la profundidad del RWA PoR y si puede cruzar realmente el umbral de las instituciones. La hoja de ruta de APRO coloca el Privacy PoR en una posición central para el segundo trimestre de 2026, junto con el soporte de OEV. Esto demuestra que tienen claridad: para que el RWA se escale, no es suficiente con 'hacer una prueba', sino que debe ser 'verificable pero no desprotegido': el público puede verificar hechos clave, la auditoría/regulación puede rastrear detalles bajo autorización, pero los secretos comerciales no se exponen públicamente. Mientras la frontera de la privacidad no se resuelva, será difícil para las grandes instituciones aumentar su escala; mientras la ruta de auditoría no se resuelva, la privacidad se convertirá en una nueva caja negra. Si esta pieza del Privacy PoR se establece de manera sólida, las demandas del RWA hacia los oráculos se elevarán en su conjunto, y APRO tendrá la oportunidad de pasar de 'DeFi y recursos básicos' a 'nivel institucional de prueba'.
La cuarta cosa es si la descentralización de nodos y la apertura de fuentes de datos pueden generar externalidades positivas, en lugar de ampliar la superficie de ataque. La fuente de datos sin permiso de Q1, la subasta de nodos y el staking determinan la velocidad y calidad del lado de la oferta al pasar de un 'sistema cooperativo' a un 'sistema de mercado'; los niveles de red sin permiso de Q3-Q4 más la gobernanza comunitaria determinan si la estructura de poder puede ser institucionalizada tras la apertura. Aquí veré de manera muy realista dos líneas: una es la 'cobertura real que trae la apertura', como si los activos de cola larga y los datos basados en eventos entran más rápido; la otra es la 'restricción real que trae la apertura', como si los umbrales, las sanciones, la evaluación de calidad y la resolución de disputas son transparentes y ejecutables. Si la apertura solo tiene velocidad sin restricciones, la red será contaminada por ruido; si la apertura solo tiene restricciones sin velocidad, las externalidades no se desarrollarán. La verdadera red poderosa es aquella donde ambos existen simultáneamente.
La quinta cosa es 'ingresos reales y volumen de solicitudes': esto es lo que más fácilmente puede ser pasado por alto en AI Oracle, pero lo que más puede determinar el resultado. El mercado pasará cada vez más de 'demostraciones tecnológicas' a 'verificación económica': ¿cuántas aplicaciones están llamando, las llamadas son sostenibles, los costos están creciendo, y estos costos pueden retroalimentar el presupuesto de seguridad y los incentivos ecológicos? La razón por la que OEV se incluye en el segundo trimestre de 2026 en la hoja de ruta, lo interpretaría como una señal fuerte: el valor del oráculo no solo radica en proporcionar precios, sino en 'quién puede capturar oportunidades, quién puede recuperar y distribuir razonablemente el valor de las oportunidades'. Si en el futuro los detalles del mecanismo OEV son claros, los datos piloto son transparentes y la distribución de valor es auditable, se convertirá en una nueva fuente de ingresos y presupuesto de seguridad; si se queda solo en un eslogan, será solo otra burbuja narrativa. Aquí, los criterios de evaluación experimentarán un cambio que puedes sentir claramente: de '¿hay IA?' a '¿la IA trae ingresos verificables y una mayor seguridad?'.
En última instancia, durante estos 30 días, he formado un 'mapa de observación a largo plazo' en mi mente: en la parte superior está si las aplicaciones y los pagos están creciendo, en el medio está si los datos y las pruebas pueden expandirse a escenarios de mayor valor, y en la parte inferior está si los nodos y la gobernanza pueden mantener la red abierta a largo plazo; la capacidad semántica de la IA y la ruta multimodal son responsables de abrir las fronteras, el RWA PoR (especialmente el Privacy PoR) es responsable de derribar los umbrales institucionales, la descentralización de nodos es responsable de hacer que las externalidades se desarrollen, y OEV junto con el volumen de solicitudes son responsables de convertir el presupuesto de seguridad en un flujo de caja sostenible. La hoja de ruta deja clara esta cadena trimestre a trimestre: Q1 abre fuentes de datos y nodos y avanza en multimodalidad, Q2 se dirige hacia el Privacy PoR y OEV, Q3 explora el LLM autogestionado y la apertura de nivel 1, y Q4 usa la gobernanza comunitaria para llevar a cabo una apertura más profunda de nivel 2.
Por último, no tomes estos 30 días como un alboroto que termina al leerlo, sino como tu propia lista de observación. Puedes guardar este conjunto de contenido como una colección y luego establecer un 'tema para la próxima temporada' para enfocarte en cómo se implementará la apertura de fuentes de datos y la economía de nodos en Q1, o si el Privacy PoR y OEV en Q2 proporcionan detalles del mecanismo que sean auditables, o si el 'LLM autogestionado + red sin permiso + gobernanza comunitaria' en Q3-Q4 realmente logra hacer que el modelo y la red sean más autónomos y controlables. No necesitas estar revisando diariamente, solo necesitas usar hitos para filtrar el ruido: cada vez que la emoción del mercado esté en su punto más alto, regresa al mapa y pregúntate: ¿se ha entregado el resultado que debía ser entregado esta temporada? Mientras puedas mantener esta vigilancia, el factor decisivo del AI Oracle no será la historia que otros te cuenten, sino el progreso que tú mismo has verificado.
