Miliarder AS Dukung Stablecoin untuk Kuasai Sistem Pembayaran – Detail

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-03-14Terakhir diperbarui pada 2026-03-14

Abstrak

Miliarder dan investor AS Stanley Druckenmiller memprediksi stablecoin akan memainkan peran sentral dalam sistem pembayaran AS dalam 10-15 tahun ke depan. Dalam wawancara dengan Morgan Stanley, ia menyebut stablecoin sebagai inovasi yang "sangat berguna untuk produktivitas" karena efisien, cepat, dan murah. Meski mendukung stablecoin, Druckenmiller skeptis terhadap cryptocurrency biasa, menyebutnya sebagai "solusi yang mencari masalah" dan tidak diperlukan sebagai penyimpan nilai. Regulasi AS seperti GENIUS Act telah mendorong pengembangan stablecoin, dengan perusahaan seperti Tether dan bank besar seperti JP Morgan mengembangkan produk terkait. Saat ini, pangsa pasar stablecoin mencapai 13% dari total kapitalisasi pasar crypto senilai $2,42 triliun.

Miliarder dan investor Amerika Stanley Druckenmiller menyatakan bahwa stablecoin akan memainkan peran sentral dalam sistem pembayaran AS dalam dekade mendatang. Namun, filantropis dan mantan manajer hedge fund ini tetap skeptis terhadap cryptocurrency biasa.

Stablecoin Meningkatkan Produktivitas, Kata Druckenmiller

Dalam sebuah wawancara yang baru dirilis dengan raksasa Wall Street Morgan Stanley, Stanley Druckenmiller berbagi pemikiran ahlinya tentang beberapa subjek keuangan dan ekonomi.

Ketika ditanya tentang industri crypto, investor veteran ini menggambarkan blockchain dan stablecoin sebagai dua penemuan yang "sangat berguna dalam hal produktivitas". Druckenmiller dengan berani mengklaim bahwa sistem pembayaran AS kemungkinan besar akan dijalankan dengan stablecoin dalam 10-15 tahun ke depan.

Druckenmiller adalah mantan ketua dan presiden Duquesne Capital, sebuah hedge fund yang didirikannya pada tahun 1981 dan ditutup pada tahun 2010 dengan aset di bawah manajemen (AUM) senilai $12 miliar.

Profesional keuangan yang berpengalaman ini mengharapkan adopsi stablecoin secara penuh, menyatakan bahwa mereka "efisien, lebih cepat, dan lebih murah." Patut dicatat, komentar ini muncul beberapa bulan setelah Presiden AS Donald Trump menandatangani UU GENIUS menjadi undang-undang, sehingga membentuk kerangka regulasi yang diakui untuk penerbitan dan operasi stablecoin.

Regulasi ini telah menghasilkan berbagai perkembangan, termasuk Tether, penerbit stablecoin USDT, yang meluncurkan produk yang berfokus pada AS, USAT, yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan dan kekhasan sistem keuangan Amerika.

Sementara itu, lembaga keuangan, termasuk JP Morgan, Citigroup, dan Bank of North Dakota, secara aktif mengembangkan produk stablecoin untuk memanfaatkan pertumbuhan adopsi yang diharapkan. Untuk konteks, stablecoin adalah cryptocurrency yang nilainya dipatok ke aset dasar, paling sering dolar AS.

Crypto Tidak Diperlukan?

Dalam komentarnya secara umum tentang industri cryptocurrency, Drunckenmiller menggambarkan aset digital ini sebagai penemuan yang tidak perlu. Investor veteran itu berkata:

Ini adalah solusi yang mencari masalah, saya sangat sedih hal itu pernah terjadi sebagai penyimpan atau nilai karena itu tidak diperlukan. Tapi ini adalah merek yang dicintai orang, jadi itu akan menjadi penyimpan nilai.

Patut dicatat, ketika berbicara tentang peran dolar AS sebagai mata uang cadangan dunia, mantan manajer hedge fund itu juga menyatakan potensi tinggi pengganti yang muncul dalam 50 tahun ke depan. Meskipun Druckenmiller tidak memiliki pilihan spesifik tentang mata uang cadangan baru, dia telah mengisyaratkan potensinya sebagai cryptocurrency.

Pada saat berita ini ditulis, total pasar crypto dinilai $2,42 triliun, 13% di antaranya disebabkan oleh stablecoins.

Dominasi pasar stablecoin di 13,14% | Sumber: STABLE.C.D chart on Tradingview.com

Pertanyaan Terkait

QApa yang diprediksi oleh Stanley Druckenmiller mengenai peran stablecoin dalam sistem pembayaran AS?

AStanley Druckenmiller memprediksi bahwa sistem pembayaran AS kemungkinan besar akan dijalankan dengan stablecoin dalam 10-15 tahun ke depan.

QMengapa Stanley Druckenmiller menganggap blockchain dan stablecoin berguna?

ADia menganggap blockchain dan stablecoin sebagai dua penemuan yang 'sangat berguna dalam hal produktivitas' karena efisien, lebih cepat, dan lebih murah.

QApa pendapat Druckenmiller tentang cryptocurrency secara umum?

ADia menggambarkan cryptocurrency sebagai penemuan yang tidak perlu, menyebutnya 'solusi yang mencari masalah' dan menyatakan bahwa ia sedih cryptocurrency diadopsi sebagai penyimpan nilai.

QPerkembangan apa yang terjadi setelah Presiden AS Donald Trump menandatangani GENIUS Act?

AUndang-undang tersebut menetapkan kerangka regulasi untuk penerbitan dan operasi stablecoin, yang menyebabkan perkembangan seperti peluncuran USAT oleh Tether dan berbagai bank yang mengembangkan produk stablecoin.

QBerapa persen dominasi pasar stablecoin dalam total nilai pasar crypto menurut artikel?

AStablecoin menyumbang 13% dari total nilai pasar crypto yang bernilai $2,42 triliun.

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

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