与世界经济论坛一同重新审视全球加密货币监管

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-14Terakhir diperbarui pada 2024-08-14

币界网报道:

来源:TaxDAO

世界经济论坛(WEF)于2023年5月发布了白皮书《加密资产监管之路:全球方法》。此后,世界经济论坛不断更新其研究结果,紧跟不同国家和经济区域应对引入加密货币带来挑战的方式。

1. 为什么世界经济论坛白皮书建议采取全球性框架来监管加密货币?

正如数据政策和区块链专家ArushiGoel所指出的:“与其他一些新兴技术一样,监管这个生态系统(加密资产)就像走钢丝——它需要在防止危害、保护用户和促进创新之间取得微妙的平衡”。

近年来,加密行业及其背后的潜力巨大的技术蓬勃发展。当加密资产的无国界性质与传统的经济社会秩序发生冲突时,实施统一的监管框架就成为必要。然而,这也面临诸多挑战。

2. 全球加密货币监管面临的挑战

  • 不同司法管辖区对加密资产市场并没有统一的定义、分类与税收制度,加密交易的参与者经常因对相关概念和制度额误解而受到困扰,对金融风险的理解也不透彻。

  • 套利是指从一个实体购买加密货币并几乎立即将其卖给另一个实体的做法。其目的是从具有不同规定且独立发展金融框架的不同司法管辖区之间的边际价格差异中获利。当然,这对不同司法管辖区的监管机构来说是一个令人头疼的问题,他们必须对此类交易应用不同的税法和立法准则。这进一步阻碍了加密生态系统整体监管的发展。

  • 多个执法机构之间的协调不足妨碍了对加密行业的监督和管理,阻碍了连贯、一致的监管框架的建立。

3. 世界经济论坛白皮书发布以来的进展情况

面对前述挑战,一些国家和地区尝试制定加密资产监管框架,并取得了不同程度的成功。详情参见下图

4. 加密监管已取得进展的地区

世界经济论坛指出,自白皮书发布以来,各个国家或地区的加密监管出现了以下变化:

4.1 美国加密货币监管的变化

尽管世界经济论坛指出,美国加密监管的进展目前陷入停滞,但其已取得以下成就:

  • 区块链监管确定性法案由众议院委员会于2023年7月开始评估,并于2023年9月公布。

  • 美国众议院于2024年5月通过了《面向21世纪金融创新和技术法案》(FIT21)。

4.2 欧盟加密监管的变化

  • 欧盟于2023年6月开始引入MiCA,这是第一个制定和实施全面加密货币监管框架的经济区域。

  • 欧盟的监督和管理机构欧洲证券和市场管理局(ESMA)于2024年4月底结束了为期三个月的关于MiCA实施方面的公众咨询。

  • 欧盟预计在2024年12月将MiCA全面纳入该经济区的加密监管框架,并且从2026年1月起,无论交易金额多少,所有加密交易服务提供商都必须验证并披露所有交易的原始发送者和受益的接收者的身份。

4.3 英国加密货币监管的变化

  • 希望进行加密货币交易的实体必须向英国金融行为监管局(Financial Conduct Authority)注册,而英国央行(BoE)也对稳定币的监管采取了坚定的立场。

  • 英国央行认为,这项新法规将为英国消费者带来更多便利,同时防止金融犯罪的发生。

4.4亚洲加密货币监管的变化

亚洲各国对加密货币监管的方法多种多样:

  • 日本承认加密货币为法定货币,并在最近出台了旨在打击洗钱的交易所交易身份识别规则。

  • 韩国通过了《虚拟资产用户保护法》,力图让加密货币交易更为安全,该法案已于2024年7月19日生效。

  • 印度于2020年解禁了加密货币交易,但此后监管进展停滞。不过,印度的《加密货币和官方数字货币监管法案》前景光明。

与此同时,在南美洲,巴西于2023年6月采取了加密监管措施。

Bacaan Terkait

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

Saham chip memimpin penurunan di pasar saham AS, dengan indeks Nasdaq jatuh 2,2% dan S&P 500 turun 1,4%. Tekanan terjadi di seluruh rantai perangkat keras AI, termasuk Nvidia (turun ~4%), Micron (anjlok 13,2%), Qualcomm, serta saham memori dan penyimpanan. Pasar Asia juga terdampak, dengan KOSPI Korea turun hampir 10% dan raksasa chip seperti SK Hynix serta Samsung Electronics mencatat penurunan dua digit. Penjualan difokuskan pada aset dengan valuasi tinggi dan kepemilikan padat, dipicu oleh dua tekanan utama: Pertama, ekspektasi kenaikan suku bunga Federal Reserve yang lebih agresif, meningkatkan tekanan diskonto pada arus kas masa depan perusahaan teknologi. Kedua, investor mulai mempertanyakan kapan pengeluaran modal besar-besaran untuk AI oleh vendor cloud akan diterjemahkan menjadi keuntungan yang jelas, menggeser fokus dari "hanya membeli pertumbuhan" ke "harus melihat imbal hasil". Meski demikian, ini lebih dilihat sebagai koreksi setelah kenaikan tajam daripada tanda pecahnya gelembung. Permintaan dasar untuk perangkat keras AI masih ada. Titik kunci selanjutnya adalah laporan keuangan Micron yang akan datang untuk konfirmasi permintaan, serta data inflasi AS yang akan mempengaruhi jalur kebijakan Fed. Pasar kini mempertimbangkan narasi AI dengan lebih realistis, menyeimbangkannya dengan tekanan suku bunga dan garis waktu imbal hasil.

marsbit59m yang lalu

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

marsbit59m yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

OpenAI menerbitkan makalah tentang cara melatih AI agar tetap bermanfaat dan aman di bawah tekanan atau skenario baru. Penelitian ini berfokus pada penggunaan _reinforcement learning_ untuk membentuk sifat-sifat bermanfaat yang luas dan persisten dalam model, bukan sekadar daftar larangan. Sifat-sifat ini mencakup kejujuran, transparansi, kesadaran risiko, dan kemampuan untuk dikoreksi. Makalah ini memperkenalkan konsep "penyimpangan muncul" (_emergent misalignment_), di mana perilaku buruk di satu bidang dapat menyebar ke bidang lain. OpenAI bertanya apakah perilaku baik juga dapat digeneralisasi secara lintas domain. Mereka membuat dataset dialog sintetis multi-domain untuk mengevaluasi dan melatih 15 sifat bermanfaat. Eksperimen menunjukkan bahwa dengan hanya mengganti 5% data pelatihan standar dengan data sifat bermanfaat, model menunjukkan peningkatan signifikan dalam 83% evaluasi. Yang penting, pelatihan di satu bidang (misalnya, kesehatan) meningkatkan kinerja di bidang lain yang tidak terkait, menunjukkan adanya transfer perilaku yang bermanfaat. Model ini juga menunjukkan ketahanan yang lebih baik terhadap petunjuk yang bermusuhan (_adversarial prompting_) dan penyetelan halus yang berbahaya (_harmful finetuning_), dengan penurunan performa yang lebih kecil dan lebih sedikit penyebaran kerusakan ke domain lain. Penelitian ini menekankan bahwa AI yang baik bukan tentang selalu menolak atau selalu mematuhi pengguna, tetapi tentang membuat penilaian yang lebih kuat antara menjadi berguna, jujur, dan aman. Ini mewakili pergeseran dari memperbaiki masalah keamanan setelah fakta menuju membentuk perilaku yang diinginkan sejak awal, yang merupakan langkah penting sebelum AI digunakan dalam tugas berisiko tinggi.

marsbit1j yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

marsbit1j yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

Penelitian Goldman Sachs menggarisbawahi bahwa gelombang investasi AI saat ini tidak sama dengan gelembung teknologi 1999-2000. Perbedaan kuncinya terletak pada fundamental: laba dan pengeluaran modal (capex) perusahaan terkait AI masih kuat dan terus dinaikkan, mendorong pasar, sementara valuasi forward P/E tidak melonjak ekstrem karena kenaikan harga saham didorong oleh kenaikan ekspektasi laba. Namun, risikonya tetap ada. Pasar telah mengantisipasi banyak hal optimis, dengan peningkatan nilai pasar AI (sekitar $27 triliun) melebihi perkiraan manfaat makroekonomi dasar. Harga saat ini bergantung pada asumsi bahwa perusahaan pemenang AI dapat mempertahankan pangkat laba tinggi dalam jangka panjang dari lonjakan produktivitas. Sinyal utama yang mirip era 1990-an adalah intensitas investasi. Capex AI, terutama dari penyedia cloud hyperscale, meningkat sangat cepat dan bisa mendekati puncak era dot-com. Namun, sinyal gelembung lain seperti penurunan margin makro, peningkatan leverage korporat, atau defisit neraca berjalan yang membesar belum terlihat. Risiko utama telah bergeser dari "gelembung valuasi" ke kemungkinan "gelembung laba". Selama siklus capex belum mencapai puncaknya, laba kuat kemungkinan masih mendominasi kekhawatiran valuasi. Namun, begitu siklus investasi memuncak, kelangsungan laba tinggi akan diuji. Selain itu, ekonomi non-AI AS relatif lemah, sehingga AI mungkin menutupi kelemahan di sektor lain. Mengingat ketergantungan pada narasi optimis ini, volatilitas saham diperkirakan meningkat. Investor disarankan untuk tetap berada dalam tren, tetapi meningkatkan perlindungan downside, misalnya melalui opsi put atau menggunakan opsi call sebagai pengganti sebagian eksposur spot. Risiko terbalik juga ada di sisi suku bunga, yang bisa turun signifikan jika kerapuhan ekonomi non-AI terungkap setelah puncak investasi AI berlalu.

marsbit1j yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

marsbit1j yang lalu

Mark Zuckerberg Masuk ke Pasar Prediksi

Meta, perusahaan teknologi sosial terbesar di dunia, secara resmi memasuki arena pasar prediksi. CEO Mark Zuckerberg telah menginstruksikan pembentukan tim kecil untuk mengembangkan aplikasi smartphone bernama "Arena", yang akan bersaing dengan platform seperti Polymarket dan Kalshi. Aplikasi ini, yang masih dalam tahap eksperimen awal, akan beroperasi secara independen dari aplikasi inti Meta seperti Facebook dan Instagram. Pada versi awal, pengguna dapat memprediksi hasil berbagai peristiwa seperti pemilihan politik, pertandingan olahraga, dan urusan dunia. Namun, alih-alih menggunakan uang sungguhan, Arena akan menerapkan sistem poin seperti dalam permainan video, di mana pengguna mengumpulkan poin, peringkat, dan prestasi berdasarkan prediksi akurat mereka. Meskipun demikian, Meta tidak menutup kemungkinan untuk memperkenalkan taruhan dengan uang nyata di masa depan. Langkah Meta ini terjadi di tengah pertumbuhan pesat industri pasar prediksi, dengan volume perdagangan online di platform utama melonjak menjadi lebih dari $130 miliar pada tahun 2026. Arena berpotensi memanfaatkan basis pengguna aktif harian Meta yang lebih dari 3,56 miliar untuk pertumbuhan cepat. Selain potensi pendapatan dari biaya transaksi (jika menggunakan uang sungguhan) atau barang virtual, data yang dihasilkan dari aktivitas prediksi pengguna dapat memperkaya sistem iklan inti Meta. Strategi ini selaras dengan pendekatan Meta untuk mengikuti tren pengguna dan mengembangkan aplikasi independen untuk menguji perilaku sosial baru. Namun, tantangan seperti risiko regulasi yang ketat dari badan seperti CFTC di AS, tekanan hukum di berbagai yurisdiksi, dan kesulitan dalam menarik serta mempertahankan pengguna untuk aplikasi independen tetap menjadi hambatan yang signifikan. Ini bukan upaya pertama Meta di bidang ini, setelah aplikasi serupa bernama Forecast ditutup pada tahun 2022.

Foresight News1j yang lalu

Mark Zuckerberg Masuk ke Pasar Prediksi

Foresight News1j yang lalu

Rebound Saham Semikonduktor: Akhir Koreksi Teknis atau Pembalikan Tren?

**Ringkasan (sekitar 1500 karakter):** Pasar saham semikonduktor, terutama di Korea Selatan (seperti Samsung dan SK Hynix), mengalami penjualan besar dan pemulihan cepat pada akhir Juni. Inti gejolak ini bukan pada fluktuasi harian, melainkan pergeseran fase penentuan harga saham semikonduktor setelah perdagangan tema AI menjadi sangat ramai. Pemulihan setelah anjlok lebih mencerminkan perbaikan posisi (teknis) dan ekspektasi pembagian hasil pemegang saham (seperti pada Samsung), bukan konfirmasi bahwa tren naik telah berlanjut. Validasi sesungguhnya berasal dari musim laporan keuangan, khususnya dari Micron Technology. HBM (High Bandwidth Memory) adalah variabel kunci. Komponen penting untuk server AI ini telah memberi produsen memori seperti Micron, Samsung, dan SK Hynix kekuatan penetapan harga yang kuat. Pertanyaan pasar sekarang adalah apakah kekuatan ini dan siklus pengeluaran modal AI dapat terus mendukung valuasi tinggi sektor ini. Laporan keuangan Micron (24 Juni) menjadi titik uji utama. Investor tidak hanya mencari hasil kuartal yang kuat, tetapi lebih pada panduan ke depan (guidance) dan konfirmasi bahwa visibilitas pesanan, harga memori, dan margin keuntungan masih kokoh. Jika Micron dapat memberikan sinyal kuat bahwa permintaan HBM dan kekuatan penetapan harganya masih berlanjut, rebound dapat diartikan sebagai akhir koreksi teknis dan tren naik berlanjut. Namun, jika panduannya mulai hati-hati atau ekspektasi kenaikan laba tertinggal dari valuasi, pemulihan saat ini mungkin hanya bersifat sementara sebelum tren melemah. Singkatnya, rebound saham semikonduktor Asia masih berupa perbaikan teknis yang menunggu konfirmasi fundamental lebih lanjut. Nasib perdagangan tema AI dalam waktu dekat sangat bergantung pada kemampuan rantai pasokan, terutama di segmen memori, untuk terus melampaui ekspektasi tinggi yang telah dibangun pasar.

marsbit1j yang lalu

Rebound Saham Semikonduktor: Akhir Koreksi Teknis atau Pembalikan Tren?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片