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El Número de Socios Bancarios de Ripple No Significa que 300 Bancos Estén Usando XRP

**Resumen del Artículo: Las asociaciones bancarias de Ripple no significan que 300 bancos utilicen XRP** Según los informes, Ripple cuenta con más de **300 socios institucionales**. Sin embargo, surge un debate crucial: la mayoría de estos socios bancarios, según se informa, no utilizan directamente el token XRP para liquidaciones. Esta distinción es fundamental. Un banco puede colaborar con Ripple, emplear su tecnología o participar en su red de pagos sin necesidad de usar XRP como activo de liquidación. Para los tenedores de XRP, esto es importante porque la tesis de inversión depende de la utilidad real del token, no solo de las relaciones corporativas. En pocas palabras, mientras que Ripple tiene una importante presencia institucional, el uso de XRP parece ser más limitado de lo que algunas narrativas comunitarias implican. No todos los acuerdos de asociación generan demanda directa por el token. Por lo tanto, cuando aparezca un titular sobre una nueva asociación de Ripple, la pregunta clave debería ser: "¿Qué papel juega realmente XRP?". La adopción más sólida para XRP ocurre cuando el token se utiliza para mover valor, obtener liquidez o liquidar transacciones. Si los socios usan la tecnología de Ripple pero no el token, la historia de demanda de XRP es más débil de lo que sugiere el número total de asociaciones. En conclusión, el próximo capítulo para XRP dependerá menos de cuántos socios pueda nombrar Ripple y más de cuántos de ellos utilicen claramente el activo. Esa es la métrica de adopción que los inversores deberían observar.

bitcoinist06/30 01:27

El Número de Socios Bancarios de Ripple No Significa que 300 Bancos Estén Usando XRP

bitcoinist06/30 01:27

La demanda de Hyperliquid se profundiza mientras las instituciones persiguen rendimientos por staking – ¿Es solo una moda pasajera?

El mecanismo de comisiones prioritarias de Hyperliquid (HYPE) está transformando la demanda del token, pasando de ser una narrativa de trading a una fuente estructural de consumo de oferta. Desde su lanzamiento el 14 de abril, se han quemado cerca de 21.895 tokens a través de estos fees, aumentando 45 veces en las últimas semanas y con un número de participantes que creció de 14 a 130, lo que sugiere una adopción más amplia y resiliente. Esta demanda se está consolidando aún más con la participación institucional a largo plazo. Bitwise depositó y apostó (staking) aproximadamente 1,775 millones de HYPE (unos $114 millones), señalando que valora el rendimiento recurrente de la staking más que la liquidez a corto plazo. Esta acción, combinada con la quema de fees, crea múltiples sumideros de demanda que refuerzan mutuamente el token. Aunque 21Shares redujo su exposición vendiendo alrededor de $1,8 millones en HYPE, esto parece más un rebalanceo de cartera o toma de beneficios aislada que una capitulación generalizada. Por tanto, las reducciones institucionales siguen siendo limitadas y no contrarrestan el creciente compromiso de otros grandes tenedores a largo plazo. En resumen, la combinación de quema de comisiones y staking continúa reduciendo la oferta circulante de HYPE y reforzando su demanda estructural.

ambcrypto06/27 22:04

La demanda de Hyperliquid se profundiza mientras las instituciones persiguen rendimientos por staking – ¿Es solo una moda pasajera?

ambcrypto06/27 22:04

El precio de alquiler de GPUs cae un 30% en tres semanas, y la cadena de valor de la IA 'migra masivamente' desde Nvidia hacia los chips de memoria

El precio de alquiler de las GPU de Nvidia ha caído aproximadamente un 30% en tres semanas, pasando de un máximo de 6,11 dólares por hora a finales de mayo a 4,22 dólares. Esta tendencia señala un posible fin del mito de la "escasez de capacidad de cómputo" en IA y una presión a la baja en la cadena de valor. Mientras tanto, el mercado de semiconductores muestra una clara divergencia: mientras el ETF SMH y acciones como Micron y SanDisk han registrado fuertes ganancias (cercanas al 60% en un mes), Nvidia ha caído un 3% en el mismo período. Esto sugiere que la atención del mercado y el cuello de botella en la cadena de suministro de IA se están desplazando de las GPU a los chips de memoria. El impulso detrás de este cambio es la creciente demanda de memoria de alto ancho de banda (HBM) para modelos de IA más grandes, donde fabricantes como Micron disfrutan de una fuerte capacidad de fijación de precios debido a la escasez estructural. Por el contrario, la mejora en la producción de GPUs y una mayor competencia entre proveedores en la nube están presionando los precios de alquiler. Analistas como Rich Privorotsky de Goldman Sachs destacan que el precio de alquiler es un indicador clave: su debilidad cuestiona la narrativa de escasez que sostiene las valoraciones en el sector hardware. Aunque persiste una fuerte demanda a largo plazo, como muestra el contrato de 300.000 millones de dólares entre SpaceX y Google, los términos flexibles de dichos acuerdos indican una negociación más equilibrada. En resumen, el valor en el ecosistema de la IA se está redistribuyendo. El riesgo para Nvidia no está en la demanda, sino en una posible erosión de su poder de fijación de precios a medida que los cuellos de botella y los beneficios se trasladan hacia los fabricantes de memoria.

marsbit06/23 05:22

El precio de alquiler de GPUs cae un 30% en tres semanas, y la cadena de valor de la IA 'migra masivamente' desde Nvidia hacia los chips de memoria

marsbit06/23 05:22

Entrevista a los cofundadores de CoreWeave, acción relacionada con Nvidia: La demanda de IA parece 'intensificarse' cada día

CoreWeave, líder en neocloud, analiza la evolución de la demanda de IA con sus ejecutivos Brannin McBee y Nick Robbins. La necesidad de capacidad de computación para IA no se está enfriando, sino que se intensifica cada día, impulsada por las aplicaciones de agentes inteligentes, inferencia y IA empresarial. La entrevista destaca un cambio estructural: el cuello de botella ya no son solo las GPU, sino problemas de infraestructura más complejos como la disponibilidad de centros de datos con energía ("powered shells"), CPU, almacenamiento, cadena de suministro y costos. CoreWeave, que sirve a clientes como OpenAI, Anthropic y grandes tecnológicas, observa un aumento relativo en la necesidad de CPU (como las futuras Vera de Nvidia) y almacenamiento junto a las GPU, lo que ha llevado a rediseñar sus centros de datos. La competencia en infraestructura de IA ya no se centra solo en adquirir chips, sino en la capacidad de ejecución: desplegar rápida y eficientemente sistemas complejos. CoreWeave atribuye su éxito a su historial de ejecución, su rendimiento superior y su plataforma madura para llevar la IA a producción. Actualmente, la principal limitación es la disponibilidad de instalaciones de centros de datos listas, aunque la escasez y el costo de componentes como la memoria HBM son factores gestionados mediante contratos que trasladan los costos a los clientes. Se espera que el despliegue masivo de la próxima generación de servidores, como Vera Rubin, gane fuerza a lo largo de 2027.

marsbit06/19 10:40

Entrevista a los cofundadores de CoreWeave, acción relacionada con Nvidia: La demanda de IA parece 'intensificarse' cada día

marsbit06/19 10:40

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