Coinbase Ventures señala los Perpetuos RWA y los 'Prop-AMMs' como impulsores clave del crecimiento cripto en 2026

Fuente: CoinEdition Título Original: Coinbase Ventures Señala los Perpetuos RWA y los ‘Prop-AMMs’ como Motores Clave de Crecimiento Cripto en 2026 Enlace original:

• La plataforma de cumplimiento Ventures publicó su perspectiva para 2026, destacando los perpetuos RWA y la integración de IA.
• La firma predice un aumento en los “Prop-AMMs” en Solana para proteger la liquidez de flujos tóxicos.
• La recopilación de datos de robótica a través de redes DePIN se identifica como un sector emergente importante.

Una importante firma de capital riesgo ha publicado un resumen detallado de las categorías tecnológicas que espera que definan la próxima fase del desarrollo en cadena, destacando la nueva actividad en derivados de activos del mundo real, infraestructura de mercado especializada, modelos DeFi de próxima generación y las intersecciones emergentes entre inteligencia artificial, robótica e identidad criptográfica.

La firma dijo que el crecimiento de los pagos con stablecoins, los sistemas de liquidación más rápidos y la adopción más amplia de los mercados de predicción en 2025 han creado las condiciones para que nuevos equipos creen diseños innovadores en varios campos. Agregó que una mayor liquidez, la mejora de las herramientas de privacidad y una mayor interoperabilidad han formado un entorno más maduro de cara a 2026.

RWA Perpetuos: Operando Eventos Macro En Cadena

Una de las áreas identificadas involucra futuros perpetuos vinculados a activos del mundo real. Estos contratos permiten una exposición sintética sin requerir los instrumentos subyacentes, creando así mercados en cadena para la publicación de datos, el rendimiento de empresas privadas o indicadores macroeconómicos, como materias primas, diferenciales de crédito o expectativas de inflación.

La firma de capital de riesgo señaló dos vectores claros de desarrollo: instrumentos que rastrean activos fuera de la cadena de difícil acceso y herramientas que permiten a los traders expresar visiones macro dentro de sistemas nativos de criptomonedas. La firma también destacó nuevos experimentos en la estructura del mercado.

Entre ellos se encuentran modelos alternativos de creadores de mercado automatizados diseñados para proteger a los proveedores de liquidez del flujo de órdenes tóxicas. Los Prop-AMM en Solana se destacaron como una estructura en la que la liquidez en reposo solo se puede acceder a través de agregadores, limitando la ejecución depredadora. Un camino paralelo involucra terminales de negociación para mercados de predicción, que buscan unificar la liquidez fragmentada y proporcionar características como enrutamiento multicanal, herramientas avanzadas de órdenes y descubrimiento de precios consolidado.

La próxima frontera DeFi: crédito no asegurado y privacidad

Los protocolos de futuros perpetuos que se integran con los mercados de préstamos forman otro pilar de la actividad esperada. La firma destacó la creciente interoperabilidad entre los lugares de derivados y los sistemas de rendimiento basados en colateral, lo que permite posiciones que mantienen el apalancamiento mientras generan rendimientos.

Se dirige un enfoque adicional hacia esquemas de préstamos no asegurados que combinan sistemas en cadena con fuentes de datos externas. La oportunidad de mercado declarada abarca el acceso a grandes grupos de crédito no asegurado que tradicionalmente se gestionan dentro de las finanzas convencionales.

La arquitectura centrada en la privacidad sigue siendo una prioridad. La firma citó desarrollos en activos que preservan la privacidad, entornos de flujo de órdenes protegidos, plataformas de préstamo y redes construidas específicamente para pagos confidenciales, utilizando tecnologías que incluyen pruebas de conocimiento cero, computación multipartita y entornos de ejecución confiables.

Más allá de las finanzas: Incentivando los datos de robótica

Mirando más allá de las finanzas, la firma de capital de riesgo identificó la robótica como un campo emergente. La firma señaló una disponibilidad limitada de conjuntos de datos de interacción física de alta resolución.

Para resolver esto, el informe sugiere modelos incentivados similares a las redes de infraestructura física descentralizada (DePIN). Estos sistemas podrían escalar la recolección de datos necesaria para entrenar flotas robóticas avanzadas.