Si se eliminan los 8.300 millones de USD de LooksRare en operaciones de lavado, OpenSea sigue siendo el mercado de NFT dominante

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Ruholamin Haqshanas
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El agregador de datos de tokens no fungibles (NFT, por sus siglas en inglés) CryptoSlam ha identificado más de USD 8300 millones en operaciones de lavado en LooksRare, un nuevo mercado de NFT. Restando este volumen, resulta que el principal mercado de NFT, OpenSea, sigue siendo el jugador dominante en el campo.

Según los datos de Dune Analytics, LooksRare ha superado los 10.900 millones de dólares en volumen de operaciones desde su lanzamiento oficial el 10 de enero. Durante el mismo período, OpenSea ha registrado un volumen de 3.900 millones de dólares. 

En particular, en el momento de escribir este artículo, LooksRare tiene 25.220 usuarios, mientras que OpenSea tiene 447.442.

Sin embargo, restando los USD 8300 millones en operaciones de lavado reportadas, el volumen real de transacciones de LooksRare es de alrededor de USD 2600 millones.

Lanzado como un mercado de NFT “primero en la comunidad”, LooksRare recibió una cálida bienvenida de los comerciantes de NFT, al menos eso parecía. De hecho, en un intento por reforzar su posición como una plataforma comercial popular, probó el llamado “ataque de vampiros” en OpenSea, que es un término en finanzas descentralizadas (DeFi) que sugiere que un competidor tiene como objetivo atraer a los usuarios ofreciendo incentivos superiores.

Para atraer a los comerciantes de OpenSea, LooksRare decidió lanzar tokens LOOKS a cualquier persona con un volumen de negociación combinado de ETH en OpenSea durante un período de seis meses entre junio y diciembre de 2021), según LooksRare Docs.

El mercado, que también tiene una mejor estructura de tarifas en comparación con su rival OpenSea, afirma que “el 100% de las tarifas comerciales de LooksRare se redistribuyen proporcionalmente a los participantes de LOOKS”. También ofrece recompensas simbólicas para los usuarios que compran y venden NFT en el sitio, lo que parece haber resultado en una cantidad agresiva de intercambios de lavado.

En particular, según CryptoSlam, la mayor parte del comercio de lavado proviene de proyectos NFT libres de regalías que no toman una parte de los intercambios en mercados secundarios. Uno de esos proyectos, Meebits de Larva Labs, una colección de 20.000 caracteres vóxel 3D, ha acumulado la mayor cantidad de operaciones de lavado con USD 4400 millones.

Después de Meebits, Terraforms by Mathcastles ha registrado más de USD 2900 millones en operaciones de lavado. Loot, CryptoPhunks y otras colecciones más pequeñas de NFT en LooksRare han visto USD 705 millones, USD 251 millones y USD 62 millones en operaciones de lavado, respectivamente.

Cryptonews.com se ha comunicado con LooksRare para hacer comentarios.

CryptoSlam señaló que han escrito un algoritmo para detectar transacciones sospechosas, marcarlas e incluso filtrarlas de ciertos lugares en CryptoSlam.

“Creemos que estamos captando ~99 % de las ventas de lavado en este momento, pero hemos encontrado algunos casos en los que no hemos visto lo que parecen ser ventas de lavado después de una revisión manual. Continuaremos trabajando para mejorar este algoritmo a medida que pasa el tiempo”, dijo CryptoSlam.

Mientras tanto, según OpenSea, la gran mayoría de los NFT creados de forma gratuita en su plataforma son spam o plagiados. 

El jueves, la compañía anunció que limitaría a 50 la cantidad de veces que un usuario podría acuñar un NFT de forma gratuita en la plataforma utilizando sus herramientas. Poco después, OpenSea dijo que eliminaría el límite, afirmando que la herramienta de acuñación gratuita está siendo utilizado casi exclusivamente con fines de fraude o spam. 

“Originalmente construimos nuestro contrato de escaparate compartido para facilitar que los creadores se incorporen al espacio”, dijo OpenSea el 28 de enero. “Recientemente hemos visto que el uso indebido de esta función aumenta exponencialmente. Más del 80 % de los artículos creados con esta herramienta fueron obras plagiadas, colecciones falsas y spam”.

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