Hàn Quốc Giảm Nhẹ Lệnh Cấm Sở Hữu 20% Cổ Phần Sàn Giao Dịch Tiền Mã Hóa Khi Cơ Quan Quản Lý Tìm Kiếm ‘Điểm Chung’ Về Quản Trị

bitcoinistXuất bản vào 2026-03-05Cập nhật gần nhất vào 2026-03-05

Tóm tắt

\[Tóm tắt bằng tiếng Việt\] Chính quyền Hàn Quốc và đảng cầm quyền đã đạt được thỏa thuận về việc áp dụng trần sở hữu 20% đối với các cổ đông lớn tại các sàn giao dịch tiền mã hóa, kèm theo thời gian gia hạn 3 năm để thực thi. Đây được xem là bước thỏa hiệp sau khi Ủy ban Dịch vụ Tài chính (FSC) ban đầu đề xuất mức trần nghiêm ngặt hơn từ 15-20%, vấp phải sự phản đối mạnh mẽ từ hiệp hội các sàn giao dịch DAXA. Các sàn lớn như Upbit và Bithumb (chiếm 90% thị trường) có 3 năm để điều chỉnh, trong khi các sàn nhỏ hơn được gia hạn tới 6 năm. Ngoại lệ cho phép sở hữu tới 34% chỉ áp dụng cho doanh nghiệp mới, không phải sàn hiện có. Quy định này sẽ được đưa vào Đạo luật Cơ bản về Tài sản Kỹ thuật số, nhưng việc thông qua dự luật vẫn chưa chắc chắn do sự phản đối từ một số nghị sĩ.

Giới chức Hàn Quốc và đảng cầm quyền đã thống nhất mức trần sở hữu 20% đối với các "cổ đông lớn" tại các sàn giao dịch tiền mã hóa và tài sản ảo, kèm theo thời gian hoãn thực thi ba năm.

Từ Một Đề Xuất Nghiêm Ngặt Đến Thỏa Hiệp

Sau nhiều tháng bất đồng, Ủy ban Dịch vụ Tài chính (FSC) và lực lượng đặc nhiệm tài sản số của Đảng Dân chủ cuối cùng đã đồng ý mức trần 20% đối với cổ đông lớn, theo báo cáo của Korea Herald.

Mức trần 20% của Hàn Quốc là đỉnh điểm của nỗ lực kéo dài của FSC, cơ quan quản lý tài chính hàng đầu, nhằm hạn chế quyền kiểm soát của người sáng lập tại các sàn giao dịch tiền mã hóa lớn nhất nước này. Ban đầu, các cơ quan quản lý đưa ra một phạm vi nghiêm ngặt hơn từ 15–20% cho các cổ đông lớn tại các nền tảng hàng đầu, một đề xuất đã gây ra phẫn nộ và sự phản đối gay gắt từ ngành. Làn sóng phản đối do Liên minh Sàn Giao dịch Tài sản Số (DAXA) dẫn đầu, một cơ quan tự quản đại diện cho năm sàn giao dịch lớn của Hàn Quốc, bao gồm, tất nhiên, Upbit và Bithumb.

Điều Khoản Thỏa Thuận

Thỏa thuận về mức trần 20% và thời gian ân hạn rộng rãi có vẻ như là một nỗ lực tìm điểm chung và xoa dịu căng thẳng. FSC và đảng cầm quyền đã chấp thuận thời gian ân hạn ba năm để thực thi hạn chế cổ phần cổ đông lớn, tạo cho Upbit và Bithumb, hai sàn cùng nắm giữ khoảng 90% thị trường nội địa, một chút thời gian để bắt đầu cắt giảm cổ phần của họ để đáp ứng ngưỡng mới.

Các sàn giao dịch nhỏ hơn không đạt mức thị phần ước tính 20%, chẳng hạn như Coinone, Korbit và GOPAX, sẽ có thêm thời gian chuẩn bị. Giới chức Hàn Quốc đã đồng ý cho họ thêm thời gian ân hạn ba năm, mang lại cho các nền tảng này tổng cộng tới sáu năm để chuẩn bị cho việc thực thi đầy đủ mức trần.

Ngoại Lệ

FSC cũng đã tạo ra các ngoại lệ hẹp thông qua sắc lệnh thực thi, cho phép sở hữu tới 34% chỉ dành cho các doanh nghiệp mới, không dành cho các sàn giao dịch hiện có. Theo The Korea Herald, ngưỡng này dường như phản ánh mức phủ quyết 33,3% theo Đạo luật Thương mại đối với các cuộc họp cổ đông chung, trên thực tế mang lại cho các nhà đầu tư mới đủ điều kiện quyền phủ quyết mà không khôi phục quyền kiểm soát hoàn toàn.

Chi Tiết Cuối Cùng Về Đạo Luật Cơ Bản Về Tài Sản Số

Ủy ban chính sách của đảng cầm quyền dự kiến sẽ hoàn tất các chi tiết cuối cùng sau một cuộc họp kín với Ủy ban Dịch vụ Tài chính vào sáng ngày 5, theo Hankyung. Mức trần sở hữu sẽ được đưa vào một Đạo luật Cơ bản về Tài sản Số rộng hơn, một dự luật bao gồm một loạt các biện pháp chính sách về tiền mã hóa, từ quy định về stablecoin đến quỹ hoán đổi danh mục (ETF) tiền mã hóa.

Tuy nhiên, việc thông qua dự luật này chưa chắc chắn. Korea Herald lưu ý rằng không chỉ đảng đối lập phản đối, mà một số nhà lập pháp cũng phản đối các giới hạn nghiêm ngặt đối với cổ phần của cổ đông lớn, làm dấy lên nghi ngờ về việc liệu mức trần này có được thông qua Quốc hội trong hình thức hiện tại hay không.

Xu hướng giá BTC giảm trên biểu đồ hàng ngày. Nguồn: BTCUSD trên Tradingview

Ảnh bìa từ ChatGPT, biểu đồ BTCUSD từ Tradingview

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QCác cơ quan chức năng Hàn Quốc và đảng cầm quyền đã thống nhất mức trần sở hữu cổ phần bao nhiêu đối với các cổ đông lớn của sàn giao dịch tiền mã hóa?

AHọ đã thống nhất mức trần sở hữu là 20% đối với các cổ đông lớn.

QCác sàn giao dịch lớn như Upbit và Bithumb có thời gian bao lâu để giảm cổ phần theo quy định mới?

AHọ có thời gian ân hạn 3 năm để bắt đầu giảm cổ phần của mình.

QCác sàn giao dịch nhỏ hơn như Coinone và Korbit được hưởng thời gian ân hạn tổng cộng là bao lâu?

ACác sàn giao dịch nhỏ hơn được hưởng thời gian ân hạn bổ sung 3 năm, tổng cộng lên đến 6 năm.

QNgoại lệ trong quy định mới cho phép nắm giữ tới bao nhiêu phần trăm cổ phần, và áp dụng cho đối tượng nào?

ACó một ngoại lệ hẹp cho phép nắm giữ tới 34% cổ phần, nhưng chỉ áp dụng cho các doanh nghiệp mới, không phải các sàn giao dịch hiện có.

QDự luật quy định trần sở hữu cổ phần này sẽ được đưa vào văn bản pháp luật nào lớn hơn?

AQuy định về trần sở hữu cổ phần sẽ được đưa vào Đạo luật Cơ bản về Tài sản Kỹ thuật số (Digital Assets Basic Act), một dự luật bao trùm nhiều biện pháp chính sách về tiền mã hóa.

Nội dung Liên quan

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit2 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit2 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit2 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit2 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

Bài báo phân tích xu hướng chuyển đổi từ lĩnh vực tiền điện tử (Crypto) sang trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào ba loại tài sản chính được kế thừa từ chu kỳ Crypto trước. **1. Cơ sở hạ tầng từ các trang trại khai thác Bitcoin:** Các công ty khai thác như Crusoe, CoreWeave, TeraWulf và nhiều công ty khác đang chuyển đổi trung tâm dữ liệu của họ để phục vụ AI. Giá trị cốt lõi không nằm ở phần cứng cũ (máy đào ASIC khó tái sử dụng cho AI), mà ở các tài sản như nguồn điện ổn định, đất đai, giấy phép kết nối lưới điện và kinh nghiệm vận hành. Khi lợi nhuận từ khai thác Bitcoin giảm và nhu cầu điện cho AI tăng, những cơ sở hạ tầng này trở thành tài sản chiến lược, với nhiều hợp đồng cho thuê dài hạn trị giá hàng tỷ USD được ký kết với các tập đoàn AI lớn. **2. Con người và kỹ năng từ hệ sinh thái Crypto:** Các kỹ sư và doanh nhân từng làm việc trong lĩnh vực Crypto đang áp dụng kinh nghiệm của họ vào AI. Ví dụ điển hình là Alex Atallah (đồng sáng lập OpenSea) với OpenRouter - một nền tảng tổng hợp API cho hàng trăm mô hình AI, tương tự cách OpenSea kết nối người mua và bán NFT. Một ví dụ khác là Fal.ai (người sáng lập từng làm tại Coinbase), chuyên tối ưu hóa việc triển khai các mô hình sinh ra hình ảnh/video. **3. Vốn từ chu kỳ Crypto trước:** Các khoản lợi nhuận khổng lồ từ Crypto đang được tái đầu tư vào AI. Jed McCaleb (người sáng lập Mt.Gox, Ripple) đã dùng 5 tỷ USD để mua GPU và thành lập Voltage Park. Các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) Crypto như Paradigm cũng đang rót vốn vào các công ty AI như Nous Research. Một trường hợp đặc biệt là khoản đầu tư từ FTX (sàn giao dịch đã phá sản) vào Anthropic và Cursor, sau này tăng giá trị lên rất nhiều lần. Bài báo kết luận rằng bản thân Crypto không "biến thành" AI, mà các nguồn lực (cơ sở hạ tầng, con người, vốn) tích lũy được từ thời kỳ bùng nổ trước đang được chuyển dịch một cách tự nhiên sang lĩnh vực mới đang cần chúng nhất - trí tuệ nhân tạo.

链捕手1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

链捕手1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua BAN

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Comedian (BAN) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Comedian (BAN) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Comedian (BAN) của BạnSau khi mua Comedian (BAN), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Comedian (BAN)Giao dịch Comedian (BAN) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 705Xuất bản vào 2024.12.11Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua BAN

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của BAN (BAN) được trình bày dưới đây.

活动图片