La propuesta del cofundador de Stackscale (Grupo Aire), David Carrero, ha encendido un debate clave en el ecosistema tecnológico. En su perfil de X (antes Twitter), sugería:
“¿No sería hora de crear una IA tipo torrent, libre, descentralizada, compartida, que no dependa realmente de nadie?”
La idea, inspirada en los sistemas P2P como BitTorrent, busca portar ese modelo a la inteligencia artificial: una IA compartida, soberana y comunitaria. A esta visión literaria se agregó una respuesta temprana que tomó forma técnica, algo más tangible: el protocolo AI://, un intento de crear un estándar mínimo para que la IA acceda al contenido de internet de forma optimizada y liviana.
Con esta pieza como hilo conductor, analizamos cómo esa reflexión se conecta con esfuerzos reales en el campo de la IA distribuida, incluyendo iniciativas como Sahara AI, Nous Research, Bittensor, SingularityNET, AIArena, NodeGoAI, entre otras, y cómo los protocolos como IPFS o AI:// marcan una tendencia clara hacia un futuro de inteligencia más abierta y democrática.
1. IA descentralizada: ¿qué propone?
Distributed Artificial Intelligence (DAI) o IA distribuida es un campo histórico que surgió como alternativa a sistemas centralizados. Consiste en resolver problemas complejos distribuyendo la computación y coordinación entre múltiples agentes autónomos. Se utiliza en sistemas multiagente, optimización tipo “parallel problem solving” o simulaciones sociales complejas.
En el contexto actual, la idea ha evolucionado: hablamos de IA que no reside en grandes centros de datos, sino en redes repartidas, gestionadas colectivamente, sin un propietario único.
2. Proyectos reales: descentralización en marcha
Sahara AI
Startup nacida en 2023 que ha recaudado 43 millones de USD con el respaldo de Samsung NEXT, Pantera y Binance Labs, entre otros. Su misión: crear una plataforma blockchain que recompense a usuarios, fuentes de datos y entrenadores de modelos. Busca responder a la falta de transparencia y compensación en los modelos generativos centralizados.
Nous Research
Proyecto con base Web3 que recaudó 50 millones de USD en 2025, valorándose en 1.000 millones. Desarrolla el Psyche Network, una red de colaboración sobre entrenamiento de IA basada en blockchain (Solana). Su enfoque: computación distribuida y modelos colaborativos, resistiendo la censura y distribuyendo poder entre los usuarios.
Bittensor
Plataforma open-source basada en blockchain que promueve un mercado peer-to-peer de inteligencia. Los nodos entrenan modelos y se retribuyen mutuamente, fomentando la calidad y resistencia a la censura.
SingularityNET
Liderada por el pionero Ben Goertzel, busca construir una red abierta de IA mediante contratos inteligentes Ethereum. Su objetivo: interoperabilidad entre agentes inteligentes y evolución autónoma, con enfoque comunitario y ético.
AIArena
Propuesta académica que presenta una plataforma descentralizada de entrenamiento de IA sobre blockchain Base. Los participantes aportan modelos y capacidad de cómputo recibiendo recompensas on-chain por su contribución.
DIN (Decentralized Intelligence Network)
Framework teórico con entrenamiento federado sobre blockchain, donde los datos permanecen en nodos locales, y solo se comparten parámetros del modelo. Además, incorpora recompensas criptográficas e incentivos auditables.
NodeGoAI
Red descentralizada para monetizar capacidad de cómputo ociosa, especialmente para cargas de IA y espacial. Implementa un protocolo blockchain + hardware dedicado para crear un ecosistema P2P de computación distribuida.
3. La infraestructura: protocolos y estándares
Para que esta visión tenga sentido, hace falta más que voluntad: se necesitan protocolos que articulen la cooperación tecnológica y estructuren el acceso distribuido a IA.
AI:// Protocol
Respuesta directa al comentario de Carrero. Iniciativa de Raúl Illana, define un protocolo ligero optimizado para que modelos de lenguaje (LLMs) consuman contenido web sin distracciones. Usa Markdown, seguridad TLS y diseño minimalista. Es una base técnica para una web «amigable con la IA».
IPFS (InterPlanetary File System)
Ya operativo y robusto, IPFS es una red de distribución de archivos P2P con direccionamiento por contenido. Puede servir de infraestructura para almacenar datos usados por la IA descentralizada, ofreciendo redundancia, anonimato y resistencia.
Gemini + MCP
No es específicamente descentralizado, pero relevante en entornos de agente inteligente cooperativo. Gemini es el LLM multimodal de Google; el Model Context Protocol (MCP) permite orquestar funciones y agentes, facilitando colaboración técnica entre IA.
4. Ventajas e incentivos de la descentralización
Un modelo tipo «torrent» para IA ofrece varios beneficios:
- Soberanía y control del dato: los usuarios retienen sus datos, contribuyen voluntariamente y reciben reconocimiento o retribución.
- Resistencia a la censura: Si cada nodo mantiene una parte de la IA, no basta con bloquear un único servidor para cortar el servicio.
- Inclusión y diversidad: se democratiza el acceso a IA, también a quienes no pueden costear licencias o infraestructura centralizada.
- Transparencia y trazabilidad: operar sobre blockchain permite auditar quién aportó qué modelo o dato, y qué mejora produjo.
5. Retos que aún persisten
Claro que la utopía tecnológica también enfrenta obstáculos serios:
- Escalabilidad: entrenar o ejecutar grandes modelos requiere recursos GPU que no todos pueden ofrecer.
- Seguridad y confianza: un sistema abierto es susceptible de manipulación, modelos biased o incluso maliciosos.
- Estandarización: sin acuerdos técnicos, se corre el riesgo de fragmentación en redes y modelos incompatibles.
- Regulación: la descentralización puede dificultar cumplir con normas de privacidad y uso responsable de datos.
6. De lo visionario al materializable
La visión de Carrero reenvía una idea potente, y las iniciativas existentes —Sahara, Bittensor, SingularityNET, Nous Research, AIArena, DIN, NodeGoAI— la validan como más que idealismo: es un campo en construcción.
Proyectos como AI:// e IPFS aportan bloques concretos: el primero mejora cómo consume una IA el contenido, el segundo cómo se distribuye ese contenido. Ambos pueden erigirse en capas sobre las que construir una IA tipo torrent, compartida, resiliente y abierta.
De hecho, la investigación sobre modelos como DaiMoN (desde 2019) anticipa muchas de estas funcionalidades: recompensa por mejorar modelos de IA, ledger distribuido y verificación sin acceso completo a los datos.
7. Hacia una inteligencia artificial comunitaria
Mientras Silicon Valley concentra poder, la corriente descentralizadora empuja hacia otro modelo: IA como bien común, gestionado por la comunidad y orientado a los intereses colectivos, no corporativos.
Como destaca Illia Polosukhin —coautor del transformer, hoy defensor de una IA “propiedad del usuario”— esta ruta busca evitar el control oligopólico de la IA y promover transparencia, ética y acceso abierto.
Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Qué es IA descentralizada?
Es un enfoque donde los datos, el cómputo y los modelos no se alojan en un único centro, sino repartidos entre participantes independientes que colaboran de manera colectiva y transparente.
2. ¿Qué proyectos ya existen?
Sahara AI, Nous Research, Bittensor, SingularityNET, AIArena, DIN y NodeGoAI son ejemplos reales que implementan modularmente la visión descentralizada.
3. ¿Cómo encaja AI:// en este ecosistema?
AI:// facilita que los LLM lean contenido web sin el ruido y complejidad de HTML, ideal para IA ligera y distribuida.
4. ¿Es viable una IA tipo torrent?
Técnicamente inicia en pilotajes. El principal desafío es la infraestructura necesaria, protocolos robustos, gobernanza y seguridad adaptativa.
