Cооснователь криптобиржи FTX избежал тюремного срока за мошенничество

RBK-cryptoXuất bản vào 2024-11-20Cập nhật gần nhất vào 2024-11-20

Две другие ключевые персоны из команды печально известной криптобиржи уже отбывают тюремные сроки

Cооснователь обанкротившейся криптобиржи FTX — 32-летний Гэри Ванг, чьи свидетельские показания легли в основу приговора бывшему главе биржи Сэму Бэнкману-Фриду, избежал тюремного срока, сообщает Reuters.

Печально известная биржа FTX когда-то входила в список лидеров рынка, но обанкротилась в ноябре 2022 года и тем самым спровоцировала обвал крипторынка. В конце января 2024 года управляющие банкротством FTX окончательно отказались от попыток восстановить ее.

Бывший глава FTX Сэм Бэнкман-Фрид приговорен к 25 годам тюремного срока за мошенничество и растрату клиентских средств. Ванг познакомился с Бэнкманом-Фридом в Массачусетском технологическом институте и позже стал соучредителем и техдиректором FTX.

rbc.group

Вангу грозило максимальное наказание в виде 50 лет лишения свободы по четырем пунктам обвинения, в которых он признал себя виновным на следующий месяц после краха биржи. Он дал показания в суде, в деталях рассказав о схемах, через которые связанный с биржей фонд Alameda Research получил доступ к $8 млрд клиентов FTX, следуя прямым указаниям Бэнкмана-Фрида. По словам обвинителей, Ванг постоянно сотрудничал со следствием и лично «не потратил ни цента из денег клиентов».

Телеграм-канал «РБК-Крипто» — подпишитесь и будьте в курсе самых главных и актуальных новостей о криптовалюте.

Присоединяйтесь к форуму «РБК-Крипто» в Telegram для обсуждения новостей и тенденций криптомира.

Но ключевые показания дала глава Alameda Research Кэролайн Эллисон. В суде она рассказала, как Бэнкман-Фрид поручал ей составлять вводящие в заблуждение отчеты для инвесторов, чтобы скрыть обязательства Alameda Research перед FTX, и как он делал рискованные инвестиции, зная, что это приведет к растрате средств клиентов.

В сентябре суд приговорил Эллисон к двум годам тюрьмы. В начале ноября Эллисон начала отбывать тюремный срок. Ванг оставался третьим из ключевых лиц группы компаний FTX, ожидавших приговора.

Новые кандидаты от Трампа. Кто встанет на сторону криптовалют

Курс биткоина впервые превысил $94 тыс. Как изменились цены криптовалют

«Страны будут соревноваться». Как может сработать госрезерв в биткоинах

Майнерам стало лучше. Что происходит на рынке добычи криптовалют

«РБК-Крипто» запустил мониторинг криптовалютных обменников. Выбирайте надежный обменный сервис с выгодным курсом на yourcryptoex.ru или в удобном телеграм-боте.

Nội dung Liên quan

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

Hoạt động gần đây trên blockchain cho thấy kẻ khai thác lỗ hổng UXLINK đang tích cực rửa số tiền đánh cắp để gây khó khăn cho việc truy vết. Vụ việc xảy ra vào tháng 9/2025, khi hacker lợi dụng lỗ hổng 'delegateCall' để chiếm quyền ví đa chữ ký của dự án, tạo ra hàng tỷ token UXLINK bất hợp pháp và rút khoảng 4,5 triệu USD tài sản tiền mã hóa. Sau đó, kẻ tấn công đã chuyển đổi phần lớn số tiền sang DAI và ETH. Đáng chú ý, trong hai tuần qua, họ đã gửi tổng cộng 14.336,6 ETH vào Tornado Cash – một dịch vụ trộn tiền – để che giấu nguồn gốc, với lần gửi gần đây nhất trị giá hơn 8,1 triệu USD. Song song đó, một ví liên quan đến Mining Express – một dự án được cho là mô hình Ponzi đã sụp đổ – cũng bắt đầu tái phân bổ tài sản bằng cách chuyển đổi 5.004 ETH lấy 8,8 triệu DAI và sau đó chuyển một phần vào Tornado Cash. Các sự việc này làm nổi bật một khoảng trống lớn trong hệ sinh thái DeFi: mặc dù cho phép chuyển tài sản không cần cấp phép một cách trơn tru, nhưng vẫn thiếu các cơ chế hiệu quả để ngăn chặn hoặc xử lý các dòng tiền bất hợp pháp một khi chúng đã được đưa vào hệ thống. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc tăng cường phối hợp liên mạng và triển khai các hệ thống phát hiện đe dọa thời gian thực để bảo vệ tính phi tập trung và quyền riêng tư của người dùng.

ambcrypto12 phút trước

Tại sao 14,336 giao dịch ETH của hacker UXLINK đặt ra câu hỏi mới cho DeFi

ambcrypto12 phút trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Trong bài viết mới nhất của mình, giáo sư Lý Phi Phi đã phân loại và làm rõ khái niệm "mô hình thế giới" đang bị sử dụng một cách lộn xộn trong lĩnh vực AI hiện nay. Bà đề xuất một cách phân loại chức năng dựa trên vòng lặp POMDP cổ điển (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát → tác nhân), chia các hệ thống được gọi là "mô hình thế giới" thành ba loại chính: 1. **Bộ kết xuất (Renderer):** Đầu ra là các quan sát (pixel). Mục tiêu là độ trung thực về mặt thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video từ văn bản như Sora, hay hệ thống tương tác như Genie. Chúng tạo ra hình ảnh đẹp nhưng không nhất thiết tuân thủ vật lý chính xác. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator):** Đầu ra là trạng thái thế giới. Mục tiêu là độ chính xác về cấu trúc hình học, vật lý và động lực học. Chúng phục vụ cả con người (kiến trúc sư, nhà thiết kế) và các chương trình máy tính (robot, xe tự hành) để tính toán và đào tạo. Đây được coi là trung tâm then chốt bị đánh giá thấp. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner):** Đầu ra là các hành động. Cho một quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình VLA (Vision-Language-Action). Đây là lĩnh vực thú vị nhất nhưng cũng non trẻ nhất, với khoảng cách lớn giữa demo trong phòng thí nghiệm và ứng dụng thực tế. Bài viết nhấn mạnh ba loại này không tách biệt mà chia sẻ hiểu biết cơ bản chung về thế giới. Xu hướng quan trọng hiện nay là sự hợp nhất giữa chúng, hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất** có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch tùy theo nhu cầu. Sản phẩm Marble của World Labs là một bước đi theo hướng này, cùng lúc tạo ra cả dữ liệu hình ảnh (Gaussian splatting) và dữ liệu vật lý (collision mesh) từ một mô hình duy nhất. Tóm lại, trong khi mô hình ngôn ngữ cho phép máy móc "nói" về thế giới, thì mô hình thế giới chính là con đường để chúng thực sự hiểu, tưởng tượng, suy luận và tương tác với thế giới vật lý.

marsbit48 phút trước

Bài viết mới nhất của Lý Phi Phi: Khi video tạo sinh, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

marsbit48 phút trước

Đặc trưng của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin nhanh hơn, nhưng vẫn chưa rẻ hơn

Tiêu điểm của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn Ngành thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đang tăng trưởng mạnh, với công nghệ sẵn sàng, môi trường pháp lý được cải thiện và khối lượng giao dịch tăng. Tuy nhiên, lời hứa về chi phí thấp hơn đáng kể so với các phương thức truyền thống (60-70 điểm cơ bản) vẫn chưa thành hiện thực, hiện ở mức 2-5 điểm cơ bản. Nguyên nhân chính là thiếu các nhóm thanh khoản sâu và quy mô lớn. Rào cản lớn nhất không phải là công nghệ mà là vấn đề tin cậy. Các doanh nghiệp thường gắn bó với đối tác ngoại hối truyền thống đã có mối quan hệ lâu dài và đáng tin cậy. Sự thay đổi chỉ diễn ra khi chênh lệch chi phí trở nên quá lớn hoặc một thế hệ doanh nhân mới xuất hiện. Các công ty thành công trong lĩnh vực này, như Caliza, không tìm cách thay thế hệ thống cũ (ví dụ: SWIFT) mà bổ sung và tích hợp với nó, đảm bảo độ chính xác và tuân thủ trong các khoản thanh toán phức tạp cho nhà cung cấp. Tăng trưởng mạnh mẽ (trên 40% hàng tháng) được thúc đẩy nhờ việc tự xây dựng giấy phép, quan hệ đối tác ngân hàng và kênh chuyển đổi pháp định. Tương lai của ngành sẽ chứng kiến sự sàng lọc tự nhiên. Các công ty tồn tại và phát triển được sẽ là những đơn vị sở hữu ba yếu tố then chốt: giấy phép đầy đủ, kênh tiếp cận pháp định vững chắc và khả năng cung cấp thanh khoản. Thiếu chúng, họ chỉ đơn thuần là những trung gian.

marsbit50 phút trước

Đặc trưng của Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin nhanh hơn, nhưng vẫn chưa rẻ hơn

marsbit50 phút trước

Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn

Bài viết của Forbes nhấn mạnh ngành thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đang tăng trưởng nhanh chóng, với những cải thiện về công nghệ và môi trường quản lý. Tuy nhiên, lời hứa về chi phí thấp hơn vẫn chưa thành hiện thực. Trong khi các nhà môi giới ngoại hối truyền thống thu phí từ 60 đến 70 điểm cơ bản, stablecoin hướng tới mức chỉ 2-5 điểm, nhưng lợi thế này chủ yếu vẫn chỉ là lý thuyết. Nguyên nhân chính là thiếu các nhóm thanh khoản sâu, quy mô lớn. Theo Imran Ahmad của Bitso Business, ưu thế về giá sẽ chỉ xuất hiện khi có dòng thanh khoản thể chế đổ vào. Một rào cản quan trọng khác là vấn đề niềm tin. Các doanh nghiệp thường gắn bó lâu dài với đại lý ngoại hối đáng tin cậy, khiến việc chuyển đổi sang giải pháp mới diễn ra chậm. Các công ty thành công như Caliza không tìm cách thay thế hệ thống cũ (như Swift) mà bổ sung cho nó, kết hợp tính nhanh chóng của stablecoin với độ tin cậy và tiêu chuẩn hóa của cơ sở hạ tầng truyền thống. Chiến lược này giúp họ đạt mức tăng trưởng ấn tượng. Tương lai của ngành được dự báo sẽ chứng kiến sự sàng lọc, nơi các công ty nắm giữ được giấy phép, kênh tiền pháp định và thanh khoản mới có thể tồn tại lâu dài.

链捕手55 phút trước

Forbes: Thanh toán xuyên biên giới bằng stablecoin đã nhanh hơn, nhưng chưa rẻ hơn

链捕手55 phút trước

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

Tác giả Lý Phi Phi đưa ra một phân loại rõ ràng cho khái niệm "mô hình thế giới" (world model) đang bị sử dụng lộn xộn trong AI hiện nay. Dựa trên vòng lặp POMDP cơ bản (tác nhân → hành động → trạng thái → quan sát), bà chia các hệ thống tự xưng là mô hình thế giới thành ba loại chức năng: 1. **Bộ kết xuất (Renderer)**: Đầu ra là quan sát (pixel), tập trung vào độ trung thực thị giác. Ví dụ: các mô hình tạo video như Sora. Hạn chế: hình ảnh đẹp nhưng có thể không đúng vật lý. 2. **Bộ mô phỏng (Simulator)**: Đầu ra là trạng thái thế giới (mô hình hình học, vật lý, động lực học chính xác). Đây là trung tâm then chốt, có thể phục vụ cả con người (thiết kế, mô phỏng) và máy móc (đào tạo robot, xe tự lái). Ví dụ: NVIDIA Omniverse. 3. **Bộ lập kế hoạch (Planner)**: Đầu ra là hành động. Dựa trên quan sát và mục tiêu, nó quyết định tác nhân nên làm gì tiếp theo. Ví dụ: các mô hình Ngôn ngữ-Thị giác-Hành động (VLA) cho robot. Bài viết nhấn mạnh **bộ mô phỏng là trung tâm bị đánh giá thấp**, vì nó hoạt động ở cấp độ cấu trúc nền tảng (hình học, vật lý), từ đó có thể suy ra đầu ra cho cả bộ kết xuất và bộ lập kế hoạch. Trong khi bộ kết xuất thương mại hóa tốt nhưng có trần vật lý, và bộ lập kế hoạch hứa hẹn nhưng chưa trưởng thành, thì bộ mô phỏng là cầu nối thiết yếu. Xu hướng tương lai là sự hội tụ của ba loại này hướng tới một **mô hình thế giới thống nhất**, có thể chuyển đổi linh hoạt giữa kết xuất, mô phỏng và lập kế hoạch dựa trên cùng một hiểu biết cơ bản về thế giới. Điều này sẽ định hình tương lai của trí thông minh không gian, cho phép máy móc không chỉ nói về thế giới (như mô hình ngôn ngữ) mà thực sự hiểu, tưởng tượng và tương tác với nó.

链捕手1 giờ trước

Bài viết mới của Lý Phi Phi: Khi tạo video, robot và NVIDIA đều tự xưng là mô hình thế giới, chúng ta cần một phân loại học

链捕手1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay