Koreksi Bitcoin yang terjadi belakangan ini dinilai Brian Armstrong masih tergolong ringan dibandingkan siklus sebelumnya. CEO Coinbase itu menyebut penurunan harga saat ini jauh lebih dangkal, sementara pemegang jangka panjang di periode lama pernah menghadapi kejatuhan yang jauh lebih dalam.
Data historis River memperkuat pembacaan tersebut. Untuk siklus 2025–2026, Bitcoin disebut sudah menghapus sekitar 53% dari puncaknya pada Oktober 2025 di level $126,073.
Bear market yang lebih dangkal dari siklus sebelumnya
Angka itu membuat fase turun kali ini disebut sebagai bear market paling dangkal dalam catatan. Pada siklus sebelumnya, penurunan Bitcoin tercatat berada di rentang 77% hingga 93% dan dua di antaranya berlangsung lebih dari 12 bulan.
Armstrong sendiri sempat memperkirakan dasar harga berada di $60,000 pada pertengahan Juni. Namun, data on-chain belum menguatkan sinyal kapitulasi yang biasanya muncul saat pasar benar-benar menyentuh titik terendah.
Kesenjangan antara harga dan sinyal on-chain itu disebut sebagai pola yang konsisten dalam siklus kali ini. Armstrong tetap mendukung pola empat tahunan Bitcoin dan memproyeksikan harga bisa berada jauh di atas level sekarang pada 2030.
Sinyal 500 hari pasca-halving yang banyak dipantau analis baru diperkirakan aktif pada November 2026. Karena itu, jalur pemulihan yang dibayangkan masih bisa berlangsung lebih panjang dari yang terlihat dari komentar terbarunya.
Belanja AI Coinbase turun tanpa menekan pertumbuhan
Di sisi lain, Armstrong menyoroti efisiensi AI di Coinbase setelah perusahaan memangkas belanja AI hampir setengah. Menariknya, pemakaian token justru tumbuh eksponensial sehingga biaya dan konsumsi terbukti tidak harus bergerak searah.
Armstrong menolak anggapan bahwa lonjakan penggunaan AI otomatis membuat biaya membengkak. Ia menilai skalabilitas harus dibangun lewat infrastruktur yang lebih cerdas, bukan dengan membatasi penggunaan.
Ia menjelaskan ada tiga strategi utama yang mendorong penghematan itu. Pertama, routing model yang lebih cerdas untuk mencocokkan tugas dengan model termurah yang masih mampu menyelesaikannya.
Kedua, caching agresif untuk menghapus keluaran yang berulang pada permintaan serupa. Ketiga, penggunaan open-weight model yang lebih murah untuk tugas rutin yang tidak membutuhkan performa frontier model.
“How to keep AI spend flat while token usage grows exponentially: Not with friction and spend alerts. With better defaults, routing, and caching,” kata Armstrong. Ia menempatkan efisiensi sebagai fondasi agar adopsi AI tetap bisa meluas.
Pada awal Juni, Armstrong juga sempat menyebut hambatan terbesar AI bukan sekadar kualitas model, melainkan akses ke energi dan komputasi. Data terbaru soal belanja AI itu kemudian menambah routing efficiency ke dalam kerangka pikir yang ia dorong di Coinbase.
