Tahap terakhir ini cukup menarik, BTC diam di tempat, berbagai alts mulai bergiliran tampil.

Strategi ini sebenarnya cukup lama: pertama, menggunakan BTC untuk menjatuhkan harga dan menghancurkan mentalitas para investor ritel, setelah mereka panik dan menjual, kemudian memilih beberapa alts untuk dinaikkan, membuat orang-orang di luar merasa tertarik. Saya sudah berada di pasar ini cukup lama, metode pencucian seperti ini sudah sangat sering saya lihat. Saat harga turun, mereka panik menjual, dan saat harga naik, mereka kembali mengejar untuk membeli, itulah sifat manusia yang terus dipanen.

Jika ingin bertahan lama di pasar ini, Anda harus belajar mengendalikan emosi. Saham yang harus dimiliki terus dipegang, yang perlu diamati tunggu dengan sabar. Jangan sampai fluktuasi yang naik turun ini membuat posisi Anda kacau.

Ketika membahas proyek, baru-baru ini saya memperhatikan GAIB, cara bermainnya cukup menarik—mengemas infrastruktur kekuatan AI menjadi produk pendapatan di atas blockchain. Sederhananya, ini adalah bisnis penyewaan GPU yang diubah menjadi model serupa RWA. Penyedia layanan cloud kekurangan dana untuk membeli kartu grafis, GAIB membantu pendanaan, lalu membagikan pendapatan yang dihasilkan dari kekuatan komputasi kepada para investor.

Logika ini mengingatkan saya pada token penambangan kekuatan komputasi yang diperdagangkan tahun lalu, hanya saja saat itu saya menambang BTC, sekarang disewakan kepada perusahaan AI untuk melatih model. Pada dasarnya, keduanya adalah mengasetkan kekuatan komputasi perangkat keras.

Staking token AID untuk mendapatkan keuntungan, cara ini memang tidak asing. Namun, masalah inti adalah, apakah tingkat pengembalian dari sewa daya AI dapat mengalahkan inflasi token dan biaya operasional. Satu kartu Nvidia H100 harganya bisa puluhan ribu dolar, dan periode pengembalian mungkin lebih lama dari yang diperkirakan. Selain itu, permintaan pelatihan AI tidak selalu meledak, dan fluktuasi pasar tergantung pada kebutuhan nyata pelanggan hilir.

Apakah jalan tokenisasi daya komputasi ini dapat berjalan baik, masih tergantung pada bagaimana data operasi sebenarnya.