Di Pasar Bearish yang Merugi, Siapa yang Diam-diam Menghasilkan Uang Besar?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-04-10Terakhir diperbarui pada 2026-04-10

Abstrak

Di tengah kondisi pasar yang lesu, beberapa proyek crypto justru mencetak keuntungan besar. Berdasarkan data Defillama, proyek-proyek yang tetap profitable di bear market umumnya mengandalkan dua model pendapatan sederhana: **spread bunga** dan **pajak transaksi (fee)**. **Spread bunga** adalah model yang digunakan oleh penyedia layanan perantara keuangan seperti penerbit stablecoin (Tether, Circle), protokol lending (Aave), dan layanan staking cair (Lido). Intinya, mereka mengumpulkan dana dengan biaya rendah dan menginvestasikannya dengan imbal hasil yang lebih tinggi, mengantongi selisihnya. **Pajak transaksi** adalah model yang mengandalkan fee dari setiap aktivitas trading. Proyek seperti Hyperliquid (trading kontrak berjangka), Polymarket (trading peristiwa), pump.fun (trading meme), Aerodrome (trading spot), dan platform NFT seperti Courtyard menghasilkan pendapatan dengan cara ini. Beberapa pengecualian adalah Grayscale (biaya manajemen ETF), Chanilink (biaya layanan data oracle), dan Titan Builder (yang untung besar dari satu peristiwa "sandwich attack"). Kesimpulannya, proyek yang bertahan di bear market bukanlah yang memiliki mekanisme rumit, tetapi mereka yang memiliki model pendapatan sederhana dan jelas, didukung oleh layanan produk yang kompleks dan manajemen operasional yang sangat baik.

Penulis|Azuma(@azuma_eth)

Pasar terus lesu, dana berantakan, protokol ditutup, pemegang aset besar diam, investor ritel merugi...... sepertinya seluruh industri dari atas ke bawah sedang kehilangan uang. Namun, bahkan dalam kondisi pasar yang sedingin ini, masih ada sangat sedikit proyek yang mesin pencetak uangnya sedang berderum.

Contoh terbaru adalah Polymarket yang sepenuhnya membuka pintu air biaya transaksi. Sejak memperluas cakupan biaya dan mengubah rumus biaya (baca rekomendasi: Analisis Mendalam Rumus Biaya Polymarket: Bagaimana Tingkat Biaya Ekstrem 90+% Muncul?), kemampuan pendapatan Polymarket telah melonjak drastis; hingga berita ini ditulis, total pendapatan biaya Polymarket telah melebihi 24 juta dolar AS,pada 2 April bahkan mencatat rekor pendapatan harian 1,5 juta dolar AS.

Memanfaatkan kesempatan ini, penulis melihat daftar peringkat pendapatan di Defillama untuk melihat bisnis apa saja yang masih terus menghasilkan uang di pasar bearish, dan hasilnya cukup mengejutkan:bisnis inti dan sumber pendapatan proyek-proyek yang masuk daftar cukup jelas, bahkan bisa dibilang "sederhana".

Seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas, saya yakin sebagian besar pemain yang berkecimpung dalam pasar crypto bahkan tanpa melihat jawabannya dapat menebak sebagian besar nama di dalamnya, dan mungkin juga sangat清楚 apa sebenarnya yang mereka lakukan. Tetapi ketika nama-nama ini disusun rapi bersama-sama, saya tiba-tiba menyadari bahwasumber pendapatan utama dari bisnis yang menguntungkan ini sangat mirip, bahkan pada dasarnya dapat diringkas menjadi dua kategori besar: pertama, selisih bunga (spread), dan kedua, pajak transaksi (biaya).

Pertama adalah selisih bunga, pada dasarnya ini adalah menjadi "perantara dana", logika intinya adalah menyerap dana dengan biaya yang relatif rendah, sekaligus mengerahkan dana dengan imbal hasil yang relatif tinggi, memanfaatkan waktu untuk secara bertahap mengakumulasi selisih antara pendapatan dan biaya — pendapatan dari jenis bisnis ini tergantung pada skala dan durasi penempatan dana, semakin besar skalanya, semakin lama waktunya, semakin tinggi pendapatannya.

Penerbit stablecoin seperti Tether, Circle termasuk dalam kategori ini, pendapatan utama mereka berasal dari bunga yang dihasilkan setelah mengalokasikan cadangan ke aset seperti obligasi pemerintah AS, biaya utamanya terletak pada subsidi yang diberikan kepada mitra dan pengguna, selisih antara keduanya adalah keuntungan; protokol pinjaman seperti Aave juga termasuk dalam kategori ini, selisih bunga adalah perbedaan antara suku bunga pinjaman yang relatif tinggi dan suku bunga simpanan yang relatif rendah; layanan staking likuid (LST) seperti Lido juga tidak terkecuali, mereka akan menahan persentase tertentu dari imbal hasil staking asli ETH sebagai biaya layanan, ini juga termasuk selisih bunga.

Kedua adalah pajak transaksi, jenis bisnis ini lebih mudah dipahami, selama ada aktivitas terkait transaksi (termasuk pembuatan token) yang terjadi, entitas bisnis dapat memungut "pajak" dalam bentuk biaya dalam setiap aktivitas — pendapatan dari jenis bisnis ini tergantung pada skala transaksi per aktivitas dan frekuensi aktivitas, semakin besar skalanya, semakin tinggi frekuensinya, semakin tinggi pendapatannya.

Baik itu Hyperliquid, EdgeX yang fokus pada trading berjangka, Polymarket yang fokus pada trading peristiwa, pump.fun, GMGN, Axiom, four.meme yang fokus pada trading Meme, Aerodrome, Jupiter, Phantom (pendapatan utama berasal dari biaya Swap di frontend dompet) yang fokus pada trading spot, atau Courtyard, Fragment yang fokus pada trading NFT (jenis ini masih bisa masuk daftar, cukup mengejutkan), sumber pendapatan utama mereka adalah pajak transaksi.

Beberapa kasus khusus dalam daftar peringkat adalah Grayscale, Chanilink, dan Titan Builder. Grayscale agak aneh ditempatkan di sini, pendapatan intinya berasal dari biaya manajemen ETF dan dana, pada dasarnya adalah bisnis manajemen aset tradisional yang berfokus pada pasar crypto; Chanilink cukup layak disebut, pendapatan utamanya berasal dari biaya layanan data yang dibayarkan oleh proyek untuk memanggil oracle (dalam arti tertentu juga dapat dikategorikan sebagai pajak transaksi), ini lebih seperti bisnis SaaS To B di chain, tetapi seperti yang Anda lihat, efek Matius di jalur ini akan lebih signifikan dibandingkan jalur lainnya; Titan Builder murni fenomena insidental, ini adalah penyedia layanan pembangun blok, dalam kondisi normal bukanlah bisnis yang sangat menguntungkan, alasan masuk daftar adalah karena Titan Builder memakan potongan terbesar dalam peristiwa sandwic perdagangan AAVE bernilai besar bulan lalu (lihat detailnya: 50 Juta USDT Ditukar dengan 35.000 Dolar AAVE: Bagaimana Bencana Terjadi?).

Catatan Odaily: Lihatlah apa artinya tiga tahun tidak membuka toko, sekali buka cukup untuk tiga tahun.

Jadi kesimpulannya sudah jelas.Proyek yang masih terus menghasilkan uang di pasar bearish, bukanlah proyek yang mengejar mekanisme kompleks dan peluang berisiko tinggi, melainkan bisnis yang dapat terus beroperasi dengan model pendapatan yang sederhana dan jelas. Di pasar cryptocurrency yang masih bergejolak, model pendapatan yang lebih sederhana justru menunjukkan ketahanan yang lebih kuat, lebih tahan terhadap ujian fluktuasi pasar.

Namun, model pendapatan yang lebih sederhana, sama sekali tidak berarti bahwa bisnis ini sendiri "lebih mudah dilakukan", justru sebaliknya, di balik model pendapatan yang sederhana, tersembunyi layanan produk yang seringkali lebih kompleks dan manajemen operasional yang lebih精细, inilah area di mana pemain unggulan yang masuk daftar benar-benar "bersaing" hingga menciptakan perbedaan. Dari desain interaksi, hingga akumulasi likuiditas, manajemen risiko, hingga komunikasi dan umpan balik pengguna...... untuk dapat menonjol dalam persaingan pasar存量 yang ketat, harus lebih banyak mencurahkan tenaga dan pikiran pada produk dan layanan.

Musim dingin cryptocurrency masih belum berakhir, proyek yang benar-benar dapat bertahan hidup bahkan menghasilkan keuntungan, seringkali adalah proyek yang menggabungkan model pendapatan sederhana dengan layanan produk kompleks secara fleksibel. Mungkin, inilah kata sandi efektif jangka panjang untuk melintasi bull dan bear market.

Pertanyaan Terkait

QDi tengah pasar bearish yang lesu, proyek mana yang masih menghasilkan uang dengan konsisten?

ABerdasarkan artikel, proyek-proyek seperti Polymarket, Tether, Circle, Aave, Lido, Hyperliquid, EdgeX, pump.fun, GMGN, Axiom, four.meme, Aerodrome, Jupiter, Phantom, Courtyard, dan Fragment masih menghasilkan uang secara konsisten di pasar bearish.

QApa dua kategori utama sumber pendapatan proyek-proyek yang menguntungkan selama pasar bearish?

ADua kategori utama sumber pendapatan adalah selisih bunga (spread) dan pajak transaksi (fee transaksi).

QBagaimana cara kerja model pendapatan berbasis selisih bunga (spread)?

AModel pendapatan berbasis selisih bunga berfungsi sebagai perantara keuangan. Intinya adalah mengumpulkan dana dengan biaya relatif rendah dan menggunakannya untuk menghasilkan pendapatan dengan imbal hasil yang relatif lebih tinggi. Keuntungan dihasilkan dari perbedaan antara pendapatan dan biaya yang terakumulasi seiring waktu, dan sangat bergantung pada skala dan durasi penempatan dana.

QApa yang dimaksud dengan 'pajak transaksi' sebagai sumber pendapatan, dan berikan contoh proyeknya?

A'Pajak transaksi' mengacu pada biaya atau komisi yang dikenakan untuk setiap aktivitas transaksi (termasuk pembuatan token). Pendapatan bergantung pada volume transaksi per aktivitas dan frekuensi aktivitas. Contoh proyeknya adalah Hyperliquid (perdagangan kontrak berjangka), EdgeX, Polymarket (perdagangan peristiwa), pump.fun, GMGN, Axiom, four.meme (perdagangan meme), Aerodrome, Jupiter, Phantom (perdagangan spot, terutama dari biaya Swap di front-end dompet), serta Courtyard dan Fragment (perdagangan NFT).

QMengapa model pendapatan yang sederhana justru lebih tangguh di pasar bearish menurut artikel?

AModel pendapatan yang sederhana (seperti selisih bunga dan pajak transaksi) lebih tangguh karena tidak bergantung pada mekanisme kompleks atau peluang berisiko tinggi. Mereka dapat terus beroperasi secara konsisten. Namun, kesederhanaan ini didukung oleh layanan produk yang kompleks dan manajemen operasional yang sangat canggih dalam hal desain interaksi, akumulasi likuiditas, manajemen risiko, dan komunikasi pengguna, yang memungkinkan mereka bersaing di pasar yang ketat.

Bacaan Terkait

GensynAI : Jangan Biarkan AI Mengulangi Kesalahan Internet

Beberapa bulan terakhir, banyak talenta dari industri kripto beralih ke AI karena pesatnya perkembangan industri kecerdasan buatan. Para peneliti yang bergerak di kedua bidang ini terus mengeksplorasi satu pertanyaan yang belum terjawab: **Bisakah blockchain menjadi bagian dari infrastruktur AI?** Proyek yang menggabungkan AI dan Crypto, seperti AI Agent, on-chain reasoning, pasar data, dan penyewaan daya komputasi, telah banyak bermunculan. Namun, sebagian besar masih berada di "lapisan aplikasi AI" dan belum membentuk closed-loop bisnis yang nyata. Berbeda dengan itu, **Gensyn** justru menyasar lapisan paling inti dan mahal dalam industri AI: **pelatihan model**. Gensyn bertujuan untuk mengorganisir sumber daya GPU yang tersebar secara global menjadi jaringan pelatihan AI terbuka. Pengembang dapat mengirimkan tugas pelatihan, node menyediakan daya komputasi, dan jaringan bertugas memverifikasi hasil pelatihan serta mendistribusikan insentif. Nilai utama di balik ini bukan semata-mata "desentralisasi", melainkan solusi atas masalah mendesak dalam industri AI: **sumber daya komputasi (GPU) yang semakin terkonsentrasi di tangan segelintir raksasa teknologi.** Kelangkaan pasokan H100, kenaikan harga layanan cloud, dan persaingan ketat untuk mengunci sumber daya komputasi menunjukkan bahwa kepemilikan GPU kini menjadi penentu kecepatan pengembangan AI, terutama di era model besar (large models). **Mengapa Gensyn Menarik Perhatian?** 1. **Menyasar Lapisan Infrastruktur Inti AI:** Gensyn langsung masuk ke dalam proses pelatihan model, bagian yang paling menantang secara teknis dan paling banyak mengonsumsi sumber daya. Ini adalah lapisan yang mudah membentuk hambatan platform (platform壁垒). Jika jaringan pelatihannya mencapai skala, ia berpotensi menjadi pintu masuk penting bagi pengembangan AI di masa depan. 2. **Menawarkan Model Kolaborasi Komputasi yang Lebih Terbuka:** Berbeda dengan ketergantungan pada platform cloud terpusat yang biayanya terus naik, Gensyn mengusung model yang memanfaatkan GPU menganggur dan menjadwalkan sumber daya komputasi secara dinamis. Ini dapat meningkatkan efisiensi penggunaan daya komputasi secara keseluruhan dan mengurangi hambatan inovasi bagi tim AI kecil-menengah. 3. **Tingkat Kesulitan Teknis sebagai Keunggulan:** Tantangan sebenarnya bukan sekadar menghubungkan GPU, tetapi **cara memverifikasi hasil pelatihan, memastikan kejujuran node, dan menjaga keandalan pelatihan di lingkungan terdistribusi.** Gensyn fokus pada solusi teknis ini (seperti mekanisme verifikasi probabilistik, model distribusi tugas), menjadikannya lebih mirip perusahaan infrastruktur teknologi mendalam (deep tech). 4. **Memiliki Closed-Loop Bisnis Nyata:** Kebutuhan akan pelatihan AI adalah pasar nyata yang terus berkembang, dengan celah pasokan GPU yang berkelanjutan. Gensyn tidak sekadar menambahkan blockchain untuk kepentingannya sendiri, tetapi menjawab kebutuhan industri akan sistem penjadwalan sumber daya yang lebih fleksibel dan terbuka. Singkatnya, batas antara Crypto (sistem finansial) dan AI (sistem teknologi) semakin kabur. AI membutuhkan koordinasi sumber daya, mekanisme insentif, dan kolaborasi global—hal-hal yang menjadi keahlian Crypto. Gensyn mewakili upaya untuk membuka akses kemampuan pelatihan, yang selama ini dikuasai sedikit perusahaan besar, menjadi sistem yang lebih terbuka dan dapat dikolaborasikan. Inisiatif ini tidak lagi sekadar cerita konsep, tetapi berkembang menuju infrastruktur AI nyata, di mana perusahaan paling bernilai di era AI sering kali lahir dari lapisan infrastruktur.

marsbit9j yang lalu

GensynAI : Jangan Biarkan AI Mengulangi Kesalahan Internet

marsbit9j yang lalu

Mengapa AI China Berkembang Begitu Cepat? Jawabannya Tersembunyi di Dalam Laboratorium

Pengarang mencatat bahwa laboratorium AI China telah menjadi kekuatan yang semakin sulit diabaikan dalam kompetisi model besar global. Keunggulannya tidak hanya terletak pada banyaknya talenta, kemampuan rekayasa yang kuat, dan iterasi cepat, tetapi juga berasal dari cara organisasi yang sangat realistis: lebih banyak fokus pada pembuatan model daripada konsep, lebih menekankan eksekusi tim daripada individu bintang, dan lebih memilih menguasai tumpukan teknologi inti sendiri daripada bergantung pada layanan eksternal. Dari kunjungan ke sejumlah laboratorium AI terkemuka China, penulis menemukan ekosistem AI China tidak sepenuhnya sama dengan AS. AS lebih menekankan orisinalitas, investasi modal, dan pengaruh ilmuwan puncak, sedangkan China lebih mahir dalam mengejar cepat arah yang sudah ada. Melalui sumber terbuka, optimasi rekayasa, dan kontribusi banyak peneliti muda, China mendorong kemampuan model ke garis depan dengan cepat. Yang paling menarik untuk diperhatikan bukanlah apakah AI China telah melampaui AS, melainkan dua jalur pengembangan berbeda yang terbentuk: AS lebih seperti kompetisi garis depan yang digerakkan modal dan laboratorium bintang, sedangkan China lebih seperti kompetisi industri yang didorong oleh kemampuan rekayasa, ekosistem sumber terbuka, dan kesadaran penguasaan teknologi mandiri. Ini berarti kompetisi AI di masa depan tidak hanya soal peringkat model, tetapi juga kemampuan organisasi, ekosistem pengembang, dan eksekusi industri. Perubahan nyata AI China terletak pada cara mereka berpartisipasi dalam garis depan global dengan caranya sendiri, bukan hanya meniru Silicon Valley. Penulis juga menyoroti beberapa perbedaan utama dalam ekosistem AI China: permintaan AI domestik mulai muncul, banyak pengembang terpengaruh Claude, perusahaan memiliki mentalitas kepemilikan teknologi, ada dukungan pemerintah meski skalanya belum jelas, industri data kurang berkembang dibanding Barat, dan ada kebutuhan kuat akan chip NVIDIA lebih banyak. Penutupnya menekankan pentingnya ekosistem global yang terbuka dan kolaboratif untuk menciptakan AI yang lebih aman, mudah diakses, dan bermanfaat bagi dunia.

marsbit10j yang lalu

Mengapa AI China Berkembang Begitu Cepat? Jawabannya Tersembunyi di Dalam Laboratorium

marsbit10j yang lalu

3 Tahun 5 Kali Lipat, Pabrik Kaca Berusia Satu Abad Dibangkitkan Kembali

Menurut CRU, permintaan serat optik untuk pusat data AI meningkat 75.9% per tahun, dan kesenjangan pasokan-meningkat dari 6% menjadi 15%. Harga serat optik melonjak lebih dari 3 kali lipat dalam beberapa bulan, dan kapasitas produksi tidak dapat mengimbangi. Inilah alasan NVIDIA berinvestasi di Corning dan mempercepat ekspansi kapasitas serat optik, dengan total investasi $45 miliar dalam tiga perusahaan di seluruh rantai optik. Corning, perusahaan kaca berusia 175 tahun dari New York, melihat sahamnya naik 316.81% dalam setahun terakhir, mencapai kapitalisasi pasar $160 miliar. NVIDIA memilih Corning karena keahliannya dalam serat optik khusus berkinerja tinggi yang penting untuk pusat data AI, seperti serat dengan kehilangan sinyal ultra-rendah (0.15 dB/km), kepadatan tinggi, dan ketahanan tekuk yang baik. Penghasilan Corning dari segmen komunikasi optik untuk perusahaan (Enterprise) melonjak dari $1.3 miliar pada 2023 menjadi lebih dari $3 miliar pada 2025. Perusahaan telah mengamankan kontrak pasokan jangka panjang bernilai miliaran dolar dari klien seperti Meta dan NVIDIA. Meskipun bukan produsen serat optik terbesar secara global, keunggulan teknis Corning di pasar serat canggih untuk AI, ditambah dengan investasi R&D tahunan sebesar $1 miliar, memberinya posisi unik. Percepatan adopsi teknologi **CPO (Co-Packaged Optics)** oleh NVIDIA, yang dijadwalkan mulai produksi massal pada paruh kedua 2026, menjadi katalis penting bagi permintaan serat optik premium Corning. Namun, valuasi sahamnya yang telah melonjak pesat dan potensi keterlambatan dalam eksekusi pesanan menjadi faktor risiko yang perlu diperhatikan.

marsbit11j yang lalu

3 Tahun 5 Kali Lipat, Pabrik Kaca Berusia Satu Abad Dibangkitkan Kembali

marsbit11j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片