IMF Soroti Risiko Stabilitas Keuangan di Tengah Ledakan Tokenisasi yang Meningkat

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2026-04-03Terakhir diperbarui pada 2026-04-03

Abstrak

IMF mengakui potensi tokenisasi dalam meningkatkan transparansi dan efisiensi sektor keuangan, tetapi juga memperingatkan risiko terhadap stabilitas sistem. Nilai aset tokenisasi saat ini melebihi $27,6 miliar, dengan proyeksi pasar mencapai $2-16 triliun pada 2030. Lembaga ini mencatat dampak positif seperti percepatan pembayaran lintas batas dan inklusi keuangan, namun juga mengkhawatirkan potensi volatilitas aliran modal dan hilangnya kedaulatan moneter. Perusahaan besar seperti BlackRock dan Intercontinental Exchange telah mengembangkan platform tokenisasi. IMF menekankan pentingnya kepastian hukum untuk kepemilikan dan penyelesaian transaksi guna menghindari fragmentasi pasar.

Meskipun IMF mengakui bahwa tokenisasi dapat meningkatkan transparansi dan mengurangi friksi di sektor keuangan, lembaga itu juga memperingatkan bahwa teknologi tersebut dapat menimbulkan risiko terhadap stabilitas sektor.

Dengan penyelesaian atomik dan peningkatan transparansi yang mengurangi risiko-risiko lama, serta kecepatan dan otomatisasi yang memperkenalkan risiko baru, dampak total tokenisasi terhadap stabilitas keuangan masih belum diketahui, menurut penilaian 23 halaman IMF yang dirilis pada Kamis.

Berdasarkan statistik dari RWA.xyz, total nilai aset yang ditokenisasi di onchain melebihi $27,6 miliar (tidak termasuk stablecoin). Pasar tokenisasi mungkin mencapai $16 triliun pada 2030, menurut proyeksi Boston Consulting Group tahun 2022, tetapi perkiraan yang lebih hati-hati sebesar $2 triliun menurut prediksi McKinsey & Co tahun 2024.

Efek Positif dan Negatif

International Monetary Fund (IMF) menyatakan bahwa meskipun tokenisasi memang meningkatkan penerbitan, perdagangan, penyelesaian, dan pengelolaan sekuritas serta instrumen keuangan lainnya, hal itu juga memindahkan risiko dari sektor perbankan ke buku besar bersama dan kode kontrak pintar.

Menurut lembaga tersebut, tokenisasi memiliki aspek positif dan negatif. Di satu sisi, ini dapat memfasilitasi pembayaran lintas batas yang lebih cepat dan meningkatkan inklusi keuangan di negara-negara berkembang. Di sisi lain, ini meningkatkan bahaya volatilitas arus modal, substitusi mata uang, dan hilangnya kedaulatan moneter.

Beberapa tokoh Wall Street terkemuka, termasuk Larry Fink, CEO BlackRock, telah mengadvokasi tokenisasi berbagai aset di blockchain, termasuk ekuitas, obligasi, dana pasar uang, dan bahkan real estat.

Platform tokenisasi BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund, Securitize, menempati peringkat pertama di antara platform tokenisasi RWA berdasarkan total nilai terkunci sebesar $3,38 miliar, menurut kutipan CryptoDep dari data 1 April.

Intercontinental Exchange, perusahaan induk New York Stock Exchange, juga telah mengambil tindakan, mengatakan pada bulan Januari bahwa mereka akan menyediakan platform tokenisasi yang memungkinkan penyelesaian pasca perdagangan dana yang diperdagangkan di bursa dan ekuitas serta perdagangan aset-aset ini 24/7 menggunakan teknologi blockchain.

Pasar yang ditokenisasi berisiko menjadi terfragmentasi dan tidak penting jika tidak ada kepastian hukum mengenai catatan kepemilikan dan finalitas penyelesaian, menurut International Monetary Fund (IMF).

Berita Crypto Terbaru yang Disoroti:

Perizinan Stablecoin Hong Kong Ditunda karena HKMA Menahan Persetujuan

TagAltcoinBlockchain

Pertanyaan Terkait

QApa yang menjadi perhatian IMF terkait tokenisasi di sektor keuangan?

AIMF mengakui bahwa tokenisasi dapat meningkatkan transparansi dan mengurangi friksi, tetapi juga memperingatkan bahwa teknologi ini dapat menimbulkan risiko terhadap stabilitas sektor keuangan, termasuk potensi volatilitas aliran modal, substitusi mata uang, dan hilangnya kedaulatan moneter.

QBerapa nilai total aset tokenisasi yang tercatat di blockchain menurut data RWA.xyz?

ANilai total aset tokenisasi di blockchain melebihi $27,6 miliar, tidak termasuk stablecoin, berdasarkan statistik dari RWA.xyz.

QApa prediksi McKinsey & Co untuk pasar tokenisasi pada tahun 2030?

AMcKinsey & Co memprediksi pasar tokenisasi dapat mencapai $2 triliun pada tahun 2030, yang merupakan perkiraan yang lebih hati-hati dibandingkan proyeksi Boston Consulting Group yang mencapai $16 triliun.

QSiapa saja tokoh Wall Street yang mendukung tokenisasi aset, dan aset apa yang disebutkan?

ALarry Fink, CEO BlackRock, adalah salah satu tokoh Wall Street terkemuka yang mendukung tokenisasi berbagai aset di blockchain, termasuk ekuitas, obligasi, dana pasar uang, dan real estat.

QApa peringatan IMF mengenai pasar tokenisasi tanpa kepastian hukum?

AIMF memperingatkan bahwa pasar tokenisasi berisiko menjadi terfragmentasi dan tidak penting jika tidak ada kepastian hukum mengenai catatan kepemilikan dan finalitas penyelesaian transaksi.

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.

marsbit6m yang lalu

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

marsbit6m 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.

marsbit18m yang lalu

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

marsbit18m yang lalu

Trading

Spot
活动图片