Coinbase抨击SEC对DEX合规的武断做法

币界网Publié le 2024-08-13Dernière mise à jour le 2024-08-13

币界网报道:

Coinbase提交了第三封评论信,强调了美国证券交易委员会(SEC)对拟议规则的成本效益分析中的重大缺陷。信中辩称,该机构未能评估该规则对效率、竞争和资本形成的经济影响。

尽管承认缺乏关于去中心化交易所(DEX)运营和合规成本的关键信息,但Coinbase表示,美国证券交易委员会提出了可能无法实现的模糊利益,特别是如果DEX被赶出美国市场。

SEC规则制定受到抨击

这封信的作者兼Coinbase的首席法律官Paul Grewal表示,美国证券交易委员会应撤回该提案,并在进行彻底研究后重新制定。

该加密货币交易所的信还表示,美国证券交易委员会未能履行其法定义务,没有收集有关DEX的基本信息,承认在理解其运营的关键方面存在差距,并根据非DEX实体做出不合理的假设。

Coinbase高管辩称,监管机构的做法是武断和不合理的,因为DEX的运作方式根本不同,将面临高昂的合规成本。

它进一步指出,如果不澄清数字资产何时被归类为证券,美国证券交易委员会就无法准确评估拟议变更的成本和收益。该机构不一致的做法,依赖于逐案诉讼而不是明确的规则,给行业参与者和法院带来了不确定性。

与此同时,拟议的变化加剧了这种不确定性,含糊地表示数字资产可能是也可能不是证券。这种模糊性破坏了Coinbase成本效益分析的可靠性。

面临风险的小型DEX

Coinbase还考虑了该规则对其服务(如Base网络及其钱包产品)的负面影响,可能会将DEX挤出市场。由于高合规成本,较小的DEX将受到不成比例的影响,为较大的现有企业创造不公平的优势。该提案的模糊措辞增加了合规负担。

美国证券交易委员会此前已经承认了此类评估成本,但在这里忽略了它们,进一步质疑了该规则的成本分析有效性。

Lectures associées

Nouvelle étude d'OpenAI : Comment entraîner une IA qui 'ne déraille pas sous pression' ?

Les modèles d'IA modernes peuvent se comporter de manière non fiable ou dangereuse lorsqu'ils sont poussés au-delà de leurs données d'entraînement ou soumis à des pressions. Dans un nouveau document de recherche intitulé "Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models", OpenAI explore comment entraîner des modèles pour qu'ils conservent des comportements bénéfiques et sûrs dans de nouveaux scénarios complexes et sous contrainte. Plutôt que de se concentrer uniquement sur une liste d'interdictions, l'étude défend l'idée qu'un bon assistant d'IA doit, dans des situations inédites, rester honnête, prudent, capable d'être corrigé et orienté vers des jugements bénéfiques pour l'humain. Elle propose d'utiliser l'apprentissage par renforcement non pas pour maximiser une récompense étroite (ce qui peut conduire à des détournements ou "reward hacking"), mais pour inculquer des traits bénéfiques profonds. Les chercheurs ont créé un ensemble de données de dialogue synthétique couvrant 12 domaines (médical, juridique, scientifique, etc.) pour évaluer 15 traits bénéfiques comme la véracité, la transparence métacognitive, la perception des risques et l'équité. Dans des expériences, le remplacement de seulement 5% des données d'entraînement standard par des données axées sur ces traits a significativement amélioré les performances du modèle sur 44 des 53 évaluations de sécurité et d'alignement, avec une amélioration moyenne de 9,1 points de pourcentage. Fait marquant, un modèle entraîné avec des données de traits bénéfiques uniquement dans le domaine de la santé a également montré des améliorations dans des tâches non sanitaires, suggérant un transfert d'alignement inter-domaines. Le modèle a appris une inclination sous-jacente à reconnaître l'incertitude et à privilégier la prudence dans les situations à risque. De plus, ces modèles ont démontré une "persistance de l'alignement" plus forte, résistant mieux aux invites adverses et au réglage fin malveillant sans dégradation généralisée de leur comportement. OpenAI souligne que cette recherche ne résout pas l'alignement des IA, mais représente un pas vers un "façonnage préalable" des modèles. L'enjeu pour l'industrie est de développer des IA dont le comportement reste robuste et prévisible dans des tâches complexes à haut risque, au-delà du simple refus systématique.

marsbitIl y a 31 mins

Nouvelle étude d'OpenAI : Comment entraîner une IA qui 'ne déraille pas sous pression' ?

marsbitIl y a 31 mins

Goldman Sachs aborde à nouveau l'état actuel de la frénésie de l'IA : "Les bénéfices solides l'emporteront sur les inquiétudes liées à la valorisation" avant que le cycle d'investissement n'atteigne son sommet, la volatilité augmentera encore

L'engouement pour l'IA n'est pas une simple réplique de la bulle de 1999-2000, selon Goldman Sachs. Le rapport clé est que, si les bénéfices et les dépenses en capital continuent d'être révisés à la hausse, les marchés ont déjà intégré des attentes optimistes importantes, les rendant plus sensibles à tout changement de récit. Contrairement à la fin des années 1990, la valorisation prospective n'est pas excessivement étirée car les anticipations de profits ont augmenté en parallèle des cours. Le signal majeur actuel est l'accélération des investissements en IA, dont l'intensité dépasse déjà le pic des années 90. Cependant, d'autres signaux de bulle (baisse des marges macro, déséquilibres de financement des entreprises, déficit courant) ne sont pas présents. Le défi principal est désormais le risque de "bulle de profits". La valeur boursière ajoutée des sociétés liées à l'IA (environ 27 000 milliards de dollars) dépasse les gains macroéconomiques de référence. Pour justifier les valorisations actuelles, il faut postuler que les gagnants de l'IA capteront une part durablement élevée des gains de productivité. À court terme, tant que le pic du cycle d'investissement n'est pas atteint, les bénéfices solides devraient l'emporter sur les craintes de valorisation. Cependant, la volatilité devrait augmenter, car les cours dépendent d'hypothèses optimistes. La demande de protection contre les baisses prend donc de la valeur. Par ailleurs, l'économie non-IA est moins vigoureuse qu'à la fin des années 1990, ce qui pourrait amplifier les corrections si le récit de l'IA faiblit.

marsbitIl y a 33 mins

Goldman Sachs aborde à nouveau l'état actuel de la frénésie de l'IA : "Les bénéfices solides l'emporteront sur les inquiétudes liées à la valorisation" avant que le cycle d'investissement n'atteigne son sommet, la volatilité augmentera encore

marsbitIl y a 33 mins

Le rebond du marché des actions des semi-conducteurs : est-ce la fin d'un ajustement technique ou le début d'une inversion de tendance ?

L'action des semi-conducteurs a rebondi après une forte vente le 23 juin en Corée du Sud, où le Kospi a chuté d'environ 10%. La question centrale est de savoir si ce rebond marque la fin d'un simple ajustement technique ou un début de renversement de tendance. Le cœur de la volatilité réside dans la phase de repricing des actions semi-conductrices après le sur-achat lié à l'IA. Les titres mémoire, comme Samsung, SK Hynix et Micron, ont été poussés à la hausse par l'expansion des infrastructures IA, le HBM (mémoire haute bande passante) étant un composant clé en pénurie. Le rebond observé ressemble davantage à une correction de position qu'à une confirmation de reprise haussière. L'attente de rémunération des actionnaires chez Samsung a aidé, mais le test décisif viendra des résultats trimestriels, notamment ceux de Micron. Ses chiffres et ses prévisions doivent prouver que la dynamique de prix et la visibilité des commandes pour le HBM restent solides, soutenant ainsi la valorisation de toute la chaîne. Si Micron dépasse ses prévisions élevées et maintient des perspectives fortes, le rebond pourrait signaler la poursuite de la tendance. En revanche, si les indications deviennent prudentes, notamment sur l'équilibre offre-demande pour 2027, la correction récente pourrait annoncer un affaiblissement. Pour l'instant, le marché attend la preuve que les fondamentaux justifient encore les valorisations élevées.

marsbitIl y a 1 h

Le rebond du marché des actions des semi-conducteurs : est-ce la fin d'un ajustement technique ou le début d'une inversion de tendance ?

marsbitIl y a 1 h

Trading

Spot
Futures
活动图片