Bitaigen Research 
En la reciente discusión, OpenClaw ha puesto el foco en proyectos de IA privada, lo que ha devuelto la atención de los inversionistas del mundo cripto que estaban en una fase de bajo entusiasmo. Al mismo tiempo, una serie de proyectos centrados en computación privada y la infraestructura de AI Agents han empezado a aparecer en el radar. Tras un análisis, varios de ellos ya muestran señales de que podrían beneficiarse en esta ola de conversación creciente.
En este artículo revisamos la pista de IA privada impulsada por OpenClaw, analizando en detalle los últimos despliegues tecnológicos de cadenas públicas como NEAR y una serie de proyectos que están rompiendo barreras en computación privada. Con una visión que combina tecnología y ecosistema, ayudamos al lector a identificar rápidamente oportunidades potenciales; en secciones posteriores profundizaremos en sus posibilidades de implementación.
NEAR ( #43 )
Como una cadena pública veterana conocida por su alto rendimiento y bajas tarifas de gas, Near Protocol está aprovechando la ola de IA para auto‑actualizarse. Ya no se conforma solo con los objetivos tradicionales de TPS (transacciones por segundo) de una L1, sino que ha trasladado su narrativa hacia la capa de ejecución y la infraestructura de liquidación para la era de los AI Agents, buscando puntos de crecimiento en el nuevo ciclo tecnológico.
Desde 2025, Near ha impulsado fuertemente NEAR Intents (sistema de intenciones), que permite a usuarios o agentes de IA describir simplemente “el resultado final deseado” y que el backend ejecute automáticamente operaciones complejas cruzando más de 35 cadenas, sin necesidad de puentes manuales, cambios de wallet o manejo de rutas. El 25 de febrero de 2026, el proyecto dio un paso más al lanzar Confidential Intents, que añade capacidad de computación privada al marco anterior. Mediante la combinación de fragmentación privada de Near y entornos de ejecución confiables (TEE), las transacciones inter‑cadena pueden ocultar información sensible como la ruta de intercambio, el tamaño de la operación o los detalles de la estrategia durante su ejecución. Es importante aclarar que esta privacidad no es anónima al estilo de Zcash o Monero; es una capa opcional cuyo objetivo principal es prevenir MEV, front‑running y ataques de sándwich, mejorando así la seguridad de las transacciones.
En la visión futura, los agentes de IA podrían convertirse en los principales “usuarios” de la blockchain: poseer activos, ejecutar operaciones inter‑cadena, diseñar estrategias e incluso colaborar entre sí. Para ello, la cadena debe soportar alta frecuencia de operaciones, ejecución verificable, computación privada y cooperación inter‑cadena. La actual hoja de ruta de Near está construida alrededor de esta hipótesis, con la intención de crear una red abierta que permita a los agentes de IA completar tareas complejas de forma automática, verificable y segura. Es tanto una adopción proactiva del nuevo relato como una re‑definición de una cadena pública tradicional en el nuevo ciclo.
VVV ( #133 )
Venice se posiciona con el eslogan “Sin censura + Privacidad”, aspirando a ser la versión descentralizada de ChatGPT. OpenClaw lo destacó en su documentación oficial, pero lo retiró rápidamente en menos de 24 horas. Aunque pareció una eliminación, el movimiento incrementó inesperadamente la atención del mercado hacia Venice y su enfoque en la privacidad.
A diferencia de la mayoría de proyectos de IA que ponen el énfasis en el desempeño del modelo, la narrativa de Venice se centra en la privacidad misma. En un contexto donde las plataformas de IA tradicionales intensifican la censura de contenidos, los filtrados de datos y los debates sobre la propiedad del entrenamiento, su postura de “no registrar, no censurar” toca directamente los valores más sensibles de la comunidad cripto. Con la rápida expansión de los AI Agents, Venice ha capturado este “bono de época”. Además, el equipo del proyecto está reduciendo la oferta del token VVV para mitigar la presión inflacionaria. La combinación de mayor demanda y oferta más estrecha brinda un soporte adicional a la expectativa positiva del token.
SAHARA ( #295 )
La visión de Sahara AI es crear un ecosistema de IA descentralizado, transparente y seguro, donde el desarrollo, entrenamiento, despliegue y comercialización de IA sean más justos y confiables. El proyecto aborda los principales puntos críticos del sector: privacidad de datos, sesgo algorítmico y la falta de claridad sobre la propiedad de los modelos.
El auge de los AI Agents plantea una nueva interrogante: ¿a quién pertenecen los datos, modelos y capacidades que utilizan estos agentes? En la cadena de valor actual de IA, esta cuestión sigue sin una solución efectiva. Los enormes volúmenes de datos distribuidos que alimentan el entrenamiento provienen de numerosos contribuyentes, pero los beneficios terminan concentrados en unas pocas compañías de IA; incluso los desarrolladores que poseen la capacidad técnica a menudo quedan atrapados por las limitaciones de las plataformas. A medida que los agentes empiezan a invocar modelos, datos y herramientas de forma autónoma, la cadena de valor se vuelve más compleja. Sin mecanismos claros de atribución y reparto de ingresos, la economía de IA podría reproducir el modelo Web 2: los datos pertenecen a los usuarios, pero el valor es capturado por la plataforma.
Sahara AI intenta establecer nuevas reglas en este punto. Su sistema de seguridad ClawGuard brinda a los agentes de IA barreras verificables que garantizan que operen dentro de reglas predefinidas; la Plataforma de Servicios de Datos (DSP) permite a los usuarios obtener recompensas en tokens por etiquetar y aportar datos de entrenamiento, construyendo gradualmente un mercado de datos descentralizado. Bajo este mecanismo, los contribuyentes de datos no solo participan en el entrenamiento del modelo, sino que siguen recibiendo ingresos cada vez que sus datos son utilizados; al mismo tiempo, los protocolos on‑chain aseguran la calidad y la protección de la privacidad.
PHA ( #601 )
Phala Network, construida sobre Substrate, ofrece una plataforma de contratos inteligentes privados, diseñada para proporcionar servicios de computación privada verificables a aplicaciones Web 3. Para entender por qué Phala puede beneficiarse en la era de los AI Agents, es necesario desglosar la pila tecnológica del ecosistema de agentes.
De arriba a abajo, la arquitectura de los agentes se divide aproximadamente en: capa de modelo (LLM o modelos de inferencia como OpenAI, Claude, etc.), capa de marco de agentes (LangChain, AutoGPT, OpenClaw, encargada de la orquestación y el despacho de modelos), capa de entorno de ejecución (donde el código corre, se llaman APIs y se completan tareas automatizadas), capa de pagos e identidad (gestión de pagos, identidades y reputación entre agentes), y la capa subyacente de cómputo y privacidad, responsable de la confiabilidad y la seguridad de los datos.
Phala se sitúa justo en la intersección de la capa de entorno de ejecución y la capa de cómputo‑privacidad. Su tecnología central se basa en TEE (Entorno de Ejecución Confiable), creando una red de cómputo confidencial que permite a los AI Agents ejecutar programas fuera de la cadena de forma segura, mientras asegura que el proceso sea verificable y que los datos no sean vulnerables a robos externos. Este aspecto es crítico en la economía de los agentes.
En la práctica, Phala ya colabora con varios proyectos de AI Agents. Por ejemplo, ha trabajado con ai16z para proveer componentes TEE a su marco multi‑agente Eliza, integrando la tecnología de ejecución confiable directamente en el entorno del agente; asimismo, proyectos de tokenización de agentes (como aiPool) utilizan la solución TEE de Phala para gestionar claves privadas y activos on‑chain. A medida que los AI Agents evolucionan de simples “herramientas de conversación” a entidades digitales capaces de poseer activos, ejecutar transacciones y operar protocolos, el entorno de ejecución seguro se volverá una infraestructura esencial, y Phala está posicionándose para ocupar ese lugar.
Conclusión
Al repasar los proyectos descritos, surge un fenómeno interesante: los tokens tienden a experimentar una alza real antes de los eventos de recomendación más recientes. En otras palabras, antes de que Venice pusiera “IA privada” en el centro de atención, ya había capital que había captado anticipadamente esta tendencia, aunque faltaba un desencadenante narrativo claro. La recomendación de OpenClaw actuó más como una chispa que encendió la atención.
De hecho, tanto a16z como Delphi Digital incluyeron la privacidad y la IA como ejes clave para 2026 en sus informes de investigación de 2025. Cuando una evaluación macro se transforma en consenso de mercado, suele requerir eventos concretos para activarse. A principios de 2026, la convergencia de privacidad e IA se está presentando precisamente bajo esta forma.
Si este movimiento se consolidará como una tendencia a largo plazo o si solo representa una moda temática pasajera, solo el tiempo lo dirá.
Esto es todo lo que constituye el análisis completo de “OpenClaw promociona Venice, ¿qué proyectos de IA privada están en alza?”. Si deseas profundizar más sobre los proyectos con potencial en la pista de IA privada, te invitamos a seguir los demás artículos de Bitaigen (Bitagén).
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