La IA está empujando a los medios de criptomonedas a una batalla por datos de mercado confiables

La inteligencia artificial está convirtiendo en producto de consumo las noticias y la investigación rutinaria en toda la industria, y está empujando a las empresas de medios de criptomonedas a reconstruirse como plataformas de datos, proveedores de análisis e infraestructura institucional. Las empresas que compiten por ensamblar bases de datos listas para IA se están posicionando para convertirse en la capa de referencia de la industria, la fuente en la que los inversores, reguladores y algoritmos se apoyan para entender los activos digitales.

El 12 de junio, Blockworks adquirió Messari, fusionando dos de las mayores operaciones de datos e investigación en criptomonedas en una sola plataforma que cubre más de 40.000 activos digitales.

El Wall Street Journal situó el precio por encima de los 10 millones de dólares, una fuerte rebaja respecto a la valoración de aproximadamente 300 millones de dólares que Messari tenía tras su Serie B de 2022, y ese descuento dice mucho sobre cuánto han cambiado la economía de la información sobre criptomonedas en cuatro años.

Blockworks recaudó dinero en abril a una valoración de 192 millones de dólares en una ronda liderada por ParaFi Capital y Reciprocal Ventures, con la participación de Coinbase Ventures, y abiertamente declaró que tenía intención de usar ese capital para comprar competidores. El cofundador Jason Yanowitz ha descrito el objetivo en términos claros: quiere construir el Bloomberg de las criptomonedas.

La adquisición de Messari refleja un cambio que ha ido gestándose bajo el ruido del entusiasmo por la IA durante un par de años. El valor en la información financiera se está alejando del artículo y acercándose a la base de datos sobre la que se construyó el artículo. Las empresas posicionadas para dominar los próximos años son las que poseen los conjuntos de datos canónicos que las instituciones y las máquinas tratan como autoritativos.

Una operación de investigación y referencia de ese tipo gana su dinero a través de feeds, terminales y llamadas API en lugar de lectores, y responde ante responsables de cumplimiento y analistas cuantitativos más que ante una audiencia, lo que la convierte en un negocio estructuralmente diferente al de la redacción de la que suele surgir.

Por qué publicar dejó de ser una ventaja en la era de la IA

La presión sobre las empresas de medios comienza con la distribución, donde el tráfico que financió la publicación digital durante dos décadas se va agotando de forma constante en todo el sector mediático. Las referencias de búsqueda de Google a los editores cayeron aproximadamente un 33% a nivel mundial en el año previo

a noviembre de 2025, según el informe anual de tendencias del Instituto Reuters, con las referencias en EE. UU. cayendo un 38% y las europeas un 17%, mientras que las referencias de Google Discover cayeron un 21%. A principios de 2026, aproximadamente el 58% de las búsquedas en Google terminaban sin hacer clic en ningún sitio externo, ya que los resúmenes generados por IA respondían a la pregunta directamente en la página de resultados.

Penske Media ha llevado a Google a los tribunales por el cambio, argumentando que la empresa de búsquedas está canibalizando el tráfico que se prometió a los editores a cambio de permitir que su trabajo fuera indexado.

Para un medio de criptomonedas, la consecuencia es que las noticias de última hora y los artículos explicativos rutinarios, los formatos que sostuvieron el modelo de tráfico durante años, valen cada trimestre un poco menos. Un resumen del desbloqueo de un token o de una divulgación de tesorería se genera en segundos y se consume dentro de una ventana de chat, y el clic que solía seguir a eso ha desaparecido por completo.

Cada mercado financiero tiende a pasar por la misma secuencia a medida que madura. Comienza con reportajes y opiniones, cuando la información es escasa, y simplemente explicar una nueva clase de activos construye una audiencia. Pasa a la investigación, cuando llegan las instituciones y quieren contexto y marcos en lugar de titulares.

Luego se estandariza en datos, cuando los inversores prefieren consultar una base de datos que leer cincuenta notas sobre lo mismo. Y termina en infraestructura, donde esos datos se convierten esencialmente en los flujos de trabajo sin los cuales el mercado no puede operar.

Bloomberg alcanzó esa etapa final hace décadas, razón por la cual genera alrededor de 11.000 millones de dólares al año, cobra cerca de 31.980 dólares por un solo puesto de terminal en 2026 y mantiene a más de 325.000 suscriptores conectados a su sistema.

El periodismo que produce es solo un pequeño bonus adicional junto a su negocio principal. La razón por la que los mercados no pueden apagar el terminal es la información que alimenta sus modelos, sistemas de precios y de cumplimiento.

Las criptomonedas están entrando en esa cuarta etapa, y según el cálculo de Yanowitz, podrían llegar allí mucho más rápido que las acciones. Construir una operación de investigación y referencia en los mercados tradicionales requería grandes equipos de analistas humanos que introducían manualmente los documentos, mientras que las criptomonedas generan de forma nativa información estructurada, en tiempo real y legible por máquinas, tanto en datos en cadena como a través de divulgaciones estandarizadas, lo que la convierte en un insumo ideal para los sistemas automatizados.

Los propios informes de CryptoSlate han seguido el aumento en la adopción corporativa de IA, que pasó del 8,7% en 2023 al 14,2% en 2024 y al 20,2% en 2025 según las cifras de la OCDE, y los agentes que consumen esta información están empezando a realizar transacciones por su cuenta.

¿Qué controla una capa de referencia?

Una vez que un mercado alcanza esa etapa, quien controla los datos de referencia tiene influencia sobre todos los que están aguas abajo, porque los gestores de activos valoran sus carteras a partir de ellos, los proveedores de índices construyen productos en torno a ellos, los exchanges los integran en sus sistemas, los reguladores los citan y los modelos de IA se entrenan con ellos.

Una empresa que posee la cifra canónica del suministro en circulación de un protocolo o de las tenencias de una tesorería puede influir en cómo se asignan miles de millones de dólares sin publicar jamás una opinión al respecto, y los futuros guardianes en este mercado son los operadores de bases de datos que se sitúan más arriba en la cadena de valor que cualquier editor.

La consolidación de poder e influencia ya está en marcha, y la adquisición de Messari por parte de Blockworks es solo el último ejemplo. Kaiko, con sede en París, adquirió Amberdata a principios de junio para profundizar en su cobertura de derivados y datos en cadena y añadir herramientas de investigación centradas en IA para bancos, gestores de activos y fondos de cobertura.

En enero, el proveedor de oráculos RedStone compró Security Token Market junto con un conjunto de datos que abarca más de 800 activos tokenizados. Cada uno de estos acuerdos concentró fuentes fragmentadas de información muy valiosa en menos manos.

La razón por la que esto es más importante que la consolidación mediática ordinaria es lo que las instituciones necesitan antes de poder escalar en activos digitales. Los grandes asignadores requieren divulgaciones estandarizadas, conjuntos de datos históricos limpios, mapeos de entidades legales, archivos de gobernanza y métricas de riesgo que puedan defender ante sus propios comités de cumplimiento.

Las criptomonedas ya han institucionalizado la custodia, la liquidación y el trading; la información es la pieza que se está institucionalizando ahora, y la demanda de datos confiables crece junto con la demanda de capital.

La IA eleva las apuestas de todo esto en lugar de reducirlas. En un futuro muy cercano, un analista rara vez abrirá la documentación de un protocolo manualmente y en su lugar le pedirá a un modelo que compare cada red de Capa 1 en composición de tesorería, concentración de validadores, participación en la gobernanza e ingresos.

La calidad de esa respuesta depende de en qué bases de datos ha sido entrenado el modelo para confiar, por lo que las empresas que posean esos conjuntos de datos son el cuello de botella por el que debe pasar cada comparación automatizada. Esa posición se consolida con el tiempo, porque cada nuevo consumidor institucional o automatizado hace que los datos subyacentes sean más valiosos y un poco más difíciles de desplazar.

Las publicaciones consolidadas llevan tiempo sintiendo esta presión. La economía de la publicación por sí sola sigue siendo más difícil a medida que la distribución se fragmenta y las máquinas absorben los reportajes rutinarios, erosionando los ingresos por publicidad y referencias que financiaron las redacciones durante años.

Sin embargo, también cuentan con años de reportajes, metadatos estructurados, investigación propia y credibilidad editorial, y ese archivo puede convertirse en la materia prima para productos de inteligencia institucional y las bases de conocimiento listas para IA de las que dependen los modelos.

La posición duradera para los medios de criptomonedas puede ser suministrar la capa de información confiable que consume la IA, mientras se mantiene el juicio editorial que decide qué pertenece a su interior.

Las criptomonedas fueron construidas para eliminar los intermediarios de confianza del dinero y permitir que las personas realicen transacciones sin que un banco o una cámara de compensación esté en medio.

A medida que las instituciones y la IA avanzan, ha comenzado a ensamblar un nuevo conjunto de intermediarios de confianza que se sitúan sobre su información, y las empresas que terminen siendo propietarias de los conjuntos de datos canónicos, las cifras de suministro, los registros de gobernanza y las métricas de datos en cadena que cada inversor, regulador, exchange y modelo trata como la verdad fundamental podrían tener más influencia que cualquier redacción jamás tuvo.

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