二月加密風雲：SEC撤案、迷因幣退燒、比特幣更分散

二月數據：SEC撤回6宗案件，迷因幣熱潮降溫等

二月的加密貨幣行業可謂記憶猶新，隨著重大政策變化的臨近和全球比特幣採納的增長，這個月發生了不少重要事件。

本月的一份新報告顯示，比特幣網絡正在快速去中心化。公開公司現在占全球算力的35%，而中國在算力上的主導地位已經下降至14%。

在美國，加密貨幣行業在法律方面取得了顯著進展，證券交易委員會（SEC）本月撤回或暫停了五宗針對加密相關實體的重大法律程序。

然而，並非一切都如意。本月發生了歷史上最大的交易所黑客事件，北韓黑客組織Lazarus被懷疑竊取了14億美元的以太幣。迷因幣的熱潮也開始降溫，發行量降至新年之前的最低水平，每天約為40,000個。

以下是二月的數據概覽。

SEC撤回6宗針對主要加密公司的案件

本月，SEC暫停或撤回了針對不同交易所和協議的六宗法律程序，包括對Coinbase、Uniswap和Robinhood Crypto的案件。

這些行動標誌著該委員會在成立其加密任務小組後所採取的新方針，該小組由支持加密的委員Hester Peirce領導。該小組已與行業利益相關者會面，討論有關質押、交易所交易產品（ETP）和數字資產框架的規則調整。

SEC及其潛在的新主席Paul Atkins，讓Ripple的首席法律官Stuart Alderoty對該公司的高調案件可能被駁回充滿希望。

比特幣去中心化：70%的比特幣由個人持有

本月初，投資公司River發布了一份關於比特幣採納狀況的年度報告。報告顯示，比特幣不僅在快速增長，網絡也變得更加去中心化。

美國和中國在全球算力中的份額有所下降。這兩個國家仍然在全球算力中占據領導地位，但根據River引用的Hash Rate Index的國別分析，算力正在逐漸分散。

這兩個國家的比特幣挖礦能力相對於其他國家的份額減少，28個國家擁有超過0.1%的全球算力，只有九個國家擁有超過1%。

值得注意的是，挖礦池的分佈也更加均勻。前十名的挖礦池仍然占據了算力的主要份額，但它們的總算力在2024年有所下降。

政府、金融機構甚至軟件公司對比特幣的興趣日益增長；像Michael Saylor的Strategy和薩爾瓦多這樣的習慣性大型比特幣買家仍在持續購買。

不過，近70%的比特幣仍然由個人持有。

美國立法者渴望比特幣儲備，但五個州拒絕

距離美國總統唐納德·特朗普宣誓就職尚不足40天，他便開始與國會盟友一起放寬加密貨幣行業的監管。事實上，在2024年聯邦選舉後，有15位新的支持加密的立法者進入國會。

特朗普於1月23日通過行政命令成立了一個“內部工作小組，以使美國成為全球加密貨幣的首都”。該小組的任務包括探索國家加密儲備的可行性。

各州的立法者也在各自的立法機構中提出法案，旨在引入或探索比特幣和加密儲備。然而，在25個提出法案的州中，有五個州拒絕了這些法案，其中四宗拒絕是在本月發生的。

不過，其他州則不受影響。在二月，已有11個州推出了與比特幣儲備或州政府加密貨幣投資相關的新立法。

Lazarus竊取14億美元，創下史上最大加密黑客事件

2月21日，北韓黑客組織Lazarus從加密交易所Bybit竊取了14億美元的以太幣（ETH），創下了史上最大的加密黑客事件。根據DefiLlama的數據，這一數額超過了2024年所有加密黑客事件的總和（12.7億美元）。

區塊鏈分析師ZachXBT通過追蹤在Bybit黑客事件中使用的錢包，確認了Lazarus的責任，這些錢包與一月份Phemex的漏洞有關。

迷因幣熱潮開始降溫至2024年12月的水平

在加密領域中，迷因幣熱潮伴隨著每天數千個新代幣的推出，現在開始平靜下來——至少目前如此。

特朗普1月20日就職前夕，數以千計的政治主題迷因幣如雨後春筍般冒出，命名風格良莠不齊。

特朗普本人及其妻子梅蘭妮亞·特朗普後來也推出了自己的迷因幣，這一現象引發了國際關注，並伴隨著一些嚴重的倫理問題。

這些問題在二月變得更加明顯，阿根廷總統哈維爾·米萊（Javier Milei）捲入了一場迷因幣醜聞。

新數據顯示，Solana上的迷因幣每日發行量已降至約40,000個，為2024年12月以來的最低水平。

這場迷因幣熱潮中，一名交易者在2月22日的直播中自殺，這一事件使得該領域受到更多的關注，因其賭場般的特性引發了廣泛的批評。Vitalik Buterin和Coinbase首席執行官Brian Armstrong對此表示失望，後者甚至表示這一現象“已經走得太遠”。

SEC甚至成立了一個專門部門——網絡與新興技術部門，以監管這一領域。

在這樣的背景下，加密貨幣行業面臨著前所未有的挑戰與機遇。未來的發展將取決於如何平衡創新與監管之間的關係。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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