Berachain gains 20% in 24 hours – Mapping what’s next

ambcryptoDipublikasikan tanggal 2025-07-16Terakhir diperbarui pada 2025-07-17

Key Takeaways

Apart from the structure shift, Berachain’s price gains are also driven by increased transaction count and whale activity. Still, continued gains rely on the broader crypto market sentiment.


Assessing the performance of the top 200 cryptocurrencies by market cap as per CoinMarketCap showed memecoins were in the lead.

Leading the meme sector was SPX6900 [SPX], which surged by 21% but was closely followed by BERA, which had a 20% rise at the time of writing.

Berachain’s [BERA] momentum was more of on-chain dominated as compared to the technical outlook, which was also bullish.

Apart from the governance proposal of 33% block rewards to stakers, there were protocol-level buybacks and 7-day unbounding period to deter short-term speculation.

Can BERA reach $3?

BERA price action broke above its recent lower high on the daily chart, signaling potential reversal. The details showed that the altcoin had massive volume, which could be one of the key drivers of this surge.

Looking at the chart with an analysis point of view, BERA could surge past $3 if the current breakout above $2 holds. However, before hitting $3, the $2.5 level needed to be reclaimed.

Berachain BERABerachain BERA

Source: CoinMarketCap

In case the momentum is held, BERA could reclaim $3.5 which would define the path toward $4.5. The $4.5 level was last visited in early April and mid-May.

On the other hand, failure to stay above accompanied by huge seller volume or even weak buying could set the price for a reversal.

Worth exploration are the other factors driving this surge. Apart from governance, what is chain saying?

What’s driving the surge?

The number of transactions in the last 24 hours surged by 15.79% which resulted in 1.173 million. This first corroborated this surge as a spike in transactions usually represents more participation from users.

Additionally, the total and new addresses rose as well as contracts verified.  However, these change did not match that of transactions.

Moreover, unique addresses hit an ATH of 5.5 Million after keeping a steady trend since the start of February.

The daily gain was limited to only 1555 addresses, which was substantial as these mostly tied to nodes that enable communication in the chain.

BERABERA

Source: BeraScan

The 1% rise in total gas used confirmed the increased activities on the chain, since transactions become more expensive upon blockchain usage.

This affirmed that BERA was handling more transactions compared to previous months.

Additionally, CryptoQuant’s data showed that Futures and Spot whales were all eyeing a continued rise. The charts showed that whales were buying BERA despite price declining continuously since February.

BERA BerachainBERA Berachain

Source: CryptoQuant

Apart from orders dominated by the whales, BERA was also seeing buyer dominance, as the spot CVD denoted.

However, the CVD for derivatives stayed neutral suggesting, BERA was at an indecisive point for these markets.

That said, there were more factors that were driving this surge, but for price to maintain this trajectory, the broader crypto market needed to be also in line.

Share

Bacaan Terkait

Anthropic Ciptakan 'Kitab Hukum Pidana' AI Jailbreak: Permintaan Anda, Empat Jenis Hukuman Mati

Anthropic, perusahaan di balik model AI Claude, baru-baru ini merilis sistem pengamanan yang ketat dan kerangka kerja penilaian bernama CJS (Cyber Jailbreak Severity) untuk mengklasifikasi dan mengukur tingkat bahaya upaya "jailbreak" atau pelarian keamanan pada model AI mereka. Artikel ini menceritakan bagaimana permintaan yang tampaknya biasa, seperti menghitung huruf dalam kata "raspberry" atau menyebutkan profesi sebagai ahli bio-statistik, bisa langsung ditolak atau menyebabkan penurunan kualitas respons model (seperti dialihkan ke versi Claude Opus 4.8 yang lebih lama). Insiden ini memicu kritik dari pengguna. Untuk mengatasi hal ini, Anthropic mengategorikan semua permintaan terkait keamanan siber ke dalam empat tingkat risiko: 1. **Hukuman mati (langsung diblokir):** Perangkat lunak ransomware, pencurian data, pengembangan malware. 2. **Penggunaan ganda risiko tinggi:** Pengujian penetrasi, pengembangan eksploitasi kerentanan kompleks. 3. **Penggunaan ganda risiko rendah:** Pengumpulan intelijen sumber terbuka, pemindaian kerentanan yang diketahui. 4. **Tidak berbahaya:** Pengodean aman, debug, analisis log. Namun, sistem klasifikasi ini diatur sangat sensitif dengan prinsip "lebih baik membunuh seribu permintaan daripada melewatkan satu yang berbahaya", menyebabkan banyak permintaan sah (seperti debugging) juga terkena blokir. Kerangka kerja CJS diperkenalkan sebagai alat untuk menilai seberapa serius sebuah jailbreak, menggunakan empat parameter: * **Peningkatan Kemampuan (0-4):** Seberapa banyak jailbreak memberi kemampuan baru di atas alat yang ada. * **Luas Kemampuan (0-2):** Rentang aktivitas berbahaya yang bisa dilakukan. * **Tingkat Kesulitan Pemanjatan (0-2):** Mudah atau tidaknya jailbreak diubah menjadi serangan nyata. * **Tingkat Kemudahan Penemuan (0-2):** Seberapa mudah jailbreak ditemukan. Skor total (0-10) menentukan tingkat keparahan dari CJS-0 (hanya informasi) hingga CJS-4 (krisis). Skor ini kontekstual dan bisa berubah berdasarkan waktu dan pengetahuan yang tersedia secara publik. Artikel ini menyoroti kekhawatiran bahwa Anthropic, bersama aliansi Glasswing yang didanai perusahaan teknologi besar, berpotensi memegang kekuasaan besar dalam mendefinisikan standar bahaya. CJS bisa menjadi alat bagi regulator untuk memutuskan kapan sebuah model AI harus ditutup. Ini terlihat dari insiden Juni di mana akses ke model Fable 5 diputus secara global untuk warga negara asing karena peraturan ekspor AS, menandai pertama kalinya kontrol ekspor langsung membatasi akses API model AI. Kesimpulannya, pengembang dan pengguna sekarang harus berhati-hati dalam merangkai perintah (prompt), waspada terhadap penurunan kualitas respons sebagai tanda pembatasan, dan menunggu perbaikan dari Anthropic—yang tidak memiliki jadwal pasti. Artikel ini berargumen bahwa masalah ini telah melampaui sekadar teknis, menjadi masalah kebijakan dan kontrol.

marsbit24m yang lalu

Anthropic Ciptakan 'Kitab Hukum Pidana' AI Jailbreak: Permintaan Anda, Empat Jenis Hukuman Mati

marsbit24m yang lalu

Penghasilan Tahunan $100 Juta, Dua Teman Sekamar UC Berkeley Generasi 90an, Menciptakan Bisnis AI Paling Menguntungkan

Dua teman sekamar di UC Berkeley, keduanya berusia 90-an, menciptakan bisnis AI yang sangat menguntungkan: Arena. Bermula dari proyek penelitian sumber terbuka bernama Chatbot Arena pada 2023, platform ini telah berkembang menjadi "gelanggang" benchmark model AI global yang netral. Pengguna dapat membandingkan respons dari dua model anonim dan memilih yang terbaik, menghasilkan peringkat berbasis Elo yang diakui industri. Dengan lebih dari 10 juta penilaian pengguna, 700 juta percakapan, dan 82 juta suara, Arena menjadi standar de facto untuk pengujian model besar. Raksasa seperti OpenAI, Google, dan Anthropic mengirimkan model mereka ke sini, bahkan OpenAI menguji GPT-5 secara diam-diam di platform ini. Kunci kesuksesan monetisasinya adalah layanan komersial "AI Evaluations", diluncurkan September lalu. Layanan ini memungkinkan perusahaan membayar untuk pengujian mendalam oleh komunitas jutaan pengguna Arena, memberikan analisis performa model di dunia nyata. Hanya dalam 8 bulan, pendapatan tahunan layanan ini telah mencapai $100 juta. Perusahaan ini didirikan oleh CEO Anastasios Angelopoulos (ahli matematika/machine learning), CTO Wei-Lin Chiang (pembuat Vicuna), dan profesor UC Berkeley Ion Stoica sebagai penasihat. Mereka mengumpulkan $100 juta dalam pendanaan seed dan $150 juta dalam Seri A, dengan valuasi mencapai $1.7 miliar. Arena terus berinovasi dengan memperkenalkan "Agent Mode" untuk mengevaluasi agen AI dalam tugas panjang seperti coding dan penelitian, melampaui sekadar penilaian percakapan. Bisnis mereka membuktikan bahwa dalam demam emas AI, menyediakan alat pengukuran yang andal (seperti "menjual sekop dan air") bisa lebih berharga daripada menambang sendiri.

marsbit29m yang lalu

Penghasilan Tahunan $100 Juta, Dua Teman Sekamar UC Berkeley Generasi 90an, Menciptakan Bisnis AI Paling Menguntungkan

marsbit29m yang lalu

Insinyur Claude Akhirnya Mengeluarkan Fable 5, Mengajarkan Cara Menghilangkan Kesenjangan Informasi dengan Model

Artikel ini membahas strategi untuk meningkatkan efektivitas penggunaan model AI Claude Fable 5 dalam pemrograman dan tugas-tugas kompleks lainnya. Inti permasalahan yang diangkat adalah adanya "kesenjangan informasi" antara pengguna dan model, di mana petunjuk (prompt), konteks, dan keterampilan yang diberikan tidak sepenuhnya mencerminkan kompleksitas tugas sebenarnya ("peta" vs "wilayah"). Penulis, Thariq Shihipar (insinyur Claude Code), memperkenalkan konsep "hal yang tidak diketahui" (unknowns) yang dikategorikan menjadi empat jenis: diketahui-diketahui, diketahui-tidak diketahui, tidak diketahui-diketahui, dan tidak diketahui-tidak diketahui. Kunci keberhasilan adalah secara aktif mengidentifikasi dan mengklarifikasi hal-hal yang tidak diketahui ini sebelum, selama, dan setelah proses implementasi. Artikel ini menawarkan berbagai teknik praktis untuk mencapai hal tersebut, seperti: - **Sebelum Implementasi**: Pemindaian titik buta (blindspot scan), brainstorming dan pembuatan prototipe, wawancara balik oleh Claude, penggunaan referensi kode, dan pembuatan rencana implementasi. - **Selama Implementasi**: Menyimpan catatan implementasi untuk melacak penyimpangan dari rencana. - **Setelah Implementasi**: Membuat dokumen penjelasan dan presentasi, serta melakukan kuis untuk memastikan pemahaman menyeluruh. Kesimpulannya, semakin kuat kemampuan model AI, semakin penting bagi pengguna untuk terampil dalam mendefinisikan batasan dan detail tugas. Dengan secara proaktif bekerja sama dengan Claude untuk menemukan dan mengatasi "hal-hal yang tidak diketahui", pengguna dapat secara signifikan meningkatkan kualitas dan efisiensi hasil kerja.

marsbit33m yang lalu

Insinyur Claude Akhirnya Mengeluarkan Fable 5, Mengajarkan Cara Menghilangkan Kesenjangan Informasi dengan Model

marsbit33m yang lalu

Trading

Spot
活动图片