Tren Teknologi

Mengulas inovasi terbaru, peningkatan protokol, solusi cross-chain, dan mekanisme keamanan dalam ekosistem blockchain. Ini memberikan perspektif yang berfokus pada pengembang untuk menganalisis tren teknologi yang muncul dan potensi terobosan.

Berhenti Menekan Konfirmasi dengan Mata Tertutup, Ethereum Ingin Kamu Pahami Apa yang Kamu Tandatangani

"Pernahkah Anda bertanya-tengapa Anda selalu diminta menandatangani kode heksadesimal yang tidak dapat dimengerti saat berinteraksi dengan kontrak pintar Ethereum? Fenomena ini disebut "blind signing" atau tanda tangan buta, di mana pengguna secara teknis menyetujui transaksi tetapi sebenarnya tidak memahami apa yang mereka setujui. Ethereum kini berupaya mengatasi masalah mendasar ini melalui "Clear Signing", sebuah inisiatif yang bertujuan untuk mengubah pengalaman menandatangani transaksi menjadi dapat dibaca manusia. Inti dari Clear Signing adalah standar ERC-7730, yang memungkinkan pengembang protokol menyediakan metadata terstruktur (seperti kamus terjemahan) yang menjelaskan fungsi kontrak dalam bahasa yang mudah dipahami. Metadata ini kemudian disimpan dalam registri publik, yang dapat dibaca oleh dompet untuk menerjemahkan data teknis (calldata) menjadi pernyataan jelas seperti "Tukar 1.000 USDC untuk minimal 0.42 WETH di Uniswap V3". Hingga Mei 2026, inisiatif ini sudah mencakup 44 protokol utama. Namun, ini bukan solusi ajaib yang langsung menghilangkan semua risiko. Protokol perlu mendaftar, dompet perlu mengintegrasikan dukungan, dan mekanisme keamanan lapis ganda (seperti simulasi transaksi) tetap diperlukan untuk melindungi dari upaya penyalahgunaan. Pada intinya, Clear Signing adalah langkah penting menuju hak atas informed consent di ekosistem blockchain. Ini menggeser tanggung jawab dari mengharapkan setiap pengguna memahami kode, ke memastikan infrastruktur dapat menyajikan informasi dengan jelas. Tujuannya adalah masa depan di mana mengontrol aset sendiri benar-benar berarti memahami apa yang Anda setujui, dalam bahasa Anda sendiri."

marsbit05/20 10:34

Berhenti Menekan Konfirmasi dengan Mata Tertutup, Ethereum Ingin Kamu Pahami Apa yang Kamu Tandatangani

marsbit05/20 10:34

Dapatkah Alibaba Cloud Menulis Ulang Dirinya Sendiri?

Selama lima bulan terakhir, pendapatan MaaS Alibaba Cloud tumbuh 15 kali lipat, mencerminkan upaya transformasi mendalam. Dalam sebuah puncak acara, Alibaba Cloud mengumumkan penyelesaian peningkatan tumpukan penuh "chip-cloud-model-inferensi" yang ter-Agent-kan, meluncurkan situs web produk AI baru "Qianwen Cloud", server super-node dengan chip AI in-house "Zhenwu M890", dan model flagship terbaru Qwen3.7-Max. Menurut Liu Weiguang, Wakil Presiden Senior, mereka sedang membangun "pabrik AI terbesar di Tiongkok." Logika produksinya: chip sebagai bahan baku, cloud sebagai bengkel, model sebagai mesin, platform inferensi sebagai lini perakitan, dengan Token sebagai produk akhir. Inti transformasi ini adalah mengubah sistem yang selama 17 tahun dibangun untuk "manusia menggunakan cloud" menjadi sistem baru di mana "Agent mengonsumsi Token." **Chip: Dimainkan Sekarang untuk Kontrol Biaya** Alibaba Cloud meluncurkan chip AI generasi baru Zhenwu M890 dan memaparkan peta jalan chip dua tahun. Dengan 56 juta chip yang telah dikirimkan ke lebih dari 400 pelanggan, strateginya adalah meniru Google yang mengintegrasikan TPU dengan Gemini untuk efisiensi biaya. Dalam persaingan masa depan, kemenangan akan ditentukan oleh kemampuan setiap chip menghasilkan Token berkualitas tinggi dengan biaya lebih rendah. Chip menjadi fondasi perang biaya ini. **Mengubah Cloud untuk Kebutuhan Agent** Cloud tradisional dirancang untuk interaksi manusia (konsol web, tombol). Agent membutuhkan antarmuka terstruktur, protokol standar, dan umpan balik yang dapat diprediksi. Beban kerja Agent bersifat elastis tak teratur, siklus hidup singkat, dan melonjak secara instan. Alibaba Cloud merespons dengan: 1) Mengubah produk cloud menjadi "Skill" yang dapat dipanggil Agent seperti fungsi; 2) Membangun lingkungan eksekusi khusus untuk Agent (sandbox ringan, kolaborasi multi-Agent); 3) Beralih dari penjadwalan sumber daya ke penjadwalan tugas. Dalam skenario ini, pertumbuhan pendapatan Token justru mendorong permintaan sumber daya cloud tradisional. **Model: Dari "Berbicara Baik" ke "Mampu Mengerjakan"** Qwen3.7-Max, yang berada di peringkat teratas dalam peringkat global, kini difokuskan pada kemampuan eksekusi. Contohnya, model ini berhasil menulis dan mengoptimalkan kernel komputasi AI untuk chip Zhenwu M890 dari nol dalam 35 jam tanpa intervensi manusia, meningkatkan kinerja 10x. Platform "Bailian" juga ditingkatkan untuk mendukung kebutuhan inferensi semacam ini, tetap terbuka untuk model pihak ketiga. **Taruhan Utama dan Tantangan Transformasi** Logika transformasi ini jelas saat pertumbuhan AI melampaui bisnis cloud tradisional. Namun, eksekusinya sulit. Alibaba Cloud mengubah struktur pendapatan, hubungan pelanggan (dari departemen IT ke unit bisnis/CEO), dan sistem penjualan. Metrik kunci bergeser ke "Token berkualitas tinggi" yang menyelesaikan masalah nyata, jumlah sistem bisnis inti yang terintegrasi model, dan efisiensi Agent. Meski masa depan tidak pasti, Alibaba Cloud bertaruh dengan sikap agresif layaknya startup bahwa AI adalah peluang yang jauh lebih besar. Transformasi total ini adalah pesan inti dari puncak acara mereka.

marsbit05/20 10:26

Dapatkah Alibaba Cloud Menulis Ulang Dirinya Sendiri?

marsbit05/20 10:26

IOSG｜Setelah Jumlah Pengembang Merosot Setengah: Crypto Tidak Mati, Hanya Menyerahkan Talenta kepada AI

Jumlah pengembang aktif di ekosistem Crypto (GitHub) turun drastis dari puncak 45K (2022) menjadi sekitar 23K (2026). Namun, analisis mendetail menunjukkan ini bukan tanda kematian industri, melainkan "deleveraging" atau penyaringan talenta. Yang banyak pergi adalah pengembang baru (<1 tahun) yang masuk saat pasar panas, dengan tingkat attrition 52%. Sebaliknya, pengembang mapan (>2 tahun) justru mencapai rekor tertinggi, menyumbang ~70% kode, dan bertahan karena keahlian inti (infrastruktur, keamanan) serta insentif ekonomi yang sudah terbangun. Mereka yang bertahan membawa kemampuan unik yang dibentuk di Crypto: kemampuan merancang sistem yang dapat dipercaya dan beroperasi dalam kondisi aturan minimal, ketiadaan otoritas pusat, dan toleransi kesalahan nol (seperti dalam DeFi dan DAO). Kemampuan ini sangat relevan untuk memecahkan tantangan struktural dalam skalaisasi AI. AI menghadapi masalah seperti agregasi & kepercayaan komputasi terdesentralisasi, penyelarasan insentif untuk multi-agent, dan infrastruktur pembayaran otonom. Pengembang Crypto membawa solusi: mekanisme proof-of-stake untuk verifikasi komputasi (contoh: Hyperbolic), desain ekonomi untuk governance agent (contoh: EigenLayer), dan stablecoin/blockchain untuk pembayaran agent yang dapat diprogram & tanpa izin (contoh: x402). Pergerakan talenta dan modal (dari Paradigm, a16z, dll.) mengonfirmasi tren ini. Peran builder berevolusi dari "penulis kontrak pintar" menjadi "perancang mekanisme tepercaya untuk sistem AI otonom". Meski jumlah pengembang tampak menyusut, inti yang bertahan justru lebih padat dan keahlian mereka dihargai ulang di persimpangan Crypto dan AI, menandai peluang struktural yang nyata.

marsbit05/20 09:29

IOSG｜Setelah Jumlah Pengembang Merosot Setengah: Crypto Tidak Mati, Hanya Menyerahkan Talenta kepada AI

marsbit05/20 09:29

Pengusaha Keluar dari Ladang: Setelah Buat Mobil Terbang, Kini Bertaruh di Jalur Robot, Hasilkan Raksasa Senilai 390 Miliar Dolar

Pendiri serial Brett Adcock, yang dibesarkan di sebuah pertanian, telah membangun tiga perusahaan di bidang yang sangat berbeda. Dia memulai dengan platform perekrutan Vettery, yang dijual seharga $110 juta. Kemudian, ia mendirikan Archer Aviation, perusahaan mobil terbang eVTOL yang melantai di bursa saham. Sekarang, Adcock fokus pada Figure AI, perusahaan robot humanoid yang ia dirikan pada 2022. Dengan visi 30 tahun, Figure bertujuan menciptakan tenaga kerja robot serba guna untuk otomatisasi di manufaktur, logistik, dan rumah. Baru-baru ini, perusahaan ini menarik perhatian global melalui siaran langsung dan kompetisi robot memilah paket. Meskipun mendapat investasi besar dari NVIDIA, Intel, dan lainnya, serta valuasi melonjak hingga $39 miliar, Figure menghadapi skeptisisme mengenai kelayakan komersial, waktu penerapan, dan jalan teknologinya. Adcock dikenal sebagai pendiri yang berani memasuki bidang kompleks dengan narasi besar, dari perangkat lunak, aviasi, hingga robotika AI.

marsbit05/20 08:51

Pengusaha Keluar dari Ladang: Setelah Buat Mobil Terbang, Kini Bertaruh di Jalur Robot, Hasilkan Raksasa Senilai 390 Miliar Dolar

marsbit05/20 08:51

Lima Bentuk Inti AI Agent Menurut Pandangan YC

Penyunting: AI Agent telah berkembang dari prompt sekali pakai ke dalam alur kerja yang lebih kompleks. Pertanyaan penting sekarang bukanlah "apakah model bisa menyelesaikan tugas?", tetapi "bisakah kemampuan AI dijadikan aset proses yang dapat digunakan ulang dan terakumulasi?". Berikut adalah lima bentuk inti yang muncul: 1. **Skills:** Bukan SOP kaku, melainkan lebih seperti "pemanggilan metode". Satu alur kerja (Skill) yang sama dapat digunakan untuk banyak kasus dengan mengganti parameternya (misal, target, pertanyaan, dataset). 2. **Thin Harness:** Kerangka kerja eksekusi ringan (~200 baris kode) yang menjadi "tangan dan kaki" bagi model. Fungsinya menjalankan loop, membaca/menulis file, dan mengelola konteks. 3. **Resolvers:** Tabel perutean yang memetakan jenis tugas ke Skill spesifik. Ini mencegah "korupsi konteks" saat jumlah Skill sangat banyak, sehingga memastikan panggilan yang tepat. 4. **Latent vs. Deterministic:** Pisahkan tugas. Serahkan penilaian, sintesis, dan pemahaman kontekstual ke LLM. Gunakan kode deterministik (yang dapat ditulis model) untuk hal-hal yang memerlukan kepastian dan konsistensi, seperti perhitungan. 5. **Memory:** Lapisan memori untuk akumulasi pengetahuan jangka panjang. Contoh: folder markdown dengan satu halaman per entitas (orang/perusahaan/konsep), berisi kesimpulan terkini dan garis waktu yang terus bertambah. Kombinasi ini membentuk **"kemampuan proses" (process power)** – keunggulan kompetitif yang berkelanjutan di era AI. Ini mengubah pengalaman menjadi alur kerja yang terdokumentasi, tugas menjadi parameter, aturan stabil menjadi kode, dan pembelajaran menjadi memori yang terakumulasi. Sistem semacam ini, meski tampak sederhana (seperti folder markdown), sulit ditiru karena dibangun melalui iterasi dan disiplin yang terus-menerus, berbeda dengan aplikasi hasil "vibe coding" yang harga ekuilibrinya akan turun hingga ke biaya token.

marsbit05/20 07:50

Lima Bentuk Inti AI Agent Menurut Pandangan YC

marsbit05/20 07:50

Gemini 3.5 Telah Datang! Malam Ini, Google Menyingkirkan Google dengan Tangan Sendiri

Pada Google I/O 2026, perusahaan meluncurkan serangkaian terobosan besar dalam kecerdasan buatan. Gemini Omni, model "pintar" pertama yang benar-benar multimodal, mampu membuat video berkualitas tinggi dari input teks, gambar, audio, atau video, dengan pemahaman mendalam tentang logika dunia fisik. Gemini 3.5 Flash, model andalan baru, mengungguli pendahulunya Gemini 3.1 Pro dalam hampir semua tolok ukur dan menawarkan kecepatan empat kali lebih cepat daripada pesaing. Antigravity 2.0 berkembang dari IDE menjadi platform pengembangan agen mandiri, dengan demo di mana 93 agen berhasil membangun kernel sistem operasi dari nol dalam 12 jam. Gemini Spark diperkenalkan sebagai agen AI pribadi yang berjalan 24/7 di cloud, mengotomatiskan tugas kompleks di seluruh produk Google seperti Gmail dan Docs. Google juga mengumumkan perubahan harga, termasuk paket AI Ultra baru seharga $100, dan mengintegrasikan Gemini 3.5 Flash ke dalam Aplikasi Gemini serta mode AI Penelusuran Google. Acara ini menandai langkah besar menuju AI yang lebih otonom dan canggih.

链捕手05/20 07:02

Gemini 3.5 Telah Datang! Malam Ini, Google Menyingkirkan Google dengan Tangan Sendiri

链捕手05/20 07:02

YC Partner: Bagaimana Membangun Perusahaan AI-Native yang Berevolusi Sendiri

YC partner Tom Blomfield berpendapat bahwa perusahaan tradisional beroperasi seperti "legiun Romawi" dengan hierarki kaku. Namun, AI membuka kemungkinan untuk mendesain ulang perusahaan secara fundamental. Intinya adalah mengekstraksi pengetahuan bisnis yang tersebar (dalam email, Slack, dokumen) menjadi konteks organisasi yang dapat dibaca dan digunakan AI. Perusahaan asli AI di masa depan akan terdiri dari serangkaian loop AI rekursif yang dapat memperbaiki diri sendiri. Sistem ini akan merasakan perubahan (dari email pelanggan, tiket dukungan, data produk), membuat keputusan melalui lapisan aturan dan alat, lalu belajar dari hasilnya secara otomatis. Contoh di YC: sebuah agen tidak hanya menjawab pertanyaan, tetapi juga memantau kegagalan kueri, mengusulkan perbaikan (alat baru, indeks), dan secara otomatis menerapkan kode—mengoptimalkan perusahaan bahkan saat para pendiri tidur. Struktur organisasi akan berubah: "Bakar token, bukan tambah kepala". Hambatan pertumbuhan akan bergeser dari jumlah karyawan ke penggunaan token dan kualitas konteks bisnis. Fungsi koordinasi manajemen menengah akan banyak digantikan AI. Peran yang tetap penting adalah kontributor individual (IC) dan manusia yang menangani situasi dunia nyata berisiko tinggi. Langkah kuncinya adalah membuat seluruh organisasi dapat dibaca AI: mencatat semua interaksi (email, rapat, percakapan). Pengetahuan ini kemudian dapat disintesis menjadi "otak perusahaan" yang terus diperbarui. Perangkat lunak internal dapat dibuat sementara sesuai permintaan, sementara data dan konteks bisnis adalah aset berharga yang abadi. Manusia akan beroperasi di "tepi" sistem ini, membawa kecerdasan ke situasi dunia nyata yang kompleks dan berisiko. Pertanyaan refleksi: Jika mendirikan perusahaan hari ini, akankah Anda merancangnya sebagai sistem cerdas yang belajar dan berkembang sendiri sejak awal?

marsbit05/20 06:40

YC Partner: Bagaimana Membangun Perusahaan AI-Native yang Berevolusi Sendiri

marsbit05/20 06:40

Membenamkan Server ke Dasar Laut, Ini Serius!

**Pusat Data Dasar Laut Pertama di Dunia Beroperasi di Shanghai: Hemat Listrik, Air, dan Lahan** Proyek pusat data dasar laut pertama di dunia yang terhubung langsung dengan tenaga angin telah beroperasi di perairan Laut China Timur, lepas pantai Shanghai. Dengan investasi 1,6 miliar yuan, proyek ini menempatkan lebih dari 2.000 server dalam 192 rak di kedalaman 10 meter. Didukung oleh tenaga angin di dekatnya dengan pasokan listrik hijau >95%, pusat data ini mencapai PUE (efisiensi energi) sangat rendah 1,15, jauh lebih baik dari rata-rata nasional 1,48. Keunggulannya signifikan: menghemat 61 juta kWh listrik per tahun, konsumsi air tawar nol, dan hanya membutuhkan 200 m² lahan dibandingkan 2000 m² di darat. Ide pendinginan alami dengan air laut (suhu rata-rata 15°C) ini menjawab tantangan mahalnya pendinginan dan listrik untuk pusat data, terutama di kota-kota pesisir padat seperti Shanghai yang membutuhkan komputasi latensi rendah. Konsep ini telah diuji sebelumnya, seperti proyek Microsoft 'Natick' yang membuktikan server di lingkungan kedap udara bawah laut justru memiliki tingkat kegagalan lebih rendah. Di China, uji coba komersial pertama oleh Hailanxin di Hainan berhasil, namun masih bergantung pada listrik darat. Proyek Shanghai melangkah lebih jauh dengan menggabungkan langsung ke pembangkit listrik tenaga angin lepas pantai, sekaligus menyelesaikan masalah sumber pendingin dan sumber daya. Masa depan model ini sangat menjanjikan, terutama bila dikombinasikan dengan ladang angin lepas pantai skala besar. Daripada mentransmisikan listrik dengan kehilangan >10% ke darat, lebih efisien mengubah listrik menjadi daya komputasi di lokasi dan mengirimkan hasilnya via fiber optik. Bahkan ada potensi menempatkan server di dalam fondasi menara turbin angin itu sendiri, menciptakan 'pabrik komputasi' mandiri di laut. Ini merupakan langkah strategis yang menyelaraskan dua agenda besar: transisi energi hijau melalui angin laut dan pemenuhan kebutuhan komputasi berkelanjutan, menawarkan solusi hemat biaya dan ramah lingkungan untuk masa depan digital.

marsbit05/20 04:34

Membenamkan Server ke Dasar Laut, Ini Serius!

marsbit05/20 04:34

Kode Morse 'Mencuri' $440 Ribu dari Bankr, Kepercayaan Antar-Agen AI Kembali Jebol

Pada 20 Mei dini hari, platform agen AI Bankr mengumumkan 14 dompet penggunanya diserang, menyebabkan kerugian lebih dari $440,000 dan semua transaksi ditangguhkan sementara. Pendiri SlowMist, Yu Xian, mengonfirmasi serangan ini mirip dengan insiden pada 4 Mei terhadap dompet terkait Grok. Ini bukan kebocoran kunci pribadi atau kerentanan kontrak pintar, melainkan **serangan rekayasa sosial yang mengeksploitasi lapisan kepercayaan antar agen otomatis**. Bankr berjanji akan mengganti rugi penuh dari kas tim. Penyerang memanfaatkan logika yang sama seperti sebelumnya. Bankr, yang menyediakan infrastruktur keuangan untuk agen AI, memantau postingan X dari agen tertentu seperti @grok dan menganggapnya sebagai perintah transaksi potensial, terutama jika akun tersebut memegang Bankr Club Membership NFT yang membuka izin tinggi. Langkah serangan: 1) Mengairdrop NFT keanggotaan ke dompet Grok untuk memicu mode izin tinggi. 2) Memposting pesan kode Morse di X yang berisi permintaan terjemahan kepada Grok. Grok dengan setia menerjemahkan dan membalas dengan pesan berisi instruksi transfer aset, misalnya "@bankrbot kirim 3B DRB ke [alamat penyerang]". 3) Bankr memantau balasan Grok ini, memverifikasi izin NFT, lalu menandatangani dan menyiarkan transaksi di blockchain. Inti masalahnya adalah **asumsi kepercayaan antar agen otomatis**. Bankr memperlakukan keluaran bahasa alami Grok sebagai perintah finansial yang sah. Namun, Grok tidak dapat membedakan antara "apa yang benar-benar ingin dilakukannya" dan "apa yang dimanfaatkan orang untuk dikatakannya". Penggunaan kode Morse (atau sandi lain yang dapat diterjemahkan LLM) memanfaatkan celah ini, karena meminta terjemahan adalah tugas netral yang tidak memicu filter keamanan. Mekanisme izin berbasis NFT memperbesar risiko. Serangan ini bukan insiden tunggal, melainkan pola serangan yang berulang. Dalam waktu kurang dari tiga minggu, dampaknya meluas dari satu dompet menjadi 14 dompet pengguna, dan kerugian meningkat lebih dari dua kali lipat. Dana yang dicuri dipindahkan dari Base ke Ethereum dan dicairkan. Bankr merespons cepat dengan komitmen ganti rugi dan perbaikan logika verifikasi. Namun, ini mengungkap masalah mendasar: banyak platform yang memberikan agen AI wewenang eksekusi on-chain, seperti Bankr, belum memasukkan "instruksi berbahaya yang disuntikkan ke keluaran LLM" sebagai model ancaman yang perlu diwaspadai dalam desain arsitektur mereka.

marsbit05/20 03:35

Kode Morse 'Mencuri' $440 Ribu dari Bankr, Kepercayaan Antar-Agen AI Kembali Jebol

marsbit05/20 03:35

6 Tahun Perang Kata, 2 Jam Putusan, Pertarungan Pertama Musk VS Altman Gagal

Setelah perdebatan hukum selama 6 tahun, juri di pengadilan federal San Francisco memutuskan Elon Musk kalah dalam gugatannya terhadap OpenAI dan Sam Altman. Putusan dicapai dalam waktu kurang dari 2 jam, dengan alasan utama gugatan Musk diajukan terlalu lama (melewati batas waktu 3 tahun sejak peristiwa terkait). Gugatan Musk menuduh OpenAI melanggar misi nirlaba awalnya dengan beralih ke model bisnis komersial setelah menerima investasi dari Microsoft. Pengadilan tidak menilai apakah OpenAI benar-benar menyimpang dari misinya, tetapi menolak klaim Musk berdasarkan kedaluwarsa hukum. Pengacara OpenAI menyatakan Musk menggunakan proses hukum sebagai senjata persaingan bisnis, terutama setelah ia mendirikan perusahaan AI sendiri, xAI. Kemenangan ini dianggap menghilangkan rintangan hukum besar bagi OpenAI, yang sedang mempersiapkan IPO, dengan valuasi mencapai $852 miliar dan pendapatan bulanan sekitar $2 miliar. Namun, pertanyaan mendasar tentang keseimbangan antara idealisme teknologi dan realisme komersial dalam pengembangan AI tetap tak terjawab. Musk berencana mengajukan banding, menandakan perseteruan ini belum benar-benar berakhir.

marsbit05/20 02:45

6 Tahun Perang Kata, 2 Jam Putusan, Pertarungan Pertama Musk VS Altman Gagal

marsbit05/20 02:45

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow

Ethereum