Hong Kong Tunda Penerbitan Stablecoin, HSBC dan Standard Chartered Terpaksa Menunggu

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-04-02Terakhir diperbarui pada 2026-04-02

Abstrak

Hong Kong menunda penerbitan lisensi stablecoin perdana karena kekhawatiran pencucian uang, yang dapat menyebabkan aturan KYC lebih ketat. Penundaan ini memengaruhi 36 pelamar, termasuk HSBC dan Standard Chartered, yang awalnya diharapkan mendapat persetujuan pada Maret. Meski regulator China daratan melarang stablecoin, Hong Kong tetap melanjutkan rencananya. Sementara itu, Korea Selatan juga mengalami penundaan serupa, sedangkan Jepang dan AS telah membuat kemajuan dalam regulasi stablecoin. Kapitalisasi pasar stablecoin saat ini mencapai $316 miliar, tertinggi sepanjang masa. Harga Bitcoin diperdagangkan di sekitar $68.700, turun 4% dalam seminggu.

Hong Kong telah menunda pemberian lisensi stablecoin perdana karena kekhawatiran pencucian uang yang mungkin memerlukan aturan KYC yang lebih ketat.

Hong Kong Menunda Pemberian Lisensi Stablecoin Perdananya

Seperti dilaporkan oleh Wu Blockchain, mengutip pemberitaan Caixin, Hong Kong telah menunda penerbitan persetujuan stablecoin pertamanya, yang berarti para pelamar harus menunggu lebih lama sebelum dapat menerima lisensi.

Hong Kong pertama kali mengesahkan undang-undang stablecoin pada Agustus 2025, sehingga organisasi yang ingin menerbitkan stablecoin di yurisdiksi kota Tiongkok ini harus mendapatkan persetujuan dari Otoritas Moneter Hong Kong (HKMA).

Setelah penerapan aturan baru, HKMA mulai menerima aplikasi dari nama-nama besar seperti Standard Chartered dalam Usaha Patungan (JV) dan HSBC. Kelompok persetujuan pertama diharapkan keluar pada akhir Maret, tetapi sekarang April telah tiba, dan tidak ada lisensi yang dibagikan sama sekali.

"Hong Kong khawatir bahwa stablecoin dapat digunakan untuk pencucian uang dan oleh karena itu dapat menerapkan peraturan KYC yang lebih ketat," catat Wu Blockchain. Penundaan ini telah menggagalkan rencana 36 pelamar. Sebelumnya, regulator Tiongkok daratan menindak sektor ini, menyatakan bahwa cryptocurrency yang dipatok dengan mata uang fiat tidak memenuhi syarat sebagai alat pembayaran yang sah, karena tidak memenuhi persyaratan regulasi dan berisiko digunakan untuk kegiatan ilegal.

Meskipun demikian, terlepas dari sikap daratan, Hong Kong tetap melanjutkan rencana stablecoin-nya, mengumumkan pada bulan Februari bahwa sejumlah sangat kecil" lisensi penerbit akan dibagikan pada bulan Maret. Dengan rencana yang tidak terwujud itu, kini masih harus dilihat kapan HKMA akan dapat memajukan ambisi stablecoin kota ini.

Di tempat lain di Asia, Korea Selatan juga mengalami rencana stablecoin-nya terhenti, dengan Bank of Korea (BoK) memperdebatkan stablecoin yang didominasi bank, sementara Financial Services Commission (FSC) menganjurkan aturan yang lebih longgar.

Sementara itu, Jepang unggul dari tetangganya dengan meluncurkan koin pertama yang didukung yen tahun lalu. Negara itu juga mungkin akan melihat stablecoin pertama yang didukung bank tahun ini, dengan Shinsei Trust and Banking berencana meluncurkan pada Q2 2026.

Di Amerika Serikat, Presiden Donald Trump menandatangani UU GENIUS menjadi undang-undang tahun lalu, memberikan kerangka kerja formal untuk stablecoin. Secara keseluruhan, bagian dari sektor cryptocurrency ini telah melihat momentum regulasi global yang signifikan selama setahun terakhir, sehingga tidak mengherankan jika melihat bahwa kapitalisasi pasarnya bertahan relatif baik meskipun ada penurunan pasar baru-baru ini.

Tren kapitalisasi pasar stablecoin selama beberapa tahun terakhir | Sumber: DefiLlama

Seperti yang ditunjukkan oleh grafik dari DefiLlama, kapitalisasi pasar token yang dipatok fiat sebagian besar bergerak sideways dalam beberapa bulan terakhir, dengan nilainya saat ini berada di $316 miliar, sebuah rekor tertinggi baru (ATH).

Harga Bitcoin

Pada saat penulisan, Bitcoin diperdagangkan sekitar $68.700, turun lebih dari 4% dalam seminggu terakhir.

Sepertinya harga koin telah naik sedikit dalam sehari terakhir | Sumber: BTCUSDT di TradingView

Pertanyaan Terkait

QMengapa Hong Kong menunda penerbitan lisensi stablecoin pertamanya?

AHong Kong menunda penerbitan lisensi stablecoin karena kekhawatiran bahwa stablecoin dapat digunakan untuk pencucian uang, yang mungkin memerlukan penerapan aturan KYC (Know Your Customer) yang lebih ketat.

QPerusahaan mana saja yang telah mengajukan aplikasi lisensi stablecoin di Hong Kong?

APerusahaan besar seperti Standard Chartered (dalam bentuk Joint Venture) dan HSBC telah mengajukan aplikasi untuk lisensi stablecoin di Hong Kong.

QKapan RUU stablecoin pertama kali disahkan di Hong Kong?

ARUU stablecoin pertama kali disahkan di Hong Kong pada Agustus 2025, yang mewajibkan organisasi untuk mendapatkan persetujuan dari Otoritas Moneter Hong Kong (HKMA) sebelum menerbitkan stablecoin.

QBagaimana perkembangan regulasi stablecoin di negara Asia lainnya seperti Korea Selatan dan Jepang?

AKorea Selatan juga mengalami penundaan dalam rencana stablecoin, dengan Bank of Korea mengusulkan stablecoin yang didominasi bank sementara Komisi Layanan Keuangan mendukung aturan yang lebih longgar. Sementara itu, Jepang telah meluncurkan stablecoin pertama yang didukung yen tahun lalu dan berencana meluncurkan stablecoin pertama yang didukung bank pada kuartal kedua tahun 2026.

QBerapa nilai kapitalisasi pasar stablecoin saat ini menurut data DefiLlama?

AMenurut data DefiLlama, kapitalisasi pasar stablecoin saat ini mencapai $316 miliar, yang merupakan rekor tertinggi baru (all-time high).

Bacaan Terkait

Laporan Pagi Wall Street: V-reversal di Akhir Bulan, Tapi Indeks Nasdaq Rekam Performa Terburuk Juli dalam 12 Tahun, Modal Terkonsentrasi ke Raksasa Cloud

**Laporan Pagi Wall Street: Rebound di Akhir Bulan, Tapi Nasdaq Catat Performa Terburuk Juli dalam 12 Tahun, Modal Terakselerasi ke Raksasa Cloud** Pasar saham AS mengalami rebound berbentuk V pada Jumat lalu, dengan tiga indeks utama menguat. Namun, ini tidak menutupi performa buruk sepanjang Juli: Indeks S&P 500 hampir datar, mencatat kinerja Juli terburuk sejak 2014, sementara **Indeks Nasdaq turun 3,2%, merupakan kinerja Juli terburuk sejak 2004.** **Pergerakan Komoditas & Makro:** * **Minyak:** Harga minyak mentah WTI anjlok >8% setelah Presiden Trump membatalkan serangan militer terhadap Iran dan OPEC+ menyetujui peningkatan kuota produksi. * **Emas:** Harga emas naik tipis 0,91% pada Juli, berayun di sekitar $4050/oz. Analis melihat periode konsolidasi dengan kisaran perkiraan $3800-$4500 untuk tahun ini. * **Obligasi & Mata Uang:** Yield obligasi AS 10 tahun melonjak di bulan Juli. AS dan Jepang melakukan intervensi bersama untuk mendukung Yen, mendorong USD/JPY turun di bawah level 156. **Fokus Pasar: Percepatan Aliran Modal ke Raksasa Cloud** Tekanan deleveraging membayangi saham teknologi sepanjang Juli, namun **modal bergerak cepat ke perusahaan cloud besar.** Saham cloud meroket setelah laporan kinerja kuartalan yang kuat, dengan **kapitalisasi pasar gabungan raksasa cloud bertambah hampir $1,5 triliun** dalam seminggu (Microsoft, Amazon, Google). Ini menunjukkan pergeseran modal dari sektor hardware/semikonduktor yang padat menuju perusahaan cloud dengan arus kas yang kuat. **Kilasan Performa Saham Penting:** * **Amazon:** Melonjak 15,32% setelah kinerja AWS yang sangat kuat. * **Microsoft & Google:** Terus menguat dengan prospek bisnis cloud/AI yang solid. * **Meta:** Naik 3,28%, mengakhiri 11 hari penurunan beruntun. * **Apple:** Anjlok 7,35% karena kekhawatiran pasokan dan panduan yang lemah. * **Saham Memori (seperti Micron, Sandisk):** Terkoreksi tajam pada bulan Juli. * **SpaceX:** Akan merilis laporan kinerja pertama pasca-IPO pada 5 Agustus, diikuti masa pelepasan saham terbatas besar-besaran pada 6 Agustus. **Yang Perlu Diperhatikan Minggu Ini:** * **Laporan Kinerja Perusahaan:** Berkshire Hathaway, Palantir, AMD, SpaceX, Disney, Sandisk, Western Digital, dan lainnya. * **Konferensi:** Ai4 2026 dan Flash Memory Summit (FMS). * **Data Makro Kunci:** Laporan Penggajian Non-Pertanian AS (7 Agustus), data ekspor-impor & CPI China.

marsbit46m yang lalu

Laporan Pagi Wall Street: V-reversal di Akhir Bulan, Tapi Indeks Nasdaq Rekam Performa Terburuk Juli dalam 12 Tahun, Modal Terkonsentrasi ke Raksasa Cloud

marsbit46m yang lalu

Rubin Ultra Terkuras Drastis, Apakah Nvidia Juga Tak Tahan dengan Kenaikan Harga Memori?

Laporan terbaru dari SemiAnalysis mengungkapkan bahwa NVIDIA telah merevisi spesifikasi Rubin Ultra, varian flagship dari arsitektur Rubin yang diumumkan di GTC 2026. Alih-alih peningkatan besar pada memori dan daya komputasi, fokus utama kini beralih ke kemampuan interkoneksi skala sistem. Spesifikasi kunci yang diungkapkan menunjukkan Rubin Ultra akan mempertahankan puncak komputasi teoretis yang sama dengan Rubin standar, yaitu 35 PFLOPs. Namun, terjadi pengurangan signifikan pada kapasitas memori, turun menjadi 192GB dengan konfigurasi 8-Hi, lebih rendah dari Rubin standar yang 288GB (12-Hi). Peningkatan bandwidth memori juga minimal, hanya 1 TB/s, dan daya chip bahkan sedikit lebih tinggi. Peningkatan utama justru pada "skala interkoneksi" (*scale-up world size*), yang melonjak dari 72 GPU menjadi 576 GPU. Ini memungkinkan ratusan GPU Rubin Ultra terhubung via NVLink membentuk satu "super GPU" logis yang sangat besar. Analisis SemiAnalysis mengaitkan perubahan desain ini dengan lonjakan harga HBM (High Bandwidth Memory) yang drastis. Biaya material (BOM) untuk rak server Rubin Ultra sempat melonjak menjadi sekitar $8 juta karena harga HBM, tetapi dengan spesifikasi baru, biaya turun ke sekitar $6.4 juta. NVIDIA diduga mengalihkan biaya dari komponen HBM yang mahal (yang pangsa biayanya turun dari ~40% menjadi 28%) ke peningkatan interkoneksi jaringan (naik dari 4% menjadi 12%). Berita ini memicu kekhawatiran pasar tentang permintaan HBM. Saham produsen HBM seperti SK Hynix dan Samsung anjlok sekitar 8%, mencerminkan kekhawatiran bahwa pembeli utama seperti NVIDIA mungkin mulai mengurangi ketergantungan pada HBM berkapasitas tinggi untuk mengontrol biaya sistem AI secara keseluruhan.

Odaily星球日报1j yang lalu

Rubin Ultra Terkuras Drastis, Apakah Nvidia Juga Tak Tahan dengan Kenaikan Harga Memori?

Odaily星球日报1j yang lalu

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

Model generatif seperti model difusi atau autoregresif yang dominan saat ini biasanya tidak melatih seluruh proses generasi secara end-to-end. Mereka dilatih hanya untuk memprediksi satu "langkah kecil" dalam proses, namun saat inferensi, langkah ini harus diulang ratusan atau ribuan kali. Ketidaksesuaian ini menyebabkan masalah "exposure bias," di mana kesalahan menumpuk seiring waktu. Makalah terbaru dari UIUC dan Harvard memperkenalkan paradigma baru bernama **Explorative Modeling (XM)**. Inti dari metode ini sangat sederhana: alih-alih menghasilkan satu sampel, model menghasilkan **K kandidat** dalam setiap langkah pelatihan. Kemudian, hanya kandidat yang paling dekat dengan data target yang dipilih untuk menghitung gradien dan memperbarui model. Mengapa ini berhasil? Dalam tugas generatif, satu input bisa memiliki banyak output yang valid (mode). Fungsi kerugian rekonstruksi tradisional cenderung menyebabkan "mode blurring," di mana model hanya mempelajari rata-rata dari semua mode, menghasilkan output yang tidak realistis. Dengan menghasilkan beberapa kandidat, model dapat "mengeksplorasi" dan menangkap beberapa mode yang berbeda sekaligus, sehingga menghindari rata-rata yang kabur. Penelitian ini menunjukkan bahwa **"eksplorasi" (K) bertindak sebagai sumbu penskalaan ketiga** yang efektif, selain parameter dan data. Eksperimen pada gambar, video, dan bahasa menunjukkan peningkatan kinerja yang monoton dengan peningkatan K, dengan keuntungan yang lebih besar pada skala yang lebih besar. XM dapat meningkatkan efisiensi FLOP hingga 4.1x dan efisiensi sampel hingga 6.2x. Yang lebih menarik, ketika diterapkan secara ekstrem, XM memungkinkan **pelatihan generatif yang benar-benar end-to-end**. Dalam tugas kontrol robot, "Explorative Policy" berbasis XM mencapai kinerja yang setara dengan "Diffusion Policy" yang membutuhkan 100 langkah inferensi, sementara hanya membutuhkan satu langkah inferensi maju. Ini membuktikan bahwa kompleksitas untuk menangani banyak mode dapat dipindahkan dari inferensi ke pelatihan. Meskipun ide "best-of-K" bukan hal baru, kontribusi utama makalah ini adalah penjelasan teoritis bahwa mekanisme ini secara langsung meningkatkan **ekspresivitas generatif** model. Dengan demikian, ini menawarkan cara baru yang ampuh untuk mengatasi tantangan mendasar dalam pemodelan generatif.

marsbit2j yang lalu

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片