Penulis: Zen, PANews
Anda menghabiskan waktu setengah tahun untuk membuat ChatGPT memahami kebiasaan kerja, gaya penulisan, dan proyek jangka panjang Anda. Ia tahu cara Anda mengedit artikel, perusahaan mana yang sering Anda ikuti, dan secara bertahap memahami preferensi Anda terhadap struktur konten, nada bicara, dan kepadatan informasi.
Tetapi suatu hari, model baru yang lebih kuat muncul. Anda membuka Claude, Gemini, atau DeepSeek, dan menemukan bahwa semuanya harus dimulai dari awal lagi. Model baru tidak mengenal Anda, tidak tahu konteks kerja yang telah Anda kumpulkan selama beberapa bulan terakhir, dan tidak tahu cara Anda berpikir, menulis, atau membuat keputusan.
Selama dua tahun terakhir, persaingan terpenting di industri AI berputar di sekitar "kemampuan model". Siapa yang kemampuan penalarannya lebih kuat, konteksnya lebih panjang, atau kemampuan kodenya lebih baik, hampir menentukan segalanya. Namun sekarang, masalah baru mulai muncul: AI semakin memahami Anda, tetapi "pemahaman" ini sebenarnya milik siapa?
Perubahan Peran, AI Berubah dari Alat Chat Menjadi Asisten Digital Pribadi
Pada November 2022, chatbot AI ChatGPT muncul ke permukaan. Setelah diluncurkan, ChatGPT menciptakan tren chat di seluruh dunia, hanya dalam dua bulan mencapai 100 juta pengguna aktif bulanan, menjadi aplikasi konsumen dengan pertumbuhan tercepat dalam sejarah. Saat itu, model besar lebih mirip "pencarian tingkat lanjut". Pengguna bertanya kepada AI, dan AI menghasilkan jawaban secara instan. Setelah percakapan selesai, hubungan pun berakhir.
Namun, dalam dua tahun terakhir, peran AI sedang mengalami perubahan yang signifikan. Seiring dengan peningkatan kemampuan penalaran, kode, dan pemanggilan alat, AI telah mulai menyelami alur kerja nyata. Semakin banyak orang menggunakannya untuk menulis kode, mengatur data, menganalisis informasi, merencanakan perjalanan, mengelola jadwal, bahkan berpartisipasi jangka panjang dalam penciptaan konten dan pengambilan keputusan bisnis.
Dalam banyak kasus, pengguna tidak lagi sekadar "bertanya kepada AI", tetapi berkolaborasi jangka panjang dengan AI. Ia mulai memahami cara kerja Anda, kebiasaan ekspresi, dan tujuan jangka panjang Anda, serta mulai terus-menerus terlibat dalam proyek yang sama, alur kerja yang sama, bahkan secara bertahap mengambil alih beberapa tugas eksekusi. Dalam beberapa hal, AI sedang berkembang dari alat tanya jawab sekali pakai menjadi asisten digital pribadi yang hadir secara jangka panjang.
Dan seiring dengan peningkatan besar kemampuan model, kesamaan produk unggulan yang semakin dekat, serta penggunaan AI yang jangka panjang dan luas, masalah baru mulai muncul.
Begitu AI mulai berkolaborasi dalam jangka waktu yang lama, "memori"—sebagai sistem yang menyimpan dan memanggil kembali pengalaman masa lalu untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan kinerja keseluruhan—tidak lagi sekadar basis data yang tidak penting. Dalam banyak skenario aplikasi, hambatannya bukan lagi tingkat penalaran model, tetapi kemampuan manajemen konteks dan memori jangka panjang. Cloudflare juga secara langsung menyebut agentic memory sebagai tantangan terbesar sekaligus bidang yang berkembang paling cepat dalam infrastruktur AI saat ini.
Perusahaan-perusahaan AI terkemuka juga telah menyadari bahwa memori jangka panjang sedang menjadi bagian dari pengalaman produk. OpenAI membagi memori ChatGPT menjadi saved memories dan Reference chat history, yang pertama menyimpan informasi yang ingin dipertahankan pengguna dalam jangka panjang, sementara yang kedua memungkinkan ChatGPT menarik konten yang berguna dari percakapan sebelumnya untuk digunakan dalam jawaban yang dipersonalisasi di masa mendatang. Gemini juga mulai mempelajari preferensi pengguna berdasarkan percakapan sebelumnya. Claude meluncurkan memory, dan mendukung impor serta ekspor memori.
Pulau Platform Membuat "Memori" AI Menjadi Medan Pertempuran Baru Industri
Namun masalahnya, kemampuan memori ini secara keseluruhan masih berputar di sekitar platform masing-masing, hanya milik sistem akun dan lingkungan produk independen setiap platform, tetap menjadi pulau-pulau yang terisolasi. Meskipun Anthropic telah mendukung impor dan ekspor memori, saat ini lebih mirip alat migrasi yang ditujukan untuk Claude, bukan standar memori universal yang diadopsi bersama oleh berbagai pihak.
Dan ZetaChain ingin masuk ke dalam celah kosong ini. Setelah sepenuhnya beralih ke AI, ZetaChain mulai memperluas konsep "kepemilikan"—yang awalnya berasal dari dunia kripto—ke dalam memori AI dan konteks pengguna. Ia berharap membangun bukan hanya produk chat, tetapi juga lapisan memori pribadi (Private Memory Layer) yang independen dari platform model, memungkinkan pengguna untuk benar-benar memiliki memori jangka panjang, preferensi perilaku, dan konteks AI mereka sendiri.
Produk konsumen AI ZetaChain, Anuma, mengusulkan agar pengguna memiliki satu set memori pribadi terenkripsi, dan mendukung penggunaan yang mulus di antara berbagai model AI utama seperti ChatGPT, Claude, Gemini, dll. Pengguna tidak perlu membangun latar belakang, preferensi, dan kebiasaan kerja mereka dari awal setiap kali beralih model, melainkan mengontrol hak akses sendiri, membawa memori sejarah mereka ke dalam model dan Agent yang berbeda.
Seiring dengan AI yang secara bertahap mengumpulkan preferensi penggunaan, kebiasaan penulisan, alur kerja, dan riwayat percakapan pengguna, yang disebut "memori" akan semakin mirip dengan "cermin kepribadian". Ia tidak hanya menentukan apakah jawaban model sesuai dengan preferensi pengguna, tetapi juga mungkin menentukan apakah model akan mengambil keputusan atas nama Anda di masa depan dengan cara yang sejalan dengan kebiasaan dan nilai-nilai Anda.
Selain memungkinkan pengguna memiliki kepemilikan memori, serta memilih model dengan keahlian berbeda untuk tugas yang berbeda, Anuma juga sedang membangun sistem perizinan yang dapat diprogram, diaudit, dan dapat dibatalkan, yang memungkinkan AI agent membaca catatan sekali pakai, dan izin dapat dicabut kapan saja, sementara semua perubahan izin dapat dicatat dan dilacak di rantai (on-chain).
Tidak hanya itu, memori dan grafik pengetahuan pengguna juga akan dapat menjadi aset yang dapat dibagikan, diberi otorisasi, dan dimonetisasi, tanpa perlu mengekspos data asli. Hal ini memungkinkan pengguna dari profesi seperti investor, dokter, pengacara, dan pengembang untuk mengemas pengetahuan khusus mereka menjadi Agent, dan menerbitkannya ke Agent Marketplace, mendapatkan pendapatan saat orang lain memanggilnya.
Dari Cross-Chain ke Cross-AI Platform, Mengapa ZetaChain Bertransformasi?
Yang memungkinkan Anuma mencapai fungsi-fungsi di atas adalah infrastruktur lapisan bawah Private Memory Layer yang dikembangkan oleh ZetaChain. Sebagai infrastruktur memori pribadi, identitas, izin, pembayaran, dan agen cerdas yang berorientasi pada AI, tujuannya adalah memungkinkan aplikasi dan agen cerdas berkolaborasi lintas model, sementara pengguna tetap memegang kendali.
ZetaChain sebelumnya selalu berfokus pada infrastruktur interoperabilitas cross-chain, dengan tujuan inti menyelesaikan masalah transfer aset dan pesan antar blockchain yang berbeda. Dalam hal "pintu masuk multi-rantai yang terpadu", jaringan dan narasinya telah mencapai skala yang cukup besar. Menurut data resmi mereka, blockchain ini memiliki 11,9 juta alamat unik dan 241 juta transaksi.
Namun, setelah Anuma diluncurkan secara publik pada 27 April tahun ini dan mencapai lebih dari 50.000 pengguna dalam bulan pertama, ZetaChain mulai memutuskan untuk sepenuhnya beralih ke AI, dan secara bertahap menutup bisnis interoperabilitas cross-chain. Di balik transformasi ini, terdapat logika internal yang relatif jelas.
Dulu, ZetaChain terutama menangani masalah ketidakmampuan komunikasi antar rantai. Dan di dunia AI hari ini, fragmentasi serupa juga ada. Dalam beberapa hal, aset digital bagi blockchain seperti memori dan konteks bagi AI. Model yang berbeda memiliki sistem memori tertutup mereka sendiri, dan begitu pengguna beralih platform, konteks jangka panjang dan preferensi perilaku yang telah terakumulasi sering kali juga terputus.
Seiring perkembangan dalam beberapa tahun terakhir, ZetaChain berpendapat bahwa tantangan terbesar yang mereka hadapi sekarang bukan lagi transfer cross-chain antar blockchain, tetapi kontinuitas antar model dan Agent yang berbeda, serta masalah kepemilikan pengguna atas konteks mereka sendiri.
a16z crypto sebelumnya juga menyebutkan dalam artikel analisis bahwa agent telah mulai menjadi pelaku ekonomi, tetapi mereka masih kekurangan identitas yang dapat dipindahkan, pembayaran yang dapat diprogram, otorisasi yang dapat diverifikasi, serta lapisan koordinasi publik yang diperlukan untuk kolaborasi lintas lingkungan. Oleh karena itu, dibandingkan dengan banyak proyek AI+Crypto yang dengan kaku mencari skenario aplikasi, logika transformasi ZetaChain jauh lebih lancar.
Dan dalam sejarah bisnis, transformasi yang berhasil oleh perusahaan infrastruktur tidak jarang terjadi. Perusahaan semacam ini sering kali tidak sekadar berganti jalur, melainkan mengejar bottleneck baru berdasarkan logika produk. Narasi terpenting awal Nvidia adalah komputasi grafis dan kartu grafis game, tetapi seiring kebangkitan AI, arsitektur GPU-nya akhirnya menjadi infrastruktur inti seluruh industri AI. Infrastruktur tidak akan pernah berputar di sekitar titik kendala yang sama selamanya, dan pemenang sejati sering kali adalah orang yang paling awal mengidentifikasi bahwa "titik kendala berikutnya" sedang muncul.
Dari Lapisan Memori Privasi ke Lapisan Konsumen AI
Dengan perkembangan AI yang pesat, bentuk AI di masa depan jelas tidak akan hanya berhenti di jendela chat, tetapi akan secara bertahap berevolusi menjadi sejumlah besar asisten AI yang hadir jangka panjang dan saling berkolaborasi. Berdasarkan penilaian ini, selain mengusulkan "lapisan memori privasi" dan mencoba menyelesaikan masalah bagaimana AI memahami pengguna dalam jangka panjang, ZetaChain lebih lanjut mengusulkan konsep "Lapisan Konsumen AI (AI Consumer Layer)", berharap mendefinisikan kembali hubungan antara pengguna dan AI setelah AI bekerja mewakili pengguna dalam jangka panjang.
Dalam visi ZetaChain, AI di masa depan tidak hanya menjawab pertanyaan, tetapi akan terlibat dalam alur kerja dan pengambilan keputusan sehari-hari pengguna secara mendalam. Asisten AI yang berbeda akan bertanggung jawab atas tugas yang berbeda, beberapa menangani kode, beberapa mengatur keuangan, beberapa bertanggung jawab atas perencanaan perjalanan, dan lainnya berpartisipasi jangka panjang dalam penciptaan konten dan analisis penelitian. Dan jika AI ini ingin benar-benar bekerja sama, mereka perlu berbagi sistem konteks jangka panjang, identitas, dan izin yang sama.
Oleh karena itu, yang disebut "lapisan konsumen AI" pada dasarnya mencoba mengintegrasikan kemampuan yang awalnya terpisah menjadi satu kerangka kerja yang terpadu. Di dalamnya, Memory bertanggung jawab atas konteks jangka panjang, Permissions bertanggung jawab atas kontrol izin, Identity bertanggung jawab atas sistem identitas, Payments bertanggung jawab atas pemanggilan dan pembayaran antar AI, dan Agents adalah jaringan AI yang akhirnya menjalankan tugas mewakili pengguna.
Ini juga mengapa "kepemilikan" menjadi konsep inti yang berulang kali ditekankan ZetaChain.
Karena dalam sistem ini, apakah pengguna masih memiliki konteks, izin, dan identitas mereka sendiri menjadi hal terpenting. Misalnya, di masa depan, AI yang bertanggung jawab atas peninjauan kode dapat diberikan otorisasi sementara untuk membaca repositori GitHub; AI yang bertanggung jawab atas penyusunan pajak dapat membaca dokumen pajak sekali pakai; AI yang bertanggung jawab atas pengaturan perjalanan hanya dapat mengakses riwayat perjalanan dan izin informasi kalender. Izin tidak lagi dikendalikan secara seragam oleh platform, melainkan dialokasikan secara dinamis oleh pengguna, dan dapat ditarik kembali kapan saja.
Dan inilah alasan mengapa blockchain mulai terhubung kembali dengan AI.
Ketika semakin banyak AI secara bersamaan bekerja mewakili pengguna, "siapa yang dapat mengakses apa", "apakah izin dapat ditarik kembali", "apakah pemanggilan dapat dilacak" akan secara bertahap menjadi masalah infrastruktur baru. Dan sistem izin on-chain secara alami cocok untuk menangani hubungan kolaborasi multipihak semacam ini.
"Token Infrastruktur AI" ZETA, Membawa Pertumbuhan Utilitas Bersama Transformasi
Yang menyesuaikan diri bersama strategi ZetaChain adalah fungsi dan utilitas token ZETA. Dulu, ZETA lebih mirip token rantai publik tradisional, terutama menjalankan fungsi Gas, verifikasi, dan keamanan jaringan cross-chain, tanpa banyak inovasi dalam desain mekanisme. Namun, dalam narasi baru, ZETA akan menjadi "Token Infrastruktur AI", dan utilitasnya juga akan meningkat secara signifikan.
Menurut deskripsi ZetaChain saat ini, ZETA di masa depan akan menjalankan beberapa jenis kegunaan:
Pertama adalah akses ke model AI dan Agent. Beberapa model lanjutan, alat AI profesional, atau layanan Agent tertentu perlu dibuka kuncinya atau dibayar biaya pemanggilannya menggunakan ZETA.
Kedua adalah penyelesaian pembayaran antar Agent. ZetaChain menyebutkan bahwa interaksi antar AI dan aplikasi yang berbeda di masa depan akan diselesaikan melalui protokol x402 yang menyelesaikan pembayaran on-chain. Tujuannya sebenarnya cukup jelas: jika di masa depan AI akan secara otomatis memanggil AI lain, maka mesin juga memerlukan sistem pembayaran asli.
Ketiga adalah operasi on-chain untuk pembaruan izin dan memori. Modifikasi pengguna terhadap izin, kontrol akses, dan status memori di masa depan mungkin akan menjadi catatan on-chain.
Keempat adalah ekonomi kreator. ZetaChain berharap di masa depan, profesional seperti pengembang, peneliti, pengacara, dan dokter dapat mengemas pengetahuan mereka menjadi alat atau Agent AI, dan mendapatkan pendapatan melalui pemanggilan, dengan ZETA memainkan peran dalam sirkulasi nilai di dalamnya.
Namun, perlu dijelaskan bahwa sebagian besar ini saat ini masih lebih banyak berada di tahap narasi. Karena ekonomi AI Agent itu sendiri masih jauh dari matang, skala besar yang sebenarnya dari "AI memanggil AI", "pembayaran mandiri Agent" juga belum muncul. Termasuk konsep-konsep seperti x402, izin on-chain, identitas AI, saat ini lebih banyak masih termasuk dalam infrastruktur yang dipasang sebelumnya, bukan permintaan berskala besar yang telah terverifikasi.
Tetapi alasan mengapa ZetaChain dan logika produknya patut diperhatikan bukan hanya karena ia membangun infrastruktur, dilengkapi dengan produk AI, tetapi juga karena ia mencoba mendefinisikan kembali apakah memori, identitas, konteks, dan izin AI pengguna di masa depan milik platform, atau milik pengguna sendiri. Dan pada dasarnya, yang ingin dilakukan ZetaChain adalah membuat hal-hal ini tidak lagi dikendalikan oleh platform, tetapi kembali ke tangan pengguna.
