Musk Lagi-lagi Menatap Infrastruktur AI: Tesla Bakal Jual "Blok Bangunan Komputasi"

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-22Terakhir diperbarui pada 2026-06-22

Abstrak

Tesla mengajukan merek dagang "Megapod" ke USPTO pada 18 Juni 2026, yang mengindikasikan rencana perusahaan untuk menjual infrastruktur pusat data AI modular. Sistem yang dijelaskan mencakup server komputer, perangkat keras pemrosesan data AI, peralatan jaringan, unit distribusi daya, dan sistem pendingin, layaknya pusat data AI siap pakai yang dapat dihubungkan. Langkah ini menarik perhatian karena baru setahun lalu Tesla membubarkan tim Dojo, superkomputer pelatihan AI buatan sendiri mereka. Alih-alih langsung bersaing dengan chip AI seperti Nvidia, analisis menunjukkan Megapod kemungkinan besar adalah ekstensi dari bisnis energi modular Tesla. Ini mengikuti jejak Megapack (baterai penyimpanan skala besar) dan Megablock (sistem penyimpanan energi modular), kali ini menerapkan konsep modularisasi pada infrastruktur komputasi AI. Dengan demikian, Tesla tampaknya tidak menargetkan pasar inti GPU, tetapi lebih fokus pada solusi kelistrikan, pendinginan, dan penyebaran cepat yang menjadi tantangan dalam pembangunan pusat data AI. Ini sejalan dengan kebutuhan internal dan eksternal: xAI, perusahaan AI milik Musk, telah membeli banyak Megapack, sementara SpaceX, perusahaan lain miliknya, telah meraup miliaran dolar dari menyewakan kapasitas komputasi. Megapod berpotensi menjadi bagian dari strategi infrastruktur AI yang lebih luas di ekosistem Musk, menjawab kebutuhan dunia AI akan daya, pendinginan, dan kecepatan penyebaran yang andal.

Tesla juga menatap bisnis infrastruktur AI.

Baru-baru ini, Tesla mengajukan permohonan merek dagang bernama "Megapod" ke Kantor Paten dan Merek Dagang Amerika Serikat (USPTO), berencana untuk menjual perangkat keras pusat data AI modular.

Berdasarkan deskripsi merek dagang, ini adalah sistem perangkat keras pusat data modular untuk komputasi AI, di dalamnya termasuk server komputer, perangkat keras pemrosesan data AI, peralatan jaringan, unit distribusi daya, dan sistem pendingin.

Tapi, baru kurang dari setahun yang lalu, Tesla baru saja membubarkan tim Dojo, menghentikan sendiri satu-satunya superkomputer pelatihan AI buatannya sendiri.

Baru mengucapkan selamat tinggal pada Dojo, sekarang mendaftarkan merek dagang baru untuk pusat data AI.

Hah? Apakah Tesla sedang berganti gaya, terus melanjutkan komputasi?

Apa itu Megapod

Informasi yang bisa dipastikan saat ini berasal dari aplikasi merek dagang.

Nama merek dagang yang diajukan Tesla adalah MEGAPOD, nomor seri aplikasi 99893717, tanggal pengajuan 18 Juni 2026.

Dari segi jenis, ini adalah merek dagang karakter standar, artinya menempati nama "MEGAPOD" terlebih dahulu. Basis aplikasi adalah intent-to-use, artinya "bermaksud untuk menggunakan", tetapi produk belum resmi diluncurkan.

Deskripsi dalam aplikasi merek dagang cukup spesifik, dalam dokumen tertulis, Megapod mencakup:

Sistem perangkat keras pusat data modular untuk komputasi kecerdasan buatan, termasuk server komputer, perangkat keras komputer untuk pemrosesan data kecerdasan buatan, peralatan jaringan, unit distribusi daya, dan sistem pendingin.

Juga termasuk "sistem perangkat keras komputasi AI modular mandiri", serta "perangkat lunak yang dapat diunduh untuk memantau, mengelola, dan mengoptimalkan sistem di atas".

Secara sederhana, Megapod seperti sebuah modul pusat data AI siap pakai.

Di dalam satu rak, semua server, peralatan jaringan, catu daya, sistem pendingin dimasukkan, ditarik ke lokasi, disambungkan ke listrik, dan bisa langsung menjalankan pelatihan dan inferensi AI.

Ini juga yang membuatnya sejalan dengan Megapack dan Megablock milik Tesla yang sudah ada.

Megapack menjual baterai penyimpanan energi skala besar, Megablock adalah sistem penyimpanan energi yang lebih besar dan lebih modular.

Sedangkan Megapod terdengar seperti memindahkan pendekatan "modular" ini dari sistem kelistrikan ke sistem komputasi AI.

Karena itu, ada netizen yang langsung berkomentar: Tesla diam-diam menunjukkan tata letak infrastruktur AI yang sangat besar.

Ada yang lebih jauh mengaitkannya, ini mungkin terkait dengan yang pernah disebut Musk sebelumnya tentang "memanfaatkan listrik yang menganggur untuk menjalankan AI", bahkan menduga apakah Tesla di masa depan akan menghubungkan jaringan pengisian cepat, penyimpanan energi baterai, dan node komputasi AI untuk membentuk infrastruktur AI terdistribusi.

Tapi saat ini, Megapod masih sebatas aplikasi merek dagang, belum ada prototipe, belum ada parameter, belum ada harga, juga belum ada jadwal pengiriman.

Karena itu, masih jauh bagi Megapod untuk benar-benar menjadi produk.

Tapi merek dagang ini sendiri juga menunjukkan bahwa Tesla sudah serius mempertimbangkan untuk mengubah infrastruktur AI menjadi kategori perangkat keras yang bisa dijual.

Apakah Tesla Mau Merebut Pasar Nvidia?

Sekilas, Megapod mudah membuat orang berpikir tentang Nvidia.

Bagaimanapun, saat ini hal yang paling mahal dan paling inti di pusat data AI adalah sistem komputasi rak penuh Nvidia.

Misalnya GB200 NVL72, sudah menjadi standar de facto untuk pusat data AI kelas atas saat ini.

Satu rak mengintegrasikan GPU, CPU, koneksi berkecepatan tinggi, pendinginan cair, dan jaringan, pelanggan membelinya lalu langsung menyebarkannya untuk pelatihan dan inferensi model besar. Saat ini penyedia layanan cloud global, perusahaan AI, proyek AI kedaulatan, pada dasarnya semuanya berputar di sekitar sistem ini.

Artinya, dalam bisnis "komputasi AI modular" ini, Nvidia sudah menjadi pemain inti yang mutlak.

Lalu, apakah Megapod Tesla akan merebut pangsa pasar Nvidia?

Dalam jangka pendek, belum tentu juga.

Karena Tesla sendiri juga adalah pelanggan Nvidia. Tesla melatih FSD, robot, dan model AI di kendaraan membutuhkan banyak GPU; xAI milik Musk juga sedang membeli chip Nvidia dalam skala besar untuk membangun klaster pelatihan.

Tidak hanya itu, sejarah chip AI buatan sendiri Tesla juga cukup berliku.

Tesla pernah dengan tinggi hati bertaruh pada superkomputer Dojo, berharap menggunakan chip pelatihan D1 buatan sendiri untuk mendukung pelatihan model FSD.

Pada AI Day 2021, Tesla secara resmi memamerkan Dojo dan chip D1, logikanya adalah melalui sistem pelatihan buatan sendiri untuk mempercepat iterasi model kendaraan otonom.

Tapi pada 2025, tim Dojo dibubarkan, kepala tim mengundurkan diri, sebagian anggota pindah ke perusahaan rintisan chip AI, anggota sisanya dipindahkan ke proyek pusat data dan komputasi Tesla lainnya.

Musk kemudian juga menyatakan, perusahaan tidak seharusnya menyebarkan sumber daya untuk memperluas dua desain chip AI yang berbeda, fokus selanjutnya beralih ke AI5/AI6, dan lebih banyak mengandalkan ekosistem komputasi eksternal seperti Nvidia, AMD, dll.

Dari sini terlihat, gerakan baru Tesla saat ini belum tentu bertujuan untuk merebut bisnis GPU Nvidia, kemungkinan besar lebih mengincar lapisan bisnis lain dari pusat data AI: kelistrikan, penyimpanan energi, pendinginan, distribusi daya, dan penyebaran modular.

Ini juga titik sakit pusat data AI saat ini. Pelatihan dan inferensi model besar sedang sangat boros listrik, pusat data AI baru tidak hanya kekurangan GPU, tetapi juga kekurangan akses jaringan listrik, kapasitas transformator, sistem pendingin, infrastruktur yang dapat disebarkan dengan cepat.

Banyak proyek, chip sudah sampai belum tentu bisa langsung berjalan, sering masih terkendala pada pasokan listrik, pendinginan, siklus konstruksi, dan persetujuan penyambungan jaringan.

Dan masalah-masalah ini, kebetulan lebih dekat dengan batas kemampuan bisnis energi Tesla.

Bisnis AI yang Benar-benar Menguntungkan bagi Tesla, Mungkin Baterai

Beberapa tahun terakhir, Tesla bercerita tentang AI, yang paling diperhatikan dunia luar adalah FSD, Optimus, dan Dojo.

Tapi dari sudut pandang bisnis, koneksi paling langsung antara Tesla dan pusat data AI, justru mungkin adalah Megapack.

Megapack adalah produk baterai penyimpanan energi skala besar Tesla, menghadap ke proyek jaringan listrik, pembangkit listrik, industri dan komersial, dan infrastruktur besar.

Setelah pusat data AI terhubung ke jaringan listrik, akan membawa fluktuasi konsumsi listrik yang sangat tajam. Terutama saat pelatihan klaster GPU skala besar, beban mungkin naik atau turun dengan cepat, menuntut stabilitas jaringan listrik yang sangat tinggi.

Saat itulah, sistem penyimpanan energi bisa berperan sebagai penyangga.

Saat listrik jaringan berlebih, mengisi daya; saat beban klaster AI meningkat, mengeluarkan daya; saat tugas pelatihan menyebabkan fluktuasi listrik, sistem penyimpanan energi juga dapat membantu meratakan guncangan.

Inilah pintu masuk nyata bagi bisnis energi Tesla ke pusat data AI.

Dokumen sebelumnya telah menunjukkan, dari 2024 hingga April 2026, xAI secara kumulatif membeli sekitar 1 miliar dolar AS Megapack Tesla, di mana pembelian bulan April 2026 saja mencapai 269 juta dolar AS.

Ini menunjukkan bahwa pengeluaran besar untuk infrastruktur AI, sudah tidak hanya pada chip dan server. Sistem kelistrikan itu sendiri, juga sedang menjadi bagian dari perlombaan AI.

Dari segi nama, dari Megapack ke Megablock, lalu ke Megapod, sangat berkesinambungan.

Benar-benar sebuah "trilogi mega".

Megapack menyelesaikan penyimpanan energi; Megablock menyelesaikan modul listrik yang lebih besar dan lebih cepat penyebarannya.

Jika Megapod menjadi kenyataan, kemungkinan akan membungkus server, jaringan, catu daya, pendingin, dan manajemen perangkat lunak lebih lanjut, menjadi produk infrastruktur terpadu yang ditujukan untuk pelanggan AI.

Tapi, perangkat keras pusat data AI adalah pasar yang sangat kompleks, di dalamnya sudah ada Nvidia, Dell, Supermicro, Vertiv, Schneider, Eaton, dan sejumlah pemain matang lainnya.

Dari rak penuh GPU, hingga integrasi server, hingga sistem pendinginan cair, hingga distribusi daya dan UPS, setiap lapisan memiliki ambang batas teknik dan siklus sertifikasi pelanggan yang tinggi.

Keunggulan Tesla terletak pada manufaktur modular, penyimpanan energi baterai, kontrol daya, dan permintaan AI dalam sistem Musk.

Tapi kelemahannya juga jelas: pengalaman pengiriman pusat data tingkat perusahaan terbatas, rute chip AI buatan sendiri tidak stabil, apakah pelanggan bersedia menyerahkan infrastruktur AI kunci ke Tesla, juga masih belum diketahui.

Tapi, Musk sudah lama merasakan manisnya kontrak komputasi besar dari SpaceX.

Menurut laporan, Google akan membayar SpaceX 920 juta dolar AS per bulan, untuk menyewa sekitar 110.000 unit GPU Nvidia dan komponen terkait seperti CPU, memori, dll., selama 3 tahun.

Sebelumnya, Anthropic juga telah menandatangani kontrak, dengan harga 1,25 miliar dolar AS per bulan, memesan seluruh daya komputasi dari pusat data Colossus milik SpaceX.

Dua kontrak ini digabungkan, SpaceX hanya dari "menyewakan daya komputasi" saja bisa mendapatkan sekitar 2,17 miliar dolar AS per bulan.

Apa? Kamu bilang sebuah perusahaan pembuat roket, hanya dari menyewakan GPU yang menganggur bisa mendapat pendapatan lebih dari dua puluh miliar per bulan??

Bisa menjadi tuan tanah sampai seperti ini, selain Musk ya memang tidak ada yang lain.

Ini juga membuat Megapod menjadi lebih berimajinasi:

Di satu sisi SpaceX mengubah daya komputasi AI menjadi aset yang bisa disewakan, di sisi lain Tesla menggunakan "trilogi mega" untuk masuk ke kelistrikan, penyimpanan energi, pendinginan, dan penyebaran modular.

Bisa dibayangkan, Megapod mungkin tidak akan menjadi "versi Tesla dari Nvidia".

Tapi di saat semua perusahaan AI kekurangan listrik, kekurangan pendinginan, kekurangan kecepatan penyebaran, bisnis ini, mungkin lebih nyata daripada bercerita tentang kendaraan otonom~

Tautan referensi:

[1]https://electrek.co/2026/06/21/tesla-megapod-ai-data-center-hardware/

[2]https://x.com/BullTheoryio/status/2068569421971436011

[3]https://techcrunch.com/2026/06/05/google-will-pay-spacex-920m-per-month-for-compute/

Artikel ini dari akun WeChat publik "量子位", penulis: Ting Yu

Pertanyaan Terkait

QApa itu Megapod yang baru didaftarkan merek dagangnya oleh Tesla?

AMegapod adalah sistem perangkat keras pusat data modular untuk komputasi AI yang diajukan Tesla untuk merek dagangnya. Sistem ini mencakup server komputer, perangkat keras pemrosesan data AI, peralatan jaringan, unit distribusi daya, dan sistem pendingin, yang dirancang sebagai modul pusat data AI yang siap pakai.

QMengapa Tesla membubarkan tim Dojo, lalu sekarang mendaftarkan merek Megapod untuk infrastruktur AI?

ATesla membubarkan tim Dojo pada tahun 2025 karena perusahaan memutuskan untuk tidak mengalokasikan sumber daya untuk mengembangkan dua desain chip AI yang berbeda. Pendaftaran merek Megapod menunjukkan bahwa Tesla kemungkinan mengubah fokus dari chip AI mandiri ke bidang lain dalam infrastruktur AI, seperti sistem daya, pendinginan, dan penyebaran modular.

QBisakah Megapod Tesla bersaing dengan bisnis pusat data AI NVIDIA?

ADalam jangka pendek, kemungkinan besar tidak secara langsung. Megapod lebih cenderung fokus pada aspek daya, penyimpanan energi, pendinginan, dan penyebaran modular dalam pusat data AI, yang merupakan area keahlian bisnis energi Tesla. NVIDIA tetap menjadi pemain inti dalam bisnis komputasi GPU AI, dan Tesla sendiri masih menjadi pelanggan NVIDIA.

QBagaimana hubungan antara Megapod dan produk penyimpanan energi Tesla lainnya seperti Megapack?

AMegapod merupakan bagian dari seri 'mega' Tesla, melanjutkan filosofi modular dari Megapack (baterai penyimpanan energi skala besar) dan Megablock (sistem penyimpanan energi yang lebih besar dan modular). Megapod menerapkan pendekatan modular ini ke dalam sistem komputasi AI, membungkus server, jaringan, daya, dan pendingin dalam satu modul yang terintegrasi.

QMengapa penulis artikel berpendapat bahwa bisnis AI Tesla yang paling menguntungkan mungkin adalah baterai?

APenulis berpendapat demikian karena AI dan pusat data membutuhkan daya yang sangat besar dan menyebabkan fluktuasi beban listrik yang tajam. Produk penyimpanan energi Tesla seperti Megapack dapat berfungsi sebagai penyeimbang untuk jaringan listrik, mengisi daya saat listrik berlebih dan melepaskannya saat beban puncak. Ini merupakan kebutuhan nyata untuk infrastruktur AI, seperti yang ditunjukkan oleh pembelian Megapack senilai miliaran dolar oleh xAI, perusahaan AI milik Musk.

Bacaan Terkait

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

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

marsbit58m yang lalu

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

marsbit58m yang lalu

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

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

marsbit58m yang lalu

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

marsbit58m yang lalu

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

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

marsbit2j yang lalu

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

marsbit2j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

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

marsbit3j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

marsbit3j yang lalu

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

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

cryptonews.ru6j yang lalu

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

cryptonews.ru6j yang lalu

Trading

Spot
活动图片