Los Reguladores de Nevada Mueven Fichas para Detener los Mercados de Predicción de Coinbase

TheNewsCryptoPublicado a 2026-02-04Actualizado a 2026-02-04

Resumen

Los reguladores de Nevada han tomado medidas contra Coinbase por su plataforma de mercados de predicción, alegando que opera sin licencia de juego estatal. La queja presentada el 2 de febrero busca detener la venta de contratos relacionados con eventos deportivos y elecciones, considerados apuestas bajo la ley. Nevada argumenta que estas actividades deben regirse por sus normas de juego y no por la jurisdicción federal de derivados. Además, señalan que la plataforma permite participar a usuarios desde 18 años, por debajo de la edad legal de 21 años. Este conflicto se produce en medio de disputas similares entre Coinbase y otros estados de EE.UU.

Los reguladores de Nevada han tomado una nueva medida contra el exchange de criptomonedas Coinbase. La acción busca detener las ofertas de mercados de predicción de la compañía en el estado, en medio del aumento de tensiones entre la supervisión federal de derivados y las leyes estatales de juego.

El 2 de febrero, la Junta de Control de Juego de Nevada presentó una demanda de aplicación civil contra Coinbase Financial Markets en Carson City. La demanda incluyó una solicitud de un fallo permanente, un remedio declaratorio y una orden de prohibición temporal de emergencia.

Los reguladores afirman que la plataforma está proporcionando contratos basados en eventos asociados con deportes y elecciones sin la licencia de juego estatal requerida por la ley de Nevada.

Coinbase lanzó el trading de mercados de predicción para usuarios estadounidenses en enero, en colaboración con Kalshi, un mercado de contratos regulado federalmente y supervisado por la Comisión de Comercio de Futuros de Mercancías (CFTC).

Sin embargo, los ejecutivos de Nevada mencionan que los contratos asociados con resultados deportivos y elecciones constituyen una actividad de apuestas y, por lo tanto, caen bajo las reglas de juego estatales en lugar de la jurisdicción federal de derivados. La junta también afirma que la aplicación de Coinbase permite a usuarios de 18 años o más operar con contratos de eventos, por debajo de la edad legal para apostar en Nevada, que es de 21 años.

El Conflicto en Curso

Los documentos judiciales mencionan que la operación prolongada de la empresa causa un daño grave, continuo e irreparable y le da a Coinbase una ventaja injusta sobre las casas de apuestas con licencia que deben cumplir con estrictos requisitos de cumplimiento, impuestos y ubicación física.

La disputa llega en un momento en que ya existe un conflicto en curso entre Coinbase y varios estados de EE. UU. Hace poco, Coinbase presentó demandas federales contra los reguladores de juego en Connecticut, Michigan e Illinois, alegando que los mercados de predicción están únicamente bajo la autoridad de la CFTC y que los esfuerzos de aplicación estatales limitan ilegalmente la innovación.

Esos estados habían emitido avisos de cese y desistimiento alegando que la plataforma de predicción realiza apuestas deportivas sin licencia. Los ejecutivos de Nevada mantienen que su autoridad es proteger a los consumidores y mantener la integridad de la industria del juego del estado.

El presidente de la Junta, Mike Dreitzer, reveló que se requería una acción de aplicación para defender esos compromisos, ya que nuevos productos de estilo de apuestas virtuales incursionan en el mercado.

Destacado en Noticias Cripto Hoy:

Polymarket Anuncia Supermercado Gratuito en NYC y Donación de $1 Millón al Banco de Alimentos

EtiquetasCoinbaseexchange (exchange)mercado de predicción

Preguntas relacionadas

Q¿Qué acción tomaron los reguladores de Nevada contra Coinbase?

ALos reguladores de Nevada presentaron una demanda de aplicación civil contra Coinbase Financial Markets, solicitando una orden prohibitiva temporal de emergencia, un fallo permanente y un alivio declaratorio.

Q¿Por qué los reguladores de Nevada se oponen a los mercados de predicción de Coinbase?

AAlegan que Coinbase ofrece contratos basados en eventos deportivos y electorales sin la licencia de juego requerida por ley estatal, y permite operar a usuarios desde 18 años cuando la edad legal para apostar en Nevada es 21.

Q¿Con qué plataforma colaboró Coinbase para lanzar su mercado de predicciones?

ACoinbase colaboró con Kalshi, un mercado de contratos regulado a nivel federal por la Commodity Futures Trading Commission (CFTC).

Q¿Qué argumenta Coinbase en su disputa contra los reguladores estatales?

ACoinbase alega que los mercados de predicción están bajo la autoridad exclusiva de la CFTC y que las acciones estatales limitan ilegalmente la innovación.

Q¿Qué daños mencionan los reguladores por la operación de Coinbase?

AArgumentan que causa daños irreparables y otorga a Coinbase una ventaja injusta sobre casas de apuestas licenciadas que cumplen con requisitos estrictos de cumplimiento, impuestos y ubicación física.

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