加密货币游说团体推动国会保持质押与挖矿税收法案原样通过

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

Abstrak

加密货币行业正积极游说美国国会,推动《矿业和权益质押税收明晰法案》(H.R. 9175)按原版通过,核心争议在于对矿工和验证者收益的征税时点。行业主张,权益证明验证者和工作量证明矿工获得的新代币奖励应在出售时而非获得时课税,以避免在未实现现金收入前就承担所得税义务。银行界则反对延迟征税,认为这将使加密货币收益产品相对传统储蓄产品获得不公平优势。 这场争论超越了技术性的税务澄清,将影响运营者的现金流规划、盈利能力和网络参与意愿。若规则不明或合规负担过重,可能迫使中小型矿工和验证者退出,从而危及网络的去中心化与安全。目前该法案尚处于立法提案阶段,其最终是被作为独立法案快速推进,还是被纳入更广泛的数字资产税收一揽子计划,将决定其立法前景及来自传统金融的阻力大小。

加密货币在华盛顿的政策斗争已不仅限于市场结构。如今,它还涉及矿工和验证者的税收处理问题。根据公开记录,主要的行业倡导团体已敦促立法者推进 H.R. 9175 号法案——《挖矿与质押税收清晰法案》,且不作任何修改。

该法案之所以重要,是因为税收是权益证明验证者和工作量证明矿工面临的最实际问题之一。如果奖励在收到时立即被征税,运营者可能需要在出售资产或实现现金之前就承担所得税义务。如果税收延迟到出售时才征收,这种处理方式就更符合许多运营者如何看待新创建的数字资产。

这种差异并非理论上的。它影响着现金规划、验证者经济、挖矿盈利能力,以及质押服务对机构和个人投资者的吸引力。

银行业反对延迟纳税

该法案中加密货币行业倾向的版本遭到了银行业利益的反对,他们认为延迟纳税可能使加密货币收益产品相对于利息、股息和传统储蓄产品具有优势。这使得辩论的范围超出了技术性的税收澄清。

银行将质押奖励视为竞争性收益格局的一部分。加密货币团体则认为它们是新创造的网络奖励,在出售前不应被视为普通的现金收入。立法者现在被要求决定哪种框架在税法典中更为合理。

对于验证者和矿工而言,最理想的结果是拥有可预测的规则。无论有利与否,清晰度有助于运营者进行规划。相反,不确定性则会推高合规成本,并可能阻碍小型参与者运行基础设施。

为何这对网络至关重要

税收政策可以潜移默化地影响网络的去中心化程度。如果合规变得过于繁重,小型验证者和矿工可能会退出,将更多的基础设施留给能够消化法律和会计复杂性的大型运营商。

这就是为什么关于质押和挖矿的税收辩论不仅仅关乎会计师。它触及了网络安全的经济基础。以太坊验证者、比特币矿工以及其他基础设施提供商都在一个税收时点会影响现金流的环境中运营。

该法案目前仍是一项立法提案,并非最终法律。但这场游说斗争表明,加密货币的政策议程已经扩大。在多年专注于证券法和交易所监管之后,该行业现在正试图锁定支持加密货币网络运行经济模式的税收规则。

下一阶段的关键在于,立法者是将该法案视为一项狭义的澄清,还是将其纳入更广泛的数字资产税收一揽子计划。这一区分至关重要,因为一个纯粹的独立修正案可能推进更快,而一个更广泛的一揽子计划则可能招致来自传统金融团体更多的反对。

本报道基于公开记录的信息。

本文由新闻编辑部撰写,塞缪尔·雷编辑。

本报告基于国会可获取的立法文件

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

Q加密货币行业推动国会通过H.R. 9175法案的主要诉求是什么?

A主要诉求是推动国会在不做修改的情况下通过《采矿和质押税收清晰法案》(H.R. 9175),以实现对矿工和验证者获得的网络奖励(新创造的代币)在出售时才征税,而非在收到时立即按收入征税。

Q银行业为什么反对加密货币行业偏爱的税法版本?

A银行业认为,对质押奖励等加密收益产品采取延迟征税(即在出售时而非收到时征税),可能会使其相对于传统的利息、股息和储蓄产品获得不公平的竞争优势。

Q当前的税收不确定性对加密货币网络的验证者和矿工造成了哪些具体影响?

A税收不确定性推高了合规成本,并可能阻碍规模较小的参与者运营网络基础设施。这会导致他们退出市场,从而可能使网络基础设施更集中地掌握在能够承担复杂法律和会计成本的大型运营商手中,影响网络的去中心化程度。

Q文章的标题提到“Crypto Lobby Pushes Congress To Keep Staking And Mining Tax Bill Intact”,这里的“Intact”是什么意思?

A这里的“Intact”指的是“保持完整、不做改动”。意思是加密货币游说团体希望国会能原封不动地通过该税收法案,不要对其进行修改。

Q除了税收问题,文章还指出加密货币行业在华盛顿的政策议程发生了怎样的变化?

A文章指出,加密货币行业的政策议程已经扩大。在多年专注于证券法和交易所监管之后,该行业现在正试图制定支持其网络运行经济学的税收规则,这标志着其政策重心已扩展到更广泛的税收领域。

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 BILL

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL)Lakukan trading Billions Network (BILL) 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.

240 Total TayanganDipublikasikan pada 2026.05.07Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli BILL

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 BILL (BILL) disajikan di bawah ini.

活动图片