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Claude recupera billetera de Bitcoin con 400.000 dólares olvidada hace 11 años

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Un trader de criptomonedas logró recuperar una billetera de Bitcoin con un valor cercano a los 400.000 dólares gracias a la ayuda de Claude, el modelo de inteligencia artificial desarrollado por Anthropic. El caso, que se viralizó en la plataforma X, es uno de los ejemplos más llamativos del potencial de la IA aplicada a problemas técnicos del mundo real.

El protagonista, conocido en redes sociales como cprkrn, había perdido acceso a la contraseña de su billetera hace más de una década, luego de haberla cambiado en un estado alterado de consciencia y no recordar qué caracteres utilizó. La billetera contenía 5 BTC que, gracias a la notable apreciación del activo durante los últimos años, representan hoy casi cuatro veces esa cantidad en dólares.

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Durante más de once años, el usuario intentó recuperar el acceso mediante btcrecover, una herramienta de código abierto diseñada para descifrar billeteras de Bitcoin por fuerza bruta. Sin embargo, todos sus intentos fracasaron. El punto de inflexión llegó cuando encontró una frase mnemónica en un cuaderno universitario antiguo, lo cual le permitió confirmar que uno de los archivos en su computadora correspondía a la billetera con los fondos bloqueados.

HOLY FUCKING SHIT OMG CLAUDE JUST CRACKED THIS SHIT, THANK YOU @AnthropicAI THANK YOU @DarioAmodei NAMING MY KID AFTER YOU 😍https://t.co/gObNirRDpS https://t.co/ByTdIM4d20 pic.twitter.com/xB5LUJb6Pe

— 🍜 (@cprkrn) May 13, 2026

Fue entonces cuando cprkrn volcó toda la información de su computadora universitaria en Claude. El modelo de IA identificó algo crucial que los intentos manuales habían pasado por alto: un archivo de respaldo de diciembre de 2019, anterior al cambio de contraseña, que permanecía oculto entre los datos. Además, Claude detectó un error de combinación de claves y contraseñas que impedía que btcrecover funcionara correctamente. Una vez corregido ese fallo y apuntando al archivo más antiguo, la herramienta logró descifrar las claves privadas y el usuario pudo transferir los cinco bitcoins a su billetera actual.

La hazaña pone de relieve una diferencia técnica importante respecto a las billeteras modernas: las carteras de los primeros años del Bitcoin no generaban todas las claves a partir de una sola frase semilla. En cambio, mezclaban direcciones HD con claves importadas que solo residían en el archivo de la billetera, por lo que la contraseña de ese archivo era el único medio de acceso. Sin ella, los fondos quedaban efectivamente inaccesibles.

Vale la pena aclarar que Claude no «adivinó» la contraseña de manera mágica ni procesó los 3,5 billones de intentos por sí mismo; lo que hizo fue actuar como un asistente técnico capaz de analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones y corregir errores que un humano podría pasar fácilmente por alto. La reacción del usuario no se hizo esperar: en un mensaje lleno de mayúsculas y emojis celebratorios, prometió nombrar a su hijo en honor a Dario Amodei, CEO de Anthropic.

Este caso se suma a otros precedentes en los que la recuperación de carteras de Bitcoin ha demostrado ser una tarea de gran valor. En 2024, un investigador tardó más de seis meses en descifrar una billetera con una contraseña de 20 caracteres que contenía cerca de 1,6 millones de dólares en BTC, lo que da cuenta de la complejidad técnica y el esfuerzo que puede implicar este tipo de recuperaciones.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es Senior Editor y Head of Content en Digital Trends en Español, donde lidera la estrategia editorial, SEO…
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La iniciativa va mucho más allá de usar el chatbot para resumir artículos o escribir fragmentos de código. Anthropic ha habilitado conectores directos con plataformas científicas ampliamente utilizadas en laboratorios, lo que permite que Claude acceda a herramientas especializadas sin necesidad de que el usuario copie y pegue datos manualmente. Además, la plataforma incorpora habilidades de agente, que son carpetas estructuradas con instrucciones, scripts y recursos que guían al modelo para que ejecute tareas complejas de forma consistente y reproducible.

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