Bitwise Presenta Ante la SEC para Lanzar el Primer ETF de Uniswap en los Mercados Estadounidenses

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

Resumen

Bitwise Asset Management ha presentado una solicitud a la SEC para lanzar el primer ETF centrado en el token UNI de Uniswap en Estados Unidos. Este fondo ofrecería exposición regulada al token de gobernanza de Uniswap a través de un vehículo de inversión tradicional, sin incluir staking inicialmente. Coinbase Custody actuaría como custodio. La iniciativa refleja la creciente demanda institucional de productos DeFi regulados y sigue a la conclusión de la investigación de la SEC sobre Uniswap Labs en 2023. El proceso de aprobación está en curso, y su admisión en bolsas dependerá de la decisión regulatoria.

Bitwise Asset Management ha presentado una declaración de registro ante la Comisión de Bolsa y Valores de EE.UU. para lanzar un fondo cotizado en bolsa centrado en Uniswap. La oferta brindaría a los inversores exposición regulada al token de gobierno UNI a través de un vehículo de inversión tradicional. De ser aprobado, se convertirá en el primer ETF centrado en un token de protocolo DeFi en Estados Unidos.

El ETF Bitwise Uniswap tendría el token UNI como su activo principal para el seguimiento de la exposición de los inversores. "El objetivo de inversión del Fondo es proporcionar exposición al valor de UNI, menos los gastos del Fondo". De ser aprobado, Coinbase Custody Trust Company actuará como custodio del ETF. Mientras tanto, Bitwise ha confirmado que no habrá staking de tokens UNI asociado con el ETF propuesto en el momento de su inicio.

El jueves, la SEC hizo oficial la presentación, acercando el producto un paso más a los mercados financieros generales. De hecho, el acceso a las monedas DeFi a través de aplicaciones tradicionales ha sido un enfoque principal para la firma, como se indicó, como una tendencia emergente con demanda de inversión institucional. Las cuentas de corretaje podrían facilitar potencialmente el ETF, abriendo más vías para la clase de activos UNI. Esta presentación será parte de una tendencia en las solicitudes de ETF de criptomonedas en los EE.UU., que comenzó en 2021 con el cambio en las regulaciones.

Contexto Regulatorio y de Mercado

Esto ocurre cuando la SEC concluyó el año pasado su investigación sobre el caso relacionado con Uniswap Labs, lo que alivió los problemas regulatorios que enfrentan los protocolos de finanzas descentralizadas. Las presentaciones de trust estatutario de Delaware fueron la base antes de someterlas a la SEC para su aprobación. Las presentaciones de trust son procesos técnicos antes de que se realice una presentación real ante la SEC.

Una presentación real del formulario S-1 significa su preparación para iniciar el proceso regulatorio para su producto ETF de Uniswap. Los analistas han revelado que queda por ver cuándo el ETF completará el proceso de revisión y aprobación cuando sea enviado a la SEC para su procesamiento. El estándar del ETF para cotizar en la bolsa de valores de EE.UU. será determinado por la SEC.

La presentación de Bitwise para un ETF de Uniswap ante la SEC marca un nuevo hito para llevar un token de gobierno DeFi a un producto de inversión regulado. El nuevo fondo estaría diseñado para dar a los inversores exposición tradicional a UNI sin staking de tokens, pendiente de la aprobación regulatoria. Esta acción subraya el apetito institucional continuo por vehículos de inversión en criptomonedas regulados vinculados a protocolos de finanzas descentralizadas.

Noticias Destacadas de Criptomonedas:

Fondos de Jubilación Públicos Afectados por una Fuerte Caída en Medio del Desplome de Bitcoin

EtiquetasBitwiseBlockchainDeFiETFSECUniswapUniswap (UNI)

Preguntas relacionadas

Q¿Qué ha presentado Bitwise Asset Management a la SEC?

ABitwise Asset Management ha presentado una declaración de registro a la SEC para lanzar un fondo cotizado en bolsa (ETF) centrado en Uniswap.

Q¿Qué activo principal utilizará el ETF de Bitwise para seguir la exposición de los inversores?

AEl ETF de Bitwise tendrá el token UNI como su activo principal para seguir la exposición de los inversores.

Q¿Qué compañía actuará como custodio del ETF si es aprobado?

ASi es aprobado, Coinbase Custody Trust Company servirá como el custodio del ETF.

Q¿Permitirá el ETF el staking de tokens UNI en su lanzamiento?

ANo, Bitwise ha confirmado que no habrá staking de tokens UNI asociado con el ETF propuesto en el momento de su inicio.

Q¿Qué evento regulatorio reciente involucrando a Uniswap Labs allanó el camino para este tipo de productos?

ALa SEC concluyó el año pasado su investigación en el caso que involucraba a Uniswap Labs, lo que alivió los problemas regulatorios que enfrentan los protocolos de finanzas descentralizadas.

Lecturas Relacionadas

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

En la actualidad, el mercado de inversión está obsesionado con los "Modelos del Mundo". Sin embargo, Pete Florence, ex científico de DeepMind y co-creador de la arquitectura Vision-Language-Action (VLA), fundó Generalist AI y rechaza esta etiqueta. Para él, el objetivo concreto es más importante: crear robots que realicen cualquier tarea con alta tasa de éxito sin datos específicos. Recientemente, Generalist AI recaudó 400 millones de dólares (unos 2.700 millones de RMB) en una ronda de financiación, alcanzando una valoración de 2.000 millones de dólares. Inversores incluyen NVentures de Nvidia, Bezos Expeditions, NFDG, y figuras como el cofundador de Xiaomi Lin Bin, el fundador de Zoom Eric Yuan, y la renombrada científica Fei-Fei Li. Florence, influenciado por su mentor en el MIT Russ Tedrake, prioriza comprender el mundo físico. Su enfoque comienza estableciendo una meta clara, luego diseña la ruta técnica. Tras dejar Google, lanzó Generalist AI en 2025. La compañía presentó su primer modelo de IA incorporada, GEN-0, en noviembre de 2025, demostrando que las leyes de escalado de los LLMs también se aplican al movimiento físico. En abril de 2026, presentaron GEN-1, entrenado con más de 50.000 horas de datos de interacción física recogidos por un dispositivo portátil. GEN-1 logra un 99% de éxito en tareas como plegar cajas y empaquetar teléfonos, siendo tres veces más rápido que GEN-0. Este avance acerca el modelo a un punto de inflexión similar al GPT-3, mostrando un rendimiento apto para despliegues comerciales en ciertas tareas. La inversión récord respalda la visión de Florence: robots universales que sean lo suficientemente expertos en tareas reales como para ser útiles, avanzando hacia la reducción del coste marginal del trabajo físico a cero. La etiqueta "Modelo del Mundo" queda así en segundo plano frente a los resultados tangibles.

marsbitHace 2 min(s)

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

marsbitHace 2 min(s)

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

En solo tres días, Google ha perdido a dos leyendas de la IA. El 18 de junio, Noam Shazeer, coautor del seminal trabajo "Attention is All You Need" y copresponsable de Gemini, anunció su salida para unirse a OpenAI. Dos días después, John Jumper, ganador del Nobel de Química 2024 y líder de AlphaFold, dejó Google DeepMind para incorporarse a Anthropic. Estas partidas no son incidentes aislados, sino parte de una tendencia clara de fuga de talento de Google hacia OpenAI y Anthropic, como lo confirma también la reciente incorporación a Anthropic del exmiembro fundador de OpenAI, Andrej Karpathy. El trasfondo de este éxodo es fundamentalmente una cuestión de misión y enfoque. El modelo de negocio central de Google, basado en la publicidad, impone una lógica orientada a productos y métricas comerciales que, en última instancia, restringe la investigación pura. En contraste, tanto OpenAI (con su misión de AGI) como Anthropic (centrada en la seguridad y la ciencia) ofrecen un entorno de trabajo enfocado únicamente en empujar los límites de las capacidades de los modelos. A esto se suma la fuerte atracción financiera: OpenAI y Anthropic están en camino a una OPI, lo que promete una recompensa económica masiva a través de capital para sus empleados, algo que la ya gigantesca Google difícilmente puede igualar. La fusión de Google Brain y DeepMind en 2023, destinada a consolidar esfuerzos, ha generado en cambio tensiones culturales y ha hecho más evidente la presión por alinear la investigación con los objetivos de los equipos de productos. El resultado es una reorganización estructural del mapa del talento en IA. Google, a pesar de sus vastos recursos en computación y datos, está perdiendo a las personas que definen el futuro del campo. La verdadera ventaja competitiva en IA reside en retener a las mentes más brillantes, y Google está descubriendo que esa es quizás su batalla más difícil.

marsbitHace 2 hora(s)

Perdiendo a dos leyendas en tres días: ¿Se está resquebrajando el dique de talento de IA de Google?

marsbitHace 2 hora(s)

Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

Cada vez que se lanza un modelo de IA de vanguardia, la comunidad fija su atención en ciertas "hojas de resultados" familiares: MMLU-Pro, MMMU, MMMU-Pro. Estos puntos de referencia se han convertido en exámenes estándar para evaluar y comparar modelos como GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen y DeepSeek. Detrás de estas influyentes evaluaciones está el investigador chino Wenhu Chen, profesor asistente en la Universidad de Waterloo y fundador del TIGERLab (apodado "虎头帮"). Su trabajo surge de una necesidad crítica: a medida que los modelos avanzaban, las pruebas antiguas como MMLU se saturaban con puntuaciones casi perfectas, dejando de ser útiles para discernir diferencias reales. En 2024, Chen y su equipo presentaron MMLU-Pro, una renovación exhaustiva del original. Con 12,032 preguntas de 14 disciplinas, aumenta las opciones de respuesta de 4 a 10 para reducir las conjeturas e incorpora problemas más complejos que requieren razonamiento. El resultado fue una caída del 16% al 33% en la precisión de los modelos y una evaluación más estable y discriminatoria, rápidamente adoptada por la industria. Su contribución se extiende al ámbito multimodal con MMMU, un conjunto de 11,500 preguntas que combinan imágenes (gráficos, mapas, fórmulas) con conocimientos académicos para probar una comprensión integrada. Incluso los mejores modelos como GPT-4V inicialmente solo alcanzaron un 56% de precisión, revelando un largo camino por recorrer. Su sucesor, MMMU-Pro, cierra aún más las brechas, obligando a los modelos a utilizar la información visual y no solo el texto. La experiencia de Chen, que incluye investigación doctoral en preguntas complejas y una etapa en Google DeepMind trabajando en Gemini, le permite anticipar cómo los modelos pueden "aparentar" competencia. Su laboratorio no solo diseña evaluaciones, sino que también desarrolla modelos (como UniVideo para video o MoCha para avatares), asegurando que sus "exámenes" reflejen desafíos reales y los límites actuales de la tecnología. Actualmente, Chen continúa este trabajo en el laboratorio de superinteligencia de Meta, enfocado en datos y evaluación multimodal. Su historia destaca el papel fundamental, aunque a menudo menos visible, de los investigadores que construyen las herramientas para medir el verdadero progreso de la IA.

marsbitHace 2 hora(s)

Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

marsbitHace 2 hora(s)

Selección Semanal del Editor Weekly Editor's Picks (0613-0619)

**【Resumen semanal de los editores (13-19 de junio)】** Esta selección semanal rescata análisis profundos del flujo de información, filtrando el ruido para ofrecer perspectivas clave. **Panorama macro:** Tras la reapertura del Estrecho de Ormuz, el mercado ajusta su foco desde el "impacto bélico" hacia la "recuperación de la oferta". Se observan movimientos en petróleo, bonos, inflación y cadenas de valor como LNG y fertilizantes. **Inversión y emprendimiento:** Ray Dalio advierte sobre la concentración del mercado en acciones de grandes tecnológicas de IA, recomendando diversificación. En cripto, se analizan ciclos a largo plazo, señales de posible fondo para BTC en Q4, y los desafíos regulatorios en mercados como Corea del Sur. El análisis de SpaceX tras su IPO destaca su elevada valoración, riesgos sistémicos potenciales y la importancia de próximos hitos como su inclusión en índices. **Web3 & IA:** Una advertencia señala exposiciones de billones de dólares fuera de balance en la nube/IA, un riesgo latente si la comercialización falla. Se exploran las predicciones de IA para el Mundial y la estructura de costos de una suscripción a IA como Claude. **Mercados de predicción:** Robinhood desarrolla su propia plataforma (Rothera), iniciando una "guerra de canales" en la industria y posicionándose como competidor directo de Kalshi. **CeFi & DeFi:** Se analizan mecanismos de perpetuales para pre-IPO (ej. SpaceX) y los desafíos técnicos pendientes. La desviación del precio de STRC (vinculado a Strategy) refleja preocupaciones sobre su modelo de negocio. Se presenta el nuevo ETF de Bitcoin con rendimiento de BlackRock (BITA). **Ethereum y escalabilidad:** Se destaca la ventaja clave de Ethereum: su vasto ecosistema de desarrolladores y estándares, consolidándolo como sistema operativo para las finanzas descentralizadas. **Otros titulares de la semana:** Acuerdo EEUU-Irán, decisión de la Fed, movimientos en SpaceX y Anthropic, y opiniones destacadas sobre mercados.

marsbitHace 2 hora(s)

Selección Semanal del Editor Weekly Editor's Picks (0613-0619)

marsbitHace 2 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片