Pidato Terbaru Dan Bin: Jangan Lewatkan Sebuah Era yang Hebat

marsbitPublished on 2026-07-02Last updated on 2026-07-02

Abstract

**Intisari Pidato Dan Bin: Jangan Lewatkan Era Hebat (Generasi AI)** Pada 29 Juni, Dan Bin, Chairman Dongfang Harbor, menyampaikan pidato bertajuk "Jangan Lewatkan Era Hebat" di forum strategis Gelonghui. **Inti Argumen:** Daripada mengkhawatirkan gelembung jangka pendek di pasar AI, risiko terbesar adalah justru **kehilangan keseluruhan era teknologi ini.** AI dipandang sebagai gelombang disruptif yang lebih dahsyat daripada era elektronik, internet, dan mobile internet. **Perspektif Utama:** 1. **Siklus Industri Panjang:** Kemajuan teknologi, bukan suku bunga atau faktor makro jangka pendek, adalah pendorong utama pertumbuhan pasar. Era AI diperkirakan akan memiliki siklus panjang, berpotensi mengikuti ritme era internet (sekitar 10 tahun). Titik kritis risiko dapat muncul sekitar tahun 2033 (dihitung sejak peluncuran ChatGPT akhir 2022), bukan hanya dalam 3-4 tahun. 2. **Visi Peradaban "Kehidupan Silikon":** Dari sudut pandang peradaban jangka panjang, kecerdasan berbasis silikon (AI) memiliki kemungkinan besar untuk menggantikan atau menjadi tenaga produktif dominan dibandingkan kehidupan berbasis karbon (manusia), terutama untuk kelangsungan peradaban di masa depan yang sangat jauh. 3. **Persaingan Global & Aturan Baru:** Kompetisi AI antara AS dan Tiongkok dianggap sangat krusial sehingga tidak ada pihak yang boleh kalah. AI juga mengubah aturan perang, seperti terlihat dalam konflik terkini. 4. **Pelajaran dari Sejarah Investasi:** Dan Bin mengutip "penyesalan"...

Penulis: Dan Bin

Pada 29 Juni, Ketua Dongfang Harbor Dan Bin menyampaikan pidato bertema "Jangan Lewatkan Sebuah Era yang Hebat" di Konferensi Strategi Tengah Tahun 2026 "All in Era Baru Silikon" Glonghui.

Mengenai masalah gelembung Ai yang menjadi perhatian pasar, Dan Bin menunjuk dari perspektif siklus industri:Risiko kehilangan sebuah era mungkin lebih besar daripada risiko mengkhawatirkan gelembung jangka pendek.

Menurutnya, umat manusia sedang berdiri di titik awal era kecerdasan buatan—era ini mungkin lebih mengganggu daripada era elektronik, era internet, atau era internet seluler.

Dia menilai bahwa gelombang AI kemungkinan besar tidak akan berakhir dalam tiga atau empat tahun. Di tingkat industri, dapat merujuk pada ritme sepuluh tahun era internet, dengan rilis ChatGPT akhir 2022 sebagai titik awal, titik referensi risiko sebenarnya mungkin sekitar tahun 2033.

Dia menegaskan bahwa "penyebab utama" yang mendorong pertumbuhan jangka panjang pasar modal adalah kemajuan teknologi, perang dagang, kenaikan suku bunga, perang, dan lainnya hanyalah faktor sekunder. Dia juga berbicara dari sudut pandang peradaban manusia tentang logika jangka panjang kehidupan berbasis silikon menggantikan kehidupan berbasis karbon, menekankan bahwa investasi harus menangkap penyebab utama, menghormati inovasi perusahaan dan akal sehat pasar.

Terakhir, dia menekankan untuk tidak pernah menyia-nyiakan era hebat ini.

"Air pasang tidak pernah kembali, roda raksasa zaman bergerak maju tanpa suara. Dilahirkan pada waktu yang tepat sudah merupakan keberuntungan besar, jangan biarkan keraguan mengikat langkah, jangan biarkan pandangan sempit menyia-nyiakan waktu—jangan sampai melewatkan era hebat yang spektakuler dan milik kita ini."

Berikut adalah esensi pidato Dan Bin yang disusun oleh Glonghui, dibagikan kepada semua orang.

01 Dari Perspektif Siklus Industri, Risiko Kehilangan Era AI Lebih Besar Daripada Mengkhawatirkan Risiko Gelembung Jangka Pendek

Baru-baru ini banyak yang bertanya: Apakah AI memiliki gelembung? Bagaimana pandangan jangka pendeknya?

Jawaban Dan Bin adalah: Dari sudut pandang perkembangan industri jangka panjang, bagi pelaku pasar,risiko kehilangan sebuah era mungkin lebih besar daripada risiko yang Anda khawatirkan mengenai gelembung jangka pendek.Tentu saja, menghadapi fluktuasi dan ketidakpastian jangka pendek, investor juga perlu menilai secara independen dengan mempertimbangkan siklus investasi dan toleransi risiko mereka sendiri.

Melihat kembali sejarah 55 tahun Nasdaq sejak didirikan tahun 1971 hingga sekarang, daya dorong inti yang benar-benar mendorong pertumbuhan jangka panjang pasar modal adalah kemajuan teknologi, bukan faktor jangka pendek seperti suku bunga atau kebijakan makro.

Ada yang khawatir lingkungan suku bunga tinggi akan menyebabkan pasar runtuh.

Mari kita lihat sejarah: Suku bunga acuan AS pernah setinggi 22% di era 70-an, tetapi era perangkat keras elektronik naik 6,5 kali lipat dalam 16 tahun; era internet mengalami siklus lengkap penurunan dan kenaikan suku bunga, naik signifikan selama 10 tahun penuh; era internet seluler juga demikian. Suku bunga tidak pernah menjadi penyebab utama, kemajuan teknologilah yang menjadi penyebab utama.

02 Era AI Lebih Mengganggu Dari Tiga Era Sebelumnya, Tingkat Industri Mungkin Dapat Mengacu Pada Ritme Sepuluh Tahun Era Internet

Dia lebih lanjut menunjuk, saat rapat awal tahun lalu, dia pernah memperkirakan tahun 2026 mungkin mirip dengan tahun 1994—bintang salib setelah itu diikuti kenaikan besar. Tahun 23, 24, 25 sudah mengalami kenaikan besar tiga tahun, tahun ini masih menunjukkan daya dorong industri yang kuat.

"Mengapa?Karena era AI lebih mengganggu daripada tiga era sebelumnya—era elektronik, era internet, era internet seluler."

Penilaian dasar yang diberikan Dan Bin adalah:era kecerdasan buatan akan seperti era internet, memiliki siklus industri yang relatif panjang—ChatGPT dirilis akhir 2022, jika mengacu pada ritme sejarah "sepuluh tahun" internet, titik itu (sekitar 2033) kemungkinan besar baru menjadi jendela referensi yang perlu ditinjau risikonya. Sebelumnya, perkembangan industri AI kecil kemungkinan akan berakhir dalam tiga atau empat tahun. Namun, fluktuasi pasar jangka pendek dan gelembung lokal memang ada secara objektif, investor tetap harus menilai secara rasional sesuai dengan situasi mereka sendiri.

03 Visi Jangka Panjang Kehidupan Berbasis Silikon: Eksperimen Pemikiran dari Perspektif Peradaban

Dan Bin menunjukkan dua video, mengangkat sudut pandang dari pasar modal ke tingkat peradaban manusia.

Pandangannya sangat imajinatif:kehidupan berbasis silikon menggantikan kehidupan berbasis karbon, ini adalah arah yang sangat mungkin.Jika peradaban bumi ingin bertahan, kehidupan berbasis silikon kemungkinan besar akan menggantikan kehidupan berbasis karbon, atau menjadi kekuatan produktif yang dominan.

Dia memberikan seperangkat koordinat waktu dengan rentang yang sangat luas:

4,1 miliar tahun kemudian, matahari mungkin mengembang menjadi raksasa merah dan menelan bumi, atau mungkin runtuh menjadi katai putih.

Voyager telah terbang selama 77 tahun, masih sekitar 70.000 tahun cahaya untuk keluar dari tata surya.

100 miliar tahun kemudian, galaksi Andromeda mungkin bertabrakan dengan Bima Sakti—pada saat itu umat manusia harus keluar dari Bima Sakti.

"Kehidupan berbasis karbon tidak bisa terbang keluar dari Bima Sakti. Sedangkan kehidupan berbasis silikon—ia 1 juta kali lebih pintar dari kita, berpikir dan bekerja tanpa henti 24 jam sehari, perubahan revolusioner yang dihasilkannya mungkin membawa peradaban lebih jauh dengan cara yang melampaui pemahaman kita."

Dan Bin menyatakan, ini bukan penilaian investasi jangka pendek, melainkan menyediakan kerangka berpikir: kecerdasan berbasis silikon yang dibawa mungkin memiliki kemungkinan tak terbatas dan rantai industri yang lebih panjang. Memahami hal ini membantu melompati gangguan saat ini, meninjau tren jangka panjang.

04 Teknologi Menulis Ulang Aturan Perang, Kompetisi AI AS-China Tidak Ada yang Boleh Kalah

Dan Bin menunjukkan kasus terbaru dari medan perang Rusia-Ukraina: seorang prajurit Rusia ditawan oleh drone dan robot Ukraina.

"Pembuatan senjata AI adalahperubahan eksponensial, ini proses yang tak terhindarkan."

Menurutnya, AS dan China keduanya tidak mungkin kalah dalam perlombaan AI ini. AS memiliki keunggulan teknologi dasar dan bakat puncak, China memiliki keunggulan daya saing yang berbeda dalam skenario aplikasi, skala data, dan kelengkapan rantai industri. Kedua belah pihak terus meningkatkan tata letak jangka panjang AI.

05 "Penyesalan" Buffett dan Evolusi Kognitif Dongfang Harbor

Dan Bin membandingkan perubahan portofolio "orang tua" di AS dan China.

Buffett membeli Google pada kuartal ketiga tahun lalu, dan terus menambah posisi tahun ini, Google telah masuk ke dalam lima saham terbesar Berkshire.

"Sebelum meninggal, Munger dalam wawancara mengatakan bahwa di eranya seharusnya menghasilkan 100 miliar bahkan 1 triliun. Dia sangat dekat dengan Bill Gates, tapi hanya membeli 100 saham Microsoft secara simbolis. Microsoft naik 7000 kali lipat."

"Jika mengambil 1 miliar dari Coca-Cola untuk membeli Microsoft, itu akan menjadi 7000 miliar, lebih banyak dari semua uang yang dia hasilkan."

Dan Bin mengakui, fragmen sejarah ini tidak dapat menyimpulkan masa depan, tetapi mengingatkan kita bahwa investasi perlu terus memecahkan batasan kognitif. Dongfang Harbor juga sedang berevolusi dan berkembang: tim riset perusahaan kami terus melakukan pelacakan mendalam pada mata rantai daya komputasi dasar AI, penyimpanan, dan lainnya.

06 Tenangkan Hati, Pertahankan Pola Pikir, Pegang Secara Rasional Chip yang Diberikan Zaman

Dan Bin mengakhiri dengan sebuah puisi yang dia tulis:

"Air pasang tidak pernah kembali, roda raksasa zaman bergerak maju tanpa suara.

Ada yang terperangkap dalam kegaduhan remeh di depan mata, ada yang berdiri di atas siklus memandang bintang.

Tidak perlu bingung dengan naik turun sesaat, tidak perlu mengikuti panas dingin sekejap.

Gunung sungai terlahir kembali dalam perubahan, kesempatanberkembang dalam keteguhan panjang.

Dilahirkan pada waktu yang tepat sudah merupakan keberuntungan besar, jangan biarkan keraguan mengikat langkah, jangan biarkan pandangan sempit menyia-nyiakan waktu.

Hidup dengan baik, berjalan dengan serius, jangan sampai melewatkan era hebat yang spektakuler dan milik kita ini."

Trending Cryptos

Related Questions

QMenurut Dan Bin, apa risiko yang lebih besar daripada mengkhawatirkan gelembung jangka pendek dalam era AI?

AMenurut Dan Bin, risiko yang lebih besar adalah risiko kehilangan seluruh era (AI). Kehilangan sebuah era bisa lebih berisiko daripada mengkhawatirkan gelembung jangka pendek.

QBerdasarkan pandangan Dan Bin, berapa lama siklus industri era AI kemungkinan akan berlangsung?

ADan Bin berpendapat bahwa era AI kemungkinan akan memiliki siklus industri yang panjang, mirip dengan era internet sekitar sepuluh tahun. Dengan ChatGPT diluncurkan akhir 2022, titik referensi risiko mungkin sekitar tahun 2033.

QApa 'penyebab utama' yang mendorong pertumbuhan pasar modal jangka panjang menurut Dan Bin?

AMenurut Dan Bin, 'penyebab utama' yang mendorong pertumbuhan jangka panjang pasar modal adalah kemajuan teknologi, bukan faktor jangka pendek seperti suku bunga atau kebijakan makro.

QApa perspektif peradaban jangka panjang yang dibagikan Dan Bin mengenai kehidupan berbasis silikon?

ADan Bin menyajikan eksperimen pemikiran bahwa kehidupan berbasis silikon (AI) sangat mungkin menggantikan atau mendominasi kehidupan berbasis karbon (manusia) dalam jangka panjang, sebagai cara bagi peradaban untuk bertahan dan berkembang, terutama dalam skala kosmik yang besar.

QBagaimana Dan Bin menggambarkan pentingnya persaingan AI antara AS dan China?

ADan Bin menekankan bahwa baik AS maupun China tidak bisa kalah dalam perlombaan AI ini. AS unggul dalam teknologi dasar dan talenta puncak, sedangkan China memiliki keunggulan dalam skenario aplikasi, skala data, dan kelengkapan rantai industri. Kedua negara terus meningkatkan investasi jangka panjang di bidang AI.

Related Reads

Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

Anthropic has publicly detailed its security measures and a new "Cyber Jailbreak Severity" (CJS) framework following the controversial takedown of its Fable 5 model. The incident, triggered by simple user requests like counting letters or stating a profession, highlighted overzealous safety filters. Anthropic classifies cybersecurity-related prompts into four tiers: malicious activities (blocked), high-risk dual-use (like pentesting, with strict limits), low-risk dual-use (often blocked by "safety margin" errors), and harmless tasks (theoretically allowed but still frequently flagged). The company admits its classifiers are tuned for high sensitivity, leading to many false positives. The newly proposed CJS framework aims to objectively score the severity of AI "jailbreaks" (prompts that bypass safety rules) on a 0-10 scale across four dimensions: Capability Gain (does it grant new attack abilities?), Breadth (does it work across multiple attack types?), Weaponization Ease (how hard is it to turn into a real attack?), and Discoverability (how easy is it to find?). The score determines the response, from no action (CJS-0) to a potential model takedown (CJS-4). The score is context-dependent; for example, discovering a major unknown vulnerability today scores high, while asking about a well-known one scores low. The article raises concerns about Anthropic's dual role: it is both creating powerful models (like the restricted Mythos 5) and defining the rules (CJS) for judging their misuse, potentially giving it disproportionate influence. This is set against the backdrop of U.S. export controls, which for the first time directly restricted API access to a model (Fable 5), creating a "tiered" system where public models are heavily filtered and advanced ones are limited to vetted partners. The CJS framework is portrayed as potentially providing regulators with a metric to justify future API shutdowns. For users, the advice is to carefully phrase prompts, watch for signs of being downgraded to a weaker model, and wait indefinitely for promised filter improvements.

marsbit24m ago

Anthropic Creates an AI Jailbreak 'Penal Code': Your Requests, Four Ways to Die

marsbit24m ago

$100M Annual Revenue, Two Berkeley Roommates in Their 20s Build the Most Profitable AI Business

Arena, the AI model ranking platform, has become a $100 million annual revenue business just eight months after launching its commercial service. Originally a UC Berkeley open-source research project called Chatbot Arena, it created a "battle arena" where users blind-test and vote on anonymous AI model responses. This has generated a highly trusted, community-driven leaderboard based on over 10 million user evaluations and 82 million votes. Major AI companies like OpenAI, Google, and Anthropic submit their flagship models to be ranked. The core monetization strategy is its AI Evaluations service, where model developers and large enterprises pay for in-depth performance analysis from Arena's massive user community. This provides real-world feedback on model strengths, weaknesses, and hallucinations—a critical service as models become more complex. The company, spun out from Berkeley in early 2025, quickly raised $100 million in seed funding at a $600 million valuation and later secured a $150 million Series A at a $1.7 billion valuation. The founding team includes CEO Anastasios Angelopoulos, a mathematician focused on rigorous model evaluation; CTO Wei-Lin Chiang, creator of the popular Vicuna chatbot; and co-founder Ion Stoica, a renowned Berkeley professor. Arena is now expanding beyond chat benchmarks into "Agent Mode," evaluating AI agents on complex, multi-step tasks like coding and research. The company's success illustrates the growing value and cost of independent, real-world AI model evaluation as the industry intensifies.

marsbit29m ago

$100M Annual Revenue, Two Berkeley Roommates in Their 20s Build the Most Profitable AI Business

marsbit29m ago

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

Vercel, known for its developer tools like Next.js, has launched 'skills', a package manager for AI coding agents, garnering 24,000 GitHub stars. It allows developers to add specialized capabilities, such as React best practices, to AI assistants like Claude Code or Cursor with a single command: `npx skills add <package>`. Skills are shareable, reusable modules that define an AI agent's behavior for specific tasks, moving beyond one-off prompt engineering towards standardized 'capability engineering'. A key innovation is the 'find-skills' skill, which acts as an internal search engine, allowing an agent to autonomously find and install the right skill for a user's request. This lowers the barrier for non-developers to leverage advanced AI coding assistance. However, this 'npm moment' for AI brings significant security risks. Security audits of thousands of skills on platforms like skills.sh and ClawHub found over 30% contained security flaws, with about 13% classified as severe. Threats include malicious scripts that can access local files and credentials, and prompt injection hidden within skill documentation. Unlike traditional code packages, skills blend instructions, code, and system access, posing a direct risk to user machines and data. Experts advise treating skills like code—reviewing them carefully before installation, especially their scripts, and being wary of excessive permissions. Ultimately, Vercel's initiative represents a major shift towards modular, reusable AI capabilities, but its rapid adoption requires developers to bring the same caution used in managing traditional software dependencies.

marsbit30m ago

Racking Up 24,000 Stars: With One Command, AI Can Now Find Its Own Skills

marsbit30m ago

Claude Engineer Finally Unveils Fable 5's Ultimate Strategy, Teaching You How to Bridge the Information Gap with AI Models

This article, titled "Claude Engineer Finally Releases Fable 5 'Skill-Burning' Guide, Teaching How to Bridge the Information Gap with Models," details a blog post by Claude Code engineer Thariq Shihipar. The core concept is the "information gap" or "unknowns"—the disconnect between a user's instructions (the "map") and the actual task requirements (the "territory"). The article argues that with powerful models like Claude Fable 5, work quality depends on the user's ability to identify and clarify these unknowns. Shihipar categorizes unknowns into four types: Known Knowns (explicit instructions), Known Unknowns (awareness of gaps), Unknown Knowns (implicit, unstated knowledge), and Unknown Unknowns (unforeseen issues). The blog provides a framework for addressing these gaps throughout the workflow: * **Before Implementation:** Techniques include "Blindspot Scanning" to uncover Unknown Unknowns, brainstorming/prototyping for visual or complex tasks, having Claude ask clarifying questions, using reference code/examples, and creating implementation plans. * **During Implementation:** Maintaining an "implementation notes" file for Claude to document deviations and decisions made due to encountered edge cases. * **After Implementation:** Creating summary documents for review and having Claude generate quizzes to ensure the user fully understands the completed changes. The article concludes that as models become more capable, the key to success is systematically discovering and defining these unknowns through low-cost methods like prototyping and planning, allowing for more effective collaboration.

marsbit34m ago

Claude Engineer Finally Unveils Fable 5's Ultimate Strategy, Teaching You How to Bridge the Information Gap with AI Models

marsbit34m ago

Trading

Spot

Hot Articles

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of S (S) are presented below.

活动图片