DOGSHarga Doggensnout Skeptic

Dana yang Diperdagangkan (TVT) untuk ETF Dogecoin (DOGE) di AS telah turun ke level terendah sejak peluncurannya, hanya mencapai $142.000 pada Senin, menandai penurunan tajam dari puncaknya yang melebihi $3,23 juta pada akhir November. Data SoSoValue menunjukkan bahwa meskipun aset dasar DOGE tetap sangat likuid dengan volume perdagangan spot lebih dari $1,1 miliar, minat melalui produk ETF tradisional sangat rendah. Hal ini mengindikasikan bahwa pedagang lebih memilih mengakses DOGE langsung melalui pertukaran crypto. Sebaliknya, aktivitas ETF masih didominasi oleh Bitcoin ($3,1 miliar TVT) dan Ethereum ($1,3 miliar TVT), sementara ETF altcoin seperti Solana ($22 juta) dan XRP ($21 juta) tertinggal jauh di belakang.

Dilansir dari Jim, MSX Macrotong, artikel ini membahas bagaimana perusahaan teknologi lama seperti Dell, Nokia, Cisco, Corning, dan Western Data kembali menjadi tren di pasar AI. Selama ini, pasar cenderung fokus pada Nvidia dan perusahaan di sektor komputasi yang lebih baru. Namun, dengan perkembangan AI yang semakin nyata dalam pembangunan infrastruktur data center, perusahaan-perusahaan lama dengan kemampuan pengiriman, integrasi sistem, dan pengalaman infrastruktur yang mapan mulai dihargai kembali. Artikel ini membagi perusahaan-perusahaan tersebut ke dalam tiga kategori utama berdasarkan peran mereka dalam rantai infrastruktur AI: 1. **Server dan Integrasi Sistem**: Dell dan HPE dinilai kembali karena peran mereka sebagai integrator sistem yang mampu menyediakan server AI lengkap, dari GPU hingga pendinginan cair dan pengiriman ke pelanggan. 2. **Jaringan dan Konektivitas**: Perusahaan seperti Corning (serat optik), Nokia (jaringan nirkabel AI-RAN), dan Cisco (switch data center) menjadi penting karena AI membutuhkan koneksi berkecepatan tinggi antar pusat data dan ke perangkat tepi. 3. **Penyimpanan Data**: Western Digital dan Seagate mendapat perhatian karena ledakan data AI meningkatkan permintaan akan hard disk berkapasitas tinggi untuk data pelatihan, log, dan arsip. Namun, tidak semua perusahaan lama akan dihargai kembali. Artikel menekankan tiga kriteria untuk membedakan "penilaian ulang yang nyata": * Adanya realisasi pesanan dan pendapatan terkait AI. * Adanya peningkatan panduan (guidance) pendapatan dari manajemen. * Peningkatan kualitas laba yang berkelanjutan, bukan hanya pertumbuhan pendapatan. Kesimpulannya, AI yang memasuki fase penerapan nyata membutuhkan infrastruktur kompleks, sehingga aset dan kemampuan lama perusahaan-perusahaan mapan ini kembali bernilai. Namun, hanya perusahaan yang benar-benar terintegrasi ke dalam rantai pengeluaran modal data center AI-lah yang akan mengalami perubahan logika penilaian yang mendalam.