Baru Saja, OpenAI Ungkap GPT-6, Dikabarkan 10 Triliun Parameter, Rilis Paksa Agustus

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-08-10Terakhir diperbarui pada 2026-08-10

Abstrak

Baru saja, OpenAI disebutkan akan merilis GPT-6 (Astra) dengan 10 triliun parameter pada bulan Agustus ini, meskipun menghadapi tekanan pemeriksaan pemerintah. Model ini dilaporkan lima kali lebih besar dari GPT-4 yang berparameter 1,8 triliun. Selain itu, OpenAI juga dikabarkan sedang mempersiapkan model raksasa epik bernama "Doug" yang dijadwalkan rilis paling lambat November. Doug disebut-sebut menggunakan chip Vera Rubin generasi berikutnya dari Nvidia dan akan jauh lebih kuat daripada model apa pun sebelumnya, bahkan membuat Fable terlihat seperti produk primitif. Rilis GPT-6 pada Agustus dipandang sebagai langkah OpenAI untuk bersaing ketat dengan Anthropic, yang juga berencana meluncurkan Fable 5.1 di bulan yang sama. Sementara itu, lanskap persaingan AI besar menyusut setelah gejolak di internal Google dan DeepMind. Langkah ini menandai kembalinya fokus OpenAI pada pelatihan awal (*pre-training*) skala penuh setelah lebih dari dua tahun, menunjukkan bahwa hukum penskalaan (*scaling laws*) masih berlaku untuk mendorong kemampuan penalaran dan generalisasi model ke tingkat baru.

GPT-6 dengan 10 triliun parameter, akan dirilis bulan ini!

Baru saja, kabar mengejutkan muncul di X.

Wartawan intelijen AI, ChrisGPT, mengungkapkan, meskipun menghadapi tekanan pengawasan pemerintah, GPT-6 (Astra) tetap akan dirilis pada Agustus.

GPT-6, adalah model Astra yang secara darurat ditangguhkan rilisnya oleh OpenAI kemarin.

9 bulan lalu, OpenAI mulai fokus, mengalokasikan ulang sumber daya komputasi. Menyadari Anthropic unggul dalam pra-pelatihan, OpenAI panik!

Diperkirakan parameter GPT-4 sekitar 1,8 triliun. Jika parameter Astra benar-benar 10 triliun, itu berarti lebih dari lima kali lipat GPT-4.

Bagaimanapun juga, OpenAI telah menginvestasikan skala yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam pra-pelatihan.

Jangan buru-buru, masih ada yang lebih hebat di belakang.

Ekspos kedua ChrisGPT adalah "raksasa epik" dengan kode nama Doug yang direncanakan akhir tahun.

Ia bukan hanya model pra-pelatihan terbesar yang pernah dibuat OpenAI sejauh ini, tetapi juga dikabarkan membuat Fable terlihat seperti produk primitif.

Dan, ia bukanlah GPT-6.

Tetapi model ini perlu menjalani pra-pelatihan terlebih dahulu, kemudian juga memerlukan banyak pengujian keamanan siber, sehingga mungkin akan dirilis paling lambat sebelum November.

Kebetulan, baru-baru ini, Presiden OpenAI Greg membagikan ulang sebuah postingan di X—

GPT-4, justru diselesaikan pelatihannya pada 8 Agustus empat tahun yang lalu.

Industri berspekulasi, parameter GPT-4 adalah 1,8 triliun, empat tahun kemudian, parameter GPT-6 mencapai sepuluh triliun, menyelesaikan lompatan mengerikan dalam tingkat besaran!

Dapat disimpulkan, GPT-6 akan memunculkan kemampuan penalaran logis dan generalisasi yang sulit dibayangkan.

Raksasa Ultimate Akhir Tahun Doug:

Membandingkan Fable 5 Sebagai "Manusia Purba"

Nama Doug, tidak hanya diungkapkan oleh ChrisGPT, lembaga terkenal SemiAnalysis sebelumnya juga pernah menyebutkannya.

Menurut informasi yang dibocorkan, landasan komputasi Doug sangat mewah.

Influencer informasi terdepan Pankaj Kumar menunjuk, Doug kemungkinan besar dilatih menggunakan chip Vera Rubin generasi berikutnya dari Nvidia yang belum sepenuhnya diluncurkan!

Secara keseluruhan, OpenAI sedang memainkan permainan besar.

Pada bulan Agustus, pertama-tama gunakan GPT-6 10 triliun untuk menggemparkan panggung, menarik perhatian pengguna; menjelang akhir tahun, lempar raksasa Doug ini, menangkan posisi nomor satu absolut.

Tibo yang sedang bertarung dengan Boris, juga mengisyaratkan kejutan

Agustus, Pertempuran Penentu ASI

Dan pada Juli 2026, banyak pihak membocorkan, model generasi berikutnya OpenAI yang akan datang menggunakan dasar pra-pelatihan baru (melampaui "Spud" sebelumnya yang sekitar 4T token), skala sekitar 10T, konteks mungkin mencapai 1,5M token, yang disetarakan dengan Mythos/Fable Anthropic.

Sekarang situasinya jelas: waktu rilis Astra tertunda karena penangguhan keamanan, tetapi Anthropic tidak berniat menunggu.

Anthropic bersiap untuk merilis Fable 5.1 pada Agustus, dengan harga yang sama dengan Fable 5, langsung menyetarakan Astra.

Anthropic kemungkinan besar menggunakan taktik "Tianji Sa Ma": alasan Opus 5 sengaja menahan kekuatan saat peluncuran, adalah untuk menggunakan Fable 5.1 sebagai pasukan tersembunyi, menunggu GPT-6 muncul, segera menyerang balik.

Siapa yang akan menjadi raja model besar? Pertanyaan ini menjadi belum pernah sepanas sebelumnya pada Agustus.

Menembus "Tembok Pra-Pelatihan": OpenAI Melawan Mati-matian

Mengapa Doug sangat penting?

Karena ia menunjuk pada kenyataan yang tidak berani dihadapi seluruh industri: sejak merilis GPT-4o pada Mei 2024, OpenAI telah lebih dari dua tahun tidak menyelesaikan pra-pelatihan skala penuh model terdepan generasi berikutnya.

o1, o3, GPT-5 hingga GPT-5.5, pada dasarnya adalah pasca-pelatihan, pembelajaran penguatan, dan komputasi penalaran di atas landasan era GPT-4o. "Mesin" GPT, belum diganti selama dua tahun.

Karena hambatan serius dalam pra-pelatihan, proyek-proyek seperti Orion diturunkan levelnya karena kinerja di bawah harapan.

Tetapi! OpenAI tidak pernah meninggalkan jalur inti pra-pelatihan ini.

Peluncuran Gemini 3 akhir tahun lalu, benar-benar membuat Altman bertekad mengganti "mesin".

Segera setelah itu, model pra-pelatihan baru dengan kode nama Garlic muncul ke permukaan. Menurut kabar, Kepala Riset Mark Chen memberi tahu tim, perusahaan telah memecahkan masalah kunci dalam pra-pelatihan.

Tetapi Garlic lebih mirip eksperimen validasi, Doug adalah produk sebenarnya setelah diperbesar ke skala yang lebih besar.

Mereka kemungkinan besar telah mengatasi hambatan degradasi kinerja, menyelesaikan stabilitas kluster puluhan ribu bahkan ratusan ribu kartu, yang menyebabkan kelahiran Doug.

Dalam waktu lama, SemiAnalysis terus menekankan: Hukum Pensakelaran (Scaling Laws) masih efektif.

Seri o1 membuktikan: model dapat terus diskalakan dalam "waktu penalaran".

Dan kembalinya Doug yang perkasa menyatakan: dalam dimensi dasar "pra-pelatihan", selama daya komputasi dan data dapat mengikuti, Hukum Pensakelaran masih dapat menciptakan keajaiban!

Tiga Raksasa Hanya Tinggal Dua

Sekarang, dari tiga raksasa hanya tersisa dua.

5 Agustus, peta AI Google runtuh satu sudut.

Kepala Ilmuwan yang telah bekerja selama 27 tahun, Jeff Dean, bersama tiga peneliti inti lainnya, keluar untuk memulai usaha. Di hari yang sama, pemenang Nobel Hassabis mengundurkan diri sebagai CEO DeepMind, mundur ke posisi ketua. Harga saham Alphabet hari itu turun lebih dari 4%.

DeepMind, tidak lagi menjadi laboratorium terdepan. Tempat yang menciptakan Transformer, sedang mengirimkan peneliti terbaik kepada pesaing.

Tidak lama sebelumnya, Silicon Valley masih memiliki "tiga raksasa" ASI, sekarang, di lintasan balap hanya tersisa OpenAI dan Anthropic.

Sekarang, Anthropic memegang Fable 5. OpenAI memegang iterasi berkelanjutan 5.5, 5.6, serta 6 yang akan datang.

Sekarang, OpenAI memegang dua kartu: Astra di Agustus, dan Doug di akhir tahun.

Dua tahun terakhir, OpenAI membuktikan mesin lama masih bisa diperas banyak tenaga kuda. Ketika mesin berganti generasi, sistem yang telah disetel hingga batas ini, seberapa cepat masih bisa mendorong mobil?

Jawaban ini, Doug di akhir tahun akan segera mengungkapkannya.

Referensi:

https://x.com/ChrisGPT/status/2086220662264250764

https://newsletter.semianalysis.com/p/gemini-is-cooked-but-gcp-is-cooking

Artikel ini berasal dari akun resmi WeChat "Xin Zhi Yuan", penulis: Apokalips ASI, editor: Aeneas Salomo

Pertanyaan Terkait

QApakah GPT-6 (Astra) akan dirilis dan berapa jumlah parameternya?

AMenurut artikel, GPT-6 (Astra) dijadwalkan akan dirilis pada bulan Agustus ini dengan parameter yang disebut-sebut mencapai 10 triliun, yang merupakan lima kali lipat dari GPT-4 yang memiliki sekitar 1,8 triliun parameter.

QModel AI besar apa lagi yang direncanakan OpenAI setelah GPT-6?

ASetelah GPT-6, OpenAI disebut-sebut akan merilis model raksasa epik yang dijuluki 'Doug' pada akhir tahun. Doug digambarkan sebagai model pra-pelatihan terbesar OpenAI hingga saat ini dan kemungkinan akan dirilis paling lambat November.

QSiapa yang menjadi pesaing utama OpenAI di bidang model AI canggih menurut artikel ini?

AMenurut artikel, saat ini hanya OpenAI dan Anthropic yang tersisa sebagai pemain utama (dua raksasa) dalam perlombaan model AI canggih (ASI). Anthropic bersiap meluncurkan Fable 5.1 pada Agustus untuk bersaing langsung dengan GPT-6 (Astra).

QMengapa proyek Doug sangat penting bagi OpenAI?

ADoug sangat penting karena menandai kembalinya OpenAI ke skala penuh dalam pra-pelatihan model generasi baru, setelah lebih dari dua tahun fokus pada pasca-pelatihan dan penyempurnaan di atas fondasi GPT-4o. Ini membuktikan bahwa Hukum Skala (Scaling Laws) masih efektif dalam dimensi pra-pelatihan.

QPerubahan besar apa yang terjadi di tubuh Google/DeepMind berdasarkan artikel ini?

APada 5 Agustus, Jeff Dean, kepala ilmuwan yang telah bekerja selama 27 tahun, dan tiga peneliti inti lainnya meninggalkan Google untuk memulai startup. Di hari yang sama, Demis Hassabis, pemenang Hadiah Nobel, mengundurkan diri dari posisi CEO DeepMind. Peristiwa ini menyebabkan saham Alphabet turun lebih dari 4%.

Bacaan Terkait

Setelah Tiga Tahun Berturut-turut Mengurangi Posisi Saham, Akhirnya Buffett Bertindak

Setelah tiga tahun terus mengurangi portofolio saham, Berkshire Hathaway akhirnya beralih ke pembelian bersih pada kuartal II 2026. Perusahaan melaporkan pembelian saham senilai $234,7 miliar dan penjualan $36,9 miliar, menghasilkan pembelian bersih sekitar $198 miliar. Langkah terbesar kuartal ini adalah investasi tambahan $10 miliar melalui penempatan privat ke Alphabet (induk perusahaan Google), menjadikannya salah satu dari lima saham utama dalam portofolio Berkshire. Investasi ini, diputuskan bersama CEO Greg Abel, menandakan peningkatan toleransi terhadap sektor teknologi di bawah kepemimpinan baru. Berkshire juga melakukan buyback saham senilai $4,527 miliar pada kuartal ini, yang pertama dalam dua tahun, dan melanjutkannya dengan tambahan $3,3 miliar di bulan Juli. Aktivitas investasi dan buyback ini mulai mengurangi cadangan kas perusahaan yang sebelumnya mencapai rekor hampir $4 triliun, menjadi sekitar $364,7 miliar per 30 Juni. Selama beberapa tahun terakhir, Berkshire dikritik karena tampak melewatkan demam AI dan boom semikonduktor, mempertahankan kas dalam jumlah besar sambil menunggu. Laporan kuartalan menegaskan prinsipnya bahwa keuntungan atau kerugian investasi dalam satu kuartal seringkali tidak berarti. Strategi menunggu ini memberinya margin keamanan dan kemampuan untuk berinvestasi ketika aset berkualitas kembali ke harga wajar setelah koreksi pasar, mengonfirmasi disiplin investasi jangka panjang Warren Buffett.

Odaily星球日报7m yang lalu

Setelah Tiga Tahun Berturut-turut Mengurangi Posisi Saham, Akhirnya Buffett Bertindak

Odaily星球日报7m yang lalu

Desain Chip: 'Rekonstruksi Arus Kas' dan 'Jendela Loncatan Kemampuan' dari Sewa Institusional

Industri desain chip Cina menunjukkan kontras ekstrem pada laporan semester pertama 2026. Perusahaan seperti Jiangbolong dan GigaDevice mencatat pertumbuhan laba sangat tinggi, sementara yang lain seperti StarPower menderita penurunan. Analisis mengungkap bahwa keuntungan ini bukan semata-mata hasil penciptaan nilai, tetapi merupakan hasil "alih transfer kelembagaan" dari hilir ke hulu dalam rantai pasokan, yang menciptakan "rente kelembagaan". Rente ini, meski terdistorsi, telah melakukan rekonstruksi arus kas yang penting bagi industri desain chip Cina yang sebelumnya terjebak dalam siklus arus kas negatif dan pengembangan jangka pendek. Fenomena ini membuka "jendela pelompatan kemampuan" yang memungkinkan perusahaan berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan jangka panjang. Jendela peluang ini diproyeksikan berlangsung setidaknya hingga 2030, didorong oleh kelangkaan pasokan chip memori global dan kebijakan "penggantian produk domestik" yang semakin ketat. Sementara perusahaan di ujung penerima rente mendapat manfaat, perusahaan di ujung pembayar mengalami "penyelesaian pasar" yang menyakitkan namun diperlukan. Beberapa perusahaan, seperti Montage Technology dan Fudan Microelectronics, menunjukkan pertumbuhan berdasarkan permintaan pasar riil dan hambatan teknologi, bukan hanya kebijakan. Inilah tanda cahaya sejati: pertumbuhan kemampuan mandiri yang tidak sepenuhnya bergantung pada rente kelembagaan. Intinya, dinamika saat ini bukan sekadar redistribusi rente. Ini adalah periode kritis di mana perusahaan memiliki kesempatan untuk mengubah arus kas yang direkonstruksi menjadi kemampuan teknologi yang berkelanjutan dan mandiri. Masa depan akan dimiliki oleh mereka yang berhasil melakukan transformasi ini.

marsbit27m yang lalu

Desain Chip: 'Rekonstruksi Arus Kas' dan 'Jendela Loncatan Kemampuan' dari Sewa Institusional

marsbit27m yang lalu

Karpathy Bilang Masih Butuh Sepuluh Tahun, Tapi Jalan Ini Sudah Penuh Orang

Andrej Karpathy memperkirakan dibutuhkan satu dekade lagi untuk mengatasi defisit kognitif model bahasa besar (LLM), terutama dalam kemampuan pembelajaran berkelanjutan (*continual learning*)—kemampuan model untuk belajar dari pengalaman baru tanpa melupakan pengetahuan lama. Tantangan utama adalah "lupa katastrofik" (*catastrophic forgetting*), di mana pembaruan parameter untuk tugas baru merusak kinerja pada tugas lama. Artikel ini memetakan beberapa aliran teknis utama yang berkembang untuk mengatasi masalah ini: 1. **Memori Eksternal (RAG/Agent Memory):** Menyimpan pengetahuan baru di basis data eksternal dan mengambilnya saat diperlukan (contoh: MemGPT/Letta, LLM Wiki Karpathy). Aman dan dapat diinterpretasi, tetapi pengetahuan tidak terinternalisasi sepenuhnya ke dalam model. 2. **Rekayasa Konteks (*Context Engineering*):** Mengembangkan "buku panduan" konteks yang terus diperbarui sebagai input model (contoh: ACE dari Stanford). Meningkatkan kinerja tanpa mengubah bobot model. 3. **Pelatihan Lanjutan Berkelanjutan (*Continual Post-training*):** Memperbarui bobot model secara cerdas (misalnya, melalui fine-tuning atau LoRA) sambil berupaya meminimalkan lupa (contoh: SDFT pada Tinker dari Thinking Machines). Lebih berisiko tetapi memungkinkan internalisasi pengetahuan. 4. **Prasangka Ulang Berkelanjutan (*Continual Pre-training*):** Melanjutkan pelatihan awal model dengan data baru. Berguna untuk pembaruan pengetahuan atau adaptasi domain, tetapi berbiaya tinggi dan rentan terhadap lupa. 5. **Pendekatan Terobosan:** Ide-ide seperti SEAL (MIT) yang memungkinkan model menghasilkan dan menjalankan "instruksi edit diri", atau *Nested Learning* (Google) yang mendesain arsitektur dengan memori multi-skala. Pendekatan ini bertujuan membuat proses belajar menjadi kemampuan intrinsik model. Kesimpulannya, bidang ini telah berkembang dari sekadar wacana menjadi arena aktif dengan berbagai pendekatan. Solusi praktis kemungkinan akan menggabungkan beberapa lapisan: memori eksternal untuk pengetahuan jangka pendek, pembaruan parameter untuk keterampilan jangka panjang, dan akhirnya, model yang mampu mengarahkan pembelajarannya sendiri. Meskipun tantangan inti belum sepenuhnya terpecahkan, lanskap riset dan pengembangan yang cepat menunjukkan jalan menuju "rekan kerja AI" yang lebih mampu.

marsbit33m yang lalu

Karpathy Bilang Masih Butuh Sepuluh Tahun, Tapi Jalan Ini Sudah Penuh Orang

marsbit33m yang lalu

Arah Pasar Saham AS (10 Agustus): Nonfarm Turun 23 Ribu, Inflasi Gantikan Tantangan Rekor Baru

**Arah Pasar Saham AS (10 Agustus): Non-Farm Turun 23 Ribu, Inflasi Uji Rekor Tertinggi** Pasar saham AS menutup pekan lalu dengan penguatan, didorong rebound saham teknologi dan penyesuaian ekspektasi suku bunga. Indeks S&P 500 dan Dow mencetak rekor penutupan baru. Performa sektor tetap terfragmentasi: teknologi, konsumen diskresioner, dan bahan unggul, sementara energi melemah. Perhatian beralih ke data inflasi (CPI) pekan ini setelah laporan non-farm payrolls AS Juli menunjukkan penurunan 23.000 pekerjaan, mengurangi probabilitas kenaikan suku bunga Fed September. CPI akan menentukan arah harga obligasi dan kelanjutan reli saham. Faktor lain yang diperhatikan: pembicaraan pengaturan jalur pelayaran di Selat Hormuz mendekati final, namun syarat eksekusi kompleks. Harga minyak rebound di awal pekan. Berkshire Hathaway mulai menggunakan cadangan kasnya untuk pembelian saham dan investasi, termasuk masuk ke saham Alphabet. Tekanan *government shutdown* tertunda setelah Senat menyetujui RUU pendanaan sementara. Kalender pekan ini didominasi data inflasi AS (CPI & PPI), penjualan ritel, serta laporan laba dari perusahaan kunci seperti Cisco, Applied Materials, dan Lumentum yang akan menguji kekuatan permintaan AI dan peralatan semikonduktor. Dukungan inflasi dan laba perusahaan dibutuhkan untuk mengukuhkan level indeks yang sudah berada di rekor tertinggi.

marsbit35m yang lalu

Arah Pasar Saham AS (10 Agustus): Nonfarm Turun 23 Ribu, Inflasi Gantikan Tantangan Rekor Baru

marsbit35m yang lalu

Bom Waktu di Balik Kemajuan AI, Menyembunyikan Krisis 'Subprime' Berikutnya

Industri AI saat ini masih digerakkan oleh infrastruktur skala besar yang didanai utang. Ini berbeda dengan gelembung internet tahun 2000 yang didanai ekuitas. Jika terjadi krisis, kemungkinan besar akan dimulai di pasar obligasi, mirip krisis subprime mortgage 2008. AI infrastruktur ternyata mirip dengan proyek properti: dibangun dengan utang, menggunakan kontrak jangka panjang "take-or-pay" sebagai jaminan, dan arus kas masa depan dijual sebagai aset (ABS). Model ini menggabungkan risiko teknologi (produk bisa gagal) dengan risiko leverage properti (ketergantungan pada utang). Pendorong utama adalah janji pembayaran ratusan miliar dolar dari laboratorium AI seperti OpenAI, yang belum menghasilkan laba dan bergantung pada pendanaan berkelanjutan. Janji ini (RPO) menjadi dasar untuk pinjaman besar-besaran membangun pusat data dan membeli GPU. Kekhawatiran muncul karena struktur utang terkonsentrasi dan pertumbuhan pengeluaran modal melebihi arus kas riil dari bisnis utama. Beberapa raksasa cloud seperti Google dan Amazon sudah memasuki fase di mana arus kas bebas negatif, mengandalkan utang baru untuk ekspansi. Laporan juga menyoroti "pinjaman bayangan" (shadow lending) melalui entitas khusus di luar neraca, menambah risiko tersembunyi jika permintaan AI tak sesuai harapan. Singkatnya, AI menghadapi risiko ganda: ketidakpastian teknologi jangka panjang dan akumulasi utang jangka pendek yang cepat. Krisis bisa terpicu bukan saat pertumbuhan berhenti, tetapi saat laju pertumbuhannya (turunan kedua) melambat, mempersulit perpanjangan utang.

marsbit41m yang lalu

Bom Waktu di Balik Kemajuan AI, Menyembunyikan Krisis 'Subprime' Berikutnya

marsbit41m yang lalu

Trading

Spot
活动图片