PANews

Escribiendo: Cuatro Pilares
Compilado por: AididaoJP, Foresight News
Puntos clave
Token ≠ participación accionaria. Al evaluar, se debe usar el valor empresarial / ingresos del poseedor, en lugar de valor empresarial / ingresos del protocolo.
La tasa de acumulación (la proporción de ingresos del protocolo que finalmente recibe el poseedor) es un indicador clave de diagnóstico. En los proyectos que comparamos, esta tasa varía del 25% al 100%.
La «dilución» también tiene diferencias. La motivación del equipo es un costo operativo real (que debe incluirse en el múltiplo de valoración), mientras que el desbloqueo y venta por parte de los inversores es un evento de mercado (que no debe incluirse en el múltiplo).
El valor del tesoro debe considerarse en función de su «liquidez». La cuestión no es «cuánto hay en el tesoro», sino «¿pueden los poseedores acceder a esos fondos?»
A menudo veo un error común en la valoración de criptomonedas: alguien presenta un ingreso anualizado de 500 millones de dólares en tarifas de protocolo, pero...

Escribir por: imToken
Una pregunta que nadie ha hecho todavía
La industria de las criptomonedas está obsesionada con las cadenas públicas, los tokens y los protocolos DeFi. Pero una transformación más fundamental se acerca: los Agentes de IA autónomos están convirtiéndose en participantes de la actividad económica.
Hoy en día, los Agentes pueden reservar vuelos, escribir código, comerciar activos y gestionar proyectos. Mañana, se contratarán entre sí, negociarán términos y acumularán reputación — todo sin intervención humana. Cuando llegue ese día, toda la infraestructura económica tendrá que ser replanteada.
Empezando por la cartera.
01 ¿Qué es lo que realmente intercambian los Agentes?
Más allá de las monedas fiduciarias, más allá de las stablecoins
La respuesta intuitiva es stablecoins — programables, de bajo costo, liquidación instantánea. Pero las stablecoins, en esencia, son solo envoltorios digitales de las monedas fiduciarias, heredando todas las restricciones del mundo físico: emisores centralizados, límites regulatorios y la suposición implícita de que los usuarios finales son humanos.

Autor: Joel John, Siddharth, Saurabh Deshpande
Compilado por: Felix, PANews
Bajo el impacto de la IA, el sector de las criptomonedas atraviesa un período de baja emocional, con capital de riesgo que se retira, fundadores considerando la transición a la IA, ¿vale la pena mantenerse en la industria de las criptomonedas? Decentralised.co recientemente analizó los ingresos de los protocolos desde los datos, señalando que la valoración de los activos criptográficos está volviendo a la racionalidad, y que la era de altos márgenes en los tokens de infraestructura ha llegado a su fin. Los fundadores deben abandonar narrativas vacías, construir modelos de negocio basados en ingresos reales y ventajas competitivas, y otorgar derechos reales a los tokens. A continuación, los detalles del contenido:
El “índice de miedo y avaricia” del mercado de criptomonedas se encuentra en su nivel más bajo en la historia. Al mismo tiempo, su rentabilidad ha alcanzado niveles sin precedentes. Desde 2018

Autor: Azuma, Odaily Planet Daily
¿Has oído hablar de Leopold Aschenbrenner?
Este es uno de los nombres más populares en el círculo de inversión en IA en la actualidad — a sus 24 años, el fondo Situational Awareness LP que fundó aún tiene una posición pública en Q4 de 2024 de “solo” 2.25 mil millones de dólares, pero en la divulgación de posiciones de Q4 de 2025 publicada el mes pasado, esta cifra ha crecido rápidamente hasta 55 mil millones de dólares.
Y lo que pocos saben es que Leopold Aschenbrenner también fue parte del mundo de las criptomonedas — trabajó en el equipo FTX Future Fund, que pertenece a FTX, hasta que FTX quebró y colapsó.
De una familia de médicos, un genio de la IA

MrBeast enfatiza que la singularidad del contenido es clave para alcanzar 100 millones de reproducciones. A través de la comparación entre la "vaca normal" y la "vaca morada", explica que solo la innovación y las ideas únicas pueden captar la atención de la audiencia, y recomienda a los creadores adoptar el "pensamiento morado" para crear contenido novedoso.

Escritor: Bitget Wallet
La guerra muestra al mundo las ruinas, pero el capital solo se preocupa por los precios.
Cuando los fuegos en Oriente Medio vuelven a arder, un colega en Dubái envía alertas de bombardeos y defensas antiaéreas, el cielo rasgado por misiles es la espera humana de un destino desconocido.
Y en otra línea de tiempo invisible, los mercados financieros globales ya han comenzado a recalcular: ¿hasta dónde deben subir los precios del petróleo? ¿Seguirá subiendo el oro? ¿Cuándo tocará fondo y rebotará la bolsa?
El capital no tiene compasión, tampoco se enoja. Solo hace una cosa con calma: ponerle precio a la incertidumbre. Para la mayoría, es invisible, incomprensible, una lógica fría y un ritmo implacable.
Pero en tiempos de turbulencia, entender la operación del capital y la lógica de la valoración del riesgo quizás sea la última línea de defensa entre las personas comunes y la corriente histórica. Al revisar los conflictos geopolíticos y la historia financiera, descubrirás una regla que casi nunca cambia: ante la guerra, los mercados de capital siempre repiten el mismo guion.

Autor: 137Labs
En los últimos años, la competencia en la industria de la inteligencia artificial se ha centrado casi exclusivamente en las capacidades de los modelos. Desde la serie GPT hasta Claude, pasando por varios modelos grandes de código abierto, el enfoque principal de la industria siempre ha sido el tamaño de los parámetros, los datos de entrenamiento y la capacidad de inferencia.
Sin embargo, cuando las capacidades de los modelos comienzan a estabilizarse, surge una nueva pregunta:
¿Cómo hacer que el modelo realmente complete tareas y no solo responda preguntas?
Esta cuestión ha impulsado el rápido desarrollo del marco de AI Agent. A diferencia de las aplicaciones tradicionales de grandes modelos, los marcos de Agent enfatizan más la capacidad de ejecución de tareas, incluyendo la planificación de tareas, la llamada a herramientas, el razonamiento en bucle y, finalmente, la consecución de objetivos complejos.
En este contexto, un proyecto de código abierto ha ganado rápidamente popularidad: OpenClaw. En poco tiempo, ha atraído la atención de numerosos desarrolladores y se ha convertido en uno de los proyectos de IA de mayor crecimiento en GitHub.

Después del Festival de los Faroles, los miembros clave del equipo de Alibaba Tongyi Qianwen renunciaron colectivamente, lo que refleja un conflicto entre los ideales tecnológicos y la asignación de recursos, la estructura organizativa y otros aspectos de la empresa. Los miembros del equipo consideran que los métodos de gestión tradicionales no pueden adaptarse a las necesidades de innovación de la era de la IA, y la lucha entre individuos y plataformas ha provocado la fuga de ideas y talento, lo que ha generado una profunda reflexión sobre las formas de gestión de las grandes empresas.

Ripple, al adquirir Hidden Road y obtener la participación en DTCC, se convierte en parte del sistema de compensación central del mercado financiero de Estados Unidos. Esto marca que ya no es un outsider en las finanzas tradicionales y está integrando los activos criptográficos con la infraestructura financiera. Aunque enfrenta desafíos regulatorios y de confianza, la estrategia de Ripple indica que XRP podría convertirse en un activo clave para la liquidación institucional en el futuro.

Autor: MetaHub Research
Introducción: redefiniendo los límites del mercado de predicciones
El mercado de predicciones es un mercado que permite a los participantes comerciar sobre los resultados de eventos futuros inciertos, cuyos precios de contrato reflejan el consenso del mercado sobre la probabilidad de que ocurra dicho evento. Se ha demostrado que en áreas como elecciones políticas, macroeconomía, eventos deportivos, activos criptográficos, eventos corporativos, etc., los mercados de predicciones superan significativamente la precisión de las predicciones de expertos y encuestas.
La esencia del mercado de predicciones es una herramienta de "financiarización de la información" — el precio es la probabilidad. En campos de alta incertidumbre y juicios subjetivos fuertes, los mercados de predicciones tienen ventajas evidentes.
Se estima que en 2025, el volumen total de transacciones en mercados de predicciones a nivel mundial será de aproximadamente 50,25 mil millones de dólares. Si se define la madurez por volumen de transacciones en lugar de narrativa, en 2025 los mercados de predicciones habrán completado realmente la transición de【curiosidad a corto plazo impulsada por eventos】a【mercados sostenibles】.
Kalshi ha demostrado que la industria no es solo "tener volumen de transacciones",

Autor: imToken
¿Después de este Año Nuevo Chino, también sientes que todo el mundo de Web3 de repente ha sido ocupado por «langostas»?
Todo tipo de Agentes de IA, agentes automatizados, protocolos de IA en la cadena emergen sin parar, desde OpenClaw hasta una serie de marcos de agentes que casi se convierten en el nuevo núcleo narrativo, pero si retrocedemos un poco en la línea de tiempo, descubriremos que esta ola en realidad tiene antecedentes claros.
Ya el 25 de febrero, en la llamada de resultados financieros más reciente de NVIDIA, el CEO Huang Renxun hizo una declaración de peso, afirmando que la AI Agentic (IA basada en agentes) ya ha alcanzado un punto de inflexión. En su opinión, la IA está experimentando un cambio crucial, dejando de ser solo una herramienta para comenzar a percibir, planificar y ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
Y cuando esta capacidad de «autonomía» entra en el mundo de Web3, se desata una discusión sobre el control

Japón está promoviendo activamente su stablecoin en yen para redefinir su posición en los mercados financieros globales, con el objetivo de fortalecer el papel central del yen a través de operaciones de arbitraje en la cadena. Aunque enfrenta desafíos como la liquidez, la regulación y la participación minorista, su éxito aportará una base importante de activos no denominados en dólares en las finanzas en cadena.

Autor: Abogado Shao Shiwei
Comprar y vender criptomonedas para obtener ganancias, pero ser procesado por recibir fondos de cambio de divisas — Este artículo se basa en un caso real en el que un comerciante OTC fue acusado de operación ilegal y de encubrimiento de ganancias ilícitas relacionadas con transacciones fuera de mercado de USDT.
En este caso, la parte involucrada se dedicaba durante mucho tiempo a comprar y vender USDT para obtener ganancias. En una transacción normal, desafortunadamente recibió fondos en RMB transferidos por un banco clandestino de dinero para cambiar divisas ilegalmente para otra persona. Tras un análisis de big data, se determinó que estos fondos correspondían a fondos de cambio de divisas.
La pregunta que surge es: ¿Solo por obtener ganancias de la diferencia en el valor de las criptomonedas, y al recibir fondos de cambio de divisas, se debe asumir responsabilidad penal por las operaciones ilegales de cambio de divisas en la parte superior?
Lo que también merece atención es que dentro de la unidad encargada del caso existen opiniones diferentes sobre si aplicar la ley de operación ilegal o la de encubrimiento de ganancias ilícitas.
El abogado Shao opina que este tipo de casos no se pueden calificar de manera simple y que es necesario determinar la posición del actor en diferentes niveles.

En los últimos meses, se está produciendo silenciosamente un cambio de paradigma en el campo de la IA.
Modelos conversacionales como ChatGPT, Claude, Gemini, etc., siguen siendo esencialmente "IA de sugerencias" — las personas plantean preguntas y esperan respuestas. Sin embargo, la aparición de una nueva categoría de herramientas está llevando el papel de la IA de "dar sugerencias" a "ejecutar directamente": pueden acceder de forma autónoma a aplicaciones, completar procesos, colaborar entre plataformas, y convertirse en empleados digitales de los usuarios en un sentido real.
El núcleo de este cambio es el auge del ecosistema de marcos de Agentes de IA autónomos, representado por OpenClaw.
一、¿Cuáles son los cuatro marcos existentes?
OpenClaw: el más completo en funciones, pero también el de mayor riesgo
OpenClaw (anteriormente conocido como Clawdbot / Moltbot) es actualmente el marco de asistente de IA autónomo de código abierto más representativo, y en pocas semanas ha superado las 2