La Solicitud de Nuevo Juicio de SBF Encuentra Resistencia de los Fiscales Estadounidenses

bitcoinistPublicado a 2026-03-13Actualizado a 2026-03-13

Resumen

La solicitud de nuevo juicio de Sam Bankman-Fried (SBF), fundador de FTX, enfrenta la oposición firme de los fiscales estadounidenses. Estos argumentan que la defensa no cumple los requisitos legales para un nuevo proceso, ya que los testigos en los que se basa la solicitud —los exejecutivos Ryan Salame y Daniel Chapsky— ya eran conocidos antes del juicio de 2023. SBF fue condenado a 25 años de prisión en noviembre de 7 cargos de fraude y conspiración por malversar fondos de clientes de FTX. Los fiscales sostienen que su petición carece de fundamento y que su condena fue justa.

Según informes, el presidente de EE.UU., Donald Trump, cerró la puerta a un indulto para Sam Bankman-Fried en enero. Eso dejó al fundador convicto de FTX, también conocido como SBF, con dos caminos para salir de una sentencia de 25 años de prisión: una apelación que ya se está tramitando en los tribunales federales y una moción para un nuevo juicio presentada el mes pasado. Los fiscales federales acaban de mover ficha para cerrar el segundo.

Los Testigos No Eran un Secreto, Dice el Gobierno

El jueves, Bloomberg informó que el Departamento de Justicia de EE.UU. instó a un juez federal a rechazar la solicitud de Bankman-Fried de un nuevo juicio, argumentando que la defensa no se ha acercado a superar el listón legal requerido para obtenerlo.

En el centro de la disputa está el testimonio de dos ex ejecutivos de FTX —Ryan Salame y Daniel Chapsky— que, según la defensa, podrían haber debilitado el caso del gobierno contra Bankman-Fried durante el juicio.

Los fiscales no se lo creen. Ambos hombres eran conocidos por la defensa mucho antes de que comenzara el juicio en 2023, según documentos judiciales citados por Bloomberg.

Eso es importante porque un acusado que busca un nuevo juicio basándose en un testimonio nuevo de testigos debe demostrar que la evidencia era genuinamente desconocida y no estaba disponible en el momento de los procedimientos originales. Si la defensa tuvo acceso a esos testigos antes, el argumento se desmorona según la ley.

SBF presentó la moción para un nuevo juicio en febrero, alegando que lo que Salame y Chapsky podrían decir ahora socavaría la versión del gobierno sobre la situación financiera de FTX antes de que el exchange colapsara a finales de 2022.

El juez Lewis Kaplan había ordenado a los fiscales que respondieran a la moción antes del 11 de marzo. Lo hicieron, y su respuesta fue un rotundo no.

BTCUSD actualmente cotiza a $70,221. Gráfico: TradingView

Una Condena Basada en Fraude y Traición

Un jurado declaró a SBF culpable en noviembre de 2023 de siete cargos de fraude y conspiración. Los cargos surgieron del mal uso de fondos de clientes en FTX y su firma de trading afiliada, Alameda Research.

El implosion de FTX borró miles de millones de dólares pertenecientes a clientes de todo el mundo y envió ondas de choque a través de la industria cripto.

Mientras Bankman-Fried busca alivio legal a través de los tribunales, sus comentarios públicos han atraído un escrutinio de otro tipo.

Informes indican que elogió la posición de Trump sobre las criptomonedas en publicaciones en redes sociales el 1 de febrero, lo que generó especulaciones de que estaba buscando una intervención política. Según los informes, Trump dijo que no tenía planes de indultarlo.

El Tribunal Mantiene las Opciones de SBF Limitadas

Varios de los asociados más cercanos de Bankman-Fried aceptaron acuerdos de culpabilidad y testificaron en su contra. Sus relatos pintaron una imagen de una empresa donde el dinero de los clientes se desviaba silenciosamente a Alameda y se usaba para inversiones, préstamos y donaciones políticas, todo sin el conocimiento de los depositantes.

El juez sentenció a Bankman-Fried a 25 años tras las rejas tras su condena.

Imagen destacada de Getty Images, gráfico de TradingView

Criptos en tendencia

Preguntas relacionadas

Q¿Qué dos caminos tenía Sam Bankman-Fried para salir de su condena de prisión según el artículo?

AUn recurso de apelación que ya está en trámite en los tribunales federales y una solicitud de nuevo juicio presentada el mes pasado.

Q¿Qué argumentaron los fiscales federales para oponerse a la solicitud de nuevo juicio de SBF?

AArgumentaron que la defensa no se ha acercado a superar el listón legal requerido, ya que los testigos (Ryan Salame y Daniel Chapsky) eran conocidos por la defensa mucho antes de que comenzara el juicio de 2023.

Q¿Cuál fue la base de la condena de Sam Bankman-Fried en noviembre de 2023?

AUn jurado lo declaró culpable de siete cargos de fraude y conspiración, relacionados con el mal uso de fondos de clientes en FTX y su firma de trading afiliada, Alameda Research.

Q¿Qué evento desencadenó la implosión de FTX y cuáles fueron sus consecuencias?

AEl colapso del intercambio a finales de 2022, que borró miles de millones de dólares pertenecientes a clientes de todo el mundo y envió ondas de choque a través de la industria de las criptomonedas.

Q¿Qué informes sobre los comentarios públicos de SBF llamaron la atención después de su condena?

ALos informes indican que elogió la posición de Trump sobre las criptomonedas en publicaciones de redes sociales, lo que generó especulaciones de que buscaba una intervención política, aunque Trump dijo que no tenía planes de indultarlo.

Lecturas Relacionadas

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 27 min(s)

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

marsbitHace 27 min(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 40 min(s)

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

marsbitHace 40 min(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 48 min(s)

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

marsbitHace 48 min(s)

Análisis de la última reasignación de cartera del "hijo de la versión" del mercado de valores estadounidense: 9.000 millones de USD en ventas en corto de NVIDIA, apuntando a los sectores eléctrico y de memoria

Leopold Aschenbrenner, considerado uno de los inversores más agresivos en IA, ha realizado cambios significativos en su cartera. Ha establecido posiciones cortas por unos 9.000 millones de dólares en empresas como NVIDIA, ASML y Oracle, al mismo tiempo que redirige capital hacia lo que él identifica como los próximos cuellos de botella en infraestructura de IA: energía eléctrica, memoria, redes de centros de datos y activos de modelos más profundos como Anthropic. Su lógica no sugiere que la burbuja de la IA haya estallado, sino una rotación dentro de la infraestructura. Considera que la "transacción de la pala" clásica (como invertir en semiconductores) está demasiado concurrida y sobrevalorada. En su lugar, apuesta por los eslabones fundamentales siguientes: la capacidad real de construir y energizar centros de datos, y la necesidad crítica de materiales como el cobre y la fibra óptica para la transmisión de datos. La reciente emisión de bonos de NVIDIA por 25.000 millones de dólares, a pesar de su gran liquidez, se interpreta como una señal de un cambio en la financiación del sector. Aschenbrenner también ha invertido de forma privada en Anthropic, lo que representa una apuesta directa al "mineral" (el modelo de IA) en lugar de solo a las "herramientas". En resumen, su estrategia actual se centra en la infraestructura física y de servicios esenciales (energía, construcción, redes) que habilitarán la próxima fase de expansión de la IA, considerándolas apuestas más sólidas y menos saturadas.

marsbitHace 1 hora(s)

Análisis de la última reasignación de cartera del "hijo de la versión" del mercado de valores estadounidense: 9.000 millones de USD en ventas en corto de NVIDIA, apuntando a los sectores eléctrico y de memoria

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
Futuros

Artículos destacados

Cómo comprar F

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Synfutures (F) 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 Synfutures (F) 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 Synfutures (F)Después de comprar tu Synfutures (F), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Synfutures (F)Tradear fácilmente con Synfutures (F) 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.

300 Vistas totalesPublicado en 2024.12.21Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar F

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 F (F).

活动图片