大肆吸金!贝莱德旗下比特币现货ETF规模已超百亿,耗时不到两个月

金十Dipublikasikan tanggal 2024-03-05Terakhir diperbarui pada 2024-03-05

比特币现货ETF自上市以来大受欢迎,助长了一股市场狂热,并将这种加密货币的价格一度推近历史高点。

自1月11日推出以来,投资者以历史性的速度涌入这些基金,市场上10只美国比特币现货ETF的总资产规模膨胀至近500亿美元。

贝莱德旗下的iShares比特币信托上周四的资产规模超过100亿美元,是有史以来最快达到这一里程碑的新ETF。富达的基金目前拥有超过60亿美元的资产,已经是这家资产管理公司的第三大ETF,占今年ETF净流入的大部分。

VettaFi研究主管Todd Rosenbluth表示:

“这是一波持续的需求浪潮。这些产品一上市就很强劲,而且一直保持强劲。”

这些基金允许日常投资者通过他们直接投资数字资产,而不必去加密货币交易所或通过期货合约对比特币进行投资。

一些分析师预计,这些资金最初的巨大投入将随后放缓,但随着比特币价格接近创纪录水平,近几周资金流入的速度反而加快了。

周一下午,比特币交易价格超过6.7万美元,略低于2021年11月创下的68990.90美元的纪录。截至2023年,比特币才接近4万美元,一年前在2.3万美元左右徘徊。

许多分析师将比特币在去年下半年的上涨归因于对比特币现货ETF将获得批准的预期。他们说,现在投资者对基金的追捧除了创造新的需求外,还推动了更多的看涨情绪。Rosenbluth补充道,“这是基础资产价格与基金挂钩的罕见情况之一,比特币的表现很难量化,但它的表现与人们对其可用性提高的希望息息相关。这是一个循环的好处。”

市场需求还能增加?

贝莱德旗下的这只比特币现货ETF已超越了许多其他ETF,数据显示,在美国上市的3000多只ETF中,资产规模超过100亿美元的只有约4%。

今年1月,有9只比特币基金是新上市的,而灰度的比特币信托在其他基金推出的当天就转换成了一只拥有近300亿美元现有资产的ETF,即GBTC。

自那以来,投资者已从该基金撤资逾80亿美元,因其收取的费用远高于竞争对手。如果GBTC的平均资产保持在目前水平附近,1.5%的年费将为这家资产管理公司带来约4亿美元的年收入。

贝莱德在所谓的“促销期”结束后仅收取0.25%的费用,而大多数规模较小的资产管理公司收取的费用甚至更低。

当然,并非所有资产管理公司都认为这些产品适合个人投资者。先锋集团曾表示,不打算提供一个比特币ETF,不会在其经纪业务平台提供投资加密货币的渠道。这家资产管理巨头在最近的一篇博客文章中称比特币“更像是一种投机,而不是一种投资”。

注册投资顾问在引导资金流向ETF方面具有巨大影响力,但他们目前接触比特币现货ETF基金的机会有限。摩根士丹利、美银美林、瑞银和富国银行的财富管理平台以非请求方式提供比特币基金,即顾问不能主动向客户推销比特币基金,但可以为提出要求的客户购买比特币现货ETF。

如果这种情况发生变化,分析师预计会有更多资金流入比特币现货ETF。CFRA Research ETF数据和分析主管Aniket Ullal表示:

“顾问平台一直没有涉足这一资产类别,现在这种情况可能会改变,我们预计需求会增加。”

市场对比特币ETF的“适应程度”令人惊讶

在吸纳新资金方面,一些新的比特币基金正与其他资产类别的行业重量级基金展开正面交锋。贝莱德的比特币现货ETF 2月份在美国ETF“吸金榜”排名第三,以微弱优势超过标普500指数ETF。

富达的比特币现货ETF排名第八,2月份最受欢迎的基金是先锋集团旗下的标普500指数基金及其信息技术基金。

目前还缺乏有关谁在购买这些基金的数据。在大型投资者在季度披露中报告其基金持仓情况后,华尔街将了解更多情况。

不过,近期比特币现货ETF的交易活动最近有所加速。据外媒称,上周三约有80亿美元的交易量,是迄今为止成交量最大的一天。

投资者接受这些新基金的速度令人惊讶。这是一种非常不寻常的情况,”Ullal表示。他表示,ETF通常需要更长的时间来吸引资产,因为它们需要等待不同的顾问平台将它们上市。

Bacaan Terkait

Sistem Terbuka Akan Menang: Mengapa Ethereum Adalah Linux Berikutnya?

Etherealize menulis tentang bagaimana sistem terbuka tanpa izin akhirnya menang atas sistem tertutup, dan mengapa Ethereum dipandang sebagai Linux berikutnya. Artikel ini menarik paralel antara sejarah internet dan Linux dengan perkembangan blockchain. Pada 1990-an, banyak yang meragukan internet terbuka akan mengalahkan jaringan pribadi perusahaan seperti yang dibayangkan Microsoft. Namun, kenyataannya, internet dan Linux, yang dikembangkan secara terbuka oleh komunitas global ("model pasar"), terbukti lebih inovatif dan tangguh daripada sistem tertutup ("model katedral"). Prinsip yang sama berlaku untuk infrastruktur keuangan. Blockchain pribadi atau konsorsium (seperti yang pernah dicoba bank) menawarkan kecepatan dan kontrol jangka pendek, tetapi memiliki kelemahan: risiko platform di mana operator dapat bertentangan dengan pengguna, dan ketidakmampuan untuk mengikuti inovasi sistem tanpa izin. Ethereum, seperti Linux, dibangun berdasarkan **netralitas tepercaya**: aturannya transparan, berlaku sama untuk semua, sulit diubah, dan siapa pun dapat berpartisipasi. Ini menarik pengembang (lebih dari 1 juta hingga saat ini) dan institusi besar. Keunggulan Ethereum berasal dari desentralisasi yang mendalam dan sejarah uniknya (mis., transisi dari Proof-of-Work), yang tidak dapat dengan mudah disalin. Robinhood, BlackRock, JPMorgan, dan perusahaan terkemuka lainnya membangun di atas Ethereum atau lapisan-2-nya karena keamanan, ekosistem yang matang, dan sifatnya yang netral. Sementara solusi tertutup seperti SWIFT atau Visa dapat memblokir peserta, Ethereum menawarkan fondasi penyelesaian global yang independen dan dapat diandalkan. Tantangan regulasi tentang akuntabilitas dijawab di lapisan aplikasi (mis., melalui token dengan KYC bawaan), bukan di lapisan penyelesaian. Kesimpulannya, masa depan infrastruktur keuangan terletak pada membangun di atas sistem terbuka seperti Ethereum, bukan mencoba bersaing atau menciptakan yang tertutup.

Foresight News7m yang lalu

Sistem Terbuka Akan Menang: Mengapa Ethereum Adalah Linux Berikutnya?

Foresight News7m yang lalu

Keuntungan Kanal Berakhir, Dengan Apa Protokol DeFi Bertahan dari Rangkulan Raksasa?

Penulis Thejaswini M A menganalisis bagaimana perusahaan teknologi besar seperti Coinbase, Stripe, dan Kraken memperoleh keuntungan dengan menguasai infrastruktur dan saluran distribusi, yang sering kali mengorbankan protokol DeFi open-source yang pada awalnya mereka andalkan. Coinbase, dengan pengguna 110 juta, meluncurkan blockchain Base. Protokol pinjaman open-source Morpho, yang digunakan Coinbase untuk produk pinjamannya, sekarang beroperasi di Base. Semua biaya transaksi yang dihasilkan mengalir ke Coinbase, bukan ke Morpho. Meski demikian, Morpho tetap tumbuh dengan TVL $2.5 miliar di Base, menciptakan hubungan saling ketergantungan. Stripe menghabiskan $1.1 miliar untuk mengakuisisi Bridge dan beralih dari stablecoin Circle (USDC) ke USDB-nya sendiri, sehingga menjaga pendapatan bunga dari aset cadangan di dalam ekosistemnya. Kraken membeli NinjaTrader senilai $1.5 miliar untuk mendapatkan lisensi derivatif yang sulit diperoleh, menghilangkan ketergantungan pada pihak ketiga. Artikel ini mempertanyakan masa depan protokol open-source ketika saluran distribusi keuntungan tidak lagi menjadi nilai inti. Kunci ketahanan bagi protokol seperti Morpho dan Uniswap adalah ekspansi multi-rantai. Dengan menyebar di banyak blockchain, mereka mengurangi risiko jika satu rantai (seperti Base yang mendukung pesaing Aerodrome) memutus dukungan. Kesimpulannya, meski raksasa platform memiliki keunggulan pengguna, protokol yang tertanam kuat, multi-rantai, dan mahal untuk diganti masih bisa bertahan. Masa depan akan ditentukan oleh perlombaan antara ekspansi horizontal protokol dan konsolidasi vertikal oleh institusi besar.

marsbit13m yang lalu

Keuntungan Kanal Berakhir, Dengan Apa Protokol DeFi Bertahan dari Rangkulan Raksasa?

marsbit13m yang lalu

Kendala Daya Komputasi dalam Pertarungan AI Tiongkok-AS

Dalam persaingan AI antara AS dan Tiongkok, kendala utama yang dihadapi Tiongkok adalah kesenjangan komputasi (computing power) yang sangat besar, terutama di sektor pelatihan AI berkinerja tinggi. Chip AI domestik Tiongkok saat ini sebagian besar masih berfokus pada sisi inferensi yang relatif lebih mudah, sedangkan di puncak piramida pelatihan model besar, kehadiran chip domestik masih terbatas dan hanya mengerjakan tugas-tugas tepi. AS menguasai lebih dari 70% GPU high-end global, dengan skala komputasi 2 kali lipat lebih besar daripada Tiongkok. Raksasa teknologi seperti Meta, Google, Amazon, dan Microsoft menginvestasikan dana besar untuk infrastruktur AI, memiliki kekuatan komputasi yang masing-masing melebihi total seluruh perusahaan AI Tiongkok. Kesenjangan ini berdampak langsung pada pengembangan model besar (large models). Model AS terdepan seperti Anthropic's Mythos telah mencapai 10 triliun parameter, sedangkan model Tiongkok terkuat, DeepSeek V4 Pro, memiliki 1,6 triliun parameter. Kekurangan chip pelatihan high-end membatasi kemampuan pra-pelatihan (pre-training) yang menentukan batas atas kecakapan model. Meski demikian, kebangkitan chip GPU domestik Tiongkok mulai terlihat. Perusahaan seperti Huawei (Ascend 910), Haiguang, Cambricon, Moore Thread, dan MetaX memanfaatkan kebijakan substitusi impor. Meski masih tertinggal dalam kinerja absolut dan ekosistem perangkat lunak (seperti CUDA milik Nvidia), chip domestik mulai menunjukkan peningkatan adaptabilitas, bergerak dari terobosan di sektor inferensi menuju adaptasi bertahap di sektor pelatihan. Kolaborasi antara perusahaan AI dan produsen chip domestik telah berhasil melatih model canggih seperti GLM-Image dan RoboBrain 2.5 sepenuhnya pada perangkat keras domestik. Dengan dukungan pasar yang besar, talenta AI, dan modal yang kuat, industri chip AI Tiongkok diharapkan dapat terus berkembang, meski perjalanan mengejar ketertinggalan membutuhkan kesabaran dan strategi jangka panjang dalam persaingan teknologi yang menentukan ini.

marsbit13m yang lalu

Kendala Daya Komputasi dalam Pertarungan AI Tiongkok-AS

marsbit13m yang lalu

Karya Baru Tim He Kaiming: Menghapus VAE dan Data Privat, Hasil Generasi Gambar dari Teks Justru Lebih Baik

Tim riset Kai Ming He meluncurkan model teks-ke-gambar yang sangat sederhana bernama MiniT2I, yang menantang pendekatan rumit yang umum digunakan saat ini. Model ini menghilangkan komponen standar seperti pengkode VAE, mekanisme injeksi kondisi AdaLN, data privat, dan tahap penyelarasan RL/DPO. Sebagai gantinya, MiniT2I dilatih secara langsung di ruang piksel RGB menggunakan target pemadanan aliran pada model Transformer. MiniT2I mengadopsi arsitektur MM-JiT yang sederhana, menggantikan mekanisme modulasi kondisi kompleks dengan dua blok adaptor teks ringan dan menghapus cabang AdaLN. Model ini dilatih secara dua tahap hanya menggunakan data publik: pra-pelatihan pada dataset CC12M yang diberi keterangan ulang, dan penyempurnaan pada sekitar 120 ribu pasangan gambar-teks berkualitas tinggi. Dengan hanya 258 juta parameter (versi B/16), MiniT2I mencapai skor 0,87 pada GenEval dan 84,2 pada DPG-Bench, mengungguli model lain di ruang piksel yang jauh lebih besar. Keunggulannya meliputi biaya komputasi yang lebih rendah, arsitektur yang lebih mudah dipahami, dan hasil yang sebanding dalam hal kualitas dan keragaman gaya dengan model besar seperti SD3-Medium dalam beberapa skenario. Namun, model ini masih memiliki keterbatasan seperti artefak batas patch, efek samping CFG pada ruang piksel, dan kinerja yang lebih rendah dalam rendering teks dibandingkan sistem industri, yang memerlukan data yang lebih khusus.

marsbit18m yang lalu

Karya Baru Tim He Kaiming: Menghapus VAE dan Data Privat, Hasil Generasi Gambar dari Teks Justru Lebih Baik

marsbit18m yang lalu

Asuransi Menghadapi Kompetitor Terbesar, Apakah Pasar Prediksi adalah "Orang Liar di Depan Pintu"?

Industri asuransi tradisional, yang lama dianggap sebagai "batu penjuru" dalam sistem ekonomi, kini mulai menghadapi tantangan baru dengan munculnya pasar prediksi. Platform seperti Kalshi dan Polymarket mulai menggeser fungsi asuransi konvensional dengan menawarkan lindung nilai risiko yang lebih transparan dan likuid. Contoh konkretnya, bar The Jeffrey di New York menggunakan Kalshi untuk melindungi risiko dari promosi "minuman gratis jika tim lokal menang" dengan bertaruh $5.000. Kerja sama Kalshi dengan broker asuransi olahraga Game Point Capital menawarkan harga lindung nilai bonus playoff NBA yang lebih murah dibandingkan perusahaan asuransi tradisional. Sementara itu, kolaborasi Polymarket dengan platform real estat Parcl memungkinkan orang melindungi nilai dari fluktuasi harga properti tanpa harus membeli rumah secara fisik. Kisah sukses "Mattress Mack" yang memenangkan puluhan juta dolar dari taruhan olahraga untuk mendanai promosi pengembalian uang pada 2017 dan 2022 menunjukkan konsep dasarnya. Namun, pasar prediksi menawarkan peningkatan signifikan: ruang lingkup pasar yang lebih luas, peran platform yang netral, transparansi informasi perdagangan, dan akses yang lebih adil bagi peserta dibandingkan taruhan olahraga tradisional yang sering membatasi pemain pemenang. CEO Jeff Yass dari SIG menyoroti potensi pasar prediksi untuk distribusi risiko yang lebih efisien, seperti melindungi properti dari badai berdasarkan data cuaca real-time. Meskipun demikian, adopsi luas masih terhambat oleh tantangan seperti likuiditas terbatas, batasan regulasi yang belum jelas, dan risiko manipulasi dalam penentuan hasil acara. Namun, langkah pertama telah diambil, dan pasar prediksi telah muncul sebagai pesaing potensial bagi bisnis asuransi tradisional.

marsbit19m yang lalu

Asuransi Menghadapi Kompetitor Terbesar, Apakah Pasar Prediksi adalah "Orang Liar di Depan Pintu"?

marsbit19m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片