Apa yang Dibicarakan KOL Crypto dalam 24 Jam Terakhir?

比推Dipublikasikan tanggal 2026-02-14Terakhir diperbarui pada 2026-02-14

Abstrak

Ringkasan 24 Jam Terakhir, Apa yang Dibicarakan KOL Crypto! 1. **Berita Palsu tentang Gu Ailing Bergabung dengan Benchmark** Beredar kabar palsu bahwa atlet Olimpiade Gu Ailing bergabung dengan firma modal ventura Benchmark. Netizen menanggapi dengan sindiran, menyoroti status kewarganegaraan gandanya dan implikasi pajak AS atas penghasilannya di Tiongkok. 2. **KOL Memperdebatkan Harga Bottom Bitcoin** Banyak KOL memperkirakan harga bottom Bitcoin di kisaran $40-50K, tetapi ada kekhawatiran bahwa penurunan lebih dalam (hingga $20-30K) dapat merusak keyakinan investor. Beberapa mengkritik ketidakkonsistenan prediksi KOL. 3. **Ethereum Stagnan di $1.900** Komunitas Ethereum (disebut "E-boys") kecewa karena harga ETH tetap sekitar $1.900 selama 8 tahun, memicu frustrasi dan kritik atas kurangnya progres. 4. **Laporan Konferensi Crypto di Hong Kong** Berbagai catatan dan tanggapan dari konferensi crypto di Hong Kong beredar, menampilkan beragam perspektif tentang acara tersebut. 5. **Sentimen Industri: Ada yang Kabur, Ada yang Bertahan** Sentimen bearish mendominasi industri crypto. Beberapa investor memilih keluar, sementara lainnya bersikap sabar dan menunggu pemulihan. AI juga disebut sebagai sektor yang menarik perhatian dan modal dari crypto. *Catatan: Informasi ini berdasarkan diskusi di X (Twitter) dan bukan saran investasi.*

Catatan Editor: Diskusi berikut merupakan pendapat pribadi dan bukan saran investasi. Informasi dikumpulkan dari X.

Eileen Gu Bergabung dengan Benchmark? Palsu!

Tanggapan Populer:

Langkah selanjutnya CEO Bersama HTX, Duta Global TRON lol

Dia akhir-akhir ini banyak dicaci, dicaci di lingkaran bahasa Mandarin, dikritik di lingkaran bahasa Inggris, kadang mewakili orang Amerika, kadang mewakili orang Tionghoa!

Fakta menarik: Eileen Gu adalah warga negara AS, pemerintah AS mengenakan pajak global. Jadi setiap sen yang Eileen Gu hasilkan di Tiongkok, 40% akan diberikan kepada pemerintah AS!

90% KOL Membeli di Kisaran 4-5 Juta Dolar AS?

Tanggapan Populer:

Pengamatanmu benar, sebenarnya jika turun ke 4-5 juta juga masuk akal, sejarah sudah membuktikan, semua orang paham, yang ditakutkan adalah jika turun ke 2-3 juta, atau bahkan lebih rendah, itu langsung meruntuhkan keyakinan.

Hahaha, dua bulan lalu mereka meneriakkan 6 juta, jika benar turun ke 4-5 juta, mereka akan meneriakkan 3-4 juta.

“Delapan Tahun, Masih 1900”, Pendukung Ethereum Frustrasi

Esai Kecil tentang Konferensi di Hong Kong

Suasana Pesimis Melanda Industri, Ada yang Kabur, Ada yang Bertahan

Tanggapan Populer:

Segala sesuatu ada balasannya, tunggu mean reversion. Sekarang waktunya istirahat, siapa yang lebih cepat beristirahat, lebih memiliki keunggulan;

Tunggu saja;

Efek hisapan lingkaran AI tahun ini seharusnya mulai terlihat sangat kuat.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Grup Komunikasi TG Bitpush:https://t.me/BitPushCommunity

Langganan TG Bitpush: https://t.me/bitpush

Tautan Asli:https://www.bitpush.news/articles/7612025

Pertanyaan Terkait

QApakah berita tentang Eileen Gu bergabung dengan Benchmark benar?

ATidak, berita bahwa Eileen Gu bergabung dengan Benchmark adalah palsu. Informasi ini beredar di media sosial tetapi tidak benar.

QBerapa kisaran harga yang dianggap sebagai titik beli oleh 90% KOL untuk Bitcoin?

A90% KOL (Key Opinion Leader) memperkirakan kisaran harga beli Bitcoin antara $40.000 hingga $50.000, meskipun beberapa khawatir harga bisa turun lebih rendah.

QMengapa komunitas Ethereum (E卫兵) merasa kecewa?

AKomunitas Ethereum merasa kecewa karena harga ETH masih stagnan di sekitar $1.900 setelah delapan tahun, yang membuat banyak penggemar merasa frustasi.

QApa yang terjadi dalam konferensi kripto di Hong Kong menurut artikel ini?

AKonferensi kripto di Hong Kong menghasilkan berbagai tulisan dan diskusi yang dibagikan secara online, mencerminkan suasana dan opini dari peserta acara tersebut.

QBagaimana sentimen umum di industri kripto saat ini berdasarkan artikel?

ASentimen umum di industri kripto saat ini penuh dengan pesimisme. Beberapa orang memilih untuk keluar dari pasar, sementara yang lain tetap bertahan dan menunggu kondisi membaik.

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.

marsbit4j yang lalu

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

marsbit4j 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
活动图片