Red descentralizada de IA: cómo Fetch.ai está cambiando el acceso a la inteligencia artificial

Actualmente (a fecha del 15 de enero de 2026), FET se negocia a $0.28 con una caída de 24 horas del -5.88% y un volumen de comercio de $2.95M. La capitalización de mercado de la plataforma alcanza los $647.93M con 2.3 mil millones de circulatingToken en circulación de 2.7 mil millones de emisión total. Estas cifras reflejan el desarrollo dinámico del proyecto, que busca transformar el panorama de la inteligencia artificial.

El problema de la centralización que resuelve Fetch.ai

Las principales aplicaciones de inteligencia artificial hoy en día están controladas por unos pocos gigantes con recursos enormes. Esto crea un desequilibrio, dejando a pequeñas empresas y desarrolladores privados sin capacidad para competir. Las plataformas de IA ampliamente utilizadas requieren hardware costoso y una infraestructura compleja, lo que hace imposible la descentralización.

En contraste, Fetch.ai ofrece una alternativa distribuida y transparente que hace que el desarrollo de IA sea accesible para cualquiera. La plataforma permite a los usuarios trabajar con agentes de IA preconstruidos o crear los propios sin obstáculos técnicos significativos.

Cómo funciona exactamente: arquitectura de Fetch.ai

Fetch.ai es un protocolo de capa uno desarrollado con Cosmos SDK y el lenguaje WASM. El sistema consta de tres componentes interconectados que en conjunto aseguran su funcionalidad:

Asistentes autónomos (Agentes)
Los agentes son programas especializados que interactúan con aplicaciones o entre sí, usando IA para resolver tareas específicas. Los desarrolladores pueden crear agentes públicos o privados según sus necesidades. Estos asistentes pueden enrutar solicitudes a través de toda la red y seleccionar las soluciones óptimas.

Plataforma en la nube para despliegue (Agentverse)
Agentverse es un sistema integrado en la nube para desplegar y registrar agentes. En lugar de que los usuarios ejecuten hardware intensivo en sus computadoras, pueden trasladar sus agentes a Agentverse. Esto reduce costos y facilita a los desarrolladores lanzar y actualizar sus proyectos sin monitoreo constante.

Gran modelo de lenguaje (AI Engine)
AI Engine comprende las solicitudes en lenguaje natural y determina qué agentes son los más adecuados para realizar la tarea. Si es necesario, combina varios agentes para obtener el mejor resultado. Esto permite a los usuarios obtener respuestas con una sola consulta de texto sin entender detalles técnicos.

Casos de uso y aplicaciones reales

Las aplicaciones prácticas de Fetch.ai van mucho más allá de la teoría. Durante la pandemia de COVID-19, los modelos de la plataforma se usaron para detectar enfermedades mediante radiografías de tórax con una precisión del 90%.

Otro ejemplo es la colaboración con el Centro de Supercomputación de Poznan (PSNC) para detectar células cancerosas en etapas tempranas. Estos casos muestran cómo una red distribuida de IA puede salvar vidas.

En el ámbito comercial, trabajan:

• Resonate.social — una red social descentralizada que usa IA para eliminar contenido dañino automáticamente y proteger a los usuarios del spam y el acoso
• AXIM — plataforma de análisis de datos donde los usuarios suben sus propios conjuntos de datos y obtienen insights profundos mediante algoritmos de aprendizaje automático

Asociaciones que demuestran la seriedad del proyecto

Fetch.ai ha construido un ecosistema de socios que validan las ambiciones de la plataforma. Bosch y su Fundación investigan IA y Web3 para optimizar procesos industriales. Deutsche Telekom, la mayor teleco europea, ha involucrado activamente a su filial MMS en el desarrollo. Incluso, MMS se convirtió en validador de la red.

Una colaboración especialmente destacada es con IOTA — una red descentralizada para IoT. Gracias a esta asociación, los agentes de Fetch.ai pueden acceder a una gran fuente de datos IoT, y los usuarios pueden monetizar sus dispositivos de forma anónima a través del modelo de flujo de IOTA.

Evolución del proyecto: desde el lanzamiento hasta la mainnet

Fetch.ai fue fundado en 2017 por Humayun Sheikh, Toby Simpson y Thomas Hain en Cambridge, Reino Unido. La primera venta pública (IEO) ocurrió en 2019 en Ethereum, donde se lanzó FET como token ERC-20.

Un momento decisivo fue en febrero de 2022, cuando Fetch.ai lanzó su propia mainnet, y FET se convirtió en el token nativo de la plataforma. En marzo de 2023, DWF Labs invirtió $40 millones, valorando la compañía en $250 millones.

Tokenómica de FET: cómo se distribuyen los dividendos

FET es un token funcional para acceder a la red. Durante la venta privada (septiembre 2018), recaudaron $7.05 millones. El IEO aportó adicionalmente $6 millones.

La oferta máxima está fijada en 1.15 mil millones de tokens. La distribución:

• 40% para la Fundación y los fundadores
• 17.6% vendido en ventas públicas
• 22.4% reservado para minería y futuras emisiones
• 10% para asesores

FET funciona con un mecanismo de Prueba de Participación (PoS). Los usuarios pueden hacer staking de tokens para proteger la red y recibir recompensas, y los validadores participan en la gobernanza del protocolo.

Ventajas y limitaciones de la plataforma

Lo que hace único a Fetch.ai:

• Barrera de entrada baja: cualquiera puede lanzar una aplicación de IA sin conocimientos especializados
• Descentralización: alternativa abierta y resistente a la censura frente a servicios centralizados de IA
• Aprendizaje colectivo: los agentes pueden aprender unos de otros mediante el protocolo CoLearn
• Escalabilidad: automatización y optimización de tareas complejas

Desafíos a entender:

• Estado actual del desarrollo: aunque lleva años en el mercado, las opciones de uso aún son limitadas en comparación con plataformas centralizadas de IA
• Incertidumbre regulatoria: como toda la industria cripto, Fetch.ai se adapta a las normativas cambiantes en distintas jurisdicciones
• Curva de aprendizaje: para desplegar agentes propios se requieren conocimientos básicos de programación

Fetch.ai en el mapa más amplio de IA descentralizada

Es importante ampliar la perspectiva global. Otros proyectos, como Bittensor (TAO), también intentan descentralizar el aprendizaje automático. Sin embargo, Fetch.ai destaca por sus agentes autónomos — programas que pueden interactuar, tomar decisiones y realizar tareas reales sin intervención humana constante.

Esta es una diferencia fundamental. Mientras Bittensor se centra en entrenar modelos, Fetch.ai va un paso más allá — convierte a estos agentes en asistentes activos de la economía.

Dónde y cómo comprar FET

Actualmente, FET está disponible en la mayoría de los grandes exchanges. El proceso de compra es bastante estándar — necesitas USDT y una orden spot.

En cualquier exchange ( esquema general):

1. Registrarse y verificar la cuenta
2. Depositar USDT en tu cuenta
3. Ir a trading spot y buscar el par FET/USDT
4. Colocar una orden de mercado o límite según tus objetivos

Suposiciones: qué papel jugará Fetch.ai

Una red descentralizada de IA como Fetch.ai tiene potencial para cambiar cómo la humanidad crea y usa inteligencia artificial. Actualmente, el poder está concentrado en unas pocas corporaciones. Esto no solo es una cuestión de justicia, sino también de innovación. Cuando las barreras de entrada caen, surgen nuevas ideas.

Los agentes autónomos de Fetch.ai podrían cambiar todo: desde la gestión de viviendas hasta la optimización de cadenas de suministro. Sin embargo, el proyecto aún está en etapas iniciales, y los resultados mostrarán si puede cumplir con las ambiciones y las inversiones realizadas en su desarrollo.

Información importante: Este material se proporciona únicamente con fines educativos y no constituye una recomendación de inversión. Los activos cripto pueden fluctuar significativamente y conllevan alto riesgo. Antes de invertir, consulte a un especialista.