# Artikel Terkait AI

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "AI", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Peringkat Bekerja AI: Kemampuan Menghasilkan Uang Otomatis Claude Fable 5, 2,5 Kali Lipat dari GPT-5.5

Indeks Tenaga Kerja Jarak Jauh (Remote Labor Index/RLI) mengukur kemampuan AI untuk menyelesaikan proyek pekerjaan lepas secara mandiri. Dalam evaluasi terbaru, model Claude Fable 5 mencapai tingkat otomatisasi 16.1%, hampir dua kali lipat dari Opus 4.8 (8.3%) dan 2.5 kali lipat dari GPT-5.5 (6.3%). Angka ini menunjukkan lompatan besar, karena hanya 8 bulan lalu skor tertinggi RLI adalah 2.5%. RLI berisi 240 proyek nyata dari platform Upwork, mencakup 23 bidang seperti desain 3D, animasi, dan analisis data. Metrik kuncinya adalah persentase proyek di mana hasil kerja agen AI dinilai setara dengan standar profesional yang dapat diterima klien. Kemajuan ini didorong oleh kerangka agen yang lebih kuat, termasuk mekanisme "worker-critic loop" di mana agen terpisah meninjau dan meminta revisi hasil kerja. Meski perkembangannya cepat, 84% proyek masih di luar kemampuan AI saat ini. Contoh kasus menunjukkan hasil Fable 5, seperti desain perhiasan 3D, masih memiliki kekurangan kualitas dibandingkan pekerja manusia. Penelitian juga menemukan bahwa penilaian oleh AI tidak dapat diandalkan untuk menggantikan penilaian manusia, karena cenderung terlalu membesar-besarkan skor. Secara keseluruhan, RLI berfungsi sebagai tolok ukur nyata untuk kemampuan ekonomi agen AI. Peningkatan lebih dari empat kali lipat dalam delapan bulan menandakan percepatan yang perlu dipantau oleh bisnis dan pembuat kebijakan.

marsbit07/13 09:50

Peringkat Bekerja AI: Kemampuan Menghasilkan Uang Otomatis Claude Fable 5, 2,5 Kali Lipat dari GPT-5.5

marsbit07/13 09:50

Qingyan Precision Raised Ratusan Juta Yuan, Dipendanaan oleh Pemain Utama Alat Berat Milik Negara

Investor Daily AI melaporkan bahwa Qingyan Jingzhun (清研精准) telah menyelesaikan dua putaran pendanaan dengan total miliaran RMB dalam waktu 6 bulan hingga Juni, menandai penyelesaian Seri Pendanaan Ronda B. Rangkaian pendanaan ini melibatkan sumber daya industri yang kaya, termasuk dana milik perusahaan milik negara dan matriks modal dari enam perusahaan otomotif: **Beijing Auto Industry Investment, Xingyuan Capital, FAW Fusheng, Great Wall Capital, Shaanxi Auto Capital, dan Yulon Group**. Ini menunjukkan platform rekayasa AI fisik dan sistem validasi pengujian perusahaan telah tertanam dalam rantai pasokan inti produsen mobil domestik. Berfokus pada dasar rekayasa AI fisik untuk kecerdasan berwujud (*embodied AI*), Qingyan Jingzhun memanfaatkan lebih dari 8 tahun akumulasi di lokasi industri. Mereka telah mengembangkan infrastruktur seperti pipa data multimodal TsingLoop dan sistem pengujian *Robot-in-the-Loop* untuk menciptakan siklus tertutup "pengumpulan-simulasi-verifikasi-evaluasi-iterasi". Ini memungkinkan pelatihan dan validasi robot di lingkungan nyata dan kompleks, menjawab kebutuhan aksi pelatihan "real-world" pemerintah. Tim pendirinya memiliki latar belakang akademis dan industri yang kuat dari Tsinghua University, Stanford University, dan veteran industri robotika. Visi akhir perusahaan adalah mencapai **"satu platform dasar, satu otak, seratus aplikasi skenario vertikal"**, membangun kemampuan AI fisik yang dapat digunakan kembali di berbagai tugas industri. Pada titik kritis di mana AI fisik beralih dari konsep ke penerapan industri, Qingyan Jingzhun dipandang sebagai pemain inti yang memungkinkan landing kecerdasan berwujud di bidang industri.

marsbit07/13 04:34

Qingyan Precision Raised Ratusan Juta Yuan, Dipendanaan oleh Pemain Utama Alat Berat Milik Negara

marsbit07/13 04:34

Pabrik Token AI Meletus, Tim Dosen dan Mahasiswa Tsinghua Raup Pendanaan 10 Miliar dalam Setengah Tahun

Pabrik AI Token Meletus, Tim Dosen dan Mahasiswa Tsinghua Raup Dana 10 Miliar dalam Setengah Tahun Siapa yang memproduksi "listrik, air, dan batu bara" di era AI? Perhatian tertuju pada pendanaan putaran Seri A untuk Qujing Technology pada 13 Juli, yang dipimpin oleh Henan Investment Group Huirong Fund. Ini adalah tim dari Tsinghua: pendiri dan CEO Ai Zhiyuan, CTO Chen Xianglin, penasihat ilmiah kepala akademisi Zheng Weimin, profesor Wu Yongwei, dan associate professor Zhang Mingxing. Tiga tahun lalu, ketika startup AI China kebanyakan fokus pada model besar (large models) atau pelatihan, Qujing memilih untuk memulai dari jalur *inferensi* model besar, membangun **pabrik AI Token berkualitas tinggi**. Kini, seiring permintaan AI Token yang meledak, jalur ini mulai populer. Mirip dengan Zhipu, Qujing telah menyelesaikan transfer teknologi dan investasi dari Tsinghua. Dalam waktu setengah tahun, Qujing telah mengumpulkan total pendanaan lebih dari 10 miliar yuan, dengan banyak pabrik AI Token berkualitas tinggi tingkat triliunan yang dibangun. **Fokus pada Inferensi dan Produksi Token Berkualitas Tinggi** Didirikan pada akhir Desember 2023 oleh Prof. Wu Yongwei dan pendiri Zhenzhi Capital Ren Xuyang, Qujing berfokus pada inferensi AI daripada pelatihan. "Pelatihan adalah biaya, inferensi menghasilkan uang," kata CEO Ai Zhiyuan. Mereka bertujuan menjadi mitra terbaik untuk membangun dan mengoperasikan pabrik Token di era AI, membuat proses penggunaan "otak" AI lebih efisien. Qujing membidik produksi AI Token berkualitas tinggi yang stabil, efisien, dan berbiaya rendah untuk bisnis nyata, memenuhi berbagai persyaratan seperti latensi rendah, konkurensi tinggi, dan output stabil pada model besar. Mereka menggunakan teknologi inovatif seperti **"kolaborasi heterogen sistem penuh," "komputasi dengan penyimpanan," dan "konstruksi virtual-fisik yang sama"** untuk mengoptimalkan setiap tahap produksi Token. Mereka juga memperkenalkan konsep **Token as a Service (TaaS)** dan platform inti ATaaS untuk menghasilkan AI Token secara stabil seperti jalur produksi standar. **Bisnis Meledak, Dana Lebih dari 10 Miliar dalam 6 Bulan** Investor berduyun-duyun. Setelah putaran angel++ pada Februari dan Pre-A pada Mei, putaran terbaru dipimpin oleh Henan Investment Group Huirong Fund dengan investasi tambahan dari investor lama. Total pendanaan melebihi 10 miliar yuan dalam setengah tahun, dan putaran berikutnya sudah dalam perjalanan. Dukungan investor semakin kuat karena visi awal Qujing terbukti: permintaan inferensi skala besar meledak dengan adopsi AI Coding dan OpenClaw. Inovasi teknologi mereka mulai mendatangkan nilai, tercermin dalam efisiensi produksi Token berkualitas tinggi. Strategi Qujing adalah **"sedikit model, optimasi mendalam"** – fokus pada pengoptimalan mendalam beberapa model kunci untuk skenario produksi nyata daripada mengejar jumlah model. "Seperti toko khusus barang mewah, bukan supermarket besar," kata Ai Zhiyuan. Mereka percaya pelanggan perusahaan membayar untuk hasil bisnis, bukan jumlah model. Data menunjukkan: sejak Tahun Baru Imlek 2026, efisiensi produksi AI Token per unit komputasi meningkat lebih dari 3 kali lipat, dan total output Token berkualitas tinggi meningkat lebih dari 30 kali lipat. Untuk model besar triliunan parameter tertentu, mereka mencapai kapasitas produksi harian triliunan Token. **Pendapatan bulan Juni 2026 saja telah melampaui seluruh pendapatan tahun 2025**, dan terus tumbuh cepat. **Token adalah Raja, Menyambut Dunia AI Baru** Inferensi AI sedang booming. Data pemerintah China menunjukkan volume panggilan Token harian melampaui 140 triliun pada Maret 2026, meningkat lebih dari seribu kali lipat dalam dua tahun. Saat Token menjadi "listrik dan air" era AI, bisnis infrastruktur dasar "Pabrik AI Token" yang tersembunyi dan tumbuh tinggi muncul. Qujing bercita-cita lebih dari sekadar pabrik Token; mereka ingin menjadi perancang, pembangun, produsen, dan operator pabrik AI Token. Mereka menawarkan dua model bisnis: 1) Mode operasi langsung: memproduksi dan memasok Token berkualitas tinggi langsung ke klien. 2) Mode operasi bersama: merencanakan, mengintegrasikan, membangun, dan mengoperasikan pabrik Token bersama klien yang memiliki atau berencana memiliki sumber daya komputasi. Banyak perusahaan yang terdaftar, BUMN, dan pusat kecerdasan komputasi ingin beralih dari sewa komputasi tradisional ke produksi AI Token bernilai tambah tinggi. Qujing menyediakan solusi lengkap untuk transisi ini. Ekonomi Token AI yang seharusnya melibatkan lebih banyak mitra industri membangun ekosistem bersama. Qujing telah menjadi penghubung kunci antara model, komputasi, dan aplikasi, mendorong inovasi industri AI dari titik tunggal menuju simbiosis ekosistem. Seperti era mesin uap membutuhkan kereta api, era internet membutuhkan serat optik dan pusat data, era AI membutuhkan infrastruktur baru untuk mengalirkan kecerdasan dengan stabil, efisien, dan murah ke semua industri.

marsbit07/13 03:46

Pabrik Token AI Meletus, Tim Dosen dan Mahasiswa Tsinghua Raup Pendanaan 10 Miliar dalam Setengah Tahun

marsbit07/13 03:46

Laporan Mingguan Pendanaan | SBI Berinvestasi Berturut-turut, Beri 1,25 Miliar USD untuk Gauntlet; Modal Kripto Terus Mengalir ke Perdagangan dan Infrastruktur

Laporan Mingguan Pendanaan: SBI Investasi Beruntun, $125 Juta Dukung Gauntlet; Modal Crypto Terus Mengalir ke Perdagangan & Infrastruktur Selama seminggu (6-12 Juli), pasar pendanaan kripto primer tetap relatif sepi dengan 9 transaksi, mengumpulkan total lebih dari $261 juta. Aliran modal besar masih terkonsentrasi di sektor perdagangan, kepatuhan, dan infrastruktur aset digital, dengan partisipasi lembaga keuangan tradisional seperti grup keuangan Jepang SBI Holdings yang semakin menonjol. SBI Holdings menjadi sorotan dengan dua investasi besar: memimpin putaran pendanaan $76 juta Seri C untuk bursa institusional EDX Markets dan memberikan pendanaan eksklusif $125 juta kepada platform manajemen risiko DeFi, Gauntlet. Investasi lainnya termasuk $20 juta dari Tether ke platform layanan keuangan Brasil Mercado Bitcoin, dan $17 juta untuk platform manajemen kriptografi pascakuantum QIZ Security. Di luar kripto, sektor AI mencatat beberapa pendanaan besar, seperti $130 juta untuk protokol AI terdesentralisasi Prime Intellect, $120 juta untuk perusahaan layanan hukum berbasis AI Norm, dan $100 juta untuk perusahaan AI suara Gradium. Sementara itu, ada aktivitas akuisisi signifikan seperti akuisisi dompet kripto Cypher oleh perusahaan infrastruktur pembayaran lintas batas Nium, dan persetujuan akuisisi 92.06% saham bursa Korea Korbit oleh Mirae Asset Consulting senilai sekitar $98 juta.

marsbit07/13 03:45

Laporan Mingguan Pendanaan | SBI Berinvestasi Berturut-turut, Beri 1,25 Miliar USD untuk Gauntlet; Modal Kripto Terus Mengalir ke Perdagangan dan Infrastruktur

marsbit07/13 03:45

Valuasi 10 Miliar Dolar AS, Didukung Kuat oleh NVIDIA! Prime Intellect Sedang Menghapus Label Web3-nya?

Perusahaan infrastruktur AI terdesentralisasi Prime Intellect mengumumkan telah mengumpulkan pendanaan Seri A senilai $130 juta dengan valuasi $1 miliar. Putaran ini dipimpin Radical Ventures dan melibatkan investasi langka dari NVIDIA Ventures, Intel Capital, dan Dell Technologies Capital, dengan total pendanaan melebihi $150 juta. Perusahaan yang didirikan pada 2024 ini juga mengklaim pendapatan tahunan (ARR) telah melampaui $100 juta dengan lebih dari 6.000 klien perusahaan dan startup. Prime Intellect mengembangkan platform pelatihan AI terpadu, Prime Intellect Lab, yang memungkinkan pelatihan model (khususnya model agen) tanpa perlu kluster GPU mahal sendiri. Mereka telah merilis serangkaian model seperti INTELLECT-1 hingga 3, serta kerangka kerja asynchronous reinforcement learning PRIME-RL, yang bertujuan menjadi sistem operasi RL yang dapat diskalakan. Kolaborasi dengan NVIDIA mencakup penggunaan sistem Blackwell dan NVL72 untuk beban kerja, serta integrasi perangkat lunak NVIDIA Dynamo untuk orkestrasi inferensi global. Contoh penggunaan nyata termasuk Ramp yang menggunakan platform ini untuk melatih sub-agen FastAsk. Menariknya, dokumentasi resmi Prime Intellect telah menghapus semua referensi terkait Web3 seperti "kontrak di Base Sepolia" atau "distribusi hadiah token," menandakan pergeseran fokus dari narasi berbasis crypto ke bisnis AI SaaS murni untuk menarik investor tradisional dan menuju jalur IPO atau akuisisi.

Foresight News07/13 02:36

Valuasi 10 Miliar Dolar AS, Didukung Kuat oleh NVIDIA! Prime Intellect Sedang Menghapus Label Web3-nya?

Foresight News07/13 02:36

Claude Dituduh Jadi Bodoh di Seluruh Internet, Anthropic Ungkap Penyebab Sebenarnya: Masalahnya Bukan di Modelnya

"Model" dan "Effort" dalam Claude Code: Bukan Model yang Bodoh, tapi Pengaturan yang Salah. Banyak pengguna mengeluh Claude Code menjadi "bodoh", seperti tidak membaca file atau menjalankan tes. Ternyata, masalahnya bukan pada model AI-nya, melainkan pada pengaturan **Effort** yang secara diam-diam diturunkan dari high ke medium oleh Anthropic pada Maret, demi mengurangi latency. Effort mengontrol seberapa keras Claude bekerja: membaca file, menjalankan tes, dan menyelesaikan tugas multi-langkah. Anthropic menjelaskan perbedaan kunci: - **Model** (Seperti Sonnet, Opus, Fable): Menentukan "kemampuan" atau pengetahuan dasar AI (terkait bobot yang dibekukan saat pelatihan). Ini menjawab "bisakah" AI melakukan tugas. - **Effort** (low, medium, high, ultra): Menentukan "sikap" atau seberapa banyak usaha yang AI kerahkan untuk tugas *tersebut*. Ini mengontrol seberapa teliti, proaktif, dan mandirinya AI. Kesalahan umum adalah langsung mengganti ke model yang lebih besar (dan mahal) ketika hasilnya buruk. Seringkali, menaikkan level Effort pada model yang lebih kecil (misal, Sonnet dengan high effort) bisa mengungguli model besar dengan effort rendah (Opus dengan medium effort), karena Claude mengerahkan lebih banyak pekerjaan. **Kerangka diagnosis resmi dari Anthropic:** 1. Periksa konteks/prompt Anda terlebih dahulu. 2. Jika Claude **tidak cukup berusaha** (melewatkan file, tes), **naikkan Effort**. 3. Jika Claude **tidak mampu** (salah terus meski konteks jelas dan berusaha), **ganti model yang lebih kuat**. Intinya: Era hanya membandingkan kekuatan model akan berakhir. Keterampilan baru yang penting adalah **menjadwalkan dan mengalokasikan** model & effort dengan tepat sesuai tugas, seperti manajer proyek, untuk hasil yang lebih baik dan penghematan biaya token.

marsbit07/12 06:00

Claude Dituduh Jadi Bodoh di Seluruh Internet, Anthropic Ungkap Penyebab Sebenarnya: Masalahnya Bukan di Modelnya

marsbit07/12 06:00

Zhipu, Takut Menjadi MiniMax Berikutnya

Penulis: Hua Hua Dalam enam bulan terakhir, Zhipu adalah perusahaan AI paling bersinar di China. Kapitalisasi pasarnya pernah mencapai triliunan HKD, ARR platform MaaS mencapai 1,7 miliar yuan, naik 60 kali lipat dalam setahun. Model open-source GLM-5.2 mendekati kinerja Claude Opus 4.8 dan GPT-5.5. Setelah lock-up berakhir pada 8 Juli, harga sahamnya bertahan. Namun, pendiri Zhipu, Tang Jie, tidak merayakan. Pada 11 Juli, ia mengirim surat internal berjudul "Gelombang Besar Telah Tiba". Surat itu hampir tidak merayakan kesuksesan, tidak membahas pendapatan, tetapi berfokus pada Long Horizon Task, Autonomous Agent, Self-Evolving, AGI, dan tata kelola keamanan. Yang mencolok, "Coding" – faktor kunci di balik kenaikan市值 – hampir tidak disebut. Mengapa? Kekhawatiran terbesar Tang Jie bukan lagi apakah Zhipu bisa terus tumbuh, tetapi apakah pasar modal akan mulai menilai Zhipu dengan model SaaS tradisional atau metrik keuangan perusahaan platform internet. Ini adalah pelajaran dari MiniMax. Setelah lock-up, saham MiniMax anjlok,市值 jatuh di bawah 100 miliar HKD, karena pasar mulai menilainya sebagai perusahaan alat aplikasi AI C2C dengan logika valuasi SaaS, bukan sebagai pemain model besar visioner. Zhipu menuai manfaat besar dari fokus pada Coding, yang membuktikan ROI jelas bagi pengembang. Namun, Tang Jie menyadari: begitu sebuah cerita mulai terwujud, ia bukan lagi masa depan. Jika Zhipu terjebak dalam narasi "perusahaan Coding", valuasinya akan direvisi seperti MiniMax. Oleh karena itu, surat itu beralih ke narasi baru: Autonomous Agent dan jalan menuju AGI. Konsep seperti Long Horizon Task (perencanaan tugas jangka panjang), Autonomous Agent System, dan Self-Evolving belum dikomersialkan, sehingga tidak dapat dinilai hanya berdasarkan pendapatan. Ini adalah upaya untuk menggeser model valuasi Zhipu dari perusahaan produk AI menjadi perusahaan AGI, bercermin pada OpenAI dan Anthropic yang dinilai berdasarkan potensi masa depan. Industri model besar China kini berada di persimpangan: jalur MiniMax (komersialisasi produk, dinilai berdasarkan metrik internet) dan jalur Zhipu (infrastruktur/model, dinilai berdasarkan terobosan teknologi). Tang Jie memilih yang kedua, meluncurkan "Touch High Plan" yang berfokus pada investasi strategis jangka panjang tanpa mengejar monetisasi aplikasi jangka pendek. Surat ini adalah upaya Tang Jie untuk mengelola ekspektasi dan merebut hak mendefinisikan Zhipu sebagai perusahaan AGI sebelum pasar mencapnya sebagai perusahaan produk AI. Namun, ini juga mengungkap tren yang lebih dalam: valuasi perusahaan AI perlahan bergeser dari keyakinan teknologi ke realisasi komersial. "Touch High Plan" mungkin hanya mengulur waktu sebelum Zhipu menghadapi pertanyaan yang sama seperti MiniMax.

marsbit07/12 01:05

Zhipu, Takut Menjadi MiniMax Berikutnya

marsbit07/12 01:05

活动图片