Bitcoin Headed for First Monthly Loss in 6 Months

CoinDeskDipublikasikan tanggal 2023-05-31Terakhir diperbarui pada 2023-05-31

Abstrak

Bitcoin (BTC) has regained some poise since last Thursday, but the cryptocurrency still appears on track for its first monthly loss since December.

Bitcoin (BTC) has regained some poise since last Thursday, but the cryptocurrency still appears on track for its first monthly loss since December.

The leading cryptocurrency by market value traded near $27,800 at press time, a 7.5% rise from lows under $25,900 registered last week. However, prices were still down about 5% for the month, the first monthly decline of the year (assuming, this loss is held through Wednesday's UTC close). Bitcoin has put in a positive performance in January, March and April and ended February on a flat note.

Against ether (ETH), bitcoin looked set for a monthly decline of nearly 7%, CoinDesk data show.

Bitcoin's dour monthly performance comes as bond traders have reinstated bets that the Federal Reserve (Fed) will keep interest rates elevated for longer in response to sticky inflation and a resilient labor market. Earlier, interest rate traders expected the Fed funds rate, the benchmark borrowing cost, to fall to 4.5% or lower by the end of 2023 from the current 5%. However, the market no longer foresees the Fed implementing rate cuts this year.

The renewed hawkish Fed bets have given a boost to the U.S. dollar this month, lifting the greenback by 2.7% against a basket of fiat currencies, including the euro. Bitcoin tends to move in the opposite direction of the dollar.

Capital has been leaving the crypto market since early last year. The trend has persevered this month, with the stablecoin market capitalization shrinking to a 20-month low of $130 billion. Stablecoins are digital assets with values pegged to an external reference like the U.S. dollar and have been widely used to fund purchases of other cryptocurrencies over the past three years.

"We can assume that the liquidity wave of lower inflation has now run its course and the market needs a new driver and theme to lift prices higher," Markus Thielen, head of research and strategy at crypto services provider Matrixport, said. "The tech sector tends to be correlated with BTC, but the former has found new life with the AI and Chat GPT revolution, which is not benefiting BTC yet."

Bitcoin has decoupled from Wall Street's technology-heavy index Nasdaq, which has risen nearly 8% this month.

Griffin Ardern, a volatility trader from crypto asset management firm Blofin, said the continued high-interest rate environment would keep the odds against bitcoin bulls.

"In a high-interest rate environment, high risk-free returns such as money market funds are more attractive to investors, which means the lack of liquidity in the crypto market continues," Ardern said.

Dick Lo, the founder and CEO of quant-driven crypto trading firm TDX, said, bitcoin's 4% rise on Sunday was a relief rally triggered by U.S. leaders announcing a provision deal to lift the $31.4 trillion debt limit hit in January and further gains may be hard to come by.

"The rebound we saw on Sunday night / Monday morning was very much a relief rally on the back of the U.S. debt ceiling package. The market will likely return its focus to the possibility of another 25 basis points interest rate hike at the June FOMC meeting and the potential liquidity drain as the Treasury needs to sell at least $500 billion in bills in the short-term to refill its cash position, which will weigh on risk assets," Lo said.

We see strong resistance on BTC at $28,500 with initial support seen at $27,350, followed by a potential retest of $26,200," Lo added.

Bacaan Terkait

Huang Renxun: Prompt Sudah Usang, Loop adalah Paradigma Baru

**Ringkasan:** **Prompt Sudah Ketinggalan Zaman, Loop adalah Paradigma Baru.** Menurut Huang Renxun (Jensen Huang), pendiri NVIDIA, tugas utama di era AI sekarang bukan lagi menulis perintah (prompt), tetapi **menulis dan mengelola loop (siklus).** **Apa itu Loop?** Loop adalah sistem di mana Anda mendefinisikan suatu tujuan, dan AI menjalankannya secara mandiri—memeriksa hasil, memperbaiki kesalahan, dan mengulangi proses tersebut hingga tugas selesai atau mencapai batas tertentu. Manusia beralih peran dari "pemberi perintah" menjadi **"perancang aturan" atau "arsitek sistem."** **Loop vs. Agent:** Agent adalah "pekerja" yang menjalankan tugas. Loop adalah **mekanisme pengelolaan** yang memungkinkan Agent bekerja terus-menerus tanpa pengawasan manusia. Agent dengan loop menjadi sistem yang dapat berjalan otomatis. **Contoh Penerapan:** Produk seperti Claude Code (dengan fitur /loop, /goal, /schedule) dan OpenAI Codex telah menerapkan konsep ini. Mereka membagi tugas kompleks ke beberapa Agent yang berjalan paralel di lingkungan terisolasi, dengan model terpisah untuk menulis kode dan memvalidasi hasil, memastikan objektivitas. **Bagaimana Memulai Loop?** 1. **Uji Kelayakan:** Pastikan tugas berulang, dapat divalidasi otomatis, dan anggaran token mencukupi. 2. **Mulai dari Loop Minimal:** Bangun sistem dengan pemicu otomatis, keterampilan (skill), file status (STATE.md), dan "gerbang" validasi (seperti pengujian). 3. **Pisahkan Pemeriksa dan Pelaksana:** Gunakan model atau Agent berbeda untuk menulis kode dan memeriksa/mengujinya. Ini kunci untuk kualitas. 4. **Hindari Jebakan Umum:** Tetapkan batas pengulangan dan token, simpan status, hindari tugas yang membutuhkan pertimbangan manusia, dan tetap tinjau perubahan kode (diff). 5. **Ukur Efektivitas:** Metrik utama adalah **biaya rata-rata per perubahan yang diterima.** **Evolusi Paradigma:** Perkembangan AI menunjukkan pergeseran berkelanjutan: 1. **Prompt Engineering** (2023-2024): Fokus pada cara menulis perintah. 2. **Context Engineering** (2024-2025): Fokus pada informasi dan latar belakang yang diberikan ke AI. 3. **Harness Engineering** (2025-2026): Fokus pada lingkungan eksekusi dimana AI dapat menggunakan alat dan sumber daya. 4. **Loop Engineering** (sekarang): Fokus pada merancang sistem siklus otomatis yang berjalan mandiri. Konsep loop memiliki akar akademis, seperti dalam framework **ReAct** (Reasoning + Acting) yang dikembangkan oleh Yao Shunyu dkk., yang menggabungkan penalaran dan tindakan dalam sebuah siklus. **Catatan Penting:** Meskipun menjanjikan, teknologi ini masih awal. Perlu kehati-hatian terhadap biaya token dan kompleksitas. Seperti dikutip Andrej Karpathy, **"Anda dapat mengalihdayakan pemikiran Anda, tetapi Anda tidak dapat mengalihdayakan pemahaman Anda."** Pemahaman mendalam tentang masalah tetap berada di tangan manusia.

marsbit33m yang lalu

Huang Renxun: Prompt Sudah Usang, Loop adalah Paradigma Baru

marsbit33m yang lalu

GPT Merancang GPT

OpenAI akhirnya merilis chip pertamanya, Jalapeño. Meski banyak yang menganggapnya sebagai tantangan bagi Nvidia, inti dari langkah ini justru adalah pengakuan terbuka OpenAI bahwa mereka tidak puas hanya menjadi perusahaan model AI. Mereka ingin mengontrol seluruh proses produksi kecerdasan, dari model, chip, hingga pusat data dan energi. Perbedaan kemampuan model semakin menyempit, namun kesenjangan dalam komputasi justru melebar. Dalam era AI, satuan biaya terpenting bukan lagi harga server atau GPU, melainkan biaya produksi setiap Token. Sebagai penyedia layanan seperti ChatGPT dan API, OpenAI menghadapi kenyataan bahwa semakin sukses produk mereka, semakin besar "pajak inferensi" yang harus dibayarkan ke penyedia hardware eksternal. Jalapeño adalah upaya membangun "pabrik Token" sendiri untuk mengurangi ketergantungan ini. Yang menarik, siklus pengembangan chip Jalapeño hanya sembilan bulan, jauh lebih cepat dari standar industri. Kunci percepatan ini adalah pengetahuan OpenAI tentang beban kerja model nyata. Mereka bahkan menggunakan model AI mereka sendiri untuk mempercepat bagian proses desain dan optimasi chip. Ini menciptakan siklus umpan balik: model yang lebih baik membantu mendesain chip yang lebih baik, yang kemudian menurunkan biaya menjalankan model generasi berikutnya. Jalapeño difokuskan untuk inferensi, bukan pelatihan. Inferensi adalah pengeluaran tunai harian yang masif, terutama dengan berkembangnya Agent dan tugas-tugas rantai panjang. Dengan mengurangi "pajak inferensi" ini, OpenAI dapat meningkatkan margin keuntungan layanannya. Strategi OpenAI semakin mirip dengan Apple: membangun ekosistem tertutup yang terintegrasi, dari model (perangkat lunak intelijen), antarmuka seperti ChatGPT, hingga chip dan infrastruktur fisik. Mereka tidak ingin menjual "sekop" (seperti Nvidia), tetapi memiliki "tambang" dan menjual "kecerdasan" yang dihasilkannya. Pada akhirnya, artikel ini menyimpulkan bahwa aset terpenting di era AI sedang bergeser. Model akan terus berubah seperti "aliran traffic," tetapi infrastruktur produksi—chip, jaringan, pusat data, energi—akan menjadi "tanah" yang dikuasai oleh sedikit pemain. Dengan Jalapeño, OpenAI menyatakan ambisinya: tidak hanya menjadi perusahaan paling cerdas, tetapi mengontrol produksi kecerdasan itu sendiri.

marsbit59m yang lalu

GPT Merancang GPT

marsbit59m yang lalu

Direktur Eksekutif Sementara Yayasan Ethereum Bicara: Apa Misi Kami?

**Misi Ethereum Foundation (EF): Memperkuat Otonomi dan Ketahanan Ethereum** Ethereum Foundation (EF) secara resmi mendefinisikan misinya: memastikan Ethereum tetap sebagai infrastruktur *permissionless* yang menjamin kedaulatan diri—tahan sensor, terbuka, pribadi, dan aman. Ini adalah jawaban final atas pertanyaan tentang tujuan EF. **Apa yang BUKAN Tujuan EF:** EF bukan untuk kepentingan jangka pendek, popularitas, menyenangkan spekulan, atau menciptakan lembaga keuangan besar yang baru. **Inti Tindakan EF: Mengatasi Kelemahan** EF berfokus memperkuat Ethereum di semua lapisan (protokol, akses, pengguna, kelembagaan) untuk mencegah eksploitasi, kontrol kartel, atau pengawasan otoritatif. Tindakan konkret meliputi: 1. **EF Memimpin dengan Contoh:** Beralih ke gaji dan transaksi dalam ETH/stablecoin asli Ethereum untuk merasakan tekanan produk secara langsung. 2. **Melawan MEV Berbahaya:** Melindungi netralitas Ethereum dengan memerangi *Maximum Extractable Value* (MEV) yang merusak di alur transaksi, mencegah monopoli pembangun blok, dan meningkatkan transparansi. 3. **Prioritas Privasi:** Privasi default yang kuat adalah kebutuhan mutlak. Buku besar publik tanpa privasi adalah platform pengawasan. Ethereum harus menawarkan privasi tanpa syarat terlebih dahulu. 4. **Staking sebagai Infrastruktur:** Staking bukan sekadar produk hasil. EF akan mendukung desain agar staking tetap *permissionless*, terdesentralisasi, dan pribadi, mencegah konsentrasi risiko. 5. **Antarmuka Akses yang Otonom:** Fokusnya adalah membuat pengguna (individu & institusi) lebih mandiri dan kurang rentan terhadap paksaan, bukan mengorbankan nilai inti Ethereum untuk adopsi. **Memanfaatkan Peluang:** EF juga akan membangun masa depan dengan mengejar peluang seperti: * Menjadi infrastruktur global pertama yang tahan serangan kuantum. * Menciptakan tumpukan protokol yang sepenuhnya terverifikasi dan otonom tanpa celah. * Menjadikan Ethereum sebagai "uang digital biasa" yang pribadi dan bermartabat. * Mengintegrasikan agen AI dengan dompet pribadi yang dijalankan pengguna, mempertahankan kedaulatan atas aset dan model. * Membuktikan bahwa infrastruktur netral dapat menangani koordinasi skala besar secara kompetitif untuk aplikasi institusional. * Skalabilitas yang mempertahankan jaminan otonomi. **Tata Kelola Internal:** Artikel juga menyentuh perubahan internal EF, termasuk kepergian beberapa staf dan spin-off proyek tertentu, yang dilakukan untuk menyelaraskan kembali organisasi dengan misi intinya. EF akan mendanai pekerjaan eksternal hanya jika sangat penting dan selaras dengan misi memperkuat otonomi Ethereum, bukan untuk sekadar melanjutkan proyek atau menjaga hubungan. Kesimpulannya, EF berkomitmen penuh untuk membangun Ethereum sebagai infrastruktur netral yang tangguh dan berumur panjang, yang mampu mendukung koordinasi otonom dalam skala besar untuk peradaban masa depan.

marsbit1j yang lalu

Direktur Eksekutif Sementara Yayasan Ethereum Bicara: Apa Misi Kami?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片