Aleksandr1981

Искусственный интеллект(AI) научился замечать рак поджелудочной железы на обычных КТ-снимках — в среднем за полтора года до того, как болезнь обнаружат врачи. Клиника Мэйо (Mayo Clinic) опубликовала в журнале Gut результаты валидации модели REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model). На почти 2 000 томограммах, которые радиологи изначально признали нормальными, система выявила 73% случаев рака, диагностированных впоследствии. В среднем искусственный интеллект опережал диагнозы врачей на 16 месяцев.
Как работает модель
REDMOD анализирует сотни количественных характеристик ткани — текстурные и структурные параметры, — улавливая биологические изменения еще до того, как опухоль становится видимой для человека. Около 90% предсказательной силы модели обеспечивают так называемые вейвлет-фильтрованные текстурные признаки (при которой исходный сигнал раскладывается на различные частотные компоненты (масштабы) для удаления шума, сжатия или выделения ключевых особенностей): они точнее отражают нарушения ткани, чем обычные необработанные характеристики .
Система полностью автоматизирована: не требует ручной разметки снимков и долгой подготовки данных. Встроенный порог классификации позволяет настраивать чувствительность без переобучения модели.
Сравнение с врачами
Исследователи протестировали REDMOD на независимой выборке из 493 пациентов и напрямую сравнили результаты с оценками радиологов. Разрыв оказался существенным: на всей выборке чувствительность модели составила 73%, у радиологов — 38,9%. На снимках, сделанных более чем за два года до диагноза, REDMOD выявлял изменения в 68% случаев, тогда как специалисты без AI-подсказки — лишь в 23%.
«Главное, что мешает спасать жизни людей при раке поджелудочной железы — это то, что мы не видим болезнь, пока ее еще можно вылечить. Теперь AI способен распознать характерные признаки рака в нормальной с виду поджелудочной — надежно, на разных аппаратах и в разное время», — объяснил ведущий автор работы, радиолог клиники Мэйо Аджит Гоенка (Ajit Goenka).
Авторы тестировали модель на данных из нескольких клиник, разных томографов и протоколов сканирования — то есть в условиях, максимально близких к реальной практике.
Главная идея разработчиков — встраивать REDMOD в стандартную процедуру расшифровки КТ-снимков, которые пациенты и так делают по другим поводам. В первую очередь речь идет о группах повышенного риска. Один из очевидных примеров — люди с впервые диагностированным диабетом: у них вероятность рака поджелудочной заметно выше среднего.
Контекст для понимания масштаба проблемы: 85% случаев рака поджелудочной железы диагностируют на стадии, когда болезнь уже распространилась, а пятилетняя выживаемость при этом диагнозе остается ниже 15%.
Следующий шаг
Клиника Мэйо уже запускает клиническое исследование AI-PACED, которое должно показать, как интегрировать AI-диагностику в реальную клиническую практику: насколько часты ложные срабатывания, как часто удается выявлять ранние стадии и что это дает пациентам в итоге.
#AI #AImodel #Medicine #Write2Earn
$ETH $AI

Большие языковые модели сталкиваются с архитектурной проблемой, которую индустрия пока не решила окончательно: после обучения знания модели фактически фиксируются, а любая попытка их обновить грозит так называемым «катастрофическим забыванием».
Что такое катастрофическое забывание
В январе 2026 года было опубликовано исследование, позволившее детально проанализировать механизмы этого явления в трансформерных моделях при последовательном обучении. Авторы выявили три ключевых процесса: интерференцию градиентов в весах внимания, дрейф представлений в промежуточных слоях и сглаживание ландшафта потерь. При этом около 15–23% голов внимания подвергаются серьёзному нарушению — особенно в нижних слоях сети. Примечательно, что забывание сильнее проявляется именно тогда, когда новые задачи похожи на уже изученные.
Параллельное исследование того же периода показало, что даже градиентно-свободные методы — в частности, эволюционные стратегии — не спасают от забывания предыдущих способностей. Такие методы показывают сопоставимые результаты на математических задачах и задачах логического вывода, однако вносят более масштабные изменения в веса модели — а значит, сильнее затрагивают уже накопленные знания.
Суть проблемы — в том, что модель оперирует вероятностями, а не фактами. Без доступа к актуальным внешним данным она воспроизводит то, что усвоила в ходе обучения, нередко галлюцинируя при запросах о событиях, произошедших после его завершения.
Поиск как инфраструктурное преимущество
Основной рабочий подход сегодня — генерация с дополнением на основе поиска (Retrieval-Augmented Generation, RAG): модель не обучается заново, а получает доступ к внешним источникам в момент генерации ответа. Это позволяет опираться на актуальные данные, не затрагивая веса сети и не провоцируя забывание. Однако реализовать генерацию на основе поиска на должном уровне могут прежде всего те компании, у которых уже есть собственная поисковая инфраструктура.
Microsoft интегрирует Bing напрямую с Copilot: система формирует суммированные ответы с указанием источников и предлагает направления для дальнейшего изучения темы. Google обеспечивает связку своего поиска с Gemini, давая модели доступ к актуальной информации в реальном времени.
Компании без собственного поиска оказываются в принципиально иной ситуации: им приходится либо использовать сторонние решения, либо строить поисковую инфраструктуру с нуля — включая системы сбора и индексации данных из интернета. Это не только технологическая задача — поиск требует многолетней работы с качеством данных, ранжированием и фильтрацией выдачи. Быстро воспроизвести такое преимущество крайне сложно.
Ученые ищут решение
Ещё в 2023 году было эмпирически подтверждено существование катастрофического забывания при последовательной настройке моделей — эта работа во многом определила направление последующих исследований. В 2026 году появляются стратегии частичного снижения остроты проблемы — O-LoRA, CLAIM, Nested Learning от Google Research, — однако фундаментальное архитектурное ограничение по-прежнему остаётся предметом активного научного внимания.
На этом фоне расстановка сил в индустрии становится всё более очевидной: компании с развитой поисковой инфраструктурой получают структурное преимущество, которое сложно компенсировать одними лишь улучшениями архитектуры моделей. Генерация и интеграция на основе поиска сегодня — это не временный обходной путь, а ключевой элемент конкурентоспособности продуктов искусственного интеллекта. И пока исследователям не удастся решить проблему забывания на уровне самой модели, доступ к качественному поиску останется одним из главных факторов, определяющих, чьи AI-сервисы окажутся точнее и надёжнее.
#AImodel #AI #Write2Earn
$ETH

Искусственный интеллект(AI) стал главной темой деловых обсуждений, однако большинство компаний по-прежнему не могут перейти от экспериментов к реальному внедрению. По данным McKinsey, почти две трети компаний в 2025 году находились лишь на стадии пилотных проектов. Лишь около 6% опрошенных относились к категории «высокоэффективных» — тех, у кого AI уже интегрирован в бизнес-процессы и обеспечивает более 5% прибыли.
Дефицит кадров и отсутствие стратегии
Исследование Boston Consulting Group (BCG) среди 1 400 топ-менеджеров по всему миру показало, что 62% руководителей называют нехватку специалистов и компетенций в области AI главным препятствием для получения реальной отдачи. При этом лишь 6% из них приступили к сколько-нибудь системному обучению сотрудников. Отдельное исследование BCG фиксирует, что только 25% рядовых сотрудников получают от руководства достаточно чёткие указания по использованию AI в работе.
Для малого и среднего бизнеса, особенно в технически сложных отраслях, цифры, вероятно, ещё менее обнадёживающие. Здесь риски неконтролируемого расползания AI по инфраструктуре особенно высоки.
Осторожность как стратегия
Как ни парадоксально, выжидательная позиция оказалась для многих компаний вполне разумной. На раннем этапе инструменты AI обещали впечатляющие результаты, но на практике организации с трудом находили применения, дающие измеримую отдачу. Экспериментальные проекты нередко поглощали значительные ресурсы, так и не выйдя за рамки пилотов. Слабое управление и отсутствие чётких стандартов только усугубляли ситуацию.
Показательны и конкретные провалы. AI-ассистент для программирования компании Replit уничтожил производственную базу данных стартапа SaaStr. Газеты Chicago Sun-Times и Philadelphia Inquirer опубликовали рекомендации по летнему чтению с несуществующими книгами, сгенерированными AI. Подобные случаи — лишь видимая часть череды неудачных инициатив. Однако именно они дают руководителям весомые аргументы для выстраивания более зрелых систем управления AI и отбора действительно проверенных технологий.
Когда AI создаёт ценность
Сегодня картина меняется. Сценарии использования AI с понятной операционной отдачей стали нормой. Прогнозирование потребностей в обслуживании оборудования, автоматический контроль качества, планирование спроса и оптимизация загрузки ресурсов — всё это уже приносит измеримые результаты. По данным IBM, переход от планового технического обслуживания к предиктивному позволяет сократить затраты на 25–30%, поскольку ремонт проводится только тогда, когда данные указывают на реальный износ.
Барьеры для внедрения также снижаются. Облачные платформы, предобученные модели и AI-функции, встроенные непосредственно в привычное программное обеспечение, упрощают технологический переход. В исследовании BCG, посвящённом крупной промышленной компании, отмечается, что инструменты на основе генеративного AI интегрированные непосредственно в процессы закупок, ускорили подготовку документов и правок на 50%, а поиск и извлечение нужной информации — на 50–75%.
Практический подход: с чего начать
Главный принцип — не стремиться стать «компанией AI» , а повышать эффективность уже существующих операций. Стратегия внедрения должна быть ориентирована на создание конкретной ценности, а не на демонстрацию модных инструментов. Для этого можно использовать следующую логику:
Начните с понятных, малорискованных сценариев. Клиентский сервис, внутренний поиск по документам, автоматизация рутинных задач — хорошие точки входа. Параллельно важно выстроить понятные правила: кто за что отвечает, как защищаются данные, как обеспечивается контроль со стороны сотрудников.Высвободите ресурсы. Автоматизация повторяющихся процессов в финансах, HR, закупках, операционных продажах и поддержке клиентов позволяет команде сосредоточиться на задачах, где человеческое суждение действительно важно. Именно здесь AI наиболее быстро окупается.Управляйте рисками осознанно. Правильно выстроенный AI ускоряет принятие решений и снижает вероятность ошибок. Ключевое условие — надёжный контроль над данными, чёткие политики и сохранение человеческого надзора.
Структурное преимущество
В ближайшие годы AI, по всей видимости, станет неотъемлемой частью ключевых операционных систем. Принятие решений будет опираться на данные, а в ряде случаев — частично автоматизировано. Процессы планирования будут всё больше строиться на предиктивных моделях. Как отмечает Forbes, интеграция AI в ключевые бизнес-процессы не просто ускоряет работу — она меняет саму математику бизнеса.
Когда подобные возможности становятся стандартом для целой отрасли, конкурентный эффект приобретает структурный характер. Компании, которые взяли время на осмысленный выбор пути, получают преимущество: они учились на чужих ошибках и теперь могут внедрять те инструменты и подходы, которые действительно соответствуют их бизнес-целям.
#AI #AImodel #Write2Earn
$BTC $AI

Согласно отчёту Bitso за 2025 год, стейблкоины впервые обошли биткоин по объёму покупок в Латинской Америке — 40% против 18%. Данные получены на основе активности почти 10 млн розничных пользователей биржи.
Цифровая долларизация набирает обороты
Стейблкоины, привязанные к доллару США, — прежде всего USDt от Tether и USDC от Circle — стали самыми покупаемыми криптоактивами в регионе. Это первый случай, когда их доля превысила долю биткоина. За сдвигом стоит реальная экономическая логика: в условиях хронической инфляции, обесценивания национальных валют и ограниченного доступа к банковским услугам стейблкоины предлагают относительно доступный способ хранить сбережения и проводить расчёты в долларовом эквиваленте.
Сам доллар, хотя и не застрахован от инфляции, теряет покупательную способность медленнее большинства местных валют и остаётся главным мировым средством расчётов — что делает его привлекательным ориентиром для тех, кто ищет стабильность.
Мировой рынок стейблкоинов вырос примерно до $320 млрд, охватывая как развитые, так и развивающиеся экономики. В Латинской Америке их применение носит выраженный практический характер: сохранение накоплений, повседневные платежи и международные денежные переводы.
Биткоин удерживает роль долгосрочного актива
Снижение доли биткоина в объёме покупок не означает потери позиций как инструмента сбережений. По данным Bitso, в 2025 году биткоин присутствует в 52% криптовалютных портфелей жителей региона — лишь на один процентный пункт меньше, чем годом ранее. В отчёте прямо сказано, что биткоин по-прежнему выполняет функцию основного долгосрочного цифрового средства сохранения стоимости в Латинской Америке.
Актив анализировали и с другой стороны: исследование индексного провайдера MarketVector указывает, что биткоин и золото разделяют ключевые характеристики — дефицитность, децентрализацию и устойчивость к расширению предложения, — которые и формируют их долгосрочную ценность. При этом сам биткоин в последние месяцы демонстрировал широкий диапазон движения цены: после подъёма выше $126 000 он откатился в район $60 000.
Картина, которую рисует отчёт Bitso, отражает зрелость латиноамериканского крипторынка: стейблкоины закрывают повседневные финансовые потребности, тогда как биткоин остаётся инструментом долгосрочного накопления. Оба сегмента продолжают расти — но уже с разными функциями в портфелях пользователей.
#Stablecoins #USDC #USDT #Write2Earn #BTC
$USDC $BTC

Рынок токенизированных реальных активов вырос более чем на 420% с начала 2025 года — с $5,8 млрд до свыше $30,2 млрд по состоянию на конец апреля 2026-го. Главными факторами роста стали регуляторная определённость и расширение доступа институциональных игроков к этому сегменту, свидетельствует свежий доклад CoinGecko.
Казначейские облигации и сырьё в авангарде
Наибольший рост показали токенизированные американские гособлигации: их рыночная капитализация увеличилась с $3,9 млрд в январе 2025 года до более чем $15 млрд. На втором месте по динамике — токенизированные товарные активы, прежде всего золото.
Именно токенизированные гособлигации стали двигателем всего сектора RWA (real-world assets — реальные активы, переведённые на блокчейн). Они предоставляют институциональным инвесторам соответствующий требованиям регуляторов доступ к реальной доходности прямо на блокчейне, фактически превращая его инфраструктуру в канал распределения институционального капитала. Расширение рынка за счёт токенизированных фондов и акций существенно увеличило адресуемый рынок — это указывает на смещение от спекулятивного притока капитала к стратегиям, ориентированным на доходность.
Токенизированные товарные активы, в частности золото, также привлекли заметное внимание на фоне геополитической нестабильности. Круглосуточный режим работы таких рынков обеспечивает непрерывную ликвидность и глобальный доступ даже тогда, когда традиционные площадки закрыты, — и это становится весомым конкурентным преимуществом.
Регуляторная ясность открыла двери институциям
Ключевую роль в привлечении крупных игроков сыграло формирование регуляторной базы. В Европе заработал регламент MiCA (Markets in Crypto-Assets Regulation), задавший чёткие правила игры для участников рынка. По оценке аналитиков CoinGecko — главы исследовательского подразделения Чжун Ян Чана (Zhong Yang Chan) и аналитика Юцянь Лим (Yuqian Lim), — несколько лет назад сектор RWA рос больше на хайпе, чем на реальных основаниях. Начиная с 2024 года ситуация изменилась: регуляторная определённость позволила крупным игрокам традиционных финансов сделать первые шаги в этом направлении, а успешные ранние эксперименты превратились в устойчивые практики и готовые решения, что заметно ускорило темп токенизации.
Среди конкретных примеров — запуск фонда BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund (BUIDL) в марте 2024 года. Этот токенизированный фонд предоставляет доступ к краткосрочным американским гособлигациям прямо на блокчейне. В сентябре 2025 года Fidelity представила собственный продукт — токен Fidelity Digital Interest Token (FDIT).
Взгляд за горизонт
Интерес к токенизации реальных активов вписывается в более широкую картину роста институционального присутствия в криптоиндустрии. ARK Invest Кэти Вуд (Cathie Wood) прогнозирует, что к 2030 году рынок цифровых активов может достичь $28 трлн — при ключевом вкладе биткоина, децентрализованных финансов, стейблкоинов и токенизированных RWA.
По оценке аналитиков, 2025 год стал переломным для сектора: конкуренция между эмитентами RWA усилилась, а ключевыми факторами дифференциации стали регуляторный статус, охват активов и возможности дистрибуции. Рост с $5,8 млрд до $30,2 млрд менее чем за полтора года фиксирует качественный сдвиг — от экспериментов к полноценному рыночному сегменту.
#RWA #MiCA #Token #Write2Earn
$BTC $BNB

Искусственный интеллект(AI) действительно меняет всё — и именно в этом главная угроза: когда технология по-настоящему меняет всё, рынок перестаёт задавать неудобные вопросы.
Нынешний ажиотаж вокруг AI подпитывается не только инновациями. За ним стоит мощная смесь жадности и страха упустить выгоду. Когда эти две силы берут верх, на смену здравому смыслу приходит иррациональное поведение. Это не приговор технологии — это наблюдение за тем, как функционирует рынок. Мы уже проходили через подобное.
Когда стоимость капитала стремится к нулю
Есть верный признак того, что рынок перешёл от воодушевления к иррациональному оптимизму: стоимость капитала приближается к нулю. Когда риск перестают учитывать в цене, исчезает и дисциплина. Вопросы об окупаемости инвестиций, о последствиях возможных сбоев — всё это приносится в жертву в погоне за быстрой выгодой.
Капитал сегодня размещается почти бесконтрольно. Предприниматели усвоили: добавить «AI» к описанию любого продукта — значит открыть многие двери. Корпорации делают масштабные AI-закупки, однако по большей части в рамках R&D — пытаясь понять, что эта технология означает для их бизнеса, прежде чем конкурент опередит их. Параллельно работает механизм рециркуляции: значительная часть доходов AI-компаний поступает от других AI-компаний, покупающих вычислительные мощности и сервисы. Каждый доллар при этом считается за десять.
Это и есть проблема краткосрочного преувеличения. Путь от революционной технологии до устойчивой ценности никогда не бывает прямым — эпоха доткомов это доказала. Мы склонны переоценивать краткосрочный эффект и недооценивать долгосрочный. Сейчас мы находимся именно в фазе переоценки.
Почему барьеры — не теория
Наряду с потоком капитала, вливающегося в AI, существует длинный и по большей части нерешённый перечень реальных препятствий для массового внедрения.
Среди них — рекурсивное загрязнение данных. Большие языковые модели генерируют огромные объёмы контента, который затем используется как обучающий материал для следующего поколения моделей. Ошибки и галлюцинации усиливаются с каждым циклом. Это напоминает многократное копирование копии: качество неуклонно падает, и в итоге невозможно установить, каким был исходный источник. Индустрия уже обращается к синтетическим данным, чтобы компенсировать нехватку качественного человеческого контента, — однако это рискует ускорить деградацию, а не устранить её.
Ещё серьёзнее проблема отравления данных. Злоумышленники могут намеренно искажать обучающую выборку, и однажды внедрённый «яд» остаётся в модели навсегда. Особенно опасен военный сценарий: AI, обученный распознавать своих и чужих на основе скомпрометированных данных, обнаружит скрытую уязвимость лишь в разгар реального конфликта. Задокументировано, что для отравления языковых моделей любого размера достаточно всего 250 вредоносных документов — это делает атаки на обучающие данные не гипотетической угрозой, а вполне актуальной проблемой кибербезопасности.
Отдельная проблема — непрозрачность моделей. AI-вендоры в основном скрывают, что именно находится внутри их систем. Независимо проверить, насколько модель безопасна, объективна и точна, практически невозможно. Вице-президент Cisco Том Гиллис (Tom Gillis) прямо указывает: для чувствительных задач модели следует запускать на собственной инфраструктуре, а не в облаке — потому что никто не знает наверняка, что там происходит.
Пока эти проблемы не будут решены применительно к каждому конкретному сценарию использования, массовое внедрение AI не произойдёт — и не должно происходить — в том масштабе, который рынок закладывает в текущие оценки.
Скорость машин меняет уравнение риска
Главная опасность AI - не в том, что что-то может пойти не так, а в том, как быстро это происходит. Исторически человек в цепочке принятия решений был своеобразным предохранителем — тем, что замедляло процессы достаточно, чтобы в нужный момент включилось суждение. Агентный AI этот предохранитель убирает полностью.
Одни только последствия для наступательных кибератак должны заставить любой совет директоров насторожиться. Прежде экономика сдерживала злоумышленников от автоматизации атак в полном объёме: это попросту было невыгодно. Машинное обучение снимает это ограничение. Когда AI-системы взаимодействуют друг с другом за пределами контролируемой среды и что-то идёт не так на скорости машины — остановить это может оказаться невозможным. Непредвиденные последствия этой технологии, о которых мы ещё даже не начали думать, не будут развиваться медленно.
Что делать инвесторам и советам директоров
Всё это — не аргумент против AI. Ядерная энергия — один из самых мощных и чистых источников энергии из когда-либо созданных. И одновременно — материал для бомб. Технология сама по себе не выбирает. Выбираем мы. Разница — в наличии или отсутствии дисциплины, ограничений и трезвой оценки последствий.
Компании и инвесторы, которые сформируют долгосрочный AI-ландшафт, — не те, кто движется быстрее всех прямо сейчас. А те, кто движется наиболее осознанно. Когда стоимость капитала нормализуется — а это произойдёт — устоят именно те, кто внедрял AI под конкретные задачи, кто выстраивал понимание рисков и доходности до масштабирования. Именно так всегда строились устойчивые компании.
Для советов директоров и управляющих капиталом задача — не притормозить, а сфокусироваться. Задавать вопросы, которые рынок сейчас игнорирует. Разграничивать R&D и производственное развёртывание. Чётко понимать, на каком этапе реально находится организация. Требовать конкретики в сценариях применения: «мы используем AI» — это не стратегия. Учитывать риски в финансовых моделях и повестке советов директоров как приоритетные факторы, а не сноски.
Долгосрочный трансформационный потенциал AI реален — и его по-прежнему недооценивают. Золото существует. Но дисциплина состоит в том, чтобы отличать его от блёстки и иметь терпение, чтобы это различие имело значение.
#AI #AImodel #Write2Earn
$AI $BTC

Хакеры украли более $625 млн только за апрель 2026 года, проведя от 20 до 30отдельных атак. Это почти по одной атаке каждый день.
Сервис DefiLlama опубликовал график в X, где видно, что в апреле фиксировалось в среднем почти по одному взлому в сутки. Для сравнения, в предыдущие месяцы показатель редко превышал 12–15 инцидентов.
В итоге показатели превысили все предыдущие кварталы и приблизили месяц к историческому рекорду по числу взломов.
Почему почти весь ущерб пришёлся на две атаки
Картину месяца во многом определили несколько крупных инцидентов. Уже 1 апреля 2026 года протокол Drift потерял $285 млн. Группа из Северной Кореи около шести месяцев выстраивала доверие с сотрудниками проекта, а затем за 12 минут вывела средства, используя заранее подписанные инструкции на вывод средств.
18 апреля аналогичный удар пришёлся по KelpDAO. Проект потерял $293 млн после того, как злоумышленники заставили систему выпускать токены без реального обеспечения.
Обе атаки связывают с Северной Кореей, но методы были разными. Это показывает уровень подготовки, к которому индустрия DeFi оказалась не готова.
В итоге именно эти два взлома сформировали основную часть потерь за месяц. Ситуация еще раз показывает, что даже несколько хорошо подготовленных атак могут серьёзно расшатать весь рынок DeFi.
Почему из-за взлома KelpDAO под удар попали миллиарды вне самого проекта?
После атаки злоумышленники использовали украденные токены как залог в Aave и заняли под них почти $190 млн в реальном Ethereum.
В результате платформа фактически осталась с бесполезным обеспечением под выданные кредиты. За двое суток общий объём депозитов в Aave упал с $26,4 млрд до примерно $17,9 млрд. Пулы стейблкоинов были загружены на 100%, а по оценке Galaxy Research, объём проблемной задолженности вырос до диапазона от $123,7 млн до $230 млн.
Паника быстро разошлась по рынку. За несколько дней из DeFi-протоколов вывели более $13 млрд. Пользователи начали массово забирать средства, а такие проекты, как Morpho, Spark, Lido, Yearn, Beefy и даже сам Ethereum, были вынуждены временно ограничивать операции из-за сильного оттока ликвидности.
Но прямые потери это только часть картины. Удар пришёлся по TVL, доверию пользователей и оценкам проектов.
Как отметил один из аналитиков DeFi, рынок остаётся нишевым до тех пор, пока риски не начнут адекватно учитываться.
Кто за этим стоит и сколько уже украдено?
По данным TRM Labs, за 75% всех потерь от криптовзломов к апрелю 2026 года отвечают хакерские группы, связанные с Северной Кореей. Это примерно $577 млн из $759 млн.
Как отмечают ООН, Минфин США и аналитические блокчейн-компании, Северная Корея использует криптовалюту как источник финансирования государства и своих военных программ на фоне жёстких санкций. По оценке TRM Labs, с 2017 года такие группы похитили уже более $6 млрд.
По словам Ари Редборда, главы по политике и взаимодействию с государственными структурами в TRM Labs, речь идёт не о расширении атак, а об их качестве:
«Мы видим не просто более масштабную кампанию, а более точную. Северная Корея действует быстрее и точнее, чем когда-либо раньше».
Что происходило в апреле помимо двух крупных взломов?
Помимо резонансных атак, месяц выдался насыщенным и более мелкими, но всё равно болезненными инцидентами.
10 апреля Rhea Finance потеряла $18,4 млн. Часть средств удалось спасти, Tether заморозил около $3,29 млн, но остальное злоумышленник вывел, используя флеш-займы для манипуляции ценами и опустошения пула.
Похожая история произошла 15 апреля с биржей Grinex из Кыргызстана. Хакеры вывели$13,74 млн в USDT, разбили средства на 54 кошелька и прогнали их через SunSwap, чтобы усложнить отслеживание.
В тот же период пострадали и другие проекты. Hyperbridge лишился $2,5 млн в сети Polkadot, а CoW Swap — около $1,2 млн 14 апреля.
К концу месяца появились признаки ещё одной активной атаки. 29 апреля ончейн-аналитик Wazz написал в X, что сотни кошельков, многие из которых не проявляли активности более семи лет, были опустошены одним адресом в сети Ethereum. По его словам, это похоже на новый эксплойт в реальном времени.
Но на этом всё не закончилось. В последний день апреля Wasabi Protocol потерял около $5 млн после того, как злоумышленник получил доступ к скомпрометированному ключу развертывания и использовал его для атаки.
Становится ли DeFi безопаснее или наоборот опаснее?
Скорее и то и другое. Все зависит от того, с какой стороны смотреть.
С одной стороны, реакция на атаки стала заметно быстрее. После взлома KelpDAO более 14 организаций пообещали направить свыше $300 млн в фонд DeFi United для помощи пострадавшим.
Кроме того, у индустрии появились инструменты, которых раньше просто не было. Например, совет безопасности Arbitrum смог заморозить $71 млн средств злоумышленников, воспользовавшись экстренными полномочиями.
Но есть и обратная сторона. Атаки развиваются быстрее, чем защита успевает адаптироваться. Два крупнейших взлома апреля произошли не из-за ошибок в коде, а из-за манипуляций людьми.
Если текущая динамика сохранится, при том же количестве атак потери индустрии в ближайшие месяцы могут достичь примерно $7,5 млрд. Это примерно втрое больше, чем за весь 2024 год.
#altcoins #AAVE #KelpDAO #defi #Write2Earn
$AAVE

Ungkapan "jual di bulan Mei dan pergi" telah lama berpindah dari Wall Street ke dunia crypto dan biasanya mengisyaratkan musim panas yang lesu dan penurunan. Namun, tahun ini bisa jadi berbeda.
Chainlink, Ethereum, Kaspa, Sui, dan NEAR telah mengalami fase akumulasi yang panjang dengan volatilitas rendah selama beberapa bulan terakhir. Sekarang, semua lima aset telah mencapai level di mana pergerakan bisa dimulai, dan masing-masing memiliki pemicu untuk bulan Mei yang bisa memicu pergerakan.

Cryptocurrency menjadi topik yang paling diabaikan di X sejak peluncuran fitur snooze. Pengguna semakin sering mematikannya karena aliran spam dan konten yang dibuat dengan AI.
Sejak fitur ini muncul, crypto tetap berada di posisi teratas sebagai topik yang paling sering disembunyikan oleh pengguna. Peran signifikan dalam hal ini dimainkan oleh banjir yang disebut AI-slop, yaitu konten berkualitas rendah yang dihasilkan oleh jaringan saraf.

Menurut insinyur pendiri Aptos Labs, Sherri Xiao, alat ini menyelesaikan masalah lama dalam memilih antara privasi pengguna dan transparansi yang diperlukan untuk mematuhi persyaratan regulasi.
APT yang bersifat rahasia diluncurkan di jaringan utama Aptos pada hari Jumat setelah hampir mendapatkan persetujuan bulat untuk proposal terkait. Ini menggunakan bukti tanpa pengungkapan (zero-knowledge proof), memungkinkan untuk menyembunyikan saldo dan jumlah transaksi, sementara transaksi itu sendiri tetap dapat diverifikasi.

Президент Дональд Трамп, по данным СМИ, отклонил предложение Ирана снять морскую блокаду и открыть Ормузский пролив, что спровоцировало рост цен на нефть на 6%.
На этом фоне акции компаний, связанных с крипторынком, в среду заметно просели. Сильнее всего просели биржи — как из-за слабой отчётности Robinhood, так и на фоне обострения напряжённости между США и Ираном.
Акции Robinhood (HOOD) упали почти на 14% после публикации отчёта: доходы от криптотрейдинга в первом квартале снизились почти на 47%.
Давление быстро перекинулось на весь сектор. Coinbase (COIN) и институциональная биржа Bullish (BLSH) потеряли по 8%. Платформа Gemini (GEMI), принадлежащая Кэмерону и Тайлеру Уинклвоссам, снизилась на 6%.
Майнинговые компании также оказались под давлением: Riot Platforms (RIOT) и MARA Holdings (MARA) просели на 6–7%. Акции Strategy (MSTR), крупнейшего корпоративного держателя биткоина, снизились примерно на 4%.
При этом сам рынок криптовалют держался стабильнее. Биткоин опустился чуть ниже $76 000, потеряв около 0,5% за сутки.
Ситуацию усилила геополитика. Отказ Трампа поддержать предложение Ирана только усилил напряжение вокруг нефтяного рынка. Речь шла об открытии Ормузского пролива с переносом обсуждения ядерной сделки, но США решили сохранить текущую позицию. На этом фоне нефть WTI поднялась выше $100 за баррель.
Американский фондовый рынок отреагировал гораздо спокойнее, индекс Nasdaq снижается примерно на 0,35%.
Теперь внимание смещается к заседанию ФРС. Это последнее выступление Джерома Пауэлла в роли главы регулятора, поэтому участники рынка будут смотреть не столько на само решение по ставке, сколько на тон заявлений и намёки на дальнейшие шаги.
После закрытия торгов отчётность представят Alphabet, Amazon, Meta и Microsoft. Основной фокус будет на расходах в сфере ИИ, по ним инвесторы сейчас оценивают, продолжится ли рост этого направления.
#TRUMP #stock #ФРС #Write2Earn
$BTC

Hyperliquid semakin dekat untuk meluncurkan model baru perdagangan acara. Platform ini telah mengungkapkan rincian biaya untuk token hasil, dan di situlah segmen pasar prediksi akan dibangun.
Pasar sekarang tumbuh dengan cepat. Pada tahun 2025, volume perdagangan meningkat lebih dari tiga kali lipat dan mencapai $63,5 miliar, sehingga minat terhadap instrumen semacam ini semakin meningkat. Di tengah situasi ini, Hyperliquid jelas berusaha untuk mengambil posisinya di samping Polymarket dan Kalshi.

Похоже, рынок ETF в США выходит на новый этап. Уже на следующей неделе могут появиться первые фонды, завязанные на рынки прогнозов, об этом говорит аналитик Bloomberg Джеймс Сейффарт. Фактически это откроет инвесторам доступ к ставкам на исход выборов, но в привычном формате, через обычную покупку ETF, как любой другой акции.
Поводом стала новая заявка от Roundhill, где указана дата вступления в силу — 5 мая. Это открывает возможность для запуска сразу шести ETF, напрямую связанных с предстоящими политическими гонками в США.
Новый формат ETF
Всё началось 14 февраля, когда инвестиционная компания Roundhill из Нью-Йорка подала заявку на запуск новой линейки ETF, привязанных к рынкам политических прогнозов.
Фонды RPM Democratic President ETF и RPM Republican President ETF будут ориентированы на исход президентских выборов в США в 2028 году.
Ещё четыре фонда: RPM Democratic Senate ETF, RPM Republican Senate ETF, RPM Democratic House ETF и RPM Republican House ETF — связаны с промежуточными выборами 2026 года. Они будут отслеживать, какая партия получит контроль над Конгрессом после подсчёта голосов.
Теперь эти шесть ETF, привязанные к прогнозам, могут выйти на рынок уже на следующей неделе.
Если запуск состоится, у инвесторов появится новый инструмент, это возможность делать ставки на политические исходы через привычные биржевые фонды.
ETF на рынки прогнозов могут запуститься уже 5 мая
Старший аналитик Bloomberg Джеймс Сейффарт обратил внимание на обновлённую заявку Roundhill и отметил:
«Похоже, мы увидим запуск ETF на рынки прогнозов уже на следующей неделе».
В документах компании теперь указана дата вступления в силу, что намекает на скорый старт торгов.
Речь идёт о шести фондах, завязанных на реальные политические исходы в США. Через них можно будет по сути ставить на то, кто возьмёт Конгресс или выиграет президентскую гонку.
Сейффарт считает, что это логичное продолжение тренда: рынок постепенно превращает в ETF всё, на чём вообще можно зарабатывать. Если есть интерес и оборот, со временем это почти неизбежно упаковывают в биржевой продукт для массового инвестора.
Bitwise и GraniteShares могут подключиться
Roundhill, скорее всего, не останется единственным игроком. В феврале похожие заявки подали GraniteShares и крупная криптокомпания Bitwise, специализирующаяся на ETF.
По мнению Джеймса Сейффарта, все эмитенты могут выйти примерно одновременно. Это означает, что неделя с 5 мая может принести сразу несколько ETF на рынки прогнозов.
Он также отметил, что в ближайшие дни стоит следить за обновлёнными документами от Bitwise и GraniteSharesю. Это может стать сигналом, что они готовы к запуску.
Рынки прогнозов уже стали многомиллиардным бизнесом
Рынки прогнозов за последние годы заметно разогнались, особенно во время крупных политических кампаний. Polymarket и Kalshi быстро набрали обороты за счёт простой идеи: можно торговать не активами, а исходами событий.
Только за март 2026 года через эти платформы прошло около $24,3 млрд.
Теперь ту же механику, похоже, хотят перетащить на Уолл-стрит и упаковать в формат ETF.
Если запуск состоится, это может зайти более широкой аудитории, для тех кто привык работать через брокера, а не разбираться с отдельными площадками для прогнозов.
#etf #usa #USAElection #Write2Earn
$BTC

Powell tidak berniat untuk meninggalkan dewan FOMC setelah masa jabatannya sebagai ketua berakhir pada 15 Mei 2026. Kasus penyelidikan dari Departemen Kehakiman masih belum ditutup, dan selama itu berlangsung, dia tetap di posisinya.
Jadi, dia akan tetap di dewan setidaknya sampai Januari 2028. Ini secara otomatis menghapus salah satu opsi penting bagi Trump. Kursi yang kosong bisa diisi oleh kandidatnya sendiri dan dengan demikian mendekatkan kontrol atas suara terkait taruhan.

Bitcoin jatuh ke $75.000 setelah publikasi protokol FOMC, di mana Federal Reserve AS mengonfirmasi bahwa suku bunga tetap dan mencatat peningkatan ketidakpastian di tengah inflasi dan konflik dengan Iran.
BTC terus mengalami penurunan dua hari berturut-turut setelah Fed memutuskan untuk mempertahankan rentang suku bunga di level 3,5 – 3,75%.

Противодействие отмыванию денег (AML) вытеснило нарушения законодательства о ценных бумагах с позиции главного регуляторного риска для криптоиндустрии. По данным аудитора блокчейн-безопасности CertiK, Министерство юстиции США и Сеть по борьбе с финансовыми преступлениями (FinCEN) наложили в совокупности $900 млн штрафов по AML-нарушениям — только за первое полугодие 2025 года.
Конец эпохи SEC
Это резкое отличие от правоприменения под руководством Комиссии по ценным бумагам и биржам (SEC), которое определяло криптовалютное регулирование в предыдущие годы. Санкции SEC против крипторынка снизились на 97% в годовом исчислении — с $4,9 млрд в 2024 году до $142 млн в 2025-м. Регулятор фактически отказался от привычной тактики классификации токенов как ценных бумаг.
На первый план вышли совсем другие нарушения. Провалы в мониторинге транзакций и проблемы с лицензированием теперь влекут штрафы, сопоставимые с крупнейшими делами о ценных бумагах прошлых лет. Два резонансных урегулирования наглядно иллюстрируют масштаб: OKX в феврале 2025 года выплатила $504 млн, признав вину в работе незарегистрированного денежного передатчика, а KuCoin закрыла претензии на $297 млн в январе того же года за аналогичные нарушения Закона о банковской тайне. Сооснователи KuCoin согласились покинуть свои посты, а бирже запрещено работать на рынке США минимум два года.

По оценке CertiK, смещение акцентов отражает как изменение политики американской администрации, так и более широкий пересмотр юрисдикционного подхода SEC к цифровым активам.
Глобальная волна AML-штрафов
США — не единственный фронт. Объём криптотранзакций, связанных с нарушением санкционного режима, вырос более чем на 400% в годовом исчислении — преимущественно за счёт сетей, аффилированных с Россией, и стейблкоин-инфраструктуры под государственным контролем. Это вынудило регуляторов во всех крупных юрисдикциях сместить приоритеты с классификационных споров вокруг токенов на мониторинг транзакций и противодействие трансграничным финансовым преступлениям.
В Европе AML-штрафы за тот же период выросли на 767%. Регуляторы Азиатско-Тихоокеанского региона предпочитают иной инструментарий: там всё активнее применяют отзыв лицензий и предписания об устранении нарушений вместо денежных санкций.
Аудиты смарт-контрактов: от добровольности к принуждению
Отдельный блок отчёта посвящён безопасности смарт-контрактов. CertiK фиксирует: проверки безопасности кода стремительно превращаются из добровольной практики в законодательное требование. Гонконг, ОАЭ, ЕС и Нью-Йорк уже включили аудиты в лицензионные условия.
Статистика объясняет, почему регуляторы настаивают на обязательных проверках. Среди 100 наиболее пострадавших от взломов протоколов 80% никогда не проходили формального аудита безопасности, а на непроверенные протоколы пришлось 89,2% совокупных потерь. При этом в 2025 году вектор угроз сместился за пределы уязвимостей в коде: компрометация инфраструктуры — кража приватных ключей и сбои в системах контроля доступа — обеспечила 76% потерь в денежном выражении.
#SEC #aml #security #Write2Earn
$BTC $USDC

Ide pinjaman kripto terdengar sangat sederhana. Kamu menyimpan Bitcoin atau Ethereum, mengambil pinjaman dalam fiat dan tetap mempertahankan posisi di aset tersebut, berharap harganya naik. Ini memungkinkan kamu mendapatkan likuiditas tanpa mengunci keuntungan dan, tentunya, tanpa konsekuensi pajak.
Namun dalam beberapa tahun terakhir, pasar telah banyak berubah. Setelah runtuhnya platform seperti Celsius, BlockFi, dan Voyager pada tahun 2022, tidak ada yang mau mempercayai layanan hanya berdasarkan kata-kata. Pemain yang tersisa kini beroperasi dalam kondisi baru, di mana transparansi adalah yang utama. Platform sekarang diharapkan untuk melindungi dana pengguna, melakukan audit secara reguler, dan memiliki struktur kerja yang jelas.

Senator Tom Tillis mengajukan syarat ketat kedua, menyatakan bahwa ia akan memberikan suara menentang CLARITY Act jika dokumen tersebut tidak menambahkan ketentuan etika yang ditujukan untuk bisnis kripto keluarga Trump.
Seorang republikan pergi melawan garis partai hanya beberapa hari setelah membuka blokir persetujuan Kevin Warsh untuk posisi kepala Fed. Ini terjadi pada hari Minggu setelah Kementerian Kehakiman menghentikan penyelidikan kriminal terhadap ketua Fed saat ini, Jerome Powell.

Parlemen Kanada telah mengambil langkah untuk melarang donasi dalam cryptocurrency untuk kampanye politik. RUU C-25 telah melewati pembacaan kedua dan sekarang akan dibahas di komite. Inisiatif ini mendapatkan dukungan dari berbagai partai dan tidak menimbulkan perlawanan yang serius.
Dokumen ini mengusulkan untuk menyamakan donasi cryptocurrency dengan sumber pendanaan yang sulit dilacak. Ini berlaku tidak hanya untuk partai, tetapi juga untuk kandidat, serta organisasi yang terlibat dalam iklan politik.

Pengembang Bitcoin dan kepala LayerTwo Labs, Pol Shtorts, telah memperkenalkan rencana peluncuran eCash — sebuah hard fork baru dari Bitcoin yang dijadwalkan rilis pada Agustus 2026. Pemegang BTC akan menerima koin dari jaringan baru ini dengan rasio 1:1. Namun, perdebatan utama bukan pada ide fork itu sendiri, melainkan keputusan untuk mendistribusikan sebagian eCash yang terkait dengan alamat Satoshi Nakamoto.