# Artikel Terkait Google

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

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

Dalam tiga hari, Google kehilangan dua tokoh legendaris AI. Noam Shazeer, penulis inti makalah Transformer dan pemimpin bersama Gemini, meninggalkan Google untuk bergabung dengan OpenAI. Dua hari kemudian, John Jumper, pemenang Nobel Kimia 2024 dan pemimpin inti AlphaFold, meninggalkan Google DeepMind untuk bergabung dengan Anthropic. Tren ini diperkuat dengan keputusan mantan anggota pendiri OpenAI, Andrej Karpathy, yang bergabung dengan Anthropic pada Mei. Kehilangan ini mencerminkan tren yang lebih luas: aliran talenta AI puncak dari Google ke OpenAI dan Anthropic. Penyebabnya adalah perbedaan mendasar dalam misi. Bisnis inti Google adalah iklan, sehingga penelitian AI sering kali harus selaras dengan tujuan komersial. Sebaliknya, OpenAI berfokus pada AGI untuk kemanusiaan, sementara Anthropic berfokus pada keamanan AI, memungkinkan peneliti berkonsentrasi penuh pada kemajuan teknologi. Faktor lain termasuk prospek kekayaan dari IPO yang akan datang di OpenAI dan Anthropic, yang menawarkan potensi imbalan ekuitas yang jauh lebih besar dibandingkan dengan raksasa matang seperti Google. Selain itu, penggabungan Google Brain dan DeepMind pada 2023 dianggap gagal menyelesaikan ketegangan antara penelitian jangka panjang dan tekanan komersialisasi. Google masih memiliki aset kuat seperti infrastruktur komputasi dan data, tetapi kehilangan talenta kritis ini merupakan tantangan struktural yang mendalam. Di bidang AI, retensi talenta terbaik ternyata lebih sulit daripada membangun model yang paling canggih sekalipun.

marsbitKemarin 04:06

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

marsbitKemarin 04:06

Baru Saja, Pemenang Nobel Bergabung sebagai Karyawan Baru Anthropic

Baru-baru ini, John Jumper, pemenang Hadiah Nobel Kimia dan pemimpin inti AlphaFold, mengumumkan keluar dari Google DeepMind setelah hampir 9 tahun untuk bergabung dengan Anthropic. Langkah ini terjadi hanya dua hari setelah Noam Shazeer, salah satu penulis kunci makalah "Attention Is All You Need", meninggalkan Google untuk OpenAI. Kedua kepindahan ini menjadi pukulan besar bagi Google, dengan para pengamat menilai perusahaan kehilangan dua aset berharga dalam 72 jam. Jumper bergabung dengan DeepMind pada 2017, hanya 6 bulan setelah meraih gelar PhD, dan langsung ditunjuk untuk memimpin tim AlphaFold. Di bawah kepemimpinannya, AlphaFold 2 pada 2020 memecahkan masalah pelipatan protein yang telah berlangsung 50 tahun. Pada 2024, ia dan Demis Hassabis memenangkan Hadiah Nobel Kimia atas karyanya. Prestasinya dikatakan mempercepat penemuan struktur protein hingga 1000 kali lipat. Kepindahan Jumper ke Anthropic memperkuat ambisi perusahaan tersebut di bidang ilmu kehidupan. Sebelumnya, Anthropic telah mengakuisisi Coefficient Bio seharga $400 juta dan meluncurkan produk khusus seperti Claude for Life Sciences. Di sisi lain, OpenAI juga gencar berinvestasi di sektor ini dengan model GPT-Rosalind dan komitmen dana miliaran dolar. Sementara itu, Google DeepMind melalui Isomorphic Labs tetap menjadi pemain kuat berkat teknologi AlphaFold. Perpindahan para peneliti top dari Google memicu pertanyaan tentang daya tarik perusahaan besar versus lab AI yang lebih gesit. Seorang investor berkomentar bahwa lab AI frontier menawarkan sesuatu yang tidak dimiliki Google: perasaan bahwa satu orang dapat mengubah jalur perusahaan. Industri kini menyaksikan persaingan sengit antara Anthropic, OpenAI, dan Google DeepMind untuk mendominasi revolusi AI di bidang ilmu kehidupan.

marsbitKemarin 01:18

Baru Saja, Pemenang Nobel Bergabung sebagai Karyawan Baru Anthropic

marsbitKemarin 01:18

Volume Pengiriman TPU Google Dinaikkan 50%

Kebutuhan AI akan daya komputasi terus meningkat, dan pasar sedang mengalami koreksi ekspektasi penting. Beberapa lembaga luar negeri secara diam-diam telah merevisi perkiraan pengiriman Google TPU ke atas. Dari perkiraan awal 10 juta unit untuk tahun 2027, penelitian industri terbaru menunjukkan angka ini dapat dinaikkan menjadi 15 juta unit, peningkatan 50%. Peningkatan signifikan dalam volume TPU ini akan langsung mengalir ke seluruh rantai pasokan. Skema interkoneksi optik penuh yang standar pada kluster TPU Google berarti kebutuhan perangkat keras pendukungnya kaku dan hampir tetap, termasuk NPO Optical Engine (yang dipasangkan 1:1 dengan TPU), modul optik 1.6T, OCS Optical Switch, catu daya server, serta kabel serat optik dan konektor MPO. Setiap kenaikan ekspektasi pengiriman TPU akan mendorong ekspektasi kinerja seluruh rantai ini. Di antara segmen-segmen ini, pendinginan cair (*liquid cooling*) muncul sebagai arah inti dengan perubahan terbesar. Dengan peningkatan daya chip TPU generasi baru, solusi pendingin tradisional sudah tidak memadai. Tahun 2026 diprediksi menjadi tahun peluncuran besar-besaran pendinginan cair untuk Google. Selain akselerasi kinerja, pola persaingan global sedang berubah. Produsen luar negeri menghadapi kendala kapasitas dan teknologi, membuka peluang bagi produsen domestik China untuk masuk ke rantai pasokan inti Google dengan keunggulan iterasi cepat dan kapasitas memadai. Pasar pendinginan cair khusus Google diproyeksikan melonjak dari level ratusan miliar menjadi 300 miliar dalam dua tahun, didorong oleh peningkatan volume dan nilai per unit. Logika di pasar serat optik juga diperbarui. Kebutuhan akan interkoneksi padat di pusat data AI telah mengubahnya dari komoditas siklus menjadi sumber daya strategis. Siklus ekspansi yang panjang untuk preform serat optik (18-24 bulan) menciptakan ketidakseimbangan pasokan dan permintaan global. Vendor cloud besar seperti Google mengamankan pasokan jangka panjang. Produsen serat optik China, dengan keunggulan kapasitas dan biaya, diperkirakan akan mendominasi hampir setengah dari permintaan global untuk serat AIDC pada 2026. Selain itu, peningkatan pasokan TPU juga mendorong pemulihan di segmen pendukung lain seperti modul optik 1.6T dan catu daya server bertegangan tinggi, di mana produsen China juga mendapat peluang substitusi. Intinya, fokus investasi beralih dari spekulasi chip ke pertumbuhan pasti infrastruktur pendukung komputasi. Revisi besar pasokan TPU Google ini mengunci visibilitas kinerja untuk dua tahun ke depan di seluruh rantai industri.

marsbit06/17 00:27

Volume Pengiriman TPU Google Dinaikkan 50%

marsbit06/17 00:27

Valuasi AI Mulai Dipertanyakan Kecepatan Pengembalian Setelah Google Meraup Pendanaan USD 847 Miliar, Pasar Lalu Menyesuaikan

TL;DR Selama beberapa tahun terakhir, pertanyaan inti dalam transaksi AI sederhana: akankah AI mengubah dunia? Selama jawabannya cenderung "ya", pasar bersedia memberikan valuasi lebih tinggi pada perusahaan chip, cloud, perangkat lunak, dan model. Belakangan bahasa pasar mulai berubah. Beberapa saham semikonduktor dan perangkat lunak AI bernilai tinggi terkoreksi, dan pelaku pasar mulai mengalihkan preferensi modal ke arah dengan pesanan lebih jelas serta arus kas lebih stabil. Pada saat yang sama, Alphabet mengumumkan pendanaan ekuitas besar-besaran dan sebelumnya telah merevisi pedoman belanja modal 2026 ke atas dalam laporan Q1. Kedua hal ini tidak bisa hanya ditulis sebagai "pendanaan menyebabkan penurunan". Konteks yang lebih akurat adalah, pasar sedang mengubah AI dari cerita pertumbuhan ala perangkat lunak menjadi siklus infrastruktur padat modal yang baru ditetapkan harganya. Kata kuncinya adalah belanja modal. AI bukan bisnis yang bisa berkembang hanya dengan menulis beberapa baris kode; ia membutuhkan chip, pusat data, jaringan, listrik, dan lahan. Semakin besar belanja modal, investor semakin menanyakan tiga hal: dari mana uangnya, berapa mahal biayanya, dan berapa lama modal kembali. Pendanaan Alphabet Membuat Pasar Menghitung Ulang Perhitungan Modal Pendanaan Alphabet sendiri bukan sinyal krisis, tetapi pengingat kuat: pembangunan AI telah menjadi proyek modal raksasa. Meski sebagian dana untuk kewajiban administratif terkait kepemilikan saham karyawan, fakta bahwa raksasa kas seperti Alphabet perlu memperluas pendanaan di pasar terbuka membuat pasar bertanya: jika Alphabet perlu melengkapi fleksibilitas keuangan, siapa yang akan membiayai kebutuhan OpenAI, Anthropic, xAI, REIT pusat data, dan perusahaan listrik berikutnya? Kebutuhan modal infrastruktur AI tidak hanya berada di buku besar raksasa seperti Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta. Yang membuat pasar tegang adalah, beberapa jenis entitas mungkin bersaing untuk modal dari sumber yang sama: perusahaan model mutakhir (OpenAI, dll.), perusahaan pusat data, serta perusahaan listrik dan utilitas. Tekanan pembiayaan menyebar di sepanjang rantai pasok. Logika Valuasi Beralih ke Kecepatan Pengembalian Modal Penilaian ulang pasar terjadi ketika investor mulai mengajukan pertanyaan berbeda. Dulu: siapa dengan narasi AI terkuat? Pertumbuhan pendapatan tercepat? Paling dekat dengan pintu masuk platform generasi berikutnya? Sekarang: siapa yang bisa mengubah modal yang diinvestasikan menjadi arus kas? Pesanan siapa yang cukup pasti? Siapa yang bisa mendapat pendanaan biaya rendah? Siapa yang akan terdilusi atau terbebani profit dalam siklus belanja modal tinggi? Ini menjelaskan perpecahan dalam sektor AI belakangan. Perangkat lunak AI bernilai tinggi dan perusahaan dengan cerita jangka panjang lebih berat tekanan karena valuasinya bergantung pada pertumbuhan masa depan. Namun, tidak semua aset AI ditinggalkan. Perangkat keras, penyimpanan, peralatan jaringan, pusat data, dan aset listrik dengan pesanan lebih jelas mungkin justru mendapat dukungan relatif dalam penilaian ulang. Langkah Selanjutnya: Pantau Belanja Modal dan Realisasi Pendapatan Titik validasi terpenting berikutnya bukan naik turunnya indeks semikonduktor suatu hari, tetapi apakah pedoman belanja modal dalam laporan keuangan berikutnya terus direvisi naik, apakah pendapatan AI dapat direalisasikan lebih cepat, dan apakah pasar publik masih dapat menyerap penerbitan ekuitas dan utang skala besar dengan lancar. Selama variabel-variabel ini masih positif, perdagangan AI tidak akan berakhir; tetapi bahasa valuasi pasar untuk AI sudah sulit kembali ke tahap hanya melihat ruang imajinasi.

marsbit06/12 05:51

Valuasi AI Mulai Dipertanyakan Kecepatan Pengembalian Setelah Google Meraup Pendanaan USD 847 Miliar, Pasar Lalu Menyesuaikan

marsbit06/12 05:51

Apple Akhirnya Mengakui, Siri Sudah Tua

Apple akhirnya mengakui bahwa Siri telah tertinggal. Pada WWDC 2026, Apple memperkenalkan "Siri AI", hasil kolaborasi mendalam dengan Google yang menggunakan kemampuan model Gemini untuk melatih model dasar generasi baru mereka. Apple merilis lima Apple Foundation Models, dengan model terkecil 3 miliar parameter yang berjalan di perangkat, dan model cloud terbesar dioptimalkan untuk GPU Nvidia. Sejarah Siri dimulai pada 2011 sebagai asisten pribadi pertama, tetapi perkembangannya terhambat oleh pendekatan Apple yang tertutup dan penekanan berlebihan pada privasi serta komputasi *on-device*. Meskipun Apple telah mengintegrasikan AI dalam fitur sistem selama bertahun-tahun, kehadiran ChatGPT mengubah pasar, memaksa Apple untuk bertindak. Pada 2024, Apple memperkenalkan Apple Intelligence, tetapi mengalami keterlambatan. Pada 2026, mereka menjalin kemitraan strategis dengan Google, membayar miliaran dolar untuk akses ke model Gemini guna mendongkrak kemampuan Siri. Infrastruktur Private Cloud Compute kini juga memanfaatkan Google Cloud dan GPU Nvidia. Inti strategi Apple tetap pada kontrol perangkat dan integrasi sistem. Siri AI diintegrasikan ke dalam sistem, memiliki memori, dan dapat menyinkronkan percakapan antar perangkat. Apple membuka kerangka kerja bagi pengembang untuk mengintegrasikan model AI eksternal seperti Claude dan Gemini. Namun, tantangan tetap ada. Di China, Apple Intelligence akan membutuhkan kemitraan dengan model lokal dan adaptasi peraturan. Selain itu, fitur ini hanya tersedia untuk perangkat Apple terbaru, berpotensi menciptakan pembagian di antara pengguna. Pada akhirnya, tujuan Apple adalah menciptakan AI yang memahami konteks kehidupan pengguna, tidak hanya menjadi chatbot, tetapi asisten yang benar-benar membantu meringankan beban kognitif sehari-hari.

marsbit06/09 07:21

Apple Akhirnya Mengakui, Siri Sudah Tua

marsbit06/09 07:21

Dipecat oleh Google Karena Makalah 14 Halaman, Lebih dari 4000 Orang Mendukungnya, 6 Tahun Kemudian: Saat Itu Ia Hampir Meramalkan Seluruh Era AI

Pada Desember 2020, peneliti AI etika terkemuka Timnit Gebru diberhentikan dari Google setelah konflik terkait makalah akademisnya yang berjudul "On the Dangers of Stochastic Parrots". Lebih dari 4.000 orang menandatangani petisi dukungan untuknya. Makalah setebal 14 halaman itu, yang ditulis pada 2020, memperingatkan berbagai risiko besar model bahasa berskala besar (LLM) jauh sebelum ledakan AI generatif seperti ChatGPT. Makalah tersebut meramalkan lima masalah utama yang kini menjadi kenyataan: (1) **Halusinasi AI** – model menghasilkan informasi yang salah namun terdengar meyakinkan; (2) **Amplifikasi bias** – prasangka sosial dalam data pelatihan diperkuat oleh model; (3) **Konsumsi energi masif** – pelatihan LLM meninggalkan jejak karbon besar; (4) **Data pelatihan tidak teraudit** – pengembang sendiri sering tidak tahu konten sebenarnya dalam dataset raksasa; (5) **Kolaps model & sentralisasi kekuasaan** – konten buatan AI akan mendominasi internet dan meminggirkan bahasa serta budaya minor, sementara pengembangan AI terkonsentrasi di segelintir perusahaan teknologi. Setelah keluar dari Google, Gebru mendirikan Distributed AI Research Institute (DAIR) untuk meneliti isu-isu etika AI di luar kepentingan komersial perusahaan besar. Enam tahun kemudian, peringatan dalam makalah "Parrot Stochastic" yang sempat dianggap berlebihan, kini diakui sebagai tantangan nyata yang dihadapi industri AI. Kisah Gebru menyoroti ketegangan abadi antara inovasi teknologi yang cepat dengan pertimbangan keadilan, transparansi, dan keberlanjutan.

marsbit06/08 10:33

Dipecat oleh Google Karena Makalah 14 Halaman, Lebih dari 4000 Orang Mendukungnya, 6 Tahun Kemudian: Saat Itu Ia Hampir Meramalkan Seluruh Era AI

marsbit06/08 10:33

活动图片