最近一年，AI y Web3领域的 historias una tras otra cada vez más absurdas. Desde esquemas de capital hasta luchas internas tecnológicas, desde hackeos hasta falsificación de datos de referencia, los problemas ecológicos del sector que se reflejan en estos casos realmente merecen que todos los inversores y profesionales estén alertas.

**Solo poniendo una etiqueta de AI, se pueden engañar con 1.5 mil millones de dólares**

La empresa británica Builder.ai afirmó que podía generar software con AI con un solo clic, este concepto suena explosivo. Capitales importantes como Microsoft, SoftBank y otros invirtieron en masa, y la valoración de la compañía se disparó hasta 1.5 mil millones de dólares. ¿El resultado? En mayo de 2025, la verdad salió a la luz: en realidad no había ningún sistema de AI en el backend, todo eran programadores indios escribiendo código manualmente. Además, el fundador reportó ingresos tres veces mayores a los reales. Cuando se reveló el escándalo, las inversiones se congelaron instantáneamente y la compañía anunció su bancarrota. Con esto, los inversores iniciales perdieron prácticamente todo su capital.

La lección de esto es muy dolorosa: en la fiebre por startups de AI, hay por todas partes esquemas de "artificial + inteligente" que solo usan la bandera de AI. Muchos proyectos solo muestran PPTs y conceptos durante la financiación, pero lo que realmente importa para juzgar si un proyecto es confiable son la implementación técnica real, los casos de aplicación práctica y los datos de ingresos auténticos.

**El colapso del ranking de modelos grandes de una importante empresa tecnológica, el sueño de código abierto se rompe en pedazos**

A finales de 2025, llega otra gran noticia. Se reveló que el modelo grande de una importante empresa tecnológica fue acusado de hacer trampa en las pruebas de referencia: para obtener mejores resultados, usaron diferentes versiones del modelo en distintas evaluaciones e incluso manipularon datos directamente. Incluso un ganador del premio Turing tuvo que salir a admitir que "los resultados fueron modificados un poco". Tras esta explosión, todo el equipo técnico principal se fue, y la compañía se vio obligada a abandonar su estrategia de código abierto, enfocándose en modelos cerrados. Todo el imperio del código abierto empezó a tambalearse de un día para otro.

Este tipo de incidentes frecuentes muestran que el sistema de evaluación del sector todavía es muy frágil. La falsificación de datos y la sobrevaloración tecnológica, si no se resuelven, dificultan que inversores y usuarios puedan juzgar realmente la capacidad de un proyecto.