# Artikel Terkait LLM

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

Fantasi Teknologi, atau "Pembunuh Karir"? Refleksi Mendalam di Bawah Gelombang PHK AI

Tren PHK yang dipicu AI semakin meningkat, dengan perusahaan teknologi global seperti Meta, Crypto.com, dan Block memangkas hingga 20% tenaga kerja karena adopsi alat produktivitas berbasis AI. Laporan menunjukkan 20,4% PHK kuartal I/2026 terkait automasi AI, dengan perkiraan tahunan mencapai 260.000 orang. Pekerjaan berisiko tinggi meliputi pemrograman komputer, layanan pelanggan, analisis data, dan desain templat—tugas terstruktur dan berulang yang mudah digantikan AI. Sektor keuangan, media, dan manufaktur juga terdampak, dengan sistem akuntansi otomatis mencapai 85% efisiensi dan pabrik otomatis seperti Tesla mengurangi kebutuhan tenaga manual hingga 95%. Anak muda usia 22-25 tahun mengalami penurunan 14% dalam perekrutan di bidang rentan AI. Solusinya adalah menguasai AI, mengembangkan keterampilan manusiawi seperti empati, kreativitas non-templat, dan pengambilan keputusan strategis. AI bukan penghancur karir, melainkan amplifier produktivitas yang menghargai adaptasi dan nilai insani yang tak tergantikan.

marsbit03/28 00:19

Fantasi Teknologi, atau "Pembunuh Karir"? Refleksi Mendalam di Bawah Gelombang PHK AI

marsbit03/28 00:19

Kimi, Zhipu, Douban Berkumpul dalam Hackathon Kripto: Apa yang Dibangun Developer AI di Monad?

Pertengahan Maret 2026, Monad menyelenggarakan hackathon AI bertajuk "Rebel in Paradise" yang berfokus pada pengembangan agen cerdas di ekosistem blockchain. Acara ini didukung oleh sejumlah perusahaan AI ternama seperti Kimi, Zhipu AI, dan Douban, serta menawarkan total hadiah senilai $40.000. Hackathon ini berfokus pada tiga bidang utama: Pembayaran Agen, Pasar Cerdas, dan Inovasi Aplikasi. Sebanyak 11 proyek berhasil menjadi pemenang, dengan OpenAlice dinobatkan sebagai juara umum. OpenAlice adalah agen perdagangan yang dapat dijalankan secara lokal, menggabungkan penelitian, strategi, eksekusi, dan manajemen risiko dalam satu platform transparan. Pemenang lainnya termasuk Orbit AI (decentralized AI cloud), Libra (platform kolaborasi kode baru untuk era agen), Agora-mesh (protokol pencarian layanan untuk agen), dan Kimi-swarm (IDE open source untuk kolaborasi multi-agen). Proyek seperti Anime AI Studio juga menonjol, menawarkan pembuatan konten anime berbasis AI. Monad secara aktif membangun ekosistem AI, didukung oleh infrastrukturnya yang menawarkan TPS tinggi dan biaya gas rendah, cocok untuk interaksi agen yang kompleks. Inisiatif seperti AI Blueprint Plan dan Moltiverse Hackathon memperkuat posisinya sebagai platform yang serius untuk pengembangan AI dan agen otonom di Web3.

marsbit03/26 02:21

Kimi, Zhipu, Douban Berkumpul dalam Hackathon Kripto: Apa yang Dibangun Developer AI di Monad?

marsbit03/26 02:21

Zuckerberg Sedang Membangun Agen AI untuk Membantunya Menjadi CEO

Juru Ketua Eksekutif Meta, Mark Zuckerberg, sedang mengembangkan agen AI pribadi untuk membantunya menjalankan peran sebagai CEO lebih efisien. Menurut The Wall Street Journal, agen AI ini masih dalam pengembangan dan dirancang untuk memberikan akses informasi yang lebih cepat kepada Zuckerberg, menghilangkan kebutuhan melalui lapisan hierarki yang berlebihan. Inisiatif ini mencerminkan upaya Meta untuk menciptakan perusahaan yang "AI-native" guna mempercepat ritme kerja dan tetap kompetitif menghadapi startup AI. Zuckerberg sebelumnya menyatakan bahwa AI memungkinkan satu orang menyelesaikan pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan tim besar. Di internal Meta, penggunaan alat AI seperti My Claw dan Second Brain—yang dapat mengakses pesan dan dokumen karyawan—telah meluas dan bahkan menjadi faktor dalam evaluasi kinerja. Perusahaan juga membentuk organisasi rekayasa AI aplikasi baru dengan struktur "super datar" untuk pengembangan model bahasa besar. Namun, transformasi ini juga memicu kecemasan akan pemutusan hubungan kerja (PHK), terutama setelah laporan bahwa Meta berencana melakukan PHK besar-besaran hingga lebih dari 15.000 karyawan.

marsbit03/23 10:01

Zuckerberg Sedang Membangun Agen AI untuk Membantunya Menjadi CEO

marsbit03/23 10:01

Token Tidak Perlu Nama Bahasa Cina, Tapi Bisnis di Baliknya Perlu

Baru-baru ini, istilah "Token" dalam AI mulai ramai diperdebatkan namanya dalam bahasa Tiongkok. Padahal sebelumnya, istilah ini sudah ada terjemahan akademisnya, "词元" (cíyuán), namun tidak banyak diperhatikan karena Token saat itu belum bernilai ekonomi. Sekarang, situasi berubah. Token telah menjadi unit penagihan layanan cloud, sumber pendapatan perusahaan AI, dan indikator inti statistik industri. Konsumsi Token harian di Tiongkok bahkan mencapai 180 triliun. Berbagai usulan nama bermunculan, masing-masing dengan kepentingan bisnis di baliknya: - "智元" (zhìyuán) didukung media AI, mengaitkannya dengan "kecerdasan" - "模元" (móyuán) dikaitkan dengan model AI - "符元" (fúyuán) berfokus pada aspek teknis simbolis Perdebatan ini bukan sekadar masalah terjemahan, melainkan perebutan hak mendefinisikan narasi industri dan aliran keuangan. Seperti kata Jensen Huang dari NVIDIA: "Siapa yang memproduksi Token, dialah yang mendefinisikannya".

marsbit03/23 08:50

Token Tidak Perlu Nama Bahasa Cina, Tapi Bisnis di Baliknya Perlu

marsbit03/23 08:50

Xiaomi dan MiniMax Sama-sama Meluncurkan Inovasi Besar, Perang Harga Agent Resmi Dimulai

Pada 18-19 Maret, dua perusahaan China, MiniMax dan Xiaomi (melalui MiMo), meluncurkan model AI Agent canggih mereka: M2.7 dan V2-Pro. Keduanya masuk dalam tier global teratas pada benchmark Agent, tetapi dengan harga API yang jauh lebih murah dibandingkan model global seperti Claude Opus (hanya 1/21 dan 1/8 dari harganya). V2.7 mengadopsi pendekatan "evolusi mandiri", mampu menjalankan optimisasi berulang untuk meningkatkan kinerjanya sendiri, unggul dalam otomatisasi perkantoran dan kemampuan belajar mandiri. Sementara V2-Pro dari Xiaomi menggunakan pendekatan skala besar dengan lebih dari 1 triliun parameter, unggul dalam panjang konteks dan rekayasa kode. MiniMax beriterasi cepat dengan rilis rutin setiap ~49 hari, sedangkan Xiaomi merilis model dengan lompatan parameter yang lebih besar. Xiaomi juga menggunakan strategi unik: meluncurkan model secara anonim (sebagai "Hunter Alpha") di OpenRouter selama 8 hari, meraih popularitas tinggi sebelum mengungkap identitasnya, dan menyebabkan kenaikan saham Xiaomi. Ini membuktikan kemampuan model China dalam bersaing secara global, baik dalam kinerja maupun harga.

marsbit03/20 08:06

Xiaomi dan MiniMax Sama-sama Meluncurkan Inovasi Besar, Perang Harga Agent Resmi Dimulai

marsbit03/20 08:06

Model Juga Bisa "Beranak Pinak"? MiniMax Rilis M2.7: Model Besar Lokal Pertama yang Terlibat Mendalam dalam Iterasi Diri

MiniMax secara resmi merilis model baru, MiniMax M2.7, yang merupakan model buatan dalam negeri pertama yang secara mendalam terlibat dalam iterasi dirinya sendiri. Model ini memiliki kemampuan membangun secara mandiri kerangka pengujian agen cerdas (Agent Harness) dan mengandalkan kolaborasi agen (Agent Teams), keterampilan kompleks, serta kemampuan pencarian alat (Tool Search) untuk menyelesaikan tugas-tugas produktif yang sangat rumit. M2.7 tidak hanya menjadi pemercakap yang lebih cerdas, tetapi juga seperti "insinyur digital" yang mampu mendiagnosis dan mengoptimalkan dirinya sendiri. Model ini telah diluncurkan secara penuh di platform MiniMax Agent dan platform terbuka. Perkembangan ini menandai tahap baru di mana model besar tidak hanya bergantung pada pemrogram manusia, tetapi mulai belajar "membina diri sendiri", berpotensi mendorong batas kemampuan AI lebih tinggi lagi.

marsbit03/18 08:41

Model Juga Bisa "Beranak Pinak"? MiniMax Rilis M2.7: Model Besar Lokal Pertama yang Terlibat Mendalam dalam Iterasi Diri

marsbit03/18 08:41

Enkripsi xAI Berita Mingguan: TAO Naik 40% dalam Seminggu, Komputasi Terdesentralisasi untuk Pertama Kalinya Melatih Model AI Tingkat Kompetitif

Ringkasan Berita xAI Terkini: TAO Naik 40% dalam Seminggu, Model AI Kompetitif Pertama Kali Dilahirkan dari Komputasi Terdesentralisasi Jaringan terdesentralisasi Bittensor mencapai terobosan besar dengan melatih model bahasa besar (LLM) Covenant-72B berparameter 72 miliar, yang diklaim setara dengan LLaMA-2-70B. Model ini dilatih sepenuhnya pada perangkat keras konsumen di subnet Templar (SN3), mendorong narasi DeAI dari sekadar konsep menjadi kenyataan yang kompetitif. Dalam 24 jam setelah pengumuman, harga token TAO melonjak 19%, dan naik 39.8% dalam seminggu. Tiga subnet Bittensor masuk top gainer CoinGecko. Kapitalisasi pasar sektor DeAI secara keseluruhan naik 12% menjadi $16.2 miliar, didorong oleh momentum ini dan narasi infrastruktur Agent. Analisis aliran dana di DEX menunjukkan arus masuk positif ke aset seperti sUSDAI, WTAO, dan VIRTUAL, menandakan akumulasi oleh "smart money". Sementara itu, data dari x402, standar pembayaran untuk Agent AI, menunjukkan penurunan volume transaksi tetapi peningkatan nilai transaksi, mengindikasikan pembersihan transaksi palsu dan konsolidasi menuju penggunaan komersial yang lebih nyata dan bernilai tinggi. AWS semakin memperkuat legitimasi infrastruktur ini dengan merilis arsitektur referensi teknis lengkap untuk x402, menandai perpindahan dari fase konsep ke fase adopsi infrastruktur yang matang.

marsbit03/18 07:44

Enkripsi xAI Berita Mingguan: TAO Naik 40% dalam Seminggu, Komputasi Terdesentralisasi untuk Pertama Kalinya Melatih Model AI Tingkat Kompetitif

marsbit03/18 07:44

Setelah Dukungan Institusi dan Kenaikan Harga, Menyelami Nilai Sebenarnya dari 128 Subnet Bittensor

Bittensor terdiri dari 128 subnet independen yang beroperasi seperti startup dengan token Alpha, model pendapatan, dan tim sendiri. Ada dua cara utama menghasilkan pendapatan: emisi TAO (subsidi berbasis aliran staking) dan keuntungan/kerugian dari token Alpha. Sejak November 2025, subnet dengan aliran staking negatif tidak menerima emisi. Setiap hari, sekitar 3.600 TAO (sekitar $960.000) didistribusikan, dengan 10 subnet teratas mengendalikan 56%. Contoh sukses termasuk Chutes (SN64) dengan 400.000 pengguna dan Templar (SN3) yang melatih model AI terdesentralisasi. TAO berfungsi sebagai eksposur seperti dana indeks, sementara staking Alpha adalah investasi terpusat berisiko tinggi dengan potensi imbal hasil besar. Lembaga seperti DCG dan Polychain Capital telah berinvestasi besar, menandakan minat institusional yang berkembang.

marsbit03/17 13:36

Setelah Dukungan Institusi dan Kenaikan Harga, Menyelami Nilai Sebenarnya dari 128 Subnet Bittensor

marsbit03/17 13:36

Stratechery Membantah Teori Gelembung AI, Apa yang Harus Kita Lakukan dengan AI?

Ben Thompson dari Stratechery memperbarui pandangannya tentang AI: ini bukan gelembung, melainkan pertumbuhan struktural yang didorong perubahan paradigma teknis. Tiga lompatan kunci LLM: 1. ChatGPT (2022) — memperkenalkan kemampuan LLM, namun tidak andal. 2. Model o1 OpenAI (2024) — menambahkan penalaran, mengurangi halusinasi. 3. Agent (Opus 4.5/Codex, akhir 2025) — dapat menjalankan tugas kompleks secara mandiri berkat "agent harness" yang mengelola model, alat, dan validasi. Perubahan struktur permintaan: - Agent mengurangi ketergantungan pada inisiatif manusia, memungkinkan sedikit pengguna menghasilkan permintaan komputasi besar. - Perusahaan berinvestasi untuk mengganti tenaga manusia dan meningkatkan produktivitas. Implikasi: - Permintaan komputasi terus meledak. - Penyedia chip dan cloud diuntungkan. - Model tidak akan sepenuhnya terkomoditisasi karena integrasi dengan sistem kontrol menciptakan nilai. Kesimpulan: Investasi besar-besaran ini mencerminkan kebutuhan nyata, bukan spekulasi. Dampak ekonomi AI baru dimulai.

marsbit03/17 04:00

Stratechery Membantah Teori Gelembung AI, Apa yang Harus Kita Lakukan dengan AI?

marsbit03/17 04:00

Kamus Istilah AI (Edisi Maret 2026), Disarankan untuk Disimpan

Kamus AI Slang (Edisi Maret 2026): Ringkasan untuk Pemula Artikel ini menyajikan glosarium istilah-istilah penting dalam dunia AI, dirancang untuk mereka yang baru memulai. Dibagi menjadi dua bagian: Kosakata Dasar (12 istilah) dan Kosakata Lanjutan (18 istilah). **Kosakata Dasar** mencakup konsep inti seperti: * **LLM (Large Language Model)**: Model AI yang dilatih dengan data masif untuk memahami dan menghasilkan bahasa. * **AI Agent**: Sistem yang dapat memahami tujuan, menjalankan tugas, dan menggunakan alat. * **Multimodal**: Kemampuan model untuk memproses berbagai jenis input/output (teks, gambar, audio, video). * **Prompt**: Perintah yang diberikan pengguna kepada model. * **AIGC (AI Generated Content)**: AI yang fokus pada pembuatan konten baru. * **Token**: Unit dasar untuk pemrosesan dan biaya model AI. * **Context Window**: Jumlah total token yang dapat diproses model sekaligus. **Kosakata Lanjutan** mencakup konsep teknis dan tren terbaru seperti: * **Transformer & Attention**: Arsitektur dan mekanisme inti di balik model bahasa modern. * **Agentic Workflow**: Sistem yang dapat bekerja secara otonomi. * **Hallucination**: Ketika model menghasilkan informasi yang salah namun terdengar meyakinkan. * **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**: Teknik menggabungkan pencarian eksternal dengan LLM untuk jawaban yang faktual. * **Fine-tuning**: Menyesuaikan model untuk tugas atau domain tertentu. * **Vibe Coding**: Menulis kode dengan hanya memberikan deskripsi kebutuhan kepada AI. Artikel ini menekankan bahwa memahami istilah-istilah ini sangat penting untuk mengikuti perkembangan industri dengan cepat.

marsbit03/11 11:56

Kamus Istilah AI (Edisi Maret 2026), Disarankan untuk Disimpan