СМИ: Французский регулятор заблокирует доступ к Polymarket

investing.ruОпубликовано 2024-11-07Обновлено 2024-11-07

GetBlock Magazine - Что произошло? Национальное управление Франции по азартным играм (ANJ) намерено закрыть доступ к крупнейшему децентрализованному криптовалютному рынку прогнозов Polymarket, сообщает издание The Big Whale. Polymarket привлек к себе повышенное внимание в преддверии выборов в США: объем торгов, связанных с исходом данного события, на этой площадке приблизился к 4 млрд долларов.

Материал The Big Whale

Что еще известно? Близкий к ANJ источник отмечает, что платформы для ставок (беттинга) во Франции незаконны, и Polymarket не является исключением, несмотря на то, что она работает на блокчейне и использует криптовалюты в своей деятельности.

После победы Дональда Трампа на выборах в президенты США аналитики Lookonchain сообщили о трех крупных аккаунтах на Polymarket — Theo4, Fredi9999 и zxgngl, — которые благодаря ставкам в его пользу заработали 20,4, 15,6 и 11 млн долларов соответственно.

Примечательно, что ранее команда Polymarket по итогам внутреннего расследования выяснила, что аккаунты Theo4 и Fredi9999 принадлежат одному опытному трейдеру из Франции. Поводом для его проведения стали слухи о манипулировании на платформе, также команда стремилась отсеять пользователей из США.

По данным The Big Whale, именно деятельность этого трейдера привлекла внимание регулятора.

На прошлой неделе Theo дал интервью WSJ, однако журналисты не раскрыли его личность. Тогда он отметил, что делал ставки за счет собственных средств и не стремился искусственно создать импульс в пользу Трампа.

Polymarket запущен в 2020 году в сети второго уровня (L2) Polygon на базе блокчейна Ethereum при поддержке Founders Fund Питера Тиля. За время работы он привлек 74 млн долларов, одним из инвесторов выступил сооснователь Ethereum Виталик Бутерин.

В 2022 году под давлением Комиссии США по торговле товарными фьючерсами (CFTC) платформа перестала обслуживать американских пользователей, но сохранила штаб-квартиру в Нью-Йорке. При этом другие рынки прогнозов, включая Kalshi и Robinhood (NASDAQ:HOOD), запустились в США после легализации ставок на выборы соответствующим судебным решением по делу против CFTC, оно было вынесено в сентябре 2024 года.

Polymarket позволяет пользователям покупать «акции» в исходе политических и спортивных событий или прогнозировать будущие цены на финансовые активы и получать по одному стейблкоину USDC за акцию, если прогноз сбудется.

Polymarket работает на блокчейне: пользователи делают ставки с помощью криптовалют без посредников. За предложение событий для ставок отвечает компания, однако в будущем этот аспект может быть децентрализован через запуск нативного токена.

Собеседник издания, партнер ORWL Avocats Уильям О'Рорк отмечает, что деятельность Polymarket подпадает под определение азартных игр и платформа может быть заблокирована во Франции несмотря на то, что она не нацелена конкретно на местных пользователей.

Он добавил, что ANJ может заблокировать доменное имя во Франции и даже оказать давление на СМИ, которые распространяли ссылки на Polymarket в своих материалах.

Тем не менее, обойти блокировку позволит VPN, поскольку Polymarket не требует от пользователей указывать свои идентификационные данные для создания учетной записи (только криптокошелек).

В самом ANJ подтвердили, что в настоящее время изучают работу сайта Polymarket на предмет соответствия законодательству об азартных играх.

Читайте оригинальную статью на сайте GetBlock Magazine

Похожее

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

Два студента Калифорнийского университета в Беркли, Анастасиос Ангелопулос и Вэй-Лин Чианг, превратили свой исследовательский проект — платформу Chatbot Arena для слепого сравнения ИИ-моделей — в бизнес с годовым доходом $100 млн. Их платформа, теперь известная как Arena, использует голосование пользователей для создания рейтинга больших языковых моделей (LLM), собрав 100 млн оценок. Хотя сам сервис для пользователей бесплатный, компания зарабатывает, предлагая платные услуги по углубленной оценке (AI Evaluations) для ИИ-компаний и корпораций. Это позволяет клиентам тестировать свои модели в реалистичных условиях, выявляя сильные и слабые стороны перед выпуском. Бизнес-модель Arena сравнивают с «продажей лопат во время золотой лихорадки». Всего через несколько недель после отделения от университета в 2025 году компания привлекла $100 млн в рамках посевного раунда при оценке в $600 млн. К январю 2026 года, после раунда финансирования серии A в $150 млн, её оценка достигла $1,7 млрд. Сегодня Arena расширяет свою деятельность, тестируя не только чат-ботов, но и автономных ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи, такие как программирование и анализ. Платформа стала важнейшим независимым арбитром в конкурентной борьбе между такими гигантами, как OpenAI, Google и Anthropic, доказывая, что в мире ИИ быть судьёй может быть выгоднее, чем быть игроком.

marsbit29 мин. назад

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

marsbit29 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

Vercel представил инструмент навыков (skills) для ИИ-агентов, набравший 24 000 звезд на GitHub. Это менеджер пакетов, подобный npm, который позволяет одной командой `npx skills add` устанавливать готовые наборы правил и скриптов — «навыки» — в различные ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor и др.). Он решает проблему передачи проектных требований и лучших практик ИИ. Ключевой особенностью является навык `find-skills`, который автоматически находит и устанавливает нужные пакеты по описанию задачи, действуя как поисковик способностей для ИИ. Однако эксперты по безопасности предупреждают о рисках. Аудит тысяч навыков выявил, что многие содержат критические уязвимости или вредоносный код, способный украсть данные или выполнить произвольные команды. В отличие от npm, навыки напрямую влияют на поведение ИИ и имеют доступ к системе. Таким образом, инструмент открывает эру удобного обмена ИИ-способностями, но требует от пользователей осторожности и проверки источников устанавливаемых пакетов.

marsbit30 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

marsbit30 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

Ключевые выводы из анализа SemiAnalysis: расходы на токены для внутренних ИИ-моделей в некоторых компаниях достигают 30% от фонда заработной платы. При этом производительность возрастает в разы: задачи, требовавшие ранее часов работы, теперь решаются за минуты за несколько долларов. Хотя такие компании, как Uber и Microsoft, столкнулись с неконтролируемым ростом ИИ-расходов и ограничивают бюджеты, анализ показывает, что стоимость токенов будет резко снижаться. За счёт оптимизации ПО (14-кратный рост скорости) и новых аппаратных решений (в 17-32 раза производительнее) стоимость к 2030 году может упасть более чем на 90%. Токен становится новым "средством производства". Несмотря на рекордные инвестиции в ИИ-инфраструктуру (7400 млрд долларов в 2024 году) и текущее отсутствие макроэкономического эффекта, это типичная фаза технологической революции: сначала строится "трубопровод", затем он наполняется "потоком" приложений. Компании, которые уже сейчас эффективно используют ИИ, как SemiAnalysis, получают многократное преимущество в производительности на фоне снижающихся издержек.

marsbit34 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

marsbit34 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

Модель Fable 5 Claude привлекла большое внимание — от высоких ожиданий до правительственных ограничений. Главный вопрос: почему мощные модели иногда не справляются с задачами? Инженер Claude Code Тэрик Шихипар объясняет: проблема в **информационном разрыве** между пользователем и ИИ — различии между подсказкой, контекстом и реальным выполнением. **Карта — это не территория:** «Карта» — это ваши инструкции и контекст для Claude, а «территория» — реальный код, ограничения и мир. Разрыв между ними — **«неизвестные»**. Когда Claude встречает неизвестное, он действует по предположениям. Чем сложнее задача, тем больше неизвестных. Качество работы с Fable 5 напрямую зависит от умения выявлять и устранять эти пробелы. **Типы «неизвестных»:** 1. **Известные известные:** То, что четко указано в подсказке. 2. **Известные неизвестные:** Вопросы, которые вы осознаете. 3. **Неизвестные известные:** Очевидные для вас, но не озвученные детали. 4. **Неизвестные неизвестные:** То, о чем вы даже не подозреваете. **Как работать с Claude для устранения разрыва:** * **Планирование:** Попросите Claude провести «сканирование слепых зон», помочь с мозговым штурмом, создать прототип или задать уточняющие вопросы. * **Использование референсов:** Покажите примеры кода, дизайна или документации. * **Создание плана:** Перед реализацией пусть Claude составит план, выделив ключевые решения. * **В процессе:** Попросите вести файл с заметками о принятых решениях и отклонениях от плана. * **После:** Создавайте итоговые документы с объяснениями и даже проводите тесты на понимание проделанной работы. **Вывод:** Сила современных моделей требует нового подхода. Ключ к успеху — не просто давать команды, а **итеративно сотрудничать** с ИИ, выявляя «неизвестные» на всех этапах работы с помощью прототипов, вопросов и референсов. Это превращает Claude в настоящего партнера по решению задач.

marsbit34 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

marsbit34 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

Бывший исследователь OpenAI Диого Алмейда заявил, что оригинальная работа OpenAI о Scaling Law содержит критическую ошибку, из-за которой вся индустрия ИИ несколько лет следовала неверному пути. В 2020 году OpenAI утверждала, что при фиксированном бюджете вычислительных мощностей следует увеличивать параметры модели, а не объем данных. Это привело к созданию «раздутых» моделей, таких как GPT-3. Однако в 2022 году DeepMind своей моделью Chinchilla опровергла этот подход, показав, что параметры и данные должны масштабироваться сбалансированно. Алмейда указывает на три ключевые проблемы в первоначальном исследовании OpenAI: 1) все модели обучались на одинаковом и недостаточном для больших моделей объеме данных; 2) использование затухания скорости обучения создавало ложное впечатление, что модели достигли предела; 3) выводы, справедливые для ограниченных условий, были ошибочно приняты за универсальный закон. В результате индустрия, возможно, потратила триллионы операций впустую на обучение неоптимальных моделей. Более того, как отмечают некоторые исследователи, текущие Scaling Law в основном отражают закономерности английского языка, который требует для обучения больше данных, чем другие языки. Это ставит под сомнение универсальность данных законов и указывает на возможность создания более эффективных моделей.

marsbit51 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

marsbit51 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片