Pelepasan Token Mingguan: 14 Proyek Melepas Token Senilai $110 Juta

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-02-21Terakhir diperbarui pada 2026-02-21

Abstrak

Rangkuman: Pekan ini, 14 proyek crypto akan membuka kunci (unlock) token senilai total $110 juta. Rincian tiga proyek utama: 1. **Grass** (Solana): Unlock 57,29 juta token (~$11 juta). Platform AI dan DePIN untuk lapisan data terdesentralisasi. 2. **EigenLayer** (Ethereum): Unlock 36,82 juta token (~$7,26 juta). Protokol restaking untuk keamanan ekonomi kripto. 3. **SoSoValue**: Unlock 13,32 juta token (~$4,99 juta). Platform penelitian investensi berbasis AI untuk aset crypto. Pelepasan token dapat memengaruhi pasar melalui peningkatan pasokan yang beredar.

Grass

Twitter proyek:https://x.com/grass

Situs web proyek:http://grass.io/

Jumlah pelepasan kali ini:57.29 juta token

Nilai pelepasan kali ini:sekitar $11 juta

Grass adalah proyek yang di-deploy di Solana yang menggabungkan teknologi AI, Depin, dan Solana, diposisikan sebagai lapisan data AI. Sebagai jaringan terdesentralisasi, Grass bertujuan untuk menyediakan data yang diperlukan untuk pelatihan model AI dengan mengakses jaringan publik.

Kurva pelepasan spesifik sebagai berikut:

EigenLayer

Twitter proyek:https://x.com/eigenlayer

Situs web proyek:https://www.eigenlayer.xyz/

Jumlah pelepasan kali ini:36.82 juta token

Nilai pelepasan kali ini:sekitar $7.26 juta

EigenLayer adalah protokol yang dibangun di atas Ethereum, yang memperkenalkan konsep restaking, sebuah primitif baru dalam keamanan ekonomi kripto. Primitif ini memungkinkan restaking ETH pada lapisan konsensus. Pengguna yang mempertaruhkan ETH dapat memilih untuk bergabung dengan kontrak pintar EigenLayer untuk mempertaruhkan ulang ETH mereka dan memperluas keamanan ekonomi kripto ke aplikasi lain di jaringan.

Kurva pelepasan spesifik sebagai berikut:

SoSoValue

Twitter proyek:https://x.com/SoSoValueCrypto

Situs web proyek:https://sosovalue.com/

Jumlah pelepasan kali ini:13.32 juta token

Nilai pelepasan kali ini:sekitar $4.99 juta

SoSoValue adalah platform penelitian investasi berbasis kecerdasan buatan yang menggabungkan efisiensi CeFi dengan transparansi DeFi, berkomitmen untuk mengatasi tantangan seperti kelebihan informasi di pasar cryptocurrency dan manajemen aset lintas rantai.

Kurva pelepasan spesifik sebagai berikut:

Pertanyaan Terkait

QApa itu Grass dan di blockchain mana proyek ini dibangun?

AGrass adalah proyek yang dibangun di blockchain Solana, menggabungkan teknologi AI, Depin, dan Solana. Proyek ini diposisikan sebagai lapisan data AI, menyediakan data yang diperlukan untuk pelatihan model AI melalui jaringan terdesentralisasi yang mengakses web publik.

QBerapa jumlah token yang akan dilepas oleh EigenLayer dan berapa perkiraan nilainya?

AEigenLayer akan melepas 36,82 juta token dengan perkiraan nilai sekitar $7,26 juta.

QApa yang dimaksud dengan 'restaking' dalam konteks EigenLayer?

A'Restaking' (atau restaking) dalam EigenLayer adalah primitif keamanan kriptoekonomi baru yang memungkinkan pengguna yang telah melakukan staking ETH untuk memilih bergabung dengan kontrak pintar EigenLayer. Hal ini memungkinkan mereka untuk melakukan restaking ETH mereka dan memperluas keamanan kriptoekonomi ke aplikasi lain di jaringan.

QApa fokus utama dari platform SoSoValue?

ASoSoValue adalah platform penelitian investasi yang digerakkan oleh kecerdasan buatan (AI). Platform ini berfokus pada menggabungkan efisiensi CeFi (Keuangan Terpusat) dengan transparansi DeFi (Keuangan Terdesentralisasi) untuk mengatasi tantangan seperti kelebihan informasi dan manajemen aset lintas rantai di pasar kripto.

QSecara keseluruhan, berapa perkiraan total nilai dari token yang akan dilepas oleh ketiga proyek ini?

ADari informasi yang diberikan, Grass melepas token senilai ~$11 juta, EigenLayer ~$7,26 juta, dan SoSoValue ~$4,99 juta. Jadi, total perkiraan nilai token yang dilepas oleh ketiga proyek ini adalah sekitar $23,25 juta. (Catatan: Judul artikel menyebutkan 14 proyek dengan total $110 juta, tetapi hanya rincian 3 proyek yang diberikan dalam teks).

Bacaan Terkait

Pasar Saham AS Alami Jatuhnya Terberat Sejak 2025, Tiga Pemicu Meledakkan Penilaian Ulang Valuasi Saham Teknologi

Pasar saham AS mengalami keruntuhan terburuk sejak krisis tarif April 2025 pada 5 Juni. Indeks Nasdaq anjlok 4,18%, S&P 500 turun 2,64%, dan Dow Jones merosot 695 poin. Tiga pemicu utama diidentifikasi: 1. Laporan keuangan Broadcom mengisyaratkan kemungkinan perlambatan dalam pertumbuhan pendapatan chip AI kuartal depan, memicu kepanikan dan penjualan luas di seluruh sektor semikonduktor. Indeks Philadelphia Semiconductor terjun 10,26%. 2. Data tenaga kerja AS (NFP) bulan Mei jauh melampaui ekspektasi (172.000 vs 80.000), memperkuat kekhawatiran bahwa Federal Reserve mungkin tidak akan menurunkan suku bunga dan bahkan berpotensi menaikkannya. Ekspektasi kenaikan suku bunga melonjak di pasar. 3. Bayangan perang Iran dan harga minyak tinggi yang terus-menerus (WTI > $90) memperumit perang Fed melawan inflasi, menambah tekanan pada pasar. Ketiga faktor ini bersama-sama menggoyang narasi dasar pasar: pertumbuhan AI tanpa batas, likuiditas mudah dari Fed, dan inflasi yang telah terkendali. Keruntuhan dengan cepat menyebar ke pasar global di Asia dan Eropa. Apakah ini awal pecahnya gelembung AI? Analisis menunjukkan ini lebih sebagai penyesuaian penilaian ulang (valuasi) daripada keruntuhan narasi sepenuhnya. Permintaan chip AI tetap kuat (pertumbuhan 143% Broadcom), tetapi pasar menjadi lebih realistis mengenai kecepatan pertumbuhan dan harga yang bersedia dibayar. Arah pasar selanjutnya akan bergantung pada pertemuan FOMC Juni, panduan dari perusahaan AI lainnya seperti Nvidia, dan perkembangan situasi di Iran.

marsbit3j yang lalu

Pasar Saham AS Alami Jatuhnya Terberat Sejak 2025, Tiga Pemicu Meledakkan Penilaian Ulang Valuasi Saham Teknologi

marsbit3j yang lalu

AI yang Bisa Membangun Diri Sendiri Melalui 'Rekursi' Menjadi Populer, Google Menuangkan Air Dingin, DeepSeek dkk. Sudah Menyentuh Ujungnya

Konsep Recursive Self-Improvement (RSI), atau kecerdasan buatan yang mampu melatih dan meningkatkan dirinya sendiri secara mandiri, menjadi tren hangat di dunia AI. Beberapa startup seperti Recursive Superintelligence dan proyek Auto-Research dari Andrej Karpathy fokus pada realisasi visi ini. Meski demikian, CEO Google Sundar Pichai menyatakan teknologi ini masih dalam tahap awal dan belum mencapai percepatan skala besar seperti yang dibayangkan. Analisis dari para peneliti membagi kemajuan RSI menjadi tiga tahap: *adequacy* (sistem berjalan tanpa manusia), *parity* (kualitas setara manusia), dan *supremacy* (melebihi kolaborasi manusia-AI). Pencapaian tahap kedua diprediksi akan memicu percepatan yang sangat cepat. Di China, perusahaan seperti DeepSeek dan Baidu secara diam-diam telah menerapkan prinsip-prinsip serupa RSI dalam pengembangan model mereka, seperti optimisasi algoritma efisien dan siklus peningkatan mandiri, meski tidak secara terbuka menyebut istilah RSI. Namun, tantangan RSI tetap ada, termasuk risiko *model collapse* (penurunan kualitas data generasi AI) dan prasyarat lingkungan yang sulit seperti kebutuhan komputasi tak terbatas dan ekosistem penelitian terbuka global. Perkembangan RSI merefleksikan tren di mana peran manusia dalam rantai pengembangan AI secara bertahap berkurang, sebuah proses yang bersifat irreversible.

marsbit6j yang lalu

AI yang Bisa Membangun Diri Sendiri Melalui 'Rekursi' Menjadi Populer, Google Menuangkan Air Dingin, DeepSeek dkk. Sudah Menyentuh Ujungnya

marsbit6j yang lalu

Anthropic Memprediksi secara Global, OpenAI Telah Melampaui "Ambang Keandalan": Akselerasi Mandiri AI Telah Dimulai

**Peringatan Global dari Anthropic: OpenAI Telah Melampaui 'Ambang Keandalan', Memicu Akselerasi Mandiri AI** Anthropic mengeluarkan peringatan mendesak untuk memperlambat atau menghentikan penelitian AI, karena data internal mereka menunjukkan bahwa AI kini mempercepat pengembangan AI itu sendiri, berpotensi mendekati titik kritis perbaikan diri yang rekursif atau "membuat dirinya sendiri." Di sisi lain, Yann Dubois dari tim pasca-pelatihan OpenAI memberikan perspektif mikro: pertumbuhan kemampuan AI sebenarnya linier dan berkelanjutan, tetapi pengguna merasakan "kebergunaan" yang melompat secara diskrit. Ini karena adanya **"ambang keandalan"**. Sebelum mencapai ambang ini, AI hanyalah alat cerdas yang tidak dapat diandalkan sepenuhnya. Setelah melampauinya (sekitar Desember tahun lalu menurut Dubois), AI menjadi seperti karyawan yang dapat dipercaya untuk menangani pekerjaan nyata dan mulai mempercepat perkembangannya sendiri. **Akselerasi Mandiri dan Siklus Penguatan:** Ketika model menjadi cukup andal (misalnya, dalam pemrograman), mereka dapat digunakan untuk membantu peneliti mengembangkan alat dan bahkan melatih generasi model AI berikutnya, menciptakan loop akselerasi yang semakin cepat. Data Anthropic menunjukkan produktivitas kode per insinyur meningkat 8x pada Q2 2026 dibandingkan Q1 2024. **AI sebagai "Kerajinan" (Craft):** Dubois menegaskan bahwa membangun sistem AI yang andal lebih menyerupai kerajinan atau bahkan "alkimia" yang mengandalkan intuisi dan trial-and-error, daripada ilmu pengetahuan murni yang sistematis. Peningkatan keandalan seringkali dicapai dengan menekan "tingkat kesalahan per interval waktu" dalam sistem agen AI. **"Harness" Vertikal dan "Mil Terakhir":** Dubois berpendapat bahwa jika model saat ini "dibekukan" dan fokus dialihkan ke pengembangan *harness* (sistem orkestrasi) yang matang untuk domain spesifik, banyak bidang sudah dapat merasakan fungsi seperti AGI (Kecerdasan Buatan Umum). **Tantangan sebenarnya bukan pada kecerdasan model, tetapi pada "mil terakhir"**—yaitu mengintegrasikan AI dengan sistem yang ada, mengatur izin akses, konektor data, dan alur kerja bisnis tertentu. Inilah peluang besar bagi pengembang dan startup. **Tantangan Masa Depan: Pembelajaran Berkelanjutan (Continual Learning):** Meski memiliki titik awal yang tinggi, model AI saat ini kesulitan untuk terus belajar dan beradaptasi dari pengalaman spesifik di lingkungan barunya seperti manusia. Membentuk kurva pembelajaran AI yang terus naik, bukan mendatar, adalah salah satu masalah terpenting berikutnya.

marsbit6j yang lalu

Anthropic Memprediksi secara Global, OpenAI Telah Melampaui "Ambang Keandalan": Akselerasi Mandiri AI Telah Dimulai

marsbit6j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli GRASS

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Grass (GRASS) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Grass (GRASS) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Grass (GRASS) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Grass (GRASS) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Grass (GRASS)Lakukan trading Grass (GRASS) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

367 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.11Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli GRASS

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga GRASS (GRASS) disajikan di bawah ini.

活动图片