XRPL Bersiap untuk 'DeFi Institusional' – Akankah Ini Meningkatkan Harga XRP?

ambcryptoDipublikasikan tanggal 2026-01-31Terakhir diperbarui pada 2026-01-31

Abstrak

Ripple dan pemangku kepentingan utama di ekosistem XRPL sedang mempersiapkan protokol pinjaman (XLS-66) untuk mendorong adopsi DeFi institusional, yang diyakini dapat membuka peluang yield miliaran dolar. Meskipun XRPL telah menjalin kemitraan institusional, TVL-nya hanya $60 juta, jauh di bawah pesaing seperti BNB Chain dan Solana. Sinyal dari paus XRP beragam: 42 dompet besar telah mengakumulasi token, namun tekanan jual bersih masih terjadi. Harga XRP terkonsolidasi di sekitar $1,7, menunggu arah pasar selanjutnya.

Pemangku kepentingan utama dalam ekosistem XRPL yang didukung Ripple ingin rantai ini dioptimalkan untuk mendorong strategi dan penyebaran modal DeFi institusional, mirip dengan 'bunga vault' Ethereum.

Dalam pernyataan terbaru, Evernoth, salah satu firma treasury XRP terkemuka, mengatakan bahwa mereka akan menjadikan 'Protokol Pinjaman XRP' yang akan datang sebagai strategi aset digital inti mereka.

"Ini (protokol pinjaman) adalah apa yang kami yakini dapat menjadi pergeseran fundamental dalam bagaimana likuiditas institusional bergerak onchain."

Menurut Asheesh Birla, CEO Enernorth, langkah ini akan lebih jauh mendorong DeFi XRP.

"Dengan berpartisipasi dalam ekosistem pinjaman native ini, Evernorth bertujuan untuk membantu membuka peluang yield tahunan yang bisa mencapai miliaran dolar bagi komunitas XRP."

Bagi firma tersebut, protokol pinjaman adalah 'potongan yang hilang' untuk DeFi XRP. peningkatan, juga dikenal sebagai XLS-66, yang saat ini berada di testnet, berusaha untuk mengaktifkan vault aset tunggal untuk mendorong pinjaman dengan suku bunga tetap.

Kondisi DeFi XRPL

Meskipun ekosistem DeFi XRPL telah melihat beberapa daya tarik sejak 2025, rantai ini tertinggal di belakang pesaingnya dalam 10 aset teratas berdasarkan kapitalisasi pasar.

Pada saat berita ini ditulis, TVL (total nilai terkunci) ekosistem DeFi-nya telah turun dari sekitar $100 juta menjadi $60 juta.

Sebagai perbandingan, pesaing terdekatnya, rantai BNB dan Solana, masing-masing memiliki TVL sebesar $6,5 miliar dan $9,3 miliar. Ini menandakan bahwa kedua rantai tersebut memiliki likuiditas DeFi yang lebih dalam dan, dengan perluasan, kepercayaan investor yang lebih tinggi daripada XRPL.

Meskipun rantai ini telah mencetak beberapa kemitraan institusional, termasuk Gumi dan SBI Jepang, aktivitas DeFi-nya tertinggal di belakang rekan-rekan yang dianggap sejawat. Masih harus dilihat bagaimana peningkatan protokol pinjaman yang akan datang akan membantunya menutup kesenjangan DeFi dengan pesaingnya.

Namun, stablecoin Ripple, RLUSD, termasuk yang paling cepat berkembang dan baru-baru ini melampaui pasokan $1 miliar.

Paus XRP tunjukkan sinyal beragam

Di sisi pasar, 42 dompet dengan lebih dari 1 juta token XRP telah kembali untuk pertama kalinya sejak September. Aksi akumulasi baru-baru ini mereka adalah 'tanda yang menggembirakan untuk prospek jangka panjang altcoin, catat firma analitik Santiment.

Namun, menurut 30-day XRPL Whale Flow, pemain XRP besar masih menjadi penjual bersih pada saat berita ini ditulis. Tetapi perlu diperhatikan bahwa tekanan ini telah sedikit mereda pada bulan Januari, seperti yang ditunjukkan oleh metrik yang naik perlahan.

Jika metrik melonjak ke posisi netral atau berubah positif, pemulihan harga XRP yang kuat untuk altcoin mungkin akan terjadi. Pada saat berita ini ditulis, XRP mengonsolidasi kerugian baru-baru ini di sekitar $1,7, menunggu arah pasar yang lebih luas berikutnya.


Pemikiran Akhir

  • Firma treasury XRP Evernorth bertaruh pada peningkatan 'protokol pinjaman' yang akan datang sebagai kunci pembuka dan strategi DeFi.
  • Paus XRP menunjukkan sinyal beragam; dompet yang memegang +1 juta token XRP kembali ke akumulasi lambat, tetapi beberapa masih membuang simpanan mereka.

Pertanyaan Terkait

QApa yang menjadi fokus utama Evernorth dalam strategi aset digital mereka di ekosistem XRPL?

AEvernorth, sebagai salah satu firma treasury XRP terkemuka, menjadikan protokol pinjaman (XRP Lending Protocol) yang akan datang sebagai strategi inti aset digital mereka. Mereka percaya ini dapat menggeser cara likuiditas institusional bergerak secara onchain.

QBagaimana kondisi TVL (Total Value Locked) DeFi XRPL dibandingkan dengan pesaing seperti BNB Chain dan Solana?

APada saat berita ini ditulis, TVL ekosistem DeFi XRPL turun menjadi sekitar $60 juta, jauh di bawah BNB Chain yang memiliki $6,5 miliar dan Solana dengan $9,3 miliar. Ini menunjukkan likuiditas dan kepercayaan investor yang lebih rendah di XRPL.

QApa peran upgrade XLS-66 atau 'lending protocol' bagi ekosistem DeFi XRP?

AUpgrade XLS-66, yang saat ini berada di testnet, bertujuan untuk mengaktifkan single-asset vaults yang akan mendorong pinjaman dengan suku bunga tetap. Upgrade ini dianggap sebagai 'potongan yang hilang' untuk meluncurkan DeFi XRP.

QSinyal campuran apa yang ditunjukkan oleh paus XRP (whales) menurut laporan Santiment?

AAnalytics firm Santiment mencatat bahwa 42 dompet yang memegang lebih dari 1 juta token XRP telah kembali melakukan akumulasi, yang merupakan tanda yang menggembirakan. Namun, secara keseluruhan, paus XRP masih menjadi penjual bersih (net sellers) pada saat berita ditulis.

QApa perkembangan terbaru dari stablecoin Ripple, RLUSD, yang disebutkan dalam artikel?

AStablecoin Ripple, RLUSD, termasuk yang paling cepat berkembang dan baru-baru ini suplainya telah melampaui $1 miliar, menunjukkan adopsi yang tumbuh.

Bacaan Terkait

Narasi BTC sebagai 'Emas Digital' Apakah Sudah Gagal?

Artikel ini menganalisis Bitcoin dari sudut pandang "aset digital" atau "emas digital", tanpa memberikan saran investasi. Penulis membahas tiga hal utama: **1. Bagaimana Memandang Bitcoin sebagai Aset:** Bitcoin dianggap sebagai kelas aset baru yang unggul dibandingkan emas dalam hal: jumlah terbatas (21 juta koin), kemampuan transfer yang mudah dan aman (kunci pribadi), dan transparansi/auditabilitas penuh (blockchain). Meski awalnya digunakan di area abu-abu, regulasi semakin mengatur. Adopsi global crypto saat ini sekitar 3-4%, menandakan fase awal dengan volatilitas tinggi namun juga potensi pertumbuhan jangka panjang. **2. Memahami Penurunan Harga Terkini:** Penurunan ~50% dari puncak $126k (Okt 2025) ke ~$61k (Feb 2026) dipandang sebagai penjualan siklis yang terprediksi pasca-*halving*, dan sebagai proses "peralihan kepemilikan" historis dari *early holders* ke investor institusional melalui ETF. Data historis menunjukkan tren penurunan persentase *drawdown* setiap siklus (dari >90% ke ~50%), mengindikasikan aset yang semakin matang. **3. Pandangan Jangka Panjang:** Kerangka analisisnya adalah membandingkan kapitalisasi pasar Bitcoin (~$1.4T pada $70k) dengan emas (~$20T). Bitcoin baru mencapainya sekitar 7%. Jika narasi "emas digital" terealisasi sebagian (misal, 30-50% kapitalisasi emas), ruang naiknya masih signifikan. Risiko terbesar bukanlah Bitcoin menjadi nol, melainkan manajemen portofolio yang buruk (seperti *all-in* atau pakai leverage) dan kurangnya pemahaman mendalam, yang bisa membuat investor *exit* dipaksakan sebelum potensi jangka panjang terwujud. Kesimpulan: Volatilitas tinggi adalah "harga" untuk potensi imbal hasil tinggi. Pertanyaan kuncinya adalah apakah penurunan ini menandakan kegagalan narasi "emas digital" atau hanya fase peralihan dalam evolusinya dari aset spekulatif ke aset alokasi. Jawabannya bergantung pada keyakinan mendasar terhadap aset ini.

marsbit6j yang lalu

Narasi BTC sebagai 'Emas Digital' Apakah Sudah Gagal?

marsbit6j yang lalu

Dari Kode ke Kognisi: Panduan Panjang Evolusi Otak Robot

**Dari Kode ke Kognisi: Evolusi Otak Robot** Era robot sebelumnya bergantung pada kode yang dirancang dengan hati-hati untuk persepsi, perencanaan, dan kontrol (seperti PID), membatasi kemampuan generalisasi. Kemajuan datang dengan pembelajaran mendalam untuk persepsi visual dan pembelajaran penguatan untuk kontrol motorik, tetapi kebijakan tetap sempit. Titik balik terjadi dengan munculnya Model Bahasa Besar (LLM). LLM bertindak sebagai perencana tingkat tinggi, menerjemahkan instruksi bahasa alami menjadi urutan keterampilan atomik untuk dieksekusi oleh sistem robot tradisional (seperti ROS2). Ini adalah lompatan besar, tetapi LLM hanya penjadwal cerdas, bukan penggerak langsung. Lompatan berikutnya adalah Model Visi-Bahasa-Aksi (VLA). Model ini menggabungkan persepsi visual dan instruksi bahasa langsung ke dalam satu jaringan neural untuk menghasilkan perintah gerakan, menyatukan penalaran dan tindakan. Ini memungkinkan generalisasi yang lebih baik. Arsitektur populer (seperti di Figure AI, NVIDIA GR00T) menggunakan sistem "otak ganda": Model S2 yang besar dan lambat (7-9Hz) untuk penalaran tingkat tinggi, dan model S1 yang kecil dan cepat (200Hz) untuk menghasilkan gerakan halus. Lapisan S0 (1kHz) menangani keseimbangan dan koordinasi refleksif. Komputasi untuk kontrol keselamatan yang kritis dijalankan secara lokal di papan (mis., pada NVIDIA Jetson) karena masalah latensi dan keandalan jaringan. Cloud digunakan untuk antarmuka percakapan dan pembelajaran kumpulan data. Model sumber terbuka (seperti OpenVLA, NVIDIA GR00T, π0) sangat penting, memungkinkan startup mengadaptasi model dasar dengan data robot mereka sendiri, mempercepat inovasi. Namun, VLA masih memiliki keterbatasan: pemulihan kesalahan, efisiensi sampel, generalisasi lintas platform, perencanaan jangka panjang, dan pemahaman fisika yang mendalam. Di sinilah **Model Dunia** menjadi kunci. Model Dunia adalah jaringan neural yang memprediksi keadaan dunia masa depan berdasarkan keadaan saat ini dan tindakan yang diusulkan (misalnya, menghasilkan video yang disimulasikan). Ini memungkinkan robot untuk "berpikir sebelum bertindak", mensimulasikan berbagai skenario, mengevaluasi hasil, dan memilih tindakan terbaik sebelum eksekusi. Pendekatan ini meningkatkan pemulihan, generalisasi, perencanaan, keamanan, dan memungkinkan pembangkitan data sintetis skala besar. Arsitektur utama termasuk difusi video tingkat piksel (Cosmos/Sora), JEPA (LeCun), dan model dunia tindakan laten (Genie). Masa depan robot humanoid mungkin menggabungkan VLA dengan Model Dunia untuk perencanaan berbasis simulasi. Data (terutama melalui operasi jarak jauh) tetap menjadi penghalang utama. Sementara narasi "momen ChatGPT" untuk robot agak menyesatkan (saat ini lebih mirip era GPT-2), kemajuan menuju robot yang mampu beradaptasi secara umum sangat cepat. Evolusi dari kode buatan ke model dunia yang dipelajari secara perlahan memindahkan kecerdasan dari pikiran insinyur ke dalam sistem yang mampu memahami dan membayangkan dunia.

marsbit6j yang lalu

Dari Kode ke Kognisi: Panduan Panjang Evolusi Otak Robot

marsbit6j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片