Burns, adoption, and how BONK’s price might hit new price levels soon

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

Key Takeaways

BONK has rallied by over 160% thanks to massive growth in BonkFun and SOL staking demand. Will the upcoming 1 trillion token burns fuel the momentum? 


BONK has seen a strong start to Q3 lately amid massive market interest in its ecosystem. In fact, it has rallied by 160% in the first half of July, reversing nearly all of 2025’s losses. 

And yet, underneath the rally, the catalysts driving the memecoin go beyond just hype or FOMO. 

BONK – Adoption and burns

BONK’s team plans to burn 1 trillion tokens if overall holders hit 1 million. According to Solcan, there were 958,362 users at the time of writing. 

While the removal won’t do much since there are 88.7 trillion BONK tokens in circulation, the deflationary plan could improve the token’s value in the long run. 

Since unveiling its memecoin launchpad platform, BonkFun, in April, has seen massive traction. In fact, the team now holds 135.6K SOL in cumulative revenues, with half of it (68K SOL or $11 million) meant for token burns.  

BONKBONK

Source: LetsBonk

Based on the press time price, this would burn about 325.2 billion BONK tokens, less than the 1 trillion target. 

However, the BonkFun traction has fueled Q3’s rally, too. Notably, the platform surpassed even PumpFun recently and mirrored BONK’s strength on the price charts. 

Institutions jump on BONK SOL staking

Beyond the memecoin launchpad, the team’s BONK staked SOL, a liquid staking offering that allows users to earn rewards, saw an uptick recently.

From 64K SOL to over 115K SOL in a few weeks, the growth highlighted strong investor interest in its staking provision. 

BONKBONK

Source: DeFiLlama 

Collectively, these catalysts and the ecosystem growth have boosted the native token – BONK.

When plotted from its November 2024 peak and April 2025’s lows, the press time rally appeared to be nearly 50% away from last year’s peak. 

BONKBONK

Source: BONK/USDT, TradingView 

Technical indicators showed strong bullish leaning with the daily RSI crossing into the overbought zone. While this could signal a likely cool-off in the near term, reclaiming the 50% Fib level ($0.0000035, red zone) as support could confirm further uptrend. 

If bulls succeed, the immediate targets would be $0.000042 and $0.00005, offering a potential 18%-43% gain if hit. 

However, any pullback that stays above May’s peak at $0.00002 (cyan) could still be a buying opportunity if the bullish catalysts persist. On the contrary, a drop below $0.00002 would dent the bullish structure, invalidate the above thesis, and embolden short sellers. 

Share

Kripto yang Sedang Tren

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.

marsbit34m yang lalu

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

marsbit34m yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli BONK

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Bonk (BONK) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Bonk (BONK) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Bonk (BONK) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Bonk (BONK) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Bonk (BONK)Lakukan trading Bonk (BONK) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

611 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.11Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli BONK

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga BONK (BONK) disajikan di bawah ini.

活动图片