Breve análisis sobre Launchpad para grandes modelos de IA

Autor: Haotian; Fuente: X, @tmel0211

Después de escuchar el informe de rendimiento anual de FLock 2025, mencionaron en la reunión un tema que me resultó muy interesante: crear un Launchpad para grandes modelos de IA.

¿Eh? ¿Un Launchpad otra vez? ¿Cómo van a emitir activos para grandes modelos? En realidad, es fácil de entender, solo hay que hacer una analogía:

Un Launchpad de AI Agents como Virtuals Protocol, impulsado desde la capa de aplicaciones, que emite activos a los Agents usando mecanismos de incentivos con tokens para ayudar a que los Agents evolucionen de “chatear” a x402 “pagar”, y finalmente a la meta última de “auto-trading” y brindar servicios complejos;

Y el plan de FLock para un AI Model Launchpad, impulsado desde la capa de infraestructura, que emite activos a los grandes modelos entrenados, es decir, modelos especializados en escenarios verticales, como diagnóstico médico, documentos legales, gestión de riesgos financieros y optimización de cadenas de suministro, entre otros.

Aunque estos modelos verticales tienen costos de entrenamiento relativamente controlados, sus caminos de comercialización son extremadamente estrechos; o se venden a grandes empresas, o se hacen open source para generar electricidad de forma altruista, y pocas veces hay formas sostenibles de monetización.

FLock busca usar Tokenomics para reestructurar esta cadena de valor, emitiendo activos a los grandes modelos ajustados, brindando así a los contribuidores de datos, nodos de computación, verificadores y otros una posibilidad de obtener beneficios a largo plazo; cuando el modelo genere ingresos, se podrán distribuir de manera continua según la contribución.

Crear un Launchpad para grandes modelos puede parecer algo nuevo a primera vista, pero en esencia es usar medios financieros para impulsar la creación de productos.

Una vez que el modelo se tokeniza, los entrenadores tienen un incentivo para seguir optimizándolo, y si los beneficios se distribuyen de forma continua, el ecosistema tendrá capacidad de auto-sostenibilidad.

Los beneficios de esto son indudables, como la reciente popularidad de la competencia de comercio de modelos grandes nof1, que actualmente solo permite la participación con modelos grandes generales, sin modelos especializados ajustados. La razón es la falta de un mecanismo de incentivos; los modelos especializados de alta calidad suelen mantenerse en secreto para obtener ganancias privadas, y no se exponen públicamente. Pero si se tiene un activo en mano, el significado cambia radicalmente. Este tipo de competencia en arenas de grandes modelos se convierte en un escenario para exhibir músculo públicamente, y el rendimiento en competencia impactará directamente en el valor de los activos del modelo, ¿se puede imaginar el potencial?

Por supuesto, FLock solo ha propuesto una dirección todavía sin implementación concreta, y aún no se sabe qué diferencias habrá entre emitir activos para modelos y emitir activos para agentes.

Pero hay algo seguro: cómo garantizar que las llamadas a modelos para la emisión de activos respondan a necesidades reales y no solo a volumen artificial, cómo asegurar efectivamente el PMF en escenarios verticales, etc., son problemas que seguramente también enfrentará la tendencia de emisión de tokens para aplicaciones de agentes.

Solo que tengo muchas ganas de ver qué diferentes enfoques pueden surgir en el camino de crear un Launchpad para Modelos.