Mantan Direktur AI Nvidia Mengguncang Transformer, AI Fisika dengan Konteks 5 Triliun, Memprediksi Seluruh Alam Semesta

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-08-27Terakhir diperbarui pada 2026-08-27

Abstrak

Terobosan AI Fisika: Model 5 Triliun Konteks Mampu Simulasi Alam Semesta Tim dari Accelerated Understanding, yang didirikan oleh mantan Direktur AI Nvidia Anima Anandkumar dan suaminya Benedikt Jenik, memperkenalkan model AI revolusioner. Alih-alih menggunakan arsitektur Transformer standar, model mereka memanfaatkan **Neural Operators** untuk memahami dan mensimulasikan fenomena fisika secara langsung dalam **4 dimensi (ruang 3D + waktu)**. Model ini memiliki kapasitas konteks yang belum pernah terjadi sebelumnya: **1 triliun token selama pelatihan dan lebih dari 5 triliun selama inferensi**—setara dengan 5 juta kali kapasitas model bahasa terkemuka saat ini. Ini memungkinkannya melakukan **simulasi "one-shot"** untuk sistem fisik kompleks, menghasilkan lintasan gerak lengkap sekaligus tanpa subsampling atau pembagian data. Model yang sama dapat menangani masalah fisika yang berbeda-beda, dari aliran udara hingga dinamika plasma. Dibalik terobosan ini, tim menolak tawaran menggiurkan dari Jeff Bezos (35% ekuitas, gaji $2 juta, dan janji pendanaan $20 miliar) untuk bergabung dengan Project Prometheus. Mereka memilih independensi untuk mewujudkan visi "AI Fisika". Diduga kuat mereka mendapat dukungan komputasi dari Nvidia dan CEO Jensen Huang, yang sebelumnya sangat terkesan dengan pekerjaan awal Anandkumar di bidang prediksi cuaca berbasis AI. Ini menandai pergeseran paradigma dari AI yang hanya menghasilkan teks/gambar menuju AI yang memahami kode dasar alam semesta—huku...

Sangat menggetarkan!

AI mulai memprediksi seluruh alam semesta—

LLM memprediksi deskripsi linguistik dunia, model dunia video memprediksi gambar (dinamis), dan kali ini langsung memprediksi kondisi fisik empat dimensi dari ruang dan waktu.

Yang paling mengejutkan adalah, ia menggunakan arsitektur baru "Operator Neural", bukan Transformer yang sedang jaya-jayanya.

Dalam satu kali inferensi, ia langsung menghasilkan lintasan lengkap empat dimensi, termasuk dimensi waktu dihitung sekaligus.

Panjang konteks yang dibutuhkan untuk ini pasti sangat besar, dan sekarang perusahaan rintisan Accelerated Understanding telah meningkatkan konteks pelatihan hingga tingkat triliun (1T), dan saat inferensi melebihi 5 triliun!

Apa artinya 5 triliun? Ini adalah 5 juta kali lebih besar dari LLM teratas saat ini! Setara dengan Anda meminta AI membaca "War and Peace" sebanyak 5 juta kali dalam satu tarikan napas, dan ia mengingat semuanya.

Rasakan, renungkan baik-baik.

Waktu bukanlah hal yang fundamental, ia lebih mirip manifestasi dari struktur informasi yang lebih dalam, menarik bukan? Jika logika ini didorong hingga batasnya, itu sama dengan menghasilkan seluruh alam semesta fisik.

Yang lebih mengejutkan lagi, dua pendiri perusahaan rintisan ini baru saja menolak tawaran menggiurkan dari mantan orang terkaya dunia Jeff Bezos, yang membawa 35% ekuitas, gaji tahunan $2 juta, dan janji pendanaan lebih dari $20 miliar.

Dan "pemegang saham spiritual" di belakang mereka serta kemungkinan dalang tersembunyi, mungkin adalah pria berjaket kulit itu—CEO Nvidia, Jensen Huang.

Konteks 5 Triliun Bukanlah "Superintelijen Aman" milik Ilya

Kemarin, investor besar Silicon Valley berbicara samar-samar, tetapi seluruh internet bergemuruh, berspekulasi bahwa SSI milik Ilya kali ini mungkin akan menunjukkan kehebatan.

Dan sekarang misteri tampaknya terungkap, bukan Ilya, bahkan bukan model bahasa, melainkan sebuah "generator alam semesta" yang sesungguhnya.

Kumpulan data menakutkan dari Accelerated Understanding ini menjadi viral:

  • Skala parameter model: Telah menyelesaikan pra-pelatihan model dengan parameter hingga 1 triliun (1 Triliun).
  • Skalabilitas ekstrem: Eksperimen penskalaan telah melonjak hingga 35 triliun (35 Triliun) parameter.
  • Konteks periode pelatihan: 1 Triliun (1 triliun).
  • Konteks periode inferensi: Lebih dari 5 Triliun (5 triliun).

Didukung oleh konteks yang begitu besar, model ini menunjukkan kemampuan yang menakutkan:

Saat melakukan deduksi fisika, tidak memerlukan sub-sampling, tidak memerlukan pemrosesan chunking.

Menghadapi sistem fisik ruang 4D yang sangat kompleks, ia dapat "sekali deduksi (One-shot)" menghasilkan lintasan gerak lengkap seluruh ruang-waktu!

Lebih dari itu, karena kesatuan logika dasarnya, model yang sama ternyata dapat menangani masalah fisika dari bidang yang sama sekali berbeda secara bersamaan!

Ini sebelumnya tak terbayangkan.

Dulu, ahli meteorologi menggunakan model cuaca, ahli material menggunakan model material; sekarang, Accelerated Understanding memberitahu dunia: hukum fisika pada dasarnya saling terhubung, satu model fisik umum yang besar sudah cukup untuk menguasai segalanya.

Fungsi inti paling mengguncang dari Accelerated Understanding adalah membangun siklus tertutup sempurna "simulasi → perbaikan → simulasi". Ia bukan hanya sebuah "generator", tetapi juga "pemvalidas realitas" (Reality Validator) yang sesungguhnya.

Dan umpan balik terarah kali ini juga menyentuh pelatihan saat pengujian milik Ilya.

"Transformer Sudah Mati?" AI Fisika Bangkit

Jika Anda bertanya kepada praktisi AI hari ini: "Apa arsitektur AI paling populer saat ini?" Jawabannya 100% adalah: Transformer.

Dari ChatGPT hingga berbagai model pembuatan video, arsitektur yang ditemukan Google ini menguasai dunia AI beberapa tahun terakhir (itulah "T" dalam ChatGPT).

Tapi menurut Anima, jalur Transformer telah melenceng.

"Pandangan kecerdasan yang berpusat pada bahasa adalah 'antropo-sentris'," kata Anima tegas dalam wawancara eksklusif sebelum peluncuran, "sedangkan menempatkan fisika di pusatnya adalah pandangan yang 'fisio-sentris'."

Bagaimana cara kerja LLM dan model dunia video saat ini? Intinya mereka bermain "permainan probabilitas".

ChatGPT memprediksi kata berikutnya yang paling mungkin muncul.

Dan AI pembuat video yang memukau itu, pada dasarnya mengambil jalan pintas visual (Visual Shortcuts)—mereka hanya membuat gambar yang dihasilkan "terlihat" sesuai dengan hukum fisika, tetapi jika Anda menyelidiki gravitasi, mekanika fluida, tegangan material di dalamnya, Anda akan menemukan semuanya salah.

Mereka sama sekali tidak memahami fisika, mereka hanyalah "mesin peniru piksel" tingkat tinggi.

Dan teks hanya memiliki 1 dimensi, video hanya memiliki tiga dimensi, sedangkan ruang-waktu nyata adalah ruang 3 dimensi + 1 dimensi waktu.

Selain itu, banyak model menggunakan cara autoregresif—memprediksi frame demi frame, kesalahan menumpuk level demi level.

Oleh karena itu, Accelerated Understanding benar-benar menolak Transformer, dan juga menolak jalan pintas visual.

Senjata pamungkas yang mereka luncurkan adalah teknologi revolusioner yang Anima ikut kembangkan bertahun-tahun lalu—Operator Neural (Neural Operators).

Berbeda dengan memproses teks, operator neural dirancang khusus untuk menangani data fisik yang kompleks dan tidak terlihat. Ia tidak perlu memaksa dunia fisik turun dimensi menjadi kata-kata atau piksel, melainkan langsung memahami fenomena multi-fisika dalam dimensi 4D penuh (ruang 3D + dimensi waktu).

Aliran udara yang tidak terlihat, turbulensi plasma di dalam reaktor fusi nuklir, distribusi termodinamika mikroskopis di dalam chip... Proses fisik yang tidak bisa dilihat mata manusia, dan tidak bisa ditebak oleh AI tradisional dengan "pengalaman visual", menjadi terlihat jelas dan dapat dihitung di bawah arsitektur baru ini.

Mengejutkan Jensen Huang, Menolak Bezos

Melihat ini, Anda mungkin bertanya, seberapa besar daya komputasi yang dibutuhkan untuk melatih model yang begitu menakutkan? Dari mana uangnya?

Meskipun menolak mengungkapkan detail pendanaan saat ini, salah satu pendiri hanya menyatakan secara implisit "telah menjalin kerja sama dengan penyedia komputasi, mereka menyediakan kluster perangkat keras untuk mengembangkan dan menjalankan AI".

Tapi semua petunjuk mengarah pada mantan perusahaannya—Nvidia, dan Jensen Huang yang meneriakkan "AI adalah masa depan".

Waktu mundur ke 2018, Anima direkrut oleh Nvidia sebagai Direktur Riset AI.

Selama lima tahun, ia memimpin tim ilmuwan papan atas, mengeksplorasi cara menerapkan daya komputasi GPU Nvidia di bidang AI terdepan.

Saat itu, tim membuat proyek awal yang memukau: mempercepat prediksi cuaca dengan AI. Hasilnya menunjukkan, akurasi prediksi AI ternyata sama tingginya dengan yang digunakan ahli meteorologi menggunakan model mekanika fluida komputasi tradisional yang sangat kompleks, tetapi dengan kecepatan beberapa kali lipat lebih cepat.

Hasil ini langsung "menggetarkan" Jensen Huang.

Pada konferensi GTC Nvidia 2021, Jensen Huang secara pribadi naik panggung, menunjukkan kepada dunia hasil penelitian tim Anima tentang "operator neural". "Dia saat itu terlalu bersemangat," kenang Jensen Huang.

Saat Anima setengah bergurau kepada Huang: "AI mungkin akan merebut makan siang para fisikawan teori itu".

Saat itu, Jensen Huang matanya bersinar, dengan penuh wibawa menjawab: "Saya ingin itu melahap semua makan siang mereka!"

Menurut Anima, Jensen Huang-lah yang awalnya mendorongnya untuk mengejar dan mewujudkan ide gila "AI Fisika" ini.

Meskipun Nvidia secara resmi belum menanggapi pertanyaan Reuters tentang apakah mereka telah berinvestasi di perusahaan tersebut, di kalangan AI, semua orang tahu—tanpa dukungan daya komputasi papan atas secara diam-diam, mustahil menciptakan makhluk raksasa dengan konteks 5 triliun ini.

Langkah strategis Huang akhirnya terungkap.

Namun, untuk memahami betapa hebatnya "model fisik besar" ini, kita harus kembali ke Los Angeles akhir 2024.

Di sebuah restoran mewah, sebuah perjamuan rahasia yang dapat mengubah lanskap AI saat ini sedang berlangsung.

Salah satu tokoh utama perjamuan itu adalah investor dan pengusaha biotek Vik Bajaj (yang kemudian bersama Bezos mendirikan Project Prometheus dengan valuasi ratusan miliar).

Dan duduk dihadapannya adalah pasangan suami-istri dengan latar belakang AI papan atas: Profesor Sains Komputasi dan Matematik di Caltech, mantan Direktur Riset AI Nvidia Anima Anandkumar, serta suaminya, insinyur infrastruktur AI papan atas Benedikt Jenik.

Bajaj datang dengan membawa sebuah Offer bernama "Project Prometheus". Perjanjian yang didukung kuat oleh Bezos ini memiliki syarat yang sangat menggiurkan:

Mengundang Anima untuk menjadi juru bicara perusahaan, anggota dewan, dan pemimpin visi ilmiah;

Pasangan suami-istri ini akan mendapatkan 35% ekuitas perusahaan;

Gaji pokok tahunan $1 juta, tiga bulan setelah bergabung langsung naik dua kali lipat menjadi $2 juta;

Yang paling ekstrem, di dalam perjanjian tertulis hitam di atas putih bahwa investor termasuk Bezos akan menyediakan "komitmen pendanaan" lebih dari $20 miliar untuk pendanaan sebelum putaran Seri B.

Di era saat ini, di mana pendanaan model besar semakin sulit dan biaya komputasi mahal, ini adalah tiket emas super menuju kebebasan finansial dan kekuasaan industri.

Namun, Anima dan Jenik memilih untuk menolak.

Mengapa? Karena apa yang mereka pegang potensinya jauh melampaui sebuah perusahaan "pembuatan otomatis sistem fisik yang kompleks". Mereka tidak ingin bergantung pada orang lain, apalagi visi teknologi mereka dibelenggu oleh modal. Yang ingin mereka lakukan adalah membangun "model tingkat dewa" yang dapat langsung memahami dan mensimulasikan alam semesta fisik.

Akhirnya, pasangan suami-istri Anima, dengan diam-diam menunggu, hingga hari ini, membawa Accelerated Understanding yang mereka bangun secara independen dan mengguncang dunia.

Penutup: Pergeseran Paradigma dari "Menghasilkan Informasi" ke "Mengoptimalkan Dunia"

25 Agustus 2026, hari ini pasti akan tercatat dalam sejarah perkembangan AI.

Saat kita bersorak karena model bahasa besar dapat menulis puisi yang bagus, membantu kita menyunting email kerja, Accelerated Understanding seperti seorang penghancur tembok yang datang dari masa depan, dengan dingin memberitahu kita: bahasa dan gambar hanyalah manifestasi manusia dalam memahami dunia, hukum fisika, adalah kode dasar sebenarnya dari alam semesta ini.

Menolak Bezos, menolak Transformer, meninggalkan jalan pintas visual, langsung menuju esensi ruang-waktu 4D. Anima Anandkumar dan Benedikt Jenik, dengan data gila 1 triliun parameter dan konteks 5 triliun, mengumumkan kepada dunia kedatangan era "AI Fisika (Physical AI)".

Referensi:

https://x.com/AndrewCurran_/status/2092244031002771643

https://x.com/AnimaAnandkumar/status/2092236528898675014

https://x.com/daniel_mac8/status/2092303081287418277

https://www.reuters.com/business/ai-founders-who-walked-away-bezos-backed-prometheus-model-universe-2026-08-25/

https://acceleratedunderstanding.com/

Artikel ini berasal dari akun WeChat "New Zhi Yuan", penulis: ASI Revelation, editor: David

Pertanyaan Terkait

QApa yang dimaksud dengan '5 triliun konteks' dalam artikel tentang AI fisika ini, dan mengapa ini signifikan?

A'5 triliun konteks' mengacu pada panjang konteks yang dapat ditangani oleh model AI dari Accelerated Understanding selama proses inferensi. Ini 5 juta kali lebih besar daripada model bahasa besar (LLM) terkemuka saat ini. Signifikansinya terletak pada kemampuan model untuk menganalisis dan mengingat sejumlah data yang sangat besar dalam satu kali proses, memungkinkannya mensimulasikan sistem fisika 4D (ruang dan waktu) yang kompleks secara utuh tanpa perlu subsampling atau chunking.

QApa itu 'Neural Operator' yang disebut-sebut sebagai arsitektur baru yang mengganggu Transformer, dan apa keunggulannya?

A'Neural Operator' (Operator Neural) adalah arsitektur AI yang dirancang khusus untuk memproses data fisika yang kompleks dan tidak terlihat, seperti aliran fluida atau distribusi panas. Keunggulannya dibandingkan Transformer adalah kemampuannya untuk memahami dan memproses fenomena fisika secara langsung dalam dimensi 4D penuh (3D ruang + 1D waktu), tanpa harus mereduksi dunia fisik menjadi teks atau piksel. Ini membuatnya lebih akurat untuk simulasi fisika yang mendalam.

QSiapa pendiri di balik Accelerated Understanding, dan mengapa mereka menolak tawaran dari Jeff Bezos?

APendiri Accelerated Understanding adalah Anima Anandkumar (mantan Direktur Riset AI Nvidia dan profesor di Caltech) dan suaminya, Benedikt Jenik (insinyur infrastruktur AI). Mereka menolak tawaran dari Jeff Bezos (melalui Project Prometheus) yang mencakup 35% ekuitas, gaji $2 juta/tahun, dan janji pendanaan >$20 miliar. Mereka menolak untuk mempertahankan kemandirian visi ilmiah mereka dan tidak ingin teknologi inti mereka dibatasi oleh agenda kapital. Mereka ingin membangun model 'tingkat dewa' yang memahami dan mensimulasikan alam semesta fisik.

QBagaimana peran Jensen Huang (CEO Nvidia) dalam perkembangan AI fisika ini menurut artikel?

AMenurut artikel, Jensen Huang memiliki peran pendorong yang signifikan. Saat Anima Anandkumar bekerja di Nvidia, Huang sangat terkesan dengan penelitian awal timnya tentang Neural Operator untuk prediksi cuaca. Dia mendorong Anima untuk mewujudkan ide 'AI Fisika' ini. Artikel juga menyiratkan bahwa dukungan komputasi (hardware cluster) dari Nvidia mungkin menjadi faktor kunci di balik kemampuan melatih model dengan konteks 5 triliun token, meskipun Nvidia belum mengonfirmasi investasi langsung.

QApa perbedaan mendasar antara model AI fisika ini dengan model bahasa besar (LLM) atau model dunia video yang ada?

APerbedaan mendasarnya terletak pada objek dan metode pemrosesan. LLM memprediksi kata berikutnya berdasarkan probabilitas teks, sementara model dunia video seringkali mengambil 'jalan pintas visual' untuk menciptakan gambar yang terlihat realistis tanpa pemahaman fisika yang sebenarnya. Sebaliknya, model AI fisika Accelerated Understanding langsung memproses hukum fisika dasar di ruang 4D. Ini menghasilkan simulasi yang akurat secara fisik (seperti dinamika fluida) dalam satu kali inferensi, bukan prediksi bertahap yang menumpuk kesalahan.

Bacaan Terkait

Ketika Kepemilikan Properti Real Estate Menuju Digital: Apa yang Terjadi pada Hak, Risiko, dan Likuiditas Anda?

Dengan kepemilikan properti yang semakin digital, hak, risiko, dan likuiditas investor menghadapi transformasi mendasar. Tokenisasi aset riil (RWA) seperti real estat komersial menawarkan potensi efisiensi, tetapi tantangan intinya terletak pada kualitas aset dasar, kerangka hukum yang dapat ditegakkan, dan manajemen operasional berkelanjutan. OneAsset, proyek tokenisasi real estat komersial berbasis di Dubai, berfokus pada infrastruktur yang sesuai regulasi. Alih-alih sekadar memecah aset, platform ini menekankan seleksi aset berkualitas dengan arus kas stabil, ditempatkan dalam vault aset tunggal yang terpisah. Setiap vault didukung oleh entitas tujuan khusus (SPV) untuk isolasi kebangkrutan, menghubungkan token digital dengan hak ekonomi yang sah. Kunci tokenisasi properti adalah hak hukum yang dapat dieksekusi. Token mewakili kepemilikan ekonomi atas properti tertentu melalui SPV, sementara kontrak pintar mengotomatiskan pencatatan dan transfer. Likuiditas pasar sekunder tidak otomatis tercipta dari pemecahan aset, tetapi bergantung pada permintaan investor, kualitas aset, dan transparansi data seperti valuasi independen dan laporan sewa. OneAsset mengadopsi pendekatan "regulasi sebagai desain", menyesuaikan dengan kerangka Virtual Assets Regulatory Authority (VARA) Dubai. Platform ini bertujuan membangun standar pelaporan dan data terstruktur untuk aset, membuka jalan bagi sistem keuangan masa depan yang dapat "dibaca mesin" (machine-readable), di mana aset terprogram dapat dikonfigurasi oleh agen AI. Pada akhirnya, blockchain meningkatkan efisiensi penyelesaian dan transfer, tetapi tidak menggantikan penilaian aset, manajemen properti, atau penegakan hukum. Masa depan tokenisasi real estat bergantung pada integrasi yang kokoh antara infrastruktur digital dan fundamental aset dunia nyata.

marsbit4m yang lalu

Ketika Kepemilikan Properti Real Estate Menuju Digital: Apa yang Terjadi pada Hak, Risiko, dan Likuiditas Anda?

marsbit4m yang lalu

Harga LIT Terus Mencapai Rekor Baru, Apa yang Dilakukan Lighter dengan Benar?

LIT, token dari perp DEX Lighter yang memiliki tim kuantitatif mantan Citadel, terus mencetak rekor tertinggi baru, mencapai $3.8 pada 26 Agustus, naik hampir 5 kali lipat dari titik terendah Maret. Hanya sekitar 25% dari total pasokan LIT yang beredar, dengan tekanan jual terbatas, sementara program buyback-and-burn telah menghancurkan 1.73% dari total pasokan. Kenaikan ini didukung oleh inovasi teknis Lighter. Platform ini mengatasi "trilema" derivatif on-chain dengan membangun ZK Rollup khusus untuk perdagangan, bernama Lighter Core. Berbeda dengan Rollup umum yang hanya membuktikan transisi status, sirkuit zk-SNARK Lighter mengkodekan aturan perdagangan itu sendiri—seperti prioritas harga-waktu, eksekusi likuidasi, dan perhitungan funding rate—ke dalam bukti kriptografi. Ini memastikan keadilan dan keamanan yang dapat diverifikasi. Sebagai L2 Ethereum, Lighter mewarisi jaminan keamanan dan finalitas Ethereum. Pengguna memiliki jalur pelarian (escape hatch) melalui "Desert Mode" jika terjadi sensor, dan dapat menarik dana langsung dari kontrak L1. Arsitektur Lighter juga memungkinkan komposabilitas dengan ekosistem DeFi Ethereum yang luas, serta arsitektur paralel di mana mesin perdagangan inti berjalan terpisah dari lingkungan smart contract umum (LighterEVM), memastikan kinerja tinggi. Kemajuan terbaru dalam sistem verifikasi, termasuk optimisasi sirkuit dan proof generator, telah mengurangi waktu verifikasi blok rata-rata dari 5.3 menit menjadi sekitar 1 menit. Dengan keamanan tingkat Ethereum dan logika perdagangan yang terbukti secara kriptografi, Lighter menawarkan narasi kepercayaan dan kepatuhan yang kuat, sebagaimana tercermin dalam kemitraannya dengan Robinhood, membedakannya dari pesaing di pasar perp DEX yang kompetitif.

marsbit5m yang lalu

Harga LIT Terus Mencapai Rekor Baru, Apa yang Dilakukan Lighter dengan Benar?

marsbit5m yang lalu

Setelah Mempengaruhi Dua Generasi, Meta Dihukum Bayar Denda 18 Miliar Dolar

Pada 26 Agustus, Meta mencapai kesepakatan dengan jaksa agung dari 52 negara bagian dan wilayah AS, setuju untuk membayar hingga sekitar 18 miliar dolar AS dan menerapkan serangkaian perubahan produk wajib pada Instagram dan Facebook. Ini adalah salah satu penyelesaian perdata terbesar yang pernah terjadi terhadap perusahaan teknologi. Tuntutan hukum yang dipimpin oleh beberapa negara bagian menuduh Meta dengan sengaja mendesain fitur-fitur seperti umpan berita gulir tak terbatas dan rekomendasi algoritma untuk membuat remaja kecanduan, serta menyembunyikan bahaya platform terhadap kesehatan mental anak di bawah umur. Meta memilih berdamai di hari kedelapan persidangan, menyadari risiko besar dari keputusan juri. Selain denda, kesepakatan mencakup perubahan produk wajib selama 10 tahun, seperti pembatasan waktu penggunaan dua jam per hari untuk pengguna berusia 13-17 tahun, blokir akses tengah malam hingga pukul 6 pagi, dan penyembunyian jumlah suka untuk remaja. Seorang auditor independen akan mengawasi kepatuhan. Sekitar 30% dari total denda (sekitar 5.3 miliar dolar) kondisional, tergantung pada apakah YouTube dan TikTok juga menerapkan pembatasan serupa dan membayar denda masing-masing sekitar 5 miliar dolar. Ini adalah taktik Meta untuk mengikat kompetitor dalam aturan yang sama. Kesepakatan ini sering dibandingkan dengan kesepakatan tembakau tahun 1998, yang tidak hanya membawa denda besar tetapi juga mengubah aturan industri secara mendasar. Sinyalnya jelas: tekanan hukum dan regulasi terhadap desain "kecanduan" media sosial akan semakin ketat, membingkai ulang tanggung jawab industri. Untuk perusahaan seperti TikTok yang beroperasi di AS, tekanan serupa tidak terhindarkan.

marsbit10m yang lalu

Setelah Mempengaruhi Dua Generasi, Meta Dihukum Bayar Denda 18 Miliar Dolar

marsbit10m yang lalu

Interpretasi Laporan Riset Morgan Stanley: Pendapatan Data Center Semtech Naik 39% Secara Kuartalan, Diluncurkannya Chip Optik 1.6T Pacu Kinerja ke Tingkat Baru

Laporan penelitian Morgan Stanley yang dirilis pada 25 Agustus mencatat bahwa pendapatan Semtech dari pusat data mencapai rekor tertinggi sejarah di kuartal kedua, yaitu USD 100 juta, meningkat 39% secara kuartalan dan 91% secara tahunan. Pertumbuhan ini didorong oleh permintaan kuat untuk 800G FiberEdge dan percepatan sertifikasi 1.6T FiberEdge yang lebih cepat dari perkiraan. Diperkirakan 1.6T FiberEdge dan CopperEdge akan menyumbang lebih dari 50% pendapatan pusat data di kuartal ketiga. Prospek kuartal ketiga juga kuat, dengan panduan pendapatan pusat data diperkirakan naik 45% kuartalan menjadi sekitar USD 145 juta. Pendorong utamanya adalah FiberEdge, dengan tambahan pertumbuhan dari kabel tembaga aktif (ACC) yang akan mulai dipasang secara massal di klien hyperscale utama pada kuartal keempat. Morgan Stanley menaikkan target harga saham Semtech dari USD 175 menjadi USD 195, meski mempertahankan peringkat 'Netral' karena valuasi dianggap sudah penuh dan perlu verifikasi eksekusi produk baru. Margin kotor Semtech juga menunjukkan perbaikan cepat, dipandu oleh optimisasi struktur pendapatan dari pusat data dan bisnis LoRa. Panduan margin kotor disesuaikan untuk kuartal ketiga adalah 58.3%, naik 380 basis points. Jika bisnis modul yang akan dipisahkan dikecualikan, margin kotor analog telah mencapai 63.9%. Pemisahan bisnis modul ini diharapkan memberikan peningkatan struktural lebih lanjut pada profitabilitas. Di luar pusat data, bisnis LoRa mencatat rekor pendapatan baru sebesar USD 58 juta di kuartal kedua. Secara jangka panjang, Semtech membangun portofolio komunikasi optik yang lebih luas di bidang NPO, CPO, dan 3.2T melalui arsitektur linear yang ada dan akuisisi Hiefo, yang dapat meningkatkan nilai per unit di beberapa komponen.

marsbit12m yang lalu

Interpretasi Laporan Riset Morgan Stanley: Pendapatan Data Center Semtech Naik 39% Secara Kuartalan, Diluncurkannya Chip Optik 1.6T Pacu Kinerja ke Tingkat Baru

marsbit12m yang lalu

Wawancara dengan Tom Lee: Membeli 5% dari Total Pasokan ETH Bukanlah Tujuan Akhir, Target Harga Capai $10,000

Pernyataan Kepentingan: Tom Lee, Ketua BitMine Immersion Technologies (NYSE: BMNR), memiliki kepentingan finansial yang signifikan terkait ETH, BMNR, dan dana terkait. BMNR adalah pemegang institusional Ethereum terbesar, dengan sekitar 5.84 juta ETH (sekitar 4.8% dari total pasokan). **Ringkasan Wawancara:** Dalam 14 bulan, BitMine berhasil mengakumulasi hampir 5% dari total pasokan ETH, mendekati targetnya. Strategi utamanya adalah pembiayaan ekuitas bersih tanpa utang, pembelian ETH mingguan yang disiplin selama lebih dari 60 minggu, dan belakangan dikombinasikan dengan pembelian kembali saham. Sumber dana berasal dari penerbitan saham di atas nilai aset bersih (NAV), pembelian ETH dengan diskon, dan penerbitan saham preferen perpetual BMNP (berdividen 9.5%). Setelah mencapai target 5%, BitMine tidak akan berhenti membeli jika permintaan institusional jangka panjang muncul. Perusahaan tidak perlu menjual ETH untuk menutup biaya karena pendapatan staking tahunan (~$300 juta) sudah melebihi pembayaran dividen saham preferen. Lee memandang ETH sebagai *store of value* (seperti saham/tanah) alih-alih aset arus kas murni. BitMine juga bertransformasi menjadi perusahaan ekosistem Ethereum dengan platform staking Maven dan mendanai pemisahan beberapa entitas dari Ethereum Foundation. Lee yakin pasar kripto telah mendekati titik terendah. Ia memberikan target harga ETH: di atas $5.000 dalam siklus bull berikutnya, dan dapat dengan mudah melampaui $10.000 dalam 1-2 tahun jika permintaan dari tokenisasi Wall Street dan AI terwujud.

marsbit25m yang lalu

Wawancara dengan Tom Lee: Membeli 5% dari Total Pasokan ETH Bukanlah Tujuan Akhir, Target Harga Capai $10,000

marsbit25m yang lalu

Trading

Spot
活动图片