{"id":166038,"date":"2026-08-04T22:06:19","date_gmt":"2026-08-04T22:06:19","guid":{"rendered":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/?p=166038"},"modified":"2026-08-04T22:06:20","modified_gmt":"2026-08-04T22:06:20","slug":"tom-lee-contra-jordi-visser-sobre-la-ia-por-que-ambos-analistas-se-estan-volviendo-optimistas-respecto-a-ethereum","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/tom-lee-contra-jordi-visser-sobre-la-ia-por-que-ambos-analistas-se-estan-volviendo-optimistas-respecto-a-ethereum\/","title":{"rendered":"Tom Lee contra Jordi Visser sobre la IA: Por qu\u00e9 ambos analistas se est\u00e1n volviendo optimistas respecto a Ethereum"},"content":{"rendered":"

El ciclo de mercado que transcurre entre <\/span>2024 y 2026<\/b> ha consolidado una <\/span>correlaci\u00f3n estructural entre los activos digitales y el desarrollo de la inteligencia artificial<\/a><\/b>. Dentro de ese marco, dos analistas con trayectoria institucional \u2014<\/span>Tom Lee, cofundador de Fundstrat, y Jordi Visser, ex director de inversiones de Weiss Multi-Strategy Advisors<\/b>\u2014 han articulado posturas independientes que confluyen en una misma conclusi\u00f3n: <\/span>Ethereum es la infraestructura mejor posicionada<\/a> para absorber el valor generado por agentes aut\u00f3nomos y procesos de liquidaci\u00f3n automatizados<\/b>.<\/span><\/p>\n

<\/p>\n

Ambos enfoques, aunque parten de marcos anal\u00edticos distintos, comparten un n\u00facleo cuantificable que hoy resulta determinante para cualquier tesis de asignaci\u00f3n en activos digitales.<\/span><\/p>\n

La lectura de Tom Lee: demanda de gas, tokenizaci\u00f3n y presi\u00f3n deflacionaria<\/span><\/h2>\n

La tesis de Lee se sustenta sobre <\/span>m\u00e9tricas observables de flujo de red y din\u00e1micas de oferta<\/b>. Su punto de partida es que los <\/span>agentes de inteligencia artificial<\/b> \u2014sistemas que ejecutan transacciones, pagan servicios y gestionan colateral de forma aut\u00f3noma\u2014 necesitan una <\/span>moneda de liquidaci\u00f3n programable<\/b>, sin riesgo de contraparte soberana y con disponibilidad continua.<\/span><\/p>\n

ETH cumple esa funci\u00f3n por su doble rol<\/b>: es el token de gas necesario para ejecutar cualquier operaci\u00f3n en la m\u00e1quina virtual de Ethereum<\/a> y, al mismo tiempo, un activo que puede ser bloqueado como garant\u00eda en protocolos de <\/span>staking y finanzas descentralizadas<\/b>.<\/span><\/p>\n

El incremento de <\/span>actividad no humana<\/b> sobre la red principal y las capas de disponibilidad de datos que liquidan en Ethereum genera un aumento en la <\/span>quema de tarifas base a trav\u00e9s del mecanismo EIP-1559<\/a><\/b>. Lee ha proyectado en m\u00faltiples an\u00e1lisis que la combinaci\u00f3n de una <\/span>tasa de emisi\u00f3n reducida tras The Merge<\/b> y un volumen transaccional sostenido por agentes de IA puede convertir a <\/span>ETH en un activo deflacionario neto<\/b> durante per\u00edodos prolongados.<\/span><\/p>\n

No se trata de una proyecci\u00f3n basada en supuestos especulativos, sino en la elasticidad de la demanda de espacio de bloque cuando intervienen <\/span>actores algor\u00edtmicos que operan las 24 horas del d\u00eda<\/b>.<\/span><\/p>\n

\"CryptoQuant<\/p>\n

El segundo vector que Lee incorpora es la <\/span>tokenizaci\u00f3n de activos reales acelerada por inteligencia artificial<\/b>. Fondos del mercado monetario, bonos corporativos, derechos de cr\u00e9dito privado y t\u00edtulos de propiedad han comenzado a representarse como tokens en Ethereum y en soluciones de segunda capa. La inteligencia artificial automatiza la <\/span>originaci\u00f3n, el fraccionamiento y la reestructuraci\u00f3n<\/b> de esos instrumentos, lo que reduce los costos operativos y multiplica los eventos de emisi\u00f3n y liquidaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Cada contrato inteligente desplegado, cada redenci\u00f3n de un token de yield y cada recolocaci\u00f3n de colateral requieren gas<\/b>. El valor total bloqueado tokenizado crece, y con \u00e9l la <\/span>demanda estructural por ETH<\/b> como recurso computacional y como activo de reserva en las tesorer\u00edas de los protocolos emisores.<\/span><\/p>\n

A esto se suma la expectativa de <\/span>flujos institucionales a trav\u00e9s de veh\u00edculos cotizados en bolsa (ETF) al contado de Ethereum<\/b>, aprobados en Estados Unidos en 2024. Lee ha se\u00f1alado que la <\/span>narrativa de IA proporciona un anclaje de valoraci\u00f3n<\/b> que trasciende los ciclos especulativos previos, porque vincula la utilidad de la red con una macro-tendencia de productividad empresarial.<\/span><\/p>\n

En ese esquema, la demanda por exposici\u00f3n regulada a ETH se traduce en <\/span>presi\u00f3n compradora sobre el activo subyacente<\/b>, que a su vez es retirado de circulaci\u00f3n para staking o como colateral en mercados de derivados descentralizados, intensificando el efecto sobre la oferta l\u00edquida.<\/span><\/p>\n

Jordi Visser y el \u201cAI Flippening\u201d: liquidaci\u00f3n, identidad y desplazamiento de confianza<\/span><\/h2>\n

Jordi Visser ha formulado una tesis de <\/span>reordenamiento de la capitalizaci\u00f3n del mercado de criptoactivos<\/b> que denomina <\/span>\u201cAI Flippening\u201d<\/b>. El argumento central sostiene que la <\/span>inteligencia artificial provocar\u00e1 un vuelco en la jerarqu\u00eda de valor entre Bitcoin y Ethereum<\/b>, porque la econom\u00eda de agentes aut\u00f3nomos demanda una <\/span>capa de liquidaci\u00f3n programable<\/b> que Bitcoin no puede proporcionar sin modificar su arquitectura base.<\/span><\/p>\n

Visser estructura su razonamiento en <\/span>tres pilares<\/b>. El primero es la <\/span>liquidaci\u00f3n de pagos en stablecoins<\/b>. <\/span>M\u00e1s del 60 % del suministro de monedas estables fiduciarias reside en Ethereum y en sus rollups<\/b>. Los agentes de IA liquidar\u00e1n intercambios de bienes digitales, acceso a API, seguros param\u00e9tricos y pagos de suscripci\u00f3n mayoritariamente en stablecoins, pero toda operaci\u00f3n requiere <\/span>ETH como unidad de gas<\/b>.<\/span><\/p>\n

El volumen de pagos automatizados que se espera para finales de la d\u00e9cada convierte esa fricci\u00f3n t\u00e9cnica en un <\/span>vector de demanda permanente<\/b>. Visser apunta que este flujo no depende de ciclos de mercado, sino de la expansi\u00f3n de infraestructura de c\u00f3mputo y de modelos de lenguaje multimodal que generan transacciones en nombre de usuarios o de corporaciones.<\/span><\/p>\n

El segundo pilar es la <\/span>identidad y la reputaci\u00f3n verificables para agentes no humanos<\/b>. La operaci\u00f3n de agentes econ\u00f3micos aut\u00f3nomos exige mecanismos criptogr\u00e1ficos de autenticaci\u00f3n, acumulaci\u00f3n de reputaci\u00f3n on-chain y gesti\u00f3n de permisos que no dependan de una entidad central. Ethereum, mediante <\/span>est\u00e1ndares de abstracci\u00f3n de cuenta (ERC-4337<\/a>), el Servicio de Nombres de Ethereum (ENS) y formatos de credenciales verificables<\/b>, ofrece una capa de identidad descentralizada que puede ser utilizada por agentes de software sin intervenci\u00f3n humana.<\/span><\/p>\n

Esta infraestructura permite diferenciar agentes leg\u00edtimos de actores maliciosos, establecer <\/span>historiales de cr\u00e9dito algor\u00edtmicos<\/b> y delegar autoridad entre contratos inteligentes, todo ello con costos marginales decrecientes a medida que las soluciones de disponibilidad de datos escalan.<\/span><\/p>\n

\"Ethereum<\/p>\n

El tercer pilar es un <\/span>desplazamiento de la confianza institucional hacia c\u00f3digo verificable<\/b>. En un entorno donde la inteligencia artificial automatiza funciones de tesorer\u00eda, originaci\u00f3n de pr\u00e9stamos y asignaci\u00f3n de capital, los participantes exigir\u00e1n <\/span>reglas de ejecuci\u00f3n transparentes y auditables en tiempo real<\/b>. Los contratos inteligentes sobre Ethereum permiten verificar el cumplimiento de condiciones sin depender de intermediarios que pueden modificar pol\u00edticas unilateralmente. <\/span><\/p>\n

Visser sostiene que ese diferencial de neutralidad provocar\u00e1 una <\/span>migraci\u00f3n gradual de valor desde instrumentos que dependen de jurisdicciones soberanas hacia protocolos descentralizados gobernados por c\u00f3digo abierto<\/b>. El activo base que respalda esa infraestructura es <\/span>ETH<\/b>, que pasa a funcionar como activo de reserva de una econom\u00eda de liquidaci\u00f3n algor\u00edtmica.<\/span><\/p>\n

Puntos de convergencia y evidencia emp\u00edrica acumulada hasta 2026<\/span><\/h2>\n

Ambos analistas coinciden en que los <\/span>agentes de IA utilizar\u00e1n redes p\u00fablicas y sin permisos<\/b>, descartando las soluciones empresariales con validadores controlados. La <\/span>liquidez unificada<\/b>, los est\u00e1ndares de tokens (<\/span>ERC-20, ERC-721, ERC-4626<\/b>) y los protocolos de pr\u00e9stamo y mercado monetario ya desplegados con a\u00f1os de historial de seguridad convierten a Ethereum en la \u00fanica plataforma que puede absorber la demanda sin fragmentaci\u00f3n excesiva.<\/span><\/p>\n

Los <\/span>datos on-chain recopilados desde principios de 2025 hasta mediados de 2026<\/b> respaldan varios de estos supuestos. El porcentaje de gas consumido por direcciones asociadas a frameworks de agentes aut\u00f3nomos (como <\/span>ELIZA, GAME, ubc y otros<\/b>) ha pasado de <\/span>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<\/b>, seg\u00fan paneles de Dune Analytics y reportes de Nansen.<\/span><\/p>\n

Este crecimiento no proviene de un \u00fanico protocolo, sino de un ecosistema fragmentado de agentes que ejecutan transacciones de <\/span>liquidaci\u00f3n de pr\u00e9stamos, rebalanceo de posiciones de yield, arbitraje entre mercados de predicci\u00f3n<\/a> y verificaci\u00f3n de datos para or\u00e1culos descentralizados<\/b>.<\/span><\/p>\n

Las m\u00e9tricas de <\/span>quema de ETH correlacionadas con picos de actividad de agentes<\/b> muestran que los d\u00edas de mayor consumo de gas por parte de estos sistemas coinciden con incrementos en la <\/span>tasa de emisi\u00f3n neta negativa<\/b>.<\/span><\/p>\n

La <\/span>actualizaci\u00f3n Dencun<\/a> (2024)<\/b> y la introducci\u00f3n de <\/span>blobs para disponibilidad de datos<\/b> redujeron los costos de ejecuci\u00f3n en L2, lo que ha permitido que los agentes de IA operen con costos de transacci\u00f3n suficientemente bajos para justificar modelos de negocio automatizados.<\/span><\/p>\n

El incremento de volumen en las capas de ejecuci\u00f3n se traduce en mayor frecuencia de liquidaciones hacia la <\/span>capa de settlement<\/b>, donde se quema ETH como parte del proceso de inclusi\u00f3n de lotes.<\/span><\/p>\n

En paralelo, los registros de <\/span>activos tokenizados del mundo real (RWA)<\/b> monitoreados por rwa.xyz y The Block indican que el valor total de instrumentos financieros representados en Ethereum y sus extensiones L2 <\/span>super\u00f3 los 22 mil millones de d\u00f3lares en el segundo trimestre de 2026<\/b>, un aumento de <\/span>casi el 300 % desde comienzos de 2025<\/b>.<\/span><\/p>\n

\"Tom<\/p>\n

La participaci\u00f3n de gestores de activos como <\/span>BlackRock<\/a>, Franklin Templeton<\/a> y WisdomTree<\/b> en la emisi\u00f3n de fondos tokenizados ha sido documentada p\u00fablicamente y aprovecha la infraestructura de contratos inteligentes existente, reduciendo los tiempos de liquidaci\u00f3n y permitiendo la composici\u00f3n automatizada con protocolos DeFi. La <\/span>gesti\u00f3n algor\u00edtmica de estos fondos por parte de agentes de tesorer\u00eda aut\u00f3nomos<\/b> a\u00f1ade una capa adicional de demanda predecible de gas.<\/span><\/p>\n

La <\/span>correlaci\u00f3n ETH\/BTC<\/b> ha mostrado un cambio de comportamiento relevante. Entre 2022 y 2024, los movimientos de ese par depend\u00edan casi exclusivamente de flujos macro y del apetito por riesgo dentro del ecosistema cripto.<\/span><\/p>\n

A partir de 2025, la introducci\u00f3n de <\/span>ETFs de ETH en Estados Unidos<\/b> y el aumento de narrativas de <\/span>IA y tokenizaci\u00f3n<\/b> han generado episodios donde el par se aprecia coincidiendo con anuncios de avances en modelos de inteligencia artificial o regulaci\u00f3n favorable a stablecoins, incluso en sesiones donde Bitcoin cotiza lateral.<\/span><\/p>\n

Si bien la causalidad es compleja de aislar, los datos de <\/span>correlaci\u00f3n rodante a 90 d\u00edas entre el \u00edndice de acciones de IA (BOTZ, AIQ) y el par ETH\/BTC<\/b> han pasado de niveles cercanos a <\/span>0.2 a superar 0.6 en algunos tramos de 2026<\/b>, un valor que los equipos de investigaci\u00f3n de <\/span>FalconX y Kaiko<\/b> han comenzado a monitorear como parte del r\u00e9gimen de correlaciones post-halving.<\/span><\/p>\n

Implicaciones para la valoraci\u00f3n y la asignaci\u00f3n de riesgos<\/span><\/h2>\n

La convergencia de estas dos tesis no se limita a un ejercicio narrativo. Si el <\/span>consumo de gas por agentes aut\u00f3nomos mantiene la tasa de crecimiento observada<\/b> y la <\/span>tokenizaci\u00f3n de activos alcanza los vol\u00famenes proyectados por analistas de infraestructura de mercado<\/b>, el ingreso por tarifas de red podr\u00eda convertirse en una variable independiente del ciclo de precios de los criptoactivos.<\/span><\/p>\n

Los modelos de valoraci\u00f3n basados en m\u00faltiplos de ingresos, como la relaci\u00f3n entre el <\/span>valor de red y las tarifas anualizadas (NVT adjusted)<\/b>, permiten proyectar rangos de valoraci\u00f3n que difieren de los enfoques puramente monetarios aplicados a Bitcoin.<\/span><\/p>\n

\"Ethereum<\/p>\n

Los riesgos para esta tesis residen en la <\/span>ejecuci\u00f3n t\u00e9cnica del roadmap de escalabilidad<\/b>, la competencia de cadenas alternativas con <\/span>arquitecturas de ejecuci\u00f3n paralela y modelos de tarifas diferenciados<\/b>, y la posibilidad de que los frameworks de agentes migren parte de su actividad de liquidaci\u00f3n a <\/span>soluciones de capa 3<\/b> o a entornos de ejecuci\u00f3n que no hereden la seguridad de Ethereum.<\/span><\/p>\n

Hasta ahora, los <\/span>efectos de red, la profundidad de liquidez y la estandarizaci\u00f3n de tokens<\/b> han funcionado como barreras de entrada efectivas, pero el monitoreo de la <\/span>cuota de mercado de TVL y de desarrolladores activos<\/b> sigue siendo necesario.<\/span><\/p>\n

El caso de inversi\u00f3n que plantean Lee y Visser no se sostiene sobre expectativas de adopci\u00f3n masiva difusas, sino sobre <\/span>m\u00e9tricas de actividad econ\u00f3mica no humana ya en curso<\/b>. La capacidad de Ethereum para funcionar como <\/span>infraestructura financiera de agentes aut\u00f3nomos<\/b> introduce un vector de demanda que no exist\u00eda en ciclos anteriores y que puede modificar la <\/span>din\u00e1mica de oferta y la percepci\u00f3n institucional de ETH<\/b> en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/span><\/p>\n

En ese contexto, la discusi\u00f3n sobre si <\/span>Ethereum puede superar a Bitcoin en capitalizaci\u00f3n de mercado<\/b><\/a> deja de ser una especulaci\u00f3n tribal y se transforma en una <\/span>hip\u00f3tesis comprobable con datos de actividad on-chain, crecimiento de stablecoins y expansi\u00f3n de los vol\u00famenes liquidados por agentes algor\u00edtmicos<\/b>.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":53,"featured_media":158692,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"rank_math_title":"","rank_math_description":"","footnotes":""},"categories":[925],"tags":[264,9417,254],"class_list":["post-166038","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-opinion","tag-inteligencia-artificial","tag-jordi-visser","tag-tom-lee"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166038","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/53"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=166038"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166038\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":166043,"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166038\/revisions\/166043"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/158692"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=166038"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=166038"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/crypto-economy.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=166038"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}