Percakapan dengan Pendiri Robot Figure: Ambisi Menghasilkan Jutaan Unit di Balik Valuasi $390 Miliar

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-18Terakhir diperbarui pada 2026-05-18

Abstrak

Sumber: Sourcery with Molly O'Shea. Kompilasi: Felix, PANews Figure, perusahaan robot humanoid, bertujuan menciptakan robot serba guna untuk pekerjaan manusia, baik di pabrik maupun rumah. Hanya dalam 18 bulan, valuasinya melonjak 15 kali lipat menjadi $390 miliar setelah beberapa putaran pendanaan yang melibatkan Jeff Bezos, Microsoft, Nvidia, dan Amazon. Dalam podcast Sourcery, CEO & Pendiri Figure, Brett Adcock, membagikan pandangannya. Menurutnya, robot humanoid kini sudah nyata bekerja. Tantangan terbesar adalah mencapai kinerja tingkat manusia dalam skala besar dan produksi massal. Figure memulai dengan pendekatan berbeda: mengintegrasikan dan merancang semua komponen secara vertikal, termasuk motor, sensor, hingga baterai, untuk mengendalikan nasib dan rantai pasok sendiri. Tahun ini, target produksi mereka adalah ribuan unit, dengan ambisi akhir mencapai 1 juta robot per tahun. Kendala komersialisasi saat ini adalah ketersediaan robot dalam jumlah cukup dan kinerja yang konsisten dalam skala besar. Mereka telah bereksperimen dengan sejumlah kecil robot di BMW dan berencana melakukan lebih banyak penempatan dalam 90 hari ke depan. Adcock, yang sebelumnya mendirikan Archer Aviation, beralih ke Figure karena yakin robotika adalah "cawan suci" berikutnya. Ia melihat hampir setengah PDB global berasal dari tenaga kerja manusia, sehingga peluang bisnisnya sangat besar. Figure pernah bermitra dengan OpenAI, tetapi akhirnya mengakhiri kerja sama karena tim internalnya dia...

Sumber: Sourcery with Molly O'Shea

Disusun oleh: Felix, PANews

Perusahaan robot humanoid Figure berdedikasi untuk menciptakan robot humanoid serbaguna yang mampu melakukan pekerjaan manusia, baik di lantai pabrik maupun di rumah. Melalui beberapa putaran pendanaan yang melibatkan Jeff Bezos, Microsoft, NVIDIA, dan Amazon, valuasinya telah meningkat 15 kali lipat hanya dalam 18 bulan, mencapai $390 miliar. Episode podcast Sourcery kali ini akan menyelami markas Figure, melakukan tur menyeluruh, dan mewawancarai pendiri sekaligus CEO Figure, Brett Adcock, tentang masa depan robotika, AI, dan pekerjaan.

Brett berbagi alasan mengapa robot humanoid kini siap digunakan, bagaimana Figure berencana meningkatkan produksi dari ribuan unit tahun ini menjadi satu juta unit per tahun, dan mengapa ia yakin Figure berpotensi menjadi perusahaan terbesar di dunia. Diskusi juga membahas alasan Brett meninggalkan OpenAI, tantangan dalam membangun kecerdasan fisik, dan syarat-syarat untuk memecahkan salah satu masalah teknik paling sulit. PANews telah menyusun podcast ini.

Pemandu: Apa pendapat terhangat Anda saat ini di bidang robotika?

Brett: Menurut saya, kami menghabiskan banyak waktu untuk mengerjakan hal-hal yang sepenuhnya otonom dan end-to-end. Anda menanyakan beberapa pertanyaan saat masuk, seperti "Apakah ini dioperasikan dari jarak jauh?" Kami tidak mengoperasikan ini dari jarak jauh. Pandangan kami tentang robotika adalah bahwa sulit untuk melihat apa yang sebenarnya terjadi di bidang ini tanpa datang langsung ke sini dan melihat apa yang kami lakukan. Jadi saya harap Anda menikmati pengalaman di sini hari ini, melihat semua yang kami kerjakan. Pendapat terhangat saya adalah: kami hanya ingin robot humanoid benar-benar berguna, dan mereka sudah mulai berguna sekarang. Robot dapat menangani tugas sehari-hari, seperti membersihkan ruang tamu atau melakukan operasi komersial. Sangat keren melihat ini akan terjadi dalam beberapa tahun ke depan.

Pemandu: Ini adalah bidang yang sangat kompetitif dan semakin kompetitif, bagaimana rasanya menghadapi persaingan ini? Apa tujuan Anda?

Brett: Tujuan internal kami adalah bagaimana membuat robot-robot ini melakukan hal-hal nyata dan dibayar. Jadi kami sangat fokus pada bagaimana mencapai pekerjaan yang bermanfaat secara otonom, itulah tolok ukur kami. Kami perlu melakukannya dengan sangat baik menggunakan model AI, dan juga memerlukan perangkat keras yang bagus. Harus hemat biaya, mampu memproduksi robot dalam jumlah besar. Saya pikir saat ini kami memimpin dunia sekitar beberapa tahun dalam level ini. Kami masih berada di bab awal buku robot humanoid. Langkah selanjutnya diharapkan adalah bagaimana meluncurkan lebih banyak robot ke pasar secara besar-besaran, dan kami ingin menjadi yang pertama melakukannya.

Bagaimana membuat ratusan, ribuan, puluhan ribu robot beroperasi setiap hari di dunia? Bidang ini masih sangat awal. Kami seperti berada di bab pertama robot humanoid memasuki masyarakat secara besar-besaran. Yang paling menarik di internal kami adalah: ini berfungsi, ini hanya bab pertama. Bab kedua adalah meluncurkan lebih banyak robot, membuat mereka bekerja dalam skala yang lebih besar. Setelah itu, kami berharap dapat benar-benar menggeneralisasi hingga mampu melakukan semua yang dapat dilakukan manusia.

Pemandu: Berapa banyak yang ingin Anda produksi dalam setahun? Apa targetnya?

Brett: Tahun ini kami akan memproduksi ribuan robot secepat mungkin di sini. Kami mempercepat jalur produksi BotQ dengan sepenuh hati. Kami mencatat rekor produksi pada Maret, berencana melipatgandakannya tiga kali pada Mei, kami akan memproduksi ribuan unit. Kami sudah memiliki suku cadang yang siap, sedang meningkatkan produksi. Setelah itu, kami ingin mencapai puluhan ribu, ratusan ribu unit, kami berharap dapat mencapai satu juta unit per tahun. Kami juga memerlukan kemajuan komersial yang sesuai dengan kecepatan ini. Ada banyak permintaan komersial. Jika semua robot sudah siap sekarang, saya rasa saya bisa menempatkan banyak robot di klien komersial hari ini. Kesenjangan terbesar adalah membuat robot dapat beroperasi secara otonom dalam skala besar.

Pemandu: Jadi, hambatan komersialisasi saat ini adalah?

Brett: Adalah memiliki jumlah robot yang cukup, dan membuat mereka mencapai kinerja setara manusia dalam skala besar. Kami tidak ingin meluncurkan seribu robot ke pasar, lalu menghadapi seribu masalah per jam. Itu tidak baik untuk siapa pun. Tahun lalu kami mengirimkan sekelompok kecil robot ke BMW, mereka bekerja setiap hari, beroperasi selama enam bulan, sangat baik. Kami belajar banyak darinya, kemudian sepenuhnya merekonstruksi seluruh pendekatan perangkat lunak komersialisasi dan sistem AI. Ini juga membimbing kami untuk mengembangkan Helix 2. Ini adalah model AI generasi kedua, baru diluncurkan beberapa bulan lalu. Pertanyaan sekarang adalah bagaimana menerapkan robot-robot ini ke banyak klien berbeda, kami mungkin mengumumkan banyak berita terkait dalam 90 hari ke depan, tahun ini kami akan menerapkannya dalam skala yang cukup besar. Jika berjalan lancar, kami akan terus berekspansi dengan gila-gilaan. Robot yang kami terapkan tahun lalu bekerja dengan baik, kami belajar banyak. Tahun ini akan ada lebih banyak robot yang diterapkan ke banyak klien berbeda. Jika berjalan lancar, kami akan terus berekspansi dengan gila-gilaan.

Pemandu: Figure didirikan kurang dari empat tahun yang lalu, bagaimana Anda bisa berkembang begitu cepat? Bagaimana prosesnya?

Brett: Ya, saya sudah berwirausaha sekitar 20 tahun. Saya pernah dengan cepat membesarkan dan menjual perusahaan perangkat lunak, juga membesarkan Archer dengan cepat dan melakukannya IPO. Jadi setiap kali saya berada di tahap ini, saya selalu merenung: Apa yang dipelajari dari pengalaman sebelumnya? Bagaimana bisa melakukan lebih baik? Di Figure, kami mengambil pendekatan yang sangat berbeda, pada dasarnya mengintegrasikan vertikal dan mendesain semuanya. Saya pikir tidak ada perusahaan di dunia yang mendesain lebih banyak komponen perangkat keras robot daripada kami. Kami mendesain sendiri motor, rotor, stator, sensor, struktur, kinematika, sendi, baterai. Ini memungkinkan kami mengendalikan takdir kami sendiri, membangun rantai pasokan sendiri. Tanpa ini, Anda hanya bergantung pada pemasok, jika ada masalah apa yang akan Anda lakukan? Bisakah Anda memahaminya? Bisakah memperbaikinya? Bisakah membuat tambalan? Jadi kami memahami seluruh tumpukan teknologi dari atas ke bawah. Awalnya perlu upaya besar untuk merekrut orang yang tepat. Sekarang kami telah beriterasi hingga memiliki sistem yang cukup andal, berjalan dengan baik.

Saya mendanai semuanya sendiri dari awal, dalam empat bulan kecepatan pembakaran uang mencapai satu juta dolar per bulan, sungguh tidak main-main. Kami membentuk tim 40 orang dalam empat atau lima bulan, mereka sangat hebat. Kemudian bekerja 100 jam per minggu, hanya untuk mewujudkannya bersama tim. Kami membuat beberapa kesalahan, belajar banyak, juga melakukan beberapa hal dengan benar, terus-menerus meningkatkan secara rekursif.

Pemandu: Mengapa Anda meninggalkan Archer?

Brett: Masalah mendasar di bidang robotika adalah apakah Anda dapat menyelesaikan robot humanoid. Jika Anda bisa menyelesaikannya, itu akan menjadi bisnis terbesar di dunia dengan keunggulan besar. Hampir setengah PDB global adalah tenaga kerja manusia. Saya ingin fokus membangun "cawan suci" teknologi robotika ini. Di Archer, saya bertanggung jawab atas desain semua pesawat kami. Saya merasa dalam dekade ini, kami akan membawa robot humanoid ke masyarakat luas. Ini mungkin salah satu bisnis terpenting dalam hidup kita. Jadi sekarang saya bisa menghabiskan waktu di salah satu bidang terpenting dalam karier saya. Saya membentuk seluruh tim di Archer, memimpin semua rekayasa teknik, membawa perusahaan menyelesaikan IPO. Sekarang pesawat sudah berada di posisi yang baik untuk disertifikasi dan masuk ke ruang udara federal. Dan Figure juga berada di posisi yang baik untuk benar-benar memperluas kecerdasan fisik secara besar-besaran.

Pemandu: Mengapa Anda memutuskan untuk mendirikan perusahaan lain dan mendanainya setelah IPO?

Brett: Sebenarnya saya mendirikan beberapa perusahaan setelahnya. Singkatnya, saya telah mengikuti bidang robot humanoid selama beberapa dekade. Tetapi robot humanoid selalu menuju arah yang salah, membuat hal yang salah, atau hanya dilakukan sebagai hobi, keputusan teknik menurut saya juga tidak cukup tepat. Saya pikir perlu seseorang yang secara signifikan mempercepat perkembangan bidang ini. Empat tahun lalu produk terbaik masih adalah robot humanoid hidrolik Atlas dari Boston Dynamics. Ia akan meneteskan oli ke mana-mana, hanya bisa beroperasi 20 menit, besar dan tidak aman, sama sekali tidak bisa diletakkan di dekat manusia, menggunakan metode kontrol tradisional. Boston Dynamics memiliki latar belakang penelitian yang kuat, tetapi kurang kuat secara komersial. Jadi saya pikir perlu ada perusahaan yang benar-benar membawa robot humanoid ke masyarakat luas. Tanpa campur tangan saya, saya tidak yakin kami bisa mencapai titik ini. Figure telah membuktikan bahwa kami telah memajukan garis waktu secara signifikan.

Pemandu: Anda baru-baru ini menjadi viral karena komentar tentang kemitraan OpenAI, sebenarnya apa yang terjadi?

Brett: Dua tahun lalu OpenAI memimpin putaran pendanaan Seri B kami, mereka juga melibatkan Microsoft. Sebagai bagian dari kemitraan, kami menandatangani perjanjian untuk bersama-sama mengembangkan model AI generasi berikutnya. Kami menghabiskan sekitar setahun bekerja sama, mempelajari bagaimana membuat model AI bekerja pada robot humanoid, bagaimana membuat model bahasa berfungsi pada robot humanoid. Mereka tertarik pada robotika, dan kami juga ingin lebih memahami peran model bahasa dalam robotika.

Kami bekerja sama dengan mereka selama setahun, mereka adalah orang-orang yang baik. Saya hampir setiap hari atau setiap minggu bekerja dengan mereka. Kemudian tim internal kami yang mendesain model telah meninggalkan OpenAI jauh di belakang. Kami melakukan lebih baik dalam semua aspek pengujian robot, pelatihan model, dll. Tim saya memiliki latar belakang pembelajaran robotika lebih dari sepuluh tahun. Akhirnya saya membatalkan kemitraan.

Pemandu: Lalu mengapa Anda membiarkan mereka berinvestasi awalnya?

Brett: Saat itu saya pikir mungkin ada potensi sinergi strategis yang besar antara kedua pihak, bisa saling belajar. Tetapi ternyata saya salah dalam hal ini.

Pemandu: Apakah Anda sudah sangat awal mulai memperkuat keamanan? Karena saat saya masuk, ponsel disita, ada banyak area terbatas, Anda sangat ketat melindungi alamat IP.

Brett: Kami selalu cukup memperhatikan keamanan. Saya rasa apa yang kami lakukan memiliki risiko alamat IP yang tinggi, jadi kami sangat berhati-hati dalam rekayasa CAD, perangkat lunak, dll., mengontrol dengan ketat dari sudut pandang keamanan siber dan keamanan internal. Kantor kami sebenarnya cukup terbuka, Anda bisa melihat banyak hal saat masuk. Tetapi di Bay Area, ada banyak mata-mata dan umpan. Suatu hari kami melihat ke atas dan ada drone tepat di atas jendela sudut kantor yang sedang melihat ke dalam kantor. Kami segera memperkuat semua tindakan. Sekarang kami sangat ketat dalam keamanan fisik dan digital.

Pemandu: Sebagai pemimpin, bagaimana Anda menjaga ekspresi diri dan kepemimpinan tim?

Brett: Hidup saya memiliki tiga saku waktu: keluarga, pekerjaan, teman. Tetapi lima tahun lalu saya menyadari ketiganya tidak bisa dijalankan bersamaan, jadi saya memutuskan untuk meninggalkan perjalanan golf tahunan, makan malam dengan teman yang tidak bertemu selama sepuluh tahun, dll. Sekarang saya hanya menghabiskan waktu untuk keluarga dan perusahaan.

Setiap malam pukul 6 saya pulang untuk makan malam dengan anak-anak, menidurkan mereka, lalu jika perlu kembali bekerja ke perusahaan. Saya fokus menyelesaikan masalah paling sulit di perusahaan, membantu perusahaan berkembang. Sekarang saya duduk di area kerja terbuka, bukan di kantor sudut. Saya menghabiskan sebagian besar waktu di produk dan rekayasa, inilah hal-hal yang benar-benar penting, bukan PR tradisional, menghadiri pameran, dll.

Pemandu: Apa risiko terbesar dari bisnis ini?

Brett: Robot humanoid ini sungguh sangat sulit. Bahkan sulit bagi saya untuk menjelaskannya dengan jelas. Membuat robot melakukan apa yang kami tunjukkan hari ini hampir membuat saya mati. Kami masih memiliki jalan panjang. Risiko terbesar adalah apakah dapat mencapai kerja efektif end-to-end jangka panjang: menempatkan robot di rumah, membuatnya bekerja tanpa gangguan, tanpa intervensi manusia selama 7-10 jam berturut-turut, setiap hari, selamanya. Ini belum pernah dilakukan siapa pun. Perangkat keras sangat kompleks, kami mendesain seluruh rantai pasokan dari nol. Tingkat kegagalan harus sangat rendah, biaya harus cukup rendah, harus diproduksi massal, dan juga harus benar-benar diinginkan oleh konsumen.

Pemandu: Anda telah mengumpulkan hampir $20 miliar, valuasi $390 miliar, apakah menurut Anda modal atau valuasi adalah risiko?

Brett: Ini akan menjadi bisnis terbesar di dunia. Hampir setengah PDB di bidang komersial adalah gaji tenaga kerja manusia. Jika robot dapat melakukannya dengan baik, kami dapat menerapkan miliaran robot, menciptakan pendapatan triliunan dolar. Perusahaan teknologi biasanya dinilai 10-20 kali pendapatan, ini akan menjadi bisnis super triliunan dolar.

Pemandu: Terakhir, apa yang paling Anda nantikan tahun ini?

Brett: Tahun ini saya ingin mengirimkan robot ke dunia dalam skala besar. Hal kedua adalah memecahkan apa yang saya sebut masalah "robot serbaguna": robot yang dapat melakukan semua yang bisa dilakukan manusia. Kami memiliki fokus yang sangat besar pada Helix, berharap ini menjadi tempat pertama di dunia fisik yang melihat AGI. Kami pikir kami memiliki formula dan proses pelatihan yang tepat. Tahun ini dan tahun depan sangat kritis bagi kami untuk dapat mencapai terobosan ini.

Bacaan terkait: 11 Panduan Aplikasi Robot Humanoid: China Memimpin Global, Siapa yang Menghasilkan Uang, Siapa yang Masih Uji Coba?

Pertanyaan Terkait

QApa target produksi tahunan Figure untuk robot humanoidnya, dan apa tantangan utama dalam mencapai target ini?

AFigure memiliki target untuk memproduksi hingga satu juta robot per tahun. Tantangan utamanya adalah menghasilkan robot dalam jumlah besar yang dapat bekerja secara mandiri dengan kinerja setara manusia secara konsisten dan memiliki tingkat kegagalan yang sangat rendah, serta biaya produksi yang cukup rendah.

QMengapa Brett Adcock meninggalkan Archer Aviation untuk mendirikan Figure?

ABrett Adcock meninggalkan Archer Aviation karena dia percaya bahwa robot humanoid adalah 'cawan suci' dalam teknologi robotika. Dia melihat potensi besar dalam bisnis ini, mengingat hampir setengah dari PDB global adalah tenaga kerja manusia, dan ingin mengabdikan waktunya untuk mengembangkan solusi yang dapat mengubah lanskap tenaga kerja global.

QBagaimana pendekatan Figure dalam merancang dan memproduksi robot berbeda dari perusahaan lain?

AFigure mengambil pendekatan yang sangat terintegrasi secara vertikal. Mereka merancang hampir semua komponen robot sendiri, termasuk motor, rotor, stator, sensor, struktur, kinematika, sendi, dan baterai. Hal ini memungkinkan mereka mengendalikan rantai pasokan sendiri dan memahami seluruh tumpukan teknologi, sehingga tidak terlalu bergantung pada pemasok luar.

QApa yang terjadi dengan kemitraan antara Figure dan OpenAI, dan mengapa hubungan kerja sama itu diakhiri?

AOpenAI memimpin putaran pendanaan Seri B Figure dan mereka memiliki perjanjian pengembangan model AI bersama. Namun, setelah sekitar satu tahun bekerja sama, tim internal Figure dalam merancang model AI untuk robot dinilai telah melampaui kemajuan OpenAI di bidang spesifik ini. Akibatnya, Brett Adcock memutuskan untuk mengakhiri kemitraan tersebut.

QMenurut Brett Adcock, apa risiko terbesar dalam bisnis robot humanoid Figure?

ARisiko terbesarnya adalah kemampuan untuk mencapai pekerjaan yang efektif dari ujung ke ujung dalam jangka panjang. Ini berarti menempatkan robot di rumah atau tempat kerja dan membuatnya beroperasi selama 7-10 jam tanpa kegagalan atau intervensi manusia, setiap hari, selamanya. Selain itu, tantangan lain termasuk kompleksitas perangkat keras, produksi massal dengan biaya rendah, dan menciptakan produk yang benar-benar diinginkan oleh konsumen.

Bacaan Terkait

Dialog dengan Ray Dalio: Saat Ini Berada dalam Gelembung AI, 1% Portofolio Investasi Adalah Bitcoin

Sumber: The Diary Of A CEO Ray Dalio, pendiri Bridgewater Associates yang meramalkan krisis keuangan 2008, memperingatkan bahwa ledakan AI saat ini menunjukkan tanda-tanda klasik gelembung ekonomi yang dapat pecah dan memicu resesi. Dalam wawancara podcast, dia menjelaskan dinamika "siklus besar" yang didorong oleh ketimpangan kekayaan, defisit pemerintah, dan perubahan geopolitik. Dalio mengidentifikasi pola di mana antusiasme berlebihan terhadap teknologi revolusioner baru, seperti AI, menyebabkan harga aset melambung dan pinjaman berlebihan. Ketika kondisi berubah (seperti kenaikan suku bunga atau kebutuhan tunai), gelembung ini dapat pecah, menyebabkan penurunan harga aset, kerugian luas, dan kontraksi ekonomi. Untuk melindungi kekayaan di masa ketidakpastian, Dalio sangat menekankan pentingnya **diversifikasi portofolio**—termasuk saham, obligasi, emas, dan real estat—daripada mengandalkan uang tunai saja. Dia mengungkapkan bahwa sekitar **1% portofolionya adalah Bitcoin**, yang diakuinya sebagai aset keras, tetapi dia lebih menyukai **emas fisik** karena sejarahnya sebagai penyimpan nilai dan aset bebas liabilitas. Mengenai dampak AI, Dalio percaya bahwa teknologi ini akan menggantikan tidak hanya tenaga fisik tetapi juga kemampuan kognitif manusia, berpotensi memperlebar kesenjangan antara pemilik modal dan pekerja. Masa depan akan menguntungkan mereka yang dapat memadukan kecerdasan manusia (seperti emosi dan intuisi) dengan kemitraan AI. Secara geopolitik, Dalio menggambarkan dunia yang memasuki fase "penurunan" dalam tatanan global, dengan Amerika Serikat menghadapi tantangan internal dan eksternal, termasuk konflik seperti di Iran yang mengungkap kelemahannya. Dia memprediksi dunia mungkin menjadi lebih terregionalisasi di masa depan. Secara keseluruhan, kunci untuk navigasi melalui periode kompleks ini adalah pemahaman akan pola sejarah, adaptasi, dan diversifikasi yang cermat.

marsbit3j yang lalu

Dialog dengan Ray Dalio: Saat Ini Berada dalam Gelembung AI, 1% Portofolio Investasi Adalah Bitcoin

marsbit3j yang lalu

Rekor! Beli Bersih Asing 7,2 Triliun Won dalam Sehari, Wall Street: Tekanan Likuiditas di Pasar Saham Korea Telah Mereda

**Ringkasan: Rekor Pembelian Asing dan Peningkatan Likuiditas di Pasar Saham Korea** Aliran modal asing menunjukkan perubahan signifikan di pasar saham Korea (KOSPI). Pada 31 Juli, investor asing melakukan pembelian bersih rekor sebesar 7,2 triliun Won Korea dalam sehari, menandai pembalikan dari tren penjualan bersih besar-besaran dalam beberapa bulan terakhir. Secara bulanan, penjualan bersih asing menyusut drastis menjadi 9,8 triliun Won di Juli, turun dari 48,4 triliun dan 44,5 triliun Won pada Juni dan Mei. Tekanan penjualan dari lembaga domestik juga mereda. Dana pensiun dan reksa dana domestik justru menjadi pembeli bersih 1,0 triliun Won di Juli, setelah dua bulan sebelumnya menjadi penjual bersih. Faktor pendukung lainnya adalah peraturan baru dari Komisi Jasa Keuangan (FSC) yang memberlakukan syarat lebih ketat bagi investor ritel untuk masuk ke ETF leverage saham tunggal, yang langsung mengurangi volume perdagangan instrumen tersebut hingga sekitar 50%. Kebijakan ini diperkirakan dapat menekan volatilitas pasar. Citigroup mempertahankan target indeks KOSPI di level 10.000 poin, menyoroti memudarnya angin penentu likuiditas. Analis mereka menilai faktor fundamental seperti industri chip memori yang solid, valuasi historis yang rendah, fundamental ekonomi Korea yang kuat, dan dukungan kebijakan berpotensi menjadi pendorong bagi pasar.

marsbit3j yang lalu

Rekor! Beli Bersih Asing 7,2 Triliun Won dalam Sehari, Wall Street: Tekanan Likuiditas di Pasar Saham Korea Telah Mereda

marsbit3j yang lalu

Pembaruan! AI Generasi Berikut OpenAI Pecahkan 10 Masalah Kelas Medali Fields

**OpenAI Model Astra Pecahkan 10 Masalah Matematika Kelas Fields Medal!** OpenAI mengumumkan terobosan besar dari model internal terbarunya, Astra. Model ini dilaporkan telah membuat kemajuan signifikan dalam **10 masalah matematika yang belum terpecahkan**, dengan biaya komputasi hanya sekitar **$2000**. Hasilnya dipublikasikan dalam makalah setebal 249 halaman. Beberapa pencapaian utama meliputi: 1. **Menyelesaikan masalah "non-sofic group"** yang diajukan Mikhail Gromov tahun 1999, dengan membangun contoh kelompok yang tak hingga dan finitely presented yang bukan sofic. Ini dianggap sebagai kemajuan bersejarah. 2. **Memecahkan batas lama dalam masalah pengepakan bola berdimensi tinggi** (sphere packing), meningkatkan batas yang telah bertahan sejak 1978 untuk dimensi tak hingga. 3. **Menyangkal dugaan "Connes Rigidity"** dengan membangun keluarga tak terhitung dari kelompok berbeda yang menghasilkan aljabar von Neumann yang sama persis. Semua bukti telah diverifikasi menggunakan asisten pembuktian formal Lean 4, memastikan ketepatannya. Para ahli matematika menyebut temuan ini sebagai **momen bersejarah**, setara dengan prestasi penghargaan Fields Medal, dan menandai kemampuan AI untuk melakukan penalaran matematika mendalam di berbagai bidang. OpenAI juga membagikan proses penalaran model, menunjukkan langkah maju yang besar menuju AGI (Artificial General Intelligence).

marsbit5j yang lalu

Pembaruan! AI Generasi Berikut OpenAI Pecahkan 10 Masalah Kelas Medali Fields

marsbit5j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

**Ringkasan: Bagaimana Membuat Diri Anda Tak Tergantikan oleh AI** Artikel ini membahas ancaman nyata dalam era AI: bukan kehilangan pekerjaan, tetapi "perbudakan gaji"—ketergantungan pada sistem dan orang lain untuk bertahan hidup. Solusinya adalah menjadi "individu super" yang "tak bisa dipekerjakan" dengan membangun bisnis atau karya sendiri. Kunci untuk bertahan dan berkembang di masa depan bukan sekadar keterampilan teknis, tetapi menguasai lima elemen yang sulit digantikan AI: 1. **Otonomi (Agency):** Kemampuan bertindak tanpa menunggu perintah. 2. **Rasa (Taste):** Pengalaman untuk mengetahui apa yang bernilai untuk ditawarkan. 3. **Kemampuan Persuasi (Persuasion):** Keterampilan menarik perhatian dan pengakuan. 4. **Ketekunan (Persistence):** Memahami bahwa kegagalan adalah bagian dari proses. 5. **Iterasi (Iteration):** Kemampuan memperbaiki kesalahan berdasarkan umpan balik. Lima elemen ini dapat dikembangkan dengan **membuat konten** (media). Dibandingkan pemrograman (code), konten lebih unggul karena nilainya subjektif, membutuhkan penilaian manusia, dan merupakan alat distribusi yang ampuh untuk membangun koneksi dan otoritas. Untuk memulai transformasi: 1. **Ubah lingkungan** Anda secara drastis untuk memicu perubahan identitas. 2. **Gali "bahan mentah"** Anda: Identifikasi pengetahuan mendalam, masalah yang pernah Anda selesaikan, dan minat unik masa kecil Anda. 3. **Temukan "poros pemikiran balik"**: Tentukan pendapat kontra-intuitif atau keyakinan Anda yang bertentangan dengan arus utama dalam bidang Anda. 4. **Luncurkan ide pertama** Anda besok. Gabungkan jawaban dari langkah 2 dan 3, lalu publikasikan. Umpan balik nyata dari dunia adalah guru terbaik. Intinya, bangunlah *karier seumur hidup* yang autentik berdasarkan pengalaman dan sudut pandang unik Anda. Dengan memanfaatkan AI sebagai alat dan fokus pada pengembangan diri yang tak tergantikan, Anda dapat mengambil kendali atas hidup dan masa depan Anda.

marsbit5j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

marsbit5j yang lalu

Kunci Bitcoin Disimpan Offline Berkat Lemparan Dadu, Tetapi Tidak Semua Orang Akan Melakukannya

Berdasarkan insiden kerentanan generator angka acak pada perangkat hardware wallet Coldcard, artikel ini membahas metode pembuatan kunci Bitcoin menggunakan dadu untuk menghasilkan entropi mandiri. Claude Shannon mengukur ketidakpastian dengan konsep entropi, di mana satu lemparan dadu enam sisi setara dengan sekitar 2,585 bit. Praktik melempar dadu 50 hingga 99 kali dapat menghasilkan frasa pemulihan 12 kata yang aman (128 bit entropi), melampaui ketergantungan pada generator perangkat. Namun, insiden Coldcard mengungkap bahwa meskipun seed utama dibuat dari dadu aman, fungsi lain seperti dompet kertas, kunci kloning, dan password masih berpotensi menggunakan generator cacat. Peneliti keamanan Kevin Loaec menekankan bahwa perlindungan hanya berlaku untuk seed utama, bukan keseluruhan sistem. Proses manual ini membutuhkan ketelitian tinggi, rentan kesalahan, dan tidak praktis bagi kebanyakan pengguna baru. Oleh karena itu, meski kuat secara matematis, metode ini lebih cocok untuk pengguna berpengalaman. Artikel menyarankan pemilik Coldcard untuk memperbarui firmware, memeriksa fungsi yang pernah digunakan, dan mempertimbangkan skema multisignature dengan perangkat dari produsen berbeda untuk mitigasi risiko. Tujuan jangka panjang adalah perangkat yang dapat menghasilkan keacakan kuat secara mandiri, tanpa memerlukan prosedur rumit dari pengguna.

cryptonews.ru8j yang lalu

Kunci Bitcoin Disimpan Offline Berkat Lemparan Dadu, Tetapi Tidak Semua Orang Akan Melakukannya

cryptonews.ru8j yang lalu

Trading

Spot
活动图片