# 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.

Boom AI Hadapi Masalah Overleverage Setelah Kejatuhan Dana dengan 67% Investasi

Boom AI Hadapi Masalah Penggunaan Utang Berlebihan Setelah Runtuhnya Dana dengan 67% Investasi Dana lindung nilai Situational Awareness AI milik Leopold Aschenbrenner anjlok sekitar 67% pada Juli karena margin call, memaksa penjualan seluruh portofolio publiknya. Keruntuhan ini mempertanyakan prospek pasar saham untuk paruh kedua 2026. Meski prediksi permintaan AI akurat, dana yang sebelumnya mencetak return 439% dengan leverage 4x hampir mengalami bencana akibat penurunan 35-47% pada posisi utamanya di infrastruktur dan chip AI. Kesalahan bukan pada taruhannya. Portofolio dana banyak berisi saham seperti SanDisk dan Micron, didukung data pertumbuhan permintaan chip memori dan kenaikan harga NAND serta DRAM. Namun, indeks semikonduktor Philadelphia turun hampir 30% dari puncaknya, dan leverage tinggi mencegah dana bertahan hingga pemulihan. Bank sentral seperti Bank of England telah memperingatkan risiko peningkatan leverage di pasar saham, terutama pada perusahaan AI yang dinilai terlalu tinggi. Mereka mengingatkan insiden seperti Archegos 2021. Pertanyaan terbuka adalah apakah perdagangan AI institusional akan bertahan. JP Morgan menyebut efek leverage mungkin masih ada, tetapi investor cenderung beralih ke aset riil berjangka panjang. Investasi AI tidak melambat (diperkirakan mencapai $7.6 triliun untuk daya komputasi dan data center), namun pasar mungkin lebih berhati-hati dalam menerima risiko, dan apakah penurunan berikutnya akan dihadapi modal sabar atau penjualan panic oleh pemegang saham dengan leverage tinggi.

cryptonews.ru08/17 17:54

Boom AI Hadapi Masalah Overleverage Setelah Kejatuhan Dana dengan 67% Investasi

cryptonews.ru08/17 17:54

AI Tidak Lebih Pintar dari Manusia, Cuma Tak Takut Kalah, Ungkap Pemenang Fields Medal Sepuluh Hasil OpenAI

AI matematika OpenAI, Astra, belum mengungguli kecerdasan manusia dalam berpikir matematis mendalam, tetapi memiliki keunggulan besar dalam eksplorasi berkecepatan tinggi dan tidak takut gagal. Ini adalah inti analisis Timothy Gowers, peraih Fields Medal, terhadap sepuluh pencapaian matematika OpenAI baru-baru ini. OpenAI mengumumkan sepuluh hasil dalam matematika dan ilmu komputer teoretis, termasuk membantah Dugaan Jarak Satuan Erdős (berusia 80 tahun) dan memberikan contoh pertama grup non-sofic. Pencapaian ini awalnya mengejutkan komunitas matematika. Namun, Gowers dan matematikawan lain seperti Francesco Fournier-Facio menyoroti bahwa metode AI seringkali bersifat eksplorasi sistematis atau "melempar banyak hal ke dinding hingga ada yang menempel," daripada wawasan konseptual yang benar-benar baru. AI unggul dalam pencarian brute-force untuk contoh atau konstruksi tertentu, terutama di area dengan banyak data latihan dan biaya kegagalan rendah. Perbedaan mendasar bukan antara membuktikan teorema dan menemukan contoh tandingan, tetapi dalam kemampuan "pemangkasan" pohon pencarian. Matematikawan manusia unggul dalam intuisi untuk memilih jalur yang menjanjikan dan mengabaikan yang sia-sia sejak awal—keterampilan yang dikembangkan melalui pengalaman berharga dalam kebuntuan dan kesalahan. AI, dengan kecepatan dan daya komputasinya, dapat mencoba ratusan jalur tanpa tekanan untuk memangkasnya secara efisien. Keterbatasan AI berasal dari pelatihan pada "produk akhir" bukti yang sudah dipoles, yang menghapus jejak proses pemikiran, kegagalan, dan penilaian kesulitan yang sebenarnya ("gesekan alami"). Tanpa data ini, AI kesulitan belajar penilaian strategis. Selain itu, kecepatannya sendiri mengurangi kebutuhan untuk mengembangkan efisiensi strategis ini. Gowers berpendapat bahwa terobosan AI yang sebenarnya akan terjadi ketika ia tidak hanya memecahkan masalah, tetapi juga menghasilkan metode baru yang secara mendasar mengubah cara kerja matematikawan—seperti terobosan masalah cap-set pada 2016. Untuk mencapainya, pelatihan AI perlu memberi penghargaan tidak hanya pada hasil akhir, tetapi juga pada efisiensi proses dan penalaran yang orisinal, bukan sekadar mengambil dari literatur yang ada.

marsbit08/17 13:10

AI Tidak Lebih Pintar dari Manusia, Cuma Tak Takut Kalah, Ungkap Pemenang Fields Medal Sepuluh Hasil OpenAI

marsbit08/17 13:10

Habis Rp14 Triliun, Kapitalisasi Pasar Anjlok Rp2.000 Triliun, SenseTime Tiba-tiba Untung

Pada 16 Agustus, SenseTime, perusahaan AI ternama, mengumumkan peringatan laba positif yang mengindikasikan akan mencapai profit bersih untuk pertama kalinya sejak IPO pada paruh pertama 2026. Ini mendorong sahamnya naik lebih dari 8%. Namun, nilai pasar sahamnya, yang pernah mencapai puncak sekitar HK$270 miliar, kini hanya sekitar HK$64,6 miliar, turun lebih dari 80%. Sebagai salah satu "Empat Naga AI" Tiongkok, SenseTime unggul di era AI 1.0 dengan teknologi visi komputer seperti pengenalan wajah dan solusi kota pintar. Namun, perusahaan ini tertinggal dalam transisi ke era AI 2.0 yang dipicu oleh generatif AI seperti ChatGPT, yang berfokus pada kemampuan kreatif. SenseTime menghadapi serangkaian tantangan berat: sanksi AS, disrupsi teknologi, penurunan bisnis andalannya (kota pintar turun dari 45,6% pendapatan pada 2021 menjadi sekitar 12%), kematian pendirinya, laporan short-seller, dan pemotongan hampir 60% karyawan. Untuk bertahan, SenseTime melakukan transformasi radikal dari model bisnis proyek berbasis visi ke model yang digerakkan oleh generatif AI. Pada 2025, 72,4% pendapatan berasal dari AI generatif, sementara visi AI menyumbang 21,6%. Perusahaan juga mengendalikan biaya dengan meningkatkan efisiensi pelatihan model dan mengurangi ketergantungan pada komputasi tinggi. Peringatan laba menunjukkan hasil awal dari transformasi ini. Meski menunjukkan tanda-tanda perbaikan, SenseTime menghadapi tantangan mendasar di era AI saat ini: persaingan bergeser ke ekosistem lengkap (model, komputasi, pengguna, aplikasi) yang dikuasai raksasa teknologi seperti Microsoft/OpenAI, Google, Alibaba, Tencent, dan ByteDance. Pertanyaan kritisnya adalah apakah perusahaan AI independen seperti SenseTime dapat membangun pertahanan bisnis yang berkelanjutan tanpa memiliki platform aliran pengguna super. Masa depannya bergantung pada kemampuannya menjawab tantangan ini.

marsbit08/17 12:24

Habis Rp14 Triliun, Kapitalisasi Pasar Anjlok Rp2.000 Triliun, SenseTime Tiba-tiba Untung

marsbit08/17 12:24

Bitmine Tom Lee Kini Menguasai 4,8% dari Total Pasokan Ethereum. Haruskah Membeli ETH Sekarang?

Tom Lee, pendiri Fundstrat Global Advisors dan pendukung kripto yang terkenal, kini menjabat sebagai ketua dewan Bitmine. Perusahaan ini telah bertransformasi dari penambang Bitcoin menjadi pemegang korporasi Ethereum terbesar di dunia, dengan kepemilikan 5,81 juta token Ether (setara 4,8% dari total pasokan). Lee, yang akurat memprediksi kenaikan Bitcoin di masa lalu, sangat optimis terhadap Ethereum. Ia merekomendasikan pembelian ETH di akhir 2024 dan memproyeksikan harganya bisa mencapai $22.000 dalam beberapa tahun ke depan, bahkan $62.000–$250.000 dalam jangka panjang. Keyakinannya didasari peran Ethereum sebagai blockchain utama untuk kontrak pintar, aplikasi terdesentralisasi (dApp), aset dunia nyata yang ditokenisasi (RWA), serta kebutuhan agen kecerdasan buatan akan jaringan yang netral dan aman. Meski harga ETH turun hampir 60% dalam setahun dan terkendala isu makroekonomi, Lee yakin aset kripto ini memiliki katalisator pertumbuhan jangka panjang yang kuat. Penulis artikel mengakui bahwa meski masa lalu Lee tidak menjamin kesuksesan di masa depan, Ethereum tetap merupakan investasi menarik karena utilitasnya yang nyata dan potensi masuknya modal institusional melalui ETF spot. Oleh karena itu, meski tidak membeli seagresif Bitmine, akumulasi ETH secara bertahap di pasar yang volatil ini dinilai sebagai langkah yang masuk akal.

cryptonews.ru08/17 11:24

Bitmine Tom Lee Kini Menguasai 4,8% dari Total Pasokan Ethereum. Haruskah Membeli ETH Sekarang?

cryptonews.ru08/17 11:24

Peraih Medali Fields: AI Sekarang Terutama Mengandalkan "Bantahan" untuk Menembus Dugaan Matematika Besar

Matematikawan peraih Fields Medal, Timothy Gowers, mengamati bahwa AI cenderung mendekati tebakan matematika dengan mencari contoh penyangkal (counterexample), alih-alih mencoba membuktikannya secara langsung. Pola ini terlihat dalam berbagai terobosan matematika AI baru-baru ini, seperti dalam Dugaan Jarak Satuan Erdős, Dugaan Jacobian, masalah grup non-sofic, dan bilangan Ramsey multi-warna. Di berbagai kasus ini, AI berhasil mengkonstruksi objek atau contoh spesifik yang bertentangan dengan pernyataan yang telah lama diyakini. Gowers menjelaskan bahwa kekuatan AI dalam konteks ini berasal dari dua keunggulan utama: **pengetahuan yang luas** (mampu menggabungkan alat dari bidang matematika yang berbeda) dan **kemampuan untuk mencoba banyak pendekatan dengan biaya rendah**. AI dapat dengan cepat mengeksplorasi ruang pencarian yang sangat besar untuk menemukan objek yang memenuhi syarat tertentu, sebuah tugas yang sulit dan memakan waktu bagi manusia. Namun, Gowers juga mencatat bahwa AI saat ini masih kurang dalam memiliki "hidung" matematis—intuisi untuk dengan cepat mengidentifikasi jalur yang paling menjanjikan dan menghindari jalan buntu. Meskipun unggul dalam pencarian luas dan konstruksi, AI sering kali mengusulkan rencana yang terdengar menjanjikan namun ternyata tidak efektif. Gowers percaya kemampuan ini akan berkembang, tetapi tanda sejati kedewasaan AI dalam matematika adalah ketika ia tidak hanya memecahkan masalah, tetapi juga menghasilkan metode baru yang elegan dan inspiratif yang dapat digunakan oleh matematikawan lain untuk penemuan lebih lanjut.

marsbit08/17 11:18

Peraih Medali Fields: AI Sekarang Terutama Mengandalkan "Bantahan" untuk Menembus Dugaan Matematika Besar

marsbit08/17 11:18

Kepala Anthropic: AI Akan Bantu Menaklukkan Mayoritas Penyakit dalam 5–10 Tahun

Pendiri dan CEO Anthropic, Dario Amodei, menyatakan bahwa kecerdasan buatan (AI) berpotensi memungkinkan manusia menyembuhkan atau mencegah sebagian besar penyakit dalam waktu 5-10 tahun ke depan. Pernyataan ini ia sampaikan melalui media sosial X pada 16 Agustus. Amodeli mengakui prediksinya mungkin terdengar terlalu optimis, tetapi ia yakin hal itu realistis jika perkembangan sistem AI yang kuat terus berlanjut dengan kecepatan saat ini. Ia menekankan bahwa ini bukan tentang obat ajaib tunggal, melainkan tentang skenario di mana AI dapat mempercepat penelitian biologi dan pengembangan terapi baru hingga sepuluh kali lipat. Percepatan ini bisa mempersingkat kemajuan yang biasanya membutuhkan 50-100 tahun menjadi hanya satu dekade. Dalam esainya "Machines of Loving Grace," Amodei menjelaskan bahwa hasil dari akselerasi ini dapat mencakup penurunan drastis dalam kematian akibat kanker, pencegahan atau pengobatan penyakit genetik, kemajuan melawan Alzheimer, terapi yang lebih baik untuk penyakit jantung dan autoimun, serta pendekatan baru untuk diabetes dan obesitas. Namun, ia mengakui bahwa AI tidak dapat menggantikan tahap penting seperti penelitian laboratorium, uji klinis, dan persetujuan regulator. Anthropic sendiri sedang memperluas proyek di bidang biologi dan kedokteran melalui program "AI for Science," yang memberikan akses model AI kepada peneliti. Amodei berharap melihat hasil awal dalam beberapa bulan ke depan dan pencapaian yang lebih signifikan dalam tahun-tahun berikutnya. Analisis juga mencatat bahwa pernyataan ini muncul dalam konteks korporat di mana Anthropic memiliki valuasi yang sangat tinggi (melebihi $960 miliar) dan tekanan dari investor untuk menunjukkan hasil nyata di luar chatbot. Terobosan dalam biologi dan kedokteran bisa menjadi pembenaran utama untuk valuasi setinggi itu. Pertanyaan terbuka tetap ada: apakah percepatan penelitian ini akan benar-benar menghasilkan metode pengobatan baru, atau hanya meningkatkan alat analisis data bagi ilmuwan.

cryptonews.ru08/17 10:42

Kepala Anthropic: AI Akan Bantu Menaklukkan Mayoritas Penyakit dalam 5–10 Tahun

cryptonews.ru08/17 10:42

活动图片