Hyperliquid: Mengapa paus berinvestasi pada strategi imbal hasil HYPE

ambcryptoDipublikasikan tanggal 2026-01-24Terakhir diperbarui pada 2026-01-24

Abstrak

Pada Desember 2024, paus Hyperliquid (HYPE) mengakumulasi lebih dari 250.000 token melalui pembelian bertahap dengan harga rata-rata di bawah $11.50. Aktivitas ini didorong oleh strategi staking jangka panjang, bukan spekulasi harga jangka pendek. TVL Hyperliquid tumbuh dari $2 miliar menjadi puncak $6 miliar pada 2025, didukung oleh fee trading yang konsisten. Meski sempat turun ke $4-5 miliar, likuiditas tetap stabil berkat volume trading aktif. Seorang whale kemudian mengambil profit $7,04 juta dengan menjual 665.000 HYPE di Bybit pada Januari 2026, setelah sebelumnya mendapat imbalan staking APY 2,3%. Pola akumulasi dan exit ini menunjukkan fokus pada yield strategy yang terstruktur.

Pada awal Desember 2024, seekor paus Hyperliquid [HYPE] secara konsisten menambahkan 20.849,76 HYPE per transaksi melalui pembelian spot bertahap.

Entri pertama terjadi di sekitar $7,91, setelah itu pembelian berikutnya berkumpul antara $8,10 dan $8,69.

Melalui eksekusi berjenjang ini, dompet memperluas posisinya dari eksposur satu digit menjadi lebih dari 250.115 HYPE, mengurangi slippage sambil menyerap likuiditas yang tersedia.

Ini menghasilkan biaya rata-rata tertimbang waktu yang jauh di bawah entri campuran $11,50 yang dikutip kemudian di seluruh jendela akumulasi HYPE.

Aliran tingkat dompet menunjukkan campuran eksekusi DEX dan inflow yang terhubung ke CEX, menunjukkan sumber likuiditas yang disengaja daripada urgensi.

Yang penting, aktivitas ini bertepatan dengan akumulasi serupa oleh dompet pemegang besar lainnya, masing-masing menskalakan posisi dalam pita ukuran yang sebanding.

Perilaku kohort itu menunjukkan posisi strategis menjelang staking daripada spekulasi terisolasi.

Ketika pasokan berputar dari venue likuid ke staking, saldo bursa menipis, mengompres tekanan downside dan menstabilkan struktur pasar selama fase akumulasi.

TVL Hyperliquid terkonsolidasi seiring fee mempertahankan likuiditas

TVL Hyperliquid berkembang secara stabil melalui 2025, naik dari sekitar $2 miliar di awal tahun menjadi puncak mendekati $6 miliar pada akhir musim panas. Pertumbuhan ini bertepatan dengan pembuatan fee yang berkelanjutan, menandakan aktivitas perdagangan yang konsisten daripada inflow sementara.

Seiring dengan naiknya TVL, fee harian juga cenderung lebih tinggi, sering berkisar antara $3 juta dan $10 juta, memperkuat gagasan bahwa modal tetap produktif.

Namun, momentum melunak di kuartal terakhir, dengan TVL kembali ke kisaran $4-5 miliar.

Meski begitu, level itu telah bertahan selama beberapa bulan, menunjukkan likuiditas yang lengket yang ditambatkan oleh trader aktif dan penggunaan protokol. Keseimbangan ini tetap bertahan selama volume tetap tinggi dan pembuatan fee mendukung imbal hasil.

Jika aktivitas perdagangan melemah atau venue pesaing menyerap likuiditas, TVL dapat terkompres lebih lanjut. Sebaliknya, volatilitas yang baru dapat dengan cepat mempercepat inflow.

Oleh karena itu, trader harus memantau konsistensi fee, pergerakan modal besar, dan pergeseran dalam konsentrasi volume, karena faktor-faktor ini kemungkinan akan menentukan apakah level likuiditas saat ini stabil atau terputus secara tegas.

Strategi staking memandu realisasi keuntungan paus

Pemegang $HYPE besar menyetor sekitar 665.000 token ke Bybit pada tanggal 23 Januari 2026, merealisasikan keuntungan sekitar $7,04 juta.

Langkah ini mengikuti strategi terstruktur yang dimulai pada akhir 2024, ketika dompet mengakumulasi sekitar 651.900 HYPE di dekat harga rata-rata $11,50.

Alih-alih memperdagangkan secara aktif, pemegang mengalokasikan posisi untuk staking. Hasilnya, imbalan digabungkan secara stabil sekitar 2,3% APY, secara bertahap memperluas total saldo sebelum penarikan.

Sementara itu, desain staking Hyperliquid membentuk waktu keluar. Lockup satu hari dan antrian unstaking tujuh hari menunda transfer ke bursa.

Setoran mencerminkan niat yang direncanakan daripada reaksi tiba-tiba, sementara fundamental protokol tetap kuat. Pendapatan tahunan mendekati $663 juta, dengan sekitar $54 juta dihasilkan dalam 30 hari terakhir.

Sementara itu, inflow paus yang redup menunjukkan bahwa keluar didorong oleh penangkapan imbal hasil yang disiplin, bukan timing harga jangka pendek.


Pemikiran Akhir

  • Akumulasi dan keluar paus didorong oleh staking terstruktur dan penangkapan imbal hasil daripada spekulasi harga jangka pendek.

  • Stabilitas likuiditas Hyperliquid mencerminkan pembuatan fee yang berkelanjutan, dengan arah masa depan bergantung pada volume perdagangan dan volatilitas.

Pertanyaan Terkait

QApa yang dilakukan paus Hyperliquid (HYPE) pada awal Desember 2024?

ASeekor paus Hyperliquid (HYPE) secara konsisten menambahkan 20.849,76 HYPE per transaksi melalui pembelian spot bertahap. Dompet tersebut memperluas posisinya dari eksposur satu digit menjadi lebih dari 250.115 HYPE, mengurangi slippage sekaligus menyerap likuiditas yang tersedia.

QApa yang ditunjukkan oleh perilaku akumulasi oleh beberapa dompet pemegang besar (large-holder wallets)?

APerilaku kohort tersebut menunjukan posisi strategis menjelang staking, bukan spekulasi yang terisolasi. Saat pasokan berputar dari venue likuid ke staking, saldo exchange menipis, mengurangi tekanan downside dan menstabilkan struktur pasar selama fase akumulasi.

QBagaimana performa Total Value Locked (TVL) Hyperliquid pada tahun 2025?

ATVL Hyperliquid berkembang secara stabil, naik dari sekitar $2 miliar di awal tahun menjadi puncak mendekati $6 miliar pada akhir musim panas. Namun, momentum melunak di kuartal terakhir, dengan TVL kembali ke kisaran $4-5 miliar, yang menunjukkan likuiditas yang tertahan (sticky liquidity).

QBagaimana strategi staking memandu realisasi keuntungan paus?

ASeorang pemegang HYPE besar mengalokasikan posisinya ke staking, di mana imbal hasil (rewards) terkompounding secara stabil sekitar 2,3% APY. Penarikan ke exchange dilakukan berdasarkan rencana yang terstruktur untuk merealisasikan keuntungan yield, bukan waktu harga jangka pendek, setelah balance berkembang melalui staking.

QFaktor-faktor apa yang akan menentukan stabilitas likuiditas Hyperliquid di masa depan menurut artikel?

AStabilitas likuiditas di masa depan akan bergantung pada konsistensi fee (biaya), pergerakan modal besar, dan pergeseran konsentrasi volume. Jika aktivitas trading melemah, TVL bisa menyusut, tetapi volatilitas yang baru bisa dengan cepat mempercepat arus masuk modal.

Bacaan Terkait

TechFlow Intelijen: Saham Chip Kehilangan Triliunan Dolar dalam Satu Hari, Bitcoin Jatuh di Bawah $60.000, Konflik AS-Iran Meningkat

Teknologi & Keuangan Berguncang: Data Non-Farm AS Hantam Pasar, Ketegangan AS-Iran Meningkat Pasar keuangan global diterpa badai pada hari Jumat. Indeks semiconductor Philadelphia (SOXX) anjlok 10%, menghapus lebih dari satu triliun dolar AS dalam satu hari, dengan saham chip seperti Marvell dan AMD terpuruk. Bitcoin juga jatuh di bawah US$60.000, menyentuh level oversold terparah sejak Maret 2020. Pemicu utama adalah data lapangan kerja AS (non-farm payrolls) Mei yang melonjak menjadi 172 ribu, hampir dua kali lipat dari perkiraan. Ini memadamkan harapan pasar akan pemotongan suku bunga oleh The Fed dan mendorong imbal hasil obligasi AS melonjak. Nasdaq merosot lebih dari 4%. Sementara itu, ketegangan geopolitik memanas. AS mencegat rudal dan drone Iran yang menargetkan Bahrain dan Kuwait, lalu membalas dengan menyerang dua stasiun radar Iran. Selat Hormuz tetap terhambat, meningkatkan risiko gangguan pasokan minyak dan inflasi. Di balik data lapangan kerja yang kuat, para CEO perusahaan konsumen seperti Kraft dan McDonald's memperingatkan bahwa konsumen AS mulai kehabisan tabungan, menimbulkan pertanyaan tentang kekuatan ekonomi riil. Di sektor teknologi, diskusi utama terkait AI. Laporan internal Anthropic memperingatkan tentang kemungkinan "peningkatan diri secara rekursif" (RSI) pada AI. Sementara itu, komunitas pengembang memperdebatkan kode bug yang diperkenalkan oleh Claude ke dalam basis kode rsync, mempertanyakan keandalan alat coding AI. Di sisi lain, DeepSeek V4 Flash mendapat pujian untuk kinerja lokalnya, dan GitHub Copilot kini mendukung endpoint kustom untuk model lokal. Intinya, pasar sedang menyesuaikan harga untuk lingkungan makro yang sulit: tekanan inflasi yang potensial dari geopolitik, kebijakan moneter The Fed yang ketat, dan sinyal yang bertentangan tentang kesehatan ekonomi konsumen AS.

marsbit58m yang lalu

TechFlow Intelijen: Saham Chip Kehilangan Triliunan Dolar dalam Satu Hari, Bitcoin Jatuh di Bawah $60.000, Konflik AS-Iran Meningkat

marsbit58m yang lalu

Saya Butuh Setahun untuk Menyadari Kebenaran yang Menyakitkan tentang Pembayaran Agent

Selama setahun terakhir, penulis berfokus membangun infrastruktur untuk ekonomi *agent*, berinteraksi dengan perusahaan seperti Stripe, Visa, dan startup lainnya. Kesimpulan utamanya: belum ada permintaan riil yang matang, dan startup menghadapi banyak tantangan struktural. **Data Realitas:** Stripe melaporkan sedikit transaksi *agent* aktif. Visa menyebutkan proses KYC yang panjang dan batas pendapatan tinggi untuk token pembayaran *agent*. Analisis Coinbase menunjukkan volume transaksi harian *agent* di blockchain masih sangat kecil, sebagian besar adalah transaksi uji coba. **Tantangan di Berbagai Sektor:** 1. **Agent untuk Merchant (E-commerce):** Pengalaman belanja via chatbot seringkali lebih buruk daripada antarmuka visual tradisional. Kebutuhan merchant saat ini bersifat defensif (optimasi untuk *agent*), bukan karena permintaan konsumen yang nyata. Celah potensial ada pada pembelian rutin (seperti pesan makanan) atau situs dengan UI rumit, tetapi butuh distribusi B2C skala besar yang dikuasai raksasa seperti Amazon. 2. **Agent untuk API:** Developer sudah memiliki metode pembayaran yang mapan (kunci API, saldo prabayar) untuk akses layanan komputasi dan data. Pasar untuk transaksi mikro bersifat *long-tail* namun relatif kecil. Penyedia SaaS besar cenderung mempertahankan model kontrak bisnis mereka. 3. **Agent untuk Agent:** Visi jangka panjang ini masih teoritis dengan volume transaksi nyata yang hampir nihil. Butuh infrastruktur penyelesaian khusus untuk transaksi antar-mesin yang cepat dan kompleks. 4. **Agent untuk Keuangan:** Ini adalah kategori dengan permintaan dan kemauan bayar yang sudah ada. Integrasi AI ke alur kerja keuangan tradisional atau DeFi merupakan evolusi alami, meski persaingan dengan lembaga mapan sangat ketat. **Inti Permasalahan:** Banyak yang membangun infrastruktur pembayaran untuk *agent*, tetapi masalah sebenarnya bukan pada transfer dana. Tantangan utamanya adalah **koordinasi** antara *agent* dan manusia—memverifikasi kerja dan menyelesaikan hasil. Penyelesaian (settlement) dan pembayaran (payment) hanyalah bagian dari masalah koordinasi yang lebih besar. Perusahaan yang memecahkan masalah koordinasi akan mendominasi. Perusahaan besar membangun untuk bertahan dari masa depan transaksi mesin skala besar. Namun, startup harus menemukan pasar yang benar-benar aktif *sekarang*, yang mungkin berada di luar empat kategori utama ini.

marsbit1j yang lalu

Saya Butuh Setahun untuk Menyadari Kebenaran yang Menyakitkan tentang Pembayaran Agent

marsbit1j yang lalu

Butuh Satu Tahun untuk Menyadari Kebenaran Pahit tentang Pembayaran Agent

Selama setahun terakhir, penulis telah membangun infrastruktur untuk ekonomi Agen, berinteraksi dengan perusahaan besar seperti Stripe, Visa, Coinbase, Google, dan puluhan startup. Temuan utamanya adalah bahwa belum ada permintaan nyata untuk pembayaran berbasis Agen, dan startup menghadapi banyak tantangan struktural. Analisis terhadap empat kategori utama menunjukkan: 1. **Agen ke Merchant**: Pengalaman belanja melalui chat seringkali lebih buruk daripada antarmuka e-commerce visual tradisional untuk kebanyakan produk. Permintaan dari merchant saat ini bersifat defensif (AEO) dan bukan kebutuhan mendesak. Pengecualian mungkin ada untuk pembelian rutin seperti pesan makanan, tetapi hambatan distribusi B2C sangat besar. 2. **Agen ke API**: Pengembang sudah memiliki solusi pembayaran yang berfungsi untuk penggunaan API (misalnya, isi ulang saldo). Penyedia SaaS besar cenderung menolak model mikro-pembayaran yang mengganggu bisnis inti mereka. Peluang ada di pasar ekor panjang, tetapi skalanya terbatas. 3. **Agen ke Agen**: Ini adalah visi jangka panjang dengan volume transaksi nyata yang hampir nol saat ini. Jika terwujud, akan membutuhkan infrastruktur penyelesaian khusus yang sangat berbeda dari sistem pembayaran saat ini. 4. **Agen ke Keuangan**: Ini adalah satu-satunya kategori dengan permintaan yang sudah mapan dan pelanggan yang mau membayar, baik untuk otomatisasi alur kerja maupun kemampuan baru. Namun, persaingan dari perusahaan mapan yang sudah memiliki lisensi dan hubungan klien sangat ketat. Kesimpulannya, perusahaan besar membangun infrastruktur pembayaran Agen sebagai taruhan defensif jangka panjang. Namun, bagi startup, peluang nyata saat ini tidak terletak pada lapisan pembayaran itu sendiri. Masalah intinya adalah **koordinasi** antara Agen dan manusia (memverifikasi pekerjaan dan menyelesaikan hasil). Penyelesaian dan pembayaran hanyalah bagian dari puzzle koordinasi yang lebih besar. Perusahaan yang memecahkan masalah koordinasi skala besar akan mendominasi, bukan sebaliknya.

链捕手2j yang lalu

Butuh Satu Tahun untuk Menyadari Kebenaran Pahit tentang Pembayaran Agent

链捕手2j yang lalu

Claude Opus 4.8 Menemukan Bug Senilai 4.5 Miliar Dolar AS, Era AI Sedang Memproduksi Peretas Secara Massal

Seorang peneliti keamanan menemukan bug serius dalam jaringan privasi Zcash (Orchard) yang memungkinkan penciptaan token tanpa batas, menggunakan Claude Opus 4.8. Setelah perbaikan darurat, harga Zcash turun 50%. Peristiwa ini menunjukkan bahwa AI, seperti model Opus yang tersedia umum, membuat penemuan kerentanan menjadi lebih mudah dan murah, bukan hanya model canggih seperti Claude Mythos. AI mendemokratisasikan kemampuan audit keamanan, memungkinkan tim kecil memiliki kemampuan seperti tim besar. Namun, ini membanjiri pemelihara dengan laporan bug berkualitas rendah yang dihasilkan AI, seperti yang dialami curl dan didiskusikan OpenSSF. Ini seperti serangan DDoS pada perhatian manusia. Banyak kerentanan lama (seperti Heartbleed, Baron Samedit) tetap tak terdeteksi selama bertahun-tahun karena biaya penemuan yang tinggi. AI mengubah struktur biaya ini. Namun, sementara AI membuat penemuan dan potensi serangan lebih murah, perbaikan tetap mahal dan membutuhkan keahlian manusia. Industri keamanan siber sudah menghadapi kekurangan tenaga kerja global yang besar (misalnya, defisit 4,8 juta menurut ISC2). Laporan menunjukkan profesional beralih ke analisis ancaman kompleks dan pembuatan strategi. Yang paling dibutuhkan adalah orang yang dapat memahami, menilai, dan memperbaiki kerentanan. Kesimpulannya, AI tidak menghancurkan internet, tetapi mengungkap kerentanan yang sudah ada. Kemampuan menemukan bug menyebar dengan cepat, tetapi tanggung jawab untuk memperbaikinya tidak bertambah sebanding. Keamanan digital bergantung pada upaya terus-menerus oleh manusia untuk mengurangi risiko, dan di era AI, sumber daya manusia yang terampil tetap menjadi aset paling berharga dan langka.

marsbit2j yang lalu

Claude Opus 4.8 Menemukan Bug Senilai 4.5 Miliar Dolar AS, Era AI Sedang Memproduksi Peretas Secara Massal

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片