Best Crypto to Buy as FOMC Minutes Signal More Possible Rate Cuts and Bitcoin Continues to Climb

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2025-10-09Terakhir diperbarui pada 2025-10-09

Abstrak

Quick Facts: 1️⃣ The latest FOMC published minutes indicate general support for more rate cuts. 2️⃣ The ‘dual mandate’ remains...

Trusted Editorial content, reviewed by leading industry experts and seasoned editors. Ad Disclosure

Quick Facts:

  • 1️⃣ The latest FOMC published minutes indicate general support for more rate cuts.
  • 2️⃣ The ‘dual mandate’ remains in play, forcing the Fed to balance lowering inflation and increasing employment
  • 3️⃣ The Fed’s move sets up the best crypto to buy now to build on the market’s momentum, with the potential for two more cuts this year.

The much-anticipated minutes from the Fed’s September 16-17 meeting finally became public, and they’ve sparked renewed optimism across markets.

Since the quarter-point cut on September 17, Bitcoin has risen by approximately 6.5%. The FOMC minutes suggest that additional rate cuts could be ahead, potentially boosting Bitcoin – and the broader crypto market – even further. That macro shift could make these tokens – $HYPER, $PEPENODE, and $MNT – among the best crypto to buy now.

The minutes suggest a Fed increasingly open to further easing. Several officials indicated willingness to consider additional rate cuts this year, and a notable number of participants expect around two more quarter-point reductions.

That’s a modestly dovish tilt when compared to earlier stances.

But the minutes also reveal the Fed’s perpetual dilemma: balancing employment and interest rates. The Fed has only one tool to impact the market – and that’s interest rates. But lowering or raising interest rates has more or less the opposite effect on each.

The Fed's dual mandate to balance jobs and inflation.

Raise interest rates, and you reduce consumer spending by prompting people to save more, in the hope of eventually cooling inflation. With inflation well above the Fed’s target of 2%, this helps explain why the Fed has kept interest rates high.

But unemployment is a thornier problem. Keep interest rates too high for too long and economic vibrancy falls, with fewer new jobs and less growth. That causes unemployment to climb back up.

With a nine-month streak of no rate cuts, the Fed clearly thought for a while that inflation was the greater concern. But that has changed as unemployment has slowly, steadily ticked upwards:

Unemployment rates, seasonally adjusted, for 2023-2025.

The so-called ‘dual mandate’ is nothing new, but eventually dovish heads prevailed, causing the Fed to issue its first rate cut in nine months in September. The minutes reveal that some governors argued for more drastic reductions – one even favored a half-point cut rather than the standard quarter-point cut.

Bitcoin Responds Bullishly

Crypto markets, always sensitive to monetary policy shifts, reacted positively. Bitcoin recorded a bounce as traders clearly hoped that looser policy would flow liquidity into risk assets. The reasoning is straightforward: lower interest rates ease the burden on growth and raise the appeal of alternative assets.

In this light, the minutes seem to support a positive backdrop for crypto.

At the same time, the release makes clear that future moves will depend heavily on economic data. The dual mandate remains in effect, and inflation and employment figures will be crucial. If inflation persists or job markets remain robust, the Fed may hold back on future rate cuts.

The market currently expects another rate cut; if that expectation isn’t met, there could be even more recoil.

Fedwatch expected rate cuts at next Fed meeting.

The FOMC minutes nudged markets toward an expectation of a more accommodative Fed that invigorates crypto momentum. But with the road ahead still uncertain, it’s more important than ever to find the best crypto to buy now to take advantage of the volatility.

Here are three you can’t miss – a utility token, a meme coin with mega-ambitions, and an altcoin on the rise.

1. Bitcoin Hyper ($HYPER) – Bitcoin Layer 2 for Faster, Cheaper Bitcoin Transactions

Bitcoin is reliable, secure, and slow. That makes it fantastic as a store of value, but less than ideal for everyday transactions.

Bitcoin needs to speed up dramatically in order to really break through as an ‘everyday’ crypto. Fortunately, there’s a blockchain out there with speeds a lot higher than Bitcoin’s average of 7 TPS.

That’s Solana – and by extension, the Solana Virtual Machine (SVM) – which regularly executes thousands of transactions per second.

Bitcoin Hyper ($HYPER) leverages a Canonical Bridge to move $BTC to the Hyper Layer 2, creating wrapped Bitcoin that can be swapped and traded with minimal fees and at lightning-quick speeds.

How does Bitcoin Hyper work?

What is Bitcoin Hyper? It’s a hybrid Layer 2 solution that opens up the full range of everyday transactions for Bitcoin.

🧠 Learn how to buy $HYPER and see why our price prediction shows the token could reach $0.32 by the end of the year, up 2345% from its current $0.013085.

Check out the Hyper presale page for the latest info.

2. PepeNode ($PEPENODE) – Gamified Meme Coin Mining

You don’t mine memes; they make them. At least, that’s until now. With PepeNode ($PEPENODE), investors stake $PEPENODE to upgrade their own virtual mining rig and earn rewards in meme coins.

How it works: You buy and stake your PEPENODE in the presale stage. Not only do you get 731% rewards APY during the presale, but once it ends, you can also mine to earn $PEPENODE and in other popular meme coins like $FARTCOIN and $PEPE.

Mine-to-earn Memecoin: PEPENODE presale is live.

🪙 Learn how to buy PepeNode with our guide.

Investors can upgrade their rigs, adding more nodes to mine memes faster. You get different kinds of nodes, and can combine them to supercharge your mining capabilities and $PEPENODE yield.

Gamifying meme coin earning could boost the prospects for this little green frog meme.

The presale has raised $1.7M from early backers. If momentum continues to grow, this price prediction indicates that $PEPENODE could reach $0.0023 by the end of the year, up from its current value of $0.0010918.

That’s a potential return of over 110% and puts PepeNode firmly on our list of the best cheap crypto to buy.

Try your hand at meme coining mining at the PepeNode website.

Mantle ($MNT) – Ethereum Layer 2 for the Future of DeFi

DeFi provides ample opportunities for yield farming and staking, but the ecosystem is fractured, with a few big players (like Hyperliquid) and numerous up-and-comers.

Mantle ($MNT) is one of the latter. The $MNT token is up over 300% since last year, with over $255M in TVL on the protocol.

Mantle ($MNT) price performance on Coinmarketcap.
Source: CoinMarketCap

The network provides a blockchain for building more apps, and a liquid staking protocol for yield farming. There are also tools – such as the Mantle Index Four – focused on building out institutional DeFi adoption.

The surge in $MNT reflects rising confidence in the protocol and the token’s upside potential. With more rate cuts on the horizon, appetite for risk assets like crypto is heating up, with $MNT clearly in the spotlight.

Looking ahead, further cuts – perhaps one in October, another in December – require the data to cooperate. Surprises in inflation or employment could force a market reset.

Either way, $HYPER, $PEPENODE, and $MNT could turn out to be some of the best cryptos to buy in the months to come.

As always, do your own research. This isn’t financial advice.

Authored by Bogdan Patru for Bitcoinist — https://bitcoinist.com/fomc-minutes-signal-more-possible-rate-cuts-as-bitcoin-continues-to-climb

Editorial Process for bitcoinist is centered on delivering thoroughly researched, accurate, and unbiased content. We uphold strict sourcing standards, and each page undergoes diligent review by our team of top technology experts and seasoned editors. This process ensures the integrity, relevance, and value of our content for our readers.

As a crypto writer, Bogdan’s responsibilities are split between researching and writing articles and entertaining the team with his humor bordering on the politically incorrect, an aspiring Bill Burr, if you will. Thanks to his 12+ years of writing experience in just as many fields, including tech, cybersecurity, modelling, fitness, crypto, and other topics-that-shall-not-be-named, he's become a genuine asset to the team. While his position as a senior writer at PrivacyAffairs thought him valuable lessons about the power of self-management, his entire writing career was and is an exercise in self-improvement. Now, he's ready to sink his teeth into crypto and teach people how to take control of their own money on the blockchain. With fiat as an eternally devaluing currency, Bitcoin and altcoins seem like the best-fitting alternative for Bogdan. Bogdan’s biggest professional accomplishment, aside from securing a position as a main writer for Bitcoinist, was his 5-year run as a writing manager at Blackwood Productions, where he coordinated a team of four writers. During that time, he learned the value of teamwork and that of creating a working environment that breeds efficiency, positivity, and friendship.

Bacaan Terkait

Mengapa Lebih Banyak AI Agent Belum Tentu Berarti Produktivitas yang Lebih Tinggi?

**Mengapa Lebih Banyak AI Agent Tidak Sama dengan Produktivitas Lebih Tinggi?** Meskipun teknologi memungkinkan kita meluncurkan banyak AI Agent dengan mudah dan murah, produktivitas nyata tidak serta-merta meningkat. Ini karena munculnya konsep "Pajak Orkestrasi"—biaya tersembunyi untuk mengelola, menilai, dan menggabungkan hasil kerja semua Agent tersebut. Pekerjaan ini harus kembali ke satu sumber daya serial yang tidak dapat diduplikasi: perhatian dan penilaian manusia. **Manusia adalah 'GIL' dalam Sistem.** Seperti Global Interpreter Lock (GIL) dalam Python, semua Agent dapat berjalan paralel, tetapi untuk keputusan penting (seperti tinjauan arsitektur, kode, atau penyelesaian konflik), mereka harus "mengambil kunci" dari Anda—sang pengembang. Hukum Amdahl berlaku: percepatan maksimum dari paralelisasi dibatasi oleh bagian kerja yang harus tetap serial, yaitu kapasitas penilaian manusia. Menambah Agent hanya membuat antrian tinjauan lebih panjang, memperbesar beban konteks, dan menyebabkan kelelahan kognitif. **Kelelahan dan Utang Tersembunyi.** Banyaknya Agent yang aktif memberi ilusi produktivitas tinggi, tetapi rasa sibuk itu tidak sama dengan hasil berkualitas. Jika Anda "menyerah secara kognitif" dan tidak meninjau hasil dengan benar, Anda menumpuk utang teknis dan utang kognitif—masalah yang akan muncul nanti. Pajak orkestrasi harus dibayar, baik secara sadar melalui proses yang terencana, atau diam-diam melalui penurunan kualitas. **Solusi: Kelola Perhatian Seperti Sistem Produksi.** Kuncinya adalah merancang alur kerja dengan menghormati batas perhatian manusia sebagai sumber daya langka: 1. **Kontrol Jumlah Agent:** Sesuaikan jumlah Agent dengan kemampuan *review* Anda, bukan dengan apa yang UI izinkan. Batasi ke angka rendah. 2. **Klasifikasi Tugas:** Pisahkan tugas independen (cocok untuk Agent paralel) dari tugas kompleks yang membutuhkan penilaian mendalam (kerjakan secara serial). 3. **Tinjau Secara Berkelompok (*Batch Review*):** Kurangi biaya alih konteks dengan meninjau hasil beberapa Agent sekaligus. 4. **Gunakan Waktu Serial untuk Penilaian:** Fokuskan perhatian hanya pada bagian yang memerlukan penilaian manusia. Biarkan Agent menangani bagian yang dapat diverifikasi otomatis (seperti tes). 5. **Lindungi Waktu Fokus Anda:** Kadang, tindakan paling produktif adalah berhenti mengoordinasi banyak Agent dan fokus pada satu masalah inti. Kemampuan sebenarnya di era AI bukanlah menjalankan banyak Agent, tetapi merancang sistem yang secara sadar mengelilingi dan melindungi kapasitas penilaian serial manusia—sumber daya paling berharga dalam proses pengembangan.

marsbit1j yang lalu

Mengapa Lebih Banyak AI Agent Belum Tentu Berarti Produktivitas yang Lebih Tinggi?

marsbit1j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

Tiga tahun kemudian, pada Mei 2026, penulis meninjau kembali 20 prediksi tentang ChatGPT yang dibuatnya pada Maret 2023, menggunakan AI untuk mengevaluasi akurasinya berdasarkan data terbaru. Secara keseluruhan, arah dan mekanisme prediksi banyak yang tepat. Yang paling akurat adalah tentang RAG sebagai arsitektur standar, LUI (Antarmuka Pengguna Bahasa Alami) sebagai lapisan interaksi baru, munculnya "jaringan robot" (protokol untuk agen AI), dan kemampuan China mengejar ketertinggalan model AI besar. Prediksi bahwa ChatGPT bukan AGI namun langkah besar, tidak menyebabkan gelombang pengangguran massal, serta sifat uji Turing yang hanya mengukur persepsi juga pada dasarnya benar. Namun, prediksi dengan angka spesifik atau pernyataan mutlak sering meleset. Klaim bahwa GPT-4 memiliki 100 triliun parameter sepenuhnya salah. Pernyataan bahwa LLM "tidak mungkin" mengerjakan matematika murni terbantahkan dengan model penalaran yang memenangkan medali emas IMO. Estimasi biaya pelatihan model hanya $5-10 miliar juga jauh dari kenyataan, yang kini mencapai miliaran dolar untuk model terdepan. Beberapa prediksi keliru tentang distribusi dampak, seperti bahwa nilai akan berpindah ke lapisan aplikasi (nyatanya, penyedia chip seperti NVIDIA paling untung), atau bahwa AI akan "menghindari" masalah hak cipta (justru menimbulkan gugatan besar). Kesimpulan utama adalah: dalam memprediksi teknologi yang cepat berubah, mengidentifikasi arah dan mekanisme umumnya lebih bisa diandalkan daripada memberikan angka pasti atau pernyataan mutlak. Prediksi cenderung terlalu optimis tentang kecepatan perubahan jangka pendek, tetapi meremehkan besarnya perubahan jangka panjang. Penting juga untuk mempertimbangkan distribusi dampak, bukan hanya kesimpulan agregat. Pernyataan yang disertai batasan dan keraguan justru lebih tahan uji waktu. Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun. Tinjauan ini berfungsi sebagai pelajaran untuk membuat prediksi yang lebih baik di tiga tahun mendatang.

marsbit8j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

marsbit8j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

Tiga tahun kemudian: Meninjau Kembali 20 Prediksi ChatGPT Saya pada 2023 Pada Maret 2023, penulis Wang Jianshuo membuat 20 prediksi intuitif tentang ChatGPT dan AI masa depan. Kini, di Mei 2026, sebuah sistem AI yang terdiri dari 41 agen menganalisis prediksi-prediksi tersebut berdasarkan data terkini. Hasilnya menunjukkan pola menarik. **Yang Terbukti Benar (Secara Umum):** * **RAG dan Arsitektur Pencarian (✅):** Solusi utama untuk pengetahuan dan halusinasi adalah dengan menambahkan "contekan" (RAG), bukan mengubah model. Arsitektur pencarian + LLM kini menjadi standar. * **LUI sebagai Benua Baru (🟢):** Antarmuka Pengguna Bahasa Alami (LUI) adalah lapisan interaksi baru yang besar, melahirkan industri agen dan protokol seperti MCP. * **Jaringan Robot dan Sistem Pengalamatan Baru (🟢):** Agen akan berkomunikasi otomatis dengan bahasa alami. Protokol seperti MCP dan ANP sedang mewujudkannya. * **Model Besar Tiongkok (🟢):** Model-model seperti DeepSeek dan Qwen telah mengejar ketertinggalan performa, meski dengan investasi lebih kecil. * **Tidak Ada Kesadaran, Tes Turing Hanya Ukur Penampilan (🟢):** AI tidak memiliki kesadaran. Tes Turing hanya mengukur ilusi kesadaran. * **Prediksi Lain yang Benar:** ChatGPT bukan AGI, tapi lompatan besar; gelombang pengangguran besar tidak terjadi; tahun besar untuk startup; momen "browser 1994" telah tiba. **Yang Kurang Tepat atau Salah:** * **Parameter GPT-4 (❌):** Prediksi 100 triliun parameter salah. Estimasi terbaru sekitar 1,8 triliun. * **Matematika di LLM (🟡):** Diagnosis bahwa matematika adalah kelemahan intrinsik dan memerlukan alat bantu benar. Namun, pernyataan "tidak mungkin" ditingkatkan terbukti salah, karena model kini bisa memenangkan medali emas Olimpiade Matematika Internasional (IMO). * **Penangkapan Nilai (🟡):** Aplikasi memang berkembang pesat, tetapi nilai terbesar justru ditangkap oleh lapisan komputasi (seperti Nvidia), bukan oleh pembuat model. * **Hak Cipta (🟡):** Konten AI sulit didaftarkan hak cipta, tetapi tidak serta-mata "menghindari" pelanggaran. Gugatan dan penyelesaian besar (misalnya, Anthropic $1,5 miliar) membuktikan risikonya. * **Biaya Model (🟡):** Prediksi "perang lokal" dengan biaya $5-10 miliar untuk model canggih terbukti salah. Biaya pelatihan model terdepan (seperti GPT-5) jauh lebih tinggi, sementara biaya kloning model terbuka justru bisa lebih murah. **Pola dan Pelajaran:** 1. **Arah dan mekanisme lebih dapat diandalkan daripada angka pasti dan pernyataan mutlak.** 2. **Cenderung terlalu optimis untuk jangka pendek (kecepatan), tetapi terlalu konservatif untuk jangka panjang (skala/dampak).** 3. **Kesalahan sering terjadi pada distribusi, bukan pada total.** Contoh: Tidak ada gelombang pengangguran masif, tetapi dampak berat dirasakan oleh lulusan baru. 4. **Pernyataan yang disertai batasan dan ruang ketidakpastian justru lebih tahan uji waktu.** 5. **Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun.** Kesimpulannya, prediksi tentang arah besar dan mekanisme cenderung akurat, sementara prediksi spesifik tentang angka, kecepatan, dan distribusi dampak lebih sering meleset. Latihan ini lebih merupakan pelajaran dalam kerendahan hati dan penilaian yang bernuansa daripada sekadar penghitungan skor.

链捕手10j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

链捕手10j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Membawa Pengembalian Negatif bagi Sebagian Besar Raksasa Teknologi Demam AI kini memasuki tahap pemeriksaan keuangan. Raksasa cloud seperti Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, dan Oracle berencana menginvestasikan ratusan miliar dolar ke pusat data AI dalam lima tahun ke depan. Namun, analisis terhadap proyeksi pendapatan dan pengeluaran modal (capex) hingga 2030 mengungkap masalah: tingkat pengembalian investasi implisit diperkirakan sangat negatif bagi semua perusahaan kecuali Amazon, bahkan dalam skenario optimis ekstrem. Ini menunjukkan bahwa jika tren saat ini berlanjut, boom AI bisa menjadi salah satu peristiwa perusakan nilai pemegang saham terbesar. Ada dua jalan keluar: pendapatan yang jauh melebihi ekspektasi saat ini, atau pengurangan rencana investasi. Jalan pertama tampaknya mustahil, karena membutuhkan tambahan pendapatan triliunan dolar. Jalan kedua—pemotongan investasi—akan berdampak luas, meruntuhkan harga saham perusahaan-perusahaan teknologi global dan dapat mendorong ekonomi AS ke resesi, mengingat 93% pertumbuhan PDB AS belakangan ini didorong oleh investasi teknologi. IPO perusahaan AI seperti OpenAI dan Anthropic tahun ini bisa menjadi mekanisme transfer risiko, memindahkan ketidakpastian dari pemilik awal kepada investor ritail dan dana pensiun. Sementara euphoria pemasaran mungkin bertahan hingga setelah IPO tahun 2026, tekanan matematika yang tak terelakkan mungkin memaksa raksasa cloud mengumumkan pemotongan investasi pada 2027 atau 2028, mirip dengan jeda tiga tahun antara peringatan "irrational exuberance" Alan Greenspan pada 1996 dan pecahnya gelembung dotcom pada 2000.

marsbit11j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

marsbit11j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片