USD.AI Menghubungkan Kripto dan AI: Stablecoin Kini Membiayai Pinjaman GPU NVIDIA

USD.AI, protokol baru yang dibangun oleh Permian Labs, menggabungkan keuangan terdesentralisasi (DeFi) dengan infrastruktur pembiayaan kecerdasan buatan (AI). Proyek ini memperkenalkan sistem pinjaman berbasis stablecoin di mana NVIDIA dan perangkat keras GPU lainnya berfungsi sebagai jaminan untuk pinjaman on-chain. Dua token kunci—USDai dan rekan yang menghasilkan imbal hasil, sUSDai—didukung oleh perangkat keras fisik yang diamankan di pusat data. Inisiatif ini menggabungkan likuiditas kripto, pembiayaan aset dunia nyata (RWA), dan permintaan komputasi AI dengan cara yang inovatif.

Bagaimana Model USD.AI Bekerja

Pada intinya, USD.AI memperlakukan GPU bernilai tinggi yang digunakan untuk pelatihan dan inferensi model AI sebagai jaminan. Peminjam—biasanya operator infrastruktur AI—meletakkan rak GPU di pusat data yang terjamin. Aset-aset ini kemudian ditokenisasi melalui sistem yang disebut CALIBER, yang mengubahnya menjadi token non-fungible (NFTs) yang mewakili klaim kepemilikan dan arus kas di masa depan.

Pemberi pinjaman menyetor stablecoin ke dalam protokol untuk mendanai pinjaman ini. Sebagai imbalannya, mereka menerima sUSDai, sebuah token yang menghasilkan imbal hasil yang membayar pengembalian dari bunga dan pembayaran kembali peminjam. Imbal hasil tahunan yang diiklankan berkisar antara 13% hingga 17%, jauh lebih tinggi dibandingkan produk tabungan tradisional.

Persetujuan pinjaman juga jauh lebih cepat dibandingkan dengan bank tradisional. Menurut USD.AI, protokolnya dapat memproses persetujuan dalam waktu kurang dari seminggu—mengurangi waktu tunggu lebih dari 90%.

Funding, Risiko, dan Konteks Pasar

USD.AI baru-baru ini menutup putaran Seri A sebesar $13 juta yang dipimpin oleh Framework Ventures, dengan partisipasi dari Dragonfly Capital, Arbitrum Foundation, dan lainnya. Pendanaan ini bertujuan untuk memperkuat likuiditas proyek dan memperluas jangkauannya ke pasar infrastruktur AI.

Namun, model ini tidak tanpa risiko. Perangkat keras GPU mengalami depresiasi dengan cepat, permintaan AI dapat berfluktuasi, dan melikuidasi aset fisik lebih kompleks daripada menjual token. Untuk mengelola likuiditas, USD.AI menggunakan mekanisme yang disebut “nilai ekstrak antrean” (QEV), yang dirancang untuk menyeimbangkan permintaan penarikan dan melindungi pemberi pinjaman dari guncangan likuiditas yang tiba-tiba.

Mengapa Ini Penting untuk DeFi dan AI

Waktu peluncuran USD.AI sejalan dengan lonjakan permintaan untuk kapasitas komputasi AI. Pemberi pinjaman tradisional sering menghindari membiayai aset-aset ini karena ketidakpastian seputar penilaian dan potensi penjualannya. Dengan men-tokenisasi perangkat keras dan mengintegrasikannya ke dalam DeFi, USD.AI menyediakan jembatan antara pasar modal digital dan infrastruktur fisik.

Dari sudut pandang DeFi, ini menandai tren yang berkembang dalam integrasi aset dunia nyata (RWA). Sementara protokol lain fokus pada real estat yang ter-tokenisasi atau obligasi, penekanan USD.AI pada perangkat keras komputasi memperkenalkan kategori baru dari jaminan yang menghasilkan imbal hasil.

Jika model ini berhasil—mempertahankan permintaan GPU, valuasi yang stabil, dan imbal hasil yang berkelanjutan—ini dapat membuka jalan bagi kelas baru produk keuangan yang berfokus pada AI. Namun, keberlanjutannya dalam jangka panjang akan tergantung pada eksekusi, kejelasan regulasi, dan seberapa efektif ia mengelola risiko depresiasi dan likuidasi.

Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • Komentar
  • Posting ulang
  • Bagikan
Komentar
0/400
Tidak ada komentar
  • Sematkan
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)