Бесславные мутки: плохой год для криптовалют был еще хуже для этих парней

FortunePublié le 2022-12-27Dernière mise à jour le 2022-12-27

Résumé

Пять этих глав криптопроектов, чьи действия привели в 2022 году к убыткам на миллиарды долларов, криптовалютная отрасль запомнит надолго.

От наглого, но якобы дальновидного генерального директора до трейдера-суперзвезды, который, кажется, никогда не спит, рынок криптовалют, как и другие отрасли, где можно быстро и много заработать, полны «горячих голов».

Но когда на кону стоят миллионы или миллиарды долларов, сияющая звезда может погаснуть так же быстро, как и появилась.

Пять этих глав криптопроектов, чьи действия привели в 2022 году к убыткам на миллиарды долларов, криптовалютная отрасль запомнит надолго.

Сэм Бэнкман-Фрид (SBF)

Когда-то его называли «белым рыцарем» криптовалют, но сейчас бывший генеральный директор FTX находится под домашним арестом в доме своих родителей в Пало-Альто, штат Калифорния, после того как его отпустили под залог в 250 миллионов долларов после экстрадиции с Багамских островов.

После некоторого времени работы в торговой компании Jane Street на Уолл-стрит Сэм Бэнкман-Фрид и его соучредители создали криптовалютную торговую компанию Alameda Research. Затем SBF основал FTX, криптовалютную биржу, которая стала одной из крупнейших в мире.

Но SBF, известный как один из видных последователей так называемого «эффективного альтруизма», философия, которая поощряет делать наибольшее добро для наибольшего количества людей, возможно, не был таким благожелательным, каким казался. В декабре он был обвинен по восьми пунктам, включая мошенничество с ценными бумагами, мошенничество, а также сговор, включающий отмывание денег и нарушение правил финансирования избирательных кампаний.

До Квон

Грубые и дерзкие руководители компаний – не редкость в технологическом секторе. Но большинство из них также не несут ответственности за компании, чей крах обошёлся рынку в 40 миллиардов долларов.

До Квон, основатель компании Terraform Labs из Южной Кореи, сейчас разыскивается Интерполом и властями Южной Кореи. Квон создал алгоритмический стейблкоин TerraUSD, который некоторые называли важным инструментом для роста криптоиндустрии.

В активе поддерживалась привязка 1 к 1 к доллару США благодаря тонкому балансированию с другим токеном Terraform Labs, Luna. Капитализация токенов Luna выросла до 40 миллиардов долларов, но затем последовала катастрофа, обрушившая обе криптовалюты.

Квон был настолько уверен в себе, или настолько поглощен собственными иллюзиями, что отмахивался от любой критики TerraUSD и Luna, заявив: «Я не спорю с бедными». Хотя иногда он все еще активен в сети – недавно он появился в подкасте UpOnly криптоинвестора Коби, транслируемом в прямом эфире – его реальное местонахождение неизвестно. Южнокорейское новостное издание Yonhap сообщило 12 декабря, что он может находиться в Сербии.

Су Чжу и Кайл Дэвис

Основатели Three Arrows Capital, Су Чжу и Кайл Дэвис, были одними из самых успешных инвесторов в мире криптовалют, пока не случилось, то, что случилось.

Благодаря серии спекулятивных инвестиций, сделанных на заемные деньги, пара создала один из самых успешных криптовалютных хедж-фондов. Но после ошибочной ставки на Grayscale Bitcoin Trust и инвестиций в размере 200 миллионов долларов в Luna, которая впоследствии потерпела крах, фирма рухнула.

Хотя криптохедж-фонд утверждал, что у него нет «внешних инвесторов», его финансовый крах привел к тому, что кредиторы предъявили претензии на миллиарды долларов.

В свое время криптовалютные магнаты были олицетворением волны новых денег, пришедших из криптоиндустрии, и они пытались доказать это покупкой суперяхты Much Wow за 50 миллионов долларов, которую пришлось снова выставить на продажу после того, как Чжу и Дэвис не смогли внести окончательный платеж.

Алекс Машинский

Бывший генеральный директор Celsius Алекс Машинский возглавлял криптовалютный банк, который предлагал годовую доходность до 18% для клиентов, открывших сберегательные счета. Предложение казалось слишком хорошим, чтобы быть правдой. И так оно и случилось.

В июле Celsius подал заявление о банкротстве, став одной из первых крупных криптовалютных компаний, заморозивших вывод средств клиентов. По сообщениям Reuters, Машинский отвечал за инвестиционную стратегию компании и принял ряд неудачных решений, включая чрезмерное использование кредитного плеча и размещение около 125 миллионов долларов в Grayscale Bitcoin Trust, который в этом году упал почти на 80%.

В прошлом году компания могла похвастаться 1 миллионом клиентов и активами под управлением на сумму около 20 миллиардов долларов. В заявлениях о банкротстве компания утверждала, что задолжала клиентам более 4,7 млрд долларов.

Неясно, получат ли клиенты Celsius обратно вложенные ими деньги – некоторые вложили туда все свои сбережения. Через несколько месяцев после того, как компания подала заявление о банкротстве, Машинский покинул пост генерального директора, заявив, что он «стал все больше отвлекать на себя внимание».

Стивен Эрлих

На пике своего развития компания Стивена Эрлиха Voyager Digital предлагала клиентам двузначную доходность, рекламируя своё предложение с помощью таких знаменитостей, как Марк Кьюбан.

В начале этого года Эрлих и компания столкнулись с проблемами, поскольку криптовалютный хедж-фонд Three Arrows Capital не смог выплатить более 665 миллионов долларов, которые он задолжал компании.

Набрав на пике своего развития массу клиентов в 3,5 миллиона человек, Voyager Digital в июле подала заявление о банкротстве.

Компания почти продала свои активы бирже FTX примерно за 1,4 миллиарда долларов, но после того, как последняя сама потерпела крах в прошлом месяце, Voyager занялась поиском нового покупателя. Теперь выяснилось, что американское подразделение Binance купит активы Voyager примерно за 1 миллиард долларов.

При этом, Эрлих может оказаться в лучшем положении, чем большинство клиентов Voyager после банкротства. По сообщениям, он заработал миллионы на продаже акций Voyager во время пика их роста в феврале и марте 2021 года.

Автор: Marco Quiroz-Gutierrez. Источник: Fortune.

Lectures associées

Comment détecter les vidéos générées par IA ? Revue d'un système de détection dynamique, traçable et explicable

Ces deux dernières années, les modèles de génération vidéo par IA (comme Sora, Veo, Kling) ont connu une évolution fulgurante, produisant des séquences réalistes et complexes. En parallèle, la détection de ces contenus synthétiques accuse un retard préoccupant, alors que les vidéos truquées prolifèrent sur les réseaux sociaux, semant la confusion et la désinformation. Face à cette urgence, une étude récemment publiée propose une refonte complète de l'objectif de détection. Il ne s'agit plus simplement de classer une vidéo comme "vraie" ou "fausse", mais de procéder à une **vérification de la fidélité factuelle** : vérifier si le contenu (qui, quand, où, quoi) est cohérent avec la réalité, tant au niveau perceptif que cognitif, et s'il respecte les lois physiques et les connaissances du monde. L'étude catégorise les vidéos générées par IA en trois paradigmes : 1. **Manipulation locale (LMV)** : Altération d'une partie d'une vidéo réelle (deepfake). 2. **Édition audio-visuelle (AVE)** : Modification des relations entre le son et l'image (synchronisation labiale, doublage). 3. **Synthèse générative complète (GVS)** : Génération de bout en bout à partir de texte ou d'images (modèles de type "simulateur de monde"). Pour relever ce défi, les auteurs proposent un cadre de détection à **double perspective (visuelle et langagière)** organisé en quatre couches progressives : * **Couche 1 - Indices visuels bas-niveau** : Analyse des artefacts, du bruit, des signaux physiologiques. * **Couche 2 - Cohérence spatio-temporelle** : Vérification de la fluidité des mouvements et de la continuité physique. * **Couche 3 - Cohérence multimodale** : Vérification de l'alignement entre l'image, le son et les sous-titres. * **Couche 4 - Raisonnement guidé par le langage** : Évaluation de la conformité du contenu avec les faits, la logique et les connaissances du monde réel. L'évolution montre un glissement des méthodes de détection des couches basses (visuelles) vers les couches hautes (langagières et raisonnées), à mesure que les vidéos synthétiques deviennent plus parfaites en apparence. Pour être crédible et utile, un système de détection futur doit évoluer vers un processus **dynamique, traçable et explicable**. Il doit fournir des preuves structurées, combiner les perspectives visuelle et langagière, et fonctionner de manière robuste face à la diversité des modèles de génération et aux transformations des plates-formes. Ce défi nécessitera une collaboration interdisciplinaire entre la vision par ordinateur, le traitement du langage et la modélisation du monde.

marsbitIl y a 19 mins

Comment détecter les vidéos générées par IA ? Revue d'un système de détection dynamique, traçable et explicable

marsbitIl y a 19 mins

Personne n'aurait cru que l'audit de sécurité serait la première application concrète de l'IA x Crypto

Les données montrent une baisse significative de la valeur totale verrouillée (TVL) dans la DeFi, tandis que les piratages et les pertes financières augmentent, atteignant environ 942 millions de dollars en 2026. L'émergence d'outils d'IA avancés, comme Claude Mythos, réduit considérablement le coût et l'expertise nécessaires pour identifier les vulnérabilités dans les contrats intelligents, transformant ainsi le paysage de la sécurité. Les attaquants utilisent désormais l'IA pour scanner massivement les contrats, y compris les anciens, rendant les rapports d'audit traditionnels obsolètes en quelques minutes. Des protocoles majeurs comme Drift Protocol et KelpDAO, pourtant audités, ont été compromis via des attaques d'ingénierie sociale ou des failles de configuration, démontrant les limites des audits purement techniques. Face à cette menace, la demande d'audits défensifs augmente, devenant même une condition réglementaire. Les entreprises d'audit doivent évoluer, intégrant l'IA dans leurs processus pour offrir une surveillance continue et une détection en temps réel, plutôt que des rapports ponctuels. Des outils comme Firepan ont déjà prouvé leur efficacité en découvrant des vulnérabilités complexes manquées par les audits humains, comme dans Curve Finance. En conclusion, l'ère de la sécurité garantie par un seul audit est révolue. La sécurité devient une infrastructure nécessitant un investissement constant. Les acteurs qui réussiront à adapter leur modèle commercial et à intégrer pleinement l'IA dans une approche de sécurité proactive survivront à cette transition.

marsbitIl y a 25 mins

Personne n'aurait cru que l'audit de sécurité serait la première application concrète de l'IA x Crypto

marsbitIl y a 25 mins

Personne n'aurait pensé que la première application pratique de l'IA x Crypto serait l'audit de sécurité

Les données montrent une baisse de 39% de la valeur totale verrouillée (TVL) dans la finance décentralisée (DeFi) depuis début 2026, parallèlement à une recrudescence des piratages ayant causé des pertes d'environ 9,42 milliards de dollars. L'émergence de l'IA, notamment avec des modèles comme Claude Mythos, bouleverse le secteur de l'audit de sécurité. Les attaquants utilisent désormais des outils d'IA pour identifier des vulnérabilités dans les contrats intelligents à moindre coût et à grande échelle, rendant les anciens rapports d'audit obsolètes en quelques minutes. Des protocoles majeurs comme Drift Protocol et KelpDAO, pourtant audités, ont été compromis via des failles logicielles ou des erreurs de configuration. Cette pression force une adaptation. À court terme, les projets demandent des ré-audits défensifs selon de nouveaux standards. Les auditeurs traditionnels, comme en témoigne la fermeture de Code4rena, doivent évoluer. Ils développent des systèmes d'audit assistés par IA (comme Firepan) qui ont déjà découvert des vulnérabilités critiques manquées par des audits humains, par exemple chez Curve Finance et Zcash. L'avenir de l'audit réside dans une transition d'un service ponctuel vers une surveillance continue, une vérification formelle et une intégration dès la phase de développement. La sécurité devient une infrastructure nécessitant un investissement constant, et seules les entreprises d'audit capables de se réinventer face à l'IA survivront.

链捕手Il y a 33 mins

Personne n'aurait pensé que la première application pratique de l'IA x Crypto serait l'audit de sécurité

链捕手Il y a 33 mins

Trading

Spot
活动图片