渣打银行、Animoca等金管局稳定币沙盒新参与者

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-07-19Terakhir diperbarui pada 2024-07-19

币界网报道:

香港金融管理局(HKMA)宣布其稳定币沙箱的五个新参与者,包括渣打银行(香港)和Animoca Brands。

其他三家实体是京东币联科技香港、研发创新科技和香港电信(HKT)。

公告指出:“在评估过程中,这些机构能够通过合理的商业计划证明他们对在香港发展稳定币发行业务的真正兴趣,并且他们在沙盒安排下的拟议业务将在有限的范围内以可控风险的方式进行。”。

现阶段,这些实体将无法处理公众资金,也无法向公众募集资金,但金管局表示,未来不排除这种可能性。新参与者也可能在稍后加入该计划。

监管机构还警告公众“对声称与沙盒有关的潜在骗局保持警惕”

金管局宣布这一消息的前一天,该监管机构透露正在处理其稳定币发行商沙盒的申请。

金管局的通知称:“申请人应真正有兴趣在香港发展稳定币发行业务,并制定合理的商业计划,而他们在沙盒安排下的拟议业务将在有限的范围内以可控风险的方式进行。”。

此外,根据金管局的新规定,追踪法定货币的稳定币发行人将需要获得监管机构的许可证。

此举是其关于稳定币咨询结论的一部分。在今年2月结束的为期两个月的公众咨询期内,收到了来自市场参与者、行业协会、商业和专业组织以及其他利益相关者的108份意见书。

在本月早些时候的议会质询会上,财政部长许表示,HMKA和证监会正在审查有关数字资产的法规。

许表示,金管局和证监会将“密切关注市场发展,并酌情审查对退伍军人事务相关活动的要求”。

许是在回应一位议员质疑监管机构是否会加快加密货币许可证的审查程序时发表上述言论的。

Bacaan Terkait

Model Besar AS Menuju Keterbatasan, Atas Nama Keamanan

Penulis: Xiao Jing, Editor: Xu Qingyang Pada akhir Juni 2026, pemerintah AS melakukan intervensi langsung terhadap model AI terdepan. Anthropic harus menarik model Fable 5 dan Mythos 5, sementara OpenAI meluncurkan GPT-5.6 dengan akses API terbatas hanya untuk mitra yang disetujui pemerintah. Proses ini menciptakan siklus "hentikan – negosiasi – izin bersyarat" dalam waktu kurang dari sebulan. Inti masalahnya adalah apakah model-model ini benar-benar terlalu kuat dan berbahaya. OpenAI dan Anthropic menyatakan, berdasarkan kerangka keamanan mereka sendiri, model-model ini tidak melewati ambang batas risiko yang tidak dapat diterima. Namun, pemerintah AS, yang dianggap kurang memiliki keahlian teknis di bidang AI terdepan, tetap memberlakukan pembatasan. Keputusan ini didorong oleh beberapa faktor: kemampuan model yang dapat didemonstrasikan, laporan keamanan dari pesaing (seperti Amazon), dan perintah eksekutif AI baru dari Presiden Trump yang membutuhkan contoh penegakan hukum. Situasi ini mengingatkan pada "Perang Kripto" tahun 1990-an, di mana pemerintah AS berusaha membatasi ekspor algoritma enkripsi kuat dengan alasan keamanan nasional. Upaya itu akhirnya gagal karena teknologi menyebar secara global, dan pembatasan justru merugikan perusahaan AS. Para ahli memperingatkan bahwa pembatasan serupa pada model AI dapat menghambat inovasi, mengganggu logika investasi industri, dan memperlambat difusi teknologi yang penting untuk keunggulan kompetitif jangka panjang. Dean W. Ball, mantan penasihat AI Gedung Putih, mengkritik proses persetujuan yang tidak transparan, tanpa standar jelas, dan tidak memiliki batas waktu. Dia memperingatkan bahwa jika hanya segelintir orang dan lembaga yang memiliki akses ke AI terdepan, hal itu justru dapat meningkatkan risiko konsentrasi kekuasaan. Sementara itu, model AI China terus berkembang dengan pendekatan sumber terbuka. Insiden Juni 2026 ini mungkin menandai dimulainya era di mana pemerintah AS menjadi gerbang wajib untuk peluncuran model AI terdepan, mengubah dinamika industri yang sebelumnya lebih terbuka.

链捕手1j yang lalu

Model Besar AS Menuju Keterbatasan, Atas Nama Keamanan

链捕手1j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

Meskipun harga Ethereum (ETH) turun 20-45% sejak awal tahun, minat institusional terhadap aset kriptu terkemuka ini tetap kuat. SharpLink, setelah jeda delapan bulan, kembali membeli 5.000 ETH senilai sekitar $7,88 juta, diikuti penambahan 26.324 LSETH senilai $45,54 juta. Total kepemilikannya kini mencapai 876.285 ETH, menunjukkan keyakinan pada utilitas jangka panjang dan pendapatan staking Ethereum, meski menghadapi kerugian belum terealisasi hampir $1,71 miliar. Tren akumulasi ini juga tercermin pada aktivitas "paus" (whale), dengan satu dompet baru mengakumulasi 18.361 ETH senilai $28,9 juta dalam sembilan hari terakhir, menandakan persiapan untuk pergerakan harga di masa depan. Namun, kepercayaan yang kembali bangun ini belum sepenuhnya tercermin dalam permintaan institusional yang lebih luas. ETF Spot Ethereum justru mencatat arus keluar bersih, dengan penarikan $12,85 juta pada 26 Juni. Meski demikian, total aset yang dipegang penerbit ETF masih signifikan, senilai lebih dari $8,38 miliar, yang mengindikasikan penyesuaian posisi berkelanjutan daripada pelepasan total. Pada intinya, akumulasi oleh treasury perusahaan dan paus mendukung prospek jangka panjang Ethereum, tetapi pemulihan berkelanjutan masih bergantung pada membaiknya sentimen pasar dan arus masuk ETF yang lebih kuat untuk mengimbangi tekanan penjualan institusional yang masih ada.

ambcrypto6j yang lalu

Ethereum Turun 45% Sejak Awal Tahun – Lalu Mengapa SharpLink dan Paus Masih Membeli?

ambcrypto6j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit7j yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit7j yang lalu

Trading

Spot
活动图片