Ущерб от нелегального майнинга в Малайзии превысил $1 млрд

RBK-cryptoPublicado em 2025-11-19Última atualização em 2025-11-19

С 2020 года более 13 тыс. ферм для добычи криптовалют потребляли в стране электроэнергию незаконно

Нелегальные майнеры в Малайзии украли электричества более чем на $1 млрд за неполные 5 лет. Министерство энергетики Малайзии сообщило, что с 2020 года по август текущего года было зафиксировано 13 827 случаев незаконного использования электроэнергии для добычи криптовалют, передает South China Morning Post.

В министерстве сообщили, что из-за кражи электричества майнерами национальная энергетическая компания Tenaga Nasional Berhad (TNB) понесла убытки в размере 4,6 млрд ринггитов ($1,1 млрд или около 89 млрд руб.). TNB работает с властями над проблемой, сообщили в ведомстве.

Оборудование для майнинга изымается с незаконно подключенных к сетям ферм. В совместных операциях участвуют энергетики, полиция, сотрудники других правоохранительных органов и регуляторов.

В Малайзии нет законов о добыче криптовалют, и майнинг не регулируется, но вмешательство в работу счетчиков или использование подключений для их обхода являются преступлениями, отмечает издание. Борьба с кражей электроэнергии называлась одним из приоритетов властей Малайзии еще в 2024 году, когда сумма ущерба от незаконного майнинга уже превышала $700 млн.

Телеграм-канал «РБК-Крипто» — подпишитесь и будьте в курсе самых главных и актуальных новостей о криптовалюте.

Присоединяйтесь к форуму «РБК-Крипто» в Telegram для обсуждения новостей и тенденций криптомира.

Особо остро проблема встала после того, как запрет добычи криптовалют в Китае в 2021 году вынудил майнеров перенести свою деятельность в страны Юго-Восточной Азии. Сообщалось, что летом 2021 года власти Малайзии раздавили катком изъятое у незаконных ферм оборудование для добычи криптовалюты стоимостью $1,25 млн. Под каток тогда попали 1069 устройств.

Тем временем в России готовят законопроекты об ответственности за нарушение требований к майнингу, включая отдельную статью за хищение электроэнергии с целью добычи криптовалюты. В Госдуме отметили, что майнинг мигрирует в серую зону и необходимы решительные действия для борьбы с этим.

Только в 2024 году «Россети» зафиксировали 130 случаев незаконного подключения майнеров к электросетям. По итогам проверок за прошлый год было возбуждено более 40 уголовных дел, ущерб превысил 1,3 млрд руб.

Дно рынка и квантовая угроза. Подборка горячих тем Форума РБК Крипто

Виталик Бутерин назвал возможным взлом Ethereum в течение 3 лет. Как быть

Под Калининградом майнинг-ферма похитила электричество на ₽56 млн

Leituras Relacionadas

Sam Altman's ChatGPT Parenting Method Stirs Controversy

Sam Altman, CEO of OpenAI, recently faced significant backlash after sharing a concept for using ChatGPT to manage family life. He suggested feeding the AI family schedules and children's interests to generate a personalized morning podcast for car rides, covering topics from soccer games to birthdays alongside news for parents. The post, intended to showcase a "cool" AI application, was widely criticized online. Critics, including "Gravity Falls" creator Alex Hirsch, argued the idea undermined genuine parent-child interaction, with Hirsch's rebuttal—"You could just... talk to your kids?"—gaining far more engagement than Altman's original post. This incident highlights a perceived contradiction in Altman's persona, who has previously expressed the pain of missing time with his child while now proposing AI-mediated conversations. This is not Altman's first promotion of AI-assisted parenting; he has previously described using ChatGPT as a 24/7 parenting encyclopedia for newborn care questions. However, the latest suggestion—having AI script family conversations—crossed a line for many, shifting his image from an anxious new dad to primarily an OpenAI promoter. The controversy coincides with OpenAI's strategic push into the "family AI" space, as evidenced by hiring a family product manager and shifting user demographics toward older parents. While AI can efficiently manage schedules and information, the strong public reaction underscores the sensitivity of applying AI to core human relationships. Critics emphasize that AI should assist with logistical tasks to free up time for family, not replace the empathy, spontaneous connection, and shared experiences that define genuine caregiving. The debate points to crucial boundaries for AI in the home, where efficiency is less important than authentic human connection.

marsbitHá 2m

Sam Altman's ChatGPT Parenting Method Stirs Controversy

marsbitHá 2m

Just Now, OpenAI's Largest Pre-trained Model Doug Exposed

On August 9, X user ChrisGPT reported that OpenAI is advancing a new large-scale pre-training model codenamed **Doug**, which is said to be its largest such project to date and distinct from GPT-6. ChrisGPT later suggested GPT-6 is likely Astra, a model OpenAI recently paused due to safety concerns, with Doug potentially launching by November. This aligns with a July 9 research memo from SemiAnalysis, which stated OpenAI has overcome pre-training issues and is actively developing a much larger model codenamed Doug. If accurate, this signals a potential shift: after nearly two years of relying primarily on post-training, reinforcement learning (RL), and inference-time compute for capability gains—evidenced by models like o1, o3, and the GPT-5 system—OpenAI may be restarting large-scale foundational model scaling. The backdrop includes competitive pressure from Google's Gemini 3 release in November 2025, which reportedly prompted internal focus at OpenAI. In December 2025, The Information reported OpenAI was developing a pre-training model codenamed **Garlic**, which showed promising results and incorporated key bug fixes. This project reportedly paved the way for an "even bigger and better model"—likely Doug. In summary, Doug may represent OpenAI's return to significant base model scaling, building on resolved pre-training challenges and aiming to push capabilities beyond the limits of the current GPT-4o-era foundation enhanced by advanced post-training techniques.

marsbitHá 23m

Just Now, OpenAI's Largest Pre-trained Model Doug Exposed

marsbitHá 23m

OpenAI Researcher: We Don't Read Papers Anymore

An OpenAI researcher's remark that top AI labs "no longer read papers" sparked widespread discussion, highlighting a deepening crisis of trust in academic publishing. This sentiment followed exposure of questionable practices in an ICLR paper, where exceptional results were linked to undisclosed "tricks." A large-scale "experimental review" by SAI of 168 Oral papers from ICML 2026 revealed severe reproducibility issues. Of the 105 papers fully replicated, only 8 successfully verified over 80% of their claims, with a median verification rate of just 28-30%. Common problems included non-runnable code, missing files, incomplete documentation, and results mismatching those reported. Some papers even relied on now-offline models, making verification impossible. Specific cases involved an 8x inflation in claimed trained parameters and missing evaluation models from released code. Verifying a single ICML Oral paper had a median cost of around $8,900, with 17 exceeding $100,000. This creates a perverse incentive: flawed research carries high rewards (citations, jobs) with minimal risk of exposure, as verification is prohibitively expensive or impossible without code. While industry researchers at well-resourced labs may rely less on papers due to internal experiments and resources, academic and early-career researchers remain heavily dependent on publications for PhD applications, faculty positions, and entry into top labs. This creates a paradoxical system where papers are increasingly distrusted as reliable knowledge sources yet retain their gatekeeping value in career advancement. The situation underscores a critical need for systemic reforms to ensure scientific integrity and reproducibility in AI research.

marsbitHá 33m

OpenAI Researcher: We Don't Read Papers Anymore

marsbitHá 33m

Trading

Spot
活动图片