Ejemplos de stablecoins algorítmicas

Uno de los ejemplos más conocidos de stablecoins algorítmicas es TerraUSD (UST), que estuvo vinculado al dólar estadounidense. Utilizaba un sistema de incentivos a través de la criptomoneda LUNA, que ayudaba a mantener el valor de UST. Sin embargo, en 2022, TerraUSD colapsó debido a un ataque especulativo, lo que llevó a que la stablecoin perdiera su paridad con el dólar. Este incidente dejó una huella profunda en la industria de las criptomonedas, destacando los riesgos inherentes a las stablecoins algorítmicas.

Otro ejemplo es Ampleforth (AMPL), una stablecoin algorítmica que no busca mantener una paridad fija con ninguna moneda fiduciaria, sino que ajusta dinámicamente la oferta de tokens en función de la demanda. Esto significa que, en lugar de que el precio varíe significativamente, es la cantidad de tokens en la circulación la que cambia. Cuando la demanda es alta, la oferta aumenta, y cuando la demanda es baja, la oferta disminuye.

Frax es otro proyecto que ha innovado en el espacio de las stablecoins algorítmicas. Se trata de una stablecoin parcialmente respaldada por reservas y parcialmente estabilizada mediante algoritmos. Frax busca ofrecer una mayor estabilidad que las stablecoins completamente algorítmicas, al tener una reserva parcial en activos.

Alchemix USD (ALUSD) es un ejemplo diferente. Se trata de una stablecoin respaldada por deuda que utiliza un sistema algorítmico para permitir que los usuarios pidan préstamos en forma de stablecoins, con la promesa de que su deuda será pagada automáticamente con el tiempo a través de las recompensas obtenidas por la inversión de los colaterales depositados. Aunque es un sistema innovador, plantea preguntas sobre su sostenibilidad y riesgos.

Además de estos ejemplos más prominentes, existen otras stablecoins algorítmicas como Fei Protocol (FEI), que ha intentado crear un sistema basado en incentivos para mantener la estabilidad de su valor, pero también ha enfrentado desafíos importantes en su funcionamiento.

A pesar de los casos de uso innovadores y las promesas de descentralización total que ofrecen las stablecoins algorítmicas, existen varios desafíos que enfrentan estos sistemas. Uno de los principales es el riesgo de colapsos, como se vio con TerraUSD. Dado que no están respaldadas por activos tangibles, las stablecoins algorítmicas pueden ser susceptibles a ataques especulativos o a fallos en sus mecanismos de incentivos. Otro desafío es la volatilidad extrema que pueden experimentar algunos de estos activos, lo que contrasta con la promesa de estabilidad que buscan ofrecer.

A continuación, se incluye una tabla que resume algunos de los principales ejemplos de stablecoins algorítmicas y sus características:

El futuro de las stablecoins algorítmicas sigue siendo incierto. Si bien ofrecen una propuesta interesante para resolver el problema de la volatilidad en el mundo cripto, también enfrentan retos significativos en cuanto a su escalabilidad y sostenibilidad a largo plazo. La regulación también será un factor clave, ya que muchos gobiernos están empezando a tomar medidas para regular las stablecoins y asegurar que no representen un riesgo para el sistema financiero global.

En resumen, aunque las stablecoins algorítmicas tienen el potencial de revolucionar el espacio de las criptomonedas, los incidentes como el colapso de TerraUSD han resaltado los peligros y riesgos asociados. Los desarrolladores deberán encontrar maneras más robustas de garantizar la estabilidad y seguridad de estos activos si quieren que tengan un impacto duradero en el ecosistema financiero.