OCC负责人承诺11月前公布GENIUS法案最终规则

cointelegraphDipublikasikan tanggal 2026-08-19Terakhir diperbarui pada 2026-08-19

Abstrak

美国货币监理署署长乔纳森·古尔德承诺,将于11月前发布有关《美国稳定币指导与建立国家创新法案》的最终规则。该法案于2025年7月签署成为法律,旨在为美国支付稳定币建立监管框架。 古尔德在怀俄明州区块链研讨会上表示,货币监理署在2月发布拟议规则后,考虑了加密行业的反馈,将于11月发布最终规则。他预计监管机构可能从2027年开始受理与稳定币发行商相关的申请。 根据法案要求,包括货币监理署、财政部、联邦存款保险公司和美联储在内的多个政府机构需制定相关规则,法律定于2027年1月生效。各机构需在明年1月18日前完成最终规则的制定。尽管已有多个监管机构发布了拟议规则并收集了公众意见,但未能按法案要求在7月前发布最终规则,这可能导致稳定币发行商面临监管不确定性。

美国货币监理署(OCC)署长约拿单·古尔德表示,其机构将在11月前发布与支付稳定币法律实施相关的最终规则。

这位监管机构负责人周三在怀俄明州区块链研讨会上发言时表示,继货币监理署提出实施《美国稳定币国家创新指导与建立法案》(GENIUS Act)的提案后,OCC将在这项法律定于2027年1月生效之前发布最终规则。

古尔德表示,OCC“将在11月前发布最终规则”,此前该机构在2月份发布拟议规则后考虑了加密行业的反馈。他补充说,预计监管机构可以从2027年开始处理与稳定币发行商相关的申请。

于2025年7月签署成为法律的GENIUS法案,旨在为美国的支付稳定币建立一个监管框架,要求包括OCC、财政部、联邦存款保险公司(FDIC)和联邦储备委员会在内的监管这些产品的政府机构制定规则。

尽管OCC在2月份推进了一项长达376页的实施GENIUS法案的提案,但由于法律即将生效,各政府机构只有到1月18日来完成最终法规的制定。几家监管机构已经发布了与GENIUS法案实施相关的提案并收集了公众反馈,但并未在7月前发布最终规则,这可能导致稳定币发行商面临监管不确定性。

相关:OCC批准特朗普家族加密货币公司获得信托章程

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

Q美国货币监理署署长承诺何时公布最终版本的GENIUS法案实施细则?

A美国货币监理署署长承诺在11月之前公布最终版本的GENIUS法案实施细则。

QGENIUS法案的目标是什么?

AGENIUS法案的目标是在美国为支付稳定币创建一个监管框架。

QGENIUS法案的法定生效日期是哪一天?

AGENIUS法案的法定生效日期是2027年1月。

Q除了OCC,还有哪些政府机构被要求为稳定币制定规则?

A根据文章,除了美国货币监理署,还有财政部、联邦存款保险公司和联邦储备委员会被要求为稳定币制定规则。

Q根据文章,如果各监管机构在7月前未能发布最终规则,可能导致什么后果?

A根据文章,如果各监管机构在7月前未能发布最终规则,可能会导致稳定币发行商面临监管不确定性。

Bacaan Terkait

Proposisi Ekonomi Politik Terbesar Era AI: Robot Semakin Cakap, Bagaimana Manusia Berbagi Nilai?

Artikel dari *The Economist* memicu perdebatan dengan menyoroti kemajuan pesat China dalam robotika, AI, energi baru, dan manufaktur canggih, yang di satu sisi dikritik karena diduga mengalihkan sumber daya dari pemulihan permintaan domestik. Esai ini berargumen bahwa isu mendasarnya bukanlah tentang China atau kecepatan perkembangan teknologi, melainkan sebuah pertanyaan politik-ekonomi global yang mendesak: **bagaimana manusia membagi nilai yang diciptakan mesin ketika robot dan AI semakin canggih?** Revolusi AI mengubah logika dasar penciptaan dan distribusi kekayaan. Berbeda dengan revolusi industri sebelumnya yang tetap menempatkan manusia sebagai inti sistem produksi, AI kini mulai menggantikan pekerjaan kognitif. Jika AGI terwujud, semakin sedikit manusia yang terlibat langsung dalam penciptaan nilai, berpotensi memicu kontradiksi mendasar: produktivitas dan keuntungan perusahaan meningkat, tetapi daya beli konsumen stagnan atau turun karena berkurangnya partisipasi tenaga kerja. Masalahnya adalah terputusnya rantai penyebaran manfaat teknologi dari inovasi ke pendapatan masyarakat. Baik di China maupun secara global (misalnya, di AS dengan dominasi raksasa teknologi), kemajuan teknologi sering kali berkonsentrasi pada peningkatan nilai perusahaan dan kekayaan segelintir pemilik modal, alih-alih mendorong pertumbuhan upah dan konsumsi luas. Masa depan mungkin menawarkan tiga jalur: 1) **Kapitalisme tradisional**, di mana pemegang modal menguasai sebagian besar keuntungan AI; 2) **Kapitalisme negara**, dengan keterlibatan negara melalui investasi strategis; atau 3) **Model inovatif** seperti dana kekayaan digital, kepemilikan saham kolektif, atau bentuk pendapatan dasar baru untuk membagikan nilai tambah dari ekonomi pintar secara langsung kepada masyarakat. Bagi China, tantangannya adalah tidak hanya memenangkan persaingan teknologi, tetapi juga membangun sistem distribusi baru yang mampu mengubah kekayaan yang dihasilkan robot dan AI menjadi pertumbuhan pendapatan rumah tangga, peningkatan konsumsi, dan perlindungan sosial. Kompetisi di era AI tidak hanya soal siapa yang memiliki teknologi terkuat, tetapi terutama tentang siapa yang dapat membangun sistem ekonomi di mana kemakmuran dibagikan secara luas, sehingga kemajuan teknologi benar-benar meningkatkan kesejahteraan masyarakat banyak.

marsbit7m yang lalu

Proposisi Ekonomi Politik Terbesar Era AI: Robot Semakin Cakap, Bagaimana Manusia Berbagi Nilai?

marsbit7m yang lalu

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

**Algoritma yang Melatih Semua AI Dijatuhi "Hukuman Mati" oleh AI Itu Sendiri?** Para peneliti dari Tsinghua University dan Wharton School, University of Pennsylvania, baru-baru ini mempublikasikan penelitian yang menjawab pertanyaan terbuka selama 40 tahun dalam teori optimasi. Mereka membuktikan bahwa **gradient descent**, algoritma fundamental di balik hampir semua AI, memiliki batasan kecepatan konvergensi yang tidak dapat diatasi hanya dengan menyetel urutan *stepsize* (langkah pembelajaran). Inti penelitian ini adalah **bukti matematis yang dibangun oleh GPT-5.6 Sol Pro**. Duet peneliti Jianhao Ma dan Yuxin Chen memberikan target dan strategi tingkat tinggi kepada AI, kemudian berkolaborasi secara iteratif untuk menyempurnakan bukti tersebut. Mereka membuktikan bahwa **untuk setiap urutan *stepsize* non-negatif yang telah ditentukan sebelumnya, terdapat batas bawah kecepatan konvergensi gradient descent sebesar Ω(T^{-1.9319})**. Artinya, tidak peduli seberapa canggih urutan *stepsize* dirancang, kinerjanya tidak akan pernah melebihi batas ini jika struktur algoritmanya tidak diubah (misalnya, dengan menambahkan *momentum* seperti metode Nesterov). Bukti yang dihasilkan AI ini kemudian **diverifikasi sepenuhnya secara formal menggunakan Lean 4 theorem prover**, tanpa ada kesenjangan logika (*zero sorry, zero admit*). Penelitian ini menetapkan bahwa peningkatan kinerja maksimal memerlukan modifikasi pada struktur algoritma, bukan hanya penyesuaian *stepsize*. Temuan ini membuka kemungkinan bagi peneliti di mana saja untuk memanfaatkan AI sebagai asisten pembuktian teorema yang kuat.

marsbit32m yang lalu

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

marsbit32m yang lalu

Membongkar Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditonkan

**Ringkasan: Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditarik ke Rantai Blok** Perbincangan seputar RWA (Real World Assets) sering dimulai dengan visi sederhana: mengambil aset seperti obligasi negara, saham, atau energi, lalu mencetak token yang mewakilinya. Namun, tokenisasi hanyalah langkah awal—seperti memberi kode batang pada kontainer tanpa membangun infrastruktur pelabuhan, asuransi, atau rute pengiriman yang lengkap. Token hanyalah bukti kepemilikan yang dapat diakses, sementara DeFi (Keuangan Terdesentralisasi) menyediakan sistem operasi pasar yang sebenarnya. **Tokenisasi Hanya Kode Batang, Bukan Rantai Pasokan** Agar aset dunia nyata benar-benar berfungsi di DeFi, diperlukan enam lapisan: kepemilikan yang sah secara hukum, sumber data yang andal, aturan transfer dan penebusan yang jelas, likuiditas pasar sekunder yang dapat dieksekusi, parameter kolateral yang sesuai, serta jalur penyelesaian dan penanganan kerugian yang terpercaya. Banyak proyek RWA hanya berhenti pada lima lapisan pertama. **Empat "Jam Waktu" yang Berbeda dalam RWA** RWA beroperasi dalam beberapa sistem waktu sekaligus: blockchain menyelesaikan transaksi dalam hitungan detik, oracle memperbarui harga setiap jam atau hari, sementara bursa tradisional tutup pada malam hari dan akhir pekan. Ketidakselarasan ini menciptakan risiko "kesenjangan likuiditas" saat aset RWA yang lambat digunakan untuk mendukung kewajiban DeFi yang cepat jatuh tempo, seperti pinjaman stablecoin. Aset dengan volatilitas rendah seperti token obligasi negara bisa lebih berisiko sebagai jaminan dibanding aset kripto asli karena ketidaksesuaian waktu penyelesaian. **Likuiditas adalah Jalur Keluar, Bukan Angka TVL** Likuiditas tidak sama dengan Total Nilai Terkunci (TVL) atau janji penerbit untuk menebus aset. Likuiditas mengacu pada kemampuan untuk mengubah posisi menjadi aset penyelesaian yang dibutuhkan dalam jangka waktu yang dapat diterima, bahkan dalam kondisi tekanan pasar. Sebuah RWA memiliki tiga jalur keluar potensial: menjual ke peserta pasar lain, menebus ke penerbit, atau menggunakan aset sebagai jaminan untuk pinjaman. Model strategi harus menghitung nilai keluar dalam skenario stres, bukan nilai buku resmi. **Leverage Menciptakan Utilitas, Tetapi Juga Kerapuhan** Manfaat ekonomi sebenarnya dari RWA datang melalui leverage—kemampuan untuk menggunakan aset sebagai jaminan untuk meminjam. Namun, leverage juga menjadi titik di mana asumsi tersembunyi berubah menjadi kerugian nyata. Rasio jaminan (collateral ratio) tidak boleh hanya didasarkan pada volatilitas historis, tetapi juga harus mempertimbangkan faktor seperti keterlambatan penebusan, risiko custodian, dan konsentrasi kepemilikan. **Risiko RWA adalah Jaringan Hubungan** Risiko RWA harus dimodelkan sebagai grafik hubungan yang mencakup arus kas dasar, entitas hukum, penerbit, custodian, oracle, pasar sekunder, mekanisme penebusan, pool stablecoin, protokol pinjaman, dan modal penanggung. Kegagalan di satu node dapat dengan cepat menyebar ke seluruh sistem. Pemantauan berkelanjutan terhadap sinyal seperti antrian penebusan, kedalaman pasar, dan perilaku market maker sangat penting. **Masa Depan: Melampaui Obligasi Negara** Sementara tokenisasi obligasi negara adalah pintu masuk yang baik, batas-batas baru terletak pada aset seperti daya komputasi (GPU, sewa) dan energi. Aset-aset ini membawa set risiko yang berbeda dan membutuhkan model ekonomi yang disesuaikan. Demikian pula, tokenisasi saham dan kontrak berkelanjutan (perpetuals) akan menjadi ujian besar, menghubungkan kepemilikan saham global dengan leverage asli kripto, tetapi juga menciptakan risiko yang saling terkait tinggi. **Kesimpulan: Token Hanyalah Awal** Tanpa DeFi, tokenisasi RWA memiliki nilai terbatas—terutama dalam distribusi dan transparansi. Peluang sebenarnya muncul ketika aset ini menjadi bagian dari pasar modal yang terbuka dan dapat diprogram, di mana mereka dapat digunakan sebagai jaminan, untuk lindung nilai, dan dalam strategi terstruktur. Visi jangka panjang bukanlah "men-tokenisasi segalanya," tetapi menciptakan sistem di mana aset produktif dunia nyata dapat diakses dan dikelola oleh perangkat lunak, dengan modal yang mengalir tanpa henti dan risiko yang dikelola pada kecepatan pasar itu sendiri. **Token hanyalah kode batang. Pasar adalah mesin yang sebenarnya berjalan.**

marsbit46m yang lalu

Membongkar Kebenaran di Balik Leverage, Likuiditas, dan Risiko Aset yang Ditonkan

marsbit46m yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli GENIUS

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Genius (GENIUS) 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 Genius (GENIUS) 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 Genius (GENIUS) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Genius (GENIUS) 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 Genius (GENIUS)Lakukan trading Genius (GENIUS) 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.

1.1k Total TayanganDipublikasikan pada 2026.04.29Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli GENIUS

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 GENIUS (GENIUS) disajikan di bawah ini.

活动图片