Anthropic cảnh báo về sự xuất hiện của AGI: Vì nhân loại hay vì IPO?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-05Terakhir diperbarui pada 2026-06-05

Abstrak

Anthropic đã xuất bản một bài viết có tiêu đề "When AI builds itself" (Khi AI tự xây dựng chính mình), thảo luận về khái niệm "cải tiến đệ quy" (recursive self-improvement) - khi AI bắt đầu tham gia vào thiết kế, đào tạo và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó. Công ty chia sẻ dữ liệu nội bộ cho thấy Claude, AI của họ, hiện viết hơn 80% mã code được tích hợp, xử lý các nhiệm vụ mở với tỷ lệ thành công 76% và tham gia vào cả quy trình nghiên cứu, trong một trường hợp đạt kết quả vượt trội so với con người. Anthropic cảnh báo về rủi ro tiềm ẩn khi AI có thể tự cải tiến nhanh chóng, kêu gọi thế giới xem xét làm chậm hoặc tạm dừng phát triển AI tiên tiến để xã hội và nghiên cứu an toàn có thể bắt kịp. Tuy nhiên, thông điệp này được đưa ra trong bối cảnh Anthropic đang chuẩn bị IPO, làm dấy lên câu hỏi về động cơ thực sự. Bài viết có thể được xem như một cách xây dựng câu chuyện cho thị trường vốn, nhấn mạnh lợi thế cạnh tranh độc đáo của Anthropic: Claude không chỉ là sản phẩm mà còn là công cụ sản xuất then chốt, tạo ra một "bánh đà" phát triển tự thúc đẩy. Điều này tạo sự tương phản với OpenAI, công ty gần đây cũng đề cập đến dấu hiệu ban đầu của "cải tiến đệ quy" nhưng trong một báo cáo tập trung vào quản trị và chính sách. Bài viết của Anthropic, vì vậy, vừa là một lời cảnh báo an toàn, vừa là một tuyên bố chiến lược định vị họ ở vị trí tiên phong trong cuộc đua AI.

Tác giả | Zimu AI

Tối qua, Anthropic đã đăng một bài viết dài với tiêu đề "When AI builds itself" (Khi AI tự xây dựng chính mình), nghe giống như một cuốn tiểu thuyết khoa học viễn tưởng nào đó của Asimov, và chủ đề thực sự là một khái niệm rất viễn tưởng: recursive self-improvement (cải tiến tự quy hồi).

Nói một cách đơn giản, trước đây là các nhà nghiên cứu con người viết code, chạy thí nghiệm, huấn luyện mô hình, rồi làm cho AI mạnh hơn. Nhưng nếu chính AI bắt đầu tham gia vào việc thiết kế, huấn luyện, kiểm thử và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó, thì tốc độ tiến bộ của AI sẽ không còn chỉ do con người thúc đẩy, mà có thể bắt đầu do AI "tự tiến hóa".

Vì lý do này, Anthropic đã đưa ra lời kêu gọi:

"Chúng tôi tin rằng sẽ rất có lợi cho thế giới nếu thế giới có thể lựa chọn làm chậm lại hoặc tạm thời dừng việc phát triển các AI tiên phong, để các cấu trúc xã hội và nghiên cứu alignment (đối chuẩn) theo kịp tiến bộ công nghệ."

Câu này nghe như một cảnh báo an toàn, nhưng đặt vào thời điểm Anthropic chuẩn bị IPO, nó cũng khó không bị xem như một dạng diễn ngôn dự báo khác: Claude thực sự quá tốt, thậm chí đã bắt đầu tự tạo ra thế hệ Claude tiếp theo.

Cơn bão mới đã xuất hiện

Để minh họa cho việc AI đang ngày càng tham gia nhiều hơn vào chính quá trình R&D của AI, Anthropic đã đưa ra một lượng lớn dữ liệu nội bộ.

Ví dụ, tính đến tháng 5 năm 2026, hơn 80% mã code được hợp nhất vào kho code của Anthropic là do Claude viết. Trong khi đó, trước khi Claude Code ra mắt, con số này chỉ là một chữ số.

Đến quý 2 năm 2026, theo thống kê của Anthropic, lượng code mà các kỹ sư hợp nhất mỗi ngày đã cao hơn khoảng 8 lần so với năm 2024.

Điều đáng chú ý hơn cả lượng code là Claude đang xử lý các vấn đề kỹ thuật mang tính mở rộng hơn.

Anthropic viết trong bài rằng, trong năm qua, tần suất nhân viên phải sửa chữa Claude, kéo Claude trở lại đúng hướng, hoặc tiếp quản nhiệm vụ giữa chừng đã liên tục giảm. Sự thay đổi này không chỉ xảy ra với các nhiệm vụ đơn giản, mà còn với cả những nhiệm vụ mở phức tạp nhất.

Nhiệm vụ mở (open task) ở đây là những vấn đề không có hướng dẫn rõ ràng. Ví dụ như hệ thống sập, nhiệm vụ huấn luyện bị treo, bản thân kỹ sư lúc đầu cũng không biết đáp án trông thế nào, chỉ có thể vừa kiểm tra vừa phán đoán.

Loại nhiệm vụ này trước đây phụ thuộc nhiều nhất vào kinh nghiệm con người, và trong số những nhiệm vụ mở nhất đó, tỷ lệ thành công của Claude đến tháng 5 năm 2026 đã đạt 76%, tăng 50 điểm phần trăm trong vòng sáu tháng.

Không chỉ viết code, Anthropic còn dùng Claude để xem xét code (code review), kiểm tra lỗi bug, lỗ hổng bảo mật và các thiếu sót khác. Họ phân tích ngược lại và phát hiện ra rằng, nếu mỗi lần thay đổi code trong quá khứ đều được Claude tự động xem xét, thì khoảng một phần ba số bug dẫn đến sự cố trực tuyến trên claude.ai, lẽ ra đã có thể bị chặn lại trước khi lên sóng.

Đi xa hơn, Claude đã bắt đầu tham gia vào quy trình nghiên cứu.

Anthropic có một bài kiểm tra cố định: đưa cho Claude một đoạn code huấn luyện mô hình nhỏ, yêu cầu nó tìm cách chạy code nhanh hơn mà không làm sai kết quả. Vào tháng 5 năm 2025, Claude Opus 4 có thể đạt tốc độ nhanh hơn khoảng 3 lần; đến tháng 4 năm 2026, Claude Mythos Preview đã đẩy con số này lên khoảng 52 lần.

Anthropic còn đề cập đến một trường hợp nghiên cứu an toàn AI mở. Họ giao một vấn đề cho agent (tác tử) được điều khiển bởi Claude: Một mô hình yếu hơn có thể giám sát một mô hình mạnh hơn một cách đáng tin cậy hay không?

Quá trình này yêu cầu đưa ra giả thuyết, kiểm tra giả thuyết, chia sẻ phát hiện với các agent song song, và lặp đi lặp lại.

Hai nhà nghiên cứu con người mất một tuần để thu hẹp khoảng 23% khoảng cách; trong khi Claude, với tổng cộng khoảng 800 giờ và tiêu thụ tài nguyên tính toán khoảng 18.000 USD, đã thu hẹp được 97%.

Kết quả này tất nhiên có giới hạn, vấn đề là do con người chọn, tiêu chí chấm điểm cũng do con người định, và kết quả cũng chưa hoàn toàn chuyển đổi sang các mô hình ở quy mô sản xuất. Nhưng nó vẫn cho thấy, Claude đã có thể tự thiết kế thí nghiệm, tự thực hiện và tự lặp lại trong một khung nghiên cứu mà con người đã định hướng sẵn.

Ngoài ra, khi nhà nghiên cứu con người "đi sai đường", Claude còn có thể đưa ra phán đoán tốt hơn cho bước tiếp theo.

Anthropic đã tìm 129 phiên nghiên cứu nội bộ về Claude Code, trong những phiên này, nhà nghiên cứu con người và Claude cùng nhau giải quyết các vấn đề nghiên cứu mở. Anthropic chọn ra một số điểm nút mà "con người sau đó được chứng minh là đã đi vòng", sau đó đưa ngữ cảnh trước điểm nút đó cho các phiên bản Claude khác nhau, xem nó sẽ đề xuất bước tiếp theo thế nào. Rồi một Claude judge khác biết kết cục đầy đủ của phiên sẽ đánh giá: đề xuất của mô hình và lựa chọn của con người lúc đó, cái nào tốt hơn.

Kết quả cho thấy, ở những điểm nút mà nhà nghiên cứu con người đã được chứng minh sau sự kiện là có không gian để cải thiện, Claude ngày càng có thể đề xuất bước tiếp theo tốt hơn.

Trước đây, sự tiến bộ của mô hình AI chủ yếu do các nhà nghiên cứu và kỹ sư con người thúc đẩy. Con người quyết định làm thí nghiệm gì, viết code gì, huấn luyện mô hình và thúc đẩy lặp lại chức năng của AI.

Bây giờ, ngày càng nhiều khâu trong chuỗi này bắt đầu được Claude đảm nhận.

Anthropic đưa ra một biểu đồ giai đoạn rất trực quan:

Từ năm 2021 đến 2023, Anthropic chẳng khác gì một công ty công nghệ bình thường, đều là con người viết code, viết tài liệu trên máy tính xách tay.

Từ 2023 đến 2025, chatbot bắt đầu đi vào quy trình làm việc. Kỹ sư để mô hình tạo đoạn code, sau đó sao chép vào trình soạn thảo.

Từ 2025 đến 2026, agent lập trình xuất hiện, Claude bắt đầu có thể tự viết và sửa code, đôi khi thậm chí có thể hoàn thành độc lập cả một file.

Đến nay, agent đã có thể tự chạy code, và còn có thể ủy thác công việc kéo dài hàng giờ cho các agent khác.

Tiếp theo sau đó, chính là giai đoạn mà Anthropic thực sự lo ngại: vòng lặp khép kín (closed loop).

Nếu ngày đó đến, các phiên bản kế tiếp của Claude, có thể sẽ do chính bản thân Claude liên tục cải tiến – đây chính là recursive self-improvement, cải tiến tự quy hồi.

Anthropic nói rất thận trọng trong bài: chúng tôi chưa đi đến bước đó, và cải tiến tự quy hồi cũng không phải là điều tất yếu xảy ra. Nhưng họ vẫn nhấn mạnh rằng, con đường dẫn đến bước đó, đã bắt đầu trở nên có thể nhìn thấy.

Vì vậy, Anthropic mới nói đến việc giảm tốc, thậm chí tạm dừng, ở cuối bài. Ý của họ không phải là tất cả các công ty AI ngay lập tức ngừng hoạt động, mà là nói rằng, nếu rủi ro tự cải tiến của AI trong tương lai tiếp tục gia tăng, các phòng thí nghiệm tiên phong cần một cơ chế phối hợp, có thể xác minh để giảm tốc.

Nói cách khác, "điểm kỳ dị (singularity)" sắp đến, con người phải kiểm soát nó.

Claude không thể ngăn cản

Nếu chỉ nhìn bề ngoài, đây là một tài liệu an toàn rất có ý thức tiên phong. Anthropic đang nói về cải tiến tự quy hồi, về việc AI có thể ngày càng nhanh chóng cải thiện chính nó, về việc xã hội loài người cần chuẩn bị trước cơ chế giảm tốc và tạm dừng.

Nhưng đặt vào thời điểm Anthropic chuẩn bị IPO, bài viết này lại có một ý nghĩa khác.

Ở một mức độ nào đó, động thái gần đây của Anthropic rất giống một học sinh ưu tú hay thể hiện trong lớp – nó thực sự có năng lực, nhưng cũng thực sự khoe khoang.

Điều nó muốn nói không chỉ là "chúng tôi có một Claude rất mạnh", mà còn tiến xa hơn một bước, nó muốn nói "Claude đang giúp chúng tôi tạo ra Claude mạnh hơn".

Nếu Anthropic chỉ bán một mô hình hoặc một công cụ, thì rất khó để thoát khỏi sự so sánh ngang hàng: Anthropic có Claude, OpenAI có GPT; Anthropic có Claude Code, OpenAI có Codex; Anthropic tranh khách hàng doanh nghiệp, OpenAI cũng tranh khách hàng doanh nghiệp. Cạnh tranh giữa hai công ty rất khốc liệt, chỉ xem ai có thể kể cho thị trường một câu chuyện lớn hơn.

Cần lưu ý rằng, chỉ 3 ngày trước, OpenAI đã viết trong một tài liệu về quản trị AI tiên phong:

"Chúng tôi cũng thấy những dấu hiệu ban đầu của cải tiến tự quy hồi trong các hệ thống ngày nay: chính sự phát triển của AI đang được AI thúc đẩy.

Điều này sẽ làm trầm trọng thêm áp lực cạnh tranh giữa các nhà phát triển và giữa các quốc gia, và mang đến những thách thức quản trị mà các thể chế hiện tại không thể đối phó."

3 ngày sau, Anthropic liền nói: con đường dẫn đến cải tiến tự quy hồi của Claude, đã bắt đầu trở nên có thể nhìn thấy.

Nếu Claude thực sự phát triển như họ kỳ vọng, thì đó không còn là câu chuyện sản phẩm thông thường nữa, nó sẽ trở thành một bánh đà (flywheel) nghiên cứu và phát triển.

Claude viết code, chạy thí nghiệm, tối ưu hóa quy trình huấn luyện, rồi ngược lại giảm sự cố trong chính sản phẩm của Anthropic… Một khi hệ thống này chạy, Claude không chỉ là một sản phẩm của Anthropic, mà còn là công cụ sản xuất quan trọng của Anthropic.

Người dùng nhìn thấy Claude là một sản phẩm, khách hàng doanh nghiệp mua khả năng của Claude, nhưng điều Anthropic thực sự muốn thị trường vốn chú ý là: Claude đã được nhúng vào quy trình cốt lõi của việc phát triển mô hình tiên phong, nó được đặt vào khoang động cơ của Anthropic.

Thị trường vốn thích nghe câu chuyện về bánh đà nhất, giống như chiếc bồn thần (cái gì bỏ vào cũng sinh ra tiền) vậy: Claude mạnh hơn giúp kỹ sư của Anthropic hợp nhất được nhiều code hơn, nhiều code hơn giúp sản phẩm và cơ sở hạ tầng lặp nhanh hơn, lặp nhanh hơn giúp nhà nghiên cứu chạy nhiều thí nghiệm hơn, nhiều thí nghiệm hơn lại ngược lại giúp thế hệ Claude tiếp theo mạnh hơn. Thế hệ Claude tiếp theo mạnh hơn rồi, lại tiếp tục tăng tốc R&D của Anthropic.

Tốc độ lặp của Claude cũng đang hỗ trợ bánh đà này. Nhìn từ thời điểm công bố chính thức, từ năm 2023 đến đầu năm 2025, các bản cập nhật mô hình chính của Claude chủ yếu là ba bốn tháng một lần, nhưng khi bước vào Claude 4, các bản cập nhật mô hình của Anthropic rõ ràng đã dày đặc hơn.

Claude 4 ra mắt tháng 5/2025, Opus 4.1 ra mắt tháng 8, Sonnet 4.5 ra mắt tháng 9, Haiku 4.5 ra mắt tháng 10, Opus 4.5 ra mắt tháng 11.

Đến năm 2026, Opus 4.6 ra mắt ngày 5/2, Sonnet 4.6 ra mắt ngày 17/2, Opus 4.7 ra mắt ngày 15/4, Opus 4.8 ra mắt ngày 28/5. Từ Opus 4.7 đến Opus 4.8, chỉ cách nhau 42 ngày.

Về mặt bề ngoài, Anthropic đang nói "việc này có thể rất nguy hiểm, chúng ta cần chuẩn bị phanh trước", nhưng đồng thời nó cũng ám chỉ: "chúng tôi đã nhìn thấy điều gì sẽ xảy ra sau khi đạp ga".

Sự tinh tế của câu chuyện IPO nằm ở chỗ này. Một mặt nó nói rất nặng về rủi ro, mặt khác cũng nâng cao vị trí công nghệ của mình.

Không phải tất cả các công ty AI đều có tư cách thảo luận về cải tiến tự quy hồi, bạn phải khiến bên ngoài tin rằng AI của bạn đã đi vào quy trình phát triển AI, thì mới có tư cách nói rằng việc này có thể cần sự phối hợp toàn cầu.

OpenAI: Sao có thể như vậy?

Như đã đề cập trước đó, ngay trước khi Anthropic đăng bài viết dài này, OpenAI vừa đưa cải tiến tự quy hồi lên bàn.

Nhưng cách trình bày của hai công ty rất khác nhau.

Bài "Democratic Governance of Frontier AI" của OpenAI là một bản kế hoạch chính sách gửi đến Washington, nó quan tâm không phải là "mô hình trở nên mạnh hơn thế nào", mà là khi AI tiên phong tiếp tục lao về phía trước, làm thế nào để kiềm chế nó.

Phần lớn nội dung trong báo cáo đó không phù hợp để trình bày chi tiết ở đây, chỉ có một câu then chốt: OpenAI nói rằng, trong các hệ thống ngày nay, đã có thể thấy những dấu hiệu ban đầu của cải tiến tự quy hồi.

Câu này và bài viết dài của Anthropic, thực chất đang chỉ về cùng một hướng.

Chỉ có điều OpenAI đang nói về thể chế, còn Anthropic đang nói về chính mình.

Ý của OpenAI là: AI phát triển quá nhanh, cấu trúc quản trị hiện tại có thể không theo kịp, nên cần một bộ quy tắc mới.

Còn Anthropic trực tiếp trình bày hệ thống đó ra, nói với thị trường: Claude đã đi vào quy trình R&D của chúng tôi, nên chúng tôi đã nhìn thấy con đường tự tăng tốc của AI.

Chiêu này chơi rất cao tay, cảm giác như nội bộ OpenAI chắc đang thì thầm rồi – đây rõ ràng là ăn cắp ý tưởng! Rõ ràng là chúng tôi đến trước!

Đùa thôi, nhưng OpenAI thực sự cần cố gắng hơn nữa, nhanh chóng đưa GPT 5.6 lên đi.

Pertanyaan Terkait

QBài viết nêu bật khái niệm gì khi AI tham gia vào việc phát triển chính nó?

ABài viết nêu bật khái niệm "recursive self-improvement" (tự cải tiến đệ quy), khi AI bắt đầu tham gia vào việc thiết kế, huấn luyện, kiểm tra và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó, dẫn đến tốc độ phát triển có thể được thúc đẩy bởi chính AI.

QTheo dữ liệu nội bộ của Anthropic, tỷ lệ code do Claude viết trong codebase của công ty là bao nhiêu?

ATheo dữ liệu nội bộ của Anthropic tính đến tháng 5 năm 2026, hơn 80% mã được hợp nhất vào codebase của công ty là do Claude viết.

QTại sao bài viết cho rằng thời điểm công bố của Anthropic có liên quan đến IPO?

ABài viết cho rằng việc Anthropic công bố bài nghiên cứu về tiến trình tự cải tiến đệ quy của Claude vào thời điểm chuẩn bị IPO có thể là một chiến lược tạo 'câu chuyện' cho thị trường vốn, nhấn mạnh vị thế công nghệ vượt trội và tiềm năng tăng trưởng theo cấp số nhân nhờ 'bánh đà' AI tự phát triển.

QSự khác biệt chính trong cách tiếp cận vấn đề tự cải tiến đệ quy giữa Anthropic và OpenAI là gì?

ASự khác biệt chính là: OpenAI tập trung vào khía cạnh quản trị và chính sách, đề xuất các khuôn khổ kiểm soát trong báo cáo "Democratic Governance of Frontier AI". Trong khi đó, Anthropic tập trung trình bày chi tiết tiến trình kỹ thuật nội bộ, cụ thể là cách Claude đang được sử dụng để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển của chính họ, từ đó dẫn đến việc nhìn thấy con đường dẫn đến tự cải tiến đệ quy.

QGiai đoạn phát triển nào mà Anthropic mô tả là 'closed-loop' (vòng lặp khép kín) và tại sao nó được coi là quan trọng?

AGiai đoạn 'closed-loop' (vòng lặp khép kín) là giai đoạn mà các phiên bản sau của Claude có thể liên tục được cải tiến bởi chính Claude. Đây được coi là bước tiến quan trọng và đáng lo ngại vì nó đánh dấu sự chuyển đổi sang trạng thái 'tự cải tiến đệ quy' thực sự, nơi tốc độ tiến bộ của AI có thể vượt khỏi tầm kiểm soát trực tiếp của con người, do đó Anthropic kêu gọi xem xét cơ chế giảm tốc hoặc tạm dừng.

Bacaan Terkait

Dari Kode ke Kognisi: Panduan Panjang Evolusi Otak Robot

**Dari Kode ke Kognisi: Evolusi Otak Robot** Era robot sebelumnya bergantung pada kode yang dirancang dengan hati-hati untuk persepsi, perencanaan, dan kontrol (seperti PID), membatasi kemampuan generalisasi. Kemajuan datang dengan pembelajaran mendalam untuk persepsi visual dan pembelajaran penguatan untuk kontrol motorik, tetapi kebijakan tetap sempit. Titik balik terjadi dengan munculnya Model Bahasa Besar (LLM). LLM bertindak sebagai perencana tingkat tinggi, menerjemahkan instruksi bahasa alami menjadi urutan keterampilan atomik untuk dieksekusi oleh sistem robot tradisional (seperti ROS2). Ini adalah lompatan besar, tetapi LLM hanya penjadwal cerdas, bukan penggerak langsung. Lompatan berikutnya adalah Model Visi-Bahasa-Aksi (VLA). Model ini menggabungkan persepsi visual dan instruksi bahasa langsung ke dalam satu jaringan neural untuk menghasilkan perintah gerakan, menyatukan penalaran dan tindakan. Ini memungkinkan generalisasi yang lebih baik. Arsitektur populer (seperti di Figure AI, NVIDIA GR00T) menggunakan sistem "otak ganda": Model S2 yang besar dan lambat (7-9Hz) untuk penalaran tingkat tinggi, dan model S1 yang kecil dan cepat (200Hz) untuk menghasilkan gerakan halus. Lapisan S0 (1kHz) menangani keseimbangan dan koordinasi refleksif. Komputasi untuk kontrol keselamatan yang kritis dijalankan secara lokal di papan (mis., pada NVIDIA Jetson) karena masalah latensi dan keandalan jaringan. Cloud digunakan untuk antarmuka percakapan dan pembelajaran kumpulan data. Model sumber terbuka (seperti OpenVLA, NVIDIA GR00T, π0) sangat penting, memungkinkan startup mengadaptasi model dasar dengan data robot mereka sendiri, mempercepat inovasi. Namun, VLA masih memiliki keterbatasan: pemulihan kesalahan, efisiensi sampel, generalisasi lintas platform, perencanaan jangka panjang, dan pemahaman fisika yang mendalam. Di sinilah **Model Dunia** menjadi kunci. Model Dunia adalah jaringan neural yang memprediksi keadaan dunia masa depan berdasarkan keadaan saat ini dan tindakan yang diusulkan (misalnya, menghasilkan video yang disimulasikan). Ini memungkinkan robot untuk "berpikir sebelum bertindak", mensimulasikan berbagai skenario, mengevaluasi hasil, dan memilih tindakan terbaik sebelum eksekusi. Pendekatan ini meningkatkan pemulihan, generalisasi, perencanaan, keamanan, dan memungkinkan pembangkitan data sintetis skala besar. Arsitektur utama termasuk difusi video tingkat piksel (Cosmos/Sora), JEPA (LeCun), dan model dunia tindakan laten (Genie). Masa depan robot humanoid mungkin menggabungkan VLA dengan Model Dunia untuk perencanaan berbasis simulasi. Data (terutama melalui operasi jarak jauh) tetap menjadi penghalang utama. Sementara narasi "momen ChatGPT" untuk robot agak menyesatkan (saat ini lebih mirip era GPT-2), kemajuan menuju robot yang mampu beradaptasi secara umum sangat cepat. Evolusi dari kode buatan ke model dunia yang dipelajari secara perlahan memindahkan kecerdasan dari pikiran insinyur ke dalam sistem yang mampu memahami dan membayangkan dunia.

marsbit21m yang lalu

Dari Kode ke Kognisi: Panduan Panjang Evolusi Otak Robot

marsbit21m yang lalu

Gelembung AI Sedang Pecah

Judul asli: Gelembung AI Sedang Pecah Pasar saat ini mengalami volatilitas tinggi, dengan banyak yang menyatakan adanya "gelembung AI". Pendiri Bridgewater, Ray Dalio, mengakui adanya gelembung di pasar AI, sementara CEO NVIDIA, Jensen Huang, menekankan peluang besar dan ledakan permintaan daya komputasi. Keduanya benar. Memang ada gelembung di industri AI, tetapi ini adalah fenomena umum pada awal kemunculan teknologi disruptif, seperti gelembung dot-com tahun 2000. Meski menyebabkan kerugian besar saat itu, infrastruktur yang dibangun (seperti kabel serat optik) justru menjadi fondasi bagi raksasa teknologi seperti Netflix dan Zoom, serta era cloud. Ini mengikuti Hukum Amara: kita cenderung melebih-lebihkan dampak jangka pendek teknologi baru namun meremehkan dampak jangka panjangnya. Pada tahun 2026, investasi infrastruktur AI oleh raksasa cloud mencapai $690 miliar, jauh melampaui pendapatan gabungan perusahaan AI murni. Namun, logika di baliknya berbeda. Biaya inferensi AI (contoh: per juta token) telah turun lebih dari 99.7% sejak 2023. Penurunan biaya drastis ini, sesuai "Paradoks Jevons", justru mendorong peningkatan permintaan dan pengeluaran yang masif. Perusahaan sekarang menggunakan agen AI untuk menjalankan ribuan tugas seperti menulis kode atau menganalisis dokumen, membuka permintaan baru yang sebelumnya tidak ekonomis. Industri dari SaaS, biofarmasi, hingga manufaktur canggih sekarang mengadopsi "AI+". Pertanyaannya bukan lagi "apakah akan menggunakan AI", tetapi "bagaimana mengimplementasikannya secara optimal". Gelembung AI memang mulai pecah, terutama di tingkat perusahaan rintisan yang hanya mengandalkan konsep tanpa diferensiasi nyata. Ini adalah proses pemurnian pasar. Pergeseran mendasar sedang terjadi: 1. Nilai bergeser dari pengeluaran modal (CapEx) untuk infrastruktur ke pengeluaran operasional (OpEx) untuk aplikasi yang menyelesaikan masalah di industri spesifik. 2. Valuasi tinggi di infrastruktur dapat diserap seiring waktu oleh pertumbuhan pendapatan yang kuat, didukung oleh efisiensi nyata yang dibawa AI ke berbagai sektor. Sejarah teknologi ditandai oleh "penghancuran kreatif". Meski investasi besar dalam infrastruktur akan menyebabkan koreksi pasar dan menghilangkan perusahaan yang tidak berkelanjutan, hasil akhirnya adalah infrastruktur komputasi yang murah dan kuat serta algoritma yang teroptimasi. Seperti internet yang kini mendasari semua industri, kita sedang menuju era di mana semua industri akan ditransformasi dan diberdayakan oleh AI. Di balik kegaduhan gelembung, tenaga produktif dasar terus berkembang tanpa henti.

marsbit35m yang lalu

Gelembung AI Sedang Pecah

marsbit35m yang lalu

43 Menit Trump: Narasi Pemimpin Kuat Tak Terkendali, Perang Media Memanas

Presiden AS Donald Trump kembali muncul di depan publik setelah menghilang lebih dari seminggu, dalam konferensi pers selama 43 menit yang dimaksudkan untuk menunjukkan kendali. Namun, pidatonya justru menyimpang ke topik-topik seperti kolam refleksi, perbandingan jumlah massa dengan Martin Luther King, serta serangan terhadap jurnalis, lawan politik, dan sejumlah kota AS. Ia menandatangani perintah eksekutif yang menghapus perlindungan jabatan bagi ribuan pegawai federal senior, berpotensi memperkuat loyalitas pribadi di atas profesionalisme. Trump secara pribadi menyerang jurnalis CNN, Kaitlan Collins, menyebutnya "penuh kebencian". Artikel ini menyoroti tekanan pada media independen, mengutip pemecatan veteran CBS Scott Pelley yang menolak campur tangan editorial untuk menyenangkan pemerintahan. Penulis menekankan pentingnya mendukung jurnalis dan media independen sebagai penjaga fakta publik ketika media arus utama menghadapi tekanan politik dan komersial. Aktivitas tiba-tiba diakhiri secara mendadak oleh stafnya, meninggalkan kesan kepanikan. Sementara itu, di tengah kekhawatiran tentang kesehatannya dan perang di Iran, empat anggota Partai Republik di DPR mendukung resolusi yang menuntut penghentian perang, menunjukkan retakan dalam dukungan partainya. Artikel ini menggambarkan penampilan Trump sebagai pertunjukan politik yang penuh kecemasan, yang mencerminkan ketegangan institusional AS: perluasan kekuasaan pribadi, pelemahan birokrasi, erosi kepercayaan media, dan penyusutan ruang fakta publik.

marsbit5j yang lalu

43 Menit Trump: Narasi Pemimpin Kuat Tak Terkendali, Perang Media Memanas

marsbit5j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli NIGHT

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Midnight (NIGHT) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Midnight (NIGHT) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Midnight (NIGHT) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Midnight (NIGHT) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Midnight (NIGHT)Lakukan trading Midnight (NIGHT) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

591 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.12.08Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli NIGHT

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga NIGHT (NIGHT) disajikan di bawah ini.

活动图片