Инсайдерская ставка? Кошелек, связанный с пользователем Axiom, получил прибыль после того, как ZachXBT назвал биржу

ambcryptoОпубликовано 2026-02-26Обновлено 2026-02-26

Введение

Крипто-расследование ЗахариXBT о бирже Axiom выявило подозрительную активность: после анонса грядущего разоблачения 23 февраля, но до названия самой биржи 26 февраля, кошелек, связанный с пользователем Axiom «JustADegen», поставил $65 800 на платформе Polymarket на то, что Axiom обвинят в инсайдерской торговле. При изначальной вероятности всего 13,8% ставка принесла более $400 000 прибыли. Расследование показало, что средства поступили с кошелька Solana, активного пользователя Axiom, что вызвало вопросы о возможной утечке информации и злоупотреблении служебным положением. Этот случай подчеркивает риски использования инсайда в прогнозных рынках и необходимость усиления внутреннего контроля на криптобиржах.

Ставка на рынке прогнозов, сделанная до начала громкого крипто-расследования, привлекла внимание после того, как ончейн-аналитики связали выигравший аккаунт с активным пользователем Axiom Exchange — платформы, которая позже была названа в ходе расследования.

Этот эпизод вновь вызвал обеспокоенность по поводу утечки информации, внутреннего контроля в криптокомпаниях и того, становятся ли сами расследования торгуемыми событиями на ончейн-рынках.

Анонс расследования до его раскрытия

Блокчейн-исследователь ZachXBT впервые намекнул 23 февраля о том, что вскоре начнется крупное расследование инсайдерской торговли в одной криптокомпании. Анонс вызвал спекуляции в социальных сетях и на рынках прогнозов, но на тот момент названия компаний не упоминались.

26 февраля ZachXBT опубликовал подробное расследование. Он утверждал, что сотрудники Axiom Exchange злоупотребили внутренними инструментами для доступа к конфиденциальным данным кошельков пользователей, что позволило им заниматься инсайдерской торговлей и скоординированным извлечением прибыли.

В отчет вошли записи, скриншоты внутренних панелей управления и доказательства отслеживания кошельков, датируемые началом 2025 года.

Позже Axiom признала эти allegations и заявила, что проводит внутреннюю проверку данных claims.

Прибыльная ставка привлекает внимание

После публикации ончейн-аналитическая компания Lookonchain обратила внимание на трейдера под именем «predictorxyz» на Polymarket. Этот трейдер поставил примерно 65 800 долларов на рынке, где спрашивалось, будет ли Axiom обвинена в инсайдерской торговле.

На момент открытия позиции коэффициенты, по сообщениям, подразумевали вероятность всего в 13,8%. После того как Axiom была названа в расследовании, позиция закрылась в прибыли, составившей более 400 000 долларов, согласно данным Polymarket, которыми поделился Lookonchain.

Время ставки сразу же вызвало вопросы: она была сделана после публичного анонса ZachXBT, но до того, как биржа была идентифицирована.

Lookonchain также сообщил, что два других новых анонимных кошелька поставили 59,8 тыс. долларов на то, что компанией окажется Axiom. Данные показали, что эти кошельки заработали 109 тыс. долларов за три часа.

Кошелек отследили до пользователя Axiom

В последующем ответе ZachXBT заявил, что отследил источник финансирования аккаунта на Polymarket. Через instant exchanges он был отслежен до Solana-кошелька, связанного с активным пользователем Axiom, известным на другой платформе под именем «JustADegen».

По словам ZachXBT, аккаунт был создан недавно и пополнен примерно на 70 000 USDC незадолго до размещения ставки. Эта схема была описана как подозрительная, хотя и не являющаяся окончательным доказательством wrongdoing.

ZachXBT подчеркнул, что его выводы основаны на анализе времени и потоков транзакций. Для дальнейшего подтверждения потребуется доступ к внутренним логам биржи. Уголовные charges предъявлены не были, и о действиях правоохранительных органов не сообщалось.

Что раскрывает эпизод с Axiom

Пока allegations в адрес Axiom находятся на рассмотрении, последовательность событий highlights более широкую проблему для крипторынков: расследования, утечки и enforcement actions теперь могут двигать цены — и коэффициенты на рынках прогнозов — до того, как факты станут полностью публичными.

Даже без доказательств инсайдерской координации, этот case иллюстрирует, как асимметричная информация или даже ее восприятие может создавать возможности для прибыли на ончейн-рынках.

Это также поднимает неудобные вопросы для бирж относительно доступа сотрудников к конфиденциальным данным и safeguards, существующих для предотвращения misuse.

Для рынков прогнозов этот инцидент подчеркивает растущее напряжение между открытыми ставками на будущие события и риском того, что инсайдеры могут использовать привилегированные знания — или создавать видимость этого — способами, которые подрывают trust.

Что будет дальше

Axiom публично не комментировала конкретные claims об отслеживании кошельков, связанные со ставкой на Polymarket.

ZachXBT заявил, что надеется, что компания проведет более глубокую внутреннюю проверку и рассмотрит возможность legal action в отношении любых сотрудников, которые злоупотребили своим доступом.

Проявят ли интерес regulators или prosecutors, пока неизвестно.

Но для крипторынков этот эпизод уже стал stark reminder: когда сами расследования становятся рыночными катализаторами, грань между информацией, спекуляцией и инсайдерским преимуществом может быстро размыться.


Итоговое резюме

  • Расследование Axiom подчеркивает, как инсайдерский доступ и слабый внутренний контроль могут превратить конфиденциальную информацию в финансовый инструмент до того, как публичный narrative полностью сформируется.
  • По мере того как рынки прогнозов пересекаются с ончейн-прозрачностью, биржи могут столкнуться с повышенным давлением, чтобы продемонстрировать, что доступ к внутренним данным не может быть использован до market-moving disclosures.

Связанные с этим вопросы

QЧто стало причиной подозрений в инсайдерской торговле на бирже Axiom?

AБлокчейн-исследователь ZachXBT опубликовал расследование, в котором утверждалось, что сотрудники Axiom Exchange использовали внутренние инструменты для доступа к конфиденциальным данным кошельков пользователей, что позволяло им заниматься инсайдерской торговлей и скоординированным извлечением прибыли.

QКакой пользователь и на какой платформе сделал крупную ставку, связанную с расследованием?

AПользователь с именем «predictorxyz» на платформе Polymarket поставил примерно 65 800 долларов на рынок прогнозов, спрашивающий, будет ли Axiom обвинена в инсайдерской торговле.

QКакую прибыль получил трейдер «predictorxyz» после публикации расследования?

AПосле того как Axiom была названа в расследовании, позиция трейдера «predictorxyz» принесла прибыль в размере более 400 000 долларов.

QКем, по данным ZachXBT, оказался владелец кошелька, связанный со ставкой на Polymarket?

AZachXBT отследил источник финансирования аккаунта Polymarket до Solana-кошелька, связанного с активным пользователем Axiom, известным на другой платформе под именем «JustADegen».

QКакие более широкие проблемы для крипторынков подчеркивает инцидент с Axiom?

AИнцидент highlights, что расследования, утечки информации и правоприменительные меры могут двигать рынки и шансы на рынках прогнозов до того, как факты станут полностью публичными, создавая возможности для прибыли из-за асимметричной информации и подрывая доверие.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit48 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit48 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist48 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist48 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit53 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit53 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit2 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片