TrendForce: en 2026, los chips de fabricación nacional podrían alcanzar casi el 90% de la cuota del mercado chino de chips de IA de gama alta
Mensaje de ChainCatcher. Según el más reciente informe de investigación de la cadena de suministro de TrendForce, aunque Estados Unidos ha impuesto controles de exportación a los GPU de gama alta, la industria de la IA en China no se ha desacelerado; al contrario, está acelerando la construcción de una cadena de suministro local de IA. El informe señala que la estructura de abastecimiento de chips de IA de alta gama en China está pasando de depender de GPU importados a un modelo dual de «GPU local + ASIC diseñado internamente». Se espera que las soluciones nacionales representen en 2026 cerca del 90% del mercado chino de chips de IA de gama alta. Este año, el gobierno chino está impulsando activamente la adopción de chips de IA de fabricación nacional. Las políticas priorizarán el apoyo a empresas locales con alto potencial para que amplíen considerablemente su participación en el mercado de servidores de IA de gama alta. Al mismo tiempo, el ecosistema nacional en áreas clave como procesos de fabricación avanzados, empaquetado avanzado y gestión térmica está madurando gradualmente. TrendForce prevé que, en el contexto de una aceleración del proceso de sustitución nacional, fabricantes de chips nacionales como Huawei Ascend, Cambricon y Hygon seguirán beneficiándose, y que la cadena industrial relacionada afrontará oportunidades de crecimiento estructural.
Las valoraciones de cinco startups de robótica en China superan los 200 mil millones de yuanes
Mensaje de ChainCatcher. De acuerdo con un informe de la plataforma de análisis del sector Hello China Tech, al 6 de 2026 de junio, en China hay 8 empresas relacionadas con robots humanoides cuya valoración alcanza o supera los 200 mil millones de yuanes (aprox. 2.900 millones de dólares). De ellas, 5 valoraciones se basan principalmente en modelos más que en volumen de envíos, y las entregas anuales siguen situándose en el rango de cientos de unidades. En el segundo trimestre, la financiación en el sector de los robots humanoides alcanzó 6.950 millones de dólares, más del doble que en el trimestre anterior. Según se informa, los costos de recopilación de datos varían mucho entre distintas etapas: para los operadores de primera línea, el salario por hora ronda entre 20 y 40 yuanes; tras externalizar, aproximadamente 25 yuanes. El costo dentro de la empresa, que incluye la participación de robots, es de alrededor de 250 yuanes. Los datos que venden las bases de entrenamiento apoyadas por el gobierno alcanzan entre 500 y 1000 yuanes. Sin embargo, los datos producidos mediante diferentes métodos de recopilación (dispositivos ponibles y participación de robots) presentan diferencias significativas en calidad y efectividad del entrenamiento: de 100 horas de recopilación original, finalmente solo se dispone de unas 50 horas. Además, las unidades de medición de los datos utilizadas por distintas empresas (horas, trayectorias, habilidades, etc.) no son compatibles entre sí, y no existe auditoría independiente, por lo que la base de valoración está sujeta a una alta incertidumbre. Consideran que esta industria necesita con urgencia establecer estándares unificados para la medición de los activos de datos.
ChainCatcher Mensaje, según informó SBS, la Comisión de Supervisión Financiera de Corea (FSS) ya ha comenzado una reforma integral de su sistema para abordar los problemas de indemnización por pérdidas causadas por estafas financieras, como el phishing por voz que involucra activos virtuales. La FSS inició el 6 de agosto el «Proyecto de mejora del sistema de indemnización por pérdidas de estafas financieras». El proyecto tiene como objetivo reformar el sistema de cálculo de indemnizaciones existente centrado en el won surcoreano, y prepararse para incluir las pérdidas por activos virtuales dentro del alcance de la indemnización a partir de octubre de este año.
Actualmente, el sistema calcula principalmente el importe de la indemnización en función de pérdidas denominadas en won, pero tras la reforma se empleará un porcentaje de indemnización, teniendo en cuenta el tipo y la cantidad de los activos virtuales implicados. Además, cuando se suspenda el pago, el valor de conversión de los activos virtuales a won también se incluirá en el cálculo.
Notificación de ChainCatcher: según datos de Coinglass, si el ETH cae por debajo de 1,831 dólares, la intensidad acumulada de liquidaciones de posiciones largas en los principales CEX alcanzará los 542 millones de dólares. En cambio, si el ETH supera los 2,011 dólares, la intensidad acumulada de liquidaciones de posiciones cortas en los principales CEX alcanzará los 496 millones de dólares.
Mensaje de ChainCatcher; según los datos de Coinglass, si el BTC cae por debajo de 62,171 USD, la intensidad acumulada de liquidaciones de posiciones largas en los principales CEX alcanzará los 7.55 mil millones de dólares. Por el contrario, si el BTC supera los 68,000 USD, la intensidad acumulada de liquidaciones de posiciones cortas en los principales CEX alcanzará los 7.52 mil millones de dólares.
En la etapa inicial, el ataque cuántico podría manifestarse como el robo de una billetera sin rastros; la clave de acuñación de Tether podría ser un objetivo de alto valor
Mensaje de ChainCatcher: el fundador de la startup de blockchain Quantus, Christopher Smith, afirma que el primer ataque cuántico podría manifestarse como una serie de robos de carteras de criptomonedas que no se pueden explicar, en lugar de un robo directo de los “dormidos” de Bitcoin que se espera que tengan un valor de alrededor de 63.000 millones de dólares para Satoshi Nakamoto. Señala que una computadora cuántica lo suficientemente potente puede derivar la clave privada a partir de la clave pública expuesta en la cadena, lo que permite al atacante transferir fondos sin necesidad de vulnerar la cartera, el dispositivo ni los sistemas internos de un exchange. En incidentes de robo en instituciones de alta seguridad, la única evidencia forense posible podría ser que no existan rastros de intrusión. Smith señala que los primeros objetivos de un ataque cuántico podrían ser sistemas militares y secretos nacionales; en el ámbito de blockchain, las claves de acuñación de la stablecoin emitida por Tether, o incluso algo de mayor valor. Los atacantes pueden acuñar tokens “de la nada” mediante carteras administradas y venderlos en corto antes de que la entidad emisora responda. Google ha acelerado el calendario de migración post-cuántica hasta 2029; Smith cree que la probabilidad de que las computadoras cuánticas rompan la criptografía moderna alrededor de 2028 es de “50-50”. Las cadenas relacionadas ya han comenzado a migrar a firmas post-cuánticas.
ChainCatcher mensajes, según muestra la página de la SEC, Grayscale presentó sucesivamente 3 formularios Form RW, retirando las declaraciones de registro S-1 del Grayscale Cardano Trust ETF, el Grayscale Hedera Trust ETF y el Grayscale Polkadot Trust ETF.
Datos: los ETF spot de XRP registran una entrada neta de 1.0127 millones de dólares esta semana
Mensaje de ChainCatcher. Según datos de SoSoValue, durante los días de negociación de esta semana (del 3 al 7 de agosto, hora del Este de EE. UU.), los ETF spot de XRP registraron una entrada neta de 1.0127 millones de dólares. El ETF spot de XRP con mayor entrada neta esta semana es Canary ETF XRPC, con una entrada neta semanal de 1.1467 millones de dólares. Actualmente, la entrada neta total histórica de XRPC alcanza los 468 millones de dólares; en segundo lugar se encuentra el ETF de XRP de Franklin Templeton (Franklin Templeton) XRPZ, con una entrada neta semanal de 561.6 mil dólares, y una entrada neta total histórica actual de 427 millones de dólares para XRPZ. El ETF spot de XRP con mayor salida neta esta semana es Bitwise XRP ETF (XRP). La salida neta semanal fue de 695.6 mil dólares. En la actualidad, su entrada neta total histórica alcanza los 510 millones de dólares. Antes de la publicación, el valor liquidativo total de los ETF spot de XRP era de 953 millones de dólares. La proporción de activos netos del ETF (la participación del valor de mercado frente al valor de mercado total de XRP) llegó al 1,49%. La entrada neta acumulada histórica ya asciende a 1.51 mil millones de dólares.
Datos: los ETF de Ethereum spot registran una entrada neta de 245 millones de dólares la semana pasada, con 5 semanas consecutivas de entradas netas
Mensaje de ChainCatcher. Según datos de SoSoValue, durante los días hábiles de la semana pasada (del 3 al 7 de agosto, hora de EE. UU. Este) los ETF de Ethereum spot registraron una entrada neta de 245 millones de dólares. El ETF de Ethereum spot con mayor entrada neta durante la semana fue el de Blackrock, ETHA, con una entrada neta semanal de 203 millones de dólares; actualmente, la entrada neta total histórica del ETHA alcanza los 11.65 mil millones de dólares. En segundo lugar se ubicó el ETF de Fidelity (Fidelity) FETH, con una entrada neta semanal de 24.154 millones de dólares y una entrada neta total histórica de 2.12 mil millones de dólares. El ETF de Ethereum spot con mayores salidas netas de la semana fue el fideicomiso Ethereum de Grayscale (Grayscale) ETHE; la salida neta semanal fue de 4.7636 millones de dólares. Actualmente, el ETHE ha registrado una entrada neta total histórica de 5.35 mil millones de dólares. Al cierre de la edición, el valor liquidativo (NAV) neto total de los ETF de Ethereum spot era de 10.74 mil millones de dólares. El ratio de activos netos del ETF (la proporción del valor de mercado frente al total de la capitalización de mercado de Ethereum) alcanzó el 4.65%. La entrada neta acumulada histórica ya asciende a 11.46 mil millones de dólares.
Datos: Las entradas netas de los ETF de bitcoin spot esta semana fueron de 854 millones de dólares; BlackRock IBIT lidera con 694 millones de dólares
Según un informe de ChainCatcher y datos de SoSoValue, durante los días hábiles de esta semana (del 3 al 7 de agosto, hora del Este de EE. UU.), los ETF de bitcoin spot registraron entradas netas por 854 millones de dólares. El ETF de bitcoin spot con mayores entradas netas esta semana es el de BlackRock (IBIT), con entradas netas semanales de 694 millones de dólares; actualmente, el total histórico de entradas netas del IBIT asciende a 61.17 mil millones de dólares. En segundo lugar está el ETF de Fidelity (FBTC), con entradas netas semanales de 116 millones de dólares; actualmente, el total histórico de entradas netas del FBTC llega a 10.04 mil millones de dólares. El ETF de bitcoin spot con mayores salidas netas esta semana es VanEck ETF HODL, con salidas netas semanales de 53.4753 millones de dólares. En la actualidad, el total histórico de entradas netas del HODL llega a 1.09 mil millones de dólares. Al momento de la publicación, el valor neto total de activos de los ETF de bitcoin spot es de 79.5 mil millones de dólares. La proporción de activos netos del ETF (participación del valor de mercado en relación con el valor de mercado total de bitcoin) alcanza el 6.1%. Las entradas netas acumuladas históricas ya suman 52.18 mil millones de dólares.
SK Hynix: la competencia de los centros de datos de IA pasa de un solo chip a toda la arquitectura de infraestructura
Mensaje de ChainCatcher: SK Hynix indicó en su artículo más reciente que la competencia en IA está pasando del rendimiento de un único chip al diseño y la operación de toda la arquitectura de infraestructura. La competitividad de los centros de datos de IA ya no depende de un componente en particular, sino de si cinco elementos —cómputo, memoria, almacenamiento, red y suministro eléctrico con disipación térmica— pueden integrarse de forma fluida. El artículo señala que el tamaño de los modelos de IA sigue creciendo, lo que provoca un aumento explosivo en la demanda de capacidad de cómputo y de movimiento de datos. El entrenamiento requiere leer repetidamente conjuntos de datos masivos, mientras que la inferencia depende de una búsqueda rápida para recuperar información de las solicitudes de los usuarios; ambos procesos plantean exigencias más altas a la arquitectura de los centros de datos. En la dimensión de la memoria, HBM y la DRAM de servidor ya han conformado sistemas en capas, donde cada uno cumple tareas distintas de ancho de banda y capacidad. En la capa de red, a medida que el entrenamiento y la inferencia de grandes modelos dependen del procesamiento en paralelo a través de múltiples servidores, la red se ha convertido en el factor clave para determinar la escalabilidad del centro de datos. El diseño del sistema está pasando de la expansión de un único servidor a la expansión a nivel de rack completo y de clúster.