Tether Đóng Băng 4,2 Tỷ USDT trong Chiến Dịch Trấn Áp Tội Phạm

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-02-28Cập nhật gần nhất vào 2026-02-28

Tóm tắt

Tether đã đóng băng khoảng 4,2 tỷ USD tiền mã hóa USDT do có liên quan đến hoạt động bất hợp pháp, công ty này xác nhận. Phần lớn số tiền bị đóng băng được thực hiện trong ba năm qua khi các nỗ lực thực thi pháp luật toàn cầu tăng cường. Tether hiện có hơn 180 tỷ USDT đang lưu hành và có khả năng đóng băng token từ xa theo yêu cầu của cơ quan thực thi pháp luật. Gần đây, Tether hỗ trợ Bộ Tư pháp Mỹ đóng băng 61 triệu USDT liên quan đến lừa đảo "pig-butchering". Tổng cộng 4,2 tỷ USD đã bị đóng băng, với 3,5 tỷ USD từ năm 2023. Công ty cũng chặn ví kết nối với buôn người, khủng bố và xung đột ở Ukraine-Israel. Các nhà quản lý toàn cầu ngày càng lo ngại về tội phạm tài chính qua tiền mã hóa, với ít nhất 82 tỷ USD tiền rửa năm ngoái. Stablecoin như USDT đang chịu sự giám sát gia tăng, cho thấy sự dịch chuyển trong cách chính phủ quản lý thị trường số.

Tether đã xác nhận việc đóng băng khoảng 4,2 tỷ USD stablecoin USDT của mình do có liên quan đến hoạt động bất hợp pháp. Nhà phát hành có trụ sở tại El Salvador cho biết họ đã thực hiện phần lớn các lệnh đóng băng này trong ba năm qua khi các nỗ lực thực thi pháp luật toàn cầu được tăng cường.

Gã khổng lồ stablecoin, hiện có hơn 180 tỷ USDT đang lưu hành, vẫn giữ khả năng đóng băng từ xa các token được lưu giữ trong ví tiền mã hóa khi các cơ quan thực thi pháp luật yêu cầu hành động.

Nỗ Lực Phối Hợp Thực Thi Pháp Luật

Tuần này, Tether xác nhận đã hỗ trợ Bộ Tư pháp Hoa Kỳ đóng băng gần 61 triệu USD USDT có liên quan đến các vụ lừa đảo "Heo đất" (pig-butchering). Các thủ đoạn này liên quan đến việc những kẻ lừa đảo xây dựng mối quan hệ cá nhân với nạn nhân trước khi thuyết phục họ đầu tư vào các cơ hội crypto giả mạo.

Lệnh đóng băng mới nhất nâng tổng số tiền mà Tether đã phối hợp thực thi lên 4,2 tỷ USD. Theo các tuyên bố của công ty, khoảng 3,5 tỷ USD trong số đó đã bị đóng băng kể từ năm 2023.

Tether cũng đã chặn các ví được kết nối với mạng lưới buôn người và các cá nhân có liên quan đến khủng bố và chiến tranh ở Israel và Ukraine. Sàn giao dịch crypto của Nga Garantex đã báo cáo vào năm ngoái rằng Tether đã đóng băng số tiền được lưu giữ trên nền tảng của họ.

Công ty tự coi mình là một người tham gia tích cực vào cuộc chiến chống tội phạm. Tether lập luận rằng họ hợp tác với các cơ quan chức năng trên toàn thế giới trong việc giám sát và xử lý các giao dịch đáng ngờ.

Mối Lo Ngại Ngày Càng Tăng Về Các Dòng Tiền Crypto Bất Hợp Pháp

Các cơ quan quản lý trên toàn thế giới đang ngày càng cảnh giác hơn với sự tham gia của tiền mã hóa vào tội phạm tài chính. Lực lượng Đặc nhiệm Hành động Tài chính (FATF) đã kêu gọi các quốc gia vào năm ngoái tăng cường thực thi pháp luật trên thị trường crypto, vốn có xu hướng được quản lý ít chặt chẽ hơn so với các hệ thống tài chính truyền thống.

Các nhà nghiên cứu blockchain báo cáo rằng những kẻ rửa tiền đã nhận được ít nhất 82 tỷ USD tiền mã hóa vào năm ngoái. Con số này thể hiện mức tăng mạnh so với 10 tỷ USD vào năm 2020. Một phần nguyên nhân là do các nhóm lừa đảo có tổ chức, đặc biệt là trong số những cá nhân nói tiếng Trung.

Một thành phần quan trọng của thị trường tiền mã hóa là stablecoin. Các nhà giao dịch thường xuyên sử dụng USDT cho tính thanh khoản trao đổi, giao dịch xuyên biên giới và tài chính phi tập trung (DeFi). Khi khối lượng giao dịch tăng lên, thì nỗ lực của những người giám sát chúng cũng vậy.

Stablecoin Dưới Ánh Đèn Sân Khấu Của Cơ Quan Quản Lý

Khả năng đóng băng token của Tether làm nổi bật một sự căng thẳng vốn có trong thị trường crypto. Trong khi công nghệ blockchain cho phép các giao dịch ngang hàng (peer-to-peer), thì các nhà phát hành như Tether vẫn duy trì các cơ chế kiểm soát đối với token của họ.

Khả năng thực thi của Tether cho phép các chính phủ hành động nhanh chóng chống lại các tổ chức tội phạm. Tuy nhiên, các nhà phê bình cho rằng sự kiểm soát của Tether làm suy yếu khái niệm phi tập trung.

Sự tăng trưởng nhanh chóng của stablecoin cũng làm tăng sự tập trung quản lý. Lượng lưu hành của Tether đã tăng từ khoảng 70 tỷ USD ba năm trước lên hơn 180 tỷ USD ngày nay.

Khi các cơ quan quản lý toàn cầu thúc đẩy các tiêu chuẩn chống rửa tiền mạnh mẽ hơn, các nhà phát hành stablecoin có thể phải đối mặt với các yêu cầu tuân thủ thậm chí còn chặt chẽ hơn. Các hành động gần đây của Tether cho thấy ý định của các nhà chơi lớn trên thị trường là thể hiện sự hợp tác, chứ không phải kháng cự.

Chiến dịch trấn áp này cũng chỉ ra một sự thay đổi lớn hơn trong cách chính phủ đang đối phó với thị trường. Crypto không còn được coi là một thị trường rìa, mà chính phủ đang tăng áp lực lên các trung gian trong số các trung gian tài sản kỹ thuật số để tuân thủ các quy định về tội phạm tài chính truyền thống.

Tin Tức Crypto Nổi Bật:

Đảng Dân chủ Thượng viện Thúc giục Rà soát Liên bang về Kiểm soát Tuân thủ của Binance

ThẻQuy định Crypto, Crypto, Tội phạm, Stablecoin, Tether, USDT

Câu hỏi Liên quan

QTether đã đóng băng bao nhiêu giá trị USDT do liên quan đến hoạt động bất hợp pháp?

ATether đã đóng băng khoảng 4,2 tỷ đô la USDT do liên quan đến hoạt động bất hợp pháp.

QTether đã hỗ trợ Bộ Tư pháp Hoa Kỳ đóng băng bao nhiêu tiền trong các vụ lừa đảo 'pig-butchering'?

ATether đã hỗ trợ Bộ Tư pháp Hoa Kỳ đóng băng gần 61 triệu đô la USDT liên quan đến các vụ lừa đảo 'pig-butchering'.

QTại sao các cơ quan quản lý toàn cầu ngày càng lo ngại về tiền mã hóa?

ACác cơ quan quản lý toàn cầu ngày càng lo ngại về tiền mã hóa do sự tham gia của nó vào tội phạm tài chính, với số tiền rửa tiền bằng tiền mã hóa tăng mạnh từ 10 tỷ đô la năm 2020 lên ít nhất 82 tỷ đô la vào năm ngoái.

QKhả năng đóng băng token từ xa của Tether cho thấy điều gì về thị trường tiền mã hóa?

AKhả năng đóng băng token từ xa của Tether làm nổi bật một căng thẳng vốn có trong thị trường tiền mã hóa: mặc dù công nghệ blockchain cho phép giao dịch ngang hàng, nhưng các nhà phát hành như Tether vẫn duy trì cơ chế kiểm soát đối với token của họ, điều mà các nhà phê bình cho là làm suy yếu khái niệm phi tập trung.

QSự tăng trưởng của stablecoin USDT trong 3 năm qua như thế nào?

ALượng USDT lưu hành của Tether đã tăng trưởng nhanh chóng, từ khoảng 70 tỷ đô la ba năm trước lên hơn 180 tỷ đô la vào thời điểm hiện tại.

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.

marsbit3 phút trước

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

marsbit3 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
活动图片