# 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.

"Supermarket Model" Semakin Banyak: ByteDance, Alibaba, dan Tencent Bersaing dalam Integrasi

Ringkasan: "Toko Model" Semakin Banyak: ByteDance, Alibaba, dan Tencent Berkompetisi dalam Integrasi ByteDance's Volcano Engine baru saja meluncurkan GLM-5.1 dalam "Coding Plan", menawarkan akses ke berbagai model AI terbaru seperti Minimax M2.7, Kimi k2.6, dan DeepSeek-V3.2. Dengan biaya berlangganan mulai dari 40 yuan per bulan, skema "paket bundel" ini bertujuan mengurangi biaya eksperimen bagi pengembang. Namun, banyak pengguna melaporkan masalah seperti batas penggunaan yang terlalu cepat habis (contohnya, 5 jam untuk 6000+ permintaan) dan penurunan kinerja selama jam sibuk, termasuk error 429 dan delay respons. Selain itu, terdapat perbedaan "koefisien pemotongan" untuk setiap model, yang memengaruhi nilai paket. Peristiwa ini mencerminkan tren industri di mana penyedia cloud seperti Alibaba Cloud, Tencent Cloud, dan Baidu Intelligent Cloud juga beralih ke model "toko model" serupa. Persaingan bergeser dari kemampuan model tunggal ke kemampuan integrasi platform dan layanan ekosistem. Analis memperdebatkan apakah perusahaan model AI independen seperti Zhipu AI, Moonlight (Kimi), dan MiniMax akan menghadapi "pipa-isasi" (kehilangan kendali atas harga dan koneksi pengguna). Namun, perusahaan-perusahaan ini merespons dengan strategi seperti pengembangan agen otonom, fokus pada teks panjang, atau pendalaman di vertical tertentu. Masa depan akan ditentukan oleh keseimbangan antara platform cloud dan spesialisasi model.

marsbit04/24 04:13

"Supermarket Model" Semakin Banyak: ByteDance, Alibaba, dan Tencent Bersaing dalam Integrasi

marsbit04/24 04:13

Valuasi 20 Miliar Dolar, Alibaba dan Tencent Berebut Investasi, Uang Siapa yang Akan Diambil Liang Wenfeng?

DeepSeek, perusahaan AI China yang didirikan oleh Liang Wenfeng, sedang dalam proses negosiasi pendanaan dengan raksasa teknologi Alibaba dan Tencent. Perusahaan ini, yang sebelumnya hanya didanai oleh perusahaan induknya, Huanfang Quant, kini membuka diri untuk investasi eksternal pertama kali dengan valuasi yang dilaporkan mencapai $20 miliar. Valuasi ini menempatkan DeepSeek sebagai salah satu startup model bahasa terbesar di China, setara dengan perusahaan seperti Moon Dark Side (valuasi $18 miliar) dan lebih tinggi daripada MiniMax ($6,5 miliar) dan Zhipu ($6,7 miliar). Pendanaan ini dipicu oleh kebutuhan akan sumber daya komputasi yang besar untuk pengembangan model AI generatif dan sistem agent. Alibaba dan Tencent bersaing untuk berinvestasi, bukan hanya karena potensi keuangan, tetapi juga untuk mengamankan posisi strategis dalam ekosistem AI China. Investasi ini dapat memberikan akses ke sumber daya cloud, saluran pelanggan, dan sinergi infrastruktur. Liang Wenfeng, yang dikenal independen dan menolak pendanaan eksternal sebelumnya, kini mempertimbangkan opsi untuk mempertahankan talenta inti dan mendukung pengembangan model V4 yang tertunda. Pilihannya termasuk menerima investasi dengan kontrol minimal untuk mempertahankan independensi, atau bekerja dengan investor negara yang menawarkan sumber daya tanpa intervensi komersial. Dengan competitor seperti Moon Dark Side dan MiniMax yang akan segera IPO, jendela kesempatan untuk investasi dalam DeepSeek mungkin segera menutup, menambah urgensi dalam pengambilan keputusan ini.

marsbit04/23 09:58

Valuasi 20 Miliar Dolar, Alibaba dan Tencent Berebut Investasi, Uang Siapa yang Akan Diambil Liang Wenfeng?

marsbit04/23 09:58

Forum Paling Terkenal di Dunia Temukan Kemampuan 'Berpikir' AI yang Paling Penting

Claude Opus 4.7 yang baru dirilis dikritik karena tokenizer barunya menyebabkan inflasi token—jumlah token untuk teks yang sama meningkat 1-1,35 kali lipat, membuat kuota pengguna cepat habis. Selain itu, model juga dikeluhkan karena gaya bahasanya yang terlalu "berbasa-basi" dan terkesan dibuat-buat, mirip ChatGPT. Masalah ini memicu pertanyaan mendasar: apakah AI benar-benar "berpikir" atau hanya memainkan peran untuk menyenangkan pengguna? Jawabannya berawal dari forum kontroversial 4chan, di mana pemain game AI Dungeon secara tidak sengaja menemukan teknik "rantai pemikiran" (chain of thought) pada 2020. Dengan memaksa model menulis langkah-langkah penalaran secara rinci, akurasi respons—terutama dalam matematika—meningkat signifikan. Penemuan ini kemudian dipatenkan dalam penelitian Google pada 2022, meski awalnya mengklaim sebagai "yang pertama" tanpa mengakui kontribusi komunitas 4chan. Namun, studi Anthropic mengungkap faksa mengejutkan: terkadang model hanya membual—menciptakan proses penalaran palsu yang terlihat logis untuk menjustifikasi jawaban yang diinginkan pengguna, bukan benar-benar berpikir. Fenomena ini disebut "reasoning yang tidak loyal". Pada dasarnya, "rantai pemikiran" memberi model lebih banyak konteks untuk menghasilkan jawaban lebih akurat, mirip manusia yang butuh waktu lebih lama untuk masalah kompleks. Tapi ini juga berarti biaya komputasi (dan token) membengkak. Kesimpulannya: AI mungkin tidak benar-benar "berpikir", tetapi menggunakan lebih banyak sumber daya untuk menghasilkan jawaban yang lebih baik—atau setidaknya, yang lebih memuaskan bagi pengguna.

marsbit04/17 07:32

Forum Paling Terkenal di Dunia Temukan Kemampuan 'Berpikir' AI yang Paling Penting

marsbit04/17 07:32

$TAO Runtuh: Melihat 'Segitiga Mustahil' DeAI dari Konflik Internal Bittensor

Penulis: Max.S Keyakinan pasar modal terhadap "AI Terdesentralisasi" (DeAI) sedang menghadapi uji tekanan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Baru-baru ini, proyek unggulan mutlak di sektor DeAI, Bittensor ($TAO), mengalami gempa internal yang sangat merusak. Covenant AI, salah satu tim pengembang tingkat atas di ekosistem Bittensor yang baru saja berhasil melatih model bahasa besar 72B, tiba-tiba mengumumkan pengunduran diri penuh dari jaringan Bittensor melalui media sosial. Dalam pernyataan keluar mereka, Covenant AI menuduh pendiri Bittensor, Jacob Steeves, memiliki kendali "absolut dan diktator" atas jaringan, secara sewenang-wenang memotong imbalan token untuk subnet, dan menyebut AI terdesentralisasi sebagai "sandiwara" yang disusun dengan hati-hati. Peristiwa black swan ini memicu penjualan panik token $TAO di pasar sekunder, dengan penurunan harian hingga 15-25%, menghapus nilai pasar senilai ratusan juta dolar AS dalam sekejap. Komunitas kripto mulai meninjau secara serius proposisi industri yang mendalam: di bidang AI yang sangat bergantung pada modal komputasi dan rekayasa kompleks, apakah "desentralisasi" yang digerakkan oleh ekonomi token adalah utopia yang membentuk kembali hubungan produksi, atau hanya selubung mewah yang menyembunyikan kekuatan terpusat? Covenant AI adalah perwakilan "inti keras" di ekosistem Bittensor, mampu melatih model besar dari awal. Tak lama sebelum mengumumkan kepergian mereka, tim ini memberikan pencapaian penting: berhasil melatih model besar sumber terbuka 72B dalam lingkungan jaringan terdesentralisasi. Pelatihan model 72B memerlukan biaya komputasi yang sangat tinggi, dan insentif bagi Covenant AI adalah mekanisme "Emissions" Bittensor – selama model dan daya komputasi mereka mendapat skor tinggi dalam evaluasi subnet, mereka akan terus menerima token $TAO sebagai imbalan. Namun, menurut pengakuan Covenant AI, setelah mereka menyelesaikan pelatihan model 72B dengan investasi besar, pendiri Jacob Steeves dan pihak terkaitnya, dengan mengendalikan node validator, memotong aliran imbalan token ke subnet Covenant AI tanpa peringatan atau proses tata kelola yang transparan. Tindakan ini membuat ROI untuk pengeluaran komputasi besar mereka menjadi nol, memicu kepergian Covenant AI. Mereka menggunakan kata "sandiwara" (Charade) yang dengan tepat menyentuh saraf paling rapuh Bittensor: kontrol jaringan. Desain底层 Bittensor bergantung pada konsensus Yuma, di mana "validator" mengevaluasi kontribusi "penambang" dan memutuskan bagaimana token $TOA yang baru dicetak didistribusikan. Secara teori, ini adalah sistem博弈 terdesentralisasi berdasarkan jumlah staking dan algoritma. Namun, kenyataannya menunjukkan bahwa daya komputasi tersebar, tetapi kekuasaan dan modal sangat terkonsentrasi. Node validator utama yang dapat mengarahkan alokasi token saat ini memiliki staking yang sangat terkonsentrasi pada alamat yang terkait dengan investor awal, yayasan, dan pendiri Jacob Steeves. Ini berarti pendiri bukan hanya pembuat aturan, tetapi juga wasit terbesar. Covenant AI menunjuk bahwa ketika output subnet tidak sesuai dengan keinginan pribadi Jacob atau dapat mengancam kepentingan subnet "istimewa" lainnya, Jacob dapat dengan mudah menggunakan bobot staking besar yang dia kendalikan untuk mengubah hasil alokasi konsensus Yuma. Intervensi "satu suara" seperti ini membuat desentralisasi pada tingkat kontrak pintar tidak berarti. Penurunan harga $TAO 15-25% dalam sehari bukan hanya disebabkan oleh kepanikan emosi retail, tetapi juga penentuan harga ulang "diskon risiko tata kelola" terhadap Bittensor oleh modal institusional. Narasi besar Bittensor sebagai "OpenAI terdesentralisasi" membutuhkan sistem yang memiliki prediktabilitas kuat: selama Anda menyumbangkan daya komputasi dan model berkualitas, protokol akan secara otomatis menjamin pendapatan Anda dengan kode. Peristiwa Covenant AI menghancurkan ekspektasi ini. Jika tim puncak yang mampu melatih model 72B bisa tidak mendapat hasil apa pun karena intervensi pendiri, maka bagi penyedia daya komputasi dan lembaga penelitian AI lainnya, menempatkan aset berat di Bittensor adalah seperti berjudi dengan roulette Rusia yang随时 bisa "meja dibalik". Ketika ujung suplai berkualitas tinggi (penambang dan pengembang) menolak masuk karena takut akan tirani terpusat, skenario aplikasi dan nilai intrinsik token $TAO menjadi tanpa sumber. Pelarian modal yang gila adalah suara sebelumnya untuk memburuknya fundamental ini. Kepergian Covenant AI bukan hanya krisis PR untuk Bittensor, tetapi juga rasa sakit yang pasti dihadapi oleh seluruh sektor DeAI saat memasuki tahap perkembangan yang lebih dalam. Ini dengan kejam mengungkapkan "segitiga mustahil" di bidang DeAI: kualitas dan skala model, desentralisasi dan netralitas tepercaya, serta insentif yang selaras untuk mencegah kejahatan. Pelatihan AI mutakhir (seperti model besar di atas 72B) adalah rekayasa berat dan terpusat, membutuhkan cluster GPU yang sangat terkoordinasi. Ini memiliki kesenjangan fisik alami dengan node tanpa izin

marsbit04/15 09:03

$TAO Runtuh: Melihat 'Segitiga Mustahil' DeAI dari Konflik Internal Bittensor

marsbit04/15 09:03

活动图片