Trump Desak Kongres untuk Segera Sahkan RUU Struktur Pasar Crypto 'ASAP'

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

Abstrak

Presiden Donald Trump mendesak Kongres AS untuk segera mengesahkan RUU struktur pasar crypto (CLARITY Act) melalui postingan di Truth Social. Trump menuduh sektor perbankan berusaha melemahkan kerangka regulasi crypto dan UU stablecoin (GENIUS Act) yang telah disahkan tahun lalu. Ia memperingatkan bahwa penundaan ini dapat mengancam posisi AS dalam persaingan crypto global dan berpotensi memindahkan industri ke China. Trump menyerukan kolaborasi antara perbankan dan industri crypto untuk kepentingan konsumen dan bisnis Amerika. Proses legislatif RUU ini terhambat oleh perselisihan antara perwakilan perbankan dan advokat crypto, dengan komite perbankan Senat menargetkan pembahasan baru pada pertengahan akhir Maret.

Presiden Donald Trump secara terbuka menanggapi kebuntuan legislatif seputar UU CLARITY, RUU struktur pasar crypto yang telah lama diperdebatkan dan belum sampai di meja nya untuk persetujuan akhir.

Penundaan ini, menurut diskusi yang berlangsung di Washington, sebagian besar bersumber dari ketidaksepakatan antara industri perbankan dan perwakilan crypto, terutama terkait ketentuan yang terkait dengan imbal hasil stablecoin.

Trump Sebut Bank Ancam Hukum Stablecoin

Dalam sebuah postingan yang dibagikan Selasa di Truth Social, Trump secara tajam mengkritik sektor perbankan, menuduhnya berusaha melemahkan kerangka kerja crypto yang lebih luas dan undang-undang stablecoin terpisah yang dia tandatangani menjadi undang-undang tahun lalu — UU GENIUS.

“UU Genius sedang terancam dan di bawah oleh Bank, dan itu tidak dapat diterima — Kami tidak akan mengizinkannya,” tulis Trump. Dia berargumen bahwa mengesahkan undang-undang struktur pasar yang komprehensif sangat mendesak, dan menambahkan, “AS perlu menyelesaikan Struktur Pasar, ASAP. Orang Amerika harus mendapatkan lebih banyak uang dari uang mereka.”

Presiden juga mengklaim bahwa lembaga keuangan, meskipun melaporkan keuntungan rekor, bekerja melawan kebijakan yang dirancang untuk memperluas peluang di sektor aset digital.

Trump memperingatkan bahwa kegagalan untuk menyelesaikan UU CLARITY dapat melemahkan posisi Amerika dalam perlombaan crypto global. “Kami tidak akan mengizinkan mereka merusak Agenda Crypto kami yang kuat yang akhirnya akan pergi ke China, dan Negara-Negara lain jika kami tidak menyelesaikan UU Clarity,” kata Trump.

Seruan Untuk Kerjasama Perbankan-Crypto

Trump lebih lanjut mendesak sektor perbankan untuk mencapai kesepakatan konstruktif dengan industri crypto, dengan argumen bahwa kolaborasi akan melayani kepentingan terbaik konsumen dan bisnis Amerika.

“Industri ini tidak dapat diambil dari Rakyat Amerika ketika sangat dekat untuk menjadi benar-benar sukses,” tulisnya, menutup pesannya dengan seruan untuk memperhatikan masalah ini.

Secara legislatif, kemajuan UU CLARITY tidak merata. Komite Pertanian Senat mengajukan bagiannya dari RUU pada Januari tahun ini. Namun, pergerakan yang lebih luas terhenti.

Komite Perbankan Senat awalnya menjadwalkan markup pada bulan Januari, tetapi sesi itu dibatalkan di tengah sengketa yang sama antara perwakilan perbankan dan pendukung crypto yang terus mempersulit negosiasi. Komite tersebut sekarang dilaporkan menargetkan tanggal markup baru pada pertengahan hingga akhir Maret.

Bagan harian menunjukkan total kapitalisasi pasar aset digital pada $2,3 triliun pada saat penulisan. Sumber: TOTAL di TradingView.com

Gambar unggulan dari OpenArt, bagan dari TradingView.com

Pertanyaan Terkait

QApa yang mendorong Presiden Trump mendesak Kongres untuk segera mengesahkan RUU Struktur Pasar Crypto?

ATrump mendesak agar RUU CLARITY Act disahkan segera karena khawatir Amerika akan kehilangan posisinya dalam persaingan crypto global kepada China dan negara lain, serta ingin rakyat Amerika mendapat lebih banyak keuntungan dari uang mereka.

QApa alasan utama penundaan pengesahan RUU CLARITY Act menurut artikel?

APenundaan terutama disebabkan oleh ketidaksepakatan antara perwakilan industri perbankan dan crypto, khususnya terkait ketentuan yang terkait dengan imbalan stablecoin.

QApa yang Trump tuduhkan terhadap sektor perbankan dalam postingannya di Truth Social?

ATrump menuduh sektor perbankan berusaha melemahkan kerangka kerja crypto secara keseluruhan dan Undang-Undang GENIUS yang telah dia tandatangani tahun lalu, serta mengancam dan merusak undang-undang tersebut meski bank melaporkan keuntungan rekor.

QApa nama undang-undang stablecoin yang telah ditandatangani Trump tahun lalu seperti disebutkan dalam artikel?

AUndang-undang stablecoin yang telah ditandatangani Trump tahun lalu adalah GENIUS Act.

QKapan Komite Pertanian Senat memajukan bagian RUU CLARITY Act dan kapan Komite Perbankan Senat menargetkan tanggal markup baru?

AKomite Pertanian Senat memajukan bagian RUU pada Januari tahun ini, sementara Komite Perbankan Senat menargetkan tanggal markup baru pada pertengahan hingga akhir Maret.

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.

marsbit5m yang lalu

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

marsbit5m 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