SEC akhiri kasus penipuan terhadap Justin Sun setelah penyelesaian $10 juta

ambcryptoDipublikasikan tanggal 2026-03-06Terakhir diperbarui pada 2026-03-06

Abstrak

SEC mengakhiri kasus penipuan terhadap Justin Sun dan perusahaannya, Tron Foundation dan BitTorrent Foundation, setelah penyelesaian senilai $10 juta. Sun didakwa melakukan manipulasi pasar untuk token TRX dan BTT serta menjualnya sebagai sekuritas yang tidak terdaftar. Kasus ini ditangguhkan setelah pemerintahan Trump berkuasa pada 2025, yang mencabut banyak tindakan penegakan hukum SEC sebelumnya. Sun menyambut baik keputusan ini, namun Senator Elizabeth Warren mengkritiknya, menyebutnya sebagai "pay-to-play" dan memperingatkan SEC agar tidak menjadi alat bagi teman miliarder Trump. Harga TRX tidak bereaksi signifikan terhadap berita ini.

Komisi Sekuritas dan Bursa (SEC) telah membatalkan kasus penipuan terhadap Justin Sun dan perusahaannya, Tron Foundation dan BitTorrent Foundation.

Menurut berkas pengadilan, SEC mengajukan penyelesaian di mana miliarder kripto itu akan membayar denda perdata $10 juta karena melanggar hukum sekuritas federal.

Tuntutan yang tersisa terhadap Sun dan perusahaannya akan dibatalkan dengan prasangka, artinya tidak dapat diajukan kembali atau diajukan ulang di masa depan.

Dalam posting media sosial terpisah, Sun mengonfirmasi pembatalan kasus tersebut, mencatat bahwa hal itu membawa 'penutupan' dan akan membuat masa depan cerah.

“Resolusi hari ini membawa penutupan...Masa depan cerah.”

Mengurai gugatan Sun vs. SEC

Regulator menggugat Sun bersama perusahaannya, Tron Foundation, BitTorrent Foundation, dan Rainberry pada awal 2023.

Pada saat itu, SEC mengklaim bahwa Sun dan perusahaannya memanipulasi pasar untuk Tron [TRX] dan BitTorrent (BTT). Selain itu, SEC yang dipimpin Garry Gensler menuduh bahwa kedua token itu dijual sebagai sekuritas kripto yang tidak terdaftar, yang melanggar hukum sekuritas federal.

Bahkan selebriti yang digunakan dalam promosi token juga terlibat dalam kasus ini. Menurut SEC, Sun menghasilkan lebih dari $31 juta dari hasil ilegal dari skema penipuan yang diduga.

Namun, seperti kebanyakan tindakan penegakan hukum SEC, gugatan Sun dihentikan setelah Donald Trump menjadi Presiden AS pada awal 2025.

Untuk mewujudkan visinya menjadikan AS sebagai ibu kota kripto dunia, Administrasi Trump menarik kembali sebagian besar tindakan penegakan hukum SEC sebelumnya.

Sun akan bergabung dengan daftar panjang pendiri dan perusahaan kripto yang telah memasuki perjanjian penyelesaian atau gugatannya dibatalkan sama sekali.

Reaksi terhadap kesepakatan Justin Sun-SEC

Namun langkah ini juga menuai kritik. Sun adalah salah satu investor terkemuka di World Liberty Financial, sebuah perusahaan kripto yang didukung keluarga Trump. Karenanya, para kritikus memandang pembatalan ini sebagai 'pay-to-play' (bayar untuk bermain).

Bahkan, dalam sebuah pernyataan, Senator Demokrat Elizabeth Warren memperingatkan SEC agar tidak digunakan untuk melaksanakan perintah Trump.

“SEC seharusnya bukan menjadi anjing peliharaan untuk teman miliarder Trump.”

Untuk bagiannya, Amanda Fischer, mantan kepala staf di SEC era Gensler, menyebut kesepakatan penyelesaian Sun sebagai “aib bagi lembaga dan industri kripto.”

Meski demikian, harga TRX tidak bereaksi terhadap pembaruan ini pada saat penulisan. Altcoin itu diperdagangkan pada $0,28 setelah turun lebih rendah pada tanggal 5 Maret, menyusul penurunan kecil Bitcoin.


Ringkasan Akhir

  • SEC mengakhiri kasus penipuan terhadap Justin Sun dan perusahaannya dengan penyelesaian $10 juta.
  • Sun memuji langkah tersebut, tetapi Senator Warren mengkritik kesepakatan itu, memperingatkan SEC agar tidak menjadi anjing peliharaan Trump.

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QApa yang diselesaikan oleh SEC dalam kasus penipuan terhadap Justin Sun dan perusahaannya?

ASEC mengakhiri kasus penipuan terhadap Justin Sun, Tron Foundation, dan BitTorrent Foundation dengan penyelesaian di mana Sun setuju membayar denda sipil sebesar $10 juta karena melanggar undang-undang sekuritas federal.

QMengapa klaim yang tersisa terhadap Justin Sun dan perusahaannya tidak dapat diajukan kembali di masa depan?

AKlaim yang tersisa terhadap Justin Sun dan perusahaannya diberhentikan dengan prejudice, yang berarti klaim tersebut tidak dapat diajukan kembali atau diajukan ulang di masa depan.

QApa saja tuduhan utama SEC terhadap Justin Sun dan perusahaannya pada tahun 2023?

ASEC menuduh Justin Sun dan perusahaannya memanipulasi pasar untuk Tron (TRX) dan BitTorrent (BTT), serta menjual kedua token tersebut sebagai sekuritas kripto yang tidak terdaftar yang melanggar undang-undang sekuritas federal.

QSiapa yang mengkritik kesepakatan penyelesaian antara SEC dan Justin Sun, dan apa alasannya?

ASenator Elizabeth Warren dan Amanda Fischer, mantan kepala staf di SEC, mengkritik kesepakatan tersebut. Warren memperingatkan SEC agar tidak menjadi 'anjing peliharaan' untuk teman miliarder Trump, sementara Fischer menyebut kesepakatan itu sebagai 'aib bagi lembaga dan industri kripto'.

QBagaimana pengaruh berita penyelesaian kasus terhadap harga TRX?

AHarga TRX tidak bereaksi terhadap pembaruan tersebut pada saat penulisan artikel. Altcoin itu diperdagangkan pada harga $0,28 setelah turun pada tanggal 5 Maret, mengikuti penurunan kecil Bitcoin.

Bacaan Terkait

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

Model generatif seperti model difusi atau autoregresif yang dominan saat ini biasanya tidak melatih seluruh proses generasi secara end-to-end. Mereka dilatih hanya untuk memprediksi satu "langkah kecil" dalam proses, namun saat inferensi, langkah ini harus diulang ratusan atau ribuan kali. Ketidaksesuaian ini menyebabkan masalah "exposure bias," di mana kesalahan menumpuk seiring waktu. Makalah terbaru dari UIUC dan Harvard memperkenalkan paradigma baru bernama **Explorative Modeling (XM)**. Inti dari metode ini sangat sederhana: alih-alih menghasilkan satu sampel, model menghasilkan **K kandidat** dalam setiap langkah pelatihan. Kemudian, hanya kandidat yang paling dekat dengan data target yang dipilih untuk menghitung gradien dan memperbarui model. Mengapa ini berhasil? Dalam tugas generatif, satu input bisa memiliki banyak output yang valid (mode). Fungsi kerugian rekonstruksi tradisional cenderung menyebabkan "mode blurring," di mana model hanya mempelajari rata-rata dari semua mode, menghasilkan output yang tidak realistis. Dengan menghasilkan beberapa kandidat, model dapat "mengeksplorasi" dan menangkap beberapa mode yang berbeda sekaligus, sehingga menghindari rata-rata yang kabur. Penelitian ini menunjukkan bahwa **"eksplorasi" (K) bertindak sebagai sumbu penskalaan ketiga** yang efektif, selain parameter dan data. Eksperimen pada gambar, video, dan bahasa menunjukkan peningkatan kinerja yang monoton dengan peningkatan K, dengan keuntungan yang lebih besar pada skala yang lebih besar. XM dapat meningkatkan efisiensi FLOP hingga 4.1x dan efisiensi sampel hingga 6.2x. Yang lebih menarik, ketika diterapkan secara ekstrem, XM memungkinkan **pelatihan generatif yang benar-benar end-to-end**. Dalam tugas kontrol robot, "Explorative Policy" berbasis XM mencapai kinerja yang setara dengan "Diffusion Policy" yang membutuhkan 100 langkah inferensi, sementara hanya membutuhkan satu langkah inferensi maju. Ini membuktikan bahwa kompleksitas untuk menangani banyak mode dapat dipindahkan dari inferensi ke pelatihan. Meskipun ide "best-of-K" bukan hal baru, kontribusi utama makalah ini adalah penjelasan teoritis bahwa mekanisme ini secara langsung meningkatkan **ekspresivitas generatif** model. Dengan demikian, ini menawarkan cara baru yang ampuh untuk mengatasi tantangan mendasar dalam pemodelan generatif.

marsbit6m yang lalu

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

marsbit6m yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

OpenAI tidak lagi mengandalkan model termahal untuk menghasilkan uang. Pada 30 Juli, perusahaan mengumumkan penyesuaian harga, menurunkan harga model GPT-5.6 Luna sebesar 80% dan Terra sebesar 20%. Yang lebih penting dari angka penurunan harga adalah pesan intinya: untuk banyak tugas, model terkuat (seperti Sol) tidak selalu diperlukan. OpenAI secara eksplisit merekomendasikan strategi di mana model mahal (Sol) menangani perencanaan dan analisis kompleks, sementara model yang lebih terjangkau (Luna) mengeksekusi tugas, menulis kode, dan menjalankan pengujian. Pergeseran ini mencerminkan perubahan industri AI dari hanya mengejar kecerdasan tertinggi menuju optimisasi biaya dan efisiensi untuk penggunaan skala besar. Anthropic juga mengikuti pola serupa dengan meluncurkan Claude Opus 5 dengan harga setengah dari model andalannya, Fable 5. Kedua raksasa Silicon Valley ini menunjukkan bahwa model flagship kini berfungsi lebih untuk nilai merek dan pembuktian teknologi, sementara model "kendaraan massal" yang lebih murah (seperti Luna, Terra, Opus) yang akan mendorong adopsi komersial luas dan menghasilkan pendapatan utama. OpenAI mengungkapkan bahwa penurunan biaya ini sebagian didorong oleh model AI (Sol) yang mengoptimalkan kode produksi dan alur kerjanya sendiri, menciptakan siklus peningkatan efisiensi yang dapat mempercepat penurunan biaya di masa depan. Intinya, kompetisi AI bergeser dari "siapa yang paling pintar" menjadi "mana yang paling bernilai". Perusahaan tidak lagi membeli satu model tunggal, tetapi merancang sistem dengan beberapa model yang cocok untuk tugas yang berbeda—mirip dengan arsitektur komputasi awan. Tujuan akhir OpenAI adalah membangun ekosistem yang mengunci alur kerja pengembang melalui volume panggilan API yang sangat besar dan biaya yang sangat rendah, sehingga menciptakan daya tarik yang kuat. Ketika AI menjadi murah dan tersebar luas seperti listrik, tertanam dalam setiap proses tanpa diperdebatkan, era sesungguhnya baru dimulai.

marsbit1j yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli SUN

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

828 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.12Diperbarui pada 2025.03.21

Cara Membeli SUN

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 SUN (SUN) disajikan di bawah ini.

活动图片