Al eliminar $ 8.3 mil millones de LooksRare en Wash-Trades, OpenSea sigue siendo el mercado NFT dominante

Al eliminar $ 8.3 mil millones de LooksRare en Wash-Trades, OpenSea sigue siendo el mercado NFT dominante

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Fuente: AdobeStock / Valerii

Agregador de datos de tokens no fungibles (NFT). CryptoSlam posee identificado por valor de más de $ 8.3 mil millones comercio de lavado sobre parece raro, un nuevo mercado NFT. Al restar este volumen, resulta que el mercado principal de NFT Costa afuera sigue siendo el jugador dominante en el campo.

Según datos de Análisis de las dunasLooksRare tiene aprobado 10.900 millones de dólares en volumen de operaciones desde su lanzamiento oficial el 10 de enero. Durante el mismo período, OpenSea registró un volumen de 3.900 millones de dólares.

Específicamente, al momento de escribir este artículo, LooksRare tiene 25,220 usuarios mientras que OpenSea tiene 447,442.

Sin embargo, restando los 8300 millones de dólares de las operaciones de limpieza informadas, el volumen comercial real de LooksRare es de aproximadamente 2600 millones de dólares.

Lanzado como un mercado de NFT «primero en la comunidad», LooksRare recibió una cálida bienvenida por parte de los comerciantes de NFT, o al menos eso parecía. De hecho, en un esfuerzo por reforzar su posición como plataforma comercial popular, intentó 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. .

Para atraer a los comerciantes de OpenSea, LooksRare ha decidido distribuir tokens LOOKS a cualquier persona con un volumen comercial combinado de ETH 3 o más en OpenSea durante un período de seis meses entre junio y diciembre de 2021), según Parecen documentos raros..

El mercado, que también tiene una mejor estructura de comisiones que su rival OpenSea, dice que «el 100% de las comisiones 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 llevado a una cantidad agresiva de operaciones de lavado.

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En particular, según CryptoSlam, la mayor parte del comercio de lavado proviene de proyectos NFT libres de regalías que no toman una parte del comercio en mercados secundarios. Uno de estos proyectos, Laboratorios de larvasmeebituna colección de 20.000 caracteres de vóxeles en 3D, acumuló la mayor cantidad de operaciones de lavado con 4.400 millones de dólares.

Siguiente meebit, Terraforme desde castillos matemáticos vio más de $ 2.9 mil millones en operaciones de lavado. Botín, CryptoPhunksy otras colecciones más pequeñas de NFT en LooksRare obtuvieron $ 705 millones, $ 251 millones y $ 62 millones en operaciones de lavado, respectivamente.

criptonoticias.com contactó a LooksRare para hacer comentarios.

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

«Creemos que estamos capturando alrededor del 99 % de las ventas de lavado en este momento, pero hemos visto algunos casos en los que nos hemos perdido lo que parecen ser ventas de lavado después de algunas revisiones manuales. 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 puede acuñar un NFT de forma gratuita en la plataforma utilizando sus herramientas. Inmediatamente después, OpenSea dijo que eliminaría el límite, afirmando que la herramienta de acuñación gratuita se usaba casi exclusivamente con fines de fraude o spam.

«Inicialmente creamos nuestro acuerdo de escaparate compartido para permitir que los creadores ingresen fácilmente al espacio», OpenSea Ella dijo el 28 de enero. «Sin embargo, recientemente hemos visto un aumento exponencial en el uso indebido de esta función. Más del 80% de los elementos creados con esta herramienta fueron obras plagiadas, colecciones falsas y spam».

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