De roi de la cryptographie à prisonnier en quête de grâce : La dernière tentative avortée de SBF

比推Publié le 2026-02-25Dernière mise à jour le 2026-02-25

Résumé

Sam Bankman-Fried (SBF), l'ancien magnat de la cryptomonnaie condamné pour fraude, tente désespérément d'obtenir une grâce présidentielle de Donald Trump. Emprisonné pour 25 ans, il a récemment adopté un discours pro-« MAGA » sur les réseaux sociaux, critiquant le « Deep State » et vantant les mérites de Trump. Il accuse le juge qui l'a condamné de partialité politique. Cependant, la Maison Blanche a confirmé que Trump n'a aucune intention de le gracier, lui ou d'autres prisonniers notables. Ancien grand donateur démocrate, SBF avait déjà envisagé un virage conservateur après l'effondrement de son empire crypto. Malgré sa stratégie de séduction et ses tentatives médiatiques, ses chances restent minces en raison de sa notoriété et de son passé. Il continue néanmoins de faire appel de sa condamnation.

Auteur:Fortune

Rédaction synthétisée:Felix, PANews

Titre original:"Se réveiller en sursaut dans son lit de mort", SBF "lèche" Trump pour obtenir une grâce mais essuie un refus


Sam Bankman-Fried (SBF), reconnu coupable d'escroquerie cryptographique, était un donateur de longue date du Parti démocrate, mais récemment ses déclarations publiques ont pris une teinte prononcée "MAGA" (Make America Great Again). Dans un récent article publié sur la plateforme X, il a écrit : "Le juge Lewis Kaplan, nommé par Clinton, n'a pas caché son parti pris politique en me condamnant. J'admire le président Donald Trump car il ose s'opposer à ce 'partisan radical et incontrôlé' !"

Ce n'est là qu'un des dizaines de tweets publiés par SBF ces dernières semaines, dénonçant vigoureusement l'"État profond" (Deep State) et d'autres antagonistes du camp MAGA. Bien que l'un des criminels financiers les plus tristement célèbres de ce siècle purge actuellement une peine de 25 ans de prison fédérale, il reste actif.

Bien que SBF ne l'ait jamais explicitement dit, l'objectif de sa frénésie sur les réseaux sociaux est évident : convaincre le président Donald Trump de le sortir de prison. Étant donné que Trump a gracié plusieurs personnalités connues reconnues coupables de crimes financiers, dont le fondateur de Binance, Changpeng Zhao (CZ), ancien rival de SBF, cette stratégie semble logique.

Cependant, pour SBF, sa quête de clémence auprès de Trump semble vaine. En réponse aux récentes activités de soutien sur les réseaux sociaux, un porte-parole de la Maison Blanche a réitéré au magazine Fortune que Trump n'avait pas l'intention de gracier SBF.

Dans un courriel, le porte-parole a cité les propos du président en janvier dernier. À l'époque, le président avait clairement indiqué qu'il ne prévoyait pas de gracier SBF ainsi que plusieurs autres prisonniers très médiatisés, dont l'ancien sénateur du New Jersey Robert Menendez et le président vénézuélien destitué Nicolás Maduro. Le porte-parole a écrit : "Le président est l'arbitre final de toutes les questions de grâce".

Les avocats de SBF n'ont pas répondu à cette question.

Une tentative infructueuse

SBF a longtemps été un partisan des causes progressistes. Ses parents, professeurs de droit à l'université de Stanford, ont une influence considérable au plus haut niveau du Parti démocrate. Mais en novembre 2022, lorsque son empire cryptographique frauduleux s'est effondré, le fondateur a commencé à manigancer un rapprochement avec la droite. Dans un document privé divulgué pendant le procès, SBF écrivait qu'il prévoyait de participer à l'émission du présentateur télé conservateur Tucker Carlson et de "faire ses débuts en tant que républicain".

En apparence, cette stratégie semblait raisonnable, surtout dans le climat politique actuel. Trump a pris ses fonctions en janvier 2025 et a promis de retirer la répression de l'administration Biden contre la cryptographie. Sous la direction de Trump, les régulateurs ont abandonné des poursuites clés contre des entreprises de la blockchain, et le ministère de la Justice a modifié son approche de l'application de la loi en matière de cryptomonnaies.

Cependant, des initiés de Washington affirment que le statut de SBF en tant que donateur de premier plan de Biden, combiné à sa notoriété persistante dans l'industrie cryptographique, a toujours rendu sa demande de grâce très improbable. Même sa non autorisée apparition l'année dernière dans l'émission de Tucker Carlson (qui aurait entraîné une mise à l'isolement) n'a pas inversé la tendance.

Bien que les chances soient minces, SBF n'abandonne pas. Il fait également appel de sa condamnation devant une cour d'appel fédérale. Son compte X est inondé de posts faisant la promotion de sa nouvelle identité conservatrice, qualifiés par les critiques de "compte fantôme". (Dans sa biographie, SBF précise qu'il transmet le contenu pour publication via des appels téléphoniques et des courriels approuvés par l'Administration pénitentiaire à des agents)

Son dernier post disait : "Les démocrates aiment censurer les 'fausses informations' sur les réseaux sociaux", avant de faire l'éloge du programme électoral de Trump. "Truth Social et GETTR ont toujours mis la liberté d'expression en premier."


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Groupe de discussion Telegram de Bitpush:https://t.me/BitPushCommunity

Abonnement Telegram de Bitpush: https://t.me/bitpush

Lien original:https://www.bitpush.news/articles/7614352

Questions liées

QQui est Sam Bankman-Fried (SBF) et quel est son rôle dans l'affaire de crypto-monnaie ?

ASam Bankman-Fried (SBF) est un escroc condamné pour fraude cryptographique, ancien fondateur de l'empire cryptographique FTX. Il a été reconnu coupable de fraude et purge actuellement une peine de 25 ans de prison.

QPourquoi SBF a-t-il soudainement exprimé son admiration pour Donald Trump et le mouvement MAGA ?

ASBF a changé son approche politique et a exprimé son admiration pour Donald Trump dans l'espoir d'obtenir une grâce présidentielle, après avoir été un donateur important du Parti démocrate auparavant.

QQuelle a été la réponse de Donald Trump concernant la demande de grâce de SBF ?

ALa Maison Blanche a confirmé que Donald Trump n'a pas l'intention de gracier SBF, réitérant sa position de janvier dernier où il avait exclu toute clémence envers lui.

QQuelle stratégie SBF a-t-il utilisée pour tenter d'obtenir sa libération ?

ASBF a publié de nombreux messages sur les réseaux sociaux, critiquant le 'Deep State' et vantant les mérites de Trump, tout en essayant de paraître comme un conservateur pour gagner en soutien.

QQuelles étaient les relations de SBF avec le Parti démocrate avant sa condamnation ?

AAvant sa condamnation, SBF était un donateur important du Parti démocrate et ses parents, professeurs de droit à Stanford, avaient une influence considérable au sein du parti.

Lectures associées

Wall Street Morning News : Rally de fin de mois mais le Nasdaq connaît son pire mois de juillet depuis 12 ans, les capitaux convergent vers les géants du cloud

**Résumé :** Les marchés américains ont clôturé juillet sur une note mitigée. Malgré un rebond en V en fin de semaine dernière, le Nasdaq a enregistré sa pire performance pour un mois de juillet depuis 2004, avec une baisse de 3,2%. La dynamique sectorielle a été marquée par une accélération de la concentration des capitaux vers les géants du cloud. Les prix du pétrole ont chuté brutalement en début de semaine suite à l'annonce de l'annulation par Donald Trump de frappes contre l'Iran et à la décision de l'OPEC+ d'augmenter sa production. L'or a affiché une légère hausse de 0,91% en juillet. En parallèle, les États-Unis et le Japon sont intervenus conjointement pour soutenir le yen, tandis que les rendements des obligations américaines à 30 ans ont atteint leur plus haut niveau depuis 2007. La semaine dernière a vu une puissante reprise des géants technologiques, avec une hausse combinée de leur capitalisation boursière de près de 1 500 milliards de dollars. Amazon a bondi de plus de 15% après des résultats AWS exceptionnels, Microsoft et Google ont également fortement progressé, et Meta a mis fin à onze séances consécutives de baisse. À l'inverse, Apple a chuté de plus de 7% en raison de contraintes d'approvisionnement et d'une orientation prudente, tandis que le secteur du stockage (ex: Micron) a subi des corrections significatives. La semaine à venir sera chargée avec de nombreuses publications de résultats, dont Palantir, AMD et SpaceX (qui fait également face à un important déverrouillage d'actions), ainsi que la publication du rapport mensuel sur l'emploi aux États-Unis.

marsbitIl y a 31 mins

Wall Street Morning News : Rally de fin de mois mais le Nasdaq connaît son pire mois de juillet depuis 12 ans, les capitaux convergent vers les géants du cloud

marsbitIl y a 31 mins

Rubin Ultra réduit drastiquement sa configuration, NVIDIA cède-t-il face à la hausse du prix de la mémoire ?

Ces dernières heures, un rapport de la société de recherche SemiAnalysis a suscité de vives discussions dans le secteur de l'IA. Il révèle que NVIDIA aurait considérablement réduit les spécifications prévues pour sa puce phare Rubin Ultra, sa version haut de gamme de la plateforme Rubin annoncée cette année. Le changement le plus notable concerne la mémoire : la capacité HBM serait ramenée à 192 GB (empilage 8-Hi), soit moins que la version standard Rubin (288 GB en 12-Hi). La puissance de calcul théorique resterait identique à celle du Rubin, à 35 PFLOPs, et la bande passante mémoire ne progresserait que marginalement. Face à la flambée des prix du HBM – dont le coût a plus que triplé en un an – NVIDIA aurait repensé l'architecture pour en limiter l'impact sur le coût total. Ainsi, l'accent est désormais mis sur l'**interconnexion à grande échelle** : le système NVL576 permettrait de relier jusqu'à 576 GPU Rubin Ultra en un seul domaine de calcul via NVLink, offrant une capacité d'extension système bien supérieure. Cette réorientation stratégique, si elle est confirmée, suggère que NVIDIA optimise le rapport coût-performance en réduisant sa dépendance à des composants mémoire de plus en plus onéreux. Cette nouvelle a entraîné une chute des cours boursiers des principaux fabricants de mémoire, comme SK Hynix et Samsung, le marché craignant un potentiel plafonnement de la demande en HBM de la part du plus grand acheteur du secteur.

Odaily星球日报Il y a 54 mins

Rubin Ultra réduit drastiquement sa configuration, NVIDIA cède-t-il face à la hausse du prix de la mémoire ?

Odaily星球日报Il y a 54 mins

Les modèles génératifs peuvent aussi être entraînés de bout en bout ? Le noyau est en fait une boucle for

En 2012, AlexNet a révolutionné l'apprentissage profond en introduisant l'entraînement de bout en bout, où le modèle apprend une tâche complète en une seule fois, surpassant les approches par étapes conçues par l'homme. Cependant, les modèles génératifs actuels, comme les modèles autorégressifs ou de diffusion, font exception : ils sont entraînés à prédire une seule petite étape, puis doivent dérouler cette étape des centaines de fois lors de l'inférence. Cet écart entre l'entraînement et l'inférence entraîne un biais d'exposition (exposure bias), où les erreurs s'accumulent. Un récent article de l'Université de l'Illinois et de Harvard propose un nouveau paradigme, appelé Modélisation Exploratoire (Explorative Modeling, ou XM), pour résoudre ce problème. L'idée centrale est simple : au lieu de générer un seul échantillon par étape d'entraînement, le modèle en génère K, puis ne garde que le plus proche des données réelles pour calculer la perte et mettre à jour les paramètres. Cette boucle d'exploration, implémentée en quelques lignes de code, permet au modèle de capturer plusieurs modes de la distribution de données, évitant ainsi le flou modal (mode blurring) où le modèle converge vers une moyenne peu réaliste. Les auteurs démontrent que cette "expressivité générative" agit comme un troisième axe d'optimisation, indépendant de la taille du modèle ou des données. Les résultats montrent des gains croissants avec l'échelle : l'exploration améliore l'efficacité des FLOPs d'un facteur 4,1, l'efficacité des échantillons de 6,2 et l'efficacité des paramètres de 47%. Sur ImageNet, XM atteint un FID de 1,43 sans guidage. Appliqué de bout en bout, XM permet une inférence en une seule passe, rivalisant avec des modèles de diffusion nécessitant des centaines d'étapes, notamment dans des tâches de contrôle robotique. Bien que le concept de sélection du meilleur parmi K (best-of-K) ne soit pas nouveau, cette formalisation clarifie son rôle pour amplifier l'expressivité générative. Alors que les modèles continuent de grandir, cette troisième "molette" pourrait devenir déterminante.

marsbitIl y a 1 h

Les modèles génératifs peuvent aussi être entraînés de bout en bout ? Le noyau est en fait une boucle for

marsbitIl y a 1 h

Trading

Spot
活动图片