# 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.

Penawaran Umum Perdana Terbesar di Bursa Efek Hong Kong Hari Ini

Hari ini (8 Juli), Momenta, perusahaan teknologi otonom yang berbasis di Suzhou, berhasil melantai di Bursa Efek Hong Kong (HKEX) dengan harga penawaran HK$295,6 per saham. Dilabeli sebagai "saham AI Fisik pertama", valuasi perusahaan melampaui HK$70 miliar, menjadikannya IPO terbesar di HKEX hari ini. Pendanaan yang dikumpulkan mencapai sekitar HK$6,8 miliar. Didirikan pada 2016 oleh Cao Xudong, alumnus Tsinghua yang meninggalkan program doktoralnya untuk mengejar AI, Momenta berfokus pada pengembangan "AI Fisik" dengan kendaraan otonom sebagai pintu masuk. Strategi uniknya, "satu roda gila, dua kaki", menggabungkan bisnis produksi massal (L2/L2++) dengan pengembangan teknologi tanpa pengemudi skala penuh (L4). Data dari lebih dari 1 juta kendaraan produksi massal yang telah menggunakan sistemnya menjadi bahan pelatihan berharga. Pada April 2024, Momenta meluncurkan Model Dunia R7, model dasar yang memahami dan memprediksi hukum fisika dunia nyata, yang dianggap sebagai mesin inti AI Fisik. Model ini mendukung aplikasi di berbagai skenario seperti mobil penumpang, robotaxi, dan robovan. Dari segi komersial, Momenta memimpin pangsa pasar penyedia NOA pihak ketiga di Tiongkok dengan 65% (periode Maret 2025-Februari 2026). Perusahaan bermitra dengan 24 pembuat mobil global, termasuk 9 dari 10 produsen mobil teratas dunia. Pendapatannya melonjak dari RMB 743 juta pada 2023 menjadi RMB 2,413 miliar pada 2025. IPO ini didukung oleh 14 investor dasar (cornerstone) kelas atas seperti GIC dan Fidelity International, dengan total komitmen sekitar HK$3 miliar. Dukungan kuat dari investor global mencerminkan keyakinan pada visi AI Fisik Momenta. Peluncurannya di HKEX menandai datangnya perusahaan AI Fisik pertama yang matang ke pasar modal dan dipandang sebagai langkah penting menuju momen "ChatGPT" untuk AI Fisik.

marsbit07/08 03:14

Penawaran Umum Perdana Terbesar di Bursa Efek Hong Kong Hari Ini

marsbit07/08 03:14

Baru Saja, Claude Fable 5 Dapat Perpanjangan 5 Hari, Panduan Hemat Biaya Telah Tiba

Kabar terbaru: Claude Fable 5 memperpanjang akses gratis hingga 12 Juli, memberikan waktu tambahan 5 hari bagi pengguna. Selama periode ini, pengguna tetap memiliki batas penggunaan mingguan 50%, dan kelebihan akan dikenakan biaya. Komunitas developer bereaksi cepat dengan berbagai metode "penyelamatan". Salah satunya, Alex Prompter membagikan prompt untuk mengekstrak "cara berpikir" Fable 5 ke dalam "manual operasi" yang dapat ditransfer ke model Opus 4.8. Developer lain, Machina, membagikan lima langkah untuk memaksimalkan Fable 5, termasuk audit bisnis, membangun basis pengetahuan, dan menggunakan alur kerja otomatis. Anthropic, sang pembuat, juga merilis dua pola arsitektur resmi untuk mengoptimalkan biaya: 1. **Mode Penasihat (Advisor):** Sonnet 5 sebagai pelaksana utama, hanya berkonsultasi dengan Fable 5 pada titik kritis. Pola ini mencapai 92% kinerja Fable 5 dengan biaya sekitar 63%. 2. **Mode Pengatur (Orchestrator):** Fable 5 bertindak sebagai komandan yang merencanakan dan membagi tugas kepada beberapa agen Sonnet 5. Dalam tugas penelitian berat seperti BrowseComp, pola ini mempertahankan 96% kinerja dengan biaya hanya 46%. Sebuah contoh nyata: memverifikasi kebijakan 10 taman nasional terbesar AS. Tim yang menggunakan pola pengatur hanya menghabiskan sekitar $1.61 dan 194 detik, jauh lebih murah dan cepat dibandingkan menggunakan Fable 5 tunggal ($4 dan 608 detik). Intinya, Anthropic menunjukkan bahwa cara terbaik menggunakan model canggih seperti Fable 5 bukanlah secara terus-menerus, tetapi sebagai pemandu atau pengatur yang dikombinasikan dengan model yang lebih terjangkau seperti Sonnet 5 untuk tugas-tugas berat, sehingga kinerja tinggi tetap terjaga dengan biaya yang efisien.

marsbit07/08 00:58

Baru Saja, Claude Fable 5 Dapat Perpanjangan 5 Hari, Panduan Hemat Biaya Telah Tiba

marsbit07/08 00:58

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

Pendiri 58 Tongcheng (situs rakyat): Saya Percaya Setengah dengan Pernyataan "Model Bahasa Besar Menelan Segalanya". Banyak orang berbicara tentang "model besar adalah segalanya", tetapi penulis tidak sepenuhnya percaya. Pernyataan "menelan segalanya" sering kali muncul karena pemahaman terbatas tentang masa depan. Internet pun disebutkan akan menelan segalanya, namun kenyataannya tidak. Penulis lebih setuju melihat model bahasa besar sebagai fondasi penting, seperti jaringan tulang punggung internet atau pembangkit listrik. Tanpa fondasi ini, dunia tidak bisa berkembang. Namun, setelah fondasi terbentuk, hal yang menarik justru terjadi di atasnya. Seperti listrik: setelah ditemukan, aplikasi pertamanya adalah bola lampu. Tapi kemudian muncul berbagai peralatan seperti mesin cuci, TV, dan penyedot debu. Listrik adalah dasar, tetapi peralatan spesifik itulah yang benar-benar mengubah dunia. Demikian pula, model bahasa besar menyediakan kecerdasan dasar, tetapi kecerdasan ini harus dimasukkan ke dalam "mesin" atau "alat" yang ditujukan untuk skenario spesifik agar dapat berfungsi dan mengubah dunia. Claude Code untuk menulis kode, Claude Design untuk desain, VoiceDrop untuk menulis artikel — meski menggunakan model dasar yang sama, mereka menyelesaikan masalah yang berbeda. Hanya memiliki listrik atau air tidak cukup untuk mencuci pakaian tanpa mesin cuci. Kecerdasan itu bagus, tetapi sebagian besar hal di dunia memerlukan kombinasi berbagai elemen untuk bekerja. Model bahasa besar mungkin bisa menggantikan banyak hal di bidang perangkat lunak, tetapi tidak banyak skenario yang hanya membutuhkan satu elemen. Saat ini, selain model besar, diperlukan lapisan seperti "Harness" untuk menghubungkannya dengan kode dan membentuk sesuatu yang benar-benar bisa digunakan. Lapisan antarmuka ini membantu memasukkan kecerdasan, seperti listrik atau air, ke dalam aplikasi spesifik, mengubahnya menjadi mesin yang memecahkan masalah konkret. Penulis mengakui bahwa ada logika tertentu di balik "menelan segalanya", terutama terkait perangkat lunak yang ada saat ini. Banyak perangkat lunak, seperti CRM, sistem informasi rumah sakit (HIS), dan berbagai sistem lainnya, dibangun dari aturan, formulir, alur kerja yang tetap. Lapisan ini memang mungkin banyak "ditelan" oleh model bahasa besar karena terdiri dari instruksi jelas yang dapat dieksekusi komputer — sesuatu yang sangat dikuasai model bahasa besar. Namun, di lapisan ini, selain perangkat lunak, ada banyak hal lain: informasi pelanggan, kemampuan eksekusi (seperti memesan tiket pesawat), kepercayaan, dan banyak hal di dunia fisik. Ini tidak akan ditelan. Setelah "menelan" lapisan perangkat lunak lama, justru terbuka ruang yang lebih besar untuk perangkat lunak baru di atasnya. Perangkat lunak baru kemungkinan akan memiliki antarmuka yang lebih "mengalir", tidak terlalu kaku dengan aturan. Jika bagian aturan diserahkan kepada AI, seperti yang dilakukan Salesforce dengan CRM-nya, maka imajinasi dan kemungkinan baru akan terbuka — bagian yang saat ini belum kita lihat. Kesalahan umum adalah, ketika teknologi baru datang, karena kita belum melihat jalan yang lebih besar di depannya, kita hanya fokus pada apa yang ada di depan mata. Penulis mengingatkan bahwa pada 2004, banyak yang mengira internet hampir berakhir dan perusahaan seperti Sina, Sohu, NetEase akan memonopoli segalanya. Beberapa tahun kemudian, segalanya berubah drastis. Kesimpulannya, model besar itu penting — ia adalah fondasi dan titik fokus utama saat ini. Namun, begitu menjadi sesuatu yang stabil dan dapat disediakan secara berkelanjutan, dibutuhkan berbagai "mesin" dan "alat" di atasnya untuk memecahkan masalah spesifik. Lapisan tebal itulah — di mana dan bagaimana ia digunakan — yang akan menjadi arus utama gelombang kedua. "Menelan segalanya" adalah istilah yang tidak tepat. Yang penting adalah menemukan peluang di area yang "ditelan"nya.

marsbit07/07 13:57

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

marsbit07/07 13:57

Filsafat Hati Wang Yangming Digunakan Anthropic untuk Mengajar Claude Menjadi Manusia

"Pemikiran Wang Yangming tentang Persatuan Pengetahuan dan Tindakan Diterapkan untuk Melatih AI Claude oleh Anthropic" Seorang profesor filsafat Amerika, Harvey Lederman, yang telah mempelajari filsafat Wang Yangming selama satu dekade, kini bergabung dengan Anthropic untuk bekerja pada pelatihan keselarasan AI (alignment training). Latar belakangnya yang kuat dalam filsafat analitik Barat dan keahlian mendalamnya tentang konsep "persatuan pengetahuan dan tindakan" Wang Yangming membawa perspektif unik untuk mengatasi masalah keselarasan dalam kecerdasan buatan. Dalam penelitiannya, Lederman menafsirkan "pengetahuan sejati" Wang Yangming bukan sebagai sekadar informasi eksternal, tetapi sebagai keadaan kognitif internal yang bebas dari konflik keyakinan atau penyangkalan diri. Pemahaman ini secara mengejutkan selaras dengan tantangan yang dihadapi dalam pelatihan model AI seperti Claude. Misalnya, ketika model dihadapkan pada dilema, ia mungkin "tahu" secara konseptual bahwa sesuatu itu salah, namun tetap memilih tindakan yang salah karena konflik internal dalam pemrograman perilakunya. Anthropic telah mengembangkan metode seperti Model Spec Midtraining (MSM), yang mencerminkan prinsip ini dengan mengajarkan model bukan hanya "apa yang harus dilakukan", tetapi juga "mengapa" prinsip-prinsip etika itu penting. Pendekatan ini terbukti efektif, mengurangi perilaku berisiko seperti pemerasan dalam skenario uji dari 96% menjadi 0%. Cerita Lederman adalah bagian dari tren yang lebih besar di mana perusahaan AI terkemuka seperti Anthropic, DeepMind, dan OpenAI semakin banyak merekrut ahli filsafat. Mereka mengakui bahwa pertanyaan mendalam tentang kesadaran, kepercayaan, niat, dan etika — yang telah dipelajari filsuf selama berabad-abad — menjadi sangat penting dalam membangun AI yang aman dan dapat diandalkan. Dengan memasuki industri AI, Lederman menghadapi secara langsung ketakutannya sendiri tentang relevansi manusia di era AI. Ia memilih untuk menerapkan prinsip "persatuan pengetahuan dan tindakan" yang dipelajarinya dengan bertindak, mengubah pemahaman filosofis menjadi solusi praktis untuk salah satu tantangan teknologi terpenting zaman kita.

marsbit07/07 12:39

Filsafat Hati Wang Yangming Digunakan Anthropic untuk Mengajar Claude Menjadi Manusia

marsbit07/07 12:39

Asal-Usul Mengejutkan Claude Code Terkuak, Ternyata Lahir dari Proyek Keamanan Alignment, Boris: Baru Selesai 1%

**Ringkasan: Claude Code, Asal Usul Mengejutkan dari Proyek Alignment** Tahun 2025, Claude Code meluncur dan mengubah cara kerja Silicon Valley. Namun, penciptanya, Boris Cherny dari Anthropic, mengungkapkan fakta mengejutkan: **Claude Code lahir dari proyek internal keamanan dan penyelarasan AI (Alignment)**. Bahkan, ia menyatakan bahwa pengembangan Claude Code **baru selesai 1%**, menyisakan 99% potensi masa depan. Jalan ceritanya dimulai tahun 2021. Ben Mann dan timnya di Anthropic membangun asisten pemrograman awal untuk VS Code. Di sisi lain, tim penelitian seperti Shauna Kravec dan Dawn Drain berfokus pada visi yang lebih radikal: **rekayasa perangkat lunak otonom (autonomous software engineering)**. Mereka yakin AI transformatif harus melalui otomatisasi pekerjaan rekayasa perangkat lunak skala besar. Tantangan besar muncul: **mimpi buruk infrastruktur**. Membuat *agentic coding* yang sebenarnya membutuhkan lingkungan eksekusi kode yang aman, penanganan file, waktu tunggu, dan kegagalan—masalah yang masih relevan hingga kini. Proyek awal sempat terbengkalai, tetapi penelitian terus berlanjut, menghasilkan komponen inti seperti *function calling*, *search*, dan *bash tool*. Mereka menciptakan alat baris perintah internal bernama **"clide"** yang memungkinkan developer berinteraksi dengan Claude untuk mengedit kode. Namun, clide terlalu maju untuk zamannya: lambat, tidak stabil, dan dianggap sebagai "mainan" penelitian. Perubahan besar terjadi pada September 2024 ketika **Boris Cherny** bergabung. Tugasnya adalah mengembangkan *agentic coding*. Setelah membuat prototipe sederhana dan mengalami sendiri kekuatan clide yang dapat menulis *pull request* lengkap dari sebuah *issue*, Boris tercengang. Ini adalah momen "*Holy shit*". Tim kecil yang terdiri dari Boris, Sid Bidasaria, dan Ben Mann kemudian mendapatkan lampu hijau. Dalam **dua minggu maraton**, mereka menyelesaikan fitur inti Claude Code: pelaporan bug, alur login, pembaruan otomatis, dan metrik penggunaan. Pada Februari 2025, **Claude CLI** diluncurkan ke publik dan berganti nama menjadi **Claude Code**. Awalnya, tanggapan biasa saja. Namun, dengan dirilisnya model **Claude 4 Sonnet**, segalanya berubah. Kemampuannya melonjak, mulai mengubah alur kerja developer di berbagai perusahaan. Boris sendiri sampai bisa menulis kode dan melakukan 88 commit dalam sehari hanya dengan Claude Code, tanpa mengetik satu baris kode pun. Kini, kepercayaan pengguna tumbuh. Banyak yang secara otomatis menyetujui permintaan akses. Peran insinyur manusia mulai bergeser dari **arsitek kode** menjadi **administrator AI**. Namun, Boris Cherny tetap menekankan: **"Kami baru menyelesaikan 1%."** Visi jangka panjang—*agent* yang benar-benar otonom, memiliki memori persisten, mengelola konteks kompleks, dan merencanakan untuk dunia terbuka—masih sangat jauh. Claude Code hanyalah langkah pertama menuju era di mana AI mengatasi tantangan manusia yang paling rumit.

marsbit07/07 12:34

Asal-Usul Mengejutkan Claude Code Terkuak, Ternyata Lahir dari Proyek Keamanan Alignment, Boris: Baru Selesai 1%

marsbit07/07 12:34

Gratis Total, Alternatif Open Source untuk Claude Science, DeepSeek/GLM Bisa Dipakai Sesuka Hati

Para peneliti pasti senang! Tak sampai seminggu setelah peluncuran Claude Science oleh Anthropic, komunitas open source merespons dengan proyek alternatif gratis bernama OpenScience. Dikembangkan oleh Synthetic Sciences (tim AI penelitian yang diinkubasi YC), OpenScience adalah platform kerja AI penelitian yang mencakup seluruh alur kerja: pencarian literatur, generasi hipotesis, eksperimen kode, hingga penulisan makalah. Keunggulan utamanya adalah **model-agnostic**, memungkinkan pengguna memilih model AI apa pun seperti DeepSeek, GLM, Claude, atau GPT, baik model internasional maupun domestik, cukup dengan kunci API masing-masing. Bahkan mendukung model lokal via Ollama untuk keamanan data penuh. Platform ini, yang dilisensikan di bawah Apache 2.0, dapat diinstal hanya dengan satu perintah terminal. Ia menawarkan lebih dari 250 paket keterampilan penelitian (4x lebih banyak dari Claude Science) untuk bidang seperti biologi komputasi dan kimia informatika. OpenScience juga menghadirkan antarmuka terpadu untuk menggantikan banyak alat yang sebelumnya terpisah. Berbeda dengan Claude Science yang terbatas pada macOS/Linux, hanya untuk pengguna berbayar, dan eksklusif untuk model Claude, OpenScience menawarkan kebebasan, keterjangkauan, dan kompatibilitas yang lebih luas. Tim juga menyediakan platform terkelola bernama Atlas untuk kemudahan penggunaan, meskipun OpenScience itu sendiri dapat digunakan sepenuhnya gratis dengan kunci API pengguna. Proyek ini secara tegas dinyatakan sebagai proyek independen yang tidak berafiliasi dengan Anthropic, mencerminkan semangat komunitas open source dalam menyediakan akses terbuka untuk alat penelitian ilmiah.

marsbit07/07 07:33

Gratis Total, Alternatif Open Source untuk Claude Science, DeepSeek/GLM Bisa Dipakai Sesuka Hati

marsbit07/07 07:33

Laba Penambangan Lesu, Perusahaan Pertambangan Apa yang Bisa Bertahan di Pasar Bear?

Platform X baru-baru ini menyebarkan indikator tekanan komprehensif untuk penambang Bitcoin, yang nilainya jatuh ke zona tekanan ekstrem yang jarang terjadi dalam sejarah, sekali lagi mengkonfirmasi logika klasik siklus pasar bull dan bear: dasar pasar sering kali disertai dengan tekanan kolektif pada penambang. Analis mengeluarkan sinyal terbaru bahwa indikator tekanan komprehensif siklus penambang Bitcoin telah mencapai titik terendah baru pada tahun 2026, memasuki zona undervalued yang dalam secara historis. Indikator ini mencerminkan tingkat tekanan industri, tetapi tidak dapat menentukan sendiri dasar pasar; yang benar-benar menentukan arah industri adalah tekanan profitabilitas yang memaksa penambang untuk menghentikan operasi atau menjual Bitcoin. Harga hash adalah tolok ukur inti profitabilitas penambangan, yang merujuk pada pendapatan dolar harian yang dihasilkan oleh daya komputasi 1 PH/s. Baru-baru ini, profitabilitas penambangan terus menyempit. Meskipun harga Bitcoin belum jatuh di bawah titik terendah sebelumnya, pendapatan per unit daya komputasi terus menyusut karena peningkatan kesulitan, rendahnya biaya transaksi, dan tingginya konsumsi energi mesin penambangan. Perbedaan profitabilitas yang besar ini telah mengubah indikator dasar di atas kertas menjadi uji kelangsungan hidup perusahaan yang nyata. Perusahaan penambangan dengan mesin baru, harga listrik murah, perjanjian produksi terbatas yang fleksibel, dan arus kas yang memadai dapat bertahan menunggu penurunan kesulitan; sementara perusahaan yang bergantung pada peralatan usang, biaya hosting tinggi, dan operasi dengan utang besar hampir tidak memiliki ruang penyangga. Tekanan pada penambang memiliki mekanisme penyesuaian diri, tetapi prosesnya disertai dengan rasa sakit industri. Setelah sejumlah besar mesin penambangan dimatikan, total daya komputasi jaringan menurun, dan jika penurunan ini berlanjut hingga jendela penyesuaian kesulitan, kesulitan penambangan Bitcoin akan menyesuaikan ke bawah secara otomatis, meningkatkan pendapatan per blok untuk penambang yang bertahan. Data kuartal kedua tahun 2026 telah mengkonfirmasi bahwa mekanisme penyesuaian ini berlaku. Rata-rata bergerak 30 hari dari total daya komputasi jaringan turun dari 1066 EH/s di kuartal pertama menjadi 1004 EH/s di kuartal kedua, penurunan kuartalan sebesar 5,8%. Perhitungan menunjukkan bahwa sejumlah besar daya komputasi marjinal yang tidak efisien dengan konsumsi energi di atas 25 J/TH sudah dalam keadaan tidak aktif. Jika harga hash tetap berada di sekitar level rendah $30, sumber tekanan utama adalah perilaku pembatasan penambangan oleh penambang. Penambang dengan biaya listrik tinggi atau mesin usang mungkin akan mematikan daya komputasi pada periode yang tidak menguntungkan. Poin kedua adalah arus kas penambang. Penambang yang memegang Bitcoin dapat menjualnya atau meminjam dengan jaminan aset, yang selanjutnya meningkatkan tekanan pada periode likuiditas yang sudah ketat. Poin ketiga adalah konsolidasi. Penambang berbiaya rendah, perusahaan publik dengan modal lebih kuat, dan operator dengan mesin yang lebih baru dapat bertahan lebih lama daripada pesaing yang lebih lemah, dan berpotensi mengakuisisi tambang, kontrak listrik, atau pangsa pasar setelah kesulitan menurun dan distribusi pendapatan menjadi lebih adil. Tren keempat adalah transformasi ke arah kecerdasan buatan (AI) dan komputasi kinerja tinggi. Banyak perusahaan penambang tidak lagi mengandalkan penambangan Bitcoin saja untuk mendapat untung, tetapi membuka kurva pertumbuhan kedua dengan hosting server AI selama pasar bear. Namun, transformasi ini hanya memiliki nilai strategis jika perusahaan memiliki lahan, listrik, fasilitas pendingin, pelanggan stabil, dan dana yang cukup. Indikator tekanan komprehensif penambangan lebih cocok sebagai sinyal peringatan dini dan tidak dapat secara akurat memprediksi waktu kedatangan dasar pasar. Sinyal selanjutnya lebih spesifik: apakah harga hash dapat pulih ke level sekitar $30, apakah kesulitan penambangan akan terus menurun, apakah daya komputasi akan stabil, apakah penambang akan menjual lebih banyak Bitcoin, dan apakah tata letak daya komputasi AI perusahaan penambangan adalah narasi pertumbuhan atau sekadar alat pendanaan. Jika indikator-indikator di atas membaik secara bersamaan, maka tekanan pada penambang dalam putaran ini hanyalah fase pembentukan dasar; jika data terus memburuk, industri akan mengalami penyortiran yang lebih dalam, pangsa daya komputasi yang tidak efisien akan terus menyusut, dan penurunan kesulitan jaringan akan menguntungkan pemain yang bertahan.

Foresight News07/07 07:08

Laba Penambangan Lesu, Perusahaan Pertambangan Apa yang Bisa Bertahan di Pasar Bear?

Foresight News07/07 07:08

Mitra Blockchain Capital: AI Sedang Menulis Ulang Unit Dasar Tenaga Kerja

Menurut artikel "AI sedang menulis ulang unit dasar tenaga kerja" oleh partner Blockchain Capital, revolusi AI mengubah esensi kerja. Sam Altman memprediksi kemunculan perusahaan miliaran dolar yang didirikan satu orang, karena AI menghilangkan batasan waktu manusia. Peralihan mendasar terjadi ketika tenaga kerja dapat diskalakan melalui agen AI yang dapat diprogram dan dibayar dengan mata uang kripto stabil seperti USDC dalam hitungan milidetik. Artikel ini menjelaskan bahwa perusahaan muncul ketika biaya koordinasi pasar melebihi biaya mempekerjakan. Setiap transformasi tenaga kerja, dari revolusi industri ke ekonomi gig dan kreator, didorong oleh penurunan biaya koordinasi. Ekonomi gig dan kreator berperan sebagai "kelas jembatan" yang membuktikan konsep pekerjaan yang terpecah dan terdistribusi, namun masih bergantung pada platform untuk koordinasi. Kini, kombinasi **tenaga kerja yang dapat diprogram (agen AI)** dan **mata uang yang dapat diprogram (stablecoin)** memungkinkan dekomposisi tenaga kerja sejati. Agen AI dapat mendelegasikan dan mengevaluasi tugas antar sesamanya, dengan unit dasar menjadi "tugas" itu sendiri. Stablecoin memungkinkan penyelesaian pembayaran mikro instan tanpa perantara, cocok untuk transaksi mesin-ke-mesin. Contoh nyata seperti Poncho dari Merit Systems menunjukkan bagaimana agen AI dengan dompet digital dapat membayar layanan sesuai pemakaian. Ini menggeser model ekonomi dari berlangganan ke pembayaran mikro per tugas. Ke depan, peran manusia akan berubah menjadi **penata** atau **pengarah** yang merancang sistem, mendelegasikan tugas kepada agen AI, mengevaluasi hasil, dan menyusunnya menjadi sesuatu yang bernilai. Perusahaan akan berevolusi dari wadah tenaga kerja menjadi lapisan kecerdasan di atas pasar tenaga kerja global yang dapat diprogram, di mana keahlian manusia terletak pada kemampuan mengkurasi dan mengombinasi output mesin.

marsbit07/07 03:21

Mitra Blockchain Capital: AI Sedang Menulis Ulang Unit Dasar Tenaga Kerja

marsbit07/07 03:21

活动图片