Penulis: Victor, Mr. Z, 168X
Sebuah teknologi bisa sangat sukses, tetapi tetap menjadi investasi yang gagal
Pada awal Agustus 2026, sektor AI dan semikonduktor mengalami penurunan tajam selama Juni dan Juli, memicu kembali perdebatan tentang "apakah gelembung akan pecah": harga saham SpaceX turun ke angka lebih dari 100 dolar AS, IPO OpenAI ditunda dari tahun ini ke tahun depan, dan dana AI terkenal Situational Awareness juga dipaksa keluar dari pasar. Sementara itu, model open-source Tiongkok muncul secara intensif pada Juli, menawarkan kinerja yang mendekati model unggulan tertutup dengan biaya sangat rendah, sedang mengubah struktur harga penggunaan kecerdasan buatan secara global.
Pada edisi ini, 168X mengundang teman lama, investor top di bidang AI dan Crypto, sekaligus pendiri media mandiri "Bill It Up", Bill Qian (@billqian_uae). Baru-baru ini, Bill memandang AI dalam kerangka ekonomi dan sosial yang lebih luas, memperhatikan apakah bonus demografi telah kehilangan efektivitasnya, mengapa negara-negara kembali terlibat secara aktif, dan bagaimana gelembung AI akan berakhir. Dalam percakapan selama hampir dua jam ini, ia mengemukakan sebuah penilaian inti yang sangat kontra-intuitif: risiko fundamental terbesar gelembung AI mungkin bukan kegagalan teknologi, melainkan "model Tiongkok terlalu sukses". Ketika Tiongkok menjadikan kecerdasan sebagai barang dasar dengan margin keuntungan rendah, kesejahteraan sosial global meningkat secara signifikan, namun pendapatan dan keuntungan seluruh industri tidak selalu tumbuh sejalan, sehingga menciptakan paradoks Jevons yang khas: sebuah teknologi bisa sangat sukses, namun tetap menjadi investasi yang gagal.
Satu: Mengapa gelembung AI kali ini berbeda: kecepatan, valuasi, dan "pertumbuhan menyerap segalanya"
Pak Z: Kakak Bill baru-baru ini banyak memfokuskan perhatian pada AI, dan sering terlihat cemas terhadap nasib bangsa, melihat AI dalam kerangka ekonomi dan sosial yang lebih luas. Artikel-artikel terbaru Anda sering mengangkat pertanyaan-pertanyaan struktural besar: apakah bonus demografi sudah tidak berlaku lagi, mengapa pemerintah negara mulai turun tangan mengatur pertarungan AI, serta bagaimana gelembung AI akan berakhir. Bisakah kita mulai dari pembahasan tentang gelembung AI?
Bill Qian: Baik. Saya pikir ciri terbesar dari gelombang AI kali ini dibandingkan siklus sebelumnya adalah kecepatan. Kecepatan ini mungkin tak terbayangkan sebelumnya: Revolusi Industri pertama dan kedua mungkin membutuhkan waktu 50 hingga 100 tahun untuk mencapai adopsi, PC mungkin membutuhkan waktu belasan hingga dua puluhan tahun untuk mencapai skala 1 miliar pengguna, sedangkan AI hanya membutuhkan tiga tahun untuk mencapai 1 hingga 2 miliar pengguna di seluruh dunia.
Ketika kecepatan adopsi menjadi semakin cepat, seringkali gelembung fase tertentu dapat diserap oleh kecepatan pertumbuhan. Ada sebuah kalimat yang mengatakan, “Pertumbuhan dapat menyerap semua masalah,” jadi saya rasa ini adalah satu poin penting yang perlu diperhatikan saat kita melihat AI saat ini. Setiap siklus teknologi mungkin akan membawa gelembung, lalu meledak, tetapi kali ini kita perlu memahami: kecepatan itu sendiri mungkin memengaruhi evolusi keseluruhan siklus, dan bisa saja berubah menjadi penyesuaian pasar yang sangat singkat. Karena setelah pasar turun, tiba-tiba kecepatan pengguna dan pertumbuhan industri kembali membuat semua orang kembali ke meja permainan—fenomena ini telah kita lihat berkali-kali sebelumnya.
Poin lainnya adalah, dalam proses ini, kita perlu selalu memperhatikan para "pencipta nilai baru" dari Tiongkok. Kemungkinan besar, di masa depan, token murah dari Tiongkok akan membuat industri AI menjadi seperti industri mobil listrik atau industri fotovoltaik: menciptakan sejumlah besar kesejahteraan sosial total, tetapi dalam jangka waktu yang panjang, hal itu juga akan menekan valuasi di sisi Amerika. Ini adalah dua fenomena yang baru-baru ini saya amati dan diskusikan dengan teman-teman.
Pak Z: Dari membaca artikel Anda, Anda adalah pembeli fundamental AI. Alasannya meliputi: AI akan mencapai 1 miliar pengguna dalam tiga tahun, dengan kecepatan adopsi jauh lebih cepat daripada mesin uap, listrik, PC, dan internet; pendapatan perusahaan model tumbuh sangat cepat; valuasi pasar publik saat ini belum mencapai tingkat gelembung pada masa lalu; dan sebagian besar didukung oleh arus kas perusahaan teknologi besar, bukan pembiayaan berutang tinggi. Jadi, muncul situasi: setiap kali terjadi koreksi pasar atau penurunan valuasi, selama ada terobosan baru pada model, pertumbuhan pendapatan, dan pertumbuhan pengguna yang memperbesar pasar, valuasi kembali dapat diserap. Apakah maksud Anda bahwa pasar hanya mengalami pengurangan utang (deleverage) berulang-ulang, ditambah beberapa koreksi berbentuk V?
Bill Qian: Saya merasa salah satu aspeknya adalah pengurangan leverage, dan di sisi lain juga penyesuaian ekspektasi valuasi. Namun dalam proses ini, kita perlu terus memantau satu hal: apakah pada akhirnya ini akan menjadi「Flash Bear」, yaitu naik dan turun dengan cepat; atau apakah akan seperti krisis keuangan 2008, atau meledaknya gelembung internet tahun 2000, yang merupakan pemulihan berbentuk L.
Apa itu rebound berbentuk L? Pada dasarnya, ini setara dengan pemulihan yang diharapkan, di mana fundamental mengejar valuasi, tetapi membutuhkan lebih banyak waktu. Namun, dari pandangan saya saat ini, saya merasa bahwa kali ini... termasuk banyak insinyur riset di perusahaan seperti Anthropic atau perusahaan model besar, semuanya merasa bahwa perkembangan keseluruhan sebenarnya melebihi ekspektasi mereka. Semua orang sedang memperkirakan: kapan titik singularitas (Singularity) akan tiba? Kapan AGI akan tiba? Dari sudut pandang angka adopsi—seperti jumlah pengguna, durasi penggunaan, hingga keinginan pembelian layanan turunan yang diwakili oleh Anthropic dan Claude—orang-orang pada satu sisi dapat mengharapkan pasar bearish berbentuk L, tetapi di sisi lain juga harus berhati-hati: logika pasar bearish mungkin tetap benar pada akhirnya, tetapi bentuknya kali ini mungkin mengalami penyesuaian kecil. Ini juga merupakan poin yang terus saya amati.
Pak Z: Saya sendiri juga merasakan, gelombang AI mungkin benar-benar akan kehilangan semangatnya dalam jangka pendek (enam bulan hingga satu tahun). Indikator pertama adalah saham SpaceX jatuh ke $106; kedua, OpenAI yang sebelumnya selalu menyatakan akan go public tahun ini, kini menunda hingga tahun depan; ketiga, dana berbasis indikator seperti Situational Awareness benar-benar ditarik, dileverage, dan runtuh. Jadi, apakah langkah selanjutnya pasar adalah seluruh ketegangan dan modal akan berpindah ke jalur lain, sementara semangat terhadap AI meredup?
Bill Qian: Ya, kita bisa lihat bahwa saham Coca-Cola baru-baru ini juga mencapai level tertinggi baru, perputaran sektor pasti akan selalu ada. Selama proses perputaran sektor, para investor berusaha mencari tema-tema baru, dan sentimen pasar ini akan terus ada dalam jangka panjang. Namun, saya akan lebih fokus pada: kembali ke topik AI, jika pendapatan AI akhirnya melebihi ekspektasi, misalnya pendapatan Anthropic atau model besar Tiongkok terus melampaui ekspektasi tahun depan dan tahun setelahnya, maka investasi di AI akan terus berlanjut. Karena pada saat itu, masalah apakah CAPEX bisa kembali dan periode pengembalian modal mungkin juga akan teratasi. Selama token di hilir laku keras, dan layanan cloud di tengah juga laku baik, seluruh rantai industri pada akhirnya dapat teratasi.
Dari sudut pandang ini, sebenarnya sama seperti Anda membeli Amazon sejak tahun 2001: dalam sebagian besar waktu, itu menghasilkan keuntungan. Amazon tumbuh sangat pesat selama dua dekade terakhir sebagai saham e-commerce, atau e-commerce ditambah cloud, dan pada dasarnya Anda selalu benar kapan pun membelinya, bahkan jika Anda membelinya pada puncak gelembung tahun 1999, hingga hari ini sudah menghasilkan return lebih dari 40 kali lipat.
Dua: Penyimpanan: Evaluasi ulang manufaktur canggih dari komoditas hingga "semacam TSMC"
Pak Z: Saya melihat pernyataan bahwa biaya penyimpanan mungkin mencapai 13% hingga 18%, tetapi setelah tahun depan hingga tahun setelahnya, penyimpanan itu sendiri, bahkan chip itu sendiri, mungkin mengalami penurunan harga akibat oversupply, yang akan mempersempit pendapatan dan laba perusahaan besar ini. Apakah ini benar-benar akan terjadi, atau apakah sebenarnya ini pasti under supply?
Bill Qian: Saya percaya bahwa pasokan akhirnya akan mengejar permintaan. Namun berdasarkan pertumbuhan permintaan komputasi dari hilir, baru-baru ini saya melakukan beberapa penelitian, dan para ahli industri secara umum percaya bahwa, dalam hal penyimpanan, kemungkinan besar akan tetap berada dalam kondisi pasokan sangat terbatas hingga sebelum tahun 2028.
Sementara itu, struktur pasar penyimpanan itu sendiri juga berubah: dari DRAM yang sangat homogen sebelumnya, kini memerlukan HBM (High Bandwidth Memory) yang disesuaikan dan merupakan bagian dari manufaktur canggih. Dalam logika ini, siklus peningkatan CAPEX untuk penyimpanan itu sendiri di masa depan akan sangat panjang; dan logika kita terhadap keseluruhan penyimpanan tidak lagi seperti commodity (komoditas) sebelumnya, melainkan harus dilihat seperti TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company), yaitu sebagai logika manufaktur canggih. Dalam logika ini, valuasi di masa depan juga perlu ditinjau ulang.
Namun, poin yang baru saja Anda sebutkan, yaitu apakah permintaan masa depan akan cukup dipenuhi oleh pasokan, menurut saya pertanyaan ini akan terus ada dalam jangka panjang. Mungkin pada akhirnya akan terjadi kelebihan pasokan yang berlebihan; namun di sisi permintaan, karena peningkatan kemampuan optimasi teknik Tiongkok, akhirnya akan mencapai keseimbangan. Jika demikian, maka valuasi atau aset manufaktur hulu pada saat itu juga perlu mengalami penurunan.
Victor: Penyimpanan adalah sektor paling menonjol dalam siklus ini; ia sendiri merupakan saham siklus yang sangat kuat: waktu pembangunan pabrik panjang, investasi modal besar, dan memiliki karakteristik siklus yang sangat jelas di masa lalu—menghasilkan keuntungan besar saat pasar baik, tetapi rugi besar ketika pasokan tiba-tiba melimpah. Dalam siklus AI kali ini, penyimpanan memang memiliki beberapa hal yang sama dan beberapa yang berbeda: seperti HBM, proporsi penjualan dengan harga tinggi dan marjin tinggi meningkat signifikan; kapasitas HBM justru mendorong keluar kapasitas penyimpanan biasa seperti DRAM dan NAND, sehingga membantu menstabilkan harga penyimpanan tradisional; perusahaan seperti Micron juga menandatangani kontrak lebih panjang dengan pelanggan, termasuk belasan perjanjian strategis dengan klien. Secara keseluruhan terkait gelembung AI, menurut Anda, apa saja yang berbeda dan apa saja yang sama kali ini?
Bill Qian: Mari kita bahas dulu hal yang sama. Pertama, ini adalah inovasi nyata, sebagaimana internet generasi sebelumnya, elektrifikasi, dan industrialisasi; kita akan memisahkan inovasi ini dari gelembung tulip. Ini tetaplah inovasi nyata. Kedua, memang semua inovasi memiliki CAPEX yang tumbuh lebih cepat daripada pendapatan bisnisnya, baik itu gelombang kereta api atau elektrifikasi di masa lalu—pertumbuhan CAPEX jauh melampaui pendapatan. Inilah mengapa saat ini banyak yang khawatir: CAPEX penyedia cloud tahun ini mencapai lebih dari 700 miliar dolar AS, dan dalam dua tahun ke depan hingga 2028, CAPEX cloud, CAPEX AI, dan utang AI akan menjadi pasar utang terbesar kedua di Amerika Serikat, hanya kalah dari hipotek rumah. Dalam logika ini, pertanyaannya adalah: apakah pendapatan di hilir mampu menutupi investasi di hulu? Ini juga menjadi titik keraguan banyak pihak.
Tapi ada beberapa hal yang berbeda kali ini. Pertama, selama periode panjang, sebenarnya semua orang berinvestasi dengan modal sendiri, dan utang itu sendiri tidak terlalu tinggi; baru-baru ini, perusahaan seperti M7 (tujuh raksasa saham AS) pun mulai mengumpulkan dana utang. Kedua, poin besar lainnya adalah kecepatan. Sebelumnya, dalam industrialisasi, dari mesin uap hingga tenaga kerja industri Inggris melebihi tenaga kerja pertanian, memakan waktu sekitar 80 tahun; dalam elektrifikasi, dari generator pertama hingga seluruh Amerika Serikat terlistriki, memakan waktu hampir setengah abad; internet juga membutuhkan belasan tahun untuk mencapai 1 miliar pengguna. Namun hari ini, sejak kelahiran GPT pada November 2022, hanya dalam 36 bulan, pengguna AI di seluruh dunia sudah melebihi 1 miliar. Tentu saja, Anda bisa mengatakan bahwa inovasi AI dibangun di atas dasar digitalisasi global, PC, internet, dan cloud; ia menyelesaikan adopsi di atas raksasa ini. Namun kecepatan itu sendiri... seni bela diri terbaik adalah kecepatan; ketika kecepatannya cukup cepat, apakah pertumbuhan itu sendiri akan meredam beberapa masalah pertumbuhan saat ini?
Satu hal lagi adalah bahwa valuasi keseluruhan tidak berlebihan. Pada siklus sebelumnya, Cisco memiliki PER sekitar 200 kali; tetapi setelah harga penyimpanan turun, sekarang hanya 3-4 kali PER, sementara TSMC dan NVIDIA berada di sekitar 20 kali PER. Anda akan melihat bahwa seluruh industri ini sebenarnya tidak memiliki 'valuasi mimpi' yang berlebihan, dan semuanya berada dalam kisaran PER yang sangat wajar. Kekhawatiran utama orang-orang lebih kepada 'kenaikan yang terlalu cepat' dan masuknya terlalu banyak uang, yang secara alami memicu peringatan; namun dari sudut pandang valuasi absolut, kondisinya sebenarnya masih cukup baik.
Tiga: Penyusutan GPU: Rel kereta bisa menunggu 50 tahun, GPU tidak bisa menunggu
Pak Z: Ada satu poin penting lain di sini. Saya membaca artikel Anda, dan saya merasa poin utamanya adalah kecepatan penyusutan GPU. GPU sebenarnya hanya memiliki jendela ekonomis selama tiga hingga empat tahun, tetapi jalur kereta api bisa bertahan 50 tahun, dan serat optik bisa bertahan 25 tahun. Bahkan jika CAPEX akhirnya menimbulkan permintaan, pendapatan tetap harus mengejar sebelum penyusutan GPU terjadi. Bisakah kita membahas lebih banyak tentang bagian ini?
Bill Qian: Ya. Mengenai masa penyusutan GPU, ada berbagai pendapat di industri. Beberapa orang berpendapat bahwa GPU yang sudah ketinggalan zaman masih bisa digunakan untuk inferensi, sehingga masa pakainya mungkin bisa diperpanjang hingga lima hingga enam tahun. Poin yang ingin saya sampaikan adalah: sekarang semua orang sedang menghitung ini. Dua hari lalu, CFO OpenAI tampaknya mengatakan bahwa satu GW (gigawatt) kira-kira dapat menghasilkan ARR (annual recurring revenue) sebesar 10 miliar dolar AS per tahun, sehingga waktu balik modalnya berada di antara tiga hingga lima tahun.
Jadi mengenai periode balik modal, semua orang masih dalam proses menunggu. Saat ini, kekhawatiran terbesar berasal dari periode balik modal secara keseluruhan. Karena periode balik modal ini pada akhirnya akan menentukan: pengembalian ekuitas (equity) dari penyedia cloud tradisional CSP, dan para NeoCloud (penyedia cloud baru), serta yang lebih penting lagi, apakah utang (debt) mereka pada akhirnya bisa dibayar lunas. Ini adalah pertanyaan terbesar yang dihadapi semua orang.
Di bawah pertanyaan ini, saya rasa ada dua poin. Pertama, di hilir: seberapa baik Token dari Anthropic, OpenAI, atau produsen aplikasi lainnya dapat terjual. Jika ARR mereka terus meningkat, maka CAPEX di hulu pada akhirnya bukan lagi masalah. Kedua, perlu mengamati bagaimana produsen Tiongkok pada akhirnya akan mengguncang seluruh meja permainan.
Empat:颠覆中国廉价 Token nilai: Teknologi sukses, investasi gagal?
Bill Qian: Ketika produsen Tiongkok akhirnya memulai perang harga dengan harga Token 1/20, bahkan 1%, baik di bidang model besar maupun multimodal, yang mungkin terjadi adalah: kesejahteraan sosial global dalam penggunaan AI meningkat, adopsi AI secara masif meningkat, tetapi pendapatan produsen Amerika turun; sementara pendapatan yang turun dari produsen Amerika tidak sepenuhnya diraih oleh produsen Tiongkok, karena mereka sendiri juga sedang berperang harga.
Akhirnya, sejumlah besar pengembang dan pengguna menggunakan bentuk campuran antara model harga tinggi dan model harga rendah. Dari sudut pandang ini, pada akhirnya tercipta banyak nilai (value creation), tetapi penangkapan nilai komersial (value capture) tidak sebanyak itu. Hal ini terlihat dari: valuasi perusahaan Amerika akan turun drastis; perusahaan China tentu akan naik, tetapi kenaikannya tidak sebanyak penurunan valuasi yang dihilangkan.
Jadi ini adalah satu poin yang perlu diamati ke depannya. Di titik itu, jika industri ini akhirnya menjadi seperti mobil listrik: konsumen dan pengembang senang, tetapi apakah berinvestasi pada perusahaan-perusahaan ini masih bisa memberikan pengembalian ROE yang sangat baik dalam beberapa tahun mendatang? Ini adalah hal yang harus dipikirkan setiap orang.
Pak Z: Ini terdengar cukup menakutkan. Misalkan Kimi K3, Qwen, atau apa pun itu, kinerjanya mulai jauh unggul dibanding Claude atau GPT, tingkat popularitasnya meningkat, dan justru menyerap pengguna OpenAI serta Anthropic, valuasi mereka anjlok, pasar mulai kehilangan ilusinya, valuasi perusahaan model puncak terkompresi, maka kinerja di pasar sekunder (secondary market) juga tidak akan baik, dan waktu go public kedua raksasa tersebut akan tertunda. Apakah skenario akhirnya akan seperti ini? Apakah kita mungkin akan melihat skenario ini dalam enam bulan?
Bill Qian: Saya merasa bahwa peningkatan pangsa pasar produsen Tiongkok secara global hampir pasti terjadi. Karena jika Anda melihat ulasan daring, Anda akan melihat bahwa model open-weight (yang dikenal sebagai model open-source Tiongkok) semakin cepat mengejar model closed-source, dan kesenjangan kinerja juga semakin menyempit.
V. Token Budgeting Menggantikan Token Maxxing: Era Penggabungan Sumber Tertutup dan Sumber Terbuka
Bill Qian: Dalam logika ini, sekarang di Silicon Valley, Anda akan melihat bahwa pola pikir orang telah berubah dari semula "anggaran saya tak terbatas"—yang dikenal sebagai Token Maxxing—menjadi "saya mulai menggunakan Token saya dengan sangat tepat": mana yang digunakan untuk yang高端, mana yang digunakan untuk yang menengah-rendah, yaitu Token Budgeting. Pola pikir ini sebenarnya sudah terbentuk.
Dalam logika ini, secara global, penggunaan model seperti Claude digunakan untuk segmen high-end, sementara model-model Tiongkok digunakan untuk segmen menengah dan rendah—ini sudah menjadi kebiasaan penggunaan umum. Jadi saya percaya hal ini pasti akan terjadi. Inilah mengapa beberapa waktu lalu kita bisa melihat OpenAI mulai menurunkan harga. Saya tidak yakin apakah Anthropic akan go public tepat waktu, tetapi jika mereka go public tepat waktu, harga sahamnya juga akan mencerminkan titik ini: perang harga dari produsen Tiongkok. Yang dimaksud dengan perang harga adalah saya menggunakan produk dengan kinerja yang sebanding atau serupa dengan Anda, tetapi harganya hanya sepersepuluh, seperlima, atau bahkan 1%.
Tuan Z: Ini terdengar seperti hal yang sangat biasa dilakukan pasar Tiongkok, seperti perang harga saat itu oleh JD.com atau Meituan, saling mematikan hingga pemerintah akhirnya berkata, "Berhenti main-main sembarangan." Bagaimana ini akan berakhir? Karena perang semacam ini antara Tiongkok dan AS terasa akan berlarut-larut.
Bill Qian: Saya rasa, kita perlu melihat apakah hal ini akan masuk ke dalam negosiasi perdagangan berbagai negara. Secara intuisi pribadi saya, saat ini prioritasnya belum terlalu tinggi. Karena negosiasi perdagangan pada dasarnya harus berfokus pada industri yang memiliki jumlah pemilih dan tenaga kerja yang relatif banyak. Sebagai contoh, Australia sangat peduli dengan daging sapi mereka, Amerika Serikat sangat peduli dengan jagung mereka, dan Eropa sangat peduli dengan mobil mereka, karena semua itu adalah industri yang memiliki banyak pemilih dan tenaga kerja. Namun, AI sendiri adalah industri yang relatif elit dan sangat kompetitif, jadi saya tidak yakin apakah di masa depan ia akan menjadi bagian dari tawar-menawar dalam perang dagang antar negara. Tentu saja, jika melibatkan negosiasi terkait kepatuhan data, saya rasa itu mungkin terjadi.
Namun secara jangka pendek, saya merasa ini masih sekali lagi persaingan teknologi global. Ini berbeda dari sebelumnya: sebelumnya, misalnya perang seratus tim dan perang harga di e-commerce Tiongkok, semuanya bersifat regional; kali ini, dalam arti tertentu, ini adalah perang kinerja-harga AI global.
Enam: Apakah perang harga akan memasuki negosiasi perdagangan: AI kedaulatan adalah variabel sejati
Bill Qian: Satu-satunya hal yang mungkin menghambat orang untuk terlibat dalam perang ini, menurut saya, bukanlah negosiasi perang perdagangan, melainkan kekhawatiran setiap negara terhadap keamanan strategis mereka sendiri. Hal ini mungkin membuat beberapa wilayah pada akhirnya tidak lagi memperdulikan rasio harga-kinerja, tetapi memutuskan untuk mengembangkan AI kedaulatan mereka sendiri. Saya rasa ini adalah topik lain.
Tuan Z: Saya juga penasaran dengan pandangan Anda. Jelas sekali di Asia Timur, Taiwan, Jepang, dan Korea Selatan pada dasarnya dibina oleh Amerika Serikat sebagai "kakak tua," sehingga termasuk dalam blok semikonduktor Barat. Anda sebelumnya juga pernah mengatakan bahwa untuk memahami hype pasar saham Asia kali ini, mungkin perlu kembali melihat ke Ministry of International Trade and Industry Jepang, sistem perencanaan ekonomi Korea Selatan, serta Kementerian Ekonomi Taiwan dan Academia Sinica yang menggerakkan kekuatan organisasi perusahaan swasta. Sementara itu, jika melihat ke Tiongkok, kita harus melihat Komisi Pembangunan dan Reformasi Nasional, pemerintah daerah, serta dana industri. Logika ini lebih mirip pemerintah memilih pemenang. Lalu bagaimana dengan sistem ekonomi Barat? Bagaimana menurut Anda peran ekonomi Asia Timur dan Barat dalam menggerakkan industri strategis nasional, serta keunggulan dan kelemahan masing-masing?
Bill Qian: Saya merasa dalam proses ini, orang-orang akan menyadari bahwa sistem top-down yang selama ini digunakan secara nasional tampaknya selalu berhasil. Dulu, banyak ekonom percaya bahwa pasar tidak bisa diintervensi dan sebaiknya dibiarkan 100% berjalan sendiri. Namun, kita akan melihat bahwa di seluruh lingkaran budaya sumpit Asia Timur—baik Korea, Jepang, Tiongkok, maupun wilayah lainnya—logika top-down ini sebenarnya telah membantu banyak industri berkembang dengan baik.
Dalam proses ini akan ada beberapa pemborosan, tetapi ketika sesuatu terlalu penting, pendekatan top-down: pertama, menjamin sumber daya absolut; kedua, menjamin konsentrasi seluruh sumber daya untuk mengerjakan satu hal. Jadi kita akan melihat, baik itu chip Taiwan, Korea, maupun Jepang, fenomena ini menurut saya selalu berhasil.
Tujuh: Pemerintah Kembali Masuk: Keunggulan Sistem Nasional di Asia Timur dan Budaya Lingkaran Sumpit
Bill Qian: Dalam logika ini, Anda juga akan melihat Amerika Serikat dan India mencoba menirunya. Namun, menurut saya, peniruan semacam ini mungkin memiliki makna tertentu, tetapi pasti tidak sesignifikan budaya sumpit. Karena pada akhirnya, di bawah pemerintahan kecil, sumber daya yang dapat Anda miliki terbatas. Saat ini, bagi para penganut murni pasar, ini adalah proses yang memalukan. Pada akhirnya, akan ditemukan bahwa logika budaya sumpit—dari baja dan mobil di masa lalu, hingga fotovoltaik dan kendaraan listrik Tiongkok, hingga manufaktur chip yang menjadi keunggulan Asia Timur saat ini—terkadang memang sangat efektif dari atas ke bawah.
Tuan Z: Jika kembali menggunakan logika pengaturan top-down dari pemerintah, apakah ini masih bisa diterapkan secara akurat pada model-model unggulan? Misalnya, Tiongkok mengatur secara akurat Alibaba, Tencent, atau Moonshot; atau seperti Trump di Amerika Serikat, yang menggunakan banyak kekuatan politik, misalnya sebelumnya menyatakan bahwa Fable 5 dari Claude memiliki kekhawatiran keamanan nasional, sehingga awalnya tidak dibuka untuk penggunaan publik, hanya untuk militer Amerika Serikat. Apakah pengaturan top-down semacam ini masih mungkin berlaku pada model-model unggulan? Maksud saya, seperti dulu ketika Departemen Ekonomi dan Research Institute of Industrial Technology di Taiwan mengatakan, “Kita akan mengalihkan semua sumber daya, tenaga ahli, dan dana ke Hsinchu.”
Bill Qian: Mengerti. Saya merasa fenomena ini akan bertahan lama di Asia Timur, dan saya pikir ini juga terkait dengan logika pemerintahan yang relatif besar secara keseluruhan di Asia Timur. Selain itu, saya merasa di Asia Timur selalu ada budaya: baik birokrat maupun pengusaha, dalam arti tertentu semua orang berbagi semangat scholar-official, sehingga suatu hal akhirnya bisa dibahas dengan bahasa yang sama dan sumber daya bersama digunakan untuk menyelesaikannya. Dengan logika yang sama, saya merasa hal ini mungkin lebih sulit terjadi di Barat saat ini. Dulu mungkin bisa, misalnya di Amerika saat masa pemerintahan Roosevelt, pemerintah Amerika saat itu juga cukup besar.
Delapan: Rotasi sektor dan lingkaran kompetensi: Jangan jadi orang yang menerima bola panas
Victor: Di sisi teknologi besar, saya agak penasaran bagaimana pandangan Kak Bill tentang jangka pendek dan jangka panjang. Jika dilihat dari perspektif 20 tahun, perusahaan internet memang telah meningkat puluhan kali lipat; namun banyak investor masih fokus pada bagaimana memilih jalur terbaik saat ini untuk mendapatkan pengembalian yang baik dalam jangka pendek. Baru-baru ini, dana semikonduktor mulai mengalir ke perangkat lunak dan teknologi besar. Apakah ini akan menjadi tema kami untuk paruh kedua tahun ini? Ataukah kita harus mengambil langkah demi langkah? Di mana dana mulai mengalir, apakah ada tanda-tanda yang terlihat?
Bill Qian: Pertama-tama, saya sendiri bukanlah ahli dalam perputaran jangka pendek. Selain itu, menurut saya, sejumlah besar perputaran jangka pendek sebenarnya juga sangat kacau. Di pasar, modal spekulatif, hedge fund Korea, Hong Kong, dan Lujiazui, sebenarnya memiliki banyak investor yang berfokus pada saham small cap hingga middle cap, yang sering kali saling berbagi informasi tentang saham tertentu, lalu bersama-sama membeli perusahaan dengan kapitalisasi menengah, setelah itu muncul berbagai narasi kecil di pasar, dan akhirnya semua orang bersama-sama mengerek harganya. Dalam arti tertentu, ini sebenarnya sangat mirip dengan bagaimana modal di kalangan crypto sebelumnya saling mengejar sektor-sektor tertentu.
Dalam proses ini, mencoba menangkap sektor merasa sangat melelahkan. Ketika seseorang mencoba menangkap sektor, itu berarti Anda bukanlah orang yang membentuk narasi tersebut, melainkan mungkin orang yang menerima beban terakhir. Saya merasa ini sendiri bukan logika investasi yang baik. Kecuali Anda sudah memprediksi secara fundamental beberapa bottleneck berikutnya, misalnya mampu mengidentifikasi lebih awal bahwa memory (penyimpanan) menjadi bottleneck bagi industri, maka pada akhirnya bukan lagi didorong oleh tren, melainkan oleh logika yang didasarkan pada penelitian bottleneck keseluruhan rantai industri.
Jadi, untuk menjawab pertanyaanmu, saya tidak terlalu ahli dalam menilai tren sektoral jangka pendek. Kecuali kamu sendiri berada di dalam permainan ini dan kamu adalah orang yang membuatnya, saya menyarankan agar kamu tetap memegang aset yang benar-benar kamu percayai; atau pada akhirnya, kamu bisa membeli ETF yang lebih luas, seperti ETF penyimpanan, semikonduktor, atau bahkan ETF teknologi yang lebih umum. Saya merasa lebih penting untuk tetap berada dalam lingkup kompetensimu sendiri.
Sembilan: Keputusan hilir menentukan segalanya: rantai transmisi dari lapisan aplikasi, penyedia cloud hingga chip dan penyimpanan
Pak Z: Dari sudut pandang saat ini, bagaimana menurut Anda perkembangan seluruh pasar AI ke depan? Kita bisa melihat bahwa pada Juni dan Juli, seluruh industri semikonduktor dan AI mengalami penurunan. Setelah pemilihan tengah masa jabatan Amerika (midterm election) pada November, apakah Anda memperkirakan pasar sekunder akan mengalami koreksi atau kejatuhan, atau justru akan naik?
Bill Qian: Saya tidak ahli dalam memprediksi tren pasar. Namun, saya tetap berpendapat bahwa baik pemiluh tengah masa maupun kenaikan suku bunga AS pada akhirnya semuanya adalah faktor makro. Situasi makro saat ini pasti tidak seoptimis sebelumnya. Saya merasa mereka yang sudah memiliki posisi harus memikirkan dengan serius tentang re-balancing selanjutnya; sementara mereka yang belum memiliki posisi cukup, saya ucapkan selamat, karena Anda bisa menunggu kesempatan untuk masuk dengan sabar.
Sedangkan dari sisi fundamental, menurut saya poin penting lainnya adalah memantau pertumbuhan aplikasi hilir, atau apakah pendapatan Anthropic dan OpenAI dapat terus tumbuh, atau apakah akan menghadapi variabel seperti persaingan dari produsen Tiongkok. Ini mungkin akan sangat memengaruhi valuasi mereka. Atau, bisnis coding (pemrograman) tumbuh terlalu cepat sehingga terus melebihi ekspektasi, karena pada dasarnya coding secara某种程度 dapat menggantikan hampir semua pekerjaan kantor di seluruh dunia.
Saya merasa lebih penting untuk memantau hal ini. Karena ini adalah bagian paling hilir, dan hilir akan menentukan krisis utang dan masalah CAPEX penyedia cloud di tingkat menengah, yang selanjutnya akan menentukan volume pengiriman chip dan penyimpanan di tingkat hulu. Jadi ini adalah seluruh logika dari hilir ke menengah hingga hulu. Saya menyarankan setiap orang untuk memantau pendapatan fundamental nyata dari industri ini, dan akhirnya apakah bisa meredam pertumbuhan berlebihan yang sangat cepat di seluruh industri.
Tuan Z: Di segmen hilir, menurut saya, lapisan paling bawah tetaplah aplikasi AI, tetapi lapisan di atasnya sebenarnya adalah lapisan model besar. Di lapisan aplikasi AI ini, tampaknya belum terlihat aplikasi lain selain model besar, apakah pemahaman saya seperti ini?
Bill Qian: Ya, saya setuju dengan pemahaman ini. Kita bisa membagi seluruh AI menjadi aspek lunak dan keras. Untuk aspek lunak, pendapatan terbesar saat ini masih berasal dari model besar; pendapatan dari video dan gambar dalam multimodal belum menyusul model besar. Sedangkan untuk aspek keras, baik kecerdasan tubuh di Amerika maupun Tiongkok, robot, menurut saya pendapatannya saat ini juga belum terlalu besar.
Kemudian, ketika Anda mengatakan membeli pertumbuhan dan bertaruh pada masa depan, pasti Anda berharap bahwa perangkat lunak pada akhirnya dapat menggantikan 10% hingga 20% pekerjaan kantor di seluruh dunia; sementara perangkat keras, berbagai jenis layanan dan pekerjaan fisik, juga dapat menggantikan sebagian tertentu. Dari sudut pandang ini, hal ini setara dengan: seluruh pasar tenaga kerja global bernilai puluhan triliun dolar, dan akhirnya mungkin 10 triliun dolar akan digantikan oleh AI perangkat lunak dan AI perangkat keras. Jika 10 triliun dolar dikalikan dengan rasio PS 10 kali atau 20 kali, maka akan menciptakan pasar dengan kapitalisasi sebesar 100 hingga 200 triliun dolar. Di masa depan, dalam total industri global, pertanian mungkin akan menjadi bagian kecil, industri akan menjadi bagian besar, dan sebagian besar lainnya adalah industri yang diberdayakan oleh AI. Karena AI sendiri kemungkinan besar akan menciptakan lebih banyak nilai dalam layanan dan keuangan.
Sepuluh: Robot dan Kecerdasan Embodied: Perlombaan AS-Tiongkok lagi-lagi seperti "mobil listrik"
Tuan Z: Baru saja membahas embodied intelligence, saya penasaran apakah Anda pernah melihat perkembangan di bidang robotics? Saya perhatikan di Amerika, banyak yang membahas perusahaan robot bernilai tinggi seperti Figure AI, sementara di Tiongkok, perusahaan yang paling diperhatikan adalah Unitree Robotics, yang tampaknya akan melakukan IPO pada 10 Agustus. Perkembangan robot di Tiongkok dan Amerika menurut saya agak mirip dengan era awal mobil listrik: Apple di Amerika mengatakan ingin membuat mobil, sudah berbicara selama 10 tahun, tetapi Apple Car belum juga muncul; tetapi Xiaomi mengatakan ingin membuat mobil, dan dalam tiga tahun sudah memproduksi massal, ditambah merek-merek kuat seperti BYD dan XPeng. Saya merasa industri manufaktur masih menjadi kekuatan Tiongkok, bagaimana menurut Anda?
Bill Qian: Saya lebih cenderung membandingkan seluruh industri robot dengan mobil listrik. Karena pada akhirnya, ini hanyalah gabungan perangkat lunak dan perangkat keras: kecerdasan ditambah perangkat keras. Dan Tiongkok sendiri adalah negara manufaktur besar, saya percaya bahwa dalam jangka panjang ke depan, pasokan berbiaya sangat tinggi dari Tiongkok akan terus memenuhi pasar global.
Di Amerika, mungkin mirip dengan industri ponsel: akan ada iPhone. Tiongkok mungkin pada akhirnya akan menguasai hampir seluruh pengguna non-Apple di seluruh dunia, sementara Amerika akan memiliki "Apple" sendiri yang lebih premium. Baik karena masalah positioning pasar, pertimbangan keamanan nasional, atau hambatan perdagangan, saya merasa logika yang sama juga berlaku dalam bidang kecerdasan tubuh dan robotika.
Pada akhirnya, pada dasarnya semuanya sama: ponsel secara tertentu juga merupakan alat komputasi genggam; mobil listrik suatu hari nanti setelah memiliki FSD (pengemudi otomatis penuh) sebenarnya juga merupakan robot beroda; dan robot pada akhirnya juga akan dibuat dengan logika yang sama seperti saat membuat ponsel atau mobil listrik. Jadi, saya memprediksi bahwa masa depan industri ini akan sangat mirip dengan industri ponsel atau mobil listrik sebelumnya.
Sebelas: Kebangkitan dan Kejatuhan Negara Berdaulat: Mengapa Asia Berikutnya Masih Asia
Victor: Anda sebelumnya pernah menulis bahwa Anda mengikuti World Artificial Intelligence Conference (WAIC). Dalam konteks pemerintah yang ikut terlibat, saya cukup penasaran: di Asia Timur, Jepang, Korea, Taiwan, dan Tiongkok semuanya mendapat manfaat besar dari gelombang AI ini; Amerika Serikat, Eropa, dan Timur Tengah juga melakukan investasi AI besar-besaran dengan cara yang berbeda untuk melompat maju. Anda menyebutkan bahwa Asia Timur hampir satu-satunya wilayah di era sebelumnya yang mencapai perkembangan lompatan melalui ekonomi yang dipimpin dan direncanakan pemerintah, menyelesaikan tindakan semacam "melewati Inggris dan mengejar Amerika". Dalam gelombang AI berikutnya, negara atau wilayah mana yang menurut Anda memiliki potensi serupa? Misalnya, Malaysia dan Vietnam di Asia Tenggara, atau Amerika Latin dan Afrika—apakah ada negara-negara yang akan memanfaatkan peluang "perubahan model pemerintah" ini?
Bill Qian: Kami mengamati perang perdagangan dan melihat bahwa negara-negara seperti Meksiko akhirnya menjadi lokasi keuntungan arbitrase sementara. Namun secara keseluruhan, dari sudut pandang munculnya negara berdaulat, saya merasa ada beberapa poin yang perlu diperhatikan.
Pertama, populasi tertentu. Kemudian pendidikan yang baik, budaya "kesabaran jangka panjang" yang baik—dengan kata lain, kerja keras, yaitu kesediaan Anda untuk berinvestasi untuk masa depan. Hal ini pada akhirnya akan terwujud dalam upaya belajar, sekaligus dalam upaya menabung dan berinvestasi. Oleh karena itu, Anda akan melihat bahwa poin-poin ini menjadikan wilayah budaya Konfusianisme sebagai salah satu dari sedikit—mungkin satu-satunya—tempat pasca-perang yang mampu mengubah populasi sebanyak satu atau dua miliar orang dari negara agraris menjadi ekonomi maju.
Secara sistematis, saya tetap merasa bahwa di abad ke-21, Asia berikutnya tetaplah Asia. Di sini ada negara-negara yang lebih maju dan berkembang lebih cepat, seperti Singapura dan Korea, serta Tiongkok daratan yang kini juga perlahan mengejar. Negara-negara Asia Tenggara juga perlu memenuhi syarat-syarat ini: mau bekerja keras, rajin, dan bersedia berinvestasi, sehingga kita bisa melihat bahwa Vietnam juga sedang berkembang.
Kadang-kadang saya memperlakukan negara seperti tim perusahaan untuk menilai apakah ia layak atau tidak, sebenarnya mirip dengan menilai perusahaan: kemampuan menunda kepuasan, bersedia berinvestasi untuk masa depan, bersedia bergabung dalam tatanan global, ditambah lingkungan geografis dan eksternal yang baik. Jadi saya tidak merasa kemakmuran negara berdaulat di masa depan akan mengalami perputaran sektor; saya tetap percaya bahwa manfaat masa depan sebagian besar masih akan diraih oleh negara-negara Asia. Jadi pada akhirnya, perkembangan antar negara juga berbentuk: teknologi memberikan kesetaraan peluang bagi semua negara dan semua individu, tetapi peluang dan perkembangan pada akhirnya tidak setara.
Twelve: Akhir Bonus Demografi: Mengapa India Adalah "Negara Besar Pertama yang Dijual Pendek oleh AI"
Victor: Ini juga bisa di-echo ke artikel lainmu tentang bonus demografi. Keunggulan utama negara-negara Asia ini juga semuanya berasal dari bonus demografi. Kamu menyebutkan bahwa India adalah negara pertama di dunia yang di-short oleh AI, terutama karena industri perangkat lunaknya sangat berkembang, agak seperti basis produksi outsourcing Silicon Valley Amerika; namun sekarang AI paling banyak menggantikan pekerja kantor dan insinyur tersebut, sehingga India benar-benar menjadi yang pertama terdampak. Lalu, bagaimana dengan negara-negara berpenduduk besar lainnya, seperti Tiongkok dan Jepang? Apakah populasi mereka nantinya bisa diubah menjadi keunggulan, atau apakah mereka juga akan menghadapi masalah yang sama seperti India?
Bill Qian: Di balik pertanyaan ini, menurut saya perlu dijelaskan. Di masyarakat pertanian, populasi belum tentu menjadi keuntungan, karena ada jebakan Malthus: Anda mudah memiliki banyak anak, tetapi makanan tidak mencukupi, sehingga banyak orang kelaparan hingga meninggal, dan populasi kembali ke titik keseimbangan. Namun, setelah memasuki masyarakat industri, begitu Anda dapat memicu siklus ekonomi positif dan memberikan kesempatan pendidikan kepada semua orang, bersama-sama mereka bergerak dari pekerjaan bernilai tambah rendah hingga bernilai tambah tinggi, dalam proses ini, negara berdaulat, keuntungan populasi, dan tenaga kerja sebenarnya saling terkait secara positif. Oleh karena itu, Anda akan melihat bahwa banyak negara berdaulat industri dalam promosi mereka sangat mendorong kelahiran.
Inti utamanya adalah: populasi membutuhkan pekerjaan, menciptakan banyak peluang kerja, menghasilkan banyak barang, lalu mendapatkan imbalan; setelah mendapatkan imbalan, mereka akan mengonsumsi, dan konsumsi ini menghabiskan barang-barang yang sebelumnya diciptakan oleh populasi, sehingga membentuk siklus positif yang baik. Namun, di bidang AI sekarang muncul situasi: AI sendiri menciptakan banyak output, tetapi tidak perlu menciptakan banyak peluang kerja, sehingga pada akhirnya populasi tidak memiliki daya beli yang cukup. Inilah mengapa Musk berpendapat bahwa fenomena uang di masa depan akan menjadi fenomena deflasioner. Karena jika pasokan sendiri tidak lagi langka, maka seluruh prinsip ekonomi dasar dan pemahaman umum tentang populasi perlu ditulis ulang.
Kembali ke kasus mikro India: India sebelumnya memiliki sekitar tiga hingga empat juta tenaga kerja TI, yang menjadi impian kelas menengah lokal, di mana semua orang berharap menjadi pekerja TI setelah dewasa. Namun, sekarang yang mengalahkannya bukanlah insinyur TI dari negara lain, melainkan pertumbuhan ARR Anthropic. Saya merasa ini adalah fenomena yang sangat menarik. Jadi, bagaimana kita memandang bonus demografi di masa depan, menurut saya, juga perlu dipertimbangkan secara kontekstual.
Tiga belas: Masalah Eropa: Melihat Aliran Bakat dari Penjualan DeepMind ke Google
Tuan Z: Lalu bagaimana dengan Eropa? Sepertinya semua orang mengabaikan Eropa. Minggu lalu, Musk melakukan wawancara dengan pemimpin redaksi The Economist, dan seluruh wawancara tersebut membahas bagaimana Musk merasa Eropa agak kacau karena imigrasi dan gagal memanfaatkan perkembangan internet setelahnya, sehingga Eropa tertinggal. Apakah Anda mengikuti perkembangan AI di Eropa?
Bill Qian: Saya tidak terlalu memahami bidang ini, jadi saya akan menyampaikan pandangan saya. Cerita AI Eropa sebenarnya bisa kita lihat dari kisah akhir DeepMind yang diakuisisi oleh Google. Saat itu, DeepMind juga mengatakan dalam wawancara bahwa mereka ingin terus melanjutkan pengembangan, tetapi hanya Amerika Serikat yang memiliki dana besar dan mampu membantu mereka cash out serta membeli mereka. Jadi, Anda akan melihat bahwa Eropa tetap menghasilkan talenta, tetapi kapasitas dan keuangan Eropa tampaknya hanya mampu menyelesaikan hal-hal dari 0 hingga 1, lalu berubah menjadi basis pelatihan talenta di luar Amerika Serikat.
Jadi saya merasa bahwa Eropa di masa depan tidak hanya akan menghadapi persaingan besar dari Asia di bidang AI, tetapi juga di bidang mobil listrik dan beberapa industri canggih lainnya. Sebelumnya ada pendapat bahwa JD Vance tumbuh dari wilayah karat Amerika; di masa depan, mungkin beberapa negara maju dulu akan berubah menjadi negara karat. Sebagai contoh, PDB per kapita Jepang saat ini hanya 40.000 dolar AS, kurang dari setengah Singapura, intinya karena selama satu atau dua dekade terakhir, satu per satu industri canggih yang dulunya menghasilkan keuntungan sedang diambil alih oleh pesaing lain, termasuk tekanan dari industri otomotif Tiongkok.
Fourteen, UBI, Sovereign AI, and Governance: AI Will Only Be Sold to Allies Like the F-35
Victor: Akhirnya saya agak penasaran, tadi kita membahas AI, persaingan antar negara, model open-source dan closed-source, serta persaingan AI antara Tiongkok dan AS. Apa pandangan Anda tentang perubahan model tata kelola AI di masa depan antara pemerintah dan industri? Dalam jangka panjang, AI mungkin akan menggantikan sejumlah besar tenaga kerja dan menjadi infrastruktur yang disediakan oleh pemerintah, mirip seperti bagaimana perusahaan telekomunikasi pada masa lalu berubah menjadi infrastruktur. Pada Juli lalu, mantan eksekutif OpenAI juga menyebutkan bahwa jika AS tidak membatasi ekspor model closed-source atau tidak membatasi persaingan dari model open-source Tiongkok, ia khawatir AI akan berubah menjadi model komunis, di mana semua sumber daya disediakan oleh negara. Apa pandangan Anda tentang model tata kelola AI oleh pemerintah di masa depan? Jika AI benar-benar memberikan dampak besar terhadap tenaga kerja dan lapangan kerja, apakah akan muncul model UBI? Meskipun dalam artikel Anda disebutkan bahwa UBI lebih cocok untuk model negara kecil dengan populasi sedikit.
Bill Qian: Saya ingin membahas terlebih dahulu tentang UBI (Universal Basic Income, Pendapatan Dasar Universal). Saya selalu memiliki beberapa keberatan. Pertama: Anda lihat, di seluruh dunia saat ini, jika makanan dibagi rata, seharusnya tidak ada lagi orang yang mati kelaparan, lalu mengapa masih ada orang yang mati kelaparan? Kedua: Kesenjangan kekayaan di Amerika saat ini sangat besar, tetapi mengapa meningkatkan pendapatan kaum miskin dan melakukan reformasi kesehatan juga sulit?
Jadi, poin yang ingin saya sampaikan adalah: UBI pada akhirnya adalah masalah desain struktur politik. Ini mungkin tidak memiliki korelasi linier langsung dengan total GDP masyarakat pada masa itu. Namun, hari ini kita melihat bahwa di beberapa negara Eropa kecil yang dikelola dengan baik, asuransi pengangguran dan gaji pengangguran sebenarnya cukup tinggi, sehingga dalam arti tertentu mereka sudah mewujudkan UBI. Jadi menurut saya: pertama, UBI bukanlah sesuatu yang hanya terjadi di masa depan—ia sudah terjadi hari ini di negara-negara Nordik; kedua, saya rasa mungkin UBI tidak akan pernah terjadi sama sekali, karena kita bisa melihat masalah pangan saat ini: meskipun pasokan pangan global sudah cukup untuk seluruh umat manusia, masih ada orang yang mati kelaparan di Afrika dan Haiti.
Terkait tata kelola negara, karena kecerdasan buatan itu sendiri, saat ini terlihat bahwa nilai yang dapat diciptakannya, atau kecerdasan manusia yang dapat digantikannya, sangatlah kuat, sehingga saya percaya bahwa di masa depan pasti akan ada intervensi pemerintah. Tidak peduli bagaimana perkembangan AI di kalangan masyarakat, saya yakin AI kedaulatan akan selalu ada. Pemerintah juga akan sangat kuat terlibat dalam impor dan ekspor teknologi AI, data AI, dan kemampuan AI. Bahkan, AI di masa depan mungkin akan seperti senjata: Anda hanya akan menjual AI terbaik kepada sekutu Anda, seperti F-35 fighter jet milik Amerika Serikat.