Morgan Stanley Tunjuk Amy Oldenburg untuk Koordinasi Strategi Crypto Perusahaan Secara Menyeluruh

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2026-01-28Terakhir diperbarui pada 2026-01-28

Abstrak

Morgan Stanley telah menunjuk Amy Oldenburg untuk mengoordinasikan strategi cryptocurrency di seluruh perusahaan, menandakan intensifikasi push bank ke aset digital. Penunjukan ini, diumumkan melalui memo internal pada 26 Januari, bertujuan menyelaraskan pengembangan produk dan eksekusi strategi. Langkah ini seiring pergeseran bank dari sekadar menawarkan akses produk kripto ke membangun toolkit yang lebih solid, termasuk pengajuan awal untuk produk ETF terkait Bitcoin dan Solana. Morgan Stanley juga berencana menghadirkan perdagangan kripto di platform E-Trade pada paruh pertama 2026, dengan token awal BTC, ETH, dan SOL. Di sisi manajemen kekayaan, bank menetapkan pagar pengaman, merekomendasikan alokasi crypto hanya 2-4% dari portofolio.

Morgan Stanley telah menciptakan peran baru untuk koordinasi yang lebih baik dari strategi aset digitalnya, menunjuk pejabat lama Amy Oldenburg saat bank meningkatkan dorongannya ke dalam crypto.

Bloomberg juga melaporkan bahwa memo internal dikirim pada 26 Januari oleh presiden bersama Andy Saperstein dan Dan Simkowitz yang menyebutkan bahwa Oldenburg akan duduk dalam upaya strategi dan eksekusi perusahaan secara menyeluruh.

Penunjukan ini dilakukan di tengah pergeseran bank dari menawarkan akses ke produk crypto ke pembuatan toolkit yang lebih kuat. Pada awal bulan ini, Morgan Stanley Investment Management mengajukan pernyataan pendaftaran awal untuk produk yang diperdagangkan di bursa yang terkait dengan Bitcoin dan Solana, indikasi jelas bahwa ia membutuhkan pijakan yang lebih besar dalam eksposur crypto yang diatur.

Rencana Lebih Lanjut Untuk Memperluas

Pengajuan ini juga datang saat aturan AS yang berkisar sekitar pasar crypto terus berkembang dan telah entah bagaimana memikat lebih banyak perusahaan keuangan tradisional ke dalam sektor ini. Reuters menyebutkan bahwa dorongan ETF oleh Morgan Stanley adalah bagian dari tren yang lebih luas dari bank yang cenderung ke aset digital di bawah administrasi Presiden Donald Trump.

Berbicara tentang sisi perantara, Morgan Stanley juga telah mengatakan memiliki rencana untuk menyediakan perdagangan cryptocurrency di platform E-Trade-nya dalam enam bulan pertama tahun 2026, memanfaatkan Zerohash untuk infrastruktur aset digital, dengan BTC, ETH dan SOL di antara token awal.

Dalam batas-batas manajemen kekayaan, bank telah memulai menempatkan pagar pengaman sekitar bagaimana klien mendekati kelas aset ini. Laporan Komite Investasi Global menyebut cryptocurrency sebagai berisiko dan menyarankan alokasi sekitar 2% hingga 4%, bergantung pada selera risiko, sambil membandingkan Bitcoin dengan "emas digital".

Mandat baru Oldenburg menghubungkan benang-benang itu bersama-sama, memberikan Morgan Stanley satu orang titik senior tunggal untuk menyelaraskan pengembangan produk, kolaborasi dan eksekusi saat crypto bergerak lebih jauh ke pasar arus utama.

Berita Crypto Terkini yang Disorot:

Jepang Bergerak untuk Memperkuat Pengawasan Stablecoin Dengan Aturan Aset Cadangan Baru

Pertanyaan Terkait

QSiapa yang ditunjuk oleh Morgan Stanley untuk mengkoordinasikan strategi crypto di seluruh perusahaan?

AMorgan Stanley menunjuk Amy Oldenburg untuk mengkoordinasikan strategi crypto di seluruh perusahaan.

QApa yang dilaporkan Bloomberg tentang penunjukan Amy Oldenburg?

ABloomberg melaporkan bahwa memo internal dikirim pada 26 Januari oleh presiden Andy Saperstein dan Dan Simkowitz, menyebutkan bahwa Oldenburg akan duduk dalam upaya strategi dan eksekusi di seluruh perusahaan.

QApa yang diajukan oleh Morgan Stanley Investment Management awal bulan ini terkait crypto?

AMorgan Stanley Investment Management mengajukan pernyataan pendaftaran awal untuk produk yang diperdagangkan di bursa (ETF) yang terkait dengan Bitcoin dan Solana.

QKapan Morgan Stanley berencana menawarkan perdagangan cryptocurrency di platform E-Trade-nya dan token apa saja yang akan disertakan?

AMorgan Stanley berencana menawarkan perdagangan cryptocurrency di platform E-Trade-nya dalam enam bulan pertama tahun 2026, dengan BTC, ETH, dan SOL termasuk di antara token awal.

QApa rekomendasi alokasi investasi crypto dari Komite Investasi Global Morgan Stanley untuk kliennya?

AKomite Investasi Global Morgan Stanley menyebut cryptocurrency sebagai berisiko dan menyarankan alokasi sekitar 2% hingga 4%, tergantung pada selera risiko, sambil membandingkan Bitcoin dengan "emas digital".

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

Upbit Rebalance 864B SHIB dalam Pergerakan Wallet Internal

Bursa Korea Selatan Upbit melakukan penataan ulang 864 miliar SHIB di antara alamat dompet internalnya, menciptakan pergerakan rantai-blok besar senilai sekitar $4 juta. Pergerakan ini melibatkan transfer 384 miliar SHIB keluar dari dompet panas dan 480 miliar SHIB kembali ke dompet yang sama, tampaknya sebagai bagian dari operasi penyeimbangan kembali (rebalancing) dompet rutin, bukan pelepasan atau penjualan aset oleh bursa. Aktivitas ini terjadi setelah SHIB mengalami reli harga 36%, yang membuatnya lebih mencolok dan ditanggapi dengan sensitif oleh pedagang. Namun, karena perpindahan terjadi antara alamat yang diketahui milik Upbit sendiri, hal ini tidak secara langsung mengubah pasokan di pasar. Artikel ini menekankan pentingnya konteks dan pelabelan dompet yang tepat dalam menafsirkan data on-chain, agar pergerakan besar tidak disalahartikan sebagai sinyal jual atau aksi "paus" yang dapat menyesatkan narasi pasar.

bitcoinist48m yang lalu

Upbit Rebalance 864B SHIB dalam Pergerakan Wallet Internal

bitcoinist48m yang lalu

Maksimal 20 Makalah Per Orang? Aturan Baru ICLR Ditanggapi dengan "Petisi Sarkas" dari Peneliti DeepMind

Apakah ada batas yang wajar untuk jumlah makalah yang dapat disertakan seorang penulis di konferensi AI top? ICLR 2027 memberlakukan aturan baru: maksimal 20 makalah per penulis. Aturan ini dirancang untuk meringankan tekanan pada sistem peninjauan, terutama setelah ICLR 2026 mengalami lonjakan 68% dalam jumlah pengajuan hingga 19.525 makalah. Peraturan ini langsung memicu perdebatan. Dan Roy, seorang peneliti dari Google DeepMind, meluncurkan petisi satir di platform X yang menyerukan pencabutan batas 20 makalah tersebut. Dalam petisinya, dia secara ironis berargumen bahwa batasan ini akan "memperlambat kemajuan AI," terutama di era di mana AI Agent dapat menghasilkan banyak penelitian dan model bahasa besar (LLM) sudah digunakan untuk meninjau makalah. Sindirannya menyoroti kekhawatiran nyata tentang kualitas penelitian dan peninjauan. Poin utamanya adalah: dengan maraknya penggunaan AI untuk menulis dan meninjau makalah, apakah solusinya hanya membatasi jumlah pengajuan? ICLR mendorong ilmu "lebih lambat" dan lebih matang, sementara dinamika saat ini berisiko membanjiri sistem dengan makalah inkremental. Petisi Roy, meski sarkastik, mendorong komunitas untuk merenungkan inti permasalahan ini.

marsbit52m yang lalu

Maksimal 20 Makalah Per Orang? Aturan Baru ICLR Ditanggapi dengan "Petisi Sarkas" dari Peneliti DeepMind

marsbit52m yang lalu

Celah Keamanan Coldcard Picu Pencurian Senilai $89 Juta, Picu Migrasi On-Chain Terbesar Setelah FTX

Kerusakan pada dompet perangkat keras Coldcard mengakibatkan pencurian Bitcoin senilai sekitar $89 juta, memicu migrasi aset besar-besaran di blockchain terbesar sejak runtuhnya FTX. Menurut Galaxy Research, 1.367,05 BTC dicuri dari 4.585 alamat dalam tiga gelombang serangan yang menargetkan dompet dengan frasa pemulihan (seed phrase) yang lemah akibat cacat perangkat lunak. Insiden ini menyebabkan gangguan signifikan pada indikator rantai Bitcoin. Pengguna yang terdampak berbondong-bondong memindahkan aset mereka ke dompet baru yang aman, menyebabkan lonjakan ekstrem dalam aktivitas alamat aktif dan volume transaksi kecil. CryptoQuant mencatat puncak baru dalam transaksi berukuran di bawah 1 BTC dan peningkatan drastis deposit ke bursa, sementara sentimen pasar berubah sangat bearish. Pelacakan dana curian menghadapi tantangan unik: aturan keamanan AI di AS menghambat analisis data investigasi oleh model komersial utama, memaksa peneliti seperti tim Galaxy untuk beralih ke model AI sumber terbuka dari China (seperti GLM 5.2) guna melacak aliran dana dengan cepat. Kasus ini menyoroti dilema dalam penggunaan AI untuk keamanan siber: pembatasan yang melindungi juga dapat memperlambat respons defensif terhadap kejahatan yang bergerak cepat di ruang kripto.

marsbit1j yang lalu

Celah Keamanan Coldcard Picu Pencurian Senilai $89 Juta, Picu Migrasi On-Chain Terbesar Setelah FTX

marsbit1j 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

Trading

Spot