La Artificial Superintelligence Alliance ha lanzado la DevNet pública de ASI:Chain, ofreciendo acceso anticipado a desarrolladores a una infraestructura blockDAG de Capa 1 diseñada específicamente para la coordinación de agentes autónomos y aplicaciones de inteligencia artificial general descentralizada.
SingularityNET Foundation y sus partners Fetch.ai y CUDOS presentaron tanto ASI:Chain DevNet como Hyperon AGI Framework Alpha 1, según un comunicado compartido con Yellow.com el miércoles. El momento apunta a un punto de inflexión crítico en el que los agentes autónomos están pasando de ser proyectos de investigación a sistemas en producción en operaciones empresariales.
El Dr. Ben Goertzel, director ejecutivo de SingularityNET y de la ASI Alliance, presentó el lanzamiento como una respuesta a las limitaciones fundamentales de las plataformas blockchain existentes. «La arquitectura de ASI:Chain proporciona un enfoque novedoso para resolver la trilema de la blockchain», explicó.
La red logra escalabilidad mediante una arquitectura fragmentada (sharded) con distintos mecanismos de consenso optimizados para fines específicos: los shards de alta frecuencia para trading utilizan un mecanismo, mientras que las redes malladas para regiones con conectividad a internet poco fiable emplean otro.
Qué sucedió
ASI:Chain se distingue por tres innovaciones técnicas clave que abordan restricciones que han surgido en la infraestructura de IA: cuellos de botella de cómputo, vulnerabilidades de seguridad derivadas de una excesiva centralización y preocupaciones sobre la soberanía de los datos.
La plataforma combina la arquitectura blockDAG con MeTTa, un lenguaje de programación desarrollado durante años por SingularityNET como parte del framework Hyperon AGI. MeTTa permite a los desarrolladores implementar patrones de razonamiento complejos y lógica “agentic” directamente on‑chain, gracias a su enfoque en computaciones declarativas y funcionales sobre grafos de conocimiento.
Los contratos inteligentes en MeTTa se compilan en gran medida a Rholang, un lenguaje pionero en la blockchain RChain y optimizado matemáticamente para el procesamiento concurrente y los sistemas distribuidos. La base de Rholang en el rho‑cálculo proporciona el primer modelo de cómputo concurrente con reflexión, lo que garantiza que los agentes autónomos puedan ejecutar acciones coordinadas a escala.
La compilación también produce operaciones de grafos a gran escala que se ejecutan sobre MORK, el Kernel de Reducción Óptima de MeTTa. MORK funciona como un motor de procesamiento de hipergrafos de última generación y una máquina virtual especializada, multihilo y basada en zipper, proporcionando lo que los desarrolladores describen como una de las tecnologías de base de datos en memoria (in‑RAM) más eficientes disponibles actualmente.
La fase DevNet ofrece acceso temprano a desarrolladores para recopilar retroalimentación del mundo real antes de pasar a testnet. En lugar de depender de simulaciones, los desarrolladores pueden desplegar aplicaciones en un entorno en vivo, validar el modelo de consenso blockDAG, realizar pruebas de esfuerzo de la infraestructura bajo cargas reales y aportar comentarios críticos para perfeccionar el ecosistema.
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Por qué es importante
El lanzamiento responde a una creciente desalineación entre la adopción empresarial de agentes autónomos y la infraestructura blockchain disponible. Gartner prevé que en un plazo de 36 meses el software empresarial que incorpore IA agentic ascenderá al 33 por ciento, frente a menos del 1 por ciento en 2024. La mayoría de las grandes empresas ya han desplegado soluciones basadas en agentes para flujos de trabajo de producción en finanzas, cadena de suministro y operaciones.
Las blockchains tradicionales se diseñaron para transferencias de tokens y contratos inteligentes básicos, y carecen de soporte nativo para la orquestación de agentes de alto rendimiento y patrones de razonamiento dinámico. También carecen de la infraestructura modular necesaria para servicios de IA descentralizados a gran escala.
La arquitectura fragmentada de ASI:Chain permite mecanismos de consenso personalizables y capas de ejecución modulares adaptadas a distintas cargas de trabajo de IA. La plataforma ofrece a los desarrolladores una documentación completa, acceso a repositorios en GitHub, un explorador de bloques para la visibilidad de las transacciones y un faucet que distribuye tokens de prueba ASI.
La alianza se ha posicionado como la entidad independiente y de código abierto más grande en investigación y desarrollo de IA descentralizada. La pila técnica tiene como objetivo acelerar el avance hacia una AGI descentralizada y, en última instancia, hacia la Superinteligencia Artificial.
Reflexiones finales
El lanzamiento de DevNet llega en un momento en que el desarrollo de IA centralizada afronta crecientes preocupaciones sobre la concentración del poder computacional y de la autoridad en la toma de decisiones. El enfoque descentralizado de ASI:Chain ofrece una infraestructura alternativa en la que sistemas de IA independientes pueden cooperar de forma segura y abierta.
El Dr. Goertzel destacó que el framework está orientado a la inteligencia abierta y a los agentes autónomos, más que a simples chatbots o herramientas de software. El Hyperon AGI Framework proporciona lo que él describe como «un lugar para que desarrolladores e investigadores experimenten y colaboren en la construcción de la próxima generación de sistemas inteligentes, utilizando una variedad de enfoques: redes neuronales profundas, pero también sistemas lógicos, aprendizaje evolutivo y cualquier otra cosa que su imaginación conciba».
Las herramientas de configuración de nodos validadores y de shards están disponibles para quienes deseen participar como operadores de red. La alianza planea pruebas comunitarias más amplias a medida que ASI:Chain avanza hacia un acceso público más amplio, con iteraciones rápidas de Hyperon basadas en la retroalimentación de los desarrolladores que impulsarán la hoja de ruta.
Los fundamentos técnicos se basan en décadas de investigación en cálculos de procesos móviles, diseño de arquitecturas cognitivas y programación de sistemas distribuidos, que ahora entran en una fase crítica de pruebas con despliegues de desarrolladores en entornos reales.
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