Guardis lanza una plataforma de trading y seguridad en cadena con tecnología de IA

TheNewsCryptoPublicado a 2026-06-02Actualizado a 2026-06-02

Resumen

Guardis lanza una plataforma de trading y seguridad en cadena impulsada por IA, diseñada para rastrear el "smart money" y detectar fraudes en tiempo real. La plataforma integra herramientas de inteligencia de carteras, detección automática de fraudes y trading de baja latencia en una sola interfaz, ayudando a los usuarios a tomar mejores decisiones y protegerse de estafas, especialmente en tokens especulativos como memecoins. Operando inicialmente en Solana, Guardis es no custodial y utiliza autenticación social segura, sin almacenar fondos o claves privadas. Sus características principales incluyen: Token Stream para monitorear lanzamientos y actividad; Smart Signals que analiza comportamientos en cadena para identificar oportunidades tempranas; y Smart Screener, que examina transacciones para seguir a traders exitosos. Además, la plataforma cuenta con Warden, un sistema de seguridad que puntúa tokens del 0 al 100 y alerta proactivamente sobre riesgos como fraudes o amenazas de liquidez. Guardis ofrece una infraestructura de trading con datos hasta 10 segundos más rápidos que los principales monitores del mercado. La plataforma se integra con Telegram para notificaciones y trading, aplica una comisión del 1% y ofrece programas de cashback y referidos. Con planes de expandirse a más blockchains, Guardis busca establecer un nuevo estándar de velocidad, inteligencia y seguridad en el trading on-chain.

La plataforma de comercio y seguridad en cadena Guardis, que rastrea el dinero inteligente e identifica fraudes, se ha presentado oficialmente. Para ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones comerciales y prevenir estafas, la plataforma combina inteligencia de carteras, detección automática de fraude y herramientas de trading de baja latencia en una única interfaz.

Guardis es una plataforma no custodial, lanzada inicialmente en Solana, que permite a los usuarios encontrar, analizar e intercambiar tokens en cadena. Guardis utiliza una autenticación segura basada en redes sociales en lugar de custodiar los fondos de los usuarios o las claves privadas, lo que permite a los usuarios mantener siempre el control total de sus activos.

Guardis se desarrolló en respuesta al creciente número de estafas, lanzamientos de tokens maliciosos y "rug pulls" dirigidos a los pequeños inversores, especialmente en relación con memecoins y otros tokens especulativos. Su objetivo es hacer que el trading sea más seguro proporcionando a los clientes una mayor visibilidad sobre la actividad del token, el comportamiento de las carteras y las amenazas de seguridad antes de operar.

Una de las principales ventajas diferenciadoras de la plataforma es su infraestructura de trading de latencia extremadamente baja. Guardis ofrece descubrimiento de tokens y datos de mercado hasta 10 segundos más rápido que los sistemas de monitoreo de tokens más grandes, lo que mejora la experiencia del usuario y permite a los operadores reaccionar rápidamente a nuevos lanzamientos, cambios en la liquidez y oportunidades comerciales.

Las tres características principales de la plataforma de Guardis permiten a los traders navegar por los mercados de criptomonedas en tiempo real de forma segura e identificar oportunidades antes:

  • Token Stream: Un sistema de monitoreo en tiempo real que rastrea cada lanzamiento de token en Solana, permitiendo a los usuarios evaluar nuevos activos al instante, vigilar la actividad comercial y la liquidez, y realizar transacciones directamente en la plataforma.
  • Señales Inteligentes (Smart Signals): Utilizando análisis de comportamiento en cadena, Smart Signals rastrea grupos de carteras exitosas, flujos de transacciones y tendencias de compra emergentes para identificar tokens que muestran impulso temprano. El método ha demostrado poder identificar oportunidades que pueden ofrecer un retorno de la inversión de hasta 2.93X.
  • Smart Screener: Para encontrar operadores con un excelente desempeño histórico, Smart Screener, una capa de inteligencia de blockchain patentada, examina miles de millones de transacciones e interacciones entre carteras. Con el fin de proporcionar señales de trading de mayor calidad, el sistema observa patrones comerciales recurrentes, mapea las conexiones entre carteras y monitorea cómo los "traders inteligentes" transfieren dinero hacia y desde los activos.

La mayoría de los traders solo se dan cuenta de que una criptomoneda es dañina cuando las carteras comienzan a vender masivamente o la liquidez desaparece. Guardis responde a esto con Warden, una solución de inteligencia de seguridad automatizada que detecta proactivamente riesgos en cadena y actividad de tokens maliciosa. Warden verifica constantemente la actividad de transacciones y los contratos inteligentes en busca de comercio fraudulento, comportamiento anormal de carteras, vulnerabilidades de seguridad y amenazas de liquidez. Cada token tiene una puntuación de seguridad entre 0 y 100, siendo las puntuaciones por debajo de 80 un indicador de problemas de seguridad serios. Si se detecta un riesgo importante, la plataforma notifica instantáneamente a los usuarios sobre el token.

"Guardis está aquí para elevar el estándar de la industria del trading", declaró un portavoz de Guardis. "Estamos construyendo tecnología que impulsa el avance del espacio, introduciendo herramientas y capacidades que no existían antes. Nuestro objetivo es mostrar cómo debería ser la próxima generación de plataformas de trading: más rápida, más inteligente y construida con una seguridad más sólida y un mejor uso de los datos en tiempo real en su núcleo".

Se conecta con Telegram, donde los usuarios pueden operar dentro de la aplicación, ver señales y recibir notificaciones. Guardis tiene una comisión de trading del 1%. Los clientes estándar obtienen un reembolso del 35% en todas las transacciones, mientras que los usuarios Pro reciben un 50%. Además, a través del programa de referidos de la plataforma, se distribuye un 15% de las comisiones de trading generadas por los clientes referidos.

Conforme el trading en cadena evoluciona, Guardis planea expandirse más allá de Solana, incorporando soporte para otras blockchains, herramientas de análisis más sofisticadas y más capacidades de monitoreo de seguridad.

EtiquetasAltcoinBlockchain

Preguntas relacionadas

Q¿Qué es Guardis y cuál es su objetivo principal?

AGuardis es una plataforma no custodial de comercio y seguridad en cadena (on-chain) que se lanzó inicialmente en Solana. Su objetivo principal es ayudar a los usuarios a tomar mejores decisiones de trading y prevenir estafas al combinar inteligencia de carteras, detección automática de fraudes y herramientas de trading de baja latencia en una única interfaz.

Q¿Cuáles son las tres características principales de la plataforma Guardis?

ALas tres características principales son: 1) Token Stream: un sistema de monitorización en tiempo real que rastrea cada lanzamiento de tokens en Solana. 2) Smart Signals: utiliza investigación de comportamiento en cadena para identificar monedas con momentum temprano. 3) Smart Screener: una capa de inteligencia de blockchain que analiza transacciones e interacciones de carteras para encontrar traders con buen rendimiento histórico.

Q¿Cómo funciona la herramienta de seguridad 'Warden' de Guardis?

AWarden es una solución de inteligencia de seguridad automatizada que detecta proactivamente riesgos en cadena y actividades maliciosas de tokens. Monitoriza constantemente la actividad de transacciones y contratos inteligentes en busca de comercio fraudulento, comportamientos extraños de carteras, vulnerabilidades de seguridad y amenazas de liquidez. Asigna a cada token una puntuación de seguridad de 0 a 100 y alerta a los usuarios si se detecta un riesgo importante.

Q¿Qué ventaja ofrece Guardis en cuanto a la velocidad de sus datos de mercado?

AGuardis ofrece una infraestructura de trading de latencia muy baja, proporcionando descubrimiento de tokens y datos de mercado hasta 10 segundos más rápido que los principales sistemas de monitorización de tokens, lo que permite a los traders reaccionar rápidamente a nuevas oportunidades.

Q¿Cuál es el modelo de tarifas y el programa de referidos de Guardis?

AGuardis aplica una tarifa de trading del 1%. Los usuarios estándar reciben un reembolso del 35% en todas las operaciones, mientras que los usuarios Pro reciben un 50%. Además, a través de su programa de referidos, distribuye el 15% de las tarifas de trading generadas por los clientes referidos.

Lecturas Relacionadas

Tendencias en el Mercado Accionario de EE.UU.: Una frase de Jensen Huang añadió $47 mil millones; Google 'vende parte de su empresa' por primera vez en 20 años para recaudar fondos

**Tendencia de las acciones en EE.UU.: Una frase de Jensen Huang genera 470.000 millones de dólares, Alphabet recurre a una ampliación de capital tras 20 años** La carrera armamentística de la IA está pasando de centrarse en quién tiene el mejor chip a quién puede convertir el dinero más rápido en capacidad de computación. El 2 de junio, el mercado observó ambas caras de la moneda. En Computex Taipei, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, calificó a Marvell Technology como la "próxima empresa de un billón de dólares", lo que hizo que su valor bursátil se disparara un 32.5%, añadiendo unos 470.000 millones de dólares. Ese mismo día, Alphabet, matriz de Google, anunció un plan de financiación de 80.000 millones de dólares mediante una ampliación de capital, la primera en 20 años, para cubrir unos gastos de capital previstos de más de 180.000 millones de dólares en 2026, duplicando el año anterior. Los índices principales de Wall Street (S&P 500, Dow Jones y Nasdaq) cerraron en máximos históricos, con un impulso liderado por la tecnología, especialmente los semiconductores (índice SOXX +5.79%). Además de Marvell, Hewlett Packard Enterprise (HPE) subió un 25% tras presentar unos resultados trimestrales excepcionales y aumentar su previsión anual. Mientras tanto, la noticia de Alphabet hizo que sus acciones cayeran un 4% y arrastraron al sector de servicios de comunicación. El movimiento refleja la preocupación del mercado por el inmenso coste de la infraestructura de IA, incluso para los gigantes tecnológicos con mayor flujo de caja. En otros sectores, Palo Alto Networks subió tras el cierre gracias a unos sólidos resultados, y se esperan con atención los datos de empleo no agrícola del viernes, que podrían influir en las expectativas sobre la política de la Reserva Federal.

marsbitHace 6 min(s)

Tendencias en el Mercado Accionario de EE.UU.: Una frase de Jensen Huang añadió $47 mil millones; Google 'vende parte de su empresa' por primera vez en 20 años para recaudar fondos

marsbitHace 6 min(s)

¿Podrá DeepSeek ahorrarle a China un billón de dólares?

El artículo analiza cómo DeepSeek podría generar un ahorro potencial de un billón de dólares en la infraestructura de IA de China, a través de optimizaciones técnicas que aumentan drásticamente la eficiencia del hardware. El punto de partida es el elevado costo de las plataformas de IA de última generación, como la futura Vera Rubin de Nvidia, donde una parte significativa del precio (unos 2 millones de dólares por sistema) corresponde a memoria costosa (HBM4, LPDDR5X), cuya precio ha aumentado un 435% en un año. Frente a esta tendencia, DeepSeek actúa en dirección opuesta. Sus modelos, especialmente la serie V4, aplican tres innovaciones clave para reducir la dependencia de los componentes de hardware más caros: 1. **Comprimir la "memoria" (contexto largo):** Su mecanismo de atención Multi-head Latent Attention (MLA) comprime radicalmente la caché KV (Key-Value Cache), reduciendo la necesidad de memoria de alta gama en hasta un 93% sin comprometer la calidad. 2. **Activar solo el "cuerpo" necesario:** Utiliza una arquitectura Mixture of Experts (MoE) extrema (ej., V4-Pro con 1.6 billones de parámetros totales pero solo 49 mil millones activos por token), permitiendo que solo una pequeña fracción de los parámetros del modelo resida en la costosa memoria HBM en cada momento. 3. **Reutilizar cálculos:** Almacena resultados intermedios (caché) para reutilizarlos en lugar de recalcular, ofreciendo precios muy bajos para las solicitudes que "aciertan en la caché". El efecto combinado es que el mismo hardware puede producir hasta 4 veces más tokens útiles, equivalente a reducir en un 75% la inversión en hardware para un rendimiento dado. Traducido a escala nacional, con un consumo diario de tokens que se proyecta en cientos o miles de billones, esta eficiencia podría evitar la construcción de decenas de miles de centros de computación inteligente, representando un ahorro acumulado del orden de un billón de dólares. Además, esta estrategia cambia el campo de batalla tecnológico: reduce la dependencia de los chips de computación más avanzados (donde China tiene desventaja) y traslada parte de la carga a la memoria y la ingeniería de sistemas, áreas donde la industria china (ej., CXMT) está ganando terreno. Así, DeepSeek no "elimina" la necesidad de hardware, sino que redefine radicalmente la ecuación de costos de la infraestructura de IA, haciendo la inteligencia artificial más accesible para las industrias chinas.

marsbitHace 46 min(s)

¿Podrá DeepSeek ahorrarle a China un billón de dólares?

marsbitHace 46 min(s)

Variant: Bitcoin, Ethereum y ZCash son muy probables de convertirse en las principales reservas de valor

Autor: Alana Levin, Variant En Variant, nuestra filosofía de inversión se basa en la creencia de que las personas deberían poder ser dueñas de su dinero, identidad y datos. Consideramos que los tokens pueden clasificarse en dos categorías: activos de reserva de valor (SOV) o instrumentos similares a acciones. Creemos que el marco de SOV es particularmente útil para evaluar las blockchains de capa 1 (L1), que son protocolos de coordinación monetaria fundamentales. Un buen SOV debe cumplir con criterios clave: durabilidad técnica, escasez, resistencia a la censura, productividad económica, fortaleza memética ("memetics") y liquidez. El mercado total de SOV, como el oro (31 billones de dólares) y la plata (4 billones de dólares), es enorme y presenta una gran oportunidad. Tres activos L1 sobresalen como potenciales SOV principales: Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) y ZCash (ZEC). Bitcoin domina en el aspecto memético como "oro digital". Ethereum muestra mayor durabilidad técnica gracias a su capacidad de mejora. ZCash se destaca por su resistencia a la censura y privacidad, ofreciendo protección contra la confiscación o vigilancia. Aunque estos activos digitales superan en muchos aspectos a los SOV tradicionales, aún representan una parte pequeña del mercado total, lo que señala una oportunidad significativa de crecimiento en este espacio.

marsbitHace 50 min(s)

Variant: Bitcoin, Ethereum y ZCash son muy probables de convertirse en las principales reservas de valor

marsbitHace 50 min(s)

Derribando el enfoque predominante contra las alucinaciones: La metacognición es la nueva solución integral para resolver las alucinaciones en los modelos de gran tamaño

Una investigación de Google propone un enfoque revolucionario para combatir las alucinaciones en los modelos de lenguaje grandes (LLMs): desarrollar su metacognición, es decir, su capacidad para reconocer y expresar su propio nivel de incertidumbre, en lugar de intentar hacerlos omniscientes o que rechacen responder con frecuencia. El documento, titulado "Las alucinaciones socavan la confianza; la metacognición es el camino a seguir", argumenta que las estrategias actuales son insuficientes. Por un lado, aumentar los datos de entrenamiento no puede cubrir todo el conocimiento. Por otro, rechazar respuestas para reducir errores impone una pesada "tasa de utilidad", sacrificando muchas respuestas correctas y dañando la experiencia del usuario. La clave del problema es la falta de "discriminación" del modelo: su incapacidad para distinguir con precisión, pregunta por pregunta, si su respuesta es correcta o incorrecta, más allá de una buena "calibración" general. Los análisis muestran que con las capacidades actuales, para reducir la tasa de error al 5%, un modelo tendría que rechazar más del 52% de las preguntas que podría responder correctamente. La propuesta central es redefinir la alucinación. No es simplemente "decir algo incorrecto", sino "afirmar con certeza algo incorrecto cuando no se tiene la base para estar seguro". La solución es lograr una "incertidumbre fiel": que el lenguaje del modelo (ej., "creo que podría ser...") refleje fielmente su estado interno de confianza, medible mediante técnicas como el muestreo repetido. Esto permitiría a los LLMs proporcionar información útil junto con advertencias adecuadas, equilibrando utilidad y fiabilidad. Esta metacognición es aún más crucial para los Agentes de IA que usan herramientas externas, ya que necesitan juzgar cuándo buscar información y cuándo confiar en su conocimiento interno. El camino presenta desafíos como la "paradoja del arranque" para crear datos de entrenamiento dinámicos, la señal de "alineación destruida" por los procesos de ajuste humano (RLHF) que premian la seguridad, y la dificultad de evaluar si el modelo realmente tiene metacognición o solo la está simulando. En resumen, el mensaje es claro: en lugar de perseguir un modelo infalible, un objetivo más realista y valioso es desarrollar LLMs que sean honestos acerca de los límites de su conocimiento, comunicando claramente cuándo están seguros y cuándo no. Esta transparencia es fundamental para generar confianza.

marsbitHace 53 min(s)

Derribando el enfoque predominante contra las alucinaciones: La metacognición es la nueva solución integral para resolver las alucinaciones en los modelos de gran tamaño

marsbitHace 53 min(s)

Para protegerse, compren oro y petróleo; para dispararse, compren IA: el Bitcoin 'pasado de moda' entra en mercado bajista

Bitcoin cae, cayendo hasta los 66.123 dólares, su mínimo en dos meses, mientras Ethereum también toca niveles bajos. Los analistas señalan que las explicaciones inmediatas, como las salidas de fondos de los ETF o la reducción de posiciones por parte de Strategy, son solo síntomas de un problema más profundo: **Bitcoin está perdiendo la competencia por la asignación de capital**. Ante un entorno de tasas de interés más altas, el activo digital se encuentra en una "incómoda zona intermedia" y está siendo superado en tres frentes clave: 1. **Como cobertura contra la inflación:** El oro, las acciones energéticas y las materias primas, con respaldo físico y un argumento más directo, están ganando terreno. 2. **Como activo de crecimiento:** Las empresas de IA con ingresos y beneficios reales ofrecen una propuesta de valor más clara que Bitcoin, que no genera flujos de caja. 3. **Como exposición al ecosistema cripto:** Los inversores pueden acceder a este crecimiento a través de acciones de intercambios, emisores de stablecoins o infraestructura, que ofrecen un vínculo más directo con la adopción real. La advertencia reciente de la Fed sobre una inflación persistente, que antes hubiera impulsado a Bitcoin, ahora no tiene el mismo efecto. **La narrativa del "oro digital" está siendo erosionada.** La nueva lógica bajista no cuestiona su tecnología, sino su propuesta de valor: **la escasez por sí sola ya no es suficiente**. Los inversores, con más opciones, exigen ahora razones más sólidas para elegir Bitcoin frente a otros activos.

华尔街日报Hace 57 min(s)

Para protegerse, compren oro y petróleo; para dispararse, compren IA: el Bitcoin 'pasado de moda' entra en mercado bajista

华尔街日报Hace 57 min(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片