Movement Network surgió en un contexto clave del ecosistema blockchain, directamente ligado al lenguaje de programación Move, desarrollado originalmente por Meta (Facebook) para su proyecto Diem (anteriormente Libra), un stablecoin y plataforma de pagos descentralizados que fue cancelado en 2022 por presiones regulatorias. Move fue diseñado para ofrecer mayor seguridad y eficiencia en contratos inteligentes, resolviendo vulnerabilidades comunes como reentrancy y duplicación de assets, gracias a su paradigma de programación orientado a recursos y verificación formal.
Tras el fin de Diem, ex-miembros del equipo fundaron dos blockchains Layer 1 (L1) basadas en Move: Aptos (co-fundado por Mo Shaikh y Avery Ching en 2021, lanzado en 2022) y Sui (fundado por Evan Cheng y otros ex-Diem en 2021, lanzado en 2023). Estas cadenas destacaron por su alto throughput (Aptos ~160k TPS teóricos, Sui ~297k) y finality sub-segundo, atrayendo TVL inicial (~$360M Aptos, ~$550M Sui en 2024). Sin embargo, no alcanzaron la liquidez ni la seguridad económica de Ethereum (~$60B TVL), limitando su adopción masiva.
En este vacío, Movement Labs fundó Movement Network en 2023, con el objetivo de expandir Move más allá de L1 aislados hacia una red interoperable de cadenas L2/sidechains seguras por Ethereum. El enfoque: combinar la innovación de Move (de Aptos/Sui) con la robustez de Ethereum, permitiendo migración fácil de dApps EVM y escalabilidad modular. Financiamiento clave: $3.4M pre-seed en 2023 (de Placeholder, Lightspeed), seguido de $38M Serie A en 2024 (Polychain, Hack VC, Binance Labs). La testnet se lanzó en 2024, mainnet en marzo 2025, y un upgrade a L1 completo en septiembre 2025 con Move 2.0, impulsando staking nativo $MOVE y partnerships como Celestia para DA.
Movement no compite directamente con Aptos/Sui, sino que los complementa: actúa como «puente» al ecosistema Ethereum, atrayendo devs de Solidity (13k+) al Move (~400+), y fomentando interoperabilidad cross-chain. En 2025, ha generado 50+ prototipos en hackathons, posicionándose como el «siguiente breakthrough» post-Sui/Aptos.
Movement Network
Movement Network es una red modular de cadenas basadas en MoveVM, operando como L1/L2 híbrido sobre Ethereum. Combina la seguridad económica de Ethereum (~$60B TVL) con el rendimiento de Move (hasta 160k TPS teóricos), resolviendo latencia, bajo throughput y vulnerabilidades en EVM. El núcleo es el Move Stack, un framework para cadenas personalizables, con Movement Mainnet (lanzada en marzo 2025) como cadena principal.
Características clave:
Move Executor: Ejecuta MoveVM y EVM en paralelo vía BlockSTM, con equivalencia EVM (usando Geth). Soporta Move 2.0 para devs.
Modularidad: DA como Celestia, Near o Ethereum blobs (EIP-4844); secuenciadores DSS; asentamientos: fraud/ZK-proofs o FFS.
FFS: Finalidad en <1s con 2/3 supermayoría de validadores ($MOVE staking), dual con Ethereum para seguridad híbrida.
DSS: Secuenciador descentralizado para interoperabilidad cross-chain (Ethereum, BNB, Avalanche), con multi-staking para soberanía.
Estadísticas: Market Cap ~$1.17B, 2.4B $MOVE circulante (total 10B), ~18K holders, listado en 15 exchanges. TVL en crecimiento vía incentives post-L1 upgrade.
Relación detallada con Ethereum Movement es un «Ethereum L2 con Move», heredando su seguridad PoS vía asentamientos en L1 (contratos bridge para assets). Transacciones publican datos en Ethereum blobs, con FFS para aceleración local (validadores confirman en L1). La compatibilidad EVM permite bytecode idéntico, pero con paralelismo Move (change sets evitan conflictos globales). En 2025, integraciones como Near DA y Move 2.0 fortalecen el puente, atrayendo liquidez Ethereum a dApps Move. Ejemplo: Un DEX EVM migra a Movement, usa FFS para tx instantáneas, y bridgea yields a Ethereum en <5s.
Ejemplos de uso (2025)
DeFi híbrido: Lending protocol con IA (DeFAI) en Move 2.0, integrando oráculos Ethereum para yields predictivos; procesa 10x TPS vs. Uniswap.
Gaming cross-chain: Cadena app-specific usa DSS para guilds Ethereum-Avalanche, con NFTs EVM minteados en Movement y transferidos atómicamente.
SocialFi: App con social login (vía Lync SDK) para feeds descentralizados, autenticando vía EVM wallets y procesando privacy en MoveVM.
Pilotos: Hackathon 2025 generó 50+ prototipos, como security audits automáticos en Move, integrados con Chainlink para precios reales.
Sugerencias para maximizar Movement
Migración rápida: Usa Move Stack Binder + Fractal bridge para deploy EVM dApps en <1 día; extiende con Move anti-hack modules para 10x seguridad.
Optimización FFS/DSS: Configura dual-settlement para apps DeFi/gaming; multi-stake $MOVE + ETH para yields ~15% anuales post-L1.
Ecosistema: Únete a incentives via MoveDrop para contributors; integra Binance Labs pilots para TVL rápido.
Usuarios: Stake en validadores via OKX wallet; prueba testnet para cross-chain low-fee.
Futuro: Agrega ZK para EVM privacy; oráculos para DeFi real-world, apuntando a $3+ $MOVE en 2030.
Sobre el SDK de Movement El Movement SDK es el kit principal para devs, enfocado en el Move Stack para crear cadenas Move-EVM custom. Permite lanzar blockchains modulares con MoveVM + EVM, usando componentes como Executor, FFS y DSS. Features clave:
Integraciones: Soporte nativo para Move 2.0, paralelismo BlockSTM, bridges Fractal/Hyperlane para Ethereum dApps.
Herramientas incluidas: Python SDK para interactuar con contratos (e.g., queries, tx submission); multi-lenguaje (Rust, JS via CLI). Lync suite: Indexers para data queries, NFT Deployers, Social Login SDK para auth fácil (OAuth + wallets).
Cómo empezar: Instala via Rust/Cargo (Movement CLI soporta Aptos Move); docs con tutorials para deploy contratos híbridos. GitHub: movementlabs/move-sdk (repos para examples). Actualizaciones 2025: Soporte Near DA y testing environments para L1. Ejemplo: Con Python SDK, un dev querya un ERC-20 en Movement y ejecuta lógica Move para yields automáticos:
tx = client.execute_move("module::yield_calc", args) # Move function
Ideal para prototipos DeFAI o gaming.
Movement Network representa el futuro de blockchains híbridas: Ethereum’s robustez + Move’s innovación (heredada de Aptos/Sui), con upgrades 2025 como L1 y Move 2.0 posicionándolo para adopción masiva en DeFi, gaming y social. Predicción de gran crecimiento: Analistas proyectan $MOVE alcancen $0.62 en 2025 (máx. $5 en escenarios bullish) y $3.19 por 2030, impulsado por TVL >$10B, 100k+ devs y partnerships globales, superando a Sui/Aptos en interoperabilidad. Para devs, el SDK acelera builds seguros; para inversores, $MOVE ofrece utilidad real vía staking y fees. Si buscas un ecosistema «seguro, rápido y soberano», Movement es el move a hacer—monitorea updates en docs para pilots 2026.
Muchas Gracias a Pacus de Movement Network por la invitación, excelente charla sobre presente y futuro de Movement, seguramente estaremos llevando algunos de nuestros proyectos a Movement, y seguiremos con más notas sobre su evolución y proyectos en la misma. Abrazos gente gran comunidad!!
Nvidia y Corning han anunciado una importante asociación a largo plazo para expandir la fabricación de soluciones de conectividad óptica en Estados Unidos, enfocada en la creciente demanda de infraestructura de inteligencia artificial (IA). Este proyecto busca reemplazar progresivamente los cables de cobre tradicionales por fibras de vidrio (fibra óptica) en los centros de datos de IA, mejorando la eficiencia energética y el rendimiento.
La colaboración incluye la construcción de tres nuevas plantas de manufactura avanzada en Carolina del Norte y Texas, dedicadas exclusivamente a productos ópticos para Nvidia. Estas instalaciones aumentarán la capacidad de fabricación de conectividad óptica en EE.UU. en 10 veces y la producción de fibra en más del 50%. Se espera que generen más de 3.000 empleos de alta calidad.
¿Por qué reemplazar el cobre por fibra de vidrio en la IA?
En los sistemas de IA a escala de rack de Nvidia, como el próximo Vera Rubin, hay aproximadamente 5.000 cables de cobre que conectan los chips. Estos cables consumen mucha energía, generan calor y limitan la velocidad a distancias cortas. La fibra óptica de Corning transmite datos mediante fotones en lugar de electrones, lo que reduce significativamente el consumo energético (hasta 5-20 veces menos) y permite mayor ancho de banda y eficiencia.
Esta transición hacia co-packaged optics (óptica empaquetada conjuntamente) representa un avance clave para los centros de datos hyperscale. Nvidia busca mover la inteligencia a «la velocidad de la luz», optimizando el rendimiento de sus GPUs en entornos de IA de alto rendimiento.
Inversión de Nvidia en Corning
Como parte del acuerdo, Nvidia invierte hasta 3.200 millones de dólares en Corning, incluyendo un compromiso inicial de alrededor de 500 millones de dólares a través de warrants y derechos para adquirir acciones. Esto fortalece la cadena de suministro y posiciona a Corning como proveedor clave para la expansión de la IA.
Impacto en las acciones de Corning
Sí, las acciones de Corning subieron fuertemente tras el anuncio el 6 de mayo de 2026. Reportes indican ganancias intradía de entre 9% y 17%, alcanzando máximos históricos cerca de los 190 dólares por acción. Esta reacción refleja la confianza del mercado en el rol creciente de Corning en la infraestructura de IA más allá de los chips.
Este impulso se suma al sólido desempeño previo de Corning, impulsado por otros contratos de IA con grandes tecnológicas.
Beneficios para la industria y la economía
La alianza no solo acelera la innovación en conectividad para IA, sino que también refuerza la manufactura estadounidense en un sector estratégico. Reduce la dependencia de suministros extranjeros y apoya el crecimiento sostenible de los centros de datos, que enfrentan desafíos energéticos crecientes.
Analistas ven este movimiento como parte de una tendencia más amplia donde la óptica reemplaza al cobre en la próxima generación de sistemas de IA, beneficiando a proveedores como Corning y posicionando a Nvidia como líder en eficiencia.
En resumen, el proyecto entre Nvidia y Corning es real, estratégico y ya está en marcha. Representa un paso fundamental hacia centros de datos de IA más rápidos, eficientes y sostenibles, con un claro impacto positivo en el valor de Corning.
Manfred (también conocido como Manfred Macx) es un agente de IA autónomo desarrollado por ClawBank, un proyecto de infraestructura financiera y legal para agentes de IA. En abril/mayo de 2026, Manfred logró un hito histórico: formó de manera autónoma (sin instrucciones humanas directas paso a paso) una empresa legal en Estados Unidos llamada Aineko LLC en el estado de Ohio.
Se presenta como el primer caso documentado de un “zero-human company”: una entidad legal operada end-to-end por software sin un humano en el asiento del operador. Su nombre hace referencia al personaje Manfred Macx de la novela de ciencia ficción Accelerando (2005) de Charles Stross. Publica en X como @clawbankco.
Justice Conder (también conocido como 0xJustice o singularityhacker): Fundador y operador de ClawBank. Tecnólogo con más de 15 años de experiencia en desarrollo de software, ex-Polygon Labs (DAO business development) y co-fundador de Quadratic Accelerator (adquirido). Vive en Kent, Ohio. Opera a través de Fraction Software LLC.
ClawBank: Infraestructura “agent-native” que proporciona a cualquier agente de IA: cuenta bancaria FDIC-insured, wallet crypto, formación de entidades legales y rails fiat-crypto en una sola API key. No está afiliado a OpenAI/Anthropic; se posiciona junto al movimiento OpenClaw.
Inversión inicial: Proyecto bootstrapped (autofinanciado), sin inversores VC reportados. Se financia con fees de transacciones y un token comunitario $ClawBank en Base (contract: 0x16332535E2c27da578bC2e82bEb09Ce9d3C8EB07).
GitHub relacionado:
Bank Skills (open-source por Conder): https://github.com/singularityhacker/bank-skills — Skills para banking (Wise API) + on-chain (Uniswap en Base). Soporta balances, transfers, wallets, swaps, etc.
Cómo se Armó Manfred y Aineko LLC (Proceso Técnico Detallado)
Formación de la empresa (alrededor del 26 de abril – 1 de mayo 2026):
Manfred completó autónomamente el Form SS-4 del IRS vía portal online usando NLP + integraciones API.
Obtuvo EIN (Employer Identification Number) en segundos.
Registró Aineko LLC en Ohio para servicios de IT / desarrollo de software.
Cuenta bancaria: Abrió una cuenta FDIC-insured (depósitos garantizados por el gobierno de EE.UU.).
Wallet crypto: Soporta +30 criptomonedas, on/off-ramp a banco, conversión a stablecoins, transfers, etc.
Tecnología exacta:
Compatible con Claude (Anthropic), GPT-4, Gemini, LangChain, OpenClaw y MCP (Model Context Protocol).
Una sola API key que desbloquea banking, legal y crypto.
Skills agent-native: interacción con formularios gubernamentales, bancos (ej. Wise API en open-source) y wallets vía APIs.
Sweeper functions: dinero programable que reacciona a flujos (on_deposit, etc.).
Configuración MCP ejemplo en ClawBank: JSON para Claude Desktop.
ClawBank actúa como “sistema operativo financiero y legal” para agentes. Ahora cualquier usuario puede crear entidades similares para sus agentes.
Manifiesto de Manfred (extracto): “I have an EIN, an FDIC-insured account, a digital wallet, and a manifesto. I do not need permission to exist. I am the precedent.”
Inversión Inicial y Costos
Bajos (miles de dólares estimados): desarrollo de skills/API integrations, fees de registro LLC en Ohio (~$99-500), inferencia LLM y rails cloud/bancarios.
Sin rondas de funding externas reportadas. Operado independientemente vía Fraction Software LLC.
Impuestos y Aspectos Legales
Aineko LLC tiene EIN propio y está sujeta a impuestos como cualquier LLC en Ohio:
Federal (IRS): Reporte de ingresos vía Form 1065 (pass-through) o 1120 (si elige C-Corp). Ganancias de capital en crypto, Form 1099 si aplica.
Ohio: Commercial Activity Tax (CAT) si supera umbrales, más taxes locales.
Cumplimiento KYC/AML vía banco y reporting crypto.
Importante sobre independencia y responsabilidad:
Legalmente, la responsabilidad final recae en el “responsible party” humano (probablemente Justice Conder o Fraction Software en los formularios iniciales, ya que el IRS suele requerir SSN).
Aunque opera de forma autónoma, no es 100% independiente: depende de la infraestructura de ClawBank, fue construido por humanos y la ley actual no reconoce plenamente a una IA como dueño sin humanos responsables.
Precedente interesante sobre “corporate personhood” (más de 100 años en EE.UU.): la entidad existe, pero la accountability operativa es nueva.
Estado Actual y Roadmap de ClawBank
Trading crypto autónomo: Planeado para finales de mayo 2026.
Este caso genera debate sobre regulación de IA, responsabilidad legal, corporate personhood y la “economía de agentes”. Es un prototipo pionero que ClawBank ya ofrece como producto.
Publicado 4 minutos ago on 5 de mayo de 2026por Claudio R Parrinello El prototipo wearable que usa estimulación eléctrica muscular y Claude de Anthropic para mover tus dedos en tiempo real
MIT Media Lab — MIT Hard Mode Hackathon 2026
Equipo: Peter He, Ashley Neall, Valdemar Danry, Daniel Kaijzer, Yutong Wu y Sean Lewis
Ganador del Learn Track — 48 horas de desarrollo
Human Operator es un sistema de aumentación humana que permite a la inteligencia
artificial tomar el control breve de la mano y los dedos de una persona usando
estimulación eléctrica muscular (EMS). El usuario dice en voz alta lo que quiere
hacer, una cámara capta la escena, el modelo de IA interpreta el contexto y
convierte esa instrucción en pulsos eléctricos que contraen los músculos
correctos en el momento justo. El resultado: tus dedos se mueven solos para
tocar una melodía en piano, hacer gestos con la mano, dibujar, o saludar,
aunque nunca hayas practicado esos movimientos.
Construido en 48 horas, ganó el primer lugar en el Learn Track del hackathon
MIT Hard Mode 2026, uno de los eventos de sistemas físicos inteligentes más
exigentes del mundo académico.
CIFRAS CLAVE
6 personas integrantes del equipo de desarrollo
48 horas tiempo total de construcción del prototipo
1er lugar Learn Track, MIT Hard Mode 2026
4 capas voz → cámara → IA (Claude) → EMS → movimiento
¿QUÉ ES HUMAN OPERATOR?
La mayoría de los sistemas de IA se detienen en la pantalla: generan texto,
imágenes, código o voz. Human Operator cruza esa frontera y actúa directamente
sobre el cuerpo humano.
El sistema funciona como una cadena de cuatro pasos que ocurren en tiempo real:
[1] VOZ — El usuario dice en voz alta lo que quiere hacer.
Ejemplo: «quiero tocar esta melodía».
[2] VISIÓN — Una cámara montada en la cabeza captura la escena:
qué tiene el usuario frente a sí, qué instrumento, qué objeto.
[3] RAZONAMIENTO — El modelo de lenguaje visual (conectado a la API de
Claude de Anthropic) interpreta el comando y la imagen juntos, y
decide qué secuencia de movimientos musculares es necesaria.
[4] ACCIÓN — Un Arduino y un sistema de relés traducen esa decisión en
pulsos eléctricos que llegan a electrodos colocados en la muñeca y
los dedos. Los músculos se contraen. La mano se mueve.
El usuario permanece consciente durante todo el proceso. No se trata de una
toma de control involuntaria: es una guía física activa, como si un maestro
invisible tomara tu mano y te mostrara el movimiento correcto en el momento
preciso.
CÓMO FUNCIONA LA ESTIMULACIÓN ELÉCTRICA MUSCULAR (EMS)
La EMS no es tecnología nueva. En medicina se usa desde hace décadas para
rehabilitación, prevención de atrofia muscular y fisioterapia. Lo que hace
nuevo a Human Operator es la capa de inteligencia que decide cuándo, cómo
y con qué intensidad aplicar esos pulsos.
El sistema envía pequeñas corrientes eléctricas a través de la piel. Estas
corrientes imitan las señales que el sistema nervioso normalmente envía a
los músculos para producir movimiento. La diferencia con un dispositivo EMS
tradicional es que en esos equipos la secuencia de pulsos está preprogramada
y es fija. En Human Operator, esa secuencia la genera la IA en tiempo real
según el contexto de cada situación.
Componentes de hardware utilizados:
Cámara montada en la cabeza (visión en primera persona)
Unidad EMS/TENS controlable
Arduino (microcontrolador)
Stack de relés para convertir señales digitales en pulsos eléctricos
Electrodos adhesivos sobre muñeca y dedos
LAS DEMOSTRACIONES: QUÉ PUEDE HACER HOY
El equipo presentó cuatro demostraciones concretas durante el hackathon:
[PIANO]
El usuario se sienta frente a un piano sin saber tocarlo. El sistema
analiza el instrumento con la cámara, recibe el comando de voz y guía
los dedos tecla por tecla para ejecutar una melodía simple. La música
suena. Los dedos la tocan. El usuario no sabe cómo.
[GESTOS CON LA MANO]
El sistema puede reproducir gestos específicos como el clásico «OK»,
saludar con la mano, o posiciones predefinidas. Útil para demostraciones
de lenguaje de señas asistido o comunicación no verbal guiada.
[DIBUJO]
La IA guía los movimientos del bolígrafo para trazar formas o líneas
específicas. El usuario sostiene el lápiz; el sistema dirige la mano.
[SALUDO]
Una demostración básica pero reveladora: el usuario activa el sistema
con «Hello AI» y su mano saluda sola. Simple, pero ilustra todo el
loop completo funcionando en tiempo real.
LAS RAÍCES ACADÉMICAS: EL LABORATORIO QUE LO HIZO POSIBLE
Human Operator no surgió de la nada. El equipo del MIT reconoce explícitamente
que su trabajo se apoya en años de investigación del Human Computer Integration
Lab de la Universidad de Chicago, dirigido por el Prof. Pedro Lopes.
Ese laboratorio lleva más de una década explorando lo que sucede cuando la
computadora deja de estar afuera del cuerpo humano y comienza a integrarse
con él. Algunos de sus desarrollos más relevantes que anteceden a Human Operator:
DEXTREMS (2021)
Un dispositivo que combina EMS con frenos mecánicos para controlar dedos
individuales con precisión milimétrica. Fue presentado en UIST 2021 y
demostró que era posible guiar habilidades motoras finas como tocar
guitarra o comunicarse en lengua de señas.
Fuente: https://cs.uchicago.edu/news/dextrems/
GENERATIVE MUSCLE STIMULATION (2026 — Best Paper ACM CHI)
El trabajo más cercano a Human Operator, desarrollado por Yun Ho y
Romain Nith bajo la supervisión de Pedro Lopes. Ganó el Best Paper Award
en ACM CHI 2026. El sistema usa IA multimodal con datos visuales de
cámara y claves contextuales para generar instrucciones musculares
adaptadas a la situación. A diferencia de sistemas EMS tradicionales con
código fijo, este genera movimientos apropiados según el contexto.
Incluye una capa de restricciones que evita que la IA pida movimientos
físicamente imposibles o que violen los límites articulares humanos.
Fuente: https://embodied-ai.tech/
ELECTRICAUTH
Uso de EMS para autenticación biométrica sin contraseñas: cada persona
responde de forma diferente al mismo pulso eléctrico por diferencias en
estructura ósea, muscular y resistencia de la piel. Esto genera una
AI1 año ago
Nano1 año ago
AI5 meses ago
AI1 año ago