详解马绍尔群岛的“DAO 组织立法” 自称世界首创 怀俄明州又是怎么做?

吴说区块链Publicado em 2022-12-23Última atualização em 2022-12-23

Resumo

马绍尔群岛共和国宣布,政府已经通过了2022年《去中心化自治组织法》,在法律上承认DAO,这是世界首创。

2022 年 12 月 22 日,马绍尔群岛共和国(RMI)宣布,政府已经通过了 2022 年《去中心化自治组织法》,在法律上承认 DAO,并使在该国注册的法律实体能够正式采用 DAO 结构和治理工具,这是世界首创。这一发展标志着任何国家在合法化和鼓励去中心化实体及其相关要素的增长方面走得最远,为 MIDAO 在马绍尔群岛促进 DAO 注册过程提供了独特的机会。

这一历史性的公告是在各国政府对区块链和加密货币引入更多监管监督和审查的呼声越来越高的情况下做出的。在 FTX 中心化加密货币交易所倒闭后,许多政府宣布了新的立法计划,并加强了金融监督机构的执法力度。马绍尔群岛共和国政府认识到,"一刀切" 的做法在这个领域是行不通的,并认识到去中心化可以给其经济带来的好处。

马绍尔群岛共和国财政部长 Bransen Wase 说:“马绍尔群岛共和国为自己站在全球科技法学和合规的前沿而感到自豪。随着 2022 年 DAO 法案的通过,马绍尔群岛将其法院和资源投入到蓬勃发展的去中心化世界中,并认识到去中心化的自治组织不仅在区块链领域,而且在更广泛的经济中可以占有独特的地位。我们相信,基于我们在航运注册和合规方面的历史,我们的岛国非常适合迈出这一步,并为 DAO 提供一个容易、有效和具有成本效益的住所。”

马绍尔群岛的《2022 年去中心化自治组织法》在法律上实现了以下目标:

● 允许 DAO 在国际公认的有限责任公司结构下成立公司,只要他们确定为 DAO 有限责任公司。

● 允许营利性 DAO 和非营利性 DAO 注册。

● 承认 DAO 治理、投票过程和框架,包括通证化。

● 为 RMI 政府创建一个投资基金,以继续围绕 DAO 以及如何将其进一步融入经济进行教育和培训。

● 为 DAO 的形成、协议和智能合约的使用提供定义和规定。

为了吸引 DAO 和 Web3 先锋,这项新通过的立法建立了一个 DAO 注册程序,将由 MIDAO 推动,MIDAO 是一家当地公司,具有吸引和解释为什么 RMI 的法律体系比世界上其他司法管辖区更有利于 DAO 结构的专业知识。

MIDAO 首席执行官 Adam Miller 说:“在 FTX 之后的这个加密货币重置时刻,关键是人们要明白,如果交易所是去中心化的,这个事件就不会发生。DAO 结构可以避免这种情况的发生。我们很荣幸与马绍尔群岛共和国政府合作,他们清楚地了解去中心化的价值,并了解法律制度应该随着技术的发展而发展。”

2022年初马绍尔群岛官方新闻稿

马绍尔群岛共和国已经采取行动,正式承认去中心化的自治组织,即所谓的 DAO,作为法律实体。此举使集体所有和管理的区块链项目在全球舞台上得到正式承认。

DAO 是由自我组织的社区管理的基于区块链的实体,在马绍尔群岛通过 2021 年修正的《非营利实体法》之后,已经获得了法律认可。该修正案允许加密货币交易基础设施平台 Shipyard Software 注册该岛国的第一个 DAO,Admiralty LLC。该公司的成立得到了 MIDAO Directory Services Inc. 的帮助,该公司是为帮助 DAO 在马绍尔群岛注册而成立的组织。

根据目前的情况,新的立法允许任何 DAO 在马绍尔群岛注册和建立业务。

马绍尔群岛共和国前首席秘书、MIDAO 的联合创始人 Bobby Muller 说,他的国家认识到,现在是领导 “区块链革命” 的 “独特时刻”。他说,DAO 将在创建 “更有效和更少层级的” 组织方面发挥重要作用。

在给 Cointelegraph 的一份书面声明中,Muller 说,马绍尔群岛希望成为 DAO 的全球中心,无论是在登记和注册方面,还是在开发用例和促进大规模采用方面"。

他进一步解释说:“其战略是提供最低的注册成本,一个拥有国际认可的法院的支持性政府,以及一个接受技术进步的环境。”

根据世界银行的数据,马绍尔群岛是一个独立的岛国,位于赤道附近的太平洋上,截至 2019 年,人口约为 59,000。至少从 2018 年开始,该岛国一直在积极探索数字资产的使用案例,政府推出了创建基于区块链的加密货币的措施,该货币将被承认为与美元并列的法定货币。

马绍尔群岛已经在 2018 年 2 月批准创建一种新的加密货币,被称为 Sovereign(SOV)。正如人们现在所期望的那样,国际货币基金组织(IMF)已经批评了这一计划,担心数字主权货币会破坏国家的金融稳定。这个位于华盛顿的贷款机构对萨尔瓦多提出了类似的批评,萨尔瓦多成为第一个承认比特币作为法定货币的国家。

然而,马绍尔群岛参议员 David Paul 强调,该国的 DAO 立法并不构成与国家支持的加密货币一样的复杂问题。他在一份书面声明中告诉 Cointelegraph:“主权数字货币是金融的,从洗钱的角度来看会引发很多担忧。对于 DAO 来说,这是一个不同的领域,因为这更多的是给予他们法律认可,以便向监管机构、投资者和消费者证明自己的观点。”

具体操作流程

是什么让马绍尔群岛成为注册 DAO 的好选择

马绍尔群岛之所以成为 DAO 建立的热门地区,是因为制定了专门的 DAO 监管制度。以下是在马绍尔群岛组建 DAO 的主要好处:

● 在开曼群岛,您可以享受美国和英国普通法的混合法律体系,包括一些习惯法和地方法规;

● 容易建立:您的 DAO 只需要三个创始成员(法人实体或个人);

● 流程非常快:成立一家公司需要 3 周时间,获得特殊许可证需要 2 周时间;

● 与其他选择(例如瑞士基金会)相比,价格合理;

● 马绍尔群岛与美国有着紧密的合作关系(两国是自由联盟)。

马绍尔群岛上 DAO 的合规形式

马绍尔群岛建议将非营利公司(有限责任公司)作为 DAO 的法律实体形式,这与将 DAO 作为基金会建立的一般做法不同。这种公司是按照马绍尔群岛的一般公司法建立的,其具体特点是:

● 公司的收入或利润的任何部分都不能分配给其成员、董事或官员;

● 成员对该公司的所有权可在成员登记册和公司的智能合同等普通文件中界定。

● 你必须明确说明公司的目的,并将其与非营利活动联系起来。该目的将在公司证书中进一步说明。

这是如何运作的?

一般来说,这样的公司作为一个有限责任公司,由其成员管理。它有三个基本的章程文件。公司成立证书、运营协议和公司章程。

运营协议应包括你的 DAO 管理的最关键事项:

● 额外的管理机构。

● 这些管理机构的投票和计票。

● 智能合约的修改。

● 创建和管理财政库。

你可以根据上一版本的运营协议中规定的程序,由成员决定修改其中任何事项。

为 DAO 注册马绍尔群岛有限责任公司

以下是在马绍尔群岛建立 DAO 的合规壳的过程:

● 你首先要明确定义你的 DAO 的名称和目的。再一次,你的 DAO 的目的应表明非营利性因素。

● 至少有三个创始成员起草运营协议(你可以在公司成立后随时修改运营协议;因此,通常的做法是在第一阶段使用模板以加快进程)。

● 创始成员应通过当地监管机构的 KYC 程序。除创始人外,任何持有公司 10% 或以上治理权的人都必须通过 KYC 程序。

● 创始成员签署草拟的经营协议、公司证书和外国商业投资许可证表格,并将这些文件提交给监管机构。

● 如果文件一切正常,监管机构会将有限责任公司的章程发给创始人。

可参考:美国怀俄明州 DAO 相关法律法规

怀俄明州是加密货币领域的先驱者。随着其对新货币形式的投资,该州立法机构已经通过了关于加密货币公司和其他数字组织如何在该州运营的新法律。因此,加密货币公司和其他数字组织,即所谓的去中心化自治组织,或 DAO,可以在没有人类干预或个人或政府的控制下运作。换句话说,怀俄明州的 DAO,以及一般的 DAO,有时完全通过算法运行,没有任何人工输入。

怀俄明州的法律最近成为第一个允许 DAO 作为有限责任公司在该州注册和运营的州,从而赋予 DAO 许多与传统商业实体享有的相同的法律权利和保护。本文讨论了怀俄明州的新 DAO 法律。

法律以前是否考虑过怀俄明州 DAO 作为法律实体?

由于 DAO 的不寻常结构,这些商业实体在寻求承认为法律实体时面临挑战。例如,DAO 没有其他公认的商业实体的法律权利,如公司、伙伴关系和有限责任公司。

由于相对缺乏法律保护,人们一直不愿意成立 DAO。然而,怀俄明州最近成为第一个为 DAO 提供具体法律保护的州,允许它们作为有限责任公司在该州运营。

怀俄明州参议院第 38 号法案

怀俄明州参议院第 38 号法案最初于 2021 年 1 月提出,并被送交怀俄明州参议院的公司、选举和政治分支机构联合委员会。

怀俄明州参议院第 38 号法案,题为《去中心化自治组织补编》,给予怀俄明州 DAO 受保护的法律地位,并允许它们根据怀俄明州有限责任法成立有限责任公司。立法机关在 2021 年 7 月通过了该法案。

法律承认,传统的有限责任公司是一个有别于个人成员的商业实体。当你在某一州(如怀俄明州)组建有限责任公司时,该有限责任公司必须根据该州的法律进行运作。有限责任公司成员通常享有保护,不受针对他们个人的诉讼的影响。换句话说,有限责任公司的成员不对有限责任公司的债务或法律责任承担个人责任。

有限责任公司的另一个特点是,与某些公司不同,税收只发生在个人层面,所以没有所谓的双重征税。最后,与其他公司实体相比,经营有限责任公司的成本和复杂性通常较低。

参议院第 38 号法案如何影响怀俄明州 DAO?

怀俄明州的新法律允许怀俄明州 DAO 作为有限责任公司成立,这意味着怀俄明州的法律必须承认这些商业结构为合法商业实体。因此,它们要承担其他有限责任公司的义务和特权。换句话说,该法案允许怀俄明州 DAO 签订法律合同,这些合同将根据怀俄明州法律强制执行。

2022 年 3 月,怀俄明州立法机构修订了规范 DAO 的具体法定条款。其中一个条款涉及到通过一项提案所需的最低票数。在传统的公司中,利益相关者通过法定人数制度进行投票,这意味着企业在采取提议的行动之前必须获得一定数量的投票。然而,对于怀俄明州 DAO,怀俄明州担心要求至少一半的怀俄明州 DAO 成员投票会阻碍创新。

确定法定人数的权力

因此,新的怀俄明州法律允许怀俄明州 DAO 在其公司章程中确定其法定人数的定义。这将大大有利于 DAO 实施变革和改进的能力,特别是那些拥有大量成员的 DAO。例如,如果一个 DAO 只有 10 个成员,对提案进行投票和实施可能并不困难。然而,如果 DAO 有 10,000 名成员,通过传统的公司 50% 的法定人数制度收集足够的票数可能是困难的。

怀俄明州还计划建立一个应用程序编程接口系统,以简化怀俄明州 DAO 的注册过程。

怀俄明州 DAO 的好处和坏处是什么?

新的怀俄明州法律承认怀俄明州 DAO 是商业实体,享有州法律的保护和利益。换句话说,根据新法律,怀俄明州 DAO 现在可以签订法律上认可的合同,并享受怀俄明州法律的保护。具体而言,由于新法律赋予怀俄明州 DAO 以有限责任公司的地位,怀俄明州 DAO 现在将受到保护,不会被他人作为普通合伙人起诉。

怀俄明州的法律是新的。因此,许多人仍然不知道新 DAO 有限责任公司的一些法律含义。立法机构通过这项新法律,主要是为了保护 DAO 免受普通合伙企业的待遇。如果法律将怀俄明州 DAO 视为普通合伙企业,成员将承担个人责任。相反,该法律并没有解决经营 DAO 所涉及的所有问题。

企业成立的主要组成部分之一是确保如果你被起诉,你不需要承担个人责任。然而,关于责任的问题仍然存在,所以你必须在开始组建这一实体之前了解组建怀俄明州 DAO 的法律后果。

怀俄明州 DAO 的解散后果

此外,该法律包括可能阻止人们组建 DAO 的条款。例如,根据新的法律,如果提案未被批准或一年内未采取任何行动,DAO 有限责任公司将自动解散。但是,当然,如果 DAO 对 DAO 的表现满意,他们可能不想改变什么。

自动解散条款可能会使成员在他们不需要的地方安装改变,以保持 DAO 的活性。简而言之,在怀俄明州 DAO 得到普及之前,怀俄明州可能必须解决法律中的缺陷和漏洞。

此外,由于怀俄明州的 DAO 不是作为一个有监管框架的传统公司实体运作,联邦政府可能会仔细检查 DAO 的运作。此外,法律仍可能将 DAO 代币视为 "证券",受联邦证券法管辖。因此,关于 DAO 的法规存在许多不确定性,所以一些人可能不会冒险为他们的商业实体使用这种模式。

你如何组建一个怀俄明州 DAO?

要组建怀俄明州 DAO 有限责任公司,你必须向怀俄明州州务卿提交公司章程。

要创建 DAO 有限责任公司,公司章程必须包括:

● 新实体是一个 DAO 的声明

● DAO 有限责任公司的名称中必须有 DAO 或 LAO 或 DAO 有限责任公司字样的实体名称

● 有限责任公司的注册代理人的街道地址和代理人的办公室

● 一份 "关于职责和转让限制的通知",说明 DAO、基础智能合约、条款和运营协议将(或不)包括:

关于受托人的信息

对所有权利益转让、退出或辞去 DAO 的限制

返还资本贡献的定义

什么是 DAO 的解散的定义

DAO 是任何智能合约的公开标识符的声明

注册代理人要求

与传统的有限责任公司一样,怀俄明州 DAO 有限责任公司必须在怀俄明州保持一个注册代理人,以接受程序的服务。公司章程还可以指定是由成员还是由算法来管理怀俄明州 DAO。如果两者都没有指定,法律推定 DAO 是由成员管理的。只有在成员可以更新、修改或升级智能合约的情况下,你才能组建一个算法管理的 DAO。值得注意的是,新法律并没有定义算法管理。

成立 DAO 有限责任公司的初始申请费是 100 美元。

Leituras Relacionadas

Ethereum Q1 2026 Report: Fees Decline, Users and Transaction Volume Hit New Highs

Ethereum Q1 2026 Report: Fees Down, Users & Transactions Hit New Highs Token Terminal's Q1 2026 report on Ethereum presents a pivotal development: the network achieved record highs in monthly active users (13.2M, +85.9% YoY), total transactions (200.4M, +81.5% YoY), and throughput (25.78 TPS), while transaction fees on the mainnet plummeted by 47.9% quarter-over-quarter. This shift is attributed to the network's strategic move into a "low fees for scale" phase, exemplified by the Fusaka upgrade which increased data capacity and lowered block space costs, releasing pent-up demand (a manifestation of Jevons's Paradox). The report highlights a core narrative shift for Ethereum: from a DeFi-centric blockchain to a global financial settlement layer. It maintains a dominant position in tokenized assets, holding majority market shares among top chains in stablecoins (61.8%), tokenized funds (73.0%), and tokenized commodities (84.0%). Growth in tokenized funds (+73.1% YoY) and commodities (+325.9% YoY) was particularly strong, driven by institutions like BlackRock and JPMorgan entering the space. Contrasting these usage gains, several USD-denominated value metrics declined in Q1: fully diluted market cap fell 30.3% QoQ, total value locked (TVL) dropped 11.0%, and ecosystem transaction volume decreased 24.0%. The report interprets this as Ethereum prioritizing long-term network expansion and cementing its role as the default settlement layer for finance over short-term fee capture. The commentary from Etherealize argues that, much like the early internet, Ethereum's open, permissionless model is poised to win over closed alternatives as institutional tokenization accelerates.

marsbitHá 26m

Ethereum Q1 2026 Report: Fees Decline, Users and Transaction Volume Hit New Highs

marsbitHá 26m

He Just Raised 2.7 Billion, and Li Fei-Fei Also Invested

Pete Florence, a former senior research scientist at Google DeepMind and a key contributor to the Vision-Language-Action (VLA) model architecture, is deliberately distancing his startup, Generalist AI, from the trendy "world model" label. He argues that the industry should prioritize concrete goals over buzzwords. His goal is to create robots that can perform a vast range of unseen tasks with high speed and success rates, without needing task-specific training data. Recently, his company raised $400 million (¥2.7 billion) at a $2 billion valuation. Notable investors include NVIDIA's NVentures, Bezos Expeditions, NFDG, as well as Xiaomi co-founder Lin Bin, Zoom founder Eric Yuan, and renowned AI scientist Fei-Fei Li. Florence's approach stems from his academic background at MIT under Professor Russ Tedrake, focusing on understanding the physical world. After joining DeepMind, he developed models like Transporter Network and co-created the VLA framework. He left in 2025 to found Generalist AI. The company has launched two models: GEN-0, which demonstrated that scaling laws apply to physical motion, and GEN-1. GEN-1 was trained on over 500,000 hours of physical interaction data collected via a specialized wearable device. It achieves a 99% success rate on precise mechanical tasks like folding boxes and maintains performance three times faster than its predecessor. Florence believes GEN-1 is reaching a commercial utility threshold similar to the GPT-3 inflection point. The substantial funding round, following GEN-1's release, signifies strong investor confidence in Generalist AI's practical, goal-driven path to creating versatile, useful robots, regardless of the "world model" terminology.

marsbitHá 33m

He Just Raised 2.7 Billion, and Li Fei-Fei Also Invested

marsbitHá 33m

Two Legends Lost in Three Days: Is Google's AI Talent Dam Cracking?

In three days, Google lost two AI legends. On June 18, Noam Shazeer, co-author of the seminal "Attention is All You Need" paper and Gemini co-lead, left for OpenAI. Just 48 hours later, John Jumper, 2024 Nobel laureate and AlphaFold lead, departed DeepMind for Anthropic. This follows Andrej Karpathy joining Anthropic in May. These moves highlight a structural trend: top AI talent is concentrating at mission-driven, pre-IPO firms like OpenAI and Anthropic, while Google becomes a primary source. The exodus stems from a core mission mismatch. Google's ad-centric model often subordinates AI research to product and revenue goals, creating friction for pioneers like Shazeer, who returned in 2024 only to leave again. In contrast, OpenAI and Anthropic offer singular focus on pushing AI boundaries, whether towards AGI or safety-aligned models, which deeply appeals to top researchers like Jumper. Financial incentives amplify the pull. With both OpenAI and Anthropic nearing IPO, employees stand to gain immensely from equity, an upside Google's mature stock cannot match. Furthermore, the 2023 merger of Google Brain and DeepMind, intended to consolidate strength, has instead created cultural tension and slowed the path from research to product, as evidenced by Gemini's pace. This talent redistribution is reshaping the AI landscape. While Google retains vast data and compute resources, its true crisis is the quiet, continuous loss of the people who define the field's future. The real moat in AI is not infrastructure, but the concentration of brilliant minds—a battle Google is currently losing.

marsbitHá 2h

Two Legends Lost in Three Days: Is Google's AI Talent Dam Cracking?

marsbitHá 2h

Behind the AI Report Card, Lies a Chinese 'Exam Setter'

Beyond the familiar performance charts like MMLU-Pro and MMMU, which major AI models strive to ace, stands a key "examiner": Chinese-Canadian researcher Wenhu Chen. An assistant professor at the University of Waterloo and founder of TIGERLab, Chen addresses the crucial need for more rigorous AI evaluation. As models like GPT-4 began scoring near-perfect results on older benchmarks like MMLU, it became difficult to distinguish their true capabilities. In response, Chen introduced MMLU-Pro in 2024, featuring harder, more reasoning-focused questions with more answer choices, successfully reintroducing meaningful performance gaps. His work extends to multi-modal evaluation with MMMU and its enhanced version, MMMU-Pro. These benchmarks test a model's ability to understand and reason with complex information from images, charts, and text across diverse academic subjects, exposing the significant challenges even top models face in genuine comprehension. Chen's background in complex QA, table reasoning, and his experience at Google DeepMind on projects like Gemini inform his approach. He understands that effective benchmarks must anticipate how models might "cheat" by memorizing data or avoiding visual analysis. His lab also actively researches video understanding and generation models (e.g., UniVideo, Vamba), ensuring his evaluation work is grounded in practical model-building challenges. Now at Meta's Super Intelligence Lab, Chen continues his focus on multi-modal data and evaluation, representing the deep yet often unseen contributions of Chinese talent in shaping the fundamental tools of the AI industry.

marsbitHá 2h

Behind the AI Report Card, Lies a Chinese 'Exam Setter'

marsbitHá 2h

Trading

Spot
Futuros
活动图片