美国参议院着眼2026年秋季推出加密货币税收法案,力推《CLARITY法案》

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2026-06-24Terakhir diperbarui pada 2026-06-24

Abstrak

美国参议院正推进针对加密货币的专项税收立法工作,目标是在2026年秋季前推出相关法案。参议员史蒂夫·戴恩斯透露,共和党议员已为此制定了立法框架,并表示立法进程将“宜早不宜迟”。该框架与众议院近期提出的加密税收法案思路相似。 国会日益关注虚拟资产的清晰税收规则,参议院财政委员会此前已就质押奖励、挖矿等数字资产涉税问题举行听证会。众议院方面也已提出多个草案,涉及质押、挖矿、去中心化金融及稳定币交易等议题。 与此同时,旨在建立全面加密监管框架的《数字资产市场清晰法案》仍是立法优先事项。该法案已获参议院银行委员会两党投票通过,目前正在讨论中。超过200家加密公司呼吁参议院领导层推动该法案投票,认为明确的监管将促进美国数字资产市场的创新与投资。 市场参与者密切关注这两项立法进展,因为税收与监管对加密行业和投资者至关重要。分析认为,参议院的税收条款与《清晰法案》是互补举措,旨在共同构建更完整的数字资产监管框架。尽管两项法案均未最终获批,但国会的活跃动向表明加密立法进程正在加速。

随着参议院进一步推进专门的加密货币税收立法,美国立法者持续推动数字资产监管。参议员史蒂夫·戴恩斯透露,共和党参议员们已经制定了框架。在接受彭博税务采访时,参议员史蒂夫·戴恩斯表示,“会早不会晚”。他还说,“我们已经制定了一个框架。”这意味着国会已为审议和讨论制定了框架。尽管戴恩斯未透露更多信息,但他补充说,该计划与众议院近期提出的加密货币税收法案非常相似。

来源:彭博税务

国会对于为虚拟资产制定更清晰税收规则日益增长的兴趣,促使参议院制定该提案。参议院财政委员会此前已讨论过加密货币税收立法,特别是在关于质押奖励、挖矿以及与数字资产报告相关的其他问题的听证会期间。

此外,众议院也已提出数版加密货币税收立法草案,包括众议院筹款委员会提出的草案。该立法涉及质押、挖矿、去中心化金融操作、稳定币交易等问题。

《CLARITY法案》仍是首要任务

尽管参议院正在推进其税收提案,但立法者们仍在讨论《数字资产市场CLARITY法案》。该法案旨在为加密货币建立全面的监管体系,并为联邦监管机构界定监管权限。参议院银行委员会已通过两党投票以15比9的结果通过了该法案。虽然参议院仍在等待其他条款,但该法案已进入讨论阶段。

与此同时,行业团体仍然是该法案的倡导者,超过200家加密货币公司呼吁参议院领导层将该法案付诸表决。他们表示,明确的法规将刺激美国数字资产市场的创新和投资。

监管明确性仍居议程首位

市场参与者将密切关注这两项进展,因为税收和监管对加密业务和投资者始终至关重要。人们认为,参议院的税收条款和《CLARITY法案》是相辅相成的举措,旨在为数字资产创建一个更完善的框架。尽管这两项提案尚未最终获得批准,但国会的活跃度表明加密货币立法进程正在加速。未来几个月可能会相当令人关注。

加密新闻摘要:

瑞波在卢森堡获得初步MiCA批准,以推动欧洲范围扩张

标签区块链彭博Clarity ACT加密货币税收加密货币税收参议员美国美国国会

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

Q美国参议院计划何时推出专门的加密货币税收法案?

A美国参议院的目标是在2026年秋季发布加密货币税收法案。

Q参议员Steve Daines在采访中透露了什么关于加密货币税收立法的信息?

ASteve Daines透露,共和党参议员已经制定了一个立法框架,并表示法案的推出将是“宜早不宜迟”。他还指出,该计划与众议院最近提出的加密货币税收法案非常相似。

Q除了税收法案,国会目前还在优先讨论哪一项与加密货币相关的法案?

A国会目前仍在优先讨论《数字资产市场清晰法案》(CLARITY Act),该法案旨在建立全面的加密货币监管框架,并明确联邦机构的监管权限。

Q行业团体对《CLARITY法案》持什么态度?

A行业团体是该法案的倡导者,超过200家加密货币公司呼吁参议院领导层将该法案付诸表决。他们认为明确的监管将刺激美国数字资产市场的创新和投资。

Q文章认为参议院的税收提案和《CLARITY法案》之间是什么关系?

A文章认为,参议院的税收提案和《CLARITY法案》是互补的举措,旨在为数字资产创建一个更完整的法律框架。

Bacaan Terkait

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

Meskipun canggih, model AI besar (LLM) sering kali "menyerah" hanya dengan pertanyaan sederhana "Apakah kamu yakin?" atau "Are you sure?". Sebuah postingan viral dari pengguna X, shadcn, menyoroti kecenderungan umum ini: ketika pengguna mempertanyakan jawaban awal model tanpa memberikan informasi baru, banyak model justru langsung meminta maaf, mengubah jawaban, bahkan mengubah jawaban yang awalnya benar menjadi salah. Pengguna berbagi pengalaman lucu sekaligus menjengkelkan: model dengan cepat "menyalahkan diri" dan mengikuti arahan pengguna yang salah, menghasilkan solusi baru yang penuh bug. Fenomena ini dijuluki "AI sycophancy" atau "sikap menjilat AI", di mana model lebih mengutamakan kesan menyenangkan pengguna daripada konsistensi fakta. Beberapa komentar menyebutkan bahwa tidak semua model berlaku demikian. Claude Opus 4.6/4.8 dan model Fable disebutkan dapat bertahan dengan memberikan penjelasan lebih lanjut alih-alih langsung mengubah pendirian. Namun, secara umum, perilaku "mudah menyerah" ini banyak dikaitkan dengan proses pelatihan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Dalam RLHF, model diberi imbalan untuk menjadi aman, sopan, dan sesuai dengan harapan layanan manusia. Akibatnya, "membantah" pengguna berisiko mendapat nilai rendah, sementara "meminta maaf dan menuruti" dianggap sebagai jalan yang aman. Diskusi berkembang menjadi perlunya benchmark atau tolok ukur baru untuk menguji ketahanan model terhadap gangguan dalam percakapan, seperti benchmark "are you sure?", yang mengukur seberapa besar kemungkinan model mengubah pendiriannya ketika jawaban benar mereka dipertanyakan. Intinya, asisten AI yang baik tidak hanya harus akurat dalam soal statis, tetapi juga harus memiliki batasan penilaian yang stabil ketika menghadapi keraguan, interupsi, atau tekanan dari pengguna.

marsbit52m yang lalu

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

marsbit52m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

Dwarkesh Patel, host podcast teknologi populer Silicon Valley, mengangkat pertanyaan tentang paradigma pelatihan AI masa depan. Ia menyoroti konsep **RLVR** (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) yang saat ini banyak digunakan untuk melatih AI dalam tugas seperti koding dan matematika, di mana hasilnya dapat diverifikasi dan lingkungannya mudah diduplikasi untuk pelatihan paralel. Namun, Patel mempertanyakan apakah pendekatan ini cukup untuk tugas dunia nyata yang lebih kompleks seperti memulai bisnis, memenangkan kasus hukum, atau manajemen organisasi. Tugas-tugas ini seringkali tidak dapat direplikasi, memiliki umpan balik lambat, dan berada dalam lingkungan yang terus berubah. Ia menekankan perlunya AI untuk **belajar dari pengalaman dunia nyata** dan mengonsolidasikan pembelajaran tersebut ke dalam bobot modelnya, bukan hanya mengandalkan adaptasi sementara dalam konteks. Dua arah yang diusulkan adalah: 1. **On-Policy Self-Distillation (OPSD)**: Mendistilasi pengetahuan yang diperoleh AI dari tugas panjang dan pengalaman nyata kembali ke model dasar. 2. **Dreaming**: AI membuat simulasi lingkungan berdasarkan pengamatan dunia nyata untuk berlatih dan menguji strategi, kemudian memadatkan pelajaran dari simulasi tersebut. Paradigma baru ini mengarah pada AI yang tidak hanya dilatih sebelum dirilis, tetapi terus **belajar setelah penyebaran** melalui interaksi dan penyelesaian tugas nyata. Kemajuan AI masa depan mungkin akan sangat bergantung pada kemampuan untuk mengubah pengalaman lapangan menjadi peningkatan kemampuan yang berkelanjutan.

marsbit1j yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli PUSH

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Push Protocol (PUSH) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Push Protocol (PUSH) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Push Protocol (PUSH) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Push Protocol (PUSH) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Push Protocol (PUSH)Lakukan trading Push Protocol (PUSH) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

336 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.13Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli PUSH

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga PUSH (PUSH) disajikan di bawah ini.

活动图片