17 cambios importantes en la industria de las criptomonedas en 2026: desde la actualización de infraestructura hasta la reconstrucción del ecosistema

Primera parte: Una arquitectura completamente nueva para la infraestructura financiera

Stablecoin está rompiendo las limitaciones de las “herramientas de pago”

El año pasado, el volumen de transacciones de stablecoins alcanzó los 46 billones de dólares, ¿qué significa esto? Más de 20 veces el volumen de PayPal, tres veces el volumen de transacciones de la red de pagos global de Visa, y cerca del volumen anual de transferencias del ACH en EE. UU. Con esta escala, una transferencia de stablecoin tarda menos de 1 segundo y cuesta menos de 1 centavo de dólar.

Pero el verdadero cuello de botella no está en la cadena, sino en la entrada y salida de moneda fiduciaria y dólares digitales. Una nueva ola de startups está abordando este problema: algunas mediante pruebas criptográficas para la conversión de privacidad, otras integrándose con redes de pago regionales, y otras construyendo capas de monederos interoperables globalmente y soluciones de pago para comerciantes. Cuando estas infraestructuras maduren, surgirán nuevos escenarios: trabajadores transfronterizos podrán liquidar sus salarios en tiempo real, los comerciantes podrán recibir monedas globales sin necesidad de cuentas bancarias, y las capas de aplicación podrán liquidar valores en segundos. Los stablecoins pasarán de ser herramientas financieras minoritarias a convertirse en la capa base para liquidaciones en internet.

De “cadena de activos” a “creación nativa”: un cambio de paradigma

Las instituciones financieras están cada vez más interesadas en tokenizar activos como acciones estadounidenses, materias primas, índices, etc., pero muchos proyectos RWA existentes en esencia están replicando ideas tradicionales de finanzas —esto se llama “diseño mimético”. En comparación, los derivados nativos en criptomonedas, como los contratos perpetuos, suelen tener mayor liquidez y ser más fáciles de implementar. El mercado de opciones de fecha cero en acciones de mercados emergentes suele ser más activo que el mercado spot, lo que hace que estos activos sean ideales para experimentos de “perpetuación”.

En cuanto a los stablecoins, la verdadera innovación en 2026 no será solo poner activos en la cadena, sino generar nativamente en la cadena activos de crédito. Los stablecoins actuales actúan como “bancos estrechos”: solo mantienen activos líquidos extremadamente seguros. Aunque esto es efectivo, a largo plazo no es suficiente para sostener toda la economía en la cadena. Algunos gestores de activos y protocolos emergentes están experimentando con préstamos nativos en la cadena, usando activos fuera de la cadena como garantía. Pero la tokenización de préstamos fuera de la cadena tiene eficiencia limitada. La verdadera forma eficiente es emitir activos de deuda directamente en la cadena desde el origen, lo que reduce costos de servicio, costos backend y aumenta la accesibilidad. La regulación y la estandarización son desafíos, pero ya hay equipos trabajando en ello.

El sistema bancario está a punto de experimentar una revolución tecnológica

La mayoría de los bancos todavía operan con sistemas de software de los años 60-90. La segunda generación de sistemas bancarios centrales apareció en los 80-90 (como GLOBUS de Temenos, Finacle de Infosys) y aún son predominantes. Estos sistemas están obsoletos y su actualización no sigue el ritmo de las demandas. La gran mayoría de los activos globales están almacenados en estos “libros de hace décadas” —sistemas mainframe escritos en COBOL, basados en archivos batch en lugar de APIs.

Aunque estos sistemas han sido validados a largo plazo, cuentan con reconocimiento regulatorio y están profundamente integrados en procesos complejos, limitan severamente la velocidad de innovación. Agregar funciones en tiempo real, como pagos instantáneos, puede tomar meses o años, enfrentándose a deudas tecnológicas y obstáculos regulatorios. Los stablecoins y los activos tokenizados ofrecen a las instituciones tradicionales un camino alternativo: sin modificar esos viejos sistemas, pueden construir nuevos productos y atender a nuevos clientes mediante infraestructura en la cadena. Esto se convierte en una vía de innovación para las instituciones.

Democratización de la gestión de patrimonio en la era de la IA

Durante mucho tiempo, solo los clientes de alto patrimonio han podido acceder a gestión de patrimonio personalizada, debido a los altos costos de asesoramiento y gestión de carteras multiactivos. Pero cuando más activos se tokenicen, la blockchain pueda ejecutar y reequilibrar estrategias en tiempo real, y los costos de asesoramiento con IA se acerquen a cero, la situación cambiará.

Para 2025, las instituciones financieras tradicionales aumentarán su asignación a activos criptográficos, pero esto es solo el comienzo. Para 2026, veremos surgir plataformas centradas en “acumulación de riqueza” (no solo custodia), especialmente fintech como Revolut, Robinhood y exchanges como Coinbase, que podrán aprovechar al máximo sus ventajas tecnológicas. Herramientas DeFi como Morpho Vaults podrán distribuir automáticamente activos en los mercados de préstamos con mejor ajuste riesgo-retorno, formando la base de las carteras. Mantener activos líquidos en stablecoins en lugar de moneda fiduciaria, o reemplazar fondos del mercado monetario tradicionales con fondos tokenizados, ampliará aún más las oportunidades de rendimiento. Los inversores minoristas podrán acceder más fácilmente a activos de baja liquidez como capital privado, empresas Pre-IPO y créditos privados —la tokenización mejora la accesibilidad y mantiene la conformidad necesaria. Cuando todos los activos en una cartera equilibrada (desde bonos hasta acciones, private equity y activos alternativos) estén tokenizados, el reequilibrio será automático, sin necesidad de transferencias bancarias.

Segunda parte: Flujo de valor, identidad y IA

De “conoce a tu cliente” a “conoce a tu agente”

El cuello de botella de la economía de IA está cambiando de inteligencia a identidad. En los servicios financieros, las “identidades no humanas” ya superan en proporción 96:1 a las humanas, pero siguen siendo “fantasmas sin cuentas bancarias” y no son aceptadas. La capacidad más urgente es: ¿cómo reconocer verdaderamente a un agente de IA (KYA)? Igual que las personas necesitan una puntuación de crédito para obtener préstamos, los agentes de IA necesitan credenciales firmadas criptográficamente para operar — estas credenciales deben vincular al agente con su delegado, sus restricciones de comportamiento y límites de responsabilidad.

Antes de que exista esta infraestructura, los comerciantes seguirán bloqueando a los agentes en capas de firewall. La industria que ha construido la infraestructura KYC en décadas ahora necesita solo unos meses para resolver KYA.

Internet se está convirtiendo en un nuevo “sistema bancario”

Cuando los agentes de IA se desplieguen a escala, muchas actividades comerciales ya no dependerán de clics de usuarios, sino que se realizarán automáticamente en segundo plano, y la forma en que fluye el valor cambiará. En un sistema basado en “intenciones” en lugar de instrucciones paso a paso, cuando los agentes de IA mueven fondos automáticamente para satisfacer necesidades, cumplir obligaciones o desencadenar resultados, el valor debe fluir tan rápido y libremente como la información.

Aquí es donde entran en juego blockchain, contratos inteligentes y nuevos protocolos. Los contratos inteligentes ya pueden liquidar dólares en segundos a nivel global. Para 2026, nuevos primitives como x402 harán que estas liquidaciones sean programables y reactivas: los agentes podrán pagarse entre sí instantáneamente y sin permisos por tarifas de datos, tiempo de GPU o costos de API — sin facturas, conciliaciones ni procesamiento por lotes; los desarrolladores podrán integrar reglas de pago, límites y auditorías directamente en las actualizaciones de software — sin integrar sistemas fiduciarios, abrir cuentas para comerciantes o conectarse a bancos; los mercados predictivos podrán liquidar en tiempo real cuando ocurran eventos — cotizaciones, transacciones de agentes y liquidaciones de beneficios globales en segundos, sin custodios ni exchanges.

Cuando el valor fluye así, el “flujo de pagos” dejará de ser una capa operativa independiente y será parte del comportamiento de la red: los bancos serán los conductos básicos de internet, y los activos, infraestructura. Si el dinero se convierte en “paquetes de datos” enrutados por internet, entonces internet no solo soportará el sistema financiero, sino que será el propio sistema financiero.

La investigación sustantiva con IA ya es una realidad

Como matemático económico, en enero de este año todavía me preocupaba cómo hacer que modelos de IA de consumo entendieran flujos de trabajo de investigación, pero en noviembre ya puedo dar instrucciones a modelos como si fuera un doctorando, y a veces obtener respuestas completamente nuevas y correctas.

De manera más general, la IA se está usando en tareas reales de investigación —especialmente en razonamiento, donde los modelos no solo ayudan a descubrir, sino que también resuelven de forma autónoma problemas de dificultad equivalente a la Olimpiada de Matemáticas de Putnam. No está claro qué disciplinas se beneficiarán más ni cómo, pero la IA está incentivando y promoviendo un nuevo estilo de investigación “poliedro”: la capacidad de formar hipótesis entre diferentes ideas y hacer inferencias rápidas desde resultados intermedios.

Estas respuestas no siempre son precisas, pero pueden apuntar en la dirección correcta (al menos en sentido topológico). Es como aprovechar la “ilusión” del modelo: cuando los modelos son lo suficientemente “inteligentes”, sus colisiones en espacios abstractos pueden generar contenido sin sentido, pero a veces, como en el pensamiento no lineal humano, conducen a descubrimientos reales.

Este tipo de razonamiento requiere nuevos flujos de trabajo de IA —no solo colaboración entre agentes, sino “agentes envueltos en agentes”: evaluaciones en múltiples capas que distilan las partes realmente valiosas. Algunos usan este método para escribir artículos, otros para búsquedas de patentes, creación de nuevas formas de arte, o (desafortunadamente) diseñar nuevos ataques a contratos inteligentes. Para que esta “cadena de agentes de razonamiento envolventes” sea realmente útil en investigación, hay que resolver dos problemas: interoperabilidad entre modelos y cómo identificar y compensar justamente la contribución de cada uno — ambos posibles con criptografía.

El “impuesto invisible” en las redes abiertas

El auge de los agentes de IA está imponiendo un “impuesto invisible” a las redes abiertas, erosionando su base económica. Este dilema surge de la separación entre el “contexto” y la “ejecución”: los agentes de IA extraen datos de sitios de contenido dependientes de publicidad, brindando conveniencia a los usuarios, pero evadiendo sistemáticamente las fuentes de ingresos de ese contenido (publicidad y suscripciones).

Para evitar que las redes abiertas sean erosionadas (y que esto destruya la misma base de contenido en la que la IA depende), necesitamos desplegar a gran escala mecanismos tecnológicos y económicos: nuevos modelos de patrocinio de contenido, sistemas de atribución granular o otros modelos de distribución de fondos. Los acuerdos de licencia de IA existentes ya demostraron ser insostenibles: los pagos a los proveedores de contenido a menudo representan solo una pequeña parte de la pérdida de tráfico causada por la IA.

Las redes abiertas necesitan un nuevo marco técnico-económico que permita que el valor fluya automáticamente. La gran transformación del próximo año será pasar de licencias estáticas a modelos de compensación en tiempo real y por uso. Esto requiere probar y ampliar sistemas —posiblemente basados en pagos en nano y estándares de atribución granular soportados por blockchain— que compensen automáticamente a cada entidad que contribuya al éxito de una tarea de agente.

Tercera parte: Privacidad, seguridad y criptografía

La privacidad se está convirtiendo en la “barrera más fuerte” de la criptografía

La privacidad es la capacidad clave para mover finanzas globales a la cadena, y casi la característica que falta en todas las blockchains existentes. Para la mayoría, la privacidad ha sido siempre una “función adicional”. Pero hoy, la privacidad en sí misma puede distinguir una cadena de todas las demás.

Más importante aún, la privacidad puede generar efectos de red de bloqueo en la capa de la cadena —una “efecto de red de privacidad”, especialmente hoy, cuando la competencia en rendimiento ya no es un factor diferenciador. Debido a los protocolos entre cadenas, si todo es público, mover activos entre cadenas cuesta casi nada. Pero la privacidad cambia esto: transferir tokens entre cadenas es fácil, mantener la transferencia “secreta” es difícil. Cualquier movimiento de una cadena privada a una pública puede permitir que observadores de la cadena, la mempool o el tráfico de red infieran tu identidad. Incluso en transferencias entre cadenas privadas, los metadatos de tiempo o monto pueden ser expuestos, facilitando el rastreo.

Por otro lado, las cadenas sin diferenciación (cuyo costo se acerca a cero por competencia, ya que el espacio en bloques se vuelve homogéneo) considerarán la privacidad como un verdadero efecto de red. La realidad es que una “cadena general” sin ecosistema próspero, aplicaciones killer o ventajas de distribución no tiene muchas razones para atraer usuarios o desarrolladores, ni para generar lealtad. Cuando los usuarios están en cadenas públicas, si la interoperabilidad entre cadenas es libre, la elección de cadena no importa. Pero en cadenas privadas, la elección se vuelve crucial —porque una vez dentro, no quieren migrar ni arriesgarse. Esto puede generar un patrón de “ganador se lleva todo”. Dado que la privacidad es vital para la mayoría de las aplicaciones reales, solo unas pocas cadenas privadas dominarán la mayor parte de la economía criptográfica.

El futuro cuántico de las comunicaciones descentralizadas

En la transición hacia la era de la computación cuántica, muchas aplicaciones de comunicación criptográfica (Apple, Signal, WhatsApp) han avanzado mucho. Pero el problema es: todas las herramientas de comunicación principales dependen de servidores privados gestionados por una sola organización. Estos servidores son puntos vulnerables a cierres gubernamentales, puertas traseras o requerimientos de entrega de datos.

Si los gobiernos pueden cerrar servidores directamente, si las empresas tienen claves en los servidores, o si existen “servidores privados”, ¿qué utilidad tiene la criptografía cuántica? Los servidores privados requieren “confía en mí”; pero sin servidores, “no necesitas confiar en nadie”. La comunicación no necesita intermediarios centralizados. Requiere protocolos abiertos, sin confianza en nadie. Para lograr esto, la red debe ser descentralizada: sin servidores privados, sin aplicaciones únicas, todo el código abierto, con criptografía de nivel superior (incluyendo resistencia cuántica).

En una red abierta, ninguna persona, empresa, organización sin fines de lucro o estado puede impedir nuestra comunicación. Incluso si un país o empresa cierra una aplicación, al día siguiente surgirán 500 nuevas. Incluso si un nodo se apaga, por los incentivos económicos de blockchain, nuevos nodos lo reemplazarán inmediatamente. Cuando las personas controlan su información con sus propias claves, como controlan su dinero, todo cambia. Las aplicaciones pueden ir y venir, pero los usuarios siempre controlan los mensajes y la identidad —poseen los mensajes, no la aplicación. Esto no solo es cuestión de resistencia cuántica o criptografía, sino de propiedad y descentralización. Sin estos, solo estamos construyendo “criptografía irrompible pero que aún puede ser desactivada”.

“Secreto como servicio”: una nueva paradigma en gestión de datos

Detrás de cada modelo, agente y sistema automatizado hay un elemento común: datos. Pero la mayoría de los canales de datos —entrada y salida de modelos— son opacos, modificables e inauditables. Para algunas aplicaciones de consumo puede ser suficiente, pero para industrias que manejan datos sensibles (finanzas, salud), no es suficiente.

Este es también el principal obstáculo para que las instituciones tokenicen completamente activos reales. ¿Cómo innovar de forma segura, conforme, autónoma y global, protegiendo la privacidad? Hay que empezar por el control de acceso a datos: ¿quién controla los datos sensibles? ¿Cómo se mueven? ¿Quién (o qué sistema) puede acceder? Sin control de acceso, quienes quieren proteger la privacidad dependen de servicios centralizados o construyen sistemas complejos —costosos, lentos— que dificultan a las instituciones aprovechar plenamente la gestión de datos en la cadena.

A medida que los agentes inteligentes navegan, negocian y toman decisiones autónomamente, los usuarios y las instituciones necesitan algo más que “confianza a ciegas”: necesitan garantías criptográficas. Por eso surge “secreto como servicio”: nuevas tecnologías que ofrecen reglas de acceso a datos programables y nativas; cifrado en el cliente; gestión descentralizada de claves —especificando quién puede descifrar qué, bajo qué condiciones, y por cuánto tiempo… todo en la cadena.

Al combinar sistemas de datos verificables, el “secreto” se convertirá en infraestructura pública básica de internet, no solo en un parche de emergencia. La privacidad será parte de la infraestructura, no una función adicional.

De “código como ley” a “normas como ley”

Los recientes ataques en DeFi, incluso en protocolos maduros con equipos fuertes y auditorías rigurosas, han revelado una realidad inquietante: las prácticas de seguridad actuales siguen siendo empíricas y “caso por caso”. Para que DeFi sea realmente seguro, hay que pasar del modo de errores a atributos de diseño, del “hacer lo mejor posible” a métodos sistemáticos y “principios”:

Seguridad estática / antes del despliegue (pruebas, auditorías, verificación formal) El futuro consiste en demostrar sistemáticamente invariantes globales, no solo atributos seleccionados manualmente. Muchos equipos ya están desarrollando herramientas asistidas por IA para ayudar a escribir especificaciones, proponer invariantes y automatizar gran parte del trabajo de verificación formal que antes requería intervención humana y altos costos.

Seguridad dinámica / después del despliegue (monitoreo en tiempo de ejecución, ejecución en tiempo real) Tras el despliegue, estos invariantes se convierten en barreras activas del sistema: la última línea de defensa. Se codifican como afirmaciones en tiempo de ejecución, exigiendo que cada transacción cumpla con condiciones de seguridad. En otras palabras, ya no se asume que “todos los errores se detectan antes del despliegue”, sino que el código mismo ejecuta atributos de seguridad, revocando automáticamente transacciones que violen esas propiedades.

Esto no es solo teórico —tiene impacto real. Casi todos los ataques pasados pueden ser evitados con estas verificaciones en tiempo de ejecución. Por eso, la vieja idea de “código como ley” evoluciona a “normas como ley”. Incluso los nuevos ataques deben respetar las mismas propiedades de seguridad del sistema; el espacio de ataque se reduce, dejando solo posibilidades mínimas o casi imposibles.

Cuarta parte: Innovación en la capa de aplicación y construcción del futuro

La triple evolución de los mercados predictivos: escala, alcance e inteligencia

Los mercados predictivos ya son parte del mainstream. El próximo año crecerán en escala, cobertura e inteligencia gracias a la convergencia de criptografía y IA, pero también traerán nuevos desafíos conjuntos.

Primero, habrá más tipos de contratos disponibles. En el futuro, no solo podrán cotizar en tiempo real en elecciones o eventos geopolíticos, sino también en cada detalle y combinación de eventos complejos. A medida que estos nuevos contratos publiquen información y se integren en ecosistemas de noticias (ya en marcha), la sociedad enfrentará una pregunta: ¿cómo equilibrar el valor de esta información y diseñar sistemas de predicción más transparentes y auditables? La criptografía puede ofrecer herramientas.

Para gestionar más contratos predictivos, se necesitan nuevos mecanismos de “alineación de verdades”. Los mecanismos de arbitraje en plataformas centralizadas (¿el evento ocurrió? ¿cómo confirmarlo?) muestran límites, como en casos controvertidos como Zelensky o elecciones en Venezuela. Para escalar en tamaño y valor, la gobernanza descentralizada y los oráculos LLM serán herramientas clave para resolver disputas y alcanzar la verdad.

Las capacidades de IA no se limitan a LLM. Los agentes de IA pueden operar de forma autónoma en plataformas predictivas, escaneando el mundo en busca de señales y ventajas a corto plazo. Esto ayuda a descubrir nuevas formas de pensar y predecir “qué pasará después” (proyectos como Prophet Arena ya muestran entusiasmo inicial). Además de actuar como “analistas políticos avanzados” consultables, los nuevos agentes de IA incluso pueden ayudarnos a entender de forma inversa los factores predictivos fundamentales de eventos sociales complejos.

¿Reemplazarán los mercados predictivos a las encuestas? No, las mejorarán. Los datos de encuestas incluso pueden alimentar a los mercados predictivos. Como politólogo y economista, me alegra ver que los mercados predictivos y las encuestas diversas y saludables trabajan juntas. Pero para lograrlo, se necesitan nuevas tecnologías: IA para mejorar la experiencia de investigación; criptografía para verificar que los encuestados son humanos y no máquinas, y así impulsar más innovación.

El auge de los “medios de interés”

Los modelos tradicionales de medios (especialmente la hipótesis de “objetividad”) están en crisis. Internet ha dado voz a todos, y cada vez más profesionales hablan directamente al público. Irónicamente, el público no es respetado solo por tener intereses, sino precisamente por ello.

Lo verdaderamente novedoso no está en las redes sociales, sino en: herramientas criptográficas que permiten promesas verificables públicamente. Cuando la IA reduce a cero el costo de crear contenido —cada opinión, cada identidad (real o virtual) puede ser copiada infinitamente—, “decir algo” ya no basta para generar confianza. Los activos tokenizados, los candados programables, los mercados predictivos y el historial en cadena ofrecen bases de confianza más sólidas:

Los comentaristas pueden expresar opiniones y demostrar que “apostaron dinero real”; los podcasts pueden bloquear tokens para mostrar que no “venderán en alza y luego desplomarán”; los analistas pueden vincular predicciones a mercados públicos regulados, creando registros auditables.

Este es el primer paso de lo que llamo “medios de interés”: un nuevo tipo de medio que adopta una “mentalidad de partes interesadas” y ofrece pruebas verificables. En este modelo, la credibilidad no proviene de “pretender ser neutrales” o “afirmaciones sin fundamento”, sino de hipótesis de riesgo verificables públicamente. Los medios de interés no reemplazan a los existentes, sino que los complementan. Ofrecen nuevas señales: no “créame, soy neutral”, sino “mira qué riesgos estoy dispuesto a asumir, tú puedes verificar si digo la verdad”.

La criptografía trae nuevos primitives al mundo fuera de la cadena

Durante años, SNARKs (pruebas criptográficas de cálculo verificable) solo se usaron en el mundo de las cadenas. La razón es simple: generar pruebas era muy costoso —hasta 1 millón de veces más que ejecutar el cálculo directamente. Tiene sentido cuando el costo se comparte entre miles de verificadores, pero en otros ámbitos, casi imposible.

Todo esto cambiará pronto. Para fines de 2026, los zkVM y los generadores de pruebas reducirán el costo a unas 10,000 veces, con uso de memoria de solo unos cientos de MB: lo suficientemente rápido para correr en smartphones y lo suficientemente barato para estar en todas partes.

¿Por qué 10,000 veces? Porque la capacidad de cómputo paralelo de GPUs de alta gama es aproximadamente 10,000 veces la de CPUs de laptops. Para fines de 2026, un solo GPU podrá generar en tiempo real pruebas que un CPU puede verificar. Esto desbloquea la visión de “computación en la nube verificable” que ha estado en la literatura durante mucho tiempo.

Si tu carga de trabajo ya corre en la nube de CPU, no necesitas mucho poder, no está optimizada para GPU ni por razones históricas, en el futuro podrás obtener pruebas criptográficas de corrección de cálculos a un costo razonable. Los generadores de pruebas estarán optimizados para GPU, y tu código no tendrá que cambiar.

Quinta parte: Regulación, gobernanza y visión a largo plazo

Las transacciones son solo “puntos de tránsito”, no el destino final de las empresas cripto

Hoy, salvo stablecoins y algunas infraestructuras clave, casi todos los proyectos exitosos en cripto se están moviendo o moverán hacia el trading. ¿Qué pasará si “todas las empresas cripto se convierten en plataformas de trading”? Muchos participantes competirán en lo mismo, dejando solo unos pocos ganadores.

Quien se mueva demasiado pronto o demasiado rápido hacia el trading corre el riesgo de perder la oportunidad de construir negocios más defensivos y sostenibles. Entiendo a los fundadores que intentan equilibrar sus modelos financieros, pero perseguir solo un “PMF instantáneo” tiene costos. En cripto, la motivación por tokens y la cultura de la especulación empujan a los fundadores hacia la “satisfacción inmediata”, ignorando problemas de producto más profundos. En cierto sentido, esto es como una “prueba de algodón”.

El trading no es un problema, sino una función importante del mercado. Pero no debe ser el destino final. Los fundadores que realmente se enfoquen en el “P” (product-market fit) suelen ser los grandes ganadores.

La alineación de tecnología y ley es clave para liberar todo el potencial de la cadena

En los últimos diez años, uno de los mayores obstáculos para construir redes blockchain en EE. UU. ha sido la incertidumbre legal. La ley de valores se aplica de forma amplia, forzando a los fundadores a encajar en marcos diseñados para “empresas” en lugar de “redes”. Con el tiempo, “reducir riesgos legales” ha reemplazado a “estrategia de producto”; los ingenieros han sido sustituidos por abogados.

Este impulso ha llevado a muchas distorsiones: los fundadores son incentivados a evitar la transparencia; la distribución de tokens se vuelve arbitraria y legalmente poco natural; la gobernanza se convierte en un espectáculo; las estructuras organizativas se diseñan para evitar riesgos legales; los tokens se vuelven sin valor económico o modelo de negocio; y peor aún, los proyectos menos cumplidores avanzan más rápido.

Pero hoy, la legislación en EE. UU. sobre la estructura del mercado cripto está más cerca que nunca de la aprobación, y podría eliminar estas distorsiones el próximo año. Una vez aprobada, esa ley incentivará la transparencia; establecerá estándares claros; y reemplazará la “ruleta de la aplicación de la ley” con estructuras de financiamiento, emisión de tokens y caminos descentralizados claros.

Tras la ley GENIUS, el crecimiento de stablecoins explotará; la legislación sobre estructura de mercado cripto tendrá un impacto más profundo —esta vez en la red misma. En otras palabras, esta regulación hará que las redes blockchain funcionen como deberían: abiertas, autónomas, componibles, neutrales y descentralizadas.