Cardano Rompe el Punto Muerto en la Gobernanza con un Nuevo Comité Constitucional

bitcoinistPublicado a 2025-12-18Actualizado a 2025-12-18

Resumen

Cardano ha resuelto un bloqueo en su gobernanza al ratificar mediante votación on-chain la incorporación de un nuevo miembro al Comité Constitucional (CC), restableciendo así su funcionamiento pleno. Este órgano, esencial para validar actualizaciones, presupuestos y cambios de parámetros, había quedado sin quórum tras la salida anticipada de un miembro. El proceso de votación requirió el 67% de apoyo de los representantes delegados (DReps) y el 51% de los operadores de pools de staking (SPOs). Con la ratificación del candidato Cardano Curia, el CC recupera su capacidad para autorizar acciones críticas, como retiros del tesoro, presupuestos de integración y actualizaciones de protocolo, evitando así la expiración de propuestas y nuevos retrasos.

Cardano ha tomado medidas para resolver un cuello de botella en su gobernanza al ratificar una votación on-chain para restaurar la capacidad operativa de su Comité Constitucional (CC), un paso procedimental importante porque el CC es necesario para evaluar la constitucionalidad y ratificar muchas categorías de acciones de gobernanza, incluyendo actualizaciones, presupuestos y cambios de parámetros.

Intersect, que coordina partes del proceso de gobernanza de Cardano, dijo en X: "En el séptimo día de la AG... Llegamos al final de la Época. DReps al 80%. Stake pools apoyando- Parece que tenemos un nuevo CC. Ratificado. Gracias a todos los que revisaron, votaron y escribieron sus razonamientos. Santa ha sido notificado".

Por Qué la Gobernanza de Cardano Estaba Bloqueada

El modelo de gobernanza de Cardano es tripartito: representantes delegados (DReps), operadores de stake pools (SPOs) y el Comité Constitucional. El CC juega un papel de guardián: juzga si las acciones on-chain son constitucionales y ratifica las decisiones necesarias para que la red se adapte.

Ese mecanismo se estancó después de que una salida inesperada a mitad de mandato dejara al CC por debajo de su tamaño operativo mínimo. El Cardano Atlantic Council se retiró a mitad de mandato en la época 597, dejando un escaio vacante y reduciendo el comité por debajo del quórum. La consecuencia fue que el CC de Cardano no pudo ratificar acciones clave, incluso mientras la cadena seguía operando con normalidad a nivel de protocolo.

La votación pidió a los DReps y SPOs que ratificaran a un nuevo miembro del CC y restauraran el comité a su plena capacidad. El candidato, Cardano Curia, fue seleccionado off-chain a través de una votación de DReps utilizando la herramienta Ekklesia, siendo necesaria la ratificación on-chain para formalizar el resultado.

Los materiales de gobernanza describieron la restauración como el regreso del CC a siete miembros y la activación de un proceso aclarado de miembros alternativos para manejar futuras vacantes con menos interrupciones. Los umbrales de aprobación se establecieron en un 67% de los DReps y un 51% de apoyo de los SPOs. La actualización de Intersect indica que esos umbrales se cumplieron al final de la época.

Por Qué Esto se Trató Como Urgente

La votación se enmarcó como algo más que una tarea de mantenimiento porque un CC con miembros insuficientes bloquea efectivamente los flujos principales de gobernanza. Sin quórum: no se podían proceder a retiros del Tesoro, no se podía aprobar el Presupuesto de Integraciones Críticas, no se podían ratificar hard forks, retrasando las actualizaciones de la red, y varias categorías de acciones de gobernanza estaban bloqueadas, dejando solo un subconjunto limitado capaz de avanzar.

También hubo un elemento de tiempo: los retrasos arriesgaban a que las acciones expiraran, lo que forzaría a repetir el proceso de votación y extendería la acumulación de tareas de gobernanza. Con la restauración ratificada, el proceso de gobernanza de Cardano puede reanudar su capacidad normal —reabriendo el camino para actualizaciones, aprobaciones de presupuestos y cambios de protocolo que dependen de un Comité Constitucional funcional.

Al cierre de esta edición, Cardano cotizaba a $0.38.

ADA cae por debajo de un soporte clave, gráfico semanal | Fuente: ADAUSDT en TradingView.com

Criptos en tendencia

Preguntas relacionadas

Q¿Qué ha hecho Cardano para resolver el bloqueo en su gobernanza?

ACardano ha ratificado una votación on-chain para restaurar su Comité Constitucional (CC) a plena capacidad funcional, lo que permite evaluar la constitucionalidad y ratificar acciones de gobernanza.

Q¿Por qué estaba bloqueada la gobernanza de Cardano antes de esta votación?

AEl bloqueo ocurrió porque la salida inesperada de un miembro del Comité Constitucional redujo el comité por debajo del quórum mínimo, impidiendo la ratificación de acciones clave.

Q¿Quiénes participaron en el proceso de votación para restaurar el Comité Constitucional?

ALos representantes delegados (DReps) y los operadores de pools de stake (SPOs) participaron en la votación, con umbrales de aprobación del 67% y 51% respectivamente.

Q¿Qué consecuencias tenía un Comité Constitucional sin quórum para Cardano?

ASin quórum, se bloquearon retiros del Tesoro, presupuestos de integración crítica, hard forks y actualizaciones de red, limitando severamente las acciones de gobernanza.

Q¿Cómo se seleccionó al nuevo miembro del Comité Constitucional?

AEl candidato, Cardano Curia, fue seleccionado off-chain mediante una votación de DReps usando la herramienta Ekklesia, requiriéndose luego la ratificación on-chain para formalizar el resultado.

Lecturas Relacionadas

Agente del FBI roba criptoactivos por valor de un millón de dólares, y su propio ChatGPT lo "delata"

Un exagente del FBI, Patrick Steven Yaroch, fue arrestado por robar casi un millón de dólares en criptomonedas de carteras vinculadas a un caso de espionaje que investigaba. Tras memorizar las frases semilla de las carteras enemigas a las que tuvo acceso en la base de datos del FBI, transfirió los fondos a su propia cuenta en numerosas ocasiones durante más de un año. El caso salió a la luz cuando Yaroch confesó voluntariamente a un antiguo colega del Departamento de Justicia, afirmando que el remordimiento lo estaba "atormentando". Sin embargo, las pruebas clave incluyeron conversaciones recuperadas de su teléfono donde consultaba a ChatGPT sobre cómo retirarse antes de los 40 años y mudarse a un viñedo en Portugal, planes que luego comenzó a organizar. Sus métodos fueron poco sofisticados: almacenó parte de los fondos en un exchange y otra porción en un protocolo DeFi de la cadena Sui, elección que según él se debió en parte a que le gustaba el logotipo de la plataforma. Este movimiento dejó un rastro permanente en la cadena de bloques. El FBI logró recuperar aproximadamente 925,000 dólares. El caso expone graves vulnerabilidades en la custodia de pruebas digitales sensibles por parte de las agencias y sirve como advertencia sobre el rastro digital que dejan las consultas en aplicaciones de chat, las cuales pueden convertirse en pruebas.

marsbitHace 13 min(s)

Agente del FBI roba criptoactivos por valor de un millón de dólares, y su propio ChatGPT lo "delata"

marsbitHace 13 min(s)

Nace el «DeepSeek Biológico» chino: 4 talentos de Oxford dejan que la IA tome las riendas de la ciencia de la vida

DeepSeek-V4-Flash acaba de revolucionar el campo de los modelos de lenguaje general, y ahora llega su equivalente chino para las ciencias de la vida: GeneLLM. Desarrollado por Jindushengke, fundada por cuatro talentos graduados de Oxford, este modelo multimodal es el primero del mundo entrenado directamente con datos ómicos crudos, y ha sido publicado en prestigiosas revistas como *Nature Communications* y *Advanced Science*. GeneLLM opera de manera similar a un modelo de lenguaje, pero en lugar de predecir la siguiente palabra, predice la siguiente secuencia de información biológica. Utiliza las cuatro bases del ARN (A, U, G, C) como tokens fundamentales, aprendiendo patrones directamente de datos crudos de transcriptómica, proteómica y metabolómica, sin depender de anotaciones genéticas predefinidas. Con versiones de 1.5B y 30B de parámetros, el modelo puede lograr una alta precisión en el diagnóstico de enfermedades con costos de secuenciación reducidos en un 83%, allanando el camino para una medicina de precisión más accesible. Sin embargo, la visión de Jindushengke va más allá del modelo. La compañía ha desarrollado BioFord Harness, una infraestructura que conecta la inteligencia artificial con el laboratorio físico. Este sistema traduce las intenciones científicas en instrucciones ejecutables para diversos equipos, gestiona su programación y hace que los resultados (incluyendo los fracasos) retroalimenten el ciclo de aprendizaje. La plataforma BioFord Agent integra cinco "agentes" inteligentes que automatizan todo el flujo de investigación, desde la revisión de literatura y el diseño experimental hasta el análisis de datos, reduciendo ciclos de meses a semanas. Fundada en 2022, Jindushengke ha cerrado cuatro rondas de financiación en un año, respaldada por inversores como Sequoia China y Gaotegia. Su estrategia se centra en construir la infraestructura crítica ("el último kilómetro") que conecta el mundo digital de la IA con la experimentación física, diferenciándose de otros actores que se enfocan únicamente en modelos digitales o en fábricas de ciencia totalmente automatizadas. Su ventaja competitiva radica en la acumulación de datos experimentales, protocolos de dispositivos y experiencia operativa en laboratorios reales, posicionándola para definir una nueva forma de hacer descubrimientos científicos.

marsbitHace 21 min(s)

Nace el «DeepSeek Biológico» chino: 4 talentos de Oxford dejan que la IA tome las riendas de la ciencia de la vida

marsbitHace 21 min(s)

El mayor agujero negro de la IA: tras ingresar 1 billón de dólares al año, Anthropic ve cómo el precio de la potencia de cálculo se dispara 10 veces

La industria de la IA enfrenta una posible redefinición radical en el precio de la capacidad computacional. Según un análisis del podcast tecnológico Dwarkesh Patel, si los ingresos de laboratorios como Anthropic alcanzan niveles billonarios mientras el suministro de potencia de cálculo (compute) solo crece unas 3 veces anuales, el precio de esta podría multiplicarse por más de 10. El razonamiento central es un cambio de paradigma: las GPUs como la H100 ya no son solo hardware, sino portadoras de "fuerza laboral digital" capaz de sustituir a profesionales humanos bien remunerados (p. ej., un ingeniero de software de Silicon Valley con un salario de 250.000 USD/año). Actualmente, existe una gran discrepancia entre este valor potencial y el precio real de alquiler de dicha capacidad. Este desajuste se ve agravado porque el crecimiento de los ingresos y la demanda de IA supera con creces la capacidad de expansión física de la infraestructura de compute, limitada por los ciclos de producción de semiconductores (ley de Moore, fábricas de chips, disponibilidad de litografía EUV). Ante esta escasez, la economía de la IA favorecería a los modelos más capaces, ya que los intentos fallidos con modelos inferiores consumirían más tiempo y recursos costosos. Algunos escépticos argumentan que existen límites prácticos para la monetización de la IA y que históricamente las predicciones de escasez de recursos han fallado. No obstante, Patel sostiene que la oferta de compute tiene una elasticidad mucho menor que la de materias primas tradicionales. En conclusión, aunque la potencia de cálculo pueda volverse abundante en el futuro, la industria podría enfrentarse primero a una era de inflación extrema y una intensa carrera armamentística por este recurso estratégico.

marsbitHace 22 min(s)

El mayor agujero negro de la IA: tras ingresar 1 billón de dólares al año, Anthropic ve cómo el precio de la potencia de cálculo se dispara 10 veces

marsbitHace 22 min(s)

El foso que Huang construyó en 20 años con CUDA, la IA acaba de agrietarlo en 10 horas

La "fortaleza inexpugnable" de CUDA, desarrollada durante casi 20 años por NVIDIA, está enfrentando nuevos desafíos, especialmente en el campo de la inferencia de IA. Una empresa emergente llamada Infinity utilizó un agente de IA llamado Ignition para crear un software similar a CUDA para el chip de inferencia de d-Matrix en solo 10 horas. Esto subraya el potencial de los agentes de IA para automatizar la generación y optimización de código de kernel a bajo nivel. Si bien el evento demuestra avances, expertos advierten que replicar el ecosistema completo de CUDA (bibliotecas, herramientas, comunidad de desarrolladores) sigue siendo una tarea monumental. La verdadera barrera ahora podría estar desplazándose hacia el *ecosistema de verificación y optimización*. El mercado de *inferencia* de IA se perfila como el campo de batalla principal para los competidores. A diferencia del entrenamiento, que requiere el máximo rendimiento y estabilidad en clústeres masivos, la inferencia prioriza el costo por consulta y es más flexible en cuanto al hardware. Esto permite que chips especializados, como los de d-Matrix, Rebellions, Cerebras y los de grandes proveedores de nube, busquen una porción del mercado demostrando mayor eficiencia o menor costo en tareas específicas. NVIDIA no está estática; también emplea IA para acelerar el desarrollo y la verificación de CUDA. La carrera a largo plazo dependerá de si los competidores pueden cerrar la brecha más rápido de lo que NVIDIA puede evolucionar su propia pila de software. Por ahora, la ventaja de NVIDIA en entrenamiento sigue siendo sólida, pero la inferencia podría ver cambios más rápidos y una mayor competencia.

marsbitHace 27 min(s)

El foso que Huang construyó en 20 años con CUDA, la IA acaba de agrietarlo en 10 horas

marsbitHace 27 min(s)

Trading

Spot

Artículos destacados

Cómo comprar ADA

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Cardano (ADA) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Cardano (ADA) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Cardano (ADA)Después de comprar tu Cardano (ADA), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Cardano (ADA)Tradear fácilmente con Cardano (ADA) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

2.0k Vistas totalesPublicado en 2024.12.10Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar ADA

Discusiones

Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de ADA (ADA).

活动图片