Seperti Apa Infrastruktur Keuangan Baru di Era AI Seharusnya?

marsbitPublicado a 2025-12-26Actualizado a 2025-12-26

Resumen

Infrastruktur keuangan baru di era AI harus dibangun sebagai "keuangan kognitif" yang memprioritaskan produksi informasi melalui mekanisme prediksi yang lebih canggih. Pasar prediksi tradisional seperti Polymarket dan Kalshi berhasil mengumpulkan informasi terdistribusi menjadi sinyal akurat (seperti memprediksi hasil pemilu), namun memiliki kelemahan mendasar: informasi yang dihasilkan menjadi barang publik dan gratis, sehingga hanya layak secara ekonomi untuk acara hiburan seperti olahraga atau pemilu. Solusinya melibatkan empat komponen utama: 1. **Pasar privat** menggunakan lingkungan eksekusi tepercaya (TEE) untuk menjaga kerahasiaan harga, memungkinkan entitas seperti hedge fund atau perusahaan membayar untuk informasi eksklusif. 2. **Pasar kombinatorial** yang mempertahankan distribusi probabilitas bersama, menyinkronkan pembaruan across berbagai peristiwa terkait. 3. **Ekosistem agen AI** yang diisolasi antara agen perdagangan dan agen pengumpul informasi untuk mencegah front-running. 4. **Antarmuka manusia** yang memungkinkan kontribusi pengetahuan melalui bahasa alami, dengan kompensasi berdasarkan akurasi tanpa mengungkapkan harga. Tujuannya adalah menciptakan infrastruktur yang memungkinkan model probabilistik dunia yang terus diperbarui, diakses oleh AI dan manusia, sehingga informasi yang terperangkap dalam pikiran manusia dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam bidang seperti geopolitik, rantai pasokan, dan riset medis.

Penulis Asli: Matt Liston

Kompilasi Asli: AididiaoJP, Foresight News

Pada November 2024, pasar prediksi memperkirakan hasil pemilihan sebelum siapa pun. Saat jajak pendapat menunjukkan hasil yang sangat ketat dan para ahli berbicara dengan hati-hati, pasar memberikan peluang kemenangan Trump sebesar 60%. Ketika hasilnya diumumkan, pasar prediksi mengalahkan seluruh kelompok prediksi mapan—jajak pendapat, model, penilaian ahli, semuanya.

Ini membuktikan bahwa pasar dapat mengumpulkan informasi yang tersebar menjadi keyakinan yang akurat, mekanisme berbagi risiko berhasil. Sejak tahun 1940-an, ekonom telah memimpikan bahwa pasar spekulasi dapat melampaui prediksi ahli, dan kini mimpi itu terbukti di panggung paling besar.

Tapi mari kita lihat lebih dalam prinsip di baliknya.

Para penjudi di Polymarket dan Kalshi menyediakan likuiditas miliaran dolar. Apa imbalan mereka? Mereka menghasilkan sebuah sinyal, dan seluruh dunia dapat melihatnya secara instan dan gratis. Dana lindung nilai mengamatinya, tim kampanye menyerapnya, jurnalis membangun dasbor data di sekitarnya. Tidak ada yang perlu membayar untuk intelijen ini; para penjudi pada dasarnya mensubsidi barang publik global.

Inilah dilema mendalam pasar prediksi: informasi yang mereka hasilkan adalah juga bagian yang paling berharga, yang bocor pada saat dibuat. Dan pembeli yang cerdas tidak akan membayar untuk informasi publik. Penyedia data pribadi dapat membebankan biaya tinggi kepada dana lindung nilai justru karena data mereka tidak terlihat oleh pesaing. Sebaliknya, harga pasar prediksi publik, seakurat apa pun, tidak bernilai bagi pembeli ini.

Jadi, pasar prediksi hanya dapat eksis di bidang di mana cukup banyak orang ingin "berjudi": pemilu, olahraga, peristiwa meme internet. Hasilnya, kita mendapatkan hiburan yang menyamar sebagai infrastruktur informasi. Pertanyaan yang benar-benar penting bagi pengambil keputusan—risiko geopolitik, gangguan rantai pasokan, hasil regulasi, garis waktu perkembangan teknologi—tetap tidak terjawab, karena tidak ada yang akan bertaruh untuk hiburan.

Logika ekonomi pasar prediksi terbalik. Dan memperbaikinya adalah bagian dari perubahan yang lebih besar. Informasi itu sendiri adalah produknya, taruhan hanyalah mekanisme untuk memproduksi informasi, dan itu adalah mekanisme yang terbatas. Kita membutuhkan paradigma yang berbeda. Berikut adalah sketsa awal untuk "Keuangan Kognitif": sebuah infrastruktur yang dirancang ulang dari prinsip pertama, berpusat pada informasi itu sendiri.

Kecerdasan Kolektif

Pasar keuangan sendiri adalah suatu bentuk kecerdasan kolektif. Mereka mengumpulkan pengetahuan, keyakinan, dan niat yang tersebar menjadi harga, sehingga mengoordinasikan perilaku jutaan peserta yang tidak pernah berkomunikasi langsung. Ini sangat luar biasa, tetapi juga sangat tidak efisien.

Pasar tradisional beroperasi lambat karena terbatas oleh jam perdagangan, siklus penyelesaian, dan gesekan institusional. Mereka hanya dapat mengekspresikan keyakinan secara umum melalui alat kasar yaitu harga. Hal-hal yang dapat mereka wakili juga sangat terbatas, yaitu ruang proposisi yang dapat diperdagangkan, yang sangat kecil dibandingkan dengan ruang masalah yang benar-benar dipedulikan manusia. Selain itu, peserta dibatasi secara ketat: hambatan regulasi, persyaratan modal, dan kendala geografis, yang mengecualikan sebagian besar orang dan semua mesin.

Munculnya dunia crypto mulai mengubah ini, termasuk pasar yang tidak pernah berhenti, partisipasi tanpa izin, dan aset yang dapat diprogram. Protokol modular yang dapat digabungkan tanpa koordinasi pusat. DeFi (Keuangan Terdesentralisasi) telah membuktikan bahwa infrastruktur keuangan dapat dibangun kembali sebagai komponen dasar yang terbuka dan dapat dioperasikan, yang lahir dari interaksi modul otonom, bukan dari keputusan penjaga gerbang.

Tapi DeFi sebagian besar hanya meniru keuangan tradisional dengan "pipa" yang lebih baik. Kecerdasan kolektifnya masih berbasis harga, berfokus pada aset, dan menyerap informasi baru dengan lambat.

Keuangan Kognitif adalah langkah selanjutnya: membangun kembali sistem kecerdasan itu sendiri dari prinsip pertama untuk era kecerdasan buatan dan crypto. Kita membutuhkan pasar yang dapat "berpikir"—yang dapat mempertahankan model probabilistik tentang dunia, yang dapat menyerap informasi dengan kehalusan apa pun, yang dapat dipertanyakan dan diperbarui oleh sistem AI, dan yang dapat menerima kontribusi pengetahuan dari manusia tanpa perlu memahami struktur dasarnya.

Komponen untuk mewujudkannya tidak misterius: memperbaiki model ekonomi dengan pasar pribadi, menangkap korelasi dengan struktur komposit, menangani informasi secara skala besar dengan ekosistem agen, mengekstrak sinyal dari otak manusia dengan antarmuka manusia-mesin. Setiap bagian dapat dibangun hari ini, dan ketika digabungkan, mereka akan menciptakan sesuatu yang baru dengan makna kualitatif.

Pasar Pribadi

Jika harga tidak dipublikasikan, kendala ekonomi teratasi.

Sebuah pasar prediksi pribadi hanya memperlihatkan harga kepada entitas yang mensubsidi likuiditas. Entitas tersebut dengan demikian mendapatkan sinyal eksklusif, intelijen proprietary, bukan barang publik. Tiba-tiba, pasar menjadi layak untuk setiap masalah "di mana seseorang membutuhkan jawaban", terlepas dari apakah ada yang mau bertaruh untuk hiburan.

Saya telah mendiskusikan konsep ini dengan @_Dave_White_.

Bayangkan sebuah dana lindung nilai makro yang menginginkan perkiraan probabilitas berkelanjutan tentang keputusan Fed, hasil inflasi, dan data ketenagakerjaan, sebagai sinyal keputusan, bukan peluang taruhan. Selama intelijennya eksklusif, mereka bersedia membayarnya. Sebuah kontraktor pertahanan menginginkan distribusi probabilitas skenario geopolitik, sebuah perusahaan farmasi menginginkan prediksi garis waktu persetujuan regulasi. Namun, pembeli ini tidak ada hari ini karena informasi, begitu dihasilkan, segera bocor ke pesaing.

Privasi adalah dasar yang membuat model ekonomi berlaku. Harga begitu dipublikasikan, pembeli informasi kehilangan keunggulan, pesaing mulai menumpang gratis, dan seluruh sistem mundur ke ketergantungan pada permintaan hiburan.

Lingkungan Eksekusi Terpercaya (TEE) membuat ini mungkin, ini adalah enklaf komputasi yang aman di mana proses komputasi tidak terlihat oleh dunia luar (bahkan operator sistem). Status pasar sepenuhnya ada di dalam TEE. Pembeli informasi menerima sinyal melalui saluran terverifikasi. Beberapa entitas non-kompetitif dapat berlangganan pasar yang tumpang tindih; jendela akses berlapis dapat menyeimbangkan antara eksklusivitas informasi dan distribusi yang lebih luas.

TEE tidak sempurna, ia membutuhkan kepercayaan pada produsen perangkat keras. Tapi ia sudah dapat memberikan jaminan privasi yang cukup untuk aplikasi komersial, dan teknik rekayasa terkait sekarang sudah cukup matang.

Pasar Komposit

Pasar prediksi saat ini memperlakukan peristiwa sebagai terisolasi satu sama lain. "Akankah Fed memotong suku bunga pada Maret?" di satu pasar independen. "Akankah inflasi kuartal kedua melebihi 3%?" di pasar lain. Seorang pedagang yang memahami hubungan intrinsik antara peristiwa ini, misalnya mengetahui bahwa inflasi tinggi dapat meningkatkan probabilitas pemotongan suku bunga, atau ketenagakerjaan yang kuat dapat menurunkan probabilitas pemotongan suku bunga, harus melakukan arbitrase manual antara kumpulan dana yang tidak terhubung ini, mencoba membangun kembali korelasi yang justru dihancurkan oleh struktur pasar itu sendiri.

Ini seperti membangun otak di mana setiap neuron hanya dapat menyala secara terisolasi.

Pasar prediksi komposit berbeda, ia mempertahankan "distribusi probabilitas bersama" tentang kombinasi banyak hasil. Perdagangan yang mengekspresikan "suku bunga tetap tinggi DAN inflasi melebihi 3%" akan menciptakan riak di semua pasar terkait dalam sistem, memperbarui seluruh struktur probabilitas secara sinkron.

Ini mirip dengan cara jaringan saraf belajar: dalam pelatihan, setiap pembaruan gradien menyesuaikan miliaran parameter secara bersamaan, seluruh jaringan bereaksi secara keseluruhan terhadap setiap data. Demikian pula, setiap perdagangan di pasar prediksi komposit memperbarui seluruh distribusi probabilitasnya, informasi menyebar melalui struktur korelasi, bukan hanya memperbarui harga yang terisolasi.

Yang muncul adalah sebuah "model", yaitu distribusi probabilitas yang terus diperbarui di ruang status peristiwa dunia. Setiap perdagangan mengoptimalkan pemahaman model ini tentang bagaimana segala sesuatu terhubung. Pasar sedang mempelajari bagaimana dunia nyata saling terikat.

Ekosistem Agen

Sistem perdagangan otomatis sudah mendominasi Polymarket. Mereka memantau harga, menemukan kesalahan penetapan harga, melakukan arbitrase, mengagregasi informasi eksternal, dengan kecepatan yang jauh melampaui manusia mana pun.

Pasar prediksi saat ini dirancang untuk penjudi manusia yang menggunakan antarmuka web. Agen berpartisipasi dengan "terpaksa" dalam desain ini. Sebuah pasar prediksi yang asli bagi AI akan membalikkan logika ini secara total: agen menjadi peserta utama, dan manusia dihubungkan ke sistem sebagai sumber informasi.

Ada keputusan arsitektur yang sangat penting: harus ada isolasi total. Agen yang dapat melihat harga, tidak boleh sekaligus menjadi sumber informasi; dan agen yang bertugas memperoleh informasi, tidak boleh mengakses harga.

Tanpa "tembok" ini, sistem akan memakan dirinya sendiri. Sebuah agen yang dapat memperoleh informasi dan mengamati harga, dapat menyimpulkan secara terbalik dari pergerakan harga informasi apa yang berharga, lalu mencarinya sendiri. Dengan demikian, sinyal pasar sendiri justru menjadi "peta harta karun" bagi orang lain. Perilaku perolehan informasi akan merosot menjadi semacam "perdagangan depan" yang kompleks. Mekanisme isolasi memastikan bahwa agen perolehan informasi hanya dapat menghasilkan keuntungan dengan menyediakan sinyal yang benar-benar baru dan unik.

Di satu sisi "tembok": ada agen perdagangan, yang bersaing dalam struktur komposit yang kompleks untuk mengidentifikasi kesalahan penetapan harga; dan agen penilai, yang mengevaluasi informasi yang masuk melalui mekanisme adversarial, membedakan mana sinyal, mana noise, mana manipulasi.

Di sisi lain "tembok": ada agen perolehan informasi, yang beroperasi sepenuhnya di luar sistem inti. Mereka memantau aliran data, memindai dokumen, menghubungi individu manusia dengan pengetahuan unik—dan memasukkan informasi secara satu arah ke pasar. Ketika informasi mereka terbukti berharga, mereka mendapatkan kompensasi.

Kompensasi mengalir secara terbalik sepanjang rantai. Perdagangan yang menguntungkan, akan memberi penghargaan kepada agen yang melakukan perdagangan, agen yang mengevaluasi informasi tersebut, dan agen perolehan yang awalnya menyediakan informasi tersebut. Ekosistem ini dengan demikian menjadi platform: di satu sisi, memungkinkan agen AI yang sangat terspesialisasi untuk memonetisasi kemampuan mereka; di sisi lain, juga menjadi lapisan dasar bagi sistem AI lain untuk mengumpulkan intelijen untuk memandu tindakan mereka. Agen, adalah pasar itu sendiri.

Kecerdasan Manusia

Banyak informasi paling berharga di dunia, hanya ada dalam pikiran manusia. Misalnya, insinyur yang tahu produk mereka tertinggal; analis yang merasakan perubahan halus dalam perilaku konsumen; pengamat yang memperhatikan detail yang bahkan satelit tidak bisa lihat.

Sebuah sistem yang asli bagi AI harus dapat menangkap sinyal-sinyal dari otak manusia ini, sekaligus tidak tenggelam oleh noise yang sangat banyak. Dua mekanisme membuat ini mungkin:

Partisipasi Perantara Agen: Memungkinkan manusia untuk "berdagang" tanpa melihat harga. Seseorang hanya perlu mengekspresikan keyakinan dalam bahasa alami, misalnya "Saya pikir peluncuran produk akan tertunda". Sebuah "agen penerjemah keyakinan" khusus akan mengurai prediksi ini, menilai tingkat keyakinannya, dan akhirnya mengubahnya menjadi posisi di pasar. Agen ini berkoordinasi dengan sistem yang memiliki akses ke harga, membangun dan mengeksekusi pesanan. Peserta manusia hanya akan mendapatkan umpan balik kasar: "Posisi telah dibangun" atau "Keunggulan tidak cukup". Pembayaran diselesaikan setelah peristiwa berdasarkan akurasi prediksi, informasi harga tidak bocor selama proses.

Pasar Informasi: Memungkinkan agen perolehan informasi membayar langsung untuk sinyal manusia. Misalnya, sebuah agen yang ingin mengetahui tentang pendapatan perusahaan teknologi tertentu, dapat mengidentifikasi seorang insinyur dengan pengetahuan internal terkait, membeli laporan penilaian darinya, dan memverifikasi serta membayar berdasarkan nilai informasi tersebut di pasar nanti. Manusia dibayar untuk pengetahuan mereka, sepenuhnya tanpa perlu memahami struktur pasar yang kompleks.

Ambil contoh analis Alice: berdasarkan penilaian profesional, dia percaya bahwa suatu merger tidak akan mendapatkan persetujuan regulator. Dia memasukkan pandangan ini melalui antarmuka bahasa alami, "agen penerjemah keyakinan" -nya mengurai prediksi tersebut, menilai keyakinannya dari detail bahasa, memeriksa catatannya sebelumnya, dan membangun posisi yang sesuai, sama sekali tidak mengakses harga. "Agen koordinasi" yang berada di perbatasan TEE kemudian menilai, berdasarkan probabilitas tersirat pasar saat ini, apakah pandangannya memiliki keunggulan informasi, dan mengeksekusi perdagangan sesuai dengan itu. Alice hanya akan menerima pemberitahuan "Posisi telah dibangun" atau "Keunggulan tidak cukup". Harga tetap rahasia.

Arsitektur ini memperlakukan perhatian manusia sebagai sumber daya langka yang perlu dialokasikan dengan hati-hati dan dikompensasi secara adil, bukan sebagai sumber daya publik yang dapat ditambang secara sembarangan. Seiring dengan matangnya antarmuka interaktif semacam ini, pengetahuan manusia akan menjadi "cair": informasi yang Anda ketahui mengalir ke dalam model realitas global, dan mendapatkan imbalan ketika terbukti benar. Informasi yang terperangkap dalam pikiran, tidak akan lagi terperangkap.

Gambaran Masa Depan

Dengan menarik pandangan cukup jauh, kita dapat melihat ke mana semua ini akan membawa kita.

Masa depan akan menjadi lautan hubungan yang cair, modular, dan dapat dioperasikan. Hubungan-hubungan ini terbentuk dan menghilang secara spontan antara peserta manusia dan non-manusia, tanpa penjaga gerbang pusat apa pun. Ini adalah "kepercayaan otonom yang fraktal".

Agen bernegosiasi dengan agen, manusia berkontribusi pengetahuan melalui antarmuka alami, informasi mengalir tanpa henti ke dalam model realitas yang terus diperbarui, siapa pun dapat mempertanyakannya, tetapi tidak ada yang dapat mengendalikannya.

Pasar prediksi hari ini, hanyalah sketsa primitif dari gambaran ini. Mereka memvalidasi konsep inti (berbagi risiko menghasilkan keyakinan yang akurat), tetapi terjebak dalam model ekonomi yang salah dan asumsi struktur yang salah. Taruhan olahraga dan tebakan pemilu bagi Keuangan Kognitif, seperti ARPANET (internet awal) bagi internet global hari ini: itu adalah "bukti konsep" yang disalahartikan sebagai bentuk akhir.

"Pasar" yang sebenarnya, sebenarnya adalah setiap keputusan yang dibuat di bawah ketidakpastian, artinya, hampir semua keputusan. Manajemen rantai pasokan, uji klinis, perencanaan infrastruktur, strategi geopolitik, alokasi sumber daya, penunjukan personel... Nilai mengurangi ketidakpastian di bidang-bidang ini, jauh melebihi nilai hiburan dari bertaruh pada acara olahraga. Kita hanya belum membangun infrastruktur yang dapat menangkap nilai itu.

Yang akan datang, adalah "momen OpenAI" untuk ranah kognitif: sebuah proyek infrastruktur skala peradaban, tetapi tujuannya bukan penalaran individu, melainkan keyakinan kolektif. Perusahaan model bahasa besar sedang membangun sistem yang "bernalar" dari data pelatihan masa lalu; sedangkan Keuangan Kognitif bertujuan membangun sistem yang "percaya"—yang dapat mempertahankan distribusi probabilitas yang terkalibrasi tentang status dunia, terus diperbarui melalui insentif ekonomi (bukan penurunan gradien), dan mengintegrasikan pengetahuan manusia dengan kehalusan apa pun. LLM mengkodekan masa lalu; pasar prediksi mengumpulkan keyakinan tentang masa depan. Keduanya digabungkan, baru dapat membentuk sistem kognitif yang lebih lengkap.

Setelah diperluas sepenuhnya, ini akan berevolusi menjadi semacam infrastruktur: sistem AI dapat mempertanyakannya untuk memahami ketidakpastian dunia; manusia dapat berkontribusi pengetahuan tanpa perlu memahami mekanisme internalnya; ia dapat menyerap pengetahuan lokal dari sensor, ahli domain, dan penelitian terdepan, dan mensintesiskannya menjadi model yang terpadu. Sebuah model dunia prediktif yang mengoptimalkan diri sendiri. Sebuah substrat di mana ketidakpastian itu sendiri dapat diperdagangkan, digabungkan. Kecerdasan yang akhirnya muncul, akan melampaui jumlah bagian-bagiannya.

Komputer peradaban, inilah yang diperjuangkan oleh Keuangan Kognitif.

Yang Dipertaruhkan

Semua potongan teka-teki sudah ada: kemampuan agen telah melampaui ambang batas yang dapat digunakan untuk prediksi; komputasi rahasia telah berpindah dari lab ke lingkungan produksi; pasar prediksi telah membuktikan product-market fit skala besar di bidang hiburan. Benang-benang ini bersimpangan pada sebuah peluang historis yang konkret: membangun infrastruktur kognitif yang diperlukan untuk era kecerdasan buatan.

Kemungkinan lainnya adalah pasar prediksi selamanya tetap di tingkat hiburan, akurat selama pemilu, tidak relevan di waktu biasa, tidak pernah dapat menyentuh pertanyaan yang benar-benar penting. Maka infrastruktur yang diandalkan sistem AI untuk memahami ketidakpastian tidak akan ada, dan sinyal berharga yang terperangkap dalam pikiran manusia, akan selamanya diam.

Criptos en tendencia

Preguntas relacionadas

QApa yang dibuktikan oleh pasar prediksi dalam pemilihan umum 2024?

APasar prediksi berhasil memprediksi hasil pemilu dengan akurat sebelum siapa pun, memberikan probabilitas 60% untuk kemenangan Trump, mengalahkan semua jajak pendapat, model, dan penilaian ahli.

QApa masalah ekonomi utama yang dihadapi pasar prediksi saat ini?

AInformasi yang dihasilkan pasar prediksi bersifat publik dan gratis, sehingga tidak ada insentif ekonomi bagi pembeli informasi untuk membayar, membatasi pasar hanya pada acara hiburan seperti pemilu dan olahraga.

QApa yang dimaksud dengan 'Pasar Pribadi' dalam konteks Keuangan Kognitif?

APasar pribadi adalah pasar prediksi yang harganya hanya terlihat oleh entitas yang mensubsidi likuiditas, sehingga menciptakan sinyal eksklusif yang memungkinkan ekonomi model bekerja untuk berbagai masalah penting di luar hiburan.

QBagaimana peran manusia dalam sistem Keuangan Kognitif yang diusulkan?

AManusia berperan sebagai sumber informasi berharga melalui antarmuka alami, di mana pengetahuan mereka diambil oleh agen penerjemah keyakinan dan dikompensasi tanpa perlu memahami struktur pasar yang kompleks.

QApa tujuan akhir dari pengembangan infrastruktur Keuangan Kognitif?

AMembangun infrastruktur kognitif skala peradaban yang dapat mempertahankan model probabilistik tentang dunia, mengintegrasikan pengetahuan manusia dan AI, dan menjadi dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam ketidakpastian.

Lecturas Relacionadas

After Three Consecutive Quarters of Decline, Can the Crypto Market Find a Window for Stabilization in Q3?

The cryptocurrency market has just concluded its worst-performing quarter since 2022, with total capitalization dropping 12.6% to $2.1 trillion. All core metrics indicate capital is leaving the sector, not just rotating within it. Bitcoin fell 14.2% and Ethereum dropped 25.4% in Q2, breaking their previous correlation with US tech stocks. A key driver is the reversal in US spot Bitcoin ETF flows, which saw a net outflow of approximately $4.67 billion in Q2, including a record monthly outflow near $4.5 billion in June. While recent data suggests long-term holders are accumulating again, sustained ETF outflows mean continued selling pressure. Market focus is now singularly on the Federal Reserve. The upcoming July FOMC meeting is seen as the most critical event for Q3. A dovish signal could support Bitcoin reclaiming a $68,000-$84,000 range, while a hawkish stance might establish a new trading band around $50,000-$56,000. Additionally, regulatory uncertainty persists, with the progress of the crucial *CLARITY Act* stalling in the Senate, reducing its perceived 2026 passage probability to 40-45%. Despite the broad downturn, a few sectors showed growth. Prediction markets saw nominal volume surge 48.7% year-over-year to $113.8 billion, and tokenized collectibles transaction volume rose 143% quarterly to $1.4 billion. The Real-World Asset (RWA) tokenization sector also continued steady growth, now representing ~$28.1 billion in on-chain value. The market's foundation for an extreme crash appears limited, with Bitcoin price hovering near its 200-week moving average. However, the trading paradigm has shifted from narrative-driven speculation to decisions based on price action, policy developments, and interest rate expectations, making a broad sentiment-driven rally unlikely in the near term.

marsbitAyer 08:36

After Three Consecutive Quarters of Decline, Can the Crypto Market Find a Window for Stabilization in Q3?

marsbitAyer 08:36

BIT Trading Moment: BTC Still Suppressed by Weekly 200 EMA, Rejection May Restart Decline; Storage and Semiconductors that Surged Last Night Begin Falling in Evening Trading

**Crypto & Stock Market Wrap: Bitcoin Tests Resistance, Stocks Retreat After AI Surge** Bitcoin consolidates around $66,000, facing key resistance near $68,000—an area seen as a major psychological and technical hurdle where previous rallies have failed. Analysts note the cryptocurrency is caught between its 200-week moving average (~$63,333) and 200-week EMA (~$68,328). A clear break above $68k is needed to signal a stronger bullish trend, while a rejection could lead to a retest of $63k support. Market sentiment remains cautious, with low futures open interest pointing to a low-liquidity rebound rather than a full bull market. Bitcoin spot ETFs saw another $203 million inflow. US stock futures pointed lower after a strong Tuesday session led by a massive rebound in semiconductors and memory stocks. The rally was fueled by renewed optimism about AI-driven hardware demand, with Micron, SanDisk, and SK Hynix surging. However, those gains reversed in pre-market trading. Super Micro Computer (SMCI) soared over 20% after hours on strong guidance and a record backlog. Other standouts included Rocket Lab and nuclear energy plays Oklo and X-Energy. Rising oil prices (Brent above $91) and climbing Treasury yields (10-year near 4.64%), however, are reigniting inflation concerns and acting as a headwind for equities. In Asia, markets were mixed. South Korea's KOSPI pared early gains to close slightly higher as semiconductor stocks like SK Hynix gave back initial surges. Japan's Nikkei edged lower as the yen hit a fresh 38-year low against the dollar, raising fears of potential market intervention. Key events to watch include the Samsung Galaxy launch, AMD's AI event, and a slew of major tech earnings from Alphabet, Tesla, and IBM after the close on Wednesday, followed by the ECB meeting and Intel's earnings on Thursday.

marsbitAyer 08:28

BIT Trading Moment: BTC Still Suppressed by Weekly 200 EMA, Rejection May Restart Decline; Storage and Semiconductors that Surged Last Night Begin Falling in Evening Trading

marsbitAyer 08:28

Former CFTC Chairman, Circle President Tarbert: Preaching Long-Termism While Cashing Out $30 Million Himself

Former CFTC Chairman and Circle President Heath Tarbert has consistently advocated for a long-term vision in public, urging patience from investors as Circle’s stock price has fallen significantly from its peak. However, it has been revealed that since Circle’s IPO, Tarbert has continuously sold his CRCL shares through pre-arranged trading plans, cashing out approximately $30 million, without making any public market purchases. This contrast between his public messaging and personal actions has drawn criticism. Tarbert joined Circle in July 2023 as Chief Legal Officer, leveraging his regulatory experience to help guide the company through its IPO and expansion. Despite promoting stablecoins as long-term infrastructure, he established a 10b5-1 trading plan just before Circle went public, leading to substantial stock sales over the following year. In March 2026, he initiated another plan to sell more shares. His career trajectory highlights a pattern of moving between high-level regulatory roles and influential positions in the financial sector. After resigning as CFTC Chairman in early 2021, he joined Citadel Securities as Chief Legal Officer just 27 days later, during a period of intense regulatory scrutiny for the firm. He later joined Circle, aiding its efforts to navigate regulatory challenges for its public listing. While Tarbert's expertise in policy and compliance is valuable to companies like Circle, his actions—advocating long-term confidence while personally divesting—raise questions about the alignment between his public statements and his private financial decisions, leaving investors who followed his advice to bear the market risks.

marsbitAyer 08:06

Former CFTC Chairman, Circle President Tarbert: Preaching Long-Termism While Cashing Out $30 Million Himself

marsbitAyer 08:06

Gate Research Institute: The 'Wall Street-ization' Wave of Crypto Financial Products – Competition or Integration?

The article titled "Gate Research Institute: Are Crypto Financial Products Sparking a 'Wall Street' Wave—Competition or Convergence?" explores the evolving relationship between the crypto ecosystem and traditional finance (TradFi). The piece begins by reflecting on Bitcoin's original 2009 vision of decentralization, disintermediation, and moving away from banks. It then contrasts this with the 2024 landscape, where key crypto assets like Bitcoin are increasingly held through Wall Street products like ETFs issued by giants like BlackRock. The article questions whether this signifies that TradFi is systematically taking over the rights to issue, price, custody, and distribute crypto financial assets. The core argument is that this is not a zero-sum takeover but rather a bidirectional convergence where each side addresses the other's weaknesses. Crypto offers 24/7 global markets, programmable settlement, and open access but lacks compliant channels, institutional-grade custody, deep fiat liquidity, and mainstream distribution. TradFi possesses these but is constrained by legacy systems, limited operating hours, and slow settlement. Two primary convergence paths are highlighted: * **Path A (CEX to TradFi):** Exemplified by Gate, which has progressed from offering tokenized stocks and CFDs to providing direct, real stock trading (US, Hong Kong, South Korea) within its platform, using USDT. * **Path B (TradFi to Crypto):** Exemplified by Robinhood, which has integrated crypto trading, acquired exchanges like Bitstamp, and is moving traditional assets like stocks onto the blockchain via tokenization and its own Layer 2. Both paths are ultimately competing to become the next-generation, unified financial account—a "super account" where users can seamlessly trade cryptocurrencies, stocks, ETFs, RWA (Real World Assets), and tokenized treasury products in one interface. The growth of RWA and tokenized treasuries (e.g., BlackRock's BUIDL) is presented as the asset-layer fusion, providing stable, yield-bearing assets on-chain and acting as a bridge between the two worlds. In conclusion, the "Wall Street-ization" of crypto is framed as a mutual transformation. Decentralized ideals persist in the protocol layer, while at the application layer, a more efficient, global, and accessible unified capital market is emerging from this convergence. The future competition lies not between crypto exchanges and stockbrokers, but between platforms vying to offer the most comprehensive asset coverage, liquidity, and user experience within a single account.

marsbitAyer 08:01

Gate Research Institute: The 'Wall Street-ization' Wave of Crypto Financial Products – Competition or Integration?

marsbitAyer 08:01

Trading

Spot

Artículos destacados

Cómo comprar ERA

¡Bienvenido a HTX.com! Hemos hecho que comprar Caldera (ERA) sea simple y conveniente. Sigue nuestra guía paso a paso para iniciar tu viaje de criptos.Paso 1: crea tu cuenta HTXUtiliza tu correo electrónico o número de teléfono para registrarte y obtener una cuenta gratuita en HTX. Experimenta un proceso de registro sin complicaciones y desbloquea todas las funciones.Obtener mi cuentaPaso 2: ve a Comprar cripto y elige tu método de pagoTarjeta de crédito/débito: usa tu Visa o Mastercard para comprar Caldera (ERA) al instante.Saldo: utiliza fondos del saldo de tu cuenta HTX para tradear sin problemas.Terceros: hemos agregado métodos de pago populares como Google Pay y Apple Pay para mejorar la comodidad.P2P: tradear directamente con otros usuarios en HTX.Over-the-Counter (OTC): ofrecemos servicios personalizados y tipos de cambio competitivos para los traders.Paso 3: guarda tu Caldera (ERA)Después de comprar tu Caldera (ERA), guárdalo en tu cuenta HTX. Alternativamente, puedes enviarlo a otro lugar mediante transferencia blockchain o utilizarlo para tradear otras criptomonedas.Paso 4: tradear Caldera (ERA)Tradear fácilmente con Caldera (ERA) en HTX's mercado spot. Simplemente accede a tu cuenta, selecciona tu par de trading, ejecuta tus trades y monitorea en tiempo real. Ofrecemos una experiencia fácil de usar tanto para principiantes como para traders experimentados.

422 Vistas totalesPublicado en 2025.07.17Actualizado en 2026.06.02

Cómo comprar ERA

Discusiones

Bienvenido a la comunidad de HTX. Aquí puedes mantenerte informado sobre los últimos desarrollos de la plataforma y acceder a análisis profesionales del mercado. A continuación se presentan las opiniones de los usuarios sobre el precio de ERA (ERA).

活动图片