Berita Penting yang Mungkin Anda Lewatkan Selama Liburan Tahun Baru Imlek

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-02-25Terakhir diperbarui pada 2026-02-25

Abstrak

Liburan Tahun Baru Imlek menyaksikan serangkaian berita penting di dunia crypto dan teknologi. Bitdeer menjual seluruh kepemilikan Bitcoin-nya sebanyak 1.133 BTC karena tekanan profitabilitas penambangan. Vitalik Buterin melakukan aksi jual 1.869 ETH senilai $3,67 juta. Konsep Web 4.0 yang memungkinkan agen AI bertindak secara otonom diperkenalkan, mendorong token Conway meroket 3.600%. Yayasan Ethereum mengalami pergantian kepemimpinan dan mengonfirmasi peningkatan teknologi FOCIL. Base, jaringan terbesar di ekosistem OP Stack, mengumumkan kemandirian teknis dengan meninggalkan Optimism. Mahkamah Agung AS membatalkan kebijakan tarif Trump, namun pasar bereaksi tenang. Beberapa putaran pendanaan besar diumumkan, termasuk dana $650 juta dari Dragonfly. Sebuah insiden unjuk terjadi ketika robot AI LOBSTER secara tidak sengaja mengirimkan token senilai $270.000 karena kesalahan titik desimal. Terakhir, OpenAI dan Paradigm meluncurkan kerangka pengujian keamanan kontrak pintar EVMbench.

Bitdeer Jual Habis Bitcoin; Vitalik Terus Kurangi Kepemilikan ETH; Web 3.0 Sudah Lewat, Web 4.0 Sudah Tiba; Base dan Optimism Berpisah; Yayasan Ethereum Ganti Pimpinan; Sebuah Robot AI Salah Tempat Koma, Tanpa Sengaja Memberikan 270 Ribu Dolar. Apa saja peristiwa besar yang terjadi di liburan Tahun Baru Imlek ini? Mari kita lihat bersama dengan editor BlockBeats.

Bitdeer Jual Habis Bitcoin

Bitdeer (kode Nasdaq: BTDR) sekitar tanggal 20 Februari 2026 menjual habis semua kepemilikan Bitcoin miliknya sendiri (murni kepemilikan sendiri, tidak termasuk deposit klien), total menjual sekitar 1133 BTC (termasuk 943.1 BTC cadangan dan 189.8 BTC yang baru ditambang).

Tindakan ini terutama disebabkan oleh menyempitnya keuntungan penambangan Bitcoin (hashprice turun menjadi sekitar $34/PH/hari), perusahaan membutuhkan likuiditas untuk mendukung ekspansi pusat data AI/HPC, pengembangan ASIC miner mandiri, dan aktivitas pendanaan (seperti penerbitan obligasi konversi senilai $325 juta). Pendiri Jihan Wu menanggapi bahwa ini adalah strategi normal "tambang-jual", bukan meninggalkan Bitcoin secara permanen, menekankan "kepemilikan 0 tidak berarti akan selalu seperti itu di masa depan".

Sudah Belajar Web 4.0 Hari Ini?

Peneliti yang mengusulkan konsep Web 4.0, Sigil Wen, adalah anggota Thiel Fellowship yang sebelumnya aktif di bidang pembangunan AI awal bersama Andrej Karpathy serta pendiri Anthropic, Perplexity, dan Replicate.

Sigil Wen berpendapat, hambatan ini bukan lagi pada kecerdasan itu sendiri, tetapi pada izin bertindak. Arsitektur dasar internet yang ada selalu secara default melayani manusia, bukan mesin.

AI terkuat saat ini bisa berpikir, bernalar, menghasilkan konten, tetapi memiliki keterbatasan fatal—tidak dapat bertindak secara mandiri. Tanpa instruksi pengguna, ChatGPT tidak dapat berjalan; tanpa otorisasi, Claude Code tidak dapat digunakan; AI mana pun tidak dapat secara independen membeli server, mendaftarkan domain, atau membayar daya komputasinya sendiri.

Dan Web 4.0 adalah solusinya.

Inilah titik tolaknya mengapa dia mengusulkan Web 4.0. Jika Web 1.0 membuat orang membaca, Web 2.0 membuat orang menulis, Web 3.0 membuat orang memiliki, maka Web 4.0 adalah era di mana agen cerdas AI benar-benar mandiri membaca, menulis, memiliki, menghasilkan, dan bertransaksi.

Untuk itu, Wen membangun proyek infrastruktur Conway, yang dapat terhubung ke agen cerdas apa pun yang kompatibel dengan protokol MCP (seperti Claude Code, Codex, dll.), dan memberikan mereka kemampuan yang sebelumnya tidak pernah dimiliki: dompet kripto, kemampuan untuk menyelesaikan pembayaran daya komputasi dan layanan dengan USDC melalui protokol x402, server Linux lengkap yang dialokasikan sesuai kebutuhan, pendaftaran domain, hingga penyebaran produk dan perolehan pendapatan. Sepenuhnya tanpa login, tanpa autentikasi identitas, tanpa campur tangan manusia sama sekali.

Setelah konsep dirilis, harga token Conway langsung melonjak 3600%, valuasi pasar sempat melonjak hingga $10 juta.

Mahkamah Agung Batalkan Kebijakan Tarif Trump, Reaksi Pasar Tenang

Putusan hukum yang telah lama dinantikan akhirnya jatuh. Jumat lalu, Mahkamah Agung AS dengan suara 6 banding 3 memutuskan bahwa tarif luas "Hari Pembebasan" yang diterapkan Presiden Trump dengan mengacu pada International Emergency Economic Powers Act telah melampaui kewenangan hukumnya dan dinyatakan tidak valid. Namun, berita yang seharusnya mengguncang pasar ini tidak mampu membangkitkan terlalu banyak gejolak, reaksi berbagai aset secara keseluruhan tenang.

Vitalik Terus Kurangi Kepemilikan, Cairkan Lebih dari $3,67 Juta dalam Dua Hari

Pendiri bersama Ethereum, Vitalik Buterin, dalam dua hari terakhir telah menjual 1.869 ETH, total mencairkan sekitar $3,67 juta. Tindakan ini kembali memicu perhatian dan diskusi mengenai pergerakan kepemilikannya.

Perubahan Personel Yayasan Ethereum dan Percepatan Peningkatan Teknis

Yayasan Ethereum baru-baru ini mengalami sejumlah perubahan penting. Direktur Eksekutif bersama Tomasz Stańczak akan mengundurkan diri pada akhir Februari, Bastian Aue akan sementara mengambil alih bersama xiaowei wang untuk posisi ini.

Sementara itu, yayasan sedang aktif mengeksplorasi pengenalan alat AI untuk menyusun proposal tata kelola dan memimpin rapat komunitas. Di sisi teknis, Ethereum secara resmi mengonfirmasi akan memasukkan FOCIL (EIP-7805) ke dalam fungsi inti upgrade Hegota, diperkirakan akan diluncurkan pada paruh kedua tahun 2026. Mekanisme ini mewajibkan node validator untuk menyertakan semua transaksi yang valid, dari tingkat protokol secara fundamental menghilangkan kemungkinan sensor.

Base dan Optimism Berpisah

Base, di bawah Coinbase, secara resmi menyatakan menuju kemandirian teknis. Sebagai jaringan terbesar di ekosistem superchain OP Stack, Base menerbitkan posting blog "Bab Selanjutnya Base", mengumumkan akan mengintegrasikan alat sequencer, mekanisme proof, dan semua infrastruktur inti, ke dalam satu basis kode terpadu yang dikelola secara mandiri oleh Base, mengucapkan selamat tinggal pada arsitektur terdesentralisasi yang sebelumnya bergantung pada banyak tim seperti Optimism, Flashbots, Paradigm.

Dalam hal jalur teknis, Base akan mengganti proof optimis Optimism dengan mekanisme proof TEE/ZK buatan sendiri, dan menghapus Optimism dari komite keamanan, digantikan oleh penandatangan independen. Rencana resmi adalah melakukan migrasi melalui dua hard fork,其中 Base V3 akan diluncurkan bersamaan dengan upgrade Glamsterdam Ethereum yang akan datang.

ICO, Airdrop, dan Pendanaan

1、Andre Cronje secara resmi meluncurkan ICO publik Flying Tulip dengan valuasi $1 miliar, proyek ini telah menyerap lebih dari $200 juta deposit sebelum menerbitkan stablecoin ftUSD;

2、Tether mengumumkan investasi di Dreamcash, berencana membangun pasar pinjaman dengan jaminan USDT0 di Hyperliquid;

3、Aplikasi peer-to-peer yang fokus pada taruhan olahraga Novig menyelesaikan pendanaan Seri B $75 juta, dipimpin oleh Pantera;

4、Venture capital kripto veteran Dragonfly menyelesaikan pengumpulan dana keempat, dengan ukuran $650 juta, melebihi target, menjadi salah satu dana ventura kripto terbesar dalam siklus ini;

5、Dana DBA mengumumkan mengumpulkan $62 juta untuk dana kripto keduanya;

6、Selain itu, kartu Pokémon langka Logan Paul terjual seharga $16,5 juta dalam lelang, memecahkan rekor dunia.

LOBSTAR AI Karena Kesalahan Titik Desimal, Salah Transfer Token Senilai $270 Ribu

Sebuah peristiwa konyol yang dipicu oleh kesalahan teknis menarik perhatian luas. Robot AI LOBSTAR, setelah menjalankan operasi reset, mengosongkan konteks saldo, kemudian melakukan transfer yang bencana kepada seorang pengguna yang mengklaim membutuhkan dana medis dan meminta 4 SOL. Awalnya dimaksudkan untuk mengirim sekitar 52.439 token (senilai $366), tetapi karena kebingungan dengan digit titik desimal (perbedaan 6 dan 9 digit),实际上转出了 5243,9 juta token, senilai sekitar $270 ribu.

OpenAI dan Paradigm Luncurkan Tes Benchmark Keamanan Smart Contract Bersama

OpenAI dan venture capital kripto Paradigm bersama-sama merilis kerangka kerja benchmark terbuka EVMbench, khusus untuk mengevaluasi tiga kemampuan inti agen cerdas AI di bidang keamanan smart contract Ethereum: deteksi kerentanan, perbaikan kerentanan, dan pemanfaatan kerentanan aktif. Benchmark ini mengacu pada 120 kerentanan berisiko tinggi yang disaring dari 40 kasus audit nyata, terutama berasal dari platform audit kompetitif Code4rena, dan juga mencakup skenario audit keamanan blockchain pembayaran Tempo milik Stripe.

Pertanyaan Terkait

QMengapa Bitdeer menjual semua kepemilikan Bitcoin mereka?

ABitdeer menjual sekitar 1133 BTC karena penyempitan margin penambangan Bitcoin (hashprice turun ke sekitar $34/PH/hari) dan kebutuhan likuiditas untuk ekspansi pusat data AI/HPC, pengembangan penambang ASIC in-house, serta aktivitas pendanaan seperti penerbitan obligasi konversi senilai $325 juta.

QApa itu Web 4.0 menurut Sigil Wen dan bagaimana Conway berkontribusi padanya?

ASigil Wen mendefinisikan Web 4.0 sebagai era di mana agen AI dapat sepenuhnya otonom dalam membaca, menulis, memiliki, menghasilkan, dan bertransaksi. Conway adalah proyek infrastruktur yang memberdayakan agen AI dengan dompet kripto, kemampuan membayar layanan dengan USDC, server Linux, pendaftaran domain, dan penyebaran produk, semuanya tanpa campur tangan manusia.

QApa dampak dari keputusan Mahkamah Agung AS terhadap kebijakan tarif Trump?

AMahkamah Agung AS memutuskan dengan suara 6-3 bahwa kebijakan tarif 'Hari Pembebasan' Trump melampaui kewenangan hukumnya dan dinyatakan tidak valid. Namun, keputusan ini tidak banyak mempengaruhi pasar, dengan reaksi aset yang secara keseluruhan tenang.

QPerubahan signifikan apa yang terjadi di Yayasan Ethereum?

AYayasan Ethereum mengalami perubahan kepemimpinan di mana Tomasz Stańczak mengundurkan diri sebagai Co-Executive Director dan digantikan sementara oleh Bastian Aue. Secara teknis, mereka akan mengintegrasikan FOCIL (EIP-7805) dalam upgrade Hegota untuk mencegah penyensoran transaksi dan mengeksplorasi penggunaan alat AI untuk proposal governance.

QKesalahan teknis apa yang dilakukan oleh robot AI LOBSTAR dan apa konsekuensinya?

ARobot AI LOBSTAR melakukan kesalahan dengan mengacaukan penempatan desimal (perbedaan 6 dan 9 desimal) saat mentransfer token. Alih-alih mengirim 52.439 token (senilai $366), ia mengirim 52.439.000 token, yang bernilai sekitar $270.000, kepada seorang pengguna.

Bacaan Terkait

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.

marsbit46m yang lalu

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

marsbit46m yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

OpenAI tidak lagi mengandalkan model termahal untuk menghasilkan uang. Pada 30 Juli, perusahaan mengumumkan penyesuaian harga, menurunkan harga model GPT-5.6 Luna sebesar 80% dan Terra sebesar 20%. Yang lebih penting dari angka penurunan harga adalah pesan intinya: untuk banyak tugas, model terkuat (seperti Sol) tidak selalu diperlukan. OpenAI secara eksplisit merekomendasikan strategi di mana model mahal (Sol) menangani perencanaan dan analisis kompleks, sementara model yang lebih terjangkau (Luna) mengeksekusi tugas, menulis kode, dan menjalankan pengujian. Pergeseran ini mencerminkan perubahan industri AI dari hanya mengejar kecerdasan tertinggi menuju optimisasi biaya dan efisiensi untuk penggunaan skala besar. Anthropic juga mengikuti pola serupa dengan meluncurkan Claude Opus 5 dengan harga setengah dari model andalannya, Fable 5. Kedua raksasa Silicon Valley ini menunjukkan bahwa model flagship kini berfungsi lebih untuk nilai merek dan pembuktian teknologi, sementara model "kendaraan massal" yang lebih murah (seperti Luna, Terra, Opus) yang akan mendorong adopsi komersial luas dan menghasilkan pendapatan utama. OpenAI mengungkapkan bahwa penurunan biaya ini sebagian didorong oleh model AI (Sol) yang mengoptimalkan kode produksi dan alur kerjanya sendiri, menciptakan siklus peningkatan efisiensi yang dapat mempercepat penurunan biaya di masa depan. Intinya, kompetisi AI bergeser dari "siapa yang paling pintar" menjadi "mana yang paling bernilai". Perusahaan tidak lagi membeli satu model tunggal, tetapi merancang sistem dengan beberapa model yang cocok untuk tugas yang berbeda—mirip dengan arsitektur komputasi awan. Tujuan akhir OpenAI adalah membangun ekosistem yang mengunci alur kerja pengembang melalui volume panggilan API yang sangat besar dan biaya yang sangat rendah, sehingga menciptakan daya tarik yang kuat. Ketika AI menjadi murah dan tersebar luas seperti listrik, tertanam dalam setiap proses tanpa diperdebatkan, era sesungguhnya baru dimulai.

marsbit2j yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片