Uji Coba Blockchain di Jaringan Canton Menguji Penggunaan Ulang Agunan dengan Surat Berharga Negara yang Ditokenisasi

cointelegraphDipublikasikan tanggal 2025-12-09Terakhir diperbarui pada 2025-12-09

Abstrak

Ringkasan: Digital Asset dan sejumlah lembaga keuangan telah menyelesaikan putaran kedua uji coba pembiayaan Treasury AS di Canton Network, dengan memperkenalkan penggunaan kembali jaminan (collateral reuse) secara real-time dan memperluas jumlah stablecoin yang terlibat. Lima transaksi berhasil dieksekusi dalam fase terbaru ini, membangun kesuksesan pilot bulan Juli lalu. Uji coba menunjukkan bahwa Treasury AS yang ditokenisasi dapat dipindahtangankan antar-pihak dan digunakan kembali sebagai jaminan secara real-time, menghilangkan penundaan operasional yang biasa terjadi di keuangan tradisional. Bank of America, Citadel Securities, dan beberapa institusi terkemuka lainnya berpartisipasi dalam uji coba ini. Canton Network, blockchain layer-1 untuk keuangan institusional, kini memimpin pasar aset dunia nyata yang ditokenisasi dengan lebih dari $370 miliar di onchain, melampaui Ethereum dan jaringan lainnya.

Digital Asset dan sekelompok lembaga keuangan telah menyelesaikan putaran kedua pembiayaan Surat Berharga Negara AS secara onchain di Jaringan Canton, memperkenalkan penggunaan ulang agunan secara real-time dan memperluas jumlah stablecoin yang terlibat.

Lima transaksi dieksekusi dalam fase terbaru ini, melanjutkan pilot bulan Juli, yang pertama kali menunjukkan bahwa Surat Berharga Negara AS dan stablecoin USDC (USDC) dapat digabungkan untuk membiayai dan menyelesaikan transaksi di blockchain.

Dalam uji coba terbaru, perusahaan-perusahaan menggunakan beberapa stablecoin untuk membiayai posisi terhadap Surat Berharga Negara AS yang ditokenisasi, memperluas kumpulan likuiditas onchain yang tersedia untuk transaksi pembiayaan.

Uji coba menunjukkan bahwa Surat Berharga Negara AS yang ditokenisasi dapat diteruskan antar pihak lawan dan digunakan kembali sebagai agunan secara real-time, menghindari penundaan operasional yang biasanya menyertai rehypothecation dalam keuangan tradisional.

Upaya ini menghimpun Bank of America, Citadel Securities, Cumberland DRW, Virtu Financial, Société Générale, Tradeweb, Circle, Brale dan M1X Global, yang semuanya merupakan bagian dari Kelompok Kerja Industri Jaringan Canton.

Kelly Mathieson, kepala petugas pengembangan bisnis di Digital Asset — perusahaan di balik Jaringan Canton — mengatakan dalam pernyataan bahwa tes tersebut adalah "bagian dari perkembangan yang terencana menuju model pasar baru."

Justin Peterson, kepala petugas teknologi Tradeweb, menambahkan bahwa "mendemonstrasikan penggunaan ulang agunan secara real-time dan perluasan likuiditas stablecoin bukan hanya pencapaian teknis — ini adalah cetak biru untuk masa depan keuangan institusional."

Terkait: ‘Kami menolak melakukan ICO’: Kebenaran di balik tokenomics Canton

Jaringan Canton Memperluas Jejaknya dalam Aset Dunia Nyata yang Ditokenisasi

Jaringan Canton, blockchain layer-1 yang dibangun untuk keuangan institusional, telah memperluas kehadirannya di sektor tokenisasi tahun ini.

Pada 4 Desember, pengembangnya Digital Asset mengamankan dukungan strategis sekitar $50 juta dari BNY, iCapital, Nasdaq dan S&P Global. Pendanaan baru ini menyusul pengumpulan dana $135 juta awal tahun ini dan dimaksudkan untuk mendukung upaya penskalaan jaringan.

Pada bulan Oktober, manajer aset Franklin Templeton mengatakan akan memigrasi platform Benji Investments-nya — yang menokenisasi saham dari dana pasar uang andalan perusahaan di AS — ke Jaringan Canton.

Data dari RWA.xyz juga menunjukkan Jaringan Canton kini memimpin pasar untuk aset dunia nyata yang ditokenisasi dengan margin yang lebar, dengan lebih dari $370 miliar diwakili onchain, jauh melampaui jaringan populer seperti Ethereum, Polygon, Solana dan rantai publik lainnya.

Blockchain teratas untuk RWA. Sumber: RWA.xyz

Majalah: 6 alasan Jack Dorsey pasti Satoshi... dan 5 alasan dia bukan

Pertanyaan Terkait

QApa yang diuji dalam putaran kedua pembiayaan Treasury AS onchain di Canton Network?

ADalam putaran kedua, diuji penggunaan kolateral real-time dan perluasan jumlah stablecoin yang terlibat dalam pembiayaan dengan Treasury AS yang ditokenisasi.

QApa keunggulan utama yang ditunjukkan uji coba terkait penggunaan kolateral?

AUji coba menunjukkan kolateral Treasury AS yang ditokenisasi dapat dipindahtangankan antar pihak dan digunakan kembali secara real-time, menghilangkan penundaan operasional yang biasa terjadi di keuangan tradisional.

QPerusahaan mana saja yang terlibat dalam uji coba Canton Network ini?

ABank of America, Citadel Securities, Cumberland DRW, Virtu Financial, Société Générale, Tradeweb, Circle, Brale, dan M1X Global.

QBerapa nilai aset yang telah ditokenisasi di Canton Network menurut data RWA.xyz?

ALebih dari $370 miliar aset dunia nyata telah ditokenisasi di Canton Network, menjadikannya pemimpin pasar dengan margin yang lebar.

QApa tujuan pendanaan strategis $50 juta yang diperoleh Digital Asset untuk Canton Network?

APendanaan dari BNY, iCapital, Nasdaq, dan S&P Global dimaksudkan untuk mendukung upaya penskalaan dan pengembangan jaringan Canton Network.

Bacaan Terkait

Institusi Masuk ke Pasar Prediksi, Terjebak di Tahap Ketiga

Ringkasan: Pasar prediksi, yang sebelumnya dianggap sebagai bidang pinggiran, kini sedang menuju arus utama. Acara penelitian yang diadakan oleh Kalshi Research menunjukkan minat yang berkembang dari akademisi, eksekutif Wall Street, dan politisi. Meskipun prediksi olahraga masih mendominasi volume perdagangan (mencapai 80%), kategori lain seperti hiburan, crypto, politik, dan budaya tumbuh lebih cepat, menunjukkan pergeseran dari "perdagangan hiburan" menjadi "alat informasi dan manajemen risiko." Pasar prediksi menyediakan benchmark harga real-time untuk peristiwa masa depan, seperti pemilihan umum atau keputusan kebijakan, yang sebelumnya tidak ada. Ini memungkinkan lembaga melakukan lindung nilai secara lebih langsung tanpa perlu mempertimbangkan multiple layer risiko. Adopsi institusional terjadi dalam tiga tahap: 1. Akses data (sudah terjadi, misalnya di kalangan manajer investasi), 2. Integrasi sistem (persetujuan kepatuhan dan edukasi internal), 3. Perdagangan aktual (masih terhambat oleh kebutuhan margin penuh 100%, yang tidak efisien untuk lembaga). Kalshi sedang berupaya memperkenalkan perdagangan margin setelah mendapatkan izin dari NFA. Para ahli memprediksi pasar prediksi akan menjadi alat yang layak untuk lembaga dalam lima tahun ke depan, dan sudah mulai digunakan oleh politisi tingkat tinggi serta diintegrasikan ke dalam model prediksi pemilu. Platform ini menghargai pengetahuan mendalam di bidang tertentu, bukan latar belakang finansial. Pasar prediksi berevolusi menjadi infrastruktur untuk menentukan harga ketidakpastian.

marsbit22m yang lalu

Institusi Masuk ke Pasar Prediksi, Terjebak di Tahap Ketiga

marsbit22m yang lalu

Akses Institusi ke Pasar Prediksi, Terhenti di Tahap Ketiga

Ringkasan: Pasar prediksi, yang sebelumnya dianggap sebagai niche, kini menunjukkan tanda-tanda matang dan adopsi institusional. Acara penelitian yang diselenggarakan oleh Kalshi Research menunjukkan pergeseran dari fokus tradisional pada pemilu dan olahraga menuju kategori yang lebih luas seperti ekonomi, hiburan, dan politik. Meskipun olahraga masih mendominasi volume perdagangan (80%), segmen lain tumbuh lebih cepat. Pasar ini mulai berfungsi sebagai alat penetapan harga informasi dan lindung nilai risiko untuk peristiwa makro, memberikan benchmark real-time yang sebelumnya tidak ada. Lembaga seperti Goldman Sachs dan CNBC sudah menggunakannya sebagai referensi data (Tahap 1 adopsi). Namun, adopsi penuh untuk perdagangan aktif (Tahap 3) masih terhambat oleh persyaratan margin penuh, yang tidak efisien bagi institusi. Kalshi sedang berupaya memperkenalkan perdagangan margin setelah mendapat izin regulator. Para ahli memprediksi pasar prediksi akan menjadi infrastruktur yang membosankan dan penting dalam 5 tahun ke depan, mirip dengan evolusi pasar opsi. Bukti normalisasi sudah terlihat, dengan politisi tingkat tinggi mulai mengutip odds Kalshi, dan data pasar diintegrasikan ke dalam model prediksi pemilu.

Odaily星球日报27m yang lalu

Akses Institusi ke Pasar Prediksi, Terhenti di Tahap Ketiga

Odaily星球日报27m yang lalu

Pranca Rata-rata Alami Penculikan Terkait Crypto Setiap 2.5 Hari, Otoritas Akhirnya Bertindak

Sejak awal 2026, Prancis telah mencatat 41 kasus penculikan terkait cryptocurrency, dengan rata-rata satu kasus setiap 2,5 hari. Dalam insiden terbaru, istri dan anak 11 tahun seorang pengusaha crypto diculik dengan tebusan €400.000. Wakil Menteri Dalam Negeri Prancis, Jean-Didier Berger, berjanji meluncurkan rencana perlindungan yang lebih serius dalam beberapa minggu ke depan. Prancis menjadi pusat serangan "wrench attack" global, di mana korban dipaksa mentransfer aset crypto melalui ancaman atau kekerasan. Pada 2025, negara ini mencatat 19 serangan serupa, tertinggi di dunia.

marsbit57m yang lalu

Pranca Rata-rata Alami Penculikan Terkait Crypto Setiap 2.5 Hari, Otoritas Akhirnya Bertindak

marsbit57m yang lalu

Tahun Pertama Inflasi Komputasi: Semakin Murah DeepSeek, Semakin Sulit Kenaikan Harga Ini Berhenti

Dimulai dengan paradoks: biaya inferensi AI turun 80% dalam 18 bulan, namun tiga raksasa cloud China (Alibaba Cloud, Baidu Intelligent Cloud, Tencent Cloud) justru menaikkan harga 20-30% secara bersamaan pada April 2026. Ini bukan sekadar "perang harga berakhir", melainkan permainan struktural yang dipicu oleh Paradoks Jevons: efisiensi model seperti DeepSeek-R1 membuat token lebih murah, tetapi memicu ledakan permintaan—khususnya dari Agent AI dan Reasoning Model yang mengonsumsi 10-50x lebih banyak token. Penyebab lain: DeepSeek membuka bobot model, tapi tidak membagikan rekayasa inferensi canggihnya. Cloud provider unggul dalam efisiensi inferensi (3-5x lebih cepat dari deployment mandiri), sehingga mereka menetapkan harga premium untuk keunggulan teknis tersebut. Empat raksasa bertindak berbeda: Alibaba fokus pada margin tinggi, Baidu menyaring pengguna "non-inti", Tengen mengejar ROI, sementara Volcano Engine (ByteDance) berstrategi merebut pangsa pasar dengan harga lebih rendah. Efek tak terduga: kenaikan harga justru mendorong perusahaan besar (dengan tagihan bulanan >3-5 juta RMB) untuk beralih ke solusi on-premise atau penyewa GPU alternatif. Faktor struktural—seperti lonjakan permintaan Reasoning AI, kendala pasokan GPU karena embargo AS, dan efek "price ratchet" di industri cloud—akan mempertahankan tren kenaikan harga hingga 2027-2028. Kunci bertahan? Efisiensi token: mengurangi konsumsi yang tidak perlu.

marsbit1j yang lalu

Tahun Pertama Inflasi Komputasi: Semakin Murah DeepSeek, Semakin Sulit Kenaikan Harga Ini Berhenti

marsbit1j yang lalu

Momen 'ChatGPT' Robot: AI Menuju Dunia Fisik, Blockchain Percepat Datangnya Ekonomi Mesin

Penulis: Syed Armani. Kompilasi: Felix, PANews. AI tidak lagi terbatas pada layar dan perangkat lunak. Integrasi AI dengan robotika memungkinkan mesin merasakan dunia, menafsirkan kondisi yang berubah, dan bertindak secara real-time. Perubahan menuju sistem fisik cerdas (Physical AI) ini mulai membentuk kembali berbagai sektor dan berpotensi memengaruhi kehidupan rumah tangga sehari-hari. Inovasi robotika meningkat pesat. Figure meluncurkan robot humanoid Figure 03 untuk aplikasi rumah dan komersial. Tesla menguji robot humanoid Optimus di pabrik. Drone otonom dan robot berkaki digunakan untuk tugas inspeksi berbahaya. Perusahaan seperti Unitree dan FlexiTac mengembangkan teknologi taktil untuk lingkungan rumah yang berantakan. Investor menanamkan modal besar dalam teknologi pendukung perangkat keras robotika generasi berikutnya. Skild AI mengumpulkan $1,4 miliar, Figure AI lebih dari $1 miliar, Apptronik $935 juta, dan NEURA Robotics €120 juta, menandakan konsensus yang berkembang bahwa Physical AI menjadi dasar strategis untuk robotika konsumen dan industri. Akselerasi ini didorong oleh konvergensi beberapa faktor: - **Ekonomi:** Perangkat keras menjadi lebih terjangkau berkat rantai pasokan dari elektronik konsumen dan kendaraan listrik. Biaya aktuator, sensor (seperti LiDAR), dan baterai turun signifikan. - **Edge Computing:** Chip seperti NVIDIA Jetson Thor memungkinkan pemrosesan AI lokal tanpa latency jaringan. - **Kemajuan AI Model:** Pergeseran dari pemrograman "if/then" ke "World Models" (Model Dunia), di mana AI belajar fisika dengan menonton video, membangun intuisi fisik. Tantangan utama meliputi: - **Data Pelatihan Robot:** Mengumpulkan data dunia nyata yang melibatkan gaya dan sentuhan lambat, mahal, dan membutuhkan banyak tenaga manusia. - **Kesenjangan Simulasi-Realita:** Keterampilan yang dipelajari dalam simulasi sering gagal saat diterapkan di dunia nyata. Blockchain menawarkan solusi melalui **ekonomi mesin terdesentralisasi (on-chain machine economy)**. Insentif token dapat: - Mengkoordinasi jutaan robot. - Memberi imbalan kepada kontributor data sensor atau operator jarak jauh. - Menciptakan set data robot yang dimiliki komunitas. - Memungkinkan robot menjadi "subyek ekonomi" yang dapat menghasilkan pendapatan otonom, membayar biaya operasionalnya, dan mendistribusikan keuntungan kepada pemegang token. Pandangan untuk 2030 optimis. Empat kekuatan yang menyatu—biaya perangkat keras yang turun, model AI yang lebih cerdas, chip edge computing, dan insentif data global—akan mendorong penetrasi Physical AI di mana-mana. Masa depan mungkin akan melihat era "penyewaan kecerdasan" di mana robot humanoid standar menjalankan sistem operasi dengan toko aplikasi untuk "keterampilan" yang dapat diunduh, mentransfer nilai dari perangkat keras ke perangkat lunak.

marsbit1j yang lalu

Momen 'ChatGPT' Robot: AI Menuju Dunia Fisik, Blockchain Percepat Datangnya Ekonomi Mesin

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow