El ciclo de mercado que transcurre entre 2024 y 2026 ha consolidado una correlación estructural entre los activos digitales y el desarrollo de la inteligencia artificial. Dentro de ese marco, dos analistas con trayectoria institucional —Tom Lee, cofundador de Fundstrat, y Jordi Visser, ex director de inversiones de Weiss Multi-Strategy Advisors— han articulado posturas independientes que confluyen en una misma conclusión: Ethereum es la infraestructura mejor posicionada para absorber el valor generado por agentes autónomos y procesos de liquidación automatizados.
Ambos enfoques, aunque parten de marcos analíticos distintos, comparten un núcleo cuantificable que hoy resulta determinante para cualquier tesis de asignación en activos digitales.
La lectura de Tom Lee: demanda de gas, tokenización y presión deflacionaria
La tesis de Lee se sustenta sobre métricas observables de flujo de red y dinámicas de oferta. Su punto de partida es que los agentes de inteligencia artificial —sistemas que ejecutan transacciones, pagan servicios y gestionan colateral de forma autónoma— necesitan una moneda de liquidación programable, sin riesgo de contraparte soberana y con disponibilidad continua.
ETH cumple esa función por su doble rol: es el token de gas necesario para ejecutar cualquier operación en la máquina virtual de Ethereum y, al mismo tiempo, un activo que puede ser bloqueado como garantía en protocolos de staking y finanzas descentralizadas.
El incremento de actividad no humana sobre la red principal y las capas de disponibilidad de datos que liquidan en Ethereum genera un aumento en la quema de tarifas base a través del mecanismo EIP-1559. Lee ha proyectado en múltiples análisis que la combinación de una tasa de emisión reducida tras The Merge y un volumen transaccional sostenido por agentes de IA puede convertir a ETH en un activo deflacionario neto durante períodos prolongados.
No se trata de una proyección basada en supuestos especulativos, sino en la elasticidad de la demanda de espacio de bloque cuando intervienen actores algorítmicos que operan las 24 horas del día.
El segundo vector que Lee incorpora es la tokenización de activos reales acelerada por inteligencia artificial. Fondos del mercado monetario, bonos corporativos, derechos de crédito privado y títulos de propiedad han comenzado a representarse como tokens en Ethereum y en soluciones de segunda capa. La inteligencia artificial automatiza la originación, el fraccionamiento y la reestructuración de esos instrumentos, lo que reduce los costos operativos y multiplica los eventos de emisión y liquidación.
Cada contrato inteligente desplegado, cada redención de un token de yield y cada recolocación de colateral requieren gas. El valor total bloqueado tokenizado crece, y con él la demanda estructural por ETH como recurso computacional y como activo de reserva en las tesorerías de los protocolos emisores.
A esto se suma la expectativa de flujos institucionales a través de vehículos cotizados en bolsa (ETF) al contado de Ethereum, aprobados en Estados Unidos en 2024. Lee ha señalado que la narrativa de IA proporciona un anclaje de valoración que trasciende los ciclos especulativos previos, porque vincula la utilidad de la red con una macro-tendencia de productividad empresarial.
En ese esquema, la demanda por exposición regulada a ETH se traduce en presión compradora sobre el activo subyacente, que a su vez es retirado de circulación para staking o como colateral en mercados de derivados descentralizados, intensificando el efecto sobre la oferta líquida.
Jordi Visser y el “AI Flippening”: liquidación, identidad y desplazamiento de confianza
Jordi Visser ha formulado una tesis de reordenamiento de la capitalización del mercado de criptoactivos que denomina “AI Flippening”. El argumento central sostiene que la inteligencia artificial provocará un vuelco en la jerarquía de valor entre Bitcoin y Ethereum, porque la economía de agentes autónomos demanda una capa de liquidación programable que Bitcoin no puede proporcionar sin modificar su arquitectura base.
Visser estructura su razonamiento en tres pilares. El primero es la liquidación de pagos en stablecoins. Más del 60 % del suministro de monedas estables fiduciarias reside en Ethereum y en sus rollups. Los agentes de IA liquidarán intercambios de bienes digitales, acceso a API, seguros paramétricos y pagos de suscripción mayoritariamente en stablecoins, pero toda operación requiere ETH como unidad de gas.
El volumen de pagos automatizados que se espera para finales de la década convierte esa fricción técnica en un vector de demanda permanente. Visser apunta que este flujo no depende de ciclos de mercado, sino de la expansión de infraestructura de cómputo y de modelos de lenguaje multimodal que generan transacciones en nombre de usuarios o de corporaciones.
El segundo pilar es la identidad y la reputación verificables para agentes no humanos. La operación de agentes económicos autónomos exige mecanismos criptográficos de autenticación, acumulación de reputación on-chain y gestión de permisos que no dependan de una entidad central. Ethereum, mediante estándares de abstracción de cuenta (ERC-4337), el Servicio de Nombres de Ethereum (ENS) y formatos de credenciales verificables, ofrece una capa de identidad descentralizada que puede ser utilizada por agentes de software sin intervención humana.
Esta infraestructura permite diferenciar agentes legítimos de actores maliciosos, establecer historiales de crédito algorítmicos y delegar autoridad entre contratos inteligentes, todo ello con costos marginales decrecientes a medida que las soluciones de disponibilidad de datos escalan.
El tercer pilar es un desplazamiento de la confianza institucional hacia código verificable. En un entorno donde la inteligencia artificial automatiza funciones de tesorería, originación de préstamos y asignación de capital, los participantes exigirán reglas de ejecución transparentes y auditables en tiempo real. Los contratos inteligentes sobre Ethereum permiten verificar el cumplimiento de condiciones sin depender de intermediarios que pueden modificar políticas unilateralmente.
Visser sostiene que ese diferencial de neutralidad provocará una migración gradual de valor desde instrumentos que dependen de jurisdicciones soberanas hacia protocolos descentralizados gobernados por código abierto. El activo base que respalda esa infraestructura es ETH, que pasa a funcionar como activo de reserva de una economía de liquidación algorítmica.
Puntos de convergencia y evidencia empírica acumulada hasta 2026
Ambos analistas coinciden en que los agentes de IA utilizarán redes públicas y sin permisos, descartando las soluciones empresariales con validadores controlados. La liquidez unificada, los estándares de tokens (ERC-20, ERC-721, ERC-4626) y los protocolos de préstamo y mercado monetario ya desplegados con años de historial de seguridad convierten a Ethereum en la única plataforma que puede absorber la demanda sin fragmentación excesiva.
Los datos on-chain recopilados desde principios de 2025 hasta mediados de 2026 respaldan varios de estos supuestos. El porcentaje de gas consumido por direcciones asociadas a frameworks de agentes autónomos (como ELIZA, GAME, ubc y otros) ha pasado de menos del 0.5 % en enero de 2025 a superar el 6 % del total de gas en Ethereum mainnet y ciertos rollups en junio de 2026, según paneles de Dune Analytics y reportes de Nansen.
Este crecimiento no proviene de un único protocolo, sino de un ecosistema fragmentado de agentes que ejecutan transacciones de liquidación de préstamos, rebalanceo de posiciones de yield, arbitraje entre mercados de predicción y verificación de datos para oráculos descentralizados.
Las métricas de quema de ETH correlacionadas con picos de actividad de agentes muestran que los días de mayor consumo de gas por parte de estos sistemas coinciden con incrementos en la tasa de emisión neta negativa.
La actualización Dencun (2024) y la introducción de blobs para disponibilidad de datos redujeron los costos de ejecución en L2, lo que ha permitido que los agentes de IA operen con costos de transacción suficientemente bajos para justificar modelos de negocio automatizados.
El incremento de volumen en las capas de ejecución se traduce en mayor frecuencia de liquidaciones hacia la capa de settlement, donde se quema ETH como parte del proceso de inclusión de lotes.
En paralelo, los registros de activos tokenizados del mundo real (RWA) monitoreados por rwa.xyz y The Block indican que el valor total de instrumentos financieros representados en Ethereum y sus extensiones L2 superó los 22 mil millones de dólares en el segundo trimestre de 2026, un aumento de casi el 300 % desde comienzos de 2025.
La participación de gestores de activos como BlackRock, Franklin Templeton y WisdomTree en la emisión de fondos tokenizados ha sido documentada públicamente y aprovecha la infraestructura de contratos inteligentes existente, reduciendo los tiempos de liquidación y permitiendo la composición automatizada con protocolos DeFi. La gestión algorítmica de estos fondos por parte de agentes de tesorería autónomos añade una capa adicional de demanda predecible de gas.
La correlación ETH/BTC ha mostrado un cambio de comportamiento relevante. Entre 2022 y 2024, los movimientos de ese par dependían casi exclusivamente de flujos macro y del apetito por riesgo dentro del ecosistema cripto.
A partir de 2025, la introducción de ETFs de ETH en Estados Unidos y el aumento de narrativas de IA y tokenización han generado episodios donde el par se aprecia coincidiendo con anuncios de avances en modelos de inteligencia artificial o regulación favorable a stablecoins, incluso en sesiones donde Bitcoin cotiza lateral.
Si bien la causalidad es compleja de aislar, los datos de correlación rodante a 90 días entre el índice de acciones de IA (BOTZ, AIQ) y el par ETH/BTC han pasado de niveles cercanos a 0.2 a superar 0.6 en algunos tramos de 2026, un valor que los equipos de investigación de FalconX y Kaiko han comenzado a monitorear como parte del régimen de correlaciones post-halving.
Implicaciones para la valoración y la asignación de riesgos
La convergencia de estas dos tesis no se limita a un ejercicio narrativo. Si el consumo de gas por agentes autónomos mantiene la tasa de crecimiento observada y la tokenización de activos alcanza los volúmenes proyectados por analistas de infraestructura de mercado, el ingreso por tarifas de red podría convertirse en una variable independiente del ciclo de precios de los criptoactivos.
Los modelos de valoración basados en múltiplos de ingresos, como la relación entre el valor de red y las tarifas anualizadas (NVT adjusted), permiten proyectar rangos de valoración que difieren de los enfoques puramente monetarios aplicados a Bitcoin.
Los riesgos para esta tesis residen en la ejecución técnica del roadmap de escalabilidad, la competencia de cadenas alternativas con arquitecturas de ejecución paralela y modelos de tarifas diferenciados, y la posibilidad de que los frameworks de agentes migren parte de su actividad de liquidación a soluciones de capa 3 o a entornos de ejecución que no hereden la seguridad de Ethereum.
Hasta ahora, los efectos de red, la profundidad de liquidez y la estandarización de tokens han funcionado como barreras de entrada efectivas, pero el monitoreo de la cuota de mercado de TVL y de desarrolladores activos sigue siendo necesario.
El caso de inversión que plantean Lee y Visser no se sostiene sobre expectativas de adopción masiva difusas, sino sobre métricas de actividad económica no humana ya en curso. La capacidad de Ethereum para funcionar como infraestructura financiera de agentes autónomos introduce un vector de demanda que no existía en ciclos anteriores y que puede modificar la dinámica de oferta y la percepción institucional de ETH en los próximos años.
En ese contexto, la discusión sobre si Ethereum puede superar a Bitcoin en capitalización de mercado deja de ser una especulación tribal y se transforma en una hipótesis comprobable con datos de actividad on-chain, crecimiento de stablecoins y expansión de los volúmenes liquidados por agentes algorítmicos.
