Tren Pasar Crypto dari Pantera Capital. Apa yang Akan Relevan pada Tahun 2026

RBK-cryptoDipublikasikan tanggal 2025-12-26Terakhir diperbarui pada 2025-12-26

Abstrak

Ringkasan: Pantera Capital memprediksi tren kripto utama tahun 2026. Tren utama meliputi integrasi AI dalam layanan konsumen, pertumbuhan pasar stablecoin, dan pengembangan pinjaman yang efisien secara modal di blockchain. Layanan privasi (Privacy-as-a-Service) akan muncul, dan stablecoin berbasis emas akan menjadi populer. Platform seperti Hyperliquid akan memimpin di bursa berjangka terdesentralisasi, sementara pembayaran lintas batas akan didominasi stablecoin. Ancaman kuantum terhadap Bitcoin akan ditanggapi secara institusional, dan model tata kelola token akan berevolusi. Propietary AMM akan menjadi multichain dan mendominasi volume perdagangan di Solana.

"RBC-Crypto" tidak memberikan saran investasi, materi diterbitkan semata-mata untuk tujuan informasi. Cryptocurrency adalah aset volatil yang dapat menyebabkan kerugian finansial.

Partner dari divisi penelitian dan investasi Pantera Capital, Jay Yu, mempresentasikan prediksi tren crypto kunci untuk tahun 2026. Di antaranya adalah integrasi kecerdasan buatan ke dalam layanan crypto konsumen, pertumbuhan pasar stablecoin, dan pengembangan pinjaman yang efisien secara modal di blockchain.

Pinjaman di Blockchain

Tahap baru pinjaman di industri crypto diprediksi akan datang. Ini adalah aplikasi yang menggabungkan penilaian kelayakan kredit yang kompleks (baik di dalam maupun di luar blockchain), persyaratan jaminan yang fleksibel, dan analisis perilaku pengguna dengan AI, yang dikemas dalam antarmuka yang sederhana.

Pemisahan Pasar Prediksi

Menurut prediksi Yu, pasar prediksi (prediction markets) akan berkembang dalam dua arah: keuangan, dengan penekanan pada integrasi dengan DeFi, penggunaan leverage dan staking, dan budaya — dengan orientasi pada peristiwa lokal, hobi, dan partisipasi komunitas.

Ekspansi x402

Protokol x402, yang awalnya dibuat untuk pembayaran mikro, akan mulai diterapkan juga untuk pembayaran crypto rutin, pada dasarnya, sebagai analog crypto dari Apple Pay. Diprediksi bahwa di sejumlah situs web, lebih dari 50% lalu lintas pembayaran akan diproses melalui x402. Dalam hal volume transaksi di kategori ini, jaringan Solana akan melampaui Base.

AI sebagai Antarmuka Baru

Trader otonom berbasis kecerdasan buatan untuk sementara masih menjadi eksperimen, tetapi AI akan digunakan untuk menganalisis tren, token, dan dompet. Solusi-solusi ini akan mulai diadopsi secara massal ke dalam aplikasi pengguna.

Emas yang Ditolkenisasi

Stablecoin berbasis emas akan menjadi salah satu instrumen kunci di segmen aset yang ditokenisasi (real world assets, RWA), terutama dalam kondisi pembatasan kepemilikan fisik logam dan penurunan kepercayaan terhadap dolar.

Ancaman Kuantum untuk Bitcoin

Munculnya preseden teknologi akan memaksa perusahaan institusional untuk mengembangkan strategi perlindungan untuk bitcoin lama, yang belum ditransfer selama bertahun-tahun, dari serangan hipotetis komputer kuantum.

Privasi sebagai Layanan

Diharapkan munculnya solusi dengan antarmuka yang nyaman bagi pengembang, yang akan menyederhanakan implementasi transaksi rahasia, mirip dengan bagaimana layanan Wallet-as-a-Service berkembang sebelumnya. Perusahaan akan mulai menawarkan opsi Privacy-as-a-Service untuk klien korporat.

Perusahaan DAT

Pasar perusahaan DAT (digital asset treasury, perbendaharaan aset digital), yang menempatkan cryptocurrency di neraca perusahaan, akan menyusut menjadi dua atau tiga pemimpin di setiap segmen. Diharapkan terjadi merger, penutupan, dan transisi ke struktur yang menyerupai reksa dana yang diperdagangkan di bursa (ETF).

Perubahan Tokenomik

Model token governance, yang memberikan hak untuk memilih atas perubahan dalam protokol, akan dipertanyakan. Sebagai tanggapan, akan mulai muncul token yang dapat ditukar dengan bagian dalam modal proyek, dan juga akan dibangun basis hukum yang menetapkan hak untuk berpartisipasi dalam tata kelola proyek melalui token.

Dominasi Hyperliquid

Platform Hyperliquid akan mempertahankan kepemimpinan di antara bursa terdesentralisasi untuk perdagangan futures abadi. Sumber pertumbuhan utama akan menjadi pasar format HIP3 — mekanisme yang memungkinkan tim pihak ketiga untuk membuat pasar derivatif mereka sendiri berdasarkan Hyperliquid. Untuk meluncurkan instrumen seperti itu, cukup dengan melakukan staking token HYPE dan menetapkan parameter pasar yang sesuai.

Juga, di platform ini, peran stablecoin dengan hasil (yield-bearing) akan diperkuat, yang akan mendapatkan status aset prioritas (khususnya melalui protokol HyENA). Secara bersamaan, USDC dari Circle akan kehilangan kepemimpinannya di Hyperliquid oleh stablecoin baru USDe dari Ethena dan USDH native.

Prop AMM akan Menjadi Multichain

AMM proprietary akan memperluas jangkauan ke beberapa blockchain dan akan menyediakan lebih dari setengah volume perdagangan di Solana. Selain itu, AMM proprietary akan mulai digunakan untuk menilai nilai aset dunia nyata yang ditokenisasi.

Di Solana, mekanisme seperti itu sudah mengambil alih bagian signifikan dari aliran perdagangan. Contoh tipikal Prop AMM di Solana termasuk protokol HumidiFi, serta SolFi, ZeroFi dan Obric — mereka sudah menangani volume perdagangan besar melalui agregator seperti Jupiter.

Berbeda dengan AMM klasik seperti Uniswap, proprietary menerapkan strategi market maker profesional yang tertanam dalam blockchain, yang memungkinkan penyediaan likuiditas yang lebih aktif dan spread yang sempit. Arsitektur seperti itu dimungkinkan di Solana berkat throughput tinggi, biaya rendah, dan dukungan untuk pembaruan kutipan yang sering langsung di jaring

Stablecoin untuk Pembayaran Internasional

Perusahaan fintech besar, termasuk Stripe, Brex, Klarna dan Ramp, akan mulai menggunakan stablecoin secara massal dalam penyelesaian lintas batas. Jaringan seperti Tempo akan menjadi gateway kunci untuk transisi dari uang fiat ke cryptocurrency: mereka akan menerima pembayaran fiat dan mengonversinya menjadi stablecoin untuk penyelesaian selanjutnya.

Pengguna Trust Wallet kehilangan $7 juta dalam cryptocurrency karena peretasan

Menginterupsi siklus. Bagaimana harga bitcoin berubah dalam 10 tahun terakhir pada Natal

AI mengalahkan manusia dalam turnamen crypto trading. Hasil masing-masing seperti apa

Pertanyaan Terkait

QApa saja tren utama kripto yang diprediksi Pantera Capital untuk tahun 2026?

ATren utama meliputi integrasi AI dalam layanan kripto konsumen, pertumbuhan pasar stablecoin, pengembangan pinjaman efisien modal di blockchain, prediksi pasar yang terbagi menjadi finansial dan budaya, serta adopsi protokol x402 untuk pembayaran rutin.

QBagaimana peran AI akan berkembang di industri kripto menurut prediksi ini?

AAI akan digunakan untuk analisis tren, token, dan dompet, serta diintegrasikan ke dalam aplikasi pengguna. Meskipun trader otonom berbasis AI masih eksperimental, solusi AI akan diadopsi secara massal untuk meningkatkan layanan konsumen.

QApa yang dimaksud dengan 'tokenisasi emas' dan mengapa itu penting?

ATokenisasi emas merujuk pada stablecoin yang didukung oleh emas, menjadi alat kunci dalam aset tokenisasi (RWA). Penting karena keterbatasan kepemilikan fisik emas dan penurunan kepercayaan pada dolar AS, menawarkan alternatif investasi yang stabil.

QApa ancaman kuantum terhadap Bitcoin dan bagaimana mengatasinya?

AAncaman kuantum adalah risiko serangan dari komputer kuantum yang dapat membahayakan Bitcoin lama yang belum dipindahkan. Perusahaan institusi akan mengembangkan strategi perlindungan untuk mengamankan aset tersebut dari potensi ancaman ini.

QBagaimana tren pinjaman blockchain akan berevolusi di tahun 2026?

APinjaman blockchain akan memasuki tahap baru dengan aplikasi yang menggabungkan penilaian kelayakan kredit (di dalam dan luar blockchain), persyaratan jaminan fleksibel, analisis perilaku pengguna dengan AI, dan antarmuka yang sederhana.

Bacaan Terkait

Tunjukkan Padaku "The Lord of the Rings", Karpathy Rekomendasikan Tolok Ukur Baru untuk Evaluasi Model Besar

Karpathy dari Anthropic memperkenalkan "The Lord of the Rings (LOTR) Benchmark", sebuah tolok ukur baru untuk menguji kemampuan model bahasa besar (LLM) dalam tugas pemahaman ruang dan pembuatan kode yang kompleks. Tantangannya adalah meminta LLM (Claude 3.5 Opus dalam demo ini) untuk membaca awal novel "The Lord of the Rings" dan menerjemahkannya menjadi dunia 3D interaktif yang berjalan di browser menggunakan Three.js. Proses ini membutuhkan sekitar 100 juta token, 2 jam, dan 5500 baris kode. Hasilnya adalah animasi 3D sederhana yang menunjukkan karakter dan adegan awal cerita, meskipun masih terdapat kesalahan teknis seperti karakter yang melayang. Benchmark ini diusulkan sebagai pengganti tes "Pelican Riding a Bicycle" SVG yang populer sebelumnya. Tes baru ini dianggap lebih menantang karena tidak hanya menguji pembuatan gambar statis, tetapi juga kemampuan model untuk memahami hubungan spasial, merencanakan proyek besar, menulis kode panjang, dan memelihara konsistensi visual sepanjang waktu. Demo ini memicu respons luas dari komunitas. Banyak pengguna mencoba tugas serupa dengan model lain seperti DeepSeek, menghasilkan proyek seperti model 3D kota New York, konser Kanye West virtual, hingga prototipe game. Hal ini menunjukkan potensi LLM dalam menurunkan ambang batas pembuatan konten 3D dan prototipe yang dapat dimainkan. Diskusi berlanjut tentang apakah tes ini benar-benar mengukur "pemahaman spasial" atau hanya keterampilan penulisan kode Three.js yang baik. Namun, banyak yang setuju bahwa kemampuan model untuk menerjemahkan deskripsi tekstual yang kompleks ke dalam dunia 3D yang koheren merupakan kemajuan signifikan dalam kemampuan penalaran umum mereka. Karpathy telah membuka sumber proyek demo LOTR, mendorong eksplorasi lebih lanjut tentang bagaimana LLM dapat menciptakan, memahami, dan berinteraksi dengan dunia virtual.

marsbit2m yang lalu

Tunjukkan Padaku "The Lord of the Rings", Karpathy Rekomendasikan Tolok Ukur Baru untuk Evaluasi Model Besar

marsbit2m yang lalu

Membuat Tulang Orakel Berusia Tiga Ribu Tahun Bicara: Sistem Bantuan Penafsiran Pertama yang Meniru Alur Kerja Ahli Manusia

Menyuarakan Tulang Oracle yang Tertidur 3000 Tahun: Sistem AI Pertama Tiru Alur Kerja Ahli Para peneliti dari Universitas Sains dan Teknologi Huazhong dkk. meluncurkan sistem kecerdasan buatan bernama AlphaOracle, sistem bantu pertama yang meniru alur kerja ahli dalam menguraikan dan menafsirkan tulang oracle (jiaguwen). Sistem ini dirancang untuk membantu para ahli menyelesaikan pekerjaan yang rumit dalam memecahkan kode tulang kuno dari Dinasti Shang. AlphaOracle bekerja dengan mensimulasikan proses penelitian ahli: menganalisis evolusi bentuk karakter, memeriksa konteks penggunaan dalam kalimat lengkap dan prasasti serupa, lalu mencari bukti pendukung dalam literatur kuno dan penelitian modern untuk membentuk rantai bukti yang lengkap. Setiap langkah analisis dilengkapi dengan sumber, kandidat jawaban, dan tingkat keyakinan, memudahkan ahli untuk memeriksa ulang. Dari lebih dari 4500 karakter berbeda yang ditemukan, baru sekitar 1500 yang telah berhasil diuraikan. AlphaOracle bertujuan membantu memecahkan sekitar 3000 karakter yang tersisa. Dalam evaluasi melibatkan 86 ahli dan peneliti, 78.7% peserta memberikan penilaian positif, memperkirakan sistem ini dapat menghemat rata-rata 64% waktu analisis. Sistem ini memproses dalam empat langkah utama: 1) Mengurai dan merekonstruksi kalimat dari gambar rubbing; 2) Menganalisis bentuk karakter melalui evolusi dan komponen; 3) Menguji hipotesis dalam konteks kalimat dan prasasti serupa; 4) Mencari dukungan bukti dari literatur klasik dan penelitian modern. Laporan akhir yang dihasilkan menyajikan semua bukti secara terstruktur untuk ditinjau ahli. AlphaOracle tidak dimaksudkan untuk menggantikan keputusan akhir ahli, tetapi bertindak sebagai asisten cerdas yang efisien dalam menemukan petunjuk, mengumpulkan bukti, dan membandingkan interpretasi. Pendekatan ini juga berpotensi diterapkan pada bidang studi aksara kuno lainnya, membuka jalan bagi kolaborasi yang lebih produktif antara kecerdasan buatan dan keahlian manusia dalam mengungkap sejarah.

marsbit14m yang lalu

Membuat Tulang Orakel Berusia Tiga Ribu Tahun Bicara: Sistem Bantuan Penafsiran Pertama yang Meniru Alur Kerja Ahli Manusia

marsbit14m yang lalu

Trading

Spot
活动图片