Perbedaan CantonNetwork dan io.net: CantonNetwork diperdagangkan di Rp1.746 (kapitalisasi pasar Rp67,46T, volume 24 jam Rp392,01M), sedangkan io.net diperdagangkan di Rp2.047 (kapitalisasi pasar Rp788,6M, volume 24 jam Rp447,78M). Perbedaan utamanya: CantonNetwork jauh lebih besar — sekitar 85,5× kapitalisasi pasar io.net, dan suplai io.net dibatasi (378,4M / 800M IO (48%)), sedangkan CantonNetwork terus bertambah. Mana yang lebih baik tergantung tujuan investasimu — di Pluang, investor rata-rata menyimpan CantonNetwork selama 8 Hari dan io.net selama 34 Hari.
| CC | IO | |
|---|---|---|
Kap. Pasar | Rp67,46T | Rp788,6M |
Volume (24h) | Rp392,01M | Rp447,78M |
Suplai yang Beredar | 39,3B CC | 378,4M / 800M IO (48%) |
Typical Hold Time | 8 Hari | 34 Hari |
Sinyal dari Aura AI Pluang — bukan nasihat finansial
Belum ada sinyal Aura AI.
Token IO saat ini diperdagangkan pada Rp2.089 dengan sinyal teknis bearish yang kuat berdasarkan moving averages. Market cap mencapai Rp788,4M dengan supply beredar 378,4 juta dari total 800 juta token. Harga berada di zona support kritis S1 (Rp2.080) dengan resistance utama di PP (Rp2.190). RSI menunjukkan kondisi netral namun ADX mengindikasikan tren bearish yang kuat.
Outlook jangka pendek cenderung bearish dengan risiko penurunan menuju support lebih rendah. Peluang rebound terbatas pada breakout di atas Rp2.190, sementara risiko utama adalah breakdown di bawah Rp2.080 yang dapat memicu penurunan lebih dalam. Investor perlu memantau volume trading dan momentum teknis secara ketat.
Aktivitas investor Pluang dalam 30 hari terakhir
Berita terbaru kedua aset
Canton Network adalah blockchain layer-1 untuk RWA dan TradFi, dengan smart contract dan privasi yang dapat diatur. Konsensus dua tingkatnya mendukung aplikasi yang skalabel dan saling terhubung. Canton Coin (CC) dipakai untuk biaya jaringan dan memberi insentif pengguna.
Selengkapnya di halaman CC →io.net, sebelumnya ANTBIT, memanfaatkan jaringan komputasi terdesentralisasi yang didukung oleh Solana dan Aptos untuk memberi para insinyur machine learning akses ke cluster cloud terdistribusi. Hal ini bertujuan untuk mengatasi tantangan seperti ketersediaan yang terbatas, pilihan yang buruk, dan tingginya biaya yang terkait dengan akses GPU di cloud publik.
Selengkapnya di halaman IO →