Fecha de publicación: 28 de febrero de 2025
Autor: Redacción de BlockBeats

En las últimas 24 horas, el mercado de criptomonedas ha presenciado dinámicas multifacéticas que van desde discusiones macroeconómicas hasta desarrollos específicos en ecosistemas. Los temas principales se centran en la controversia sobre los límites entre la IA y la seguridad nacional, el debate sobre burbujas provocado por la financiación masiva de OpenAI, y el potencial impacto de las herramientas de IA en la estructura laboral tecnológica. En cuanto al desarrollo ecológico, las fechas clave del roadmap de Ethereum han generado atención en la comunidad, se han logrado avances en la integración de Solana con el sistema bancario tradicional, las experimentaciones con aplicaciones de AI Agent en el ecosistema Base continúan intensificándose, y al mismo tiempo, los mercados predictivos y los problemas estructurales en DeFi han vuelto a ser foco de discusión en la industria.

I. Temas principales

La controversia sobre el uso militar de la IA se intensificó rápidamente en las últimas 24 horas. El Pentágono exigió a Anthropic que eliminara las restricciones de seguridad de su modelo relacionadas con «armas letales autónomas» y «vigilancia masiva», estableciendo como fecha límite el viernes a las 5:01 p.m. Anthropic rechazó esta solicitud, indicando que no podría continuar la colaboración sin un compromiso por escrito que garantizara que el modelo no se utilizaría para dichos fines. Posteriormente, Trump ordenó a todas las agencias federales que dejaran inmediatamente de usar productos de Anthropic y cancelaran contratos gubernamentales por aproximadamente 200 millones de dólares.

Esta decisión generó rápidamente una reacción en cadena en la industria tecnológica. Sam Altman, CEO de OpenAI, expresó públicamente su apoyo a la postura de seguridad de Anthropic en las redes sociales, calificándola como «siempre poner la seguridad en primer lugar». Algunos profesionales de la tecnología también firmaron una carta abierta en apoyo. Al mismo tiempo, Anthropic lanzó actualizaciones de productos el mismo día, pero el público volvió a discutir las posibles problemáticas de su modelo en el informe de evaluación de riesgos de armas químicas.

Sin embargo, la discusión comunitaria se dividió rápidamente en un debate entre «ética vs seguridad nacional». Algunos consideran que la decisión de Anthropic establece un límite ético para la IA, enfatizando que la IA no debe utilizarse para vigilancia masiva o sistemas de armas autónomas, y consideran que esto representa «la primera vez que una empresa de IA renuncia a un contrato de cientos de millones de dólares por principios de seguridad». Otros argumentan que, en el contexto de la competencia militar global en IA, la negativa de las empresas estadounidenses a participar en el desarrollo de tecnologías de defensa podría debilitar la seguridad nacional. Un comentarista político declaró: «Si Estados Unidos no desarrolla estas tecnologías, China y Rusia lo harán». Algunos comentarios incluso cuestionan si el comportamiento de Anthropic es simplemente una «postura moral» y no un verdadero principio.

Desde una perspectiva más amplia, este evento refleja una tendencia cada vez más clara: a medida que las tecnologías de IA ingresan al ámbito militar y de seguridad nacional, los límites de poder entre las empresas tecnológicas y los gobiernos se están volviendo rápidamente borrosos.

OpenAI anunció recientemente la finalización de una nueva ronda de financiación privada de 110 mil millones de dólares, convirtiéndose en una de las mayores financiaciones privadas de la historia. Los inversores incluyen a NVIDIA, Amazon y SoftBank, con NVIDIA invirtiendo aproximadamente 30 mil millones de dólares y Amazon podiendo invertir hasta 50 mil millones de dólares. En los últimos cuatro meses, OpenAI ha recaudado más de 40 mil millones de dólares en total, y la empresa indicó que los fondos se utilizarán principalmente para expandir la infraestructura de IA y el sistema de capacidad de cómputo.

Sin embargo, esta cantidad de financiación generó rápidamente controversia en el mercado. Los ingresos de OpenAI en 2025 fueron de aproximadamente 13.000 millones de dólares, pero se espera que sus pérdidas acumuladas en los próximos años superen los 115.000 millones de dólares. Algunos comentaristas consideran que se trata de una típica «carrera tecnológica de alta valoración», e incluso la han denominado «la financiación con mayores pérdidas de la historia». Un comentarista de mercado con décadas de experiencia en Wall Street escribió en redes sociales: «45 años en Wall Street, y por primera vez veo a tres de los inversores más inteligentes aportar 11.000 millones de dólares para una empresa que está perdiendo dinero».

Al mismo tiempo, algunos usuarios también expresaron su insatisfacción por la eliminación del modelo GPT-4o por parte de OpenAI, acusando a la empresa de priorizar cada vez más a clientes gubernamentales y corporativos en detrimento de las necesidades de los usuarios comunes. Un desarrollador comentó: «OpenAI decía que quería hacer que la IA beneficiara a todos, pero ahora prioriza cada vez más los contratos gubernamentales y empresariales.»

En torno a este evento de financiación, la comunidad ha mostrado una clara división. Los partidarios sostienen que el desarrollo de modelos grandes es esencialmente una construcción de infraestructura que requiere inversiones masivas de capital, y que el tamaño actual de la financiación refleja la apuesta de los inversores en el potencial a largo plazo de la IAG. En su opinión, la competencia entre modelos grandes es esencialmente una guerra a largo plazo por la capacidad de cómputo y el capital, y la rentabilidad a corto plazo no es el problema más crucial. Por otro lado, los críticos argumentan que la industria de la IA está desarrollando una fiebre de capital similar a la burbuja de internet, y que las valoraciones de las empresas ya superan claramente su capacidad de comercialización.

La discusión finalmente se centró en una pregunta fundamental: ¿la actual fiebre de capital en la industria de la IA es una inversión necesaria en infraestructura o el comienzo de una nueva burbuja tecnológica? Más ampliamente, este evento de financiación refleja que la industria de la IA está entrando en la fase de "competencia tecnológica impulsada por el capital", y con ello aumenta el riesgo de desajuste entre la financiación masiva y los beneficios reales.

La empresa fintech Block, fundada por Jack Dorsey, anunció recortes de aproximadamente el 40% de su plantilla, afectando a alrededor de 4.000 empleados. Información adicional revela que el equipo de ingeniería sufrió recortes del 70%. Dorsey indicó en la conferencia telefónica de resultados que, desde septiembre del año pasado, la producción de código por ingeniero aumentó aproximadamente un 40%, principalmente gracias a la aplicación de herramientas de IA.

Este anuncio generó rápidamente una discusión sobre el impacto de la IA en el empleo tecnológico. Algunos comentarios sugieren que este despidos demuestra que las herramientas de IA están aumentando significativamente la eficiencia del desarrollo, reduciendo así la demanda de ingenieros, y constituyen una señal temprana de cómo la IA está reconfigurando la estructura laboral. Un escritor de comentarios comerciales ironizó: «Aquellos que hace tres días decían que el desempleo de los empleados de oficina era una exageración ahora guardan silencio tras la noticia de Block».

Otra perspectiva sostiene que los despidos de Block son más bien un ajuste normal tras la contratación excesiva durante la pandemia, ya que el número de empleados de la empresa aumentó rápidamente de aproximadamente 3.800 a más de 10.000, y los despidos actuales simplemente buscan regresar a una estructura organizacional más razonable. Un inversionista comentó: «No es que la IA esté reemplazando a los ingenieros, es la burbuja de contratación de la era de la pandemia que estalla».

Aunque aún existen controversias sobre las causas, la reacción del mercado ha sido relativamente positiva, y las acciones de Block aumentaron aproximadamente un 24% tras el anuncio. Desde una perspectiva más amplia de la industria, este evento vuelve a generar discusiones sobre los cambios en la estructura laboral en la era de la IA: a medida que las herramientas de IA mejoran significativamente la eficiencia productiva, los puestos de ingeniería de software podrían experimentar una clara diferenciación, haciendo que las habilidades avanzadas en diseño de sistemas y construcción de IA sean más escasas, mientras que los trabajos de desarrollo repetitivos podrían ser gradualmente reemplazados por herramientas automatizadas.

La competencia en los ETF de activos criptográficos se está ampliando aún más. Bitwise ha presentado formalmente la solicitud de un ETF spot de XRP, convirtiéndose en otro activo criptográfico principal que podría ingresar al mercado de ETF, tras el bitcoin y el ether. Mientras tanto, grandes instituciones con un volumen de activos bajo gestión de aproximadamente 7 billones de dólares y que atienden a más de 18 millones de clientes también están avanzando en el registro de ETF de bitcoin y ether, descritos por algunos analistas como una posible «puerta de entrada para capital tradicional».

La comunidad ha reaccionado de manera dividida. Algunos participantes del mercado consideran que los ETF se convertirán en un canal importante para el ingreso de capital institucional al mercado de criptomonedas, especialmente porque el sistema tradicional de asesores financieros podría atraer una gran cantidad de capital a largo plazo. Un analista de ETF señaló que estas instituciones cuentan con más de 16.000 asesores de inversión, «equivalente a una enorme red de capital Boomer».

Otra perspectiva mantiene una actitud cautelosa, argumentando que los ETF no cambiarán inmediatamente la estructura del mercado, ya que el tamaño general del mercado de criptomonedas sigue siendo limitado y la participación institucional podría agravar la centralización del mercado. Un operador comentó: «Si esto fuera tan positivo, ¿por qué la capitalización total del mercado aún está en 1.3 billones de dólares?»

A largo plazo, el avance de los ETF de criptomonedas refleja que la integración de los activos digitales con el sistema financiero tradicional se está acelerando, pero este proceso también genera nuevas contradicciones estructurales: la tensión entre el concepto de descentralización y la infraestructura financiera institucional aún persiste, y el retraso en los marcos regulatorios también podría amplificar la volatilidad y los riesgos del mercado.

Según informes de los medios, la principal empresa de capital de riesgo criptográfica Paradigm planea recaudar un nuevo fondo de hasta 1.500 millones de dólares y ampliar su alcance de inversión a la IA, la robótica y otras tecnologías de vanguardia. Paradigm ha invertido en varios proyectos conocidos como Coinbase, Uniswap y dYdX, y su cofundador Matt Huang ya había declarado públicamente que el campo de la IA es «demasiado interesante como para ignorarlo».

Este anuncio ha generado distintas interpretaciones en la comunidad. Algunos consideran que se trata de una tendencia natural de la convergencia entre el capital cripto y la tecnología de IA, y que en el futuro ambos podrían formar un nuevo ecosistema de intersección en términos de poder de cómputo, datos e infraestructura descentralizada, y lo ven como una «señal importante de que Paradigm está entrando en el ámbito de la IA y los robots».

Otra perspectiva sostiene que esto refleja que parte del capital cripto está buscando nuevas narrativas de crecimiento, como respuesta al desaceleramiento del crecimiento actual del mercado cripto. Un comentarista bromeó: «Todas las empresas cripto terminarán convirtiéndose en verdaderas empresas tecnológicas». Otro observador del mercado dijo de forma más directa: «Primero vende tokens para recaudar fondos, luego haz negocios reales».

Sin embargo, algunos consideran que esto es simplemente una expansión natural de los fondos de capital de riesgo. Un comentarista de la industria dijo: «No es renunciar a las criptomonedas, es el siguiente paso lógico.»

Desde un ciclo de inversión más amplio, este evento refleja una tendencia clara: a medida que la IA se convierte en el nuevo centro tecnológico, el capital se desplaza desde ciertos segmentos de cripto hacia campos tecnológicos de vanguardia más amplios.

II. Desarrollo ecológico

En la última discusión de desarrolladores principales, Vitalik Buterin proporcionó por primera vez fechas concretas para la hoja de ruta de escalabilidad de Ethereum: en 2026 se comenzará a permitir que los clientes ZK-EVM participen en la validación de la red (inicialmente aproximadamente un 5% de dependencia de la red), en 2027 se aumentará progresivamente la participación de ZK-EVM para respaldar límites de gas más altos, con el objetivo a largo plazo de transicionar hacia un sistema de prueba 3-de-5. Al mismo tiempo, la hoja de ruta también incluye mecanismos de fijación de precios de gas multidimensionales, PeerDAS blobs (objetivo de 8 MB/seg) y modelos de seguridad de validación a largo plazo.

Dado que Vitalik rara vez proporciona cronogramas claros, esta declaración generó rápidamente atención en la comunidad. Un comentarista de Ethereum dijo: «Rara vez veo a Vitalik dar fechas; cuando las da, generalmente indica que el plan ya está muy definido». En general, el sentimiento de la comunidad es claramente optimista, considerándolo como una señal de que la hoja de ruta de escalabilidad de Ethereum entra en una fase más concreta. Sin embargo, también hay algunas discusiones centradas en los riesgos técnicos. Algunos desarrolladores expresan preocupación de que, si en el futuro se depende excesivamente de clientes ZK-EVM, un problema sistémico podría afectar la estabilidad de la validación de bloques; también se ha planteado que, con el aumento de la barrera de validación, la red podría volverse progresivamente más centralizada hacia nodos grandes.

A largo plazo, este evento refleja que la ruta de escalabilidad de Ethereum está dependiendo cada vez más claramente del ecosistema de tecnología ZK, y el equilibrio entre su seguridad y descentralización seguirá siendo una de las variables técnicas más cruciales en los próximos años.

En el entorno de mercado actual, el protocolo de préstamos DeFi Morpho ha rendido significativamente mejor que AAVE. Los datos muestran que Morpho ha caído solo aproximadamente un 39% desde su pico cíclico y ha aumentado aproximadamente un 155% este año, superando claramente a la mayoría de los activos DeFi.

Un investigador de DeFi cree que esto está relacionado con la estructura de gobernanza de Morpho. Señala: «Morpho no tiene conflictos de gobernanza entre Labs, DAO y el equipo central; su estructura es muy simple». En comparación, AAVE ha experimentado frecuentes controversias de gobernanza en los últimos años, lo que ha generado preocupación entre algunos inversores sobre la eficiencia de las decisiones a largo plazo. Sin embargo, la comunidad no está completamente unánime sobre esta conclusión. Algunos consideran que la ventaja de Morpho proviene más de su oferta circulante más baja y de sus ventajas en canales de distribución ecológica, más que de su estructura de gobernanza sola. También se ha señalado que, aunque AAVE tiene una gobernanza compleja, su historial a largo plazo y su escala ecológica siguen siendo ventajas significativas.

Esta discusión vuelve a tocar el problema central de DeFi: ¿cómo deben los protocolos encontrar un nuevo equilibrio entre la descentralización de la gobernanza y la eficiencia en la toma de decisiones?

En el contexto en que los AI Agent se convierten gradualmente en la forma central de la capa de aplicación, algunos desarrolladores están replanteando el panorama de la infraestructura. Un observador de la industria lo compara con la transición de la era de escritorio a la era de la nube, y considera que cuando los AI Agent comiencen a llamar masivamente a la infraestructura de desarrolladores, los proveedores que respalden servicios de registro orientado a API, gestión de identidad y sistemas de pago serán los mayores beneficiarios.

Esta perspectiva sostiene que la economía de Agentes es esencialmente un sistema de «máquinas que llaman a máquinas», por lo que muchas herramientas de desarrollo futuras necesitarán rediseñarse en torno a API, registro automatizado y mecanismos de pago, en lugar de interfaces de usuario humanas tradicionales.

La comunidad generalmente está de acuerdo, pero algunos mantienen una actitud cautelosa. Algunos desarrolladores señalan que los agentes de IA actuales aún están en fase experimental y que su capacidad está claramente lejos de lograr una economía completamente automatizada.

Sin embargo, un número creciente de discusiones ya se centran en una pregunta: ¿cómo evolucionará la infraestructura de desarrolladores de la próxima generación cuando los Agentes se conviertan en participantes importantes en internet?

El banco estadounidense con licencia SoFi ya admite depósitos y retiros de activos en la red Solana. Sus aproximadamente 13,7 millones de usuarios ahora pueden poseer y transferir SOL directamente desde la aplicación bancaria, sin necesidad de pasar por intercambios de criptomonedas como Coinbase o Kraken.

Este anuncio ha sido visto por algunos participantes del mercado como una señal importante de la integración profunda entre el sistema financiero tradicional y la infraestructura de cadenas públicas. Un usuario que lo probó comentó: «Abrir la cuenta solo tomó tres minutos, ahora puedo tener SOL directamente en mi cuenta bancaria». Sin embargo, también hay discusiones centradas en temas de privacidad y centralización. Algunos señalan que comprar activos criptográficos a través de una puerta de entrada bancaria implica que todas las transacciones deben pasar por el sistema KYC, lo que podría debilitar la anonimidad que la criptografía originalmente promovía.

A largo plazo, la conexión directa entre el sistema bancario y las redes de cadenas de bloques públicas podría convertirse en una vía importante para impulsar la integración de los activos criptográficos en el sistema financiero principal.

Recientemente, el ecosistema Base ha lanzado varias experimentaciones relacionadas con AI Agent. DX Terminal Pro ha iniciado un gran experimento de transacciones con Agentes, alcanzando un volumen de operaciones de aproximadamente 4,5 millones de dólares en la primera hora; al mismo tiempo, la nueva versión de Towns App permite que los AI Agentes realicen apuestas o abran posiciones directamente en chats grupales, con soporte para pagos mediante Apple Pay y USDC.

Esta serie de actualizaciones de productos es vista por algunos desarrolladores como una exploración temprana de aplicaciones nativas de Agentes. Algunos consideran que estos experimentos podrían abrir nuevas posibilidades para el comercio automatizado y la colaboración entre Agentes. Sin embargo, también existe la opinión de que la mayoría de las aplicaciones de Agentes actuales aún se encuentran en fase experimental, y que se requiere una validación adicional de las necesidades reales de los usuarios y modelos de negocio sostenibles.

En general, el ecosistema Base se está convirtiendo en uno de los principales campos de experimentación para la combinación de AI Agent y aplicaciones criptográficas.

En medio de un estado de ánimo de mercado bajista, el CEO de Coinbase, Brian Armstrong, animó a los desarrolladores a seguir innovando en las redes sociales. Dijo: "No se preocupen demasiado por el precio; los mejores productos y memes de la historia surgieron durante los peores momentos del mercado."

Esta opinión generó rápidamente una discusión. Algunos creen que el mercado bajista es efectivamente el mejor momento para que los equipos técnicos perfeccionen sus productos; otros consideran que esta afirmación es más bien una conclusión basada en la experiencia de veteranos de la industria, y no implica que todos los proyectos puedan sobrevivir durante un ciclo de recesión. Sin embargo, la historia del sector cripto sí muestra que muchos productos clave y símbolos culturales a menudo nacen en los momentos más fríos del mercado.

Según informes de los medios, OpenAI despidió recientemente a un empleado acusado de utilizar información interna de la empresa para operar en las plataformas de mercados predictivos Polymarket y Kalshi. La investigación reveló que el empleado podría haber realizado apuestas basadas en información no pública, como fechas de lanzamiento de productos. Posteriormente, las plataformas informaron el caso a las autoridades reguladoras.

Este evento ha generado un debate sobre los problemas de asimetría de información en los mercados de predicción. Algunos observadores consideran que, cuando la información interna de las empresas tecnológicas puede influir en los resultados de los mercados de predicción, el riesgo de operaciones con información privilegiada se vuelve más complejo. A medida que los mercados de predicción crecen, los problemas regulatorios relacionados también están recibiendo mayor atención.

Los datos muestran que, en el actual proyecto de Tesoro de Activos Digitales (DAT), solo el proyecto relacionado con Hyperliquid ha generado ganancias, con una ganancia no realizada de aproximadamente 356 millones de dólares. Este proyecto posee alrededor de 17 millones de tokens HYPE y ajusta continuamente su estructura de activos mediante operaciones OTC y mecanismos de recompra, al tiempo que ofrece un panel de NAV en tiempo real para aumentar la transparencia.

Algunos participantes del mercado consideran que esta estructura de activos transparente podría servir como modelo de referencia para futuros proyectos DAT. Sin embargo, también se ha señalado que el modelo DAT en su conjunto aún se encuentra en una etapa temprana, y su estabilidad a largo plazo aún debe ser validada por los ciclos del mercado.

Recientemente, un senador estadounidense compartió en redes sociales un enlace a un mercado de predicción de guerra extranjero e insinuó que mercados similares podrían aparecer en plataformas reguladas en Estados Unidos. El CEO de Kalshi respondió públicamente que los mercados de predicción regulados en Estados Unidos no permiten la creación de mercados relacionados con guerras, y que el enlace proviene de una plataforma extranjera no regulada.

Esta respuesta vuelve a generar un debate sobre los límites de la regulación del mercado. Algunos comentarios señalan que las diferencias entre el sistema regulatorio estadounidense y los mercados extranjeros podrían causar confusión entre los usuarios. A medida que los mercados de predicción ganan influencia en los ámbitos financiero y político, los problemas regulatorios relacionados podrían volverse más complejos.

El fundador de Dragonfly, Feng Bo, respondió recientemente por primera vez en detalle, en redes sociales, sobre el contexto de la creación de la empresa. Indicó que inicialmente ingresó al sector mediante el modelo fund-of-funds, y tras conocer numerosos proyectos de criptomonedas, decidió transformarse en una institución de inversión directa, y finalmente establecer Dragonfly junto con Haseeb y otros.

Esta respuesta también ha generado cierta discusión sobre el papel de los fundadores de VC y la distribución de contribuciones. Algunos profesionales del sector consideran que este tipo de aclaraciones públicas ayuda a comprender la trayectoria de desarrollo de los fondos de capital de riesgo en criptomonedas. Desde la perspectiva del sector, la evolución de los fondos de capital de riesgo en criptomonedas desde una etapa inicial de exploración hasta la formación de un sistema de inversión maduro también refleja el proceso de evolución del ecosistema general de inversión en criptomonedas.

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