● Analysten prognostizieren für diesen Monat ein enormes Aufwärtspotenzial für BTC, und die MicroStrategy-Aktie könnte diesem Beispiel folgen

Wie Wu berichtete, sagte Lance Vitanza, Analyst bei TD Cowen, am Montag in einem Bericht, dass BTC in diesem Monat ein enormes Aufwärtspotenzial habe und dass auch die MicroStrategy-Aktie (MSTR) von Michael Saylor damit steigen und bis zum Jahresende ein höheres Niveau erreichen könnte .

Er wies darauf hin, dass der 15. Mai die Frist für institutionelle Investmentmanager sei, das Formular 13-F bei der SEC einzureichen, und dass im ersten Quartal möglicherweise mehr Unternehmen neu zugelassene Spot-BTC-ETFs gekauft hätten. Eine weitere Sache, die für Bitcoin positiv sein könnte, ist, dass sich das Schicksal des Spot-ETF-ETFs bis 2025 oder darüber hinaus verzögern könnte.

● Gestern verzeichnete der US-Bitcoin-ETF einen Nettozufluss von 218 Millionen US-Dollar.

Laut Daten von HODL15Capital verzeichnete der US-amerikanische Bitcoin-ETF gestern (6. Mai) einen Nettozufluss von 218 Millionen US-Dollar.

● Bericht: Der weltweite Wettbewerb um Kryptowährungs-Spot-ETFs verschärft sich, mit starker Nachfrage im asiatisch-pazifischen Raum

Laut Odaily Planet Daily verschärft sich der Wettbewerb um Kryptowährungs-Spot-ETFs laut dem neuesten Bericht von Kaiko weltweit. Letzte Woche haben drei Vermögensverwaltungsgesellschaften, Boshi, Harvest und ChinaAMC, Spot-ETFs für Bitcoin und Ethereum in Hongkong aufgelegt. Das gesamte Handelsvolumen des Hongkonger Kryptowährungs-Spot-ETF betrug am ersten Handelstag 12,7 Millionen US-Dollar und lag damit deutlich unter dem Handelsvolumen des US-amerikanischen Bitcoin-Spot-ETF in Höhe von 4,6 Milliarden US-Dollar am Tag der Notierung. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass der ETF-Markt in Hongkong um ein Vielfaches kleiner ist als der US-Markt. Darüber hinaus verzeichnete der ChinaAsia Bitcoin ETF trotz einer Gebühr von 99 Basispunkten das stärkste Handelsvolumen. Sein Ethereum ETF zog 23 % des gesamten Handelsvolumens am ersten Tag an, während sein Bitcoin ETF satte 77 % des Handelsvolumens ausmachte.​

Insgesamt scheint die Nachfrage nach Kryptowährungs-ETFs im asiatisch-pazifischen Raum stark zu sein. Der in Hongkong ansässige Vermögensverwalter Yong Rong hält mehr als 1 Million Aktien von BlackRock IBIT und ist damit einer der größten Bestände in seinem Portfolio, wie aus seinen ersten obligatorischen 13F-Einreichungen bei der US-Börsenaufsicht SEC hervorgeht, die letzte Woche veröffentlicht wurden.

● Robinhood erhält Wells-Mitteilung von der SEC

Laut Foresight News hat Robinhood Crypto, LLC (RHC) von den Mitarbeitern der US-Börsenaufsicht SEC (Securities and Exchange Commission) eine Wells-Mitteilung zum Thema Kryptowährungsnotierung, Kryptowährungsverwahrung und Plattformbetrieb (RHC-Aktivitäten) usw. von RHC erhalten. Die Mitarbeiter der SEC haben RHC darüber informiert, dass sie eine „vorläufige Entscheidung“ getroffen haben und empfehlen, dass die SEC RHC wegen Verstößen gegen die Abschnitte 15(a) und 17A des Securities Exchange Act von 1934 in der jeweils gültigen Fassung anklagen soll. Potenzielle Klagen können zivilrechtliche Unterlassungsklagen, Verfahren der öffentlichen Verwaltung und/oder Unterlassungsverfahren umfassen und Abhilfemaßnahmen einschließlich einstweiliger Verfügungen, Unterlassungsanordnungen, Abschöpfung von Abschöpfungen, vorläufige Zinsen, zivilrechtliche Geldstrafen, Tadel, Widerruf und Einschränkung der Tätigkeit anstreben.

● Der Vorsitzende der U.S. Commodity Futures Trading Commission erwartet einen neuen Zyklus von Durchsetzungsmaßnahmen

Laut PANews sagte der Vorsitzende der U.S. Commodity Futures Trading Commission, Rostin Behnam, auf der 27. jährlichen globalen Konferenz des Milken Institute, dass mit steigendem Interesse von Kleinanlegern und dem Wert des Kryptowährungsmarktes auch die Durchsetzungsmaßnahmen zunehmen werden. Er geht davon aus, dass der nächste „Zyklus von Durchsetzungsmaßnahmen“ in den nächsten sechs Monaten bis zwei Jahren stattfinden wird.

„Aus meiner Sicht als Regulierungsbehörde werden wir in den nächsten sechs bis 18 Monaten oder sechs bis 24 Monaten möglicherweise einen weiteren Zyklus von Durchsetzungsmaßnahmen aufgrund der Wertsteigerung von Vermögenswerten und des Interesses von Kleinanlegern erleben Mit diesen Instrumenten, die wir als Regulierungsbehörden normalerweise verwenden, wird es weiterhin solche Art von Betrug und Manipulation geben.“

Behnam wurde während der Diskussion am Montag nach der Möglichkeit der Fertigstellung eines Stablecoin-Gesetzes gefragt. „Wenn wir anfangen würden, einen Prozentsatz festzulegen, halte ich ihn immer noch für ziemlich niedrig“, sagte Behnam. Er verwies auf die Verringerung der Zahl der Legislaturtage, die der Kongress zwischen der Wahlsaison und den Feiertagen hat, und argumentierte, dass es sehr schwierig sei, Gesetze zu verabschieden.

● Der kasachische Binance-Manager wird zum Minister für digitale Entwicklung Kasachstans ernannt

Richard Teng, CEO von Binance, sagte zu seinem Wechsel: „Ich wünsche Zhaslan alles Gute für diese neue Rolle.“

● Microsoft trainiert zum ersten Mal intern das groß angelegte Modell MAI-1 für künstliche Intelligenz

Laut Foresight News trainiert Microsoft erstmals intern ein neues Modell für künstliche Intelligenz, MAI-1, das groß genug ist, um mit Modellen von Google, Anthropic und OpenAI zu konkurrieren. Das Modell wird vom ehemaligen Google-KI-Leiter Mustafa Suleyman geleitet, der zuletzt als CEO des KI-Startups Inflection fungierte. Im März stellte Microsoft den Großteil der Mitarbeiter von Inflection ein und zahlte 650 Millionen US-Dollar für sein geistiges Eigentum.​

Das neue Modell unterscheidet sich vom zuvor veröffentlichten Pi-Modell von Inflection und basiert möglicherweise auf den Trainingsdaten des Startups und anderen Technologien, sagten mit der Angelegenheit vertraute Personen. MAI-1 wird weitaus größer sein als die kleinen Open-Source-Modelle, die Microsoft zuvor trainiert hat, mehr Rechenleistung und Trainingsdaten erfordern und daher mehr kosten. MAI-1 wird über etwa 500 Milliarden Parameter verfügen, die bestimmen, was das Modell während des Trainings lernt. Im Vergleich dazu verfügt GPT-4 von OpenAI über mehr als 1 Billion Parameter, während kleinere Open-Source-Modelle von Unternehmen wie Meta Platforms und Mistral über 70 Milliarden Parameter verfügen.