Lawmakers Rally Behind Crypto: SEC Chair Urged To Allow Digital Assets In 401(k)s

bitcoinistPublicado a 2025-12-12Actualizado a 2025-12-12

Resumen

US Congress is advancing support for President Trump's Executive Order 14330, signed in August 2025, which aims to democratize access to alternative assets—including cryptocurrencies—in 401(k) retirement plans. The order directs the Department of Labor and the SEC to reduce regulatory barriers preventing investments. A bipartisan group of lawmakers, including Reps. French Hill and Maxine Waters, endorsed the move, emphasizing the potential for higher risk-adjusted returns for 90 million Americans. However, the American Federation of Teachers opposes the order, calling it "irresponsible and reckless," and warning of increased fraud risks and erosion of securities protections for retirement savings.

The US Congress is moving rapidly to support President Donald Trump’s Executive Order 14330, signed on August 7, 2025, which is focused on “democratizing access to alternative assets, including crypto, for 401(k) Investors.”

This order mandates the Department of Labor (DOL) and the Securities and Exchange Commission (SEC) to lower regulatory barriers that currently prevent investments in alternative assets—such as private equity, real estate, digital assets, and commodities—from being included in 401(k) retirement plans.

Congressional Push For Crypto In 401(k)s

In a joint letter signed by Republican Congressman French Hill and Democratic ranking member Maxine Waters of the House Financial Services Committee, lawmakers expressed their endorsement of the Executive Order.

They highlighted the importance of providing all Americans with access to alternative asset investments as a means to enhance net risk-adjusted returns on their retirement savings.

The letter emphasized that the Executive Order instructs the Secretary of Labor to work alongside the SEC to assess the need for regulatory adjustments. It also calls on the SEC to alter its guidelines to facilitate access to these alternative assets in participant-directed defined contribution retirement plans.

The legislators urged the SEC to act promptly, suggesting that revisions to existing regulations are essential to allow 90 million Americans currently restricted from investing in alternative assets to secure a more dignified retirement.

However, the implementation of this Executive Order may face further delays as the American Federation of Teachers (AFT) has publicly voiced its opposition to this initiative as well as to the proposed cryptocurrency market structure bill, which has already encountered notable delays in Congress.

AFT Raises Alarm Over Executive Order

As reported by Bitcoinist on Wednesday, December 10, AFT President Randi Weingarten criticized the Executive Order, describing it as “as irresponsible as it is reckless.”

The federation’s President further expressed significant concern over the alleged risks that this order poses to working families’ pensions and the broader economy.

Weingarten pointed out that the current draft of the order raises “deep concerns” regarding retirement plans, including those related to the union’s own pensions. Her argument centers on the fear that advancing crypto legislation could pave the way for widespread fraud and unethical practices within retirement schemes.

Among the specific worries mentioned by the AFT is a provision allowing non-crypto companies to issue stock on the blockchain, thereby circumventing established regulatory frameworks for securities.

Weingarten warned that this could lead to the erosion of traditional securities laws and potentially disastrous outcomes. She cautioned that retirement plans, including pensions and 401(k) accounts, might be invested in unsafe assets even under the guise of being traditional securities.

The daily chart shows the total crypto market cap valuation dropping toward $3.03 trillion on Thursday. Source: TOTAL on TradingView.com

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Entendiendo SPERO: Una Visión General Completa Introducción a SPERO A medida que el panorama de la innovación continúa evolucionando, la aparición de tecnologías web3 y proyectos de criptomonedas juega un papel fundamental en la configuración del futuro digital. Un proyecto que ha atraído la atención en este campo dinámico es SPERO, denotado como SPERO,$$s$. Este artículo tiene como objetivo reunir y presentar información detallada sobre SPERO, para ayudar a entusiastas e inversores a comprender sus fundamentos, objetivos e innovaciones dentro de los dominios web3 y cripto. ¿Qué es SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ es un proyecto único dentro del espacio cripto que busca aprovechar los principios de descentralización y tecnología blockchain para crear un ecosistema que promueva la participación, la utilidad y la inclusión financiera. 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Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo constantemente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S busca simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada profundizará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto innovador, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende inteligentemente de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas complejas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? 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Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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