El impulso de Sei frente a la profundidad de Avalanche: ¿Qué red está ganando la carrera de 2026?

ambcryptoPublicado a 2026-01-27Actualizado a 2026-01-27

Resumen

El impulso inicial de Sei Network en 2026 enfrentó una prueba cuando Avalanche superó brevemente su volumen en DEX perpetuos. Sin embargo, Sei recuperó rápidamente el liderato, añadiendo $23 millones en volumen en 48 horas. Aunque Sei mostró mayor participación de usuarios con 7.6 millones de direcciones activas mensuales frente a 1.6 millones de Avalanche, la red demostró una ventaja crítica en interés abierto (OI): $443 millones contra $74 millones de Sei. Esta disparidad refleja la mayor liquidez y solidez de mercado de Avalanche. Mientras Sei atrae a traders activos con su velocidad, debe transformar su crecimiento de usuarios en profundidad de mercado real para competir a largo plazo.

El impulso inicial de Sei Network a principios de 2026 enfrentó una prueba breve cuando Avalanche lo superó en volumen de DEX perpetuos.

Según datos de YAP Network, el volumen de perpetuos de 7 días de Avalanche se situó en 3,19 millones de dólares, con una caída del 34,66%. El volumen de perpetuos de Sei alcanzó los 28,81 millones de dólares, aumentando un 0,54% en el mismo período.

Ese cambio resultó ser de corta duración.

En 48 horas, Sei añadió aproximadamente 23 millones de dólares en volumen de perpetuos, reafirmando su control en la clasificación. La recuperación restableció el liderazgo de Sei y destacó su capacidad para atraer actividad comercial a corto plazo.

Sin embargo, el volumen por sí solo no resolvió la contienda.

Las direcciones activas se inclinaron hacia Sei

Sei Network registró 7,6 millones de direcciones activas mensuales, según datos de Token Terminal. Avalanche, en comparación, registró 1,6 millones de direcciones activas.

Esa brecha apuntaba a una mayor participación de usuarios en la red de Sei. El crecimiento sugería una adopción creciente, especialmente entre los traders que buscan una ejecución más rápida y menor latencia.

Aun así, las direcciones activas no capturaron por completo el compromiso de capital.

El interés abierto favoreció a Avalanche

A pesar del dominio de Sei en direcciones activas, Avalanche continuó superándolo en Interés Abierto (OI), con el OI de Avalanche en un imponente $443 millones, en comparación con los mucho más pequeños $74 millones de Sei.

Al momento de la publicación, Sei [SEI] se negociaba a $0.11.

Esta disparidad destacó la mayor liquidez y confianza del mercado de Avalanche.

El Interés Abierto es clave en DeFi, y el dominio de Avalanche le dio una ventaja en estabilidad y viabilidad a largo plazo. Al momento de la publicación, Avalanche [AVAX] se negociaba a $11.48 dentro del rango de $8.77-$12, confirmando su posición más fuerte.

El aumento de volumen de Sei mostró potencial, pero aún está rezagado en profundidad de mercado. Para desafiar a Avalanche, Sei debe convertir su base de usuarios en crecimiento en una verdadera fuerza financiera y liquidez.

Impulso frente a profundidad de mercado

La recuperación del volumen de perpetuos de Sei mostró su creciente atractivo entre los traders activos. Sin embargo, el dominio del Interés Abierto de Avalanche reflejó una profundidad de mercado superior y una durabilidad de capital.

Esto dejó a los traders observando si Sei podría convertir el crecimiento de direcciones en una liquidez duradera. La siguiente fase dependía de si el uso se traducía en un posicionamiento de derivados más profundo.

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Preguntas relacionadas

Q¿Qué red superó brevemente a Sei en volumen de DEX perpetuos a principios de 2026 según el artículo?

AAvalanche superó brevemente a Sei en volumen de DEX perpetuos.

QSegún Token Terminal, ¿cuántas direcciones activas mensuales registró Sei Network en comparación con Avalanche?

ASei Network registró 7.6 millones de direcciones activas mensuales, mientras que Avalanche registró 1.6 millones.

Q¿Qué métrica clave de DeFi mostró la ventaja de Avalanche en términos de liquidez y confianza del mercado?

AEl Interés Abierto (Open Interest) fue la métrica clave, con Avalanche manteniendo $443 millones en comparación con los $74 millones de Sei.

Q¿A qué precios se cotizaban SEI y AVAX al momento de la publicación del artículo?

ASEI se cotizaba a $0.11 y AVAX a $11.48.

Q¿Qué debe hacer Sei Network según el artículo para desafiar seriamente a Avalanche?

ASei debe convertir su base de usuarios en crecimiento en una fuerza financiera real y liquidez para igualar la profundidad de mercado de Avalanche.

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Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra una tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora Similar a la Humana: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. 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Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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