Токен рухнул на 99%, а основатель сел: NFT-стартап Few and Far обошелся инвесторам в $10 млн

cryptonews.ruОпубликовано 2026-08-06Обновлено 2026-08-06

Введение

Прокуратура Южного округа Нью-Йорка предъявила обвинения основателю NFT-стартапа Few and Far Таджу Тарше в мошенничестве с ценными бумагами и электронных средствах связи. По версии следствия, с февраля 2022 года он привлёк более $10 млн от 67 инвесторов через продажу прав на будущие токены FAR (SAFT), обещая развивать маркетплейс на блокчейне NEAR. Вместо этого средства тратились на онлайн-казино, спекулятивные криптовалюты, личные нужды, включая кредит на жильё в Майами и хобби диджея. После запуска в мае 2024 года токен FAR практически сразу обесценился более чем на 99%. Тарша был арестован 6 июня 2026 года и грозит до 20 лет тюрьмы по каждому эпизоду. Это дело следует паттерну мошенничеств в NFT-индустрии, поднимая вопрос о недостатках контроля за средствами в схемах типа SAFT.

Офис прокурора США по Южному округу Нью-Йорка объявил, что основателю $NFT-стартапа Few and Far Limited Таджу Тарше (Taj Tarsha), 34 года, проживающему в Майами, предъявлены обвинения в мошенничестве с ценными бумагами и мошенничестве с использованием электронных средств связи. По версии следствия, бизнесмен привлёк от инвесторов свыше $10 млн, но вместо развития проекта тратил средства на азартные игры, спекуляции криптовалютой и личные нужды.

Согласно материалам обвинения, начиная с февраля 2022 года Тарша собирал деньги через договоры Simple Agreement for Future Tokens (SAFT) — инвесторы платили заранее за право получить токены FAR, которые должны были обслуживать децентрализованный маркетплейс $NFT на блокчейне NEAR Protocol. Через продажу 95 млн токенов FAR предприниматель получил более $10 млн от не менее чем 67 инвесторов, которым обещали, что средства пойдут на разработку маркетплейса и самого токена.

Куда уходили деньги инвесторов

Как утверждает следствие, почти сразу после поступления средств Тарша начал направлять их на личные цели — ставки в онлайн-казино и покупку спекулятивных монет. Помимо этого, он вывел около $1 млн под видом законной компенсации в виде двух бонусов, скрытых от инвесторов и одного из сооснователей компании, а также завышенной зарплаты, которую сам называл неразумной при отсутствии продукта и нулевой выручке.

В июне 2023 года аудит выявил факты присвоения средств. По данным обвинения, Тарша заверил инвесторов, что бонусы были привязаны к заранее определённым целям предпродажи токена FAR, а все операции совершались в интересах компании. При этом он уволил почти весь персонал, а оставшемуся подрядчику поручил работу, которая лишь создавала видимость продолжения разработки. Как минимум ещё год предприниматель продолжал тратить деньги инвесторов на:

  • покупку криптовалют
  • кредит на кондоминиум в Майами
  • услуги дизайна интерьера
  • своё хобби диджея

Когда токен FAR всё же запустили в мае 2024 года по цене около $0,13, он практически сразу обесценился более чем на 99% и прекратил торговаться.

Что грозит фигуранту

Тарша был арестован 6 июня 2026 года. Ему предъявлены обвинения в мошенничестве с ценными бумагами и мошенничестве с использованием электронных средств связи — по каждому из эпизодов предусмотрено максимальное наказание в виде 20 лет тюрьмы. Дело передано судье окружного суда США Льюису А. Каплану (Lewis A. Kaplan).

Мнение ИИ

С точки зрения машинного анализа данных дело Тарши вписывается в узнаваемый паттерн $NFT-индустрии 2022–2024 годов. Похожий сценарий уже разбирала прокуратура того же округа: в 2022 году Южный округ Нью-Йорка впервые в федеральной практике предъявил обвинения создателям проекта Frosties по статьям о мошенничестве с использованием электронных средств связи и отмывании денег — тогда сумма ущерба составляла около $1,1 млн, что заметно ниже заявленных по делу FAR $10 млн.

Технический нюанс, оставшийся за кадром статьи: механизм SAFT изначально задумывался как способ отложить прямую продажу токенов до появления рабочего продукта, но именно эта отложенность обязательств делает контроль за расходованием средств почти невозможным до момента листинга токена. Открытый вопрос для размышления: способны ли блокчейн-аналитика и биржевой мониторинг выявлять подобные схемы раньше, чем деньги инвесторов будут потрачены на казино и дизайн интерьера?

end-content

Похожее

Раунд финансирования серии B эмитента стабильной монеты иены JPYC достиг 38 млн долларов

Японский эмитент стейблкоина JPYC привлек около 6 млрд иен (38 млн долларов США) в расширенном раунде финансирования Серии B. Новым инвестором стала логистическая группа AZ-COM Maruwa Holdings. Средства будут направлены на развитие финансовой и Web3-экосистемы, а также на расширение использования стейблкоина, привязанного к иене. Хотя точная сумма расширения не раскрывается, общий объем раунда вырос примерно на 1 млрд иен по сравнению с маем. Ранее сообщалось, что AZ-COM рассматривала инвестиции более 1 млрд иен и возможность использования стейблкоина для расчетов с партнерами по доставке. JPYC заявляет, что интеграция его стейблкоина с логистической сетью AZ-COM может способствовать развитию ончейн-финансов, объединяющих коммерческие, логистические и платежные потоки.

cointelegraph47 мин. назад

Раунд финансирования серии B эмитента стабильной монеты иены JPYC достиг 38 млн долларов

cointelegraph47 мин. назад

Артур Хейз активизировал свои покупки этого альткоина, инвестировав 2 миллиона долларов за последние пять дней!

Артур Хейз, основатель BitMEX, активно наращивает свои инвестиции в токен $ENA проекта Ethena экосистемы Ethereum. По данным Lookonchain, за последние пять дней он приобрел 22,64 миллиона токенов на общую сумму около 2 миллионов долларов, включая последнюю покупку на 985 000 долларов. Эти действия вновь привлекли внимание рынка к данному альткоину и к экосистеме Ethereum в целом. Хейз известен своими макроэкономическими анализами, и его растущие вложения в $ENA могут отражать позитивный взгляд на проекты DeFi. Ethena разрабатывает решения в области синтетических долларов, а её токен используется для управления платформой. Эксперты отмечают, что хотя сделки крупных инвесторов («китов») являются важным сигналом, на цены влияют и другие факторы: общие рыночные условия, ликвидность и фундаментальные показатели проекта. Поэтому инвестиционные решения не должны основываться исключительно на активности крупных игроков.

cryptonews.ru1 ч. назад

Артур Хейз активизировал свои покупки этого альткоина, инвестировав 2 миллиона долларов за последние пять дней!

cryptonews.ru1 ч. назад

ИИ может управлять лабораторией? Новое исследование Университета науки и техники Китая проводит стресс-тест в реальном физическом мире

**Может ли ИИ взять на себя управление лабораторией? Китайские исследователи проводят стресс-тест в реальном физическом мире** Ученые из Китайского университета науки и технологий создали автоматизированную лабораторию для исследований в области катализа, состоящую из 45 модульных рабочих станций, и проверили, способны ли современные ИИ-агенты на основе больших языковых моделей (LLM) выполнять полный цикл научного открытия: от планирования экспериментов до их выполнения и обучения на основе реальных результатов. Ключевым элементом стала «оцифровка» лабораторных возможностей в виде набора машинно-читаемых «навыков», которые ИИ-агент может напрямую вызывать для управления оборудованием. В рамках масштабного тестирования были оценены 48 комбинаций из 6 агентских фреймворков и 9 LLM на 32 исследовательских задачах (всего 4608 тестовых прогонов). Результаты показали значительный разрыв между способностью генерировать планы экспериментов и способностью создавать рабочие процессы, которые могут быть **непосредственно и без вмешательства человека выполнены** в физической лаборатории. Только **3,3%** всех сгенерированных рабочих процессов были готовы к немедленному выполнению. Даже лучшие комбинации моделей, такие как Claude Code с Claude Opus 4.7, достигли уровня исполняемости лишь **28,1%**. Эксперимент с пятираундовой закрытой петлей обратной связи для одной из лучших конфигураций (Codex/GPT 5.5) выявил дальнейшее ограничение: ИИ-агент мог корректировать параметры (например, состав материалов) на основе предыдущих результатов, но был не способен к **научному перепланированию** — пересмотру общей стратегии исследования, исправлению фундаментальных упущений в методике или изменению аналитического подхода. Исследование также подчеркивает проблему **долгосрочного планирования**: лишь 3 из всех сгенерированных рабочих процессов содержали более 30 операционных шагов. Таким образом, работа четко разграничивает три уровня компетенции «ИИ-ученого»: 1. Генерация текстовых планов экспериментов. 2. Создание физически исполняемых рабочих процессов для лаборатории. 3. Стратегическое перепланирование исследования на основе эмпирических данных. Пока что современные ИИ демонстрируют прогресс в основном на первых двух уровнях, но не на третьем. Предложенная платформа «машина-ученый» служит не только как **полигон для испытаний** способностей ИИ в реальном мире, но и как потенциальный **полигон для тренировки**. Цикл «планирование-исполнение-обратная связь-перепланирование» генерирует ценные данные для обучения и совершенствования будущих моделей, постепенно приближая цель создания ИИ, способного к сквозному автономному научному открытию.

marsbit1 ч. назад

ИИ может управлять лабораторией? Новое исследование Университета науки и техники Китая проводит стресс-тест в реальном физическом мире

marsbit1 ч. назад

Последнее интервью Фэйфэй Ли: Люди тоже не учатся исключительно на реальных данных

В интервью для a16z Ли Фэйфэй, сооснователь World Labs, и Ли Юньчжу, сооснователь SceniX, обсуждают слияние компаний и их общее видение развития пространственного интеллекта и робототехники. Ключевые темы: 1. **Пространственный интеллект как следующая цель ИИ:** World Labs фокусируется на создании больших моделей мира, позволяющих ИИ генерировать, понимать и взаимодействовать с реальным или виртуальным пространством. Робототехника рассматривается как первая и важнейшая область применения этой технологии. 2. **Решение проблемы данных:** В отличие от языковых моделей, робототехника страдает от острой нехватки обучающих и оценочных данных. World Labs и SceniX объединяются, чтобы решить эту проблему с помощью симуляции. 3. **Подход Real-to-Sim-to-Real:** SceniX разрабатывает конвейер для переноса реальных условий в высокоточные цифровые двойники. Это позволяет проводить масштабируемое обучение и, что критически важно, безопасную и быструю оценку роботизированных систем в симулированной среде, прежде чем развертывать их в реальном мире. 4. **Роль симуляции:** Симуляция рассматривается не как замена реальным данным, а как важное дополнение. Она позволяет проводить контрфактические рассуждения, систематически варьировать условия (освещение, физику) для повышения надежности и ускорять обучение, что невозможно или опасно в физическом мире. 5. **Инфраструктура, а не конкретные модели/роботы:** Компании создают универсальную инфраструктуру — «цифровой полигон» для обучения и оценки роботов любых форм-факторов с использованием любых моделей. Акцент делается на долговечности инфраструктуры, а не на конкретных, быстро устаревающих алгоритмах. 6. **Практический путь внедрения:** Стратегия предполагает постепенное внедрение: от структурированных (заводы) к полуструктурированным средам (склады, отели), где роботы уже могут решать практические задачи, и лишь в дальней перспективе — в неструктурированные (дома). 7. **Цель на два года:** К 2026 году цель — подтвердить эффективность совместной платформы на нескольких ключевых вертикалях, получив проверенные примеры успешного внедрения у реальных клиентов, что станет основой для дальнейшего масштабирования. Объединение компетенций World Labs в области генеративных 3D-моделей (Marble) и SceniX в области робототехники и симуляции направлено на создание фундамента для нового этапа развития ИИ, способного не только понимать, но и действовать в мире.

marsbit1 ч. назад

Последнее интервью Фэйфэй Ли: Люди тоже не учатся исключительно на реальных данных

marsbit1 ч. назад

Компания PowerCompute рефинансировала долг в $18 млн под 2% с помощью кредита, обеспеченного биткоинами

Компания PowerCompute, занимающаяся майнингом биткойнов и зарегистрированная на Nasdaq, рефинансировала свой совокупный долг в размере 18 миллионов долларов США. Для этого она объединила три существующих кредитных обязательства в одну новую кредитную линию, обеспеченную биткойнами, через Arch Lending. В качестве залога компания предоставила 307 BTC из собственного казначейства. Новая кредитная линия заменила предыдущие займы: 11 миллионов долларов от Galaxy Digital, 5 миллионов долларов от SE и AJ Liebel (для покупки объекта в Оклахоме мощностью 15 МВт) и 2 миллиона долларов от Liebel (для объекта в Миссисипи мощностью 11 МВт). Первоначальная процентная ставка по новому соглашению составляет около 2% годовых, что значительно ниже ставки в 12% по предыдущим займам Liebel на общую сумму 7 миллионов долларов. Ставка будет пересматриваться каждые 30 дней в соответствии с рыночными условиями. Такая схема позволяет PowerCompute сохранить экспозицию на биткойны, однако компания может быть обязана предоставить дополнительное обеспечение в случае падения цены BTC.

cointelegraph1 ч. назад

Компания PowerCompute рефинансировала долг в $18 млн под 2% с помощью кредита, обеспеченного биткоинами

cointelegraph1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片