CertiK dan Lambda256 Bermitra untuk Memperkuat Keamanan Blockchain di APAC

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2026-05-29Terakhir diperbarui pada 2026-05-29

Abstrak

CertiK, penyedia layanan keamanan Web3 terkemuka, dan Lambda256, anak perusahaan teknologi blockchain Dunamu, telah menandatangani nota kesepahaman strategis untuk memperkuat infrastruktur keamanan dan kepatuhan aset digital di Korea dan kawasan APAC. Kemitraan ini menjadikan Lambda256 sebagai distributor resmi produk keamanan CertiK, termasuk platform intelijen risiko real-time SkyInsights dan solusi pra-audit berbasis AI, AI Auditor. Fokus awal kerja sama ini adalah penerapan solusi untuk perusahaan di Korea, mencakup blockchain konsorsium, instalasi on-premise, dan dukungan infrastruktur untuk aset digital sektor publik dan teregulasi. Kedua pihak juga berencana melakukan kampanye pemasaran bersama, seminar industri, dan inisiatif kepemimpinan pemikiran seputar keamanan blockchain di seluruh APAC. Kemitraan ini bertujuan menggabungkan keahlian keamanan dan kepatuhan global CertiK dengan infrastruktur serta pengetahuan pasar regional Lambda256. Tujuannya adalah membantu lembaga keuangan dan perusahaan di kawasan ini mengadopsi aset digital dengan kepercayaan operasional dan keamanan yang lebih kuat, seiring dengan meluasnya penggunaan aset digital di pasar keuangan Asia yang teregulasi.

Perusahaan, institusi keuangan, dan penyedia layanan aset virtual (VASP) di Korea dan wilayah APAC yang lebih luas akan mendapat manfaat dari infrastruktur keamanan dan kepatuhan aset digital yang diperluas berkat Nota Kesepahaman (MOU) strategis antara CertiK, penyedia layanan keamanan Web3 terkemuka, dan Lambda256, anak perusahaan teknologi blockchain dari Dunamu.

Sebagai distributor dan mitra saluran untuk produk kepatuhan dan keamanan CertiK, termasuk CertiK SkyInsights dan CertiK AI Auditor, akan diisi oleh Lambda256 sesuai ketentuan hubungan kemitraan ini. Kemitraan ini memadukan infrastruktur blockchain dan ekosistem kepatuhan dari Lambda256 dengan intelijen keamanan on-chain dan kemampuan keamanan kontrak pintar dari CertiK untuk menyediakan solusi yang disesuaikan bagi institusi guna penilaian risiko dan kepatuhan terintegrasi.

Penerapan di lingkungan perusahaan di Korea akan menjadi penekanan utama dari hubungan ini pada awalnya. Ini akan mencakup upaya blockchain konsorsium, instalasi on-premise, dan bantuan infrastruktur untuk kasus penggunaan termasuk aset digital sektor publik dan yang diatur. Upaya bersama untuk go-to-market di seluruh APAC juga sedang dalam pengerjaan, begitu pula dengan seminar industri, acara, dan kampanye kepemimpinan berpikir berbasis penelitian yang berfokus pada kepatuhan dan keamanan blockchain.

Exchange, proyek Web3, dan tim keamanan dapat mengambil manfaat dari CertiK SkyInsights, sebuah platform yang menyediakan informasi anti-pencucian uang dan risiko secara real-time. Selain pemantauan real-time, platform ini memiliki informasi multi-rantai, penilaian risiko pada tingkat dompet dan transaksi, lebih dari 2.990 peristiwa keamanan yang terdokumentasi, dan 400 juta label alamat.

Sebelum melakukan audit manual, tim kontrak pintar dapat menggunakan CertiK AI Auditor, solusi keamanan pra-audit bertenaga AI, untuk menemukan kerentanan, mengurangi positif palsu, dan mempercepat prosedur perbaikan. Dengan deteksi multi-pemindai dan operasi triase yang terorganisir, platform ini kompatibel dengan lingkungan Solidity, Move, dan Rust.

Perusahaan dan institusi keuangan di seluruh Korea dan APAC dapat memperoleh manfaat dari intelijen keamanan dan kemampuan kepatuhan CertiK yang diakui secara global, bersama dengan infrastruktur dan keahlian pasar regional Lambda256. Kemitraan ini akan memungkinkan mereka mengadopsi aset digital dengan kepercayaan operasional yang lebih besar dan keamanan yang diperkuat.

“Dengan menggabungkan intelijen keamanan dan kemampuan kepatuhan CertiK yang diakui secara global dengan infrastruktur dan keahlian pasar regional Lambda256, kami bertujuan untuk membantu perusahaan dan institusi keuangan di seluruh Korea dan APAC menavigasi adopsi aset digital dengan keamanan yang lebih kuat dan kepercayaan operasional.” kata Jason Jiang, CBO di CertiK.

Di antara banyak layanan terkait blockchain yang ditawarkan oleh CertiK yang berbasis di New York adalah audit kontrak pintar, uji penetrasi, verifikasi formal, evaluasi infrastruktur, dan bantuan dengan kepatuhan. Lebih dari lima ribu pelanggan bisnis di seluruh dunia telah menggunakan layanan ekosistem aset digital perusahaan sejak didirikan pada tahun 2017.

Sementara penggunaan aset digital meluas di seluruh pasar keuangan yang diatur di Asia, kedua perusahaan memperkirakan aliansi ini akan meningkatkan akses institusional ke infrastruktur keamanan blockchain tingkat perusahaan.

Sebagai pelopor dalam teknologi Web3, anak perusahaan blockchain Dunamu, Lambda256, sedang merevolusi keuangan digital, infrastruktur, dan data. Nodit untuk infrastruktur, Clair untuk intelijen data, dan Scope untuk penerbitan stablecoin hanyalah beberapa platform yang telah didirikan oleh Lambda256 sejak pemisahannya pada tahun 2019. Masa depan transformasi digital sedang dibentuk oleh solusi blockchain tingkat perusahaan Lambda256. Perusahaan ini memiliki rekam jejak yang terbukti dalam melayani institusi keuangan, mitra multinasional, dan aplikasi Web3 berskala besar.

Pertanyaan Terkait

QSiapa yang bermitra dalam perjanjian yang disebutkan dalam artikel ini untuk memperkuat keamanan blockchain di wilayah APAC?

ACertiK, penyedia layanan keamanan Web3 terkemuka, bermitra dengan Lambda256, anak perusahaan teknologi blockchain dari Dunamu.

QApa peran Lambda256 dalam kemitraan dengan CertiK berdasarkan isi artikel?

ALambda256 bertindak sebagai distributor dan mitra saluran untuk produk kepatuhan dan keamanan CertiK, termasuk CertiK SkyInsights dan CertiK AI Auditor.

QApa fokus utama dari kemitraan ini pada tahap awal menurut artikel?

AFokus utama pada tahap awal adalah penerapan di kalangan perusahaan-perusahaan di Korea.

QApa manfaat utama dari platform CertiK SkyInsights yang disebutkan dalam teks?

ACertiK SkyInsights memberikan informasi anti-pencucian uang dan risiko secara real-time, pemantauan real-time, informasi multi-rantai, penilaian risiko di tingkat dompet dan transaksi, serta data dari lebih dari 2.990 peristiwa keamanan yang terdokumentasi.

QTeknologi apa yang digunakan oleh CertiK AI Auditor untuk membantu tim kontrak pintar, dan bahasa pemrograman apa yang didukungnya?

ACertiK AI Auditor menggunakan AI (kecerdasan buatan) untuk menemukan kerentanan, mengurangi positif palsu, dan mempercepat prosedur perbaikan sebelum audit manual. Platform ini kompatibel dengan lingkungan Solidity, Move, dan Rust.

Bacaan Terkait

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

Tiga tahun kemudian, pada Mei 2026, penulis meninjau kembali 20 prediksi tentang ChatGPT yang dibuatnya pada Maret 2023, menggunakan AI untuk mengevaluasi akurasinya berdasarkan data terbaru. Secara keseluruhan, arah dan mekanisme prediksi banyak yang tepat. Yang paling akurat adalah tentang RAG sebagai arsitektur standar, LUI (Antarmuka Pengguna Bahasa Alami) sebagai lapisan interaksi baru, munculnya "jaringan robot" (protokol untuk agen AI), dan kemampuan China mengejar ketertinggalan model AI besar. Prediksi bahwa ChatGPT bukan AGI namun langkah besar, tidak menyebabkan gelombang pengangguran massal, serta sifat uji Turing yang hanya mengukur persepsi juga pada dasarnya benar. Namun, prediksi dengan angka spesifik atau pernyataan mutlak sering meleset. Klaim bahwa GPT-4 memiliki 100 triliun parameter sepenuhnya salah. Pernyataan bahwa LLM "tidak mungkin" mengerjakan matematika murni terbantahkan dengan model penalaran yang memenangkan medali emas IMO. Estimasi biaya pelatihan model hanya $5-10 miliar juga jauh dari kenyataan, yang kini mencapai miliaran dolar untuk model terdepan. Beberapa prediksi keliru tentang distribusi dampak, seperti bahwa nilai akan berpindah ke lapisan aplikasi (nyatanya, penyedia chip seperti NVIDIA paling untung), atau bahwa AI akan "menghindari" masalah hak cipta (justru menimbulkan gugatan besar). Kesimpulan utama adalah: dalam memprediksi teknologi yang cepat berubah, mengidentifikasi arah dan mekanisme umumnya lebih bisa diandalkan daripada memberikan angka pasti atau pernyataan mutlak. Prediksi cenderung terlalu optimis tentang kecepatan perubahan jangka pendek, tetapi meremehkan besarnya perubahan jangka panjang. Penting juga untuk mempertimbangkan distribusi dampak, bukan hanya kesimpulan agregat. Pernyataan yang disertai batasan dan keraguan justru lebih tahan uji waktu. Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun. Tinjauan ini berfungsi sebagai pelajaran untuk membuat prediksi yang lebih baik di tiga tahun mendatang.

marsbit4j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

marsbit4j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

Tiga tahun kemudian: Meninjau Kembali 20 Prediksi ChatGPT Saya pada 2023 Pada Maret 2023, penulis Wang Jianshuo membuat 20 prediksi intuitif tentang ChatGPT dan AI masa depan. Kini, di Mei 2026, sebuah sistem AI yang terdiri dari 41 agen menganalisis prediksi-prediksi tersebut berdasarkan data terkini. Hasilnya menunjukkan pola menarik. **Yang Terbukti Benar (Secara Umum):** * **RAG dan Arsitektur Pencarian (✅):** Solusi utama untuk pengetahuan dan halusinasi adalah dengan menambahkan "contekan" (RAG), bukan mengubah model. Arsitektur pencarian + LLM kini menjadi standar. * **LUI sebagai Benua Baru (🟢):** Antarmuka Pengguna Bahasa Alami (LUI) adalah lapisan interaksi baru yang besar, melahirkan industri agen dan protokol seperti MCP. * **Jaringan Robot dan Sistem Pengalamatan Baru (🟢):** Agen akan berkomunikasi otomatis dengan bahasa alami. Protokol seperti MCP dan ANP sedang mewujudkannya. * **Model Besar Tiongkok (🟢):** Model-model seperti DeepSeek dan Qwen telah mengejar ketertinggalan performa, meski dengan investasi lebih kecil. * **Tidak Ada Kesadaran, Tes Turing Hanya Ukur Penampilan (🟢):** AI tidak memiliki kesadaran. Tes Turing hanya mengukur ilusi kesadaran. * **Prediksi Lain yang Benar:** ChatGPT bukan AGI, tapi lompatan besar; gelombang pengangguran besar tidak terjadi; tahun besar untuk startup; momen "browser 1994" telah tiba. **Yang Kurang Tepat atau Salah:** * **Parameter GPT-4 (❌):** Prediksi 100 triliun parameter salah. Estimasi terbaru sekitar 1,8 triliun. * **Matematika di LLM (🟡):** Diagnosis bahwa matematika adalah kelemahan intrinsik dan memerlukan alat bantu benar. Namun, pernyataan "tidak mungkin" ditingkatkan terbukti salah, karena model kini bisa memenangkan medali emas Olimpiade Matematika Internasional (IMO). * **Penangkapan Nilai (🟡):** Aplikasi memang berkembang pesat, tetapi nilai terbesar justru ditangkap oleh lapisan komputasi (seperti Nvidia), bukan oleh pembuat model. * **Hak Cipta (🟡):** Konten AI sulit didaftarkan hak cipta, tetapi tidak serta-mata "menghindari" pelanggaran. Gugatan dan penyelesaian besar (misalnya, Anthropic $1,5 miliar) membuktikan risikonya. * **Biaya Model (🟡):** Prediksi "perang lokal" dengan biaya $5-10 miliar untuk model canggih terbukti salah. Biaya pelatihan model terdepan (seperti GPT-5) jauh lebih tinggi, sementara biaya kloning model terbuka justru bisa lebih murah. **Pola dan Pelajaran:** 1. **Arah dan mekanisme lebih dapat diandalkan daripada angka pasti dan pernyataan mutlak.** 2. **Cenderung terlalu optimis untuk jangka pendek (kecepatan), tetapi terlalu konservatif untuk jangka panjang (skala/dampak).** 3. **Kesalahan sering terjadi pada distribusi, bukan pada total.** Contoh: Tidak ada gelombang pengangguran masif, tetapi dampak berat dirasakan oleh lulusan baru. 4. **Pernyataan yang disertai batasan dan ruang ketidakpastian justru lebih tahan uji waktu.** 5. **Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun.** Kesimpulannya, prediksi tentang arah besar dan mekanisme cenderung akurat, sementara prediksi spesifik tentang angka, kecepatan, dan distribusi dampak lebih sering meleset. Latihan ini lebih merupakan pelajaran dalam kerendahan hati dan penilaian yang bernuansa daripada sekadar penghitungan skor.

链捕手6j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

链捕手6j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Membawa Pengembalian Negatif bagi Sebagian Besar Raksasa Teknologi Demam AI kini memasuki tahap pemeriksaan keuangan. Raksasa cloud seperti Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, dan Oracle berencana menginvestasikan ratusan miliar dolar ke pusat data AI dalam lima tahun ke depan. Namun, analisis terhadap proyeksi pendapatan dan pengeluaran modal (capex) hingga 2030 mengungkap masalah: tingkat pengembalian investasi implisit diperkirakan sangat negatif bagi semua perusahaan kecuali Amazon, bahkan dalam skenario optimis ekstrem. Ini menunjukkan bahwa jika tren saat ini berlanjut, boom AI bisa menjadi salah satu peristiwa perusakan nilai pemegang saham terbesar. Ada dua jalan keluar: pendapatan yang jauh melebihi ekspektasi saat ini, atau pengurangan rencana investasi. Jalan pertama tampaknya mustahil, karena membutuhkan tambahan pendapatan triliunan dolar. Jalan kedua—pemotongan investasi—akan berdampak luas, meruntuhkan harga saham perusahaan-perusahaan teknologi global dan dapat mendorong ekonomi AS ke resesi, mengingat 93% pertumbuhan PDB AS belakangan ini didorong oleh investasi teknologi. IPO perusahaan AI seperti OpenAI dan Anthropic tahun ini bisa menjadi mekanisme transfer risiko, memindahkan ketidakpastian dari pemilik awal kepada investor ritail dan dana pensiun. Sementara euphoria pemasaran mungkin bertahan hingga setelah IPO tahun 2026, tekanan matematika yang tak terelakkan mungkin memaksa raksasa cloud mengumumkan pemotongan investasi pada 2027 atau 2028, mirip dengan jeda tiga tahun antara peringatan "irrational exuberance" Alan Greenspan pada 1996 dan pecahnya gelembung dotcom pada 2000.

marsbit7j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

marsbit7j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Berubah dari Alat Menjadi "Pekerja" AI mulai menulis kode, menangani tiket dukungan pelanggan, dan meninjau dokumen hukum. Artikel ini mengusulkan kerangka baru: komersialisasi AI sedang bergerak menuju "pasar tenaga kerja mesin". Dalam pasar ini, token hanyalah unit pengukuran, GPU adalah bahan baku, dan model adalah alat produksi. Objek yang benar-benar ditetapkan harganya dan diperdagangkan adalah kerja ekonomi yang diselesaikan langsung oleh perangkat lunak. Mekanisme penetapan harga AI akan berkembang dari token mentah, kemampuan model yang terstandarisasi, tenaga kerja yang terspesialisasi industri, hingga pasar hasil yang dapat diprogram. Di masa depan, perusahaan mungkin tidak lagi peduli model atau GPU mana yang menyelesaikan suatu tugas, tetapi lebih pada apakah tugas itu diselesaikan dalam batas latensi, akurasi, keandalan, dan biaya yang ditentukan. Implikasinya, dampak AI pada pasar tenaga kerja manusia tidak hanya sekadar penggantian. Saat mesin mengambil alih lebih banyak pekerjaan yang dapat distandardisasi dan diverifikasi, peran manusia mungkin bergeser ke pengawasan, penanggung jawab, manajemen konteks, dan keputusan akhir. Dalam beberapa kasus, penilaian manusia untuk 1% akhir justru menjadi lebih berharga karena dapat membuka kunci 99% otomatisasi skala besar. Pasar AI adalah pasar ekspansif. Ketika biaya kerja turun, permintaan tidak tetap. Jika interaksi dukungan pelanggan menjadi lebih murah, perusahaan dapat menawarkan layanan 24/7, menciptakan pasar interaksi pelanggan yang lebih besar. Persaingan tahap berikutnya di pasar AI mungkin bukan lagi sekadar pertarungan kemampuan model atau perang harga daya komputasi, tetapi tentang siapa yang dapat pertama kali menstandarisasi, memverifikasi, dan menetapkan harga "pekerjaan", akhirnya menjadikan tenaga kerja mesin sebagai faktor produksi baru yang dapat dibeli, diselesaikan, dan diperdagangkan.

marsbit7j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

marsbit7j yang lalu

Diskon 99% untuk MiMo Bukan Hanya Pemasaran! Luo Fuli Membantah Para Pengecam di X

**Ringkasan:** Xiaomi MiMo memotong harga API MiMo-V2.5 hingga **99%**, memicu spekulasi tentang perang harga atau strategi merugi. Luo Fuli, kepala MiMo, merespons dengan mempublikasikan blog teknis 5000 kata yang merinci **enam pilar teknikal** di balik potongan harga besar ini. Intinya, diskon 99% terutama untuk **Input (Cache Hit)** – bagian dimana pengguna membaca ulang konteks historis dalam percakapan panjang. Ini menjadi mungkin karena serangkaian optimasi teknikal yang mengubah biaya komputasi untuk bagian tersebut mendekati nol. **Enam Pilar Teknikal:** 1. **Arsitektur Hybrid SWA:** Menggunakan Sliding Window Attention di sebagian besar lapisan model, mengurangi volume **KVCache** (memori jangka pendek model) hingga **1/7**. 2. **Manajemen KVCache Dua Kolam:** Mengalokasikan memori secara terpisah untuk lapisan SWA dan Full Attention, benar-benar mewujudkan penghematan teoretis 1/7 dan meningkatkan jumlah pengguna yang dapat dilayani secara bersamaan. 3. **Prefix Cache yang Dioptimalkan:** Meningkatkan aturan pencocokan cache untuk arsitektur SWA, menghasilkan **tingkat keberhasilan cache 93-95%** untuk pembacaan ulang. Artinya, sebagian besar permintaan "baca ulang" tidak memerlukan komputasi GPU baru. 4. **Sistem Cache Terdistribusi GCache:** Menyimpan data cache di **SSD bawaan mesin GPU**, menghilangkan biaya penyimpanan cluster khusus dan memperpanjang masa hidup cache. 5. **Sistem Penjadwalan LLM-Router:** Mengarahkan permintaan secara cerdas berdasarkan kesamaan prefix dan panjang konteks, memprioritaskan permintaan yang menggunakan cache, meningkatkan efisiensi dan mengurangi latensi. 6. **Multi-Token Prediction (MTP):** Mengoptimalkan proses generasi output model, mempercepat pembuatan respons dan melengkapi pengurangan biaya di sisi input. **Kesimpulan:** Penurunan harga 99% bukanlah gimmick pemasaran atau strategi merugi, tetapi hasil dari **efisiensi sistemik rekayasa AI** yang telah divalidasi di lingkungan produksi. Rantai optimasi ini secara kumulatif mengurangi biaya komputasi per permintaan hingga lebih dari 95%, memungkinkan penurunan harga ekstrem sambil mempertahankan profitabilitas. Luo Fuli menekankan bahwa ini adalah masalah teknikal yang terwujud, bukan sekadar perang harga.

marsbit9j yang lalu