Industri Perangkat Lunak Hanya Menyisakan Dua Cara Bertahan: Pertumbuhan AI atau Profitabilitas Tinggi

比推Dipublikasikan tanggal 2026-03-24Terakhir diperbarui pada 2026-03-24

Abstrak

Industri perangkat lunak kini hanya memiliki dua pilihan: pertumbuhan berbasis AI atau profitabilitas tinggi. Menurut David George, partner a16z, perusahaan harus memilih salah satu jalur dalam 12-18 bulan ke depan: meningkatkan pertumbuhan pendapatan sebesar 10% melalui produk AI native, atau mencapai margin operasi riil 40-50% (termasuk kompensasi berbasis saham). Jalur pertama memerlukan restrukturisasi radikal dengan fokus pada pengembangan produk AI baru, pengumpulan data kontekstual, dan pembentukan tim elit yang gesit. Sementara itu, jalur kedua membutuhkan efisiensi ekstrem: merampingkan struktur, mengurangi layanan kustom, dan memprioritaskan produktivitas engineer dengan anggaran token yang besar. Tanpa pilihan tegas, perusahaan akan terjebak di "zona tengah" dengan pertumbuhan lambat, dilusi ekuitas, dan tekanan valuasi. CEO harus segera memutuskan strategi dan membentuk tim yang tepat untuk menghadapi lingkungan kompetitif baru yang didorong AI.

Penulis: David George, Partner a16z

Kompilasi: Yuliya, PANews

Judul Asli: Hanya Ada Dua Jalan untuk Industri Perangkat Lunak: Pertumbuhan 10% dengan Produk Asli AI atau Profitabilitas Riil 40%


Catatan Editor PANews: Partner a16z David George merilis artikel terbaru yang menyatakan bahwa industri perangkat lunak tidak lagi memiliki "zona nyaman tengah". Perusahaan harus memilih dua jalur dalam 12-18 bulan ke depan: mencapai pertumbuhan pendapatan lebih dari 10% melalui produk asli AI, atau meningkatkan margin keuntungan riil menjadi 40%-50%. Dia menyerukan perusahaan untuk melakukan restrukturisasi menyeluruh, memperjelas arah pengembangan, membentuk kembali tim dan struktur, untuk beradaptasi dengan lingkungan kompetitif baru yang digerakkan oleh AI, atau akan menghadapi kompresi valuasi dan tekanan pasar.

Berikut adalah terjemahan lengkapnya:

Kepada CEO, pendiri, dewan direksi, dan investor perusahaan perangkat lunak: Zona tengah yang nyaman telah berakhir.

Pasar publik telah melakukan penetapan harga ulang pada industri ini, dan dengan alasan yang baik. Pasar memberi tahu kita bahwa nilai terminal perangkat lunak tidak lagi sama. Saya tidak tahu faktor apa yang akan mendorong kenaikan dan penurunan setiap saham pada kuartal berikutnya, tetapi dari perspektif jangka menengah hingga panjang, saya percaya hanya ada dua jalur andal untuk menciptakan nilai ekuitas yang bertahan lama.

  • Jalur Satu: Mencapai akselerasi pertumbuhan pendapatan tahun-ke-tahun lebih dari 10 poin persentase dalam 12 hingga 18 bulan ke depan, melalui produk asli AI yang benar-benar baru.

  • Jalur Dua: Merestrukturisasi perusahaan untuk mencapai margin operasi riil di atas 40% (idealnya 50%), termasuk kompensasi berbasis saham (SBC).

Secara teknis, langkah-langkah ini tidak saling eksklusif. Tetapi saya percaya, rencana 12 hingga 18 bulan ini harus memilih salah satu. Pada akhir tahun depan, semua keadaan yang berada di antara dua jalur pertumbuhan tinggi dan profitabilitas tinggi ini akan menjadi zona tak bertuan: menghadapi tekanan pertumbuhan, pengenceran ekuitas berkelanjutan, dan kompresi kelipatan valuasi. CEO saat ini membutuhkan langkah-langkah yang jelas, mengejar salah satu jalur sebagai tujuan akhir.

Trik Penyesuaian Telah Berakhir

Perusahaan perangkat lunak yang telah go public telah mengalami paruh pertama transformasi. Pertumbuhan melambat, valuasi terkompresi. Namun dalam kebanyakan kasus, profitabilitas sebenarnya belum terwujud.

Ya, arus kas bebas telah membaik; margin GAAP juga meningkat. Namun, begitu Anda menganggap kompensasi saham sebagai pengeluaran nyata, bukan pengecualian permanen, sebagian besar perusahaan di industri ini masih berada di zona tengah yang sulit: pertumbuhan terlalu lambat untuk mendapatkan premium valuasi pertumbuhan tinggi; ekuitas terlalu encer untuk mendapatkan kelipatan valuasi yang stabil.

Jika pertumbuhan pendapatan melambat, kita seharusnya melihat lebih banyak leverage operasional, tetapi sekali lagi, meskipun kita melihat beberapa, itu masih jauh dari cukup.

Kenyataannya adalah, sekarang adalah waktunya bagi manajemen untuk mengambil tindakan berani. Dan, berita utama "pemutusan hubungan kerja (PHK) 8% atau 10%" itu sudah tidak efektif lagi. Itu hanya menunjukkan kelemahan. Pendekatan lemah hanya memangkas tepi organisasi, tanpa menyentuh inti masalah. Sebaliknya, pendekatan yang lebih kuat adalah mendesain ulang dan menyesuaikan seluruh struktur organisasi dan model operasi.

Dalam 12 bulan ke depan, saya memperkirakan kita akan melihat lebih banyak pendekatan kuat. Tentang bagaimana melakukannya, Anda memiliki dua pilihan, perbedaannya terletak pada bagaimana Anda ingin merestrukturisasi perusahaan Anda.

Jalur Satu: Akselerasi Pertumbuhan melalui Produk AI Baru

Akselerasi pertumbuhan melalui produk AI baru tidak berarti menambahkan chatbot atau antarmuka Copilot ke daftar SKU lama.

Itu berarti meluncurkan produk baru dalam 12 bulan yang dapat meningkatkan tingkat pertumbuhan total perusahaan sebesar 10 poin persentase. Yang sama pentingnya, itu berarti Anda perlu merestrukturisasi perusahaan Anda dengan kecepatan tercepat, termasuk tim eksekutif Anda, untuk memastikan bahwa setelah menemukan product-market fit (PMF), Anda dapat dengan cepat menangkap peluang pasar dan mencapai target pertumbuhan.

Hal pertama yang perlu Anda lakukan adalah menentukan siapa yang akan menjadi pemimpin yang membantu Anda menyelesaikan tugas ini. Ini akan menjadi perjalanan berat selama 12 bulan, dan Anda perlu mencari tahu siapa yang bersedia melalui suka dan duka bersama Anda. Namun ada kabar baik: dalam organisasi Anda, mungkin ada lima orang yang akan memberi Anda nilai 100 kali lebih dari yang Anda bayangkan. Tetapi prioritas utama Anda adalah mencari tahu siapa kelima orang itu (terlepas dari resume mereka), menjelaskan urgensi situasi kepada mereka, dan memberi mereka peluang karier sekali seumur hidup untuk merestrukturisasi perusahaan bersama Anda.

Bagaimana Anda harus mengatur orang-orang ini?

Pertama, beri mereka tanggung jawab atas proyek pengumpulan informasi yang tidak mencolok tetapi sangat penting:

  • Lakukan sprint penangkapan proses di sekitar setiap alur kerja bernilai tinggi;

  • Kumpulkan SOP, tiket, rekaman percakapan, dokumen kebutuhan, kebijakan, catatan CRM, log dukungan, data peristiwa, dan jalur persetujuan.

Buat lapisan konteks yang dinamis, bukan sekumpulan PDF statis. Perlakukan dokumen sebagai infrastruktur produk. Bangun mekanisme evaluasi di sekitar akurasi, penanganan pengecualian, latensi, dan biaya. Segera libatkan kelima orang ini dalam tugas ini, masing-masing dengan ruang tanggung jawabnya sendiri.

Dalam sebulan ke depan, perhatikan baik-baik wakil presiden Anda, lihat siapa yang berada di kapal yang sama dengan tim itu, dan siapa yang tidak.

Ini akan memberi tahu Anda semua yang perlu Anda ketahui: dalam restrukturisasi perusahaan yang akan datang, eksekutif mana yang harus tetap, dan mana yang perlu berpisah.

Pada akhir bulan, lakukan percakapan dengan wakil presiden dan direktur yang perlu pergi. Ganti mereka dengan tim elit yang baru saja menyelesaikan sprint pengumpulan informasi, serta bintang baru asli AI internal perusahaan lainnya yang telah membuktikan diri.

Sekarang, Anda memiliki tim eksekutif yang segar dan dinamis, siap untuk bertempur.

Sementara itu, alokasikan 50% sumber daya R&D Anda untuk produk AI baru yang benar-benar baru.

Gunakan model tim empat orang; gabungkan desain, produk, dan teknik menjadi satu unit kerja, tulis kode dari hari pertama, batasi jumlah personel, bukan batasi daya komputasi. Turunkan biaya komunikasi sedekat mungkin dengan nol.

Pastikan semua manajer produk terbaik Anda berhadapan langsung dengan pelanggan sebanyak mungkin. Mereka tidak boleh membuang waktu satu menit pun. Pekerjaan mereka adalah murni eksplorasi produk; pastikan mereka tidak terhambat oleh masalah warisan apa pun.

Sementara itu, insinyur terbaik Anda akan tetap berada di organisasi teknik pusat, melapor langsung ke CTO. Pekerjaan mereka adalah memastikan bahwa arsitektur teknik inti perusahaan dapat berevolusi secepat langkah manajer produk pelopor.

Situasi mungkin berbeda antar perusahaan, tetapi saran saya adalah, jangan menempatkan semua talenta teknik terbaik di pinggiran. Itu menggoda, tetapi itu akan memfragmentasi tumpukan teknis Anda dan menghasilkan utang teknis dan organisasi selama bertahun-tahun yang akan membunuh setiap kemajuan awal yang menjanjikan.

Selain itu, di bidang AI, Anda tidak membutuhkan insinyur terbaik untuk eksplorasi produk baru; Anda hanya membutuhkan orang yang dapat memberikan dan belajar dengan cepat. Insinyur terbaik harus tetap memperhatikan arsitektur teknis perusahaan secara keseluruhan, tetapi tanpa ampun memprioritaskan hal-hal baru.

Sebagai bagian dari sprint ini, perusahaan Anda perlu sangat mahir dalam mengeskalasi keputusan yang diperdebatkan untuk menghilangkan hambatan kemajuan. Jika Anda tidak dapat membuat pilihan sulit setiap minggu, Anda tidak akan dapat menyelesaikan transformasi semacam ini dalam 12 bulan dan berhasil membangun bisnis asli AI baru. Jadi, kuasai proses ini, dan pastikan tim eksekutif baru Anda yang dibentuk mencurahkan banyak waktu (setidaknya satu hari penuh setiap minggu) khusus untuk menghilangkan hambatan bagi desainer, manajer produk, dan insinyur, seakan-akan kelangsungan hidup perusahaan bergantung padanya.

Dalam proses menghilangkan hambatan bagi tim, Anda akan mencari tahu persis apa model bisnis baru Anda. Itu perlu menghasilkan uang melalui token/penggunaan per penggunaan, bukan model bayar per pengguna lama. Anda memang masih punya waktu: model bayar per pengguna tidak akan hilang dalam semalam. Tetapi Anda perlu menanggapi tantangan ini dengan serius: Anda tidak boleh mengabaikan model penetapan harga baru dan antarmuka produk. Jika Agen tidak dapat menggunakan dan membayar produk Anda secara mandiri, maka Anda mungkin belum mencapai target.

Anggaran untuk pengeluaran baru itu ada. Anda bisa melakukan ini.

Tapi ingat, sumber penghematan AI yang paling pertama dan paling jelas bagi pelanggan Anda adalah efisiensi tenaga kerja, yang berarti posisi (seat) akan menjadi tempat mereka mencari pengurangan biaya. Sebaliknya, pertumbuhan baru akan semakin tercermin dalam token, konsumsi, otomatisasi, hasil, dan alur kerja yang digerakkan oleh mesin.

Jika Anda tidak berada di jalur token, Anda tidak berada di bagian anggaran dengan pertumbuhan tercepat.

Tidak semua perusahaan dalam posisi untuk melakukan ini. Anda mungkin mengevaluasi pilihan Anda, dan tidak melihat harapan andal untuk menang melalui Jalur Satu. Tetapi, jika Anda melihatnya, dan jika Anda bertahan dari sprint dua belas bulan ini, Anda akan muncul sebagai perusahaan yang fokus dan berkembang dengan akselerasi, dengan tim kepemimpinan baru, serta "momen pendirian ulang", di mana tim Anda akan mendapatkan persatuan dan semangat baru di tahun-tahun mendatang.

Jalur Dua: Restrukturisasi untuk Margin Keuntungan Riil 40%+

Dalam dekade terakhir, perusahaan perangkat lunak sangat pandai membicarakan margin arus kas bebas. Tetapi jika kita serius tentang hal ini, kita harus berhenti mengecualikan insentif ekuitas, dan berpura-pura bahwa pengenceran saham bukanlah biaya yang ditanggung pemegang saham. Bagi perusahaan yang tidak berencana untuk mempercepat pertumbuhan kembali, saya percaya target yang benar adalah mencapai margin operasi riil (termasuk SBC) di atas 40% bahkan 50% dalam 12 hingga 24 bulan.

Mencapai profitabilitas di atas 40% tidak hanya membutuhkan PHK 10% atau 20%. Itu berarti meratakan hierarki manajemen, menstandarisasi implementasi, meminimalkan layanan kustom, menghapus komite, menaikkan harga di mana Anda memiliki keunggulan alur kerja atau biaya peralihan, memindahkan pelanggan ekor panjang ke harga dasar yang lebih tinggi atau membiarkan mereka churn, dan memperlakukan setiap saham yang diterbitkan sebagai transfer dari pemilik ke karyawan.

AI harus mengubah bentuk perusahaan. Struktur biaya juga harus berubah bersamanya.

Ini akan membutuhkan tingkat upaya yang mirip dengan jalur pertama. Bahkan jika tujuan Anda berbeda, Anda masih harus menargetkan untuk membangun perusahaan asli AI dalam 12 bulan, memaksimalkan produktivitas dan efisiensi insinyur. Dari hari pertama, Anda perlu mencari tahu seperti apa, dua belas bulan kemudian, tenaga kerja yang lebih kecil tetapi lebih termotivasi dan produktif dalam organisasi Anda.

Secara kontra-intuitif, hal pertama yang harus Anda lakukan adalah meningkatkan secara signifikan anggaran pengeluaran token yang dialokasikan untuk setiap insinyur. Jika insinyur Anda tidak menghabiskan uang sungguhan untuk token, mereka mungkin tidak mendorong cukup keras. Seribu dolar per insinyur per bulan tidak berlebihan; itu hampir menjadi persyaratan dasar.

Premis kerja yang berguna adalah, peningkatan batas atas output insinyur individu jauh lebih cepat daripada yang dapat dimanfaatkan oleh struktur organisasi kebanyakan perusahaan. Beberapa operator terbaik telah menggambarkan insinyur puncak melihat peningkatan produktivitas lipat, dan secara bersamaan mengelola 20 hingga 30 Agen. Apakah 20 kali adalah kasus ekstrem atau hanya yang terdepan, dampak pada organisasi adalah sama: perusahaan yang dibangun untuk sepuluh orang komite akan kalah dalam kecepatan dari perusahaan yang dibangun untuk empat orang tim penyerang.

Sementara itu, Anda perlu bersiap untuk PHK besar-besaran – Anda sudah tahu ini.

Anda tidak bisa hanya memangkas daun di tepi perusahaan: jika Anda memotong sebagian besar kontributor independen perusahaan, tetapi mempertahankan tim direktur dan wakil presiden, Anda akan berada dalam posisi yang lebih buruk daripada saat mulai. Perlu jelas, ini berbeda dengan Jalur Satu; Anda tidak mencoba membangun bisnis "baru". Tetapi Anda masih "mendirikan ulang" perusahaan di sekitar seperangkat nilai baru tentang kinerja dan pola pikir pemegang saham, jadi pastikan Anda memulai perjalanan ini dengan kepemimpinan yang benar.

Hal lain yang sangat penting adalah, tim harus jujur tentang parit pertahanan lama mana yang sedang melemah.

Hanya memiliki data biasanya tidak cukup.

Integrasi menjadi semakin mudah untuk direplikasi.

Ketika Agen dapat berpindah antar sistem dengan lebih mudah, keunggulan alur kerja dan UI menjadi kurang penting. Migrasi menjadi semakin mudah.

Pesaing akan semakin saling menyerang modul inti satu sama lain, bukan hanya di pinggiran. Ini berarti tekanan harga pada bisnis inti akan datang, jadi prioritaskan keunggulan yang membantu Anda mempertahankan kekuatan penetapan harga dan retensi pelanggan.

Ini Bisa Dilakukan: Pelajaran dari Broadcom

Sebelum AI muncul, pasar publik memiliki studi kasus tentang pendekatan kuat: Avago/Broadcom di bawah kepemimpinan Hock Tan (*Catatan: Pada 2013, Avago mengakuisisi LSI Corp seharga $6,6 miliar, lebih jauh masuk ke pasar penyimpanan tingkat perusahaan. Pada 2016, Avago juga mengakuisisi Broadcom, dan mengubah namanya menjadi Broadcom Inc.). Ini adalah model yang keras. Itu bukan cetak biru budaya setiap pendiri. Tetapi itu mengingatkan kita bahwa pengendalian biaya yang radikal, penyederhanaan produk, dan realisasi harga adalah mungkin. Pendekatan yang kuat itu ada.

Jalur kedua mungkin terdapat pesimis, tetapi tidak setiap perusahaan perangkat lunak memiliki hak untuk memilih jalur pertama. Jika perusahaan tidak memiliki hak itu, maka jalur kedua adalah satu-satunya cara untuk menciptakan nilai.

Pertanyaan Kunci

Pendiri harus menulis satu pertanyaan di halaman pertama setiap presentasi dewan: Di jalur mana kita berada?

Apakah mencapai pertumbuhan pendapatan lebih dari 10 poin persentase melalui produk AI baru yang benar-benar baru? Atau mencapai margin operasi riil 40%+ termasuk SBC?

Investor harus mengajukan pertanyaan yang sama dengan lebih kuat daripada sekarang.

Di mana mesin produk AI yang dapat mengubah kurva? Di mana restrukturisasi arsitektur R&D di sekitar tim kecil, kaya token, dan dekat dengan pelanggan? Di mana rencana untuk membangun lapisan interaksi ganda manusia/Agen? Di mana peta jalan yang jelas untuk mencapai profitabilitas riil 40-50%+? Di mana rencana untuk mengurangi pengenceran ekuitas sebagai persentase pendapatan?

Jika jawabannya adalah semacam "sedikit keduanya" atau "kami sedang mengevaluasi berbagai pilihan", saya perkirakan pasar akan terus memberikan tekanan.

Pendiri: Anda perlu memilih satu jalur, dan Anda perlu cepat memutuskan siapa dalam tim Anda yang ingin Anda ajak bersama. Anda memiliki peluang untuk menciptakan momen awal baru untuk perusahaan Anda, tim baru Anda, dan investor Anda. Tumbuh 10%, atau hasilkan 40%. Bangun produk generasi berikutnya, atau bangun mesin uang. Tidak ada jalan tengah, semoga berhasil.


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

Grup Komunikasi TG Bitpush:https://t.me/BitPushCommunity

Berlangganan TG Bitpush: https://t.me/bitpush

Tautan Asli:https://www.bitpush.news/articles/7622810

Pertanyaan Terkait

QMenurut artikel, apa dua jalur yang harus dipilih perusahaan perangkat lunak dalam 12-18 bulan ke depan?

ADua jalur tersebut adalah: 1) Mencapai pertumbuhan pendapatan akselerasi lebih dari 10 poin persentase tahun-ke-tahun melalui produk asli AI yang benar-benar baru, atau 2) Mereorganisasi perusahaan untuk mencapai margin operasi nyata di atas 40% (idealnya 50%), termasuk berbasis saham kompensasi (SBC).

QMengapa zona nyaman 'tengah-tengah' sudah berakhir untuk perusahaan perangkat lunak?

APasar publik telah menilai ulang industri ini karena nilai terminal perangkat lunak telah berubah. Perusahaan yang terjebak di tengah-tengah akan menghadapi tekanan pertumbuhan, dilusi ekuitas berkelanjutan, dan kompresi kelipatan valuasi.

QApa langkah pertama yang harus diambil CEO jika memilih Jalur Satu (pertumbuhan melalui AI)?

ALangkah pertama adalah mengidentifikasi lima pemimpin kunci dalam organisasi yang akan membantu misi ini, kemudian menugaskan mereka untuk mengumpulkan informasi penting melalui penangkapan proses alur kerja bernilai tinggi dan mengumpulkan data seperti SOP, tiket, log percakapan, dan dokumen kebutuhan.

QApa target margin keuntungan 'nyata' untuk Jalur Dua, dan apa yang termasuk dalam perhitungannya?

ATargetnya adalah margin operasi nyata di atas 40% (bahkan 50%), yang mencakup kompensasi berbasis saham (SBC), karena dilusi ekuitas dianggap sebagai beban yang nyata bagi pemegang saham.

QBagaimana artikel menyarankan perusahaan mendanai pengeluaran AI baru untuk insinyur mereka?

AArtikel menyarankan untuk secara signifikan meningkatkan anggaran pengeluaran token yang dialokasikan untuk setiap insinyur, dengan menyatakan bahwa menghabiskan $1000 per insinyur per bulan untuk token hampir menjadi persyaratan dasar agar mereka dapat berinovasi dengan cepat.

Bacaan Terkait

GensynAI : Jangan Biarkan AI Mengulangi Kesalahan Internet

Beberapa bulan terakhir, banyak talenta dari industri kripto beralih ke AI karena pesatnya perkembangan industri kecerdasan buatan. Para peneliti yang bergerak di kedua bidang ini terus mengeksplorasi satu pertanyaan yang belum terjawab: **Bisakah blockchain menjadi bagian dari infrastruktur AI?** Proyek yang menggabungkan AI dan Crypto, seperti AI Agent, on-chain reasoning, pasar data, dan penyewaan daya komputasi, telah banyak bermunculan. Namun, sebagian besar masih berada di "lapisan aplikasi AI" dan belum membentuk closed-loop bisnis yang nyata. Berbeda dengan itu, **Gensyn** justru menyasar lapisan paling inti dan mahal dalam industri AI: **pelatihan model**. Gensyn bertujuan untuk mengorganisir sumber daya GPU yang tersebar secara global menjadi jaringan pelatihan AI terbuka. Pengembang dapat mengirimkan tugas pelatihan, node menyediakan daya komputasi, dan jaringan bertugas memverifikasi hasil pelatihan serta mendistribusikan insentif. Nilai utama di balik ini bukan semata-mata "desentralisasi", melainkan solusi atas masalah mendesak dalam industri AI: **sumber daya komputasi (GPU) yang semakin terkonsentrasi di tangan segelintir raksasa teknologi.** Kelangkaan pasokan H100, kenaikan harga layanan cloud, dan persaingan ketat untuk mengunci sumber daya komputasi menunjukkan bahwa kepemilikan GPU kini menjadi penentu kecepatan pengembangan AI, terutama di era model besar (large models). **Mengapa Gensyn Menarik Perhatian?** 1. **Menyasar Lapisan Infrastruktur Inti AI:** Gensyn langsung masuk ke dalam proses pelatihan model, bagian yang paling menantang secara teknis dan paling banyak mengonsumsi sumber daya. Ini adalah lapisan yang mudah membentuk hambatan platform (platform壁垒). Jika jaringan pelatihannya mencapai skala, ia berpotensi menjadi pintu masuk penting bagi pengembangan AI di masa depan. 2. **Menawarkan Model Kolaborasi Komputasi yang Lebih Terbuka:** Berbeda dengan ketergantungan pada platform cloud terpusat yang biayanya terus naik, Gensyn mengusung model yang memanfaatkan GPU menganggur dan menjadwalkan sumber daya komputasi secara dinamis. Ini dapat meningkatkan efisiensi penggunaan daya komputasi secara keseluruhan dan mengurangi hambatan inovasi bagi tim AI kecil-menengah. 3. **Tingkat Kesulitan Teknis sebagai Keunggulan:** Tantangan sebenarnya bukan sekadar menghubungkan GPU, tetapi **cara memverifikasi hasil pelatihan, memastikan kejujuran node, dan menjaga keandalan pelatihan di lingkungan terdistribusi.** Gensyn fokus pada solusi teknis ini (seperti mekanisme verifikasi probabilistik, model distribusi tugas), menjadikannya lebih mirip perusahaan infrastruktur teknologi mendalam (deep tech). 4. **Memiliki Closed-Loop Bisnis Nyata:** Kebutuhan akan pelatihan AI adalah pasar nyata yang terus berkembang, dengan celah pasokan GPU yang berkelanjutan. Gensyn tidak sekadar menambahkan blockchain untuk kepentingannya sendiri, tetapi menjawab kebutuhan industri akan sistem penjadwalan sumber daya yang lebih fleksibel dan terbuka. Singkatnya, batas antara Crypto (sistem finansial) dan AI (sistem teknologi) semakin kabur. AI membutuhkan koordinasi sumber daya, mekanisme insentif, dan kolaborasi global—hal-hal yang menjadi keahlian Crypto. Gensyn mewakili upaya untuk membuka akses kemampuan pelatihan, yang selama ini dikuasai sedikit perusahaan besar, menjadi sistem yang lebih terbuka dan dapat dikolaborasikan. Inisiatif ini tidak lagi sekadar cerita konsep, tetapi berkembang menuju infrastruktur AI nyata, di mana perusahaan paling bernilai di era AI sering kali lahir dari lapisan infrastruktur.

marsbit9j yang lalu

GensynAI : Jangan Biarkan AI Mengulangi Kesalahan Internet

marsbit9j yang lalu

Mengapa AI China Berkembang Begitu Cepat? Jawabannya Tersembunyi di Dalam Laboratorium

Pengarang mencatat bahwa laboratorium AI China telah menjadi kekuatan yang semakin sulit diabaikan dalam kompetisi model besar global. Keunggulannya tidak hanya terletak pada banyaknya talenta, kemampuan rekayasa yang kuat, dan iterasi cepat, tetapi juga berasal dari cara organisasi yang sangat realistis: lebih banyak fokus pada pembuatan model daripada konsep, lebih menekankan eksekusi tim daripada individu bintang, dan lebih memilih menguasai tumpukan teknologi inti sendiri daripada bergantung pada layanan eksternal. Dari kunjungan ke sejumlah laboratorium AI terkemuka China, penulis menemukan ekosistem AI China tidak sepenuhnya sama dengan AS. AS lebih menekankan orisinalitas, investasi modal, dan pengaruh ilmuwan puncak, sedangkan China lebih mahir dalam mengejar cepat arah yang sudah ada. Melalui sumber terbuka, optimasi rekayasa, dan kontribusi banyak peneliti muda, China mendorong kemampuan model ke garis depan dengan cepat. Yang paling menarik untuk diperhatikan bukanlah apakah AI China telah melampaui AS, melainkan dua jalur pengembangan berbeda yang terbentuk: AS lebih seperti kompetisi garis depan yang digerakkan modal dan laboratorium bintang, sedangkan China lebih seperti kompetisi industri yang didorong oleh kemampuan rekayasa, ekosistem sumber terbuka, dan kesadaran penguasaan teknologi mandiri. Ini berarti kompetisi AI di masa depan tidak hanya soal peringkat model, tetapi juga kemampuan organisasi, ekosistem pengembang, dan eksekusi industri. Perubahan nyata AI China terletak pada cara mereka berpartisipasi dalam garis depan global dengan caranya sendiri, bukan hanya meniru Silicon Valley. Penulis juga menyoroti beberapa perbedaan utama dalam ekosistem AI China: permintaan AI domestik mulai muncul, banyak pengembang terpengaruh Claude, perusahaan memiliki mentalitas kepemilikan teknologi, ada dukungan pemerintah meski skalanya belum jelas, industri data kurang berkembang dibanding Barat, dan ada kebutuhan kuat akan chip NVIDIA lebih banyak. Penutupnya menekankan pentingnya ekosistem global yang terbuka dan kolaboratif untuk menciptakan AI yang lebih aman, mudah diakses, dan bermanfaat bagi dunia.

marsbit10j yang lalu

Mengapa AI China Berkembang Begitu Cepat? Jawabannya Tersembunyi di Dalam Laboratorium

marsbit10j yang lalu

3 Tahun 5 Kali Lipat, Pabrik Kaca Berusia Satu Abad Dibangkitkan Kembali

Menurut CRU, permintaan serat optik untuk pusat data AI meningkat 75.9% per tahun, dan kesenjangan pasokan-meningkat dari 6% menjadi 15%. Harga serat optik melonjak lebih dari 3 kali lipat dalam beberapa bulan, dan kapasitas produksi tidak dapat mengimbangi. Inilah alasan NVIDIA berinvestasi di Corning dan mempercepat ekspansi kapasitas serat optik, dengan total investasi $45 miliar dalam tiga perusahaan di seluruh rantai optik. Corning, perusahaan kaca berusia 175 tahun dari New York, melihat sahamnya naik 316.81% dalam setahun terakhir, mencapai kapitalisasi pasar $160 miliar. NVIDIA memilih Corning karena keahliannya dalam serat optik khusus berkinerja tinggi yang penting untuk pusat data AI, seperti serat dengan kehilangan sinyal ultra-rendah (0.15 dB/km), kepadatan tinggi, dan ketahanan tekuk yang baik. Penghasilan Corning dari segmen komunikasi optik untuk perusahaan (Enterprise) melonjak dari $1.3 miliar pada 2023 menjadi lebih dari $3 miliar pada 2025. Perusahaan telah mengamankan kontrak pasokan jangka panjang bernilai miliaran dolar dari klien seperti Meta dan NVIDIA. Meskipun bukan produsen serat optik terbesar secara global, keunggulan teknis Corning di pasar serat canggih untuk AI, ditambah dengan investasi R&D tahunan sebesar $1 miliar, memberinya posisi unik. Percepatan adopsi teknologi **CPO (Co-Packaged Optics)** oleh NVIDIA, yang dijadwalkan mulai produksi massal pada paruh kedua 2026, menjadi katalis penting bagi permintaan serat optik premium Corning. Namun, valuasi sahamnya yang telah melonjak pesat dan potensi keterlambatan dalam eksekusi pesanan menjadi faktor risiko yang perlu diperhatikan.

marsbit11j yang lalu

3 Tahun 5 Kali Lipat, Pabrik Kaca Berusia Satu Abad Dibangkitkan Kembali

marsbit11j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片