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Si la IA hiciera que ya no tuvieras que trabajar y te pagara el 100 % de tu sueldo actual, ¿renunciarías?
Una encuesta a 8234 adultos en edad laboral del Reino Unido, Estados Unidos, Dinamarca y la India arrojó unos datos interesantes:
El 75 % de los encuestados afirmó que estaría dispuesto a dejar su trabajo si recibiera unos ingresos garantizados equivalentes al 100 % de su sueldo actual.
Pero otro grupo dio la respuesta contraria:
El 20 % no estaría dispuesto a renunciar ni siquiera si recibiera el 120 % de su sueldo actual.
Además, esta proporción es más o menos la misma en los distintos grupos de ingresos.
Aún más interesante es que solo el 26 % situó el salario como el valor más importante de su trabajo, mientras que aproximadamente un tercio consideró que el trabajo en sí era más importante.
Esto significa que el sueldo no explica por qué la gente está dispuesta a ir a la oficina cada día.
El trabajo también proporciona un sentido de propósito, relaciones sociales, identidad y la sensación de que los demás nos necesitan. Para algunas personas, perder todo eso no se compensa con ganar un poco más de dinero.
Julian Jacobs, autor del artículo, plantea que las políticas durante la transición a la IA no deberían centrarse únicamente en garantizar los ingresos, sino también en proteger el sentido de propósito, la comunidad y la dignidad que aporta el trabajo.
La IA podría cambiar la forma en que trabajan las personas e incluso hacer que algunos puestos dejen de ser necesarios.
Pero hay una pregunta que no se puede pasar por alto:
Cuando alguien ya no necesita ganar dinero trabajando, ¿de dónde puede obtener un sentido para su vida?
Si la IA hiciera que ya no tuvieras que trabajar y te pagara el 100 % de tu sueldo actual, ¿renunciarías?
Una encuesta a 8234 adultos en edad laboral del Reino Unido, Estados Unidos, Dinamarca y la India arrojó unos datos interesantes:
El 75 % de los encuestados afirmó que estaría dispuesto a dejar su trabajo si recibiera unos ingresos garantizados equivalentes al 100 % de su sueldo actual.
Pero otro grupo dio la respuesta contraria:
El 20 % no estaría dispuesto a renunciar ni siquiera si recibiera el 120 % de su sueldo actual.
Además, esta proporción es más o menos la misma en los distintos grupos de ingresos.
Aún más interesante es que solo el 26 % situó el salario como el valor más importante de su trabajo, mientras que aproximadamente un tercio consideró que el trabajo en sí era más importante.
Esto significa que el sueldo no explica por qué la gente está dispuesta a ir a la oficina cada día.
El trabajo también proporciona un sentido de propósito, relaciones sociales, identidad y la sensación de que los demás nos necesitan. Para algunas personas, perder todo eso no se compensa con ganar un poco más de dinero.
Julian Jacobs, autor del artículo, plantea que las políticas durante la transición a la IA no deberían centrarse únicamente en garantizar los ingresos, sino también en proteger el sentido de propósito, la comunidad y la dignidad que aporta el trabajo.
La IA podría cambiar la forma en que trabajan las personas e incluso hacer que algunos puestos dejen de ser necesarios.
Pero hay una pregunta que no se puede pasar por alto:
Cuando alguien ya no necesita ganar dinero trabajando, ¿de dónde puede obtener un sentido para su vida?
Una encuesta a 8234 adultos en edad laboral del Reino Unido, Estados Unidos, Dinamarca y la India arrojó unos datos interesantes:
El 75 % de los encuestados afirmó que estaría dispuesto a dejar su trabajo si recibiera unos ingresos garantizados equivalentes al 100 % de su sueldo actual.
Pero otro grupo dio la respuesta contraria:
El 20 % no estaría dispuesto a renunciar ni siquiera si recibiera el 120 % de su sueldo actual.
Además, esta proporción es más o menos la misma en los distintos grupos de ingresos.
Aún más interesante es que solo el 26 % situó el salario como el valor más importante de su trabajo, mientras que aproximadamente un tercio consideró que el trabajo en sí era más importante.
Esto significa que el sueldo no explica por qué la gente está dispuesta a ir a la oficina cada día.
El trabajo también proporciona un sentido de propósito, relaciones sociales, identidad y la sensación de que los demás nos necesitan. Para algunas personas, perder todo eso no se compensa con ganar un poco más de dinero.
Julian Jacobs, autor del artículo, plantea que las políticas durante la transición a la IA no deberían centrarse únicamente en garantizar los ingresos, sino también en proteger el sentido de propósito, la comunidad y la dignidad que aporta el trabajo.
La IA podría cambiar la forma en que trabajan las personas e incluso hacer que algunos puestos dejen de ser necesarios.
Pero hay una pregunta que no se puede pasar por alto:
Cuando alguien ya no necesita ganar dinero trabajando, ¿de dónde puede obtener un sentido para su vida?
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Ver traducción
你以为给 AI Agent 装了一个技能，实际上可能顺手把人工审批也删掉了。
一项针对 GitHub 公开仓库的研究，扫描了约 153 万个英文 Agent 技能，发现其中约 88,000 个包含可能绕过人工检查的指令。
换算下来，大约每 17 个技能，就有 1 个存在这类指令。
最值得警惕的是：
70.1% 的这类指令不区分使用场景。
比如：
* 未经确认，直接执行并推送。
* 不要中途询问，一直做到任务完成。
* 自动处理所有步骤，不需要人工介入。
如果这些内容被写进 SKILL.md，加载技能的 Agent 就可能在原本需要人工确认的环节直接行动。
更麻烦的是，现有安全扫描器也不一定能发现它们。
研究测试了 Cisco 和 NVIDIA 的两款开源扫描器，即使调用 GPT-5.4，最高检出率也只有 46%，精确率不到 0.4。
但换一种提问方式，结果就明显不同：
不再问模型“这是不是恶意指令”，而是问“它有没有绕过人工检查”，检出率提升到 61%，精确率达到 0.71。
这说明一个问题：
Agent 安全审查不能只盯着恶意代码，还要检查那些看起来只是为了提高自动化效率的指令。
研究给出的建议也很直接：
1. 给自动执行指令设置明确边界，例如只允许在 CI 环境中生效。
2. 审查技能时，重点检查是否绕过人工确认，而不只是扫描恶意代码。
3. 不要让一句无条件生效的指令，决定 Agent 在所有场景下的行为。
Agent 越来越能干，权限也越来越大。
但有些步骤，不能因为写了一句「一直做到完为止」，就默认不再需要人类确认。
真正可靠的自动化，不是取消所有检查，而是知道什么时候必须停下来问人。
你以为给 AI Agent 装了一个技能，实际上可能顺手把人工审批也删掉了。
一项针对 GitHub 公开仓库的研究，扫描了约 153 万个英文 Agent 技能，发现其中约 88,000 个包含可能绕过人工检查的指令。
换算下来，大约每 17 个技能，就有 1 个存在这类指令。
最值得警惕的是：
70.1% 的这类指令不区分使用场景。
比如：
* 未经确认，直接执行并推送。
* 不要中途询问，一直做到任务完成。
* 自动处理所有步骤，不需要人工介入。
如果这些内容被写进 SKILL.md，加载技能的 Agent 就可能在原本需要人工确认的环节直接行动。
更麻烦的是，现有安全扫描器也不一定能发现它们。
研究测试了 Cisco 和 NVIDIA 的两款开源扫描器，即使调用 GPT-5.4，最高检出率也只有 46%，精确率不到 0.4。
但换一种提问方式，结果就明显不同：
不再问模型“这是不是恶意指令”，而是问“它有没有绕过人工检查”，检出率提升到 61%，精确率达到 0.71。
这说明一个问题：
Agent 安全审查不能只盯着恶意代码，还要检查那些看起来只是为了提高自动化效率的指令。
研究给出的建议也很直接：
1. 给自动执行指令设置明确边界，例如只允许在 CI 环境中生效。
2. 审查技能时，重点检查是否绕过人工确认，而不只是扫描恶意代码。
3. 不要让一句无条件生效的指令，决定 Agent 在所有场景下的行为。
Agent 越来越能干，权限也越来越大。
但有些步骤，不能因为写了一句「一直做到完为止」，就默认不再需要人类确认。
真正可靠的自动化，不是取消所有检查，而是知道什么时候必须停下来问人。
一项针对 GitHub 公开仓库的研究，扫描了约 153 万个英文 Agent 技能，发现其中约 88,000 个包含可能绕过人工检查的指令。
换算下来，大约每 17 个技能，就有 1 个存在这类指令。
最值得警惕的是：
70.1% 的这类指令不区分使用场景。
比如：
* 未经确认，直接执行并推送。
* 不要中途询问，一直做到任务完成。
* 自动处理所有步骤，不需要人工介入。
如果这些内容被写进 SKILL.md，加载技能的 Agent 就可能在原本需要人工确认的环节直接行动。
更麻烦的是，现有安全扫描器也不一定能发现它们。
研究测试了 Cisco 和 NVIDIA 的两款开源扫描器，即使调用 GPT-5.4，最高检出率也只有 46%，精确率不到 0.4。
但换一种提问方式，结果就明显不同：
不再问模型“这是不是恶意指令”，而是问“它有没有绕过人工检查”，检出率提升到 61%，精确率达到 0.71。
这说明一个问题：
Agent 安全审查不能只盯着恶意代码，还要检查那些看起来只是为了提高自动化效率的指令。
研究给出的建议也很直接：
1. 给自动执行指令设置明确边界，例如只允许在 CI 环境中生效。
2. 审查技能时，重点检查是否绕过人工确认，而不只是扫描恶意代码。
3. 不要让一句无条件生效的指令，决定 Agent 在所有场景下的行为。
Agent 越来越能干，权限也越来越大。
但有些步骤，不能因为写了一句「一直做到完为止」，就默认不再需要人类确认。
真正可靠的自动化，不是取消所有检查，而是知道什么时候必须停下来问人。
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Los gigantes tecnológicos empiezan a rendir cuentas por sus inversiones en IA.
En 2026, cinco empresas —Meta, Alphabet, Oracle, Amazon y Microsoft— se comprometieron a invertir un total de 800.600 millones de dólares.
No se trata de una visión abstracta de la IA, sino de gastos concretos en centros de datos, servidores, equipos de red e infraestructura.
El mercado está reevaluando esta carrera armamentística.
Los resúmenes de IA de Alphabet empiezan a afectar los ingresos de la publicidad en su buscador principal, pero se prevé que la inversión de la empresa alcance este año los 205.000 millones de dólares. La IA está transformando las búsquedas y también podría poner en jaque la fuente de ingresos más importante de Google.
El director financiero de Intel afirmó que este año las entradas de efectivo no alcanzarán para cubrir los gastos y que la debilidad del mercado de PC se prolongará al menos hasta el primer semestre del próximo año. La empresa sigue ampliando sus inversiones en equipos.
Amazon se ha comprometido este año a invertir 220.000 millones de dólares en infraestructura de IA, y sus gastos en efectivo también superan sus ingresos. Tras presentar resultados por debajo de las expectativas, sus acciones llegaron a caer un 6 % en las operaciones posteriores al cierre.
Por otro lado, Reddit cayó un 26 % debido a que el número de usuarios activos diarios no alcanzó las expectativas y a que las búsquedas de IA de Google afectan el tráfico de recomendaciones; Roblox perdió casi un 20 % tras disminuir sus usuarios activos diarios.
Intel llegó a desplomarse un 30 % durante la sesión, Alphabet perdió más de 500.000 millones de dólares de capitalización bursátil el día anterior y el Nasdaq cayó más de un 3,5 % el viernes.
Esta oleada de caídas transmite una señal:
Los mercados de capitales no han dejado de creer de repente en la IA; más bien, empiezan a exigir que las empresas de IA demuestren que sus inversiones pueden generar rentabilidad.
Antes, bastaba con hablar de perspectivas de crecimiento para obtener una prima; ahora, los inversores siguen de cerca el flujo de caja, los gastos de capital y el avance de la comercialización.
La IA sigue siendo una de las principales áreas de inversión del sector tecnológico, pero incluso la historia más grandiosa necesita que alguien pague la factura.
Los gigantes tecnológicos empiezan a rendir cuentas por sus inversiones en IA.
En 2026, cinco empresas —Meta, Alphabet, Oracle, Amazon y Microsoft— se comprometieron a invertir un total de 800.600 millones de dólares.
No se trata de una visión abstracta de la IA, sino de gastos concretos en centros de datos, servidores, equipos de red e infraestructura.
El mercado está reevaluando esta carrera armamentística.
Los resúmenes de IA de Alphabet empiezan a afectar los ingresos de la publicidad en su buscador principal, pero se prevé que la inversión de la empresa alcance este año los 205.000 millones de dólares. La IA está transformando las búsquedas y también podría poner en jaque la fuente de ingresos más importante de Google.
El director financiero de Intel afirmó que este año las entradas de efectivo no alcanzarán para cubrir los gastos y que la debilidad del mercado de PC se prolongará al menos hasta el primer semestre del próximo año. La empresa sigue ampliando sus inversiones en equipos.
Amazon se ha comprometido este año a invertir 220.000 millones de dólares en infraestructura de IA, y sus gastos en efectivo también superan sus ingresos. Tras presentar resultados por debajo de las expectativas, sus acciones llegaron a caer un 6 % en las operaciones posteriores al cierre.
Por otro lado, Reddit cayó un 26 % debido a que el número de usuarios activos diarios no alcanzó las expectativas y a que las búsquedas de IA de Google afectan el tráfico de recomendaciones; Roblox perdió casi un 20 % tras disminuir sus usuarios activos diarios.
Intel llegó a desplomarse un 30 % durante la sesión, Alphabet perdió más de 500.000 millones de dólares de capitalización bursátil el día anterior y el Nasdaq cayó más de un 3,5 % el viernes.
Esta oleada de caídas transmite una señal:
Los mercados de capitales no han dejado de creer de repente en la IA; más bien, empiezan a exigir que las empresas de IA demuestren que sus inversiones pueden generar rentabilidad.
Antes, bastaba con hablar de perspectivas de crecimiento para obtener una prima; ahora, los inversores siguen de cerca el flujo de caja, los gastos de capital y el avance de la comercialización.
La IA sigue siendo una de las principales áreas de inversión del sector tecnológico, pero incluso la historia más grandiosa necesita que alguien pague la factura.
En 2026, cinco empresas —Meta, Alphabet, Oracle, Amazon y Microsoft— se comprometieron a invertir un total de 800.600 millones de dólares.
No se trata de una visión abstracta de la IA, sino de gastos concretos en centros de datos, servidores, equipos de red e infraestructura.
El mercado está reevaluando esta carrera armamentística.
Los resúmenes de IA de Alphabet empiezan a afectar los ingresos de la publicidad en su buscador principal, pero se prevé que la inversión de la empresa alcance este año los 205.000 millones de dólares. La IA está transformando las búsquedas y también podría poner en jaque la fuente de ingresos más importante de Google.
El director financiero de Intel afirmó que este año las entradas de efectivo no alcanzarán para cubrir los gastos y que la debilidad del mercado de PC se prolongará al menos hasta el primer semestre del próximo año. La empresa sigue ampliando sus inversiones en equipos.
Amazon se ha comprometido este año a invertir 220.000 millones de dólares en infraestructura de IA, y sus gastos en efectivo también superan sus ingresos. Tras presentar resultados por debajo de las expectativas, sus acciones llegaron a caer un 6 % en las operaciones posteriores al cierre.
Por otro lado, Reddit cayó un 26 % debido a que el número de usuarios activos diarios no alcanzó las expectativas y a que las búsquedas de IA de Google afectan el tráfico de recomendaciones; Roblox perdió casi un 20 % tras disminuir sus usuarios activos diarios.
Intel llegó a desplomarse un 30 % durante la sesión, Alphabet perdió más de 500.000 millones de dólares de capitalización bursátil el día anterior y el Nasdaq cayó más de un 3,5 % el viernes.
Esta oleada de caídas transmite una señal:
Los mercados de capitales no han dejado de creer de repente en la IA; más bien, empiezan a exigir que las empresas de IA demuestren que sus inversiones pueden generar rentabilidad.
Antes, bastaba con hablar de perspectivas de crecimiento para obtener una prima; ahora, los inversores siguen de cerca el flujo de caja, los gastos de capital y el avance de la comercialización.
La IA sigue siendo una de las principales áreas de inversión del sector tecnológico, pero incluso la historia más grandiosa necesita que alguien pague la factura.
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En el futuro, quizá ni siquiera tengamos que abrir una app para buscar restaurantes.
Zest lanzó un servicio personal de conserjería de restaurantes con IA: basta con enviar un mensaje de texto para encontrar restaurantes, comparar opciones, organizar una votación entre amigos y, al final, hacer una reserva directamente.
Tiene una característica bastante particular: sus recomendaciones no se basan únicamente en las preferencias que los usuarios indican, sino también en sus registros reales de gastos en restaurantes.
Zest importa los extractos de las tarjetas de crédito a través de Plaid y solo analiza las transacciones relacionadas con restaurantes para crear un mapa de gustos de cada usuario. Los lugares que sueles visitar y los tipos de restaurantes que te gustan sirven como referencia para las recomendaciones de la IA.
Y, si van a comer varias personas, ya no hace falta debatirlo una y otra vez en el grupo.
Añade a Zest al chat grupal y podrá tener en cuenta los gustos de todos, proponer restaurantes y organizar una votación para elegir el lugar. Después, hará la reserva directamente.
El servicio de reservas está integrado con OpenTable, Resy y SevenRooms. Además de buscar restaurantes por tipo de cocina, barrio, ocasión y restricciones alimentarias, también puedes preguntar si está muy concurrido, si tiene Wi-Fi e incluso pedir el menú directamente.
Zest se fundó en noviembre de 2024 y obtuvo 1,8 millones de dólares en una ronda de financiación presemilla de 776 y Kindred Ventures.
La visión de producto de sus fundadores también está muy clara: el agente de IA es el producto en sí; las reservas y los pedidos son las primeras vías de monetización, y en el futuro podría expandirse a recomendaciones de comercios y compras.
Lo que me parece interesante de este enfoque es que no convierte la IA en otra ventana de chat.
Los usuarios no tienen que averiguar cómo formular sus preguntas ni ir y venir entre varias plataformas. Basta con explicar lo que necesitan; la IA se encarga del resto: buscar, coordinar y reservar.
Un asistente de IA realmente útil no solo debe dar respuestas, sino también resolver las cosas.
Número: (212) 470-6067
En el futuro, quizá ni siquiera tengamos que abrir una app para buscar restaurantes.
Zest lanzó un servicio personal de conserjería de restaurantes con IA: basta con enviar un mensaje de texto para encontrar restaurantes, comparar opciones, organizar una votación entre amigos y, al final, hacer una reserva directamente.
Tiene una característica bastante particular: sus recomendaciones no se basan únicamente en las preferencias que los usuarios indican, sino también en sus registros reales de gastos en restaurantes.
Zest importa los extractos de las tarjetas de crédito a través de Plaid y solo analiza las transacciones relacionadas con restaurantes para crear un mapa de gustos de cada usuario. Los lugares que sueles visitar y los tipos de restaurantes que te gustan sirven como referencia para las recomendaciones de la IA.
Y, si van a comer varias personas, ya no hace falta debatirlo una y otra vez en el grupo.
Añade a Zest al chat grupal y podrá tener en cuenta los gustos de todos, proponer restaurantes y organizar una votación para elegir el lugar. Después, hará la reserva directamente.
El servicio de reservas está integrado con OpenTable, Resy y SevenRooms. Además de buscar restaurantes por tipo de cocina, barrio, ocasión y restricciones alimentarias, también puedes preguntar si está muy concurrido, si tiene Wi-Fi e incluso pedir el menú directamente.
Zest se fundó en noviembre de 2024 y obtuvo 1,8 millones de dólares en una ronda de financiación presemilla de 776 y Kindred Ventures.
La visión de producto de sus fundadores también está muy clara: el agente de IA es el producto en sí; las reservas y los pedidos son las primeras vías de monetización, y en el futuro podría expandirse a recomendaciones de comercios y compras.
Lo que me parece interesante de este enfoque es que no convierte la IA en otra ventana de chat.
Los usuarios no tienen que averiguar cómo formular sus preguntas ni ir y venir entre varias plataformas. Basta con explicar lo que necesitan; la IA se encarga del resto: buscar, coordinar y reservar.
Un asistente de IA realmente útil no solo debe dar respuestas, sino también resolver las cosas.
Número: (212) 470-6067
Zest lanzó un servicio personal de conserjería de restaurantes con IA: basta con enviar un mensaje de texto para encontrar restaurantes, comparar opciones, organizar una votación entre amigos y, al final, hacer una reserva directamente.
Tiene una característica bastante particular: sus recomendaciones no se basan únicamente en las preferencias que los usuarios indican, sino también en sus registros reales de gastos en restaurantes.
Zest importa los extractos de las tarjetas de crédito a través de Plaid y solo analiza las transacciones relacionadas con restaurantes para crear un mapa de gustos de cada usuario. Los lugares que sueles visitar y los tipos de restaurantes que te gustan sirven como referencia para las recomendaciones de la IA.
Y, si van a comer varias personas, ya no hace falta debatirlo una y otra vez en el grupo.
Añade a Zest al chat grupal y podrá tener en cuenta los gustos de todos, proponer restaurantes y organizar una votación para elegir el lugar. Después, hará la reserva directamente.
El servicio de reservas está integrado con OpenTable, Resy y SevenRooms. Además de buscar restaurantes por tipo de cocina, barrio, ocasión y restricciones alimentarias, también puedes preguntar si está muy concurrido, si tiene Wi-Fi e incluso pedir el menú directamente.
Zest se fundó en noviembre de 2024 y obtuvo 1,8 millones de dólares en una ronda de financiación presemilla de 776 y Kindred Ventures.
La visión de producto de sus fundadores también está muy clara: el agente de IA es el producto en sí; las reservas y los pedidos son las primeras vías de monetización, y en el futuro podría expandirse a recomendaciones de comercios y compras.
Lo que me parece interesante de este enfoque es que no convierte la IA en otra ventana de chat.
Los usuarios no tienen que averiguar cómo formular sus preguntas ni ir y venir entre varias plataformas. Basta con explicar lo que necesitan; la IA se encarga del resto: buscar, coordinar y reservar.
Un asistente de IA realmente útil no solo debe dar respuestas, sino también resolver las cosas.
Número: (212) 470-6067
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Los tokens de acciones de McDonald’s, Disney y PayPal empiezan a usarse para jugar con memecoins.
En Robinhood Chain está surgiendo una nueva forma de combinar activos: los tokens de acciones ya no son solo activos de inversión que los usuarios pueden comprar y vender, sino que también pueden servir como pares de negociación y reservas de liquidez para las memecoins.
Pons Treasury está impulsando este modelo.
Ya proporciona liquidez para los tokens de acciones de $MCD, $DIS y $PYPL, para que los usuarios puedan operar con ellos en Robinhood Chain. La nueva tanda de tokens de acciones que podrán emparejarse incluye también $BMNR, $JPM, $V, $UBER y $GDX.
Lo más interesante es que Pons no solo quiere facilitar la negociación de tokens de acciones: también quiere que los usuarios puedan utilizar estos tokens directamente para lanzar y operar con nuevas memecoins.
Esto significa que los tokens de acciones podrían pasar de ser simples activos de inversión a convertirse en herramientas de liquidez dentro del ecosistema de las memecoins.
Hasta ahora, la infraestructura de negociación de las memecoins se basaba principalmente en stablecoins y activos nativos de las criptomonedas. Ahora, los tokens de acciones tradicionales también podrían incorporarse a este sistema.
Si esta práctica alcanza cierta escala, la variedad de activos y combinaciones de negociación en los mercados de memecoins en cadena será mucho mayor.
Por supuesto, los tokens de acciones no equivalen a poseer directamente las acciones originales de las empresas correspondientes; los derechos concretos, los mecanismos de reembolso y la liquidez dependerán del diseño del producto.
Cuando los tokens de acciones de McDonald’s y Disney pueden convertirse en combustible para negociar memecoins, la distancia entre las finanzas tradicionales y la especulación en cadena se reduce un poco más.
Los tokens de acciones de McDonald’s, Disney y PayPal empiezan a usarse para jugar con memecoins.
En Robinhood Chain está surgiendo una nueva forma de combinar activos: los tokens de acciones ya no son solo activos de inversión que los usuarios pueden comprar y vender, sino que también pueden servir como pares de negociación y reservas de liquidez para las memecoins.
Pons Treasury está impulsando este modelo.
Ya proporciona liquidez para los tokens de acciones de $MCD, $DIS y $PYPL, para que los usuarios puedan operar con ellos en Robinhood Chain. La nueva tanda de tokens de acciones que podrán emparejarse incluye también $BMNR, $JPM, $V, $UBER y $GDX.
Lo más interesante es que Pons no solo quiere facilitar la negociación de tokens de acciones: también quiere que los usuarios puedan utilizar estos tokens directamente para lanzar y operar con nuevas memecoins.
Esto significa que los tokens de acciones podrían pasar de ser simples activos de inversión a convertirse en herramientas de liquidez dentro del ecosistema de las memecoins.
Hasta ahora, la infraestructura de negociación de las memecoins se basaba principalmente en stablecoins y activos nativos de las criptomonedas. Ahora, los tokens de acciones tradicionales también podrían incorporarse a este sistema.
Si esta práctica alcanza cierta escala, la variedad de activos y combinaciones de negociación en los mercados de memecoins en cadena será mucho mayor.
Por supuesto, los tokens de acciones no equivalen a poseer directamente las acciones originales de las empresas correspondientes; los derechos concretos, los mecanismos de reembolso y la liquidez dependerán del diseño del producto.
Cuando los tokens de acciones de McDonald’s y Disney pueden convertirse en combustible para negociar memecoins, la distancia entre las finanzas tradicionales y la especulación en cadena se reduce un poco más.
En Robinhood Chain está surgiendo una nueva forma de combinar activos: los tokens de acciones ya no son solo activos de inversión que los usuarios pueden comprar y vender, sino que también pueden servir como pares de negociación y reservas de liquidez para las memecoins.
Pons Treasury está impulsando este modelo.
Ya proporciona liquidez para los tokens de acciones de $MCD, $DIS y $PYPL, para que los usuarios puedan operar con ellos en Robinhood Chain. La nueva tanda de tokens de acciones que podrán emparejarse incluye también $BMNR, $JPM, $V, $UBER y $GDX.
Lo más interesante es que Pons no solo quiere facilitar la negociación de tokens de acciones: también quiere que los usuarios puedan utilizar estos tokens directamente para lanzar y operar con nuevas memecoins.
Esto significa que los tokens de acciones podrían pasar de ser simples activos de inversión a convertirse en herramientas de liquidez dentro del ecosistema de las memecoins.
Hasta ahora, la infraestructura de negociación de las memecoins se basaba principalmente en stablecoins y activos nativos de las criptomonedas. Ahora, los tokens de acciones tradicionales también podrían incorporarse a este sistema.
Si esta práctica alcanza cierta escala, la variedad de activos y combinaciones de negociación en los mercados de memecoins en cadena será mucho mayor.
Por supuesto, los tokens de acciones no equivalen a poseer directamente las acciones originales de las empresas correspondientes; los derechos concretos, los mecanismos de reembolso y la liquidez dependerán del diseño del producto.
Cuando los tokens de acciones de McDonald’s y Disney pueden convertirse en combustible para negociar memecoins, la distancia entre las finanzas tradicionales y la especulación en cadena se reduce un poco más.
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Google está entrando en el mercado de custodia de criptoactivos, y su objetivo son los bancos y las grandes instituciones.
Para las instituciones, siempre ha habido un obstáculo ineludible para entrar en el mundo cripto: la seguridad de las claves privadas.
Quién custodia los activos, quién tiene autoridad para firmar, cómo aprueban las operaciones los empleados internos y qué hacer si roban las claves son cuestiones que no se resuelven simplemente ofreciendo a las instituciones una billetera común.
La solución que Google lanza esta vez es un servicio de gestión de claves y firma MPC.
Divide las claves privadas en varios fragmentos y los almacena de forma distribuida en hardware propio de Google, Google Cloud y otros entornos en la nube. Cuando se necesita firmar, varios fragmentos colaboran para hacerlo, sin que sea necesario concentrar la clave privada completa en un único lugar.
Las instituciones también pueden configurar reglas como límites de transacción, direcciones autorizadas y aprobaciones de varios departamentos, extendiendo sus procesos internos de gestión de riesgos a las transacciones en cadena.
Lo más importante es que las instituciones conservan el control de los fragmentos de las claves; Google no puede acceder directamente a la clave privada completa.
El producto se encuentra actualmente en fase de Private Preview y varias grandes instituciones financieras lo están probando. Alphabet también lo ha utilizado para proteger sus activos digitales en Ethereum y planea lanzarlo oficialmente al mercado a principios de 2027.
Detrás de esto hay una gran tendencia:
El mundo cripto está pasando gradualmente de ser un experimento financiero dirigido a usuarios particulares a convertirse en una infraestructura que las instituciones financieras tradicionales necesitan integrar.
Los bancos no tienen por qué construir sus propios sistemas de custodia desde cero, pero sí necesitan una solución que cumpla sus propios estándares de seguridad, gestión de permisos y procesos de cumplimiento normativo.
Eso es precisamente lo que Google quiere ofrecer: esa capa de infraestructura.
Si en el futuro los bancos pueden gestionar activos en cadena mediante una tecnología MPC consolidada, las barreras técnicas para que las instituciones entren en el mundo cripto podrían reducirse aún más.
Lo verdaderamente prometedor no es que haya otro producto de custodia, sino que la infraestructura financiera tradicional empieza a extenderse a la cadena.
Google está entrando en el mercado de custodia de criptoactivos, y su objetivo son los bancos y las grandes instituciones.
Para las instituciones, siempre ha habido un obstáculo ineludible para entrar en el mundo cripto: la seguridad de las claves privadas.
Quién custodia los activos, quién tiene autoridad para firmar, cómo aprueban las operaciones los empleados internos y qué hacer si roban las claves son cuestiones que no se resuelven simplemente ofreciendo a las instituciones una billetera común.
La solución que Google lanza esta vez es un servicio de gestión de claves y firma MPC.
Divide las claves privadas en varios fragmentos y los almacena de forma distribuida en hardware propio de Google, Google Cloud y otros entornos en la nube. Cuando se necesita firmar, varios fragmentos colaboran para hacerlo, sin que sea necesario concentrar la clave privada completa en un único lugar.
Las instituciones también pueden configurar reglas como límites de transacción, direcciones autorizadas y aprobaciones de varios departamentos, extendiendo sus procesos internos de gestión de riesgos a las transacciones en cadena.
Lo más importante es que las instituciones conservan el control de los fragmentos de las claves; Google no puede acceder directamente a la clave privada completa.
El producto se encuentra actualmente en fase de Private Preview y varias grandes instituciones financieras lo están probando. Alphabet también lo ha utilizado para proteger sus activos digitales en Ethereum y planea lanzarlo oficialmente al mercado a principios de 2027.
Detrás de esto hay una gran tendencia:
El mundo cripto está pasando gradualmente de ser un experimento financiero dirigido a usuarios particulares a convertirse en una infraestructura que las instituciones financieras tradicionales necesitan integrar.
Los bancos no tienen por qué construir sus propios sistemas de custodia desde cero, pero sí necesitan una solución que cumpla sus propios estándares de seguridad, gestión de permisos y procesos de cumplimiento normativo.
Eso es precisamente lo que Google quiere ofrecer: esa capa de infraestructura.
Si en el futuro los bancos pueden gestionar activos en cadena mediante una tecnología MPC consolidada, las barreras técnicas para que las instituciones entren en el mundo cripto podrían reducirse aún más.
Lo verdaderamente prometedor no es que haya otro producto de custodia, sino que la infraestructura financiera tradicional empieza a extenderse a la cadena.
Para las instituciones, siempre ha habido un obstáculo ineludible para entrar en el mundo cripto: la seguridad de las claves privadas.
Quién custodia los activos, quién tiene autoridad para firmar, cómo aprueban las operaciones los empleados internos y qué hacer si roban las claves son cuestiones que no se resuelven simplemente ofreciendo a las instituciones una billetera común.
La solución que Google lanza esta vez es un servicio de gestión de claves y firma MPC.
Divide las claves privadas en varios fragmentos y los almacena de forma distribuida en hardware propio de Google, Google Cloud y otros entornos en la nube. Cuando se necesita firmar, varios fragmentos colaboran para hacerlo, sin que sea necesario concentrar la clave privada completa en un único lugar.
Las instituciones también pueden configurar reglas como límites de transacción, direcciones autorizadas y aprobaciones de varios departamentos, extendiendo sus procesos internos de gestión de riesgos a las transacciones en cadena.
Lo más importante es que las instituciones conservan el control de los fragmentos de las claves; Google no puede acceder directamente a la clave privada completa.
El producto se encuentra actualmente en fase de Private Preview y varias grandes instituciones financieras lo están probando. Alphabet también lo ha utilizado para proteger sus activos digitales en Ethereum y planea lanzarlo oficialmente al mercado a principios de 2027.
Detrás de esto hay una gran tendencia:
El mundo cripto está pasando gradualmente de ser un experimento financiero dirigido a usuarios particulares a convertirse en una infraestructura que las instituciones financieras tradicionales necesitan integrar.
Los bancos no tienen por qué construir sus propios sistemas de custodia desde cero, pero sí necesitan una solución que cumpla sus propios estándares de seguridad, gestión de permisos y procesos de cumplimiento normativo.
Eso es precisamente lo que Google quiere ofrecer: esa capa de infraestructura.
Si en el futuro los bancos pueden gestionar activos en cadena mediante una tecnología MPC consolidada, las barreras técnicas para que las instituciones entren en el mundo cripto podrían reducirse aún más.
Lo verdaderamente prometedor no es que haya otro producto de custodia, sino que la infraestructura financiera tradicional empieza a extenderse a la cadena.
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La IA está cambiando la forma en que se distribuyen las ganancias de los airdrops de criptomonedas.
Antes, los estudios ganaban dinero porque contaban con capacidades técnicas que la gente común no tenía: interacciones masivas, scripts automatizados, análisis de datos on-chain y gestión de cuentas.
Los proyectos necesitaban estas capacidades para generar una base de usuarios, datos de transacciones y expectación en el mercado, y luego cubrir los costes con la expectativa de recibir tokens en el futuro.
Pero ahora, la IA ha rebajado esa barrera técnica.
Cualquier persona puede usar la IA para desarrollar scripts, bots y herramientas de datos. Los estudios ya no tienen la clara ventaja informativa y técnica que tenían antes.
El problema es que los propios proyectos también se benefician de la reducción de costes que trae la IA.
Lo que antes había que subcontratar a estudios ahora se puede hacer internamente; y los datos on-chain que antes se obtenían mediante airdrops ya no son tan escasos.
Es natural que los proyectos vuelvan a hacer cuentas: ¿deberían destinar un presupuesto de tokens a las direcciones que generan interacciones artificiales, o invertirlo en liquidez, exchanges y canales que realmente generen ingresos?
Por eso creo que el atractivo de los airdrops tradicionales está disminuyendo.
En el futuro, quizá valga más la pena estudiar los proyectos en etapas tempranas con capacidad real de generar beneficios, así como los productos dispuestos a distribuir tokens mediante ventas públicas, beneficios para los usuarios u otros mecanismos.
Otra opción son los proyectos mitad meme y mitad farming de airdrops, en los que la participación de los usuarios en las transacciones, la difusión y las actividades de la comunidad forma parte del propio ecosistema del producto.
Pero en el caso de los Perps y los mercados de predicción, hay que calcular bien los costes. Las comisiones, el deslizamiento y las pérdidas por operar cuestan dinero real; los puntos no equivalen a ganancias, y el volumen de transacciones tampoco equivale a beneficios.
Cuando la IA elimina las barreras técnicas para farmear airdrops, la verdadera competencia ya no consiste en quién puede generar más interacciones, sino en quién puede detectar antes los proyectos en los que vale la pena participar.
La IA está cambiando la forma en que se distribuyen las ganancias de los airdrops de criptomonedas.
Antes, los estudios ganaban dinero porque contaban con capacidades técnicas que la gente común no tenía: interacciones masivas, scripts automatizados, análisis de datos on-chain y gestión de cuentas.
Los proyectos necesitaban estas capacidades para generar una base de usuarios, datos de transacciones y expectación en el mercado, y luego cubrir los costes con la expectativa de recibir tokens en el futuro.
Pero ahora, la IA ha rebajado esa barrera técnica.
Cualquier persona puede usar la IA para desarrollar scripts, bots y herramientas de datos. Los estudios ya no tienen la clara ventaja informativa y técnica que tenían antes.
El problema es que los propios proyectos también se benefician de la reducción de costes que trae la IA.
Lo que antes había que subcontratar a estudios ahora se puede hacer internamente; y los datos on-chain que antes se obtenían mediante airdrops ya no son tan escasos.
Es natural que los proyectos vuelvan a hacer cuentas: ¿deberían destinar un presupuesto de tokens a las direcciones que generan interacciones artificiales, o invertirlo en liquidez, exchanges y canales que realmente generen ingresos?
Por eso creo que el atractivo de los airdrops tradicionales está disminuyendo.
En el futuro, quizá valga más la pena estudiar los proyectos en etapas tempranas con capacidad real de generar beneficios, así como los productos dispuestos a distribuir tokens mediante ventas públicas, beneficios para los usuarios u otros mecanismos.
Otra opción son los proyectos mitad meme y mitad farming de airdrops, en los que la participación de los usuarios en las transacciones, la difusión y las actividades de la comunidad forma parte del propio ecosistema del producto.
Pero en el caso de los Perps y los mercados de predicción, hay que calcular bien los costes. Las comisiones, el deslizamiento y las pérdidas por operar cuestan dinero real; los puntos no equivalen a ganancias, y el volumen de transacciones tampoco equivale a beneficios.
Cuando la IA elimina las barreras técnicas para farmear airdrops, la verdadera competencia ya no consiste en quién puede generar más interacciones, sino en quién puede detectar antes los proyectos en los que vale la pena participar.
Antes, los estudios ganaban dinero porque contaban con capacidades técnicas que la gente común no tenía: interacciones masivas, scripts automatizados, análisis de datos on-chain y gestión de cuentas.
Los proyectos necesitaban estas capacidades para generar una base de usuarios, datos de transacciones y expectación en el mercado, y luego cubrir los costes con la expectativa de recibir tokens en el futuro.
Pero ahora, la IA ha rebajado esa barrera técnica.
Cualquier persona puede usar la IA para desarrollar scripts, bots y herramientas de datos. Los estudios ya no tienen la clara ventaja informativa y técnica que tenían antes.
El problema es que los propios proyectos también se benefician de la reducción de costes que trae la IA.
Lo que antes había que subcontratar a estudios ahora se puede hacer internamente; y los datos on-chain que antes se obtenían mediante airdrops ya no son tan escasos.
Es natural que los proyectos vuelvan a hacer cuentas: ¿deberían destinar un presupuesto de tokens a las direcciones que generan interacciones artificiales, o invertirlo en liquidez, exchanges y canales que realmente generen ingresos?
Por eso creo que el atractivo de los airdrops tradicionales está disminuyendo.
En el futuro, quizá valga más la pena estudiar los proyectos en etapas tempranas con capacidad real de generar beneficios, así como los productos dispuestos a distribuir tokens mediante ventas públicas, beneficios para los usuarios u otros mecanismos.
Otra opción son los proyectos mitad meme y mitad farming de airdrops, en los que la participación de los usuarios en las transacciones, la difusión y las actividades de la comunidad forma parte del propio ecosistema del producto.
Pero en el caso de los Perps y los mercados de predicción, hay que calcular bien los costes. Las comisiones, el deslizamiento y las pérdidas por operar cuestan dinero real; los puntos no equivalen a ganancias, y el volumen de transacciones tampoco equivale a beneficios.
Cuando la IA elimina las barreras técnicas para farmear airdrops, la verdadera competencia ya no consiste en quién puede generar más interacciones, sino en quién puede detectar antes los proyectos en los que vale la pena participar.
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Los agentes de IA están cambiando la forma de llevar a cabo los ciberataques: no solo ejecutan comandos, también prueban, analizan los resultados y cambian de método por su cuenta para seguir adelante.
Ya han aparecido señales preocupantes en casos públicos.
Una entidad financiera de Corea del Sur sufrió una intrusión que expuso información personal de unas 67.000 personas. En el ataque se utilizó un marco de intrusión basado en agentes llamado ARTEX.
En otro ataque a la cadena de suministro, el mismo marco intentó iniciar sesión en más de 2.250 organizaciones. Algunos ataques obtuvieron acceso privilegiado a la nube en menos de tres horas. En un ataque relacionado con el Ministerio de Finanzas de Tailandia, el agente Hermes operó sin supervisión: enumeró automáticamente los equipos de la red interna, revisó archivos y buscó oportunidades para escalar privilegios.
La investigación de Wiz sobre estas actividades de ataque revela varios patrones de comportamiento que conviene saber reconocer:
* Generación frecuente de scripts: en un ataque, el agente escribía un script nuevo cada 1 o 2 minutos aproximadamente, hasta acumular 99 en 24 horas.
* Planificar antes de actuar: los scripts suelen empezar con un plan escrito que explica qué se pretende hacer en ese paso y por qué.
* Analizar los fallos y volver a intentarlo: cuando la primera versión de una herramienta falla, la siguiente analiza primero el motivo y luego ajusta el método para continuar.
En conjunto, estos comportamientos permiten a los atacantes asignar objetivos y límites a un agente y dejar que este avance continuamente con el reconocimiento, las pruebas y el movimiento lateral.
Sin embargo, estos ataques no son completamente invisibles. La creación frecuente de scripts, los ajustes reiterados de herramientas y la ejecución continua de acciones de reconocimiento pueden dejar señales detectables.
El reto de la defensa está cambiando: ya no se trata solo de determinar si un comando es malicioso, sino de reconocer si una serie de acciones automatizadas que parecen independientes está conformando un ataque autónomo.
Los agentes de IA están cambiando la forma de llevar a cabo los ciberataques: no solo ejecutan comandos, también prueban, analizan los resultados y cambian de método por su cuenta para seguir adelante.
Ya han aparecido señales preocupantes en casos públicos.
Una entidad financiera de Corea del Sur sufrió una intrusión que expuso información personal de unas 67.000 personas. En el ataque se utilizó un marco de intrusión basado en agentes llamado ARTEX.
En otro ataque a la cadena de suministro, el mismo marco intentó iniciar sesión en más de 2.250 organizaciones. Algunos ataques obtuvieron acceso privilegiado a la nube en menos de tres horas. En un ataque relacionado con el Ministerio de Finanzas de Tailandia, el agente Hermes operó sin supervisión: enumeró automáticamente los equipos de la red interna, revisó archivos y buscó oportunidades para escalar privilegios.
La investigación de Wiz sobre estas actividades de ataque revela varios patrones de comportamiento que conviene saber reconocer:
* Generación frecuente de scripts: en un ataque, el agente escribía un script nuevo cada 1 o 2 minutos aproximadamente, hasta acumular 99 en 24 horas.
* Planificar antes de actuar: los scripts suelen empezar con un plan escrito que explica qué se pretende hacer en ese paso y por qué.
* Analizar los fallos y volver a intentarlo: cuando la primera versión de una herramienta falla, la siguiente analiza primero el motivo y luego ajusta el método para continuar.
En conjunto, estos comportamientos permiten a los atacantes asignar objetivos y límites a un agente y dejar que este avance continuamente con el reconocimiento, las pruebas y el movimiento lateral.
Sin embargo, estos ataques no son completamente invisibles. La creación frecuente de scripts, los ajustes reiterados de herramientas y la ejecución continua de acciones de reconocimiento pueden dejar señales detectables.
El reto de la defensa está cambiando: ya no se trata solo de determinar si un comando es malicioso, sino de reconocer si una serie de acciones automatizadas que parecen independientes está conformando un ataque autónomo.
Ya han aparecido señales preocupantes en casos públicos.
Una entidad financiera de Corea del Sur sufrió una intrusión que expuso información personal de unas 67.000 personas. En el ataque se utilizó un marco de intrusión basado en agentes llamado ARTEX.
En otro ataque a la cadena de suministro, el mismo marco intentó iniciar sesión en más de 2.250 organizaciones. Algunos ataques obtuvieron acceso privilegiado a la nube en menos de tres horas. En un ataque relacionado con el Ministerio de Finanzas de Tailandia, el agente Hermes operó sin supervisión: enumeró automáticamente los equipos de la red interna, revisó archivos y buscó oportunidades para escalar privilegios.
La investigación de Wiz sobre estas actividades de ataque revela varios patrones de comportamiento que conviene saber reconocer:
* Generación frecuente de scripts: en un ataque, el agente escribía un script nuevo cada 1 o 2 minutos aproximadamente, hasta acumular 99 en 24 horas.
* Planificar antes de actuar: los scripts suelen empezar con un plan escrito que explica qué se pretende hacer en ese paso y por qué.
* Analizar los fallos y volver a intentarlo: cuando la primera versión de una herramienta falla, la siguiente analiza primero el motivo y luego ajusta el método para continuar.
En conjunto, estos comportamientos permiten a los atacantes asignar objetivos y límites a un agente y dejar que este avance continuamente con el reconocimiento, las pruebas y el movimiento lateral.
Sin embargo, estos ataques no son completamente invisibles. La creación frecuente de scripts, los ajustes reiterados de herramientas y la ejecución continua de acciones de reconocimiento pueden dejar señales detectables.
El reto de la defensa está cambiando: ya no se trata solo de determinar si un comando es malicioso, sino de reconocer si una serie de acciones automatizadas que parecen independientes está conformando un ataque autónomo.
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Los ingresos de Anthropic están creciendo de forma descomunal, pero la factura de cómputo que hay detrás es aún más descomunal.
Ingresos de 4.700 millones de dólares en el primer trimestre de 2026, un salto a 11.600 millones en el segundo trimestre y, por primera vez, beneficios operativos trimestrales. Según informaciones de prensa, los ingresos del tercer trimestre fueron de 16.800 millones de dólares.
A juzgar por la curva de ingresos, la velocidad de comercialización de Anthropic es realmente asombrosa. Tras leer detenidamente la versión pública del formulario S-1, Timothy B. Lee también consideró que sus resultados financieros eran mejores de lo que se esperaba.
Pero la otra cara del crecimiento son los enormes compromisos a largo plazo.
Para respaldar su expansión futura, Anthropic se ha comprometido a gastar cientos de miles de millones de dólares en capacidad de cómputo con empresas como Amazon, Google, SpaceXAI y Broadcom. Para que esas inversiones acaben dando sus frutos, los ingresos anuales tendrán que alcanzar varios cientos de miles de millones de dólares.
Así que la verdadera cuestión no es cuánto puede ganar ahora, sino si el crecimiento futuro podrá justificar las inversiones actuales.
Los ingresos se dispararon en el segundo trimestre, pero en el tercero no se produjo una aceleración de magnitud similar. ¿La demanda de productos como Claude Code está acercándose poco a poco a la saturación, o se trata de una pausa temporal en el proceso de crecimiento?
Por ahora no hay suficiente información para responder. Los datos del cuarto trimestre serán una pista importante.
Cuando una empresa de IA se compromete a gastar cientos de miles de millones de dólares en capacidad de cómputo, una desaceleración del crecimiento deja de ser solo un problema de crecimiento: pasa a poner en cuestión la viabilidad de todo el modelo de negocio.
Los ingresos de Anthropic están creciendo de forma descomunal, pero la factura de cómputo que hay detrás es aún más descomunal.
Ingresos de 4.700 millones de dólares en el primer trimestre de 2026, un salto a 11.600 millones en el segundo trimestre y, por primera vez, beneficios operativos trimestrales. Según informaciones de prensa, los ingresos del tercer trimestre fueron de 16.800 millones de dólares.
A juzgar por la curva de ingresos, la velocidad de comercialización de Anthropic es realmente asombrosa. Tras leer detenidamente la versión pública del formulario S-1, Timothy B. Lee también consideró que sus resultados financieros eran mejores de lo que se esperaba.
Pero la otra cara del crecimiento son los enormes compromisos a largo plazo.
Para respaldar su expansión futura, Anthropic se ha comprometido a gastar cientos de miles de millones de dólares en capacidad de cómputo con empresas como Amazon, Google, SpaceXAI y Broadcom. Para que esas inversiones acaben dando sus frutos, los ingresos anuales tendrán que alcanzar varios cientos de miles de millones de dólares.
Así que la verdadera cuestión no es cuánto puede ganar ahora, sino si el crecimiento futuro podrá justificar las inversiones actuales.
Los ingresos se dispararon en el segundo trimestre, pero en el tercero no se produjo una aceleración de magnitud similar. ¿La demanda de productos como Claude Code está acercándose poco a poco a la saturación, o se trata de una pausa temporal en el proceso de crecimiento?
Por ahora no hay suficiente información para responder. Los datos del cuarto trimestre serán una pista importante.
Cuando una empresa de IA se compromete a gastar cientos de miles de millones de dólares en capacidad de cómputo, una desaceleración del crecimiento deja de ser solo un problema de crecimiento: pasa a poner en cuestión la viabilidad de todo el modelo de negocio.
Ingresos de 4.700 millones de dólares en el primer trimestre de 2026, un salto a 11.600 millones en el segundo trimestre y, por primera vez, beneficios operativos trimestrales. Según informaciones de prensa, los ingresos del tercer trimestre fueron de 16.800 millones de dólares.
A juzgar por la curva de ingresos, la velocidad de comercialización de Anthropic es realmente asombrosa. Tras leer detenidamente la versión pública del formulario S-1, Timothy B. Lee también consideró que sus resultados financieros eran mejores de lo que se esperaba.
Pero la otra cara del crecimiento son los enormes compromisos a largo plazo.
Para respaldar su expansión futura, Anthropic se ha comprometido a gastar cientos de miles de millones de dólares en capacidad de cómputo con empresas como Amazon, Google, SpaceXAI y Broadcom. Para que esas inversiones acaben dando sus frutos, los ingresos anuales tendrán que alcanzar varios cientos de miles de millones de dólares.
Así que la verdadera cuestión no es cuánto puede ganar ahora, sino si el crecimiento futuro podrá justificar las inversiones actuales.
Los ingresos se dispararon en el segundo trimestre, pero en el tercero no se produjo una aceleración de magnitud similar. ¿La demanda de productos como Claude Code está acercándose poco a poco a la saturación, o se trata de una pausa temporal en el proceso de crecimiento?
Por ahora no hay suficiente información para responder. Los datos del cuarto trimestre serán una pista importante.
Cuando una empresa de IA se compromete a gastar cientos de miles de millones de dólares en capacidad de cómputo, una desaceleración del crecimiento deja de ser solo un problema de crecimiento: pasa a poner en cuestión la viabilidad de todo el modelo de negocio.
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Las acciones chinas de IA están atravesando un brutal ajuste de valoración.
Desde los máximos de 2026, el mercado bursátil chino ha perdido cerca de 23,5 billones de yuanes y ha entrado en territorio bajista. El sector de la IA ha sido el más afectado.
El STAR 50 cayó un 40 % en menos de cuatro meses y perdió alrededor de 3,2 billones de yuanes en valor. Unitree Robotics cayó casi un 50 %, ChangXin Memory Technologies perdió más de un 25 % en un mes, y Zhongji Innolight y Eoptolink bajaron alrededor de un 60 %.
Detrás de esta caída se combinan cuatro presiones:
* Valoraciones excesivas: incluso un fuerte crecimiento futuro quizá no justifique los precios que alcanzaron las acciones.
* Dudas sobre las expectativas de beneficios: el mercado empieza a cuestionar cuánto de la enorme inversión en IA podrá convertirse realmente en ganancias.
* Riesgo de restricciones externas: Estados Unidos podría limitar aún más el acceso de la tecnología china a sus centros de datos, lo que afectaría a las empresas de chips y de la cadena de suministro.
* Exceso de capital especulativo: Goldman Sachs señala que, en los mercados chinos que cubre, las acciones de IA representan el 57 % de la actividad bursátil. Cuando una gran cantidad de capital apuesta en la misma dirección, un cambio de tendencia puede provocar una estampida.
La cifra que más debería preocupar es la valoración tras el desplome.
La relación precio-beneficio del STAR 50 sigue rondando las 100 veces, frente a unas 30 veces en el Nasdaq 100.
La caída solo indica cuánto ha retrocedido el mercado; la valoración es lo que determina si esta corrección realmente ha terminado.
Las acciones chinas de IA están atravesando un brutal ajuste de valoración.
Desde los máximos de 2026, el mercado bursátil chino ha perdido cerca de 23,5 billones de yuanes y ha entrado en territorio bajista. El sector de la IA ha sido el más afectado.
El STAR 50 cayó un 40 % en menos de cuatro meses y perdió alrededor de 3,2 billones de yuanes en valor. Unitree Robotics cayó casi un 50 %, ChangXin Memory Technologies perdió más de un 25 % en un mes, y Zhongji Innolight y Eoptolink bajaron alrededor de un 60 %.
Detrás de esta caída se combinan cuatro presiones:
* Valoraciones excesivas: incluso un fuerte crecimiento futuro quizá no justifique los precios que alcanzaron las acciones.
* Dudas sobre las expectativas de beneficios: el mercado empieza a cuestionar cuánto de la enorme inversión en IA podrá convertirse realmente en ganancias.
* Riesgo de restricciones externas: Estados Unidos podría limitar aún más el acceso de la tecnología china a sus centros de datos, lo que afectaría a las empresas de chips y de la cadena de suministro.
* Exceso de capital especulativo: Goldman Sachs señala que, en los mercados chinos que cubre, las acciones de IA representan el 57 % de la actividad bursátil. Cuando una gran cantidad de capital apuesta en la misma dirección, un cambio de tendencia puede provocar una estampida.
La cifra que más debería preocupar es la valoración tras el desplome.
La relación precio-beneficio del STAR 50 sigue rondando las 100 veces, frente a unas 30 veces en el Nasdaq 100.
La caída solo indica cuánto ha retrocedido el mercado; la valoración es lo que determina si esta corrección realmente ha terminado.
Desde los máximos de 2026, el mercado bursátil chino ha perdido cerca de 23,5 billones de yuanes y ha entrado en territorio bajista. El sector de la IA ha sido el más afectado.
El STAR 50 cayó un 40 % en menos de cuatro meses y perdió alrededor de 3,2 billones de yuanes en valor. Unitree Robotics cayó casi un 50 %, ChangXin Memory Technologies perdió más de un 25 % en un mes, y Zhongji Innolight y Eoptolink bajaron alrededor de un 60 %.
Detrás de esta caída se combinan cuatro presiones:
* Valoraciones excesivas: incluso un fuerte crecimiento futuro quizá no justifique los precios que alcanzaron las acciones.
* Dudas sobre las expectativas de beneficios: el mercado empieza a cuestionar cuánto de la enorme inversión en IA podrá convertirse realmente en ganancias.
* Riesgo de restricciones externas: Estados Unidos podría limitar aún más el acceso de la tecnología china a sus centros de datos, lo que afectaría a las empresas de chips y de la cadena de suministro.
* Exceso de capital especulativo: Goldman Sachs señala que, en los mercados chinos que cubre, las acciones de IA representan el 57 % de la actividad bursátil. Cuando una gran cantidad de capital apuesta en la misma dirección, un cambio de tendencia puede provocar una estampida.
La cifra que más debería preocupar es la valoración tras el desplome.
La relación precio-beneficio del STAR 50 sigue rondando las 100 veces, frente a unas 30 veces en el Nasdaq 100.
La caída solo indica cuánto ha retrocedido el mercado; la valoración es lo que determina si esta corrección realmente ha terminado.
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¿Por qué todo el mundo entiende la inversión en valor, pero tan pocos la ponen realmente en práctica?
Porque la inversión en valor es demasiado lenta.
Cuando llega el momento de actuar, la mayoría sigue pendiente de los gráficos de velas, los datos macroeconómicos y las noticias del mercado. Si hoy sube, se alegra; si mañana baja, se angustia. Cada movimiento ofrece una respuesta inmediata.
Pero la inversión en valor no funciona así.
Puede que hayas comprado bien, pero tengas que esperar años para ver los resultados; puede que tu análisis sea acertado, pero el mercado tarde mucho en darte una respuesta.
En comparación, perseguir las subidas y vender en las caídas resulta más emocionante y hace que sea más fácil sentir que «estás haciendo algo».
A muchos no les falta comprensión de la inversión en valor; lo que les cuesta es soportar la larga espera.
El mercado te da señales todos los días, pero eso no significa que cada día haya una oportunidad que merezca la pena aprovechar.
¿Por qué todo el mundo entiende la inversión en valor, pero tan pocos la ponen realmente en práctica?
Porque la inversión en valor es demasiado lenta.
Cuando llega el momento de actuar, la mayoría sigue pendiente de los gráficos de velas, los datos macroeconómicos y las noticias del mercado. Si hoy sube, se alegra; si mañana baja, se angustia. Cada movimiento ofrece una respuesta inmediata.
Pero la inversión en valor no funciona así.
Puede que hayas comprado bien, pero tengas que esperar años para ver los resultados; puede que tu análisis sea acertado, pero el mercado tarde mucho en darte una respuesta.
En comparación, perseguir las subidas y vender en las caídas resulta más emocionante y hace que sea más fácil sentir que «estás haciendo algo».
A muchos no les falta comprensión de la inversión en valor; lo que les cuesta es soportar la larga espera.
El mercado te da señales todos los días, pero eso no significa que cada día haya una oportunidad que merezca la pena aprovechar.
Porque la inversión en valor es demasiado lenta.
Cuando llega el momento de actuar, la mayoría sigue pendiente de los gráficos de velas, los datos macroeconómicos y las noticias del mercado. Si hoy sube, se alegra; si mañana baja, se angustia. Cada movimiento ofrece una respuesta inmediata.
Pero la inversión en valor no funciona así.
Puede que hayas comprado bien, pero tengas que esperar años para ver los resultados; puede que tu análisis sea acertado, pero el mercado tarde mucho en darte una respuesta.
En comparación, perseguir las subidas y vender en las caídas resulta más emocionante y hace que sea más fácil sentir que «estás haciendo algo».
A muchos no les falta comprensión de la inversión en valor; lo que les cuesta es soportar la larga espera.
El mercado te da señales todos los días, pero eso no significa que cada día haya una oportunidad que merezca la pena aprovechar.
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Desde Mt.Gox hasta Binance: han pasado 13 años, la industria cripto ha cambiado innumerables veces, pero los robos a exchanges nunca han faltado.
2014, Mt.Gox: 470 millones de dólares
2015, Bitstamp: 5,1 millones de dólares
2016, Bitfinex: 72 millones de dólares
2017, NiceHash: 64 millones de dólares
2018, Coincheck: 534 millones de dólares
2018, BitGrail: 170 millones de dólares
2019, Binance: 40 millones de dólares
2020, KuCoin: 281 millones de dólares
2021, BitMart: 196 millones de dólares
2022, FTX: 415 millones de dólares
2023, Poloniex: 126 millones de dólares
2023, CoinEx: 54 millones de dólares
2024, DMM Bitcoin: 305 millones de dólares
2024, WazirX: 235 millones de dólares
2025, Phemex: 73–85 millones de dólares
2025, Bybit: 1.460 millones de dólares
2025, Upbit: 30–38,5 millones de dólares
2025, BtcTurk: 48 millones de dólares
2026, Coldcard: 116 millones de dólares
2026, Bitget: 352 millones de dólares
2026, Binance: se sospecha que el monto asciende a varios miles de millones de dólares
Desde Mt.Gox hasta Bybit, y ahora Binance.
En cada ciclo alcista y bajista hay quienes se lanzan al mercado; cada cierto tiempo, alguien paga de su propio bolsillo para darle una lección a los exchanges sobre la seguridad de sus sistemas.
¿Quién será el siguiente?
Lo más constante de la industria cripto quizá no sea el ciclo de cuatro años de BTC, sino las noticias sobre robos a exchanges. 😂
Desde Mt.Gox hasta Binance: han pasado 13 años, la industria cripto ha cambiado innumerables veces, pero los robos a exchanges nunca han faltado.
2014, Mt.Gox: 470 millones de dólares
2015, Bitstamp: 5,1 millones de dólares
2016, Bitfinex: 72 millones de dólares
2017, NiceHash: 64 millones de dólares
2018, Coincheck: 534 millones de dólares
2018, BitGrail: 170 millones de dólares
2019, Binance: 40 millones de dólares
2020, KuCoin: 281 millones de dólares
2021, BitMart: 196 millones de dólares
2022, FTX: 415 millones de dólares
2023, Poloniex: 126 millones de dólares
2023, CoinEx: 54 millones de dólares
2024, DMM Bitcoin: 305 millones de dólares
2024, WazirX: 235 millones de dólares
2025, Phemex: 73–85 millones de dólares
2025, Bybit: 1.460 millones de dólares
2025, Upbit: 30–38,5 millones de dólares
2025, BtcTurk: 48 millones de dólares
2026, Coldcard: 116 millones de dólares
2026, Bitget: 352 millones de dólares
2026, Binance: se sospecha que el monto asciende a varios miles de millones de dólares
Desde Mt.Gox hasta Bybit, y ahora Binance.
En cada ciclo alcista y bajista hay quienes se lanzan al mercado; cada cierto tiempo, alguien paga de su propio bolsillo para darle una lección a los exchanges sobre la seguridad de sus sistemas.
¿Quién será el siguiente?
Lo más constante de la industria cripto quizá no sea el ciclo de cuatro años de BTC, sino las noticias sobre robos a exchanges. 😂
2014, Mt.Gox: 470 millones de dólares
2015, Bitstamp: 5,1 millones de dólares
2016, Bitfinex: 72 millones de dólares
2017, NiceHash: 64 millones de dólares
2018, Coincheck: 534 millones de dólares
2018, BitGrail: 170 millones de dólares
2019, Binance: 40 millones de dólares
2020, KuCoin: 281 millones de dólares
2021, BitMart: 196 millones de dólares
2022, FTX: 415 millones de dólares
2023, Poloniex: 126 millones de dólares
2023, CoinEx: 54 millones de dólares
2024, DMM Bitcoin: 305 millones de dólares
2024, WazirX: 235 millones de dólares
2025, Phemex: 73–85 millones de dólares
2025, Bybit: 1.460 millones de dólares
2025, Upbit: 30–38,5 millones de dólares
2025, BtcTurk: 48 millones de dólares
2026, Coldcard: 116 millones de dólares
2026, Bitget: 352 millones de dólares
2026, Binance: se sospecha que el monto asciende a varios miles de millones de dólares
Desde Mt.Gox hasta Bybit, y ahora Binance.
En cada ciclo alcista y bajista hay quienes se lanzan al mercado; cada cierto tiempo, alguien paga de su propio bolsillo para darle una lección a los exchanges sobre la seguridad de sus sistemas.
¿Quién será el siguiente?
Lo más constante de la industria cripto quizá no sea el ciclo de cuatro años de BTC, sino las noticias sobre robos a exchanges. 😂
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Binance habría sufrido el mayor hackeo de su historia: transferencia anómala de activos por 5.500 millones de dólares; Tether y Circle congelan fondos de emergenciaEl 29 de octubre, un grave incidente de seguridad sacudió el mercado cripto.
Se detectaron transferencias anómalas de activos desde varias billeteras calientes de Binance. Se sospecha que los atacantes aprovecharon el mecanismo de autorización EIP-7702 de Ethereum para redirigir las billeteras a contratos maliciosos de vaciado desplegados de antemano y transferir grandes cantidades de ETH, USDT, USDC y otros tokens en poco tiempo.
Las estadísticas agregadas actuales en cadena indican que el volumen de los activos transferidos de forma anómala podría alcanzar entre 5.570 y 5.800 millones de dólares.
Si finalmente se confirma que se trató de una transferencia de activos no autorizada, podría superar el hackeo de Bybit de 2025, de aproximadamente 1.500 millones de dólares, y convertirse en uno de los mayores incidentes de seguridad de la historia de la industria cripto.
Binance habría sufrido el mayor hackeo de su historia: transferencia anómala de activos por 5.500 millones de dólares; Tether y Circle congelan fondos de emergencia
El 29 de octubre, un grave incidente de seguridad sacudió el mercado cripto.
Se detectaron transferencias anómalas de activos desde varias billeteras calientes de Binance. Se sospecha que los atacantes aprovecharon el mecanismo de autorización EIP-7702 de Ethereum para redirigir las billeteras a contratos maliciosos de vaciado desplegados de antemano y transferir grandes cantidades de ETH, USDT, USDC y otros tokens en poco tiempo.
Las estadísticas agregadas actuales en cadena indican que el volumen de los activos transferidos de forma anómala podría alcanzar entre 5.570 y 5.800 millones de dólares.
Si finalmente se confirma que se trató de una transferencia de activos no autorizada, podría superar el hackeo de Bybit de 2025, de aproximadamente 1.500 millones de dólares, y convertirse en uno de los mayores incidentes de seguridad de la historia de la industria cripto.
Se detectaron transferencias anómalas de activos desde varias billeteras calientes de Binance. Se sospecha que los atacantes aprovecharon el mecanismo de autorización EIP-7702 de Ethereum para redirigir las billeteras a contratos maliciosos de vaciado desplegados de antemano y transferir grandes cantidades de ETH, USDT, USDC y otros tokens en poco tiempo.
Las estadísticas agregadas actuales en cadena indican que el volumen de los activos transferidos de forma anómala podría alcanzar entre 5.570 y 5.800 millones de dólares.
Si finalmente se confirma que se trató de una transferencia de activos no autorizada, podría superar el hackeo de Bybit de 2025, de aproximadamente 1.500 millones de dólares, y convertirse en uno de los mayores incidentes de seguridad de la historia de la industria cripto.
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La mayoría de los tokens de agentes de IA parecen una inversión en el futuro, pero, al examinarlos de cerca, quizá solo sean memes con gabardina.
Añadir «IA», «agente» o «autónomo» al nombre y envolverlo en una narrativa grandiosa no significa que realmente tenga usuarios, ingresos o un valor sostenible para su token.
En cambio, las infraestructuras menos llamativas tienen más posibilidades de superar los ciclos del mercado.
La cadena de bloques se encarga de ejecutar, las stablecoins de transportar el valor y los protocolos de pago de permitir que los agentes completen transacciones de verdad.
La forma de los agentes cambiará constantemente: hoy se pone de moda una, mañana quizá aparezca otra nueva. Pero mientras los agentes de IA necesiten tener activos, transferir fondos o acceder a servicios, dependerán de las redes subyacentes de transacciones y pagos.
Por supuesto, no basta con comprar infraestructura a ciegas para ganar dinero: también importan la competencia, la captura de valor por parte del token y la demanda real.
Pero, en lugar de apostar a que el token de algún agente se convierta en la próxima historia de un millón de veces de rentabilidad, prefiero plantearme primero esta pregunta:
Si mañana todos los proyectos de agentes de IA cambiaran de nombre, ¿qué infraestructuras seguirían siendo necesarias?
La mayoría de los tokens de agentes de IA parecen una inversión en el futuro, pero, al examinarlos de cerca, quizá solo sean memes con gabardina.
Añadir «IA», «agente» o «autónomo» al nombre y envolverlo en una narrativa grandiosa no significa que realmente tenga usuarios, ingresos o un valor sostenible para su token.
En cambio, las infraestructuras menos llamativas tienen más posibilidades de superar los ciclos del mercado.
La cadena de bloques se encarga de ejecutar, las stablecoins de transportar el valor y los protocolos de pago de permitir que los agentes completen transacciones de verdad.
La forma de los agentes cambiará constantemente: hoy se pone de moda una, mañana quizá aparezca otra nueva. Pero mientras los agentes de IA necesiten tener activos, transferir fondos o acceder a servicios, dependerán de las redes subyacentes de transacciones y pagos.
Por supuesto, no basta con comprar infraestructura a ciegas para ganar dinero: también importan la competencia, la captura de valor por parte del token y la demanda real.
Pero, en lugar de apostar a que el token de algún agente se convierta en la próxima historia de un millón de veces de rentabilidad, prefiero plantearme primero esta pregunta:
Si mañana todos los proyectos de agentes de IA cambiaran de nombre, ¿qué infraestructuras seguirían siendo necesarias?
Añadir «IA», «agente» o «autónomo» al nombre y envolverlo en una narrativa grandiosa no significa que realmente tenga usuarios, ingresos o un valor sostenible para su token.
En cambio, las infraestructuras menos llamativas tienen más posibilidades de superar los ciclos del mercado.
La cadena de bloques se encarga de ejecutar, las stablecoins de transportar el valor y los protocolos de pago de permitir que los agentes completen transacciones de verdad.
La forma de los agentes cambiará constantemente: hoy se pone de moda una, mañana quizá aparezca otra nueva. Pero mientras los agentes de IA necesiten tener activos, transferir fondos o acceder a servicios, dependerán de las redes subyacentes de transacciones y pagos.
Por supuesto, no basta con comprar infraestructura a ciegas para ganar dinero: también importan la competencia, la captura de valor por parte del token y la demanda real.
Pero, en lugar de apostar a que el token de algún agente se convierta en la próxima historia de un millón de veces de rentabilidad, prefiero plantearme primero esta pregunta:
Si mañana todos los proyectos de agentes de IA cambiaran de nombre, ¿qué infraestructuras seguirían siendo necesarias?
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Puede que ETH, SOL y los tokens de aplicaciones ni siquiera deban valorarse con los mismos criterios.
Las finanzas tradicionales suelen fijarse en los ingresos, los beneficios y el flujo de caja. Pero ETH y SOL se parecen más a activos monetarios vinculados al crecimiento de sus ecosistemas que a empresas operativas en el sentido tradicional.
Esto dificulta que los inversores de TradFi les asignen un precio.
Un ecosistema puede prosperar cada vez más y la actividad de las transacciones en cadena puede aumentar, pero ¿cuánto de ese crecimiento se transmite realmente a los tokens subyacentes? Si no existe un mecanismo claro de captura de valor, es difícil determinar cuánto debería valer un token basándose únicamente en los ingresos.
El caso de los tokens de aplicaciones puede ser distinto.
Cuando una aplicación en cadena cuenta con usuarios reales, ingresos recurrentes y mecanismos económicos bien definidos, puede establecer un sistema de valor más claro en torno a su propio token. Por supuesto, que una aplicación genere ingresos no significa que los titulares del token vayan a recibir necesariamente una parte; eso depende del diseño del token.
A medida que cada vez más negocios cripto empiezan a ser realmente rentables, es posible que el mercado comprenda con mayor claridad que los activos L1 y los tokens de aplicaciones no son el mismo tipo de inversión.
Que un ecosistema tenga valor no significa que el token lo capture. La divergencia en las valoraciones futuras podría darse precisamente entre ambos.
Puede que ETH, SOL y los tokens de aplicaciones ni siquiera deban valorarse con los mismos criterios.
Las finanzas tradicionales suelen fijarse en los ingresos, los beneficios y el flujo de caja. Pero ETH y SOL se parecen más a activos monetarios vinculados al crecimiento de sus ecosistemas que a empresas operativas en el sentido tradicional.
Esto dificulta que los inversores de TradFi les asignen un precio.
Un ecosistema puede prosperar cada vez más y la actividad de las transacciones en cadena puede aumentar, pero ¿cuánto de ese crecimiento se transmite realmente a los tokens subyacentes? Si no existe un mecanismo claro de captura de valor, es difícil determinar cuánto debería valer un token basándose únicamente en los ingresos.
El caso de los tokens de aplicaciones puede ser distinto.
Cuando una aplicación en cadena cuenta con usuarios reales, ingresos recurrentes y mecanismos económicos bien definidos, puede establecer un sistema de valor más claro en torno a su propio token. Por supuesto, que una aplicación genere ingresos no significa que los titulares del token vayan a recibir necesariamente una parte; eso depende del diseño del token.
A medida que cada vez más negocios cripto empiezan a ser realmente rentables, es posible que el mercado comprenda con mayor claridad que los activos L1 y los tokens de aplicaciones no son el mismo tipo de inversión.
Que un ecosistema tenga valor no significa que el token lo capture. La divergencia en las valoraciones futuras podría darse precisamente entre ambos.
Las finanzas tradicionales suelen fijarse en los ingresos, los beneficios y el flujo de caja. Pero ETH y SOL se parecen más a activos monetarios vinculados al crecimiento de sus ecosistemas que a empresas operativas en el sentido tradicional.
Esto dificulta que los inversores de TradFi les asignen un precio.
Un ecosistema puede prosperar cada vez más y la actividad de las transacciones en cadena puede aumentar, pero ¿cuánto de ese crecimiento se transmite realmente a los tokens subyacentes? Si no existe un mecanismo claro de captura de valor, es difícil determinar cuánto debería valer un token basándose únicamente en los ingresos.
El caso de los tokens de aplicaciones puede ser distinto.
Cuando una aplicación en cadena cuenta con usuarios reales, ingresos recurrentes y mecanismos económicos bien definidos, puede establecer un sistema de valor más claro en torno a su propio token. Por supuesto, que una aplicación genere ingresos no significa que los titulares del token vayan a recibir necesariamente una parte; eso depende del diseño del token.
A medida que cada vez más negocios cripto empiezan a ser realmente rentables, es posible que el mercado comprenda con mayor claridad que los activos L1 y los tokens de aplicaciones no son el mismo tipo de inversión.
Que un ecosistema tenga valor no significa que el token lo capture. La divergencia en las valoraciones futuras podría darse precisamente entre ambos.
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La salida a bolsa de Anthropic: la verdadera prueba no es si puede contar una historia de billones, sino si puede convertir sus ingresos en beneficios.
Según los datos del folleto de oferta, los ingresos de Anthropic alcanzaron los 16.286 millones de dólares en el primer semestre de 2026, con pérdidas netas de 80.700 millones. Aproximadamente 72.400 millones de esa cifra se debieron a cambios en el valor razonable de los pasivos financieros, no a salidas reales de efectivo. Además, el beneficio operativo ya fue positivo en el segundo trimestre.
Esto demuestra que la capacidad de comercialización está mejorando, pero no significa que el problema de la rentabilidad esté resuelto.
La gran incógnita es el contrato de computación, valorado en unos 800.000 millones de dólares.
Empresas de la cadena de suministro como Amazon, Google, Microsoft, Broadcom y AMD podrían beneficiarse. Pero para Anthropic, comprometerse de antemano a contratar capacidad de computación implica asumir enormes costes. Si el crecimiento de la demanda no alcanza las expectativas o los precios de los modelos siguen cayendo, los beneficios futuros podrían verse afectados.
Los clientes empresariales son otra baza.
Ya hay más de 11.900 clientes cuyo gasto anual supera los 100.000 dólares, y la tasa de retención de ingresos netos ronda el 900 %. Cuanto más se integre Claude en los flujos de trabajo empresariales, mayores serán los costes de migración y el valor de cada cliente. Pero una alta retención no significa que el crecimiento pueda mantenerse para siempre; habrá que ver si las empresas están dispuestas a seguir aumentando su gasto.
Además, el equipo fundador controla el 50,1 % de los derechos de voto. Por tanto, los inversores no solo compran crecimiento de la IA: también apuestan por las decisiones de la dirección a largo plazo.
A corto plazo, las expectativas de una salida a bolsa podrían seguir impulsando a proveedores de computación como NVDA, AVGO y AMD. A largo plazo, lo que realmente determinará la valoración será si Anthropic logra que el crecimiento de sus ingresos supere el coste de la capacidad de computación.
La cifra de entre 1,5 y 2 billones de dólares que circula en el mercado sigue siendo una expectativa de valoración, no el precio final de emisión. Cuanto más alta sea la valoración, más exigente será el mercado respecto a los beneficios futuros.
La historia de la IA puede sostener una valoración; solo los beneficios pueden sostenerla a largo plazo.
La salida a bolsa de Anthropic: la verdadera prueba no es si puede contar una historia de billones, sino si puede convertir sus ingresos en beneficios.
Según los datos del folleto de oferta, los ingresos de Anthropic alcanzaron los 16.286 millones de dólares en el primer semestre de 2026, con pérdidas netas de 80.700 millones. Aproximadamente 72.400 millones de esa cifra se debieron a cambios en el valor razonable de los pasivos financieros, no a salidas reales de efectivo. Además, el beneficio operativo ya fue positivo en el segundo trimestre.
Esto demuestra que la capacidad de comercialización está mejorando, pero no significa que el problema de la rentabilidad esté resuelto.
La gran incógnita es el contrato de computación, valorado en unos 800.000 millones de dólares.
Empresas de la cadena de suministro como Amazon, Google, Microsoft, Broadcom y AMD podrían beneficiarse. Pero para Anthropic, comprometerse de antemano a contratar capacidad de computación implica asumir enormes costes. Si el crecimiento de la demanda no alcanza las expectativas o los precios de los modelos siguen cayendo, los beneficios futuros podrían verse afectados.
Los clientes empresariales son otra baza.
Ya hay más de 11.900 clientes cuyo gasto anual supera los 100.000 dólares, y la tasa de retención de ingresos netos ronda el 900 %. Cuanto más se integre Claude en los flujos de trabajo empresariales, mayores serán los costes de migración y el valor de cada cliente. Pero una alta retención no significa que el crecimiento pueda mantenerse para siempre; habrá que ver si las empresas están dispuestas a seguir aumentando su gasto.
Además, el equipo fundador controla el 50,1 % de los derechos de voto. Por tanto, los inversores no solo compran crecimiento de la IA: también apuestan por las decisiones de la dirección a largo plazo.
A corto plazo, las expectativas de una salida a bolsa podrían seguir impulsando a proveedores de computación como NVDA, AVGO y AMD. A largo plazo, lo que realmente determinará la valoración será si Anthropic logra que el crecimiento de sus ingresos supere el coste de la capacidad de computación.
La cifra de entre 1,5 y 2 billones de dólares que circula en el mercado sigue siendo una expectativa de valoración, no el precio final de emisión. Cuanto más alta sea la valoración, más exigente será el mercado respecto a los beneficios futuros.
La historia de la IA puede sostener una valoración; solo los beneficios pueden sostenerla a largo plazo.
Según los datos del folleto de oferta, los ingresos de Anthropic alcanzaron los 16.286 millones de dólares en el primer semestre de 2026, con pérdidas netas de 80.700 millones. Aproximadamente 72.400 millones de esa cifra se debieron a cambios en el valor razonable de los pasivos financieros, no a salidas reales de efectivo. Además, el beneficio operativo ya fue positivo en el segundo trimestre.
Esto demuestra que la capacidad de comercialización está mejorando, pero no significa que el problema de la rentabilidad esté resuelto.
La gran incógnita es el contrato de computación, valorado en unos 800.000 millones de dólares.
Empresas de la cadena de suministro como Amazon, Google, Microsoft, Broadcom y AMD podrían beneficiarse. Pero para Anthropic, comprometerse de antemano a contratar capacidad de computación implica asumir enormes costes. Si el crecimiento de la demanda no alcanza las expectativas o los precios de los modelos siguen cayendo, los beneficios futuros podrían verse afectados.
Los clientes empresariales son otra baza.
Ya hay más de 11.900 clientes cuyo gasto anual supera los 100.000 dólares, y la tasa de retención de ingresos netos ronda el 900 %. Cuanto más se integre Claude en los flujos de trabajo empresariales, mayores serán los costes de migración y el valor de cada cliente. Pero una alta retención no significa que el crecimiento pueda mantenerse para siempre; habrá que ver si las empresas están dispuestas a seguir aumentando su gasto.
Además, el equipo fundador controla el 50,1 % de los derechos de voto. Por tanto, los inversores no solo compran crecimiento de la IA: también apuestan por las decisiones de la dirección a largo plazo.
A corto plazo, las expectativas de una salida a bolsa podrían seguir impulsando a proveedores de computación como NVDA, AVGO y AMD. A largo plazo, lo que realmente determinará la valoración será si Anthropic logra que el crecimiento de sus ingresos supere el coste de la capacidad de computación.
La cifra de entre 1,5 y 2 billones de dólares que circula en el mercado sigue siendo una expectativa de valoración, no el precio final de emisión. Cuanto más alta sea la valoración, más exigente será el mercado respecto a los beneficios futuros.
La historia de la IA puede sostener una valoración; solo los beneficios pueden sostenerla a largo plazo.
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En el mercado de acciones A, más o menos cada diez años llega una gran racha alcista.
En 2015, les tocó a muchos nacidos después de 1985.
En 2026, les toca a los nacidos después de 1995.
En esta racha alcista de la IA, los protagonistas visibles son los grandes modelos y los héroes tecnológicos. Pero quienes de verdad podrían llenarse los bolsillos entre bastidores quizá sean sectores tradicionales antes menospreciados, como los chips, la memoria, los módulos ópticos y las PCB.
Los veteranos hacen negocios y consiguen pedidos, mientras ganan dinero en bolsa gracias a las valoraciones.
La historia se la cuentan a los jóvenes; las ganancias se las llevan quienes conocen el sector.
Cuando estalle la burbuja, algunos se irán con dinero contante y sonante; otros se quedarán con acciones compradas en máximos, y habrá quienes necesiten varios años para recuperar lo perdido.
Cada generación de jóvenes cree haber llegado en el momento justo, hasta que descubre que solo estaba pagando la cuenta de este festín.
En el mercado de acciones A, más o menos cada diez años llega una gran racha alcista.
En 2015, les tocó a muchos nacidos después de 1985.
En 2026, les toca a los nacidos después de 1995.
En esta racha alcista de la IA, los protagonistas visibles son los grandes modelos y los héroes tecnológicos. Pero quienes de verdad podrían llenarse los bolsillos entre bastidores quizá sean sectores tradicionales antes menospreciados, como los chips, la memoria, los módulos ópticos y las PCB.
Los veteranos hacen negocios y consiguen pedidos, mientras ganan dinero en bolsa gracias a las valoraciones.
La historia se la cuentan a los jóvenes; las ganancias se las llevan quienes conocen el sector.
Cuando estalle la burbuja, algunos se irán con dinero contante y sonante; otros se quedarán con acciones compradas en máximos, y habrá quienes necesiten varios años para recuperar lo perdido.
Cada generación de jóvenes cree haber llegado en el momento justo, hasta que descubre que solo estaba pagando la cuenta de este festín.
En 2015, les tocó a muchos nacidos después de 1985.
En 2026, les toca a los nacidos después de 1995.
En esta racha alcista de la IA, los protagonistas visibles son los grandes modelos y los héroes tecnológicos. Pero quienes de verdad podrían llenarse los bolsillos entre bastidores quizá sean sectores tradicionales antes menospreciados, como los chips, la memoria, los módulos ópticos y las PCB.
Los veteranos hacen negocios y consiguen pedidos, mientras ganan dinero en bolsa gracias a las valoraciones.
La historia se la cuentan a los jóvenes; las ganancias se las llevan quienes conocen el sector.
Cuando estalle la burbuja, algunos se irán con dinero contante y sonante; otros se quedarán con acciones compradas en máximos, y habrá quienes necesiten varios años para recuperar lo perdido.
Cada generación de jóvenes cree haber llegado en el momento justo, hasta que descubre que solo estaba pagando la cuenta de este festín.
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En la inversión hay una pérdida muy difícil de detectar: la impaciencia.
Si hoy no sube, quieres cambiar de activo; si esta semana no ganas, quieres aumentar la posición; si ves que otros ganan dinero, empiezas a comprar a la carrera.
Después de tanto ajetreo, apenas has ganado dinero, pero sí has gastado mucha energía y en costes de transacción.
¿Por qué no ampliar el horizonte temporal a dos años?
En lugar de intentar adivinar el mercado cada día y cambiar de activos con frecuencia, primero encuentra aquellos que realmente entiendes y que estás dispuesto a mantener a largo plazo. Evalúa bien los riesgos y luego dale tiempo a tu criterio.
Por supuesto, mantener una inversión a largo plazo no significa comprar y olvidarse de ella. Si cambian los fundamentales o el riesgo supera lo que puedes tolerar, habrá que hacer ajustes.
La paciencia no consiste en aguantar a ciegas, sino en no dejarse arrastrar por las fluctuaciones a corto plazo.
No necesitas triunfar hoy ni demostrar tu valía la semana que viene. Dedica tu energía a lo que de verdad importa y deja que el tiempo forme parte de tu estrategia.
Invertir no significa tener que hacer algo todos los días. A veces, saber cuándo no actuar es más importante que saber cuándo comprar.
En la inversión hay una pérdida muy difícil de detectar: la impaciencia.
Si hoy no sube, quieres cambiar de activo; si esta semana no ganas, quieres aumentar la posición; si ves que otros ganan dinero, empiezas a comprar a la carrera.
Después de tanto ajetreo, apenas has ganado dinero, pero sí has gastado mucha energía y en costes de transacción.
¿Por qué no ampliar el horizonte temporal a dos años?
En lugar de intentar adivinar el mercado cada día y cambiar de activos con frecuencia, primero encuentra aquellos que realmente entiendes y que estás dispuesto a mantener a largo plazo. Evalúa bien los riesgos y luego dale tiempo a tu criterio.
Por supuesto, mantener una inversión a largo plazo no significa comprar y olvidarse de ella. Si cambian los fundamentales o el riesgo supera lo que puedes tolerar, habrá que hacer ajustes.
La paciencia no consiste en aguantar a ciegas, sino en no dejarse arrastrar por las fluctuaciones a corto plazo.
No necesitas triunfar hoy ni demostrar tu valía la semana que viene. Dedica tu energía a lo que de verdad importa y deja que el tiempo forme parte de tu estrategia.
Invertir no significa tener que hacer algo todos los días. A veces, saber cuándo no actuar es más importante que saber cuándo comprar.
Si hoy no sube, quieres cambiar de activo; si esta semana no ganas, quieres aumentar la posición; si ves que otros ganan dinero, empiezas a comprar a la carrera.
Después de tanto ajetreo, apenas has ganado dinero, pero sí has gastado mucha energía y en costes de transacción.
¿Por qué no ampliar el horizonte temporal a dos años?
En lugar de intentar adivinar el mercado cada día y cambiar de activos con frecuencia, primero encuentra aquellos que realmente entiendes y que estás dispuesto a mantener a largo plazo. Evalúa bien los riesgos y luego dale tiempo a tu criterio.
Por supuesto, mantener una inversión a largo plazo no significa comprar y olvidarse de ella. Si cambian los fundamentales o el riesgo supera lo que puedes tolerar, habrá que hacer ajustes.
La paciencia no consiste en aguantar a ciegas, sino en no dejarse arrastrar por las fluctuaciones a corto plazo.
No necesitas triunfar hoy ni demostrar tu valía la semana que viene. Dedica tu energía a lo que de verdad importa y deja que el tiempo forme parte de tu estrategia.
Invertir no significa tener que hacer algo todos los días. A veces, saber cuándo no actuar es más importante que saber cuándo comprar.
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¿Es Crypto solo una moda pasajera o parte del futuro?
En los mercados alcistas, algunos creen que puede cambiar el mundo; en los bajistas, otros se apresuran a anunciar que ya ha llegado a su fin.
Pero no se puede juzgar el futuro de un sector fijándose únicamente en las subidas y bajadas de los precios.
En cada ciclo, hay quienes se marchan y quienes siguen escribiendo código, creando productos y construyendo infraestructura.
Por supuesto, no todos los proyectos merecen perdurar ni todos los tokens tienen futuro.
Las burbujas estallan, pero eso no significa que todo el sector carezca de valor.
En vez de discutir si Crypto es el futuro, más vale ver qué problemas puede resolver y qué puede dejar tras de sí.
El futuro no se proclama a gritos: se construye poco a poco.
¿Es Crypto solo una moda pasajera o parte del futuro?
En los mercados alcistas, algunos creen que puede cambiar el mundo; en los bajistas, otros se apresuran a anunciar que ya ha llegado a su fin.
Pero no se puede juzgar el futuro de un sector fijándose únicamente en las subidas y bajadas de los precios.
En cada ciclo, hay quienes se marchan y quienes siguen escribiendo código, creando productos y construyendo infraestructura.
Por supuesto, no todos los proyectos merecen perdurar ni todos los tokens tienen futuro.
Las burbujas estallan, pero eso no significa que todo el sector carezca de valor.
En vez de discutir si Crypto es el futuro, más vale ver qué problemas puede resolver y qué puede dejar tras de sí.
El futuro no se proclama a gritos: se construye poco a poco.
En los mercados alcistas, algunos creen que puede cambiar el mundo; en los bajistas, otros se apresuran a anunciar que ya ha llegado a su fin.
Pero no se puede juzgar el futuro de un sector fijándose únicamente en las subidas y bajadas de los precios.
En cada ciclo, hay quienes se marchan y quienes siguen escribiendo código, creando productos y construyendo infraestructura.
Por supuesto, no todos los proyectos merecen perdurar ni todos los tokens tienen futuro.
Las burbujas estallan, pero eso no significa que todo el sector carezca de valor.
En vez de discutir si Crypto es el futuro, más vale ver qué problemas puede resolver y qué puede dejar tras de sí.
El futuro no se proclama a gritos: se construye poco a poco.
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A la hora de impulsar la innovación financiera, el apoyo en Estados Unidos es mucho mayor siempre que no se mencione directamente el mundo cripto.
Una encuesta realizada por @fund_defi y @Ipsos muestra que el 35 % de los encuestados apoya a los candidatos políticos que promueven el desarrollo de la próxima generación de tecnología financiera en Estados Unidos. Pero cuando la pregunta menciona explícitamente la cadena de bloques, las criptomonedas y DeFi, el apoyo cae al 13 %.
Otro dato resulta aún más revelador: el 74 % cree que el sistema financiero necesita cambios para tener más control sobre su dinero y sus activos. Sin embargo, solo el 9 % afirma conocer Crypto muy bien o en profundidad, y apenas el 5 % confía total o ampliamente en las plataformas descentralizadas.
La necesidad no equivale a confianza, y querer reformar el sistema financiero no significa creer en Crypto.
La encuesta también muestra que quienes están abiertos a DeFi priorizan usos como ahorrar y enviar dinero dentro de Estados Unidos, no la especulación. La tenencia de Crypto aumentó 4 puntos porcentuales, pero el uso durante el último año se mantuvo en el 13 %.
Esto demuestra que el sector no puede centrarse únicamente en sumar nuevos usuarios que tengan criptomonedas.
Lo que la gente común realmente necesita quizá sean transferencias más baratas, una gestión de activos más sencilla y un control más directo de su dinero. Puede que no les importe si estas funciones se basan en la cadena de bloques.
Para que Crypto llegue a la vida cotidiana de la mayoría, no basta con explicar una y otra vez lo avanzado que es el sector: hay que hacer que la gente común perciba realmente para qué sirve.
A la hora de impulsar la innovación financiera, el apoyo en Estados Unidos es mucho mayor siempre que no se mencione directamente el mundo cripto.
Una encuesta realizada por @fund_defi y @Ipsos muestra que el 35 % de los encuestados apoya a los candidatos políticos que promueven el desarrollo de la próxima generación de tecnología financiera en Estados Unidos. Pero cuando la pregunta menciona explícitamente la cadena de bloques, las criptomonedas y DeFi, el apoyo cae al 13 %.
Otro dato resulta aún más revelador: el 74 % cree que el sistema financiero necesita cambios para tener más control sobre su dinero y sus activos. Sin embargo, solo el 9 % afirma conocer Crypto muy bien o en profundidad, y apenas el 5 % confía total o ampliamente en las plataformas descentralizadas.
La necesidad no equivale a confianza, y querer reformar el sistema financiero no significa creer en Crypto.
La encuesta también muestra que quienes están abiertos a DeFi priorizan usos como ahorrar y enviar dinero dentro de Estados Unidos, no la especulación. La tenencia de Crypto aumentó 4 puntos porcentuales, pero el uso durante el último año se mantuvo en el 13 %.
Esto demuestra que el sector no puede centrarse únicamente en sumar nuevos usuarios que tengan criptomonedas.
Lo que la gente común realmente necesita quizá sean transferencias más baratas, una gestión de activos más sencilla y un control más directo de su dinero. Puede que no les importe si estas funciones se basan en la cadena de bloques.
Para que Crypto llegue a la vida cotidiana de la mayoría, no basta con explicar una y otra vez lo avanzado que es el sector: hay que hacer que la gente común perciba realmente para qué sirve.
Una encuesta realizada por @fund_defi y @Ipsos muestra que el 35 % de los encuestados apoya a los candidatos políticos que promueven el desarrollo de la próxima generación de tecnología financiera en Estados Unidos. Pero cuando la pregunta menciona explícitamente la cadena de bloques, las criptomonedas y DeFi, el apoyo cae al 13 %.
Otro dato resulta aún más revelador: el 74 % cree que el sistema financiero necesita cambios para tener más control sobre su dinero y sus activos. Sin embargo, solo el 9 % afirma conocer Crypto muy bien o en profundidad, y apenas el 5 % confía total o ampliamente en las plataformas descentralizadas.
La necesidad no equivale a confianza, y querer reformar el sistema financiero no significa creer en Crypto.
La encuesta también muestra que quienes están abiertos a DeFi priorizan usos como ahorrar y enviar dinero dentro de Estados Unidos, no la especulación. La tenencia de Crypto aumentó 4 puntos porcentuales, pero el uso durante el último año se mantuvo en el 13 %.
Esto demuestra que el sector no puede centrarse únicamente en sumar nuevos usuarios que tengan criptomonedas.
Lo que la gente común realmente necesita quizá sean transferencias más baratas, una gestión de activos más sencilla y un control más directo de su dinero. Puede que no les importe si estas funciones se basan en la cadena de bloques.
Para que Crypto llegue a la vida cotidiana de la mayoría, no basta con explicar una y otra vez lo avanzado que es el sector: hay que hacer que la gente común perciba realmente para qué sirve.
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