SEC одобрила план Trump Media по покупке биткоина на $2,3 млрд

cryptonews.ruPubblicato 2024-11-16Pubblicato ultima volta 2025-06-16

Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC) одобрила заявку Trump Media and Technology Group (TMTG) на реализацию плана по покупке биткоина, что дает компании доступ к капиталу в размере 2,3 млрд долларов для приобретения криптовалюты.

Доступ к миллиардам разблокирован

Trump Media and Technology Group, медиакомпания, которой владеет президент США Трамп и которая управляет платформой Truth Social, сообщила 13 июня об одобрении регистрации со стороны регулятора. Фирма привлекла около 2,3 млрд долларов от примерно 50 институциональных инвесторов, и теперь эти средства могут быть использованы для покупки биткоина в любой момент.

Компания не стала раскрывать конкретные суммы планируемых покупок криптовалюты. В проспекте указано лишь, что Trump Media «…будет приобретать биткоин и связанные с биткоином активы в объемах и по графику, которые сочтет оптимальными».

Документ также включает универсальную полку, позволяющую компании привлечь до 12 млрд долларов дополнительного капитала через выпуск акций, долговых обязательств или варрантов в любое время. «У компании нет немедленных планов по выпуску каких-либо ценных бумаг в рамках этой регистрации», — отметили в пресс-релизе.

Масштабная перепродажа акций

Около 84,7 млн акций, принадлежащих ранним инвесторам, теперь зарегистрированы для перепродажи. Этот блок составляет примерно половину публичного оборота и 30% всех выпущенных акций. Компания торгуется на бирже Nasdaq под тикером DJT.

Стратегия Trump Media в отношении биткоина может включать не только прямые покупки криптовалюты, но и приобретение связанных с биткоином ценных бумаг. При определенных рыночных условиях компания также готова продавать биткоин и инвестировать полученные средства в наличные деньги, их эквиваленты или другие процентные инструменты.

Расширение экосистемы

Помимо Truth Social, компания управляет стриминговым сервисом Truth+ и запустила в январе этого года финтех-бренд Truth.fi с амбициями в сфере криптовалют. В пресс-релизе Truth.fi описывается как «бренд финансовых услуг и финтеха, включающий инвестиционные инструменты America First».

Одобрение SEC открывает Trump Media путь к реализации одной из крупнейших корпоративных инициатив по покупке биткоина. Компания получила доступ к значительным финансовым ресурсам и гибкость в выборе времени и объемов инвестиций в криптовалюту.

Letture associate

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

marsbit5 h fa

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

marsbit5 h fa

Trading

Spot
活动图片