Por qué los inversores de XRP podrían enfrentar serios riesgos

bitcoinistPublicado a 2026-02-17Actualizado a 2026-02-17

Resumen

Los inversores de XRP podrían enfrentar riesgos significativos debido al retraso en la aprobación de la Ley CLARITY, según el experto CryptoSensei. Los bancos estarían frenando su avance al proponer la prohibición de rendimientos por stablecoins, lo que afectaría negativamente a los tenedores minoristas. Aunque se espera un compromiso eventual impulsado incluso por la Casa Blanca, las condiciones podrían perjudicar a los inversores. Brad Garlinghouse, CEO de Ripple, apoya la ley pese a sus imperfecciones, destacando que la claridad regulatoria beneficiaría a XRP y al mercado. Confía en que el proyecto esté cerca de aprobarse en abril. XRP cotiza actualmente alrededor de $1.48.

El experto en criptomonedas CryptoSensei ha advertido que los inversores de XRP están en peligro mientras los bancos continúan manteniendo la Ley CLARIDAD como "rehén". Explicó que la aprobación del proyecto de ley de criptomonedas podría proporcionar un gran impulso a XRP y al mercado de criptomonedas en general, pero advirtió que es probable que los bancos continúen retrasando lo más posible.

Por qué los inversores de XRP están en riesgo

En una publicación de X, CryptoSensei declaró que los tenedores de XRP están en riesgo porque es probable que el banco retrase el progreso de la Ley CLARIDAD tanto como sea posible antes de verse obligado a proceder. El experto en criptomonedas cree que la Casa Blanca eventualmente logrará que los bancos lleguen a un compromiso sobre el proyecto de ley de criptomonedas, pero advirtió que tal compromiso podría perjudicar a los inversores.

Los bancos están proponiendo actualmente una prohibición completa de la distribución de rendimientos de stablecoins a los usuarios, una medida que está estancando el progreso de la Ley CLARIDAD mientras los líderes de las criptomonedas rechazan esta propuesta. La aprobación del proyecto de ley de criptomonedas podría ser un gran positivo para XRP, ya que se destaca como uno de los activos criptográficos con más probabilidades de beneficiarse de la claridad regulatoria.

Crypto Sensei declaró que no está muy entusiasmado con un posible compromiso sobre la Ley CLARIDAD porque los tenedores minoristas de XRP y otros tenedores de criptomonedas podrían terminar cargando con las consecuencias. Sin embargo, el experto se mantiene confiado en que si el proyecto de ley de criptomonedas se aprueba con términos favorables para la industria, es probable que haya un boom del mercado.

Crypto Sensei dijo que tiene esperanzas pero está un poco desanimado por la forma en que el banco ha actuado de manera diferente. Comentó que los bancos podrían haber negociado estos términos durante la aprobación de la Ley GENIO en lugar de mantener como rehén a la Ley CLARIDAD ahora.

El CEO de Ripple aboga por la aprobación de la Ley CLARIDAD

El CEO de Ripple, Brad Garlinghouse, ha abogado por la aprobación de la Ley CLARIDAD a pesar de las preocupaciones sobre la prohibición de los rendimientos de las stablecoins. Reconoció que el proyecto de ley de criptomonedas no es perfecto y que hay aspectos que no le gustan. Sin embargo, Garlinghouse cree que estas imperfecciones no deberían estancar el progreso.

También mencionó cómo Ripple ha sido un gran defensor de la Ley CLARIDAD debido a la demanda de XRP contra la SEC. Señaló que el token obtuvo claridad de la demanda después de que el Juez dictaminara que el token no es un valor negociable.

Sin embargo, Garlinghouse todavía cree que es importante para el mercado de criptomonedas en general tener claridad, ya que la fortuna de Ripple depende de qué tan bien se desempeñe la industria. El CEO de Ripple predice que el proyecto de ley de criptomonedas estará 80% cerca de convertirse en ley para abril.

Al momento de escribir, el precio de XRP cotiza alrededor de $1.48, subiendo en las últimas 24 horas, según datos de CoinMarketCap.

XRP cotizando a $1.47 en el gráfico 1D | Fuente: XRPUSDT en Tradingview.com

Preguntas relacionadas

Q¿Por qué CryptoSensei advierte que los inversores de XRP enfrentan riesgos serios?

ACryptoSensei advierte que los inversores de XRP están en peligro porque los bancos continúan reteniendo 'como rehén' la Ley CLARITY, retrasando su avance tanto como sea posible, lo que podría perjudicar a los tenedores minoristas.

Q¿Qué propuesta de los bancos está estancando el progreso de la Ley CLARITY?

ALos bancos proponen una prohibición completa de la distribución de rendimientos de stablecoins a los usuarios, una medida que frena el avance de la Ley CLARITY mientras los líderes de la criptoindustria se oponen a esta propuesta.

Q¿Por qué la Ley CLARITY es importante para XRP según el artículo?

ALa Ley CLARITY es importante para XRP porque proporcionaría claridad regulatoria, y XRP se destaca como uno de los activos cripto que más se beneficiaría de esta claridad, especialmente tras el fallo de que no es un valor.

Q¿Cuál es la postura del CEO de Ripple, Brad Garlinghouse, sobre la Ley CLARITY?

ABrad Garlinghouse aboga por la aprobación de la Ley CLARITY a pesar de sus imperfecciones, como la prohibición de rendimientos de stablecoins, porque cree que el progreso no debe estancarse y que la claridad beneficia a toda la industria.

Q¿Qué predicción hace el CEO de Ripple sobre la aprobación de la ley cripto?

AEl CEO de Ripple predice que el proyecto de ley cripto estará un 80% cerca de convertirse en ley para el mes de abril.

Lecturas Relacionadas

Informe de Ethereum del primer trimestre de 2026: caen las tarifas, usuarios y volumen de transacciones alcanzan máximos históricos

Resumen del informe del primer trimestre de 2026 sobre Ethereum, por Token Terminal. El reporte destaca una tendencia clave: la cantidad de usuarios activos mensuales (13.2 millones, +53.5%), las transacciones (200.4 millones, +38%) y el rendimiento de la red (25.78 TPS) alcanzaron máximos históricos, mientras que las tarifas de transacción en la capa principal cayeron un 47.9% intertrimestral. Este fenómeno, denominado la "Paradoja de Jevons", sugiere que Ethereum está priorizando deliberadamente la expansión a corto plazo sobre la captura de ingresos inmediatos. La actualización Fusaka, que aumenta la capacidad de datos y reduce el costo del espacio de bloque, es un factor clave. La narrativa central de Ethereum se está desplazando de una cadena de bloques DeFi a una capa de liquidación financiera global. Ethereum mantiene una posición dominante en activos tokenizados, con una capitalización total de $2 billones (-0.7% intertrimestral). Destacan el crecimiento de los fondos tokenizados ($194 mil millones, +4.9%) y las materias primas tokenizadas ($47 mil millones, +60%), reflejando una mayor adopción institucional por parte de entidades como BlackRock y JPMorgan. A pesar de una caída del 30.3% en su capitalización de mercado totalmente diluida, la base de titulares de ETH creció a 292.8 millones. En resumen, Ethereum está sacrificando ingresos a corto plazo para impulsar la adopción, consolidándose como la infraestructura de liquidación preferida para las finanzas tokenizadas, con el objetivo de que una mayor demanda de red compense las tarifas más bajas a largo plazo.

marsbitHace 1 hora(s)

Informe de Ethereum del primer trimestre de 2026: caen las tarifas, usuarios y volumen de transacciones alcanzan máximos históricos

marsbitHace 1 hora(s)

Entrevista inaugural en podcast del CEO de Intel, Tan Lip Bu: Nuestro objetivo es '10 veces en 5-10 años', apostamos por empaquetado avanzado, sustratos de vidrio y diamantes artificiales

El CEO de Intel, Chen Lifu, expresó en una entrevista en un podcast su objetivo de multiplicar por diez el valor de la empresa en un plazo de 5 a 10 años. Para lograrlo, está centrando la estrategia en la superación de los límites físicos de la miniaturización de los semiconductores, invirtiendo en tres áreas clave: tecnologías avanzadas de empaquetado como EMIB, nuevos materiales como el nitruro de galio (GaN), carburo de silicio (SiC), fosfuro de indio (InP) y diamante sintético, y sustratos innovadores como el de vidrio. Destacó que la explosión de la IA, especialmente los agentes autónomos y la inferencia, está impulsando una fuerte demanda de CPUs, cambiando la proporción CPU/GPU en servidores. Chen Lifu también defendió la apuesta de Intel por el negocio de fundición (foundry), subrayando que es crucial para la seguridad de la cadena de suministro en EE.UU. y que se basa en generar confianza a través de altos rendimientos y fiabilidad. Reveló detalles de la colaboración Terafab con Elon Musk para construir fábricas de chips y abordar la escasez de capacidad. Reconoció que Intel aún está en una fase de transformación ("gatear"), reconstruyendo equipos y capacidades fundamentales, pero proyecta que su verdadero potencial en mercados como la informática de borde, la IA física y la de agentes comenzará a materializarse hacia 2030-2032. Con una mentalidad de capitalista de riesgo, su meta clara es entregar un retorno de 10x a los accionistas en la próxima década.

marsbitHace 1 hora(s)

Entrevista inaugural en podcast del CEO de Intel, Tan Lip Bu: Nuestro objetivo es '10 veces en 5-10 años', apostamos por empaquetado avanzado, sustratos de vidrio y diamantes artificiales

marsbitHace 1 hora(s)

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 1 hora(s)

Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

marsbitHace 1 hora(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 3 hora(s)

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

marsbitHace 3 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 3 hora(s)

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

marsbitHace 3 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片