DePin赛道新星Daylight:获a16z领投,从底层构建新能源市场解决方案

长文源:区块律动Dipublikasikan tanggal 2002-08-24Terakhir diperbarui pada 2024-08-02

Bacaan Terkait

Terlewat Gelombang Kenaikan Saham AI, Sekarang Harus Bagaimana?

Penulis: Think AI, Aaron Saham AI telah naik selama tiga setengah tahun tanpa tanda-tanda berhenti. Mereka yang memperkirakan bubble AI atau kejatuhan pasar saham AS tahun lalu kini merenung. Pasar global menunjukkan kinerja kuat: indeks Korea telah circuit breaker 19 tahun ini, naik 4 kali lipat sejak tahun lalu. Saham SK Hynix naik 260%. Micron AS, raksasa memori, tembus valuasi $1 triliun. SoftBank Jepang, dengan taruhan besar pada AI, menjadi perusahaan bernilai tertinggi di Jepang. Di China, perusahaan seperti Yushu dan ChangXin akan masuk bursa dengan valuasi besar. Namun, situasi lain muncul: mereka yang meminjam untuk beli emas awal tahun masih rugi, saham konsumen China terus turun. Banyak investor merasa cemas karena melewatkan rally AI ini. Data menunjukkan, pada 2025, hanya 18.9% investor ritel A股 yang untung, 81.1% rugi. Saat pasar koreksi awal 2026, keyakinan pada AI goyah. Banyak institusi jual di titik terendah, seperti pemegang saham besar Zhongji Innolight yang jual RMB 4.9 miliar, lalu sahamnya naik 35%. Laporan menunjukkan kerugian potensial institusi karena jual terlalu awal di sektor komputasi AI bisa lebih dari RMB 200 miliar. Beberapa institusi yang bertahan justru salah arah, fokus pada aplikasi vertikal seperti AI pendidikan/kesehatan yang turun >20%, sementara sektor komputasi naik >50%. Di luar negeri, kesalahan serupa terjadi. Bridgewater jual besar-besaran saham seperti NVIDIA, Alphabet akhir 2025, tepat sebelum mereka rata-rata naik >80%. Posisi short di pasar AS mencapai level tertinggi sejak 2012. Warren Buffett juga banyak memegang kas, melewatkan rally AI. Namun, AI tetap dianggap sebagai peluang revolusioner paling pasti – bukan konsep jangka pendek, tapi revolusi infrastruktur seperti listrik atau internet. Bagi yang melewatkan gelombang pertama, masih ada peluang di lapisan aplikasi atau gelombang infrastruktur berikutnya. China punya ruang unik dalam pengembangan AI mandiri, penerapan, dan penyempurnaan rantai pasokan. Pemimpin industri memberikan perspektif. Ma Huateng (Tencent) menyatakan pentingnya fokus pada keunggulan sendiri di era AI, bukan sekadar mengejar tren. Jack Ma menyebut AI sebagai peluang revolusi industri setara penemuan listrik, dan era AI baru dimulai. Masih banyak peluang jangka panjang di sepanjang rantai industri, dari infrastruktur komputasi, platform model besar, hingga aplikasi AI sektoral. Peluang struktural berikutnya akan datang bagi mereka yang siap dan memiliki pola pikir stabil. Kuncinya adalah berpegang pada keunggulan sendiri dan berpikir jangka panjang.

marsbit11m yang lalu

Terlewat Gelombang Kenaikan Saham AI, Sekarang Harus Bagaimana?

marsbit11m yang lalu

Setelah 540 Ribu Baris Kode, Garry Tan Menyadari Permainan Lama Pemrograman AI Sudah Berakhir

Editor's Note: Sementara banyak orang memperdebatkan apakah AI akan menggantikan programmer, Presiden YC Garry Tan justru mengajukan pertanyaan lain: Jika AI sudah dapat menyelesaikan sebagian besar pekerjaan pemrograman, mengapa kita masih mengelolanya dengan cara lama seperti perangkat lunak biasa? Awal tahun ini, Garry Tan menghabiskan beberapa bulan untuk membuat proyek "Garry's List" dengan Rails dan AI Agent, yang menghasilkan lebih dari 540.000 baris kode. Namun, ia menyimpulkan bahwa kode tersebut tidak penting. Yang berharga adalah "GStack"—kerangka kerja pengembangan baru yang dibangun di sekitar alur kerja AI Agent. Menurutnya, industri perangkat lunak selama ini terbiasa membungkus model AI dengan banyak tes, validator, mekanisme percobaan ulang, dan logika kontrol. Ini seperti membangun "pabrik Foxconn" untuk pekerja AI yang sangat cerdas—membatasi agen yang sebenarnya sudah mampu dengan banyak aturan. Dengan biaya model yang turun cepat dan kemampuannya meningkat, fokus pengembangan perangkat lunak beralih dari "menulis lebih banyak kode" ke "merancang lebih banyak kemampuan." Tan mengusulkan menggunakan Markdown untuk membuat "skill pack" (paket keterampilan yang dapat diuji dan digunakan kembali), di mana Agent dapat secara otomatis menghasilkan kode, tes, dan sistem evaluasi. Sebagai contoh, pekerjaan menilai hackathon yang biasanya memakan waktu berhari-hari kini dapat diselesaikan oleh Agent dalam beberapa puluh menit. Intinya, artikel ini membahas akhir dari logika industrialisasi perangkat lunak. Ketika kode bukan lagi sumber daya paling langka, kompetensi inti insinyur juga bergeser: Daripada menulis lebih banyak kode, kemampuan untuk menilai apa yang layak dibangun, mendefinisikan masalah, dan mengemas pengalaman menjadi aset kemampuan yang dapat digunakan kembali menjadi lebih penting. Kesimpulannya: Insinyur terbaik di masa depan mungkin bukan yang menulis kode paling banyak, tetapi yang menulis paling sedikit namun mampu melepaskan kecerdasan paling besar.

marsbit2j yang lalu

Setelah 540 Ribu Baris Kode, Garry Tan Menyadari Permainan Lama Pemrograman AI Sudah Berakhir

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片