韩国通过新的投资者保护法加强对加密货币市场的控制

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

币界网报道:

备受期待的韩国《虚拟资产用户保护法》(VAUPA)于2024年7月19日正式生效,标志着该国在监管蓬勃发展的加密货币市场方面迈出了重要一步。

VAUPA“旨在在虚拟资产市场建立健全的秩序,并确保对用户的保护”,要求加密货币交易所采用更严格的托管协议。交易所现在有法律义务将至少80%的用户存款存储在冷库中,这是一个与潜在网络攻击隔离的安全离线环境。此外,根据金融服务委员会(FSC)网站上的通知,用户的法定存款必须存放在持牌银行,进一步将其与外汇基金隔离开来。

为了防止市场操纵等非法活动,交易所需要实施实时监控系统,以检测可疑的交易模式。韩国最高金融监管机构FSC将有权处罚或暂停违规交易所的服务。FSC还与国内交易所合作建立了一个全天候监控网络,积极监控加密货币市场的可疑活动。

虽然VAUPA代表了监管加密货币市场的重要一步,但专家认为这只是拼图的第一块。韩国金融科技协会主席Kim Hyoung-joong告诉the Block,仍然需要对新加密货币的发行进行监管,目前这是一个法律灰色地带。此外,禁止机构投资加密货币和稳定币监管的未来仍未确定。

韩国拥有世界上最活跃的加密货币市场之一,韩元在2024年第一季度超过美元成为加密货币交易的首选法定货币。政府的目标是在保护投资者和在加密货币行业内营造健康的创新环境之间取得平衡。

VAUPA的推出正值关于推迟对加密货币利润征收20%资本利得税的讨论。最初计划于2022年实施,但由于行业反弹,该税已经推迟了一次。当前的熊市和对阻碍创新的担忧促使人们呼吁进一步推迟,可能要到2028年。

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