Трамп поддерживает Закон о ясности США, обвиняя крупные банки в подрыве GENIUS

TheNewsCryptoОпубликовано 2026-03-04Обновлено 2026-03-04

Введение

Бывший президент США Дональд Трамп призвал законодателей принять Закон о ясности (U.S. Clarity Act), который связывает экономическое развитие страны с чёткими правилами регулирования криптовалют. Он обвинил крупные финансовые институты в сдерживании инноваций и утверждал, что неясные нормативные рамки вынуждают бизнес и таланты уезжать за рубеж. Трамп подчеркнул, что чёткое законодательство может привлечь инвестиции и сохранить конкурентное преимущество США. Закон направлен на разграничение полномочий между CFTC и SEC в регулировании цифровых активов, снизит затраты на compliance и может способствовать интеграции криптоактивов в традиционную финансовую систему. Законопроект уже получил двухпартийную поддержку, но дискуссии о его окончательной редакции продолжаются.

Бывший президент США Дональд Трамп призвал законодателей принять Закон о ясности США, который связывает экономическую мощь страны с четкими правилами регулирования криптовалют. Выступая перед законодателями и представителями индустрии, Трамп призвал их принять Закон о ясности, чтобы внести ясность на рынки криптовалют. В своей речи Трамп обвинил крупные финансовые институты в подрыве инноваций в стране, замедляя технологический прогресс.

Трамп заявил, что неясные правила нанесли ущерб развитию криптовалютного бизнеса и побудили таланты переезжать за границу. Однако при четком законодательстве страна может привлекать инвестиции и увеличивать свою финансовую мощь в глобальном масштабе. Кроме того, бывший президент призвал законодателей избегать чрезмерного регулирования без четкой законодательной поддержки.

Однако регулирование, основанное на принуждении, как описал Трамп, создает неопределенность как для предпринимателей, так и для established businesses. По его словам, законодательная ясность может достичь баланса между инновациями и защитой инвесторов. Заявления Трампа подчеркнули его точку зрения о том, что Америка рискует потерять конкурентное преимущество в регулировании цифровых активов. Он сказал, что если другие страны смогут обеспечить определенность в своем регулировании, они смогут привлечь капитал и таланты с американского рынка.

Трамп призвал законодателей отложить в сторону разногласия и помочь ему продвинуть Закон о ясности. Он сказал, что законопроект уже получил двухпартийную поддержку как в Конгрессе, так и в Сенате. Заявления Трампа подчеркнули дискуссию о регулировании новых финансовых технологий. Закон о ясности поддерживают те, кто считает, что четкие правовые рамки могут облегчить участие институциональных и розничных инвесторов, в то время как другие полагают, что плохо структурированные законы могут стать барьерами для инноваций.

Регуляторный контекст и рыночные последствия Закона о ясности

Цель Закона о ясности — определить юрисдикцию CFTC и SEC в отношении различных цифровых активов. По словам его сторонников, это поможет снизить затраты на соблюдение нормативных требований для криптовалютных компаний. Аналитики отметили, что регуляторная путаница была проблемой для различных платформ в криптопространстве.

Также предусмотрены специальные исключения для различных видов деятельности с цифровыми активами, чтобы стимулировать инновации в этой области. По мнению различных участников рынка, отслеживающих прогресс законопроекта в Конгрессе, это поможет укрепить доверие на рынке. Разные финансовые институты по-разному отреагировали на законопроект.

Другие признают потенциал правовой определенности для облегчения интеграции цифровых активов в традиционные финансовые системы. Законодатели ведут переговоры по формулировкам окончательных законопроектов, и дебаты продолжаются относительно реакции различных заинтересованных сторон перед окончательным принятием.

Главные криптоновости:

Помилованный сооснователь BitMEX пообещал £20 миллионов Лондонскому математическому институту

ТегиBlockchainCFTCЗакон о ясностиДональд Трамп ПомилованиеЗакон GENIUSSECTRUMPСШАСоединенные Штаты

Связанные с этим вопросы

QКакой закон поддержал Дональд Трамп и какова его основная цель?

AДональд Трамп поддержал Закон о ясности США (U.S. Clarity Act), который направлен на установление четких правил регулирования криптовалютного рынка и определение юрисдикции Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC) и Комиссии по ценным бумагам и биржам (SEC) в отношении цифровых активов.

QКакие обвинения выдвинул Трамп против крупных финансовых институтов?

AТрамп обвинил крупные финансовые учреждения в подрыве инноваций в стране путем замедления технологического прогресса в криптоиндустрии.

QКакие преимущества, по мнению Трампа, принесет четкое законодательство о криптовалютах?

AТрамп заявил, что четкое законодательство позволит привлечь инвестиции, повысить финансовую мощь США на глобальном уровне, предотвратить отток талантов за границу и найти баланс между инновациями и защитой инвесторов.

QКакие органы получат четко определенную юрисдикцию согласно Закону о ясности?

AСогласно Закону о ясности, четкое разграничение юрисдикции получат Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) и Комиссия по ценным бумагам и биржам (SEC).

QКакую проблему, по мнению аналитиков, поможет решить данный закон?

AАналитики считают, что закон поможет снизить затраты на соблюдение нормативных требований для криптовалютных компаний и устранить регуляторную неопределенность, которая была проблемой для многих платформ в криптопространстве.

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.

marsbit20 мин. назад

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

marsbit20 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.

bitcoinist21 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist21 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.

marsbit25 мин. назад

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

marsbit25 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