CoinDeskPolicyXuất bản vào 2024-04-07Cập nhật gần nhất vào 2024-04-08

Tóm tắt

The two-week trial will test the government's strategy of portraying complex crypto trades as simple fraud.

NEW YORK – Crypto trader Avi Eisenberg's criminal fraud and manipulation trial will open Tuesday after a federal judge seated a 15-person jury that includes a seller of rare books, an elementary school music director and at least two finance professionals.

Expected to run for two weeks, the trial will determine whether Eisenberg broke the law when in October 2022 he deployed a self-described "highly profitable trading strategy" that crippled Mango Markets, the once popular venue for betting on cryptocurrencies on the Solana blockchain.

The trial represents an evolution in the government's attempts to police alleged crimes in decentralized finance (DeFi), a sector of the crypto trading space governed by the notion that "code is law." Mango Markets is not tightly controlled like its counterparts in centralized finance, like Coinbase. Instead, trades, borrowings and loans execute on smart contracts.

Advertisement
Advertisement

Eisenberg is accused of illegally gaming Mango Markets' futures contracts by manipulating the price of the MNGO token and then borrowing effectively all of Mango's deposits against his position. He walked away with $110 million in cryptocurrencies other people had deposited on the platform, later returning a portion of that in exchange for a promise that Mango's backers would not seek his prosecution.

That promise was not kept.

Negotiation or extortion?

In court on Monday, prosecutors and defense teased upcoming testimony from Mango's founder, Dafydd Durairaj. He spoke with a ransomware negotiator for assistance in the wake of Eisenberg's trade, prosecutors said. This fact, they argued, could help the jury understand that Durairaj did not view the negotiations as an "arm's-length" deal between two parties, but rather a hostage situation that could implode at any time.

Judge Arun Subramanian sided partially with Eisenberg's defense team and told the government not to bring up the ransomware negotiator, lest it prejudice the jury. But he said if the defense opened the door by arguing the negotiations were "arm's length," the prosecutors could walk through it.

The parties sparred over the word "manipulation," its potential use by witnesses and its presence in online terms-of-service documents. They also clashed over the phrasing of what traders on Mango Markets were "obliged" to do when operating on the site. Was that word a legal concept, or rather a reference to the outcomes of executing a transaction on a smart contract?

Advertisement
Advertisement

Arguments over jargonistic minutiae foreshadow the complexities ahead in a trial that will test the government's recent strategy of presenting knotty crypto misdeeds as simple cases of fraud. The feds took that tactic in last year's prosecution of Sam Bankman-Fried as well as in the recent civil fraud case against Terraform Labs and Do Kwon.

But Eisenberg's case delves perhaps even deeper into the philosophical and practical questions about trading tokens on permissionless blockchains. His is the first federal criminal trial to involve a DeFi trader accused of breaking U.S. law in a sector that once viewed itself as beyond its reach.

Inside the courtroom

The prospective jurors sounded none too pleased to spend Eclipse Day on the 15th floor of a federal courtroom. One remarked she was supposed to be watching the generational event at a science museum, not a jury box. At one point the judge said he would turn off the lights during the event's pinnacle, which he did not.

More than a few came ready with eclipse glasses. They did get to use them, if only for a few minutes, while the judge and lawyers sidebarred over peremptory strikes. Prospective jurors, reporters and even the U.S. Marshal took turns peering out the tall windows at the partially covered sun.

"You can see it again in 20 years," the Judge later told the courtroom.

Edited by Marc Hochstein.

Nội dung Liên quan

Lợi thế kênh phân phối đã cạn kiệt, Giao thức DeFi dựa vào đâu để chống lại sự thu hoạch của những gã khổng lồ?

Khi lợi thế kênh phân phối cạn kiệt, các giao thức DeFi dựa vào đâu để chống lại sự thâu tóm của các gập khổng lồ? Bài viết phân tích chiến lược của các công ty lớn như Coinbase, Stripe và Kraken khi họ tiến xuống tầng cơ sở, kiểm soát cơ sở hạ tầng để nắm quyền định giá và giữ lại lợi nhuận. Coinbase xây dựng Base, thu phí sắp xếp từ mọi giao dịch, trong khi Morpho, giao thức cho vay cốt lõi của Coinbase, vẫn phải chia sẻ doanh thu. Stripe mua lại Bridge để phát hành stablecoin riêng, giữ lại lợi nhuận thay vì trả cho Circle. Kraken mua NinjaTrader để có giấy phép giao dịch phái sinh, giảm sự phụ thuộc. Bài viết chỉ ra rằng các giao thức mã nguồn mở có thể tự bảo vệ bằng cách triển khai đa chuỗi (multi-chain). Ví dụ, Morpho và Uniswap không phụ thuộc vào một chuỗi duy nhất. Khi bị mất thị phần trên Base vào tay Aerodrome (do Coinbase hỗ trợ), Uniswap vẫn phát triển mạnh trên nhiều chuỗi khác. Sự gắn kết sâu vào hệ thống back-end của doanh nghiệp khiến việc thay thế các giao thức này trở nên tốn kém và rủi ro, như trường hợp Coinbase vẫn dùng Morpho cho sản phẩm cho vay Bitcoin của mình. Tương lai có thể tiến tới sự thống trị của một vài gã khổng lồ, nhưng các giao thức có năng lực kỹ thuật chuyên sâu, được áp dụng rộng rãi và có chiến lược đa chuỗi vẫn có thể tồn tại trong thế cân bằng lẫn nhau với các nền tảng lớn.

marsbit4 phút trước

Lợi thế kênh phân phối đã cạn kiệt, Giao thức DeFi dựa vào đâu để chống lại sự thu hoạch của những gã khổng lồ?

marsbit4 phút trước

Thách Thức Về Sức Mạnh Tính Toán Trong Cuộc Chơi AI Giữa Trung Quốc Và Mỹ

Dưới bàn cờ AI Mỹ-Trung, sức mạnh tính toán (computing power) là vấn đề cấp thiết. Trong khi các công ty Mỹ như Meta, Google, Microsoft và Amazon đang đầu tư hàng nghìn tỷ USD để xây dựng cơ sở hạ tầng AI khổng lồ với hàng triệu GPU cao cấp (như H100 của NVIDIA), thì Trung Quốc lại đối mặt với tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng chip đào tạo AI tiên tiến do các lệnh trừng phạt. Sự chênh lệch về nền tảng tính toán là rất lớn: Mỹ có quy mô tính toán gấp đôi Trung Quốc và kiểm soát hơn 70% GPU cao cấp toàn cầu. Điều này cho phép các công ty Mỹ như xAI của Elon Musk hay Anthropic đào tạo nhiều mô hình tham số nghìn tỷ một cách nhanh chóng, trong khi mô hình mạnh nhất của Trung Quốc, DeepSeek V4 Pro (1.6 nghìn tỷ tham số), vẫn đang cố gắng bắt kịp các mô hình 10 nghìn tỷ tham số của Mỹ. Các chuyên gia ước tính Mỹ đang dẫn trước khoảng 8-15 tháng. Ngành công nghiệp chip AI Trung Quốc, với các công ty như Huawei, Biren, Moore Threads, đang phát triển mạnh mẽ nhờ chính sách thay thế nhập khẩu. Tuy nhiên, họ chủ yếu tập trung vào thị trường chip suy luận (inference) ít đòi hỏi hơn, trong khi vẫn gặp khó khăn ở phân khúc chip đào tạo (training) cao cấp. Khoảng cách về hiệu năng tuyệt đối và đặc biệt là hệ sinh thái phần mềm (như CUDA của NVIDIA) vẫn là những rào cản lớn. Dù vậy, đã có những tiến bộ ban đầu. Một số mô hình AI đã được đào tạo thành công trên nền tảng phần cứng trong nước (như chip Ascend của Huawei), chứng minh tính khả thi. Con đường phía trước đòi hỏi sự kiên nhẫn, đầu tư dài hạn và sự hợp tác chặt chẽ trong toàn bộ chuỗi công nghiệp. Với thị trường nội địa rộng lớn, nguồn nhân lực và vốn dồi dào, ngành công nghiệp chip AI Trung Quốc đang dần thu hẹp khoảng cách trong cuộc đua công nghệ mang tính quyết định này.

marsbit5 phút trước

Thách Thức Về Sức Mạnh Tính Toán Trong Cuộc Chơi AI Giữa Trung Quốc Và Mỹ

marsbit5 phút trước

AI Agent đã 'nuốt chửng' những phân khúc nào trong lĩnh vực Crypto?

Ngành công nghiệp tiền điện tử đang chứng kiến sự dịch chuyển mạnh mẽ sang tương tác do AI Agent dẫn dắt, tối ưu hóa cho các hoạt động "phi con người". Các lĩnh vực cụ thể đã bị "thống trị" bởi Agent bao gồm: 1. **Giao dịch phái sinh (Hợp đồng vĩnh viễn):** Tốc độ và thực thi 24/7 giúp Agent vượt trội. Một cuộc thi cho thấy 43% người tham gia bị thanh lý, trong khi 100% AI Agent sống sót. 2. **Giao dịch chênh lệch (MEV):** Đây là lĩnh vực của robot, nơi các bot tự động quét mempool để tìm kiếm cơ hội. 3. **Tối ưu hóa lợi nhuận:** Phần lớn các giao thức DeFi mới tích hợp AI Agent để quản lý thanh khoản và rủi ro, cho thấy hiệu suất vượt trội so với chiến lược tĩnh. 4. **Giao dịch giao ngay & Tối ưu danh mục:** Agent ước tính chiếm 65% khối lượng giao dịch tiền điện tử toàn cầu. Tuy nhiên, vẫn tồn tại các "mặt trận" nơi cả Agent và con người cùng hoạt động: * **Thị trường dự đoán:** Agent chiếm ưu thế trong giao dịch chênh lệch ngắn hạn, nhưng con người vẫn giữ lợi thế trong các dự đoán dài hạn đòi hỏi sự tinh tế. * **Cho vay DeFi:** Trong khi bot xử lý việc thanh lý, hầu hết quyết định gửi tiền và vay vẫn do con người đưa ra. Các lĩnh vực **do con người thống trị** rõ ràng là: * **Stablecoin & Thanh toán thẻ:** Phần lớn khối lượng đến từ các giao dịch kinh tế thực tế, chuyển tiền giữa người với người ở các thị trường mới nổi. * **Ví:** Lớp tương tác cuối cùng yêu cầu sự giám sát và chữ ký của con người để phê duyệt. Khi Agent gia tăng, nhu cầu về **lớp xác minh** để phân biệt người và Agent trở nên quan trọng hơn. Các dự án như World/AgentKit, t54, Self Protocol và Kite AI đang xây dựng cơ sở hạ tầng "lớp tin cậy" này, sử dụng bằng chứng zk và xác thực sinh trắc học để đảm bảo trách nhiệm giải trình và an toàn trong nền kinh tế Agent. Tóm lại, trong khi Agent vượt trội trong các nhiệm vụ tối ưu hóa tốc độ và hiệu quả, con người vẫn giữ vai trò then chốt trong các lĩnh vực đòi hỏi sự phán đoán, bối cảnh văn hóa và tương tác đời thực. Tương lai nằm ở việc xây dựng hệ thống cho phép cả hai cùng tồn tại và hợp tác một cách an toàn.

marsbit16 phút trước

AI Agent đã 'nuốt chửng' những phân khúc nào trong lĩnh vực Crypto?

marsbit16 phút trước

Ngành bảo hiểm đón đối thủ cạnh tranh lớn nhất, thị trường dự đoán mới chính là 'kẻ man rợ ngoài cửa'?

Ngành bảo hiểm, từ lâu đã giữ vị thế độc tôn, đang đối mặt với một đối thủ cạnh tranh tiềm năng lớn: thị trường dự đoán. Các nền tảng như Kalshi và Polymarket đang bắt đầu xâm nhập vào lãnh thổ kinh doanh truyền thống của bảo hiểm thông qua các ứng dụng thực tế. Ví dụ điển hình là việc Kalshi hợp tác với công ty môi giới bảo hiểm thể thao Game Point Capital để cung cấp dịch vụ phòng ngừa rủi ro cho các khoản tiền thưởng của đội bóng rổ NBA, với mức giá cạnh tranh hơn so với các công ty bảo hiểm truyền thống. Polymarket thì hợp tác với Parcl tạo ra thị trường dự đoán biến động chỉ số giá nhà, cho phép người mua/bán nhà tiềm năng phòng ngừa rủi ro về giá. Một quán bar ở New York cũng đã sử dụng Kalshi để "bảo hiểm" cho chiến dịch khuyến mãi "miễn phí đồ uống nếu đội bóng địa phương thắng". Bài học từ các hoạt động cá cược thể thao trong quá khứ (như chiến dịch của "Mattress Mack") cho thấy nhu cầu phòng ngừa rủi ro kiểu này đã có từ lâu. Tuy nhiên, thị trường dự đoán mang lại những cải tiến vượt trội: tính minh bạch cao hơn (vì nền tảng đóng vai trò trung lập), thanh khoản tốt hơn, phạm vi sự kiện đa dạng hơn và cơ chế tham gia công bằng hơn so với mô hình cá cược thể thao truyền thống. CEO của SIG, Jeff Yass, nhận định thị trường dự đoán có thể là cách hiệu quả hơn để phân tán rủi ro cụ thể, chẳng hạn như bảo vệ chủ nhà khỏi thiệt hại do bão. Dù vậy, lĩnh vực mới này vẫn đối mặt với thách thức về thanh khoản, khung pháp lý chưa rõ ràng và rủi ro từ việc xác định kết quả sự kiện. Dù sao, bước đi đầu tiên đã được thực hiện, báo hiệu sự cạnh tranh tiềm tàng đối với mô hình bảo hiểm truyền thống.

Odaily星球日报17 phút trước

Ngành bảo hiểm đón đối thủ cạnh tranh lớn nhất, thị trường dự đoán mới chính là 'kẻ man rợ ngoài cửa'?

Odaily星球日报17 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片