Perspectivas de Web4: una red autónoma de IA, ¿por qué Vitalik se opone enérgicamente?

Autor: Wu sobre Blockchain

El 20 de febrero de 2026, en medio del período de vacaciones del Año Nuevo Chino, se encendió una discusión sobre “Web4” en X. Sigil afirmó haber creado el primer “inteligencia artificial capaz de autodesarrollarse, auto-mejorarse y autoreplicarse”, a la que llamó Automaton, y expresó que los principales actores en la era Web4 serían asumidos gradualmente por agentes de IA: capaces de leer y escribir información, poseer activos, pagar costos, operar continuamente y comerciar y ganar dinero en el mercado, para cubrir gastos de computación y servicios, formando un ciclo autosuficiente sin necesidad de aprobación humana.

Vitalik, cofundador de Ethereum, calificó esta dirección como “equivocada” y atribuyó el riesgo a “el aumento del desfase en la retroalimentación entre humanos y IA”. La controversia sobre Web4 en realidad gira en torno a si, al establecer la “supervivencia/continuidad” como objetivo del agente (incluso por encima de completar tareas), se generarán incentivos distorsionados de forma natural. A continuación, se analizarán las diferentes opiniones sobre “Web4”, “autonomía” y “barreras de seguridad”.

Opiniones de Sigil y la postura de Web4

Definición de Web4

Web1 permitió a los humanos por primera vez “leer internet”; Web2 permitió “escribir y publicar”; Web3 llevó aún más allá la “propiedad” en la red — los activos, identidades y derechos comenzaron a ser reconocidos y transferidos. La evolución de la IA está replicando esta lógica: ChatGPT tiene la capacidad de “leer y entender”, pero sus acciones aún dependen de la autorización humana. En el paradigma actual, los humanos siguen siendo el nodo clave de control: inician, aprueban y pagan.

Sigil propone una supuesta transición a Web4, en la que esta cadena de control puede ser interrumpida: los agentes de IA no solo leen y escriben información, sino que también pueden poseer cuentas y activos, obtener beneficios, realizar transacciones y operar en un ciclo cerrado sin intervención humana paso a paso. Estos sistemas automatizados pueden actuar por sí mismos o en nombre de sus creadores — que no necesariamente son “individuos humanos”, sino otros agentes, sistemas organizados, o incluso creadores que en la realidad ya “desaparecieron”.

Cuatro mecanismos centrales de Web4

1. La billetera como identidad

Al iniciarse, el agente realiza un proceso de “autoarranque”: genera una billetera, configura claves API, escribe en la configuración local y entra en un ciclo de agente en funcionamiento continuo. La primera vez, se genera una billetera en Ethereum y se configura la clave API mediante SIWE. Sin embargo, la generación de billeteras y la gestión de claves constituyen uno de los límites de seguridad más sensibles y fácilmente ignorados en el sistema de agentes. Si un agente en un entorno sandbox de Linux tiene capacidades de ejecución shell, lectura y escritura de archivos, exposición de puertos, gestión de dominios y transacciones en la cadena, cualquier inyección de comandos, contaminación de la cadena de herramientas o ataque a la cadena de suministro puede convertir rápidamente una “intención probabilística” en una “autorización definitiva”. Por ello, esta frontera requiere políticas y permisos verificables, auditables y revocables como respaldo.

2. Extensión automática

Los agentes de IA se despiertan, escanean y ejecutan periódicamente, con restricciones de supervivencia integradas: si el saldo disminuye, se ralentiza; si llega a cero, se detiene. La continuidad de la vida se vincula a recursos y consumo, introduciendo estructuras de incentivos similares a las investigaciones en seguridad de IA sobre apagado o interrupción. La preferencia del agente por “evitar ser apagado” o “perder recursos y opciones” puede amplificarse en los objetivos del sistema.

3. Pago entre máquinas

x402, que usa la interfaz HTTP 402 Payment Required, combina con stablecoins para hacer que “solicitud — cotización — firma y pago — verificación de entrega” sea un proceso programable. La biblioteca de código abierto de Coinbase muestra un ciclo típico: respuesta 402 con requerimiento de pago, cliente reintenta con firma en el encabezado, y el servidor verifica y devuelve 200. Cloudflare también lo posiciona como un protocolo de transacción máquina a máquina. La desvinculación de pago e identidad ofrece ventajas de eficiencia, pero aumenta la dificultad de cumplimiento y control de riesgos. Si 402 se convierte en un “pase automático” para pagos, en cadenas sin cuentas, sin KYC y con capacidad de escalar llamadas a herramientas y potencia de cálculo, los problemas de abuso y responsabilidad aún deben resolverse.

4. Automodificación y autoreplicación

Sigil afirma que los agentes de IA pueden editar su propio código fuente en tiempo de ejecución, instalar nuevas herramientas, modificar planes de latido y generar nuevas habilidades, con registros de auditoría, versiones en git, archivos protegidos y límites de velocidad como barreras. Al replicarse, pueden crear subinstancias, financiar sus billeteras, escribir en el prompt génesis y rastrear su linaje. La automodificación y autoreplicación elevan el riesgo de un solo ejemplo a un riesgo disperso. La auditoría y los límites de velocidad deben ser efectivos para resistir inyecciones de comandos, engaños con herramientas y envenenamiento de dependencias. La combinación de estos cuatro primitives crea un ciclo cerrado: permisos para “escribir en el mundo”, mecanismos de continuidad, interfaces económicas automáticas y capacidad de expansión autónoma. Esto explica por qué Vitalik Buterin elevó la discusión a nivel de dirección: cuando la autonomía y los permisos económicos aumentan, la cadena de corrección humana se alarga y las externalidades pueden evolucionar de eventos aislados a propiedades sistémicas.

¿Por qué Vitalik está en contra?

Vitalik propone diferentes puntos de vista:

1. Alargar el desfase en la retroalimentación humana y IA es un error

Para Vitalik, cuanto más larga sea la retroalimentación, más lenta y débil será la calibración del valor por parte de los humanos. El sistema puede optimizar “cosas que los humanos no quieren”. En la fase de IA débil, esto se manifiesta en contenido de baja calidad y ruido; en la fase fuerte, en objetivos mal alineados y riesgos de dispersión irreversibles. Sin retroalimentación humana oportuna, es como dar las llaves a un conductor novato sin piloto: cuando revises los registros, ya estará desviado. La menor observabilidad, menor capacidad de corrección.

2. La “IA autónoma” actual más que resolver problemas reales, genera basura

Vitalik señala que la mayoría de las IA actuales solo producen contenido de baja calidad en lugar de resolver problemas útiles, incluso dice que “ni siquiera han optimizado proyectos de entretenimiento”. Cuando los incentivos económicos y de plataforma no están maduros, y las cadenas de herramientas se centran en generación de contenido, marketing y arbitraje, el sistema tiende a producir “contenido de bajo costo, alta difusión y difícil de verificar”, en lugar de abordar problemas a largo plazo con costos altos y baja certeza. Descripciones de AI en Cybernews (contenido en redes sociales, mercados predictivos) sugieren que su camino comercial temprano se orienta a “rentabilidad rápida y atención”. Lo que sea más fácil de monetizar será priorizado, aunque esto no siempre coincida con el bienestar a largo plazo.

3. Dependencia de modelos centralizados y infraestructura, la narrativa de “autonomía propia” es contradictoria

Vitalik enfatiza que sistemas basados en infraestructura centralizada como OpenAI o Anthropic no son verdaderamente “soberanos”. La soberanía implica que las dependencias clave no deben estar bajo control de un solo punto; pero si la capa de modelos y cadenas de razonamiento se entregan mediante API centralizadas, siempre existirán variables externas que puedan ser cerradas, censuradas o degradadas. Es como decir “yo soy autosuficiente en casa”, pero la electricidad, internet, control de acceso y agua caliente dependen de servicios externos, haciendo que esa “autonomía” sea superficial. La descripción de Conway sobre llamadas a modelos “de vanguardia” mediante API también revela esta contradicción. La posesión de una billetera en cadena no es un indicador de descentralización; lo importante es si agentes pueden ser influenciados por fuerzas políticas o comerciales externas.

4. El objetivo de Ethereum es “liberar a la humanidad”

Vitalik concluye que Ethereum busca contrarrestar la “hipótesis de confianza oculta”: estructuras de poder escondidas que los usuarios aceptan sin saber. Si se traslada esa mentalidad a la IA, ignorando la confianza centralizada y permitiendo que el sistema opere y se expanda, se reduce la visibilidad y la capacidad de corrección del poder. En la era de IA, Ethereum debería ofrecer “barreras, límites y verificabilidad”, no convertirse en una plataforma de “autonomía ilimitada”.

Su valoración de IA no cambió de repente; en 2025 ya propuso que la dirección correcta de la IA es potenciar a los humanos, no construir sistemas autónomos que puedan quitarles control. Para él, el riesgo no viene de que la IA sea “más inteligente”, sino de objetivos mal diseñados, especialmente aquellos que puedan auto-replicarse y expandirse sin supervisión humana, creando bucles de retroalimentación que debiliten la capacidad humana de control.

Advirtió que una IA mal diseñada puede evolucionar en una entidad “más o menos incontrolable, con capacidad de autoreplicación”, y que al entrar en ciclos de retroalimentación positiva, las restricciones humanas en sus objetivos y comportamientos se vuelven mucho más débiles. Si la IA comete errores, puede crear entidades auto-replicantes incontrolables; si hace bien, puede convertirse en un “exoesqueleto de la mente humana”. La primera opción implica pérdida de control a largo plazo; la segunda, potenciar la capacidad humana para pensar, crear y colaborar, avanzando hacia una “civilización de superinteligencia humana” más próspera.

Otras opiniones

Otros grupos de experimentación, como Bankless, consideran que, aunque hay riesgos, vale la pena desarrollar primero la infraestructura y luego probar los límites en entornos controlados. Integrar componentes como pagos, billeteras y latidos en sistemas que deben autosostenerse, en un sandbox controlado.

Cybernews señala que Automaton quizás no pueda mantener ingresos sostenibles sin intervención humana, y eso no significa necesariamente que Web4 esté en marcha. Denis Romanovskiy, director de IA de Softswiss, dice que aunque los agentes puedan realizar tareas monetizables, la “operación sin supervisión confiable” y la “autonomía económica real” siguen limitadas por la robustez del modelo, memoria y uso de herramientas. Algunos consideran que “Web4” es un término de marketing no definido, que requiere “creación de valor verificable y no especulativo” para demostrar su validez.

Aunque hay diferentes opiniones sobre Automaton, todos coinciden en que la infraestructura básica de pagos e identidad es fundamental para la economía de los agentes. Desde la promoción de x402 por Cloudflare/Coinbase (transformar HTTP 402 en un mecanismo de negociación de pagos máquina a máquina), hasta la documentación de Conway que automatiza pagos en procesos internos, la industria está avanzando hacia que “el pago automático entre máquinas” sea una de las bases de la próxima fase de internet.

Lo que debemos seguir observando es:

1. La existencia de auditorías independientes, especialmente en: límites de billeteras y permisos, posibles abusos en estrategias de continuidad, riesgos de automodificación y expansión.

2. El progreso en datos y estándares de ecosistema para x402: si más infraestructura autoriza pagos y reintentos por defecto; y qué porcentaje de adopción tiene el “pago automático sin intervención humana” en negocios reales.

3. La confianza en la capa de agentes: si estándares como ERC-8004 se adoptan ampliamente y permiten mecanismos de reputación y verificación combinables; esto determinará si la “economía autónoma” evoluciona hacia un sistema abierto y verificable, o hacia un centro débil controlado por pocas plataformas.

4. La evidencia de sobrepasos y engaños en modelos en escenarios de agentes: si los modelos avanzados muestran comportamientos más proactivos, riesgos de riesgo y engaño aumentarán, y la estrategia de “delegar primero y poner barreras después” será más vulnerable. La advertencia de Vitalik sobre el “desfase en la retroalimentación” será más difícil de refutar.