巴尔的摩市对体育博彩预测市场采取法律行动

cointelegraphPublicado a 2026-08-13Actualizado a 2026-08-13

Resumen

巴尔的摩市及市长布伦丹·斯科特对预测市场平台Kalshi和Polymarket提起诉讼,指控其违反当地赌博法律。市政府指出,这两家公司运营“非法、未经许可的体育博彩平台”,并在产品“合法性及监管状态”上误导用户。诉讼核心争议在于这些事件合约是否构成州法律下的非法投注。 市长斯科特强调,这些公司无牌照经营体育博彩业务,试图以新标签规避法律,但巴尔的摩不会允许大企业将利润置于公众利益之上,通过非法赌博危害社区。起诉书还将Robinhood、Webull和Coinbase列为Kalshi的合作方,指控它们通过将体育合约宣传为“在马里兰州可合法买卖”进行欺骗性推广。 此次诉讼是美国州、联邦机构与预测市场公司间的最新冲突,专家预计案件可能上诉至最高法院。美国商品期货交易委员会(CFTC)认为事件合约属于其监管范围内的“互换”产品,但巴尔的摩及其他州级监管机构对此提出异议。Polymarket发言人回应称,城市单独行动违背了CFTC既定的预测市场监管框架,并强调在CFTC注册的交易所应受联邦法律管辖,而非各州零散法规的约束。

巴尔的摩市及其市长布伦丹·斯科特对Kalshi和Polymarket提起诉讼,指控这两家公司违反了当地的赌博法律。

在周四的一份公告中,巴尔的摩市长办公室表示,这两家预测市场公司运营着“非法、未经许可的体育博彩平台”,并在其产品的“合法性和监管状态”方面误导用户。诉讼的核心在于对Kalshi和Polymarket关于事件合约性质的表述提出异议,辩称其交易行为根据州法律构成了非法赌注。

“这些公司在没有许可证的情况下经营体育博彩,并赌上一个新标签就能让他们凌驾于法律之上,”斯科特说。“这是行不通的。巴尔的摩不会让价值数十亿美元的公司将利润置于人民之上,通过非法赌博危害我们的社区。”

值得注意的是,该市对Kalshi的起诉书中将Robinhood、Webull和Coinbase列为该预测市场平台的合作伙伴。所有这些公司都被指控存在欺骗行为,将体育合约宣传为“在马里兰州可以合法购买和交易”的产品。

针对预测市场公司的法律行动是美国州和联邦当局之间的最新冲突,许多专家预计此事最终将上诉至最高法院。美国商品期货交易委员会(CFTC)在其主席迈克尔·塞利格的领导下,以及相关公司辩称,预测市场上的事件合约属于其管辖范围内的“掉期交易”,而巴尔的摩的诉讼及其他州级当局则对此提出异议。

“针对城市的法律行动与CFTC建立的预测市场监管框架背道而驰,”Polymarket的一位发言人就此次诉讼向Cointelegraph回应道。“正如法院所承认的那样,在CFTC注册的交易所上的预测市场受联邦法律管辖,而不是零散的州和地方规则。”

相关阅读:法官暂缓CFTC对美国士兵预测市场投注的诉讼

Preguntas relacionadas

Q巴尔的摩市对哪两家预测市场公司提起了诉讼?

A巴尔的摩市对Kalshi和Polymarket两家预测市场公司提起了诉讼。

Q巴尔的摩市指控这两家公司违反了哪些规定?

A巴尔的摩市指控这两家公司运营“非法、无执照的体育博彩平台”,并误导用户关于其产品的“合法性和监管状态”,其交易行为违反了州赌博法。

Q巴尔的摩市长布伦丹·斯科特如何批评这些公司?

A巴尔的摩市长布伦丹·斯科特批评这些公司“在没有执照的情况下运营博彩业务,并试图通过一个新标签将自己置于法律之上”,并表示巴尔的摩不会让这些数十亿美元的公司将利润置于人民之上,通过非法赌博危害社区。

Q针对Kalshi的诉讼中还提到了哪几家合作公司?

A针对Kalshi的诉讼中还提到了Robinhood、Webull和Coinbase作为该预测市场平台的合作伙伴。

Q关于预测市场的监管,美国商品期货交易委员会(CFTC)与巴尔的摩等地方当局的主要分歧是什么?

A主要分歧在于:美国商品期货交易委员会(CFTC)及其主席迈克尔·塞利格认为,预测市场的事件合约属于其监管范围内的“互换”产品;而巴尔的摩等州和地方当局则对此提出异议,认为这些合约属于非法的体育博彩,应受州和地方赌博法规制。

Lecturas Relacionadas

La tokenización alcanza los 4.300 millones, ¿cómo es que Securitize perdió 5,5 millones de dólares?

Securitize presentó sus resultados del primer trimestre tras su salida a bolsa. La plataforma alcanzó un récord histórico en activos tokenizados bajo gestión, con un promedio de $4,300 millones, un 16% más que el año anterior. El volumen de operaciones se disparó un 147%, llegando a $5,300 millones. Sin embargo, los ingresos totales cayeron un 5% a $14.4 millones, con los ingresos por tokenización bajando alrededor de un 12% a $7.8 millones. La empresa registró una pérdida ajustada de EBITDA de $5.5 millones. El CFO, Francisco Flores, explicó que gran parte del volumen de operaciones aún no genera ingresos comerciales, ya que la mayoría de los ingresos provienen de proyectos de integración y no de tarifas recurrentes por la gestión de activos. Este fenómeno refleja un desafío estructural de la industria: la rápida expansión de los activos tokenizados no se traduce automáticamente en un modelo de negocio escalable y rentable. Los expertos señalan que el modelo actual depende en gran medida de proyectos personalizados y servicios de implementación, lo que genera ingresos irregulares. El verdadero potencial, según Brickken CEO Edwin Mata, reside en generar ingresos recurrentes de infraestructura una vez que los activos están en la cadena, similar al software empresarial. Para cumplir con su guía de ingresos anual revisada ($70-80 millones), Securitize necesita un crecimiento significativo en la segunda mitad del año. El camino a la rentabilidad depende de su capacidad para monetizar el volumen y la escala existentes, posiblemente a través de segmentos con mayor actividad comercial como las acciones tokenizadas, en lugar de depender constantemente de nuevos proyectos de implementación.

marsbitHace 23 min(s)

La tokenización alcanza los 4.300 millones, ¿cómo es que Securitize perdió 5,5 millones de dólares?

marsbitHace 23 min(s)

Las cinco paradojas de la inteligencia artificial

**Los cinco paradojas de la inteligencia artificial** En la era de la IA, prevalecen paradojas que desafían nuestra comprensión: 1. **Paradoja de las predicciones** Los expertos, desde pioneros como Marvin Minsky hasta figuras actuales como Geoffrey Hinton, han hecho pronósticos inexactos sobre el futuro de la IA. Las predicciones sobre la AGI (inteligencia artificial general) varían enormemente, desde su llegada inminente hasta su imposibilidad, demostrando la dificultad de anticipar el avance tecnológico. 2. **Paradoja de la cuantificación del empleo** Aunque organizaciones internacionales y consultoras publican estudios sobre el impacto de la IA en el empleo, sus estimaciones oscilan entre el 0,4% y el 67%, lo que revela la imposibilidad de aislar y medir con precisión este efecto en un contexto económico complejo y dinámico. 3. **Paradoja de la productividad** A pesar del rápido desarrollo de la IA, el crecimiento de la productividad en economías como la de la UE se mantiene bajo, recordando la "paradoja de Solow". Se atribuye este desfase a la necesidad de tiempo para que las tecnologías de propósito general, como la IA, se integren y generen mejoras significativas. 4. **Paradoja del valor de los datos** Aunque los datos son esenciales para la IA y se los considera el "nuevo petróleo", su valor monetario es bajo y difícil de cuantificar. En China, por ejemplo, los datos registrados en balances contables representan solo una fracción mínima de los activos totales de las empresas, destacando la brecha entre su valor de uso y su valor comercial. 5. **Paradoja de la revolución industrial** Durante décadas, diversas tecnologías han sido proclamadas como detonantes de la "cuarta revolución industrial". Hoy, se atribuye este rol a la IA, pero históricamente las revoluciones industriales solo se identifican con claridad a posteriori, lo que cuestiona las narrativas presentes y exige perspectiva temporal. Estas paradojas reflejan los desafíos de navegar un futuro moldeado por una tecnología en constante evolución.

marsbitHace 25 min(s)

Las cinco paradojas de la inteligencia artificial

marsbitHace 25 min(s)

Los expertos advierten de criptohackeos masivos con agentes de IA

Los expertos alertan en el Wyoming Blockchain Symposium de que los agentes de IA pueden reducir drásticamente el costo y ampliar la escala de los ataques a propietarios de criptomonedas. La automatización permitiría a los atacantes buscar vulnerabilidades en carteras, contraseñas y redes de múltiples víctimas simultáneamente. Ryan Kirkley, de Global Settlement Network, advierte que subestimar el uso malicioso de estos agentes es un error fatal. Según TRM Labs, en el primer semestre de 2026 hubo 207 hackeos en la industria, con daños de 972 millones de dólares. Los agentes de IA cambian la economía del ataque, haciendo rentables campañas masivas automatizadas contra individuos. Aunque los compromisos de infraestructura (como robo de claves) fueron solo el 15% de los incidentes, causaron el 76% de las pérdidas. Bill Laboon, de Web3 Foundation, coincide en que estos sistemas también facilitan la actividad criminal. Su capacidad para actuar de forma autónoma, utilizada positivamente por organizaciones como Ethereum Foundation para auditar código, también puede emplearse para buscar objetivos y vulnerabilidades de manera automatizada. Se destaca el riesgo de conceder a un agente acceso total a herramientas financieras personales, creando un nuevo vector de ataque si el agente es comprometido. Servicios como Agent Wallet de MetaMask, que permiten operaciones autónomas con límites predefinidos, también enfrentan riesgos como "inyecciones de prompts" maliciosos. Otros riesgos incluyen la falsa sensación de privacidad, ya que los metadatos pueden revelar conexiones entre usuarios, y la falta de confianza debido a las alucinaciones de los modelos de lenguaje. Además, queda sin resolver la cuestión de la responsabilidad legal por las acciones autónomas de un agente, especialmente en blockchains donde las transacciones son irreversibles.

cryptonews.ruHace 27 min(s)

Los expertos advierten de criptohackeos masivos con agentes de IA

cryptonews.ruHace 27 min(s)

Trading

Spot
活动图片