Какие законы нарушили Трамп-монеты и что грозит президенту

cryptonews.ruОпубликовано 2024-11-07Обновлено 2025-05-07

Группа инвесторов заработала около $100 млн на торговле мемкоином Мелании Трамп незадолго до его запуска 19 января. К таким выводам пришла команда Financial Times

Авторы материала уверены в том, что запуск токена MELANIA был сопровожден инсайдерской торговлей. Рассказываем, с какими последствиями может столкнуться супруга Дональда Трампа и сам президент из-за своих криптопроектов.

Что узнала команда FT

Группа криптотрейдеров приобрела мемкоин Мелании Трамп на сумму $2,6 млн за несколько минут до официального объявления о запуске торгов монетой. После старта торгов курс криптовалюты взлетел на 550%. По данным Finantial Times, инсайдеры продали свои позиции менее чем через 12 часов после приобретения.

«В общей сложности 24 аккаунта купили 16,7 млн из 200 млн токенов $MELANIA, запланированных к продаже в период запуска», — пишет Financial Times.

Также журналисты обращают внимание на то, что токены еще на $900 000 купили в первые 42 секунды после запуска. Эти покупки также могут быть связаны с инсайдерами.

В результате заработать на Melania удалось только трейдерам, которые получили монеты раньше всех и продали их в первый же день торгов. Максимальная стоимость мемкоина зафиксирована 20 января 2025 года — $13,73. Сразу после криптовалюта начала падать. На момент написания обзора, MELANIA торгуется по $0,31, что на 97% дешевле максимума.

График Melania. Источник: CoinMarketCap

Напомним, мемкоин MELANIA появился на рынке примерно через два дня после того, как президент США Дональд Трамп запустил торги собственным токеном TRUMP. Оба проекта попали под пристальное внимание законодателей из‑за возможных конфликтов интересов и рисков коррупции, связанных с потенциальным подкупом и иностранным влиянием.

Ранее разные команды аналитиков неоднократно подчеркивали проблемы MELANIA. Например, в январе 2025 года команда Chainalysis выяснила, что почти 95% токенов первой леди США и ее супруга хранятся всего на 40 кошельках. В мае внимание привлекли распродажи криптовалюты со стороны разработчиков MELANIA.

Проблемы, которые окружают криптопроект Мелании Трамп, позволяют предположить, что мемкоин больше не сможет привлечь к себе внимание участников рынка. Инвесторы уже больно обожглись, поверив в прозрачность криптовалюты первой леди США. Памп и стремительный обвал MELANIA на фоне запуска торгов, который носит искусственный характер, заставляют сомневаться в том, что монета сможет выжить.

У TRUMP-токена тоже проблемы

К криптопроекту Дональда Трампа также много вопросов. После того как президент пообещал некоторым из крупнейших держателей токенов TRUMP возможность попасть на приватный ужин и экскурсию с ним, сенаторы заговорили о начале процедуры импичмента. Дело в том, что анонс мероприятия спровоцировал волну роста курса криптовалюты. Многие участники рынка бросились скупать TRUMP, чтобы попасть на ужин. С точки зрения регуляторов подобные шаги политика можно рассматривать как манипулирование рынком.

График TRUMP. Источник: CoinMarketCap

В Finantial Times считают, что инсайдеры могли сбросить не все монеты четы Трамп. По их мнению, ранние покупатели Трамп-мемкоинов могут устроить новые засады для участников рынка.

Какие законы нарушили Мелания и Дональд Трамп

Действия четы Трамп, связанные с их криптопроектами, могут нарушать ряд законов США.


1. Нарушение закона STOCK Act и правил об инсайдерской торговле

Закон STOCK Act (2012) устанавливает, что высокопоставленные чиновники, включая сотрудников исполнительной ветви власти, не освобождены от запрета на инсайдерскую торговлю по правилам биржевого законодательства. В частности, «исполнительные служащие» подпадают под запрет Section 10(b) Закона о ценных бумагах 1934 года и правила 10b‑5, регулирующие мошенничество в торговле ценными бумагами.

Покупка мемкоинов инсайдерами заранее, перед публикацией анонса в соцсетях, соответствует классическому сценарию использования непубличной информации. Если $MELANIA или $TRUMP будут квалифицированы как «ценные бумаги» или «контракты на инвестиции», такое поведение могло бы рассматриваться как инсайдерская торговля.

Примечательно, что на фоне вступления Трампа в должность президента американские регуляторы предусмотрительно признали мемкоины цифровыми активами, которые не нарушают закон о ценных бумагах.

Нарушение STOCK Act влечет гражданско‑правовые санкции: до $5 млн штрафа для лица и до $25 млн — для компании, а также возможность пожизненного запрета на работу в индустрии ценных бумаг. Однако за десятилетия действия закона реальных уголовных дел по таким случаям не было.



2. Конституционные нарушения

Конституция США запрещает президенту и другим чиновникам принимать выгоды от иностранных правительств без согласия Конгресса (Article I, § 9, Clause 8), а также от федерального правительства или штатов (Article II, § 1, Clause 7).

Обещание частного ужина и экскурсии по Белому дому держателям токенов TRUMP может рассматриваться как обмен официального доступа на материальную выгоду, что подпадает под определение намеренного получения выгоды или взятки.

Нарушение законов не предполагает прямого уголовного наказания, но может служить основанием для импичмента и отрешения от должности с последующим запретом занимать государственные посты.


3. Федеральный закон о взяточничестве (18 U.S.C. § 201)

Раздел 201 Уголовного кодекса США запрещает любому «публичному должностному лицу» (включая президента) требовать или принимать что‑либо ценное в обмен на официальные действия. Если держатели мемкоинов фактически «покупают» влияние или доступ к президенту, это может квалифицироваться как взятка при доказательстве корыстного умысла и прямой связи с официальным действием.

За взяточничество предусмотрено до 15 лет лишения свободы, крупные штрафы и дисквалификация от официальных должностей.

Мелания Трамп как супруга президента формально не является «публичным должностным лицом» по STOCK Act или разделу 201, однако ее участие в продвижении криптопроекта и потенциальное извлечение прямой выгоды может вызвать гражданские иски по законам о мошенничестве или неправомерном обогащении на уровне штатов.

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.

marsbit31 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

marsbit31 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.

marsbit32 мин. назад

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

marsbit32 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.

marsbit36 мин. назад

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

marsbit36 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.

marsbit36 мин. назад

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

marsbit36 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.

marsbit53 мин. назад

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

marsbit53 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片