Coinlocally Meluncurkan Pasangan Saham Tokenisasi Tesla, Amazon, Apple, dan Lainnya, Serta Kampanye Perdagangan Bebas Biaya

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2026-04-22Terakhir diperbarui pada 2026-04-22

Abstrak

Coinlocally meluncurkan 10 pasangan saham tokenisasi baru termasuk Tesla, Amazon, Apple, NVIDIA, dan Alphabet di platform perdagangannya. Pasangan baru seperti TSLAX, AMZNX, dan AAPLX dapat diperdagangkan melawan USDT tanpa biaya hingga 14 Mei 2026. Penawaran ini memberikan eksposur ke aset dunia nyata (RWA) yang semakin populer di pasar digital, dengan nilai on-chain melebihi $26 miliar. COO Sam Baumann menyatakan bahwa kebijakan zero-fee memudahkan akses bagi trader. Platform ini menghubungkan pasar tradisional dengan aset digital melalui 600+ aset yang mencakup spot, margin, dan futures. Selain trading, Coinlocally menawarkan layanan P2P, Earn, dan edukasi untuk berbagai tingkat pengalaman.

Coinlocally hari ini meluncurkan 10 pasangan saham tokenisasi baru di platform perdagangannya dan memperkenalkan kampanye perdagangan bebas biaya untuk semua pasangan saham yang baru terdaftar. Penambahan baru ini mencakup perusahaan-perusahaan terkenal seperti Tesla, Amazon, Apple, NVIDIA, dan Alphabet.

Mulai 14 April, pengguna dapat memperdagangkan TSLAX, COINX, AMZNX, AAPLX, NVDAX, GOOGLX, MCDX, HOODX, METAX, dan CRCLX terhadap USDT dengan biaya perdagangan nol hingga 14, 2026. Kelompok pencatatan baru ini memberi pengguna eksposur ke beberapa nama yang paling banyak diperhatikan Marco di sektor teknologi, internet konsumen, dan keuangan digital, sambil menjaga akses tersebut dalam lingkungan perdagangan Coinlocally yang sudah ada.

Aset dunia nyata yang ditokenisasi (RWA) terus berkembang di pasar aset digital, dengan nilai on-chain yang didistribusikan lebih dari $26 miliar. Pada saat yang sama, minat terhadap ekuitas tokenisasi telah meningkat seiring lebih banyak perusahaan yang melihat versi produk keuangan tradisional berbasis blockchain. Pencatatan baru Coinlocally hadir ketika saham tokenisasi mulai menarik perhatian yang lebih luas dari platform kripto dan pemain infrastruktur pasar tradisional.

“Kami ingin pengguna dapat mengakses pasar saham tokenisasi yang baru terdaftar tanpa biaya tambahan selama periode peluncuran,” kata Sam Baumann, COO di Coinlocally. “Mencantumkan pasangan ini dengan perdagangan bebas biaya adalah cara praktis untuk membuat produk lebih mudah dicoba dan lebih mudah diakses oleh lebih banyak trader.”

Peluncuran ini mencerminkan strategi Coinlocally yang lebih luas untuk menghubungkan eksposur pasar tradisional dengan perdagangan aset digital. Platform ini mendukung lebih dari 600 aset digital di pasar spot, margin, dan berjangka, dengan alat untuk pengguna ritel dan profesional. Pasangan saham tokenisasi baru memperluas penawaran tersebut dengan membawa satu set nama pasar yang familiar ke dalam platform.

Coinlocally juga telah membangun ekosistem produk yang lebih luas di luar pasar perdagangan utamanya. Selain perdagangan spot dan derivatif, platform ini menawarkan layanan seperti perdagangan P2P, Earn, Launchpad, dan sumber daya edukasi yang ditujukan untuk pengguna dengan berbagai tingkat pengalaman. Dalam campuran yang lebih luas itu, pasangan saham baru memberi pengguna cara lain untuk mengakses versi tokenisasi aset tradisional tanpa meninggalkan platform.

Pengguna dapat mengunjungi platform perdagangan Coinlocally untuk menjelajahi pasangan saham tokenisasi yang baru terdaftar dan mulai berdagang dengan biaya nol.

Tentang Coinlocally

Didirikan pada tahun 2020, Coinlocally adalah sebuah fintech global dan bursa aset digital yang menawarkan akses aman, cepat, dan transparan ke pasar cryptocurrency dan forex. Dengan likuiditas tinggi dan alat perdagangan canggih, termasuk spot, berjangka, bot trading, strategi grid, dan copy trading, platform ini melayani pemula dan trader profesional di seluruh dunia. Misi Coinlocally adalah menjembatani keuangan tradisional dengan dunia keuangan terdesentralisasi yang sedang berkembang, memberdayakan pengguna dengan kontrol yang lebih besar atas aset mereka melalui transisi yang didorong kepatuhan dan mulus dari perdagangan terpusat (CEX) ke terdesentralisasi (DEX) dan inovasi Web3 yang lebih luas.

Untuk informasi lebih lanjut, pengguna dapat mengunjungi coinlocally.com atau mengikuti Coinlocally di Telegram atau X.

Penafian: TheNewsCrypto tidak mendukung konten apa pun di halaman ini. Konten yang digambarkan dalam Siaran Pers ini tidak mewakili saran investasi apa pun. TheNewsCrypto merekomendasikan pembaca kami untuk membuat keputusan berdasarkan penelitian mereka sendiri. TheNewsCrypto tidak bertanggung jawab atas kerusakan atau kerugian yang terkait dengan konten, produk, atau layanan yang dinyatakan dalam Siaran Pers ini.

TagsCoinlocallySiaran Pers

Pertanyaan Terkait

QApa saja pasangan saham tokenisasi baru yang diluncurkan Coinlocally?

ACoinlocally meluncurkan 10 pasangan saham tokenisasi baru termasuk TSLAX (Tesla), COINX, AMZNX (Amazon), AAPLX (Apple), NVDAX (NVIDIA), GOOGLX (Alphabet), MCDX, HOODX, METAX, dan CRCLX.

QSampai kapan periode perdagangan bebas biaya untuk saham tokenisasi baru ini berlaku?

APeriode perdagangan bebas biaya (zero-fee trading) berlaku mulai 14 April hingga 14 Mei 2026.

QSiapa Chief Operating Officer (COO) Coinlocally yang dikutip dalam rilis ini?

ASam Baumann, COO Coinlocally, yang menyatakan bahwa penawaran tanpa biaya ini bertujuan membuat produk lebih mudah diakses.

QApa misi utama Coinlocally sebagai platform pertukaran aset digital?

AMisi Coinlocally adalah menjembatani keuangan tradisional dengan dunia keuangan terdesentralisasi (DeFi), memberikan pengguna kontrol lebih besar atas aset mereka melalui transisi yang compliance-driven dari perdagangan terpusat (CEX) ke terdesentralisasi (DEX).

QSelain perdagangan spot dan derivatif, layanan apa lagi yang ditawarkan Coinlocally?

ACoinlocally juga menawarkan layanan seperti perdagangan P2P, Earn, Launchpad, dan sumber daya edukasi untuk pengguna dengan berbagai tingkat pengalaman.

Bacaan Terkait

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.

marsbit2j yang lalu

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

marsbit2j 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.

marsbit2j yang lalu

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

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片