JAKARTA, BIsnistoday – rToken Bitget berhasil melampaui AUM sebesar $100 juta dalam lima minggu sejak peluncuran, mencapai sekitar $114 juta per 6 Juli 2026. Sejak diluncurkan pada tanggal 2 Juni, rToken mencatat volume trading kumulatif sebesar $671,37 juta, dengan volume harian rata-rata sebesar $19,75 juta dan volume tertinggi dalam satu hari mencapai $56,16 juta.
Data terbaru pada level aset menunjukkan rSPCX sebagai rToken terbesar berdasarkan TVL, dengan kontribusi sebesar 23,51% dari total. rCSCO menyusul dengan 17,75%, sementara rNVDA menyumbang 13,38%. Peringkat ini menunjukkan bahwa permintaan awal terhadap rToken dipimpin oleh aset-aset terkait teknologi dan pasar privat yang mendapat perhatian tinggi, sementara aset-aset infrastruktur AI menjadi kelompok permintaan terbesar berikutnya.
rToken merupakan produk ekuitas yang ditokenisasi yang tersedia di Bitget, dirancang untuk memberikan pengguna yang memenuhi syarat akses ke aset-aset pilihan yang terkait dengan ekuitas AS melalui pengalaman trading berbasis kripto. Produk ini mendukung akses pasar 24/7 dan menjadi bagian dari upaya Bitget yang lebih luas untuk menjembatani likuiditas kripto dengan peluang terkait ekuitas.
Perilaku Trading dan Permintaan Aset
Aktivitas awal rToken menunjukkan pola trading dengan tingkat perputaran yang tinggi. Sejak peluncuran, rToken telah mencatat volume trading kumulatif sebesar $671,37 juta dibandingkan dengan AUM saat ini sekitar $114 juta.
“Total volume ini hampir 6x dari AUM saat ini. Volume harian rata-rata berada di angka $19,75 juta, sementara volume tertinggi dalam satu hari mencapai $56,16 juta, setara dengan hampir setengah dari AUM saat ini. Hal ini menunjukkan bahwa pengguna memperlakukan rToken sebagai instrumen likuid untuk akses pasar, pengambilan posisi jangka pendek, dan eksposur terkait ekuitas,” ujar Ryan Lee, Kepala Analis di Riset Bitget dalam keterangan persnya, Jumat (10/7)
“Distribusi TVL terbaru menunjukkan rSPCX dengan TVL sebesar $165,38 juta atau 23,51% dari total. Hal ini mengindikasikan kuatnya permintaan terhadap eksposur bergaya pasar privat dalam ekuitas yang ditokenisasi, terutama pada aset-aset yang sulit diakses oleh banyak pengguna global melalui saluran broker tradisional,” tambahnya.
Infrastruktur AI tetap menjadi kelompok permintaan utama berikutnya. rCSCO menyumbang 17,75%, diikuti oleh rNVDA sebesar 13,38%, rDRAM sebesar 8,19%, rMU sebesar 5,65%, dan rMRVL sebesar 4,42%. Secara kolektif, aset-aset ini menunjukkan berlanjutnya minat pengguna terhadap jaringan, cip, memori, dan infrastruktur semikonduktor yang terkait dengan pengembangan ekosistem AI.
10 rToken teratas juga menunjukkan adanya permintaan di luar sektor AI. rSNDK, rTSLA, rCRCL, dan rNOK menunjukkan minat yang lebih luas terhadap aset-aset terkait penyimpanan data, kendaraan listrik, perangkat lunak, dan komunikasi. Hal ini menunjukkan bahwa trading rToken mulai bergerak ke beberapa kategori ekuitas dengan tingkat keyakinan tinggi, dengan akses pasar privat dan infrastruktur AI saat ini memimpin aktivitas.
Dengan musim laporan keuangan Q2 yang akan dimulai pekan depan, trading rToken berpotensi mengalami peningkatan partisipasi aktif dalam jangka pendek, terutama di sekitar saham teknologi berkapitalisasi besar dan aset-aset infrastruktur AI. Berdasarkan tingkat perputaran saat ini dan volatilitas yang dipicu oleh laporan keuangan, jumlah trader aktif harian diperkirakan dapat meningkat sebesar 15–25% selama pekan-pekan laporan keuangan utama dibandingkan dengan angka dasar terbaru.
Salah satu perilaku yang diperkirakan muncul pada 2026–2027 adalah meningkatnya rotasi berbasis katalis di antara ekuitas yang ditokenisasi. Ryan menuturkan, seiring dengan semakin banyaknya rToken yang tersedia, trader kemungkinan akan semakin sering berpindah di antara kelompok token ekuitas terkait berdasarkan laporan keuangan, siklus produk, data makro, dan katalis spesifik sektor.
“Aktivitas saat ini menunjukkan dua pola awal: permintaan terhadap eksposur pasar privat yang sulit diakses melalui rSPCX, serta trading yang terkonsentrasi pada aset-aset infrastruktur AI seperti rCSCO, rNVDA, rDRAM, rMU, dan rMRVL,” pungkasnya. /E2
