Refuting the '2028 Economic Collapse Theory': AI Takes Your Job, But Also Makes Everything Almost Free

marsbitXuất bản vào 2026-02-25Cập nhật gần nhất vào 2026-02-25

Tóm tắt

In response to Citrini Research's "2028 Global Intelligence Crisis" paper predicting AI-induced economic collapse, this article presents a counter-argument. It posits that while AI may eliminate jobs and reduce incomes, it will also drastically lower the costs of goods and services—from healthcare and legal advice to software and energy—creating a "deflationary prosperity." The author argues that traditional economic metrics like GDP and unemployment rates are becoming obsolete in this transition to a "post-human economy." The true measure of future prosperity should be "intelligence output per unit of energy," which is rising exponentially. This shift will not lead to systemic collapse but rather a radical transformation where value migrates from cognitive labor to uniquely human attributes like empathy, creativity, and connection. Although the transition may involve significant disruption, the outcome will be a more abundant and functional economic system.

Author:David Mattin

Compiled by: Deep Tide TechFlow

Deep Tide Guide: While the entire industry is panicking over the "global economic collapse triggered by AI in 2028" depicted by Citrini Research, tech thinker David Mattin has come forward with a completely different interpretation. He believes we are in the midst of a 'global intelligence transition,' where old economic indicators (such as GDP, unemployment rate) are becoming obsolete. This article delves into how, when intelligence becomes as cheap and abundant as air, while the income side may suffer, the cost side will collapse even faster, thereby ushering in a new era driven by 'intelligence output per unit energy.' This is not just a crisis, but a radical evolution towards a 'post-human economy.'

Full text as follows:

Everyone is talking about Citrini Research's paper, "The 2028 Global Intelligence Crisis." It's a great thought experiment: a speculative report from June 2028, envisioning a scenario where artificial intelligence (AI) triggers a chain-reaction economic collapse.

The following content serves as a response to that article. You can consider it a creation in the same spirit as Citrini's original: a speculative 'reverse scenario.' It is an exploration of new ways of seeing, not a claim to have all the answers (no one can). This article draws on years of research and analysis published by Raoul Pal and myself at Global Macro Investor and in our jointly operated tech-focused research service, "The Exponentialist."

Citrini Research's paper has garnered significant attention, and for good reason. It is a brilliantly conceived thought experiment: a speculative briefing from June 2028, rehearsing an AI-induced chain-reaction economic meltdown. The S&P 500 drops 38%. Unemployment reaches 10.2%. Prime mortgages crack. The private credit complex implodes through a series of correlated bets on white-collar productivity growth.

The scenario is logically coherent, the financial mechanics are meticulously researched, and its core thesis—that extreme abundance of intelligence destroys the consumer economy it was supposed to enhance—is deeply provocative. Parts of it will likely prove prescient. There is real turbulence ahead, perhaps even extreme hardship. The transition to an age of intelligence abundance will not be smooth.

For over five years, I have been immersed in this kind of thinking. I have been building frameworks to understand what happens when intelligence becomes abundant, the AI-energy flywheel begins to spin, and we transition from a human-centric economy to something radically new. In related articles I've written, I've described it as a shift to a fundamentally new kind of economic system: a form of "Post-human Economics." From the perspective of this work, I want to offer a considered response to Citrini's argument—one based on my years of analysis—that leads to a starkly different conclusion.

Citrini's argument is that abundant intelligence destroys the income side of the economy—wages, jobs, consumer spending—triggering a financial crisis. My argument is that abundant intelligence is also destroying the cost side of the economy, and likely faster. When the price of goods and services collapses along with wages, you don't have a crisis. You are in a transition to a radically new system; a system in which all the old norms, rules, and metrics become incoherent.

So, what is the core error in Citrini's article? Their article is using the instruments of the 'human economy' to measure the 'post-human economy.' Then, it mistakes the instrument's erratic readings for the system itself collapsing.

No one has a crystal ball, no one has all the answers. We are all piecing together a seven-dimensional puzzle that no one fully understands. But I believe Citrini's article, sophisticated as it is, may be making a profound and instructive error. And my own work points directly to it.

My timeframe is also longer than Citrini's. Their scenario plays out over two years. I'm looking at a ten to twenty-year span. I concede there may be serious turbulence ahead: a 'Fourth Turning'-style moment of chaos, social unrest, and institutional collapse. Some version of what they describe may indeed come to pass. But my argument is that AI and the broader forces of the 'Exponential Age' can ultimately take us into a new kind of economy. One that actually works. One that is, in many ways, better than anything we've known.

The Wrong Metrics

This is the core argument I want to make; if I'm right, it reframes everything.

Every single data point used in Citrini's article to build its case—the 10.2% unemployment, the 38% drop in the S&P 500, the spike in San Francisco mortgage delinquencies, the stalled velocity of money—is all denominated in the old system. Every metric is native to the economy we have been living in. The one built around human labor input, conditions of material scarcity, and GDP as the scorecard.

The authors of the article look at these readings and see disaster, understandably. But what if these metrics are not recording the death of the economy? What if they are recording the death of an 'economic measurement framework' that can no longer describe what is actually happening?

Think of it this way. At the heart of Citrini's article is a powerful concept: "Ghost GDP." Output that appears in the national accounts but never circulates in the real economy. They present it as evidence of dysfunction. But I would flip this entirely. Ghost GDP is not a bug, it's a signal. It's telling us that GDP itself is breaking down as a meaningful measure of reality. The instrument is failing, and Citrini is mistaking the failing instrument's readings for the true condition of the patient.

In my work on post-human economics, I have argued that as we transition to an economy built on automated inputs and radical abundance, GDP becomes incoherent. It cannot capture an economy where the cost of many goods and services is trending towards zero—unevenly, in different domains, but falling nonetheless. It cannot capture the massive uplift in human wellbeing when intelligence is hyper-abundant and near-free. And it certainly cannot capture the emergence of 'Autonomous Economic Activity'—AIs transacting with other AIs—which has no substantive link to the human labor market at all.

In the post-human economy, GDP is not a coherent measure of anything. So what should we watch instead?

Intelligence Output Per Unit Energy

This is my answer; an idea at the heart of my thinking about the future post-human economy.

In the coming economy, the most coherent measure of prosperity is intelligence output per unit energy. How efficiently is our civilization converting energy into useful intelligence?

This is the metric that resolves the paradox at the heart of the Citrini scenario. Because at the very moment their scenario shows GDP shrinking, the S&P plunging, and unemployment spiking, intelligence output per unit energy is going vertical.

Think about what's driving the crisis Citrini predicts. AI models are getting more powerful, compute costs are falling, and inference costs are falling through the floor. Energy systems managed by AI are becoming more efficient. Every single force—the very forces that are destroying the old economic metrics—is simultaneously sending intelligence output per unit energy into the stratosphere.

This is the key insight: there are two lines on the chart. One line—GDP, employment, consumer spending—is going down; the other line—intelligence output per unit energy—is going up exponentially. Citrini's article stares only at the line going down and concludes we are in crisis. My contention is that the line going up is the real signal, and the signal going down is just the noise of the old system dying.

In a world of hyper-abundant intelligence, everything is downstream of better, more abundant intelligence. Scientific breakthroughs, new materials, advanced medicine, cheaper energy, better infrastructure, more efficient manufacturing—all of it flows from the same source: our relentlessly increasing ability to convert energy into intelligence.

Citrini's article looks at a GPU cluster in North Dakota and says: that machine just destroyed 10,000 white-collar jobs in Manhattan. I look at the same GPU cluster and say: that machine just collapsed the cost of drug discovery, materials science, legal services, education, energy management, and software development. Both observations are true, but the article stares only at the income side of the ledger and barely glances at the expenditure side.

And that is the deeper error.

Radical Prosperity

Yes, output is decoupling from the labor market. Citrini is right about that. But the same force that is destroying wages is also destroying costs. When AI drives the price of legal services towards zero, you don't need a $180k annual salary to afford a lawyer; when AI collapses the cost of medical diagnosis, you don't need expensive health insurance to get a diagnosis. When coding agents make software near-free, the $500k annual SaaS renewal bill that Citrini frets about is not just a problem for the vendor—it's a massive saving for the buyer.

Seen through the lens of GDP, this looks like the collapse of the consumer economy; seen from another angle, it is the birth of deflationary prosperity. Wealth through abundance. Even as nominal incomes fall, real purchasing power explodes. The obtaining power of the average person surges in ways traditional metrics cannot capture.

Is a person who earns $50k, but lives in a world where AI has driven the cost of healthcare, education, legal advice, financial planning, software, entertainment, and creative services to near-zero, richer or poorer than the person earning $180k in 2024?

Citrini's paper never considers this. It tracks the fall in wages, but not the synchronous fall in the cost of living.

I can hear some readers screaming at me. I am not naive. There are important goods and services whose costs will not fall quickly, or perhaps at all, like housing, physical food, and (for a time at least) energy. This process will be wildly uneven. Some domains will see cost collapse in a few years, others may take a decade or more. This transition will be painful for many, a key social reality we must grapple with, the depth of which is beyond the scope of this article, but which I have written about elsewhere. I have written about the 'hairpin turn' ahead, and warned that a 'Fourth Turning' moment is highly likely. There will be social and political turmoil, I do not dispute that.

The Foundation Layer Flywheel: The Real Braking Mechanism

But the Citrini scenario paints this transition as a one-way spiral to ruin. They say there is no natural brake, no floor to the displacement loop.

I disagree. The brake is abundance itself.

This brings us to the engine I call the Foundation Layer Flywheel.

Back in 2023, I wrote about the deep symbiosis between AI and clean energy. AI needs vast energy, but AI is also the only technology that can manage the kind of hyper-complex, distributed energy systems we are building. More AI unlocks more energy, more energy powers more AI. Round and round.

This flywheel is the foundation of the entire Exponential Age. It underpins everything that happens above it. It is also why there is a natural brake on Citrini's displacement spiral—and their model fails to account for it.

As intelligence output per unit energy rises, the flywheel spins faster. Cheaper, more abundant AI makes energy systems smarter; smarter energy systems deliver cheaper energy; cheaper energy makes AI cheaper. Cheaper AI then percolates downstream into everything: cheaper materials science, cheaper manufacturing, cheaper medicine, cheaper infrastructure.

Citrini's article imagines a negative feedback loop: AI destroys jobs -> unemployed workers consume less -> companies buy more AI -> repeat, with no natural brake.

But running in parallel is a positive feedback loop, and it is at least as powerful: AI gets smarter -> energy gets cheaper -> intelligence output per unit energy rises -> the cost of everything downstream of intelligence falls -> material conditions of life improve even as nominal GDP shrinks.

Which loop will dominate? That is the question. In my view, the positive loop has the laws of physics on its side. It is driven by the exponential improvement in the conversion of energy to intelligence—a curve that has been steepening for years and shows no sign of slowing. The negative loop, by contrast, is driven by institutional and political inertia: slow-moving mortgage markets, fiscal policy, and labor market adjustments. These are real and will cause real pain, but they are not immutable laws of nature. They are human constructs, and humans can change them.

AI and Robots Are Demographics

There is another point, entirely missed by Citrini's article, that is one of the most important macro forces of our time.

Demographics.

The developed world is running out of workers. Working-age populations are shrinking precipitously in the US, Europe, Japan, South Korea, and China. This is the demographic doom loop I often write about. Fewer babies, longer lives, population pyramids of a height that has never existed in human history.

As Raoul has long made clear, the golden rule is: GDP growth = population growth + productivity growth + debt growth. Population growth is gone. It has been gone for a while. That means the only way to keep the GDP game going is to add debt. We borrow from tomorrow to keep today's party going.

Now think about what happens when AI and humanoid robots enter this environment. Citrini's article frames the arrival of machine intelligence as an invasion of a healthy labor market. AI crashes through the gates, millions of workers are cast aside.

But that's not the reality. AI is entering a world that desperately needs it. We are running out of people. The working-age population of the global north is shrinking fast, and without AI and robotics, GDP growth was headed for structural decline anyway.

Kevin Kelly calls what's coming 'The Handover.' As the human population peaks and declines, billions of AI agents and tens of millions of humanoids come online to fill the gap. We are handing over the economy to non-human actors.

This doesn't erase the pain of individual transitions. Real people losing real jobs face real difficulty, and we need to face that squarely. But at the macro level, AI and robots are not displacing workers; they are filling a demographic hole that was about to swallow the entire economy.

The Citrini scenario imagines a world where AI destroys the job market and no one can find work. But what if the reality in 2028 looks more like this: AI and humanoids fill millions of positions left vacant by labor shortages, and humans displaced from knowledge jobs move—painfully, but supported—into the emerging economy I'm about to describe?

The Human Residue

Because this is what Citrini's article never considers. As the old economy contracts, a new economy is self-organizing from the ground up.

I've written about the rise of the sovereign industrialist. Sam Altman talks about the one-person billion-dollar company. In some domains, AI tools and agents allow a single highly productive individual to output what once required hundreds of employees. We will see millions of these new economic actors—sovereign operators and micro-teams managing vast fleets of AI agents—creating enormous value in ways the old economic framework cannot foresee.

Anthropic's research into how people use Claude reveals the contours of this future. Software development. Consulting. Financial services. Marketing. Content creation. In every field, high-capability individuals augmented by AI are becoming one-person enterprises. This is new economic activity. And much of it will happen outside the structures monitored by Citrini's work.

But a deeper shift is underway. When machine intelligence handles all the mental work—coding, legal documents, financial analysis, data processing—economic value migrates up the Maslow hierarchy to the level that only humans can provide.

I call this 'The Human Residue.' The part of value creation that requires being human. It is the attention, empathy, and recognition from another person who truly sees you. It is art and narrative from a real, lived experience. It is the counselor who guides you through a stressful move, the guide who helps you navigate a life crisis, the community builder who creates the space where you feel you belong.

When AI does all the paperwork, what is left that is scarce? Feeling. Connection. Meaning. A vast new economy will form around these irreducible human outputs. It will command enormous value. But it won't be reflected in GDP, and it won't be captured by the metrics tracked in Citrini's article.

This is the economy emerging on the other side of the singularity. Not a dead zone of mass unemployment. But an old economy being composted to nourish something new, strange, and in many ways richer.

System Transition

Let's bring this all together.

Citrini's article asks a core question: What happens when a scarce input (intelligence) becomes abundant?

This is exactly the right question. Throughout modern economic history, human intelligence has been that scarce, premium input. They argue that premium is dissipating, and that is true. In more and more tasks, machine intelligence is becoming a competent and rapidly evolving substitute for human intelligence. On this, we agree.

But Citrini concludes that the dissipation of the human intelligence premium is a 'crisis.' I believe it is the 'transition.' They are staring at the dissolving caterpillar and screaming that the creature is dying. In a sense, they are right—the caterpillar is dying. But inside the chrysalis, something else is forming.

What is forming is a Post-human Economy. An economy where intelligence is no longer scarce but abundant, like air. An economy where the cost of knowledge work and, eventually, much physical production trends towards zero—not overnight, not evenly across domains, but relentlessly. An economy where the fundamental measure of prosperity is no longer how much nominal economic output we produce, but how efficiently we convert energy into intelligence. An economy where the value we exchange with each other migrates from mental labor to something deeper: empathy, meaning, connection, creativity, and the sheer experience of being alive with other conscious beings.

We are not headed for a 'Global Intelligence Crisis,' we are headed for a 'Global Intelligence Transition.' We are moving into a wholly new kind of economic system, one we are all struggling to understand. Yes, the transition will be bumpy, perhaps even violently so. There will be chaos, pain, and political shock. A 'Fourth Turning' is likely real. Some version of what Citrini describes—job losses, SaaS industry collapse, friction going to zero—is probably coming, and faster than most think.

But on the longer timeframe I'm looking at—ten to twenty years, not a mere two—their conclusion begins to look untenable. A Great Recession-style 57% drawdown with no natural braking mechanism? That conclusion depends entirely on the assumption that those old metrics still reflect the truth of the system.

I do not believe they do. There will be real suffering, but that suffering is characteristic of the transition, not evidence that the destination is necessarily disaster.

There are two lines on the chart:

  • GDP is going down.
  • Intelligence output per unit energy is going up.

One of these lines is the real signal, and the other is just the noise of a dying measurement system.

If we want to understand what is happening around us now, we need to make sure we are watching both lines.

Câu hỏi Liên quan

QWhat is the core argument of David Mattin's response to Citrini Research's '2028 Global Intelligence Crisis'?

ADavid Mattin argues that while abundant AI intelligence destroys the income side of the economy (wages, jobs, consumer spending), it is simultaneously and more rapidly destroying the cost side of the economy. This leads not to a crisis, but a transition to a new 'post-human economic' system where old metrics like GDP become irrelevant and deflationary prosperity emerges.

QAccording to Mattin, what is the most coherent measure of prosperity in the emerging 'post-human economy'?

AMattin proposes that the most coherent measure of prosperity in the new economy is 'intelligence output per unit energy'—the efficiency with which our civilization converts energy into useful intelligence, which is rising exponentially.

QWhat is the 'Foundation Layer Flywheel' and how does it act as a natural brake against economic collapse?

AThe 'Foundation Layer Flywheel' describes the symbiotic relationship between AI and energy. Cheaper, more abundant AI makes energy systems smarter and more efficient, which in turn provides cheaper energy to power even more AI. This positive feedback loop drives down the cost of everything downstream (materials, manufacturing, healthcare), acting as a natural brake against the negative feedback loop of job displacement and falling consumption.

QHow does Mattin's view on AI and employment differ from Citrini's, particularly regarding demographics?

AMattin argues that Citrini views AI as an invader disrupting a healthy labor market. In contrast, Mattin sees AI and robotics as filling a critical 'demographic void' created by the shrinking working-age populations in developed nations. He frames it not as mass unemployment, but as a 'handover' where non-human actors fill the gaps left by human demographic decline.

QWhat does the term 'The Human Residue' refer to in the context of the future economy?

A'The Human Residue' refers to the value that migrates up the Maslow's hierarchy as AI handles all intellectual labor. It encompasses the uniquely human outputs that become scarce and valuable: empathy, connection, meaning, authentic art and narrative, and the attention, care, and recognition that can only be provided by another conscious human.

Nội dung Liên quan

Cổ phiếu A bị tổn thương nhầm: Sự kiên cường, kỳ vọng và bản lĩnh

Cổ phiếu A-shares bị ảnh hưởng bởi các cú sốc ngoại vi vào tháng 7, nhưng đã thể hiện sức chống chịu mạnh mẽ. Các cổ phiếu công nghệ giảm giá chủ yếu do ảnh hưởng từ việc giảm đòn bẩy tại thị trường Hàn Quốc, trong khi cơ bản ngành vẫn vững chắc với lợi nhuận cao, đặc biệt trong lĩnh vực module quang, sợi quang, với cấu trúc đa ngành và hai câu chuyện nội địa hóa cùng chuỗi cung ứng toàn cầu. Lực lượng "đội tuyển quốc gia" đã mạnh mẽ can thiệp để ổn định thị trường, với các khoản mua vào và tái mua cổ phiếu trị giá hàng trăm tỷ từ các tập đoàn nhà nước, công ty bảo hiểm và quỹ. Hành động này không chỉ cung cấp thanh khoản mà còn gửi tín hiệu mạnh mẽ về điểm đáy, tạo hiệu ứng dẫn dắt cho các định chế dài hạn. Động lực phục hồi nội sinh còn đến từ ba nhóm chính: (1) Tiêu dùng, với CPI tăng và dấu hiệu phục hồi trong ngành rượu bia; (2) Chu kỳ, đặc biệt là nhôm, với lợi nhuận cao, kỳ vọng tăng giá và định giá thấp; (3) Tài chính, với tài sản cổ tức ổn định và định giá hấp dẫn. Sự kết hợp của các yếu tố này cùng với nền tảng công nghệ vững chắc cho thấy A-shares có đủ sức chống chịu và khả năng sớm trở lại trạng thái ổn định.

marsbit27 phút trước

Cổ phiếu A bị tổn thương nhầm: Sự kiên cường, kỳ vọng và bản lĩnh

marsbit27 phút trước

Máy tính lượng tử chưa tới, 1,1 triệu Bitcoin của Satoshi Nakamoto đã trở thành vấn đề trước

Một công cụ chứng minh không tri thức (Project Eleven) có thể giúp ví Bitcoin hiện đại di chuyển tài sản trước các cuộc tấn công lượng tử trong vòng 243 mili giây. Tuy nhiên, khoảng 1,1 triệu BTC được Satoshi Nakamoto khai thác trước năm 2012 (nằm trong khoảng 22.000 địa chỉ P2PK cũ) không thể được cứu bằng công cụ này vì thiếu đường dẫn khóa phân cấp (HD wallet), tạo ra một ngõ cụt mật mã. Vấn đề này đã đẩy cộng đồng Bitcoin vào một cuộc khủng hoảng chính trị hơn là kỹ thuật. Có bốn giải pháp được tranh luận, mỗi giải pháp đều có rủi ro lớn: 1) Bất động, để tiền bị đánh cắp; 2) Đóng băng cưỡng chế các địa chỉ dễ bị tổn thương; 3) Giới hạn dòng tiền rút từ địa chỉ cũ; 4) Phân phối lại tài sản "không chủ". Tất cả đều đe dọa các nguyên tắc cốt lõi của Bitcoin như quyền sở hữu, tính bất biến của sổ cái hay tính lưu trữ giá trị. Thị trường đã bắt đầu định giá rủi ro quản trị này. Một số tổ chức như Jefferies đã giảm nắm giữ Bitcoin do lo ngại về sự không chắc chắn trong việc xử lý các đồng tiền dễ bị tổn thương. Cuộc khủng hoảng niềm tin đã xuất hiện ngay cả trước khi máy tính lượng tử thực tế ra đời, đặt ra câu hỏi cấp bách: Làm thế nào Bitcoin có thể giải quyết gánh nặng của một sự đứt gãy công nghệ lịch sử mà không phá vỡ chính các nguyên tắc sáng lập của nó?

marsbit37 phút trước

Máy tính lượng tử chưa tới, 1,1 triệu Bitcoin của Satoshi Nakamoto đã trở thành vấn đề trước

marsbit37 phút trước

Mặt trận chính của thị trường tăng giá tiếp theo nằm ở đâu? Câu trả lời ẩn giấu trong hai loại tài sản này

Thị trường tiền điện tử đang cho thấy dấu hiệu chạm đáy, và câu hỏi đặt ra là tài sản nào sẽ dẫn dắt đợt tăng giá tiếp theo. Theo phân tích, chủ đề cốt lõi của chu kỳ bull market mới sẽ là sự hội tụ giữa tài chính truyền thống và tài chính trên chuỗi (on-chain), tập trung vào stablecoin, token hóa tài sản, giao dịch 24/7 và thanh toán tức thì. Bài viết chỉ ra hai xu hướng đầu tư chính: 1. **Các ứng dụng tài chính tiền điện tử gốc** (đại diện là Hyperliquid - HYPE): Các nền tảng có doanh thu thực tế, mô hình kinh tế token mạnh (như mua lại và đốt token), đang mở rộng từ giao dịch tiền điện tử sang các tài sản truyền thống như chỉ số chứng khoán và hàng hóa. 2. **Các doanh nghiệp truyền thống trưởng thành áp dụng cơ sở hạ tầng tiền điện tử** (đại diện là Robinhood - HOOD): Các công ty đang tích cực xây dựng và triển khai blockchain (như Robinhood Chain) để cung cấp dịch vụ tài chính mới, như giao dịch cổ phiếu được token hóa, cho thị trường toàn cầu. Sự hội tụ này, với tiềm năng định hình lại hệ thống tài chính toàn cầu, được kỳ vọng sẽ tạo ra chu kỳ tăng giá lớn nhất từ trước đến nay, dựa trên giá trị ứng dụng thực tế và nhắm vào một thị trường rộng lớn hơn. Cơ hội đầu tư nằm ở việc nhận diện và định vị trước vào các dự án và công ty đang thực sự thúc đẩy xu hướng chuyển đổi này.

Foresight News41 phút trước

Mặt trận chính của thị trường tăng giá tiếp theo nằm ở đâu? Câu trả lời ẩn giấu trong hai loại tài sản này

Foresight News41 phút trước

Hành trình vượt qua dự luật Clarity về tiền mã hóa: Con đường thỏa hiệp giữa hai đảng tại Mỹ gai góc khôn lường

Dự luật Clarity về cấu trúc thị trường tiền mã hóa đang trên đường tới Quốc hội Mỹ, nhưng con đường thông qua đầy chông gai do bất đồng giữa hai đảng về các điều khoản đạo đức và quy định "lợi nhuận" (yield). Mặc dù đã đạt được một số thỏa hiệp lưỡng đảng vào tháng 5, sự ủng hộ của đảng Dân chủ vẫn phụ thuộc vào việc giải quyết các điều khoản đạo đức mạnh mẽ cho các quan chức được bầu. Đến tháng 7, vấn đề này càng trở nên cấp thiết, với sự phản đối từ cả một số thành viên đảng Cộng hòa và các cơ quan thực thi pháp luật. Các nhà lập pháp như Thượng nghị sĩ Cynthia Lummis (Cộng hòa) nhấn mạnh các biện pháp bảo vệ người tiêu dùng trong dự luật, trong khi Thượng nghị sĩ Mark Warner (Dân chủ) bày tỏ lo ngại về rủi ro. Nỗ lực hòa giải giữa các ủy ban Thượng viện đang được tiến hành, nhưng triển vọng về một thỏa thuận đạo đức được cả hai bên chấp nhận vẫn chưa chắc chắn. Mục tiêu ngắn hạn của ngành công nghiệp có thể bao gồm một cuộc bỏ phiếu mang tính biểu tượng tại Thượng viện trước kỳ nghỉ tháng 8, với mục tiêu dài hạn là thông qua thành luật vào năm 2026. Dù gặp nhiều trở ngại, quá trình vận động hành lang kiên trì và đàm phán từng phiếu bầu vẫn là chiến thuật then chốt để tiến tới sự đồng thuận lưỡng đạng cần thiết.

marsbit49 phút trước

Hành trình vượt qua dự luật Clarity về tiền mã hóa: Con đường thỏa hiệp giữa hai đảng tại Mỹ gai góc khôn lường

marsbit49 phút trước

Sáng lập Kalshi và Polymarket thù địch sâu sắc? Cuộc chiến thương mại này còn khốc liệt hơn tưởng tượng

Vào tháng 11/2024, FBI đã đột kích căn hộ của Shayne Coplan, nhà sáng lập Polymarket, trong một cuộc điều tra cáo buộc nền tảng này tổ chức đặt cược bất hợp pháp. Phía sau vụ việc là mối thù địch sâu sắc giữa Polymarket và đối thủ cạnh tranh trực tiếp Kalshi, do Tarek Mansour điều hành. Theo bài báo, mối bất hòa không chỉ là cạnh tranh thị phần mà còn là xung đột về đạo đức kinh doanh và triết lý tuân thủ. Kalshii tập trung vào việc xin giấy phép đầy đủ tại Mỹ trước khi hoạt động, trong khi Polymarket ban đầu vận hành ngoài khơi và cho phép người dùng Mỹ truy cập qua VPN. Mansour công khai chỉ trích mô hình của Polymarket là "bất hợp pháp và vô đạo đức". Cuộc chiến đã leo thang trong nhiều năm, lan rộng từ việc tranh giành nhân tài, hợp đồng thương mại (như với Sàn giao dịch Liên lục địa - ICE và Madison Square Garden) đến các cuộc tấn công trên phương tiện truyền thông. Kalshi nhiều lần báo cáo Polymarket với các cơ quan quản lý như CFTC. Mặc dù Polymarket gần đây đã mua lại một công ty có giấy phép Mỹ (QCX) để trở lại thị trường nội địa, nhưng họ vẫn phải đối mặt với sự giám sát chặt chẽ hơn. Đến nửa đầu năm 2025, Kalshi tạm thời dẫn đầu về khối lượng giao dịch và định giá. Tuy nhiên, cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa hai gã khổng lồ, được thúc đẩy bởi sự thù ghét cá nhân giữa hai nhà sáng lập, đã định hình ngành công nghiệp thị trường dự đoán non trẻ và thu hút sự chú ý ngày càng lớn từ các nhà quản lý.

marsbit56 phút trước

Sáng lập Kalshi và Polymarket thù địch sâu sắc? Cuộc chiến thương mại này còn khốc liệt hơn tưởng tượng

marsbit56 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片