Ilya Serahkan Kertas Jawaban, Huang Renxun Pasang Taruhan 50 Miliar pada SSI, Model Pertama Diduga Rilis Minggu Ini

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-08-25Terakhir diperbarui pada 2026-08-25

Abstrak

Ilya Sutskever, pendiri SSI (Safe Superintelligence), dikabarkan akan meluncurkan model perdananya minggu ini. Investor dan pengamat teknologi seperti Martin Casado dari a16z (investor utama SSI) dan Dan McAteer menyebut model ini sebagai terobosan yang mengubah permainan. NVIDIA dikabarkan telah berinvestasi $5 miliar dan membentuk kemitraan strategis jangka panjang dengan SSI, termasuk akses eksklusif ke sistem Vera Rubin generasi berikutnya, setelah mendapatkan "akses langka" ke penelitian rahasia SSI. Model baru ini diklaim menggunakan arsitektur "Test-Time Training" (TTT), yang memungkinkan AI untuk benar-benar **belajar dan memperbarui bobot internalnya** saat digunakan, bukan hanya mengandalkan konteks window yang besar. Ini seperti AI dapat "mengubah struktur otaknya" dengan mempelajari dokumen baru, berbeda dengan model saat ini yang pengetahuan dasarnya tetap setelah pelatihan awal. Ilya sebelumnya mengkritik pendekatan "pra-pelatihan" skala besar dan menyatakan bahwa era skala berakhir, beralih ke era penelitian. Visinya adalah menciptakan kecerdasan super yang seperti "genius 15 tahun yang sangat ingin tahu" yang dapat terus belajar dari pengalaman dunia nyata, bukan AGI statis yang dilatih sekali untuk selamanya. Jika SSI berhasil mendemonstrasikan kemampuan "pelatihan saat pengujian" ini, hal itu berpotensi mengganggu fondasi industri AI saat ini, termasuk model bisnis yang bergantung pada konteks panjang dan keunggulan komputasi skala besar.

Laboratorium "Superintelligence Aman" (Safe Superintelligence, disingkat SSI) yang didirikan oleh Ilya Sutskever, mungkin sudah minggu ini, mengeluarkan model pertama yang mengguncang!

Para bos dalam industri menggoda dengan gila-gilaan, SSI akan merilis model besar pertama yang mengubah segalanya.

Bos Silicon Valley Bocorkan dengan Gila: "AI Akan Dijungkirbalikkan Sepenuhnya!"

Investor ternama, mitra a16z Martin Casado sangat bersemangat, secara langsung mengisyaratkan bahwa dia baru-baru ini menyaksikan "model baru terpenting tahun ini".

Industri langsung gempar, perhatian langsung terkunci pada SSI milik Ilya.

Alasannya sederhana: a16z adalah salah satu investor inti di balik SSI. Meskipun ada juga yang menduga model yang dilihat Casado mungkin adalah model Astra generasi berikutnya OpenAI.

Tapi desas-desus terobosan dari "perusahaan non-mainstream" semakin nyaring.

Pengamat teknologi terkenal Andrew Curran bahkan dengan penuh semangat menunjukkan, terobosan besar kali ini ternyata bukan berasal dari perusahaan besar mainstream (seperti OpenAI atau Google), melainkan dari sebuah laboratorium independen, yang membuat orang merasa "sangat nyata".

Yang paling berlebihan adalah pengamat AI Dan McAteer, dia langsung berseru: "Ilya benar-benar menciptakan superintelligence, aturan permainan sudah berubah!"

Awal bulan ini, investor Gavin Baker dengan jujur mengatakan dalam podcast:

SSI mengatakan mereka akan merilis model mereka pada bulan Agustus.

Jika menurut Anda ini hanya omong kosong di atas kertas, coba lihat arus uang sungguhan.

Pada 27 Juli tahun ini, NVIDIA tiba-tiba mengumumkan kerja sama strategis jangka panjang dengan perusahaan misterius yang tidak memiliki pendapatan dan produk ini, dan akan meningkatkan skala daya komputasi SSI 10 kali lipat secara gila-gilaan dalam 12 bulan ke depan.

Ada juga berita bombastis: investasi ini mencapai 50 miliar dolar, dan NVIDIA memberikan hak akses eksklusif ke sistem Vera Rubin generasi berikutnya kepada SSI!

Mengapa Huang Renxun bersedia menginvestasikan uang sebanyak ini?

Dalam siaran pers, NVIDIA menyatakan bahwa mereka baru memutuskan untuk bertaruh besar-besaran setelah "mendapatkan akses langka (rare access) ke hasil penelitian mereka yang dilindungi ketat".

Apa yang dilihat Huang Renxun? Dikombinasikan dengan bocoran hari ini, jawabannya hampir jelas.

Mengjungkirbalikkan Akal Sehat: AI Belajar "Berpikir sambil Belajar"

Untuk memahami betapa menggelegarnya model baru SSI ini, kita harus paham dulu bagaimana AI saat ini (seperti ChatGPT, Claude) bekerja.

Model AI tahap sekarang, berapa pun parameternya, pada dasarnya membekukan pengetahuan ke dalam bobot pada tahap "pra-pelatihan". Begitu pelatihan selesai, "otak"nya pun membeku.

Agar model dapat memproses informasi baru, perusahaan-perusahaan besar berkompetisi gila-gilaan memperluas "jendela konteks" (Context Window), dari 100k hingga jutaan token.

Ini seperti ujian open-book—otak model tidak menjadi lebih pintar, hanya saja Anda mengizinkan "contekan" (konteks) yang dibawanya masuk ruang ujian semakin tebal.

Bahkan model penalaran seperti o1 OpenAI yang fokus pada "komputasi saat pengujian" (Test-time Compute), pada dasarnya hanya memikirkan lebih lama di kertas coretan (mengonsumsi lebih banyak Token), koneksi jaringan neuralnya, "sel otak"nya tetap statis.

Tapi yang diungkap SSI kali ini adalah arsitektur baru berbasis Pelatihan Saat Pengujian (Test-Time Training, disingkat TTT).

Apa artinya ini?

Saat model ini membaca dokumen panjang yang Anda berikan, ia tidak sekadar memasukkan dokumen ke dalam "contekan", melainkan benar-benar "mempelajarinya", menghasilkan pembaruan gradien, mengubah struktur otaknya sendiri.

Setelah selesai membaca, ia telah berubah menjadi AI yang baru berkembang, sangat halus tetapi sama sekali baru.

Ia tidak lagi membutuhkan jendela konteks yang besar, karena apa yang dibacanya telah menjadi "pengetahuan internal" yang sesungguhnya.

Ia tidak lagi terbatas pada monopoli daya komputasi saat pra-pelatihan, model yang kecil dan terampil, mampu beradaptasi dan berkembang terus-menerus di posisinya, sudah cukup untuk mengalahkan raksasa besar yang ditumpuk dengan daya komputasi masif namun tidak fleksibel.

Saat ini industri bersaing dalam hal "berapa lama model bisa berpikir", sementara Ilya bertaruh pada "apakah model bisa mengubah dirinya sendiri".

Visi Gila Ilya

Melihat kembali dua tahun terakhir, status SSI yang "tanpa produk, tanpa makalah", sempat membuat dunia luar meragukan apakah mereka terjebak dalam kesulitan.

Tapi jika garis waktunya disambungkan, Anda akan menemukan, Ilya selalu memainkan permainan catur besar.

Ilya telah menyampaikan berulang kali kepada publik tentang ide inti: era Pra-pelatihan (Pretraining) yang kita kenal akan segera berakhir.

Dalam konferensi NeurIPS 2024, dia sudah membuat prediksi mengejutkan ini.

Pada November 2025, dalam podcast Dwarkesh Patel, dia lebih lanjut menyingkap: "Kita sedang beralih dari era Scaling, menuju era Research."

Ilya berpikir, seluruh industri disesatkan oleh dua kata: "AGI" dan "pra-pelatihan". Manusia tidak lahir dengan mengetahui segalanya.

Superintelligence sejati dalam benaknya, bukanlah mesin raksasa yang sudah menghafal seluruh data internet saat keluar dari pabrik; melainkan seorang "genius berusia 15 tahun yang sangat cerdas, penuh rasa ingin tahu yang tak terbatas".

Anak berusia 15 tahun ini awalnya mungkin tidak mengerti apa-apa, tetapi asalkan Anda menempatkannya di posisi apa pun, melalui coba-coba dan pembelajaran terus-menerus, dia dapat dengan cepat menguasai pemrograman, kedokteran, hukum, bahkan keterampilan apa pun yang tidak diketahui.

Dia lebih lanjut menjelaskan: manusia sendiri bukanlah AGI "lengkap saat keluar dari pabrik", melainkan bergantung pada pembelajaran berkelanjutan (continual learning).

Superintelligence sejati juga seharusnya begitu: penerapan itu sendiri adalah proses belajar, terus berevolusi melalui umpan balik realitas, bukannya selesai dalam satu kali pra-pelatihan lalu "selesai".

Prinsip ini langsung menentukan strategi SSI: tidak mengejar produk jangka pendek, tidak merilis model perantara, hanya melakukan "straight shot to safe superintelligence" (langsung menuju superintelligence aman), memusatkan penelitian pada pembelajaran berkelanjutan yang efisien dan keselarasan (alignment).

Untuk mencapai tujuan ini, "meta-learning" (Meta-learning) adalah satu-satunya solusi—model tidak hanya harus menguasai keterampilan, tetapi lebih penting lagi, menguasai "cara memperoleh keterampilan".

Ini dengan sempurna menjelaskan mengapa SSI sangat tertutup. Jika Anda sedang membangun spesies baru yang benar-benar mengubah paradigma yang ada, Anda pasti tidak akan memamerkan blog di mana-mana saat paradigma masih dibangun.

Dan kebenaran tidak bisa disembunyikan, petunjuk sudah lama tertanam.

Pada Juli 2024, cendekiawan Yu Sun dkk. menerbitkan makalah TTT asli.

Yang paling kritis adalah, salah satu pendiri Stellar, investor SSI Jed McCaleb, ikut menulis sebuah makalah, secara tegas mengatakan

Pemodelan bahasa dengan konteks panjang sama sekali bukan masalah arsitektur, melainkan masalah pembelajaran berkelanjutan!

Arah penelitian yang sama, investor turun tangan langsung menulis makalah bersama, hingga bocoran saat ini, semua petunjuk mengarah pada fakta yang sama: SSI telah mengubah TTT dari konsep akademis di laboratorium, menjadi senjata bisnis yang sesungguhnya.

Penutup: Babak Kedua AI, Baru Saja Dimulai

Sekarang, semua perhatian terfokus pada bulan Agustus ini.

Apakah itu versi beta yang hanya bisa diakses segelintir geek, atau rilis menggelegar untuk publik, model pertama SSI begitu benar-benar memiliki kemampuan "pelatihan saat pengujian" dan "memperbarui bobot secara real-time", logika seluruh industri AI akan digulingkan.

Parit pertahanan daya komputasi yang ditumpuk perusahaan besar di pusat data, model bisnis yang dibebankan per juta Token, bahkan perdebatan tentang membuka bobot open-source, semuanya akan menghadapi serangan berdimensi lebih tinggi.

Ini membuktikan satu hal: perlombaan AI, sama sekali belum sampai pada tahap akhir "menang dengan mengandalkan uang dan daya komputasi". Lompatan teknologi yang sesungguhnya, masih tersembunyi di dalam otak-otak terbaik yang berani melawan akal sehat.

Kali ini, Ilya Sutskever sekali lagi berdiri di persimpangan sejarah. Dulu, adalah satu baris kodenya yang membuat pembelajaran mendalam (deep learning) terlihat kembali; kini, mungkin dia lagi, yang akan mengakhiri "era pra-pelatihan" model besar dengan tangannya sendiri.

Menurut Anda, apakah Ilya kali ini bisa mencapai status dewa lagi? Jika AI benar-benar bisa "berevolusi sambil digunakan", seberapa jauh lagi jarak manusia dari kendali yang sama sekali lepas?

Referensi:

https://x.com/hakmgpt/status/2091855200713638146

https://x.com/daniel_mac8/status/2091891607641440598

https://x.com/AndrewCurran_/status/2091890441465499995

https://x.com/martin_casado/status/2091650951736361073

https://aimidday.com/ssis-first-model-reportedly-trains-itself-while-it-thinks/

Artikel ini berasal dari akun publik WeChat "New Zhiyuan", penulis: Apocalypse ASI; editor: David

Pertanyaan Terkait

QSiapa pendiri laboratorium Safe Superintelligence (SSI) yang disebut dalam artikel?

AIlya Sutskever, salah satu pendiri OpenAI, adalah pendiri laboratorium Safe Superintelligence (SSI).

QApa bentuk investasi yang dilakukan NVIDIA terhadap SSI menurut artikel?

ANVIDIA mengumumkan kerja sama strategis jangka panjang dengan SSI dan dikabarkan menginvestasikan sekitar 50 miliar dolar AS. Mereka juga berkomitmen untuk meningkatkan skala komputasi SSI sepuluh kali lipat dalam 12 bulan ke depan dan memberikan akses eksklusif ke sistem Vera Rubin generasi berikutnya.

QApa yang dimaksud dengan "Test-Time Training" (TTT) yang dikaitkan dengan model baru SSI?

ATest-Time Training (TTT) adalah arsitektur baru yang memungkinkan model AI untuk benar-benar "belajar" selama inferensi. Model dapat menghasilkan pembaruan gradien dan mengubah struktur internalnya (bobot) saat memproses data baru, seperti dokumen yang panjang, sehingga menginternalisasi pengetahuan baru, bukan hanya mengandalkan konteks yang besar.

QMengapa Ilya Sutskever dan SSI memilih untuk sangat tertutup dan tidak merilis produk atau makalah perantara?

ASSI memilih strategi "straight shot to safe superintelligence" (langsung menuju superintelligence yang aman). Mereka percaya bahwa kecerdasan super sejati harus seperti seorang jenius berusia 15 tahun yang mampu belajar terus-menerus, bukan model yang dilatih sebelumnya dengan data masif. Fokus mereka adalah pada pembelajaran berkelanjutan dan keselarasan yang efisien, sehingga mereka tidak ingin mengganggu penelitian dengan merilis model perantara.

QApa dampak potensial dari rilis model SSI dengan kemampuan "Test-Time Training" terhadap industri AI secara keseluruhan?

AJika model SSI benar-benar memiliki kemampuan Test-Time Training untuk memperbarui bobot secara real-time, hal ini dapat mengubah seluruh logika industri AI. Model yang dapat beradaptasi dan belajar di tempat akan menantang keunggulan komputasi masif dari perusahaan besar, model bisnis berbasis token, dan bahkan perdebatan seputar open-source. Ini menunjukkan bahwa lomba AI belum berakhir dan terobosan teknologi masih mungkin terjadi.

Bacaan Terkait

TON Tetapkan Batas Waktu 1 September untuk Penutupan Jembatan Legacy

TON Foundation telah mengonfirmasi bahwa jembatan (bridge) legacynya akan ditutup permanen pada 1 September. Pengguna yang memegang Wrapped TON (sebagai token ERC-20 di Ethereum atau BNB Chain) atau j-token (seperti jUSDT) di TON harus memindahkan aset mereka kembali ke bentuk asli sebelum tenggat waktu tersebut untuk menghindari kehilangan akses. Penutupan ini merupakan transisi infrastruktur yang direncanakan, bukan akibat eksploitasi atau kegagalan keamanan. Jembatan adalah infrastruktur kritis yang menghubungkan aset antar-jaringan, dan penutupannya menciptakan risiko operasional. Jika pengguna tidak bertindak sebelum batas waktu, token yang bergantung pada jembatan itu mungkin menjadi sulit untuk ditebus atau dipindahkan. TON menekankan bahwa pengguna harus mengikuti instruksi resmi dan menggunakan antarmuka jembatan yang benar untuk menghindari upaya phishing selama masa transisi ini. Penutupan yang direncanakan sekalipun tetap penting karena membutuhkan koordinasi pengguna. Beberapa alasan jaringan menutup jembatan lama antara lain penggantian dengan infrastruktur baru, biaya pemeliharaan, atau penyesuaian dengan roadmap ekosistem. Tenggat 1 September adalah milestone kritis. Setelah tanggal tersebut, akses melalui rute legasi mungkin menjadi terbatas atau tidak mungkin. Bagi TON, ini adalah bagian dari pembersihan infrastruktur, sementara bagi pengguna, ini adalah tenggat waktu yang tidak boleh diabaikan.

bitcoinist31m yang lalu

TON Tetapkan Batas Waktu 1 September untuk Penutupan Jembatan Legacy

bitcoinist31m yang lalu

Uji Permintaan: Paus Bitcoin Raih Keuntungan Rekor $1,2 Miliar, Pemilik Ethereum Kembali ke Zona Profit

Tes permintaan: Paus Bitcoin (whale) mengunci keuntungan rekor sebesar $1,2 miliar hanya dalam tiga hari setelah pemulihan harga aset kripto terdepan. Menurut CryptoQuant, ini merupakan peristiwa pengambilan keuntungan terbesar yang pernah tercatat untuk kohort ini. Puncaknya terjadi pada 20 Agustus, sekitar $614 juta, juga menjadi rekor harian absolut. Aksi pengambilan keuntungan ini dimulai setelah harga Bitcoin kembali melampaui harga realisasi paus jangka pendek, yang sekitar $68.900. Pada 23 Agustus, Bitcoin diperdagangkan mendekati $77.700, atau sekitar 12,8% di atas biaya rata-rata mereka. Situasi ini dianggap sebagai tes penting bagi permintaan Bitcoin. Jika aset dapat bertahan di atas level biaya paus dan volume pengambilan keuntungan kembali normal, ini dapat menunjukkan kemampuan permintaan baru menyerap tekanan jual. Sementara itu, pemegang besar Ethereum (ETH) juga kembali ke zona keuntungan yang belum direalisasi menyusul reli harga. Namun, tingkat profitabilitas saat ini masih relatif rendah. Koefisien profit/rugi yang belum direalisasi untuk berbagai kohort adalah: 0,075 (untuk pemegang 1.000-10.000 ETH), 0,16 (10.000-100.000 ETH), dan 0,38 (lebih dari 100.000 ETH). Peningkatan ini dilihat sebagai sinyal positif yang dapat meningkatkan sentimen investor besar, mengingat pada Juni lalu mereka berada dalam kerugian signifikan, sementara ETH telah naik lebih dari 65% sejak saat itu.

cryptonews.ru53m yang lalu

Uji Permintaan: Paus Bitcoin Raih Keuntungan Rekor $1,2 Miliar, Pemilik Ethereum Kembali ke Zona Profit

cryptonews.ru53m yang lalu

Tim Kinetiq Mengumumkan Jaringan L2 Elysium untuk Hyperliquid

Protokol staking likuid Kinetiq mengumumkan Elysium, jaringan Layer-2 baru untuk ekosistem Hyperliquid pada 24 Agustus. Jaringan ini dirancang untuk meningkatkan kapasitas HyperEVM dan mempermudah peluncuran pasar spot, token, serta aplikasi DeFi. Elysium akan menggunakan token $HYPE untuk membayar biaya gas (gas fee) dan terhubung langsung dengan mesin perdagangan HyperCore, memberikan akses likuiditas dan data orderbook kepada aplikasi. Rincian teknis dan daftar mitra akan diumumkan kemudian, dengan peluncuran direncanakan "segera." Tujuan utama Elysium adalah mengatasi keterbatasan HyperEVM, seperti kapasitas rendah dan biaya tinggi, dengan menawarkan kecepatan verifikasi blok dan transaksi yang jauh lebih tinggi. Jaringan ini terutama ditujukan untuk aplikasi yang membutuhkan pembaruan status cepat, seperti perdagangan spot frekuensi tinggi, AMM, dan layanan DeFi lainnya. Elysium juga akan menyediakan data orderbook yang lebih mendalam bagi pengembang. Selain itu, Elysium menyederhanakan proses penerbitan aset di ekosistem Hyperliquid, memungkinkan token melewati tahap likuiditas AMM, pasar spot di HyperCore, dan akhirnya pasar futures perpetual (perp) melalui mekanisme HIP-3 dalam satu alur terpadu. Model pendapatan jaringan mengalokasikan 50% dari fee sequencer untuk pembakaran token $KNTQ, 25% untuk pengembang aplikasi, dan 25% untuk kas Kinetiq. Peluncuran ini menandai perluasan bisnis Kinetiq di luar staking likuid $HYPE, yang produk utamanya tetap adalah token kHYPE.

cryptonews.ru54m yang lalu

Tim Kinetiq Mengumumkan Jaringan L2 Elysium untuk Hyperliquid

cryptonews.ru54m yang lalu

Hyperliquid Policy Center Serukan Regulator AS untuk Membuat Kerangka Kerja untuk Futures Tanpa Waktu Kadaluarsa

Organisasi nirlaba Hyperliquid Policy Center menyerukan kepada SEC dan CFTC di AS untuk membuat kerangka regulasi khusus untuk futures tanpa tanggal kadaluarsa (perpetual futures). Mereka mendorong perubahan klasifikasi kontrak semacam itu, terutama untuk derivatif atas sekuritas, agar dapat diperdagangkan lebih mudah. Inti proposal mereka adalah bahwa yurisdiksi kontrak harus ditentukan oleh aset dasarnya, bukan oleh perubahan sifat ekonominya. Mereka berargumen bahwa kontrak perpetual untuk saham harus diklasifikasikan sebagai futures biasa (diawasi bersama oleh CFTC dan SEC), bukan sebagai security-based swaps (SBS), karena memiliki karakteristik standar seperti kontrak yang dapat dipertukarkan, harga publik, dan penyelesaian dengan transaksi offset. Hyperliquid Policy Center merekomendasikan penerbitan pedoman bersama, pendekatan regulasi yang seragam untuk berbagai aset dasar (seperti bitcoin, minyak, emas, dan saham), serta modernisasi aturan untuk futures sekuritas. Usulan ini menghadapi penolakan dari bursa tradisional seperti CME Group dan ICE, yang menginginkan regulasi yang lebih ketat untuk platform seperti Hyperliquid. Bahkan, CME Group telah mengajukan gugatan terhadap CFTC terkait klasifikasi perpetual futures ini, dengan mendorong agar kontrak tersebut dikategorikan sebagai swap yang memiliki persyaratan margin dan modal lebih ketat.

cryptonews.ru56m yang lalu

Hyperliquid Policy Center Serukan Regulator AS untuk Membuat Kerangka Kerja untuk Futures Tanpa Waktu Kadaluarsa

cryptonews.ru56m yang lalu

Trading

Spot
活动图片