Siapa yang Akan Menghasilkan Uang di Era Agents?

链捕手Dipublikasikan tanggal 2026-05-27Terakhir diperbarui pada 2026-05-27

Abstrak

Penulis Jonah Burian membahas bagaimana era agen AI (Agents) dapat mengganggu teori penangkapan nilai di ruang kripto. Teori "protokol gemuk" (fat protocol) yang dominan, menyatakan protokol blockchain menangkap sebagian besar nilai, tampak valid ketika ruang blok terbatas (seperti Bitcoin/Ethereum awal). Namun, dengan banyaknya L1, L2, dan lapisan modular saat ini, ruang blok menjadi berlimpah dan dapat dipertukarkan, menghilangkan kelangkaan dan kekuatan penetapan harga protokol. Teori "aplikasi gemuk" (fat app) kemudian muncul, berpendapat bahwa aplikasi yang mengontrol hubungan pengguna (UI, aliran transaksi) akan menangkap nilai terbesar, seperti yang terlihat pada dompet dan agregator. Teori ini bergantung pada preferensi manusia terhadap UX, merek, dan kenyamanan. Namun, kedatangan Agents mengubah segalanya. Sebagai perangkat lunak, Agents tidak peduli dengan UX atau merek; mereka memanggil API secara langsung, beralih tanpa biaya, dan selalu mencari opsi termurah. Ini meruntuhkan parit defensif aplikasi yang bergantung pada hubungan dengan pengguna manusia. Artikel ini mengeksplorasi beberapa skenario untuk masa depan: 1. **Aplikasi Menjadi "Tanpa Kepala" (Headless):** Pemenang di era manusia (mis., agregator) membuka infrastruktur backend mereka sebagai API untuk Agents, mempertahankan nilai melalui rute ini. 2. **Kebangkitan Kembali Protokol:** Jika integrasi menjadi sangat mudah, Agents mungkin melewati perantara dan berinteraksi langsung dengan protokol, meng...

Penulis: Jonah Burian

Kompilasi: Jiahuan, ChainCatcher

Banyak orang berspekulasi bahwa pengguna blockchain berikutnya, akan menjadi Agents. Namun, hanya sedikit yang menanyakan pertanyaan lebih lanjut: di dunia itu, siapa yang akan menghasilkan uang?

Setiap teori penangkapan nilai di ruang kripto sebelumnya mengasumsikan bahwa pengguna adalah manusia. Teori "Protokol Gemuk" (Fat Protocols) berpendapat bahwa protokol paling mahir dalam memonetisasi pengguna manusia.

Sedangkan teori "Aplikasi Gemuk" (Fat App) yang saya dan kolega bahas dalam "How to Capture Value" dan "The Great Revaluation" berpendapat bahwa lapisan aplikasi bisa melakukannya dengan lebih baik. Namun, Agents mengubah sifat identitas pengguna, dan teori-teori yang ada juga akan ikut berubah.

Teori Protokol Gemuk

Pada tahun 2016, @jmonegro mengemukakan "Protokol Gemuk". Selama hampir satu dekade, ini telah menjadi teori penangkapan nilai yang dominan di ruang kripto.

Inti pandangannya adalah: di internet tradisional, nilai terkumpul di lapisan aplikasi (@Google, @facebook), sementara protokol dasar (TCP/IP, HTTP) hampir tidak menangkap nilai apa pun. Dunia kripto akan membalikkan situasi ini sepenuhnya. Blockchain membagikan data secara terbuka, sehingga aplikasi akan semakin terkomodifikasi.

Dan karena menggunakan jaringan mengharuskan konsumsi token protokol, token akan menangkap nilai spekulatif yang dihasilkan seiring dengan pertumbuhan penggunaannya. Kesuksesan setiap aplikasi akan mendorong permintaan token. Pertumbuhan protokol dasar akan melebihi pertumbuhan aplikasi apa pun yang dibangun di atasnya.

Selama bertahun-tahun, pernyataan ini tampaknya benar. Nilai Bitcoin dan Ethereum jauh melebihi perusahaan mana pun yang dibangun di atasnya.

Model ini berlaku sepenuhnya ketika protokol itu sendiri memiliki kelangkaan, biaya pembangunan tinggi, dan sulit digantikan. Bitcoin dan Ethereum pada tahun 2017 memang sangat langka; saat itu tidak ada puluhan L1 (lapisan pertama) umum yang bersaing untuk workload yang sama.

Ruang blok cukup terbatas, sehingga memiliki aset dasar terasa seperti memiliki sebagian dari setiap aplikasi yang membutuhkan aset tersebut.

Sekarang, setiap lapisan dari tumpukan teknologi infrastruktur telah memiliki alternatif yang andal: banyak L1 berkapasitas tinggi, puluhan L2, serta lapisan penyelesaian dan ketersediaan data (DA) modular yang bersaing ketat dalam harga. Ruang blok berubah dari terbatas menjadi melimpah.

Dengan jembatan lintas-rantai dan agregator yang membuat rantai dasar hampir tak terlihat oleh pengguna, biaya peralihan pengguna runtuh. Infrastruktur menjadi dapat dipertukarkan, dan komoditas yang dapat dipertukarkan hanya bisa bersaing harga. Hasilnya, kekuatan penetapan harga protokol mati bersamaan dengan lenyapnya kelangkaan.

Teori Aplikasi Gemuk

Pada tahun 2026, entitas yang menangkap sebagian besar manfaat ekonomi adalah aplikasi, bukan protokol: misalnya @phantom, @coinbase, @Polymarket, @Pumpfun, dll.

Menurut saya, alasannya adalah aset paling berharga di dunia kripto adalah hubungan dengan pengguna.

Jika Anda mengontrol antarmuka pengguna dan alur transaksi, Anda mengontrol saluran distribusi, sehingga dapat mengambil keuntungan dari hampir semua produk on-chain yang diakses pengguna: swap, pinjam-meminjam, staking, pencetakan, serta akses fiat. Ini mungkin juga alasan mengapa dana begitu terobsesi dengan neobank (bank baru).

Aplikasi juga telah mendorong infrastruktur ke dalam perang harga murni, yang memaksa margin infrastruktur tertekan ke biaya marjinal. Saya mendokumentasikan strategi ini dalam tulisan "How to Capture Value". Dinamika yang sama juga sedang terjadi di ruang stablecoin, yang telah saya bahas dalam tulisan lain.

Harga aset mencerminkan teori ini. Spencer dan saya menyebut pergeseran ini sebagai "The Great Revaluation": dalam siklus ini, nilai mulai terkumpul di lapisan yang menguasai pengguna.

Mengapa Agents Akan Merusak Logika Ini

Teori Aplikasi Gemuk mengasumsikan pengguna adalah manusia yang memperhatikan UX, merek, dan kemudahan. Namun, Agents tidak peduli sama sekali dengan hal-hal ini. Mereka langsung memanggil API, tidak memiliki loyalitas merek, dan beralih antar-platform dengan biaya nol.

Ketika pengguna berubah menjadi perangkat lunak, menguasai hubungan dengan pengguna bukan lagi pertahanan yang tak tertembus. Seluruh parit depan yang menjadi dasar teori Aplikasi Gemuk, sedang kehilangan keefektifannya.

Lalu, di era Agents, siapa yang akan menangkap nilai?

Aplikasi Menjadi "Tanpa Kepala"

Dalam satu visi masa depan, pemenang di lapisan aplikasi akan tetap menjadi pemenang dengan melepaskan antarmuka depan (yaitu menjadi "tanpa kepala").

Dompet dan agregator telah menyelesaikan pekerjaan konstruksi tersulit: integrasi dengan puluhan protokol, logika routing, autentikasi, serta infrastruktur akses fiat.

Langkah berikutnya yang masuk akal adalah membuka tumpukan teknologi ini sebagai API untuk Agents, agar Agents dapat merutekan transaksi melalui mereka — sama seperti manusia hari ini merutekan melalui @phantom atau @JupiterExchange.

Di dunia ini, teori Aplikasi Gemuk masih bertahan. Ia hanya kehilangkan bagian depan. Perusahaan yang menang di era manusia akan bertransformasi menjadi infrastruktur murni backend untuk Agents. Kita sudah melihat perusahaan SaaS tradisional seperti Salesforce bergerak ke arah ini.

Kebangkitan Kembali Protokol

Dalam visi lain, Agents sepenuhnya melewati lapisan perantara.

Jika integrasi menjadi cukup sederhana (API yang terdokumentasi dengan baik, RPC yang distandarisasi, semantik eksekusi yang dapat diprediksi), Agents tidak memiliki alasan nyata untuk membayar agregator untuk melakukan hal yang bisa mereka lakukan sendiri. Keunggulan agregator di era manusia adalah UX dan penanganan kompleksitas routing.

Tetapi Agents tidak membutuhkan UX, dan routing adalah masalah yang dapat diselesaikan dengan rekayasa, dan Agents semakin ahli dalam menangani masalah seperti ini.

Jika dunia berkembang ke arah ini, teori Protokol Gemuk akan mengalami masa kejayaan kedua.

Runtuhnya Kekuatan Penetapan Harga di Seluruh Tumpukan Teknologi

Mungkin Agents akan memberikan tekanan komodifikasi ke setiap sudut. Mereka sepenuhnya rasional, akan selalu merutekan ke platform perdagangan termurah tanpa gesekan dan tanpa loyalitas sama sekali.

Aplikasi kehilangan kemampuan untuk mengenakan premi UX kepada manusia. Agregator dan infrastruktur juga kehilangan kekuatan penetapan harga, karena tidak ada lagi inersia manusia yang melekat untuk melindungi mereka dari perang harga.

Dalam skenario ini, hampir tidak ada keuntungan yang dapat ditangkap oleh siapa pun dalam tumpukan teknologi. Margin keuntungan di seluruh rantai pasokan dipaksa menuju biaya marjinal, dan nilai sisa dimiliki oleh pemilik Agents, atau pengguna target yang dilayani oleh Agents.

Teknologi kripto menjadi utilitas, dan sulit menghasilkan uang besar di bidang utilitas.

Agents Menciptakan Aktivitas yang Belum Pernah Ada Sebelumnya

Pemahaman sederhana tentang ini adalah: Agents melakukan semua hal yang dilakukan manusia, hanya lebih cepat dan dalam volume yang lebih besar. Bahkan jika margin keuntungan tertekan, keseluruhan kue ekonomi masih membesar.

Saya pikir ada versi yang lebih menarik.

Agents memungkinkan aktivitas yang sebelumnya tidak layak: seperti rebalancing portofolio terus-menerus dengan biaya eksekusi kurang dari satu sen, aktivitas bisnis mesin-ke-mesin antar Agents, dan pasar baru yang ada karena penetapan harga dan kecepatan perdagangan jauh melampaui batas yang bisa diikuti manusia.

Data aktivitas on-chain saat ini tidak mencerminkan hal-hal ini, karena kita berasumsi bahwa pasti ada manusia yang terlibat di dalamnya.

Jika inilah perubahan yang dibawa Agents, maka pertanyaannya berubah dari "bagaimana membagi kue yang ada" menjadi "berapa banyak aktivitas ekonomi baru yang akan masuk ke on-chain, dan lapisan mana yang siap melayaninya".

Model Bisnis yang Belum Dinamai

Di setiap siklus, kami mencoba menebak ke mana nilai akan mengalir, dan cenderung berpikir model bisnis yang ada akan berlanjut ke masa depan. Asumsi ini biasanya membuat kami melewatkan model-model baru yang belum muncul.

Saat internet baru didirikan, tidak ada yang memperkirakan lahirnya ekonomi perhatian. Saat itu, gagasan "memotong perhatian pengguna dan melelangnya kepada pengiklan akan menjadi model bisnis dominan, dan satu perusahaan dapat mengambil porsi besar dari pengeluaran iklan global" sangat asing. Hal ini tampak tak terhindarkan hanya dalam retrospeksi.

Kecerdasan buatan tampaknya merupakan salah satu disrupsi teknologi terbesar dalam beberapa dekade terakhir. Di dunia yang didominasi Agents, sebagian penangkapan nilai mungkin akan mengalir ke model bisnis yang saat ini bahkan belum disebutkan oleh siapa pun. Dan kelompok yang menangkap nilai tersebut mungkin bukan yang sedang menjadi perhatian pasar saat ini.

Hal-Hal Penting yang Perlu Diperhatikan

Hasil yang paling mungkin bukanlah satu sistem sepenuhnya menggantikan yang lain. Untuk waktu yang lama, manusia dan Agents akan hidup berdampingan sebagai pengguna dunia kripto, dengan peta penangkapan nilai yang sangat berbeda.

Selama manusia berinteraksi dengan on-chain, teori Aplikasi Gemuk masih berlaku: konsumen yang bersedia membayar untuk UX, merek, dan kemudahan akan terus membayar premi kepada aplikasi yang menguasai hubungan ini. Sedangkan lapisan yang melibatkan transaksi Agents, terlepas dari visi mana yang menjadi kenyataan, akan diatur oleh teori yang terpisah.

Bagi para pembangun, saya rasa pertanyaan yang perlu direnungkan di sisi Agents adalah: Apa sebenarnya yang membuat seorang Agents kembali memilih Anda, daripada langsung merutekan ke alternatif termurah berikutnya? UX mungkin bukan jawabannya. Likuiditas, latensi, jaminan penyelesaian, mungkin adalah kuncinya.

Pertanyaan Terkait

QBagaimana teori 'Fat Protocols' dan 'Fat Applications' berubah dengan hadirnya era Agen dalam blockchain?

ATeori 'Fat Protocols' berpendapat nilai terakumulasi di lapisan protokol, sementara 'Fat Applications' menyatakan nilai justru berada di aplikasi yang menguasai hubungan pengguna. Namun, dengan munculnya Agen (perangkat lunak otomatis), logika ini terganggu karena Agen tidak peduli pada UX, merek, atau loyalitas—mereka hanya mencari efisiensi dan biaya terendah. Ini berarti teori 'Fat Applications' kehilangan keunggulan front-endnya, dan teori 'Fat Protocols' mungkin kembali relevan jika Agen dapat berinteraksi langsung dengan protokol tanpa perantara.

QApa yang dimaksud dengan aplikasi 'tanpa kepala' (headless) dalam konteks Agen, dan bagaimana mereka bisa tetap menjadi pemenang?

AAplikasi 'tanpa kepala' (headless) adalah aplikasi yang tidak lagi bergantung pada antarmuka pengguna tradisional, tetapi menyediakan layanan murni melalui API untuk Agen. Dalam era Agen, pemenang di lapisan aplikasi dapat bertahan dengan membuka infrastruktur backend mereka (seperti integrasi protokol, logika routing, dan saluran fiat) sebagai API. Dengan ini, mereka dapat menjadi infrastruktur murni yang melayani Agen, mirip dengan cara manusia menggunakan dompet atau agregator saat ini.

QMengapa Agen dapat menyebabkan runtuhnya kekuatan penetapan harga di seluruh tumpukan teknologi (tech stack) blockchain?

AAgen bersifat rasional sepenuhnya dan tidak memiliki gesekan atau loyalitas saat berpindah antar platform. Mereka akan selalu merutekan transaksi ke platform termurah dan paling efisien, tanpa memperhatikan UX atau merek. Ini menciptakan tekanan komoditisasi yang ekstrem, memaksa aplikasi, agregator, dan infrastruktur untuk bersaing hanya berdasarkan harga. Akibatnya, margin keuntungan di seluruh rantai pasokan akan menyusut hingga mendekati biaya marjinal, sehingga sulit bagi siapa pun di tumpukan teknologi untuk mempertahankan kekuatan penetapan harga.

QBagaimana Agen dapat menciptakan aktivitas ekonomi baru yang sebelumnya tidak mungkin dilakukan di blockchain?

AAgen memungkinkan aktivitas yang tidak layak bagi manusia karena keterbatasan waktu, biaya, atau kompleksitas. Contohnya termasuk rebalancing portofolio berkelanjutan dengan biaya eksekusi kurang dari satu sen, perdagangan mesin-ke-mesin antara Agen, serta pasar baru yang bergantung pada kecepatan dan presisi yang jauh melampaui kemampuan manusia. Hal ini dapat memperluas total aktivitas ekonomi di blockchain, menciptakan 'kue' yang lebih besar meskipun margin per transaksi mungkin mengecil.

QApa yang harus menjadi fokus para pembangun (builders) untuk menarik dan mempertahankan Agen di platform mereka?

ADi era Agen, UX, merek, atau kenyamanan bukanlah faktor penentu utama. Sebagai gantinya, pembangun harus fokus pada elemen yang membuat Agen kembali menggunakan platform mereka, seperti: likuiditas tinggi (untuk eksekusi optimal), latensi rendah (kecepatan transaksi), jaminan penyelesaian (settlement guarantees), keandalan API, dan biaya yang kompetitif. Menjawab pertanyaan 'mengapa Agen harus memilih Anda daripada alternatif termurah berikutnya?' dengan aspek teknis dan operasional ini adalah kunci untuk menarik dan mempertahankan Agen.

Bacaan Terkait

PA Visual | Satu Gambar Pahami Peristiwa Web3 Penting yang Patut Diperhatikan di Bulan Juni

"PA Pictorial: Peta untuk Memahami Peristiwa Web3 Penting yang Perlu Diperhatikan pada Juni" Jelajahi Kalender Kripto terbaru PANews dengan cakupan lebih lengkap, penyaringan fleksibel, dan ekspor yang mudah. Pada Juni, pasar kripto dipadati oleh keputusan suku bunga makro, data ekonomi penting, pelepasan token, dan acara teknologi tradisional. Poin-poin intinya meliputi: 📌 Amerika Serikat merilis data NFP dan CPI bulan Mei. The Fed menerbitkan Buku Beige dan menggelar konferensi pers kebijakan, dengan preferensi risiko pasar tetap dipengaruhi ekspektasi makro. 🏦 Bank Sentral Eropa dan Bank of Japan akan mengumumkan keputusan suku bunga, menjadikan likuiditas global dan jalur suku bunga sebagai salah satu tema utama pasar di Juni. 🪙 Beberapa token seperti SUI dan ENA akan mengalami pelepasan (unlock), perlu diperhatikan risikonya. 🚀 Perkembangan proyek: Coinbase akan meluncurkan futures indeks saham perpetual perdana, CME Group berencana meluncurkan futures indeks kripto Nasdaq; SharpLink akan dimasukkan ke dalam Indeks Russell 2000 dan 3000. ⚠️ Penyaringan proyek terus berlanjut: Layanan seperti browser Bitcoin Ordinals, Ord.io, secara bertahap berhenti beroperasi. Perhatikan pengaturan penarikan dan migrasi aset. 🌐 Acara penting lainnya: Pembukaan Piala Dunia, pembukaan Apple WWDC26, penawaran saham SpaceX, pertemuan IPO S&T UBTECH di pasar STAR, dll. Dengan makroekonomi, pelepasan token, regulasi, penyaringan proyek, dan acara teknologi yang berlangsung bersamaan, pasar pada Juni mungkin terus mencari arah baru di tengah ekspektasi likuiditas, perubahan kebijakan, dan rotasi ekosistem. Kunci inti peristiwa global dan alur utama Web3 Juni 2026 dalam satu peta!

marsbit49m yang lalu

PA Visual | Satu Gambar Pahami Peristiwa Web3 Penting yang Patut Diperhatikan di Bulan Juni

marsbit49m yang lalu

Ali "Menaruh Barang", Byte "Berlatih Ilmu"

Dalam satu minggu terakhir Mei, dua raksasa teknologi China, Alibaba dan ByteDance, memamerkan dua pendekatan berbeda dalam strategi AI mereka. Alibaba, sebagai perusahaan publik, fokus pada integrasi AI untuk monetisasi langsung. Mereka menghubungkan model Qwen dengan platform e-commerce seperti Taobao, menciptakan fitur seperti "pencocokan harga AI" dan "pakaian virtual AI". Melalui protokol ACT, mereka membangun infrastruktur untuk transaksi berbasis agen AI. Pendapatan eksternal Alibaba Cloud tumbuh 40%, menunjukkan model bisnis "MaaS" (Model-as-a-Service) mereka yang berhasil. Namun, pendekatan ini mungkin mengorbankan penelitian mendasar untuk keunggulan jangka pendek. Sebaliknya, ByteDance, yang masih swasta, berinvestasi besar dalam penelitian AI jangka panjang. Departemen Seed mereka, dengan anggaran belanja modal (capex) yang meningkat pesat, bertujuan "menjelajahi batas atas kecerdasan". Mereka merilis model pembuatan video Seedance 2.0 yang memimpin peringkat global dan mempublikasikan penelitian mendalam tentang "model dunia". Perusahaan ini memberikan kebebasan bagi tim risetnya tanpa tekanan kuartalan dari pasar modal. Perbedaan kunci ini lebih disebabkan oleh status kepemilikan daripada filosofi semata. Sebagai perusahaan publik, Alibaba terikat pada harapan ROI jangka pendek investor. ByteDance, yang belum IPO, memiliki kemewahan untuk berfokus pada terobosan teknologi jangka panjang. Analisis menyimpulkan bahwa jalan strategis AI sebuah perusahaan di China sangat ditentukan oleh apakah perusahaan tersebut terdaftar di bursa atau tidak, yang membentuk pilihan antara "menjual AI" dan "membuat AI".

marsbit57m yang lalu

Ali "Menaruh Barang", Byte "Berlatih Ilmu"

marsbit57m yang lalu

Mengapa Lebih Banyak AI Agent Belum Tentu Berarti Produktivitas yang Lebih Tinggi?

**Mengapa Lebih Banyak AI Agent Tidak Sama dengan Produktivitas Lebih Tinggi?** Meskipun teknologi memungkinkan kita meluncurkan banyak AI Agent dengan mudah dan murah, produktivitas nyata tidak serta-merta meningkat. Ini karena munculnya konsep "Pajak Orkestrasi"—biaya tersembunyi untuk mengelola, menilai, dan menggabungkan hasil kerja semua Agent tersebut. Pekerjaan ini harus kembali ke satu sumber daya serial yang tidak dapat diduplikasi: perhatian dan penilaian manusia. **Manusia adalah 'GIL' dalam Sistem.** Seperti Global Interpreter Lock (GIL) dalam Python, semua Agent dapat berjalan paralel, tetapi untuk keputusan penting (seperti tinjauan arsitektur, kode, atau penyelesaian konflik), mereka harus "mengambil kunci" dari Anda—sang pengembang. Hukum Amdahl berlaku: percepatan maksimum dari paralelisasi dibatasi oleh bagian kerja yang harus tetap serial, yaitu kapasitas penilaian manusia. Menambah Agent hanya membuat antrian tinjauan lebih panjang, memperbesar beban konteks, dan menyebabkan kelelahan kognitif. **Kelelahan dan Utang Tersembunyi.** Banyaknya Agent yang aktif memberi ilusi produktivitas tinggi, tetapi rasa sibuk itu tidak sama dengan hasil berkualitas. Jika Anda "menyerah secara kognitif" dan tidak meninjau hasil dengan benar, Anda menumpuk utang teknis dan utang kognitif—masalah yang akan muncul nanti. Pajak orkestrasi harus dibayar, baik secara sadar melalui proses yang terencana, atau diam-diam melalui penurunan kualitas. **Solusi: Kelola Perhatian Seperti Sistem Produksi.** Kuncinya adalah merancang alur kerja dengan menghormati batas perhatian manusia sebagai sumber daya langka: 1. **Kontrol Jumlah Agent:** Sesuaikan jumlah Agent dengan kemampuan *review* Anda, bukan dengan apa yang UI izinkan. Batasi ke angka rendah. 2. **Klasifikasi Tugas:** Pisahkan tugas independen (cocok untuk Agent paralel) dari tugas kompleks yang membutuhkan penilaian mendalam (kerjakan secara serial). 3. **Tinjau Secara Berkelompok (*Batch Review*):** Kurangi biaya alih konteks dengan meninjau hasil beberapa Agent sekaligus. 4. **Gunakan Waktu Serial untuk Penilaian:** Fokuskan perhatian hanya pada bagian yang memerlukan penilaian manusia. Biarkan Agent menangani bagian yang dapat diverifikasi otomatis (seperti tes). 5. **Lindungi Waktu Fokus Anda:** Kadang, tindakan paling produktif adalah berhenti mengoordinasi banyak Agent dan fokus pada satu masalah inti. Kemampuan sebenarnya di era AI bukanlah menjalankan banyak Agent, tetapi merancang sistem yang secara sadar mengelilingi dan melindungi kapasitas penilaian serial manusia—sumber daya paling berharga dalam proses pengembangan.

marsbit2j yang lalu

Mengapa Lebih Banyak AI Agent Belum Tentu Berarti Produktivitas yang Lebih Tinggi?

marsbit2j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

Tiga tahun kemudian, pada Mei 2026, penulis meninjau kembali 20 prediksi tentang ChatGPT yang dibuatnya pada Maret 2023, menggunakan AI untuk mengevaluasi akurasinya berdasarkan data terbaru. Secara keseluruhan, arah dan mekanisme prediksi banyak yang tepat. Yang paling akurat adalah tentang RAG sebagai arsitektur standar, LUI (Antarmuka Pengguna Bahasa Alami) sebagai lapisan interaksi baru, munculnya "jaringan robot" (protokol untuk agen AI), dan kemampuan China mengejar ketertinggalan model AI besar. Prediksi bahwa ChatGPT bukan AGI namun langkah besar, tidak menyebabkan gelombang pengangguran massal, serta sifat uji Turing yang hanya mengukur persepsi juga pada dasarnya benar. Namun, prediksi dengan angka spesifik atau pernyataan mutlak sering meleset. Klaim bahwa GPT-4 memiliki 100 triliun parameter sepenuhnya salah. Pernyataan bahwa LLM "tidak mungkin" mengerjakan matematika murni terbantahkan dengan model penalaran yang memenangkan medali emas IMO. Estimasi biaya pelatihan model hanya $5-10 miliar juga jauh dari kenyataan, yang kini mencapai miliaran dolar untuk model terdepan. Beberapa prediksi keliru tentang distribusi dampak, seperti bahwa nilai akan berpindah ke lapisan aplikasi (nyatanya, penyedia chip seperti NVIDIA paling untung), atau bahwa AI akan "menghindari" masalah hak cipta (justru menimbulkan gugatan besar). Kesimpulan utama adalah: dalam memprediksi teknologi yang cepat berubah, mengidentifikasi arah dan mekanisme umumnya lebih bisa diandalkan daripada memberikan angka pasti atau pernyataan mutlak. Prediksi cenderung terlalu optimis tentang kecepatan perubahan jangka pendek, tetapi meremehkan besarnya perubahan jangka panjang. Penting juga untuk mempertimbangkan distribusi dampak, bukan hanya kesimpulan agregat. Pernyataan yang disertai batasan dan keraguan justru lebih tahan uji waktu. Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun. Tinjauan ini berfungsi sebagai pelajaran untuk membuat prediksi yang lebih baik di tiga tahun mendatang.

marsbit8j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

marsbit8j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片