# Artikel Terkait Claude

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

Anthropic Berteriak Serigala (AGI) Datang, Untuk Manusia atau IPO?

Anthropic menerbitkan artikel berjudul "When AI builds itself" yang membahas konsep peningkatan diri secara rekursif (recursive self-improvement) pada AI, di mana AI mulai berpartisipasi dalam desain, pelatihan, dan pengoptimalan versi penerusnya sendiri. Data internal menunjukkan bahwa lebih dari 80% kode yang digabungkan ke basis kode Anthropic hingga Mei 2026 ditulis oleh Claude, dan produktivitas insinyur meningkat sekitar 8 kali lipat dibandingkan tahun 2024. Claude juga semakin mampu menangani tugas-tugas rekayasa yang kompleks dan terbuka, dengan tingkat keberhasilan mencapai 76% pada Mei 2026. Claude tidak hanya menulis kode, tetapi juga digunakan dalam tinjauan kode, penelitian keamanan AI, dan proses penelitian lainnya. Anthropic menyoroti bahwa Claude semakin mampu memberikan saran yang lebih baik daripada manusia dalam beberapa tahap penelitian. Perusahaan memetakan evolusi dari pekerjaan manusia murni hingga agen AI yang dapat menjalankan dan mendelegasikan tugas. Anthropic memperingatkan tentang potensi "loop tertutup" di mana AI dapat terus meningkatkan diri sendiri secara mandiri, dan menyerukan perlunya mekanisme koordinasi global untuk memperlambat atau menghentikan sementara pengembangan AI depan jika risikonya meningkat. Artikel ini muncul di tengah persiapan IPO Anthropic. Sementara menyampaikan peringatan keamanan, ia juga menekankan posisi teknologi unggulan Anthropic, menyarankan bahwa Claude bukan hanya produk, tetapi juga alat produksi kunci yang tertanam dalam proses pengembangan model. Ini menciptakan narasi "roda gila" untuk menarik investor. Perbandingan dibuat dengan OpenAI, yang baru-baru ini juga menyebutkan tanda-tanda awal peningkatan diri rekursif tetapi lebih fokus pada tata kelola, sedangkan Anthropic lebih menonjolkan kemampuan internal dan kemajuan Claude.

marsbit06/05 07:09

Anthropic Berteriak Serigala (AGI) Datang, Untuk Manusia atau IPO?

marsbit06/05 07:09

Terbaru! Anthropic Serukan Semua Pihak untuk Hentikan Penelitian AI

**Ringkasan Artikel: Anthropic Serukan Penghentian Penelitian AI** Anthropic baru saja mempublikasikan temuan mengejutkan melalui blog resmi mereka: AI telah memulai proses evolusi mandiri, atau *recursive self-improvement* (RSI). Data internal menunjukkan bahwa model mereka, Claude, kini menulis lebih dari 80% kode yang digunakan di internal Anthropic—lonjakan drastis dari sebelumnya yang hanya berupa angka tunggal. Produktivitas insinyur melonjak delapan kali lipat per kuartal pada 2026 dibandingkan periode 2021-2025, didorong oleh kemampuan coding Claude. Yang lebih mengkhawatirkan adalah peningkatan kualitas dan kreativitasnya. Dalam tugas pemrograman yang kompleks dan terbuka, tingkat keberhasilan Claude naik dari 26% menjadi 76% hanya dalam enam bulan. Claude bahkan kini digunakan untuk mereview kode, berhasil mencegah sepertiga bug yang sebelumnya lolos dari insinyur manusia. Anthropic memperkenalkan metrik baru: "durasi tugas perangkat lunak yang dapat diselesaikan AI secara mandiri." Kemampuan ini berlipat ganda setiap empat bulan. Jika tren berlanjut, pada 2027 AI dapat mengerjakan proyek yang memakan waktu manusia berminggu-minggu. Peran manusia dalam pengembangan AI semakin menyempit, dari penulis kode, reviewer, hingga pelaksana eksperimen. Keunggulan terakhir manusia saat ini mungkin hanya "selera penelitian," namun ini bisa saja segera tersaingi. Anthropic menggarisbawahi tiga kemungkinan masa depan RSI: stagnasi, akselerasi dengan kendali manusia, atau AI yang sepenuhnya mendesain generasi penerusnya sendiri—sebuah skenario yang membawa manfaat besar sekaligus risiko kegagalan *alignment* dan kehilangan kendali. Oleh karena itu, Anthropic secara terbuka menyerukan perlambatan atau bahkan jeda dalam perlombaan pengembangan AI, **asalkan ada mekanisme terverifikasi yang dapat memastikan semua laboratorium AI mematuhinya**. Seruan ini mendapat gema dari OpenAI yang juga mengaku melihat tanda-tanda awal RSI dalam sistem mereka.

marsbit06/05 00:30

Terbaru! Anthropic Serukan Semua Pihak untuk Hentikan Penelitian AI

marsbit06/05 00:30

AI Versi Siri, Mungkin Akan Seperti Ini

Tahun ini, WWDC Apple akan menjawab harapan global akan AI. Rumor terbaru mengungkap pembaruan besar untuk Siri, perubahan terbesar sejak peluncurannya pada 2011. Antarmuka baru didesain ulang dengan skema warna gelap, mengadopsi paradigma chatbot, dan terintegrasi dalam dengan Dynamic Island. Yang lebih krusial, Apple dikabarkan akan mengizinkan model AI pihak ketiga seperti Google Gemini dan Anthropic's Claude untuk diintegrasikan ke dalam pengalaman Siri, mengubahnya menjadi platform distribusi model AI. Pembaruan ini meliputi peningkatan antarmuka untuk mendorong penggunaan aktif, penambahan memori kontekstual agar percakapan lebih berkelanjutan, dan kerangka "Extensions" untuk model AI eksternal. Strategi ini menunjukkan pergeseran Apple: alih-alih hanya fokus pada pengembangan model AI terbaik, mereka memposisikan iOS sebagai platform kompetitif terbaik bagi berbagai model, mengandalkan integrasi sistem untuk mempertahankan pengguna. Apple telah tertinggal dalam beberapa tahun terakhir dengan Siri yang dianggap kurang cerdas dibandingkan pesaing seperti ChatGPT dan Gemini. Meski Apple Intelligence diperkenalkan tahun lalu, implementasinya terbatas. Pembaruan ini diharapkan menjadi momentum comeback. Namun, strategi ini menghadapi tantangan, terutama terkait privasi. Integrasi dengan infrastruktur Google (untuk Gemini) berpotensi mengikis janji privasi ketat Apple. Selain itu, Apple harus membuktikan bahwa integrasi sistem yang mereka tawarkan—seperti akses ke kontak, kalender, dan data ponsel—memberikan nilai tambah yang signifikan dibandingkan menggunakan model AI tersebut secara mandiri. Intinya, Apple bertaruh bahwa masa depan AI bukan tentang model terkuat, tetapi sistem yang dapat memanfaatkan berbagai model dengan cara paling mulus dan terintegrasi. Jawaban lengkap akan terlihat pada WWDC tanggal 8 Juni.

marsbit05/29 07:17

AI Versi Siri, Mungkin Akan Seperti Ini

marsbit05/29 07:17

Baru Saja, AI China Mencapai Peringkat Dua Global dalam Pemrograman, Hanya Tinggal Claude di Depannya

Baru-baru ini, peringkat Code Arena terbaru dirilis, dengan Qwen3.7-Max dari Alibaba meraih 1541 poin dan memasuki posisi empat besar global, melampaui model-model top seperti GPT-5.5 dan Gemini 3.5 Flash. Saat ini, hanya Claude Opus 4.7 dan Opus 4.6 yang berada di depannya. Ini menjadikan Alibaba sebagai satu-satunya perusahaan China yang berada di papan atas, menempati posisi kedua setelah Anthropic. Qwen3.7-Max juga menunjukkan performa luar biasa dalam berbagai uji coba praktis. Dalam tugas membuat AI Tetris yang dapat melatih dirinya sendiri, model ini berhasil mengungguli Opus 4.7 dan GPT-5.5 dengan biaya token yang lebih rendah serta peningkatan performa 56%. Pengembang lain memujinya dalam pembuatan model 3D alam semesta dan mencatat bahwa model ini, ketika digabungkan dengan Hermes Agent dan OpenCode, berpotensi menggantikan GPT-5.5 dan Opus 4.7. Pada uji coba pembuatan game balap 3D, Qwen3.7-Max menghasilkan file HTML yang dapat langsung dimainkan hanya dengan sedikit penyesuaian bug kecil. Game ini menampilkan antarmuka start khusus dan efek suara, yang merupakan detail yang tidak dipenuhi oleh model pesaing lainnya seperti Gemini 3.5 Flash, Claude Opus 4.6, dan GPT-5.5. Kekuatan Qwen3.7-Max berasal dari posisinya sebagai model dasar (base model) yang dirancang khusus untuk Agent, mampu menjalankan tugas otonom dalam waktu lama. Data uji internal menunjukkan model ini dapat berjalan terus-menerus selama 35 jam, melakukan 1.158 panggilan alat, dan menghasilkan kode dengan percepatan rata-rata 10 kali lipat dibandingkan implementasi referensi. Kemampuannya dalam penalaran jangka panjang dan eksekusi stabil didukung oleh metode pelatihan canggih seperti pelatihan lingkungan yang diperluas dan kerangka "dynamic cumulative survival games". Prestasi Qwen3.7-Max di Code Arena membuktikan bahwa model AI China tidak hanya menjadi pengejar, tetapi juga dapat menjadi penentu dalam kompetisi pemrograman global, mengakhiri dominasi semata-mata oleh model-model Silicon Valley.

marsbit05/27 00:20

Baru Saja, AI China Mencapai Peringkat Dua Global dalam Pemrograman, Hanya Tinggal Claude di Depannya

marsbit05/27 00:20

Microsoft Akan Meninggalkan Claude: Terlalu Mahal atau Sudah Paham Caranya?

Microsoft akan berhenti menggunakan Claude Code untuk ribuan insinyurnya mulai 30 Juni, beralih ke GitHub Copilot CLI miliknya sendiri. Keputusan ini didorong oleh biaya tinggi Claude Code yang berbasis token, dengan laporan menunjukkan biaya mencapai $500-$2000 per insinyur per bulan, seperti yang dialami Uber. Meski Microsoft menyebutkan ini sebagai bagian dari "eksperimen belajar" selama enam bulan untuk memperbaiki Copilot CLI dengan membandingkannya langsung dengan Claude Code, langkah ini mengungkap tantangan strategis yang lebih dalam. Claude Code, dengan kinerja lebih unggul (skor 80.8% pada SWE-bench vs 72.5% Copilot) dan konteks jendela lebih besar, menjadi favorit di kalangan insinyur Microsoft dengan kepuasan 91%. Microsoft menghadapi tiga dilema utama: ketergantungan pada model eksternal (OpenAI/Anthropic) tanpa model dasar umum andal milik sendiri, produk Copilot yang tertinggal dalam hal kemampuan, dan melemahnya kendali ekosistem. Data Ramp AI Index menunjukkan adopsi perusahaan untuk Anthropic (34.4%) telah melampaui OpenAI (32.3%), didorong oleh kesuksesan Claude Code yang meraih 54% pangsa pasar alat pemrograman AI. Pada intinya, keputusan ini mencerminkan pergeseran industri dari model biaya tetap ke berbasis token, mendorong perusahaan besar seperti Microsoft untuk mengevaluasi ulang strategi pembelian teknologi dan prioritas pengembangan internal demi mengontrol biaya dan mempertahankan kedaulatan teknologi.

marsbit05/25 10:32

Microsoft Akan Meninggalkan Claude: Terlalu Mahal atau Sudah Paham Caranya?

marsbit05/25 10:32

Laporan Pertama Mythos Terbit: Miliaran Perangkat Global 'Terkelupas', 10.000 Kerentanan Fatal Ditemukan dalam 30 Hari

Laporan pertama proyek "Glasswing" dari Anthropic mengungkapkan bahwa model AI generasi berikutnya, Claude Mythos Preview, telah mengidentifikasi lebih dari 10.000 kerentanan perangkat lunak tingkat tinggi atau kritis hanya dalam 30 hari. Berkolaborasi dengan sekitar 50 perusahaan teknologi dan pengembang infrastruktur kunci global, Mythos tidak hanya menemukan bug tersembunyi selama 27 tahun tetapi juga berhasil mencegah penipuan transfer bank senilai $1,5 juta. Proyek ini memindai lebih dari 1.000 proyek open-source inti, menemukan total 23.019 kerentanan, dengan 6.202 di antaranya diklasifikasikan sebagai berisiko tinggi atau kritis. Akurasi temuan yang dikonfirmasi secara manual mencapai 90,6%. Namun, temuan yang luar biasa ini menciptakan krisis baru: kecepatan manusia dalam memperbaiki bug jauh tertinggal dibandingkan kecepatan AI dalam menemukannya. Banyak pemelihara proyek open-source kewalahan dan meminta perlambatan pelaporan. Sebagai respons, Anthropic meluncurkan "Claude Security", alat yang dapat secara otomatis menulis patch perbaikan, membantu perusahaan memperbaiki lebih dari 2.100 kerentanan dalam tiga minggu. Perusahaan juga merilis toolkit untuk membantu peneliti keamanan. Meskipun sangat kuat, Anthropic tetap berhati-hati dalam merilis Mythos secara publik karena potensi penyalahgunaannya oleh aktor jahat. Mereka menekankan pentingnya memperpendek siklus patch, menerapkan kebijakan pembaruan wajib, dan menguatkan autentikasi multi-faktor. Tujuan akhirnya adalah menciptakan dunia di mana kode menjadi jauh lebih aman dan serangan peretasan menjadi peristiwa langka.

marsbit05/25 00:12

Laporan Pertama Mythos Terbit: Miliaran Perangkat Global 'Terkelupas', 10.000 Kerentanan Fatal Ditemukan dalam 30 Hari

marsbit05/25 00:12

Menghemat 3 Miliar Token dalam Seminggu, Panduan Caching Kode Claude oleh Insinyur Anthropic

**Panduan Menghemat Token dengan Cache di Claude Code: Tips dari Engineer Anthropic** Banyak pengguna Claude Code merasa kuota token cepat habis, terutama dalam sesi panjang. Namun, dari perspektif engineer Anthropic, biaya sebenarnya seringkali bukan ditentukan oleh banyaknya kode yang ditulis, melainkan oleh seberapa baik sistem dapat menggunakan kembali konteks yang sudah diproses. Inti artikel ini adalah cara menghemat token melalui mekanisme **cache**. Penulis berhasil menghemat lebih dari 300 juta token dalam seminggu, dengan 91 juta token di-cache dalam satu hari. Biaya token yang di-cache hanya **10%** dari biaya token input biasa, sehingga 91 juta token cache setara dengan biaya sekitar 9 juta token biasa. Sesi panjang Claude Code terasa lebih "tahan lama" karena konteks yang berulang berhasil digunakan kembali, bukan karena model bekerja gratis. **Bagaimana Cache Bekerja?** Cache beroperasi dengan prinsip **cocokkan awalan (prefix matching)**. Claude akan menyimpan lapisan konteks yang berbeda (sistem, proyek, percakapan) ke dalam cache. Selama awalan permintaan berikutnya tetap sama, Claude dapat membaca dari cache alih-alih memproses ulang seluruh konteks. **Hal Penting yang Perlu Diketahui:** * **Biaya:** Token cache hanya dikenakan biaya 10% dari token input biasa. * **Durasi Cache (TTL):** Untuk Claude Code berlangganan, cache bertahan **1 jam**. Untuk API default dan Sub-agent, TTL-nya **5 menit**. * **Lapisan Cache:** Terdiri dari lapisan sistem (instruksi dasar, alat), lapisan proyek (CLAUDE.md, aturan), dan lapisan percakapan (riwayat chat). **Kebiasaan untuk Mengoptimalkan Cache (95% Pengguna):** 1. **Jangan jeda terlalu lama:** Jika sesi menganggur lebih dari 1 jam, cache akan kedaluwarsa. Lebih baik mulai sesi baru dengan handoff yang jelas. 2. **Ganti tugas, mulai ulang:** Saat beralih tugas, lakukan reset bersih (misalnya dengan `/clear`) dan gunakan "session handoff" untuk meringkas progres sebelumnya ke sesi baru. Ini lebih efisien daripada memaksa melanjutkan sesi yang sudah "dingin". 3. **Untuk dokumen besar, gunakan Projects:** Di Claude.ai, masukkan dokumen besar ke dalam **Projects** alih-alih menempelkannya berulang kali di chat, karena Projects memiliki optimasi cache yang lebih baik. **Aktivitas yang Merusak Cache:** * **Beralih model** (misalnya dari Sonnet ke Opus) akan menghapus cache karena setiap model memiliki cache sendiri. * **Mengaktifkan mode "Opus plan"** juga melibatkan pergantian model (dari Opus ke Sonnet) sehingga mereset cache. * Mengedit CLAUDE.md di tengah sesi *tidak* langsung merusak cache saat itu; perubahan akan berlaku saat sesi dimulai ulang. **Kesimpulan:** Anda tidak perlu memahami semua detail teknis cache. Fokus pada prinsip 80/20: token cache jauh lebih murah, TTL Claude Code adalah 1 jam, hindari pergantian model untuk menjaga cache, dan lakukan handoff yang rapi antar tugas untuk efisiensi maksimal. Dengan mengadopsi kebiasaan ini, Anda dapat memperpanjang sesi coding secara signifikan dan membuat kuota token lebih hemat.

marsbit05/24 00:39

Menghemat 3 Miliar Token dalam Seminggu, Panduan Caching Kode Claude oleh Insinyur Anthropic

marsbit05/24 00:39

Anthropic Luncurkan 'Playbook Founder': 4 Tahap Memulai Bisnis, Semuanya Dikemas Ulang dengan AI

Anthropic merilis "The Founder's Playbook", panduan untuk startup yang mengintegrasikan AI sebagai infrastruktur inti sejak hari pertama. Buku panduan ini mendefinisikan startup AI-native sebagai spesies baru dan merekonstruksi siklus hidup startup tradisional menjadi empat tahap, dengan rekomendasi praktis penggunaan AI di setiap tahap. **Transformasi Peran Pendiri:** Di era AI, pendiri berperan sebagai arsitek sistem dan kurator, fokus pada pengambilan keputusan tingkat tinggi, sementara tugas berulang diserahkan kepada AI Agent. **Tiga Alat Claude:** Anthropic merekomendasikan tiga alat berbasis Claude untuk alur kerja berbeda: Claude Chat (dialog dan riset), Claude Code (generasi kode), dan Claude Cowork (otomatisasi alur kerja berbasis pengetahuan). **Empat Tahap Startup:** 1. **Tahap Ide:** Memvalidasi masalah dan solusi. Gunakan Claude sebagai "penantang" asumsi dan untuk riset pasar/memproses wawancara pengguna. 2. **Tahap MVP:** Mendapatkan sinyal awal product-market fit. Gunakan Claude Code untuk pengembangan terstruktur dan buat dokumen "memori" proyek. Hindari utang teknis dan "scope creep". 3. **Tahap Peluncuran:** Membuktikan bisnis dapat berkembang. Bangun "sistem operasi" dengan AI untuk otomatisasi operasi (CRM, laporan, konten). Fokus pada pertumbuhan, infrastruktur, dan keandalan. 4. **Tahap Skala:** Mencapai keberlanjutan bisnis. Manfaatkan AI untuk diferensiasi pasar, efisiensi operasi, dan membangun loyalitas pengguna. Delegasikan kendali operasional ke AI dan tim. Kesimpulan utama: Dengan AI, kemampuan membangun dengan cepat bukan lagi keunggulan kompetitif. Keunggulan kembali ke sumber yang lebih mendasar: **wawasan, penilaian, dan kemampuan memahami suatu masalah atau kelompok orang dengan mendalam**. "Bisakah membuat" bukan lagi batasannya; "haruskah membuat" menjadi pertanyaan kritis.

marsbit05/22 14:00

Anthropic Luncurkan 'Playbook Founder': 4 Tahap Memulai Bisnis, Semuanya Dikemas Ulang dengan AI

marsbit05/22 14:00

活动图片