XYO quiere que los desarrolladores de IA construyan en cadena sin aprender nunca la solidez
Para la mayoría de los desarrolladores, blockchain todavía conlleva una curva de aprendizaje pronunciada. Contratos inteligentes, billeteras, Solidity, infraestructura de nodos, documentación de protocolos: la pila sigue siendo lo suficientemente técnica como para que la creación de productos en cadena todavía se limite en gran medida a un grupo relativamente pequeño de ingenieros especializados.
$XYO cree que ese modelo está a punto de romperse.
La compañía, que lanzó una de las primeras redes de infraestructura física descentralizada (DePIN) en 2018 y ahora cuenta con más de 10 millones de nodos en todo el mundo, ha presentado un nuevo SDK de IA diseñado para permitir a los desarrolladores construir directamente en $XYO Layer One utilizando lenguaje natural y herramientas de codificación de IA como Claude de Anthropic u OpenAI Codex, sin necesidad de escribir código blockchain ni comprender los aspectos internos del protocolo.
La idea más amplia es sencilla: si la "codificación por vibración" ya ha reducido la barrera para el desarrollo de software a través de la codificación asistida por IA, $XYO quiere hacer lo mismo con la infraestructura blockchain.
"Procedencia, soberanía, identidad: estas son respuestas criptográficas funcionales que la IA no ha utilizado porque poner algo en una cadena de bloques siempre ha sido demasiado difícil para cualquiera fuera de un pequeño grupo de ingenieros especializados", dijo Markus Levin. "Hemos eliminado esa barrera".
Hacer que Blockchain sea invisible para los desarrolladores
El lanzamiento refleja un cambio mayor que se está produciendo tanto en la IA como en las criptomonedas. A medida que las herramientas de codificación de IA se vuelven comunes, el cuello de botella ya no es generar software en sí, sino conectar ese software a sistemas que pueden realizar transacciones, verificar datos, gestionar identidades y operar de forma autónoma.
Ahí es donde blockchain cobra cada vez más relevancia.
Los agentes de IA, por ejemplo, pueden generar acciones y tomar decisiones, pero aún carecen de la infraestructura central que requieren la mayoría de las aplicaciones del mundo real. Un sistema autónomo no puede mantener fácilmente una cuenta bancaria, demostrar su identidad, gestionar permisos o crear pistas de auditoría a prueba de manipulaciones utilizando únicamente la infraestructura tradicional.
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