Gemini Lanza Trading Agéntico para el Comercio Automatizado Impulsado por IA

Consensys, Joseph Lubin aportan 30,000 ETH a DeFi United

Consensys y el cofundador de Ethereum, Joseph Lubin, han confirmado que aportarán 30,000 ETH a DeFi United, un esfuerzo de alivio coordinado que aborda las pérdidas derivadas del exploit del Kelp DAO. Según el anuncio del lunes de Aave, esto representa una de las mayores ofertas en la iniciativa en curso, lo que

Alphea lanza una blockchain de Capa 1 nativa de IA con ejecución de agentes autónomos

Mensaje de Gate News, 27 de abril — Alphea, una plataforma blockchain de Capa 1 recién presentada diseñada para infraestructuras de IA, presentó oficialmente su entorno de ejecución descentralizado en el Hong Kong Web3 Festival 2026. La plataforma integra la ejecución, la memoria persistente y la computación verificable como

Gate organizará una mesa redonda en Space sobre Trading con IA el 28 de abril: explorar la IA como motor del próximo ciclo de Web3

Mensaje de Gate News, 27 de abril — Gate organizará una mesa redonda en vivo en Space sobre Trading con IA el 28 de abril a las 8 p.m., reuniendo a expertos de la industria para explorar si la profunda integración de la IA en los flujos de trabajo de trading marca el verdadero punto de partida del próximo ciclo de Web3. La discusión examinará A

Ant Group lanza Ling-2.6-1T: modelo de billón de parámetros optimizado para una ejecución de tareas eficiente en tokens

Mensaje de Gate News, 27 de abril — Ant Group's inclusionAI ha lanzado Ling-2.6-1T, un nuevo modelo insignia de instrucciones en la serie Ling con un billón de parámetros. A diferencia de los modelos de razonamiento de cadena larga, Ling-2.6-1T emplea un mecanismo de "Fast-Thinking" diseñado para ejecutar tareas con precisión usando un número mínimo de tokens

La API de Nansen ahora admite el protocolo MPP de Tempo, lo que permite a los agentes de IA pagar por llamada

Mensaje de Gate News, 27 de abril — La API de Nansen ahora admite el Protocolo de Pagos para Máquinas (MPP), un estándar para pagos autónomos de máquina a máquina respaldados por Tempo y Stripe. La integración permite que los agentes de IA paguen directamente desde sus monederos en función de cada llamada. La función opera junto a

Greg Brockman de OpenAI: la IA cambia del chat a la ejecución autónoma de tareas

Mensaje de Gate News, 27 de abril — Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI, dice que la siguiente ola de inteligencia artificial trasladará a los usuarios de chatear con bots de IA a asignar tareas del mundo real. Este cambio exige que las empresas replanteen los flujos de trabajo operativos y establezcan nuevos protocolos para la seguridad, la gestión y los costos. Brockman sostiene que la IA debe ir más allá de las interfaces de chat independientes e integrarse directamente en el software corporativo existente para resolver problemas de forma autónoma. Los modelos recientes han superado un umbral de utilidad, mejorando en la creación de presentaciones, hojas de cálculo y tareas basadas en el navegador con instrucciones mínimas. Sin embargo, otorgar a la IA esta libertad operativa introduce nuevos riesgos: los errores podrían escalar desde el envío de correos electrónicos incorrectos hasta modificaciones no autorizadas en bases de datos. Para gestionarlo, Brockman explica que los empleados pasarán de ejecutar tareas a supervisar flotas de agentes de IA, manteniéndose responsables mientras delegan los detalles operativos. El desafío de la integración también se extiende a cómo los usuarios interactúan con sistemas de IA. Los modelos se están volviendo más intuitivos, infiriendo de forma activa los objetivos del usuario a partir del contexto en lugar de exigir instrucciones paso a paso. Brockman subraya que el foso competitivo no está en modelos individuales de IA, sino en el propio sistema integrado: comparable con construir un automóvil donde un motor superior aporta poco si el resto del vehículo no tiene calidad. OpenAI está invirtiendo en infraestructura interna y herramientas para desarrolladores para mantener esta ventaja. La capacidad de cómputo y los costos representan otra restricción crítica. A medida que los agentes autónomos se escalan, exigen recursos sustanciales de servidor, generando tensión entre la caída de los costos de cómputo y el aumento de la demanda. Brockman señala que OpenAI ha reducido precios año tras año mientras mantiene márgenes positivos, pero advierte sobre un próximo "mundo de escasez de cómputo" a medida que el uso intensivo de agentes se acerque a los límites de tasa. La supervisión a nivel empresarial también es igual de vital; los departamentos de TI deben mantener visibilidad total de todos los agentes de IA desplegados dentro de las organizaciones, gestionando la seguridad, la seguridad (safety) y la observabilidad en cientos de miles de despliegues. Compensando estas perspectivas optimistas, Gartner predijo en junio de 2025 que más del 40% de los proyectos de IA agentica se descartarán para finales de 2027 debido al aumento de costos y al valor empresarial poco claro, y que solo el 15% de las decisiones de trabajo diario se espera que se tomen de forma autónoma para 2028. Además, los precios de modelos de IA ajustados por calidad han caído un 80% en los últimos dos años a medida que surgieron modelos más pequeños y eficientes y se intensificó la competencia, lo que sugiere que la integración de flujos de trabajo y la gobernanza podrían volverse más defendibles que, por sí sola, la capacidad bruta del modelo.