Neel_Proshun_DXC
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Más allá del Hype: Cómo los ETFs de Índice Cripto y la Tokenización de Activos Están Transformando Wall Street
La conversación sobre activos digitales está atravesando un cambio estructural masivo. Estamos dejando atrás la era de la especulación en activos únicos y entrando en la era de la gestión de portafolios diversificados de calidad institucional.
Con la enorme huella dejada por los ETFs de Bitcoin y Ethereum, los grandes gestores de activos han dado el siguiente paso lógico: lanzar ETFs de Índice Cripto diversificados. En lugar de elegir ganadores individuales, los inversores tradicionales ahora pueden acceder a una cesta más amplia de protocolos de capa-1 de primer nivel y tokens DeFi directamente desde sus cuentas de corretaje estándar.
Al mismo tiempo, observa lo que está sucediendo con la tokenización de Activos del Mundo Real (RWA). Instituciones importantes como BlackRock y JPMorgan Chase están impulsando fondos tokenizados, con predicciones de firmas como Ark Invest sugiriendo que el mercado de tokenización podría superar los $11 billones para 2030.
El cripto ya no es solo una clase de activos alternativa; está reescribiendo agresivamente la infraestructura de las finanzas globales.
#crypto #Finance #fintech #Web3 #Tokenization
La conversación sobre activos digitales está atravesando un cambio estructural masivo. Estamos dejando atrás la era de la especulación en activos únicos y entrando en la era de la gestión de portafolios diversificados de calidad institucional.
Con la enorme huella dejada por los ETFs de Bitcoin y Ethereum, los grandes gestores de activos han dado el siguiente paso lógico: lanzar ETFs de Índice Cripto diversificados. En lugar de elegir ganadores individuales, los inversores tradicionales ahora pueden acceder a una cesta más amplia de protocolos de capa-1 de primer nivel y tokens DeFi directamente desde sus cuentas de corretaje estándar.
Al mismo tiempo, observa lo que está sucediendo con la tokenización de Activos del Mundo Real (RWA). Instituciones importantes como BlackRock y JPMorgan Chase están impulsando fondos tokenizados, con predicciones de firmas como Ark Invest sugiriendo que el mercado de tokenización podría superar los $11 billones para 2030.
El cripto ya no es solo una clase de activos alternativa; está reescribiendo agresivamente la infraestructura de las finanzas globales.
#crypto #Finance #fintech #Web3 #Tokenization
Aquí hay algo que me molesta sobre cómo la gente habla de OpenLedger.
Todos están celebrando la solución.
Nadie está lidiando con el peso del problema.
Estamos hablando de la mayor transferencia de riqueza no reconocida en la historia de la tecnología.
No son millones. No son miles de millones. Son trillones.
Construido sobre las espaldas de escritores que no sabían que eran empleados. Investigadores que no sabían que eran datos de entrenamiento. Artistas que no sabían que su trabajo de toda la vida era materia prima.
Lo estamos discutiendo como si fuera una pregunta de tokenomics.
No lo es.
Es una confrontación moral disfrazada de una oportunidad de infraestructura.
$OPEN existe porque toda una industria decidió que la contribución humana era gratuita por defecto.
Ahora esa deuda se está cobrando en los tribunales, en los parlamentos y en la cadena.
OpenLedger no está interrumpiendo la IA.
Está cobrando una deuda que siempre se debió.
Si tiene éxito es una cuestión de negocio.
Si debería tener éxito ni siquiera es una pregunta.
¿Cuándo te diste cuenta por primera vez de que tu trabajo en línea estaba entrenando IA sin tu conocimiento o consentimiento?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
Todos están celebrando la solución.
Nadie está lidiando con el peso del problema.
Estamos hablando de la mayor transferencia de riqueza no reconocida en la historia de la tecnología.
No son millones. No son miles de millones. Son trillones.
Construido sobre las espaldas de escritores que no sabían que eran empleados. Investigadores que no sabían que eran datos de entrenamiento. Artistas que no sabían que su trabajo de toda la vida era materia prima.
Lo estamos discutiendo como si fuera una pregunta de tokenomics.
No lo es.
Es una confrontación moral disfrazada de una oportunidad de infraestructura.
$OPEN existe porque toda una industria decidió que la contribución humana era gratuita por defecto.
Ahora esa deuda se está cobrando en los tribunales, en los parlamentos y en la cadena.
OpenLedger no está interrumpiendo la IA.
Está cobrando una deuda que siempre se debió.
Si tiene éxito es una cuestión de negocio.
Si debería tener éxito ni siquiera es una pregunta.
¿Cuándo te diste cuenta por primera vez de que tu trabajo en línea estaba entrenando IA sin tu conocimiento o consentimiento?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
He operado en cinco plataformas diferentes esta semana.
Tres wallets. Dos puentes que fallaron. Una oportunidad perdida porque no estaba en la cadena correcta lo suficientemente rápido.
Eso no es un problema de habilidad. Es un problema de infraestructura.
Los problemas de infraestructura no se resuelven esforzándose más.
Se resuelven construyendo algo diferente.
La genialidad no preguntó "¿cómo hacemos que una cadena sea mejor?"
Preguntó "¿por qué un trader serio sigue gestionando cinco interfaces separadas en 2026?"
Más de 150 DEXs. Más de 10 cadenas. Spot, perpetuos, pre-lanzamiento. Un depósito. Sin puentes. Sin cambios.
La pregunta siempre fue obvia. Nadie simplemente se molestó en responderla adecuadamente hasta ahora.
Dejé de gestionar cinco plataformas. Ahora solo opero.
¿Cuál es el problema de infraestructura más frustrante en tu configuración de trading actual?
@GeniusOfficial $GENIUS #genius
Tres wallets. Dos puentes que fallaron. Una oportunidad perdida porque no estaba en la cadena correcta lo suficientemente rápido.
Eso no es un problema de habilidad. Es un problema de infraestructura.
Los problemas de infraestructura no se resuelven esforzándose más.
Se resuelven construyendo algo diferente.
La genialidad no preguntó "¿cómo hacemos que una cadena sea mejor?"
Preguntó "¿por qué un trader serio sigue gestionando cinco interfaces separadas en 2026?"
Más de 150 DEXs. Más de 10 cadenas. Spot, perpetuos, pre-lanzamiento. Un depósito. Sin puentes. Sin cambios.
La pregunta siempre fue obvia. Nadie simplemente se molestó en responderla adecuadamente hasta ahora.
Dejé de gestionar cinco plataformas. Ahora solo opero.
¿Cuál es el problema de infraestructura más frustrante en tu configuración de trading actual?
@GeniusOfficial $GENIUS #genius
La industria de la IA generó $500 mil millones.
Las personas que la construyeron aún están esperando su parte.
No porque la tecnología fallara. No porque el modelo de negocio se rompiera.
Sino porque nadie construyó la infraestructura para pagarles.
Hasta ahora. OpenLedger está construyendo lo que debería haber existido desde el primer día.
$OPEN no es un token de recompensa. Es un sistema de cobranza de deudas por los billones en valor de IA. Miles de millones de contribuyentes. Cero compensación.
¿Sabías que tu escritura en línea, investigación o trabajo creativo probablemente entrenó un modelo de IA? ¿Qué opinas de eso?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
Las personas que la construyeron aún están esperando su parte.
No porque la tecnología fallara. No porque el modelo de negocio se rompiera.
Sino porque nadie construyó la infraestructura para pagarles.
Hasta ahora. OpenLedger está construyendo lo que debería haber existido desde el primer día.
$OPEN no es un token de recompensa. Es un sistema de cobranza de deudas por los billones en valor de IA. Miles de millones de contribuyentes. Cero compensación.
¿Sabías que tu escritura en línea, investigación o trabajo creativo probablemente entrenó un modelo de IA? ¿Qué opinas de eso?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
Ha habido momentos en los que dejé pasar operaciones porque no estaban en la cadena correcta. Eso terminó cuando descubrí Genius.
Pero lo que me hizo reflexionar fue: ¿y si tu terminal desde el principio creyera que el cripto no está en una sola cadena?
La mayoría de las herramientas comenzaron con una cadena, con un intercambio en un tipo de activo. Luego se expandieron. A regañadientes. Una integración a la vez.
Todo eso cambió con Genius.
No hay una sola ubicación para tu portafolio. No hay un solo intercambio para las mejores oportunidades. No todo es necesariamente de igual interés.
¿Dónde estaría tu terminal entonces?
Más de 150 DEXs. Más de 10 cadenas. Spot, perpetuos, pre-lanzamiento. Inicio de sesión único (SSO) sin necesidad de ingresar a una dirección de correo electrónico real.
Esto NO es una expansión. Es otro concepto en el diseño de productos que dicta todo lo que sigue.
No más sincronización y cambio entre múltiples plataformas. Ahora no más operaciones perdidas debido a la fricción de la cadena.
¿En algún momento has evitado una operación debido al tamaño del obstáculo? Déjalo abajo 👇
@GeniusOfficial $GENIUS #genius
Pero lo que me hizo reflexionar fue: ¿y si tu terminal desde el principio creyera que el cripto no está en una sola cadena?
La mayoría de las herramientas comenzaron con una cadena, con un intercambio en un tipo de activo. Luego se expandieron. A regañadientes. Una integración a la vez.
Todo eso cambió con Genius.
No hay una sola ubicación para tu portafolio. No hay un solo intercambio para las mejores oportunidades. No todo es necesariamente de igual interés.
¿Dónde estaría tu terminal entonces?
Más de 150 DEXs. Más de 10 cadenas. Spot, perpetuos, pre-lanzamiento. Inicio de sesión único (SSO) sin necesidad de ingresar a una dirección de correo electrónico real.
Esto NO es una expansión. Es otro concepto en el diseño de productos que dicta todo lo que sigue.
No más sincronización y cambio entre múltiples plataformas. Ahora no más operaciones perdidas debido a la fricción de la cadena.
¿En algún momento has evitado una operación debido al tamaño del obstáculo? Déjalo abajo 👇
@GeniusOfficial $GENIUS #genius
La mejor información de IA disponible está asegurada.
No por tecnología. Por confianza.
Registros hospitalarios. Investigación farmacéutica. Datos de trading financiero. Historias de casos legales. Datos de sensores de manufactura.
Todo esto existe. Hará una diferencia significativa en los modelos de IA. Ninguno de ellos puede ser utilizado para entrenamiento.
No porque no sea técnicamente posible compartir. Las organizaciones que lo tienen son incapaces de asegurar lo que ocurre después de su compartición.
¿Quién usó estos datos? ¿Con qué propósito? ¿Podemos auditarlo? ¿Hay alguna evidencia de la atribución? ¿Podremos hacer cumplir los términos?
Si no hay respuestas a esas preguntas, los datos permanecen bloqueados. Sin importar cuánto ofrezcas a los contribuidores.
La Prueba de Atribución de OpenLedger no se limita a construir rieles de pago.
Establece una procedencia de datos verificable, la cadena de custodia que nunca ha sido posible para compartir datos en instituciones de manera legal y comercial.
¡Esta no es una solución a un problema de pago!
Esto abre un problema de confianza. Los problemas de confianza, abordados a nivel de infraestructura, probablemente crearán mercados que no existían previamente.
¿Podría la procedencia verificable abrir también datos institucionales demasiado sensibles para ser compartidos y ser utilizados para el entrenamiento de IA?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
No por tecnología. Por confianza.
Registros hospitalarios. Investigación farmacéutica. Datos de trading financiero. Historias de casos legales. Datos de sensores de manufactura.
Todo esto existe. Hará una diferencia significativa en los modelos de IA. Ninguno de ellos puede ser utilizado para entrenamiento.
No porque no sea técnicamente posible compartir. Las organizaciones que lo tienen son incapaces de asegurar lo que ocurre después de su compartición.
¿Quién usó estos datos? ¿Con qué propósito? ¿Podemos auditarlo? ¿Hay alguna evidencia de la atribución? ¿Podremos hacer cumplir los términos?
Si no hay respuestas a esas preguntas, los datos permanecen bloqueados. Sin importar cuánto ofrezcas a los contribuidores.
La Prueba de Atribución de OpenLedger no se limita a construir rieles de pago.
Establece una procedencia de datos verificable, la cadena de custodia que nunca ha sido posible para compartir datos en instituciones de manera legal y comercial.
¡Esta no es una solución a un problema de pago!
Esto abre un problema de confianza. Los problemas de confianza, abordados a nivel de infraestructura, probablemente crearán mercados que no existían previamente.
¿Podría la procedencia verificable abrir también datos institucionales demasiado sensibles para ser compartidos y ser utilizados para el entrenamiento de IA?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
La mayoría de la gente sigue comerciando tokens de IA como si fueran activos cripto normales.
Para mí, esa es una noción totalmente falsa cuando se trata de lo que estos tipos de proyectos, como @GeniusOfficial , realmente están pujando.
La IA ya no es el único juego en la ciudad cuando se trata de crear modelos.
¡Se trata del control de la infraestructura de inteligencia!
¿De quién es la responsabilidad de los pipelines de datos?
¿Quién está a cargo del comportamiento del modelo?
¿Cuáles son los beneficiarios de la creación de valor económico de los sistemas autónomos?
Ahí radica un interés financiero oculto en $GENIUS .
La capa de valor no puede limitarse a las aplicaciones si hay redes de IA descentralizadas maduras.
Puede residir dentro de la capa de coordinación.
La conexión del modelo, el incentivo, el agente y la computación en un sistema económico.
En la mayoría de los mercados, las historias de IA siguen siendo vendidas a corto plazo.
Momentum especulativo, desbloqueos de tokens y listados en exchanges.
Pero no están considerando completamente la posibilidad de que la aparición de redes de IA se convierta en algo más que plataformas de software, más bien en una economía digital productiva.
Las economías de inteligencia se desarrollan al interconectarse, compartir datos y realizar intercambios autodirigidos.
Todo el modelo de valoración en el campo de la IA podría cambiar si tal cambio ocurre con un contratiempo.
Pero hay un riesgo que la mayoría de los inversores está pasando por alto.
Cuanto mayor sea el valor económico de los sistemas de IA, mayor será la presión para optimizar los sistemas.
Es posible que las redes comiencen a priorizar el volumen sobre la inteligencia.
El compromiso sintético puede llenar el ecosistema de agentes y está buscando un retorno que no es útil.
En otras palabras-
El mayor inconveniente de la IA descentralizada podría ser algo diferente al fracaso.
Podría ser la contaminación de incentivos. Ese es el segmento del mercado que creo que aún está barato.
El ganador del futuro en IA podría no ser el más ruidoso, sino el más inteligente. Estos son los sistemas que sostienen una inteligencia confiable cuando están bajo presión financiera.
Justamente, es un tema mucho más complicado que escalar usuarios.
#genius
Para mí, esa es una noción totalmente falsa cuando se trata de lo que estos tipos de proyectos, como @GeniusOfficial , realmente están pujando.
La IA ya no es el único juego en la ciudad cuando se trata de crear modelos.
¡Se trata del control de la infraestructura de inteligencia!
¿De quién es la responsabilidad de los pipelines de datos?
¿Quién está a cargo del comportamiento del modelo?
¿Cuáles son los beneficiarios de la creación de valor económico de los sistemas autónomos?
Ahí radica un interés financiero oculto en $GENIUS .
La capa de valor no puede limitarse a las aplicaciones si hay redes de IA descentralizadas maduras.
Puede residir dentro de la capa de coordinación.
La conexión del modelo, el incentivo, el agente y la computación en un sistema económico.
En la mayoría de los mercados, las historias de IA siguen siendo vendidas a corto plazo.
Momentum especulativo, desbloqueos de tokens y listados en exchanges.
Pero no están considerando completamente la posibilidad de que la aparición de redes de IA se convierta en algo más que plataformas de software, más bien en una economía digital productiva.
Las economías de inteligencia se desarrollan al interconectarse, compartir datos y realizar intercambios autodirigidos.
Todo el modelo de valoración en el campo de la IA podría cambiar si tal cambio ocurre con un contratiempo.
Pero hay un riesgo que la mayoría de los inversores está pasando por alto.
Cuanto mayor sea el valor económico de los sistemas de IA, mayor será la presión para optimizar los sistemas.
Es posible que las redes comiencen a priorizar el volumen sobre la inteligencia.
El compromiso sintético puede llenar el ecosistema de agentes y está buscando un retorno que no es útil.
En otras palabras-
El mayor inconveniente de la IA descentralizada podría ser algo diferente al fracaso.
Podría ser la contaminación de incentivos. Ese es el segmento del mercado que creo que aún está barato.
El ganador del futuro en IA podría no ser el más ruidoso, sino el más inteligente. Estos son los sistemas que sostienen una inteligencia confiable cuando están bajo presión financiera.
Justamente, es un tema mucho más complicado que escalar usuarios.
#genius
Una característica de OpenLedger que he observado, pero que no he oído mencionar a nadie.
La gran mayoría de los proyectos de IA están tratando de crear modelos más grandes.
OpenLedger está planteando un conjunto completamente nuevo de preguntas.
¿Y si el problema no es el tamaño del modelo, sino la confianza en los datos?
Considera cuáles son las aplicaciones más útiles de la IA que se están desarrollando actualmente. Diagnóstico médico. Análisis legal. Evaluación de riesgo financiero. Descubrimiento de fármacos.
Cada uno de ellos se encuentra con un muro.
No es problema de cómputo. No es la arquitectura del modelo. Son datos en los que realmente tienen que creer.
Registros médicos que no pueden divulgar legalmente. Cualquier dato que sea investigación propietaria que no están dispuestos a revelar. Información financiera confidencial.
La mejor información en todo el mundo está detrás de barreras de confianza no tecnológicas.
El sistema de atribución de OpenLedger es más que un simple mecanismo de pago. Proporciona una procedencia definitiva, una cadena de custodia para datos que, por primera vez, lo hace viable para compartir de manera legal y comercialmente sólida.
No se trata de un problema de pago que está resolviendo.
La confianza es un problema.
Al confiar en una solución a nivel de infraestructura, los problemas de confianza probablemente abrirán nuevos mercados que estaban previamente cerrados.
¿Puede la procedencia de datos verificables habilitar otras industrias donde la IA no es efectiva hoy en día?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
La gran mayoría de los proyectos de IA están tratando de crear modelos más grandes.
OpenLedger está planteando un conjunto completamente nuevo de preguntas.
¿Y si el problema no es el tamaño del modelo, sino la confianza en los datos?
Considera cuáles son las aplicaciones más útiles de la IA que se están desarrollando actualmente. Diagnóstico médico. Análisis legal. Evaluación de riesgo financiero. Descubrimiento de fármacos.
Cada uno de ellos se encuentra con un muro.
No es problema de cómputo. No es la arquitectura del modelo. Son datos en los que realmente tienen que creer.
Registros médicos que no pueden divulgar legalmente. Cualquier dato que sea investigación propietaria que no están dispuestos a revelar. Información financiera confidencial.
La mejor información en todo el mundo está detrás de barreras de confianza no tecnológicas.
El sistema de atribución de OpenLedger es más que un simple mecanismo de pago. Proporciona una procedencia definitiva, una cadena de custodia para datos que, por primera vez, lo hace viable para compartir de manera legal y comercialmente sólida.
No se trata de un problema de pago que está resolviendo.
La confianza es un problema.
Al confiar en una solución a nivel de infraestructura, los problemas de confianza probablemente abrirán nuevos mercados que estaban previamente cerrados.
¿Puede la procedencia de datos verificables habilitar otras industrias donde la IA no es efectiva hoy en día?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
La gran mayoría de los proyectos cripto introducen y distribuyen tokens y luego siguen adelante. Hay algunos de nosotros, incluido yo mismo, que encontramos un camino diferente después del TGE de Genius. Una vez que se plantearon problemas comunitarios sobre cómo funciona el airdrop, se añadió que los usuarios pueden solicitar un reembolso.
Tómate un momento para reflexionar.
Un proyecto cripto que hizo los cambios correctos al escuchar la voz adecuada de la comunidad. No es algo que suceda con frecuencia. La mayoría de los equipos se encierran en la retórica de "tokenomics son finales" y esperan que el ruido se apague.
Los que no estaban satisfechos recibieron un reembolso de Genius.
Eso no es un truco de prensa, es buena PR. Esa es una pista sobre la actitud del equipo hacia la relación con los usuarios.
Dentro de un espacio donde los proyectos buscan liquidar a sus comunidades como capital de salida, es un equipo que corrige su camino después de lanzar que vale la pena observar.
¡La Temporada 2 ya está disponible! 200 millones de GP disponibles. Fecha límite 10 de agosto.
La pregunta no tiene que ser si Genius tiene buena tecnología. Está claro que sí.
El desafío es cómo el equipo que dio un reembolso a los participantes descontentos de la Temporada 1 mantiene esa conexión con su comunidad en la Temporada 2.
Sí, los primeros signos indican que sí.
Si es así, ¿viste la Temporada 1? ¿Influye en la confianza de un proyecto a lo largo del tiempo que un equipo actúe bien después del lanzamiento?
@GeniusOfficial $GENIUS #genius
Tómate un momento para reflexionar.
Un proyecto cripto que hizo los cambios correctos al escuchar la voz adecuada de la comunidad. No es algo que suceda con frecuencia. La mayoría de los equipos se encierran en la retórica de "tokenomics son finales" y esperan que el ruido se apague.
Los que no estaban satisfechos recibieron un reembolso de Genius.
Eso no es un truco de prensa, es buena PR. Esa es una pista sobre la actitud del equipo hacia la relación con los usuarios.
Dentro de un espacio donde los proyectos buscan liquidar a sus comunidades como capital de salida, es un equipo que corrige su camino después de lanzar que vale la pena observar.
¡La Temporada 2 ya está disponible! 200 millones de GP disponibles. Fecha límite 10 de agosto.
La pregunta no tiene que ser si Genius tiene buena tecnología. Está claro que sí.
El desafío es cómo el equipo que dio un reembolso a los participantes descontentos de la Temporada 1 mantiene esa conexión con su comunidad en la Temporada 2.
Sí, los primeros signos indican que sí.
Si es así, ¿viste la Temporada 1? ¿Influye en la confianza de un proyecto a lo largo del tiempo que un equipo actúe bien después del lanzamiento?
@GeniusOfficial $GENIUS #genius
La pregunta en la boca de todos es, ¿quién es el dueño de los datos?
Nadie está haciendo la pregunta más difícil.
¿Quién es el propietario del modelo creado utilizando esos datos?
Esto suena como una repetición de la misma pregunta. No lo es.
El contribuyente de datos es el dueño de los datos. Bien. Está registrado en el sistema de atribución. Flujos de pago. Hecho.
Sin embargo, ¿un modelo desarrollado a partir de 10,000 conjuntos de datos diferentes de los varios contribuyentes, quién es en realidad?
¿El arquitecto que diseñó la arquitectura? ¿Quién hizo que los datos de los contribuyentes fueran inteligentes? ¿La plataforma de infraestructura que ofreció la infraestructura?
En el software tradicional, esto se resuelve. El desarrollador es el dueño del producto desarrollado.
Está lejos de estar decidido en el campo de la IA. No hay datos, no hay modelo. La inteligencia es de los contribuyentes.
La Fábrica de Modelos de OpenLedger está dando un salto audaz para responder a esta pregunta sin respuesta.
Pero no creo que nadie haya considerado las implicaciones de los derechos de los contribuyentes de datos y los derechos de quienes desarrollan el modelo, que comienzan a chocar.
¿Quién debería ser responsable de un modelo de IA, el desarrollador que lo creó o las personas cuyos datos se basan en él y lo hicieron inteligente?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
Nadie está haciendo la pregunta más difícil.
¿Quién es el propietario del modelo creado utilizando esos datos?
Esto suena como una repetición de la misma pregunta. No lo es.
El contribuyente de datos es el dueño de los datos. Bien. Está registrado en el sistema de atribución. Flujos de pago. Hecho.
Sin embargo, ¿un modelo desarrollado a partir de 10,000 conjuntos de datos diferentes de los varios contribuyentes, quién es en realidad?
¿El arquitecto que diseñó la arquitectura? ¿Quién hizo que los datos de los contribuyentes fueran inteligentes? ¿La plataforma de infraestructura que ofreció la infraestructura?
En el software tradicional, esto se resuelve. El desarrollador es el dueño del producto desarrollado.
Está lejos de estar decidido en el campo de la IA. No hay datos, no hay modelo. La inteligencia es de los contribuyentes.
La Fábrica de Modelos de OpenLedger está dando un salto audaz para responder a esta pregunta sin respuesta.
Pero no creo que nadie haya considerado las implicaciones de los derechos de los contribuyentes de datos y los derechos de quienes desarrollan el modelo, que comienzan a chocar.
¿Quién debería ser responsable de un modelo de IA, el desarrollador que lo creó o las personas cuyos datos se basan en él y lo hicieron inteligente?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
Una Evolución Eficiente Multicadena.
En el paisaje de finanzas descentralizadas (DeFi), no es raro encontrarse con un laberinto de puentes, tarifas de gas e interacciones de billetera. Cruzar estas redes disjuntas en el mundo DeFi puede sentirse como un rompecabezas complejo de puentes interminables, altas tarifas de gas e interacciones de billetera. La fricción que esto genera es precisamente lo que hace que la infraestructura unificada de @GeniusOfficial sea un gran avance en el ecosistema.
El protocolo está diseñado para ser un sistema operativo de trading on-chain sofisticado que integra liquidez de forma nativa, abordando así las verdaderas desventajas de UI/UX. Además, las características especiales de privacidad como "Órdenes Fantasma" ofrecen más valor como un trade a corto plazo que como una inversión. En su núcleo, el token $GENIUS alimenta la utilidad, ayuda con descuentos en tarifas y promueve incentivos sostenibles a largo plazo dentro de este ecosistema.
Esperando atestiguar cómo esto cambia la fluidez del trading entre cadenas. #genius
En el paisaje de finanzas descentralizadas (DeFi), no es raro encontrarse con un laberinto de puentes, tarifas de gas e interacciones de billetera. Cruzar estas redes disjuntas en el mundo DeFi puede sentirse como un rompecabezas complejo de puentes interminables, altas tarifas de gas e interacciones de billetera. La fricción que esto genera es precisamente lo que hace que la infraestructura unificada de @GeniusOfficial sea un gran avance en el ecosistema.
El protocolo está diseñado para ser un sistema operativo de trading on-chain sofisticado que integra liquidez de forma nativa, abordando así las verdaderas desventajas de UI/UX. Además, las características especiales de privacidad como "Órdenes Fantasma" ofrecen más valor como un trade a corto plazo que como una inversión. En su núcleo, el token $GENIUS alimenta la utilidad, ayuda con descuentos en tarifas y promueve incentivos sostenibles a largo plazo dentro de este ecosistema.
Esperando atestiguar cómo esto cambia la fluidez del trading entre cadenas. #genius
He estado reflexionando sobre la idea del Datanet de OpenLedger durante un tiempo.
Pero por alguna razón, no puedo deshacerme de este pensamiento.
Todas las discusiones giran en torno a la remuneración de los contribuyentes de datos. La remuneración de los contribuyentes de datos es un tema del que todos están hablando. Compensación justa. Atribución. Todas cosas buenas.
Sin embargo, nadie está planteando la siguiente pregunta.
Cuando empieces a cobrar por los datos, ¿cuál es la calidad de esos datos?
Considera cómo les fue a todas las demás plataformas que pagaron por contenido.
YouTube pagó a los creadores. Obtuvo más contenido. También recibió un poco más de clickbait.
Medium pagó a los escritores. Obtuvo más artículos. También tuvo más contenido de relleno.
Los ingresos de la tienda de aplicaciones se compartirían con los desarrolladores. Obtuvo más aplicaciones. También recogió más basura.
Tan pronto como hay un incentivo monetario para contribuir, la naturaleza de las contribuciones cambiará.
Si OpenLedger paga por cada conjunto de datos, la gente enviará más conjuntos de datos. Añadiendo aquellos que no existen.
El sistema de atribución se utiliza para rastrear contribuciones. Pero, ¿quién filtra si debe ser o no?
La pregunta que nadie en la conversación sobre Datanet está respondiendo es esa.
¿Crees que los sistemas de contribución pagada siempre atraen baja calidad? ¿O es posible diseñar alrededor de OpenLedger?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
Pero por alguna razón, no puedo deshacerme de este pensamiento.
Todas las discusiones giran en torno a la remuneración de los contribuyentes de datos. La remuneración de los contribuyentes de datos es un tema del que todos están hablando. Compensación justa. Atribución. Todas cosas buenas.
Sin embargo, nadie está planteando la siguiente pregunta.
Cuando empieces a cobrar por los datos, ¿cuál es la calidad de esos datos?
Considera cómo les fue a todas las demás plataformas que pagaron por contenido.
YouTube pagó a los creadores. Obtuvo más contenido. También recibió un poco más de clickbait.
Medium pagó a los escritores. Obtuvo más artículos. También tuvo más contenido de relleno.
Los ingresos de la tienda de aplicaciones se compartirían con los desarrolladores. Obtuvo más aplicaciones. También recogió más basura.
Tan pronto como hay un incentivo monetario para contribuir, la naturaleza de las contribuciones cambiará.
Si OpenLedger paga por cada conjunto de datos, la gente enviará más conjuntos de datos. Añadiendo aquellos que no existen.
El sistema de atribución se utiliza para rastrear contribuciones. Pero, ¿quién filtra si debe ser o no?
La pregunta que nadie en la conversación sobre Datanet está respondiendo es esa.
¿Crees que los sistemas de contribución pagada siempre atraen baja calidad? ¿O es posible diseñar alrededor de OpenLedger?
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
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