投资者应该购买MSTR股票吗?-最新加密货币新闻

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-18Terakhir diperbarui pada 2024-08-18

币界网报道:

具有传统市场背景的投资者正在探索除直接交易所购买之外的多种投资加密货币的途径。一种流行的方法是投资MicroStrategy(MSTR)股票,特别是因为Michael Saylor已经将该公司转变为非官方的比特币(BTC)ETF产品。但这种策略是否优于其他策略?

内容隐藏1 MSTR股票的投资动态2 MSTR的未来前景和风险3投资者的主要考虑因素

MSTR股票投资动态

自2020年底以来,在任何ETF获得批准之前,希望利用比特币增长的股市爱好者一直在购买MSTR股票。MicroStrategy持有大量比特币,这意味着随着比特币价值的上涨,MSTR股票的价值也在上涨。这种方法对投资者很有帮助,MSTR股票的表现通常比BTC现货价格高出50%,自该策略实施以来,其价格上涨了近十倍。访问COINTURK FINANCE获取最新的金融和商业新闻。

8月1日,MicroStrategy宣布了一项名为“比特币收益率”的新企业绩效指标,该指标衡量的是每股BTC。该公司计划通过承担更多债务和发行股票来提高这一比例。尽管做出了这些努力,但已经很高的股价让人质疑MSTR跑赢大盘的可持续性。

MSTR的未来前景和风险

基准金融科技分析师Mark Palmer预测,如果比特币在2025年底达到15万美元,MSTR的股价将达到2150美元(10比1拆分后为215美元)。目前交易价格为132美元,即使BTC上涨300%,MSTR的股价也只会上涨约60%。该公司37亿美元的债务增加了另一层风险,特别是如果BTC价格大幅下跌,可能会导致MSTR非官方BTC ETF的负溢价。

投资者的关键考虑因素

MSTR对BTC价格持续上涨和借贷的依赖可能是不可持续的该公司37亿美元的债务是一个重大风险因素投资者可能会转向实际的BTC ETF产品,从而影响MSTR的BTC储备。

此外,MicroStrategy核心业务收益的下降和MSTR杠杆产品的出现增加了复杂性和风险。这些因素可能会促使投资者转向贝莱德和富达等公司提供的实际BTC ETF。这种转变可能会迫使MicroStrategy清算其庞大的BTC储备,从而对市场产生重大影响。

由于上一轮牛市的崩溃是由加密货币信贷狂潮推动的,如果目前的趋势继续下去,未来Michael Saylor可能会对市场造成重大打击。

您可以在Telegram、Twitter(X)和Coinmarketcap上关注我们的新闻。免责声明:本文所含信息不构成投资建议。投资者应该意识到加密货币具有高波动性,因此存在风险,应该进行自己的研究。

Bacaan Terkait

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

Baru-baru ini, DeepSeek V4 diperbarui dengan framework *Speculative Decoding* baru bernama **DSpark**, yang diklaim meningkatkan kecepatan inferensi hingga 80%. Pembaruan ini, yang juga disertai open-sourcing framework **DeepSpec**, berfokus pada optimasi teknikal dan peningkatan performa, bukan perubahan arsitektur model inti. DSpark mengimplementasikan **Semi-Autoregressive Generation** untuk menjaga throughput tinggi dan meningkatkan akurasi token yang dihasilkan oleh model draf (*draft model*). Inovasi utamanya adalah **Confidence-Scheduled Verification**, yaitu sistem penjadwalan yang cerdas dan adaptif. Sistem ini menggunakan *Confidence Head* untuk memperkirakan probabilitas penerimaan setiap token kandidat dan secara dinamis menyesuaikan panjang verifikasi berdasarkan beban kerja sistem (*hardware-aware*), sehingga mengalokasikan daya komputasi hanya ke token yang paling potensial. Dalam pengujian di berbagai domain (penalaran matematika, generasi kode, percakapan), DSpark menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan model *state-of-the-art* seperti Eagle3 dan DFlash. Pada kondisi *throughput* yang setara, DSpark meningkatkan kecepatan respons pengguna sebesar 57%-85% untuk model DeepSeek-V4 Flash dan Pro. DeepSpec, yang dirilis bersamaan, adalah *codebase* lengkap untuk melatih dan mengevaluasi model draf *speculative decoding*. Framework ini menyediakan pipeline standar (persiapan data, pelatihan, evaluasi) dan mendukung beberapa algoritma (DSpark, DFlash, Eagle3) serta model target (Qwen3, Gemma), memudahkan peneliti dan insinyur untuk mengembangkan dan menerapkan teknik percepatan inferensi pada model bahasa besar mereka sendiri.

marsbit36m yang lalu

Baru Saja, DeepSeek V4 Perbarui DSpark, Kecepatan Inference Meningkat 80%

marsbit36m yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

Sejak bergabung dengan Anthropic, aktivitas Andrej Karpathy di komunitas terbuka berkurang drastis. Baru-baru ini, sebuah dokumen bernama CLAUDE.md yang diklaim sebagai panduan penggunaan Claude milik Karpathy beredar di komunitas. Isinya berisi sejumlah prinsip ketat untuk memandu AI dalam menulis kode, yang bertujuan mengurangi kesalahan umum model bahasa besar (LLM). Prinsip-prinsip utama mencakup: 1) **Baca dahulu sebelum menulis** – pahami struktur dan gaya kode proyek yang ada. 2) **Berpikir sebelum menulis kode** – klarifikasi asumsi, pertimbangkan trade-off, dan uraikan rencana. 3) **Tetap sederhana** – hindari desain berlebihan, abstraksi prematur, dan fleksibilitas yang tidak diperlukan. 4) **Modifikasi terarah** – lakukan perubahan minimal yang sesuai dengan gaya kode asli, jangan melakukan reformatting atau pembersihan yang tidak relevan. 5) **Verifikasi dan uji** – pastikan kode berfungsi seperti yang diharapkan dengan pengujian yang tepat. 6) **Debug secara sistematis** – jangan menebak, selidiki akar masalahnya. 7) **Hati-hati dengan dependensi** – hindari menambah dependensi yang tidak perlu. 8) **Komunikasi yang jelas** – jelaskan apa yang dilakukan dan alasannya. Dokumen ini juga menyoroti pola kegagalan umum seperti abstraksi yang salah, "optimistic path", dan "halusinasi pengetahuan". Meskipun keaslian dokumen ini diragukan, isinya sangat selaras dengan pemikiran Karpathy yang telah banyak mengkritik kelemahan LLM dalam pemrograman. Prinsip-prinsip ini, yang juga telah dijadikan template populer di GitHub, dianggap dapat meningkatkan efektivitas dan mengurangi kesalahan saat menggunakan asisten AI seperti Claude untuk pengembangan perangkat lunak.

marsbit1j yang lalu

Ternyata Beginilah Cara Karpathy Menggunakan Claude?

marsbit1j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

Industri penambangan Bitcoin sedang mengalami penyesuaian struktural paling kompleks sejak kelahiran protokolnya. Meski harga Bitcoin bertahan di sekitar $61.000 dan hash rate global mendekati 1 ZH/s (hampir rekor tertinggi), profitabilitas penambang terus memburuk. Beberapa indikator—seperti biaya produksi, pendapatan dari biaya transaksi, ekspansi hash rate, dan anggaran keamanan industri—menunjukkan bahwa sektor ini beroperasi di ambang titik impas. Pengurangan hadiah blok (halving) 2028 diprediksi akan mempercepat proses konsolidasi ini. Masalah utamanya bukan hanya berasal dari penurunan subsidi blok pasca-halving, tetapi juga transisi yang belum tuntas ke model pendapatan berbasis biaya transaksi. Banyak perusahaan penambangan kini beralih dari sekadar memproduksi Bitcoin menjadi operator infrastruktur, operator energi, dan penyedia infrastruktur komputasi untuk AI/HPC. Dengan demikian, fokus kompetisi bergeser dari ekspansi hash rate menuju peningkatan model bisnis. Data menunjukkan bahwa dengan harga Bitcoin sekitar $61.000, pendapatan teoritis harian penambang seharusnya sekitar $78 juta, namun kenyataannya hanya sekitar $33 juta—terjadi selisih sekitar 136%. Pendapatan dari biaya transaksi juga rendah, hanya sekitar $220.000 per hari, jauh di bawah perkiraan historis sebesar $9,7 juta. Biaya listrik sendiri menyerap 71,5% dari total pendapatan industri pada tahun 2025. Setelah halving 2028, biaya produksi dasar Bitcoin diproyeksikan naik menjadi sekitar $93.289, yang akan mendorong konsolidasi industri ke perusahaan-perusahaan besar dengan modal kuat dan pendapatan yang terdiversifikasi. Masa depan industri ini terletak pada transformasi dari bisnis "penambangan" murni menjadi bisnis "infrastruktur", yang mengandalkan sumber pendapatan lain seperti manajemen energi dan layanan hosting komputasi AI/HPC. Bagi investor, pertanyaan kuncinya adalah perusahaan mana yang dapat berhasil bertransformasi dan membangun keunggulan kompetitif yang lebih tangguh dalam lanskap baru ini.

marsbit1j yang lalu

Riset BIT: Halving 2028 Bukanlah Akhir, Perombakan Sejati Industri Pertambangan Bitcoin Baru Dimulai

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片