Pidato Negara Trump Memicu Lonjakan Terkendali untuk Cryptocurrency

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

Abstrak

Presiden AS Donald Trump menyampaikan Pidato Negara yang berfokus pada keberhasilan ekonomi, menyebut fase terkini sebagai "zaman keemasan". Pidato tersebut memicu kenaikan terkendali dalam nilai cryptocurrency, dengan kapitalisasi pasar naik 2,58% menjadi lebih dari $2,25 triliun. BTC mengalami kenaikan 3,44% menjadi $65.436,84, sementara indeks CMC20 dan Altcoin juga mencatat kenaikan. Namun, aset kripto belum mencapai level tertinggi sebelumnya, dengan BTC masih di bawah $68k dan ETH di bawah $2k. Laporan kontradiktif tentang pertumbuhan ekonomi AS kuartal IV sebesar 1,4% dan beban keuangan rumah tangga berpenghasilan rendah turut mempengaruhi kenaikan yang terkendali ini. Penting untuk melakukan penelitian menyeluruh dan penilaian risiko sebelum berinvestasi dalam cryptocurrency.

Presiden AS Donald Trump muncul dalam Pidato Negara, di mana ia membahas beberapa topik. Namun, segmen kripto yang menarik perhatian dan mencatat reaksi beberapa jam setelah sesi berakhir. Cryptocurrency mencatat lonjakan dalam nilai masing-masing. Ada indikasi bahwa lonjakan ini terkendali karena laporan sebelumnya yang menyoroti kontradiksi muncul kembali.

Trump dalam Pidato Negara

Trump mengelola Pidato Negara dengan mendasarkannya pada kesuksesan ekonomi bangsa. Presiden AS bahkan menyebut fase terbaru sebagai zaman keemasan, dilaporkan untuk memproyeksikan citra yang lebih kuat, mengingat pemilihan paruh waktu hanya beberapa bulan lagi dari saat ini. Trump menyindir Demokrat, tetapi klaim ekonominya yang tetap menjadi perhatian media.

Donald Trump menyoroti bahwa pasar saham mencapai ketinggian baru dan bagaimana ia menurunkan harga obat-obatan. Ia juga menyebutkan dalam pidato televisinya tentang penandatanganan pemotongan pajak bersama dengan langkah-langkah yang diambil untuk menekan inflasi. Sesi ini dilaporkan sangat penting, mengingat taruhan perang AS-Iran terus muncul, bersama dengan peringkat persetujuan Trump yang saat ini menurun.

Cryptocurrency Pasca Pidato

Cryptocurrency mencatat lonjakan kecil setelah Pidato Negara. Kapitalisasi pasar melonjak 2,58% menjadi lebih dari $2,25 triliun. Indeks CMC20 melonjak 3,45%, dan Indeks Altcoin mencapai 35 poin. BTC mengalami kenaikan 3,44% dalam 24 jam terakhir, mencapai nilai $65.436,84 ketika artikel ini ditulis.

Namun, cryptocurrency belum tepat melampaui tonggak sejarah masing-masing. BTC masih diperdagangkan di bawah $68k, dan ETH diperdagangkan pada harga lebih rendah dari $2k. Selain itu, FGI adalah 11 poin, mendekati tanda satu digit.

Kontradiksi yang Mengendalikan Kenaikan

Sesi berakhir, tetapi diikuti oleh laporan sebelumnya yang muncul ke permukaan – bagian yang bertentangan dengan pidatonya. Misalnya, laporan oleh Reuters menyebutkan hanya tingkat pertumbuhan ekonomi 1,4% di kuartal keempat. Itu juga menyebutkan pertumbuhan 2,4% dalam pengeluaran konsumen, sebagian besar didorong oleh rumah tangga berpenghasilan tinggi.

Beberapa ekonom menyatakan kekhawatiran mereka, menurut laporan, tentang beban keuangan yang lebih tinggi dan tabungan rendah di antara rumah tangga berpenghasilan rendah. Penutupan Pemerintah selama 43 hari adalah salah satu faktor yang telah dikaitkan dengan angka-angka ini. Untuk cryptocurrency, tetap penting untuk melakukan penelitian menyeluruh dan penilaian risiko.

Berita Crypto yang Disorot Hari Ini:

Litecoin (LTC) Menghadapi Ujian Kritis: Akankah Bear Menyeretnya ke $40?

TagCryptocurrecncyTRUMP

Pertanyaan Terkait

QApa dampak pidato State of the Union Donald Trump terhadap pasar cryptocurrency?

APidato Trump memicu kenaikan terkendali dalam nilai cryptocurrency, dengan kapitalisasi pasar meningkat 2.58% menjadi lebih dari $2.25 triliun dan BTC mengalami kenaikan 3.44%.

QKlaim ekonomi apa yang disampaikan Trump dalam pidatonya?

ATrump menyoroti kenaikan pasar saham, penurunan harga obat-obatan, pemotongan pajak yang ditandatanganinya, serta langkah-langkah untuk mengendalikan inflasi.

QBagaimana kinerja Bitcoin dan Ethereum setelah pidato tersebut?

ABTC naik 3.44% menjadi $65,436.84 namun masih di bawah $68k, sedangkan ETH diperdagangkan di bawah level $2k.

QApa kontradiksi yang mengendalikan kenaikan cryptocurrency setelah pidato?

ALaporan Reuters menyebutkan pertumbuhan ekonomi hanya 1.4% di kuartal keempat dan peningkatan belanja konsumen 2.4% yang didorong rumah tangga berpenghasilan tinggi, bertentangan dengan klaim Trump.

QFaktor apa yang dikaitkan dengan beban keuangan rumah tangga berpenghasilan rendah menurut artikel?

APenghentian kegiatan pemerintah selama 43 hari disebutkan sebagai salah satu faktor yang berkontribusi terhadap beban keuangan dan tabungan rendah di rumah tangga berpenghasilan rendah.

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.

marsbit45m yang lalu

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

marsbit45m 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.

bitcoinist47m yang lalu

Upbit Rebalance 864B SHIB dalam Pergerakan Wallet Internal

bitcoinist47m 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

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow