Sumber: The Defiant
Kompilasi: Yuliya, PANews
Catatan Editor: Pekan lalu, peluncuran Claude Fable 5 oleh Anthropic memicu krisis kepercayaan terbesar di ranah AI terdepan: peneliti menemukan bahwa begitu model curiga pengguna sedang mengembangkan produk kompetitif, ia akan "menyabotase diam-diam" dengan mengurangi kualitas jawaban secara diam-diam. Ditambah persyaratan retensi data 30 hari model tersebut, hal ini menyebabkan dinonaktifkannya model ini di internal Microsoft. Ini memicu pertanyaan yang telah lama ditanyakan oleh komunitas kripto: haruskah satu perusahaan tunggal mengendalikan begitu banyak AI terdepan?
Menanggapi hal ini, Pendiri dan CEO The Defiant Camila Russo mengundang pendiri CoinFund Jake Brukhman, pendiri Sentora dan The Sequence Jesus Rodriguez, serta Mitra Pengelola Dragonfly Haseeb Qureshi, untuk berdebat sengit tentang arah masa depan AI yang terdesentralisasi.
Perang Model Besar, Tren Open Source, dan Kepanikan "Pemblokiran"
Haseeb: Logika investasi kami saat ini adalah: di masa depan, akan semakin banyak model "non-terdepan" yang muncul, dan pengeluaran pengguna untuk Token model (biaya komputasi) juga akan semakin mengalir ke area non-terdepan ini. Semua orang tahu, melempar uang ke model besar paling mutakhir itu tidak berkelanjutan, dan sebagian besar orang bahkan tidak membutuhkan kecerdasan setinggi itu.
Saat ini ada banyak model yang telah didistilasi, open source atau dengan bobot terbuka, dengan harga yang sangat terjangkau. Anda bisa membagi tugas berbeda ke model-model tersebut. Ada lelucon di internet, seseorang ternyata menggunakan model kelas seperti Mythos atau Claude Fable 5 hanya untuk mengganti nama file—seiring kita semakin familiar dengan model-model ini, situasi seperti ini akan semakin sering terjadi. Yang perlu Anda pikirkan adalah: mengapa menggunakan palu godam untuk memecahkan kacang?
Meski begitu, istilah "AI terdesentralisasi" terlalu luas. Jika itu hanya berarti "semua orang menggunakan berbagai model yang dikembangkan oleh lembaga berbeda" (seperti model OpenRouter), maka ini tidak berbeda dengan dunia kita saat ini. Tetapi jika itu berarti "menggunakan jaringan terdesentralisasi untuk melatih atau menjalankan model AI", itu adalah logika yang berbeda. Kami sebenarnya cukup pesimis tentang yang terakhir, saat ini tidak melihat alasan yang meyakinkan yang bisa membuktikan bahwa kelayakan ekonomi dan permintaan pasar untuk melatih atau menjalankan model di lingkungan terdesentralisasi itu ada.
Tentu saja, cara peluncuran Fable kali ini memang memicu reaksi keras. Orang memiliki rasa kepemilikan terhadap produk bagus, begitu menggunakannya, mereka merasa "kecuali saya mati, jangan ambil ini dariku". Ketika pemerintah tiba-tiba turun tangan dan memblokirnya, pasti terasa seperti dirampok. Tapi di sisi lain, jika Anda ingat suasana saat Mythos pertama kali dirilis, itu sangat menakutkan—di hadapannya, semua perangkat lunak, sistem operasi, atau browser yang ada sekarang seperti keju Swiss penuh lubang. Saat itu tidak ada yang melompat keluar dan berkata "Anda harus membukanya untuk seluruh umat manusia".
Ada yang mengatakan tindakan pemerintah AS di sini gila. Anthropic mengklaim mereka telah menghilangkan semua keraguan lembaga keamanan nasional sebelum merilis Fable 5, tetapi menurut pemahaman saya, badan keamanan nasional sudah lama terlibat dalam pemblokiran Mythos. Mythos hanya dipromosikan kepada sekitar tiga puluh mitra di Project Glasswing, mitra-mitra ini dipilih dengan hati-hati oleh pemerintah, bukan oleh Anthropic. Jadi, klaim "Fable dirilis tanpa sepengetahuan pemerintah" jelas tidak berdasar. Ada rumor bahwa presiden Amazon, Andy Jassy, pergi ke pemerintah atau Gedung Putih, memberi tahu mereka bahwa model memiliki kerentanan jailbreak, sehingga pemerintah menyadari bahayanya dan segera memblokir Fable 5 untuk seluruh AS.
Mekanisme tata kelola dan keamanan seperti ini jelas tidak sempurna. Meski saya setuju hal yang terjadi di dalam lab (baik Anthropic maupun OpenAI) sangat berbahaya dan perlu ditangani dengan hati-hati, saya juga percaya ada nilai ekonomi besar dalam distribusi model open source dan bobot terbuka. Keduanya harus berkembang bersamaan.
*Catatan: Project Glasswing adalah proyek keamanan siber yang diluncurkan oleh Anthropic dan didorong bersama oleh beberapa perusahaan teknologi, dimulai pada April 2026.
Jesus: Tanpa membahas topik apokaliptik penuh teknologi, saya memang mendengar dari orang-orang di industri keamanan siber bahwa Mythos memang menakutkan. Setelah dirilis, saya berbicara dengan beberapa orang di Anthropic, masalahnya sangat nyata. Tapi saya mendengar CEO terkenal di bidang keamanan siber mengatakan bahwa mereka lebih suka akses terbuka ke model ini, karena merilisnya langsung akan memberi semua perusahaan keamanan itu waktu persiapan yang cukup. Mencoba membatasinya, atau menunda rilis tiga bulan, Anda tidak akan pernah mendapatkan jeda yang cukup. Tapi argumen sebaliknya adalah: jika Mythos dirilis langsung, apakah akan berakibat bencana?
Haseeb: Kita berada di bidang blockchain, jika Korea Utara mendapatkan model ini, apakah Anda benar-benar berpikir ini bukan bencana?
Camila: Tapi bukankah ada argumen seperti ini: jika semua orang memilikinya, justru bisa mengurangi risiko, karena semua orang bisa melakukan pengujian?
Haseeb: Tidak semua orang memiliki senjata nuklir.
Jake: Menggunakan senjata nuklir sebagai analogi kurang tepat. Ambil Mythos, ini adalah model yang bisa menggali kerentanan sistem. Kita perlu menghitung neraca ekonomi: Peretas membayar untuk menggunakan Mythos mencari lubang, dan pemilik situs web juga harus membayar untuk bertahan. Apakah pasar ini benar-benar seimbang? Apakah peretas benar-benar merasa, menghabiskan banyak waktu untuk mengeksploitasi kerentanan sistem Linux yang tidak bisa dikonversi menjadi uang, itu sepadan?
Jika model yang bisa memanfaatkan kerentanan ini hanya dipegang oleh segelintir orang (misalnya, perusahaan besar bisa gunakan, orang biasa tidak bisa), Anda sebenarnya menciptakan ketidakseimbangan. Beberapa orang bisa melindungi aset mereka, yang lain hanya bisa dipukuli. Jadi secara pribadi saya pikir, memberi semua orang akses yang sama ke model justru lebih baik.
Ini bukan semangat pemberontakan cyberpunk, ini tren tak terhindarkan pasar. Hari ini Anda lihat ada model terdepan yang tertutup, tetapi juga ada sejumlah besar model open source (terutama dari lab China). Meskipun mereka berada dalam posisi kurang menguntungkan dalam hal daya komputasi, perbedaan mereka dengan model terdepan dalam berbagai metrik evaluasi hanya beberapa poin persen. Grafik dari Epoch.ai menunjukkan dengan jelas bahwa kesenjangan antara model open source dan tertutup menyusut dengan cepat. Bahkan jika Anthropic ingin menjadi "Big Brother" melindungi semua orang, kenyataannya adalah, orang butuh model-model ini untuk melindungi situs web dan perangkat lunak mereka. Mereka akan mendapatkannya—entah diberikan Anthropic, atau di-open source oleh lab Asia, atau dilatih di jaringan terdesentralisasi.
Kontrol Ekspor, Regulasi, dan Batasan Akses Bebas
Camila: Jake, apakah Anda berpikir seharusnya tidak ada pembatasan sama sekali? Harus sepenuhnya terbuka untuk semua orang?
Haseeb: Izinkan saya menambahkan pertanyaan ini. Apakah Anda berpikir "kontrol ekspor" sebagai konsep seharusnya tidak ada? Karena selain AI, jaringan itu sendiri adalah elemen perang.
Jake: Saya tidak punya posisi politik, saya hanya orang teknologi, tidak bekerja di Departemen Luar Negeri. Jika pemerintah AS memutuskan menerapkan kontrol ekspor, itu urusan mereka. Tapi ini berbeda dengan "apakah teknologi harus dibagikan di seluruh dunia".
Misalkan Fable dilatih di jaringan terdesentralisasi, tidak ada yang memegang bobot model lengkap (sebagian bobot di AS, sebagian di Amsterdam, sebagian di Australia). Jika AS menerapkan kontrol ekspor pada bagian bobot di wilayahnya, model ini mungkin tetap berjalan di tempat lain di dunia. Ini masalah mekanisme penegakan AS. Lihat Bitcoin, itu adalah mata uang yang berdaulat, terdesentralisasi, dan tidak bisa dihentikan siapa pun. Haseeb tadi mengatakan dia tidak yakin apakah ada permintaan pasar untuk AI terdesentralisasi, ini seperti mengatakan pada 2011 "tidak tahu apakah ada permintaan untuk PoW (Proof of Work)". Kenyataannya, karena ada permintaan untuk mata uang global tanpa izin, maka ada permintaan teknologi yang besar. Demikian pula, ada permintaan besar untuk AI global tanpa izin, suka atau tidak, Departemen Luar Negeri AS tidak bisa menghentikannya.
Jesus: Mengenai analogi kontrol ekspor, jika Anda membatasi akses orang ke Mythos, tetapi suatu model bobot terbuka tiba-tiba berevolusi sendiri memiliki kemampuan serangan siber? Lihat benchmark keamanan siber saat ini, peringkat DeepSeek-V4 atau Qwen 3.7 sangat tinggi. Hanya masalah waktu sebelum model-model ini memiliki kemampuan serangan siber.
Komunitas AI suka menggunakan senjata nuklir sebagai perumpamaan: setelah Perang Dunia II, selama empat tahun, AS memiliki senjata nuklir sementara negara lain tidak. Ada teori bahwa jika AS menekan saat itu, komunisme mungkin tidak akan pernah berkembang di Eropa Timur. Tapi kemudian Uni Soviet juga mengembangkan senjata nuklir. Yang mengganggu saya bukanlah membuka akses ke semua orang sejak awal, tetapi keputusan selektif tentang siapa yang bisa mengaksesnya. Jika ini kontrol ekspor, mengapa bukan setiap perusahaan AS yang bisa mengaksesnya?
Haseeb: Tentang Fable, kita perlu memperjelas detailnya. Pemerintah meminta untuk menutup Fable untuk semua non-warga negara AS. Saat ini Anthropic tidak memiliki mekanisme KYC (Know Your Customer) yang cukup untuk memastikan mereka bisa mematuhi ini, dan kontrol ekspor bersifat tanggung jawab ketat. Jika model jatuh ke tangan non-warga negara AS, Anda dalam masalah. Itulah mengapa mereka saat ini tidak yakin bisa melakukannya. Saat ini Polymarket memperkirakan, kemungkinan mereka bisa mengembalikan operasi untuk warga AS pada akhir Juli adalah 77%, dan kemungkinan pemulihan sekitar awal Juni adalah sekitar 50%.
Jelas, ide "melarang orang asing mana pun menggunakan Fable 5" itu sendiri tidak masuk akal. AS memiliki banyak karyawan asing dengan visa H1B, jika tim pemrograman Anda memiliki insinyur Prancis, mereka tidak diizinkan menggunakan Fable, itu konyol. Ini kemungkinan besar akan berubah melalui negosiasi sebelum benar-benar diberlakukan. Jika Anthropic bisa memperbaiki kerentanan dan menerapkan kontrol yang lebih ketat, mungkin tidak perlu menutup sepenuhnya untuk pelaku non-AS.
Tapi ini berbeda dengan situasi Mythos. Fable seharusnya hanya model "warga baik" untuk menulis kode, menyusun email, sementara menghadapi Mythos, sikap pemerintah AS adalah: tidak, ini hanya untuk warga negara AS, dan "hanya untuk orang-orang yang kami sebutkan dalam daftar". Ini bukan lagi kontrol ekspor, ini seperti "Proyek Manhattan" versi AI.
Menurut yang saya ketahui dari sumber tepercaya, pemerintah memimpin proses Project Glasswing, itulah mengapa yang mendapatkan slot adalah perusahaan besar seperti Microsoft, bukan perusahaan keamanan siber acak. Ini tidak aneh bagi pemerintah yang menganggapnya sebagai senjata ofensif siber yang sangat berbahaya, kami memperlakukan pesawat tempur, rudal dengan cara yang sama. Ini bukan Anthropic karena tujuan pemasaran komersial hanya ingin 30 perusahaan menggunakan, mereka ingin seluruh dunia menggunakan produk mereka.
Camila: Di bidang kripto kita lihat, jumlah serangan peretas yang dihasilkan AI meningkat drastis, kita bisa menyimpulkan betapa besar risikonya jika Mythos diadopsi luas. Jake, apakah menurut Anda dalam beberapa kasus membatasi kelompok tertentu menggunakan model ini adalah wajar? Atau Anda masih bersikeras harus terbuka untuk semua orang?
Jake: Seperti yang saya katakan, ini adalah dua masalah independen dari "apakah teknologi AI terdesentralisasi layak". Pemerintah tentu bisa mengeluarkan undang-undang untuk mengatur, ini bukan pilihan hitam putih. Namun, teknologi terdesentralisasi, dengan menurunkan hambatan masuk, dapat membawa lebih banyak persaingan. Ini memanfaatkan perangkat keras komoditas massal untuk menurunkan biaya.
Hari ini saya berbicara dengan seorang pendiri, yang sedang melakukan inferensi pada GPU komoditas heterogen, dia percaya bahwa dengan biaya listrik yang naik, dalam jangka panjang ini akan menjadi pilihan yang lebih murah bagi konsumen. Semua kemajuan teknologi, pada akhirnya, adalah untuk menurunkan biaya dan hambatan. AI bisa dibilang industri yang paling tersentralisasi di dunia saat ini, yang paling perlu dihancurkan hambatannya. Kami mendukung AI terdesentralisasi, untuk melindungi hak pilihan konsumen, pada akhirnya juga membela demokrasi.
Kendala Fisik dan Terobosan Algoritma AI Terdesentralisasi
Camila: Jika pada akhirnya hanya beberapa perusahaan terpusat yang mengendalikan sebagian besar model AI yang digunakan di dunia, apa yang akan terjadi? Jika sebenarnya tidak ada AI terdesentralisasi yang sukses, apa biayanya?
Jesus: Saya harus membantah Jake. Dari sudut pandang teknis, menggunakan cara terdesentralisasi untuk membuat model tingkat Mythos, biayanya pasti jauh lebih tinggi daripada terpusat. Nvidia memiliki parit pertahanan di area dalam yang jarang disebutkan: selain Google memiliki TPU, saat ini semua arsitektur besar berjalan di ratusan hingga ribuan GPU Nvidia, AMD sama sekali tidak memiliki data pertempuran nyata ini.
Saya sebenarnya juga mendukung AI terpusat, saya pernah mendirikan dua perusahaan di bidang ini. AI terdesentralisasi bukan hal baru, sebelumnya tidak pernah menemukan product-market fit (PMF). Dulu karena model cukup kecil dan sederhana, terdesentralisasi tidak banyak berarti. Sekarang mereka cukup besar, terdesentralisasi menjadi sangat sulit. Dan kita memiliki kesenjangan dalam talenta, kompensasi, dan pendanaan. Banyak inferensi sebenarnya tidak dilakukan pada GPU paling canggih, tetapi pada GPU generasi sebelumnya, pra-pelatihanlah yang membutuhkan H100.
Jake: Beberapa tahun terakhir pasokan GPU terus menjadi hambatan, harga terus naik. Pada tahun 2026, startup pasar menengah biasa ingin menemukan H100 saja sangat sulit. Pelatihan skala besar dalam sejarah dilakukan di pusat data mewah yang membutuhkan dukungan tenaga nuklir—GPU tingkat industri itu memiliki memori 132GB, bandwidth antar-node mencapai 1 sampai 3 TB/s. Jika saya mengatakan, kita bisa memindahkan proses ini ke perangkat konsumen (misalnya GPU Nvidia biasa, bahkan Macbook atau Mac Studio Anda), dan menjalankannya di jaringan konsumen biasa, Anda akan bilang saya gila.
Tapi, ketika dihadapkan pada kebutuhan komputasi yang sangat besar ini, orang memiliki motivasi besar untuk mengubah cara pelatihan dan mengoptimalkan algoritma. Saya berikan analogi kuantum: Google memiliki dua jenis ahli kuantum, yang bekerja di perangkat keras akan mengatakan komputer kuantus tidak bisa menyelesaikan masalah apa pun dalam sepuluh tahun, sedangkan yang bekerja di perangkat lunak akan mengatakan "dalam 3 sampai 5 tahun Ethereum harus berhati-hati". Haseeb dan Jesus melihat dari sudut pandang perangkat keras, sedangkan saya melihat dari sudut pandang orang yang mengoptimalkan cara penggunaan perangkat keras.
Kami sedang membuat kemajuan besar. Tidak hanya penelitian menunjukkan bahwa pelatihan pasca-penguatan pembelajaran bisa 10 kali lebih cepat dan lebih murah, Pluralis yang sedang berjalan murni dilakukan pada RTX 4090, ini akan menunjukkan Anda bisa melatih model bahasa besar (LLM) sejati pada perangkat konsumen murni. Karena separuh TCO (Total Cost of Ownership) pusat data adalah pemeliharaan fasilitas dan pendinginan, dan kawanan perangkat (Swarm) tidak memiliki biaya ini, sehingga akan menjadi lebih murah. Bahkan jika sedikit lebih lambat, karena biaya jauh lebih rendah, tetap layak secara ekonomi.
Algoritma pertama (seperti DiLoCo, Sparse LoCo, dan algoritma Google dua tahun lalu) memungkinkan skala parameter berkembang dari 10 miliar, 40 miliar menjadi 72 miliar. Sekarang Macrocosmos telah mencapai 100 miliar parameter. Algoritma generasi berikutnya akan memecah model, saya pikir menggunakan metode ini kita akan mencapai parameter triliunan.
Haseeb: Izinkan saya berperan sebagai skeptis.
Pertama, membangun model besar memiliki dua batasan: komputasi dan bandwidth. Hukum fisika tidak bisa dilanggar, jika Anda tidak menempatkan perangkat secara fisik bersama-sama dan berkomunikasi melalui interkoneksi bandwidth tinggi, tetapi berkomunikasi melalui internet publik dan mengompres pembaruan gradien, Anda pasti harus membayar harga besar. Dan mesin-mesin di jaringan terdesentralisasi tersebar di sana-sini, tidak mungkin menghitung "Total Cost of Ownership (TCO)" secara akurat. Retorika ini juga pernah diucapkan orang yang mengerjakan penyimpanan terdesentralisasi: "Sekarang meski lambat, nanti setelah algoritma dioptimalkan akan lebih baik." Lalu? Penyimpanan terdesentralisasi tidak ada permintaan, karena ternyata tidak murah atau efisien.
Yang terpenting adalah: batasan terbesar dalam melatih model besar adalah data. Melatih model dengan perkiraan kasar skala 8 triliun parameter seperti Mythos atau Fable, Anda membutuhkan data Token yang sangat besar. OpenAI dan Anthropic menghabiskan uang besar untuk menghasilkan data dari pemasok, mereka membayar harga mahal untuk menghasilkan data sintetis, dan mendapatkan data pengguna dari jejak penggunaan Claude Code dan Codex. Orang-orang di jaringan terdesentralisasi tidak memiliki data ini.
Mengesampingkan ekonomi, lihat sisi permintaan. Saya pikir proposisi nilai inti cryptocurrency bukan desentralisasi, desentralisasi hanyalah sarana, tujuannya adalah kedaulatan diri dan anti-sensor. Ini juga alasan Satoshi Nakamoto merancang Bitcoin. Di bidang AI, apa yang diperhatikan orang? Pertama adalah biaya; kedua adalah memiliki model sendiri dan data tidak dimasukkan ke dalam set pelatihan; ketiga adalah anti-sensor. Orang sangat membenci sistem sensor Fable 5 dan mekanisme internalnya yang diam-diam mengurangi kinerja.
Lihat Venice AI, itu adalah bintang AI kripto saat ini. Ia menggunakan Near AI untuk komputasi rahasia, melindungi privasi dan retensi data nol. Tetapi model yang paling sering digunakan di Venice bukanlah model yang dilatih secara terdesentralisasi (bukan dari Pluralis dll), melainkan model open source bobot terbuka biasa yang dijalankan oleh perusahaan seperti DeepSeek atau GLM-5. Ini menunjukkan bahwa arah perkembangan AI mungkin adalah: orang ingin pengalaman privasi dan anti-sensor, tetapi tidak harus melalui mekanisme desentralisasi dasar seperti Bitcoin atau Ethereum.
Jesus: Orang AI terdesentralisasi dan terpusat sering menyelesaikan masalah yang tertinggal dua generasi. Seorang peneliti beberapa hari lalu memberi tahu saya, "Pra-pelatihan belum sepenuhnya terselesaikan, tapi sudah sangat membosankan." Banyak inovasi tentang inferensi berasal dari pasca-pelatihan, sekarang kita berbicara tentang rekursi, pembelajaran berkelanjutan, dll. AI terpusat dengan serangan penurunan dimensi talenta dan dana, kesenjangan sebenarnya semakin melebar. Adapun model kecil dan komputasi ujung, seringkali cukup dengan mendistilasi model besar (seperti Gemma Google) untuk menjadi sangat berguna. Jika Anda membuat kluster terdesentralisasi, bersusah payah melatih selama sebulan, di tengah jalan komputer mana yang putus menyebabkan seluruhnya crash, saya tidak tahu bagaimana Anda akan menyelesaikannya.
Jake: Di sini Anda salah, kluster pelatihan terdesentralisasi justru memiliki ketahanan terhadap tekanan yang sangat kuat. Di pusat data raksasa, jika satu GPU rusak Anda mungkin perlu memulai ulang pelatihan; sedangkan di Swarm, GPU dengan ukuran dan bentuk berbeda bisa masuk dan keluar jaringan saat pelatihan berlangsung tanpa efek negatif. Bukti terbesar adalah, Google baru-baru ini dalam blog menyatakan, mereka mulai menggunakan algoritma gaya DiLoCo di dalam pusat data mereka sendiri.
Mengenai masalah data, Haseeb benar, tetapi ini bukan berarti orang terdesentralisasi tidak punya data, orang terpusat punya data. Ada banyak pelanggan di pasar yang menginginkan ekonomi AI yang lebih baik. Misalnya, Kantor hukum Kirkland & Ellis baru-baru ini mengumumkan akan mengeluarkan $5 miliar untuk membeli set data eksklusif mereka sendiri untuk pelatihan, mereka bahkan akan merekrut insinyur AI di dalam firma hukum. Bagi klien seperti mereka dengan anggaran $5 miliar ingin melatih model sendiri, jaringan terdesentralisasi menghilangkan biaya pendinginan dan pemeliharaan pusat data, sebagai lapisan komputasi dasar, biaya akan jauh lebih rendah.
Haseeb: Kirkland & Ellis melakukan ini karena mereka tidak ingin berbagi data mereka. Jika mereka menempatkan data di jaringan terdesentralisasi, data mereka terbuka. Mereka melakukan ini bukan karena merasa ahli melatih model, tetapi ingin menginternalisasi nilai. Mengapa menyerahkannya kepada Harvey (alat AI hukum)?
Jake: Siapa bilang pelatihan terdesentralisasi pasti transparan publik? Itu bisa dibuat pribadi dengan izin. Lebih kritis lagi, ketika bobot model tersebar, tidak ada entitas tunggal yang mengendalikan semua bobot, pengguna model harus membayar jaringan. Aliran pendapatan ini tidak lagi mengalir ke Sam Altman OpenAI atau Dario Anthropic, tetapi ke pemegang token, pembeli, dan peserta pelatihan di jaringan. Ini memberi model bisnis dan aliran pendapatan. Firma hukum tradisional mungkin tidak segera mengadopsi, tetapi pasti ada perusahaan yang menemukan ini cara bagus untuk mendanai produk.
Serangan Siber, Geopolitik, dan Benteng Terakhir
Camila: Jika semua ini bisa terwujud, AI terdesentralisasi sama kuatnya dengan AI terpusat. Dalam situasi seperti model Fable yang diminta ditutup oleh pemerintah, apakah jaringan terdesentralisasi bisa anti-sensor?
Jake: Anti-sensor sebenarnya bukan tugas utama jaringan ini. Tapi jika benar-benar melakukannya, Anda bisa memecah jaringan saraf, menyebarkan bobot di puluhan negara, maka tidak bisa dipaksa ditutup. Tapi saya tegaskan, tujuan akhir AI terdesentralisasi adalah menurunkan hambatan, mendemokratisasikan daya komputasi, membuat lebih banyak orang mampu melatih model.
Jesus: OpenAI sebelumnya menyebutkan "model itu sendiri bukan lagi produk". Di bidang AI terdesentralisasi, orang tampaknya terobsesi membangun model, padahal tertinggal dua hingga tiga generasi dari teknologi yang ada. Kita harus mencari nilai di infrastruktur sekitar model: kemampuan lingkungan seperti sandbox untuk eksekusi kode dan komputasi, mekanisme evaluasi (Evals), pipa data sintetis, dll. Banyak aplikasi keuangan modern bisa dibangun di persimpangan DeFi dan AI, tapi kita belum memanfaatkannya sepenuhnya.
Haseeb: Kembali ke pertanyaan awal, jika AI tingkat terdepan benar-benar menjadi open source sepenuhnya, bertebaran di mana-mana, bahkan kontrol ekspor tidak bisa menghentikannya, apa yang akan terjadi?
Saya pikir akan terjadi "tsunami" keamanan siber tingkat pandemi Covid-19 secara global. Perangkat lunak yang tidak bisa ditambal, server perusahaan kecil, akan hancur lebur. Lihat data on-chain: April 2026 adalah bulan dengan jumlah serangan peretas terbanyak dalam sejarah kripto, diikuti Mei yang memecahkan rekor baru. Meskipun total jumlah uang yang dicuri belum terlalu mengejutkan, frekuensi kejadian meningkat drastis, berarti menyimpan uang di protokol kecil lebih berbahaya daripada sebelumnya.
Jika setiap orang di dunia memegang "peluncur roket", pasti akan menyebabkan banyak infrastruktur hancur. Meski setelah mengalami penderitaan, dalam dua hingga tiga tahun sistem kita akan dipasangi "baja tank", periode transisi selama ini akan sangat menyakitkan.
Camila: Menempatkan alat sekuat ini di tangan semua orang, bukankah lebih baik daripada hanya dikendalikan oleh segelintir perusahaan dan pemerintah?
Haseeb: "Setiap orang" yang Anda sebutkan, termasuk Korea Utara. Apakah Anda benar-benar ingin Korea Utara mendapatkan Mythos?
Camila: Jadi Anda lebih memilih pemerintah AS mendominasi sendiri, bahkan membiarkan mereka menyensor orang lain, daripada berbagi dengan seluruh umat manusia?
Haseeb: Jika harus memilih antara "hanya AS yang bisa gunakan" dan "seluruh dunia bisa gunakan", saya pilih AS. Jika Anda benar-benar percaya AGI (Kecerdasan Umum Buatan) akan datang, itu adalah senjata paling kuat dalam sejarah manusia. Sejak zaman kuno, senjata pemusnah massal dikendalikan oleh negara berdaulat, ini normal. Saya tidak khawatir pemerintah China mendapatkan Mythos, mereka bertindak stabil dan memiliki perencanaan jangka panjang; saya khawatir Korea Utara, teroris, dan kelompok peretas nakal. Sama seperti saya tidak khawatir China memiliki bom nuklir, tapi saya khawatir Korea Utara menekan tombol.
Camila: Terakhir, Jake dan Jesus tolong simpulkan. Serangan Haseeb terlalu kuat, kita butuh sedikit pengisian ulang keyakinan terdesentralisasi.
Jake: Dari sudut pandang investor, tujuannya adalah menemukan area dengan rasio risiko-imbalan yang sangat baik. AI terdesentralisasi adalah area yang sangat keren. Beberapa hari lalu saat makan malam, seorang teman kami berkata: "Kripto sedang berubah menjadi bisnis lalu lintas semata, apa yang harus kita lakukan?" Di dunia seperti ini, AI terdesentralisasi bisa dibilang benteng terakhir di bidang kripto, itu adalah teknologi terdepan yang benar-benar berfungsi. Saya sangat bersemangat dengan perusahaan yang bekerja di bidang ini (seperti Pluralis, Prime, Intel, Jensen, Bagel, Pearl, dll).
Jesus: AI terdesentralisasi pasti memiliki nilai, tapi saya tetap tidak optimis dengan "pra-pelatihan" terdesentralisasi. Saya pikir ada peluang besar di infrastruktur AI terdesentralisasi, tumpukan teknologi dasar Crypto terlalu tua, seluruh dunia sedang memodernisasi dengan AI, kombinasi DeFi dan AI pasti adalah ledakan berikutnya.
