Belajar Codex dengan 'Laporan Pagi': Enam Level Penggunaan yang Dapat Direplikasi

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-20Terakhir diperbarui pada 2026-05-20

Abstrak

Ringkasan: Belajar Codex melalui "Laporan Pagi": Enam Tingkat Penggunaan yang Dapat Direplikasi Artikel ini menawarkan pendekatan praktis untuk mulai menggunakan AI (Codex) tanpa terjebak konsep teknis yang rumit. Metodenya adalah dengan memulai dari skenario kerja nyata: membuat "Laporan Pagi". Dari sekadar menanyakan jadwal dan pesan hari ini (Level 1), pengguna diajak meningkat ke level yang lebih canggih. Dengan menggunakan file 'agents', preferensi dapat disimpan agar laporan konsisten (Level 2). Kemudian, laporan dijadwalkan berjalan otomatis setiap pagi (Level 3). Pada Level 4, laporan dapat dipisah per proyek. Level 5 memungkinkan AI tidak hanya melaporkan tetapi juga membuat draf balasan atau catatan rapat. Puncaknya di Level 6, AI dapat menyimpan informasi penting ke sistem memori (vault) sehingga laporan esok hari lebih cerdas karena memiliki konteks yang bertahan. Setiap tingkat mengajarkan satu kemampuan Codex yang lebih serius—dari konektor, aturan default, otomatisasi, hingga manajemen konteks jangka panjang—dengan cara bertahap dan mudah dipahami. "Laporan Pagi" berubah dari ringkasan sederhana menjadi sistem kerja mini yang semakin kuat.

Catatan Editor: Banyak orang yang mempelajari alat AI sering kali mulai dari kapabilitas model, arsitektur Agent, atau konsep otomatisasi yang kompleks, tetapi hal ini justru dapat membuat pengguna biasa enggan. Artikel ini memberikan jalur yang lebih mudah diakses: jangan terlebih dahulu memahami apa itu AI, tetapi mulai dari skenario kerja nyata yang terjadi setiap hari – laporan pagi.

Penulis mengambil contoh 'Laporan Pagi' Codex untuk membongkar bagaimana orang biasa dapat langkah demi langkah mengubah AI dari sekadar alat tanya jawab menjadi asisten yang benar-benar terlibat dalam pekerjaan sehari-hari. Langkah pertama, hanya dengan menghubungkannya ke Slack, Gmail, dan kalender, dan memintanya memberitahu hal-hal apa saja yang perlu diperhatikan hari ini; kemudian, melalui file agents untuk memperbaiki format output dan preferensi pribadi; selanjutnya, membuatnya berjalan otomatis setiap hari, membagi utas berdasarkan proyek yang berbeda, bahkan hingga membuat draf balasan, bahan persiapan rapat, dan memo proyek secara langsung.

Nilai dari tutorial ini terletak pada kenyataan bahwa ia tidak menjadikan penggunaan AI sebagai serangkaian metodologi abstrak, melainkan membagi kemampuan kompleks menjadi enam level yang dapat dioperasikan: dari ringkasan informasi hingga pengendapan preferensi; dari pengingat berkala hingga manajemen proyek; dari bantuan penilaian hingga memori jangka panjang. Setiap level sesuai dengan tindakan penggunaan yang sangat spesifik, pengguna tidak perlu memahami apa itu sistem Agent dari awal untuk dapat merasakan nilai AI secara bertahap dalam alur kerja nyata.

Bagi mereka yang ingin benar-benar mulai menggunakan Codex, dan bukan hanya menjadikannya sebagai jendela obrolan, ini adalah panduan awal yang sangat cocok sebagai langkah pertama.

Berikut adalah teks aslinya:

Ini adalah cara termudah yang saya ketahui untuk mengajari seseorang cara menggunakan AI.

Jangan langsung mulai dengan membahas model, Agent, atau klasifikasi teknis yang abstrak. Mulailah dari skenario kerja yang sudah dikenal orang, kemudian secara diam-diam membuat hal itu menjadi lebih kuat.

"Laporan Pagi" efektif karena hampir setiap orang sudah memiliki proses serupa, hanya saja biasanya mereka mengaturnya dengan buruk.

Saya percaya, Laporan Pagi adalah alur kerja Codex pertama yang benar-benar dapat dipahami oleh orang biasa.

Anda bangun pagi, membuka Slack, melihat kalender, membuka email, lalu lupa mengapa Anda membuka email; kembali ke Slack, kemudian tiba-tiba menyadari ada rapat dalam tujuh menit, dan Anda sama sekali tidak tahu apa yang terjadi kemarin.

Dayanya sangat sederhana: bantu saya mengingat apa yang sebenarnya sedang terjadi sekarang.

Saat kita membahas panduan pengguna baru Codex, inilah alur kerja pertama yang cukup sehari-hari untuk diajarkan, namun juga cukup berguna untuk ditangani dengan serius. Awalnya, ini hanyalah petunjuk arah yang sangat sederhana. Tetapi jika Anda terus mendorongnya, pada akhirnya ia akan menjadi model yang baik untuk membantu orang benar-benar beralih ke penggunaan Codex yang serius.

Mulai dari hal yang dapat dipahami oleh pemula. Kemudian tambahkan hanya satu kemampuan nyata pada satu waktu, sampai bentuk keseluruhan sistem menjadi jelas.

Saya percaya ada enam level nyata di sini.

Level 1: Pertama, Tanyakan Apa yang Sebenarnya Ada pada Hari Ini

Versi pertama hampir terlalu sederhana untuk disebut.

Hubungkan Slack, Gmail, dan Kalender, lalu tanyakan: Gunakan Slack, Gmail, dan Kalender, beri tahu saya apa yang perlu ditangani hari ini?

Pertama, lihat apakah Codex dapat melintasi tiga pintu masuk informasi paling umum dalam pekerjaan Anda, dan memberitahu Anda hal-hal yang benar-benar Anda pedulikan.

Mungkin ia akan memperhatikan diskusi di Slack yang sedang menunggu balasan Anda; mungkin menemukan rapat yang Anda lupa persiapkan; mungkin menangkap email yang akan mengubah latar belakang rapat tersebut.

Jika hal itu dapat membuat sepuluh menit pertama pagi Anda sedikit lebih jelas, maka ia sudah berfungsi.

Level 2: Tambahkan File agents

Tingkat kedua adalah menambahkan sedikit instruksi yang dapat dipertahankan secara berkelanjutan.

Anda sudah memiliki cukup banyak pintu masuk informasi mentah untuk membuat Codex berguna. Sekarang Anda perlu memastikannya tidak hanya 'bersedia membantu' secara umum setiap pagi.

Di sinilah file agents berguna. Ini bukan pengetahuan dingin di tingkat infrastruktur, melainkan tempat untuk menjelaskan 'seperti apa Anda ingin pekerjaan ini terlihat secara default'.

Untuk Laporan Pagi, ia dapat seperti ini:

Anda tidak perlu khawatir di mana tepatnya file ini disimpan. Cukup beri tahu Codex:

Saya ingin Anda menyimpan konten ini ke file agents Anda, sehingga Anda dapat menggunakannya setiap kali menyiapkan Laporan Pagi untuk saya di masa depan.

Kemudian tempelkan instruksi di atas. Poin utamanya adalah, definisikan preferensi Anda sekali, dan biarkan setiap laporan berikutnya dimulai dari dasar ini.

Anda tidak mengejar kedengarannya canggih. Anda hanya ingin pagi besok sedikit lebih sedikit mengesalkan daripada pagi ini.

Untuk pekerjaan lain, instruksinya akan berbeda. Perekrut mungkin ingin mengelompokkan berdasarkan kandidat; insinyur mungkin ingin memisahkan halangan dan tinjauan kode; staf humas mungkin ingin memisahkan pemindaian informasi eksternal dengan daftar tunggu internal. Tetapi aksinya sama: berikan Codex konteks nyata terlebih dahulu, lalu berikan aturan default Anda.

Level 3: Biarkan Ia Terus Memantau untuk Anda

Tingkat ketiga adalah menambahkan periodisitas, tetapi saya tidak akan mengajarkannya sebagai 'buat tugas otomatisasi'.

Saya akan katakan: Setiap pagi kerja, bantu saya pantau hal ini.

Inilah instruksi yang benar-benar diingat orang.

Di tingkat bawah, ya, Anda sedang mengubah Laporan Pagi menjadi tugas otomatisasi periodik. Namun dalam penggunaan praktis, Anda hanya mengatakan: Hal ini cukup berguna, saya ingin ia kembali sendiri.

Unit nilainya bukan lagi 'saya ingat untuk bertanya'. Melainkan 'laporannya sudah menunggu saya di sana'.

Dan, karena ia ada dalam utas yang sama, Anda dapat terus melatihnya tanpa harus menulis ulang petunjuk dari nol setiap kali. Jika ia terlalu mementingkan acara kalender, Anda beri tahu. Jika ia selalu melewatkan hal yang belum terselesaikan di Slack, Anda beri tahu. Jika ia harus memisahkan 'perlu dibalas', 'perlu dipersiapkan', dan 'layak diketahui', Anda ajari sekali, dan biarkan utas ini terus membawa preferensi Anda.

Ini juga alasan mengapa saya lebih suka versi utas daripada laporan terjadwal yang generik. Laporan Pagi akan menjadi lebih baik seiring dengan keluhan Anda.

Petunjuk periodik dapat tetap sederhana:

Pada tahap ini, Laporan Pagi mulai benar-benar memberikan nilai. Saat Anda bangun, sudah ada sesuatu yang menyelesaikan pembersihan informasi pertama untuk Anda.

Level 4: Bagi Menjadi Beberapa Laporan Tingkat Proyek

Pada akhirnya, satu laporan keseluruhan akan menjadi semakin kabur.

Hal ini pernah muncul secara langsung dalam percakapan. Saya sebenarnya tidak ingin selamanya memiliki asisten harian serba bisa. Biasanya saya akan memiliki beberapa utas proyek, masing-masing memberikan Laporan Pagi mereka sendiri kepada saya.

Satu utas untuk suatu peluncuran.

Satu utas untuk suatu proyek.

Satu utas untuk urusan open source.

Satu utas untuk pembagian tugas pribadi seperti chief of staff.

Setiap utas memiliki definisi 'penting' yang berbeda.

Uts proyek peduli pada halangan, PR, keputusan, serta apakah draf yang dijanjikan sudah selesai atau belum.

Uts perekrutan mungkin peduli pada ringkasan kandidat yang akan diwawancarai hari ini, dan apakah ada perubahan latar belakang baru semalam.

Uts pribadi peduli pada pesan, penjadwalan, perjalanan, serta kewajiban intensitas rendah yang selalu diam di latar belakang.

Di sini, makna dari utas yang disematkan menjadi sangat jelas. Laporan Pagi periodik bukan sekadar laporan. Ia adalah cara agar setiap proyek tetap 'hangat' dengan caranya sendiri.

Petunjuk menjadi lebih baik karena utas ini sudah tahu apa yang Anda maksud dengan 'hal-hal terkait peluncuran' itu.

Level 5: Biarkan Laporan Langsung Membuat Draf Pekerjaan Lanjutan

Pada level ini, Laporan Pagi seharusnya tidak hanya memberitahu saya apa yang terjadi. Ia juga harus membuat draf pekerjaan lanjutan yang jelas.

Buat draf balasan Slack, tetapi jangan kirim.

Siapkan ringkasan kandidat.

Tulis catatan persiapan rapat.

Ringkas utas diskusi yang harus saya baca sebelum membalas.

Beri tahu saya keputusan mana yang tampak tertahan di sini.

Akhir dari Laporan Pagi Level 5 yang baik mungkin seperti ini: Ini adalah tiga pesan yang saya sarankan Anda prioritaskan untuk dibalas. Saya telah membuat draf balasan untuk masing-masing. Ini adalah dua rapat yang layak dipersiapkan. Di sini juga ada satu keputusan yang tampaknya tertahan pada Anda.

Saya ingin Laporan Pagi melakukan setengah dari beberapa pekerjaan yang jelas terlebih dahulu untuk saya, daripada hanya menyerahkan satu ringkasan lagi yang perlu saya baca.

Ini juga tahap di mana saya mulai lebih banyak menggunakan ponsel. Jika pengumpulan konteks sudah selesai sebelum saya membuka komputer, saya dapat melirik laporan sambil bergerak, menyetujui hal kecil, atau hanya menilai apa yang benar-benar layak mendapat perhatian saya setelah saya duduk.

Level 6: Simpan Konten Penting ke dalam Pustaka Memori

Tingkat keenam adalah Laporan Pagi tidak lagi menjadi sekadar ritual pagi, melainkan mulai memasuki sistem memori.

Jika Laporan Pagi berulang kali menemukan orang yang sama, proyek yang sama, hal yang belum terselesaikan yang sama, keputusan yang sama, maka sebagian dari konten tersebut tidak seharusnya hanya tinggal di utas, melainkan harus menjadi informasi yang bertahan.

Tuliskan konten penting.

Perbarui catatan proyek.

Catat hal yang belum terselesaikan.

Tambahkan keputusan yang tidak boleh dilupakan.

Pertahankan konteks yang akan membuat laporan minggu depan lebih baik.

Di sinilah saya mulai menggunakan vault. Singkatnya, saya suka membuat memori sebagai kumpulan file yang dapat dilihat, dibandingkan, dan digunakan kembali lintas utas.

Versi minimal yang dapat digunakan kira-kira seperti ini:

Strukturnya sederhana:

· TODO.md untuk mencegah hal yang belum terselesaikan menghilang dalam riwayat obrolan.

· people/ menyimpan konteks tahan lama tentang kolaborator umum.

· projects/ menyimpan status alur kerja penting.

· daily/ memberikan tempat untuk mencatat fakta penting setiap hari.

· notes/ menyimpan konten penelitian atau memo satu kali yang lebih longgar.

· AGENTS.md memberi tahu Codex cara menggunakan vault ini, daripada menciptakan kembali struktur setiap kali.

Anda juga harus memperbarui file agents, sehingga Laporan Pagi membaca vault terlebih dahulu sebelum mengeluarkan output. Kurang lebih seperti ini:

Setelah laporan memiliki struktur yang cukup, Anda juga dapat membuat Codex menggunakan subagents untuk mencari secara paralel. Satu dapat memeriksa TODO yang belum selesai, satu lagi dapat memindai catatan proyek, yang lain dapat melihat konteks orang terbaru, kemudian utas utama merakit laporan sebenarnya, dan memperbarui dokumen dasar saat ada perubahan substantif. Anda tidak perlu melakukan ini pada hari pertama, tetapi ketika laporan melibatkan cukup banyak komponen aktif, ini akan menjadi berguna karena pemrosesan serial utas tunggal akan mulai terasa lambat, dangkal, atau tidak cukup segar.

Anda juga dapat membuat Codex meninjau pekerjaan yang sudah Anda lakukan, dan mengajukan pertanyaan kepada Anda untuk membantu mengatur vault dengan lebih baik. Ia mungkin menemukan orang yang sama muncul di tiga proyek, proyek tertentu belum memiliki catatan yang jelas, atau TODO.md Anda sedang mencampur urusan pribadi dengan hambatan peluncuran. Interaksi bolak-balik ini berguna. Ketika Codex diizinkan untuk mengatakan 'Saya rasa konten ini memerlukan posisi yang lebih tepat, di mana seharusnya ia ditempatkan?', vault akan menjadi lebih baik.

Laporan Pagi menjadi lebih baik karena ia dapat membaca vault sebelum berjalan, dan memperbarui vault setelah ada perubahan substantif. Laporan proyek besok dapat mengingat keputusan yang tertunda pekan lalu, orang yang masih perlu dibalas, atau catatan status yang seharusnya tidak hilang karena utas menjadi panjang.

Mengapa Saya Menyukai Tangga Ini

Setiap level mengajarkan pengguna cara penggunaan Codex yang lebih serius, sekaligus tidak menuntut pengguna untuk langsung terjun ke dalam arsitektur Agent yang agung.

Level 1 mengajarkan Anda menggunakan konektor.

Level 2 melalui file agents mengajarkan Anda menetapkan aturan default.

Level 3 melalui 'bantu saya terus memantau' mengajarkan Anda tugas periodik.

Level 4 mengajarkan Anda membangun laporan tingkat proyek dalam utas yang bertahan.

Level 5 mengajarkan batas kepercayaan yang benar-benar saya pedulikan: buat draf pekerjaan untuk saya, tetapi jangan menyamar sebagai saya.

Level 6 mengajarkan bagian yang benar-benar akan menghasilkan bunga majemuk: simpan konteks tahan lama ke dalam vault, buat laporan besok lebih cerdas daripada hari ini.

Inilah alasan mengapa saya menggunakan Laporan Pagi untuk mengajarkan Codex. Ia awalnya hanyalah ringkasan sederhana, pada akhirnya akan menjadi sistem operasi kerja mini.

Bacaan Terkait

Stasiun Transit AI Picu Perdebatan Panas di Zhihu: Di Balik Token Murah, Apa Sebenarnya yang Dikhawatirkan Pengguna?

Sebuah diskusi panas tentang "stasiun transit AI" di Zhihu mengangkat pertanyaan tentang asal-usul token murah dan keamanan pengguna. Diskusi bergeser dari sekadar pilihan alat ke masalah biaya dan kepercayaan yang lebih luas, karena token AI kini menjadi biaya nyata bagi pengguna. Kekhawatiran utama bukan hanya harga, tetapi **keaslian model**. Pengguna khawatir model yang ditampilkan tidak sesuai dengan yang benar-benar dipanggil, dengan risiko seperti "pertukaran model" atau "penurunan kualitas" yang sulit dideteksi karena sifat respons AI yang acak. Ini menciptakan transaksi asimetris informasi. Selain itu, **perbandingan harga** perlu diperhatikan. Token transit sering kali terlihat murah hanya jika dibandingkan dengan harga API resmi per penggunaan. Dibandingkan dengan langganan resmi, model domestik, atau kuota gratis, itu belum tentu pilihan termurah. Pengguna disarankan untuk menilai kebutuhan mereka terlebih dahulu. Sumber token murah beragam, mulai dari jalur legal (pembelian grosir, diskon perusahaan) hingga yang abu-abu (pembagian akun langganan, arbitrase wilayah). **Campuran sumber ini** menyulitkan penilaian risiko dan stabilitas layanan. Diskusi meningkat ke **keamanan data**. Untuk penggunaan biasa, risikonya terbatas pada kualitas respons. Namun, untuk pemrograman AI, Agent, atau alat perusahaan, data yang dikirim (kode, dokumen bisnis, rahasia dagang) sangat sensitif. Menggunakan transit yang tidak jelas dapat melanggar kewajiban kerahasiaan dan kepatuhan. Konsensus yang muncul adalah: stasiun transit **dapat digunakan untuk tugas berisiko rendah dan dapat diganti**, tetapi **tidak boleh menjadi pintu masuk default**. Untuk data sensitif atau alur kerja produksi, gunakan saluran resmi. Saran praktis termasuk tidak mengisi saldo besar, tidak mengikat semua alur kerja ke satu transit, menggunakan pertanyaan uji tetap, dan menganonimkan data jika memungkinkan. Pada intinya, diskusi ini mengingatkan bahwa **biaya sebenarnya dari penggunaan AI tidak hanya tertera pada harga token**, tetapi juga mencakup keaslian model, aliran data, stabilitas layanan, dan tanggung jawab kepatuhan. Semakin mudah kemampuan AI diakses, semakin penting bagi pengguna untuk mengetahui apa yang terjadi di balik layar.

marsbit8m yang lalu

Stasiun Transit AI Picu Perdebatan Panas di Zhihu: Di Balik Token Murah, Apa Sebenarnya yang Dikhawatirkan Pengguna?

marsbit8m yang lalu

Asosiasi Blockchain Desak Senat Untuk Mengesahkan Undang-Undang CLARITY Dengan Surat Yang Didukung 160 Mantan Pejabat

Asosiasi Blockchain, kelompok advokasi terbesar di industri, mendesak kepemimpinan Senat AS untuk melangkah maju dalam RUU CLARITY yang telah lama ditunggu. Desakan ini disampaikan dalam surat yang ditandatangani oleh 160 mantan profesional keamanan nasional, intelijen, dan penegak hukum. Mereka berargumen bahwa tanpa kerangka kerja federal yang jelas, aktivitas terkait kripto akan terus berpindah ke pasar luar negeri yang buram, menyulitkan penyelidik AS dalam memantau dan menindak kejahatan keuangan. RUU CLARITY bertujuan memperkuat kemampuan penegak hukum dengan kewajiban anti-pencucian uang yang lebih ketat, termasuk perluasan Undang-Undang Kerahasiaan Bank (BSA) dan persyaratan sanksi. RUU ini juga menekankan berbagi informasi antara Departemen Keuangan, DOJ, FBI, DEA, dan sektor swasta. Selain itu, RUU ini akan meningkatkan pengawasan atas kios aset digital dengan persyaratan pemantauan transaksi, pelaporan, batas transaksi, dan titik kontak penegak hukum khusus. Asosiasi Blockchain menegaskan bahwa langkah-langkah ini dirancang untuk meningkatkan visibilitas dan akuntabilitas, bukan mengurangi regulasi. Untuk mendukungnya, mereka akan mengadakan town hall virtual dengan partisipasi senator dan penasihat Gedung Putih. RUU ini telah melalui komite pertanian dan diharapkan mendapatkan suara penuh di Senat musim panas ini. Namun, jika disetujui Senat, RUU masih perlu didamaikan dengan versi yang telah disahkan DPR sebelumnya.

bitcoinist20m yang lalu

Asosiasi Blockchain Desak Senat Untuk Mengesahkan Undang-Undang CLARITY Dengan Surat Yang Didukung 160 Mantan Pejabat

bitcoinist20m yang lalu

Diblokir oleh Platform Sendiri, WeChat AI Turun Tangan Sendiri

Inti AI WeChat akhirnya diumumkan setelah insiden "pemblokiran sendiri". Pada 2 Juni, saham Tencent melonjak lebih dari 10% menyusul laporan bahwa WeChat sedang menyelesaikan pengujian AI Agent asli yang tertanam langsung di aplikasi. Entri interaksi direncanakan berupa geser ke kanan di layar utama untuk memunculkan jendela percakapan AI. Langkah ini didorong oleh ketertinggalan Tencent di pasar AI konsumen. "Yuanbao", asisten AI independen mereka, hanya memiliki 57 juta MAU pada Maret 2026, jauh di belakang Doubao (345 juta) dan Qianwen (166 juta). Titik balik terjadi ketika WeChat sendiri memblokir kampanye红包 Yuanbao pada Februari 2026 karena melanggar aturan platform, menyoroti konflik internal tentang penempatan AI. AI Agent WeChat bukan sekadar chatbot. Ia dirancang untuk mengeksekusi tugas secara langsung dengan memanfaatkan aset unik WeChat: jutaan *mini-program* dengan API terstandarisasi, sistem identitas & pembayaran terintegrasi (WeChat Pay), dan basis pengguna 1,4 milar. Ini memungkinkan eksekusi perintah alami seperti "pesan kopi" atau "buat janji dokter" dalam satu alur tertutup di dalam WeChat, mengisi celah kemampuan eksekusi pada produk AI Tencent lainnya. Tantangan utama meliputi: performa model dasar Hunyuan yang masih perlu dikejar, konsumsi daya komputasi yang masif untuk 1,4 milar pengguna, dan perluasan model insentif bagi pengembang *mini-program* yang aliran traffiknya mungkin berubah drastis. Masa depan AI Agent WeChat akan menentukan apakah ia dapat mendefinisikan ulang koneksi manusia-layanan di era AI, mempertahankan pengguna dalam ekosistemnya, dan mengubah platform dari "tempat pengguna mencari layanan" menjadi "sistem di mana AI menyelesaikan tugas".

marsbit1j yang lalu

Diblokir oleh Platform Sendiri, WeChat AI Turun Tangan Sendiri

marsbit1j yang lalu

Panduan Q3 Broadcom Lebih Rendah 1,2 Miliar Dolar dari Ekspektasi, Saham Anjlok >13% di Pasca-Perdagangan, Narasi AI "Mendingin"?

Penulis: Ada, Deep Wave TechFlow Pada tanggal 3 Juni waktu AS setelah jam pasar, Broadcom merilis kinerja Q2 FY2026. Secara keseluruhan, laporan kuartal ini mencetak rekor dengan pendapatan $22.19 miliar (naik 48% YoY) dan EPS disesuaikan $2.44, melampaui ekspektasi. Pendapatan semikonduktor AI mencapai $10.8 miliar, tumbuh 143% dan terus meningkat selama 13 kuartal berturut-turut. Namun, pedoman untuk Q3 menjadi sorotan utama. Meski total pendapatan diproyeksikan $29.4 miliar (di atas perkiraan analis $28.54 miliar), proyeksi pendapatan semikonduktor AI untuk Q3 hanya $16 miliar, lebih rendah sekitar 7% dari konsensus ekspektasi analis sebesar $17.2 miliar. CEO Hock Tan juga tidak menaikkan panduan pendapatan AI untuk tahun fiskal 2026, yang tetap pada lebih dari $100 miliar. Perbedaan ini memicu reaksi tajam di pasar. Saham AVGO anjlok lebih dari 13% dalam perdagangan setelah jam pasar, menghapus kapitalisasi pasar sekitar $270 miliar. CEO juga mengindikasikan bahwa proporsi pendapatan jaringan AI, yang saat ini mendekati 40% dari pendapatan semikonduktor AI, diperkirakan akan menormalkan menjadi sekitar 30%, bukan tetap di level 40%. Pernyataan ini berpotensi memberi tekanan pada valuasi perusahaan modul optik China yang terkait dengan cerita jaringan AI. Efeknya meluas ke perusahaan lain seperti Marvell yang juga turun setelah jam pasar. Meskipun demikian, manajemen menegaskan permintaan chip AI tetap sangat kuat dan berulang kali menegaskan target pendapatan AI lebih dari $100 miliar untuk FY2027. Koreksi saat ini mungkin merupakan aksi ambil untung karena valuasi yang telah tinggi, bukan perubahan mendasar dalam narasi AI jangka panjang.

marsbit1j yang lalu

Panduan Q3 Broadcom Lebih Rendah 1,2 Miliar Dolar dari Ekspektasi, Saham Anjlok >13% di Pasca-Perdagangan, Narasi AI "Mendingin"?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli PEOPLE

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 ConstitutionDAO (PEOPLE) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan ConstitutionDAO (PEOPLE) 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 ConstitutionDAO (PEOPLE)Lakukan trading ConstitutionDAO (PEOPLE) 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.

631 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.12Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli PEOPLE

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 PEOPLE (PEOPLE) disajikan di bawah ini.

活动图片