Suara Hati Seorang Pengguna Senior Polymarket: Sebenarnya Kita Sudah Dikalahkan oleh Pesaing

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-04-23Terakhir diperbarui pada 2026-04-23

Abstrak

Sebagai pengguna setia Polymarket, penulis menyuarakan keprihatinan mendalam bahwa platform prediksi pasar ini telah kehilangan posisi terdepannya dari pesaing utama, Kalshi. Data menunjukkan Kalshi kini unggul dalam valuasi ($220 miliar vs $150 miliar), volume perdagangan tahun ini ($370 miliar vs $290 miliar), dan dominasi pasar AS (90%). Masalah utama Polymarket meliputi: - Produk inti yang belum stabil, ditandai dengan penundaan migrasi CLOB V2, pemadaman yang berkepanjangan, dan komunikasi yang kacau. - Prioritas yang terbalik: Meluncurkan produk derivatif seperti perpetual contracts sebelum memperbaiki platform inti dan membuka akses penuh ke aplikasi AS (yang masih memiliki daftar tunggu jutaan orang). - Pola operasional yang tidak andal, bertolak belakang dengan citra "mesin operasional yang teratur" yang ingin dibangun. Penulis mendesak Polymarket untuk: 1. Membuka akses penuh aplikasi AS dan menghapus daftar tunggu. 2. Menstabilkan platform inti terlebih dahulu. 3. Baru kemudian memperluas ke produk baru. Meski demikian, penulis masih optimis karena Polymarket memiliki keunggulan seperti dukungan ICE, kemitraan dengan MLB, merek ikonik, dan komunitas yang loyal. Namun, jendela untuk menutup kesenjangan dengan Kalshi semakin sempit.

Penulis:Jonah

Kompilasi: Jiahuan, ChainCatcher

Artikel ini sudah saya simpan cukup lama.

Sudah lama ingin menulis, tapi terus menahan diri, berharap situasi akan memperbaiki diri dengan diam-diam. Sampai pagi ini Bloomberg menerbitkan "Polymarket Kehilangan Posisi Terdepan di Pasar Prediksi Karena Penundaan dan Kemunduran", jujur saja, laporan itu sudah menyampaikan sebagian besar yang ingin saya katakan. Jadi selanjutnya saya akan banyak mengutip, biarkan itu membantu saya memikul sebagian beban.

Polymarket menghadapi semakin banyak kendala operasional dalam upaya menjangkau audiens kunci (pelanggan AS), dan kini tertinggal dari pesaing utamanya. Dari bloomberg.com

Judul ini menyakitkan. Dan seharusnya begitu.

Sejak pertengahan 2024, saya telah mengamati Polymarket. Saya setuju dengan visinya, membela platform dalam setiap kepanikan regulasi, merekomendasikannya kepada setiap trader yang saya kenal. Pasar prediksi adalah salah satu infrastruktur keuangan terpenting dekade ini, dan Polymarket adalah perusahaan yang selalu saya harapkan bisa memenangkan jalur ini.

Perbaiki platformnya. Luncurkan aplikasi AS. Jangan umumkan produk baru sebelum produk lama stabil. Benar-benar jadilah mesin operasi yang teratur seperti yang dikatakan juru bicara.

Komunitas masih bersama kalian, para pemercaya juga masih di sini. Tapi jendela untuk menutup celah lebih sempit daripada enam bulan lalu, dan akan lebih sempit lagi dalam enam bulan ke depan.

Perbaiki platformnya dulu. Lalu, bawa pulang kemenangan.

Ditulis oleh seorang pengguna lama Polymarket, yang lebih dari siapa pun berharap tidak perlu menulis surat seperti ini lagi.

Pertanyaan Terkait

QApa yang menyebabkan Polymarket kehilangan posisi terdepannya di pasar prediksi?

APolymarket kehilangan posisi terdepannya karena berbagai masalah operasional, termasuk penundaan migrasi infrastruktur, pemadaman platform yang sering, dan kegagalan dalam membuka akses penuh ke aplikasi AS. Sementara itu, pesaing utama mereka, Kalshi, berhasil memberikan produk yang lebih andal dan sesuai regulasi, sehingga merebut pangsa pasar.

QApa saja masalah utama yang dihadapi Polymarket menurut penulis?

AMenurut penulis, masalah utama Polymarket adalah: platform yang belum sepenuhnya stabil, komunikasi yang buruk tentang pembaruan dan penundaan, prioritas yang salah (seperti mengumumkan produk baru sebelum memperbaiki masalah inti), dan kegagalan dalam membuka akses ke aplikasi AS untuk jutaan pengguna yang menunggu.

QMengapa pengumuman Polymarket tentang perpetual contracts dianggap sebagai langkah yang salah?

APengumuman perpetual contracts dianggap salah karena dilakukan saat platform inti masih tidak stabil, migrasi infrastruktur tertunda, dan aplikasi AS belum sepenuhnya terbuka. Ini memberi kesan bahwa Polymarket lebih fokus pada monetisasi pengguna yang ada daripada memperbaiki pengalaman untuk semua pengguna, termasuk yang masih menunggu akses.

QApa saja keunggulan yang masih dimiliki Polymarket meskipun menghadapi tantangan?

APolymarket masih memiliki beberapa keunggulan, termasuk dukungan dari ICE (perusahaan induk NYSE), kemitraan dengan MLB, merek yang kuat dan diakui secara luas, serta komunitas pengguna setia yang masih percaya pada visi platform.

QApa saran penulis kepada Polymarket untuk kembali memenangkan persaingan?

APenulis menyarankan Polymarket untuk: memperbaiki platform inti dan menstabilkannya, membuka akses penuh ke aplikasi AS, menghentikan pengumuman produk baru sampai masalah lama terselesaikan, dan beroperasi dengan disiplin seperti mesin yang terorganisir untuk memulihkan kepercayaan pengguna.

Bacaan Terkait

Pasar Saham AS Alami Jatuhnya Terberat Sejak 2025, Tiga Pemicu Meledakkan Penilaian Ulang Valuasi Saham Teknologi

Pasar saham AS mengalami keruntuhan terburuk sejak krisis tarif April 2025 pada 5 Juni. Indeks Nasdaq anjlok 4,18%, S&P 500 turun 2,64%, dan Dow Jones merosot 695 poin. Tiga pemicu utama diidentifikasi: 1. Laporan keuangan Broadcom mengisyaratkan kemungkinan perlambatan dalam pertumbuhan pendapatan chip AI kuartal depan, memicu kepanikan dan penjualan luas di seluruh sektor semikonduktor. Indeks Philadelphia Semiconductor terjun 10,26%. 2. Data tenaga kerja AS (NFP) bulan Mei jauh melampaui ekspektasi (172.000 vs 80.000), memperkuat kekhawatiran bahwa Federal Reserve mungkin tidak akan menurunkan suku bunga dan bahkan berpotensi menaikkannya. Ekspektasi kenaikan suku bunga melonjak di pasar. 3. Bayangan perang Iran dan harga minyak tinggi yang terus-menerus (WTI > $90) memperumit perang Fed melawan inflasi, menambah tekanan pada pasar. Ketiga faktor ini bersama-sama menggoyang narasi dasar pasar: pertumbuhan AI tanpa batas, likuiditas mudah dari Fed, dan inflasi yang telah terkendali. Keruntuhan dengan cepat menyebar ke pasar global di Asia dan Eropa. Apakah ini awal pecahnya gelembung AI? Analisis menunjukkan ini lebih sebagai penyesuaian penilaian ulang (valuasi) daripada keruntuhan narasi sepenuhnya. Permintaan chip AI tetap kuat (pertumbuhan 143% Broadcom), tetapi pasar menjadi lebih realistis mengenai kecepatan pertumbuhan dan harga yang bersedia dibayar. Arah pasar selanjutnya akan bergantung pada pertemuan FOMC Juni, panduan dari perusahaan AI lainnya seperti Nvidia, dan perkembangan situasi di Iran.

marsbit3j yang lalu

Pasar Saham AS Alami Jatuhnya Terberat Sejak 2025, Tiga Pemicu Meledakkan Penilaian Ulang Valuasi Saham Teknologi

marsbit3j yang lalu

AI yang Bisa Membangun Diri Sendiri Melalui 'Rekursi' Menjadi Populer, Google Menuangkan Air Dingin, DeepSeek dkk. Sudah Menyentuh Ujungnya

Konsep Recursive Self-Improvement (RSI), atau kecerdasan buatan yang mampu melatih dan meningkatkan dirinya sendiri secara mandiri, menjadi tren hangat di dunia AI. Beberapa startup seperti Recursive Superintelligence dan proyek Auto-Research dari Andrej Karpathy fokus pada realisasi visi ini. Meski demikian, CEO Google Sundar Pichai menyatakan teknologi ini masih dalam tahap awal dan belum mencapai percepatan skala besar seperti yang dibayangkan. Analisis dari para peneliti membagi kemajuan RSI menjadi tiga tahap: *adequacy* (sistem berjalan tanpa manusia), *parity* (kualitas setara manusia), dan *supremacy* (melebihi kolaborasi manusia-AI). Pencapaian tahap kedua diprediksi akan memicu percepatan yang sangat cepat. Di China, perusahaan seperti DeepSeek dan Baidu secara diam-diam telah menerapkan prinsip-prinsip serupa RSI dalam pengembangan model mereka, seperti optimisasi algoritma efisien dan siklus peningkatan mandiri, meski tidak secara terbuka menyebut istilah RSI. Namun, tantangan RSI tetap ada, termasuk risiko *model collapse* (penurunan kualitas data generasi AI) dan prasyarat lingkungan yang sulit seperti kebutuhan komputasi tak terbatas dan ekosistem penelitian terbuka global. Perkembangan RSI merefleksikan tren di mana peran manusia dalam rantai pengembangan AI secara bertahap berkurang, sebuah proses yang bersifat irreversible.

marsbit5j yang lalu

AI yang Bisa Membangun Diri Sendiri Melalui 'Rekursi' Menjadi Populer, Google Menuangkan Air Dingin, DeepSeek dkk. Sudah Menyentuh Ujungnya

marsbit5j yang lalu

Anthropic Memprediksi secara Global, OpenAI Telah Melampaui "Ambang Keandalan": Akselerasi Mandiri AI Telah Dimulai

**Peringatan Global dari Anthropic: OpenAI Telah Melampaui 'Ambang Keandalan', Memicu Akselerasi Mandiri AI** Anthropic mengeluarkan peringatan mendesak untuk memperlambat atau menghentikan penelitian AI, karena data internal mereka menunjukkan bahwa AI kini mempercepat pengembangan AI itu sendiri, berpotensi mendekati titik kritis perbaikan diri yang rekursif atau "membuat dirinya sendiri." Di sisi lain, Yann Dubois dari tim pasca-pelatihan OpenAI memberikan perspektif mikro: pertumbuhan kemampuan AI sebenarnya linier dan berkelanjutan, tetapi pengguna merasakan "kebergunaan" yang melompat secara diskrit. Ini karena adanya **"ambang keandalan"**. Sebelum mencapai ambang ini, AI hanyalah alat cerdas yang tidak dapat diandalkan sepenuhnya. Setelah melampauinya (sekitar Desember tahun lalu menurut Dubois), AI menjadi seperti karyawan yang dapat dipercaya untuk menangani pekerjaan nyata dan mulai mempercepat perkembangannya sendiri. **Akselerasi Mandiri dan Siklus Penguatan:** Ketika model menjadi cukup andal (misalnya, dalam pemrograman), mereka dapat digunakan untuk membantu peneliti mengembangkan alat dan bahkan melatih generasi model AI berikutnya, menciptakan loop akselerasi yang semakin cepat. Data Anthropic menunjukkan produktivitas kode per insinyur meningkat 8x pada Q2 2026 dibandingkan Q1 2024. **AI sebagai "Kerajinan" (Craft):** Dubois menegaskan bahwa membangun sistem AI yang andal lebih menyerupai kerajinan atau bahkan "alkimia" yang mengandalkan intuisi dan trial-and-error, daripada ilmu pengetahuan murni yang sistematis. Peningkatan keandalan seringkali dicapai dengan menekan "tingkat kesalahan per interval waktu" dalam sistem agen AI. **"Harness" Vertikal dan "Mil Terakhir":** Dubois berpendapat bahwa jika model saat ini "dibekukan" dan fokus dialihkan ke pengembangan *harness* (sistem orkestrasi) yang matang untuk domain spesifik, banyak bidang sudah dapat merasakan fungsi seperti AGI (Kecerdasan Buatan Umum). **Tantangan sebenarnya bukan pada kecerdasan model, tetapi pada "mil terakhir"**—yaitu mengintegrasikan AI dengan sistem yang ada, mengatur izin akses, konektor data, dan alur kerja bisnis tertentu. Inilah peluang besar bagi pengembang dan startup. **Tantangan Masa Depan: Pembelajaran Berkelanjutan (Continual Learning):** Meski memiliki titik awal yang tinggi, model AI saat ini kesulitan untuk terus belajar dan beradaptasi dari pengalaman spesifik di lingkungan barunya seperti manusia. Membentuk kurva pembelajaran AI yang terus naik, bukan mendatar, adalah salah satu masalah terpenting berikutnya.

marsbit5j yang lalu

Anthropic Memprediksi secara Global, OpenAI Telah Melampaui "Ambang Keandalan": Akselerasi Mandiri AI Telah Dimulai

marsbit5j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片