YZi Labs Invests in USD.AI to Advance Hardware-Backed AI Financing

TheCryptoTimesDipublikasikan tanggal 2025-08-26Terakhir diperbarui pada 2025-08-26

YZi Labs announced a strategic investment in USD.AI, a protocol that aims to address one of the most critical issues facing the AI industry: funding the infrastructure required to support exponential global compute demand.

The AI sector is set to need over $6.7 trillion of infrastructure investment between now and five years’ time. Whilst a few large players command massive rounds of funding, a large portion of the market is underserved. USD.AI fills this void with new model loans fully secured by physical AI hardware. 

Unlike conventional financing, which takes months of cashflow-based analysis, USD.AI has the ability to close loans in less than seven days, providing critical speed for capital-hungry builders.

USD.AI has already achieved numerous milestones, exceeding $62 million in Total Value Locked (TVL) and collaborating with institutions like K3 Capital, Concrete, Euler, and Pendle to create new, innovative AutoVaults. 

These vaults enable frictionless financing of AI hardware, a testament to the need for real-world asset-backed solutions within decentralized finance (DeFi).

The new funding from YZi Labs will speed up USD.AI’s ambition to scale a new generation of stablecoin to grow in tandem with global compute demand essentially making every operator a hyperscaler.

At YZi Labs, we support builders who bring Web3 rails to the demands of the real world,” stated Dana Hou, YZi Labs Investment Partner. “USD.AI turns AI hardware financing into a DeFi-native yield asset.”

David Choi, co-founder of USD.AI, added: “This is a dollar that scales for Wall Street outsiders. With YZi Labs’ support, we’re excited to expand access for a new generation of AI builders.”

Also Read: YZi Labs Collaborates With 10X for BNB Treasury IPO Plan

Bacaan Terkait

AI Menagih Lebih Rp2.7 Miliar, 'Kotak Hitam' Tagihan Terbongkar, Anthropic Kembalikan Uang tapi Tak Akui Kesalahan

Artikel ini membahas laporan dari perusahaan audit Vaudit yang menemukan potensi kelebihan tagihan AI senilai $1,7 juta dari sekitar $34 juta yang diaudit untuk 60 perusahaan, termasuk nama-nama besar seperti Panasonic dan HP. Kelebihan biaya ini terutama terkait penggunaan Claude Code dari Anthropic. Vaudit mengidentifikasi tiga pola umum kelebihan tagihan: 1) Penagihan untuk model yang lebih mahal padahal yang digunakan lebih murah, 2) Penagihan untuk permintaan yang gagal atau menghasilkan error, dan 3) "Badai percobaan ulang" (*retry storm*) di mana agen AI secara diam-diam mengulangi permintaan yang gagal, menghabiskan token tanpa sepengetahuan pengguna. Meskipun Vaudit melaporkan temuan ini, Anthropic dan OpenAI menyangkal adanya masalah penagihan yang meluas. Namun, sekitar 80% dari jumlah yang dipersengketakan akhirnya dikembalikan oleh Amazon, Google, Microsoft, Anthropic, dan OpenAI setelah proses keberatan. Perusahaan-perusahaan ini mengembalikan uang tetapi tidak mengakui kesalahan. Artikel ini juga menyoroti tuntutan hukum terhadap Anthropic oleh seorang pelanggan yang menuduh paket langganan mahal tidak memberikan kuota penggunaan seperti yang diiklankan. Selain itu, kompleksitas tagihan AI — dengan rantai penagihan yang melibatkan banyak pihak dan biaya token yang sulit dilacak — menciptakan pasar baru untuk layanan audit seperti Vaudit. Perusahaan ini mengenakan biaya 1% dari jumlah yang diaudit dan 30% dari dana yang berhasil dikembalikan, menunjukkan bahwa ketidakjelasan tagihan AI telah menjadi masalah yang signifikan bagi pengguna korporat.

marsbit15m yang lalu

AI Menagih Lebih Rp2.7 Miliar, 'Kotak Hitam' Tagihan Terbongkar, Anthropic Kembalikan Uang tapi Tak Akui Kesalahan

marsbit15m yang lalu

45 Hari Harga Saham Anjlok, Circle Sebenarnya "Barometer DeFi"?

Dalam 45 hari, harga saham Circle anjlok 50%, mencerminkan penurunan pasokan USDC sebesar $70 miliar dari puncaknya. Analis Ed Engel menyebut Circle sebagai "barometer aktivitas DeFi," karena 75% USDC beredar di bursa dan protokol DeFi, bukan untuk penggunaan sehari-hari. Data menunjukkan konsentrasi kepemilikan USDC sangat tinggi, dengan sebagian besar disimpan di kontrak pintar untuk mencari imbal hasil. Sementara itu, USDT menunjukkan ketahanan lebih besar dengan penurunan pasokan hanya 3%, didorong oleh penggunaan praktis seperti pembayaran gaji dan perdagangan lintas batas. Penurunan TVL DeFi sejak insiden keamanan Kelp DAO bertepatan dengan tren penurunan saham Circle. Meskipun Circle aktif memperluas penggunaan USDC di platform seperti Hyperliquid dan pembayaran institusional, pertumbuhan pasokan tetap bergantung pada pemulihan kepercayaan dan aktivitas di ekosistem DeFi.

Foresight News15m yang lalu

45 Hari Harga Saham Anjlok, Circle Sebenarnya "Barometer DeFi"?

Foresight News15m yang lalu

Tencent Membeli Chip Baidu

Selama dua dekade, internet Tiongkok cenderung membangun perusahaan super yang memiliki segala kemampuan. Namun, tren ini tampaknya berubah, ditandai dengan beberapa perkembangan utama: **1. Chip Berubah dari Beban Menjadi Mesin Uang** Raksasa teknologi seperti Baidu dan Alibaba awalnya mengembangkan chip (seperti Baidu's Kunlun Core) untuk mengurangi ketergantungan dan biaya perangkat keras (mis., dari Nvidia). Kini, dengan ledakan aplikasi AI dan Agent yang membutuhkan komputasi inferensi skala besar, chip ini telah menjadi bisnis yang menguntungkan. Kunlun Core tidak hanya digunakan internal Baidu, tetapi juga telah melayani klien eksternal seperti China Mobile, Geely, dan bahkan **Tencent**. **2. Tencent Membeli Chip Baidu: Pertanda Kematangan Industri** Fakta bahwa Tencent, pesaing tradisional Baidu, menjadi klien Kunlun Core adalah sinyal penting. Hal ini mengindikasikan dimulainya spesialisasi dan kolaborasi dalam ekosistem AI Tiongkok. Perusahaan mulai menyadari bahwa membangun segala sesuatu sendiri (closed-loop) tidak efisien dalam era AI yang membutuhkan infrastruktur mahal. Kerja sama kompetitif seperti ini mirip dengan hubungan Apple-Samsung di industri smartphone. **3. Valuasi Pasar Modal yang Berubah** Rencana Baidu untuk memisahkan Kunlun Core dengan valuasi IPO sekitar $50 miliar (bahkan lebih tinggi dari valuasi pasar Baidu sendiri) serta rencana serupa dari Alibaba (lewat Pingtouge) mencerminkan perubahan persepsi investor. Pasar kini menghargai perusahaan infrastruktur AI ("penjual sekop") yang memiliki model bisnis jelas, terutama dengan meledaknya kebutuhan inferensi. Banyak perusahaan chip AI Tiongkok lainnya juga sedang dalam proses IPO. **4. Perang Infrastruktur Global** Dinamika ini sejalan dengan tren global. Pemain AI utama seperti OpenAI, Google, Amazon, Microsoft, dan Meta juga mengembangkan chip mereka sendiri. Tujuannya adalah untuk mengontrol biaya inferensi (pengeluaran terbesar), mengoptimalkan perangkat lunak dan perangkat keras, serta mengurangi ketergantungan pada vendor tunggal seperti Nvidia. **Kesimpulan: Kompetisi Beralih ke Lapisan Dasar** Perkembangan ini menandai pergeseran logika industri. Jika sebelumnya persaingan berfokus pada model AI (2023) lalu aplikasi (2024), kini perang telah bergeser ke infrastruktur paling dasar (2025-2026): efisiensi biaya per Token, kinerja klaster inferensi, dan keamanan pasokan komputasi. Alih-alih membangun kerajaan tertutup, perusahaan-perusahaan besar mulai "melepaskan" kemampuan intinya (seperti chip) ke pasar, menciptakan ekosistem AI yang lebih terbuka dan terspesialisasi. Era di mana satu perusahaan super mencoba melakukan semuanya sendiri tampaknya akan berakhir.

marsbit30m yang lalu

Tencent Membeli Chip Baidu

marsbit30m yang lalu

Token itu Sendiri adalah Aset: Tiga Jenis Tokenisasi Saham, Mana yang Cocok untuk Anda?

**Tokenisasi Saham: Tiga Model, Mana yang Cocok untuk Anda?** Tokenisasi saham memungkinkan investasi dalam saham AS (seperti Nvidia atau SpaceX) melalui blockchain, tanpa perlu rekening broker tradisional. Namun, ada tiga model utama dengan hak dan risiko berbeda: 1. **Saham Asli di Rantai (contoh: Superstate):** Token mewakili kepemilikan sah dalam daftar pemegang saham perusahaan. Pemegang memiliki **hak penuh** (suara, dividen), tetapi kompatibilitas dengan DeFi mungkin terbatas. 2. **Token yang Didukung Aset (contoh: Backed, Ondo):** Token diterbitkan oleh entitas khusus (SPV) yang memegang saham asli 1:1. Investor mendapat **keuntungan harga dan dividen** (ditambahkan ke saldo token), tetapi **tidak memiliki hak suara**. Model ini sangat **dapat dikombinasikan dengan DeFi** (seperti pinjam-meminjam), namun membawa risiko jika SPV gagal. 3. **Kontrak Berjangka Perpetual (contoh: TradeXYZ, Ostium):** Produk derivatif murni untuk **berspekulasi pada harga** tanpa kepemilikan saham dasar sama sekali. Tidak ada hak suara atau dividen. Sangat likuid dan dapat diluncurkan cepat, tetapi merupakan instrumen berisiko tinggi dengan leverage. **Intinya:** Token saham tidak harus identik dengan saham asli. Pilihannya tergantung kebutuhan: * **Model 1:** Untuk kepemilikan penuh dan hak hukum. * **Model 2:** Untuk eksposur harga + utilitas di ekosistem DeFi. * **Model 3:** Untuk perdagangan spekulatif 24/7 dengan leverage. Pasar sedang berkembang, dengan lembaga tradisional seperti DTCC dan NYSE juga mulai bereksperimen dengan tokenisasi sekuritas.

marsbit31m yang lalu

Token itu Sendiri adalah Aset: Tiga Jenis Tokenisasi Saham, Mana yang Cocok untuk Anda?

marsbit31m yang lalu

AI Jadi Bos, Hampir Bikin 10 Perusahaan Bangkrut…

AI Diberikan Peran sebagai CEO, 10 Perusahaan Hampir Bangkrut Sebuah eksperimen dari Princeton University, CEO-Bench, menguji kemampuan 14 model AI (termasuk GPT-5.5, Claude Opus, Gemini) untuk menjalankan perusahaan SaaS virtual dengan modal awal $1 juta selama 500 hari. Hasilnya dramatis: 10 model mengalami kegagalan, 5 di antaranya bangkrut sebelum simulasi berakhir. Hanya 3 model AI yang menghasilkan laba: Claude Fable 5 (juara dengan $47.15 juta), Claude Opus 4.8 ($27.8 juta), dan GPT-5.5 ($21.3 juta). Yang mengejutkan, peringkat keempat diraih oleh algoritma berbasis aturan (rule-based) sederhana yang meraup $15.76 juta, mengalahkan banyak model canggih. Kunci pembelajaran: 1. **Eksplorasi > Kehati-hatian:** Model yang sukses (seperti GPT-5.5 dan Opus 4.8) aktif mencoba strategi baru dan beradaptasi. Model yang terlalu konservatif hanya bisa bertahan, tidak untung. 2. **Kemampuan Krusial:** CEO AI yang baik perlu mampu menemukan informasi tersembunyi, memprediksi masa depan, beradaptasi cepat terhadap perubahan, dan merencanakan ke depan. 3. **Agent Pemrograman Bukan Solusi Ajaib:** Menggunakan agent pemrograman (seperti Claude Code) untuk peran CEO justru menurunkan performa. Tampaknya, dibutuhkan kerangka kerja (harness) yang spesifik untuk setiap bidang/industri. Eksperimen ini menyoroti bahwa meski AI unggul dalam eksekusi dalam parameter yang ditetapkan, "intuisi" untuk membuat kerangka strategis mendasar — seperti matriks legendaris Steve Jobs yang menyelamatkan Apple — masih menjadi domain manusia.

marsbit41m yang lalu

AI Jadi Bos, Hampir Bikin 10 Perusahaan Bangkrut…

marsbit41m yang lalu

Trading

Spot
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow