获特赦的BitMEX联合创始人向伦敦数学研究所捐赠2000万英镑

TheNewsCrypto發佈於 2026-03-03更新於 2026-03-03

文章摘要

前BitMEX联合创始人本·德洛(Ben Delo)承诺向伦敦数学科学研究所(LIMS)捐赠2000万英镑,并已先行捐赠1000万英镑,旨在帮助该机构实现6000万英镑的捐赠基金目标。这笔资金将用于支持理论数学和物理学领域的自由探索型研究,摆脱传统学术体系的限制。LIMS位于历史上与迈克尔·法拉第等科学家相关的场所,致力于吸引国际科学家从事基础科学研究。德洛曾因违反《银行保密法》被判有罪,但获得美国前总统特朗普的特赦,使其得以继续从事商业和慈善活动。此次捐赠符合LIMS推动独立科学研究的使命,机构主任指出科技行业对基础科学研究的资助兴趣正在增加。分析认为,此类高调捐赠可能推动对替代性学术模式的关注。

据英国《泰晤士高等教育》杂志报道,BitMEX前联合创始人本·德洛(Ben Delo)向伦敦私立研究机构——伦敦数学科学研究所(LIMS)作出重大捐赠承诺。这位前BitMEX联合创始人已向LIMS捐赠1000万英镑,旨在通过配套资金再筹集2000万英镑,以支持LIMS6000万英镑的捐赠目标。这些资金将支持不受传统学术体系束缚的理论数学与物理学好奇心驱动型研究。

该研究所坐落于历史上与迈克尔·法拉第等科学家密切相关的空间,希望吸引致力于基础科学问题的国际科学家。英国亿万富翁德洛先生过去曾捐赠支持暗物质和量子计算领域的研究基金。

德洛先生的慈善活动涵盖神经多样性、言论自由和教育领域。此前他曾向自由言论联盟捐款。此次捐赠是在美国前总统唐纳德·特朗普赦免德洛先生及其他BitMEX高管违反《银行保密法》的定罪后进行的。

2022年,德洛及其联合创始人承认因未在交易所运营中维护反洗钱系统而违反该法案。特赦令消除了其定罪带来的处罚,使他能继续开展商业项目和慈善活动。

支持独立科学研究

据LIMS称,德洛的捐赠旨在为长期研究提供整体捐赠基金,以突破传统学术限制。该研究所表示,独立资助可以激励科学研究,并关注传统大学经常忽视的领域。机构主任托马斯·芬克指出,科技界对基础科学研究的资助兴趣日益增长。

除数学和物理学外,LIMS旨在扩大研究社群范围和国际影响力。德洛的支持与LIMS创始人在牛津大学攻读的数学和计算机科学学术背景高度契合。承诺资金预计用于覆盖研究基金和科研项目,吸引顶尖科学人才入驻。分析人士认为,对独立研究中心的高调捐赠实际上可能促进对替代性学术模式的关注。

重点加密货币新闻:

Vitalik Buterin提出限制MEV提取的改革方案

标签本·德洛Bitmex交易所伦敦美国美国总统

相關問答

QBen Delo 向伦敦数学科学研究所承诺捐赠多少金额?

ABen Delo 承诺向伦敦数学科学研究所(LIMS)捐赠2000万英镑。

QBen Delo 之前因什么罪行被定罪?

ABen Delo 之前因违反《银行保密法》,未能在其交易所运营中保持反洗钱系统而被定罪。

Q伦敦数学科学研究所(LIMS)的捐赠资金将主要用于支持哪些领域的研究?

A捐赠资金将主要用于支持理论数学和物理学领域的好奇心驱动研究,不受传统学术官僚体系的束缚。

Q除了本次捐赠,Ben Delo 过去还支持过哪些慈善领域?

A除了本次捐赠,Ben Delo 过去的慈善活动还包括支持神经多样性、言论自由和教育领域,并曾向自由言论联盟(Free Speech Union)捐款。

Q谁赦免了 Ben Delo 及其同案犯的罪行,使其能继续从事商业和慈善活动?

A美国前总统唐纳德·特朗普赦免了 Ben Delo 及其他 BitMEX 高管的罪行,消除了他们定罪所带来的处罚。

你可能也喜歡

年薪百万抢电工,Meta急到自己办技校

AI竞赛正面临新的瓶颈:工地。美国正面临严重的电工、建筑工等技术工人短缺,这已成为微软、Meta、OpenAI等公司快速建设超大规模AI数据中心(如OpenAI耗资160亿美元的“星际之门”项目)的“头号障碍”。 尽管AI公司愿支付高薪(如电工年薪可达24-28万美元),远超传统行业,但熟练技工仍供不应求。麦肯锡预测,美国在2023-2030年间需额外培养13万名电工和24万名建筑工,而劳工统计局预计每年仍有8万个电工岗位空缺。这种短缺导致项目延迟,每月可能造成数百万美元的收入损失。 AI数据中心建设复杂,需应对巨大功耗(一座设施耗电堪比数十万户家庭)、复杂的配电系统以及高密度散热(需液冷技术)等挑战,因此亟需大量技术娴熟的工人。 为此,科技巨头开始亲自下场培养人才。例如,Meta投入1.15亿美元建立建筑工人培训学校,提供免费培训及生活补贴,以快速输送工人上岗。OpenAI则与建筑工会合作,提前锁定熟练劳动力。同时,企业也将招聘目光投向高中生,鼓励年轻人投身技工行业。这些举措已见成效,Z世代对技工职业的兴趣显著上升。 然而,更深层的挑战在于电力。AI数据中心用电量正以惊人速度增长,已推高部分地区的电价。此外,数据中心建设是项目制的,建设期需要成千上万的工人,但建成后仅需少量常驻人员。这意味着未来可能面临熟练工人短期过剩、并流向其他行业压低薪资的风险。如何实现劳动力与电力资源的长期平衡,仍是悬而未决的问题。

marsbit23 分鐘前

年薪百万抢电工,Meta急到自己办技校

marsbit23 分鐘前

OpenAI 不靠最贵的模型卖钱了

OpenAI近期调整了API定价策略,旗舰模型GPT-5.6 Luna降价80%,Terra降价20%,而顶级模型Sol未降价但新增了更快的“Fast”模式。此次调整的核心并非单纯的价格战,而是标志着OpenAI首次引导用户根据任务需求选择不同模型,而非一味追求最强模型。官方建议复杂任务可由Sol进行规划,再由Luna等成本更优的模型执行。 此举与Anthropic近期推出半价替代旗舰的Claude Opus 5策略相似,显示硅谷领先公司正形成默契:旗舰模型(如Sol、Fable)的角色正从直接盈利转向树立技术品牌和探索上限,而商业化走量和利润则主要由中端及性价比模型(如Luna、Opus)承担。这类似于汽车等行业“旗舰立形象,走量车型赚利润”的模式。 更深层的变化在于成本下降的驱动力。OpenAI透露,此次降价部分得益于由Sol模型自身参与优化底层生产内核,实现了效率提升与成本降低,开启了“模型优化模型”的自我加速循环。 行业竞争焦点正从“谁最聪明”的单项性能比拼,转向为企业提供基于任务重要性、出错成本、规模等因素的“模型组合”最优解,追求整体ROI。这类似于云计算按数据冷热使用不同存储的策略。 OpenAI的长期战略日益清晰:其真正目标并非依靠单一模型的高毛利,而是通过极低的调用成本构建庞大的开发者生态与调用量,形成类似操作系统或云平台的渗透率与用户粘性。当API调用成本低至可被忽略,AI将如水电般无缝嵌入所有业务流程,其发展也将从追求智能巅峰的“产品时代”,进入驱动全面自动化与效率的“基础设施时代”。

marsbit23 分鐘前

OpenAI 不靠最贵的模型卖钱了

marsbit23 分鐘前

交易

現貨
活动图片