Bisakah Shiba Inu Masih Melakukan Comeback? Kurangnya Pembaruan Pada Shibarium L3 Ternyata Menjadi Masalah

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-03-24Terakhir diperbarui pada 2026-03-24

Abstrak

Shiba Inu (SHIB) sedang mengalami fase harga terendah sejak 2022, didorong oleh kurangnya pembaruan dan sentimen positif dalam ekosistemnya. Pengembangan Shibarium Layer-3 (L3) melalui inisiatif ShibClaw telah dikonfirmasi oleh Woofswap dan sedang dalam tahap pengujian awal, termasuk eksplorernya. Namun, tidak ada detail lebih lanjut mengenai spesifikasi teknis, timeline, atau peluncuran mainnet, yang menyebabkan ketidakpastian di komunitas. Sementara itu, jaringan Shibarium sendiri sedang menjalani migrasi server dan proses re-indeksing, dengan sinkronisasi eksplorer sekitar 45%. Tanpa kejelasan perkembangan atau dukungan sentimen yang kuat, sulit bagi SHIB untuk bangkit kembali seperti saat peluncuran Shibarium sebelumnya. SHIB saat ini diperdagangkan pada $0,000006139.

Semuanya sebagian besar sepi di front Shiba Inu, dan cryptocurrency meme saat ini sedang melalui fase harga yang sulit. Yang menarik, pembaruan terbaru tentang ekosistem ini berasal dari dApp ekosistem Woofswap, yang mengonfirmasi pengujian awal eksplorator Shibarium Layer-3 di bawah inisiatif ShibClaw tetapi tidak menawarkan detail lebih lanjut tentang L3 itu sendiri. Kurangnya kejelasan itu mulai menonjol pada saat seluruh ekosistem Shiba Inu membutuhkan arahan yang lebih kuat.

Pengembangan Shibarium L3 Ada, Namun Detailnya Hilang

Woofswap, sebuah aplikasi terdesentralisasi Shiba Inu, baru-baru ini mengonfirmasi bahwa pengujian awal eksplorator Shibarium Layer-3 sedang berlangsung di bawah inisiatif ShibClaw. Namun, pengumuman itu datang tanpa indikasi kapan peluncuran mainnet akan berlangsung, dan keheningan ini telah menarik reaksi yang terlihat dari dalam komunitas.

Akun X Woofswap baru-baru ini membuat posting yang mencatat pengembangan Shibarium L3, tetapi juga menambahkan bahwa tidak ada informasi lebih lanjut yang tersedia saat ini.

Perlu dicatat, Layer-3 Shibarium tidak lagi hanya sebuah konsep pada titik ini. Pengujian awal sudah berlangsung melalui inisiatif seperti ShibClaw, dengan para pengembang bereksperimen dengan eksplorator L3 khusus dan aplikasi berbasis AI yang dibangun di atas jaringan Layer-2 Shibarium.

Namun, masalahnya terletak pada apa yang belum dikatakan. Para pengembang telah memberikan sedikit atau tidak ada informasi tentang garis waktu, spesifikasi teknis, atau potensi peluncuran mainnet. Bahkan tim yang terlibat, seperti Woofswap di atas, telah mengakui bahwa L3 masih dalam pengujian tanpa menawarkan banyak detail.

Pada saat yang sama, jaringan Shibarium itu sendiri sedang mengalami perombakan backend besar-besaran. Sistem telah melalui migrasi server dan proses pengindeksan ulang rantai penuh selama sebulan terakhir, dan sinkronisasi eksplorator saat ini berada di sekitar 45% penyelesaian.

Namun, menurut Shibizens, akun X yang berfokus pada Shibarium, jumlah total blok dan transaksi yang terlihat pada eksplorator hanya mencerminkan data parsial. Angka sebenarnya adalah lebih dari 14 juta blok dan 1,56 miliar transaksi dibandingkan dengan angka yang ditampilkan sekitar 2,4 juta blok dan 168 juta transaksi.

Bisakah SHIB Masih Pulih Tanpa Dukungan Sentimen yang Kuat?

Shiba Inu saat ini diperdagangkan pada kisaran harga terendah sejak pasar bear 2022. Sebagian besar dari ini adalah kurangnya aliran masuk ke ceruk koin meme, tetapi beberapa kredit juga dapat diberikan kepada kurangnya pembaruan dan sentimen rendah tentang ekosistem Shiba Inu.

Masalah yang lebih besar adalah bagaimana Shibarium L3 terkait dengan kemampuan Shiba Inu untuk melakukan comeback harga seperti yang kita lihat pada hari-hari awal peluncuran Shibarium. Namun, tanpa tonggak yang jelas atau garis waktu penyebaran yang terlihat, ada sedikit hal bagi para pedagang untuk mengikat harapan mereka. Pada saat penulisan, Shiba Inu diperdagangkan pada $0,000006139.

SHIB diperdagangkan pada $0,0000061 pada grafik 1D | Sumber: SHIBUSDT di Tradingview.com

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QApa yang dikonfirmasi oleh Woofswap mengenai pengembangan Shibarium Layer-3?

AWoofswap mengonfirmasi bahwa pengujian awal explorer Shibarium Layer-3 sedang berlangsung dalam inisiatif ShibClaw, tetapi tidak memberikan detail lebih lanjut atau jadwal peluncuran mainnet.

QMengapa kurangnya informasi tentang Shibarium L3 menjadi masalah bagi komunitas Shiba Inu?

AKurangnya informasi tentang timeline, spesifikasi teknis, dan peluncuran mainnet membuat komunitas tidak memiliki kejelasan arah, yang berdampak negatif pada sentimen dan ekspektasi trader.

QBagaimana kondisi perdagangan Shiba Inu (SHIB) saat ini berdasarkan artikel?

AShiba Inu saat ini diperdagangkan pada kisaran harga terendah sejak pasar bearish 2022, yaitu sekitar $0.000006139, karena minimnya inflow ke niche meme coin dan rendahnya sentimen ekosistem.

QApa yang sedang dialami oleh jaringan Shibarium saat ini menurut artikel?

AJaringan Shibarium sedang mengalami overhaul backend besar, termasuk migrasi server dan proses re-indexing chain penuh, dengan sinkronisasi explorer saat ini sekitar 45% selesai.

QMengapa Shibarium L3 dianggap penting untuk potensi pemulihan harga SHIB?

AShibarium L3 diharapkan dapat mendorong comeback harga SHIB seperti yang terjadi pada peluncuran awal Shibarium, tetapi tanpa milestone yang jelas, trader kesulitan membangun ekspektasi positif.

Bacaan Terkait

Di Balik Skor AI, Ada "Pembuat Soal" Seorang Tionghoa

Setiap peluncuran model AI terbaru, industri sering merujuk pada sejumlah "rapor" standar seperti MMLU-Pro, MMMU, dan MMMU-Pro. Di balik sistem evaluasi kunci ini, terdapat seorang "penyusun soal" bernama Chen Wenhu, asisten profesor di University of Waterloo. MMLU-Pro dikembangkan oleh Chen dan timnya sebagai respons atas keterbatasan MMLU lama. Ketika model-model mutakhir seperti o3 OpenAI mulai mencapai skor hampir sempurna, MMLU-Pro hadir dengan 12.032 soal yang lebih menantang, memperluas pilihan jawaban dan menekankan penalaran, sehingga berhasil membedakan kemampuan model yang sebelumnya tampak setara. Chen juga terlibat dalam MMMU, tolok ukur multimodal yang mengevaluasi pemahaman model terhadap gambar, grafik, dan teks secara terintegrasi. MMMU-Pro kemudian menyempurnakannya dengan memastikan model tidak bisa mengandalkan teks saja. Latar belakang Chen dalam pemahaman informasi kompleks dan pengembangannya di Google DeepMind untuk proyek Gemini memberinya wawasan mendalam. Ia mendirikan TIGERLab (atau "Geng Harimau"), yang tidak hanya fokus pada evaluasi tetapi juga riset model, seperti UniVideo untuk video dan MoCha untuk karakter virtual. Saat ini, Chen bergabung dengan Meta Super Intelligence Lab, terus berkontribusi pada data dan evaluasi multimodal. Karyanya mengingatkan bahwa di balik kemajuan AI yang terlihat, ada banyak talenta seperti dirinya yang membangun fondasi penting bagi perkembangan industri.

marsbit11m yang lalu

Di Balik Skor AI, Ada "Pembuat Soal" Seorang Tionghoa

marsbit11m yang lalu

Posisi Baru yang Paling Banyak Dicari di Silicon Valley Telah Muncul

Selama tiga tahun terakhir, posisi yang paling diminati di industri AI adalah ilmuwan model. Namun, kini fokus perusahaan raksasa seperti OpenAI, Anthropic, dan Google telah berubah. Mereka kini paling ingin merekrut Forward Deployment Engineer (FDE) – insinyur penyebaran garis depan. Posisi ini, yang melibatkan kerja lapangan, rapat, dan modifikasi proses, menandai pergeseran besar industri: mitos model meredup, perang implementasi dimulai. Laporan LinkedIn 2026 menunjukkan bahwa perekrutan FDE global meningkat 42 kali lipat dari 2023 hingga 2025, tiga kali lebih cepat daripada pertumbuhan posisi insinyur AI. Ini mengungkap kenyataan: model sudah canggih, tetapi banyak perusahaan gagal mengadopsinya karena kendala organisasi, seperti data lama, alur kerja yang kaku, dan masalah integrasi sistem. Palantir Technologies adalah pelopor dalam mengembangkan peran FDE. Alih-alih menjual perangkat lunak standar, mereka mengirim insinyur untuk tinggal di lokasi klien, memahami proses, dan menyesuaikan solusi. Metode ini kini menjadi acuan. Pada Mei 2026, tiga raksasa AI mengambil langkah serius untuk implementasi. Anthropic meluncurkan perusahaan patungan senilai $15 miliar untuk men-deploy model Claude. OpenAI membentuk anak perusahaan Deployment Company (DeployCo) dengan investasi awal lebih dari $40 miliar dan mengakuisisi firma konsultan Tomoro. Google Cloud secara masif membuka lowongan untuk FDE. Ini adalah sinyal kuat bahwa fokus telah beralih dari pembuatan model ke penyebaran hasil. FDE tidak hanya menjual alat, tetapi menjamin hasil. Mereka harus memahami teknologi sekaligus dinamika organisasi, menggantikan peran manajer produk, arsitek, manajer proyek, dan insinyur AI. Gaji mereka yang tinggi (hingga $500.000) mencerminkan kompleksitas tugas: mengatasi hambatan organisasi seperti budaya korporat, kepatuhan, dan pembagian tanggung jawab, yang seringkali menjadi penyebab utama kegagalan proyek AI, seperti yang dialami oleh Goldman Sachs dan Target. Kesimpulannya, saat model, daya komputasi, dan Agen menjadi semakin murah, kemampuan yang menjadi sangat berharga adalah memahami organisasi, mengubah proses, dan mendorong perubahan. FDE populer karena industri AI akhirnya mengakui bahwa bagian tersulit dari revolusi teknologi bukanlah teknologinya, melainkan manusianya.

marsbit25m yang lalu

Posisi Baru yang Paling Banyak Dicari di Silicon Valley Telah Muncul

marsbit25m yang lalu

Saat Piala Dunia Bertemu Agen: Dari Web2 ke Web3, Bagaimana Dompet Menuju ke Agentic Wallet?

Piala Dunia menjadi momen yang relevan untuk mengamati evolusi dompet digital (wallet). Dalam skenario prediksi Piala Dunia di platform seperti Polymarket, dompet web3 tradisional berfungsi sebagai pintu masuk interaksi on-chain bagi pengguna. Namun, perubahan yang lebih mendasar terjadi ketika AI Agent mulai diintegrasikan ke dalam skenario dompet, mengubah cara pengguna berinteraksi dengan dunia on-chain. Contohnya, imToken bereksperimen dengan menyematkan AI Agent dalam aktivitas prediksi Piala Dunia. Agent di situs web dan Discord ini dapat membantu pengguna menyelesaikan transaksi taruhan secara lebih alami. Pengguna tidak lagi harus membuka aplikasi dompet secara langsung, tetapi dapat berpartisipasi melalui Discord atau halaman web, kemudian dengan mulus dipandu kembali ke transaksi on-chain oleh Agent. Ini merupakan bentuk awal dari "Agentic Wallet", di mana dompet masa depan mungkin hadir dalam bentuk AI yang ada di mana-mana, bukan hanya sebagai aplikasi mandiri. Inti perubahan ini adalah pergeseran dari dompet sebagai "menu fungsi" menjadi "penerjemah intensi" (intent interpreter). Daripada pengguna memutuskan untuk mentransfer, menukar aset, atau menyambung ke DApp, mereka cukup menyampaikan keinginan dalam bahasa alami. Agent kemudian akan menguraikan langkah-langkahnya, dan dompet akan mengeksekusi rangkaian aksi on-chain. Piala Dunia menjadi pintu masuk yang ideal karena menyediakan konteks alami di mana pengguna memiliki intensi untuk berekspresi dan membuat keputusan. Perkembangan serupa juga terlihat di sektor keuangan tradisional. Mastercard meluncurkan "Agent Pay for Machines", yang mendefinisikan kerangka kerja untuk agen AI tepercaya yang berpartisipasi dalam pembayaran dengan otorisasi pengguna. Ini menekankan pentingnya identifikasi, otorisasi, batasan, dan audit untuk agen AI yang terlibat dalam transaksi bernilai—tantangan yang juga dihadapi oleh dompet web3. Oleh karena itu, tantangan utama bagi Agentic Wallet bukanlah seberapa banyak yang dapat dilakukan AI, tetapi bagaimana memastikan pengguna tetap memahami dan mengontrol tindakan AI. Keamanan dan batasan yang jelas menjadi sangat penting. Dompet masa depan perlu secara jelas memberi tahu pengguna tentang identitas Agent, kemampuan yang dapat digunakannya, durasi otorisasi, batas transaksi, dan memberikan opsi untuk menjeda atau mencabut akses kapan saja. Eksperimen dalam skenario ringan seperti prediksi Piala Dunia merupakan langkah awal menuju masa depan di mana dompet cerdas dapat meningkatkan pengalaman pengguna tanpa mengorbankan kendali dan keamanan aset mereka.

marsbit1j yang lalu

Saat Piala Dunia Bertemu Agen: Dari Web2 ke Web3, Bagaimana Dompet Menuju ke Agentic Wallet?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli L3

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Layer3 (L3) 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 Layer3 (L3) 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 Layer3 (L3) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Layer3 (L3) 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 Layer3 (L3)Lakukan trading Layer3 (L3) 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.

276 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.06Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli L3

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 L3 (L3) disajikan di bawah ini.

活动图片