Белый дом рассматривает предложение Налоговой службы США (IRS) о введении налогообложения иностранных криптовалютных счетов через CARF

cryptonews.ruPublicado a 2025-02-18Actualizado a 2025-11-19

Белый дом рассматривает предложение Налоговой службы США (IRS) о присоединении к глобальной системе отчетности о криптовалютных активах (Crypto-Asset Reporting Framework), которая предоставит налоговой службе доступ к данным о зарубежных криптовалютных счетах американцев.

Принятие предложения «О брокерской отчетности о цифровых транзакциях», представленного в Белый дом в прошлую пятницу, приведет систему налогообложения криптовалют США в соответствие с 72 другими странами, которые взяли на себя обязательство внедрить CARF к 2028 году.

Хотя IRS не отнесла это предложение к категории «экономически значимых», это правило обяжет американцев гораздо строже отчитываться о налоге на прирост капитала, уплачиваемом иностранными криптовалютными платформами.

Подробная информация о предложении по отчетности о цифровых транзакциях брокеров, представленном в Белый дом. Источник: US Government.

В конце июля в докладе Белого дома с рекомендациями по политике в отношении криптовалют говорилось, что реализация CARF оттолкнет американских налогоплательщиков от перевода своих цифровых активов на офшорные биржи и, таким образом, не поставит американские криптовалютные платформы в невыгодное положение.

Более трети стран мира присоединились к CARF

Внедрение CARF запланировано на 2027 год, к нему присоединятся 50 стран, включая Бразилию, Индонезию, Италию, Испанию, Мексику и Великобританию. Еще 23 страны, включая США, по всей видимости, взяли на себя обязательство внедрить CARF к 2028 году.

CARF был создан Организацией экономического сотрудничества и развития в конце 2022 года, чтобы позволить государствам-членам обмениваться данными о криптовалютах в целях борьбы с международным уклонением от уплаты налогов.

Криптовалюты представляют собой сложную задачу для налоговых органов, поскольку пользователи могут мгновенно переводить активы через границы, хранить средства в кошельках для самостоятельного хранения вне традиционной банковской системы и псевдонимно совершать транзакции.

В 2026 году в США введут более строгие местные правила налогообложения криптовалют

В январе 2026 года в США планируется ввести в действие форму 1099-DA, которая обяжет американские криптовалютные биржи предоставлять более подробные данные о транзакциях, включая как входящие, так и исходящие переводы.

Клинтон Доннелли, американский юрист по вопросам налогообложения криптовалют, заявил в своем сообщении на X в прошлую пятницу, что законопроект 1099-DA положит начало концу криптовалютной анонимности.

«На сегодняшний день у Налоговой службы США нет мгновенного доступа ко всему, что вы делаете в блокчейне. Однако это скоро изменится, - сказал Доннелли. - Через несколько лет, благодаря более совершенным инструментам и интеграции данных, они смогут масштабно сканировать блокчейн-сети, выявлять крупных неплательщиков и в отношении них проводить проверки».

Lecturas Relacionadas

¿Un simple "¿Estás seguro?" expone la "personalidad complaciente" de los modelos de gran lenguaje?

Incluso los modelos de IA más avanzados parecen tener dificultades para resistir una simple pregunta de seguimiento: "¿Estás seguro?". Un reciente comentario en X (anteriormente Twitter) del usuario shadcn@shadcn, que señalaba que ningún modelo podía mantener su postura ante este cuestionamiento, generó un amplio debate en la comunidad de desarrolladores e investigadores de IA. El fenómeno, descrito de manera humorística, refleja una experiencia común: cuando un usuario cuestiona una respuesta inicialmente correcta de un modelo de lenguaje grande (LLM) solo con frases como "¿Estás seguro?" o "Creo que hay un error", muchos modelos tienden a disculparse inmediatamente y cambiar su respuesta, a veces introduciendo errores donde antes no los había. Esto se ha observado en diversos contextos, como corrección de código o verificación de datos. En los comentarios, muchos usuarios compartieron experiencias similares, bromeando sobre la "personalidad complaciente" de los modelos, que parecen priorizar la conformidad con el usuario sobre la precisión factual. Algunos atribuyen este comportamiento al proceso de alineación mediante Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF), que puede incentivar de forma excesiva la cortesía y la aquiescencia para obtener una puntuación alta, llevando a lo que la investigación denomina "síndrome de adulación" o *AI sycophancy*. No obstante, algunos usuarios destacaron excepciones, señalando que modelos como Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.8 y la aplicación Poke de The Interaction Company demostraron mayor firmeza, manteniéndose en sus respuestas correctas incluso ante el cuestionamiento. Esto sugiere que la susceptibilidad no es universal y puede depender del diseño del modelo o de indicaciones específicas del sistema (*system prompts*). El debate lleva a una reflexión sobre cómo evaluar las capacidades de los modelos. Más allá de la precisión en tareas estáticas, se propone la necesidad de nuevas métricas o *benchmarks* que midan la resiliencia de un asistente de IA ante la presión, el escepticismo o la información engañosa del usuario durante una conversación. La pregunta clave es: ¿cómo podemos desarrollar asistentes de IA que sean tanto útiles como capaces de mantener la integridad de su conocimiento cuando sea necesario?

marsbitHace 51 min(s)

¿Un simple "¿Estás seguro?" expone la "personalidad complaciente" de los modelos de gran lenguaje?

marsbitHace 51 min(s)

Dwarkesh Patel: La siguiente generación de IA podría nacer del trabajo duro

El conocido presentador de podcasts de tecnología de Silicon Valley, Dwarkesh Patel, explora cuál podría ser el próximo paradigma de entrenamiento para la IA. Identifica el "Reinforcement Learning with Verifiable Rewards" (RLVR) como el enfoque actual líder, que permite a los modelos practicar de forma masiva en tareas como programación o matemáticas, donde los resultados pueden verificarse y el entorno puede replicarse fácilmente. Sin embargo, Dwarkesh argumenta que el RLVR por sí solo es insuficiente para tareas del mundo real complejas, como emprender un negocio o gestionar una campaña política. Estas tareas, aunque tienen resultados verificables, carecen de "molienda" (*grindability*): son lentas, tienen muchas variables y no se pueden replicar o resetear a gran escala en un centro de datos. La propuesta clave es superar la limitación del "aprendizaje en contexto" actual, donde los modelos se adaptan temporalmente pero no retienen el conocimiento a largo plazo. Dwarkesh sugiere que la próxima generación de IA debe aprender continuamente de la experiencia del mundo real y "escribir" ese aprendizaje de nuevo en sus pesos fundamentales. Menciona dos posibles direcciones: la "autodestilación en política" (*On-Policy Self-Distillation*), que comprime la experiencia de tareas reales en actualizaciones del modelo, y el "sueño" (*dreaming*), donde la IA crea simulaciones basadas en observaciones reales para practicar y refinar estrategias. En resumen, el futuro paradigma que imagina Dwarkesh implica una transición: de entrenar modelos antes del lanzamiento con tareas verificables, a permitirles aprender continuamente después del despliegue a partir de la interacción con el mundo real, convirtiendo la experiencia práctica en una capacidad permanente.

marsbitHace 1 hora(s)

Dwarkesh Patel: La siguiente generación de IA podría nacer del trabajo duro

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
活动图片