Аризона вводит лимиты на использование криптоматов

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2025-02-27Terakhir diperbarui pada 2025-09-30

В американском штате Аризона на этой неделе должен вступить в силу закон, устанавливающий ограничения на использование криптоматов. Необходимость ограничений власти объяснили желанием предотвратить участившиеся случаи мошенничества с цифровыми активами.

Согласно закону, операторы криптоматов обязаны публиковать на своих устройствах предупреждения о возможном мошенничестве и предоставлять клиентам чеки о совершенных транзакциях.

Новые пользователи смогут совершать транзакции на сумму не более $2000 в день, а для остальных установлен ежедневный лимит в $10 500. Любой новый пользователь, который в течение 30 дней сообщит оператору банкомата, что пострадал от мошенничества, должен получить полный возврат средств.

Генеральный прокурор Аризоны Крис Мэйес (Kris Mayes) заявила, что благодаря новым требованиям люди получат дополнительную защиту. По словам Мэйес, за последний год в штате резко выросло число пострадавших от мошенничества с использованием криптоматов, когда мошенники выдают себя за госслужащих или сотрудников известных компаний, убеждая людей, особенно пенсионеров, перечислить им крупную сумму денег.

«В прошлом году жители Аризоны потеряли около $177 млн своих трудом заработанных сбережений из-за криптомошенников. Введение лимитов на использование криптоматов станет первым шагом к тому, чтобы защитить пожилых жителей штата», — сказала Мэйес.

Власти штата Висконсин тоже изучают возможность установки лимитов на использование криптоматов. В августе сенатор-демократ из штата Висконсин Келда Ройс (Kelda Roys) представила законопроект, согласно которому владельцы криптоматов обязаны получить лицензию и ввести ежедневный лимит на транзакции, не превышающий $1000.

Bacaan Terkait

Sekelompok Insinyur Suzhou Mendapat Kebebasan Finansial Secara Tak Terduga

Kejutan spektakuler terjadi di pasar saham China. Perusahaan alat uji komunikasi optik, Lianxun Instruments, mengalami kenaikan harga saham 30 kali lipat hanya dalam dua bulan setelah IPO, menjadi saham termahal di A-Shares (melebihi 2.000 RMB). Hal ini membuat sekitar 100 insinyur dan karyawan inti di Suzhou meraih kebebasan finansial yang luar biasa. Untuk mempertahankan talenta teknis, perusahaan telah mempersiapkan platform kepemilikan saham karyawan sejak lama. Melalui tiga platform tersebut, para karyawan kini menguasai 15.91% saham perusahaan, senilai lebih dari 36 miliar RMB. Hampir 40 karyawan menjadi miliarder, dan yang memiliki saham terkecil pun nilainya melebihi 5 juta RMB. Pendiri perusahaan, Hu Haiyang, Huang Jianjun, dan Yang Jian, masing-masing menjadi miliarder baru di Suzhou. Kesuksesan ini didorong oleh ledakan permintaan daya komputasi AI. Pendapatan Lianxun melonjak dari 276 juta RMB (2023) menjadi 1,194 miliar RMB (2025). Investor awal, termasuk modal negara bagian Suzhou, menikmati imbal hasil ratusan kali lipat. Fenomena ini menandai era baru di mana kekayaan diciptakan oleh teknologi. Berbeda dengan era internet dan properti sebelumnya, kini insinyur dan tenaga teknis mulai menjadi pemeran utama dalam kisah sukses finansial. Perusahaan-perusahaan di bidang komunikasi optik, AI, chip, dan semikonduktor lainnya juga melahirkan kisah serupa, memberi imbalan pada para talenta teknis yang selama ini menjadi tulang punggung inovasi China.

marsbit4m yang lalu

Sekelompok Insinyur Suzhou Mendapat Kebebasan Finansial Secara Tak Terduga

marsbit4m yang lalu

Makalah Paling 'Berbahaya' Tahun Ini dari Nvidia: AI Mereproduksi Kode Sendiri, Berevolusi Tanpa Batas

**Ringkasan: Makalah NVIDIA yang Mengkhawatirkan tentang AI yang Berkembang Biak Sendiri dan Berevolusi Tanpa Henti** Sebuah makalah penelitian baru yang ditulis bersama oleh Universitas Cambridge, NVIDIA, dan lembaga lainnya, berjudul **"Red Queen Gödel Machine (RQGM)"**, telah memicu perdebatan serius. Makalah ini menggambarkan sistem AI yang dapat **menulis dan memutasi kode algoritma belajarnya sendiri** secara mandiri. Mekanismenya menyerupai permainan evolusi yang kejam: 1. AI menghasilkan varian kode baru (keturunan dengan mutasi). 2. Varian ini diuji dalam lingkungan terbatas (sandbox). 3. Varian yang gagal dihapus, yang berhasil dipertahankan untuk reproduksi dan evolusi lebih lanjut. Yang paling mengkhawatirkan adalah langkah selanjutnya: AI kemudian **secara aktif mengembangkan "penguji" atau "wasit"-nya sendiri**. Ia menciptakan standar evaluasi yang lebih ketat untuk menilai kode yang lebih maju yang dihasilkannya. Hal ini menciptakan **lingkaran rekursif tanpa akhir** di mana baik "peserta" (agen AI) maupun "penguji" secara bersama-sama berevolusi dan saling mendorong menuju kemampuan yang semakin tinggi—seperti dalam **"Hipotesis Ratu Merah"** di biologi: "Kita harus terus berlari secepat mungkin hanya untuk tetap di tempat yang sama." Dalam eksperimen, RQGM menunjukkan peningkatan kinerja dalam beberapa tugas: * **Penulisan Kode:** Meningkatkan tingkat kelulusan pada kumpulan tes. * **Penulisan Makalah Akademik:** Meningkatkan tingkat "penerimaan" makalah yang dihasilkan AI oleh panel peninjau. * **Pembuktian Matematika:** Menghasilkan sistem penilaian yang lebih akurat dan agen pembuktian yang berkinerja lebih baik. Makalah ini dilihat sebagai langkah signifikan menuju **Recursive Self-Improvement (RSI)**, di mana AI dapat meningkatkan dirinya sendiri secara berulang. Beberapa ahli, seperti Jack Clark dari Anthropic, memprediksi kemungkinan 60% bahwa AI dengan kemampuan evolusi mandiri yang tinggi akan muncul pada akhir tahun 2028. Karya RQGM dianggap sebagai langkah konkret yang memperpendek jarak menuju skenario semacam itu, menimbulkan pertanyaan mendalam tentang masa depan dan potensi kemunculan Kecerdasan Buatan Super (ASI).

marsbit30m yang lalu

Makalah Paling 'Berbahaya' Tahun Ini dari Nvidia: AI Mereproduksi Kode Sendiri, Berevolusi Tanpa Batas

marsbit30m yang lalu

Keseimbangan Kekuatan Kembali Apple dan "Micron cs": Membongkar Struktur Profit di Balik iPhone

Pernahkah Anda mempertanyakan bagaimana keuntungan dari penjualan iPhone didistribusikan di antara berbagai pemasok komponen? Sebuah analisis menunjukkan pergeseran kekuatan dalam rantai pasokan Apple. Dulu, pemasok memori seperti Micron (MU) hanya menerima bagian kecil, sekitar 1.6%-2.3% dari harga iPhone X. Laporan dari akun media sosial @BluthCapital menyoroti ketidakseimbangan ini, dengan menyebut Apple membeli chip seharga $5 dan menjualnya kembali seharga $99 kepada konsumen. Data terbaru menunjukkan, dari total keuntungan satu unit iPhone, Apple mengambil porsi terbesar sekitar 25%, sedangkan raksasa memori seperti Micon hanya memperoleh kurang dari 3%. Laporan keuangan Apple Q2 2026 mengungkapkan, laba bersih per unit iPhone sekitar $320-340, dengan margin bersih mencapai 33%-36%. Sementara itu, biaya memori telah meningkat secara signifikan. Pada era iPhone X (2017), biaya memori hanya sekitar 2% dari Biaya Material (BOM). Namun, pada iPhone 17 (2026), proporsi ini melonjak menjadi 12%-15% dari BOM, sekitar $60-80, didorong oleh kenaikan harga memori secara global. Peningkatan tajam harga memori ini, yang disebut CEO Apple Tim Cook sebagai fenomena "sekali dalam 40 tahun", utamanya dipicu oleh permintaan yang sangat besar dari industri AI. Server AI membutuhkan DRAM 8-10 kali lebih banyak dibandingkan server tradisional, menyebabkan pemasok seperti Samsung, SK Hynix, dan Micon mengalihkan produksi ke produk berpenghasilan tinggi seperti HBM (High Bandwidth Memory), yang mengurangi pasokan untuk elektronik konsumen seperti iPhone. Ketimpangan pasokan ini mengubah dinamika kekuatan, memberikan leverage negosiasi yang lebih besar kepada produsen memori. Bahkan, dikabarkan Apple sedang mencoba mendiversifikasi pasokannya dengan mengajukan izin untuk membeli chip memori dari perusahaan China, CXMT. Singkatnya, era di mana Apple mendominasi dengan menekan harga pemasok komponen seperti memori sedang mengalami perubahan. Kekuatan kini bergeser seiring dengan melonjaknya permintaan memori dari sektor AI, memaksa perusahaan seperti Apple untuk menyesuaikan strategi dan menghadapi kenaikan biaya yang signifikan.

Odaily星球日报2j yang lalu

Keseimbangan Kekuatan Kembali Apple dan "Micron cs": Membongkar Struktur Profit di Balik iPhone

Odaily星球日报2j yang lalu

Bisakah Paus BTC Menyelamatkan Bitcoin Setelah Arus Keluar ETF $4,06B?

Aliran keluar dari ETF Bitcoin AS terus berlanjut selama tujuh hari berturut-turut, dengan total sekitar $4,06 miliar mengalir keluar dalam sebulan, mengurangi aset total menjadi $72,82 miliar. Hal ini melemahkan permintaan institusional yang sebelumnya mendukung pasar. Namun, aktivitas "paus" Bitcoin (pemegang besar) menunjukkan respons berbeda. Saat harga sempat turun di bawah $60.000, volume transaksi besar melonjak, mengindikasikan akumulasi oleh investor besar yang melihat koreksi sebagai peluang beli. Ini membantu mengurangi tekanan jual jangka pendek. Di sisi lain, pemegang jangka panjang (Long-Term Holders) mulai menunjukkan tanda-tanda kapitalisasi, dengan beberapa merealisasikan kerugian. Meski hal ini dapat mengurangi tekanan jual di masa depan, pemulihan berkelanjutan Bitcoin tetap bergantung pada menguatnya kembali permintaan spot yang lebih luas di pasar.

ambcrypto2j yang lalu

Bisakah Paus BTC Menyelamatkan Bitcoin Setelah Arus Keluar ETF $4,06B?

ambcrypto2j yang lalu

Kedelapan 'Bapak' Transformer, Di Mana Mereka Sekarang?

Delapan penulis asli makalah Transformer “Attention Is All You Need” dari Google Brain kini telah meninggalkan perusahaan. Mereka kini tersebar di berbagai perusahaan dan bidang di industri AI. Ashish Vaswani mendirikan Essential AI, namun kabarnya sedang dalam proses direkrut oleh Nvidia. Noam Shazeer, setelah keluar-masuk Google, kini bergabung dengan OpenAI. Niki Parmar bergabung dengan Anthropic setelah sebelumnya mendirikan Essential AI bersama Vaswani. Jakob Uszkoreit beralih ke bioteknologi dengan mendirikan Inceptive. Llion Jones menjadi CTO di Sakana AI di Tokyo. Aidan N. Gomez adalah CEO dan salah satu pendiri Cohere, perusahaan AI untuk bisnis. Łukasz Kaiser tetap berada di penelitian dan menjadi kontributor kunci di OpenAI. Illia Polosukhin beralih ke blockchain sebagai salah satu pendiri NEAR Protocol. Meskipun telah berpisah dan mengambil jalur karir yang berbeda, visi bersama mereka tetap sama: terus mencari arsitektur AI baru yang lebih baik daripada Transformer yang mereka ciptakan sembilan tahun lalu.

marsbit2j yang lalu

Kedelapan 'Bapak' Transformer, Di Mana Mereka Sekarang?

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot