Baru Saja, Pemenang Nobel Bergabung sebagai Karyawan Baru Anthropic

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-20Terakhir diperbarui pada 2026-06-20

Abstrak

Baru-baru ini, John Jumper, pemenang Hadiah Nobel Kimia dan pemimpin inti AlphaFold, mengumumkan keluar dari Google DeepMind setelah hampir 9 tahun untuk bergabung dengan Anthropic. Langkah ini terjadi hanya dua hari setelah Noam Shazeer, salah satu penulis kunci makalah "Attention Is All You Need", meninggalkan Google untuk OpenAI. Kedua kepindahan ini menjadi pukulan besar bagi Google, dengan para pengamat menilai perusahaan kehilangan dua aset berharga dalam 72 jam. Jumper bergabung dengan DeepMind pada 2017, hanya 6 bulan setelah meraih gelar PhD, dan langsung ditunjuk untuk memimpin tim AlphaFold. Di bawah kepemimpinannya, AlphaFold 2 pada 2020 memecahkan masalah pelipatan protein yang telah berlangsung 50 tahun. Pada 2024, ia dan Demis Hassabis memenangkan Hadiah Nobel Kimia atas karyanya. Prestasinya dikatakan mempercepat penemuan struktur protein hingga 1000 kali lipat. Kepindahan Jumper ke Anthropic memperkuat ambisi perusahaan tersebut di bidang ilmu kehidupan. Sebelumnya, Anthropic telah mengakuisisi Coefficient Bio seharga $400 juta dan meluncurkan produk khusus seperti Claude for Life Sciences. Di sisi lain, OpenAI juga gencar berinvestasi di sektor ini dengan model GPT-Rosalind dan komitmen dana miliaran dolar. Sementara itu, Google DeepMind melalui Isomorphic Labs tetap menjadi pemain kuat berkat teknologi AlphaFold. Perpindahan para peneliti top dari Google memicu pertanyaan tentang daya tarik perusahaan besar versus lab AI yang lebih gesit. Seorang investo...

Pemenang Hadiah Nobel, Resmi Bergabung dengan Anthropic!

Hari ini, pemimpin inti AlphaFold, John Jumper, mengumumkan secara resmi: meninggalkan Google DeepMind setelah bekerja hampir 9 tahun, dan bergabung dengan Anthropic.

Pemenang Nobel yang merevolusi seluruh biologi struktural dengan satu model AI, kini pergi.

Hassabis dengan cepat menanggapi: "Terima kasih atas kemitraan luar biasa John selama 9 tahun terakhir! Pencapaian yang kami raih dengan AlphaFold telah mengubah dunia."

Berkolaborasi selama 9 tahun, berbagi Hadiah Nobel, ini mungkin adalah perpisahan paling elegan di dunia teknologi.

Dan hanya dua hari sebelumnya, penulis bersama legendaris makalah Transformer, co-head Gemini, Noam Shazeer baru saja mengumumkan keluar dari Google dan bergabung dengan OpenAI.

Kurang dari 72 jam, Google kehilangan dua kartu as berturut-turut.

Satu dibeli dengan $2,7 miliar pun tidak bisa ditahan, satu lagi hubungan 9 tahun pun tidak bisa dipertahankan.

6 Bulan Setelah Lulus PhD, Langsung Memimpin AlphaFold

Di dunia ilmu kehidupan, John Jumper bisa dibilang adalah perwujudan dari "menggunakan AI untuk menulis ulang seluruh disiplin ilmu".

Lahir tahun 1985 di Little Rock, Arkansas, sebuah kota kecil biasa di selatan Amerika.

S1 mengambil gelar ganda matematika dan fisika di Vanderbilt, kemudian masuk University of Chicago hingga meraih gelar doktor, dengan fokus penelitian pada kimia teoretis. Secara spesifik, menggunakan metode komputasi untuk mensimulasikan dinamika protein.

Matematika memberinya intuisi untuk pemodelan, fisika memberinya pemahaman tentang sistem kompleks, kimia teoretis membuatnya lebih paham tentang masalah protein itu sendiri dibanding peneliti AI murni mana pun.

Kombinasi ketiga bidang ini tepat menjadi kombinasi pengetahuan paling langka untuk memecahkan masalah pelipatan protein.

Setelah meraih gelar doktor tahun 2017, Jumper langsung bergabung dengan DeepMind.

Perlu dicatat, saat itu dia hampir tidak punya pengalaman deep learning, hal paling menonjol di CV-nya bukanlah penguasaan jaringan saraf, melainkan pemahaman tentang fisika protein.

Tapi justru itulah yang dilihat oleh Hassabis.

Kemudian, dia membuat keputusan yang tidak terduga siapa pun — menunjuk pemuda yang baru lulus 6 bulan, bahkan harus belajar deep learning sambil bekerja, untuk langsung memimpin tim AlphaFold.

Tidak ada masa transisi, tidak ada "kerja sebagai peneliti dulu beberapa tahun untuk mengumpulkan pengalaman".

Hassabis bertaruh bahwa untuk memecahkan soal pelipatan protein ini, memahami protein lebih penting daripada memahami AI. Dan yang diambil Jumper adalah taruhan terbesar di seluruh bidang biologi komputasional.

Satu Orang Menggandakan Biologi 1000 Kali Lipat

Apa yang terjadi beberapa tahun berikutnya hanya bisa digambarkan sebagai "luar biasa" —

2018, AlphaFold pertama kali muncul di kompetisi prediksi struktur protein CASP, mengalahkan metode tradisional.

2020, AlphaFold 2 hadir secara mengejutkan, masalah pelipatan protein yang membingungkan ahli biologi selama 50 tahun, langsung "terpecahkan" oleh satu model AI.

2021, Jumper memimpin tim untuk menghitung struktur 3D hampir semua 50.000+ protein manusia. Dan pada akhirnya berhasil menghasilkan struktur sekitar 1 juta spesies, hampir 200 juta jenis protein yang diketahui.

Sebelum AlphaFold, manusia menghabiskan beberapa dekade, menggunakan metode eksperimen seperti kristalografi sinar-X, cryo-EM, hanya berhasil memecahkan sekitar 200.000 struktur protein.

Tim Jumper, dengan satu kali usaha, menggandakannya 1000 kali lipat.

Tidak berlebihan untuk mengatakan, pekerjaan yang tidak selesai dikerjakan ahli biologi selama seratus tahun terakhir, AlphaFold menyelesaikannya dalam beberapa bulan.

Mei 2024, AlphaFold 3 dirilis — tidak hanya memprediksi protein, interaksi antara DNA, RNA, molekul obat kecil, semuanya bisa dihitung. Akurasi docking protein-ligan 76.4%, meningkat 1.8 kali lipat dari metode generasi sebelumnya.

5 bulan kemudian di Stockholm, John Jumper dan Demis Hassabis bersama-sama berdiri di panggung penerima Hadiah Nobel Kimia.

Saat itu Jumper berusia 39 tahun, menjadi pemenang Nobel Kimia termuda dalam 70 tahun.

Dari lulusan doktor yang bahkan harus belajar deep learning, hingga berdiri di bawah sorotan lampu Stockholm, dia hanya butuh 7 tahun.

Sejauh ini, tingkat pengembalian taruhan Hassabis dulu, mungkin termasuk yang tertinggi dalam sejarah sains manusia.

Jadi ketika dia pergi hari ini, rasa sakit Google DeepMind bukan hanya sekadar kehilangan seorang Director.

Apa yang Terjadi dengan Google?

Setelah kabar ini meledak, kolom komentar di X langsung riuh.

Netizen Chubby langsung berteriak: "Ini kerugian besar bagi Google, dan ini gila bagi Anthropic!"

Ada netizen yang berkomentar "Anthropic menyambut pemenang Nobel, talenta terus terkonsentrasi ke OpenAI dan Anthropic", ada juga yang langsung berseru: "Pertama Karpathy, sekarang orang di balik AlphaFold, Anthropic sedang membentuk Avengers AI."

Logan Kilpatrick bercanda berharap Jumper "memenangkan Hadiah Nobel lagi". Nada bicaranya bergurau, tetapi kalau dipikir-pikir, sebenarnya tidak berlebihan.

Dan setelah terkejut, semua orang bertanya hal yang sama — apa yang terjadi dengan Google?

Jumper tidak mengatakan, Anthropic tidak mengatakan, Google juga tidak mengatakan.

Mungkin, satu komentar dari investor Lior Alexander adalah yang paling mendekati jawaban saat ini —

"Lab AI terdepan sedang menjual sesuatu yang tidak bisa diberikan Google: perasaan bahwa satu orang bisa mengubah jalur perusahaan."

Orang yang Dibeli dengan $2,7 Miliar, Juga Tidak Bisa Ditahan

Hanya dua hari sebelum pengumuman Jumper, Noam Shazeer mengumumkan meninggalkan Google dan bergabung dengan OpenAI, sebagai "Kepala Riset Arsitektur".

Dalam makalah landasan AI modern tahun 2017 "Attention Is All You Need", dia adalah salah satu penulis inti. Perhatian multi-kepala (multi-head attention) didesainnya, implementasi pertama yang bisa mengalahkan SOTA diketiknya baris demi baris.

Dan Google untuk mengajaknya kembali dari Character.AI, menghabiskan $2,7 miliar.

Setelah kembali, Shazeer menjabat sebagai Co-Head Gemini, menjadi pahlawan utama serangan balik model besar Google.

Hasilnya kurang dari dua tahun, dia pergi lagi. Dua hari kemudian, Jumper juga pergi.

Mereka bukan yang pertama, dan juga bukan yang terakhir.

8 tahun terakhir, lebih dari 20 peneliti top yang namanya tercantum di makalah milestone berturut-turut meninggalkan DeepMind/Brain.

Tahun 2025 saja, setidaknya 11 eksekutif tinggi mengundurkan diri. Salah satu pendiri DeepMind, Mustafa Suleyman sendiri, juga direkrut Microsoft dalam akuisisi sebesar $650 juta.

Ilmu Kehidupan, Medan Pertempuran Berikutnya Tiga Raksasa AI

Kembali ke sisi Anthropic. Sebenarnya, persiapan sudah dimulai lebih dari dua bulan lalu.

3 April, Anthropic menggunakan saham senilai $400 juta untuk mengakuisisi perusahaan biotek Coefficient Bio. Timnya kurang dari 10 orang, tetapi sudah mencapai hasil terbaik di industri dalam bidang desain antibodi berbasis AI.

Sementara itu, Anthropic juga sedang membangun laboratorium basahnya sendiri, Oktober lalu meluncurkan Claude for Life Sciences yang membantu peneliti mempercepat penemuan obat dan desain eksperimen biologi, Januari tahun ini meluncurkan Claude for Healthcare untuk institusi medis.

Mereka mengatakan, tujuannya adalah memampatkan siklus R&D ilmu kehidupan 10 kali lipat. Dan sekarang, seorang ilmuwan protein kelas Nobel yang memimpin hal ini.

Faktanya, bukan hanya Anthropic yang menaruh modal di ilmu kehidupan.

OpenAI April tahun ini merilis model penalaran khusus untuk biomedis, GPT-Rosalind, fokus pada penemuan obat, analisis genom, dan rekayasa protein, sudah menjalin kerja sama dengan perusahaan farmasi besar seperti Amgen, Moderna, Thermo Fisher.

OpenAI Foundation bahkan langsung menyatakan: investasi dalam ilmu kehidupan tahun depan tidak kurang dari $10 miliar. Ditambah dengan Shazeer yang baru direkrut untuk menangani riset arsitektur, OpenAI di jalur ini juga datang dengan agresif.

Dan di sisi Google DeepMind, Isomorphic Labs di bawah Hassabis tahun lalu mengumpulkan dana $600 juta, menandatangani perjanjian kerja sama dengan Eli Lilly, Novartis dengan total nilai milestone mencapai $30 miliar, basis teknologi AlphaFold masih menjadi tolok ukur industri.

Tiga laboratorium, secara bersamaan menaruh taruhan ke arah yang sama — menggunakan AI untuk menulis ulang ilmu kehidupan.

Pilihan Jumper, hanyalah langkah terbaru dalam permainan catur besar ini.

Referensi:

https://x.com/JohnJumperSci/status/2068001285173834106

Editor: Musa

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "Xinzhiyuan", penulis: ASI Revelation

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QSiapa yang baru saja meninggalkan Google DeepMind dan bergabung dengan Anthropic?

AJohn Jumper, penerima Hadiah Nobel Kimia dan pemimpin inti di balik AlphaFold, baru saja mengumumkan bahwa ia telah meninggalkan Google DeepMind setelah hampir 9 tahun untuk bergabung dengan Anthropic.

QApa pencapaian utama John Jumper dengan AlphaFold?

ADengan tim AlphaFold, John Jumper berhasil memprediksi struktur hampir semua protein manusia (sekitar 2 miliar struktur protein yang diketahui) dalam hitungan bulan, yang mana sebelumnya membutuhkan puluhan tahun penelitian eksperimental untuk mengungkap sekitar 200.000 struktur. Ini secara efektif meningkatkan jumlah data struktur protein yang diketahui hingga 1000 kali lipat.

QMengapa banyak peneliti AI top meninggalkan Google/DeepMind baru-baru ini menurut artikel?

AArtikel tersebut mengutip komentar investor Lior Alexander yang menyarankan bahwa perusahaan AI terdepan seperti OpenAI dan Anthropic menawarkan perasaan bahwa satu individu dapat mengubah lintasan perusahaan—sesuatu yang mungkin sulit didapatkan di perusahaan besar seperti Google.

QPerusahaan apa saja yang disebutkan dalam artikel sedang berinvestasi besar-besaran di bidang ilmu hayati (life sciences)?

AArtikel tersebut menyebutkan bahwa tiga raksasa AI—Anthropic, OpenAI, dan Google DeepMind (melalui Isomorphic Labs)—semuanya sedang berinvestasi besar-besaran untuk menerapkan AI dalam ilmu hayati, termasuk penemuan obat dan desain protein.

QSiapa lagi yang baru-baru ini meninggalkan Google untuk bergabung dengan perusahaan AI pesaing sebelum John Jumper?

ADua hari sebelum pengumuman John Jumper, Noam Shazeer—penulis bersama makalah Transformer 'Attention Is All You Need' dan mantan pemimpin bersama Gemini di Google—mengumumkan kepergiannya untuk bergabung dengan OpenAI sebagai Kepala Riset Arsitektur.

Bacaan Terkait

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

Dalam tiga hari, Google kehilangan dua tokoh legendaris AI. Noam Shazeer, penulis inti makalah Transformer dan pemimpin bersama Gemini, meninggalkan Google untuk bergabung dengan OpenAI. Dua hari kemudian, John Jumper, pemenang Nobel Kimia 2024 dan pemimpin inti AlphaFold, meninggalkan Google DeepMind untuk bergabung dengan Anthropic. Tren ini diperkuat dengan keputusan mantan anggota pendiri OpenAI, Andrej Karpathy, yang bergabung dengan Anthropic pada Mei. Kehilangan ini mencerminkan tren yang lebih luas: aliran talenta AI puncak dari Google ke OpenAI dan Anthropic. Penyebabnya adalah perbedaan mendasar dalam misi. Bisnis inti Google adalah iklan, sehingga penelitian AI sering kali harus selaras dengan tujuan komersial. Sebaliknya, OpenAI berfokus pada AGI untuk kemanusiaan, sementara Anthropic berfokus pada keamanan AI, memungkinkan peneliti berkonsentrasi penuh pada kemajuan teknologi. Faktor lain termasuk prospek kekayaan dari IPO yang akan datang di OpenAI dan Anthropic, yang menawarkan potensi imbalan ekuitas yang jauh lebih besar dibandingkan dengan raksasa matang seperti Google. Selain itu, penggabungan Google Brain dan DeepMind pada 2023 dianggap gagal menyelesaikan ketegangan antara penelitian jangka panjang dan tekanan komersialisasi. Google masih memiliki aset kuat seperti infrastruktur komputasi dan data, tetapi kehilangan talenta kritis ini merupakan tantangan struktural yang mendalam. Di bidang AI, retensi talenta terbaik ternyata lebih sulit daripada membangun model yang paling canggih sekalipun.

marsbit1j yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

marsbit1j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

Setiap kali model AI terdepan dirilis, industri melihat "laporan nilai" seperti MMLU-Pro, MMMU, dan MMMU-Pro. Tolok ukur ini telah menjadi bahasa umum untuk mengevaluasi kemampuan model. Di baliknya adalah nama seorang peneliti Tionghoa, Chen Wenhu, asisten profesor di University of Waterloo. Dia dan lab TIGERLab-nya menciptakan MMLU-Pro karena MMLU lama tidak lagi efektif—model canggih seperti OpenAI o3 hampir mencapai nilai sempurna. MMLU-Pro, dengan 12.032 soal lebih sulit dan 10 pilihan jawaban, berhasil membedakan kembali kemampuan model. Selain itu, mereka mengembangkan MMMU untuk mengevaluasi model multimodal (teks dan gambar) pada 11.500 soal dari berbagai disiplin ilmu. Bahkan model terkuat seperti GPT-4V hanya mencapai akurasi 56%. MMMU-Pro kemudian dibuat agar model tidak bisa mengandalkan teks saja dan harus benar-benar memahami informasi visual. Chen Wenhu memiliki latar belakang riset dalam pemahaman informasi kompleks. Pengalamannya di Google DeepMind untuk proyek Gemini membantunya memahami celah dalam evaluasi. Labnya juga mengerjakan penelitian model, seperti UniVideo untuk video dan MoCha untuk karakter virtual, yang memperdalam pemahaman mereka dalam merancang tolok ukur yang solid. Kini, dia bergabung dengan Meta untuk fokus pada data pelatihan dan evaluasi multimodal. Karyanya menggarisbawahi kontribusi signifikan peneliti Tionghoa di balik layar dalam membentuk standar evaluasi AI global.

marsbit1j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

marsbit1j yang lalu

Surat Terbuka dari Co-Founder Alliance untuk Para Entrepreneur: Ditulis pada Saat Cursor Dijual dengan Nilai $600 Miliar

Alliance Co-founder memberikan surat untuk wirausahawan, menggunakan contoh Cursor yang dijual seharga $60 miliar, untuk membahas esensi memulai bisnis dan pola umum kesuksesan perusahaan-perusahaan besar. Surat ini menekankan bahwa banyak calon pendiri menyerah terlalu cepat karena mengira peluang telah habis, padahal mereka tidak melihat bahwa perusahaan sukses seperti Cursor, Stripe, Figma, dan Shopify memulai dengan keyakinan yang tidak populer tentang tren jangka panjang. Mereka menghabiskan bertahun-tahun membangun produk sebelum masa depan itu menjadi jelas bagi semua orang. Pola dasarnya adalah: mengidentifikasi pergeseran teknologi, menemukan sudut pandang yang unik, fokus pada pengguna intensif, dan eksekusi yang gigih. Surat ini membagi peluang menjadi dua fase: di awal siklus teknologi, peluang terletak pada membuat teknologi baru dapat digunakan; di fase pertengahan/akhir, peluang terletak pada menemukan "kebalikan" atau titik buta yang diabaikan oleh pemain generasi pertama. Surat ini memberikan panduan praktis: benamkan diri di pasar, gunakan semua produk terkait, wawancarai pengguna, temukan masalah yang sangat mendesak ("pain point"). MVP harus sangat fokus, memberikan alasan kuat bagi pengguna untuk beralih dengan biaya rendah. Saluran distribusi sama pentingnya dengan produk itu sendiri, dan seringkali merupakan parit pertahanan. Pendiri harus membangun mesin distribusi, tidak hanya produk. Terakhir, ketangguhan dan ketahanan tidak dapat diajarkan, hanya didapat dari pengalaman. Banyak perusahaan besar hampir gagal berkali-kali. Pelajarannya bukan bahwa pendiri itu jenius, tetapi mereka bertahan cukup lama sehingga wawasan mereka menghasilkan efek majemuk. Intinya tidak ada rahasia. Ini tentang melakukan hal-hal mendasar secara konsisten dalam jangka panjang. Surat ini menutup dengan seruan: "Dunia adalah milik kalian. Mulailah mencipta."

marsbit1j yang lalu

Surat Terbuka dari Co-Founder Alliance untuk Para Entrepreneur: Ditulis pada Saat Cursor Dijual dengan Nilai $600 Miliar

marsbit1j yang lalu

Pilihan Mingguan Editor Weekly Editor's Picks (0613-0619)

**Ringkasan Mingguan Editor Pilihan (13-19 Juni)** Aliran informasi terlalu cepat, artikel analisis mendalam mudah tenggelam dalam tren panas. Kolom "Pilihan Editor Mingguan" ini menyaring konten bernilai dari banjir informasi, membantu Anda menyaring kebisingan dan menyisakan wawasan yang memberi inspirasi. **Lanskap Makro:** Setelah pembukaan kembali Selat Hormuz, pasar beralih dari "gejolak perang" ke "pemulihan pasokan", dengan transaksi seperti jual premium risiko minyak, beli sektor penerbangan & pariwisata, serta beli obligasi durasi panjang. **Investasi & Startup:** Ray Dalio menyarankan portofolio terdiversifikasi alih-alih berkonsentrasi pada saham raksasa AI. Prediksi untuk Crypto 2029: pasar aset digital yang bertahan. Sinyal rantai (on-chain) menunjukkan BTC mendekati area dasar. IPO SpaceX dinilai terlalu mahal, berisiko memicu "gamma squeeze" dan menjadi variabel sistematis. Saham HOOD (Robinhood) naik meski mencoba mengurangi ketergantungan pada crypto. Bursa Korea Selatan, terbatas regulasi, beralih ke token spekulatif ("meme coins"). **Web3 & AI:** Peringatan tentang risiko eksposur luar neraca (off-balance sheet) senilai $1,8 triliun di industri AI yang bisa memicu krisis. Model AI digunakan untuk prediksi pertandingan Piala Dunia. Diagram rincian biaya langganan AI $20 menunjukkan struktur biaya dan perusahaan terkait. **Pasar Prediksi:** Robinhood mengembangkan platform prediksi sendiri (Rothera), menandai pergeseran persaingan dari pasar ke saluran distribusi. **CeFi & DeFi:** Mekanisme perdagangan berkelanjutan (perpetuals) untuk Pre-IPO (contoh SpaceX) diuji, tantangannya pada penanganan aksi korporasi. STRC (terkait MicroStrategy) terlepas dari nilai nominal, mencerminkan kekhawatiran pada model keuangan perusahaan. ETF Bitcoin berpenghasilan (seperti BITA dari BlackRock) diluncurkan, menawarkan hasil tetap dengan mengorbankan potensi kenaikan maksimal. **Ethereum & Skalabilitas:** CEO Sharplink menekankan keunggulan Ethereum pada basis pengembang terbesar dan komposabilitas, bukan kecepatan. **Sorotan & Berita Singkat:** Kesepakatan AS-Iran, sikap hawkish Fed, pembatasan akses AI oleh Anthropic, akuisisi oleh SpaceX, serta pandangan dari Arthur Hayes dan a16z tentang pasar crypto dan AI.

marsbit1j yang lalu

Pilihan Mingguan Editor Weekly Editor's Picks (0613-0619)

marsbit1j yang lalu

Surat dari Pendiri Alliance untuk Para Wirausahawan: Ditulis Saat Cursor Terjual dengan Harga 60 Miliar Dolar

Duduk di depan komputer, Anda memiliki ide untuk memulai bisnis. Anda melihat Cursor dijual seharga $60 miliar kepada Elon Musk. Anda bertanya: mengapa saya tidak bisa melakukan hal yang sama? Kebanyakan calon pendiri melihat pasar yang ramai di AI dan crypto, lalu menyimpulkan peluang sudah habis. Mereka menyerah sebelum memulai. Tapi kisah Cursor dan perusahaan hebat lainnya seperti Stripe, Figma, dan Shopify menunjukkan pola yang sama: mereka memulai dengan keyakinan non-konsensus tentang masa depan, lalu membangun bertahun-tahun sebelum tren itu menjadi jelas bagi semua orang. Kunci utamanya adalah: 1. **Identifikasi Pergeseran Teknologi**: Pahami di mana posisi Anda dalam siklus inovasi. Apakah di fase awal (seperti Cursor/Coinbase) yang fokus membuat teknologi baru bisa digunakan, atau fase selanjutnya (seperti Stripe/Figma) yang membangun ulang solusi lama dengan wawasan baru. 2. **Kembangkan Wawasan Unik**: Benamkan diri Anda sepenuhnya di pasar Anda. Gunakan semua produk, bicara dengan pengguna, pahami mengapa mereka bertahan atau pergi. Wawasan muncul dari kedalaman, bukan dari pemikiran tertutup. 3. **Cari Rasa Sakit yang Akut**: Ide yang layak dibangun harus menawarkan peningkatan 10x atau memecahkan masalah yang sangat menyakitkan. Cari pengguna yang sudah membuat solusi sendiri yang rumit. 4. **Bangun MVP yang Terfokus**: Jangan tambahkan fitur hanya karena bisa. Tanya: "Mengapa seseorang akan beralih dari alat yang ada?" Produk terbaik tidak memaksa perilaku baru, mereka meningkatkan alur kerja yang sudah dikenal. 5. **Temukan Saluran Distribusi Anda**: Sebelum Product-Market Fit, capailh Channel-Market Fit. Bagaimana pelanggan Anda menemukan produk baru? Seperti Cursor, Airbnb, dan Stripe, kuncinya seringkali adalah "kerja keras" yang tidak terukur di awal—mengirim DM, memposting di forum, merekrut pengguna satu per satu. 6. **Tetaplah Gigih**: Tidak ada jalan pintas. Cursor, Airbnb, Nvidia semuanya melalui tahun-tahun sulit dan penolakan sebelum sukses. Ketekunan memungkinkan wawasan Anda berkembang. Tidak ada rahasia. Hanya sedikit orang yang mampu melakukan langkah-langkah ini secara konsisten dan cukup lama. Mereka yang melakukannya akan membangun perusahaan besar berikutnya. Dunia ini milik Anda. Ciptakanlah.

链捕手1j yang lalu

Surat dari Pendiri Alliance untuk Para Wirausahawan: Ditulis Saat Cursor Terjual dengan Harga 60 Miliar Dolar

链捕手1j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli CORE

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian CORE (CORE) 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 CORE (CORE) 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 CORE (CORE) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan CORE (CORE) 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 CORE (CORE)Lakukan trading CORE (CORE) 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.

433 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.13Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli CORE

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 CORE (CORE) disajikan di bawah ini.

活动图片