Mengapa 'Teori Utilitas' Sam Altman Memicu Kontroversi Hak Cipta

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-27Terakhir diperbarui pada 2026-05-27

Abstrak

Sam Altman, CEO OpenAI, mengibaratkan AI sebagai utilitas publik seperti listrik atau air yang akan dijual per token oleh perusahaannya. Pernyataan ini, yang ditujukan kepada investor infrastruktur seperti BlackRock untuk mendanai proyek pusat data, memicu kritik tajam. Kritikus menekankan perbedaan mendasar: utilitas seperti listrik dan air dibangun dari nol (*"incremental"*), sedangkan model AI dilatih dengan *"rekombinasi"* data milik publik—buku, seni, kode—seringkali tanpa izin atau kompensasi bagi pencipta aslinya. Pola "ambil gratis, jual kembali" ini dinilai tidak etis. Lebih lanjut, mekanisme penagihan per token AI dinilai bertentangan dengan prinsip *"layanan universal"* utilitas publik sejati. Tarif token bersifat diskriminatif (output lebih mahal daripada input) dan berfokus pada memaksimalkan pendapatan, bukan menjamin akses terjangkau bagi semua. Meski pertahanan hukum *"penggunaan wajar"* (fair use) masih kuat bagi perusahaan AI, praktik mereka sendiri—seperti membeli data berlisensi dari Reddit atau News Corp—secara tidak langsung menggugat argumen bahwa data pelatihan dapat diambil secara bebas. Kesimpulannya, meski AI semakin menjadi infrastruktur, klaim sebagai "utilitas publik" rapuh karena tiga celah: **celah kepemilikan** (sumber data), **celah penetapan harga** (token vs. tarif regulasi publik), dan **celah tata kelola** (kurangnya kerangka regulasi publik). Infrastrukturisasi AI perlu menyertakan mekanisme distribusi manfaat yang adil bagi para pen...

Minggu ini, CEO OpenAI Sam Altman mengemukakan sebuah analogi pada Konferensi Infrastruktur Amerika BlackRock: "Masa depan yang kami lihat adalah kecerdasan akan menjadi utilitas seperti listrik atau air, dan orang akan membelinya dari kami sesuai penggunaan."

Konsep ini sendiri bukan hal baru. Ungkapan "AI sebagai utilitas" setidaknya telah ada sejak satu dekade lalu. Namun kali ini, pernyataan Altman memiliki subjek dan arah yang jelas: "membeli dari kami sesuai penggunaan." Secara spesifik, itu berarti biaya berdasarkan token, membeli kecerdasan dari OpenAI.

Tak lama setelah itu, gelombang kritik dengan cepat terkumpul di platform seperti Reddit dan X. Sebuah komentar yang banyak dibagikan menulis: "Mereka memberi makan model dengan kehidupan dan kreativitas kita, menginjak-injak hukum hak cipta, dan sekarang ingin menjual kembali semua itu kepada kita dalam bentuk utilitas publik."

Mengajukan narasi besar yang ditujukan ke pasar modal, memicu interogasi etis dari komunitas kreator. Artikel ini tidak menilai motivasi pembicara, juga tidak memprediksi arah gugatan hukum. Poin minat inti dari masalah ini adalah: apakah perumpamaan "utilitas publik" ini berdiri secara logika, etika, dan bisnis. Membongkar perumpamaan ini dapat membantu kita melihat kontradiksi mendalam yang sedang terjadi di industri AI.

Dekonstruksi Narasi: Mengapa "Utilitas Publik"

Untuk memahami maksud perumpamaan ini, perlu kembali ke konteks pernyataan Altman.

Menurut laporan Business Insider dan transkrip rapat dari Rev, titik awal pernyataan Altman kali ini bukan peluncuran produk, juga bukan roadmap teknologi, melainkan peringatan tentang "hambatan daya komputasi." Dia secara jelas menyatakan dalam konferensi bahwa jika fasilitas komputasi yang cukup tidak dibangun sekarang, tiga kemungkinan hasil di masa depan adalah: layanan AI tidak mencukupi permintaan sehingga harga melonjak, hanya orang kaya yang mampu membelinya, atau pemerintah harus turun tangan untuk mendistribusikannya.

Dengan kata lain, perumpamaan "utilitas publik" pertama-tama adalah sebuah narasi untuk investor infrastruktur, bukan skema penetapan harga untuk pengguna.

Membungkus AI sebagai listrik dan air memiliki logika bisnis yang jelas. Listrik dan air adalah industri dengan aset berat, siklus panjang, dan arus kas stabil, yang secara alami cocok dengan struktur modal dana pensiun dan infrastruktur. Ketika OpenAI perlu meyakinkan raksasa pengelola aset seperti BlackRock untuk mendanai proyek pusat data senilai triliunan dolar, "AI sebagai utilitas publik" lebih mudah disetujui oleh komite investasi daripada "AI sebagai produk teknologi."

Penilaian ini bukan spekulasi. Presiden OpenAI Greg Brockman pernah menyebutkan bahwa perusahaan membutuhkan komitmen investasi pusat data sekitar 1,4 triliun dolar dalam delapan tahun ke depan. Meskipun struktur spesifik dan perkembangan realisasi angka ini masih perlu diverifikasi, hal ini sudah cukup menjelaskan: "utilitas publik" yang disebut Altman, audiens utamanya adalah pasar modal, bukan pengguna akhir.

"Pembangunan Tambahan" atau "Rekonfigurasi Stok"

Kemarahan para kritikus berpusat pada perbedaan mendasar yang disembunyikan oleh perumpamaan "utilitas publik".

Listrik dan air adalah "pembangunan tambahan". Manusia membangun bendungan, memasang pipa, mendirikan jaringan listrik, menciptakan kapasitas pasokan yang pada awalnya tidak ada di alam. Investasi digunakan untuk membangun aset fisik baru, aset-aset ini sendiri tidak bergantung pada hasil kerja pihak lain yang sudah ada sebelumnya.

Pelatihan model AI adalah "rekonfigurasi stok". Data pelatihan untuk seri model GPT berasal dari pengambilan skala besar konten publik di seluruh web, mencakup buku, artikel, karya seni, postingan forum, repositori kode, bahkan termasuk catatan percakapan pribadi pengguna di media sosial. Ini adalah akumulasi kreasi manusia selama beberapa dekade, yang sebagian besar tidak diizinkan oleh penciptanya, dan tidak membayar biaya hak cipta apa pun.

Seorang penulis Medium menulis: "Mereka mencoba mengompresi kreasi kolektif manusia selama beberapa dekade ke dalam sebuah komoditas, lalu menetapkan harga ulang atas nama utilitas publik, menjualnya kembali berdasarkan token kepada orang-orang yang awalnya menyediakan bahan mentah secara gratis."

Ini bukan luapan emosi, melainkan pengidentifikasian yang tepat tentang logika kepemilikan. "Bahan mentah" perusahaan utilitas publik seperti listrik dan air dibangun sendiri (bendungan menampung air) atau dibeli dengan harga pasar (batubara dan gas). Sedangkan "bahan mentah" yang diperoleh perusahaan AI pada tahap pelatihan, secara hukum berada di area abu-abu "penggunaan wajar" (Fair Usage), dan secara komersial tidak menghasilkan transfer biaya apa pun.

Model "perolehan gratis, penjualan berbayar" ini membuat "utilitas publik" di mata para kritikus terdengar lebih seperti "enclosure movement": pertama-tama mengambil sumber daya domain publik sebagai milik sendiri, membangun tembok di sekelilingnya, lalu mengenakan biaya masuk kepada pengguna aslinya.

Jarak antara Biaya Token dan Layanan Universal

Bahkan jika kita kesampingkan kontroversi sumber data, "AI sebagai utilitas publik" sulit dipertahankan dalam mekanisme penetapan harga.

Utilitas publik yang sebenarnya, seperti air, listrik, gas, di sebagian besar ekonomi memiliki kewajiban "layanan universal" (Universal Service). Regulator pemerintah mengharuskan mereka untuk menjamin pasokan kebutuhan pokok masyarakat, mekanisme penetapan harga biasanya berdasarkan "biaya plus margin", margin keuntungan dibatasi ketat. Harga listrik rumah tangga tidak dibedakan berdasarkan apakah penggunaannya untuk menyalakan lampu atau menjalankan server.

Penetapan harga token AI sangat berbeda dengan ini. Menurut data pemantauan biaya AI perusahaan dari KongHQ dan analisis Artefact, selama setahun terakhir harga absolut per-token turun sekitar 75%, tetapi pengeluaran AI aktual perusahaan justru meningkat, karena tingkat pertumbuhan penggunaan jauh melampaui penurunan harga. Model "harga satuan turun, harga total naik" ini disebut "Ilusi Biaya Token".

Perbedaan struktural biaya token yang lebih bernilai untuk dibandingkan adalah: harga token keluaran biasanya 3 sampai 10 kali lipat harga token masukan. Untuk jumlah informasi yang sama, biaya AI "membacanya" jauh lebih rendah daripada biaya "menuliskannya". Jika Anda menyerahkan dokumen kepada AI untuk diringkas, tahap masukan hampir gratis, tetapi setiap kata yang dihasilkan dalam ringkasan berada di zona tarif tinggi.

Logika penagihan jaringan listrik publik adalah: listrik itu sendiri homogen, 1 kWh untuk kulkas dan untuk server harganya sama. Logika penetapan harga token AI adalah: layanan itu sendiri dibagi menjadi perbedaan harga yang besar, dan perbedaan harga ini sepenuhnya didefinisikan sepihak oleh pemasok.

Dengan kata lain, ini bukan penetapan harga utilitas publik, ini disebut penetapan harga diskriminatif berdasarkan volume penggunaan. Tujuannya bukan agar setiap orang dapat menggunakan kecerdasan, melainkan untuk mengekstrak pendapatan maksimal dari tingkat konsumsi kecerdasan.

Parit Pertahanan "Penggunaan Wajar" Mulai Goyah

Meskipun suara para kritikus keras, di tingkat hukum, posisi perusahaan AI dalam masalah data pelatihan tidak begitu rapuh seperti yang terlihat di permukaan.

Menurut laporan "Tren AI 2026" yang dirilis firma hukum Morrison & Foerster dan pelacakan gugatan hak cipta AI oleh Norton Rose Fulbright, pengadilan Amerika Serikat saat ini cenderung menetapkan bahwa pelatihan model AI umum memiliki "sangat transformatif", sehingga lebih mudah memenuhi standar hukum "penggunaan wajar" (Fair Use). Putusan Anthropic yang berhasil membujuk pengadilan menolak gugatan hak cipta pada pertengahan 2025, meskipun detailnya masih perlu diverifikasi, telah menjadi sumber kepercayaan penting bagi industri AI.

Namun, parit pertahanan hukum secara logika bisnis sedang dihancurkan oleh tindakan industri AI sendiri.

Sebuah analisis oleh TechPolicy.press menunjukkan: seiring perusahaan AI mulai membeli data pelatihan berlisensi dalam skala besar, misalnya perjanjian OpenAI dengan Reddit, News Corp, pembelaan "pengambilan gratis adalah penggunaan wajar" sedang dilemahkan secara kontradiktif. Jika data pelatihan memang dapat "digunakan secara wajar" tanpa diskriminasi, lalu mengapa harus membayar mahal untuk lisensi sumber tertentu? Jika pemilik data memang tidak memiliki hak untuk mengklaim, lalu apa dasar hukum dari perjanjian lisensi ini?

Tindakan pembelian itu sendiri merupakan penyangkalan komersial terhadap asumsi "bahan mentah gratis".

Kembali ke "teori listrik dan air" Altman, kontradiksi ini menjadi semakin tajam. Perusahaan listrik dan air, saat membangun infrastruktur, tidak akan menghadapi pertanyaan kolektif "apakah sumber air Anda diperoleh secara legal". Sedangkan perusahaan AI, ketika mengklaim diri sebagai utilitas publik generasi berikutnya, pertanyaan "bahan mentah dari mana" ini masih belum memiliki jawaban yang meyakinkan.

Infrastrukturisasi Perlu Menyelesaikan Masalah Distribusi

"Teori listrik dan air" Altman menangkap tren nyata perkembangan AI. Model besar sedang berubah dari produk laboratorium menjadi kemampuan dasar, tertanam ke dalam mesin pencari, perangkat lunak perkantoran, alat desain, bahkan proses industri. Ketika AI ada di mana-mana, ia memang dalam fungsi mendekati "infrastruktur".

Namun, tiga celah dari perumpamaan ini pada tahap evolusi saat ini tidak boleh diabaikan.

Pertama, celah kepemilikan. Listrik dan air menciptakan tambahan, AI merekonfigurasi stok. Rekonfigurasi itu sendiri memiliki nilai, tetapi prasyarat rekonfigurasi adalah "stok dapat digunakan tanpa bayar", prasyarat ini belum mencapai konsensus secara moral, juga belum mendapat konfirmasi akhir secara hukum.

Kedua, celah penetapan harga. "Layanan universal" utilitas publik berarti margin keuntungan rendah dan penetapan harga non-diskriminatif, sedangkan penetapan harga token bersifat pasar, berlapis, dan didefinisikan sepihak oleh pemasok. Keduanya hampir tidak memiliki irisan dalam logika bisnis.

Ketiga, celah tata kelola. Industri listrik dan air memiliki badan pengatur independen, akuntansi biaya transparan, dan mekanisme dengar pendapat harga dengan partisipasi publik. Industri AI saat ini kekurangan kerangka tata kelola publik dalam bentuk apa pun, aturan "biaya sesuai penggunaan" ditetapkan sendiri oleh beberapa perusahaan.

Bagi pengguna biasa, tren AI berbayar sesuai penggunaan tidak akan berubah dalam waktu dekat. Manfaat penurunan harga token berlanjut, tetapi "penggunaan semakin banyak" juga akan mengimbangi manfaat ini. Disarankan saat memilih alat AI, tidak hanya memperhatikan harga satuan, tetapi juga mengevaluasi tren perubahan volume penggunaan aktual Anda.

Bagi pengembang dan klien perusahaan, keterkendalian biaya untuk skenario konsumsi token tinggi seperti pembuatan kode, analisis teks panjang, lebih layak diperhatikan daripada harga satuan. Ketergantungan pada sistem penetapan harga token pemasok tunggal berarti struktur biaya sepenuhnya dikendalikan oleh pihak lain.

Bagi pencipta, penyebaran narasi "AI utilitas publik" sendiri adalah sebuah sinyal: kemungkinan karya Anda digunakan untuk pelatihan meningkat, sedangkan mekanisme untuk mendapatkan imbalan belum muncul. Infrastrukturisasi industri seharusnya tidak hanya membuat perusahaan model menjadi perusahaan listrik berikutnya, tetapi juga termasuk membangun mekanisme distribusi pendapatan data yang wajar dan dapat dilacak.

Fakta saat ini adalah: AI sedang berubah menjadi infrastruktur, tetapi belum menjadi utilitas publik. Gelar yang terakhir membutuhkan lebih banyak hal untuk mendukungnya, bukan hanya skala komputasi dan biaya token.

Pertanyaan Terkait

QMengapa pernyataan Sam Altman yang menyamakan AI dengan utilitas seperti listrik dan air memicu kontroversi hak cipta?

AKarena pernyataan tersebut menyiratkan bahwa orang akan membeli kecerdasan dari OpenAI berdasarkan jumlah token, sementara model AI mereka dilatih menggunakan data kreatif milik publik (seperti buku, artikel, dan karya seni) yang sering kali diambil tanpa izin atau kompensasi kepada penciptanya. Ini dipandang sebagai upaya memonopolisasi dan menjual kembali karya kolektif manusia tanpa membayar sumber aslinya.

QMenurut artikel, apa tujuan utama Sam Altman menggunakan analogi 'AI sebagai utilitas' dalam konteks Konferensi Infrastruktur BlackRock?

ATujuan utamanya adalah narasi untuk menarik investor infrastruktur, seperti dana pensiun dan dana infrastruktur. Dengan menyamakan AI dengan utilitas (listrik/air) yang membutuhkan aset berat, siklus panjang, dan arus kas stabil, OpenAI berharap dapat meyakinkan investor seperti BlackRock untuk mendanai proyek pusat data senilai miliaran dolar yang mereka butuhkan.

QApa perbedaan mendasar antara pembangunan utilitas tradisional (seperti listrik) dan pelatihan model AI menurut kritik dalam artikel?

AUtilitas tradisional seperti listrik dan air adalah 'pembangunan tambahan' (incremental), di mana infrastruktur baru (seperti bendungan, jaringan listrik) dibangun dari nol tanpa bergantung pada karya orang lain. Sebaliknya, pelatihan model AI adalah 'reorganisasi stok' (reorganization of存量), karena model dilatih dengan mengumpulkan dan menggunakan data yang sudah ada (karya kreatif manusia selama puluhan tahun) yang sering diambil tanpa izin atau kompensasi.

QBagaimana mekanisme penagihan berbasis token (token billing) AI berbeda dengan prinsip penetapan harga layanan utilitas publik?

AUtilitas publik umumnya memiliki kewajiban 'layanan universal' (universal service) dengan harga berdasarkan biaya plus margin terbatas yang diatur, tanpa diskriminasi penggunaan. Sebaliknya, penagihan token AI bersifat diskriminatif: harga token keluaran bisa 3-10 kali lebih mahal daripada token masukan, dan harga ditetapkan sepihak oleh penyedia. Pola 'harga turun, tetapi penggunaan dan total biaya naik' juga bertentangan dengan logika harga utilitas publik yang stabil dan terjangkau.

QMengapa pembelian data berlisensi oleh perusahaan AI (seperti kesepakatan OpenAI dengan Reddit) justru dapat melemahkan argumen 'penggunaan wajar' (fair use) mereka?

AKarena tindakan membayar untuk data lisensi secara tidak langsung menyangkal anggapan bahwa data pelatihan dapat diambil secara gratis di bawah 'penggunaan wajar'. Jika semua data dapat digunakan secara wajar dan gratis, tidak ada alasan untuk membeli lisensi mahal. Pembelian ini menunjukkan bahwa perusahaan AI sendiri mengakui nilai dan hak kepemilikan data, sehingga melemahkan dasar hukum mereka untuk menggunakan data tanpa izin dari sumber lain.

Bacaan Terkait

Setelah Tiga Kuartal Berturut-Turut Turun, Bisakah Pasar Kripto Menyambut Jendela Stabilitas di Kuartal Ketiga?

Pasar kripto mengalami kuartal terburuk sejak 2022, dengan kapitalisasi pasar turun 12.6% menjadi $2.1 triliun, didorong oleh keluarnya modal dan penurunan volume perdagangan. Bitcoin dan Ethereum masing-masing jatuh 14.2% dan 25.4% di kuartal kedua. Aliran keluar bersih dari ETF Bitcoin AS mencapai $4.67 miliar, menandakan tekanan jual yang berkelanjutan. Faktor utama meliputi terputusnya hubungan dengan saham AS, kebijakan moneter Federal Reserve yang ketat, dan pelepasan aset oleh perusahaan seperti Strategy. Proses legislasi UU CLARITY yang akan memberikan kejelasan regulasi terhambat, meningkatkan premi risiko di sektor ini. Namun, ada tanda-tanda potensi stabilisasi. Aliran keluar ETF yang besar secara historis sering terjadi di akhir fase penurunan, dan para pemegang Bitcoin jangka panjang mulai menambah kepemilikan lagi. Sementara sebagian besar sektor menyusut, pasar prediksi dan aset koleksi yang ditokenisasi mencatat pertumbuhan signifikan. Pandangan untuk kuartal ketiga sangat bergantung pada pertemuan Fed akhir Juli. Sinyal kebijakan yang lunak dapat mendukung pemulihan Bitcoin, sementara sikap yang hawkish dapat memicu konsolidasi lebih lanjut. Meskipun tantangan regulasi tetap ada, indikator teknis seperti harga Bitcoin yang mendekati rata-rata bergerak 200-mingguannya menunjukkan dasar jangka panjang belum rusak. Logika pasar telah bergeser dari mengandalkan narasi ke faktor fundamental seperti kebijakan dan ekspektasi suku bunga.

marsbit4j yang lalu

Setelah Tiga Kuartal Berturut-Turut Turun, Bisakah Pasar Kripto Menyambut Jendela Stabilitas di Kuartal Ketiga?

marsbit4j yang lalu

The SpaceX Trade, Terbuka: SPCXON Mulai Diperdagangkan di WEEX

SpaceX meluncurkan IPO terbesar dalam sejarah pada Juni 2026, namun akses bagi banyak pedagang terhambat oleh batasan regional dan prosedur broker. WEEX kini menghadirkan SPCXON/USDT di pasar spotnya, sebuah instrumen tokenisasi yang memungkinkan paparan terhadap pergerakan harga SpaceX melalui akun kripto yang diselesaikan dengan USDT, tanpa memerlukan broker AS atau pembiayaan bank. SPCXON adalah produk tokenisasi yang mencerminkan ekonomi kepemilikan SpaceX bagi pedagang yang memenuhi syarat di luar AS, dengan dividen diinvestasikan kembali. Aset ini diperdagangkan di WEEX sebagai pasangan spot dengan USDT, tersedia selama jam pasar, memberikan akses mudah bagi trader kripto. Kasus investasi untuk SpaceX didasarkan pada pertumbuhan pendapatan Starlink dan pencapaian Starship, meskipun valuasinya yang tinggi (sekitar 90-110 kali pendapatan) telah memperhitungkan eksekusi sempurna selama bertahun-tahun. Faktor seperti jumlah saham publik yang terbatas dan masa buka kunci (unlock) insider pertama menjadi pertimbangan penting. Penting untuk diingat bahwa SPCXON memberikan paparan, bukan kepemilikan langsung atas saham atau hak suara. Harganya dapat diperdagangkan pada premium atau diskon terhadap nilai aset bersih. WEEX menawarkan akses ke berbagai aset TradFi yang ditokenisasi seperti ini dalam satu akun terpadu, bersama dengan pasar futures dan kampanye perdagangan dengan pool hadiah.

TheNewsCrypto4j yang lalu

The SpaceX Trade, Terbuka: SPCXON Mulai Diperdagangkan di WEEX

TheNewsCrypto4j yang lalu

Momen Perdagangan BIT: BTC Masih Tertekan oleh EMA 200 Mingguan, Setelah Ditolak Mungkin Kembali Turun, Saham Penyimpanan dan Semikonduktor yang Melonjak Malam Kemudian Mulai Anjlok di Pasar Malam

**PASAR KRIPTO & SAHAM: BTC Hadapi Resistensi, Saham Semikonduktor Turun di Perdagangan Malam** Pasar kripto melanjutkan pemulihan, dengan harga Bitcoin bertahan di sekitar $66,000 setelah rebound lebih dari 15% dari titik terendah Juli. Namun, BTC menghadapi **tembok resistensi kuat di dekat $68,000**, yang bertepatan dengan biaya rata-rata investor selama lima bulan terakhir dan titik gagalnya rebound pertengahan Juni. Secara teknis, perhatian tertuju pada **200 EMA mingguan (~$68,328) sebagai level kunci**. Jika BTC ditolak di level ini, potensi penurunan menuju support $63,000 terbuka. Analis menyoroti volume rendah dan penurunan open interest futures di CME, menandakan rebound ini lebih dipicu likuiditas rendah musim panas daripada awal bull run penuh. Di pasar saham AS, **indeks futures utama turang** setelah sesi kemarin yang kuat. Sektor semikonduktor dan penyimpanan (storage), yang melonjak pada hari Selasa (contoh: Micron +12%), **mengalami koreksi di perdagangan malam (night trading)**. ETF semikonduktor turun 2,22% dan saham Micron turun 2,29%. Meski begitu, ada sorotan positif seperti **Super Micro Computer (SMCI)** yang naik lebih dari 15% setelah melaporkan pandangan pendapatan yang kuat dan pesanan baru yang sangat besar, mengonfirmasi permintaan server AI tetap solid. Kekhawatiran makro muncul dari **kenaikan harga minyak mentah (di atas $91)** akibat ketegangan geopolitik dan **lonjakan imbal hasil (yield) obligasi pemerintah AS**, dengan imbal hasil 10-tahun mencapai sekitar 4,64%. Faktor-faktor ini dapat menambah tekanan inflasi dan membatasi ruang gerak pasar saham. Saham terkait kripto seperti Coinbase dan Robinhood naik kuat didorong oleh perkembangan regulasi yang lebih jelas di AS. Di Asia, **Korea Selatan** dan **Jepang** menunjukkan kinerja beragam. Indeks KOSPI Korea naik didukung pemulihan saham semikonduktor, sementara pasar Jepang melemah dengan **Yen terus melemah ke level terendah sejak 1986**, meningkatkan kekhawatiran akan intervensi bank sentral. **Yang Perlu Diperhatikan Selanjutnya:** * **22 Juli:** Acara AI AMD, rilis laporan keuangan dari Google (Alphabet), Tesla, IBM. * **23 Juli:** Keputusan suku bunga Bank Sentral Eropa (ECB), data klaim pengangguran AS, laporan keuangan Intel. * Perkembangan lebih lanjut dari **harga minyak, imbal hasil obligasi, dan dinamika Yen Jepang** akan menjadi penentu sentimen pasar risiko secara keseluruhan.

marsbit4j yang lalu

Momen Perdagangan BIT: BTC Masih Tertekan oleh EMA 200 Mingguan, Setelah Ditolak Mungkin Kembali Turun, Saham Penyimpanan dan Semikonduktor yang Melonjak Malam Kemudian Mulai Anjlok di Pasar Malam

marsbit4j yang lalu

Mantan Ketua CFTC dan Presiden Circle, Tarbert: Satu Pihak Menasihati Anda untuk Berpikir Jangka Panjang, di Sisi Lain Menguangkan $30 Juta Sendiri

Penulis: Zen, PANews Heath Tarbert, mantan Ketua CFTC dan Presiden Circle, baru-baru ini menyerukan kepada investor untuk mengadopsi pandangan jangka panjang terhadap saham Circle, meskipun harganya telah turun 70% dari puncaknya. Namun, ia sendiri secara konsisten menjual saham CRCL sejak perusahaan go public, menguangkan sekitar $30 juta tanpa pernah membeli saham tambahan di pasar terbuka. Tarbert, yang bergabung dengan Circle pada Juli 2023 dan menjadi Presiden pada awal 2025, dikenal sebagai pendukung kuat narasi "jangka panjang" perusahaan. Namun, sehari sebelum IPO Circle, ia menetapkan rencana perdagangan 10b5-1 untuk menjual hingga 353.290 saham dalam setahun. Dalam 13 bulan setelah IPO, ia menjual lebih dari 360.000 saham, termasuk penjualan tunggal senilai $11,5 juta pada Maret 2026. Ia bahkan menetapkan rencana 10b5-1 kedua untuk menjual hingga 160.000 saham lagi pada akhir tahun 2026. Langkah Tarbert ini menuai kecaman karena dianggap tidak konsisten dengan pesan "jangka panjang" yang ia sampaikan kepada publik. Perjalanan kariernya sering dikaitkan dengan "revolving door" antara regulator dan dunia keuangan. Setelah mengundurkan diri sebagai Ketua CFTC pada Maret 2021, ia bergabung dengan Citadel Securities hanya 27 hari kemudian sebagai Kepala Penasihat Hukum, tepat saat perusahaan itu menghadapi pengawasan ketat terkait peristiwa GameStop. Di Citadel, ia juga mendukung undang-undang yang memperluas wewenang CFTC atas pasar crypto, sementara Citadel diketahui berencana berekspansi ke aset kripto. Tarbert kemudian pindah ke Circle pada 2023, membantu perusahaan mengatasi tantangan regulasi dan akhirnya go public melalui IPO langsung. Meskipun sangat berharga bagi perusahaan, tindakannya menjual saham dalam jumlah besar sambil mendorong investor untuk bertahan menimbulkan pertanyaan tentang komitmennya yang sebenarnya terhadap masa depan jangka panjang Circle.

marsbit5j yang lalu

Mantan Ketua CFTC dan Presiden Circle, Tarbert: Satu Pihak Menasihati Anda untuk Berpikir Jangka Panjang, di Sisi Lain Menguangkan $30 Juta Sendiri

marsbit5j yang lalu

Gate Research Institute: Produk Keuangan Kripto Menggulirkan Gelombang "Wall Street-ization", Kompetisi atau Integrasi?

**Ringkasan: Gelombang "Wall Street-ization" Produk Keuangan Kripto: Kompetisi atau Integrasi?** Artikel ini membahas fenomena konvergensi antara keuangan tradisional (TradFi) dan keuangan kripto (Crypto). Meskipun Bitcoin awalnya dirancang sebagai sistem peer-to-peer yang terdesentralisasi dan bebas dari perantara seperti bank, pasar kripto kini semakin diintegrasikan ke dalam infrastruktur keuangan tradisional. **Tren "Wall Street-ization":** Dimulai dengan disetujuinya ETF spot Bitcoin pada 2024, aset kripto kini dikemas menjadi produk seperti ETF (oleh BlackRock, Fidelity, dll.), futures, dan sekuritisasi aset riil (RWA) seperti obligasi pemerintah yang ditokenisasi. Ini memberikan akses yang mudah dan teregulasi bagi investor institusional, tetapi juga berarti kekuasaan atas penerbitan, penentuan harga, kustodian, dan distribusi aset kripto semakin bergeser ke lembaga keuangan besar. **Dua Jalur Konvergensi (1+1>2):** Artikel ini menyoroti dua arah integrasi: 1. **Dari CEX ke TradFi:** Dilambangkan oleh **Gate.io**, yang berkembang dari bursa kripto menjadi platform multi-aset. Gate kini menawarkan perdagangan saham nyata (AS, Hong Kong, Korea) menggunakan USDT, menyediakan akses tanpa batas waktu ke pasar tradisional. 2. **Dari TradFi ke Crypto:** Dilambangkan oleh **Robinhood**, platform broker tradisional yang memperluas layanannya ke aset kripto (termasuk melalui akuisisi Bitstamp) dan mengembangkan produk seperti token saham di blockchain. **Tujuan Bersama: Akun Keuangan "Super" Terpadu:** Kedua jalur ini bertujuan menciptakan **akun keuangan generasi berikutnya yang terpadu**. Pengguna di masa depan mungkin dapat memperdagangkan Bitcoin, saham Apple, ETF, emas, dan obligasi pemerintah yang ditokenisasi dalam satu antarmuka yang sama, menggunakan stablecoin sebagai lapisan dana. **RWA dan Obligasi Pemerintah di On-Chain sebagai Lapisan Tengah:** Tokenisasi aset dunia nyata, terutama obligasi pemerintah AS, menyediakan aset berpenghasilan rendah risiko di ekosistem on-chain. Pasar ini tumbuh pesat (naik 40% pada paruh pertama 2026) meskipun pasar kripto turun, menunjukkan permintaan nyata. **Kesimpulan:** "Wall Street-ization" bukanlah pengambilalihan sepihak, melainkan **transformasi timbal balik**. TradFi dan Crypto saling melengkapi: Crypto mendapatkan akses ke likuiditas, kepatuhan, dan jaringan distribusi yang luas, sementara TradFi mengadopsi efisiensi, kecepatan, dan pasar 24/7 dari Crypto. Hasil akhirnya adalah pembentukan **pasar modal terpadu yang lebih efisien dan global**, di mana batas antara aset tradisional dan kripto semakin kabur.

marsbit5j yang lalu

Gate Research Institute: Produk Keuangan Kripto Menggulirkan Gelombang "Wall Street-ization", Kompetisi atau Integrasi?

marsbit5j yang lalu

Trading

Spot
活动图片