Últimamente, parece que Web3 está entrando en una fase más madura donde las narrativas de infraestructura se están volviendo más claras y especializadas. En lugar de promesas amplias, los proyectos se están enfocando en resolver cuellos de botella muy específicos creados por la IA, las máquinas y el uso en el mundo real.
Algunos tokens que destacan en este cambio:
$FLT (Fluence)
Fluence se está posicionando como una capa de computación descentralizada para cargas de trabajo de IA y backend. Lo que lo hace interesante es el enfoque en la ejecución verificable y proveedores independientes en lugar de servidores en la nube centralizados. A medida que los agentes de IA y las aplicaciones siempre activas crecen, la resiliencia y la neutralidad en la capa de computación comienzan a importar más que el rendimiento bruto por sí solo.
IO está abordando directamente la crisis de suministro de GPU al agregar GPUs inactivas y subutilizadas en una red unificada. Esto responde a una presión de mercado muy real proveniente de la demanda de entrenamiento e inferencia de IA. En lugar de confiar en grandes proveedores de nube, IO acerca la computación a donde ya existe, lo que parece alineado con la dirección más amplia de DePIN.
$PEAQ
PEAQ está construyendo infraestructura para economías de máquinas, donde dispositivos como vehículos, robots y sensores pueden operar y ganar de manera autónoma. Se trata menos de especulación y más de coordinación entre máquinas a gran escala. A medida que los dispositivos físicos se conectan, la necesidad de coordinación confiable en la cadena y ejecución fuera de la cadena crece rápidamente.
$DIMO
DIMO se centra en datos de vehículos y movilidad de propiedad del usuario, dando a los individuos control sobre cómo se comparten y monetizan sus datos. Esto se enmarca en una tendencia más amplia de soberanía de datos, donde los usuarios esperan propiedad en lugar de extracción. Lo que destaca es cómo DIMO conecta dispositivos físicos a redes abiertas de manera práctica.
Mirando esto en conjunto, el tema común es claro: las cargas de trabajo reales están impulsando las elecciones arquitectónicas. Fluence encaja en esta imagen al manejar el lado de la computación del que dependen eventualmente todas estas redes. A medida que DePIN pasa de la experimentación a la utilidad, las capas de infraestructura silenciosas pueden terminar siendo las más importantes.
