Пока Дональд Трамп воюет с Китаем, его сын сотрудничает с врагами

cryptonews.ruPublished on 2025-05-15Last updated on 2025-10-16

Сын американского президента Дональда Трампа Эрик втихую сотрудничает со злейшим экономическим врагом США Китаем.

После угроз ввести запретительные таможенные пошлины на импортные товары из КНР Дональд заявил, что США ведёт торговую войну с восточным государством. Однако из документов, поданных в Комиссию по ценным бумагам и биржам США, следует, что грозная риторика папы не мешает Эрику поддерживать партнёрские отношения с китайцами.

Выяснилось, что фирме American Bitcoin Corporation, которая на 7,5% принадлежит отпрыску Трампа, удалось совершить невероятно выгодную сделку с руководством компании Bitmain из КНР, согласившемуся продать американцам за $314 млн 16,299 ASIC-майнеров для добычи биткоинов и использовать BTC, а не фиатную валюту в качестве залоговых активов, гарантирующих оплату товара. При этом китайцы смогут забрать цифровые активы лишь через два года, а не шесть месяцев, как обычно, если американцы нарушат обязательства.

ASIC mining

ASIC-майнер от Bitmain

Эксперты называют подобные условия соглашения уникальными и подозрительно выигрышными для American Bitcoin Corporation. Бытует мнение, что китайцы пошли навстречу работникам предприятия Эрика, стремясь повлиять на его отца таким образом, чтобы он лоббировал благоприятные для криптоиндустрии меры регулирования оборота цифровых активов и энергетики. Эта гипотеза подтверждается тем фактом, что Bitmain планирует открыть в США до конца 2025 года завод по производству ASIC-майнеров.

Related Reads

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

Generalist AI's newly released robot foundation model GEN-1.5 is being hailed as the "GPT-3 moment" for embodied AI. The model demonstrates remarkable one-shot and few-shot learning capabilities in physical manipulation tasks. By watching a single 3-12 second demonstration video (physical prompting) without any training or code, the robot can attempt the task with a 59% average success rate across 10 tasks. With just 5 minutes of demonstration data and minimal fine-tuning (10 gradient steps), the success rate jumps to 83%. The most significant breakthrough is the emergence of spontaneous, improvisational problem-solving abilities not present in the training data. For instance, after learning to sweep blocks with a brush, the robot can adapt to use a banana similarly or switch to a completely new "scoop-and-pour" strategy when given a dustpan. Other emergent behaviors include removing obstacles, correcting errors, and spontaneously sorting objects. These capabilities stem from over 8 months of large-scale pre-training on physical interaction data, suggesting the existence of a Scaling Law for embodied intelligence—where model generalization improves with more data and training time. This approach drastically reduces the cost and expertise needed to teach robots new skills, potentially democratizing robot programming. The release coincides with a surge in the humanoid robotics sector, marked by events like the World Robot Conference and significant investments. While the demonstrated tasks are still relatively simple, the scaling trend and emergent behaviors point toward a future where general-purpose robot "brains" could be easily adapted to various hardware "bodies," reshaping the industry's competitive landscape.

marsbit1h ago

Robotic GPT-3 Moment Shakes Silicon Valley: Zero Lines of Code, Learns Instantly, with Investments from Jensen Huang and Fei-Fei Li

marsbit1h ago

Trading

Spot
活动图片