Grayscale Petakan Tiga Proyek Kripto ke Tiga Peran di Rantai Infrastruktur AI

Lembaga riset aset digital Grayscale memetakan tiga proyek kripto ke dalam tiga peran berbeda di rantai infrastruktur kecerdasan buatan, lewat analisis yang terbit 23 Oktober. Kepala risetnya, Zach Pandl, tidak menilai harga maupun menyarankan pembelian apa pun — ia hanya menata di mana masing-masing proyek berdiri seandainya sebuah layanan AI dibangun dari nol.

Ide yang menyatukannya sederhana: membangun layanan AI butuh tiga hal yang saling berbeda, dan ketiga proyek ini kebetulan menempati tiga posisi itu. Pertama, bahan mentah untuk melatih model. Kedua, uang untuk membeli perangkat kerasnya. Ketiga, mesin yang benar-benar menjalankan perhitungannya. Memahami urutan ini membuat kabar semacam ini lebih mudah dibaca: tiap proyek bukan pesaing langsung satu sama lain, melainkan mengisi mata rantai yang berlainan.

Di ujung bahan latih ada DATA Network (DATA). Proyek ini merancang alat untuk mengumpulkan, melisensikan, dan melacak materi sumbangan manusia seperti foto, video, dan rekaman suara — bahan yang dipakai untuk melatih model AI. Pada 12 Oktober diumumkan rencana memindahkan protokol DATA ke jaringan Sui, mempensiunkan rantai mandirinya setelah pembaruan, dan menjadikan Walrus sebagai lapisan penyimpanan bawaan bagi aplikasi DATA Foundation. Tanggal rampungnya belum ditetapkan. Sebagai gambaran aktivitas, Trace disebut telah mencatat lebih dari 250 juta kontribusi sejak diluncurkan Juni, dengan rata-rata lebih dari 3 juta tanda terima per hari.

Di mata rantai pembiayaan ada USD.AI (CHIP). Perannya mendanai penggelaran GPU — kartu grafis yang menyediakan daya komputasi — melalui pinjaman yang dijamin oleh GPU itu sendiri. Logikanya: perangkat semacam ini mahal, jadi alih-alih membelinya tunai, operator meminjam dengan GPU sebagai agunan. Token CHIP disebut menjalankan fungsi utilitas dan tata kelola; ia bukan saham, bukan kepemilikan, dan bukan klaim atas aset protokol.

Di ujung komputasi ada Pearl (PEARL), yang mengusulkan pemakaian GPU untuk perhitungan AI berbarengan dengan penambangan proof-of-work, dengan penambang memperoleh imbalan jaringan lewat perkalian matriks untuk beban kerja AI. Bagian ini datang dengan catatan yang jujur: sebuah preprint Juni 2026 yang masih dalam peninjauan melaporkan tidak ditemukannya kode inferensi pada perangkat lunak penambangan yang dominan di antara 8.012 pekerja yang dianalisis, serta mencatat 44 share yang diterima pool dari penambang yang mengirim matriks acak. Temuan itu tidak membuktikan kinerja Pearl di seluruh jaringan saat ini — ia hanya satu titik data yang masih diperdebatkan.

Yang perlu dijaga dalam membaca kabar ini: posisi yang rapi di atas kertas bukan jaminan proyeknya berhasil. Pandl sendiri menegaskan bahwa relevansi jangka panjang ketiganya akan bergantung pada adopsi dan ekonomi persaingan — sejauh mana orang benar-benar memakainya dan apakah biayanya masuk akal dibanding pesaing. Adopsi, pendapatan, dan daya saing ketiga proyek masih belum terbukti, dan itulah bagian cerita yang akan menentukan arah, bukan sekadar pemetaan perannya. Riset ini juga tidak mengumumkan penambahan dana, pembelian token, maupun target harga apa pun.