Token sụp đổ 99%, người sáng lập vào tù: Startup NFT Few and Far khiến nhà đầu tư mất 10 triệu USD

cryptonews.ruXuất bản vào 2026-08-06Cập nhật gần nhất vào 2026-08-06

Tóm tắt

Văn phòng công tố Hoa Kỳ tại Quận Nam New York đã buộc tội Taj Tarsha (34 tuổi, sống ở Miami), người sáng lập startup NFT Few and Far Limited, về tội lừa đảo chứng khoán và lừa đảo bằng phương tiện điện tử. Theo cáo trạng, doanh nhân này đã huy động hơn 10 triệu USD từ các nhà đầu tư thông qua thỏa thuận SAFT cho token FAR, nhưng thay vì phát triển dự án, anh ta đã sử dụng tiền để đánh bạc trực tuyến, đầu cơ tiền điện tử và chi tiêu cá nhân. Các khoản chi cá nhân bao gồm việc rút khoảng 1 triệu USD dưới dạng tiền thưởng bí mật và lương cao bất hợp lý, mua tiền điện tử, trả góp cho căn hộ ở Miami, dịch vụ thiết kế nội thất và theo đuổi sở thích DJ. Sau khi một cuộc kiểm toán phát hiện ra sự chiếm đoạt tiền vào tháng 6/2023, Tarsha vẫn tiếp tục tiêu tiền của nhà đầu tư trong ít nhất một năm nữa. Token FAR cuối cùng được ra mắt vào tháng 5/2024 với giá khoảng 0,13 USD, nhưng gần như ngay lập tức mất giá hơn 99% và ngừng giao dịch. Tarsha bị bắt vào ngày 6/6/2026 và đối mặt với án tù tối đa 20 năm cho mỗi tội danh. Vụ việc này phản ánh một mô hình lừa đảo phổ biến trong ngành NFT giai đoạn 2022-2024, đồng thời đặt ra câu hỏi về khả năng giám sát việc sử dụng vốn trong các thỏa thuận huy động vốn như SAFT trước khi token được niêm yết.

Văn phòng công tố viên Hoa Kỳ tại Quận phía Nam New York thông báo rằng người sáng lập startup NFT Few and Far Limited, Taj Tarsha, 34 tuổi, cư trú tại Miami, đã bị buộc tội gian lận chứng khoán và gian lận viễn thông. Theo các cáo buộc, doanh nhân này đã huy động được hơn 10 triệu USD từ các nhà đầu tư nhưng thay vì phát triển dự án, lại sử dụng số tiền đó cho cờ bạc, đầu cơ tiền mã hóa và nhu cầu cá nhân.

Theo tài liệu của vụ kiện, bắt đầu từ tháng 2 năm 2022, Tarsha đã thu tiền thông qua các thỏa thuận Simple Agreement for Future Tokens (SAFT) - các nhà đầu tư trả trước để có quyền nhận token FAR, loại token được cho là sẽ phục vụ sàn giao dịch phi tập trung NFT trên blockchain NEAR Protocol. Thông qua việc bán 95 triệu token FAR, doanh nhân này đã thu về hơn 10 triệu USD từ ít nhất 67 nhà đầu tư, những người được hứa hẹn rằng số tiền sẽ được dùng để phát triển sàn giao dịch và chính token.

Số tiền của nhà đầu tư đã đi đâu

Theo các cáo buộc, gần như ngay sau khi nhận được tiền, Tarsha đã bắt đầu chuyển chúng cho các mục đích cá nhân - đặt cược tại sòng bạc trực tuyến và mua các đồng tiền đầu cơ. Ngoài ra, ông ta còn rút khoảng 1 triệu USD dưới dạng bồi thường hợp pháp gồm hai khoản tiền thưởng, bị che giấu khỏi các nhà đầu tư và một trong những người đồng sáng lập công ty, cũng như một mức lương bị thổi phồng mà chính ông ta thừa nhận là vô lý khi không có sản phẩm và doanh thu bằng không.

Vào tháng 6 năm 2023, một cuộc kiểm toán đã phát hiện ra việc chiếm dụng tiền. Theo cáo buộc, Tarsha cam đoan với các nhà đầu tư rằng các khoản tiền thưởng gắn liền với các mục tiêu được xác định trước của đợt bán trước token FAR, và tất cả các giao dịch đều được thực hiện vì lợi ích của công ty. Trong khi đó, ông ta sa thải hầu hết nhân viên, và giao công việc cho nhà thầu còn lại chỉ để tạo ra vẻ ngoài tiếp tục phát triển. Ít nhất một năm nữa, doanh nhân này tiếp tục chi tiêu tiền của nhà đầu tư cho:

  • mua tiền mã hóa
  • khoản vay cho căn hộ chung cư ở Miami
  • dịch vụ thiết kế nội thất
  • sở thích làm DJ của bản thân

Khi token FAR cuối cùng được ra mắt vào tháng 5 năm 2024 với giá khoảng 0,13 USD, nó gần như ngay lập tức mất giá hơn 99% và ngừng giao dịch.

Những rủi ro đối với bị cáo

Tarsha đã bị bắt vào ngày 6 tháng 6 năm 2026. Ông ta bị buộc tội gian lận chứng khoán và gian lận viễn thông - mỗi tội danh đều có thể phải đối mặt với mức án tối đa 20 năm tù. Vụ án đã được chuyển cho Thẩm phán Lewis A. Kaplan của Tòa án Quận Hoa Kỳ.

Quan điểm của AI

Từ góc độ phân tích dữ liệu máy móc, vụ án của Tarsha phù hợp với mô hình có thể nhận diện được trong ngành công nghiệp NFT giai đoạn 2022–2024. Một kịch bản tương tự đã từng được văn phòng công tố cùng quận xem xét: năm 2022, Quận phía Nam New York lần đầu tiên trong thực tiễn liên bang đã đưa ra cáo buộc đối với những người sáng tạo dự án Frosties về tội danh gian lận viễn thông và rửa tiền - khi đó, số tiền thiệt hại là khoảng 1,1 triệu USD, thấp hơn đáng kể so với con số 10 triệu USD được tuyên bố trong vụ án FAR.

Một chi tiết kỹ thuật không được đề cập trong bài báo: cơ chế SAFT ban đầu được nghĩ ra như một cách để trì hoãn việc bán token trực tiếp cho đến khi có sản phẩm hoạt động, nhưng chính sự trì hoãn nghĩa vụ này khiến việc kiểm soát chi tiêu trở nên gần như không thể cho đến khi token được niêm yết. Một câu hỏi mở để suy ngẫm: liệu phân tích blockchain và giám sát sàn giao dịch có khả năng phát hiện ra các sơ đồ tương tự sớm hơn, trước khi tiền của nhà đầu tư bị chi tiêu vào sòng bạc và thiết kế nội thất không?

Nội dung Liên quan

Arthur Hayes tăng cường mua sắm altcoin này, đầu tư 2 triệu đô la trong năm ngày qua!

Arthur Hayes, người sáng lập BitMEX và là một nhân vật có ảnh hưởng lớn trên thị trường tiền điện tử, đang tiếp tục mua vào mạnh mẽ token $ENA của hệ sinh thái Ethereum. Theo dữ liệu từ nền tảng phân tích Lookonchain, trong giao dịch gần đây nhất, ông đã mua thêm 10,9 triệu $ENA, trị giá khoảng 985.000 USD. Tổng cộng trong 5 ngày qua, Hayes đã mua 22,64 triệu token $ENA với tổng giá trị ước tính khoảng 2 triệu USD. Các động thái này một lần nữa thu hút sự chú ý của giới đầu tư vào dự án Ethena và các khoản nắm giữ altcoin của các cá voi thị trường. Hayes nổi tiếng với những phân tích vĩ mô và dự báo thị trường. Sự lạc quan của ông về hệ sinh thái Ethereum, DeFi cùng việc tăng đầu tư vào $ENA đang được diễn giải như một tín hiệu cho triển vọng dài hạn. Ethena là một dự án phát triển các sản phẩm tài chính dựa trên blockchain, nổi bật với các giải pháp về đô la tổng hợp. Tuy nhiên, các chuyên gia cảnh báo rằng hoạt động mua của các cá nhân lớn không phải là yếu tố duy nhất quyết định giá. Các yếu tố như điều kiện thị trường chung, tính thanh khoản, cầu và sự kiện kinh tế vĩ mô vẫn đóng vai trò quan trọng. Các nhà phân tích cho rằng động thái của Hayes có thể phản ánh sự quan tâm liên tục của các tổ chức đối với Ethena, nhưng nhấn mạnh việc ra quyết định đầu tư cần dựa trên cơ bản dự án, tiện ích và động lực thị trường tổng thể, chứ không chỉ theo hoạt động của cá voi.

cryptonews.ru1 giờ trước

Arthur Hayes tăng cường mua sắm altcoin này, đầu tư 2 triệu đô la trong năm ngày qua!

cryptonews.ru1 giờ trước

AI có thể tiếp quản phòng thí nghiệm chưa? Nghiên cứu mới nhất từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc đưa ra bài kiểm tra sức ép trong thế giới vật lý thực

Chúng tôi có thể đánh giá trí tuệ nhân tạo (AI) đã đủ thông minh để thực hiện nghiên cứu khoa học và khám phá tự chủ từ đầu đến cuối hay chưa? Nghiên cứu mới nhất từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc (USTC) đã đưa "bộ não" AI tiếp quản "cơ thể" phòng thí nghiệm của một nhà khoa học máy, đẩy câu hỏi này từ việc trả lời kiến thức và tạo đề án sang thực thi thí nghiệm và học hỏi từ phản hồi trong thế giới vật lý thực. Nhóm nghiên cứu đã xây dựng một phòng thí nghiệm xúc tác máy móc với 45 trạm làm việc tự động mô-đun. Họ đóng gói khả năng của phòng thí nghiệm thành các "kỹ năng" mà AI có thể đọc được, cho phép AI trực tiếp điều khiển thiết bị với các ràng buộc thực tế. Dựa trên nền tảng này, nhóm đã thực hiện một bài kiểm tra áp lực hệ thống, đánh giá 48 cấu hình thực tế (kết hợp 6 framework tác nhân thông minh và 9 mô hình ngôn ngữ lớn) thông qua 32 nhiệm vụ nghiên cứu, tổng cộng 4.608 lượt đánh giá. Kết quả cho thấy khoảng cách đáng kể so với việc "tiếp quản" hoàn toàn: chỉ 3.3% (151) quy trình làm việc có thể thực thi ngay lập tức mà không cần sửa chữa. Cặp Claude Code/Claude Opus 4.7 đạt tỷ lệ thực thi cao nhất là 28.1%. Thử nghiệm trong một vòng lặp kín năm chu kỳ cho thấy tác nhân AI có thể điều chỉnh các thông số dựa trên kết quả thí nghiệm, nhưng chủ yếu là tối ưu hóa cục bộ. Nó không thiết kế lại phương pháp phân tích hoặc sửa các thiếu sót quan trọng, cho thấy khả năng lập kế hoạch tầm xa và tái lập kế hoạch ở cấp độ khoa học vẫn là điểm nghẽn. Nghiên cứu phân biệt ba khả năng thường bị nhầm lẫn: 1) tạo kế hoạch thí nghiệm trôi chảy, 2) tạo quy trình công việc có thể thực thi trong phòng thí nghiệm vật lý, và 3) điều chỉnh chiến lược nghiên cứu tổng thể dựa trên kết quả. Kết quả cho thấy khả năng lập kế hoạch ở cấp độ ngôn ngữ không tự động chuyển thành khả năng thực thi đáng tin cậy. Phòng thí nghiệm máy móc có thể đóng vai trò vừa là "bãi thử" để kiểm tra năng lực khoa học của AI, vừa là "bãi tập luyện" để thúc đẩy AI tiến hóa. Vòng lặp "lập kế hoạch - thực thi - phản hồi - tái lập kế hoạch" này tạo ra bằng chứng có thể định lượng, lặp lại và xác minh từ thế giới thực, thúc đẩy AI hướng tới khám phá khoa học tự chủ toàn diện.

marsbit1 giờ trước

AI có thể tiếp quản phòng thí nghiệm chưa? Nghiên cứu mới nhất từ Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc đưa ra bài kiểm tra sức ép trong thế giới vật lý thực

marsbit1 giờ trước

Bài phỏng vấn mới nhất của Lý Phi Phi: Con người cũng không hoàn toàn dựa vào dữ liệu thực tế để học tập

Bài phỏng vấn với giáo sư Lý Phi Phi tập trung vào chủ đề “trí tuệ không gian” và chiến lược của World Labs trong lĩnh vực robot sau khi mua lại SceniX. Cuộc thảo luận làm nổi bật tầm quan trọng của việc tạo ra các thế giới kỹ thuật số hoặc mô phỏng để đào tạo và đánh giá robot, giải quyết thách thức thiếu dữ liệu thực tế. Giáo sư Lý Phi Phi giải thích rằng robot là “viên đá thử vàng” đầu tiên cho trí tuệ không gian. SceniX, dẫn đầu bởi cựu nghiên cứu sinh sau tiến sĩ Lý Quân Chúc, giải quyết vấn đề then chốt: thiếu dữ liệu đào tạo và đánh giá trong robot. Giải pháp của họ là một đường ống “real-to-sim-to-real”, ánh xạ môi trường thực vào thế giới số để tạo dữ liệu có thể mở rộng thay thế cho việc thu thập dữ liệu chậm, đắt đỏ và nguy hiểm ngoài đời thực. Các bên nhấn mạnh sự bổ sung giữa World Labs (mạnh về mô hình tạo sinh như Marble và tái tạo 3D) với SceniX (mạnh về robot, mô phỏng và kết xuất). Hợp tác này nhằm xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số trung lập với phần cứng và mô hình, nơi mọi robot có thể được đào tạo và đánh giá một cách đáng tin cậy. Bài phỏng vấn thảo luận về lợi ích của mô phỏng, bao gồm lý luận phản thực tế, độ tin cậy, hiệu quả và khả năng kiểm soát. Con đường ứng dụng thực tế được đề xuất là từ môi trường có cấu trúc (nhà kho) đến bán cấu trúc, thay vì nhảy ngay vào môi trường phi cấu trúc (như gia đình). Mục tiêu trong hai năm là chứng minh giá trị của nền tảng này thông qua các trường hợp sử dụng thành công ở một số lĩnh vực dọc quan trọng.

marsbit1 giờ trước

Bài phỏng vấn mới nhất của Lý Phi Phi: Con người cũng không hoàn toàn dựa vào dữ liệu thực tế để học tập

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片