Tether заморожує $544M в Туреччині через розслідування нелегального азартного бізнесу

CryptoFrontNews
TRX2,69%
USDE-0,01%
  • Tether заблокував $544M у криптовалюті після того, як турецькі органи влади виявили незаконні гральні гаманці.

  • Гаманці USDt тепер налічують понад 24,8M, обробляючи $4,4T у переказах попри ринкову турбулентність.

  • Регулятори залишаються пильними, оскільки стабільні монети, такі як USDt, пов’язані з високоризиковою діяльністю та ухиленням від санкцій.

Tether заблокував понад $544 мільйони у криптовалюті за запитом турецьких органів влади, спрямованим проти гаманців, пов’язаних із ймовірною незаконною азартною діяльністю та відмиванням грошей. Прокурори в Стамбулі заявили, що конфісковані активи, оцінені приблизно в €460 мільйонів ($544 мільйони), належать Вейселю Сахіну, якого звинувачують у керуванні незаконними букмекерськими платформами.

Генеральний директор Паоло Ардойно повідомив Bloomberg, що Tether діяла на основі інформації, наданої правоохоронними органами, та відповідно до турецького законодавства. «Правоохоронці звернулися до нас, вони надали деяку інформацію, ми її проаналізували і діяли відповідно до законів країни», — сказав Ардойно. «І саме так ми працюємо з DOJ, з FBI, з будь-якими іншими структурами.»

Крім Туреччини, Tether допомагала органам влади у понад 1800 розслідуваннях у 62 країнах, заморожуючи понад $3,4 мільярди у USDT, пов’язаних із кримінальною діяльністю. За даними аналітичної компанії Elliptic, Tether і Circle внесли до чорних списків близько 5700 гаманців, що містили приблизно $2,5 мільярди, з яких три чверті на той час утримували USDT.

Відповідно, регулятори та дослідники блокчейну продовжують ретельно аналізувати USDt, незважаючи на його широке впровадження, з випадками, коли венесуельські громадяни відмивали $1 мільярд, використовуючи цей токен.

Стабільні монети під мікроскопом

Крім того, стабільні монети часто взаємодіють із високоризиковими адресами у блокчейні. За даними звіту Bitrace, у 2024 році через такі адреси пройшло $649 мільярдів у стабільних монетах — 5,14% від загального обсягу транзакцій. Більше 70% цього потоку припало на USDt на базі Tron. Крім того, великі транзакції з USDt були пов’язані з схемами ухилення від санкцій, що збільшує регуляторний тиск по всьому світу.

Незважаючи на це, USDt вдалося досягти рекордної ринкової капіталізації у $187,3 мільярди у Q4 2025, збільшившись на $12,4 мільярди навіть під час ринкової волатильності. Кількість активних гаманців USDT на місяць становила 24,8 мільйони, що становить близько 70% від загальної кількості стабільних монет, тоді як квартальний обсяг транзакцій значно зріс до $4,4 трильйонів у 2,2 мільярдах транзакцій. Інші стабільні монети, такі як USDC від Circle, показали стабільну динаміку, тоді як USDe від Ethena знизив свою ціну на 57%.

Переглянути оригінал
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до Застереження.

Пов'язані статті

Tether запускає кросс-платформну BitNet LoRA Framework для AI-навчання на пристроях користувачів

Відділення Tether QVAC оголосив 17 березня 2026 року про запуск першої у світі кросс-платформної системи точного налаштування LoRA для BitNet моделей Microsoft (1-бітові LLM), що дозволяє навчання та висновування ШІ з мільярдами параметрів на споживацьких графічних процесорах та смартфонах.

CryptopulseElite2год тому

Tether запустив фреймворк навчання ШІ для смартфонів та споживацьких GPU

Tether запустила нову структуру для навчання AI, яка дозволяє точне налаштування великих мовних моделей на пристроях для споживачів, таких як смартфони та графічні процесори, що не є Nvidia. Використовуючи архітектуру BitNet від Microsoft та методи LoRA, вона пропонує істотне зменшення витрат пам'яті та обчислювальних ресурсів, підтримуючи різноманітні чіпсети. Цей прогрес відповідає тенденції розширення компаній в сфері криптовалют у напрямку AI та обчислювальної інфраструктури.

TapChiBitcoin2год тому

Звіт Gate (18 березня): SEC та CFTC уточнили, що більшість токенів не є цінними паперами; Tether запустив нову AI-框架

Ціна біткойна коливається біля 74,140 доларів США, американські SEC та CFTC опублікували нові рекомендації, які вказують, що більшість криптовалют не є цінними паперами, що забезпечить ринку чіткі орієнтири. Tether запустив фреймворк для тонкого налаштування ШІ. Ринок продовжує стежити за впливом високих процентних ставок та геополітичних факторів на економіку.

MarketWhisper3год тому

AI більше не монопольне право технологічних гігантів! Tether推出QVAC, чи настав час, коли у кожного буде власна LLM?

Tether оголосила про запуск своєю AI інфраструктури QVAC Fabric першого у світі кросплатформного фреймворку BitNet LoRA для тонкого налаштування, що дозволяє навчати великі мовні моделі на споживчому обладнанні. Ця технологія дозволяє пристроям, таким як смартфони, виконувати тонке налаштування моделей, значно знижуючи витрати на розробку AI, децентралізуючи AI та забезпечуючи можливість користування ним у будь-якому місці та часі в майбутньому.

ChainNewsAbmedia13год тому

Tether представив перший у світі мобільний «фреймворк навчання ШІ масштабу мільярда», який працює на iPhone та Samsung LoRA

Підрозділ QVAC компанії Tether випустив 17 березня перший у світі LoRA-фреймворк тонкого настроювання, що підтримує архітектуру Microsoft BitNet, що значно зменшує вимоги до пам'яті та обчислювальних ресурсів AI-моделей, дозволяючи локальне навчання на смартфонах. Ця технологія дає змогу користувачам проводити персоналізоване навчання без завантаження даних, захищаючи приватність. Тестування показало, що сучасні смартфони здатні ефективно тонко настроювати моделі з одним мільярдом параметрів, сприяючи розвитку потенціалу периферійних обчислень.

動區BlockTempo15год тому
Прокоментувати
0/400
Немає коментарів