Государственный долг США ежедневно увеличивается на ошеломляющие 6 миллиардов долларов

cryptonews.ruОпубліковано о 2025-03-05Востаннє оновлено о 2025-10-06

Госдолг США, приближающийся к рекордным $38 трлн, заставляет инвесторов активнее переводить средства в защитные активы — биткоин и золото.

По данным Объединённого экономического комитета Конгресса (JEC), американский долг, который сейчас составляет $37,9 трлн, за последний год увеличивался на $4,2 млн в минуту. Это эквивалентно $6 млрд в день — больше, чем ВВП более чем 30 стран.

Конгрессмен Кит Селф предупредил, что в ближайшие неделях долг превысит $38 трлн, а через 10 лет может достичь $50 трлн, и призвал к срочным мерам. «Конгресс должен действовать сейчас — потребовать от лидеров финансовой ответственности, пока постепенное снижение не привело к краху», — заявил он. При текущих темпах долг превысит отметку в $38 трлн менее чем за 20 дней.

Растущий спрос на биткоин и золото
На этом фоне JPMorgan назвал биткоин и золото «стратегией хеджирования» против растущей неопределенности в отношении доллара. На прошлой неделе биткоин обновил исторический максимум, достигнув $125 506, а золото поднялось до $3920 за унцию.

Институциональных инвесторов привлекают фиксированное предложение и децентрализованная природа биткоина. Например, генеральный директор BlackRock Ларри Финк, ранее критиковавший криптовалюту, в январе заявил, что она может достичь $700 000 из-за рисков обесценивания фиатных денег.

Основатель крупнейшего хедж-фонда Bridgewater Associates Рэй Далио в июле рекомендовал инвесторам направлять до 15% портфеля в биткоин и золото для оптимизации доходности.

Глобальная проблема
Далио также отметил, что с долговым кризисом столкнутся и другие западные страны, например Великобритания. По его словам, их валюты будут и дальше уступать биткоину и золоту как эффективным инструментам диверсификации.

В подтверждение этого Институт международных финансов сообщил, что к концу второго квартала мировой долг достиг рекордных $337,7 трлн из-за смягчения денежно-кредитной политики и ослабления доллара.

Попытки сокращения долга
Администрация Трампа объявила сокращение госрасходов и дефицита бюджета одним из приоритетов. В течение нескольких месяцев она привлекала Илона Маска в качестве советника для оптимизации расходов, что позволило сэкономить $214 млрд.

Однако в июле Трамп подписал «Большой красивый закон о расходах», направленный на сокращение федеральных расходов более чем на $1,6 трлн. Вскоре после этого Маск покинул свой пост, а его отношения с Трампом испортились.

Реализация этого закона, тем не менее, привела к тому, что госдолг США превысил $37 трлн, и, по прогнозам, вырастет ещё на $3,4 трлн в течение следующего десятилетия.

Пов'язані матеріали

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit7 год тому

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit7 год тому

Торгівля

Спот
活动图片