Claude Borong 5 Miliar, Naik 60 Kali dalam Semalam, Tagihan Token Anda Masih Bertahan?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-01Terakhir diperbarui pada 2026-06-01

Abstrak

Sebuah perusahaan dikabarkan menghabiskan tagihan $500 juta dalam sebulan di Claude karena lupa menetapkan batas penggunaan. Kasus kebocoran biaya AI lainnya termasuk pengguna Google Cloud yang ditagih $18.000 akibat penyalahgunaan API key, serta eksperiman OpenAI internal yang menghabiskan $1,3 juta untuk 760 juta permintaan dari 100 agen Codex. Pemicu utama lonjakan tagihan adalah peralihan model pembayaran AI dari langganan bulanan ke penggunaan berbasis token, seperti yang diterapkan OpenAI pada April dan GitHub Copilot mulai 1 Juni 2026. Perubahan ini membuat tugas berat seperti pengkodean oleh agen AI menjadi jauh lebih mahal, memicu keluhan pengguna karena biaya melonjak puluhan kali lipat. Di sisi lain, budaya "token maxxing" atau membakar token demi peringkat internal (seperti di Amazon) juga menyia-nyiakan sumber daya. Namun, bisnis seperti Glean dan Factory AI muncul dengan solusi mengoptimalkan konteks dan merutekan tugas ke model yang tepat untuk menghemat token. Penelitian menunjukkan konsumsi token oleh agen AI bisa ribuan kali lebih tinggi, namun biaya lebih tinggi tidak selalu menjamin akurasi lebih baik. CEO Glean Arvind Jain mencatat bahwa biaya AI kini mulai menyamai biaya tenaga kerja di beberapa perusahaan, menandai perlunya efisiensi. Intinya: era penggunaan AI tanpa batas berakhir. Kesuksesan di masa depan akan ditentukan oleh kemampuan mengelola dan mengoptimalkan setiap token dengan bijak.

Tagihan 500 Juta Dolar Terbakar dalam 1 Bulan!

Belakangan ini, komunitas teknologi dikejutkan oleh sebuah kesalahan besar. Menurut laporan Axios, sebuah perusahaan berhasil menghabiskan 500 juta dolar di Claude hanya dalam waktu 1 bulan!

Alasannya lucu sekaligus memprihatinkan: pihak manajemen lupa menetapkan batas penggunaan saat memberikan izin akses akun Claude kepada karyawan.

Sebenarnya, kasus tagihan AI meledak bukan hanya terjadi di perusahaan ini.

Pada April tahun ini, seorang pengguna Google Cloud menerima tagihan 18 ribu dolar dalam semalam, padahal anggarannya hanya 7 dolar, karena API key yang tersisa di layanan publiknya disalahgunakan.

Pengguna malang tersebut bernama Jesse Davies, seorang konsultan AI asal Australia dan pendiri Agentic Labs. Dia memasang dua lapis pengaman untuk akun Google Cloud-nya: peringatan anggaran 10 AUD (sekitar 7 USD) dan batas pengeluaran keras 1400 USD.

Menurut laporan Tom's Hardware, penyerang menemukan layanan Cloud Run yang dia rilis beberapa bulan lalu dari AI Studio, mengirim lebih dari 60 ribu permintaan. Kedua pengaman itu gagal menahan: perhitungan tagihan tertunda, ketika sistem bereaksi, jumlahnya sudah melonjak menjadi 18 ribu USD.

Pertengahan Mei, Peter Steinberger, pendiri proyek open-source OpenClaw, memposting tangkapan layar di X: Tagihan API OpenAI 1,3 juta dolar dalam 30 hari.

Timnya hanya tiga orang, tetapi mereka mengendalikan 100 agen Codex yang berjalan paralel: menghabiskan 603 miliar Token, menghasilkan 7,6 juta permintaan dalam 30 hari. Untungnya, 1,3 juta dolar itu tidak dia bayar sendiri.

Steinberger bergabung dengan OpenAI pada Februari tahun ini, dan 1,3 juta USD tersebut dianggap sebagai eksperimen internal:

Menguji sejauh apa pemrograman AI bisa mencapai batasnya jika biaya Token tidak dipertimbangkan. Dia menambahkan, ini adalah hasil dari mode "Fast Mode" Codex (penagihan gigi tinggi), setelah dimatikan biayanya sekitar 300 ribu USD.

Lebih awal, CTO Uber, Praveen Neppalli Naga, juga mengakui kepada The Information bahwa perusahaan telah menghabiskan anggaran Claude Code tahunan pada bulan April. COO mereka juga secara terbuka menyatakan bahwa biaya AI semakin "sulit dibenarkan".

500 juta, 1,3 juta, 18 ribu, meskipun jumlahnya berbeda beberapa tingkat, semuanya mengarah pada fakta yang sama:

Di era agen, kunci yang tidak terkendali, pasukan agen yang bekerja tanpa henti siang dan malam, akun yang lupa diberi batas: salah satunya dapat membuat tagihan Token Anda meledak dalam semalam.

Mengapa Tagihan AI Bisa Meledak?

Jawabannya terutama terletak pada perubahan cara penagihan.

Mulai April tahun ini, metode penagihan bulanan OpenAI mulai beralih ke penagihan berdasarkan penggunaan Token.

Pada 2 April, penagihan Codex berubah dari estimasi berdasarkan pesan menjadi penyesuaian berdasarkan penggunaan Token: Token masukan, masukan cache, dan keluaran dihitung terpisah. Pada 23 April, aturan ini diperluas ke semua paket Enterprise, Edu, Health, Gov: diskon tak terlihat dalam biaya bulanan dihapus.

GitHub juga segera mengikuti, baru saja mengumumkan secara resmi: Semua paket Copilot mulai 1 Juni 2026 akan beralih ke penagihan berdasarkan penggunaan. Logika permintaan lanjutan lama dihapus, diganti dengan kuota AI, diselesaikan berdasarkan konsumsi aktual Token masukan, keluaran, dan cache, sesuai dengan tarif API setiap model.

GitHub menjelaskan alasan melakukan hal ini:

Saat ini, pertanyaan chat cepat, dan tugas pengkodean otonom yang berjalan beberapa jam, biayanya sama bagi pengguna. GitHub selama ini telah menanggung biaya pengguna yang menjalankan tugas berat, tetapi model ini sudah tidak berkelanjutan.

Sebelum kemunculan agen AI, biaya chat dan penyelesaian kira-kira sama, biaya bulanan masih bisa menutupi.

Setelah kemunculan agen, satu tugas dapat berjalan terus-menerus selama beberapa jam, mengubah seluruh basis kode, perbedaan biaya antara pengguna berat dan ringan dapat mencapai beberapa tingkat. Sistem biaya bulanan langsung runtuh di hadapan kesenjangan ini.

Begitu berita ini keluar, Reddit dan X ramai dengan protes.

Seorang pengembang dengan ID JBusu membagikan tangkapan layar tagihan, menyatakan langsung bahwa harga baru ini "hanya lelucon". Biaya sebelumnya 28,12 USD/bulan, menurut sistem baru harus membayar 746,01 USD. Dia telah memutuskan untuk berhenti berlangganan, "Dengan harga ini, saya sendiri menyewa server cloud masih lebih murah".

Pengguna lain menunjukkan tangkapan layar yang lebih ekstrem, biaya melonjak dari 50 USD menjadi 3000 USD. Dia berkata tidak menyangka harga bisa separah ini, "Masih ada yang terus berlangganan?"

Namun, ada juga pengguna lama Copilot yang membantah: Tagihan ekstrem ini kemungkinan besar dihasilkan oleh para vibe-coder (pengkode berdasarkan perasaan) yang tidak peduli membakar Token, belum tentu mewakili penggunaan normal.

Seorang pengguna lama berkomentar di bagian komentar: "Saya menggunakannya sepanjang hari, pada akhir bulan hampir tidak pernah melebihi batas, sulit dipercaya ini adalah perbedaan kompleksitas pekerjaan." Yang lain lebih langsung: "Ada orang yang ingin pengembangan mode YOLO sepenuhnya otomatis, membiarkan AI berjalan sembarangan. Pemborosan seperti ini dihilangkan justru baik bagi orang lain."

Satu hal yang harus jelas: GitHub tidak menghapus biaya bulanan, harga langganan dasar tidak berubah. Yang benar-benar berubah adalah penggunaan tambahan, tugas agen, pemanggilan model yang lebih mahal, mulai sekarang masuk ke penagihan berdasarkan penggunaan.

Yang paling terpukul adalah pengguna agen berat yang mengandalkan Copilot untuk menjalankan tugas berantai panjang.

Peringkat yang Dirusak oleh Rekan Sendiri

Kejatuhan sistem bulanan, di satu sisi karena platform mengubah aturan penagihan, di sisi lain, orang yang menggunakan AI sendiri juga membakar dengan keras.

Pada Mei, Business Insider melaporkan bahwa Amazon menonaktifkan peringkat penggunaan AI internal bernama KiroRank.

Laporan tersebut mengutip sumber yang mengetahui bahwa papan peringkat ini diam-diam menciptakan cara kerja yang aneh: beberapa karyawan untuk naik beberapa posisi di papan peringkat, akan membakar konsumsi Token yang sebenarnya tidak menyelesaikan masalah nyata, murni untuk peringkat.

Setelah masalah ini terungkap, Wakil Presiden Senior Amazon, Dave Treadwell, langsung berpidato kepada seluruh staf: "Jangan menggunakan AI hanya untuk menggunakan AI. Gunakan untuk menyelesaikan masalah pelanggan, menyelesaikan masalah bisnis, untuk berinovasi."

Meskipun hal ini agak konyol, tetapi sama sekali tidak mengejutkan. Ketika "membakar Token" bisa masuk peringkat, karyawan secara alami akan membakar Token.

Silicon Valley memberi nama khusus untuk fenomena ini: Token maxxing (membakar Token ekstrem), menganggap volume konsumsi sebagai produktivitas.

Laporan Axios juga menyebutkan, ada CTO yang menemukan karyawan menggunakan model AI untuk memeriksa cuaca, menulis email sehari-hari, hal-hal yang sangat sederhana, dipasangkan dengan model terkini termahal, tagihan dapat melonjak diam-diam.

KiroRank bukan bagian dari sistem penilaian resmi Amazon, melainkan alat informal yang dibuat secara spontan oleh karyawan. Tetapi ini dengan jelas mengekspos sebuah hukum manajemen klasik: Ketika KPI salah ditetapkan, orang akan menggunakan cara paling cerdas untuk mencari celah.

Menyamakan "berapa banyak digunakan" dengan "seberapa baik kinerjanya"—inilah akar kelembagaan pemborosan AI gelombang ini.

Orang yang Menghitung Token, Sudah Mulai Menghasilkan Uang

Sisi lain dari kecemasan tagihan Token, ada orang yang diam-diam menjadikannya bisnis.

Jalur pertama: Memberi makan AI dengan konteks.

Glean adalah perusahaan milik Arvind sendiri. Yang dilakukannya adalah asisten kerja AI perusahaan: Menyatukan pengetahuan yang tersebar di seluruh perusahaan, memungkinkan AI karyawan langsung mendapatkan konteks, tidak perlu lagi mencari-cari. AI mengurangi jalan memutar, Token yang dibakar secara alami berkurang.

Mekanisme ini membuat pendapatan tahunan Glean naik tiga kali lipat dalam 15 bulan, melewati 300 juta dolar, klien termasuk Databricks, Reddit, Samsung.

Jalur kedua: Membagi pekerjaan ke model yang tepat.

Perusahaan rintisan perutean model Factory AI melakukan hal ini: secara otomatis mengirimkan setiap tugas ke model yang paling sesuai, tugas sederhana menggunakan tingkat murah, tugas kompleks menggunakan tingkat teratas. Arvind juga pernah mengatakan: Jika perutean dilakukan dengan benar, dapat menghemat 10 kali lipat.

Kedua jalur ini bermuara pada tujuan yang sama: Biarkan AI bekerja, tetapi jangan biarkan membakar sembarangan.

Penelitian di lingkaran akademis juga sedang membangun fondasi untuk perubahan ini.

https://arxiv.org/pdf/2604.22750

Sebuah makalah arXiv pada April 2026, untuk pertama kalinya secara sistematis membongkar bagaimana tugas pengkodean agen benar-benar menghabiskan uang.

Kesimpulan satu: Konsumsi Token tugas agen dapat mencapai ribuan kali lipat dari penalaran kode biasa dan percakapan kode, penyebab utama tingginya biaya adalah Token masukan.

Kesimpulan dua: Tugas yang sama dijalankan beberapa kali, konsumsi Token dapat berbeda 30 kali lipat.

Kesimpulan tiga: Konsumsi Token yang lebih tinggi, tidak selalu menghasilkan akurasi yang lebih tinggi. Presisi sering kali memuncak pada biaya menengah—jika dibakar lebih lanjut, uang dihabiskan, efeknya justru jenuh.

Makalah ini juga menemukan bahwa model terkini bahkan tidak dapat memprediksi berapa banyak Token yang akan mereka bakar, secara umum meremehkan biaya sebenarnya.

Anda pikir dengan membayar lebih banyak, pekerjaan akan lebih baik. Kenyataannya adalah Uang dihabiskan, pekerjaan belum tentu lebih baik, anggaran bahkan tidak dapat diperkirakan dengan akurat.

Ketika Tagihan AI Mulai Menyamai Biaya Tenaga Kerja

"Ini pertama kalinya dalam ingatan saya, biaya teknologi mulai menyamai biaya tenaga kerja."

Pada 29 Mei, CEO Glean Arvind Jain mengatakan hal ini dalam wawancara dengan jurnalis CNBC Deirdre Bosa.

Observasi Wakil Presiden Deep Learning Terapan Nvidia, Bryan Catanzaro, juga membuktikan hal ini.

Dia menyebutkan dalam wawancara Axios: Bagi timnya, biaya komputasi telah jauh melebihi gaji karyawan.

Fenomena serupa sedang muncul di beberapa perusahaan: Dari Glean yang membuat AI perusahaan, hingga Nvidia yang menjual daya komputasi AI, hingga Uber yang menggunakan AI, semuanya sedang meninjau ulang perhitungan ini.

Menurut Arvind, dalam sejarah, teknologi hanyalah bagian kecil dari total biaya perusahaan, tetapi sekarang biaya AI sudah bisa mengejar gaji, anggaran AI tahunan banyak perusahaan biasanya habis dalam satu hingga dua bulan.

Setahun terakhir, tingkat penggunaan AI adalah metrik yang dipuja: menggunakan lebih banyak berarti maju, membakar Token berarti merangkul masa depan. Sekarang, banyak perusahaan mulai merenungkan kalimat sederhana itu: Apa yang didapat dari Token yang terbakar ini?

Masa jendela penggunaan bulanan gratis dan tak terbatas, justru sedang tertutup saat ini.

Selanjutnya, di hadapan semua pengembang adalah pertanyaan seperti ini: Bagaimana menghitung dengan cermat, membuat setiap Token memberikan nilai maksimal.

Pemenang sejati di masa depan, tidak diragukan lagi, adalah yang pertama kali belajar menghitung tagihan Token.

Referensi:

https://x.com/dee_bosa/status/2060791500049613306%20

https://www.cnbc.com/2026/05/29/-tokens-or-humans-the-new-corporate-trade-off.html%20

https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs%20

https://www.businessinsider.com/amazon-ai-leaderboard-tokenmaxxing-2026-5

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "新智元", penulis: ASI启示录

Pertanyaan Terkait

QApa yang menyebabkan perusahaan membakar tagihan sebesar 5 miliar dolar dalam sebulan di Claude?

AManajemen perusahaan lupa menetapkan batas penggunaan saat memberikan akses akun Claude kepada karyawan, sehingga terjadi pembakaran token tanpa kendali.

QBagaimana perubahan model penagihan OpenAI dan GitHub Copilot memengaruhi pengguna?

AOpenAI dan GitHub Copilot beralih dari model langganan bulanan ke penagihan berdasarkan penggunaan token, yang menyebabkan biaya melonjak drastis bagi pengguna berat, terutama yang menggunakan agen AI untuk tugas panjang.

QApa yang dimaksud dengan 'Token maxxing' yang disebutkan dalam artikel?

A'Token maxxing' adalah istilah untuk perilaku membakar token secara berlebihan hanya untuk meningkatkan peringkat dalam sistem atau sekadar terlihat produktif, tanpa menghasilkan nilai yang sebenarnya.

QMenurut penelitian akademis, apa hubungan antara konsumsi token dan akurasi dalam tugas pengkodean agen AI?

APenelitian menunjukkan bahwa konsumsi token yang lebih tinggi tidak selalu menghasilkan akurasi yang lebih baik. Akurasi sering mencapai puncaknya pada biaya menengah, dan membakar token lebih banyak setelahnya tidak meningkatkan hasil secara signifikan.

QMengapa biaya AI mulai dibandingkan dengan biaya tenaga kerja di beberapa perusahaan?

ABiaya penggunaan AI (terutama untuk token dan komputasi) dalam beberapa kasus telah menyamai atau bahkan melampaui biaya gaji karyawan, mendorong perusahaan untuk mempertanyakan nilai dan efisiensi dari setiap token yang dibakar.

Bacaan Terkait

Peter Thiel di Balik Palantir, Mengapa Sedang Mempersiapkan Jalan Keluar di Argentina?

Peter Thiel, ketua dan pemegang saham utama Palantir—perusahaan yang membangun sistem pengawasan dan prediksi untuk pemerintah AS—dilaporkan membeli rumah mewah senilai $12 juta di Buenos Aires, Argentina, dan memindahkan keluarganya ke sana. Alasan resmi yang dikemukakan adalah kekhawatiran atas kenaikan pajak di California. Namun, analisis mencurigai motif yang lebih dalam. Thiel, yang kekayaannya dibangun di atas janji memprediksi masa depan melalui data, mungkin melihat sesuatu yang mengkhawatirkan dari sistem yang ia bangun. Empat skenario mungkin: peluang politik MAGA menurun, kemungkinan pertanggungjawaban hukum di masa depan, ketakutan akan keruntuhan sistemik AS, atau sekadar kepanikan seorang miliarder yang suka teori kiamat. Pilihan Argentina menjadi sorotan karena sejarah negara itu sebagai tujuan pelarian bagi penjahat perang Nazi pasca-Perang Dunia II. Presiden Argentina Javier Milei, yang baru membuka arsip "ratline" tahun lalu, dikabarkan bertemu secara pribadi dengan Thiel. Perbedaan mencolok antara manifesto Palantir—yang menyerukan kesetiaan pada AS—dengan tindakan Thiel membangun "jalan keluar" di luar negeri mengisyaratkan ketidakpercayaan pada masa depan yang ia prediksikan sendiri. Tindakan ini dipandang sebagai sinyal bahwa para elit yang paling dekat dengan kekuasaan dan data mungkin sedang mempersiapkan diri untuk kemungkinan terburuk, meninggalkan para pendukung biasa mereka.

marsbit23m yang lalu

Peter Thiel di Balik Palantir, Mengapa Sedang Mempersiapkan Jalan Keluar di Argentina?

marsbit23m yang lalu

“Kekurangan Air”, Titik Lemah Tersembunyi Infrastruktur AI

Juni 2026, SpaceX mengajukan prospektus IPO yang menambahkan peringatan risiko baru: kelangkaan air. Air, listrik, dan prosesor kini menjadi tiga kendala inti dalam ekspansi infrastruktur AI. Risiko ini menandai pergeseran air dari sekadar biaya operasional menjadi faktor risiko eksternal yang tak terduga, dipengaruhi iklim, regulasi, dan protes masyarakat. Pusat data AI adalah konsumen air raksasa. Di AS, penggunaan air langsung untuk pendinginan data center mencapai 17 miliar galon (64 miliar liter) pada 2023, dan bisa meningkat 2-4 kali lipat pada 2028. Google sendiri menggunakan 6 miliar galon air untuk pusat datanya di 2023. Teknologi pendingin evaporatif mengonsumsi air secara permanen. Konflik pun muncul. Di Meksiko dan Arizona, komunitas lokal memprotes pembangunan pusat data di daerah kering. Data Center Watch melaporkan proyek senilai $64 miliar di AS terhambat atau tertunda dalam dua tahun akibat penolakan komunitas, dengan air sebagai alasan utama. Investor mulai menekan raksasa teknologi seperti Amazon, Microsoft, dan Google untuk lebih transparan soal jejak air. Transparansi data air kini menjadi variabel dalam menilai risiko perusahaan. Upaya teknis seperti beralih ke pendingin udara atau cairan menghadapi trade-off antara konsumsi air dan listrik. Sam Altman membayangkan AI seperti utilitas publik yang dapat diakses seperti air. Ironisnya, infrastruktur AI justru sangat bergantung pada pasokan air dunia nyata. Ekspansi AI kini bukan hanya soal modal dan teknologi, tetapi juga negosiasi dengan masyarakat, pemerintah, dan investor mengenai alokasi sumber daya yang terbatas. Kecepatan perlombaan AI mungkin akan ditentukan oleh ketersediaan air.

marsbit27m yang lalu

“Kekurangan Air”, Titik Lemah Tersembunyi Infrastruktur AI

marsbit27m yang lalu

Zhou Hang: Berapa Sebenarnya Nilai SpaceX?

**Ringkasan Artikel: "Zhou Hang: Berapa Nilai Sebenarnya SpaceX?"** Artikel ini membahas valuasi SpaceX yang dilaporkan mencapai $1,75 triliun sebelum IPO. Penulis, Zhou Hang, mengawali dengan pengakuan bahwa SpaceX adalah perusahaan industri terhebat dalam 50 tahun terakhir, berhasil merevolusi industri antariksa dengan menurunkan biaya peluncuran secara drastis, mendominasi pasar, dan membangun konstelasi satelit Starlink. Namun, penulis berargumen bahwa kehebatan perusahaan tidak serta-merta membuat sahamnya layak dibeli pada harga berapa pun. Melalui analisis finansial terhadap pendapatan potensial SpaceX hingga 2030 (sekitar $50-80 miliar dengan EBITDA $20-35 miliar), valuasi "wajar" perusahaan diperkirakan berada di kisaran $500 miliar hingga $1,2 triliun. Dengan demikian, terdapat selisih (premium) sekitar **$1,25 triliun** dari valuasi IPO $1,75 triliun. Premium ini didorong oleh tiga faktor: 1. **Premium Visi Jangka Panjang:** Harapan pada Starship dan bisnis baru seperti komputasi orbit. 2. **Premium Aset Strategis/Setara Kedaulatan:** Posisi SpaceX sebagai aset strategis bagi keamanan nasional AS. 3. **Premium Narasi & Kultus Individu:** Daya tarik narasi heroik Elon Musk dan eksplorasi Mars bagi investor ritail. Artikel kemudian memaparkan tiga skenario pasca-IPO dengan probabilitas berbeda: valuasi terbukti (25%), stagnan/berfluktuasi (50%), atau koreksi ke level yang lebih wajar (25%). Rata-rata tertimbang skenario ini menghasilkan ekspektasi valuasi sekitar **$1,3-1,5 triliun**, lebih rendah dari harga IPO. Kesimpulannya, SpaceX adalah perusahaan yang luar biasa, tetapi sahamnya kemungkinan **terlalu mahal** pada valuasi $1,75 triliun. Investor yang membeli pada harga IPO mungkin menghadapi imbal hasil negatif dalam jangka menengah (3-5 tahun). Saran untuk investor adalah untuk tidak terburu-buru membeli pada hari pertama IPO, menunggu pencapaian teknis atau koreksi harga, serta membedakan antara membeli "perusahaan" yang solid dan membeli "narasi" atau kisah heroiknya.

marsbit31m yang lalu

Zhou Hang: Berapa Sebenarnya Nilai SpaceX?

marsbit31m yang lalu

Zhou Hang: Berapa Nilai SpaceX Sebenarnya?

SpaceX, perusahaan luar biasa yang mungkin menjadi salah satu perusahaan industri terhebat dalam 50 tahun terakhir, dihadapkan pada kemungkinan valuasi IPO yang dinilai terlalu tinggi sebesar $1,25 triliun. Artikel ini mengakui pencapaian SpaceX yang revolusioner dalam menurunkan biaya peluncuran dan mendominasi pasar. Namun, analisis menunjukkan valuasi yang diantisipasi sebesar $1,75 triliun sulit dibenarkan hanya berdasarkan model keuangan tradisional dari bisnis intinya (peluncuran, Starlink, kontrak pemerintah). Pada 2030, valuasi "wajar" untuk bisnis ini diperkirakan sekitar $500 miliar hingga $1,2 triliun. Selisih sebesar $1,25 triliun berasal dari tiga premi: (1) Premi visi jangka panjang (Starship, komputasi orbit), (2) Premi aset strategis/kedaulatan, dan (3) Premi narasi heroik dan kultus individu Elon Musk. Premi-premi ini nyata tetapi rapuh. Pasca-IPO, tiga skenario mungkin terjadi: valuasi terbukti (probabilitas rendah), valuasi stagnan (probabilitas tertinggi), atau koreksi ke level yang lebih wajar. Rata-rata tertimbang mengarah pada ekspektasi valuasi $1,3-1,5T, lebih rendah dari harga IPO $1,75T. Artinya, membeli pada harga IPO memiliki ekspektasi pengembalian negatif dalam 3-5 tahun. Kesimpulannya: SpaceX adalah perusahaan hebat, tetapi itu tidak berarti sahamnya adalah investasi yang baik pada harga berapa pun. Investor harus membedakan antara membeli perusahaan yang solid dan membeli cerita yang menarik. Disarankan untuk tidak terburu-buru membeli pada hari IPO dan menunggu katalis fundamental atau harga yang lebih menarik.

链捕手39m yang lalu

Zhou Hang: Berapa Nilai SpaceX Sebenarnya?

链捕手39m yang lalu

Era Baru Kartu Global Didorong Kepatuhan: WasabiCard Membangun Infrastruktur Pembayaran Generasi Berikutnya

Baru-baru ini, WasabiCard merilis pandangan industrinya mengenai industri penerbitan kartu global dan infrastruktur pembayaran stablecoin. Mereka berpendapat bahwa seiring stablecoin semakin masuk ke dalam skenario pembayaran lintas batas, penyelesaian perusahaan, dan bisnis global, industri penerbitan kartu global sedang beralih dari fase "didorong pertumbuhan" ke fase "didorong kepatuhan". WasabiCard menyatakan bahwa masalah inti industri pembayaran stablecoin beberapa tahun terakhir lebih berfokus pada "apakah dapat digunakan", sedangkan fokus persaingan industri di masa depan akan bergeser secara bertahap ke "apakah dapat beroperasi secara stabil jangka panjang di bawah kerangka kepatuhan global". Menurut Ray, Co-founder WasabiCard, stablecoin sedang berevolusi dari aset on-chain menjadi media pembayaran penting dalam bisnis global. Persaingan tahap selanjutnya bukan lagi hanya tentang efisiensi produk atau kecepatan pertumbuhan, tetapi tentang apakah perusahaan memiliki kemampuan infrastruktur globalisasi dan operasi jangka panjang yang mematuhi peraturan. Seiring aplikasi stablecoin meluas dari skenario perdagangan ke dunia bisnis nyata, kemampuan penerbitan kartu global juga sedang menjadi infrastruktur penting yang menghubungkan aset digital dengan jaringan pembayaran tradisional. Melalui jaringan pembayaran global seperti Visa dan Mastercard, stablecoin dan aset digital dapat lebih masuk ke skenario konsumsi sehari-hari, pembayaran perusahaan, dan aliran dana lintas batas. WasabiCard percaya bahwa ekspansi industri yang cepat juga telah memunculkan semakin banyak masalah struktural, termasuk risiko seperti penerbitan kartu lintas wilayah, manajemen sumber daya BIN, penerbitan kartu anonim, serta kemampuan anti-pencucian uang dan manajemen risiko yang tidak memadai. Dalam konteks ini, industri secara bertahap beralih dari model pertumbuhan yang bergantung pada "efisiensi abu-abu" ke jalur pengembangan yang lebih menghargai kepatuhan, manajemen risiko, dan kemampuan operasional jangka panjang. Menyikapi tren ini, WasabiCard mengungkapkan strategi infrastruktur jangka panjangnya, termasuk: membangun sistem operasi lokal melalui kolaborasi dengan pemegang lisensi utama dan mitra lokal, membangun sistem KYC dan AML yang komprehensif, secara ketat memisahkan skenario penggunaan BIN komersial dan konsumen, serta terus menyempurnakan kemampuan infrastruktur untuk penerbitan kartu global, pembayaran, dan aliran dana lintas batas. Tujuan inti dari strategi ini bukan semata-mata untuk meningkatkan efisiensi jangka pendek, tetapi untuk membangun infrastruktur pembayaran yang memiliki stabilitas jangka panjang dan skalabilitas di tengah lingkungan regulasi global yang terus berkembang. Logika persaingan industri penerbitan kartu global di masa depan juga akan secara bertahap beralih dari "persaingan skala" ke "persaingan kemampuan infrastruktur". WasabiCard adalah platform infrastruktur pembayaran stablecoin untuk skenario bisnis global, yang berkomitmen untuk menyediakan kemampuan pembayaran global dan aliran dana yang aman, andal, dan terukur bagi perusahaan dan pengguna individu melalui integrasi stablecoin dengan sistem keuangan tradisional.

marsbit40m yang lalu

Era Baru Kartu Global Didorong Kepatuhan: WasabiCard Membangun Infrastruktur Pembayaran Generasi Berikutnya

marsbit40m yang lalu

Trading

Spot

Futures

Artikel Populer

Cara Membeli BILL

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Billions Network (BILL) 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 Billions Network (BILL)Lakukan trading Billions Network (BILL) 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.

102 Total TayanganDipublikasikan pada 2026.05.07Diperbarui pada 2026.06.02

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 BILL (BILL) disajikan di bawah ini.