Setelah Jumlah Pengembang Terpotong Setengah: Crypto Tidak Mati, Hanya Menyerahkan Talenta ke AI

链捕手Dipublikasikan tanggal 2026-05-18Terakhir diperbarui pada 2026-05-18

Abstrak

Jumlah pengembang aktif di ekosistem Crypto (berdasarkan data GitHub) telah menurun sekitar 50% dari puncaknya, dari 45K menjadi 23K. Namun, analisis mendetail menunjukkan ini bukanlah tanda kematian industri, melainkan proses "deleveraging" atau penyaringan talenta. Mayoritas yang pergi adalah pengembang baru (masuk <1 tahun) yang bergantung pada tren pasar seperti NFT atau DeFi fork. Sebaliknya, pengembang berpengalaman (established devs, >2 tahun) justru mencapai rekor tertinggi dan menyumbang 70% kode. Inti artikel ini adalah bahwa pengembang inti Crypto telah mengembangkan kemampuan khusus: merancang sistem yang dapat dipercaya dan beroperasi secara mandiri dalam lingkungan tanpa aturan eksternal dan toleransi kesalahan nol (seperti di DeFi). Kemampuan ini sekarang sangat relevan untuk mengatasi tantangan struktural dalam era AI, seperti masalah kepercayaan, koordinasi, dan insentif dalam sistem otonom. Beberapa contoh perpindahan talenta dan penerapan kemampuan ini di AI antara lain: CoreWeave (dari GPU mining ke penyediaan komputasi AI), OpenRouter (dari agregasi NFT ke agregasi model AI), dan proyek seperti Hyperbolic yang menerapkan mekanisme verifikasi terdesentralisasi untuk komputasi AI tepercaya. Tantangan AI seperti agregasi komputasi, pembayaran otonom untuk agen AI, dan desain tata kelola/insentif untuk multi-agen, memiliki kemiripan struktural dengan masalah yang telah dipecahkan di dunia Crypto. Dengan demikian, penurunan jumlah pengembang sebenarnya meng...

Penulis: Xinyang & Ethan, IOSG

Tahun 2026, kurva aktivitas GitHub komunitas open-source Crypto menyelesaikan sebuah "pembentukan dasar" yang menakjubkan. Dari puncak 45K pengembang aktif bulanan pada puncak tahun 2022, turun menjadi sekitar 23K. Pengurangan separuh dalam data kertas ini memicu diskusi tentang "naratip yang mengering" di media sosial. Namun, ketika kita membedah penampang kurva ini, yang terlihat bukanlah penyusutan industri, melainkan sebuah "deleveraging talenta" yang mendalam.

▲ Sumber data: Electric Capital Developer Report, berdasarkan Crypto Ecosystems Github

Siapa yang Pergi? Siapa yang Bertahan?

Yang banyak pergi adalah pendatang baru. Pada Februari 2024, penambahan pengembang baru per bulan mencapai 5462 orang, kemudian turun drastis, dengan tingkat attrition pengembang dengan pengalaman kurang dari satu tahun mencapai 52%. Kelompok ini kebanyakan masuk selama pasar bull, mengerjakan kontrak pencetakan NFT, forking protokol DeFi, atau membuat frontend untuk L2 baru. Posisi-posisi ini sangat bergantung pada tren pasar, saat panasnya mereda, proyek berhenti beroperasi, dan posisi menghilang. Dari data, kontribusi kode pendatang baru tidak pernah melebihi 25% dari keseluruhan, kelompok ini sejak awal tidak berada di lapisan inti industri.

▲ Newcomers (Pendatang Baru) memasuki saat bull market, keluar saat bear market; Established devs (pengembang berpengalaman 2+ tahun) mencapai rekor tertinggi pada periode yang sama

Sumber data: Electric Capital Developer Report

Di sisi lain, pengembang dengan pengalaman lebih dari dua tahun pada periode yang sama tidak turun malah naik, mencatat rekor tertinggi baru, menyumbang sekitar 70% volume kode. Penilaian Maria Shen, GP di Electric Capital, cukup lugas: "Ketika kami melihat kelompok established developers ini, ia sedang tumbuh, dan terlihat sangat sehat."

Mereka bertahan bukan karena tidak ada pilihan lain.

Secara teknis, pekerjaan inti crypto saat ini adalah pengembangan infrastruktur dasar yang umumnya memerlukan akumulasi bertahun-tahun untuk dipahami: pengembangan lapisan protokol, audit keamanan, arsitektur cross-chain. Pekerjaan ini membutuhkan pengalaman bertahun-tahun untuk benar-benar dikuasai, bukan jenis yang bisa tersingkir pasar begitu tren mereda.

Secara ekonomi, banyak veteran memiliki token yang belum sepenuhnya vested, memiliki kekuatan governance dalam protokol, dan hubungan ekuitas. Akumulasi mereka di industri ini telah membentuk hambatan dan imbalan nyata. Dari persebaran ekosistem, mereka sedang memilih dengan kaki: pengembang Bitcoin tumbuh 64.3% dalam dua tahun, Solana +11.1%, sedangkan Cosmos turun 51.1%, Polkadot turun 46.9%. Veteran sedang berkumpul di ekosistem yang memiliki pengguna dan pendapatan nyata, meninggalkan proyek yang masih bertahan dengan narasi.

▲ Sumber: Coincub Web3 Jobs Report 2025

Sumber data: Web3.Career

Perubahan struktur posisi juga membuktikan hal yang sama. Di antara posisi Web3 baru yang ditambahkan pada 2025, yang proporsinya tertinggi bukanlah developer, melainkan Project & Programme Management, melebihi 27%. Bagi industri yang terkenal didorong teknologi, ini kontra-intuitif, tetapi logika di baliknya tidak rumit: industri sedang beralih dari fase pembangunan ke fase eksekusi, 100+ rantai perlu diintegrasikan, klien institusional memiliki persyaratan kepatuhan dan keamanan yang sama sekali berbeda setelah masuk, dan tata kelola DAO perlu menyeimbangkan kepentingan berbagai stakeholder yang berbeda-beda. Ini bukan manajemen proyek dalam arti tradisional, melainkan koordinasi dan penilaian dalam lingkungan di mana aturan masih dibentuk.

Industri tampaknya menyusut, tetapi kerapatan intinya justru meningkat. Bear market 2018-2019 juga disertai dengan banyak attrition developer, tetapi diikuti dengan munculnya proyek-proyek fenomenal seperti Uniswap, Aave, OpenSea, yang mendefinisikan bull market 2020-2021. Builder yang bertahan di gelombang ini memiliki infrastruktur yang lebih matang, dan era AI memberi mereka panggung yang lebih besar daripada gelombang sebelumnya.

Dua. Kemampuan Apa yang Dibawa oleh Mereka yang Bertahan?

Industri Crypto ini, sebenarnya melatih kemampuan khusus apa pada builder? Untuk menjawab ini, kita perlu kembali ke prinsip dasar blockchain. Di antara siklus bull dan bear, industri ini selalu berjalan di bawah aturan dasar yang sama: code is law, execution is final.

Peristiwa The DAO 2016, penyerang memanfaatkan celah pemanggilan rekursif untuk mentransfer $36 juta. Kodenya tidak bug, logika dieksekusi sepenuhnya sesuai harapan, hanya batasnya tidak diantisipasi oleh perancang. Serangan jembatan cross-chain Poly Network 2021, $610 juta ditransfer dalam hitungan jam. Tidak ada platform yang bisa menghentikan, tidak ada lembaga yang bisa membatalkan, tidak ada pasal hukum yang dapat menuntut ganti rugi. Ini adalah karakteristik struktural yang membedakan crypto dari hampir semua industri lain: ruang toleransi kesalahan nol, intervensi setelah fakta hampir tidak ada.

Lingkungan seperti ini memaksa munculnya serangkaian kemampuan yang jarang dibutuhkan di industri lain: dalam kondisi tanpa aturan, tanpa kepercayaan, membangun sistem yang dapat berfungsi dari nol dan membuat orang asing bersedia berpartisipasi.

Kemampuan ini mencakup dua lapisan. Pertama, membangun kepercayaan dari nol, tidak bergantung pada otoritas eksternal apa pun, hanya mengandalkan kode dan mekanisme untuk membuat orang asing bersedia menempatkan aset nyata di dalamnya. Kedua, membuat penilaian di bawah ketidakpastian ganda teknologi dan ekonomi, tanpa kerangka regulasi, tanpa data historis, tanpa standar industri yang dapat dijadikan referensi, tetap dapat merancang sistem yang dapat berfungsi.

Kedua lapisan ini memiliki verifikasi konkret di crypto. Uniswap tidak memiliki jaminan perusahaan, tanpa KYC, tanpa layanan pelanggan, siapa pun yang menempatkan dana ke dalam pool likuiditas, hanya mengandalkan kepercayaan pada ratusan baris kode dan serangkaian mekanisme ekonomi, mencapai volume perdagangan harian miliaran dolar. MakerDAO tidak memiliki dukungan bank sentral, tanpa asuransi simpanan, sepenuhnya mempertahankan stabilitas DAI melalui tata kelola on-chain dan mekanisme jaminan. Selama DeFi Summer bahkan lebih ekstrem, tidak ada kerangka regulasi, tidak ada standar audit, tidak ada data historis yang dapat dijadikan referensi, builder merancang AMM, protokol pinjaman, yield farming, dari konsep hingga TVL miliaran dolar hanya dalam hitungan bulan. Kemampuan ini terwujud dalam bentuk berbeda pada builder di lapisan protokol, aplikasi, dan tata kelola, tetapi prinsip dasarnya sama.

Era AI sedang menciptakan masalah yang sangat mirip secara struktural. Proses pengambilan keputusan model tidak transparan, hasil output tidak dapat diverifikasi secara independen. AI agent mulai secara otonom mengeksekusi transaksi, mengalokasikan dana, sistem aturan dan mekanisme batasan pendukungnya belum ada. Perusahaan model besar mengontrol model dan standar evaluasi, pengguna kekurangan sarana verifikasi yang efektif. Komputasi terkonsentrasi tinggi di segelintir perusahaan besar, membentuk harga monopoli saat permintaan meledak. Masalah-masalah ini mengarah ke inti yang sama: masalah kepercayaan sistem otonom, terulang kembali dalam proses skala yang lebih besar AI.

Builder crypto telah menangani masalah semacam ini selama bertahun-tahun di lingkungan tanpa kendala aturan otoritas eksternal, hanya saja sebelumnya skenarionya adalah protokol on-chain, sekarang diganti dengan AI. Dan sudah ada sekelompok orang yang membawa kemampuan yang terakumulasi di crypto langsung ke AI, dan sudah menghasilkan hasil.

Tiga. Bagaimana Kemampuan Ini Dinilai Ulang di Era AI?

Kasus peralihan dari crypto ke AI semakin sering terlihat belakangan ini, tetapi jika dibedah, hal yang mereka bawa tidak sama.

Jalan yang paling intuitif adalah perpindahan langsung perangkat keras dan pengalaman. Tiga pendiri CoreWeave, Michael Intrator, Brian Venturo, dan Brannin McBee, mulai menambang Ethereum dengan GPU pada 2017, berkembang dari satu mesin ke ribuan, menutup operasi penambangan pada 2022, dua bulan kemudian ChatGPT diluncurkan, GPU di tangan mereka langsung menjadi pasokan daya komputasi AI, IPO di Nasdaq pada Maret 2025 dengan valuasi sekitar $23 miliar, kemudian nilai pasar puncaknya sempat mendekati $70 miliar.

Salah satu pendiri OpenSea, Alex Atallah, pernah menangani masalah agregasi dan perutean aset yang sangat heterogen di pasar NFT, memindahkan pengalaman yang sama ke perutean model AI, mendirikan OpenRouter, melayani lebih dari 5 juta developer dalam dua tahun, dengan valuasi mencapai $500 juta.

Migrasi jenis lain lebih patut diperhatikan. Pendiri NEAR, Ilia Polosukhin, adalah salah satu penulis bersama makalah Transformer. Dulu, setelah meninggalkan Google, awalnya ingin membangun aplikasi AI dengan bahasa alami, tetapi dalam proses pengembangan menghadapi masalah praktis: perlu melakukan pembayaran lintas batas kepada pekerja pelabelan data di seluruh dunia, yang kebanyakan tidak memiliki rekening bank, dan teknologi blockchain menjadi solusi terbaik untuk masalah pembayaran ini.

Sekarang NEAR sedang bertransformasi menjadi platform infrastruktur AI, dengan inti arah menuju user-owned AI dan Decentralized Confidential Machine Learning (DCML), memungkinkan pengguna menggunakan layanan AI tanpa mengekspos data. Pengalaman arsitektur terdesentralisasi yang terakumulasi di NEAR menjadi titik awal yang paling sulit direplikasi di arah ini.

Salah satu pendiri Circle, Sean Neville, setelah meninggalkan, mendirikan Catena Labs, memposisikan sebagai bank asli AI, memindahkan pemahaman tentang infrastruktur stablecoin langsung ke skenario keuangan AI agent, dipimpin a16z crypto dengan pendanaan seed round $18 juta. Pengembang senior Aave dan Lens Protocol, Nader Dabit, beralih ke Cognition, membawa pengalaman membangun ekosistem developer yang terakumulasi di beberapa protokol crypto ke bidang alat AI agent.

Kelompok ini tidak hanya membawa perangkat keras GPU atau jaringan pengguna, tetapi juga intuisi desain mekanisme, pengalaman membangun ekosistem developer, kemampuan menilai dalam membangun sistem tepercaya dari nol tanpa aturan. Kemampuan ini tepat sesuai dengan tiga kesenjangan struktural yang dihadapi AI dalam penskalaan.

Agregasi dan Optimalisasi Daya Komputasi

Daya komputasi adalah hambatan paling langsung bagi penskalaan AI. Pelatihan dan inferensi membutuhkan banyak GPU, permintaan fluktuatif besar, penyedia cloud mahal dan antri, perusahaan tidak ingin menimbun perangkat keras sendiri. Masalah ini memiliki dua lapisan: bagaimana daya komputasi diagregasi dan dialokasikan, serta bagaimana daya komputasi yang teragregasi digunakan lebih efisien. Builder crypto memiliki akumulasi yang dapat langsung dipindahkan di kedua lapisan ini.

Hyperbolic menyelesaikan masalah alokasi dan kepercayaan. Pendirinya, Jasper Zhang, membawa desain mekanisme terdesentralisasi ke trek daya komputasi AI: token membuat pemegang GPU yang tersebar bersedia menyumbangkan daya komputasi menganggur mereka, tetapi masalah yang lebih inti adalah kepercayaan.

Mengapa mempercayai hasil komputasi yang diberikan oleh node asing? Inovasi inti PoSP menggunakan pengambilan sampel acak ditambah teori permainan, membuat kejujuran menjadi strategi dominan bagi node, tidak perlu verifikasi penuh, overhead rendah, dapat diskalakan, hasil dapat diandalkan. Mekanisme ini dipindahkan langsung dari logika crypto dalam memverifikasi perilaku node asing.

MoonMath menyelesaikan masalah efisiensi. Pendahulunya, Ingonyama, fokus pada akselerasi perangkat keras ZK, meningkatkan kecepatan pembuatan bukti ZK berkali lipat di bawah kendala komputasi ekstrem. Sekarang arah beralih ke lapisan kinerja Physical AI, melakukan akselerasi perhatian renggang untuk model difusi video (LiteAttention), dekomposisi peringkat rendah lapisan FFN (LiteLinear), akselerasi propagasi balik pelatihan (BackLite). Dari akselerasi ZK ke akselerasi inferensi AI, dasarnya adalah kemampuan yang sama: membuat matematika berjalan lebih cepat di bawah kendala komputasi ekstrem. Trek berubah, akumulasi tidak terbuang.

Tata Kelola AI dan Desain Mekanisme Insentif

Ketika beberapa AI agent mulai berkolaborasi menjalankan tugas, bagaimana memastikan mereka tidak merusak sistem keseluruhan dalam mengejar tujuan masing-masing. Setiap peserta mengejar fungsi tujuan mereka sendiri, tidak ada yang menjamin bahwa setelah digabungkan, sistem masih dapat berfungsi normal, dan kecepatan eksekusi agent jauh melampaui jendela intervensi manusia.

Ini adalah jenis masalah yang telah berulang kali ditangani builder crypto dalam tata kelola DAO dan desain tokenomics: membuat pihak peserta dengan kepentingan yang sepenuhnya berbeda, tanpa otoritas pusat, beroperasi sesuai dengan arah yang telah ditetapkan sistem. Jawaban crypto adalah mekanisme ekonomi, operasi yang melanggar akan menimbulkan konsekuensi ekonomi nyata, aturan tertulis dalam kode, dieksekusi otomatis.

EigenLayer memindahkan mekanisme ini langsung ke skenario AI. Melalui mekanisme restaking, node perlu mempertaruhkan aset sebelum berpartisipasi dalam kolaborasi, tidak memenuhi kewajiban atau operasi melanggar aturan akan memicu hukuman otomatis, aturan bukan saran, melainkan batas kaku dengan konsekuensi ekonomi nyata. EigenCloud memperluas logika ini ke komputasi terverifikasi dan tata kelola kolaborasi AI agent, membuat agent dalam mengejar tujuan mereka sendiri harus berada dalam rentang yang telah ditetapkan. Menggunakan mekanisme ekonomi untuk membatasi agent jauh lebih dapat diandalkan daripada menggunakan prinsip etika.

Pembayaran Otonom AI Agent

Ada masalah yang lebih mendasar: bagaimana agent membayar. Sistem pembayaran tradisional dirancang untuk manusia, kartu kredit memerlukan pembukaan akun, transfer bank memerlukan otorisasi, setiap langkah mengasumsikan operator adalah manusia, memiliki identitas, akan menunggu. Agent tidak akan menunggu, ia dapat memulai banyak permintaan per detik, setiap permintaan mungkin melibatkan pembayaran mikro, saluran pembayaran tradisional langsung gagal dalam skenario ini.

Stablecoin dan aturan on-chain adalah infrastruktur yang telah dibangun oleh builder crypto, secara native mendukung terprogram, tanpa otorisasi, beroperasi 24/7. Tiga karakteristik ini kebetulan adalah persyaratan keras skenario pembayaran agent, yang kurang hanyalah lapisan protokol yang menghubungkan stablecoin ke alur kerja agent.

x402 diluncurkan oleh Coinbase pada Mei 2025, mengaktifkan kode status HTTP 402, menyematkan pembayaran stablecoin langsung ke dalam permintaan HTTP, agent menyelesaikan pembayaran saat memulai permintaan, tanpa akun, penyelesaian sekitar dua detik. Hingga April 2026, protokol x402 telah memproses lebih dari 165 juta transaksi, volume kumulatif transaksi sekitar $50 juta, jumlah agent aktif mencapai 69,000 (sumber data: x402 Foundation), Cloudflare, AWS, Stripe, Anthropic MCP telah terintegrasi. Pembayaran agent telah menjadi trek dengan lalu lintas nyata.

Tiga arah ini sesuai dengan tiga kesenjangan struktural yang dihadapi penskalaan AI: agregasi dan efisiensi daya komputasi, penyelarasan insentif kolaborasi multi-agent, infrastruktur pembayaran otonom. Ketiga masalah ini tidak memiliki jawaban siap pakai dalam arsitektur perangkat lunak tradisional, tetapi memiliki pengalaman penanganan yang sesuai di industri crypto. Kemampuan tidak hilang, hanya menemukan skenario pembawa baru.

Empat. Posisi Baru Builder: Dari Penulis Kontrak, Menjadi Penetap Aturan bagi AI

Penskalaan AI sedang menciptakan kekosongan fungsi yang sebelumnya tidak ada. Bukan kekosongan talenta teknis, melainkan kekosongan orang yang dapat merancang mekanisme kepercayaan dalam sistem otonom. Ketika objek layanan berubah dari manusia menjadi AI, peran builder crypto juga sedang didefinisikan ulang.

Tabel berikut membandingkan dimensi perubahan paradigma fungsi spesifik:

Perbedaan inti antara dua paradigma ini bukan terletak pada tumpukan teknologi, melainkan pada cara pembangunan kepercayaan dan logika eksekusi aturan. Era Pra-AI, builder crypto menghadapi peserta manusia, aturan tertulis dalam kontrak, ruang toleransi kesalahan nol, tetapi batas sistem relatif jelas.

Era AI-Native, ketika objek interaksi menjadi AI agent yang berjalan otonom, masalah yang perlu diselesaikan adalah: perilaku agent tidak dapat diprediksi, kecepatan eksekusi jauh melampaui jendela intervensi manusia, batas sistem itu sendiri perlu didefinisikan ulang di bawah ketidakpastian yang lebih besar. Posisi fungsi builder crypto, sedang beralih dari "menulis kontrak yang aman" ke "merancang mekanisme tepercaya untuk sistem otonom AI".

Rekrutmen lembaga teratas telah mencerminkan perubahan ini:

▲ Posisi inti AI/data yang dibuka aktif oleh bursa teratas Q1 2026

Sumber: Gate Research Institute

Rekrutmen bursa dan lembaga teratas 2026 jelas mencerminkan tren ini: tidak lagi hanya merekrut insinyur AI atau pengembang crypto, tetapi mencari orang yang dapat menghubungkan keduanya, memahami distorsi insentif on-chain dan permainan tata kelola, sekaligus dapat menyematkan alat AI secara mendalam ke dalam alur kerja crypto, dan merancang mekanisme yang membuat agent selaras dengan regulator dan pengguna dalam jangka panjang.

Arah alokasi modal juga telah mencerminkan penilaian ini. Paradigm sedang menggalang dana baru dengan ukuran tertinggi hingga $1,5 miliar, ruang lingkup investasi diperluas dari crypto ke bidang AI dan robotika. Haun Ventures menyelesaikan Fund II senilai $1 miliar, fokus pada infrastruktur keuangan yang menyatu crypto dan AI, khususnya sistem pembayaran, stablecoin, dan ekonomi agent-to-agent yang mendukung transaksi dan koordinasi otonom AI agent.

a16z crypto menyelesaikan dana kelima (Crypto Fund V) senilai $2,2 miliar, dengan jelas menyatakan bahwa dana akan 100% diarahkan ke bidang crypto. Menghadapi kompleksitas dan ketidakt transparansi era AI, mereka akan fokus pada penerapan karakteristik transparansi, verifabilitas, dan desentralisasi crypto. Dan menurut data PitchBook, sekitar 40% dari investasi VC di bidang crypto AS pada 2025 mengalir ke perusahaan yang juga terlibat dalam bisnis AI, meningkat signifikan dibandingkan 2024.

Meski sama-sama builder crypto beralih ke AI, jalur yang dipilih dalam lingkungan pasar yang berbeda menunjukkan perbedaan yang jelas.

Di AS, dengan lingkungan regulasi yang relatif lebih jelas, inovasi lapisan protokol mendapatkan ruang hidup nyata. Kepadatan jaringan modal tinggi, jalur dari ide ke pendanaan pendek, ruang toleransi kesalahan relatif besar. Hyperbolic, EigenCloud, Gensyn, Ritual, dan sejumlah proyek lainnya memiliki kesamaan merancang mekanisme baru dari nol, bukan hanya integrasi aplikasi sederhana pada sistem yang ada. VC top memiliki tesis investasi yang jelas untuk arah "komputasi terverifikasi, koordinasi Agent, ML terdesentralisasi", bersedia menyediakan toleransi yang cukup untuk eksplorasi teknologi awal.

Situasi di Asia berbeda. Singapura dan Hong Kong lebih banyak mengambil peran pendaratan kepatuhan dan transit dana institusional, kerangka regulasi relatif konservatif, toleransi terhadap inovasi murni lapisan protokol lebih rendah. Builder dengan latar belakang crypto yang beralih ke AI, lebih banyak memilih jalur lapisan aplikasi dan integrasi industri - memanfaatkan basis pengguna, kemampuan pembayaran, atau aset data yang terakumulasi di crypto, dengan cepat mengintegrasikan produk dan layanan AI.

Ini bukan perbedaan kemampuan, melainkan perbedaan pilihan jalur yang disebabkan oleh sinyal pasar dan lingkungan regulasi yang berbeda: AS lebih mendorong inovasi mekanisme dasar dan eksplorasi teknologi awal, Asia lebih menekankan ramah kepatuhan, realisasi cepat, dan hubungan mendalam dengan industri tradisional.

Kembali ke kurva GitHub di awal. Pengembang aktif bulanan turun dari 45K menjadi 23K, di permukaan terlihat industri menyusut. Tetapi di antara orang-orang yang bertahan ini, proporsi established dev mencapai rekor tertinggi, sedang mengalir ke ekosistem dengan pengguna nyata, sekaligus dinilai ulang oleh industri AI dengan cara yang belum pernah terjadi sebelumnya.

Ketika penskalaan AI menghadapi hambatan struktural seperti agregasi daya komputasi, pembayaran otonom Agent, verifabilitas data dan keputusan, koordinasi privasi, sensitivitas Builder terhadap aturan, insentif, dan keaslian yang terakumulasi jangka panjang di titik persimpangan Crypto dan AI ini, perlahan-lahan berubah menjadi kemampuan tingkat sistem yang langka di era AI.

Sebagai lembaga investasi yang telah mendalami infrastruktur crypto sejak 2017, penilaian IOSG terhadap garis ini tidak hanya berhenti di tingkat pengamatan. Kami telah berpartisipasi dalam investasi di EigenLayer ketika mekanisme restaking-nya belum dikenal luas oleh pasar, memimpin putaran seed Ingonyama (sekarang MoonMath) bertaruh pada migrasi akselerasi perangkat keras ZK ke lapisan kinerja AI, dan berinvestasi di Hyperbolic pada 2024, optimis dengan jalurnya yang menggunakan mekanisme verifikasi asli crypto untuk menyelesaikan masalah kepercayaan daya komputasi terdesentralisasi.

Logika bersama di balik tata letak ini adalah: masalah kepercayaan, koordinasi, dan verifikasi yang dihadapi penskalaan AI, pada akhirnya akan membutuhkan kemampuan desain mekanisme yang terakumulasi oleh industri crypto untuk diselesaikan. Kami percaya, pertemuan crypto dan AI bukanlah naratif, melainkan peluang struktural yang sedang terjadi.

Pertanyaan Terkait

QBerdasarkan laporan Electric Capital Developer, berapa penurunan jumlah pengembang aktif bulanan di komunitas open source Crypto dari puncaknya pada tahun 2022 hingga tahun 2026?

AJumlah pengembang aktif bulanan (bulanan) di komunitas open source Crypto turun dari sekitar 45K pada puncaknya di tahun 2022 menjadi sekitar 23K pada tahun 2026, mengalami penurunan hampir setengah atau 'dipotong dua'.

QSiapa yang terutama meninggalkan industri Crypto berdasarkan artikel, dan siapa yang bertahan?

AYang terutama meninggalkan industri adalah pengembang baru (newcomers) yang memiliki pengalaman kurang dari satu tahun, dengan tingkat perputaran (churn rate) mencapai 52%. Mereka banyak yang masuk selama pasar bull (naik) untuk mengerjakan proyek seperti kontrak NFT, fork protokol DeFi, atau frontend untuk L2 baru. Yang bertahan adalah pengembang mapan (established developers) dengan pengalaman lebih dari dua tahun. Jumlah mereka justru meningkat dan mencapai rekor tertinggi, menyumbang sekitar 70% dari total kontribusi kode.

QMenurut artikel, kemampuan khusus apa yang dikembangkan oleh para builder (pembangun) di industri Crypto yang kini relevan untuk era AI?

AKemampuan khusus yang dikembangkan adalah membangun sistem yang dapat beroperasi dan dipercaya dalam kondisi tanpa aturan eksternal dan tanpa kepercayaan awal (trustless). Ini mencakup dua aspek: (1) Membangun kepercayaan dari nol, hanya mengandalkan kode dan mekanisme ekonomi agar orang asing mau menginvestasikan aset nyata. (2) Membuat keputusan dan merancang sistem di tengah ketidakpastian teknologi dan ekonomi yang tinggi, tanpa kerangka regulasi atau standar industri yang jelas sebagai acuan. Kemampuan ini teruji dalam pembuatan protokol seperti Uniswap dan MakerDAO.

QSebutkan tiga celah struktural (structural gaps) dalam skala besar AI yang disebutkan dalam artikel, yang dapat diatasi dengan pengalaman dari industri Crypto!

ATiga celah struktural tersebut adalah: (1) Agregasi dan optimalisasi daya komputasi (komputasi terdesentralisasi, efisiensi GPU). (2) Desain tata kelola (governance) dan insentif untuk kolaborasi multi-Agent AI (penyelarasan insentif, koordinasi). (3) Infrastruktur pembayaran mandiri untuk AI Agent (mikropembayaran, stablecoin, pembayaran terprogram).

QBagaimana artikel menggambarkan pergeseran peran atau posisi para builder Crypto di era AI?

AArtikel menggambarkan pergeseran peran dari 'orang yang menulis kontrak pintar (smart contract)' menjadi 'orang yang merancang aturan/mekanisme yang dapat dipercaya untuk sistem otonom AI'. Fokusnya berubah dari menulis kode yang aman untuk interaksi manusia, menjadi merancang mekanisme yang menjamin kepercayaan, koordinasi, dan kepatuhan dalam sistem yang dijalankan oleh Agen AI yang beroperasi secara mandiri dan cepat. Mereka menjadi perancang aturan untuk ekosistem AI.

Bacaan Terkait

Stasiun Transit AI Picu Perdebatan Panas di Zhihu: Di Balik Token Murah, Apa Sebenarnya yang Dikhawatirkan Pengguna?

Sebuah diskusi panas tentang "stasiun transit AI" di Zhihu mengangkat pertanyaan tentang asal-usul token murah dan keamanan pengguna. Diskusi bergeser dari sekadar pilihan alat ke masalah biaya dan kepercayaan yang lebih luas, karena token AI kini menjadi biaya nyata bagi pengguna. Kekhawatiran utama bukan hanya harga, tetapi **keaslian model**. Pengguna khawatir model yang ditampilkan tidak sesuai dengan yang benar-benar dipanggil, dengan risiko seperti "pertukaran model" atau "penurunan kualitas" yang sulit dideteksi karena sifat respons AI yang acak. Ini menciptakan transaksi asimetris informasi. Selain itu, **perbandingan harga** perlu diperhatikan. Token transit sering kali terlihat murah hanya jika dibandingkan dengan harga API resmi per penggunaan. Dibandingkan dengan langganan resmi, model domestik, atau kuota gratis, itu belum tentu pilihan termurah. Pengguna disarankan untuk menilai kebutuhan mereka terlebih dahulu. Sumber token murah beragam, mulai dari jalur legal (pembelian grosir, diskon perusahaan) hingga yang abu-abu (pembagian akun langganan, arbitrase wilayah). **Campuran sumber ini** menyulitkan penilaian risiko dan stabilitas layanan. Diskusi meningkat ke **keamanan data**. Untuk penggunaan biasa, risikonya terbatas pada kualitas respons. Namun, untuk pemrograman AI, Agent, atau alat perusahaan, data yang dikirim (kode, dokumen bisnis, rahasia dagang) sangat sensitif. Menggunakan transit yang tidak jelas dapat melanggar kewajiban kerahasiaan dan kepatuhan. Konsensus yang muncul adalah: stasiun transit **dapat digunakan untuk tugas berisiko rendah dan dapat diganti**, tetapi **tidak boleh menjadi pintu masuk default**. Untuk data sensitif atau alur kerja produksi, gunakan saluran resmi. Saran praktis termasuk tidak mengisi saldo besar, tidak mengikat semua alur kerja ke satu transit, menggunakan pertanyaan uji tetap, dan menganonimkan data jika memungkinkan. Pada intinya, diskusi ini mengingatkan bahwa **biaya sebenarnya dari penggunaan AI tidak hanya tertera pada harga token**, tetapi juga mencakup keaslian model, aliran data, stabilitas layanan, dan tanggung jawab kepatuhan. Semakin mudah kemampuan AI diakses, semakin penting bagi pengguna untuk mengetahui apa yang terjadi di balik layar.

marsbit30m yang lalu

Stasiun Transit AI Picu Perdebatan Panas di Zhihu: Di Balik Token Murah, Apa Sebenarnya yang Dikhawatirkan Pengguna?

marsbit30m yang lalu

Asosiasi Blockchain Desak Senat Untuk Mengesahkan Undang-Undang CLARITY Dengan Surat Yang Didukung 160 Mantan Pejabat

Asosiasi Blockchain, kelompok advokasi terbesar di industri, mendesak kepemimpinan Senat AS untuk melangkah maju dalam RUU CLARITY yang telah lama ditunggu. Desakan ini disampaikan dalam surat yang ditandatangani oleh 160 mantan profesional keamanan nasional, intelijen, dan penegak hukum. Mereka berargumen bahwa tanpa kerangka kerja federal yang jelas, aktivitas terkait kripto akan terus berpindah ke pasar luar negeri yang buram, menyulitkan penyelidik AS dalam memantau dan menindak kejahatan keuangan. RUU CLARITY bertujuan memperkuat kemampuan penegak hukum dengan kewajiban anti-pencucian uang yang lebih ketat, termasuk perluasan Undang-Undang Kerahasiaan Bank (BSA) dan persyaratan sanksi. RUU ini juga menekankan berbagi informasi antara Departemen Keuangan, DOJ, FBI, DEA, dan sektor swasta. Selain itu, RUU ini akan meningkatkan pengawasan atas kios aset digital dengan persyaratan pemantauan transaksi, pelaporan, batas transaksi, dan titik kontak penegak hukum khusus. Asosiasi Blockchain menegaskan bahwa langkah-langkah ini dirancang untuk meningkatkan visibilitas dan akuntabilitas, bukan mengurangi regulasi. Untuk mendukungnya, mereka akan mengadakan town hall virtual dengan partisipasi senator dan penasihat Gedung Putih. RUU ini telah melalui komite pertanian dan diharapkan mendapatkan suara penuh di Senat musim panas ini. Namun, jika disetujui Senat, RUU masih perlu didamaikan dengan versi yang telah disahkan DPR sebelumnya.

bitcoinist42m yang lalu

Asosiasi Blockchain Desak Senat Untuk Mengesahkan Undang-Undang CLARITY Dengan Surat Yang Didukung 160 Mantan Pejabat

bitcoinist42m yang lalu

Diblokir oleh Platform Sendiri, WeChat AI Turun Tangan Sendiri

Inti AI WeChat akhirnya diumumkan setelah insiden "pemblokiran sendiri". Pada 2 Juni, saham Tencent melonjak lebih dari 10% menyusul laporan bahwa WeChat sedang menyelesaikan pengujian AI Agent asli yang tertanam langsung di aplikasi. Entri interaksi direncanakan berupa geser ke kanan di layar utama untuk memunculkan jendela percakapan AI. Langkah ini didorong oleh ketertinggalan Tencent di pasar AI konsumen. "Yuanbao", asisten AI independen mereka, hanya memiliki 57 juta MAU pada Maret 2026, jauh di belakang Doubao (345 juta) dan Qianwen (166 juta). Titik balik terjadi ketika WeChat sendiri memblokir kampanye红包 Yuanbao pada Februari 2026 karena melanggar aturan platform, menyoroti konflik internal tentang penempatan AI. AI Agent WeChat bukan sekadar chatbot. Ia dirancang untuk mengeksekusi tugas secara langsung dengan memanfaatkan aset unik WeChat: jutaan *mini-program* dengan API terstandarisasi, sistem identitas & pembayaran terintegrasi (WeChat Pay), dan basis pengguna 1,4 milar. Ini memungkinkan eksekusi perintah alami seperti "pesan kopi" atau "buat janji dokter" dalam satu alur tertutup di dalam WeChat, mengisi celah kemampuan eksekusi pada produk AI Tencent lainnya. Tantangan utama meliputi: performa model dasar Hunyuan yang masih perlu dikejar, konsumsi daya komputasi yang masif untuk 1,4 milar pengguna, dan perluasan model insentif bagi pengembang *mini-program* yang aliran traffiknya mungkin berubah drastis. Masa depan AI Agent WeChat akan menentukan apakah ia dapat mendefinisikan ulang koneksi manusia-layanan di era AI, mempertahankan pengguna dalam ekosistemnya, dan mengubah platform dari "tempat pengguna mencari layanan" menjadi "sistem di mana AI menyelesaikan tugas".

marsbit1j yang lalu

Diblokir oleh Platform Sendiri, WeChat AI Turun Tangan Sendiri

marsbit1j yang lalu

Panduan Q3 Broadcom Lebih Rendah 1,2 Miliar Dolar dari Ekspektasi, Saham Anjlok >13% di Pasca-Perdagangan, Narasi AI "Mendingin"?

Penulis: Ada, Deep Wave TechFlow Pada tanggal 3 Juni waktu AS setelah jam pasar, Broadcom merilis kinerja Q2 FY2026. Secara keseluruhan, laporan kuartal ini mencetak rekor dengan pendapatan $22.19 miliar (naik 48% YoY) dan EPS disesuaikan $2.44, melampaui ekspektasi. Pendapatan semikonduktor AI mencapai $10.8 miliar, tumbuh 143% dan terus meningkat selama 13 kuartal berturut-turut. Namun, pedoman untuk Q3 menjadi sorotan utama. Meski total pendapatan diproyeksikan $29.4 miliar (di atas perkiraan analis $28.54 miliar), proyeksi pendapatan semikonduktor AI untuk Q3 hanya $16 miliar, lebih rendah sekitar 7% dari konsensus ekspektasi analis sebesar $17.2 miliar. CEO Hock Tan juga tidak menaikkan panduan pendapatan AI untuk tahun fiskal 2026, yang tetap pada lebih dari $100 miliar. Perbedaan ini memicu reaksi tajam di pasar. Saham AVGO anjlok lebih dari 13% dalam perdagangan setelah jam pasar, menghapus kapitalisasi pasar sekitar $270 miliar. CEO juga mengindikasikan bahwa proporsi pendapatan jaringan AI, yang saat ini mendekati 40% dari pendapatan semikonduktor AI, diperkirakan akan menormalkan menjadi sekitar 30%, bukan tetap di level 40%. Pernyataan ini berpotensi memberi tekanan pada valuasi perusahaan modul optik China yang terkait dengan cerita jaringan AI. Efeknya meluas ke perusahaan lain seperti Marvell yang juga turun setelah jam pasar. Meskipun demikian, manajemen menegaskan permintaan chip AI tetap sangat kuat dan berulang kali menegaskan target pendapatan AI lebih dari $100 miliar untuk FY2027. Koreksi saat ini mungkin merupakan aksi ambil untung karena valuasi yang telah tinggi, bukan perubahan mendasar dalam narasi AI jangka panjang.

marsbit1j yang lalu

Panduan Q3 Broadcom Lebih Rendah 1,2 Miliar Dolar dari Ekspektasi, Saham Anjlok >13% di Pasca-Perdagangan, Narasi AI "Mendingin"?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片