Industri Perangkat Lunak Hanya Menyisakan Dua Jalan: Pertumbuhan 10% untuk Produk Asli AI atau Laba Riil Mencapai 40%

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-03-24Terakhir diperbarui pada 2026-03-24

Abstrak

Industri perangkat lunak menghadapi titik balik: CEO dan pendiri harus memilih salah satu dari dua jalur dalam 12-18 bulan ke depan. **Jalur 1**: Mencapai pertumbuhan pendapatan 10%+ melalui produk AI asli yang benar-benar baru, dengan restrukturisasi tim, alokasi 50% sumber daya R&D, dan model bisnis berbasis token. **Jalur 2**: Mencapai profitabilitas operasional nyata 40-50% (termasuk SBC) melalui perampingan radikal, penyederhanaan produk, dan efisiensi berbasis AI. Tidak ada lagi zona nyaman; perusahaan di tengah-tengah akan menghadapi tekanan valuasi dan dilusi ekuitas. Keputusan tegas dan restrukturisasi tim diperlukan untuk bertahan dalam lingkungan kompetitif baru yang didorong AI.

Penulis: David George, Partner a16z

Kompilasi: Yuliya, PANews

Catatan Editor PANews: Partner a16z David George merilis artikel terbaru yang menyatakan bahwa industri perangkat lunak tidak lagi memiliki "zona nyaman tengah". Perusahaan perlu memilih dua jalur dalam 12-18 bulan ke depan: mencapai pertumbuhan pendapatan lebih dari 10% melalui produk asli AI, atau meningkatkan margin laba riil menjadi 40%-50%. Dia menyerukan perusahaan untuk melakukan restrukturisasi menyeluruh, memperjelas arah pengembangan, membentuk kembali tim dan struktur, untuk beradaptasi dengan lingkungan kompetitif baru yang digerakkan oleh AI, atau akan menghadapi kompresi valuasi dan tekanan pasar.

Berikut adalah terjemahan lengkapnya:

Kepada CEO, pendiri, dewan direksi, dan investor perusahaan perangkat lunak: Zona tengah yang nyaman telah berakhir.

Pasar publik telah melakukan penetapan harga ulang terhadap industri ini, dan itu dengan alasan yang baik. Pasar memberi tahu kita bahwa nilai terminal perangkat lunak tidak lagi sama. Saya tidak tahu faktor apa yang akan mendorong kenaikan atau penurunan setiap saham pada kuartal berikutnya, tetapi dari perspektif jangka menengah hingga panjang, saya percaya hanya ada dua jalur andal untuk menciptakan nilai ekuitas yang bertahan.

  • Jalur Satu: Dalam 12 hingga 18 bulan ke depan, mencapai akselerasi pertumbuhan pendapatan tahun-ke-tahun lebih dari 10 poin persentase melalui produk asli AI yang benar-benar baru.

  • Jalur Dua: Merestrukturisasi perusahaan untuk mencapai margin laba operasi riil di atas 40% (idealnya 50%), termasuk kompensasi berbasis saham (SBC).

Secara teknis, langkah-langkah ini tidak saling eksklusif. Tetapi saya percaya, rencana 12 hingga 18 bulan ini harus memilih salah satu. Pada akhir tahun depan, semua keadaan di antara dua jalur pertumbuhan tinggi dan profitabilitas tinggi ini akan menjadi zona tak bertuan: menghadapi tekanan pertumbuhan, dilusi ekuitas berkelanjutan, dan kompresi kelipatan valuasi. CEO hari ini memerlukan langkah-langkah yang jelas untuk memajukan salah satu jalur sebagai tujuan akhir.

Trik Penyesuaian Telah Berakhir

Perusahaan perangkat lunak yang telah go public telah mengalami paruh pertama transformasi. Pertumbuhan melambat, valuasi terkompresi. Namun dalam kebanyakan kasus, profitabilitas sebenarnya belum terwujud.

Ya, arus kas bebas membaik; margin GAAP juga meningkat. Namun, begitu Anda menganggap kompensasi saham sebagai pengeluaran nyata, bukan pengecualian permanen, sebagian besar industri masih berada di zona tengah yang sulit: terlalu lambat pertumbuhannya untuk mendapatkan premium valuasi pertumbuhan tinggi; terlalu banyak dilusi ekuitas untuk mendapatkan kelipatan valuasi yang stabil.

Jika pertumbuhan pendapatan melambat, kita seharusnya melihat lebih banyak leverage operasional, tetapi sekali lagi, meskipun kita melihat beberapa, itu masih jauh dari cukup.

Kenyataannya adalah, sekarang adalah waktunya bagi manajemen untuk mengambil tindakan berani. Dan, berita utama "pemutusan hubungan kerja (PHK) 8% atau 10%" itu sudah tidak efektif. Itu hanya menunjukkan kelemahan. Pendekatan yang lemah hanya memangkas tepi organisasi tanpa menyentuh inti masalah. Sebaliknya, pendekatan yang lebih kuat adalah merancang ulang dan menyesuaikan seluruh struktur organisasi dan model operasi.

Dalam 12 bulan ke depan, saya memperkirakan kita akan melihat lebih banyak pendekatan kuat. Tentang bagaimana melakukannya, Anda memiliki dua pilihan, perbedaannya terletak pada bagaimana Anda ingin merestrukturisasi perusahaan Anda.

Jalur Satu: Akselerasi Pertumbuhan melalui Produk AI Baru

Akselerasi pertumbuhan melalui produk AI baru tidak berarti menambahkan chatbot atau antarmuka Copilot ke daftar SKU lama.

Itu berarti meluncurkan produk baru dalam 12 bulan yang dapat meningkatkan tingkat pertumbuhan total perusahaan sebesar 10 poin persentase. Yang sama pentingnya, itu berarti Anda perlu merestrukturisasi perusahaan Anda dengan kecepatan tertinggi, termasuk tim eksekutif Anda, untuk memastikan bahwa setelah menemukan product-market fit (PMF), Anda dapat dengan cepat merebut peluang pasar dan mencapai target pertumbuhan.

Hal pertama yang perlu Anda lakukan adalah mengidentifikasi siapa yang akan menjadi pemimpin yang membantu Anda menyelesaikan tugas ini. Ini akan menjadi perjalanan berat selama 12 bulan, dan Anda perlu mencari tahu siapa yang bersedia melalui suka dan duka bersama Anda. Namun ada kabar baik: dalam organisasi Anda, mungkin ada lima orang yang akan memberi Anda nilai 100 kali lebih dari yang Anda bayangkan. Tetapi prioritas utama Anda adalah mencari tahu siapa kelima orang itu (terlepas dari resume mereka), menjelaskan urgensi situasi kepada mereka, dan memberi mereka kesempatan karier sekali seumur hidup untuk merestrukturisasi perusahaan bersama Anda.

Bagaimana Anda harus menempatkan orang-orang ini?

Pertama, tempatkan mereka untuk bertanggung jawab atas proyek pengumpulan informasi yang tidak mencolok tetapi sangat penting:

  • Lakukan sprint penangkapan proses di sekitar setiap alur kerja bernilai tinggi;

  • Kumpulkan SOP, tiket, rekaman percakapan, dokumen kebutuhan, kebijakan, catatan CRM, log dukungan, data insiden, dan jalur persetujuan.

Buat lapisan konteks yang dinamis, bukan sekumpulan PDF statis. Anggap dokumen sebagai infrastruktur produk. Bangun mekanisme evaluasi seputar akurasi, penanganan pengecualian, latensi, dan biaya. Segera tempatkan kelima orang ini pada tugas ini, masing-masing dengan ruang lingkup tanggung jawabnya sendiri.

Dalam sebulan ke depan, perhatikan baik-baik wakil presiden Anda, lihat siapa yang berada di kapal yang sama dengan tim itu, dan siapa yang tidak.

Ini akan memberi tahu Anda semua yang perlu Anda ketahui: eksekutif mana yang harus bertahan, dan mana yang perlu berpisah dalam restrukturisasi perusahaan yang akan datang.

Pada akhir bulan, lakukan percakapan dengan wakil presiden dan direktur yang perlu pergi. Ganti mereka dengan tim elit yang baru saja menyelesaikan sprint pengumpulan informasi, serta bintang-bintang muda asli AI lain di dalam perusahaan yang telah membuktikan diri.

Sekarang, Anda memiliki tim eksekutif yang segar dan penuh semangat, siap untuk bertempur.

Sementara itu, alokasikan 50% sumber daya R&D Anda untuk produk AI yang benar-benar baru.

Gunakan model tim empat orang; gabungkan desain, produk, dan teknik menjadi satu unit kerja, tulis kode dari hari pertama, batasi jumlah personel, bukan batasi daya komputasi. Turunkan biaya komunikasi hingga mendekati nol.

Pastikan semua manajer produk terbaik Anda menghadap pelanggan sebanyak mungkin. Mereka tidak boleh membuang satu menit pun. Pekerjaan mereka adalah murni eksplorasi produk; pastikan mereka tidak terhambat oleh masalah warisan apa pun.

Sementara itu, insinyur terbaik Anda akan tetap berada di organisasi teknik pusat, melapor langsung ke CTO. Pekerjaan mereka adalah memastikan bahwa arsitektur teknik inti perusahaan dapat berevolusi secepat langkah manajer produk perintis.

Situasi mungkin berbeda antar perusahaan, tetapi saran saya adalah, jangan menempatkan semua talenta teknik terbaik di pinggiran. Itu menggoda, tetapi itu akan memecah-mecah tumpukan teknis Anda dan menghasilkan utang teknis dan organisasi selama bertahun-tahun yang akan membunuh setiap kemajuan awal yang menjanjikan.

Selain itu, di bidang AI, Anda tidak memerlukan insinyur terbaik untuk eksplorasi produk baru; Anda hanya membutuhkan orang yang dapat mengirimkan dan belajar dengan cepat. Insinyur terbaik harus tetap memperhatikan arsitektur teknis perusahaan secara keseluruhan, tetapi tanpa ampun prioritaskan hal-hal baru.

Sebagai bagian dari sprint ini, perusahaan Anda perlu sangat mahir dalam mengeskalasi keputusan yang diperdebatkan, untuk membersihkan hambatan kemajuan. Jika Anda tidak dapat membuat pilihan sulit setiap minggu, Anda tidak mungkin dapat menyelesaikan transformasi semacam ini dalam 12 bulan dan berhasil membangun bisnis asli AI baru. Jadi, kuasai proses ini, dan pastikan tim eksekutif baru Anda yang dibentuk mengalokasikan banyak waktu (setidaknya satu hari penuh setiap minggu) khusus untuk membersihkan hambatan bagi desainer, manajer produk, dan insinyur, seolah-olah hidup mati perusahaan bergantung padanya.

Dalam proses membersihkan hambatan untuk tim, Anda akan memahami dengan tepat apa model bisnis baru Anda. Itu perlu menghasilkan uang melalui token/penggunaan per penggunaan, bukan model bayar per pengguna yang lama. Anda memang masih punya waktu: model bayar per pengguna tidak akan hilang dalam semalam. Tetapi Anda perlu menanggapi tantangan ini dengan serius: Anda tidak boleh menganggap enteng model penetapan harga baru dan antarmuka produk. Jika Agen tidak dapat menggunakan dan membayar produk Anda secara mandiri, maka Anda mungkin belum mencapai target.

Anggaran untuk pengeluaran baru itu ada. Anda bisa melakukan ini.

Tetapi ingat, sumber penghematan AI yang paling pertama dan jelas bagi pelanggan Anda adalah efisiensi tenaga kerja, yang berarti posisi (seat) akan menjadi tempat mereka mencari untuk memotong biaya. Sebaliknya, pertumbuhan baru akan semakin tercermin dalam token, konsumsi, otomatisasi, hasil, dan alur kerja yang digerakkan oleh mesin.

Jika Anda tidak berada di jalur token, Anda tidak berdiri di bagian anggaran dengan pertumbuhan tercepat.

Tidak semua perusahaan dalam posisi untuk melakukan ini. Anda mungkin mengevaluasi pilihan Anda, dan tidak melihat harapan andal untuk menang melalui Jalur Satu. Tetapi jika Anda melihatnya, dan jika Anda bertahan melalui sprint dua belas bulan ini, Anda akan muncul sebagai perusahaan yang fokus dan berkembang dengan akselerasi, dengan tim kepemimpinan baru, serta sebuah "momen pendirian kembali", yang darinya tim Anda akan mendapatkan persatuan dan semangat baru di tahun-tahun mendatang.

Jalur Dua: Restrukturisasi untuk Margin Laba Riil di Atas 40%

Dalam dekade terakhir, perusahaan perangkat lunak sangat pandai membicarakan margin arus kas bebas. Tetapi jika kita serius tentang hal ini, kita harus berhenti mengecualikan insentif ekuitas dan berpura-pura bahwa dilusi saham bukanlah beban yang ditanggung pemegang saham. Untuk perusahaan yang tidak berencana untuk mempercepat pertumbuhan kembali, saya percaya target yang benar adalah mencapai margin laba operasi riil (termasuk SBC) di atas 40%, bahkan 50%, dalam 12 hingga 24 bulan.

Mencapai profitabilitas di atas 40% tidak hanya membutuhkan PHK 10% atau 20%. Itu berarti meratakan hierarki manajemen, menstandarisasi implementasi, meminimalkan layanan kustom, menghapus komite, menaikkan harga di mana Anda memiliki keunggulan alur kerja atau biaya peralihan, memindahkan pelanggan ekor panjang ke harga dasar yang lebih tinggi atau membiarkan mereka churn, dan memperlakukan setiap saham yang diterbitkan sebagai transfer dari pemilik ke karyawan.

AI harus mengubah bentuk perusahaan. Struktur biaya juga harus berubah bersamanya.

Ini akan membutuhkan tingkat upaya yang mirip dengan Jalur Satu. Bahkan jika tujuan Anda berbeda, Anda masih harus menargetkan untuk membangun perusahaan asli AI dalam 12 bulan, dengan produktivitas dan efisiensi insinyur yang dimaksimalkan. Dari hari pertama, Anda perlu mencari tahu seperti apa, dua belas bulan kemudian, tenaga kerja yang lebih kecil tetapi lebih termotivasi dan produktif dalam organisasi Anda.

Secara kontra-intuitif, hal pertama yang harus Anda lakukan adalah meningkatkan secara signifikan anggaran pengeluaran token yang dialokasikan untuk setiap insinyur. Jika insinyur Anda tidak menghabiskan uang sungguhan untuk token, mereka mungkin tidak mendorong cukup keras. Seribu dolar per insinyur per bulan tidak berlebihan; itu hampir menjadi persyaratan dasar.

Premis kerja yang berguna adalah, peningkatan batas atas output insinyur individu jauh lebih cepat daripada yang dapat dimanfaatkan oleh arsitektur organisasi kebanyakan perusahaan. Beberapa operator terbaik telah menggambarkan insinyur puncak melihat peningkatan produktivitas pesanan besarnya, dan secara bersamaan mengelola 20 hingga 30 Agen. Apakah 20 kali lipat adalah kasus ekstrem atau hanya yang terdepan, dampaknya terhadap organisasi adalah sama: perusahaan yang dibangun untuk komite sepuluh orang akan kalah dalam kecepatan dari perusahaan yang dibangun untuk tim penyergap empat orang.

Sementara itu, Anda perlu bersiap untuk PHK skala besar – Anda sudah tahu ini.

Anda tidak bisa hanya memangkas daun-daun tepi perusahaan: jika Anda memotong sebagian besar kontributor independen perusahaan, tetapi mempertahankan tim direktur dan wakil presiden, Anda akan lebih buruk daripada saat memulai. Perlu jelas, ini berbeda dengan Jalur Satu; Anda tidak mencoba membangun bisnis "baru". Tetapi Anda masih "mendirikan kembali" perusahaan di sekitar seperangkat nilai baru tentang kinerja dan pola pikir pemegang saham, jadi pastikan Anda memulai perjalanan ini dengan tim kepemimpinan yang tepat.

Hal lain yang sangat penting adalah, tim harus jujur tentang parit pertahanan lama mana yang sedang melemah.

Hanya memiliki data biasanya tidak cukup.

Integrasi menjadi semakin mudah untuk direplikasi.

Ketika Agen dapat lebih mudah berpindah antar sistem, keunggulan alur kerja dan UI menjadi kurang penting. Migrasi menjadi semakin mudah.

Pesaing akan semakin menyerang modul inti satu sama lain, bukan hanya di pinggiran. Ini berarti tekanan harga pada bisnis inti akan datang, jadi prioritaskan keunggulan yang membantu Anda mempertahankan kekuatan penetapan harga dan retensi pelanggan.

Ini Bisa Dilakukan: Pelajaran dari Pengalaman Broadcom

Sebelum AI muncul, pasar publik memiliki studi kasus tentang pendekatan kuat: Avago/Broadcom di bawah kepemimpinan Hock Tan (*Catatan: Pada 2013, Avago mengakuisisi LSI Corporation seharga $6,6 miliar, lebih jauh masuk ke pasar penyimpanan tingkat perusahaan. Pada 2016, Avago juga mengakuisisi Broadcom, dan mengubah namanya menjadi Broadcom Limited). Ini adalah model yang keras. Itu bukan cetak biru budaya setiap pendiri. Tetapi itu mengingatkan kita bahwa pengendalian biaya yang radikal, penyederhanaan produk, dan realisasi harga adalah mungkin. Pendekatan yang kuat itu ada.

Jalur Kedua mungkin terdapat pesimis, tetapi tidak setiap perusahaan perangkat lunak memiliki hak untuk memilih Jalur Satu. Jika perusahaan tidak memiliki hak itu, maka Jalur Dua adalah satu-satunya cara untuk menciptakan nilai.

Pertanyaan Kunci

Pendiri harus menulis satu pertanyaan di halaman pertama setiap presentasi dewan: Di jalur mana kita berada?

Apakah mencapai pertumbuhan pendapatan lebih dari 10 poin persentase melalui produk AI yang benar-benar baru? Atau mencapai margin laba operasi riil 40%+ termasuk SBC?

Investor harus mengajukan pertanyaan yang sama dengan lebih kuat daripada sekarang.

Di mana mesin produk AI yang dapat mengubah kurva? Di mana restrukturisasi arsitektur R&D di sekitar tim kecil, kaya token, dan dekat dengan pelanggan? Di mana rencana untuk membangun lapisan interaksi ganda manusia/Agen? Di mana peta jalan yang jelas untuk mencapai profitabilitas riil 50%+? Di mana rencana untuk mengurangi dilusi ekuitas sebagai persentase pendapatan?

Jika jawabannya adalah semacam "sedikit dari keduanya" atau "kami sedang mengevaluasi berbagai pilihan", saya perkirakan pasar akan terus memberikan tekanan.

Pendiri: Anda perlu memilih satu jalur, dan Anda perlu cepat memutuskan siapa dalam tim Anda yang ingin Anda ajak bersama. Anda memiliki kesempatan untuk menciptakan momen awal baru untuk perusahaan Anda, tim baru Anda, dan investor Anda. Tumbuh 10%, atau hasilkan 40%. Bangun produk generasi berikutnya, atau bangun mesin uang. Tidak ada jalan tengah, semoga berhasil.

Pertanyaan Terkait

QApa dua jalur yang harus dipilih perusahaan perangkat lunak dalam 12-18 bulan ke depan menurut David George?

APerusahaan harus memilih antara: 1) Mencapai pertumbuhan pendapatan akselerasi 10%+ melalui produk AI-native baru, atau 2) Restrukturisasi untuk mencapai margin operasi riil 40%+ (termasuk SBC).

QMengapa pasar saham telah melakukan repricing terhadap industri perangkat lunak?

APasar menyadari nilai terminal perangkat lunak telah berubah secara fundamental. Perusahaan di zona tengah (pertumbuhan lambat dan dilusi ekuitas tinggi) tidak lagi mendapat valuasi premium.

QApa langkah pertama yang harus diambil CEO untuk jalur pertumbuhan AI-native?

AMengidentifikasi 5 pemimpin kunci dalam organisasi yang akan memimpin transformasi, lalu menugaskan mereka untuk melakukan proses capture sprint dan pengumpulan data kontekstual dari alur kerja bernilai tinggi.

QBagaimana model bisnis baru harus berubah menurut artikel untuk produk AI?

AModel bisnis harus beralih dari berbasis seat/license ke model token/pay-per-use, karena pertumbuhan budget baru akan berasal dari konsumsi, otomatisasi, dan alur kerja berbasis agen.

QApa contoh perusahaan yang berhasil menerapkan jalur profitabilitas tinggi seperti yang disebutkan?

ABroadcom di bawah kepemimpinan Hock Tan, yang menunjukkan kontrol biaya radikal, penyederhanaan produk, dan realisasi harga yang ketat untuk mencapai profitabilitas tinggi.

Bacaan Terkait

Langsung di Blockchain di Hari Pertandingan: $20 Miliar Telah Dipertaruhkan, Bagaimana Kontrak di Blockchain Tahu Siapa Pemenangnya

Hari pembukaan Piala Dunia, dua hal terjadi hampir bersamaan. Pertama, uang: total volume perdagangan kontrak "juara Piala Dunia" di platform Polymarket dan Kalshi telah melebihi $20 miliar sebelum pertandingan dimulai. Kedua, legitimasi: Kraken diumumkan sebagai sponsor resmi bursa kripto FIFA. Pertanyaan intinya adalah: bagaimana kontrak *on-chain* ini "tahu" siapa yang menang? Mekanismenya disebut *oracle*. Dua paradigma utama ada: **Oracle Optimistik UMA** (digunakan mayoritas oleh Polymarket) yang memiliki periode tantangan 2 jam setelah hasil diajukan, dan **Oracle agregasi multi-sumber Chainlink** (digunakan oleh mitra resmi FIFA seperti ADI Predictstreet) yang menyelesaikan pasar secara otomatis dan hampir instan. Volume $20+ miliar ini perlu dilihat dengan kritis. Penelitian memperkirakan sebagian volume mungkin berasal dari *wash trading*. Platform seperti Kalshi telah menerapkan aturan baru untuk mengungkap informasi pekerjaan pedagang guna mencegah perdagangan orang dalam. Secara hukum, status kontrak ini kompleks. Di AS, mereka diatur sebagai "kontrak peristiwa" oleh CFTC, berbeda dengan taruhan olahraga tradisional yang memerlukan lisensi negara bagian. Legalitasnya bervariasi di setiap yurisdiksi. Dengan peluit kick-off, mesin prediksi senilai miliaran dolar ini mulai beroperasi penuh, menyelesaikan kontrak per pertandingan dan meng-*zero*kan tim yang tersingkir. Bagaimana mesin ini bekerja mungkin lebih menarik untuk diikuti daripada siapa yang akhirnya menjadi juara.

marsbit16m yang lalu

Langsung di Blockchain di Hari Pertandingan: $20 Miliar Telah Dipertaruhkan, Bagaimana Kontrak di Blockchain Tahu Siapa Pemenangnya

marsbit16m yang lalu

Percakapan Sequoia dengan Jensen Huang: Model Komputasi Menyaksikan Perubahan Besar 60 Tahun, Anda Tidak Akan Digantikan oleh AI, Tapi Akan Diterjang oleh "Orang yang Pandai Memanfaatkan AI"

Sumber: Sequoia Capital Kompilasi: Yuliya, PANews Dalam dialog antara Konstantine Buhler (Sequoia Capital) dan Jensen Huang (Pendiri & CEO NVIDIA), Huang membahas perubahan besar dalam komputasi. Intinya, komputasi bergeser dari model pencarian/pengambilan (retrieval) selama 60 tahun terakhir ke model generatif, di mana AI menghasilkan konten (teks, gambar, video) secara real-time dan personal. Huang menjelaskan "Pabrik AI" sebagai infrastruktur komputasi skala besar yang menghasilkan token atau kecerdasan, seperti dinamo di era digital. Dia menggambarkan masa depan dengan miliaran agen AI yang bekerja dan berkomunikasi, membentuk jaringan kecerdasan global ketiga setelah jaringan energi dan komunikasi. Untuk berpartisipasi, Huang menguraikan lima lapisan investasi dalam ekosistem AI: 1. **Energi** (Generator, energi terbarukan) 2. **Chip & Komputer** (GPU, perangkat jaringan) 3. **Infrastruktur** (Data center, lahan, operasi) 4. **Model** (Model AI dasar untuk bahasa, sains, fisika) 5. **Aplikasi** (Startup yang membentuk ulang berbagai industri) Mengenai kekhawatiran pekerjaan, Huang menekankan bahwa AI tidak akan mengambil pekerjaan, tetapi mengubahnya. Orang yang tidak menggunakan AI mungkin akan kalah bersaing dengan mereka yang menggunakannya. Dia membedakan antara "tugas" (task) yang dapat diotomatisasi (seperti mengetik kode atau membaca sinar-X) dan "pekerjaan" (job) inti (seperti memecahkan masalah atau mendiagnosis penyakit). Otomatisasi justru meningkatkan efisiensi, permintaan, dan nilai pekerjaan, memungkinkan peningkatan keterampilan (contoh: tukang ledeng menjadi juga desainer dapur). Narasi bahwa AI menyebabkan pengangguran adalah salah dan justru membuka peluang besar bagi semua orang untuk terlibat.

marsbit1j yang lalu

Percakapan Sequoia dengan Jensen Huang: Model Komputasi Menyaksikan Perubahan Besar 60 Tahun, Anda Tidak Akan Digantikan oleh AI, Tapi Akan Diterjang oleh "Orang yang Pandai Memanfaatkan AI"

marsbit1j yang lalu

"Saya Tidak Perlu Model yang Lebih Baik Lagi": Wajah Beragam AI di Bawah Postingan Reddit yang Viral

"Klausa Fabel 5 dari Anthropic, model 'Mythos' publik pertamanya, mencetak skor 80.3% dalam benchmark teknik perangkat lunak SWE-Bench Pro, jauh melampaui model sebelumnya dan GPT-5.5. Namun, tanggapan pengguna di Reddit bercampur. Banyak pengguna, terutama di utasan populer r/artificial, menyuarakan 'kelelahan model'. Mereka merasa model sebelumnya seperti Opus 4.8 sudah 'cukup' untuk kebutuhan sehari-hari, dan peningkatan ke Fable 5 yang lebih mahal tidak memberikan nilai tambah yang sepadan untuk alur kerja mereka. Beberapa menggambarkannya seperti memiliki iPhone 14 dan melihat iPhone 17 dirilis — lebih baik, tetapi tidak perlu. Keluhan utama lainnya adalah 'pagar pengaman' (safety classifier) Fable 5 yang dinilai terlalu ketat. Pengguna melaporkan permintaan yang berkaitan dengan keamanan siber sering ditolak dan dialihkan ke Opus, dengan beberapa memperkirakan 90% penggunaan mereka terhalang. Pengguna berbayar merasa kecewa karena membayar lebih tetapi mendapatkan layanan yang terdegradasi. Di sisi lain, pengguna dengan tugas yang sangat kompleks dan berat memuji kemampuan Fable 5. Mereka yang menangani simulasi fisika energi tinggi atau kodebase sangat besar merasakan peningkatan 'seperti malam dan siang', dengan model mampu menangkap kesalahan dan memahami detail yang sebelumnya terlewat. Perdebatan ini menyoroti kesenjangan antara skor benchmark dan persepsi pengguna sehari-hari. Bagi kebanyakan orang, kemampuan model saat ini mungkin telah mencapai 'langit-langit' yang memadai. Diskusi juga menyentuh kemungkinan 'pembekuan AI publik', di mana model terkuat (seperti Mythos 5) hanya tersedia untuk lembaga tertentu, sementara model publik perkembangannya melambat. Masa depan Fable 5 akan bergantung pada penyesuaian pagar pengaman oleh Anthropic dan seberapa banyak pengguna berat yang bersedia membayar."

marsbit1j yang lalu

"Saya Tidak Perlu Model yang Lebih Baik Lagi": Wajah Beragam AI di Bawah Postingan Reddit yang Viral

marsbit1j yang lalu

Ketika Lalu Lintas AI Melampaui Manusia, Bagaimana Membuktikan Anda Manusia?

Dengan kemajuan pesat AI, lalu lintas internet yang dihasilkan agen AI kini melampaui aktivitas manusia, mengancam model bisnis tradisional yang mengandalkan perhatian dan klik pengguna. Situs web berjuang karena AI mengambil konten tanpa menghasilkan pendapatan, sementara ringkasan AI dari mesin pencari seperti Google mengurangi lalu lintas ke situs asli secara drastis. Untuk membedakan manusia dari AI, teknologi verifikasi tradisional seperti CAPTCHA sudah tidak efektif. Solusi yang muncul adalah biometrik perilaku, yang menganalisis pola unik manusia seperti gerakan kursor, ritme mengetik, dan cara memegang perangkat. Namun, pendekatan ini menimbulkan kekhawatiran privasi karena data biologis dikumpulkan dan dikendalikan oleh perusahaan. Dua jalur utama sedang dikembangkan: sistem terpusat seperti World (dahulu Worldcoin) yang memindai iris mata, dan sistem desentralisasi menggunakan teknologi zero-knowledge proof untuk membuktikan keaslian manusia tanpa mengungkap identitas. Meski sistem terpusat lebih mudah diadopsi, mereka berisiko menyalahgunakan data pengguna. Sebaliknya, sistem enkripsi menghadapi tantangan seperti pasar gelap penyewaan identitas, terutama di daerah dengan ketimpangan ekonomi. Penulis berargumen bahwa meski tidak sempurna, solusi berbasis enkripsi lebih disukai karena melindungi privasi dengan tidak memerlukan pengumpulan data biologis permanen, yang bisa disalahgunakan dalam skema pengawasan terpusat.

marsbit1j yang lalu

Ketika Lalu Lintas AI Melampaui Manusia, Bagaimana Membuktikan Anda Manusia?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片