Polymarket Adquiere Brahma para Fortalecer la Infraestructura DeFi

TheNewsCryptoPublicado a 2026-03-19Actualizado a 2026-03-19

Resumen

Polymarket, el mayor mercado de predicciones, ha anunciado la adquisición de la startup de cripto Brahma, especializada en infraestructura DeFi. Según el comunicado del 18 de marzo, el equipo de Brahma se enfocará en mejorar la plataforma y suite de productos de Polymarket. Fundada en 2021, Brahma ha procesado más de $1 mil millones en volumen y podría ayudar a reducir la fricción en creación de wallets, depósitos y canjes de tokens. La adquisición también podría atraer más liquidez a mercados de predicción nicho. Los detalles financieros no fueron revelados. Los tres productos principales de Brahma (Strategy Vaults, Brahma Accounts y Swype.fun) serán descontinuados en los próximos 30 días. Polymarket, valorado en $20 mil millones, continúa expandiéndose a pesar de la desaceleración del mercado de cripto, habiendo adquirido también Dome y Lunch recientemente.

El mercado de predicciones más grande, Polymarket, ha anunciado que está adquiriendo Brahma, una startup de criptomonedas que ofrece infraestructura de finanzas descentralizadas (DeFi). Según el anuncio del 18 de marzo, Brahma mencionó que, como parte de esta transición, nuestro equipo se comprometerá a evolucionar la pila y la suite de productos de Polymarket.

Brahma se lanzó en 2021 y hasta ahora ha procesado más de $1 mil millones en volumen y podría ser utilizado por Polymarket para reducir la fricción en la creación de billeteras, depósitos y canjes de tokens.

La adquisición también podría atraer más liquidez a mercados de predicción nicho y de bajo volumen en Polymarket. El fundador y director ejecutivo de Polymarket, Shayne Coplan, mencionó que crear infraestructura confiable sobre redes blockchain y sistemas financieros tradicionales es difícil y no hay atajos.

Además, añadió que el equipo de Brahma ha demostrado que puede diseñar, funcionar y escalar productos complejos para usuarios sofisticados. Los detalles financieros de la adquisición no fueron revelados en ese momento.

Los Productos de Brahma

En los últimos cuatro años, Brahma ha desarrollado tres productos principales: Strategy Vaults para estrategias DeFi automatizadas, Brahma Accounts, cuentas inteligentes para usuarios de DeFi; y Swype.fun, una tarjeta Visa asociada con posiciones DeFi para gastos en el mundo real.

La empresa mencionó que cada producto será descontinuado en los próximos 30 días a medida que proceda la adquisición. Polymarket ha crecido rápidamente hasta una valoración listada de $20 mil millones en un momento de rápido crecimiento en los mercados de predicción.

Polymarket ha continuado invirtiendo en expansión a pesar de una caída más amplia del mercado de criptomonedas y un aumento en el interés por la IA. La empresa anunció el 10 de marzo que estaba colaborando con Palantir Technologies y TWG AI para crear una plataforma de integridad deportiva impulsada por IA.

También adquirió Dome, respaldado por Y Combinator, en febrero, que ofrece herramientas de desarrollo para mercados de predicción, y Lunch, una empresa boutique especializada en reclutar y formar equipos para startups tecnológicas.

Noticias Destacadas de Criptomonedas Hoy:

Los Precios de las Criptomonedas Retroceden, los Mercados Asiáticos Siguen la Misma Trayectoria

EtiquetasDeFiPolymarketmercado de predicciones

Preguntas relacionadas

Q¿Qué empresa ha adquirido Polymarket para fortalecer su infraestructura DeFi?

APolymarket ha adquirido Brahma, una startup de cripto que ofrece infraestructura de finanzas descentralizadas (DeFi).

Q¿Cuánto volumen ha procesado Brahma desde su lanzamiento en 2021?

ABrahma ha procesado más de $1 mil millones en volumen desde su lanzamiento en 2021.

Q¿Cuáles son los tres productos principales que ha desarrollado Brahma en los últimos cuatro años?

ALos tres productos principales de Brahma son Strategy Vaults para estrategias DeFi automatizadas, Brahma Accounts (cuentas inteligentes para usuarios de DeFi) y Swype.fun, una tarjeta Visa vinculada a posiciones DeFi para gastos en el mundo real.

Q¿Qué valoración alcanzó Polymarket durante su rápido crecimiento en los mercados de predicción?

APolymarket alcanzó una valoración de $20 mil millones durante su rápido crecimiento en los mercados de predicción.

Q¿Con qué empresas colaboró Polymarket el 10 de marzo para crear una plataforma de integridad deportiva impulsada por IA?

APolymarket colaboró con Palantir Technologies y TWG AI para crear una plataforma de integridad deportiva impulsada por inteligencia artificial.

Lecturas Relacionadas

¿Los modelos generativos también pueden entrenarse de extremo a extremo? El núcleo es un bucle for

El entrenamiento de modelos generativos siempre ha sido un reto debido a la "desviación por exposición" (exposure bias): durante el entrenamiento solo se aprenden pequeños pasos, mientras que la generación requiere cientos de iteraciones, lo que causa acumulación de errores. Esto ha impedido que los modelos generativos sean entrenados de extremo a extremo (end-to-end), a diferencia de otras tareas de aprendizaje profundo. Un reciente artículo de la Universidad de Illinois y Harvard introduce "Explorative Modeling (XM)", un nuevo paradigma que resuelve este problema mediante un bucle simple (for). La idea clave es que, en cada paso de entrenamiento, el modelo genera K candidatos y solo retropropaga el gradiente a partir del candidato más cercano a los datos reales. Este enfoque evita que el modelo converja a un promedio borroso entre múltiples modos (mode blurring), un problema inherente a las funciones de pérdida de reconstrucción típicas. XM identifica una tercera dimensión escalable, además de los parámetros y los datos: la "expresividad generativa". Los experimentos en imágenes, video y lenguaje muestran que aumentar la exploración (K) mejora monótonamente el rendimiento, con ganancias de eficiencia en FLOPs, muestras y parámetros. En tareas de control robótico, una política exploratoria XM iguala o supera a políticas de difusión que requieren 100 veces más cómputo en inferencia. El trabajo sugiere que, a gran escala, la expresividad generativa se convierte en el cuello de botella principal, y XM ofrece un camino para modelos generativos verdaderamente end-to-end, generando muestras de alta calidad en una sola pasada hacia adelante.

marsbitHace 19 min(s)

¿Los modelos generativos también pueden entrenarse de extremo a extremo? El núcleo es un bucle for

marsbitHace 19 min(s)

¿Máximo de 20 artículos por persona? La nueva norma de ICLR recibe una «petición» sarcástica de un investigador de DeepMind

Un investigador de DeepMind satiriza la nueva norma de ICLR que limita a 20 artículos por autor. La conferencia de IA ICLR 2027 ha establecido una nueva regla: cada autor solo puede figurar en un máximo de 20 trabajos enviados. Los que excedan este límite serán advertidos y, de no corregirse, algunos serán rechazados aleatoriamente. La justificación es la enorme presión sobre el sistema de revisión, tras un aumento del 68% en los envíos para ICLR 2026 (19,525 trabajos). Dan Roy, investigador de Google DeepMind, respondió con una "petición" irónica en X, pidiendo que se elimine el límite. Su mensaje, cargado de sarcasmo, sugiere que los agentes de IA ahora pueden producir investigaciones incrementales y que, "dado que todo el trabajo de revisión ya lo hacen los grandes modelos de lenguaje", debería animarse a enviar más trabajos, no menos. Su sátira apunta a un problema real: el uso de IA tanto en la autoría como en la revisión. Un análisis de 2025 detectó que aproximadamente el 21% de las revisiones de ICLR 2026 eran probablemente generadas completamente por IA. La broma de Roy plantea una pregunta seria: en un entorno donde agentes generan artículos, autores los envían en masa y revisores potencialmente usan IA, ¿limitar el número de envíos es la solución adecuada? El debate sobre la calidad versus la cantidad, y el papel de la IA en la academia, continúa.

marsbitHace 25 min(s)

¿Máximo de 20 artículos por persona? La nueva norma de ICLR recibe una «petición» sarcástica de un investigador de DeepMind

marsbitHace 25 min(s)

Trading

Spot
活动图片