2026 Практика на треке робототехники: Кто строит дороги, кто добывает ресурсы, а кто создает системы?

marsbitОпубликовано 2026-02-15Обновлено 2026-02-15

Введение

В 2026 году ключевой тренд в криптоиндустрии — это слияние AI и физической инфраструктуры (DePIN), известное как «воплощённый интеллект» (Embodied AI). В статье анализируются три ведущих проекта, представляющих разные уровни этой экосистемы: - **peaq ($PEAQ)**: Блокчейн Layer-1 для машинной экономики. Уже демонстрирует реальную прибыль через токенизированные робо-фермы, где NFT-держатели получают дивиденды в USDT от продажи продукции. Партнёры включают Bosch, Mastercard и Airbus. Низкая капитализация (~$35 млн) делает его привлекательным инфраструктурным активом. - **PrismaX**: Платформа для сбора данных обучения AI через удалённое управление роботами. Привлекла $11 млн от a16z. Пользователи зарабатывают очки за операции, которые затем конвертируются в токены. Риски включают низкое качество данных из-за наплыва «фермеров». - **OpenMind ($ROBO)**: ОС и магазин приложений для роботов, аналогичный Android. Партнёры — Unitree, Fourier, UBTECH. Высокая оценка ($400 млн FDV) и конкуренция с закрытыми системами (например, Tesla Optimus) — основные риски. Эти три проекта формируют основу будущего: PrismaX предоставляет данные для обучения, OpenMind унифицирует ПО, а peaq обеспечивает монетизацию и распределение доходов. Их взаимодействие создаёт замкнутый цикл роста, где больше участников → лучше данные → эффективнее приложения → выше incentives. Успех отрасли зависит от интеграции всех трёх уровней, а не от победы отдельного проекта.

В нарративе криптовалют 2026 года сочетание ИИ и физической инфраструктуры (DePIN) — то есть «воплощенный интеллект» (Embodied AI) — становится новым полем битвы. Рынок больше не удовлетворяется простыми хайповыми концепциями, а начинает искать практические сценарии применения.

В этой статье выбраны три наиболее популярных и репрезентативных проекта на текущем треке: peaq, PrismaX и OpenMind. Они занимают три различные экологические ниши в экономике робототехники. Мы отбросим маркетинговые лозунги и проанализируем их текущее состояние и потенциал на основе реальных данных и примеров.

TL;DR

  • peaq ($PEAQ): Специализируется на сетевой инфраструктуре и токенизации активов. Ключевой момент — «реальный доход» (Real Yield), их автоматизированные фермы уже выплачивают денежные потоки держателям NFT. Текущая капитализация около 35 миллионов долларов, рынок рассматривает её как недооцененную инфраструктурную единицу.
  • PrismaX: Специализируется на данных для обучения ИИ и взаимодействии человека и машины. Ключевой момент — финансирование в 11 миллионов долларов под руководством a16z и ожидание аирдропа «зарабатывайте очки, удаленно управляя роботами». Это решает самую稀缺ную проблему робототехники — «данные взаимодействия с физическим миром».
  • OpenMind ($ROBO): Специализируется на операционных системах и дистрибуции приложений. Ключевой момент — нарратив «операционная система Android для роботов» и спорная высокая оценка в 400 миллионов долларов FDV. Они пытаются установить единый стандарт для магазина приложений для роботов.

1. @peaq : Сеть Layer-1, которая позволяет машинам зарабатывать

Позиционирование: Блокчейн Layer-1, разработанный для экономики машин (Machine Economy). Основная логика: Машины — это не просто инструменты, а экономические实体, которые могут иметь кошельки, подписывать сделки и зарабатывать доход. Это похоже на то, чтобы каждое устройство стало автоматическим заработывающим агентом.

Реальный пример 1: Токенизированная «робоферма»

В то время как большинство проектов DePIN все еще находятся на стадии продажи нод, peaq уже представила кейсы, генерирующие реальный денежный поток.

В конце 2025 года проект в экосистеме peaq запустил в Гонконге первую в мире токенизированную робоферму (Robo-farm), использующую автоматизированных роботов для выращивания гидропонных овощей. Её операционная логика очень проста и прямолинейна:

  1. Пользователи покупают NFT, представляющие доли в ферме.
  2. Роботы на ферме работают, выращивают и продают овощи.
  3. Доход от продаж (реальный доход в фиате) конвертируется в стейблкоины.
  4. Доход напрямую распределяется среди держателей NFT через блокчейн.

Согласно данным в блокчейне и отзывам сообщества, в конце января 2026 года эта ферма завершила первое распределение доходов:

  • Сумма распределения: Крупный инвестор показал доход около 3820 USDT
  • Годовая процентная доходность (APY): Расчеты ранних участников показывают около 18%

Эта модель «зарабатывает не на инфляции токенов, а на продаже овощей» для нынешних инвесторов криптоиндустрии, ищущих стабильность и низкие риски, является настоящим стимулом, демонстрирующим практическое применение RWA (активов реального мира).

Реальный пример 2: Партнеры и промышленная валидация

peaq сотрудничает с несколькими коммерческими гигантами:

  • Bosch: Направление сотрудничества — IoT-датчики и децентрализованная идентификация (peaq ID), тестирование автоматической записи данных устройствами и их размещения в блокчейне, в будущем возможно оснащение бытовой техники или промышленного оборудования «кошельками» с завода.
  • Mastercard: Исследование интеграции платежных шлюзов для соединения традиционных фиатных систем с машинными кошельками peaq (например, оплата кредитной картой после зарядки электромобиля, с расчетами через peaq в бэкенде).
  • Airbus: Тестировали отслеживание цепочек поставок.

Эти сотрудничества пока в основном являются доказательством концепции (PoC) и еще не запущены в массовое коммерческое использование с generating огромной выручкой, но они доказывают, что технологические стандарты peaq соответствуют промышленным требованиям безопасности, что является несравненным преимуществом по сравнению с другими проектами.

Базовые показатели и рыночные performance (данные на 2026-02-15)

  • Текущая цена: ~$0.019
  • Рыночная капитализация (MC): ~$34.25 миллиона
  • Оценка при полном разводнении (FDV): ~$78 миллионов
  • Масштаб экосистемы: Уже запущено или разрабатывается от 50 до 60+ DePIN-приложений Экосистема соединяет более 2-5.2 миллиона физических устройств, роботов и датчиков Охват отраслей跨越了 21-22 отрасли, включая мобильность (зарядка EV, навигация), энергетику, телекоммуникации, сельское хозяйство и умные города
  • Точки риска: Как Layer-1, токен в основном используется для Gas и стейкинга, требуется взрывной рост экосистемных приложений для поддержки цены; общее предложение велико (~4.3 миллиарда), возможно давление инфляции.

Преимущество peaq заключается в том, что бизнес-цикл уже работает, и есть поддержка промышленных гигантов. FDV менее 100 миллионов долларов, что является низкой оценкой по сравнению с другими инфраструктурными проектами ИИ, подходит для консервативного распределения средств в инфраструктуру.

2. @PrismaXai : Золотая жила данных с поддержкой a16z

Позиционирование: Слой данных для ИИ-роботов на основе взаимодействия человека и машины (RLHF). Основная логика: Чтобы роботы стали умнее, нужно много данных. PrismaX позволяет обычным людям удаленно управлять роботами для выполнения задач, генерируя таким образом высококачественные данные для обучения и предоставляя пользователям стимулы. Это решает проблему «последней мили» для ИИ-моделей — переход от цифрового интеллекта к физическому.

Реальный пример: Удаленная операция (Teleoperation)

PrismaX создает платформу, позволяющую пользователям удаленно управлять настоящими манипуляторами (например, оборудованием в лаборатории) через веб-страницу:

  • Пользователь управляет манипулятором для выполнения действий (например, перемещение объекта).
  • Система записывает данные операций.
  • Данные продаются компаниям-производителям роботов для обучения ИИ.
  • Пользователь получает очки (Points), которые в будущем можно обменять на токены.

Эта модель «Play-to-Train» (обучайся, играя) отличается от традиционного «майнинга на вычислительной мощности», требует от пользователя реального труда, данные имеют более высокую ценность, формируя маховик данных: больше участников → больше данных → лучше модели → более эффективные операции → больше участников.

Базовые показатели и рыночные performance (данные на 2026-02-15)

  • История финансирования: Привлекли 11 миллионов долларов в посевном раунде под руководством топового венчурного фонда a16z, при участии Virtuals Protocol.
  • Текущий этап: Этап системы очков и ожидания аирдропа, пользователи могут получать очки через ежедневный вход, тест по white paper, платное обучение ($99).
  • Масштаб экосистемы: В удаленных операциях уже участвовало более 500 человек завершили операции с манипуляторами, охватывая多个地区 мира; Доступные для操作 манипуляторы: запущено 2 полные системы (Unitech Walker "Tommy" и "Bill"), с которыми пользователи могут напрямую взаимодействовать
  • Точки риска: В настоящее время множество «студий для заработка на аирдропах»涌入 набирают очки. Если разработчики проекта не смогут эффективно отфильтровать высококачественные данные для обучения, эти очки станут бесполезными, что в конечном итоге приведет к резкому давлению продаж при обналичивании аирдропа. Качество данных удаленных операций действительно ли может обучать роботов коммерческого уровня, в отрасли все еще есть споры.

Основная привлекательность PrismaX заключается в поддержке a16z + уникальном механизме «маховика данных», позволяющем участвовать с нулевыми затратами в самом稀缺ном环节 обучения роботов. Поддержка a16z и уникальный механизм делают его возможностью для раннего Alpha.

3. @openmind_agi : Android-система для роботов

Позиционирование: Универсальная операционная система (OS) и магазин приложений для роботов. Основная логика: Решение проблемы фрагментации аппаратного обеспечения роботов, позволяющее разработчикам писать код один раз и запускать его на роботах разных брендов (таких как Unitree, Fourier), аналогично Android в индустрии смартфонов.

Реальный пример: App Store в зачаточном состоянии

OpenMind уже запустила магазин приложений и недавно объявила о сотрудничестве с 10 компаниями в области воплощенного ИИ, в основном сосредоточенными на ведущих производителях из Китая и США, таких как:

  • Unitree: Лидер в области робособак.
  • Fourier: Специализируется на гуманоидных роботах.
  • UBTECH: Первая компания по гуманоидным роботам, вышедшая на биржу.
  • Deep Robotics: Промышленные четвероногие роботы.

Подробности: https://x.com/openmind_agi/status/2015671520899817620?s=20

Согласно нескольким официальным отчетам в конце января и начале февраля 2026 года, магазин приложений OpenMind Robot App Store при запуске содержал 5 работающих в реальном времени приложений, focusing на ключевых областях, таких как: Автономная мобильность (Autonomous Mobility), Социальное взаимодействие (Social Interaction), Защита конфиденциальности (Privacy Protection), Образование и обучение навыкам и т.д.

Хотя количество запущенного hardware пока невелико, это доказывает, что их техническая логика «кросс-аппаратного запуска» работоспособна.

Базовые показатели и рыночные performance (данные на 2026-02-15)

  • Последний раунд финансирования: Участие таких топовых机构, как Pantera Capital, Sequoia China
  • Оценка в предыдущем раунде: Около 200 миллионов долларов
  • Оценка предпродажи на Kaito Launchpad: 400 миллионов долларов FDV (удвоенная премия)
  • Масштаб экосистемы: Количество приложений в App Store: 5+ (на конец января); Аппаратные партнеры: 10+ ведущих международных/国内 производителей; Более 1000 разработчиков по всему миру присоединились к экосистеме
  • Анализ рисков: Высокая оценка, низкая ликвидность: Высокая начальная оценка в 4 миллиарда FDV,透支 пространство на вторичном рынке, а также давление со стороны разблокировки ранних VC. Конкуренция с гигантами: Традиционные производители роботов (например, Tesla Optimus) склонны использовать закрытые системы (как iOS от Apple). Сможет ли эта модель открытого исходного кода Android от OpenMind выжить в тисках гигантов, зависит от того, сможет ли она привлечь足够多的 производителей среднего и низшего эшелона.

OpenMind в настоящее время находится на стратегическом этапе «малый охват, широкая совместимость, высокий потолок». Хотя количество приложений все еще находится на начальной стадии, она向下 охватила 10 аппаратных заводов, а向上 через тысячу разработчиков построила технологическую основу. Его真正的 потенциал заключается в том, что он предоставляет global hardware единый слой认知, и использует децентрализованную сеть для решения самой сложной проблемы данных для обучения ИИ. Будущее, в котором можно, как на телефоне,随时 обновлять навыки и обмениваться знаниями между машинами, уже просматривается в этом App Store.

Комплексный сравнительный анализ

Для более直观ного понимания различий между этими тремя проектами проведем横向对比 по ключевым измерениям:

2026 год: Децентрализованные приложения «воплощенного интеллекта» больше не концепция, а реальность, которая происходит прямо сейчас. Три проекта, проанализированные в этой статье, как раз представляют три наиболее репрезентативные экологические ниши на этом新兴 треке — сетевой уровень, уровень данных, системный уровень.

Представьте сцену в конце 2026 года: робот на автоматизированной ферме работает. Для эффективной работы этого робота необходима поддержка трех уровней:

1 Поддержка данных (PrismaX): Как он научился «как выращивать овощи»? Его научили операторы удаленного доступа PrismaX. Данные телеметрии от 1000 глобальных операторов позволили ИИ-модели изучить полную логику сельскохозяйственных операций.

2 Системная поддержка (OpenMind): Какого бренда этот робот? Как он конкурирует с роботами других брендов? Он работает на ОС OpenMind, может загрузить «App для оптимизации сельского хозяйства» из App Store и конкурировать с роботами других брендов в одной системе.

3 Сетевая поддержка (peaq): Как распределяются деньги, заработанные этим роботом? USDT, полученные от продажи гидропонных овощей фермой, автоматически распределяются через смарт-контракты сети peaq между владельцами в соответствии с долями NFT.

Эти три уровня不可或缺. Без данных PrismaX робот не поумнеет; без системы OpenMind приложения нельзя развернуть на разных платформах; без стимулов peaq у участников не будет мотивации поддерживать весь цикл.

И наоборот, когда эти три уровня协作, формируется положительная обратная связь — увеличение числа участников → повышение качества данных → лучшее effect приложений → более высокие экономические стимулы → привлечение большего числа участников. Именно в этом заключается основная ценность сочетания Web3 и физического мира.

Возможности на треке робототехники в 2026 году заключаются не в том, какой проект станет «победителем», а в том, как эти три уровня будут协作, чтобы перевести воплощенный интеллект от концепции к масштабному применению.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакие три проекта рассматриваются в статье как наиболее перспективные в области робототехники и DePIN в 2026 году?

AВ статье рассматриваются три проекта: peaq ($PEAQ), который фокусируется на сетевой инфраструктуре и токенизации активов; PrismaX, специализирующийся на данных для обучения ИИ и взаимодействии человека с машиной; и OpenMind ($ROBO), который разрабатывает операционную систему и магазин приложений для роботов.

QКакой реальный кейс использования и финансовую выгоду продемонстрировал проект peaq?

APeaq продемонстрировал работу токенизированной роботизированной фермы в Гонконге. Пользователи покупают NFT, представляющие долю в ферме, роботы выращивают и продают гидропонные овощи, а полученная прибыль (в фиате) конвертируется в стейблкоины и распределяется среди держателей NFT. Один из крупных инвесторов получил доход около 3820 USDT, а расчетная годовая доходность (APY) для ранних участников составила около 18%.

QВ чем заключается основная ценность проекта PrismaX и какую проблему он решает?

AОсновная ценность PrismaX заключается в создании уровня данных для обучения ИИ через краудсорсинг. Проект позволяет пользователям удаленно управлять роботами (телеоперация) для выполнения задач, генерируя тем самым высококачественные данные для обучения моделей ИИ. Это решает ключевую проблему нехватки данных о взаимодействии с физическим миром, необходимых для обучения «воплощенного искусственного интеллекта» (Embodied AI).

QКакую роль играет OpenMind в экосистеме робототехники и с какими компаниями он сотрудничает?

AOpenMind позиционирует себя как универсальная операционная система (ОС) и магазин приложений для роботов, аналогичная Android в мире смартфонов. Его цель — решить проблему фрагментации аппаратного обеспечения, позволив разработчикам создавать приложения, способные работать на роботах разных производителей. Проект сотрудничает с более чем 10 ведущими компаниями, включая Unitree, Fourier, UBTECH и Deep Robotics.

QКаковы основные риски, связанные с каждым из трех проектов, согласно статье?

APeaq: Риски связаны с тем, что это блокчейн Layer-1; его токен используется для Gas и стейкинга, и для поддержки цены требуется взрывной рост экосистемы. Также существует риск инфляционного давления из-за большого общего предложения токенов (~4.3 млрд). PrismaX: Риск заключается в большом количестве «фармильных студий», которые набирают баллы низкого качества. Если данные окажутся непригодными для обучения, это обесценит баллы и приведет к резкому давлению продаж во время аирдропа. Также остается под вопросом, действительно ли данные телеоперации достаточны для обучения коммерческих роботов. OpenMind: Основной риск — высокая оценка (FDV в $4 млрд при листинге) и низкая ликвидность, что может перегрузить вторичный рынок. Кроме того, проект сталкивается с конкуренцией со стороны крупных игроков (например, Tesla Optimus), которые могут предпочесть закрытые экосистемы.

Похожее

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

Стандард энд Пурс (S&P Dow Jones Indices) совместно с Pantera Capital запускает индекс S&P Pantera Digital Asset Index. Новый индекс включает 18 токенов, но исключает биткоин, XRP и мем-токены. Критерием отбора послужила «финансовая жизнеспособность», по аналогии с S&P 500: протокол должен демонстрировать положительный доход в течение нескольких кварталов и распределять стоимость среди держателей токенов. Это первое применение фундаментального подхода к оценке криптоактивов со стороны крупнейшего в мире провайдера индексов. В первую пятерку активов вошли Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) и Hyperliquid (HYPE). Pantera отмечает, что совокупный годовой доход всех протоколов индекса превышает $30 млрд. Биткоин был исключен по трем причинам: он рассматривается как монетарный актив, доступный через отдельные ETF; он не генерирует доход протокола; а смешивание его в индексе с доходными активами затрудняет фундаментальный анализ для институциональных инвесторов. Пока индекс является эталонным, но Pantera ведет переговоры о создании на его основе ETF и других инвестиционных продуктов. Компания также отмечает значительный разрыв на рынке: многие институциональные инвесторы готовы к аллокации в криптоактивы, но им не хватает структурированных продуктов, фокусирующихся на активах с реальной экономической деятельностью.

marsbit3 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

marsbit3 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit7 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit7 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

В статье представлен новый метод полуконтролируемого обучения под названием **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)**. Вместо использования реальных данных (например, изображений или текста) в качестве исходного домена, подход использует синтетические **шумовые векторы**, сгенерированные из простого гауссовского распределения. Эти шумовые данные не несут семантического содержания, но им присваиваются искусственные метки классов, соответствующие целевым классам. Основная идея заключается в том, чтобы обучить модель формировать **дискриминативную классовую структуру** в общем пространстве представлений сначала на шумовых данных, а затем адаптировать (выровнять) эту структуру к данным целевого домена с помощью небольшого количества размеченных примеров. Для этого используется **Noise Adaptation Framework (NAF)**, который минимизирует три компонента потерь: классификацию на размеченных целевых данных, классификацию на шумовых данных и расстояние между распределениями шумового и целевого доменов. Эксперименты на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100, DTD-47 и других показали значительное улучшение точности по сравнению с базовым методом ERM при использовании всего 4 размеченных примера на класс. Например, на CIFAR-10 точность выросла на 12.35%. Метод также совместим с существующими полуконтролируемыми алгоритмами (UDA, FixMatch), дополнительно улучшая их результаты. Ключевой вывод исследования: для положительного переноса знаний в задачах трансферного обучения **не обязательно наличие семантически богатых исходных данных**. Достаточно сформировать в пространстве признаков четкую, разделимую классовую структуру, даже на искусственном шуме, и успешно перенести её на реальные данные. Это открывает новые возможности для сценариев, где доступ к реальным исходным данным ограничен из-за проблем конфиденциальности, авторских прав или их отсутствия.

marsbit8 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

marsbit8 мин. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

Белый дом раскрыл дело о внутренней торговле: помощник по суфлеру, работавший на Дональда Трампа, использовал инсайдерскую информацию для ставок на рынках предсказаний и заработал более 100 000 долларов. Габриэль Перес, помощник президента и технический советник, отвечавший за работу суфлера Трампа с 2016 года, имел доступ к черновикам речей до их публичного произнесения. Используя эти знания, он делал ставки на платформе Kalshi, предсказывая, какие конкретные слова или фразы упомянет Трамп в своих выступлениях. За три месяца, делая ставки на более чем десяток речей, включая обращение о положении страны, Перес получил прибыль в размере шестизначной суммы. Его деятельность была выявлена системами мониторинга Kalshi, которая заблокировала его средства и передала дело в Комиссию по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В отличие от предыдущих аналогичных случаев с военным и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. Согласно сообщениям, CFTC договорилась о урегулировании, по которому он вернет прибыль и прекратит такую деятельность. Трамп, назвав его действия «предосудительными», отстранил Переса от работы без сохранения зарплаты. Этот инцидент подчеркивает уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий «упоминаний», для манипуляций со стороны инсайдеров. Ранее были случаи, когда сами ораторы (например, генеральный директор Coinbase) намеренно упоминали ключевые слова, чтобы повлиять на результаты рынка. В ответ Kalshi ужесточила правила, требуя от пользователей раскрывать место работы. Эксперты отмечают, что очистка рынков от инсайдерской торговли повышает соответствие нормам, но может отдалить их от идеи «мудрости толпы», приблизив к чистому азарту.

marsbit1 ч. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

marsbit1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Недавно в Белом доме США произошел очередной скандал, связанный с инсайдерской торговлей. Габриэль Перес, сотрудник Белого дома, отвечавший за работу суфлера во время выступлений Дональда Трампа, использовал служебную информацию для получения прибыли на рынках предсказаний. Перес, который с 2016 года был одним из ближайших помощников Трампа и имел доступ к его подготовленным речам, в течение примерно трех месяцев делал ставки на то, какие конкретные слова или фразы президент упомянет в своих выступлениях. За это время ему удалось заработать более 100 тысяч долларов. Его деятельность была выявлена платформой предсказаний Kalshi, которая заблокировала его средства и передала информацию Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В результате Перес был отстранен от работы без сохранения зарплаты. Однако, в отличие от предыдущих аналогичных случаев со спецназовцем и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. По данным источников, CFTC договорилась о мировом соглашении, согласно которому он должен вернуть прибыль и прекратить подобную деятельность. Этот инцидент высветил уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий, связанных с упоминанием определенных слов («mention markets»), перед манипуляциями со стороны инсайдеров или самих ораторов. Ранее подобные манипуляции демонстрировали ведущий церемонии «Грэмми» и CEO Coinbase. В ответ платформы ужесточают контроль: Kalshi теперь требует от пользователей раскрывать место работы. Скандал с Пересом рассматривается как часть общего процесса очистки рынков предсказаний от инсайдерской торговли.

Odaily星球日报1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Odaily星球日报1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片