AI China Meledak: Nilai Pasar Zhipu Tembus HK$430 Miliar, Model Misterius Puncaki Peringkat Teks-ke-Video

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-04-10Terakhir diperbarui pada 2026-04-10

Abstrak

Ledakan AI China: Zhipu Tembus Rp 7.500 Triliun, Model Misterius Kuasai Peringkat Video AI Pasar saham AI China meroket pada 9 April, dengan Zhipu (02513.HK) mencapai valuasi HK$430 miliar (sekitar Rp 7.500 triliun) dan Xunce Technology (03317.HK) naik 24%. Di pasar A-shares, ETF AI China melonjak 10,05%. Dua model AI menjadi katalis utama: GLM-5.1 dari Zhipu dan HappyHorse-1.0 yang misterius. GLM-5.1, yang dilatih penuh dengan chip Huawei, dapat bekerja mandiri selama 8 jam untuk tugas pemrograman kompleks, mengungguli model global seperti Claude Opus 4.6 dalam tes SWE-bench Pro. Ini adalah tonggak penting untuk otonomi AI China. HappyHorse-1.0 menduduki puncak tangga lagu Video Arena di platform Artificial Analysis, mengalahkan Seedance 2.0 milik ByteDance. Model ini menghasilkan video dan audio secara bersamaan dari teks, dengan sinkronisasi bibir untuk 7 bahasa, hanya dalam 38 detik. Industri AI mulai beralih dari "kompetisi teknologi" ke "penciptaan nilai". Zhipu menaikkan harga API-nya sebesar 10%, menyamai harga model global, menandakan dimulainya fase komersialisasi yang berkelanjutan. Pakar AI Xiang Anling menegaskan bahwa model unggulan kini sudah dibayar dan permintaannya tinggi, menunjukkan bahwa industri telah melewati fase edukasi pasar dan memasuki tahap awal realisasi pesanan dan keuntungan.

Saham AI di A-shares dan Hong Kong bergairah kolektif.

Pada 9 April, sektor model AI besar di Hong Kong melanjutkan tren kuat, Xunce Technology (03317.HK) dan Zhipu (02513.HK) sama-sama mencetak rekor tertinggi baru sejak IPO. Pada penutupan, Xunce Technology diperdagangkan pada HK$288 per saham, naik 24.03% dari hari sebelumnya, dengan harga tertinggi intraday HK$289.4 dan nilai pasar mencapai HK$92.94 miliar; Zhipu diperdagangkan pada HK$933 per saham, naik 8.74%, dengan harga tertinggi intraday menyentuh HK$998.5, dan nilai pasar sempat menembus HK$430 miliar. Pada pembukaan 10 April, saham Xunce Technology dan Zhipu terus naik, dan pada saat pemberitaan ini, Xunce Technology naik lebih dari 10%.

Sektor AI A-shares meledak lebih dulu. Pada 8 April, China Merchants创业板 AI ETF (159243.SZ) melonjak 10.05% sepanjang hari dengan volume besar, dengan saham komponen seperti BlueFocus (300058.SZ) dan Yeahmobi (301171.SZ) memimpin kenaikan, sentimen perdagangan pasar sangat bergairah. Pada 9 April, BlueFocus terus naik, ditutup pada RMB 16.58 per saham, naik 1.66% dari hari sebelumnya; indeks acuan China Merchants创业板 AI ETF naik 9.47% pada hari itu.

Dari sisi berita, sebuah model teks-ke-video HappyHorse-1.0 menduduki puncak platform evaluasi otoritatif Artificial Analysis, skornya melampaui Seedance 2.0 milik ByteDance; Zhipu merilis model unggulan GLM-5.1 yang dapat bekerja terus menerus selama 8 jam. Model besar China menunjukkan kemampuan teknologi yang melampaui ekspektasi, sementara langkah komersialisasi juga dipercepat secara signifikan. Faktor katalis ganda ini memicu pergerakan pasar modal secara keseluruhan, dari infrastruktur komputasi hingga terminal aplikasi AI.

Mengenai pertanyaan terkait kenaikan kolektif sektor baru-baru ini, reporter Time Weekly mengirim surat ke Yeahmobi dan menelepon BlueFocus, namun hingga pemberitaan ini tidak mendapat tanggapan.

Xiang Anling, Associate Professor di School of Journalism and Communication, Minzu University of China, mengatakan kepada Time Weekly bahwa ritme iterasi model AI saat ini jelas semakin cepat, hampir setiap hari ada fitur baru yang dirilis, dan setiap beberapa waktu ada model baru yang menduduki puncak tangga lagu evaluasi, yang di antaranya tidak lepas dari unsur spekulasi pasar. Namun, dia juga menunjuk bahwa GLM-5.1 dan HappyHorse-1.0 yang dirilis kali ini memang menunjukkan sorotan yang patut diperhatikan dalam hal kemampuan model. Bidang penelitian Xiang Anling adalah AIGC, media big data, dll., dan memimpin proyek National Natural Science Foundation "AIGC Risk Identification".

Apa yang Membuat Dua Model Besar Ini Membuat Sentimen Pasar Bergairah?

"Sekarang untuk menilai apakah AI kuat atau tidak, ada satu indikator kunci, yaitu apakah ia perlu campur tangan manusia, apakah bisa bekerja secara mandiri," kata Xiang Anling.

Dia berpendapat, terobosan terbesar Zhipu GLM-5.1 adalah kemampuannya untuk bekerja seperti insinyur perangkat lunak sungguhan selama 8 jam berturut-turut, merencanakan, mengeksekusi, menguji, mengoreksi kesalahan secara mandiri, dan akhirnya memberikan hasil rekayasa yang lengkap, hampir tanpa memerlukan campur tangan manusia selama prosesnya.

Model besar sebelumnya lebih seperti "pekerja sementara", pengguna bertanya satu kali ia menjawab satu kali, atau berhenti setelah menulis sepotong kode menunggu ditinjau manusia. Tetapi GLM-5.1 berbeda, ia dapat memahami tugas lengkap yang kompleks, dan mengatur sendiri apa yang harus dilakukan dalam 8 jam ke depan, aktif berganti rencana jika mengalami kemacetan, dan dapat memperbaiki sendiri jika terjadi kesalahan.

Dalam hal kemampuan pemrograman, dalam pengujian patokan SWE-bench Pro yang mendekati skenario pengembangan perangkat lunak nyata, GLM-5.1 mencapai skor 58.4, melampaui Claude Opus 4.6 (57.3 poin) dan GPT-5.4 (57.7 poin), mencapai kali pertama model open-source China melampaui model closed-source top luar negeri dalam indikator ini. Yang lebih penting, model ini sepenuhnya dilatih menggunakan chip Huawei Ascend 910B, tanpa menggunakan GPU Nvidia sama sekali, ini merupakan tonggak penting dalam proses otonomi AI China. Pasar melihat bukan hanya kemajuan satu model, tetapi sebuah siklus lengkap "Komputasi China + Model China" sedang berjalan.

Penampilan kuda hitam lainnya juga sama cemerlang. HappyHorse-1.0 muncul secara anonim pada awal April 2026, dan pada malam 7 April menduduki puncak tangga lagu Video Arena platform evaluasi AI otoritatif Artificial Analysis, di jalur teks-ke-video (tanpa audio), skor Elo-nya (skor peringkat komprehensif yang diperoleh melalui "duel" berulang, yang dapat secara intuitif mencerminkan kekuatan model dalam preferensi pengguna nyata) melonjak menjadi 1357, memimpin model Seedance 2.0 sebesar 84 poin.

HappyHorse-1.0 dapat menyelesaikan generasi teks-ke-video sekaligus, dan menghasilkan gambar dan suara secara bersamaan. Generasi video AI tradisional kebanyakan hanya memiliki gambar tanpa suara, efek suara perlu diproses terpisah pada tahap akhir, sulit untuk dicocokkan dengan tepat. HappyHorse-1.0 dapat secara otomatis menambahkan suara pecahan es, suara tabrakan bola basket masuk ke keranjang berdasarkan deskripsi adegan, dan juga mendukung sinkronisasi bibir dalam tujuh bahasa.

Dalam hal efisiensi generasi, HappyHorse-1.0 menggunakan desain ringan, dengan parameter hanya 15 miliar, jauh lebih rendah dari kebanyakan pesaing sejenis. Dengan bantuan teknologi distilasi DMD-2, HappyHorse-1.0 hanya membutuhkan sekitar 38 detik untuk menghasilkan video definisi tinggi 1080p, dan hanya 2 detik untuk menghasilkan versi pratinjau resolusi rendah.

Mengenai tim di baliknya, meskipun pihak resmi sempat tidak menanggapi, beberapa media menyebut tim di belakangnya adalah Laboratorium Kehidupan Masa Depan Grup Taotian Alibaba, yang负责人 adalah "Bapa Keling" Zhang Di, yang kembali ke Alibaba dari Kuaishou dan hanya membutuhkan 5 bulan untuk mengembangkan produk ini. Saham Alibaba Hong Kong (09988.HK) terdampak berita ini, pada sore 7 April langsung melonjak lebih dari 7%.

Mengenai hal ini, reporter Time Weekly mengonfirmasi ke pihak Alibaba, hingga pemberitaan ini belum mendapat tanggapan.

Xiang Anling menyatakan, mungkin ada perbedaan antara skor di tangga lagu dan tugas penerapan nyata, memerlukan lebih banyak pengujian di berbagai skenario untuk memverifikasi. Selain itu, kecepatan iterasi teknologi saat ini sangat cepat, model baru mungkin akan segera melampaui hasil yang ada, oleh karena itu仍需 melalui praktik untuk terus menguji dan mengamati.

AI Telah Melewati Masa Edukasi Pasar

Apakah industri AI telah memasuki siklus baru "pesanan diterapkan dan keuntungan dilepaskan", pasar sedang memberikan semakin banyak sinyal positif.

Zhipu, sambil merilis GLM-5.1, mengumumkan akan menaikkan harga layanan API sebesar 10%, harga untuk skenario pengkodean menyamai Claude Sonnet 4.6 milik Anthropic. Ini adalah kali pertama model besar China menyamai harga dengan vendor top luar negeri dalam skenario inti.

Mengenai alasan kenaikan harga, pihak Zhipu memberitahu Time Weekly bahwa rantai inferensi menjadi lebih panjang, konsumsi token meningkat, ditambah model menjadi lebih besar, biaya inferensi meningkat相应, kenaikan harga是为了让模型回归正常商业价值.

Di balik ini adalah perubahan logika industri, Zhipu tidak lagi merugi untuk menukar pangsa pasar, tetapi mulai menetapkan harga berdasarkan biaya dan nilai.

EO Intelligence dalam "Laporan Wawasan Nilai Penerapan Komersial AI Global 2026" mengajukan bahwa industri AI global 2026 sedang beralih dari "perlombaan teknologi" ke "penciptaan nilai bersama", dari logika skala "menumpuk daya komputasi, menumpuk parameter" menuju logika efisiensi "mengerjakan dengan teliti, menciptakan keuntungan". Laporan ini memperkenalkan sistem evaluasi VPT (nilai per token), menekankan bahwa perusahaan perlu meningkatkan rasio nilai ekonomi dengan konsumsi token untuk mencapai盈利.

Dengan kata lain, konsensus industri sedang terbentuk: AI tidak bisa selamanya berada di tahap membakar uang untuk verifikasi, harus menuju model bisnis yang berkelanjutan.

Penilaian Xiang Anling relatif hati-hati tetapi jelas: industri meskipun baru memasuki tahap awal, tetapi sudah bukan lagi keadaan seperti tahun lalu atau sebelumnya yang murni membakar uang memverifikasi pasar, promosi gratis. Sekarang terutama beberapa model AI kepala atau yang memiliki karakteristik oligopoli, telah mulai melakukan monetisasi nilai secara terukur. Dia memberikan dua contoh nyata: setelah Seedance 2.0 dirilis, dia sebagai anggota berbayar, untuk menghasilkan satu video juga harus mengantri empat hingga lima jam; sedangkan model pemrograman Zhipu, dari sebelum tahun baru dia ingin membeli paket layanan, sampai sekarang setiap pagi jam 10 pergi untuk merebut masih tidak bisa mendapatkannya. Pengalaman ini secara intuitif menjelaskan, layanan model berkualitas sudah tidak mencukupi permintaan, pengguna bersedia membayar, bahkan setelah membayar masih harus mengantri.

Ini berarti, model kepala melalui hambatan teknologi dan kelangkaan, mulai mendapatkan pengguna berbayar nyata. Vendor也不再malu untuk menaikkan harga, tetapi secara terbuka menyesuaikan harga dengan alasan biaya dan nilai komersial. Meskipun ini masih jauh dari periode panen keuntungan yang meledak全面, banyak model ekor panjang dan menengah仍在mencari jalur monetisasi, biaya komputasi masih tinggi, tetapi titik balik industri sudah jelas: industri AI memang telah melewati "masa edukasi pasar" yang benar-benar gratis, dan memasuki tahap awal "pesanan diterapkan dan keuntungan dilepaskan".

Artikel ini来自WeChat public account "Time Weekly" (ID: timeweekly), Penulis: Li Jiaxuan, Editor: Wang Ying

Kripto yang Sedang Tren

Pertanyaan Terkait

QApa yang menyebabkan lonjakan harga saham sektor AI di pasar saham A dan H?

ALonjakan harga saham sektor AI dipicu oleh dua faktor utama: model HappyHorse-1.0 yang anonim menduduki puncak platform evaluasi Artificial Analysis dalam kategori teks-ke-video, dan peluncuran model unggulan GLM-5.1 oleh Zhipu yang mampu bekerja mandiri selama 8 jam. Kedua model ini menunjukkan kemampuan teknis yang melampaui ekspektasi dan mempercepat komersialisasi, sehingga memicu antusiasme pasar dari infrastruktur komputasi hingga aplikasi AI.

QApa keunggulan utama model GLM-5.1 yang dikembangkan oleh Zhipu?

AGLM-5.1 mampu bekerja secara mandiri dan terus-menerus selama 8 jam seperti insinyur perangkat lunak sungguhan, dengan kemampuan merencanaan, eksekusi, pengujian, dan koreksi kesalahan tanpa intervensi manusia. Dalam pengujian SWE-bench Pro, model ini mencetak skor 58.4, melampaui model闭源 terkemuka seperti Claude Opus 4.6 dan GPT-5.4. Selain itu, GLM-5.1 sepenuhnya dilatih menggunakan chip Huawei Ascend 910B, menandai tonggak penting dalam otonomi AI Tiongkok.

QApa fitur inovatif dari model HappyHorse-1.0 dalam generasi video?

AHappyHorse-1.0 mampu menghasilkan video lengkap dengan audio yang disinkronkan hanya dari teks, tanpa perlu pemrosesan audio terpisah. Model ini mendukung sinkronisasi bibir dalam tujuh bahasa dan menghasilkan efek suara yang sesuai dengan adegan (seperti suara es pecah atau bola basket masuk). Dengan desain ringan (hanya 15 miliar parameter) dan teknologi distilasi DMD-2, model ini dapat menghasilkan video 1080p dalam 38 detik dan versi pratinjau resolusi rendah dalam 2 detik.

QBagaimana perubahan pola pikir industri AI menurut laporan Euro Intelligence?

ALaporan Euro Intelligence "2026 Global AI Commercial Landing Value Insight Research Report" menyatakan bahwa industri AI global beralih dari "kompetisi teknologi" ke "penciptaan nilai bersama", dan dari logika skala (menumpuk daya komputasi dan parameter) ke logika efisiensi (pengelolaan teliti dan penciptaan keuntungan). Laporan ini memperkenalkan sistem evaluasi VPT (nilai per token), menekankan bahwa perusahaan harus meningkatkan rasio nilai ekonomi terhadap konsumsi token untuk mencapai profitabilitas.

QApa tanda-tanda bahwa industri AI telah memasuki tahap awal 'pelaksanaan pesanan dan pelepasan profit'?

ATanda-tandanya termasuk: model unggulan seperti Zhipu menaikkan harga layanan API sebesar 10% dan menyelaraskan harga dengan model闭源 terkemuka luar negeri, menunjukkan pendekatan penetapan harga berdasarkan nilai komersial. Pengguna berbayar antre untuk menggunakan layanan seperti Seedance 2.0 (antre 4-5 jam) atau kesulitan membeli paket layanan GLM-5.1, yang membuktikan permintaan yang melebihi pasokan dan kesediaan pengguna membayar. Industri telah melampaui fase 'edukasi pasar' gratis dan memasuki fase monetisasi nilai skala besar awal.

Bacaan Terkait

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

Dalam tiga hari, Google kehilangan dua tokoh legendaris AI. Noam Shazeer, penulis inti makalah Transformer dan pemimpin bersama Gemini, meninggalkan Google untuk bergabung dengan OpenAI. Dua hari kemudian, John Jumper, pemenang Nobel Kimia 2024 dan pemimpin inti AlphaFold, meninggalkan Google DeepMind untuk bergabung dengan Anthropic. Tren ini diperkuat dengan keputusan mantan anggota pendiri OpenAI, Andrej Karpathy, yang bergabung dengan Anthropic pada Mei. Kehilangan ini mencerminkan tren yang lebih luas: aliran talenta AI puncak dari Google ke OpenAI dan Anthropic. Penyebabnya adalah perbedaan mendasar dalam misi. Bisnis inti Google adalah iklan, sehingga penelitian AI sering kali harus selaras dengan tujuan komersial. Sebaliknya, OpenAI berfokus pada AGI untuk kemanusiaan, sementara Anthropic berfokus pada keamanan AI, memungkinkan peneliti berkonsentrasi penuh pada kemajuan teknologi. Faktor lain termasuk prospek kekayaan dari IPO yang akan datang di OpenAI dan Anthropic, yang menawarkan potensi imbalan ekuitas yang jauh lebih besar dibandingkan dengan raksasa matang seperti Google. Selain itu, penggabungan Google Brain dan DeepMind pada 2023 dianggap gagal menyelesaikan ketegangan antara penelitian jangka panjang dan tekanan komersialisasi. Google masih memiliki aset kuat seperti infrastruktur komputasi dan data, tetapi kehilangan talenta kritis ini merupakan tantangan struktural yang mendalam. Di bidang AI, retensi talenta terbaik ternyata lebih sulit daripada membangun model yang paling canggih sekalipun.

marsbit2j yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

marsbit2j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

Setiap kali model AI terdepan dirilis, industri melihat "laporan nilai" seperti MMLU-Pro, MMMU, dan MMMU-Pro. Tolok ukur ini telah menjadi bahasa umum untuk mengevaluasi kemampuan model. Di baliknya adalah nama seorang peneliti Tionghoa, Chen Wenhu, asisten profesor di University of Waterloo. Dia dan lab TIGERLab-nya menciptakan MMLU-Pro karena MMLU lama tidak lagi efektif—model canggih seperti OpenAI o3 hampir mencapai nilai sempurna. MMLU-Pro, dengan 12.032 soal lebih sulit dan 10 pilihan jawaban, berhasil membedakan kembali kemampuan model. Selain itu, mereka mengembangkan MMMU untuk mengevaluasi model multimodal (teks dan gambar) pada 11.500 soal dari berbagai disiplin ilmu. Bahkan model terkuat seperti GPT-4V hanya mencapai akurasi 56%. MMMU-Pro kemudian dibuat agar model tidak bisa mengandalkan teks saja dan harus benar-benar memahami informasi visual. Chen Wenhu memiliki latar belakang riset dalam pemahaman informasi kompleks. Pengalamannya di Google DeepMind untuk proyek Gemini membantunya memahami celah dalam evaluasi. Labnya juga mengerjakan penelitian model, seperti UniVideo untuk video dan MoCha untuk karakter virtual, yang memperdalam pemahaman mereka dalam merancang tolok ukur yang solid. Kini, dia bergabung dengan Meta untuk fokus pada data pelatihan dan evaluasi multimodal. Karyanya menggarisbawahi kontribusi signifikan peneliti Tionghoa di balik layar dalam membentuk standar evaluasi AI global.

marsbit2j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

marsbit2j yang lalu

Surat Terbuka dari Co-Founder Alliance untuk Para Entrepreneur: Ditulis pada Saat Cursor Dijual dengan Nilai $600 Miliar

Alliance Co-founder memberikan surat untuk wirausahawan, menggunakan contoh Cursor yang dijual seharga $60 miliar, untuk membahas esensi memulai bisnis dan pola umum kesuksesan perusahaan-perusahaan besar. Surat ini menekankan bahwa banyak calon pendiri menyerah terlalu cepat karena mengira peluang telah habis, padahal mereka tidak melihat bahwa perusahaan sukses seperti Cursor, Stripe, Figma, dan Shopify memulai dengan keyakinan yang tidak populer tentang tren jangka panjang. Mereka menghabiskan bertahun-tahun membangun produk sebelum masa depan itu menjadi jelas bagi semua orang. Pola dasarnya adalah: mengidentifikasi pergeseran teknologi, menemukan sudut pandang yang unik, fokus pada pengguna intensif, dan eksekusi yang gigih. Surat ini membagi peluang menjadi dua fase: di awal siklus teknologi, peluang terletak pada membuat teknologi baru dapat digunakan; di fase pertengahan/akhir, peluang terletak pada menemukan "kebalikan" atau titik buta yang diabaikan oleh pemain generasi pertama. Surat ini memberikan panduan praktis: benamkan diri di pasar, gunakan semua produk terkait, wawancarai pengguna, temukan masalah yang sangat mendesak ("pain point"). MVP harus sangat fokus, memberikan alasan kuat bagi pengguna untuk beralih dengan biaya rendah. Saluran distribusi sama pentingnya dengan produk itu sendiri, dan seringkali merupakan parit pertahanan. Pendiri harus membangun mesin distribusi, tidak hanya produk. Terakhir, ketangguhan dan ketahanan tidak dapat diajarkan, hanya didapat dari pengalaman. Banyak perusahaan besar hampir gagal berkali-kali. Pelajarannya bukan bahwa pendiri itu jenius, tetapi mereka bertahan cukup lama sehingga wawasan mereka menghasilkan efek majemuk. Intinya tidak ada rahasia. Ini tentang melakukan hal-hal mendasar secara konsisten dalam jangka panjang. Surat ini menutup dengan seruan: "Dunia adalah milik kalian. Mulailah mencipta."

marsbit2j yang lalu

Surat Terbuka dari Co-Founder Alliance untuk Para Entrepreneur: Ditulis pada Saat Cursor Dijual dengan Nilai $600 Miliar

marsbit2j yang lalu

Pilihan Mingguan Editor Weekly Editor's Picks (0613-0619)

**Ringkasan Mingguan Editor Pilihan (13-19 Juni)** Aliran informasi terlalu cepat, artikel analisis mendalam mudah tenggelam dalam tren panas. Kolom "Pilihan Editor Mingguan" ini menyaring konten bernilai dari banjir informasi, membantu Anda menyaring kebisingan dan menyisakan wawasan yang memberi inspirasi. **Lanskap Makro:** Setelah pembukaan kembali Selat Hormuz, pasar beralih dari "gejolak perang" ke "pemulihan pasokan", dengan transaksi seperti jual premium risiko minyak, beli sektor penerbangan & pariwisata, serta beli obligasi durasi panjang. **Investasi & Startup:** Ray Dalio menyarankan portofolio terdiversifikasi alih-alih berkonsentrasi pada saham raksasa AI. Prediksi untuk Crypto 2029: pasar aset digital yang bertahan. Sinyal rantai (on-chain) menunjukkan BTC mendekati area dasar. IPO SpaceX dinilai terlalu mahal, berisiko memicu "gamma squeeze" dan menjadi variabel sistematis. Saham HOOD (Robinhood) naik meski mencoba mengurangi ketergantungan pada crypto. Bursa Korea Selatan, terbatas regulasi, beralih ke token spekulatif ("meme coins"). **Web3 & AI:** Peringatan tentang risiko eksposur luar neraca (off-balance sheet) senilai $1,8 triliun di industri AI yang bisa memicu krisis. Model AI digunakan untuk prediksi pertandingan Piala Dunia. Diagram rincian biaya langganan AI $20 menunjukkan struktur biaya dan perusahaan terkait. **Pasar Prediksi:** Robinhood mengembangkan platform prediksi sendiri (Rothera), menandai pergeseran persaingan dari pasar ke saluran distribusi. **CeFi & DeFi:** Mekanisme perdagangan berkelanjutan (perpetuals) untuk Pre-IPO (contoh SpaceX) diuji, tantangannya pada penanganan aksi korporasi. STRC (terkait MicroStrategy) terlepas dari nilai nominal, mencerminkan kekhawatiran pada model keuangan perusahaan. ETF Bitcoin berpenghasilan (seperti BITA dari BlackRock) diluncurkan, menawarkan hasil tetap dengan mengorbankan potensi kenaikan maksimal. **Ethereum & Skalabilitas:** CEO Sharplink menekankan keunggulan Ethereum pada basis pengembang terbesar dan komposabilitas, bukan kecepatan. **Sorotan & Berita Singkat:** Kesepakatan AS-Iran, sikap hawkish Fed, pembatasan akses AI oleh Anthropic, akuisisi oleh SpaceX, serta pandangan dari Arthur Hayes dan a16z tentang pasar crypto dan AI.

marsbit2j yang lalu

Pilihan Mingguan Editor Weekly Editor's Picks (0613-0619)

marsbit2j yang lalu

Surat dari Pendiri Alliance untuk Para Wirausahawan: Ditulis Saat Cursor Terjual dengan Harga 60 Miliar Dolar

Duduk di depan komputer, Anda memiliki ide untuk memulai bisnis. Anda melihat Cursor dijual seharga $60 miliar kepada Elon Musk. Anda bertanya: mengapa saya tidak bisa melakukan hal yang sama? Kebanyakan calon pendiri melihat pasar yang ramai di AI dan crypto, lalu menyimpulkan peluang sudah habis. Mereka menyerah sebelum memulai. Tapi kisah Cursor dan perusahaan hebat lainnya seperti Stripe, Figma, dan Shopify menunjukkan pola yang sama: mereka memulai dengan keyakinan non-konsensus tentang masa depan, lalu membangun bertahun-tahun sebelum tren itu menjadi jelas bagi semua orang. Kunci utamanya adalah: 1. **Identifikasi Pergeseran Teknologi**: Pahami di mana posisi Anda dalam siklus inovasi. Apakah di fase awal (seperti Cursor/Coinbase) yang fokus membuat teknologi baru bisa digunakan, atau fase selanjutnya (seperti Stripe/Figma) yang membangun ulang solusi lama dengan wawasan baru. 2. **Kembangkan Wawasan Unik**: Benamkan diri Anda sepenuhnya di pasar Anda. Gunakan semua produk, bicara dengan pengguna, pahami mengapa mereka bertahan atau pergi. Wawasan muncul dari kedalaman, bukan dari pemikiran tertutup. 3. **Cari Rasa Sakit yang Akut**: Ide yang layak dibangun harus menawarkan peningkatan 10x atau memecahkan masalah yang sangat menyakitkan. Cari pengguna yang sudah membuat solusi sendiri yang rumit. 4. **Bangun MVP yang Terfokus**: Jangan tambahkan fitur hanya karena bisa. Tanya: "Mengapa seseorang akan beralih dari alat yang ada?" Produk terbaik tidak memaksa perilaku baru, mereka meningkatkan alur kerja yang sudah dikenal. 5. **Temukan Saluran Distribusi Anda**: Sebelum Product-Market Fit, capailh Channel-Market Fit. Bagaimana pelanggan Anda menemukan produk baru? Seperti Cursor, Airbnb, dan Stripe, kuncinya seringkali adalah "kerja keras" yang tidak terukur di awal—mengirim DM, memposting di forum, merekrut pengguna satu per satu. 6. **Tetaplah Gigih**: Tidak ada jalan pintas. Cursor, Airbnb, Nvidia semuanya melalui tahun-tahun sulit dan penolakan sebelum sukses. Ketekunan memungkinkan wawasan Anda berkembang. Tidak ada rahasia. Hanya sedikit orang yang mampu melakukan langkah-langkah ini secara konsisten dan cukup lama. Mereka yang melakukannya akan membangun perusahaan besar berikutnya. Dunia ini milik Anda. Ciptakanlah.

链捕手2j yang lalu

Surat dari Pendiri Alliance untuk Para Wirausahawan: Ditulis Saat Cursor Terjual dengan Harga 60 Miliar Dolar

链捕手2j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Apa Itu $S$

Memahami SPERO: Tinjauan Komprehensif Pengenalan SPERO Seiring dengan perkembangan lanskap inovasi, munculnya teknologi web3 dan proyek cryptocurrency memainkan peran penting dalam membentuk masa depan digital. Salah satu proyek yang telah menarik perhatian di bidang dinamis ini adalah SPERO, yang dilambangkan sebagai SPERO,$$s$. Artikel ini bertujuan untuk mengumpulkan dan menyajikan informasi terperinci tentang SPERO, untuk membantu para penggemar dan investor memahami dasar-dasar, tujuan, dan inovasi dalam domain web3 dan crypto. Apa itu SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ adalah proyek unik dalam ruang crypto yang berusaha memanfaatkan prinsip desentralisasi dan teknologi blockchain untuk menciptakan ekosistem yang mendorong keterlibatan, utilitas, dan inklusi finansial. Proyek ini dirancang untuk memfasilitasi interaksi peer-to-peer dengan cara baru, memberikan pengguna solusi dan layanan keuangan yang inovatif. Pada intinya, SPERO,$$s$ bertujuan untuk memberdayakan individu dengan menyediakan alat dan platform yang meningkatkan pengalaman pengguna dalam ruang cryptocurrency. Ini termasuk memungkinkan metode transaksi yang lebih fleksibel, mendorong inisiatif yang dipimpin komunitas, dan menciptakan jalur untuk peluang finansial melalui aplikasi terdesentralisasi (dApps). Visi mendasar dari SPERO,$$s$ berputar di sekitar inklusivitas, bertujuan untuk menjembatani kesenjangan dalam keuangan tradisional sambil memanfaatkan manfaat teknologi blockchain. Siapa Pencipta SPERO,$$s$? Identitas pencipta SPERO,$$s$ tetap agak samar, karena ada sumber daya publik yang terbatas yang memberikan informasi latar belakang terperinci tentang pendiriannya. Kurangnya transparansi ini dapat berasal dari komitmen proyek terhadap desentralisasi—sebuah etos yang banyak proyek web3 bagi, memprioritaskan kontribusi kolektif di atas pengakuan individu. Dengan memusatkan diskusi di sekitar komunitas dan tujuan kolektifnya, SPERO,$$s$ mewujudkan esensi pemberdayaan tanpa menonjolkan individu tertentu. Dengan demikian, memahami etos dan misi SPERO tetap lebih penting daripada mengidentifikasi pencipta tunggal. Siapa Investor SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ didukung oleh beragam investor mulai dari modal ventura hingga investor malaikat yang berdedikasi untuk mendorong inovasi di sektor crypto. Fokus investor ini umumnya sejalan dengan misi SPERO—memprioritaskan proyek yang menjanjikan kemajuan teknologi sosial, inklusivitas finansial, dan tata kelola terdesentralisasi. Fondasi investor ini biasanya tertarik pada proyek yang tidak hanya menawarkan produk inovatif tetapi juga memberikan kontribusi positif kepada komunitas blockchain dan ekosistemnya. Dukungan dari investor ini memperkuat SPERO,$$s$ sebagai pesaing yang patut diperhitungkan di domain proyek crypto yang berkembang pesat. Bagaimana SPERO,$$s$ Bekerja? SPERO,$$s$ menerapkan kerangka kerja multi-faceted yang membedakannya dari proyek cryptocurrency konvensional. Berikut adalah beberapa fitur kunci yang menekankan keunikan dan inovasinya: Tata Kelola Terdesentralisasi: SPERO,$$s$ mengintegrasikan model tata kelola terdesentralisasi, memberdayakan pengguna untuk berpartisipasi aktif dalam proses pengambilan keputusan mengenai masa depan proyek. Pendekatan ini mendorong rasa kepemilikan dan akuntabilitas di antara anggota komunitas. Utilitas Token: SPERO,$$s$ memanfaatkan token cryptocurrency-nya sendiri, yang dirancang untuk melayani berbagai fungsi dalam ekosistem. Token ini memungkinkan transaksi, hadiah, dan fasilitasi layanan yang ditawarkan di platform, meningkatkan keterlibatan dan utilitas secara keseluruhan. Arsitektur Berlapis: Arsitektur teknis SPERO,$$s$ mendukung modularitas dan skalabilitas, memungkinkan integrasi fitur dan aplikasi tambahan secara mulus seiring dengan perkembangan proyek. Kemampuan beradaptasi ini sangat penting untuk mempertahankan relevansi di lanskap crypto yang selalu berubah. Keterlibatan Komunitas: Proyek ini menekankan inisiatif yang dipimpin komunitas, menggunakan mekanisme yang memberikan insentif untuk kolaborasi dan umpan balik. Dengan memelihara komunitas yang kuat, SPERO,$$s$ dapat lebih baik memenuhi kebutuhan pengguna dan beradaptasi dengan tren pasar. Fokus pada Inklusi: Dengan menawarkan biaya transaksi yang rendah dan antarmuka yang ramah pengguna, SPERO,$$s$ bertujuan untuk menarik basis pengguna yang beragam, termasuk individu yang mungkin sebelumnya tidak terlibat dalam ruang crypto. Komitmen ini terhadap inklusi sejalan dengan misi utamanya untuk memberdayakan melalui aksesibilitas. Garis Waktu SPERO,$$s$ Memahami sejarah proyek memberikan wawasan penting tentang trajektori dan tonggak perkembangannya. Berikut adalah garis waktu yang disarankan yang memetakan peristiwa signifikan dalam evolusi SPERO,$$s$: Fase Konseptualisasi dan Ideasi: Ide awal yang membentuk dasar SPERO,$$s$ dikembangkan, sangat selaras dengan prinsip desentralisasi dan fokus komunitas dalam industri blockchain. Peluncuran Whitepaper Proyek: Setelah fase konseptual, whitepaper komprehensif yang merinci visi, tujuan, dan infrastruktur teknologi SPERO,$$s$ dirilis untuk menarik minat dan umpan balik komunitas. Pembangunan Komunitas dan Keterlibatan Awal: Upaya jangkauan aktif dilakukan untuk membangun komunitas pengguna awal dan investor potensial, memfasilitasi diskusi seputar tujuan proyek dan mendapatkan dukungan. Acara Generasi Token: SPERO,$$s$ melakukan acara generasi token (TGE) untuk mendistribusikan token asli kepada pendukung awal dan membangun likuiditas awal dalam ekosistem. Peluncuran dApp Awal: Aplikasi terdesentralisasi (dApp) pertama yang terkait dengan SPERO,$$s$ diluncurkan, memungkinkan pengguna untuk terlibat dengan fungsionalitas inti platform. Pengembangan Berkelanjutan dan Kemitraan: Pembaruan dan peningkatan berkelanjutan terhadap penawaran proyek, termasuk kemitraan strategis dengan pemain lain di ruang blockchain, telah membentuk SPERO,$$s$ menjadi pemain yang kompetitif dan berkembang di pasar crypto. Kesimpulan SPERO,$$s$ berdiri sebagai bukti potensi web3 dan cryptocurrency untuk merevolusi sistem keuangan dan memberdayakan individu. Dengan komitmen terhadap tata kelola terdesentralisasi, keterlibatan komunitas, dan fungsionalitas yang dirancang secara inovatif, ia membuka jalan menuju lanskap keuangan yang lebih inklusif. Seperti halnya investasi di ruang crypto yang berkembang pesat, calon investor dan pengguna dianjurkan untuk melakukan riset secara menyeluruh dan terlibat dengan perkembangan yang sedang berlangsung dalam SPERO,$$s$. Proyek ini menunjukkan semangat inovatif industri crypto, mengundang eksplorasi lebih lanjut ke dalam berbagai kemungkinan yang ada. Meskipun perjalanan SPERO,$$s$ masih berlangsung, prinsip-prinsip dasarnya mungkin benar-benar mempengaruhi masa depan cara kita berinteraksi dengan teknologi, keuangan, dan satu sama lain dalam ekosistem digital yang saling terhubung.

83 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.17Diperbarui pada 2024.12.17

Apa Itu $S$

Apa Itu AGENT S

Agent S: Masa Depan Interaksi Otonom di Web3 Pendahuluan Dalam lanskap Web3 dan cryptocurrency yang terus berkembang, inovasi secara konstan mendefinisikan ulang cara individu berinteraksi dengan platform digital. Salah satu proyek perintis, Agent S, menjanjikan untuk merevolusi interaksi manusia-komputer melalui kerangka agen terbuka. Dengan membuka jalan untuk interaksi otonom, Agent S bertujuan untuk menyederhanakan tugas-tugas kompleks, menawarkan aplikasi transformasional dalam kecerdasan buatan (AI). Eksplorasi mendetail ini akan menyelami seluk-beluk proyek, fitur uniknya, dan implikasinya untuk domain cryptocurrency. Apa itu Agent S? Agent S berdiri sebagai kerangka agen terbuka yang inovatif, dirancang khusus untuk mengatasi tiga tantangan mendasar dalam otomatisasi tugas komputer: Memperoleh Pengetahuan Spesifik Domain: Kerangka ini secara cerdas belajar dari berbagai sumber pengetahuan eksternal dan pengalaman internal. Pendekatan ganda ini memberdayakannya untuk membangun repositori pengetahuan spesifik domain yang kaya, meningkatkan kinerjanya dalam pelaksanaan tugas. Perencanaan Selama Rentang Tugas yang Panjang: Agent S menggunakan perencanaan hierarkis yang ditingkatkan pengalaman, pendekatan strategis yang memfasilitasi pemecahan dan pelaksanaan tugas-tugas rumit dengan efisien. Fitur ini secara signifikan meningkatkan kemampuannya untuk mengelola beberapa subtugas dengan efisien dan efektif. Menangani Antarmuka Dinamis dan Tidak Seragam: Proyek ini memperkenalkan Antarmuka Agen-Komputer (ACI), solusi inovatif yang meningkatkan interaksi antara agen dan pengguna. Dengan memanfaatkan Model Bahasa Besar Multimodal (MLLM), Agent S dapat menavigasi dan memanipulasi berbagai antarmuka pengguna grafis dengan mulus. Melalui fitur-fitur perintis ini, Agent S menyediakan kerangka kerja yang kuat yang mengatasi kompleksitas yang terlibat dalam mengotomatisasi interaksi manusia dengan mesin, membuka jalan untuk berbagai aplikasi dalam AI dan seterusnya. Siapa Pencipta Agent S? Meskipun konsep Agent S secara fundamental inovatif, informasi spesifik tentang penciptanya tetap samar. Pencipta saat ini tidak diketahui, yang menyoroti baik tahap awal proyek atau pilihan strategis untuk menjaga anggota pendiri tetap tersembunyi. Terlepas dari anonimitas, fokus tetap pada kemampuan dan potensi kerangka kerja. Siapa Investor Agent S? Karena Agent S relatif baru dalam ekosistem kriptografi, informasi terperinci mengenai investor dan pendukung keuangannya tidak secara eksplisit didokumentasikan. Kurangnya wawasan yang tersedia untuk umum mengenai fondasi investasi atau organisasi yang mendukung proyek ini menimbulkan pertanyaan tentang struktur pendanaannya dan peta jalan pengembangannya. Memahami dukungan sangat penting untuk mengukur keberlanjutan proyek dan potensi dampak pasar. Bagaimana Cara Kerja Agent S? Di inti Agent S terletak teknologi mutakhir yang memungkinkannya berfungsi secara efektif dalam berbagai pengaturan. Model operasionalnya dibangun di sekitar beberapa fitur kunci: Interaksi Komputer yang Mirip Manusia: Kerangka ini menawarkan perencanaan AI yang canggih, berusaha untuk membuat interaksi dengan komputer lebih intuitif. Dengan meniru perilaku manusia dalam pelaksanaan tugas, ia menjanjikan untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Memori Naratif: Digunakan untuk memanfaatkan pengalaman tingkat tinggi, Agent S memanfaatkan memori naratif untuk melacak sejarah tugas, sehingga meningkatkan proses pengambilan keputusannya. Memori Episodik: Fitur ini memberikan panduan langkah demi langkah kepada pengguna, memungkinkan kerangka untuk menawarkan dukungan kontekstual saat tugas berlangsung. Dukungan untuk OpenACI: Dengan kemampuan untuk berjalan secara lokal, Agent S memungkinkan pengguna untuk mempertahankan kontrol atas interaksi dan alur kerja mereka, sejalan dengan etos terdesentralisasi Web3. Integrasi Mudah dengan API Eksternal: Versatilitas dan kompatibilitasnya dengan berbagai platform AI memastikan bahwa Agent S dapat dengan mulus masuk ke dalam ekosistem teknologi yang ada, menjadikannya pilihan menarik bagi pengembang dan organisasi. Fungsionalitas ini secara kolektif berkontribusi pada posisi unik Agent S dalam ruang kripto, saat ia mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah dengan intervensi manusia yang minimal. Seiring proyek ini berkembang, aplikasi potensialnya di Web3 dapat mendefinisikan ulang bagaimana interaksi digital berlangsung. Garis Waktu Agent S Pengembangan dan tonggak Agent S dapat dirangkum dalam garis waktu yang menyoroti peristiwa pentingnya: 27 September 2024: Konsep Agent S diluncurkan dalam sebuah makalah penelitian komprehensif berjudul “Sebuah Kerangka Agen Terbuka yang Menggunakan Komputer Seperti Manusia,” yang menunjukkan dasar untuk proyek ini. 10 Oktober 2024: Makalah penelitian tersebut dipublikasikan secara terbuka di arXiv, menawarkan eksplorasi mendalam tentang kerangka kerja dan evaluasi kinerjanya berdasarkan tolok ukur OSWorld. 12 Oktober 2024: Sebuah presentasi video dirilis, memberikan wawasan visual tentang kemampuan dan fitur Agent S, lebih lanjut melibatkan pengguna dan investor potensial. Tanda-tanda dalam garis waktu ini tidak hanya menggambarkan kemajuan Agent S tetapi juga menunjukkan komitmennya terhadap transparansi dan keterlibatan komunitas. Poin Kunci Tentang Agent S Seiring kerangka Agent S terus berkembang, beberapa atribut kunci menonjol, menekankan sifat inovatif dan potensinya: Kerangka Inovatif: Dirancang untuk memberikan penggunaan komputer yang intuitif seperti interaksi manusia, Agent S membawa pendekatan baru untuk otomatisasi tugas. Interaksi Otonom: Kemampuan untuk berinteraksi secara otonom dengan komputer melalui GUI menandakan lompatan menuju solusi komputasi yang lebih cerdas dan efisien. Otomatisasi Tugas Kompleks: Dengan metodologinya yang kuat, ia dapat mengotomatisasi tugas-tugas kompleks yang melibatkan banyak langkah, membuat proses lebih cepat dan kurang rentan terhadap kesalahan. Perbaikan Berkelanjutan: Mekanisme pembelajaran memungkinkan Agent S untuk belajar dari pengalaman masa lalu, terus meningkatkan kinerja dan efektivitasnya. Versatilitas: Adaptabilitasnya di berbagai lingkungan operasi seperti OSWorld dan WindowsAgentArena memastikan bahwa ia dapat melayani berbagai aplikasi. Saat Agent S memposisikan dirinya di lanskap Web3 dan kripto, potensinya untuk meningkatkan kemampuan interaksi dan mengotomatisasi proses menandakan kemajuan signifikan dalam teknologi AI. Melalui kerangka inovatifnya, Agent S mencerminkan masa depan interaksi digital, menjanjikan pengalaman yang lebih mulus dan efisien bagi pengguna di berbagai industri. Kesimpulan Agent S mewakili lompatan berani ke depan dalam pernikahan AI dan Web3, dengan kapasitas untuk mendefinisikan ulang cara kita berinteraksi dengan teknologi. Meskipun masih dalam tahap awal, kemungkinan aplikasinya sangat luas dan menarik. Melalui kerangka komprehensifnya yang mengatasi tantangan kritis, Agent S bertujuan untuk membawa interaksi otonom ke garis depan pengalaman digital. Saat kita melangkah lebih dalam ke dalam ranah cryptocurrency dan desentralisasi, proyek-proyek seperti Agent S pasti akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan teknologi dan kolaborasi manusia-komputer.

936 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.14Diperbarui pada 2025.01.14

Apa Itu AGENT S

Cara Membeli S

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Sonic (S) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Sonic (S) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Sonic (S) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Sonic (S) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Sonic (S)Lakukan trading Sonic (S) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

1.4k Total TayanganDipublikasikan pada 2025.01.15Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli S

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga S (S) disajikan di bawah ini.

活动图片