Amfranklin1

Aave tiene $18B en TVL a nivel global, pero en Base, Morpho lo está superando por un amplio margen.
Creo que aquí hay una lección sobre cómo escalan los protocolos de préstamos.
Mira la diferencia.
En Base (TVL):
• $Morpho: 4380 millones de dólares
• $Aave: $537M
Comisiones semanales de préstamos:
• $Morpho: 2,51 millones de dólares
• $Aave: $248K
Morpho mantiene aproximadamente 8 veces más capital y genera 10 veces más comisiones de préstamos en la misma red.
Pero no atribuiría esto por completo a que sus productos de préstamos sean mejores.
Una gran parte del crecimiento de Morpho proviene

Mientras te dedicas a buscar memecoins que hagan 100x, DEX Screener gana dinero discretamente con todo el casino.
Acabo de revisar DefiLlama y las cifras son absurdas.
→ Ingresos en 24 h: 95,7 mil dólares
→ Ingresos en 30 días: 4,59 millones de dólares
→ Ingresos históricos: 148,83 millones de dólares
Y, al parecer, los proyectos pagan alrededor de 500 dólares solo por actualizar la imagen de perfil de su token. 💀 (No he verificado esa tarifa.)
Puede que tu token nunca alcance una capitalización de mercado de $1M , pero al menos su imagen de perfil de 500 dólares se verá bien de camino a cero

BlackRock ayudó a popularizar los bonos del Tesoro tokenizados. Ahora dos competidores lo superan en tamaño de mercado.
Estaba comparando activos RWA en @coingecko y las cifras me llamaron la atención.
Tres productos compiten por miles de millones de dólares en exposición tokenizada a bonos del Tesoro:
→ $Circle USYC: 2,39 mil millones de dólares
→ $Ondo USDY: 2,35 mil millones de dólares
→ BlackRock $BUIDL: 2,17 mil millones de dólares
Eso supone casi $7B en los tres productos, que ofrecen distintas vías de exposición a la deuda del Gobierno estadounidense a corto plazo.
Pero las capitalizac

Los agentes de IA pueden desplegarse en horas. La infraestructura que los impulsa puede tardar años en construirse.
Creo que este desequilibrio está creando una nueva oportunidad de inversión en cripto: la computación tokenizada.
Hemos pasado años invirtiendo en modelos de IA, aplicaciones y tokens de agentes.
Pero hay otro lado del mercado que merece examinarse.
Todo modelo de IA necesita potencia de procesamiento. Todo agente activo consume recursos de inferencia, memoria y computación.
Y, a diferencia del software, la capacidad de computación física no puede escalar de la noche a la mañana.

Buenos días, chads 🩵
¡¡¡Que tengan un gran día!!!

La próxima actualización de Ethereum trata de algo más que escalar.
Glamsterdam ya está entrando en fase de pruebas en Sepolia, y dos cambios son los más importantes: ePBS + BALs.
Aquí tienes el resumen 👇
✦ ePBS incorpora la separación entre proponentes y constructores al protocolo de Ethereum.
Los constructores crean las cargas útiles de los bloques, mientras que los validadores se encargan de proponerlas.
Esto acerca una parte clave de la producción de bloques al protocolo central de Ethereum y reduce la dependencia de infraestructura externa.
✦ Los BALs registran las cuentas y el almacenam

➥ @Cloudflare podría ser uno de los mayores catalizadores para x402.
La razón es simple:
x402 está convirtiendo las solicitudes HTTP en solicitudes de pago.
Un agente quiere una API, un conjunto de datos, una inferencia de modelo o una herramienta MCP.
Envía una solicitud.
✦ El servidor responde:
402 — Pago requerido.
La respuesta indica al agente cuánto debe pagar, qué activo/red usar y dónde enviarlo.
El agente firma el pago, reintenta la solicitud y obtiene acceso.
Sin cuenta.
Sin clave de API.
Sin página de pago.
Sin aprobación humana para cada transacción.
Solo solicitar → pagar → recibir

Una de las formas más útiles de entender la PoR de @primus_labs es observar dónde se está integrando realmente.
Un ejemplo actual es Unitas.
@primus_labs mantiene un cliente de PoR dedicado para Unitas, lo que demuestra que su infraestructura de prueba de reservas se está desarrollando para un caso de uso específico en producción, en lugar de existir únicamente como un concepto genérico de PoR.
La arquitectura es la parte interesante:
→ zkTLS permite a Primus verificar datos de fuentes externas a la cadena mientras mantiene privadas las credenciales sensibles y la información sin procesar.
→ T

La capitalización de mercado de RWA está creciendo, pero la liquidez que la respalda sigue siendo muy desigual.
Hoy revisé la página de RWA de @coingecko:
→ 9,32 mil millones de dólares de capitalización de mercado tokenizada
→ 1,40 mil millones de dólares de volumen tokenizado en 24 h
→ Acciones, materias primas y ETF seguidos en un solo lugar
Los mayores ganadores de hoy:
→ United Therapeutics: +13,9%
→ Lion Group Holding: +13,6%
→ Capricor Therapeutics: +12,1%
→ Xos: +10,5%
→ FormFactor: +9,6%
Pero estas cifras necesitan contexto.
Un movimiento del 10–14% no significa que estos sean mercado

El mayor desafío para los activos tokenizados quizá no sea ponerlos en la cadena.
Es conseguir que se muevan entre cadenas sin crear una nueva infraestructura cada vez.
Ese es el problema que @chainlink busca resolver con CCIP 2.0.
CCIP ya protege más de 84 mil millones de dólares en valor tokenizado y ha permitido más de 34,2 billones de dólares en valor acumulado de transacciones. El siguiente paso es hacer que las transferencias entre cadenas sean más configurables para el uso institucional.
Este es el desglose:
→ Un activo, múltiples redes
Los activos tokenizados se están emitiendo en Ethe

Lo interesante de @NEARProtocol ahora mismo no es ningún producto individual.
Es cómo muchas de las piezas necesarias para una economía de agentes empiezan a conectarse.
Un agente de IA necesita más que inteligencia.
Necesita encontrar liquidez, mover activos entre cadenas, ejecutar transacciones, proteger información confidencial, gestionar permisos y liquidarlo todo de forma fiable.
Ahí es donde el $NEAR stack empieza a resultar interesante.
Las piezas:
→ NEAR Intents gestiona la ejecución entre cadenas
→ Confidential Intents añade transacciones privadas
→ reúne diferentes acciones financie

Hace unos días publiqué un texto extenso sobre @dualmint.
Por si te lo perdiste, déjame recordarte la parte de PLAY que creo que más importa:
Algo que me parece interesante de @dualmint es que puedes ir más allá de la narrativa de los RWA y plantear una pregunta mucho más sencilla:
¿De dónde sale realmente el dinero?
En el caso de PLAY, la respuesta es bastante sencilla.
Ya hay 200 máquinas de garra operando en el mundo real.
La gente las utiliza → esas máquinas generan ingresos → la actividad se registra → esos ingresos se llevan a la cadena a través de Solana.
PLAY busca entonces realizar di

➥ $NEAR está empezando a parecerse menos a una sola blockchain y más a una plataforma cripto integral.
Durante los últimos meses, las piezas han ido encajando:
Intents confidenciales → acciones tokenizadas → agentes de IA → infraestructura más rápida.
Esto es lo que realmente se ha puesto en marcha recientemente:
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1. El trading confidencial se está convirtiendo en la opción predeterminada
$NEAR Intents ahora admite futuros perpetuos confidenciales a través de Hyperliquid.
Puedes financiar la cuenta desde activos y cadenas compatibles, mientras que los depósitos y retiros siguen siendo priva

He estado siguiendo @DualMintRWA desde hace un tiempo.
Lo que me llamó la atención es lo sencilla que es realmente la idea:
Una máquina de garra gana dinero cada vez que alguien juega en ella.
DualMint intenta convertir esos pequeños pagos del mundo real en algo que el capital pueda verificar e invertir.
Esa es la parte interesante.
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Las máquinas de garra, las lavanderías, las unidades de climatización y las máquinas expendedoras ya generan flujo de caja.
El problema es financiarlas.
Una máquina de 1.250 dólares puede ser rentable, pero demostrar esos ingresos a un prestamista aún puede req