CoinDeskPolicyDipublikasikan tanggal 2024-04-09Terakhir diperbarui pada 2024-04-10

Abstrak

The country's "wait and see" approach to regulating crypto could risk New Zealand missing out on the benefits of industry developments, a government inquiry found.

  • New Zealand should regulate the crypto sector in a way that supports the growth of the industry, Minister of Commerce Andrew Bayly said.
  • An inquiry by a lawmaker committee found the country's "wait and see" approach to regulating crypto means it could miss out on benefits from industry developments.

New Zealand should support crypto industry growth and take an evidence-based approach to regulating the sector, Minister for Commerce Andrew Bayly said in a government response to an inquiry by a lawmaker committee.

The response, which needs cabinet approval, addresses recommendations made by the Finance and Expenditure Committee in a report following an inquiry into the potential impact and risks posed by the industry.

"I propose that the Government response indicates that the Government wishes to support industry growth and will continue to proactively consider the recommendations made in the Inquiry," Bayly wrote in the response. "I also propose the response notes that the Government will monitor international developments and take an evidence-based approach to regulation."

Advertisement
Advertisement

The report also noted that the country's "wait and see" approach could risk New Zealand losing out on benefits stemming from industry developments, Bayly said. It takes the view that New Zealand "should take a more proactive and innovation-friendly approach to digital assets and blockchain (including cryptocurrencies)."

New Zealand's central bank has said it's not exploring crypto regulation.

Edited by Sheldon Reback.

Bacaan Terkait

Sebuah Perusahaan yang Hampir Bangkrut, Baru Saja Nilai Pasarnya Melebihi Bitcoin

Pada 22 Juni, harga saham SK Hynix naik sehingga kapitalisasi pasarnya mencapai $1,35 triliun, melampaui kapitalisasi pasar Bitcoin sekitar $1,29 triliun. Kenaikan ini didorong oleh permintaan tinggi akan HBM (High-Bandwidth Memory), memori penting untuk pelatihan dan inferensi AI, di mana SK Hynix merupakan pemasok utama untuk Nvidia dengan pangsa pasar melebihi 60%. Perusahaan ini memulai pengembangan HBM sejak 2009, sebuah investasi jangka panjang yang baru membuahkan hasil signifikan dengan munculnya ChatGPT. SK Hynix pernah hampir bangkrut pasca gelembung dot-com, namun diselamatkan oleh akuisisi SK Group pada 2012 yang memungkinkan pendanaan berkelanjutan untuk teknologi HBM. Kini, perusahaan menikmati profitabilitas tinggi, dengan perkiraan laba operasi Q2 yang terus direvisi naik oleh analis. Artikel ini membandingkan kesuksesan infrastruktur AI fisik seperti SK Hynix dengan narasi Crypto AI. Pasar modal memberi premi tinggi pada aset seperti HBM karena pesanan nyata, hambatan fisik (kapasitas terbatas hanya pada 3 produsen), dan profitabilitas yang terukur. Sebaliknya, proyek Crypto AI, meskipmenjanjikan komputasi terdesentralisasi, masih banyak berada di tahap konsep dengan kemajuan terbatas. Laporan dari universitas seperti Cornell (IC3) menyatakan integrasi Crypto dan AI masih sangat awal. Proyek seperti Bittensor (TAO) masih membangun mekanisme intinya, sementara perusahaan penambangan Bitcoin yang berusaha beralih ke AI menghadapi tantangan pendanaan besar. Analis seperti Arthur Hayes berargemen bahwa industri AI telah menyerap likuiditas besar sejak 2022, dan IPO besar seperti OpenAI/Anthropic akan terus menarik modal, bukan mengalirkannya kembali ke crypto. Intinya, keuntungan infrastruktur AI saat ini lebih mudah diraih oleh entitas dengan teknologi, pesanan nyata, dan hambatan pasokan fisik yang kuat. Pasar crypto perlu lebih jelas mendefinisikan perannya dalam rantai nilai AI ini.

marsbit11m yang lalu

Sebuah Perusahaan yang Hampir Bangkrut, Baru Saja Nilai Pasarnya Melebihi Bitcoin

marsbit11m yang lalu

Sebuah Perusahaan yang Hampir Bangkrut, Baru Saja Nilai Pasar Melebihi Bitcoin

Pada 22 Juni, harga saham SK Hynix melonjak, mendorong valuasi pasarnya mencapai $1,35 triliun, melampaui total kapitalisasi pasar Bitcoin sekitar $1,29 triliun. Kenaikan ini terutama didorong oleh permintaan tinggi akan HBM (High-Bandwidth Memory), di mana SK Hynix adalah pemasok utama untuk Nvidia dengan pangsa pasar melebihi 60%. Laporan laba menunjukkan margin operasi perusahaan mencapai 72% pada kuartal pertama. SK Hynix mulai bertaruh pada teknologi HBM sejak 2009, sebuah investasi jangka panjang yang akhirnya membuahkan hasil dengan ledakan AI pasca-ChatGPT. Perusahaan ini hampir bangkrut pasca-gelembung dot-com 2001, tetapi diselamatkan oleh akuisisi SK Group pada 2012, yang memungkinkan pendanaan berkelanjutan untuk pengembangan HBM. Perbandingan ini menyoroti preferensi pasar modal saat ini: mereka memberikan premi tinggi pada aset infrastruktur AI dengan pesanan nyata, kelangkaan fisik, dan profitabilitas terukur seperti HBM, yang didominasi oleh sedikit pemain dengan siklus produksi panjang. Sementara itu, narasi Crypto AI, yang menjanjikan komputasi terdesentralisasi, masih berada pada tahap awal dengan kemajuan terbatas dan kurangnya kepastian dibandingkan dengan pemain infrastruktur fisik. Laporan dari institusi seperti Cornell IC3 mencatat bahwa integrasi Crypto dan AI masih lebih banyak wacana daripada realitas. Proyek seperti Bittensor masih membangun fondasi intinya, dan perusahaan penambangan kripto yang beralih ke AI menghadapi tantangan pendanaan besar. Analis seperti Arthur Hayes berpendapat bahwa industri AI telah menyerap likuiditas besar-besaran, dan aset kripto mungkin terdampak jika gelembung AI pecah.

链捕手43m yang lalu

Sebuah Perusahaan yang Hampir Bangkrut, Baru Saja Nilai Pasar Melebihi Bitcoin

链捕手43m yang lalu

Kuda Hitam AI Jepang Muncul: Bagaimana Model Kecil 7B Ini Berani Menantang Fable dan Mythos?

Sakana AI merilis model baru bernama Fugu pada Juni 2026, memicu kehebohan di komunitas AI. Dengan hanya 7B parameter inti, model ini mencetak skor 73.7 pada SWE-Bench Pro dan 82.1 pada TerminalBench 2.1, melampaui model raksasa seperti GPT-5.5 dan Claude Opus 4.8, bahkan diklaim sebanding dengan model terdepan seperti Fable 5 dan Mythos Preview. Kunci keberhasilannya terletak pada arsitektur "multi-agen" yang tidak biasa. Fugu tidak bekerja sendiri. Intinya adalah model kecil 7B yang dilatih dengan pembelajaran penguatan (RL Conductor), bertindak sebagai "mandor" pintar. Saat pengguna memberikan tugas, RL Conductor menganalisis dan membaginya, lalu secara dinamis menugaskannya kepada model-model terbaik dunia seperti GPT-5, Gemini, atau Claude di dalam kumpulan agennya. Ia mengoordinasikan, memverifikasi, dan menyintesis output mereka untuk menghasilkan jawaban akhir yang andal. Pendekatan ini mengubah paradigma "parameter adalah segalanya". Daripada mengandalkan komputasi internal yang berat, Fugu mengalokasikan daya komputasi untuk penjadwalan, verifikasi, dan sintesis eksternal yang cerdas. Dalam pengujian beta, Fugu menunjukkan keunggulan dalam skenario nyata seperti tinjauan kode yang mendalam, stabilitas percakapan panjang, dan efisiensi token. Namun, arsitektur ini memiliki kelemahan. Fugu sangat bergantung pada API model dasar AS (GPT, Claude, Gemini), sehingga rentan terhadap perubahan harga, pembatasan, atau ketentuan. Penjadwalan multi-agen juga dapat menambah latensi, dan klaim kesetaraan dengan model seperti Fable didasarkan pada data laporan yang berbeda, bukan pengujian langsung. Bagi Jepang yang memiliki sumber daya komputasi dan data terbatas, serta menghadapi risiko pembatasan ekspor model AS, Fugu mewakili strategi "penembusan asimetris". Alih-alih bersaing langsung dalam pelatihan model raksasa, Sakana AI fokus pada pelatihan "mandor" cerdas yang dapat memanfaatkan model global terbaik, memberikan fleksibilitas dan ketahanan tertentu. Meski terobosan sistem ini mengesankan, batas kemampuan akhirnya tetap ditentukan oleh model dasar yang diaturnya.

marsbit57m yang lalu

Kuda Hitam AI Jepang Muncul: Bagaimana Model Kecil 7B Ini Berani Menantang Fable dan Mythos?

marsbit57m yang lalu

Bittensor Melangkah Menuju Desentralisasi Ultimat: 18 Bulan Kritis Ekosistem TAO Telah Tiba?

Penulis: Flora, CryptoPulse Labs Dalam konteks narasi AI dan Crypto yang terus menyatu, protokol AI terdesentralisasi Bittensor kembali menjadi sorotan pasar. Pada 22 Juni, salah satu pendiri Bittensor, Const, menerbitkan tulisan panjang yang secara sistematis menjelaskan struktur tata kelola, status sentralisasi, serta rencana desentralisasi menyeluruh dalam 18 bulan ke depan. Intinya, Bittensor mengakui belum sepenuhnya terdesentralisasi, namun ini adalah pilihan aktif, bukan cacat arsitektur. Saat ini, Bittensor dalam keadaan 'semi-terdesentralisasi'. Kepemilikan sudah terdesentralisasi kuat karena TAO dialokasikan melalui mekanisme kompetisi terbuka tanpa pre-mining. Siapa pun dapat berkontribusi untuk mendapatkan imbalan. Namun, pembaruan protokol dan penyesuaian parameter masih dipimpin tim inti. Ini dipilih agar protokol bisa beradaptasi cepat di industri AI yang dinamis, seperti Bitcoin di masa awal. Dalam 18 bulan ke depan, Bittensor akan fokus pada optimalisasi kompetisi validator, membuka fungsi perdagangan dua arah dan shorting pool likuiditas, memperkenalkan hak tata kelola bagi pemegang Alpha, mengoptimalkan model emisi TaoFlow & DTAO, dan membersihkan partisipan yang tidak aktif. Setelah ini, tim inti akan perlahan menarik diri. Desentralisasi ini menjadi penting karena risiko sentralisasi meningkat seiring skala jaringan. Tata kelola terpusat menciptakan risiko tunggal dan rentan terhadap pengawasan regulator. Untuk Bittensor, desentralisasi kini adalah jalan untuk mengurangi risiko sistemik. Dari sudut pandang pasar, transisi ini dapat mengubah logika penilaian TAO. TAO tidak hanya tentang narasi AI dan kelangkaan, tetapi bisa mendapatkan premium dari hak tata kelola. Fokus persaingan di sektor AI Crypto juga mungkin beralih dari narasi ke kemampuan protokol. Keunggulan Bittensor adalah keunggulan pertama (first-mover advantage) dengan jaringan ekonomi nyata yang telah berjalan lebih dari lima tahun. Jika berhasil, Bittensor bercita-cita menjadi 'Federasi Kecerdasan Milenium' – jaringan AI terdesentralisasi yang berjalan selama puluhan bahkan ratusan tahun, mirip bagaimana Bitcoin mendesentralisasikan uang. 18 bulan ke depan akan menjadi jendela observasi kritis untuk eksperimen besar ini. Pertanyaan mendasar bagi pasar adalah: haruskah AI masa depan dimiliki segelintir raksasa teknologi, atau oleh jaringan terbuka?

marsbit57m yang lalu

Bittensor Melangkah Menuju Desentralisasi Ultimat: 18 Bulan Kritis Ekosistem TAO Telah Tiba?

marsbit57m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片