2024 年美 SEC “创收” 47 亿美元,加密货币行业成“提款机”?

链捕手Dipublikasikan tanggal 2024-09-12Terakhir diperbarui pada 2024-09-12

作者:Wenser, Odaily 星球日报

 

近日,一份有关美国 SEC 加密行业执法罚款的行业报告吸引了不少人的注意——其中提到,美 SEC 2024 年加密货币执法罚款额达 47 亿美元——值得一提的是,这个数字在 2023 财年仅为 1.503 亿美元,同比增长超 30 倍。

在比特币现货 ETF、以太坊现货 ETF 相继通过后的今天,随着传统金融行业与加密货币行业的分界线越发模糊,美国 SEC 对于加密货币行业的影响力有增无减。本文透过该报告简析美 SEC 执法罚款背后的隐藏信息,供行业人士参考。

天价罚单: 4 个加密货币项目累计罚金高达 65.8 亿美元

2024年美SEC“创收”47亿美元,加密货币行业成“提款机”?

4 张天价罚单

从金额大小来看,SEC 的 4 张“天价罚单”分别包括以下事件:

UST&LUNA 的始作俑者:Terraform Labs 及创始人 Do Kwon

美 SEC 对 Terraform Labs 及其创始人 Do Kwon 处以高达 46.8 亿美元的罚款,罪名是误导投资者和提供未注册证券。其中罚款细节为:“作为和解的一部分,Terraform 同意支付 35 亿 8687 万 5883 美元的非法所得, 4 亿 6695 万 2423 美元的判决前利息,以及 4 亿 2000 万美元的民事罚款。Terraform 还同意停止销售其加密资产证券,结束运营,替换两名董事,并通过清算计划将剩余资产分配给投资者受害者和债权人,该计划需要得到 Terraform 正在进行的破产案件法院的批准。Do Kwon 同意与 Terraform 共同承担 1 亿 1000 万美元的非法所得和 1432 万 196 美元的判决前利息,以及 8000 万美元的民事罚款。”

尽管消息传出后,《财富》杂志声称“Terraform Labs 已破产,无法向美 SEC 支付 44.7 亿美元巨额罚金”。而 7 月底,SEC 也发文表示,“在投资者和债权人收到相应破产案的全部赔偿之前,SEC 不会收到任何赔偿。”

目前,该罚单的最新进度为 Terra 项目方于 8 月发布公告表示,Terraform Labs Pte Ltd (TFL)和 Terraform Labs Limited (TLL)的第 11 章破产案件听证会将于 2024 年 9 月 19 日北京时间晚上 10 点(美国东部时间上午 10 点)举行。

牵扯近 10 亿用户的社交巨头:Telegram Group Inc. 和 TON Issuer Inc.

Telegram 被美国证券交易委员会罚款 12.4 亿美元,原因是其被发现在 TON(Telegram 开放网络)首次代币发行 (ICO) 中非法出售未注册的数字代币。美国证券交易委员会进行了干预,叫停了该项目,并强调了通过代币销售筹集资金时注册和合规的重要性。

据美 SEC相关信息:“被告(指 Telegram 及曾经的 TON)以折扣价向全球 171 名初始购买者出售了约 29 亿个称为‘Grams’的数字代币,其中包括向 39 名美国购买者出售了超过 10 亿个 Grams。Telegram 承诺在其区块链推出后不迟于 2019 年 10 月 31 日将 Grams 交付给初始购买者,届时购买者和 Telegram 将能够向美国市场出售数十亿个 Grams。投诉称,被告未能注册其对 Grams(证券)的要约和销售,违反了《 1933 年证券法》的注册规定。”

随后的事情,大家都知道了,Telegram 将 TON 交给了“社区”,将 IC0 的部分资金(12 亿美元)予以退还,并接受对应的处罚(1850 万美元)。

最具“传统金融属性”的一集:GTV Media Group Inc.、Saraca Media Group Inc. 和 Voice of Guo Media Inc.

这些实体因非法未经注册发行 GTV 普通股和数字资产证券而被罚款 5.3943 亿美元。SEC 的行动旨在解决其发行缺乏透明度和监管合规性的问题,保护投资者免受欺诈和错误信息的侵害。

看得出来,传媒集团相关的数字资产证券也在美 SEC 的“射程范围”之内。

悬而未决的“证券”疑案:Ripple Labs Inc.

Ripple Labs 因将 XRP 作为未注册证券出售而面临 1.25 亿美元的罚款。该案是加密货币领域最受关注的案件之一,涉及 XRP 是否应根据美国法律归类为证券的争论。SEC 提起此案是为了保护投资者免受欺诈行为的侵害,并强调对 IC0 和代币销售进行更严格监管的必要性。

此次事件的阶段性落幕发生于今年 8 月初,“美法官裁定 Ripple 向散户销售 XRP 未违反联邦证券法”,但 Ripple 仍需要缴纳 1.25 亿美元的罚款。而就在几天前,Ripple 还向法官请求暂停执行 SEC 1.25 亿美元罚款裁决。

综上来看,巨额罚单的主要原因在于IC0代币销售、未注册证券认定等环节,而且相关项目都是加密行业的“门面担当”,符合美国 SEC“敲山震虎”的目的。

罚款趋势:事件越来越少,金额越来越大

历数 2014 年到 2024 年的罚款动向, 2018 年之前,执法行动次数仅在个位数,说明彼时美 SEC 对加密货币行业关注有限,侧面也说明了加密行业处于蛮荒期,规模有限。

而自 2018 年到 2023 年,随着市场周期的牛熊转换,加密货币行业也日渐成熟,美 SEC 执法行动从 14 件逐渐增长到 30 件;直到 2024 年,比特币诞生 15 周年、以太坊诞生 10 周年之际,结合比特币现货 ETF、以太坊现货 ETF 相继通过,美国加密货币行业参与人数突破 5000 万,加密货币行业的规模体量以及由此卷动的声势范围已然不可小觑,所以 SEC 的执法行动事件陡降至 11 件,但罚款金额却已突破新高。

据统计, 2018 年,平均罚款金额仅为 339 万美元,到 2024 年这一数字则已上升至平均 4.26 亿美元,增长了 12466.37% 。

 

2024年美SEC“创收”47亿美元,加密货币行业成“提款机”?

美 SEC 罚款逐年明细

标志性年份: 2019 年、 2021 年、 2024 年

2019 年,美 SEC 平均罚款金额从 339 万美元大幅跃升至 7068 万美元, Telegram Group Inc. 及 TON 区块链项目销售未经注册的数字代币而被处以 12.4 亿美元罚款一事成为“监管转折点”。与 2018 年相比,这一数字增长了 1979.05% ,表明 SEC 在处理加密货币领域监管违规行为的方法上发生了重大转变。

值得一提的是,当时的 SEC 主席是由特朗普在职期间任命的、有着“华尔街瘟神”之称的 Jay Clayton——在其任期内,SEC 曾于 2018 年指控特斯拉创始人马斯克在社交媒体上发布的私有化消息具有“虚假和误导性”,最终马斯克与 SEC 和解,辞去特斯拉主席职务并支付了 2000 万美元罚款。此外,美 SEC 加密货币行业的强硬态度也自其开始,Jay Clayton 不但将有关交易纳入证券法例监管,更限制加密货币集资活动及比特币交易买卖基金:2018 年,SEC 敦促加密货币交易平台进行注册并接受进一步监管,并认为除了比特币和以太坊之外,其他数字加密货币均为证券,应受美国证券法的监管,初始代币发行 IC0“基本上也是一种需要遵守特定监管要求的证券发行”。与此同时,自 2018 年起,SEC 因免受市场操控、监管规则不明确等原因推迟并拒绝了多家资产管理公司的比特币 ETF 申请,一度引发市场不满。

2020 年底,在其辞任时,据统计,SEC 完成了 65 项最终规则的制定工作,征收了 140 亿美元的罚款,并向举报人支付了约 5.65 亿美元,其中包括创纪录的 1.14 亿美元奖金,是该项目历史上规模最大的一项奖励。据 Politico 报道,克莱顿任内 3152 件的总执法案件数远高于上一任 SEC 主席。随后,美 SEC 主席由 Allison Herren Lee 暂时代理。

2021 年 4 月,现任美 SEC 主席 Gary Gensler 上台,作为奥巴马执政期间的美国商品期货交易委员会(CFTC)主席、前高盛投资银行家、麻省理工教授,Gary Gensler 在继承 Jay Clayton 对加密行业的强硬态度的同时,也因自己对加密货币的熟悉开始了自己的“加密不友好监管之旅”—— 2021 年,美 SEC平均罚款金额迅速反弹至 3520 万美元, 较 2020 年增长 579.35% ,正是这一年,美 SEC 发起对 Ripple 调查与罚款,Gary Gensler 以其对加密行业的“熟悉”,开始将美 SEC 的焦点重新放到加密货币行业的主要参与者身上。

2024 年的“巨额罚单”则更像是给 2022 年的“UST、LUNA 暴雷事件”划上一个句号,正如我们前文提到的那样,具体执行仍有待时间的检验。

罚款金额:高额罚款较少, 1000 万美元以下罚款达 76 起

回顾过往罚款事件,自 2020 年到 2024 年, 10 亿美元级别的高额罚款仅有 2 起,而 1000 万美元以下的罚款多达 76 起,这表明,一方面,面临合规问题的中小型企业经常受到处罚;另外一方面,也说明美SEC 对小型项目也毫不手软,其监管监督范围相当广泛。

当然,从趋势层面来看,美 SEC 目前的态度是——针对具有代表性的案例,采取具有更大影响力的执法行动(如更高额的罚单、更卖力的宣传等等),树立行业案例。

2024年美SEC“创收”47亿美元,加密货币行业成“提款机”?

2020-2024 年罚款事件金额统计

小结:监管随行业发展日益成熟,美 SEC 仍是“达摩克利斯之剑”

2013 年,加密货币发展初期,美 SEC 罚款金额为 4070 万美元;

2020 年,美 SEC 对 Robinhood Financial LLC 处以 6500 万美元的罚款;

2022 年,美 SEC 对个人行为者 Barksdales 的欺诈性 ICO 进行起诉;

2023 年,美 SEC 对美国上市交易所 Coinbase 等提出指控;

2024 年,美 SEC 对 Terraform Labs 和 Do Kwon 处以创纪录的 46.8 亿美元罚款。

可以说,随着加密行业发展的日益成熟,以美 SEC 为代表的监管力量也在逐渐渗透,某种程度上对加密货币这座“黑暗森林”中的参与者们,尤其是项目方和实施欺诈的个人、组织,产生着一定的警示作用,如同高悬在头顶的“达摩克利斯之剑”一样。

而加密行业的发展,或许也需在血与火、剑与霜之中,踏出一条属于自己的道路。

Bacaan Terkait

AI Raksasa Antre IPO, Akankah Ini Menjadi "Pesta Terakhir" Saham AS?

**Raksasa AI Antre IPO, Apakah Ini 'Pesta Terakhir' Saham AS?** Gelombang IPO terbesar dalam sejarah sedang terbentuk, dengan tiga raksasa AI—OpenAI, Anthropic, dan SpaceX—bersiap melantai di bursa. Masing-masing menargetkan valuasi triliunan dolar, dengan total yang bisa mengubah lanskap pasar saham AS. OpenAI dikabarkan akan mengajukan IPO rahasia dengan target valuasi lebih dari $1 triliun dan menggalang dana sekitar $60 miliar, melampaui rekor Saudi Aramco. Namun, di balik angka-angka fantastis, kondisi finansial kedua perusahaan AI unggulan ini sangat kontras. Anthropic memperkirakan pendapatan Q2 2024 akan berlipat ganda menjadi $10.9 miliar dan mencapai profitabilitas operasional, didorong oleh permintaan kuat dari klien korporat. Sebaliknya, OpenAI, dengan basis pengguna gratis yang sangat besar, masih merugi dalam. Margin operasionalnya yang disesuaikan berada di -122%, dan arus kas positif baru diproyeksikan mencapai tahun 2029-2030. IPO dengan skala sebesar ini menciptakan efek "hisapan" likuiditas yang signifikan. Analis memperingatkan bahwa masuknya perusahaan-perusahaan ini ke indeks utama dapat memaksa dana pasif menjual ratusan miliar dolar saham teknologi besar yang ada untuk dialokasikan ke pendatang baru, berpotensi menekan harga saham lama. Beberapa pengamat melihat gelombang IPO ini sebagai upaya memindahkan risiko investasi tahap awal dari investor privat ke investor publik dan institusi seperti dana pensiun, pada saat sentimen masih sangat tinggi. Mereka mempertanyakan apakah pasar dapat mempertahankan valuasi yang didasarkan pada narasi pertumbuhan jangka panjang di tengah realitas kerugian saat ini.

marsbit8m yang lalu

AI Raksasa Antre IPO, Akankah Ini Menjadi "Pesta Terakhir" Saham AS?

marsbit8m yang lalu

Ketua Fed Terkaya dalam 112 Tahun Telah Tiba: Kevin Warsh Sedang Menulis Ulang Aturan

Kevin Warsh telah resmi dilantik sebagai Ketua Federal Reserve AS pada 22 Mei. Sebagai ketua terkaya dalam sejarah Fed dengan kekayaan pribadi dan keluarga mencapai miliaran dolar, latar belakangnya berasal dari Wall Street dan pengalamannya menangani krisis keuangan 2008 membawa pendekatan baru. Warsh mengusulkan kebijakan kontroversial "pengurangan neraca (quantitative tightening) bersamaan dengan penurunan suku bunga," bertujuan memberi ruang bagi suku bunga agar lebih efektif. Namun, usulannya menghadapi kendala besar: ekspansi fiskal pemerintah AS yang masif melalui penerbitan utang baru membuat rencana pengurangan neraca Fed sulit dijalankan tanpa memicu lonjakan imbal hasil obligasi. Artikel ini menganalisis bahwa fokus utama Warsh kemungkinan adalah mereformasi kerangka kerja dan komunikasi kebijakan moneter Fed—seperti mengurangi panduan ke depan (forward guidance) dan mengencangkan disiplin komunikasi pejabat—daripada secara drastis mengubah ukuran neraca. Posisinya terhadap independensi Fed juga terlihat lebih fleksibel terhadap tekanan politik dari Gedung Putih. Dampak potensial meliputi: volatilitas berkelanjutan di pasar obligasi AS, tekanan struktural jangka panjang pada sentimen kredit dolar, dan percepatan tren diversifikasi mata uang dalam perdagangan minyak. Bagi investor, rekomendasi strateginya adalah diversifikasi aset, termasuk mempertimbangkan alokasi pada emas dan aset dalam mata uang seperti yuan.

链捕手18m yang lalu

Ketua Fed Terkaya dalam 112 Tahun Telah Tiba: Kevin Warsh Sedang Menulis Ulang Aturan

链捕手18m yang lalu

τ Scaling: Mesin Pertumbuhan Baru yang Dirancang Huawei untuk Era Pasca-Moore

Selama 60 tahun terakhir, industri semikonduktor bergerak dengan menyusutkan ukuran transistor (Hukum Moore). Namun, jalan ini kini mandek: keuntungan proses di bawah 7nm merosot, biaya lithografi sangat tinggi, biaya desain chip melampaui $10 miliar, dan biaya per transistor justru naik. Tim semikonduktor Huawei, berdasarkan 6 tahun penelitian dan 381 chip produksi massal, mengusulkan arah baru: **τ Scaling (Skala Tau)**. Alih-alih berfokus pada ukuran, teori ini menjadikan **waktu** sebagai metrik pengoptimalan inti, dengan menekan waktu karakteristik (τ) secara menyeluruh di seluruh rantai, dari sakelar transistor (pikodetik) hingga tugas di pusat data (detik), mencakup 12 orde besaran. Intinya: **dulu berkompetisi siapa yang lebih kecil, sekarang siapa yang lebih cepat, latensi lebih rendah, dan efisiensi lebih tinggi.** **Apa itu τ Scaling?** τ adalah delay / konstanta waktu di setiap lapisan, dibagi menjadi empat: transistor (kecepatan sakelar), sirkuit (delay transmisi sinyal), chip (delay komputasi dan akses memori), dan sistem (waktu komunikasi ujung-ke-ujung). Tujuannya adalah menekan τ secara holistik di seluruh tumpukan teknologi. **Implementasi di Ponsel: LogicFolding** Tanpa meningkatkan proses manufaktur, chip ditumpuk secara vertikal (3D) dengan *hybrid bonding* presisi tinggi untuk mendistribusikan jalur kritis ke beberapa lapisan. Hasilnya: kepadatan transistor naik 55%, efisiensi energi naik 41%, frekuensi SRAM naik >40%. Target frekuensi Kirin: 3.1GHz pada 2026 dan 4GHz pada 2029. **Implementasi di Pusat Data AI: Tekan Latensi Seluruh Rantai** Intinya adalah mengurangi waktu komunikasi, yang menyumbang 80% konsumsi energi dan 70% biaya. 1. **Unified Bus:** Menghapus protokol berlapis, mengurangi delay akses jarak jauh dari puluhan mikrodetik menjadi sekitar 100 nanodetik (500x lebih cepat). 2. **Interkoneksi Optik Hi-ONE:** Kecepatan 8Tb/s per modul, jarak diperpanjang dari 1 meter (tembaga) menjadi 100 meter (serat optik), mendukung kluster puluhan ribu chip. 3. **3D Folding:** Mengatasi keterbatasan antarmuka pada kemasan 2.5D dengan mengintegrasikan memori, catu daya, dan port optik secara vertikal, memungkinkan skalabilitas seimbang dengan daya komputasi. **Reintegrasi Logika dan Memori** Di era AI, perpindahan data lebih kritis daripada komputasi. Karena itu, memori dan unit logika harus terintegrasi erat secara 3D, menggeser pusat gravitasi industri ke memori dan kemasan lanjutan. **Tantangan yang Tersisa** Termasuk adaptasi alat EDA untuk desain 3D, optimasi variasi proses dan loss interkoneksi vertikal antar wafer, serta penyusunan standar baru untuk efisiensi energi dan pengukuran kinerja. **Kesimpulan** Era penyusutan ukuran Hukum Moore telah berakhir, digantikan oleh era penskalaan waktu. Dengan optimasi arsitektur sistem, penumpukan 3D, dan interkoneksi, peningkatan berkelanjutan dalam kinerja dan efisiensi tetap mungkin tanpa selalu bergantung pada teknologi lithografi paling mutakhir. Ini akan menjadi jalur inti semikonduktor untuk 10 tahun ke depan.

marsbit1j yang lalu

τ Scaling: Mesin Pertumbuhan Baru yang Dirancang Huawei untuk Era Pasca-Moore

marsbit1j yang lalu

NodeStrategy: Proyek DAT Ordinals Pertama, Membawa Narasi Perbendaharaan Strategy ke NFT

**Ringkasan:** NodeStrategy, proyek token Rune di Bitcoin yang disebut-sebut sebagai DAT Ordinals pertama, berupaya meniru narasi "vault" seperti MicroStrategy pada NFT. Proyek ini menggunakan token NODESTRAT untuk membangun perbendaharaan aset berupa koleksi NFT NodeMonkes. Skemanya adalah siklus empat langkah: biaya transaksi 10% digunakan untuk membeli NFT, NFT dijual dengan target keuntungan, dan hasilnya dipakai untuk membeli kembali & menghancurkan NODESTRAT untuk mendorong harga. Namun, desainnya memiliki kelemahan mendasar. Karena Bitcoin L1 tidak memiliki kontrak pintar, biaya 10% itu hanya dapat diterapkan di satu platform perdagangan tertentu (radFi/Bound). Jika token diperdagangkan di tempat lain, siklus pendanaannya akan berhenti. Ini membatasi likuiditas secara ekstrem. Masalah lainnya adalah biaya 10% yang sama justru meredam permintaan. Pembeli dan penjual terkena biaya bolak-balik 20%, menghambat aktivitas perdagangan. Volume rendah berarti sedikit biaya yang masuk ke perbendaharaan, sehingga mekanisme pembelian kembali dan penghancuran token hampir tidak bekerja. Akibatnya, harga token stagnan dan terdiskonto besar (0.46x) dibandingkan nilai aset bersih (NAV) vault. NAV itu sendiri tidak dapat ditebus secara langsung, sehingga tidak mampu mendukung harga. Singkatnya, mesin yang dirancang untuk *number go up* ini justru mengunci dirinya sendiri: bahan bakarnya (biaya transaksi) membunuh permintaan, dan hanya bisa didapat dengan membatasi perdagangan pada satu platform, yang pada akhirnya mencekik likuiditas dan pertumbuhannya.

marsbit1j yang lalu

NodeStrategy: Proyek DAT Ordinals Pertama, Membawa Narasi Perbendaharaan Strategy ke NFT

marsbit1j yang lalu

Agentic Design Patterns: Buku yang Membuat Saya Memahami Kembali "Apa Itu Agent Sebenarnya"

Buku *Agentic Design Patterns* oleh Antonio Gulli (direktur teknik Google) menawarkan kerangka untuk memahami dan membangun AI Agent. Artikel ini menyoroti beberapa konsep kunci: **1. Level Agent (0-3):** Sebagian besar "AI" saat ini hanya Level 0 (LLM telanjang tanpa alat). Agent sejati dimulai dari Level 1 (pengguna alat yang memutuskan kapan dan bagaimana menggunakan alat), Level 2 (pemikir strategis dengan perencanaan dan *Context Engineering*), hingga Level 3 (kolaborasi multi-Agent seperti tim). **2. Context Engineering:** Lebih dari sekadar *prompt engineering*, ini adalah seni menyusun konteks yang tepat (termasuk *system prompt*, data eksternal, data implisit, dan umpan balik) untuk memberi Agent informasi yang terfokus dan relevan, meningkatkan akurasi. **3. Reflection (Produser-Kritikus):** Pola praktis di mana satu Agent (Produser) menghasilkan output, dan Agent lain (Kritikus) dengan peran/prompt berbeda meninjaunya. Mereka berinteraksi dalam loop hingga kualitas memadai. Pendekatan ini meningkatkan kualitas hasil untuk coding, penulisan, dll. **4. Kolaborasi Multi-Agent:** Tidak harus kompleks. Tiga topologi komunikasi umum: Agen Tunggal, Peer-to-Peer, dan Supervisor (agen pengatur yang mengoordinasikan pekerja). Pilihan tergantung pada kompleksitas tugas. **5. Memori Tiga Lapis:** *Session* (memori percakapan sementara), *State* (data sementara untuk satu tugas), dan *Memory* (penyimpanan jangka panjang untuk preferensi dan pembelajaran). Desain strategi penyimpanan dan pengambilan memori penting. **6. Tindakan Langsung:** Artikel menyarankan untuk segera: (a) menambahkan Agent Kritikus pada workflow yang ada, (b) menerapkan *Context Engineering*, dan (c) fokus menyempurnakan satu Agent hingga Level 2 sebelum beralih ke sistem multi-Agent yang kompleks. Buku ini memetakan pola-pola inti dalam pengembangan Agent, membantu developer menghindari "mengulangi penemuan roda" dan membangun sistem yang lebih robust.

链捕手1j yang lalu

Agentic Design Patterns: Buku yang Membuat Saya Memahami Kembali "Apa Itu Agent Sebenarnya"

链捕手1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片