Vitalik Buterin Menyatakan Stablecoin Algoritmik Berbacking ETH Memenuhi Kualifikasi sebagai 'DeFi Sejati'

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2026-02-09Terakhir diperbarui pada 2026-02-09

Abstrak

Vitalik Buterin, pendiri Ethereum, menyatakan bahwa stablecoin algoritmik yang dijamin dengan ETH merupakan bentuk DeFi yang otentik. Ia menekankan bahwa mekanisme semacam itu dapat mentransfer risiko counterparty dolar AS dari pengguna ke pembuat pasar. Buterin mengkritik strategi imbal hasil berbasis USDC yang dianggapnya tidak mewakili prinsip DeFi sejati, karena masih bergantung pada infrastruktur terpusat. Sebaliknya, stablecoin algoritmik menggunakan posisi utang yang dikolateralkan melalui kontrak pintar, sehingga menawarkan keunggulan struktural dan mengurangi risiko counterparty. Buterin juga menyebutkan bahwa model protokol masa depan mungkin mencakup aset dunia nyata yang terdiversifikasi untuk mengurangi risiko lebih lanjut. Diskusi ini menyoroti pentingnya arsitektur risiko dalam desain stablecoin, bukan hanya mekanisme imbal hasil.

Pendiri bersama Ethereum Vitalik Buterin berargumen bahwa bahkan stablecoin algoritmik beragunkan ETH yang dirancang dengan baik masih merupakan keuangan terdesentralisasi (DeFi) yang asli. Dia menjelaskan bahwa mekanisme algoritmik semacam itu dapat mentransfer risiko counterparty dolar AS dari pengguna ke pembuat pasar.

Buterin mengkritik gagasan bahwa strategi imbal hasil deposit USDC mewakili prinsip-prinsip DeFi sejati. Dia menyarankan bahwa pergeseran risiko counterparty yang bermakna secara signifikan meningkatkan stabilitas dibandingkan dengan model berbasis fiat sederhana. Inti perdebatan pada dasarnya adalah tentang sarana struktur risiko dan bukan pembuatan hasil dalam protokol DeFi. Buterin, dalam sebuah posting di X, sebuah platform sosial, menyatakan bahwa para kritikus salah paham tentang asal-usul dan tujuan DeFi yang pada dasarnya hanya berfokus pada hasil saja.

Buterin, pada gilirannya, mencatat bahwa stablecoin berbasis algoritme menggunakan posisi utang beragunkan yang berbasis kontrak pintar. Buterin mengklaim bahwa posisi semacam itu dapat membangun keunggulan struktural dibandingkan stablecoin berbasis fiat. Dia berargumen bahwa, dengan menggunakan stablecoin ini, dimungkinkan untuk menghindari risiko counterparty, dan mengirimkannya kepada pembuat pasar. Pada intinya, ada nilai struktural yang signifikan dalam melakukan hal ini. Sebagian besar penentang stablecoin menunjuk pada sumber-sumber seperti pemegang CDP dan posisi arbitrase. Namun demikian, Buterin mengklaim bahwa hal ini tidak menghapus dasar DeFi mereka.

Prinsip-Prinsip Defi dan Risiko Stablecoin

Sambil menjelaskan perbedaan antara strategi algoritmik dan strategi terikat USD pusat yang bergantung pada penyedia eksternal, seperti Circle, Buterin menekankan bahwa penting bagi protokol stablecoin untuk mencari cara untuk meminimalkan risiko counterparty pusat. Buterin juga menyebutkan bahwa kemungkinan model protokol masa depan mungkin mencakup aset dunia nyata yang terdiversifikasi. Dengan kata lain, aset selain satu patokan dapat mengurangi risiko. Buterin menyebutkan bahwa strategi imbal hasil berbasis USDC saat ini tidak mengubah asumsi tentang kepercayaan.

Strategi-strategi ini masih bergantung pada infrastruktur terpusat. Komentar Buterin muncul saat pasar kripto masih bereksperimen dengan inovasi di sekitar stablecoin. Ketidaksepakatan ini mencerminkan perpecahan atas cara DeFi seharusnya terbentuk. Tantangan utama dengan stablecoin algoritmik adalah risiko oracle dan stabilitas patokan dari waktu ke waktu. Risiko struktural seperti inilah yang membutuhkan desain yang kuat untuk memastikan ketahanan dalam jangka panjang. Pembingkaian Buterin akan lebih jauh mengarahkan perhatian pada arsitektur risiko di dalam stablecoin daripada mekanika hasilnya. Diskusi ini kemungkinan akan mempengaruhi desain stablecoin masa depan dan inovasi keuangan terdesentralisasi.

Berita Kripto yang Disorot:

Lyn Alden Menyatakan Fed Memasuki Era 'Cetak Bertahap' Kebijakan Moneter

TagCryptocurrencyDeFiETHETHEREUMEthereum (ETH)StablecoinVitalikvitalik ButerinVitalikButerin

Pertanyaan Terkait

QApa yang dikatakan Vitalik Buterin tentang stablecoin algoritmik yang dijamin ETH dalam kaitannya dengan DeFi sejati?

AVitalik Buterin menyatakan bahwa stablecoin algoritmik yang dijamin ETH dan dirancang dengan baik masih memenuhi syarat sebagai decentralized finance (DeFi) yang sejati.

QMenurut Buterin, kepada siapa risiko counterparty dolar AS dapat dialihkan melalui mekanisme algoritmik?

AMekanisme algoritmik dapat mengalihkan risiko counterparty dolar AS dari pengguna kepada market maker.

QApa keunggulan struktural yang diklaim Buterin untuk stablecoin berbasis algoritma dibandingkan dengan stablecoin berbasis fiat?

AButerin mengklaim bahwa stablecoin berbasis algoritma menggunakan posisi utang yang dijaminkan berbasis kontrak pintar, yang dapat membangun keunggulan struktural dalam menghindari risiko counterparty.

QApa perbedaan utama yang ditekankan Buterin antara strategi algorithmic dan USD-peg yang terpusat?

AButerin menekankan bahwa protokol stablecoin harus mencari cara untuk meminimalkan risiko counterparty terpusat, berbeda dengan strategi USD-peg yang bergantung pada penyedia eksternal seperti Circle.

QApa tantangan utama yang disebutkan terkait stablecoin algoritmik dalam artikel ini?

ATantangan utama dengan stablecoin algoritmik adalah risiko oracle dan stabilitas peg (patokan) dari waktu ke waktu, yang memerlukan desain yang kuat untuk memastikan ketahanan jangka panjang.

Bacaan Terkait

TechFlow Intelijen: Saham Chip Kehilangan Triliunan Dolar dalam Satu Hari, Bitcoin Jatuh di Bawah $60.000, Konflik AS-Iran Meningkat

Teknologi & Keuangan Berguncang: Data Non-Farm AS Hantam Pasar, Ketegangan AS-Iran Meningkat Pasar keuangan global diterpa badai pada hari Jumat. Indeks semiconductor Philadelphia (SOXX) anjlok 10%, menghapus lebih dari satu triliun dolar AS dalam satu hari, dengan saham chip seperti Marvell dan AMD terpuruk. Bitcoin juga jatuh di bawah US$60.000, menyentuh level oversold terparah sejak Maret 2020. Pemicu utama adalah data lapangan kerja AS (non-farm payrolls) Mei yang melonjak menjadi 172 ribu, hampir dua kali lipat dari perkiraan. Ini memadamkan harapan pasar akan pemotongan suku bunga oleh The Fed dan mendorong imbal hasil obligasi AS melonjak. Nasdaq merosot lebih dari 4%. Sementara itu, ketegangan geopolitik memanas. AS mencegat rudal dan drone Iran yang menargetkan Bahrain dan Kuwait, lalu membalas dengan menyerang dua stasiun radar Iran. Selat Hormuz tetap terhambat, meningkatkan risiko gangguan pasokan minyak dan inflasi. Di balik data lapangan kerja yang kuat, para CEO perusahaan konsumen seperti Kraft dan McDonald's memperingatkan bahwa konsumen AS mulai kehabisan tabungan, menimbulkan pertanyaan tentang kekuatan ekonomi riil. Di sektor teknologi, diskusi utama terkait AI. Laporan internal Anthropic memperingatkan tentang kemungkinan "peningkatan diri secara rekursif" (RSI) pada AI. Sementara itu, komunitas pengembang memperdebatkan kode bug yang diperkenalkan oleh Claude ke dalam basis kode rsync, mempertanyakan keandalan alat coding AI. Di sisi lain, DeepSeek V4 Flash mendapat pujian untuk kinerja lokalnya, dan GitHub Copilot kini mendukung endpoint kustom untuk model lokal. Intinya, pasar sedang menyesuaikan harga untuk lingkungan makro yang sulit: tekanan inflasi yang potensial dari geopolitik, kebijakan moneter The Fed yang ketat, dan sinyal yang bertentangan tentang kesehatan ekonomi konsumen AS.

marsbit56m yang lalu

TechFlow Intelijen: Saham Chip Kehilangan Triliunan Dolar dalam Satu Hari, Bitcoin Jatuh di Bawah $60.000, Konflik AS-Iran Meningkat

marsbit56m yang lalu

Saya Butuh Setahun untuk Menyadari Kebenaran yang Menyakitkan tentang Pembayaran Agent

Selama setahun terakhir, penulis berfokus membangun infrastruktur untuk ekonomi *agent*, berinteraksi dengan perusahaan seperti Stripe, Visa, dan startup lainnya. Kesimpulan utamanya: belum ada permintaan riil yang matang, dan startup menghadapi banyak tantangan struktural. **Data Realitas:** Stripe melaporkan sedikit transaksi *agent* aktif. Visa menyebutkan proses KYC yang panjang dan batas pendapatan tinggi untuk token pembayaran *agent*. Analisis Coinbase menunjukkan volume transaksi harian *agent* di blockchain masih sangat kecil, sebagian besar adalah transaksi uji coba. **Tantangan di Berbagai Sektor:** 1. **Agent untuk Merchant (E-commerce):** Pengalaman belanja via chatbot seringkali lebih buruk daripada antarmuka visual tradisional. Kebutuhan merchant saat ini bersifat defensif (optimasi untuk *agent*), bukan karena permintaan konsumen yang nyata. Celah potensial ada pada pembelian rutin (seperti pesan makanan) atau situs dengan UI rumit, tetapi butuh distribusi B2C skala besar yang dikuasai raksasa seperti Amazon. 2. **Agent untuk API:** Developer sudah memiliki metode pembayaran yang mapan (kunci API, saldo prabayar) untuk akses layanan komputasi dan data. Pasar untuk transaksi mikro bersifat *long-tail* namun relatif kecil. Penyedia SaaS besar cenderung mempertahankan model kontrak bisnis mereka. 3. **Agent untuk Agent:** Visi jangka panjang ini masih teoritis dengan volume transaksi nyata yang hampir nihil. Butuh infrastruktur penyelesaian khusus untuk transaksi antar-mesin yang cepat dan kompleks. 4. **Agent untuk Keuangan:** Ini adalah kategori dengan permintaan dan kemauan bayar yang sudah ada. Integrasi AI ke alur kerja keuangan tradisional atau DeFi merupakan evolusi alami, meski persaingan dengan lembaga mapan sangat ketat. **Inti Permasalahan:** Banyak yang membangun infrastruktur pembayaran untuk *agent*, tetapi masalah sebenarnya bukan pada transfer dana. Tantangan utamanya adalah **koordinasi** antara *agent* dan manusia—memverifikasi kerja dan menyelesaikan hasil. Penyelesaian (settlement) dan pembayaran (payment) hanyalah bagian dari masalah koordinasi yang lebih besar. Perusahaan yang memecahkan masalah koordinasi akan mendominasi. Perusahaan besar membangun untuk bertahan dari masa depan transaksi mesin skala besar. Namun, startup harus menemukan pasar yang benar-benar aktif *sekarang*, yang mungkin berada di luar empat kategori utama ini.

marsbit1j yang lalu

Saya Butuh Setahun untuk Menyadari Kebenaran yang Menyakitkan tentang Pembayaran Agent

marsbit1j yang lalu

Butuh Satu Tahun untuk Menyadari Kebenaran Pahit tentang Pembayaran Agent

Selama setahun terakhir, penulis telah membangun infrastruktur untuk ekonomi Agen, berinteraksi dengan perusahaan besar seperti Stripe, Visa, Coinbase, Google, dan puluhan startup. Temuan utamanya adalah bahwa belum ada permintaan nyata untuk pembayaran berbasis Agen, dan startup menghadapi banyak tantangan struktural. Analisis terhadap empat kategori utama menunjukkan: 1. **Agen ke Merchant**: Pengalaman belanja melalui chat seringkali lebih buruk daripada antarmuka e-commerce visual tradisional untuk kebanyakan produk. Permintaan dari merchant saat ini bersifat defensif (AEO) dan bukan kebutuhan mendesak. Pengecualian mungkin ada untuk pembelian rutin seperti pesan makanan, tetapi hambatan distribusi B2C sangat besar. 2. **Agen ke API**: Pengembang sudah memiliki solusi pembayaran yang berfungsi untuk penggunaan API (misalnya, isi ulang saldo). Penyedia SaaS besar cenderung menolak model mikro-pembayaran yang mengganggu bisnis inti mereka. Peluang ada di pasar ekor panjang, tetapi skalanya terbatas. 3. **Agen ke Agen**: Ini adalah visi jangka panjang dengan volume transaksi nyata yang hampir nol saat ini. Jika terwujud, akan membutuhkan infrastruktur penyelesaian khusus yang sangat berbeda dari sistem pembayaran saat ini. 4. **Agen ke Keuangan**: Ini adalah satu-satunya kategori dengan permintaan yang sudah mapan dan pelanggan yang mau membayar, baik untuk otomatisasi alur kerja maupun kemampuan baru. Namun, persaingan dari perusahaan mapan yang sudah memiliki lisensi dan hubungan klien sangat ketat. Kesimpulannya, perusahaan besar membangun infrastruktur pembayaran Agen sebagai taruhan defensif jangka panjang. Namun, bagi startup, peluang nyata saat ini tidak terletak pada lapisan pembayaran itu sendiri. Masalah intinya adalah **koordinasi** antara Agen dan manusia (memverifikasi pekerjaan dan menyelesaikan hasil). Penyelesaian dan pembayaran hanyalah bagian dari puzzle koordinasi yang lebih besar. Perusahaan yang memecahkan masalah koordinasi skala besar akan mendominasi, bukan sebaliknya.

链捕手2j yang lalu

Butuh Satu Tahun untuk Menyadari Kebenaran Pahit tentang Pembayaran Agent

链捕手2j yang lalu

Claude Opus 4.8 Menemukan Bug Senilai 4.5 Miliar Dolar AS, Era AI Sedang Memproduksi Peretas Secara Massal

Seorang peneliti keamanan menemukan bug serius dalam jaringan privasi Zcash (Orchard) yang memungkinkan penciptaan token tanpa batas, menggunakan Claude Opus 4.8. Setelah perbaikan darurat, harga Zcash turun 50%. Peristiwa ini menunjukkan bahwa AI, seperti model Opus yang tersedia umum, membuat penemuan kerentanan menjadi lebih mudah dan murah, bukan hanya model canggih seperti Claude Mythos. AI mendemokratisasikan kemampuan audit keamanan, memungkinkan tim kecil memiliki kemampuan seperti tim besar. Namun, ini membanjiri pemelihara dengan laporan bug berkualitas rendah yang dihasilkan AI, seperti yang dialami curl dan didiskusikan OpenSSF. Ini seperti serangan DDoS pada perhatian manusia. Banyak kerentanan lama (seperti Heartbleed, Baron Samedit) tetap tak terdeteksi selama bertahun-tahun karena biaya penemuan yang tinggi. AI mengubah struktur biaya ini. Namun, sementara AI membuat penemuan dan potensi serangan lebih murah, perbaikan tetap mahal dan membutuhkan keahlian manusia. Industri keamanan siber sudah menghadapi kekurangan tenaga kerja global yang besar (misalnya, defisit 4,8 juta menurut ISC2). Laporan menunjukkan profesional beralih ke analisis ancaman kompleks dan pembuatan strategi. Yang paling dibutuhkan adalah orang yang dapat memahami, menilai, dan memperbaiki kerentanan. Kesimpulannya, AI tidak menghancurkan internet, tetapi mengungkap kerentanan yang sudah ada. Kemampuan menemukan bug menyebar dengan cepat, tetapi tanggung jawab untuk memperbaikinya tidak bertambah sebanding. Keamanan digital bergantung pada upaya terus-menerus oleh manusia untuk mengurangi risiko, dan di era AI, sumber daya manusia yang terampil tetap menjadi aset paling berharga dan langka.

marsbit2j yang lalu

Claude Opus 4.8 Menemukan Bug Senilai 4.5 Miliar Dolar AS, Era AI Sedang Memproduksi Peretas Secara Massal

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片