CEO Microsoft: Di Era AI, Bagaimana Mendefinisikan Parit Pertahanan Sebuah Perusahaan?

marsbitОпубликовано 2026-06-15Обновлено 2026-06-15

Введение

CEO Microsoft, Satya Nadella, berpendapat bahwa di era AI, keunggulan kompetitif perusahaan yang sesungguhnya bukan terletak pada model AI terkuat mana yang dipilih, melainkan pada kemampuan perusahaan untuk menciptakan sistem pembelajaran berkelanjutan. Sistem ini mengkristalisasikan alur kerja, pengetahuan spesifik domain, penilaian organisasi, dan pengalaman karyawan, sehingga menjadi "lingkaran pembelajaran" yang terus berevolusi di mana aspek manusia dan AI saling memperkuat. Menurut Nadella, perusahaan masa depan akan mengakumulasi dua jenis modal: *human capital* (pengetahuan, daya nalar, jaringan, kreativitas karyawan) dan *Token Capital* (kemampuan AI yang dibangun dan dimiliki perusahaan sendiri). AI tidak akan mengurangi nilai modal manusia; justru peran manusia dalam menetapkan tujuan, menghubungkan bidang berbeda, dan mengenali pola kunci menjadi lebih penting. Tanpa arahan manusia, kekuatan komputasi hanya berputar di tempat. Tanpa pengetahuan internal organisasi, model yang kuat hanyalah alat eksternal. Inti pandangannya adalah bahwa masa depan yang stabil memerlukan ekosistem, bukan hanya model mutakhir tunggal. Nilai AI harus mengalir ke semua perusahaan, industri, dan negara, bukan hanya dinikmati oleh segelintir model umum. Perusahaan perlu membangun lingkungan evaluasi privat, pembelajaran penguatan privat, dan basis pengetahuan yang dapat dipertanyakan untuk mengubah pengalaman implisit menjadi kemampuan sistem yang dapat digunakan kembali, diskalakan, ...

Catatan Redaksi: CEO Microsoft Satya Nadella berpendapat bahwa daya saing sejati perusahaan di era AI tidak terletak pada memilih model mana yang paling kuat, melainkan pada kemampuan untuk mengendapkan alur kerja, pengetahuan domain, penilaian organisasi, dan pengalaman karyawan menjadi sebuah sistem pembelajaran yang terus berevolusi. Dengan kata lain, perusahaan tidak boleh hanya membeli kemampuan AI, tetapi harus memiliki "lingkaran pembelajaran" sendiri (sistem di mana pengalaman manusia, proses bisnis, dan kemampuan model saling memperkuat secara berkelanjutan).

Dalam kerangka ini, perusahaan di masa depan akan mengakumulasi dua jenis modal secara bersamaan: modal manusia, yaitu pengetahuan, penilaian, jaringan hubungan, kreativitas, dan kemampuan pengenalan pola karyawan; serta Modal Token (kemampuan AI yang dibangun dan dimiliki sendiri oleh perusahaan). Nadella menekankan bahwa AI tidak akan membuat modal manusia berkurang nilainya, justru sebaliknya, akan membuat kemampuan manusia dalam menetapkan tujuan, menghubungkan lintas bidang, dan pengenalan pola kunci menjadi lebih penting. Tanpa arah dari manusia, daya komputasi hanya berputar di tempat; tanpa endapan pengetahuan organisasi itu sendiri, model yang kuat sekalipun hanyalah alat eksternal.

Penilaian inti dari artikel ini adalah: batasan tanpa dukungan ekosistem tidak akan menjadi masa depan yang stabil. Nilai AI seharusnya tidak ditelan oleh segelintir model umum, melainkan harus membentuk ekosistem batasan, di mana setiap perusahaan, setiap industri, setiap negara dapat memiliki lingkaran pembelajaran mereka sendiri. Perusahaan perlu membangun evaluasi privat, lingkungan pembelajaran penguatan privat, dan basis pengetahuan yang dapat ditanyai, mengubah pengalaman implisit menjadi kemampuan sistem yang dapat digunakan kembali, dapat diperluas, dan dapat diulang. Parit pertahanan sejati, mungkin bukan model tertentu itu sendiri, melainkan pengalaman "seperti karyawan senior perusahaan" yang telah diakumulasi oleh perusahaan, yang tidak akan hilang bahkan jika model umum diganti.

Ini juga merupakan kunci kedaulatan perusahaan di era AI: siapa yang dapat mengubah pengetahuan organisasi menjadi sistem yang menghasilkan laba berkelanjutan, dialah yang akan dapat mempertahankan IP, memperkuat kemampuan karyawan, dan menahan nilai ekonomi yang dibawa oleh AI dalam bisnis, industri, dan komunitas mereka sendiri di masa depan yang berkembang cepat.

Berikut adalah teks asli:

Saya akhir-akhir ini terus berpikir, seperti apa masa depan perusahaan dalam ekonomi yang digerakkan oleh AI.

Transformasi kali ini berbeda dari migrasi platform mana pun sebelumnya. Di masa lalu, kami menggunakan sistem digital untuk meningkatkan modal manusia; namun kali ini, ini adalah pertama kalinya kami dapat membangun lingkaran kognitif sejati antara manusia dan sistem digital. Ini adalah hal yang sangat mengganggu, karena akan mengubah cara kami memahami "kerja" itu sendiri di dalam perusahaan.

Masalah yang benar-benar kunci bukanlah bagaimana alat atau sistem digital tertentu digunakan, melainkan bagaimana organisasi dapat terus belajar, mengakumulasi kekayaan intelektual, membentuk diferensiasi, dan terus berkembang dalam dunia di mana model AI dapat terus menyerap keahlian manusia dan organisasi, dan mengkomoditikannya.

Setiap perusahaan harus membangun apa yang saya sebut modal manusia dan modal Token. Modal manusia mencakup pengetahuan, penilaian, jaringan hubungan, kreativitas, dan kemampuan pengenalan pola karyawan; sedangkan modal Token, adalah kemampuan AI yang dibangun dan dimiliki sendiri oleh perusahaan.

Yang penting adalah, seiring dengan pertumbuhan modal Token, modal manusia tidak akan menjadi tidak penting. Sebaliknya, modal manusia justru akan menjadi semakin penting. Saya percaya, keagenan manusia akan menjadi penggerak inti dari pertumbuhan modal Token. Manusia akan menetapkan tujuan yang ambisius, menghubungkan petunjuk lintas bidang, membangun hubungan, dan mengidentifikasi pola yang benar-benar penting. Tanpa tarikan arah manusia, daya komputasi hanya akan berputar di tempat.

Ini berarti bahwa peluang sejati tidak terletak pada memilih model terbaik, melainkan pada membangun lingkaran pembelajaran di atas model, yang memungkinkan modal manusia dan modal Token saling memperkuat dan berkembang. Anda dapat mengalihdayakan suatu tugas, bahkan Anda dapat mengalihdayakan suatu pekerjaan, tetapi Anda tidak akan pernah dapat mengalihdayakan pembelajaran Anda sendiri. Masa depan perusahaan terletak pada apakah pembelajaran ini dapat terus menghasilkan laba antara manusia dan AI.

Ini memerlukan cara berpikir arsitektur baru: setiap perusahaan harus dapat membangun sistem agen cerdas yang akan terus membaik seiring waktu, sementara tetap mempertahankan kendali atas kekayaan intelektual mereka sendiri. Sebuah perusahaan harus dapat mengganti model "generalist", tanpa kehilangan pengalaman profesional "seperti karyawan senior perusahaan" yang telah mengendap dalam sistem pembelajarannya. Ini akan menjadi ujian kunci untuk mengukur kemampuan kendali dan kedaulatan perusahaan di era mendatang.

Perusahaan perlu mengubah alur kerja, pengetahuan domain, dan penilaian jangka panjang mereka menjadi sistem AI yang dapat terus ditingkatkan dalam setiap penggunaannya. Evaluasi privat harus mengukur apakah model benar-benar menjadi lebih baik pada hasil bisnis yang diperhatikan perusahaan, bukan hanya melihat tes benchmark eksternal. Lingkungan pembelajaran penguatan privat harus membuat model menjadi lebih kuat berdasarkan jejak nyata di dalam organisasi. Basis pengetahuan perusahaan akan membuat memori institusional dapat ditanyai dan meningkatkan efisiensi penggunaan Token.

Lingkaran tertutup ini akan menjadi kekayaan intelektual baru perusahaan. Saya melihatnya sebagai "mesin pendaki". Dan, tidak seperti sebagian besar aset, ia akan berkembang dengan laba. Setiap peningkatan alur kerja akan menghasilkan sinyal pelatihan yang lebih baik, yang pada gilirannya akan mempercepat akumulasi pengetahuan implisit unik perusahaan. Perusahaan yang lebih awal membangun sistem ini akan mendapatkan keunggulan yang sulit ditiru, terlepas dari bagaimana kemampuan model tunggal berkembang di masa depan.

Yang paling tidak ingin kami lihat adalah dunia di mana setiap perusahaan di setiap industri menyerahkan nilai mereka kepada segelintir model yang menelan semua konten yang mereka lihat. Jika semua nilai akhirnya ditangkap oleh beberapa model, struktur politik ekonomi sama sekali tidak akan mentolerir hasil seperti itu. Masa depan AI yang mengosongkan seluruh industri tidak mungkin mendapatkan izin di tingkat masyarakat.

Pikirkan apa yang terjadi pada fase pertama globalisasi: seluruh ekonomi industri dikosongkan oleh alih daya. Secara lahiriah, angka PDB tampak baik, tetapi perpindahan industri nyata dan guncangan pekerjaan memang terjadi, dan konsekuensinya masih dirasakan hingga hari ini. Kita tidak boleh membawa dinamika ini ke era AI — membiarkan beberapa sistem AI menangkap semua imbalan ekonomi, sementara pengetahuan seluruh industri dikomoditisasi dan dikosongkan di bawah kaki mereka.

Menurut saya, prioritas kita haruslah membangun ekosistem batasan, bukan hanya model batasan. Hanya dengan cara ini, nilai dapat mengalir luas ke setiap perusahaan, setiap industri, setiap negara. Dalam ekosistem seperti itu, setiap organisasi dapat memiliki lingkaran pembelajaran mereka sendiri, menyandikan pengetahuan institusional mereka ke dalamnya, dan memungkinkan modal manusia dan modal Token berkembang bersama.

Ini juga semangat platform yang selalu saya yakini: nilai yang diciptakan di atas platform harus lebih besar daripada nilai yang ditangkap oleh platform itu sendiri; setiap perusahaan harus dapat terus berinovasi dan menciptakan nilai mereka sendiri.

Ketika hal ini terwujud, perusahaan akan menciptakan nilai bagi diri mereka sendiri, dan juga bagi lingkungan ekonomi tempat mereka berada. Kemampuan profesional karyawan akan diperkuat, penilaian mereka akan menjadi bagian dari sistem, menjadi dapat direplikasi, dapat diskalakan, dan manfaat ini akan kembali ke perusahaan dan komunitas sekitarnya.

Inilah cara perusahaan menciptakan nilai bagi diri mereka sendiri dan ekonomi yang lebih luas. Dan ini juga keseimbangan stabil yang harus kita bangun bersama.

Связанные с этим вопросы

QMenurut CEO Microsoft Satya Nadella, apa yang menjadi pertahanan kompetitif sejati perusahaan di era AI?

APertahanan kompetitif sejati bukanlah model AI terhebat, tetapi kemampuan perusahaan untuk membentuk alur kerja, pengetahuan domain, penilaian organisasi, dan pengalaman karyawan menjadi sistem pembelajaran yang terus berevolusi, yang disebut "lingkaran pembelajaran" (learning loop). Pertahanan ini terletak pada sistem yang memungkinkan modal manusia dan "Modal Token" (kemampuan AI yang dimiliki perusahaan) saling memperkuat secara berkelanjutan.

QApa yang dimaksud dengan "Token Capital" dalam konteks artikel ini?

AToken Capital merujuk pada kemampuan AI yang dibangun dan dimiliki sendiri oleh suatu perusahaan. Ini merupakan salah satu dari dua bentuk modal yang harus diakumulasi perusahaan di masa depan, selain Modal Manusia (pengetahuan, penilaian, jaringan, kreativitas, dan kemampuan mengenali pola dari karyawan).

QMengapa Nadella menekankan bahwa "Modal Manusia" justru akan lebih penting dengan berkembangnya AI?

AKarena agensi manusia akan menjadi penggerak utama pertumbuhan Token Capital. Manusia yang menetapkan tujuan ambisius, menghubungkan titik-titik lintas bidang, membangun hubungan, dan mengidentifikasi pola yang benar-benar penting. Tanpa arahan dari manusia, kekuatan komputasi hanya akan berputar di tempat. Pengetahuan dan pengalaman organisasi sendiri adalah bahan bakar yang membuat model AI menjadi alat internal yang kuat, bukan sekadar alat eksternal.

QApa yang dimaksud dengan "lingkaran pembelajaran" (learning loop) dan mengapa itu penting bagi kedaulatan perusahaan?

ALingkaran pembelajaran adalah sistem di mana pengalaman manusia, proses bisnis, dan kemampuan model AI saling memperkuat secara berkelanjutan. Ini penting untuk kedaulatan perusahaan karena sistem ini menjadi kekayaan intelektual baru yang dapat menghasilkan bunga majemuk. Perusahaan dapat mengganti model AI "umum", tetapi tidak akan kehilangan pengalaman khusus seperti "karyawan senior perusahaan" yang telah mengendap dalam sistem. Ini memungkinkan perusahaan mempertahankan IP, memperkuat kemampuan karyawan, dan menahan nilai ekonomi AI dalam bisnis, industri, dan komunitas mereka sendiri.

QApa yang Nadella khawatirkan jika nilai ekonomi AI hanya ditangkap oleh segelintir model umum yang kuat?

ADia khawatir akan terulang dinamika negatif seperti pada fase awal globalisasi, di mana seluruh sektor industri dapat terkuras. Jika semua nilai akhirnya ditangkap oleh beberapa model, maka pengetahuan seluruh industri akan dikomodifikasi dan dikosongkan di bawahnya. Masa depan AI seperti itu tidak akan mendapatkan izin di tingkat sosial dan politik, karena menguras seluruh sektor. Oleh karena itu, prioritas harus membangun ekosistem frontier yang memungkinkan nilai mengalir luas ke setiap perusahaan, industri, dan negara.

Похожее

Sharplink CEO: One Million Ethereum Developers, Who Can Compete?

Etherean Ecosystem: One Million Developers and a Formidable Moat The Ethereum network has surpassed a significant milestone: over one million unique lifetime developers, with approximately 232,000 active in the past year. This vast and growing talent pool is Ethereum's core advantage, far more critical than transient metrics like speed or transaction fees. The central question is not which blockchain is fastest, but where the best builders choose to build long-term. Ethereum's answer lies in a decade-long accumulation of infrastructure, standards, tools, liquidity, and collaborative culture that is exceptionally difficult to replicate. It has become the default operating system for programmable finance. This massive developer base is actively working on complex, high-risk challenges that deepen Ethereum's strategic moat: * **Glamsterdam Upgrade (2026):** Focused on core protocol scalability (ePBS, parallel execution) while preserving core values like credible neutrality. * **Synchronous Composability:** Aims to make numerous Rollups interoperate like a single chain, directly addressing fragmentation concerns. * **Quantum Resistance:** Ethereum leads mainstream ecosystems in coordinated preparation for post-quantum cryptography, with a targeted migration plan around 2029. This developer advantage is self-reinforcing, fueled by: * **Deep Composability:** Applications interact like interoperable financial Lego bricks via shared standards (e.g., EVM, Solidity). * **Credible Neutrality:** Secured by over 900,000 validators, making it trusted by major institutions. * **Modularity:** Rollups (Base, Arbitrium, etc.) expand, rather than fracture, the ecosystem into a tightly connected modular internet economy. * **Culture:** Attracts top-tier researchers and standard-setters who guide the entire industry. In essence, while other chains generate activity, Ethereum is consolidating as the trusted, long-term coordination layer for internet-native finance. Its future is being built now by the architects of the next-generation financial infrastructure.

Odaily星球日报8 мин. назад

Sharplink CEO: One Million Ethereum Developers, Who Can Compete?

Odaily星球日报8 мин. назад

Ethereum Reaches the Milestone of One Million Developers, Sharplink CEO Delves Deep into Ethereum's Future Possibilities

Ethereum Surpasses One Million Developers Milestone: A Look at Its Unshakeable Dominance and Future Joseph Chalom, CEO of Sharplink, reflects on his recent Asia trip where he engaged deeply with Ethereum developers and ecosystem leaders. The most striking takeaway was not just the industry's vibrancy, but the rigorous, long-term vision of local builders. This context brings to life a pivotal statistic: Ethereum has now surpassed one million cumulative developers (1,012,824), with approximately 232,000 remaining active in the past year—a talent pool unmatched by any other crypto ecosystem. The critical question isn't which blockchain is fastest, but where top developers choose to build long-term. Ethereum's answer is unequivocal. Its decade-long lead stems from a unique convergence of technology, institutional culture, economic systems, and composability, cementing its role as the foundational operating system for programmable finance. This massive developer base is tackling the industry's hardest problems, continuously strengthening Ethereum's moat. Key initiatives include: * **The Glamsterdam Upgrade (planned 2026):** Introducing ePBS and Block-level Access Lists for parallel execution and higher throughput while preserving core values like credible neutrality and fair MEV distribution. * **Synchronous Composability:** Projects are working to enable atomic transactions across dozens of Rollups, making them function as one unified chain and eliminating ecosystem fragmentation. * **Post-Quantum Security:** Ethereum is far ahead in preparing for quantum computing threats, with a dedicated foundation working group and testnets targeting a full migration by ~2029—a crucial factor for institutional adoption. Beyond developers, Ethereum's core network effects are its unparalleled composability and unified standards (like EVM and Solidity), which create a powerful flywheel: more developers → better tools → greater liquidity → more institutional participation. Its other decisive advantages include credible neutrality (over 900k validators), a secure modular architecture with interconnected Rollups, and a deeply entrenched culture shaped by top-tier researchers. Ultimately, there's a vast difference between generating short-term activity and becoming the trusted, long-term coordination layer for global native finance. Major institutions prioritize security, trust, and liquidity—areas where Ethereum holds dominant mindshare. The industry's trajectory shows resources consolidating around unified standards, deep liquidity, and developer consensus. After meeting the builders in Seoul and Hong Kong, Chalom is more convinced than ever: Ethereum's unshakeable future is being built right now.

Foresight News19 мин. назад

Ethereum Reaches the Milestone of One Million Developers, Sharplink CEO Delves Deep into Ethereum's Future Possibilities

Foresight News19 мин. назад

Saylor's Latest Long Read: Bitcoin is Not Money, It's Digital Capital, and Money is Built Upon It

Michael Saylor presents his "Digital Asset Stack" theory, positioning Bitcoin as the foundational layer of digital capital. He argues Bitcoin itself should remain unchanged—no staking, inflation, or protocol alterations. Instead, a five-layer financial architecture should be built atop it: Digital Capital (BTC), Digital Credit (e.g., yield instruments like STRC), Digital Currency (stable, yield-bearing instruments pegged to fiat), Digital Yield (leveraged/structured products), and Digital Equity (e.g., MSTR stock, absorbing residual volatility). Saylor asserts this stack transforms Bitcoin's high-volatility, high-energy capital into tailored products: stable currencies for payments/savings, yield instruments for income seekers, and equity for growth investors. This approach meets diverse needs—corporate treasuries, banks, retirees, emerging market users—without compromising Bitcoin's core properties (scarcity, decentralization). The "killer use case" is rebuilding global money, credit, and capital markets on Bitcoin, bridging the fiat world with a superior digital asset foundation. The system leverages traditional finance principles (risk layering, structured products) while using Bitcoin as the ultimate collateral. This expands Bitcoin's utility, drives adoption, and offers a better monetary experience: digital, yield-bearing, stable-value tools for everyday use.

marsbit32 мин. назад

Saylor's Latest Long Read: Bitcoin is Not Money, It's Digital Capital, and Money is Built Upon It

marsbit32 мин. назад

Can SK Hynix's Stock Double Again in This Rally?

The article discusses the highly optimistic price target of approximately $3,500 for SK Hynix stock, set by Aletheia Capital. This target is significantly above the consensus range of $2,000-$2,520 from major brokerages. The core debate is whether SK Hynix deserves a fundamental re-rating beyond its traditional cyclical discount, based on the long-term impact of AI-driven demand. The $3,500 target hinges on three key assumptions holding simultaneously until at least 2027: 1) Continued shortage and high pricing for HBM (High Bandwidth Memory), a critical component for AI chips; 2) Sustained high prices for standard DRAM, as HBM production consumes capacity and constrains general supply; and 3) Strong AI server demand generating substantial, above-expectation free cash flow. SK Hynix's leading ~58% market share in HBM and its early certification with key clients like Nvidia provide a competitive advantage, allowing it to capture significant supply chain premiums. The HBM shortage is seen not just as a niche growth driver but as a catalyst that amplifies profitability across the entire memory business by tightening overall DRAM supply. However, the article cautions that this target represents an optimistic "tail scenario." Key risks include potential supply increases from competitors (Samsung, Micron) by 2027, a possible slowdown in HBM price growth, and high capital expenditures that could erode the projected free cash flow. The divergence in analyst targets reflects the market's uncertainty over whether the current AI-driven boom will temporarily elevate earnings or permanently raise the memory industry's profit baseline.

marsbit35 мин. назад

Can SK Hynix's Stock Double Again in This Rally?

marsbit35 мин. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.5k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.3k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.8k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片