В Южной Корее ввели новые правила для криптозаймов

cryptonews.ruPublished on 2025-03-04Last updated on 2025-09-05

5 сентября Комиссия по финансовым услугам Южной Кореи (FSC) опубликовала руководство для лендинговых сервисов на централизованных криптобиржах.

В FSC заявили, что документ вводит меры защиты инвесторов с учетом мирового опыта. Новые правила запрещают кредитование с плечом, которое превышает стоимость залога. Процентную ставку ограничили 20% годовых.

Сервисы не могут требовать погашения займа в фиатной валюте. По мнению регулятора, это нарушает законодательство о кредитовании. Компании обязали использовать для выдачи займов только собственный капитал и запретили обходить правила через сторонние сервисы.

Руководство вводит лимиты для каждого клиента. Они зависят от его опыта и истории транзакций. Платформы должны заранее уведомлять пользователей о риске ликвидации позиции.

Лендинг разрешен только для топ-20 криптовалют по рыночной капитализации или активов, которые торгуются минимум на трех местных биржах. Если платформа присваивает активу статус «предупредительный», кредитование по нему нужно остановить.

Контролировать исполнение правил будет Альянс бирж цифровых активов Южной Кореи. Позднее FSC планирует закрепить эти нормы на законодательном уровне.

Напомним, в августе регулятор потребовал от местных платформ приостановить операции по криптокредитованию.

Азиатские страны ужесточат крипторегулирование

Related Reads

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit8h ago

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit8h ago

Trading

Spot
活动图片