¿Quién está drenando la liquidez de Crypto?

Una charla de Space sobre macro, IA, TradFi, cuantitativas y el ciclo de BitcoinAnoche vi por casualidad una Space. El título era muy directo: “Pregunta: ¿quién está drenando la liquidez cripto?”
En un principio solo quería entrar para escuchar un rato; pero terminé escuchando desde las 10 de la noche en adelante. Los temas pasaron de la liquidez macro, a la IA y a las bolsas de EE. UU., y se extendieron hasta el trading cuantitativo, el ciclo de cuatro años de Bitcoin, el diseño original de Satoshi Nakamoto y el OP_CAT.
La cantidad de información en todo el contenido es muy grande. Reorganicé las partes que considero valiosas, e incorporé algunas de mis propias interpretaciones. El contenido de este texto se basa principalmente en las opiniones de los invitados en el evento de Space, y no representa que yo esté completamente de acuerdo con todas las opiniones, ni constituye asesoramiento de inversión de ningún tipo. Solo se proporciona para intercambiar ideas y como referencia.
El artículo es bastante largo. Si también estás investigando Crypto, IA, TradFi y trading cuantitativo, se recomienda dar like y guardar; luego, cuando tengas tiempo, revisarlo poco a poco.
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Índice
01｜¿Quién realmente drenó la liquidez de Crypto?
Macro, IA, TradFi y la confianza de la industria: cuatro perspectivas para ver el mercado bajista de hoy.
02｜Falta dinero en macro: ¿por qué un entorno de tasas altas es el menos favorable para Crypto?
Los fondos se están concentrando hacia ambos extremos: activos de bajo riesgo y activos de alto crecimiento.
03｜¿Siguen siendo los stablecoins adecuados para juzgar la liquidez de Crypto?
Los casos de uso de USDT y USDC ya han cambiado de forma notable.
04｜El dinero no desaparece; solo los traders cambiaron de mercado
Las bolsas de EE. UU., de Corea, el oro y el petróleo crudo están compitiendo por usuarios de trading nativos de Crypto.
05｜Lo que Crypto podría haber perdido no es solo capital, sino también “legitimidad/ortodoxia”
Estafas, Ponzi y especulación excesiva causan daño de largo plazo a la confianza de la industria.
06｜¿Qué es lo que realmente vale la pena esperar de AI + Crypto?
En el futuro, la economía de agentes (Agent Economy) probablemente necesitará cuentas y sistemas de liquidación en cadena de forma natural.
07｜El problema quizá también está en Crypto mismo
¿Por qué, después de tantos años en la industria, los productos que se usan de forma realmente alta en frecuencia siguen sin ser suficientes?
08｜El ciclo de cuatro años de Bitcoin, ¿es realmente una regla?
¿Qué relación existe entre el consenso social (Social Consensus), el ciclo del halving y el ciclo de la política monetaria?
09｜En el micrófono pregunté un problema que llevo investigando medio año: ¿la cuantificación con IA realmente puede hacerse?
7.400 millones de tokens, 60% de tasa de acierto, y por qué la estrategia falla de repente.
10｜El problema más difícil de la cuantificación quizá ni siquiera sea encontrar una estrategia
Market Regime, cambio entre múltiples estrategias y frecuencia de trading.
11｜¿Qué era lo que Satoshi Nakamoto quería convertir a Bitcoin en un principio?
Recompensa por bloque, comisiones, escalado y la ruta original de Bitcoin.
12｜OP_CAT y el final de Bitcoin visto por Bruce
La infraestructura que de verdad tiene éxito debería ser algo que los usuarios “olvidan”, igual que HTTPS.
13｜Con acciones de EE. UU. y mercados de predicción, ¿por qué seguir operando Crypto?
Volatilidad, apalancamiento y la estructura única de riesgo-rendimiento de Crypto.
14｜Tras escuchar toda la sesión, me quedaron tres conclusiones
Crypto, TradFi e IA quizá estén recomponiendo un nuevo mapa financiero.
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01｜¿Quién realmente drenó la liquidez de Crypto?
Esta Space comenzó con un planteamiento muy interesante del presentador: con Crypto tan bajista hoy, ¿quién se tragó el dinero del mercado?
Las direcciones que se mencionaron incluían macro, IA, ciclos y el propio problema de Crypto. Los antecedentes de los invitados eran completamente distintos, así que las respuestas finales también fueron muy diferentes.
@PhyrexNi  Ni Da se inclina más por lo macro; Adam se inclina más por trading y rotación de activos; Gary entra desde la confianza de la industria y la “ortodoxia/legitimidad”; y los invitados de Bruce y SOLAI creen que la ruta de desarrollo de Crypto en estos años también tiene problemas importantes.
Al escuchar hasta el final, al contrario, siento que es difícil elegir una única respuesta. El bajón de Crypto hoy se parece más al resultado de que varios factores ocurrieron al mismo tiempo.
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02｜Falta dinero en macro: ¿por qué un entorno de tasas altas es el menos favorable para Crypto?
El juicio de Ni Da es bastante directo: una de las preguntas más centrales hoy en el mercado global es que la liquidez general no es tan abundante como antes.
Cuando las tasas de interés son altas, mucho capital puede quedarse cómodamente en activos de bajo riesgo como bonos del tesoro. No hay necesidad de asumir tanta volatilidad alta como la de Crypto para ganar apenas un poco más de rentabilidad.
Al mismo tiempo, IA y semiconductores han atraído muchísimo capital dispuesto a asumir alto riesgo. Entonces el mercado empieza a formarse con una división muy clara en dos polos: un lado busca seguridad, el otro busca crecimiento extremadamente alto. En medio, los activos que “no son lo bastante seguros ni lo bastante atractivos en crecimiento” son los que más sufren.
Crypto se queda, de alguna forma, atorado aquí. Sigue siendo un activo de alto riesgo, pero en la fase actual no ofrece una tendencia lo suficientemente fuerte ni un efecto de hacer dinero. Entonces, naturalmente, el capital con mayor apetito por el riesgo busca nuevas salidas.
Ni Da también puso un ejemplo de Nike. Él la ve como un activo de referencia para observar el consumo tradicional de EE. UU. y la economía no tecnológica. Cuando esta gran empresa tradicional muestra debilidad a largo plazo, eso también indica que el problema no ocurre solo en Crypto.
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03｜¿Siguen siendo los stablecoins adecuados para juzgar la liquidez de Crypto?
Esta parte me parece especialmente digna de notar, porque antes mucha gente, incluyendo yo mismo, solía interpretar el crecimiento del valor de mercado de stablecoins como “la entrada de capital en el mercado extrabursátil hacia la esfera de las criptomonedas”.
Aumentan la emisión de USDT y USDC. En el pasado, eso realmente a menudo significaba más poder adquisitivo en dólares entrando a Crypto. Pero hoy, el alcance de uso de stablecoins se ha expandido de forma notable: aumentan las necesidades de pagos y liquidación transfronterizos y de ahorro, etc.
Ni Da mencionó en la Space que, ahora mismo, una gran cantidad de capital en stablecoins ya se ha salido de los escenarios puramente de trading Crypto. Por eso, si solo miras el valor total de mercado de stablecoins, el valor de referencia está disminuyendo. El crecimiento de stablecoins no puede equivaler simplemente a que ese dinero vaya a comprar BTC o ETH después.
Por eso ahora presta más atención a los ETF, al flujo de fondos real de las exchanges y a si los inversores tradicionales están vendiendo o comprando.
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Después de que BTC se acercó a los 60.000 dólares, observó un cambio: las salidas continuas de capital del principio empezaron a reducirse, y parte de los ETF y los inversores tradicionales volvieron a comprar.
También se ha observado algún fenómeno similar de entradas netas para ETH. Esto al menos indica que, para parte del capital a largo plazo, cerca de los 60.000 dólares ya se entra en una zona de precios que está dispuesta a reconfigurar BTC.
Pero él no lo definió directamente como un “fondo definitivo” (gran suelo). Esto lo comparto bastante, porque el error más fácil en un mercado bajista es, tras obtener un indicador alcista, anunciar inmediatamente que ya apareció el suelo.
Los fondos (suelo) nunca se conocen con claridad hasta que se construyen; muy poca gente puede confirmarlo con precisión y antes mediante un solo indicador.
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04｜El dinero no desaparece; solo los traders cambiaron de mercado
La respuesta de Adam es completamente distinta a la macro.
Su juicio fue que, en gran parte, el problema actual de Crypto proviene de que los traders se están mudando a otros activos.
La razón también es muy real: los traders necesitan volatilidad.
Cuando que BTC suba o baje 1% en un día ya se considera un poco de oportunidad de mercado, para otros activos como acciones de EE. UU., acciones de Corea, petróleo crudo e índices, empiezan a aparecer con frecuencia volatilidades mayores. Para quienes su objetivo principal es operar, donde se gane mejor, naturalmente van allí.
Adam también compartió algunos datos de DEX que observaron. Entre los activos que aparecen en posiciones más altas en volumen de transacciones de ciertas plataformas on-chain, ya se ven con frecuencia activos TradFi como Hynix, NASDAQ, petróleo crudo y S&P, así como Micron.
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Lo realmente importante de este asunto es que muchos usuarios nativos de Crypto no han salido del sistema de fondos de Crypto.
Puede que ellos aún conserven BTC; incluso quizá no lo vendan en absoluto. En cambio, lo dan en garantía, piden prestados stablecoins, y luego usan esos stablecoins para operar acciones de EE. UU., índices o contratos de petróleo crudo.
Es decir, el capital sigue en la cadena; la cuenta sigue siendo Crypto; y los stablecoins también siguen usándose. Pero el activo subyacente que realmente genera volumen de operaciones ya cambió.
Esto podría cambiar profundamente la forma en que se ven las exchanges y las wallets en el futuro. En adelante, es posible que en una sola cuenta aparezcan BTC, ETH, NVDA, NASDAQ, oro y petróleo crudo, y eso cada vez se vuelva más normal.
Lo único que realmente le importa al usuario es: ¿dónde hay mercado y dónde hay oportunidades?
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05｜Lo que Crypto podría haber perdido no es solo capital, sino también “legitimidad/ortodoxia”
Gary dio una palabra muy interesante: legitimidad/ortodoxia.
Su significado es que, en las últimas rondas de mercado, dentro de Crypto aparecieron demasiadas estafas, esquemas Ponzi, gente que se fugaba y proyectos que existían simplemente para esquilmar (captar) a otros. Si una industria repite estas cosas durante mucho tiempo, al final no solo se consume el dinero de los inversores: también se consume la confianza de toda la industria.
Cuando un inversor externo ve Crypto, su primera reacción empieza a convertirse en “¿cuántas estafas hay aquí?”, en vez de “¿aquí podría surgir la próxima innovación financiera?”. Entonces, que el dinero se vaya es completamente normal.
Así que, desde la perspectiva de Gary, IA, acciones de EE. UU. y finanzas tradicionales solo se llevan esa liquidez. En realidad, quien entrega la liquidez sin rodeos sigue siendo Crypto.
Desde este ángulo, creo que vale mucho la pena pensarlo: la liquidez macro, al final, siempre circula. Pero si se rompe la confianza de la industria, el tiempo para repararla puede ser más largo.
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06｜¿Qué es lo que realmente vale la pena esperar de AI + Crypto?
Cuando Gary habló de IA + Crypto, dijo una frase que me quedó muy grabada:
IA es la productividad en el mundo digital; Crypto es la base financiera y las relaciones de producción del mundo digital.
Ahora, cuando todos hablan de IA + Crypto, lo que se les ocurre con frecuencia es: que la IA nos ayude a analizar el mercado, a operar automáticamente, o que pongan en cadena las acciones de Nvidia y de empresas de IA.
Pero el escenario verdaderamente grande del futuro quizá esté en la Agent Economy.
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Si en el futuro existen cientos de millones (o incluso muchísimos) de agentes de IA, entre ellos se comprarán datos, APIs, modelos, código, Skill, capacidad de cómputo y diversos servicios digitales. Entonces, los propios agentes también necesitarán cuentas, pagos y sistemas de liquidación.
Si metes a un agente en el sistema financiero tradicional, tiene que abrir cuenta, hacer KYC, vincular tarjeta y manejar todo tipo de permisos. En cambio, si crea directamente una billetera on-chain: desde generar la dirección hasta empezar a operar, podría completarse en cuestión de segundos.
Por eso, para los agentes de IA, Crypto tiene una ventaja muy natural: es una infraestructura financiera que las máquinas pueden llamar directamente.
Si realmente se forma escala en esta dirección, en el futuro la liquidez que traiga a Crypto quizá no sea solo por traders humanos, sino también por actividades económicas entre muchas máquinas.
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07｜El problema quizá también está en Crypto mismo
Las opiniones de Bruce y del invitado de SOLAI están más enfocadas en la propia industria.
En los últimos años, Crypto ha sido muy bueno creando activos y creando historias, y también muy bueno creando oportunidades especulativas. Pero productos que realmente logren que la gente común los abra y los use todos los días, y que al usarlos de verdad aumenten la eficiencia o reduzcan los costos, todavía no son tan comunes.
El comportamiento de los usuarios de muchos productos Web3 es, en realidad, muy simple: vienen cuando hay airdrops, vienen cuando sube el precio de la moneda, y vienen cuando hay rendimiento.
Cuando desaparece el ciclo alcista/bajista, los usuarios se van muy rápido.
Eso demuestra que muchos productos todavía conectan con “la demanda de ganar dinero”, pero no han entrado realmente en la vida de la gente común.
Si los usuarios de la industria dependieran todos del impulso especulativo, la liquidez naturalmente fluctuaría con mucha intensidad junto con los ciclos de mercado alcista y bajista.
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08｜El ciclo de cuatro años de Bitcoin, ¿es realmente una regla?
Cuando Bruce habló del ciclo de Bitcoin después, dio una opinión muy interesante.
La gente suele hablar del ciclo de cuatro años como si fuera una regla determinista. Pero para Bruce, no es ni la ley de Newton ni la ley de la termodinámica; es solo el consenso social (Social Consensus).
Todos creen que después del halving subirá, así que se adelantan y hacen planes con anticipación. A medida que cada vez más gente actúa bajo esa lógica, al final sí se forma un ciclo.
Pero como esa regla proviene del consenso, claro que también existe la posibilidad de que se rompa.
Creo que esta frase vale muchísimo la pena guardarla: el consenso puede formar reglas, y el consenso también puede cambiar reglas.
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Ni Da luego propuso otra perspectiva.
Entonces, el llamado ciclo de cuatro años, ¿no podría coincidir mucho en sí mismo con el ciclo de política monetaria de EE. UU., el ciclo electoral y el ciclo de liquidez global?
Cuando la Reserva Federal está en modo laxo, el dinero fluye desde activos de bajo riesgo hacia activos de riesgo; cuando los tipos se mantienen altos, el capital vuelve a bonos y efectivo.
El ciclo de halving propio de Crypto coincide además muchas veces con estos ciclos macro, y por eso al final se muestra una “regla de cuatro años” muy clara.
Si esta suposición es correcta, entonces en el futuro estudiar el ciclo de Crypto quizá de verdad ya no sea suficiente con mirar solo el halving (reducción a la mitad).
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09｜En el micrófono pregunté un problema que llevo investigando medio año: ¿la cuantificación con IA realmente puede hacerse?
Cuando hablamos hasta aquí en la Space, yo también pedí hablar (me sumé al micrófono).
Como antes estuvimos hablando de IA, Crypto y trading, yo tenía justo una pregunta que estuve investigando y dando vueltas durante medio año, pero nunca encontré una respuesta satisfactoria. Así que aproveché esta oportunidad para preguntar a varios invitados:
¿Realmente la IA puede construir un sistema de trading cuantitativo que funcione a largo plazo?
Yo tengo unos 20 años de experiencia investigando y desarrollando. Este año empecé a usar mucho IA para cuantificar. De enero hasta ahora, solo los tokens consumidos por Codex ya llegaron aproximadamente a 7.400 millones.
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Tanto Zhanlùn (chan theory) como K desnuda, flujo de órdenes; incluyendo mapas de liquidaciones forzadas, datos de liquidación y velas de las exchanges. Mientras yo sienta que está relacionado con trading, básicamente lo intento meter ahí.
BTC, ETH, SOL, BNB: estos principales con mejor liquidez. También llevé sus velas históricas al local y, mediante programas, hice muchas pruebas retrospectivas y validaciones.
Mi idea original era bastante simple.
Si la IA puede leer tanta información de trading, también puede escribir código, ejecutar datos y encontrar patrones… entonces, ¿habría posibilidad de que al final se sintetice un sistema de trading relativamente estable a partir de esas teorías?
Después de darle vueltas durante medio año, cada vez dudo más de si existe realmente una “estrategia perfecta”.
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Hacia mayo de este año, de verdad hice una versión de estrategia con un rendimiento bastante bueno.
En ese entonces, cuando juntaron información como velas, datos on-chain, datos de liquidación y datos de liquidaciones forzadas (explosiones), y replicaron desde enero hasta junio, la tasa de acierto podía llegar a ~60% y la relación ganancia/pérdida era aproximadamente 1:1.2.
Este resultado, desde la esperanza matemática, ya puede generar ganancias.
El problema apareció en julio.
Después de que cambia la estructura del mercado, las estrategias que al principio se desempeñaban bien empiezan a entrar en retroceso (drawdown) en conjunto, y nadie sabe cuánto tiempo seguirá este retroceso.
Entonces, el verdadero problema que quiero preguntarle al invitado es este:
Si el mercado en sí siempre está cambiando, ¿existe realmente una estrategia capaz de cubrir todo el ciclo de mercado alcista y bajista?
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La respuesta de Ni Da primero llevó la pregunta de vuelta a la capa más básica.
Tanto si hablamos de Chan's theory (Zhanlùn) como de K desnuda o de flujo de órdenes, no existe nada que sea 100% garantía de ganancia. Si todas estas teorías de trading son probabilísticas, incluso dárselas a la IA no las convertiría de repente en una respuesta determinista.
Dijo una frase que me pareció interesante:
“El mayor atractivo de las finanzas es precisamente la incertidumbre.”
Por eso, hacer cuantificación no necesita perseguir una tasa de acierto del 100%.
Si se puede mantener a largo plazo una tasa de acierto por encima del 50% y además con una relación ganancia/pérdida razonable, en realidad ya es algo muy difícil.
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10｜El problema más difícil de la cuantificación quizá ni siquiera sea encontrar una estrategia
La respuesta de Adam después está muy cerca del problema real que yo encontré en estos seis meses.
Mencionó una palabra: Market Regime (régimen de mercado).
Entendido de forma simple: ¿en qué estructura y entorno está realmente el mercado actual?
Hay estrategias adecuadas para mercados de tendencia; estrategias adecuadas para mercados de rango; y métodos de trading impulsados por eventos para esos eventos.
Por eso, muchas veces, la estrategia en sí no se “rompe” de repente. Lo que desaparece realmente es el entorno de mercado adecuado para esa estrategia.
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Una estrategia de tendencia que se topa con una volatilidad/sideways sostenida empieza a generar pérdidas (merma) sin parar.
La estrategia de rango (box) funcionaba muy bien; de repente, ante una fuerte ruptura direccional, también podría haber pérdidas consecutivas por stop.
La automatización impulsada por eventos es más directa. Si tu velocidad para obtener información va un paso por detrás de la de otros, cuando órdenes, quizá la oportunidad ya se haya ido.
Entonces el problema final se convierte en:
¿Cuándo deberías usar cuál conjunto de estrategias?
Y si un modelo pudiera identificar Market Regime de manera siempre correcta y cambiar siempre al momento correcto a la estrategia correcta, entonces quizá sea por sí mismo aún más difícil que buscar una “estrategia mágica”.
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Esto también coincide con el modo de mezcla de múltiples estrategias que estoy investigando ahora.
Espero que la IA primero determine si el mercado actual es tendencia, rango/sideways o alguna otra estructura, y luego decidir qué conjunto de estrategias abrir.
Pero pronto volvemos a topar con el problema de la segunda capa:
¿Puede el modelo que juzga el Market Regime equivocarse en sí mismo?
Crees que resolviste el problema de que la estrategia fallaba, pero al final solo moviste la “incertidumbre” de la primera capa a la segunda.
Esto también es algo que cada vez me parece más interesante y, al mismo tiempo, también cada vez me parece más difícil: la cuantificación.
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Otra idea que me dejó muy marcado es la de Adam sobre la frecuencia de trading.
Muchos, cuando montan robots, naturalmente esperan que el robot siga operando todo el tiempo. Si no hay operaciones en un día, sienten que el sistema que montaron no está funcionando.
Pero si lo que haces no es HFT de verdad (alta frecuencia) y, aun así, aumentas la frecuencia de trading, también aumentarán las comisiones, el slippage, las señales falsas y las pérdidas por stop consecutivas.
El trading de alta frecuencia real incluso ya entró en otra dimensión: no es solo el modelo, sino qué tan cerca están las máquinas de los servidores al motor de emparejamiento de la bolsa y qué tan baja puede ser la latencia de red.
La cuantificación “normal” y la HFT real, en realidad, son dos industrias completamente distintas.
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Esto también tocó una contradicción que yo tenía cuando desarrollaba estrategias antes.
Si solo usas velas (K lines) y además añades condiciones de filtrado muy estrictas, algunos resultados de estrategias pueden ser buenos. Pero al final quizá solo se opere una o dos veces al mes, o incluso no se haga ninguna operación durante uno o dos meses.
Yo entonces pensaría: ya están montados los robots; si solo se hacen una o dos operaciones al mes, esto parece no tener sentido.
Luego, al mirar hacia atrás, quizá la idea en sí estaba equivocada.
El valor de los robots es ejecutar operaciones según sus ventajas, no para demostrar que trabajan todos los días.
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Así que, después de que acabe esta conversación, pienso incluso con más claridad sobre la cuantificación con IA.
El valor más grande de la IA ahora quizá no sea, de repente, ayudarte a crear una estrategia que siempre gane dinero, sino mejorar enormemente la eficiencia de todo el proceso de investigación.
Escribir código, organizar datos, generar estrategias, hacer backtesting por lotes, ajustar parámetros, validar supuestos, mantener programas… en el pasado, probablemente requería la coordinación de mucha gente: algoritmos, desarrollo, operaciones y trading. Ahora, con que una persona coordine a unos cuantos agentes (Agent), ya puede probar.
Solo con mirarlo desde ese punto, para los investigadores ordinarios del trading, la IA ya es una mejora enorme de eficiencia.
En cuanto a la incertidumbre del mercado en sí, todavía no tiene capacidad para ayudarnos a eliminarla.
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El consejo que dio Adam al final también es bastante realista.
Antes de crear una estrategia, primero aclara qué tipo de trader eres.
¿Cuánto rendimiento quieres obtener?
¿Cuánta pérdida máxima (drawdown) puedes aceptar como máximo?
¿Qué nivel de riesgo estás dispuesto a asumir?
¿En qué casos debería admitirse que la estrategia ya no se adapta al mercado actual?
Al final, lo que queda es elegir la estrategia adecuada para ti.
Al final, es aquella frase:
Controla la posición, controla el drawdown; primero asegúrate de que puedas permanecer en el mercado a largo plazo.
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11｜¿Qué era lo que Satoshi Nakamoto quería convertir a Bitcoin en un principio?
Después de conversar sobre la cuantificación, la voz de Bruce volvió, y el tema regresó a Bitcoin.
La historia que contó después me pareció interesante, porque su juicio central realmente no es igual que muchos relatos de Crypto de hoy.
Según la comprensión de Bruce, cuando Satoshi Nakamoto diseñó Bitcoin al principio, en realidad quería hacer un Electronic Cash System (sistema de efectivo electrónico) que pudiera usarse a gran escala.
La recompensa por bloque es solo un subsidio temprano para atraer mineros a participar en la red.
Con el halving ocurriendo una y otra vez, la recompensa por bloque en el futuro será cada vez menor; al final, los mineros deberían sostener la seguridad de la red mediante las comisiones generadas por una gran cantidad de transacciones.
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Si empujas esta lógica hacia abajo, aparecerá un problema clave:
Si en el futuro los mineros tienen que ganar con comisiones, entonces deben existir cantidades enormes de operaciones.
Si esperas generar un volumen enorme de operaciones, entonces la comisión por cada operación tiene que ser lo suficientemente baja.
La opinión de Bruce es que la ruta de desarrollo posterior de Bitcoin se desvió de lo que aparece aquí.
Después de que las transacciones en bloques se limitaron, con el aumento de usuarios y operaciones, la red empezó a congestionarse y las comisiones de trading fueron cada vez más altas. Esto afecta directamente la posibilidad de que Bitcoin sea una infraestructura de pagos y de aplicaciones.
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Él mencionó especialmente 2017.
En ese momento, la demanda de trading creció rápidamente; la red de Bitcoin comenzó a congestionarse; las comisiones subieron claramente; muchos usuarios y aplicaciones empezaron a buscar otras redes.
Incluyendo USDT, que en sus inicios en realidad ya funcionaba sobre la red de Bitcoin, y después también fue migrando poco a poco a otras cadenas.
Más tarde, el auge de Ethereum y de muchas otras cadenas públicas tiene, por supuesto, muchas razones complejas. Pero desde la perspectiva Bitcoin Native de Bruce, el hecho de que Bitcoin no siguiera la ruta de grandes volúmenes de transacciones de bajo costo es un punto de giro histórico extremadamente importante.
Esta es también la razón por la que siempre recalca “volver al diseño original de Satoshi”.
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12｜OP_CAT y el final de Bitcoin visto por Bruce
Bruce está impulsando ahora mismo la hoja de ruta tecnológica de OP_CAT y las capas relacionadas.
Su objetivo, aunque suena complicado, en realidad es sencillo:
Volver a dotar a Bitcoin de la capacidad de soportar muchas operaciones con bajo costo.
Las comisiones son tan bajas que el usuario promedio casi no las siente.
La red puede soportar suficientes aplicaciones y transacciones para que Bitcoin se convierta realmente en una Infra de base, y no solo en un activo para operar precios.
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Dijo que usó HTTPS como ejemplo, y me pareció especialmente claro y visual.
Hoy todos usamos HTTPS todos los días.
Cuando inicias sesión en el banco, pagas, abres una web y compras, detrás de todo hay muchísima comunicación que se realiza mediante HTTPS.
Pero la mayoría de la gente casi nunca habla todos los días de:
“Hoy también usé HTTPS.”
La infraestructura realmente madura debería, en esencia, ir desapareciendo de la vista poco a poco.
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Por eso, la expectativa final de Bruce sobre Bitcoin también es así.
Un día, todo el mundo lo usa todos los días, pero no necesita saber que por detrás corre Bitcoin. Tampoco lo recalcan cada día: “esto es un producto Crypto” o “esto es un proyecto Web3”.
Como hoy no hay ninguna empresa que diga con intención:
“Somos una empresa de Internet.”
Porque todas las empresas ya están construidas sobre Internet.
Si algún día Bitcoin pudiera alcanzar también ese estado, según la comprensión de Bruce, entonces sería cuando realmente se completa la transición de experimento técnico a infraestructura.
Al final, él usó una palabra para resumir:
Infra.
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13｜Con acciones de EE. UU. y mercados de predicción, ¿por qué seguir operando Crypto?
Al final de la Space, un oyente que acababa de entrar al sector preguntó un asunto bastante realista.
Ahora ya se puede comprar IA y acciones de EE. UU.; puedes operar mercados de predicción, y cada vez más activos TradFi entran en cadena.
Entonces, ¿por qué hoy todavía se necesita operar Crypto?
La respuesta de Ni Da fue muy directa:
Volatilidad y apalancamiento.
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Ahora mismo, mucha gente piensa que Crypto no tiene mercado (no hay tendencia), y una razón muy importante es que justo estamos en una fase de baja liquidez.
Si regresamos a la época en que la liquidez era muy abundante, la elasticidad del precio de Crypto y la de los mercados tradicionales no están ni en la misma escala.
Algunos altcoins suben o bajan 20%, 30% en un día; en un mercado fuerte, no es raro.
Y en cuanto a las acciones tradicionales grandes, la mayor parte del tiempo les cuesta sostener continuamente una volatilidad así.
Para los usuarios de puro trading, esta volatilidad en sí misma es una fuente de oportunidades.
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Lo segundo es el apalancamiento.
En el mercado tradicional de acciones, un apalancamiento de 3x ya se considera bastante agresivo.
En Crypto, el apalancamiento de 10x o 20x es muy común.
Esto, por supuesto, implica más riesgo. Pero también determina que Crypto, de forma natural, atrae a cierta clase de traders con preferencia por alto riesgo.
Mientras este mercado siga ofreciendo alta volatilidad, alto apalancamiento y una gran cantidad de nuevos instrumentos de trading, seguirá teniendo todavía un tipo de usuarios que los mercados tradicionales les cuesta reemplazar por completo.
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14｜Tras escuchar toda la sesión, me quedaron tres conclusiones
Después de escuchar toda la Space, yo me quedé con aproximadamente tres impresiones.
Primero: el problema de Crypto hoy no tiene un único “culpable” definitivo.
Se juntan varias cosas al mismo tiempo: liquidez macro tensa; IA atrae capital; TradFi se lleva el volumen de trading; la confianza de la industria se consume por las últimas rondas; y no hay suficientes productos que puedan realmente entrar en la vida de la gente común. Al final, todo eso forma el entorno de mercado que vemos hoy.
Atribuir todos los problemas a la Reserva Federal o atribuirlos todos al ciclo de cuatro años, siento que es demasiado simple.
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Segundo: el límite entre Crypto y TradFi se está borrando rápidamente.
En el futuro, las wallets y las exchanges probablemente se parezcan cada vez más a una cuenta global de activos.
Tú tienes stablecoins: puedes operar BTC, también NVDA; puedes comprar oro; y también puedes operar petróleo crudo e índices.
Cuando todos esos activos aparezcan en la misma cuenta, el mismo sistema de liquidación y la misma interfaz de trading, es posible que el usuario ni siquiera se preocupe por si está “especulando con monedas” o “especulando con acciones”.
Al final, a todos les importa dónde hay oportunidades.
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Tercero, y también lo que más me interesa: el espacio detrás de AI + Crypto podría ser muchísimo mayor que lo que se ve hoy.
Si en el futuro comienzan a existir cientos de millones o incluso decenas de miles de millones de agentes de IA que compran entre sí datos, APIs, capacidad de cómputo, modelos, código y servicios, entonces ellos también necesitarán cuentas y sistemas de liquidación propios del mundo digital.
Llegado ese momento, quizás lo que realmente soporte Crypto no sea solo el intercambio financiero entre personas.
También puede tratarse de actividad económica entre máquinas y máquinas.
Si este escenario realmente aparece, el margen de imaginación que traería probablemente superaría con creces “qué monedas especular en la próxima ronda”.
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Anoche, en realidad solo fue por casualidad que me topé con esa Space; entré para escuchar un rato.
No esperaba que al escuchar todo, de macro, TradFi, IA y cuantificación, terminara llegando hasta el diseño original de Bitcoin. Realmente me hizo replantearme muchas cosas.
En cuanto a si ahora mismo realmente es el fondo del mercado bajista, cuándo empieza la próxima ronda, y si BTC realmente volverá o no a máximos anteriores… por ahora aún no tengo una respuesta definitiva.
Pero hay algo que cada vez tengo más claro:
La próxima ronda si llega, probablemente el juego ya no será igual que el de la anterior.
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Por último, una advertencia rápida:
El contenido de este artículo se basa principalmente en la discusión en vivo de la Space del 12 de agosto. Incluye las opiniones personales de varios invitados, así como mi comprensión y resumen de algunas partes. Hay incertidumbre en el juicio del mercado, las expectativas de precio y las discusiones sobre estrategias; esto solo es para compartir y de referencia, y no constituye ningún consejo de inversión.
Este contenido es bastante largo; incluye muchos enfoques distintos como macro, IA, TradFi, cuantificación y Bitcoin.
Si te parece útil, dale like + guarda.
Después de esperar medio año o un año, vuelvo a ver qué de estas opiniones de hoy salió bien y qué fue desmentido por el mercado. Siento que el asunto, en sí mismo, es más interesante que discutir ahora quién tiene razón y quién no.#大漠茶馆 