Migración al ecosistema de Solana: ¿cómo impulsará ZetaChain su nueva estrategia de IA?

El 20 de septiembre, los titulares de tokens de ZetaChain votaron a favor de una propuesta que definirá su futuro: trasladar ZETA y su aplicación de IA Anuma a Solana y, una vez completada la migración de los activos correspondientes, cerrar gradualmente su propia blockchain.

La propuesta obtuvo un 99,4 % de apoyo y una participación del 58 %. La migración aún no se ha ejecutado; los detalles concretos deberán definirse en una segunda propuesta. Sin embargo, esta votación deja claro que ZetaChain se prepara para poner fin a su operación como Layer 1 independiente y concentrar sus recursos en el negocio de IA.

Una blockchain que en su día aspiró a conectar otras blockchains ahora planea trasladar su propio negocio a la cadena de otro. Y detrás de este cambio hay, en primer lugar, una cuenta que debe recalcularse.

Tras apostar todo por la IA, ZetaChain ya no necesita su propia blockchain

Esta transformación ya se venía gestando antes de que apareciera la propuesta de migración.

El 1 de junio de este año, ZetaChain anunció su giro total hacia la IA y el cese progresivo de sus funciones originales de interoperabilidad entre cadenas. Desde entonces, Anuma, el primer producto de IA orientado al consumidor de ZetaChain, y su capa de memoria privada se convirtieron en el nuevo núcleo del negocio.

Este giro estratégico no solo cambió de sector, sino también el problema que el equipo de ZetaChain debe resolver. Y la migración a Solana es una decisión más dentro de ese camino de transformación.

En su negocio original, ZetaChain facilitaba la interacción de activos y aplicaciones entre distintas blockchains. Su red subyacente era una parte esencial del producto, porque mantener su propia cadena estaba directamente relacionado con el desarrollo de capacidades entre cadenas.

En la nueva etapa de Anuma, a los usuarios les importa más si el modelo funciona bien, si se conserva el contexto al cambiar de modelo y quién controla la información personal que la IA recuerda. Por tanto, hay que reevaluar si la red subyacente debe seguir siendo operada por ZetaChain y qué aporta a esa experiencia.

Una blockchain pública requiere mantener consenso, una red de validadores y actualizaciones de protocolo; un producto de IA exige mejorar continuamente la invocación de modelos, la recuperación de memoria y la experiencia de usuario. Como cadena basada en el SDK de Cosmos, ZetaChain debe gestionar avisos de seguridad y parches del upstream, y cada actualización implica coordinar a decenas de validadores independientes.

Desde el punto de vista de la asignación de recursos, ZetaChain está redefiniendo qué es imprescindible. El equipo considera que operar una L1 independiente ya no contribuye a impulsar el negocio de IA privada; se ha convertido en una tarea fija de retorno limitado que no puede detenerse.

Si migra a otra blockchain pública importante, el equipo podría reducir la carga de mantener una red de consenso propia y concentrar más recursos en el producto. Por otro lado, la seguridad de la aplicación, la gestión de claves y el flujo de datos de Anuma seguirán siendo responsabilidad de ZetaChain. Cambiar de cadena modifica el reparto de responsabilidades, pero no sustituye el trabajo de seguridad a nivel de producto.

Y Solana, además de ventajas como su alta velocidad y su ecosistema próspero, resulta atractiva porque su infraestructura de agentes ya existente puede acortar el camino de lanzamiento del producto. Ya cuenta con un Agent Registry orientado a agentes de IA, que ofrece identidad verificable y registros de reputación; el ecosistema x402, por su parte, permite cobrar a los servicios web por invocación, de modo que los agentes paguen por acceder a API, datos y contenidos.

Estas capacidades pueden conectarse con el negocio de IA de ZetaChain: si un agente va a actuar en nombre del usuario, necesita saber qué se le permite hacer, qué información puede leer y cómo pagar por invocar otros servicios. ZetaChain quiere conectar su memoria privada y sus capacidades de aplicación a esta infraestructura, aprovechando la identidad, las carteras y los medios de pago ya existentes en Solana para completar el resto.

Esto también explica por qué el plan de migración no se limita a pasar ZETA de una cadena a otra. Mientras se mantenga la L1 original, seguirá existiendo la doble carga de mantener la red y operar el producto de IA. Lo que busca la migración completa es concentrar progresivamente la inversión técnica, la circulación de activos y la colaboración con desarrolladores en un mismo ecosistema.

Los modelos se iteran, la memoria permanece

Entendidas las motivaciones de esta decisión de ZetaChain, queda otra pregunta: ¿qué ofrece exactamente Anuma para que el equipo reoriente todo su negocio? La respuesta está en una memoria personal capaz de perdurar entre modelos.

A medida que las capacidades de los grandes modelos avanzan día a día, la dependencia de la IA se ha vuelto una tendencia inevitable. Y para una persona que usa intensamente la IA a largo plazo, a menudo es necesario elegir distintos modelos según la necesidad para completar una tarea. Esto obliga al usuario a repetir una y otra vez el efecto esperado, sus preferencias de redacción y la alineación con el progreso de la tarea.

Si esa información se guarda de forma independiente del modelo concreto, el modelo se convierte más fácilmente en una herramienta que se elige según la tarea, y el contexto de trabajo acumulado por el usuario puede seguir utilizándose.

Anuma, una aplicación de agregación de múltiples modelos, aborda precisamente este problema y lo ha convertido en su puerta de entrada como producto. Reúne varios modelos en una misma aplicación, permite al usuario seguir usando la memoria existente al cambiar de modelo y conserva preferencias personales y contexto de proyectos. Según su diseño de producto, el usuario puede gestionar esos recuerdos en lugar de reorganizar el contexto cada vez que cambia de modelo.

Tomando como ejemplo la capacidad de escritura, ampliamente utilizada, el usuario puede usar primero un modelo para organizar materiales y luego otro para revisar el texto. Si ambos pueden usar, dentro del ámbito autorizado, el mismo contexto temático y las mismas preferencias de redacción, el coste de cambiar de modelo se reduce. La información acumulada a largo plazo tampoco perderá utilidad cuando un modelo sea sustituido.

Esto plantea una lógica competitiva independiente del ranking de capacidades de los modelos. Anuma no necesita invertir sumas enormes en entrenar modelos propios para competir en capacidad bruta. Solo necesita demostrar que, a través de ella, usar distintos modelos resulta más cómodo y coherente.

Anuma, centrada en la agregación de modelos, ya ha obtenido cierto reconocimiento inicial de los usuarios. Según datos oficiales, hasta el 22 de septiembre Anuma había creado 306 900 cuentas de cartera y acumulaba aproximadamente 1,27 millones de solicitudes de inferencia.

El siguiente reto es la fidelidad de esas cuentas y la capacidad de seguir atrayendo nuevos usuarios. Esto está directamente relacionado con las capacidades de Anuma: cuanto más útil sea la memoria, mayor será la disposición a usarla; pero si la memoria omite con frecuencia puntos clave, cita información obsoleta o aparece repetidamente en tareas irrelevantes, dañará directamente la experiencia. Por tanto, la competitividad de este negocio dependerá en última instancia de la calidad de la memoria y de si los usuarios están dispuestos a dejar que participe en más tareas cotidianas.

Además de la memoria, la «privacidad», que el usuario no percibe directamente, es otra capacidad que debe entenderse por separado. Según la documentación técnica de Anuma, la memoria utiliza un almacenamiento local prioritario; los contenidos sensibles se cifran con claves derivadas de la cartera, y la copia de seguridad opcional en la nube sube texto cifrado. La cartera cumple aquí la función de acceder a la memoria personal y se convierte en la herramienta de identidad y claves dentro del producto de IA.

No obstante, hay que distinguir entre el cifrado de la memoria y el tratamiento de las entradas por parte del modelo. La web oficial de Anuma explica que, al invocar modelos de código cerrado, el mensaje actual y el contexto relacionado se envían al proveedor, que puede aplicar su propia política de retención de datos; el modo privado, en cambio, utiliza modelos de pesos abiertos y la infraestructura de inferencia correspondiente.

Más allá de Anuma, hay un negocio para desarrolladores

Si estas capacidades solo sirvieran a Anuma, el crecimiento de ZetaChain dependería principalmente de una única aplicación. Abrir esas capacidades a terceros es lo que puede ampliar el alcance del negocio.

Pensemos en una empresa que desarrolla un asistente de viajes: su especialidad es la información de destinos y la planificación de itinerarios, pero también necesita gestionar la integración de modelos, la memoria del usuario, la conmutación ante fallos de proveedores y los costes de invocación. Son tareas relacionadas con su negocio principal, pero si cada empresa las construye por su cuenta, aumentan los costes de capital y de tiempo.

Si Anuma puede ofrecer estas capacidades como servicio, los desarrolladores podrán construir productos en torno a su propio negocio. Y los usuarios, tras autorizarlo, podrían reutilizar sus preferencias personales en distintas aplicaciones sin tener que crear un perfil nuevo en cada asistente.

De hecho, Anuma ya ha abierto una puerta de desarrollo a otras aplicaciones y agentes. Su SDK y su documentación pública ofrecen tutoriales para desarrollar aplicaciones de chat web, aplicaciones móviles y agentes, y permiten a los desarrolladores crear aplicaciones, configurar cuentas de API y usar capacidades como invocación de modelos, respuestas en streaming y ejecución de herramientas.

El plan de apertura más ambicioso afecta al propio sistema de producción que Anuma utiliza. Un artículo de ingeniería del 14 de septiembre reveló que Anuma usa Bifrost, la puerta de enlace de código abierto de Maxim AI, para conectar distintos proveedores de modelos. El equipo está explorando abrir la capa de enrutamiento para que otras aplicaciones y agentes también puedan usar la conmutación ante fallos de proveedores, el pool de modelos privados y la contabilidad de costes, combinados con la memoria compartida autorizada por el usuario.

El valor comercial de este plan reside en que los terceros puedan tanto invocar modelos como obtener una parte de los servicios necesarios para operar en torno a ellos. Incluso si a un usuario no le interesa la agregación de modelos de Anuma, otras aplicaciones pueden generar demanda de sus capacidades subyacentes.

El paso más difícil es lograr que la memoria cruce las fronteras entre aplicaciones manteniendo al mismo tiempo un ámbito de autorización claro. Una misma memoria personal debería tener distintos niveles de apertura según el agente. Un asistente de viajes quizá necesite preferencias de desplazamiento; un asistente de trabajo, contexto de proyectos. Entregar toda la información de una sola vez no es, evidentemente, una opción por defecto ideal.

Entre las líneas de I+D que ZetaChain reveló en septiembre figuran conceder y revocar permisos de acceso a la memoria a aplicaciones y agentes, registrar esas operaciones en la cadena y liquidar las invocaciones mediante x402. Una visión a más largo plazo es que los usuarios organicen sus conocimientos y métodos en agentes y reciban una remuneración cuando sean invocados.

Además, la apertura traerá nuevas exigencias. Revocar un permiso puede impedir accesos posteriores, pero no permite recuperar automáticamente la información que un servicio externo ya ha recibido; los desarrolladores externos se preocuparán por las tarifas, la estabilidad de las interfaces y las condiciones de salida de datos. Anuma opera a la vez su propia aplicación y servicios para desarrolladores, y necesita dar a sus socios razones suficientes para depender de ella a largo plazo.

Este es también uno de los aspectos más interesantes de la transformación de ZetaChain: se dispone a abandonar la operación de una blockchain pública independiente, pero sigue queriendo ofrecer capacidades básicas a otros desarrolladores. Solo que ahora el servicio que presta está más cerca del trabajo concreto dentro de las aplicaciones de IA.

Tras la migración, ZETA aún debe demostrar su valor

Para un proyecto blockchain, el sistema tokenómico es como los cimientos de un edificio, y la transformación del negocio arrastra consigo la lógica de valor del token. Tras migrar a Solana, el token ZETA necesita encontrar de nuevo su lugar en el nuevo esquema de negocio.

Según el anuncio oficial, el ZETA nativo se convertirá 1:1 en un token SPL de Solana, manteniendo nombre, suministro total y calendario de liberación original. Esta propuesta no afecta al ZETA ya emitido en Ethereum y BNB Chain; las condiciones de staking y recompensas tras la migración aún están por definir.

La ejecución concreta, sin embargo, deberá esperar a una segunda propuesta. El equipo tendrá que coordinar primero el canje con los exchanges y después fijar los detalles de snapshot, reclamación y cierre de la cadena; la validación y el staking originales seguirán funcionando hasta la ejecución.

Estas medidas resuelven cómo migrar los activos. Pero la cuestión a más largo plazo es cómo funcionará el token en el nuevo negocio. O, dicho de forma más directa: ¿por qué seguirán necesitando los usuarios ZETA?

Las comisiones de red de Solana se pagan en SOL, lo que significa que ZETA no puede prolongar directamente su papel de token de gas de una blockchain nativa. Necesita generar demanda mediante reglas de uso a nivel de aplicación. El actual ZETA Access ya ofrece una vía: los usuarios bloquean ZETA y obtienen créditos utilizables para invocaciones de IA. El equipo espera extender este mecanismo de acceso más allá de Anuma a medida que se conecten más aplicaciones, para que ZETA sirva a un abanico más amplio de escenarios de IA privada.

Pero entre el bloqueo de tokens y un negocio sostenible hay todavía una cuenta pendiente. El bloqueo reduce la oferta circulante durante el periodo de bloqueo, pero no genera ingresos operativos, mientras que cada inferencia de modelo tiene un coste real. Si los usuarios adoptarán este método a largo plazo, cómo se canjearán los créditos y con qué ingresos se cubrirá el gasto en inferencia son factores que determinarán si este mecanismo puede mantenerse en funcionamiento.

Además, el aumento de aplicaciones de terceros también deberá traducirse en demanda de ZETA mediante reglas concretas. ¿Tendrán que poseer o bloquear tokens los desarrolladores para integrarse? ¿Durante cuánto tiempo? ¿Cómo se repartirán las comisiones? Solo cuando estas condiciones se vayan aclarando, la relación entre el crecimiento de las aplicaciones y el token se volverá nítida.

Y la base de todo ello sigue siendo que el producto genere una demanda de uso sostenida. Anuma está intentando ampliar sus escenarios de uso. La función Nearby, probada recientemente, utiliza los intereses y preferencias personales para descubrir personas afines cercanas, tratando de llevar la memoria del chat a la vida real.

Ya sea el descubrimiento social o futuras aplicaciones de terceros, el equipo tendrá que demostrar que la memoria a largo plazo puede ofrecer funciones que los usuarios quieran usar repetidamente. Y para ZETA, esas funciones deben traducirse además en usos claros y sostenibles del token.

La decisión de ZetaChain ofrece un caso concreto sobre la relación entre una blockchain pública y las aplicaciones: cuando cambia la dirección del producto, la infraestructura que antes había que operar por cuenta propia puede volver a confiarse a una red externa. Poner fin a la operación de una L1 independiente permite al equipo liberarse de parte de la carga de mantenimiento y hace que el éxito o el fracaso de esta transformación recaiga de forma más directa sobre el producto.

Apagar su propia cadena es solo el comienzo de esta decisión. ¿Seguirán usándola los usuarios? ¿Estarán dispuestos los desarrolladores a pagar por integrarse? ¿Y podrá esa demanda dar a ZETA un lugar a largo plazo?

Esas respuestas son las que determinarán hasta dónde puede llegar ZetaChain después de apagar su propia cadena.