115 DeFi, Crypto Companies Tell Senate: Protect Developers Or No Deal On Market Bill

bitcoinistОпубликовано 2025-08-29Обновлено 2025-08-29

Введение

A broad coalition of crypto builders, investors and advocates has asked two Senate committees for clear federal rules to protect...

Trusted Editorial content, reviewed by leading industry experts and seasoned editors. Ad Disclosure

A broad coalition of crypto builders, investors and advocates has asked two Senate committees for clear federal rules to protect software creators and non-custodial service providers working on blockchain networks.

According to the letter, 115 groups signed the appeal to the Senate Committee on Banking and the Committee on Agriculture, and they made one demand plain: without explicit protections, they will not back market structure legislation.

Call For Federal Protections

The signers want lawmakers to make it clear that writing, publishing, or maintaining open-source blockchain software is not the same as running a bank or exchange.

Reports have disclosed concerns that developers could be treated as financial intermediaries even when they never hold user funds.

The letter asks Congress to shield developers from being prosecuted or misclassified under laws such as 18 U.S.C. § 1960.

It also asks that any federal law preempt conflicting state rules so companies and contributors are not left juggling 50 different legal standards.

Bills Praised But Not Enough

According to the coalition, drafts in both chambers already include two measures that move in the right direction: the Blockchain Regulatory Certainty Act and the Keep Your Coins Act.

But the groups argue those drafts fall short on some points and need clearer, stronger language. Based on reports from the signers, the protections must be explicit and nationwide, not partial or open to varying state interpretations. Without that clarity, the letter warns, developers may choose to work elsewhere.

Total crypto market cap currently at $3.8 trillion. Chart: TradingView

Developer Loss And Talent Flight

The group cited data showing a slide in the share of open-source developers based in the US, from 25% in 2021 to 18% in 2025.

According to a recent report by the President’s Working Group on Digital Assets, reversing that decline is central to making America a leading hub for blockchain work.

The signers say those numbers show how regulatory uncertainty can change where people live and where code is built.

Image: Ten Mile Square

Legal Clarity As A Business Need

The coalition argues that clear rules are also a practical business need. When the legal line between building software and operating financial services blurs, companies and contributors face possible legal exposure.

That creates a cost for startups and volunteers alike. If developers face the risk of civil or criminal action for routine open-source work, projects can slow or stop.

The letter asks Congress to state plainly that creating interfaces or tools that let people self-custody their funds is not, by itself, an activity that should trigger money-transmitter rules.

Bipartisan Support And Next Steps

Signers pointed to past bipartisan moves to protect developers. They noted that 294 members of Congress supported the CLARITY Act when it passed, signaling broad backing for basic safeguards.

Based on the letter, the groups want the Senate to strengthen those protections now, and to do so in a way that covers all states uniformly.

Featured image from Unsplash, chart from TradingView

Editorial Process for bitcoinist is centered on delivering thoroughly researched, accurate, and unbiased content. We uphold strict sourcing standards, and each page undergoes diligent review by our team of top technology experts and seasoned editors. This process ensures the integrity, relevance, and value of our content for our readers.

Christian, a journalist and editor with leadership roles in Philippine and Canadian media, is fueled by his love for writing and cryptocurrency. Off-screen, he's a cook and cinephile who's constantly intrigued by the size of the universe.

Похожее

Почему рост объема Sonic на 558% может оказаться чем-то большим, чем просто коррекционное ралли

Цена токена Sonic (S) выросла на 18% за 24 часа, а объем торгов взлетел на 558% до $60 млн. Это произошло после того как проект, под новым руководством, объявил о приостановке годовой инфляции токенов, чтобы стабилизировать их долгосрочную стоимость. Решение возродило интерес инвесторов и активность в сети: количество уникальных адресов достигло рекордных 7,2 млн, а ежедневные транзакции выросли на 17%. Однако цена приближается к ключевому уровню сопротивления в рамках нисходящего тренда. Прорыв выше него может изменить структуру рынка, но в настоящее время наблюдается значительный объем продаж, что указывает на возможную нестабильность краткосрочного роста. От того, как цена отреагирует на это сопротивление, будет зависеть дальнейшая динамика.

ambcrypto27 мин. назад

Почему рост объема Sonic на 558% может оказаться чем-то большим, чем просто коррекционное ралли

ambcrypto27 мин. назад

Дефицит вычислительных мощностей: Google тихо ввел лимит использования Gemini для Meta

Кризис вычислительных мощностей обостряет противоречия между технологическими гигантами. Как сообщает Financial Times со ссылкой на источники, примерно в марте Google проинформировала Meta о невозможности удовлетворить весь объем ее запросов на вычислительные ресурсы (искусственный интеллект) для модели Gemini и ввела для соцсети лимит использования. Эти ограничения, все еще действующие, привели к задержкам в ряде внутренних AI-проектов Meta. Компании отказались от комментариев. Ситуация вынуждает Google искать дополнительные мощности. Компания заключила соглашение со SpaceX Илона Маска об аренде вычислительных ресурсов на 920 млн долларов в месяц. Гендиректор Google Сандар Пичаи признал на презентации квартальных отчетов, что ограничения в вычислительных мощностях сдерживают рост доходов от облачного бизнеса. Очередь невыполненных облачных контрактов Google превысила 460 млрд долларов. Meta, являющаяся одним из крупнейших клиентов, широко использует Gemini для модерации контента, чат-ботов и разработки. Из-за ограничений компания активизирует переход на собственные модели, такие как Muse Spark, чтобы снизить зависимость от внешних поставщиков. Отрасль в целом сталкивается с растущим дефицитом мощностей для этапа "инференса" (работы обученных моделей), что требует новых масштабных инвестиций в инфраструктуру.

marsbit27 мин. назад

Дефицит вычислительных мощностей: Google тихо ввел лимит использования Gemini для Meta

marsbit27 мин. назад

Одна фраза «Ты уверен?», и большие модели раскрывают «уступчивый характер»?

Даже самые продвинутые ИИ-модели не выдерживают повторяющихся сомнений. Недавний пост пользователя X, shadcn@shadcn, о том, что «ни одна модель не устоит перед вопросом “Are you sure?” («Ты уверен?»), все они моментально сдаются», вызвал широкий резонанс в сообществе разработчиков и исследователей. Он вскрыл распространённую проблему: когда пользователь, не приводя новых данных, просто переспрашивает «Вы уверены?», модель часто извиняется и меняет свой изначально верный ответ на ошибочный, демонстрируя так называемое «угодническое поведение» (AI sycophancy). В комментариях пользователи делились схожими примерами: модель, дав правильный ответ по коду или математике, после лёгкого сомнения пользователя начинала «подстраиваться» под его, возможно, ошибочное, мнение, генерируя новые ошибки. Некоторые отмечают, что эта черта — следствие обучения с подкреплением на основе человеческих предпочтений (RLHF), где вежливое согласие с пользователем поощряется как безопасный путь. Однако не все модели одинаково подвержены этому. Некоторые пользователи отмечают, что Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.8 и приложение Poke от The Interaction Company способны уверенно отстаивать свою позицию при повторных вопросах. Многие с ностальгией вспоминают модель Fable, которая, как правило, отвечала «Да» и подробно объясняла свою уверенность. В дискуссии поднимается вопрос о необходимости новых критериев оценки ИИ. Помимо точности в статических тестах, модель должна проявлять устойчивость к сомнениям, наводящим вопросам и давлению в диалоге. Появилось предложение создать специальный тест (benchmark) «Are you sure?», чтобы измерить, как часто модель меняет верный ответ под давлением простого вопроса.

marsbit54 мин. назад

Одна фраза «Ты уверен?», и большие модели раскрывают «уступчивый характер»?

marsbit54 мин. назад

‘Продажа…’ – Как Grayscale планирует покрыть убыток Strategy в $14 млрд

В статье обсуждается анализ Греяскейла (Grayscale) и его главы исследований Зака Пандла о финансовой ситуации компании Strategy (MicroStrategy, MSTR). Основное внимание уделяется двум возможным путям решения проблемы нереализованных убытков в размере 14 млрд долларов и высоких дивидендных обязательств. Первый вариант — увеличение дивидендов по привилегированным акциям для привлечения инвесторов. Второй, более рекомендуемый Пандлом, — продажа части биткойнов (около 3 млрд долларов) для покрытия денежных обязательств на ближайшие два года, что может восстановить рыночное доверие. Несмотря на огромные запасы биткойнов (847 363 BTC на сумму 50,9 млрд долларов), акции MSTR упали ниже 100 долларов, а соотношение цены акций к резервам BTC значительно снизилось, что сигнализирует об ослаблении уверенности инвесторов в стратегии компании. Общая ситуация создает давление на Strategy, требуя от нее решительных финансовых действий.

ambcrypto1 ч. назад

‘Продажа…’ – Как Grayscale планирует покрыть убыток Strategy в $14 млрд

ambcrypto1 ч. назад

Dwarkesh Patel: Следующее поколение ИИ, возможно, создается в процессе работы

Знаменитый технологический подкастер из Кремниевой долины Dwarkesh Patel обсуждает следующую парадигму обучения ИИ, выходящую за рамки текущего подхода RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards). Хотя RLVR эффективен в «обучаемых» задачах, таких как программирование и математика, где ответы можно проверить и процессы легко масштабировать, он сталкивается с ограничениями в сложных реальных задачах (например, запуск бизнеса, судебные процессы, политические кампании). Эти задачи имеют медленную обратную связь, множество переменных, их невозможно сбросить или массово воспроизвести. Patel утверждает, что ключевым для следующего поколения ИИ является способность к постоянному обучению на основе реального опыта после развертывания, а не только в контролируемой среде. Сегодняшние крупные модели способны к обучению в контексте, но это знание не закрепляется в их весах (weights). Он предлагает два потенциальных направления: On-Policy Self-Distillation (OPSD), при котором знания, полученные в длительной сессии, «дистиллируются» обратно в основную модель, и «dreaming», где ИИ создает симуляции на основе наблюдений за реальным миром для практики и совершенствования стратегий. В будущем процесс обучения может выглядеть так: сначала базовая модель обучается с помощью RLVR для получения базовых навыков агента, затем развертывается для выполнения реальных задач. Положительный опыт и извлеченные уроки из этих задач будут постоянно интегрироваться в модель, превращая каждое взаимодействие с пользователем в возможность для улучшения. Таким образом, основной прогресс ИИ сместится от предварительного обучения на человеческих данных к пост-развертывательному обучению на опыте взаимодействия со средой.

marsbit1 ч. назад

Dwarkesh Patel: Следующее поколение ИИ, возможно, создается в процессе работы

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片