2026-06-07 Domingo

Centro de Noticias - Página 86

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Interpretación de la última cartera de Leopold Aschenbrenner, el 'Hijo del Protocolo de Wall Street': ¿Por qué el rey de los toros de la IA dio la vuelta y fue corto en Nvidia?

**Resumen: La gran apuesta contraria del "rey del AI" en bolsa** Leopold Aschenbrenner, el exitoso gestor de fondos y antiguo investigador de OpenAI, ha hecho un movimiento radical en sus inversiones. Según su última presentación 13F, ha establecido posiciones cortas (apuestas a la baja) por valor de 80.000 millones de dólares en el sector de semiconductores, incluyendo a líderes como NVIDIA, AMD, Broadcom y ASML. Es la primera vez en su fondo que las posiciones cortas superan a las largas. **Su tesis central:** El cuello de botella para la inversión en IA está cambiando del diseño de chips a la infraestructura física, concretamente a la **electricidad y la memoria**. Por ello, mantiene o aumenta sus apuestas en empresas de infraestructura energética para centros de datos, como CoreWeave y Bloom Energy, y en mineras de Bitcoin (CleanSpark, Riot Platforms) que poseen acceso privilegiado a la red eléctrica y pueden adaptar sus instalaciones a la computación de IA. En resumen, Aschenbrenner no apuesta *contra* el crecimiento de la IA, sino a un cambio en los beneficiarios: de los fabricantes de chips a los dueños de la capacidad de **electricidad, almacenamiento (memoria)** y construcción física. Considera que la valoración de las empresas de semiconductores refleja un optimismo excesivo y que la próxima fase de la expansión de la IA dependerá de quién pueda alimentarla físicamente. El mayor riesgo de su estrategia es subestimar la sólida ventaja competitiva de NVIDIA, respaldada por su ecosistema de software CUDA.

marsbit05/20 10:06

Interpretación de la última cartera de Leopold Aschenbrenner, el 'Hijo del Protocolo de Wall Street': ¿Por qué el rey de los toros de la IA dio la vuelta y fue corto en Nvidia?

marsbit05/20 10:06

IOSG | Después de que el número de desarrolladores se redujera a la mitad: Crypto no ha muerto, solo le ha cedido talento a la IA

El ecosistema Crypto ha experimentado una importante 'depuración de talento', con desarrolladores mensuales activos en GitHub cayendo de 45K a 23K entre 2022 y 2026. Sin embargo, este descenso oculta un fortalecimiento del núcleo: los desarrolladores establecidos (con más de 2 años de experiencia) han alcanzado un máximo histórico y ahora contribuyen con el 70% del código, migrando hacia ecosistemas con usuarios y ingresos reales como Bitcoin y Solana. El artículo argumenta que la industria Crypto ha forjado habilidades únicas y cruciales para la era de la IA: diseñar sistemas confiables y mecanismos de incentivos en entornos sin autoridades centrales y con tolerancia cero a fallos (ej. DeFi, DAOs). Estas competencias son precisamente las necesarias para abordar los cuellos de botella estructurales de la IA a escala: la agregación y optimización eficiente de potencia de cálculo (ej. Hyperbolic), el diseño de gobernanza y coordinación para múltiples agentes de IA (ej. mecanismos inspirados en EigenLayer), y la infraestructura de pago autónoma para agentes (ej. protocolos como x402). Por lo tanto, los 'builders' con experiencia en Crypto no están desapareciendo, sino siendo revalorizados. Su rol está evolucionando de escribir contratos inteligentes a diseñar los marcos de confianza y las reglas económicas para los sistemas autónomos de IA. El capital riesgo (ej. Paradigm, a16z) está siguiendo esta convergencia, invirtiendo en la intersección entre ambas tecnologías, lo que señala una oportunidad estructural más que una mera narrativa.

marsbit05/20 09:31

IOSG | Después de que el número de desarrolladores se redujera a la mitad: Crypto no ha muerto, solo le ha cedido talento a la IA

marsbit05/20 09:31

Harvard y otras instituciones liquidan posiciones, 6 talentos clave se van en un mes: ¿Qué le pasa a Ethereum?

El artículo aborda los recientes desafíos de Ethereum, destacando la salida de al menos 7 miembros clave de la Fundación Ethereum (EF) en pocos meses, incluyendo investigadores principales como Carl Beek y Julian Ma. Este éxodo se atribuye en parte a la polémica suscitada por el nuevo "manifiesto de misión" de la EF, que enfatiza la reducción de su influencia central, pero que generó controversia al requerir la firma de los empleados. La pérdida de talento conlleva riesgo de retrasos en la hoja de ruta técnica, como la actualización Glamsterdam, clave para aumentar la capacidad de la red. Paralelamente, se reporta una disminución en la confianza institucional: Goldman Sachs redujo ~70% su posición en un ETF de Ethereum, el fondo de dotación de Harvard liquidó completamente su holding de ~$87 millones, y un fondo de pensiones coreano registró grandes pérdidas en un ETF apalancado de Ethereum. Además, la EF ha desvinculado 21,271 ETH de Lido y realizado ventas para rebalancear su tesorería, aumentando la percepción de incertidumbre. En el ámbito competitivo, Ethereum ve erosionar su dominio en DeFi (TVL) frente a cadenas como Solana, y enfrenta el surgimiento de blockchains institucionales privadas, como Arc de Circle. A pesar de la visión de Vitalik Buterin de construir un "refugio tecnológico" seguro y descentralizado, el artículo concluye que la ejecución de esta visión se ve amenazada por la fuga de conocimiento experto y la coordinación inestable en un momento crítico.

链捕手05/20 09:30

Harvard y otras instituciones liquidan posiciones, 6 talentos clave se van en un mes: ¿Qué le pasa a Ethereum?

链捕手05/20 09:30

El emprendedor que salió de la granja: después de crear coches voladores, apuesta en la pista de la robótica y crea un gigante de 39.000 millones de dólares

Brett Adcock, un emprendedor criado en una granja de Illinois, ha creado tres empresas en sectores muy diferentes: la plataforma de contratación Vettery (vendida por 110 millones de dólares), la compañía de vehículos aéreos eléctricos Archer Aviation (cotizada en bolsa) y, actualmente, la startup de robots humanoides Figure AI, valorada en 39.000 millones de dólares. Tras abandonar Archer debido a diferencias estratégicas, Adcock fundó Figure AI en 2022 con la visión a 30 años de crear una fuerza laboral robótica generalista. La empresa, respaldada por grandes inversores, ha centrado su narrativa en solucionar la escasez de mano de obra en sectores como la logística. Sin embargo, su elevada valoración contrasta con una comercialización aún temprana y un camino tecnológico complejo, marcado por la ruptura de su colaboración con OpenAI. El patrón de Adcock es identificar mercados ineficientes en un punto de inflexión tecnológica, movilizar capital y talento, y construir una narrativa ambiciosa. Desde el software hasta la aviación y la robótica, su trayectoria representa una apuesta progresiva por problemas más complejos y a más largo plazo. Con Figure AI en el centro del auge de la robótica, su legado ya está escrito, independientemente del resultado final.

marsbit05/20 08:52

El emprendedor que salió de la granja: después de crear coches voladores, apuesta en la pista de la robótica y crea un gigante de 39.000 millones de dólares

marsbit05/20 08:52

¿Cómo convertirse en un usuario avanzado de Claude en 30 días?

**Cómo Convertirse en un Usuario Avanzado de Claude en 30 Días** Este plan de 30 días guía a los usuarios desde lo básico hasta un uso avanzado de Claude, transformándolo de una simple herramienta de consulta en un sistema operativo personal para el trabajo. **Semana 1: Fundamentos Esenciales** * **Días 1-2:** Aprender a escribir prompts estructurados con Rol, Contexto, Tarea, Formato y Restricciones. * **Días 3-4:** Comprender la ventana de contexto para priorizar información clave. * **Días 5-7:** Configurar **Proyectos** (para trabajo, investigación y escritura) y activar **Memory** para un perfil personal persistente. **Semana 2: Construir Flujos de Trabajo** Crear plantillas reutilizables para: * **Días 8-9:** **Investigación:** Definir pregunta, fuentes y formato de salida. * **Días 10-11:** **Escritura:** Un proceso en dos pasos (esquema seguido de redacción). * **Días 12-14:** **Toma de decisiones:** Analizar opciones con criterios definidos. **Semana 3: Autonomía y Conexión** * **Días 15-17:** Usar **Claude Cowork** para que Claude ejecute tareas de forma autónoma en tu ordenador (ej., organizar archivos, resumir reuniones). * **Días 18-19:** Conectar herramientas externas (Google Drive, Slack, Gmail) para mayor integración. * **Días 20-21:** Configurar las primeras **tareas automatizadas** (ej., un resumen semanal automático). **Semana 4: Optimización del Sistema** * **Días 22-24:** Revisar y optimizar todos los flujos de trabajo basándose en los resultados. * **Días 25-26:** Crear una **base de conocimiento** con las mejores salidas de Claude para referencia futura. * **Días 27-28:** Enseñar el sistema a un colega para solidificar el conocimiento. * **Días 29-30:** Diseñar el **"sistema operativo" ideal** de Claude, planificando todos los flujos, conexiones y tareas automatizadas necesarias. **Resultado:** Al día 31, Claude funcionará como un asistente proactivo y contextual, manejando tareas rutinarias automáticamente y produciendo trabajo de alta calidad con mínima instrucción, liberando tiempo para labores que requieren juicio humano y creatividad. La clave no son comandos secretos, sino un sistema personalizado y en constante mejora.

marsbit05/20 08:10

¿Cómo convertirse en un usuario avanzado de Claude en 30 días?

marsbit05/20 08:10

Datos: El 75% de los traders en Hyperliquid están perdiendo dinero, ¿qué estrategias usan los que ganan?

Datos: el 75% de los operadores en Hyperliquid pierden dinero, ¿qué estrategias usan los que ganan? Aproximadamente el 75% de las direcciones en Hyperliquid están en pérdidas. La realidad es que los operadores manuales compiten contra sistemas automatizados que nunca descansan y que ya han valorado las oportunidades antes de que el trader las vea. Los patrones gráficos, las noticias y los arbitrajes suelen estar explotados al instante. Los traders más rentables siguen principalmente tres enfoques: 1. Ejecutar estrategias sistemáticas/algorítmicas (la segunda dirección más rentable ejecutó 261,000 operaciones este mes con una tasa de acierto del 64.75%). 2. Mantener posiciones de alta convicción, apostando por ganancias asimétricas (una billetera ganó $4.48 millones con solo 50 operaciones y una tasa de acierto del 28%). 3. Usar algoritmos como herramienta de ejecución mientras toman decisiones macroeconómicas de forma manual. Si tienes conocimiento sobre el momento de una narrativa, una visión estructural o la convicción de actuar cuando otros se rinden, aún puedes realizar operaciones rentables. Pero si tu trading se basa en patrones de gráficos o noticias de X, es probable que solo seas liquidez de salida para otros.

marsbit05/20 07:51

Datos: El 75% de los traders en Hyperliquid están perdiendo dinero, ¿qué estrategias usan los que ganan?

marsbit05/20 07:51

Las Cinco Formas Centrales del Agente de IA Según YC

El artículo analiza la evolución de los AI Agents, destacando cinco componentes clave para construir sistemas que conviertan la inteligencia artificial en un activo reutilizable y acumulativo. Estos componentes son: Skills (habilidades parametrizables que actúan como procedimientos estandarizados), Thin Harness (un marco de ejecución ligero que da "cuerpo" al modelo), Resolvers (mecanismos de enrutamiento para evitar la sobrecarga del contexto), la distinción entre tareas latentes (para el modelo) y deterministas (para código fiable), y Memory (una capa de memoria, a menudo en formato markdown, para acumular conocimiento). Juntos, permiten codificar procesos, abstraer tareas en parámetros y acumular experiencia, creando una "capacidad de proceso" que puede constituir una ventaja competitiva sostenible frente a soluciones de IA más simples y replicables.

marsbit05/20 07:51

Las Cinco Formas Centrales del Agente de IA Según YC

marsbit05/20 07:51

Entrevista con el economista jefe de Circle: La entrada de USDC en Hyperliquid beneficia a Circle y HYPE, las stablecoins se convierten en compradores marginales de bonos del Tesoro

Resumen del podcast con el economista jefe de Circle, Gordon Liao: La adopción de USDC como activo de garantía principal en Hyperliquid, una importante plataforma descentralizada de contratos perpetuos, es un importante evento de liquidez que refuerza la posición de USDC y proporciona un modelo para monetizar ingresos por intereses en el ecosistema DeFi. El movimiento beneficia tanto a Hyperliquid (que retiene el 90% de los ingresos por intereses) como a Circle y Coinbase, consolidando su presencia en la infraestructura financiera emergente. En el ámbito macroeconómico, el debate se centra en el aumento del rendimiento de los bonos del Tesoro a 30 años hasta superar el 5%, impulsado principalmente por la prima a plazo, lo que refleja factores de oferta y demanda. Se destaca el papel creciente de las stablecoins, como USDC, como compradoras marginales de bonos del Estado, centrándose en bonos a corto plazo y afectando a la duración general del mercado. Además, se analizan temas como el litigio de OpenAI (donde se cuestiona la captura de valor en las capas de IA), el avance de la Ley CLARITY en el Senado de EE.UU. y sus implicaciones para las stablecoins, y las expectativas sobre la política de tipos de interés del nuevo presidente de la Fed, Kevin Warsh, en un contexto de presión alcista en los rendimientos.

marsbit05/20 07:47

Entrevista con el economista jefe de Circle: La entrada de USDC en Hyperliquid beneficia a Circle y HYPE, las stablecoins se convierten en compradores marginales de bonos del Tesoro

marsbit05/20 07:47

Tiger Research: Operadores de Riesgo On-Chain, el Abismo de Volumen de Mercado entre 147 Billones y 70 Mil Millones

**Resumen: Tiger Research - Los Operadores de Riesgo en Cadena: La Brecha de 147 Billones vs. 70 Mil Millones** Este informe analiza el surgimiento de un nuevo actor clave en las finanzas descentralizadas (DeFi): el **operador de riesgo** (risk operator), un gestor de activos especializado que asume la función crítica de evaluación y control de riesgos en protocolos de préstamo. **Puntos Clave:** - La gobernanza de DeFi está pasando de los protocolos a estos gestores profesionales. - Aunque es un sector incipiente (~70 mil millones de dólares en activos gestionados), el capital y los recursos se concentran rápidamente en los mejores equipos. - Existen tres vías principales de participación: distribución (usando un operador externo), suministro de activos (tokenización) y operación propia (construyendo un equipo interno). - La decisión central no es entrar en DeFi, sino **definir qué decisiones de riesgo se delegan y cuáles se controlan internamente**. **Evolución y Funciones:** Los primeros protocolos como Aave o Compound integraban la infraestructura y el riesgo en un único grupo de liquidez. La llegada de protocolos modulares como **Morpho** separó estas funciones, permitiendo a equipos externos crear y gestionar sus propias bóvedas (vaults) con reglas de riesgo personalizadas. Así, el operador de riesgo pasó de ser un simple ajustador de parámetros a un **gestor de activos en cadena proactivo**. **Comparación con las Finanzas Tradicionales:** La arquitectura actual de DeFi replica el modelo de gestión de activos tradicional: 1. **Nivel superior (Distribución):** Captación de capital a través de exchanges y plataformas (ej. Coinbase, Kraken). 2. **Nivel medio (Gestión/Control de Riesgo):** Los **operadores de riesgo** (ej. Steakhouse, Sentora, Gauntlet) definen estrategias, criterios para activos y límites de riesgo. 3. **Nivel inferior (Producto/Custodia):** Las bóvedas ejecutan la estrategia y los protocolos base actúan como custodios de los activos. **Oportunidad para las Instituciones:** Para los gestores de activos tradicionales, la vía de entrada más natural es el **nivel de gestión de estrategias y riesgo**, ya que aprovecha su experiencia central en evaluación de activos y control de riesgos, sin necesidad de desarrollar tecnología blockchain compleja. **Brecha y Perspectiva Futura:** El sector de operadores de riesgo en DeFi (~70 mil millones) es minúsculo frente al mercado tradicional de gestión de activos (**147 billones de dólares**). Esta brecha representa una **enorme oportunidad de crecimiento**. A medida que los operadores de riesgo establezcan marcos seguros y estables, y se formalice la regulación, incluso una pequeña redistribución del capital tradicional podría impulsar un crecimiento explosivo en DeFi. Los actores que establezcan las reglas y estándares ahora tendrán una ventaja decisiva frente a los participantes tardíos.

marsbit05/20 07:44

Tiger Research: Operadores de Riesgo On-Chain, el Abismo de Volumen de Mercado entre 147 Billones y 70 Mil Millones

marsbit05/20 07:44

¡Llega Gemini 3.5! Esta noche, Google hace que Google quede obsoleto

**Google I/O 2026: Geminis Omni, Flash 3.5 y Spark, un salto hacia la superinteligencia** En Google I/O 2026, Sundar Pichai y Demis Hassabis presentaron una avalancha de avances en IA que redefinen el campo. La estrella fue **Gemini Omni**, un modelo “omnimodal” que entiende y genera cualquier combinación de texto, imagen, audio y, lo más destacado, **video de alta calidad**. Omni no solo crea videos realistas; los edita mediante conversación, mantiene la coherencia física y lógica entre escenas, y permite crear avatares personalizados. Ya está disponible en su versión Flash, con una versión Pro en camino. El segundo gran lanzamiento es **Gemini 3.5 Flash**, un modelo que supera ampliamente al anterior flagship, Gemini 3.1 Pro, en benchmarks de código y tareas de agente. Es extremadamente rápido (289 tokens/segundo) y se integra en **Antigravity 2.0**, una plataforma de desarrollo de agentes independiente. Una demostración impactante mostró cómo 93 sub-agentes, dirigidos por 3.5 Flash, escribieron, probaron y auditaron un **sistema operativo funcional desde cero en solo 12 horas**, por menos de 1000 dólares en costos de API. Finalmente, se anunció **Gemini Spark**, un agente personal de IA que funciona 24/7 en la nube. Integrado con las herramientas de Google (Gmail, Docs, Sheets), puede ejecutar tareas complejas como organizar eventos, redactar correos con tu estilo o gestionar información de manera autónoma, incluso mediante comandos de voz. Estará disponible en beta para suscriptores de AI Ultra. En conjunto, estos lanzamientos (creación omnimodal, agentes autónomos de alto rendimiento y asistentes personales persistentes) marcan un salto significativo. Google demostró que las barreras técnicas hacia una Inteligencia Artificial Superinteligente (ASI) se están derribando a un ritmo asombroso, redefiniendo lo que es posible en automatización y creación.

链捕手05/20 07:04

¡Llega Gemini 3.5! Esta noche, Google hace que Google quede obsoleto

链捕手05/20 07:04

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