Stablecoins Meraih Posisi Unggul di Pasar Asia Saat Cryptocurrencies Mengalami Volatilitas

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2026-02-18Terakhir diperbarui pada 2026-02-18

Abstrak

Stablecoin semakin populer di pasar Asia karena cryptocurrency lain mengalami volatilitas tinggi. Laporan menunjukkan bahwa stablecoin lebih disukai untuk pembayaran dan remitansi karena fluktuasi harga rendah dan kemudahan konversi ke mata uang lokal seperti Rupiah. India memimpin adopsi global, meski dikenakan pajak kripto 30%. Sembilan dari 20 negara teratas dalam adopsi kripto berasal dari Asia, dengan motivasi utama adalah perdagangan untuk profit. Sementara itu, Bitcoin (BTC) dan Ethereum (ETH) menunjukkan volatilitas sangat tinggi (11.97% dan 18.44%), membuat stablecoin yang dipatok ke dolar AS menjadi alternatif stabil. Pasar juga mulai bereaksi terhadap pembicaraan AS-Iran dan liburan Tahun Baru Imlek, dengan indeks Nikkei 225 Jepang naik 1.4%.

Stablecoins semakin menemukan jalur utama di kawasan Asia pada saat cryptocurrencies mengalami volatilitas.

  • Stablecoins lebih dipilih karena fluktuasi rendah dan kemudahan konversi.
  • Cryptocurrencies teratas, BTC dan ETH, menunjukkan volatilitas yang sangat tinggi.
  • Pasar secara umum mulai bereaksi terhadap perkembangan terkini.

Stablecoins semakin terintegrasi ke dalam sistem pembayaran dibandingkan dengan cryptocurrencies lainnya. Hal ini disebabkan oleh beberapa alasan, tetapi yang paling utama adalah fluktuasi harga. India terus memimpin adopsi tidak hanya di Asia tetapi di seluruh dunia. Ke depan, kemungkinan stablecoins akan semakin terintegrasi ke dalam struktur perbankan Asia.

Stablecoins di Pasar Asia

Adopsi crypto di pasar Asia tetap teguh. India, khususnya, menempati puncak daftar untuk tahun ketiga berturut-turut menurut Chainalysis. Namun, stablecoins mencuri perhatian dengan spekulasi bahwa mereka dapat mendarat lebih dalam di kawasan ini di masa mendatang.

Laporan dari The Economist menyoroti bahwa sembilan dari 20 negara teratas adalah negara-negara Asia, menambahkan bahwa trading untuk profit populer. Selain itu, kawasan ini mengadopsi cryptocurrencies meskipun dikenakan biaya tinggi, seperti di India yang menerapkan pajak 30% dan TDS 1%.

Untuk stablecoins, ini lebih tentang kenyamanan karena dua alasan. Yaitu fluktuasi harga dan konversi ke mata uang lokal atau fiat. Stablecoins tidak mencatat fluktuasi tinggi, dan mudah dikonversi ke INR (₹) atau mata uang nasional lainnya.

Remitansi, sebagai jenis transaksi, adalah salah satu aplikasi kunci yang diamati untuk orang-orang dari Asia Tenggara yang bekerja di luar negeri.

Volatilitas untuk Cryptocurrencies

Cryptocurrencies, secara umum, terus mengalami volatilitas. FGI kolektif telah turun sedikit menjadi 12 poin, dan market cap telah turun 0,885 menjadi $2,33 triliun. Volatilitas token andalan, yaitu BTC, telah jatuh ke kategori sangat tinggi dengan peringkat 11,97%. ETH sekarang juga berada dalam kategori yang sama, kecuali peringkatnya adalah 18,44% – semua angka benar pada saat penulisan artikel ini.

Meskipun demikian, prediksi harga masing-masing tetap bullish. Stablecoins menjadi alternatif selama skenario seperti ini karena mereka dipatok ke mata uang nasional, seringkang Dolar AS ($). Ini memperkuat posisi mereka di pasar dan membuka jalan untuk integrasi yang mungkin ke dalam struktur keuangan.

Pasar Secara Umum

Secara umum, pasar mulai bereaksi terhadap pembicaraan AS-Iran yang baru saja berakhir di Jenewa. Pernyataan resmi mengisyaratkan bahwa kedua belah pihak memiliki putaran diskusi yang progresif dalam hal prinsip-prinsip panduan. Selain itu, pasar dibuka kembali setelah Hari Presiden dan Tahun Baru Imlek. Indeks Nikkei 225 Jepang, misalnya, telah melonjak 1,4%.

Perak dilaporkan telah menambah 2% menjadi $74,94 per ons, dan Emas telah melonjak sekitar 1% menjadi $4.926. Dolar AS tetap lebih atau kurang datar terhadap keranjang pada Indeks di 97,22.

Berita Crypto Terkini yang Disoroti:

Centrifuge dan Pharos Bermitra untuk Memperluas Akses Onchain untuk Aset Institusional

Tagscryptocurrenciesstablecoins

Pertanyaan Terkait

QMengapa stablecoins semakin populer di pasar Asia dibandingkan cryptocurrency lainnya?

AStablecoins lebih disukai karena fluktuasi harga yang rendah dan kemudahan konversi ke mata uang lokal atau fiat, terutama di tengah volatilitas tinggi yang dialami cryptocurrency seperti BTC dan ETH.

QNegara Asia mana yang memimpin adopsi cryptocurrency menurut laporan Chainalysis?

AIndia menjadi pemimpin adopsi cryptocurrency untuk tahun ketiga berturut-turut tidak hanya di Asia tetapi juga secara global menurut data Chainalysis.

QApa saja aplikasi utama stablecoins yang disebutkan untuk pekerja Asia Tenggara?

ASalah satu aplikasi utama stablecoins adalah untuk transaksi remitansi bagi pekerja dari Asia Tenggara yang bekerja di luar negeri.

QBagaimana tingkat volatilitas BTC dan ETH pada saat artikel ditulis?

ABTC memiliki rating volatilitas sangat tinggi sebesar 11.97%, sementara ETH berada dalam kategori yang sama dengan rating yang lebih tinggi yaitu 18.44%.

QFaktor eksternal apa yang mempengaruhi pasar secara umum menurut artikel?

APasar mulai bereaksi terhadap pembicaraan AS-Iran yang baru saja berlangsung di Geneva, serta pembukaan pasar setelah President's Day dan Tahun Baru Imlek.

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.

marsbit7m yang lalu

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

marsbit7m 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.

marsbit1j yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片