Google Menginvestasikan $2000 Miliar dalam AI, Mempertaruhkan RSI sebagai Lompatan Besar Berikutnya

Titik singularitas AI sudah dekat!

Baru-baru ini, investor terkenal yang dikenal sebagai "Warren Buffett dari Silicon Valley", Chamath Palihapitiya, memprediksi peta jalan utama mengenai "titik singularitas AI" di X.

1. Manusia membangun AGI.

2. AGI menjadi sangat ahli dalam melakukan penelitian di bidang AI.

3. Ia merancang AI yang lebih cerdas.

4. AI yang lebih cerdas itu merancang AI yang bahkan lebih cerdas lagi.

5. Siklus ini terus berulang dan semakin cepat.

Selanjutnya, ia menyampaikan kesimpulan yang mengejutkan—

Lihatlah pencapaian dan kemampuan yang diumumkan oleh berbagai laboratorium AI dalam beberapa minggu terakhir, saya berani mengatakan bahwa kita sekarang sudah berada dalam siklus ini.

Dalam 18 bulan ke depan, RSI akan meningkatkan kemampuan AI dengan cepat.

Pada akhirnya, biaya marjinal semua model AI akan mendekati 0!

Bukan hanya investor, seluruh Silicon Valley saat ini sangat percaya pada RSI.

Baru-baru ini, di sebuah konferensi di UC Berkeley, Jasjeet Sekhon, Chief Strategy Officer Google DeepMind, menyampaikan penilaian yang lebih berdampak:

Investasi gila-gilaan tanpa preseden di kalangan raksasa teknologi pada dasarnya adalah taruhan pada tiga huruf ini—RSI!

"Taruhan ilmiah terbesar dalam sejarah peradaban manusia" ini, skalanya telah melampaui misi pendaratan Apollo, Proyek Manhattan, bahkan seluruh internet.

Mengapa para raksasa rela mempertaruhkan risiko putusnya arus kas demi melanjutkan taruhan ini sampai akhir?

AI saat ini dapat memperbaiki kesalahan sendiri, bisa bekerja berjam-jam tanpa pengawasan, bahkan dapat menghasilkan dan mengoptimalkan kode dasar seperti kernel dan komponen compiler.

Namun, menurut Jasjeet Sekhon, ini baru pendahuluan RSI.

Dia mengatakan, jangan merasa luar biasa bahwa AI dirancang dengan AI, pada masa Revolusi Industri, manusia juga menggunakan mesin uap generasi pertama untuk membuat mesin uap generasi berikutnya yang lebih kuat.

Seperti apa RSI sebenarnya?

Seorang peneliti senior mendefinisikan: RSI sejati berarti model AI dapat secara mandiri merancang ulang arsitektur dasarnya, bahkan menciptakan model generasi baru sepenuhnya dari nol, tanpa intervensi ilmuwan manusia.

Setelah melewati titik kritis ini, kecepatan evolusi AI akan lepas dari kendali manusia.

Iterasi yang memakan puluhan tahun bagi manusia mungkin hanya membutuhkan beberapa minggu, bahkan beberapa hari bagi AI.

At this point, the singularity cycle will truly arrive!

Memahami potensi RSI, Anda akan tahu mengapa Silicon Valley terus menghabiskan uang seperti gila.

Tahun ini, hanya biaya modal Google untuk pusat data AI, chip, dan infrastruktur saja telah mencapai angka menakjubkan antara $195 miliar hingga $205 miliar, dan tahun depan akan meningkat signifikan!

Pemegang saham di Wall Street mulai khawatir, karena dari laporan keuangan, pertumbuhan pendapatan dari perangkat lunak AI atau layanan cloud sementara ini tidak mampu menutupi pengeluaran modal sebesar ini.

Sekhon, yang pernah menjadi profesor statistik di Yale, langsung mengungkap bahaya ini.

Kami sedang menghadapi potensi 'air pocket AI', uang telah dikeluarkan, tetapi pendapatan tidak muncul sesuai harapan.

Pusat data sudah selesai dibangun, chip sudah dipasang, dan listrik sudah terhubung, tetapi hal yang benar-benar bisa mewujudkan investasi ini masih belum datang.

Sebenarnya, jauh sebelum Sekhon, Wall Street sudah menggunakan istilah air pocket untuk menggambarkan situasi ini: pengeluaran modal melampaui pendapatan, dan investor membeli sebuah istana di udara.

Mengapa masih berlari kencang dengan mata tertutup, padahal risikonya sebesar ini?

Jawaban Sekhon adalah: Ini adalah taruhan ilmiah terbesar dalam sejarah peradaban manusia.

Dia mengatakan bahwa saat ini investasi global di bidang AI telah membuat Proyek Manhattan dan misi pendaratan Apollo menjadi tampak kecil, bahkan dibandingkan dengan pengembangan internet di masa lalu.

Logika gambler ini sederhana: teknologi saat ini memang belum benar-benar RSI, tetapi «memendekkannya jelas tidak bijaksana».

Karena begitu RSI benar-benar terwujud, seperti yang disebutkan di atas, biaya marjinal semua model AI akan mendekati nol.

Pada saat itu, perusahaan yang pertama kali menguasai RSI akan memiliki produktivitas hampir seperti ilahi, langsung menekan semua pesaing secara turun dimensi, dan memonopoli sumber daya komputasi dan kecerdasan global.

Ini bukan lagi soal laba rugi sebuah perusahaan, melainkan pertarungan hidup mati di mana pemenang mengambil semuanya dan pecundang tersingkir.

Untuk tiket menuju era baru ini, 200 miliar dolar AS hanyalah hal kecil.

Hari ini, sekumpulan pusat data, TPU, dan listrik ini, jika hanya bergantung pada insinyur manusia yang melatih model secara manual dari generasi ke generasi, akan menjadi aset tetap yang sangat besar dan terus mengalami penyusutan.

Namun, begitu AI mulai mempercepat pengembangan AI, logika buku besar akan berubah secara langsung.

Hashrate yang diinvestasikan tidak lagi habis secara linier, tetapi dapat menghasilkan bunga majemuk: AI generasi ini membantu Anda membuat generasi berikutnya lebih cepat, dan generasi berikutnya membantu Anda membuat generasi setelahnya.

Inilah mengapa Sekhon mengatakan RSI adalah "bagian kunci dari logika investasi". RSI adalah prasyarat untuk mendapatkan kembali uang ini.

Proses RSI dari "Tiga Keluarga Terkemuka"

Google, Anthropic, OpenAI, masing-masing memberikan satu sampel.

Lihat Google terlebih dahulu.

Sistem AlphaEvolve dari DeepMind, yang secara khusus menggunakan AI untuk mengoptimalkan algoritma.

Ini mempercepat salah satu inti kunci dalam pelatihan Gemini sebesar 23%, mengurangi seluruh waktu pelatihan sebesar 1%; desain sirkuit yang dimodifikasinya langsung dimasukkan ke dalam chip TPU generasi berikutnya.

Sekarang ini sudah menjadi alat biasa di infrastruktur Google, tugas-tugas seperti strategi cache dapat diselesaikannya dalam dua hari, padahal dulu memerlukan bulan-bulan bagi manusia.

AI membantu membuat chip dan menciptakan AI yang lebih cepat sudah menjadi kenyataan.

Lihat lagi Anthropic.

Pada April tahun ini, mereka melakukan eksperimen yang lebih agresif: sembilan agen Claude dilemparkan ke dalam tugas penelitian alignment terbatas, di mana mereka mengajukan hipotesis sendiri, menjalankan eksperimen sendiri, dan saling bertukar temuan.

Dua peneliti manusia bekerja selama satu minggu, hanya mengejar kembali 23% kesenjangan kinerja; sembilan agen secara kumulatif menghabiskan 800 jam dan menghabiskan sekitar $18.000 untuk mengejar kembali 97%.

Sepertinya AI sudah bisa melakukan penelitian secara mandiri?

Jangan buru-buru, dalam laporan yang sama, tersembunyi satu bukti kontra yang lebih penting: ketika peneliti menerapkan metode "paling efektif" ini ke lingkungan pelatihan produksi nyata Claude, tidak ada peningkatan yang secara statistik signifikan.

Ini menunjukkan bahwa ada jurang yang memisahkan "percepatan dalam tugas terbatas" dan "rekonstruksi nyata kemampuan AI".

Terakhir adalah OpenAI.

Pada Juli, OpenAI mengungkapkan: GPT-5.6 Sol mereka telah menulis ulang kernel GPU lingkungan produksi secara mandiri melalui Codex, mengurangi biaya inferensi end-to-end sebesar 20%; ia juga menjalankan ratusan eksperimen arsitektur pada model decoding spekulatifnya, meningkatkan efisiensi generasi token lebih dari 15%.

OpenAI bahkan pertama kalinya dalam materi rilisnya, mengumumkan sebuah 'RSI Index' khusus untuk mengevaluasi kemampuan perbaikan diri.

Apakah lingkaran tertutup segera akan berputar?

OpenAI menyatakan dengan sangat hati-hati di kartu sistemnya bahwa GPT-5.6 Sol belum mencapai ambang batas 'High' untuk peningkatan mandiri yang ditetapkan perusahaan; ia dapat menyelesaikan sebagian masalah penelitian nyata, tetapi belum dapat secara andal merancang dan menjalankan skema pasca-pelatihan yang lengkap.

Tiga contoh diletakkan bersama, gambaran RSI saat ini menjadi sangat jelas:

AI membantu pengembangan AI, memang sedang terjadi; tetapi RSI sejati—AI yang secara mandiri merekonstruksi arsitektur lengkapnya, melatih, dan menerapkan penerus yang lebih kuat—masih jauh dari kita.

Kegelapan datang, ketika AI superkuat menjadi peretas dan senjata biokimia

Namun, di balik singularitas, ada bayangan.

Di puncak ini, profesor CS dari Berkeley, Dawn Song, yang baru saja bergabung dengan departemen "Superintelligence" Meta, bersama Sekhon, mengalihkan fokus diskusi ke masalah yang semua orang hindari: risiko ekstrem AI.

Kesepakatan keduanya adalah: yang paling berbahaya bukanlah model tiba-tiba menjadi cerdas, tetapi ketidakseimbangan kecepatan serangan dan pertahanan.

Ketika AI memiliki kemampuan RSI, ia bisa menyembuhkan kanker, membantu manusia menjelajahi alam semesta, tetapi ia juga bisa menjadi senjata pamungkas yang menghancurkan umat manusia.

Pertama adalah "serangan reduksi dimensi" dari sudut pandang keamanan siber.

Dawn Song memperingatkan bahwa dalam jangka pendek, perkembangan AI akan「lebih menguntungkan penyerang」, sebuah medan perang yang sangat tidak seimbang: peretas hanya perlu menemukan satu kerentanan untuk berhasil, sementara pihak bertahan harus mempertahankan semua kemungkinan serangan.

Ketika penyerang jahat memanfaatkan agen AI cerdas untuk meracuni repositori kode sumber terbuka, memindai, dan memanfaatkan kerentanan yang ditinggalkan oleh programmer manusia, hari-hari mendatang akan sangat sulit:

Pertimbangkan betapa rapuhnya sistem pertahanan kita saat ini: jaringan listrik energi Amerika, sistem rumah sakit global, dan jaringan keuangan, di hadapan AI super, mungkin selemah kertas.

Tetapi keamanan siber masih dianggap "anak-anak".

Sekhon lebih khawatir tentang biologi, ia mengemukakan sebuah skenario yang sangat menakutkan di pertemuan itu, bahwa kita sudah sangat dekat dengan dunia di mana "siapa pun, hanya dengan berdialog menggunakan bahasa alami dengan model, dapat merancang virus atau protein mematikan."

Dia mengusulkan bahwa masyarakat masa depan harus memberikan izin, pemantauan, dan pelacakan yang sangat ketat terhadap semua "bahan yang relevan secara biologis", sebagaimana saat ini melacak pupuk yang digunakan untuk membuat bahan peledak.

Saat ini, Google sedang berusaha menerapkan teknologi "watermark" yang mereka gunakan untuk mengidentifikasi konten yang dihasilkan AI, yaitu SynthID, ke bidang biologi.

Ini berarti, di masa depan, jika perusahaan menyintesis urutan DNA untuk perusahaan farmasi, sistem dapat memindai urutan-urutan tersebut untuk melihat apakah ada kode jahat yang disembunyikan dan dibuat secara diam-diam oleh AI dengan risiko mematikan.

Nanti, apakah pertahanan akan dibangun lebih cepat, atau AI akan berkembang lebih cepat?

Ini terdengar seperti fiksi ilmiah, tetapi para ahli di Silicon Valley telah memberikan hitung mundur yang tepat.

Chamath mengatakan: Dalam 18 bulan ke depan, dunia akan masuk ke dalam kekacauan.

Sekhon menilai: RSI sejati "kemungkinan besar akan muncul dalam beberapa tahun mendatang."

Wakil Presiden Riset DeepMind Oriol Vinyals dan co-founder OpenAI Wojciech Zaremba bahkan menyebutkan tahun spesifik: 2027 atau 2028.

Dalam sejarah manusia, belum pernah ada teknologi yang berpotensi menulis ulang jalannya peradaban secara mendasar yang jadwalnya begitu dekat.

Kali ini, yang dipertaruhkan adalah permainan taruhan melawan waktu.

Investasi infrastruktur sedang bergerak cepat seiring kecepatan hashrate, chip, listrik, dan pusat data akan tersedia dalam beberapa tahun mendatang.

Namun, apakah pendapatan yang sesuai dan RSI bisa menaiki kereta ini?

Di ruang kosong di tengah, apakah kita kebetulan akan bertemu dengan "lubang udara" ini?

Tetapi setidaknya di Sekhon, arah taruhan senilai $200 miliar Google sudah jelas: RSI akan datang.

Mesin uap menciptakan mesin uap yang lebih baik, dan manusia memasuki revolusi industri.

Sekarang, AI sedang mengembangkan AI yang lebih baik, dan membawa generasi kita menuju titik batas yang tak diketahui.

Terlepas dari apakah Anda siap atau tidak, pusat data yang berdengung tidak akan berhenti, dan evolusi mandiri AI tidak akan berhenti.

Hitung mundur telah dimulai, apakah Anda siap menyambut titik singularitas?

Referensi:

https://www.theinformation.com/newsletters/ai-agenda/google-deepmind-exec-says-unprecedented-capex-actually-bet-rsi?rc=epv9gi

https://x.com/kimmonismus/status/2084257726599716882

Artikel ini berasal dari akun WeChat "Sinzhiyuan", penulis: ASI Revelation; editor: Yuan Yu Aeneas