MegaETH Berganti Nama Menjadi MEGA, Mengalokasikan $30 Juta untuk Pasar AI Inference

Penulis: David Christopher, Bankless

Diterjemahkan oleh Deep潮 TechFlow

DeepChaoh导读：曾以极限性能为主打的以太坊L2项目MegaETH正式更名为MEGA，并宣布从国库拨款3000万美元转型自研产品，首款聚焦去中心化AI推理市场的应用预计于12月上线。

Menghadapi teknologi verifikasi model yang semakin homogen di pasar, hanya mengandalkan bukti bahwa node "tidak menukar" tidak lagi cukup untuk membangun keunggulan kompetitif. Artikel ini menganalisis mendalam dua gagasan diferensiasi paling menarik dalam whitepaper MEGA: privasi anonim yang lepas dari perspektif terpusat, serta kontrak berjangka daya komputasi yang sangat meyakinkan untuk masa depan.

Selasa minggu ini, MegaETH Foundation secara resmi berganti nama menjadi MEGA dan mengumumkan alokasi dana $30 juta dari kas untuk mengembangkan produk hasil inovasi sendiri, dengan yang paling menonjol adalah pasar AI Inference yang akan diluncurkan pada Desember.

推理市场是我 近期持续追踪的新兴赛道： dalam pasar terbuka ini, siapa pun dapat membeli atau menjual kembali izin pemanggilan model AI, dengan harga biasanya lebih rendah daripada harga resmi laboratorium besar. Permintaan pasar saat ini sangat kuat, dan sebagian besar penggunaan pasar inferensi terus meningkat secara stabil.

Mengingat segmen ini masih berada di tahap awal, dan proses keuangan layanan AI pun baru memasuki tahap permulaan, saya percaya bahwa bagi tim MegaETH yang pernah menciptakan L2 Ethereum dengan "kecepatan ekstrem", meskipun ini merupakan perubahan arah mendadak, itu tetap merupakan pilihan yang cerdas.

Pergeseran ini juga membawa urgensi nyata. Saat ini, TVL jaringan publik hanya berada di bawah $10 juta, turun drastis dari puncaknya lebih dari $245 juta pada Mei. Co-founder Shuyao Kong juga akui di platform X: “Setelah menciptakan jaringan publik tercepat tetapi gagal menemukan product-market fit (PMF),” tim harus membuat perubahan.

Mekanisme spesifik pasar inferensi baru, penyedia daya komputasi, dan daftar model yang akan diluncurkan tetap bersifat rahasia sebelum rilis resmi, tetapi sebuah whitepaper tiga halaman telah menggambarkan ide inti tim.

Selanjutnya, mari kita uraikan klaim inti narasi bisnis ini, untuk melihat di mana bagian paling lemahnya berada, serta apa yang masih bisa menjadi senjata MEGA untuk menembus persaingan.

Akun resmi MEGA (@mega_holdings) mengumumkan dalam tweet: "Hari ini, kami berkomitmen untuk menginvestasikan $30 juta dalam MegaETH untuk mengembangkan produk baru, dengan fokus pertama pada AI inference. Detailnya di mega.holdings."

Titik masuk MEGA berasal dari apa yang disebutnya "paradoks pasokan": harga yang dibebankan oleh banyak penyedia daya komputasi pihak ketiga untuk menjalankan model open-source yang sama jauh lebih rendah daripada harga yang ditawarkan oleh laboratorium asli yang mengembangkan model tersebut.

Sebagai contoh platform OpenRouter, GLM 4.6 dari pengembang Z.ai ditawarkan dengan harga $2,20 per juta token keluaran, sementara penyedia pihak ketiga Venice hanya memerlukan $1,75. Meskipun selisih harganya jelas, MEGA percaya bahwa sebagian besar pembeli tetap lebih suka membayar harga lebih tinggi untuk saluran resmi yang sudah dikenal luas.

Untuk ini, MEGA menawarkan solusi dengan memperkenalkan serangkaian mekanisme verifikasi bernama "Purified Intelligence", yang memverifikasi keaslian model, kepatuhan privasi, dan keamanan penyedia layanan, membuktikan bahwa pihak ketiga asing juga layak dipercaya.

Tujuan akhirnya adalah menciptakan pasar perdagangan di mana kemampuan penalaran sepenuhnya distandarkan. Seperti yang dijelaskan dalam whitepaper, dalam kondisi ideal, “siapa yang menyediakan layanan penalaran ini akan semakin tidak relevan.”

Dengan kata lain, seluruh narasi dibangun di atas “membangun kepercayaan”, terutama berdasarkan “verifikasi model panggilan asli”. Tetapi justru dari sini saya mulai meragukannya.

Pertama, asumsi industri yang ditetapkan MEGA tidak sepenuhnya berlaku.

Penyedia layanan daya komputasi harga rendah saat ini tidak diabaikan oleh pasar: platform rute inferensi populer OpenRouter sendiri akan memberi insentif prioritas ke saluran harga rendah dalam rute default, dan platform ini mengatribusikan sebagian besar perbedaan kualitas output antar penyedia layanan pada perbedaan konfigurasi perangkat lunak pemanggilan alat (tool-calling), bukan pada penggantian model yang disengaja.

Meskipun fenomena "model swapping" yang secara kritis dikritik dalam whitepaper memang secara objektif ada, bukti paling meyakinkan sebagian besar terjadi di saluran gelap penjualan ulang yang tidak resmi. Sebuah penelitian yang diterbitkan pada Maret tahun ini menemukan bahwa hingga 46% verifikasi identitas gagal setelah menguji tiga penjual black box semacam itu.

Lebih penting lagi, alat teknis yang digunakan untuk mengungkap praktik penggantian ini sedang bermunculan dengan cepat dari segala penjuru:

• Pencocokan sidik jari (Fingerprinting): Pekan lalu, pasar inferensi Antseed secara resmi meluncurkan lapisan verifikasi sidik jari baru. Sistem ini menguji penjual daya komputasi dengan pertanyaan fitur langka yang hanya dapat dijawab oleh model tertentu, dan segera mengalihkan permintaan pembeli ke tempat lain jika ditemukan bahwa pihak lawan tidak menjalankan model yang diklaim.

• Hardware Isolation (TEE): Trusted Execution Environment (TEE) is a secure black box within the chip that even the machine owner cannot access, enabling public verification of what code is running inside the chip. Buyers of Antseed can currently directly request service providers to enable this hardware verification.

• Bukti Kriptografi: Awal bulan ini, Anthropic melepaskan prototipe solusi yang menggunakan metode matematis untuk memverifikasi bahwa jawaban benar-benar dihasilkan oleh bobot model tertentu (FlashProve), meskipun satu kali inferensi memerlukan 70 hingga 95 kali lebih banyak daya komputasi dibanding permintaan biasa.

Selain itu, tim Pearl juga sedang mengembangkan versi bukti mandiri berdasarkan Attestable 开发自研证明版本.

Whitepaper MEGA secara bersamaan menyebutkan ketiga solusi di atas, serta mengakui masing-masing memiliki keterbatasan teknis, tetapi tidak secara jelas menyatakan solusi mana yang akan diadopsi akhirnya. Tim kemungkinan besar akan mengintegrasikan salah satu atau beberapa kombinasi dari solusi tersebut, yang tentu saja patut diapresiasi.

Namun kenyataannya, saat ini sudah banyak tim yang fokus pada masalah yang sama, dan sebagian besar alat verifikasi telah tersedia sebagai sumber terbuka untuk digunakan langsung oleh seluruh industri. Hambatan psikologis pembeli terhadap penyedia layanan pihak ketiga sedang cepat menghilang, sehingga hanya dengan meluncurkan fitur "verifikasi model" sulit membuat MEGA menonjol.

Dengan demikian, chip yang benar-benar membedakan MEGA jatuh pada dua gagasan lainnya dalam whitepaper.

Arah pertama adalah perlindungan privasi. MEGA membayangkan melakukan pembersihan dan pengaburan detail sensitif sebelum penyedia daya komputasi melihat permintaan pengguna, serta membagi tugas kompleks untuk ditangani oleh node yang dapat dipercaya dan tidak dapat dipercaya. Desain ini sangat relevan secara praktis, karena saat ini perlindungan privasi yang benar-benar mampu mencegah penyedia layanan melihat prompt (Prompt) melalui perangkat keras tertutup sebagian besar masih terbatas pada model open-source.

Untuk memanggil model besar canggih bersifat tertutup secara aman sambil menjaga privasi, "pembersihan informasi sensitif lokal" hampir satu-satunya jalan kompromi. Namun, tingkat kesulitan teknis dalam menerapkan solusi ini juga sangat tinggi.

Tahun lalu, Freysa pernah menghadirkan fitur serupa di aplikasi Enchanted miliknya yang kini bernama Silo, dengan mengganti frasa pribadi menjadi placeholder agar pengguna dapat mengakses model tertutup seperti GPT dan Claude secara aman.

Namun, Freysa mengumumkan pada November 2025 bahwa tim harus memindahkan perhitungan anonimisasi keluar dari perangkat seluler karena kinerja nyata di ponsel yang bervariasi; log update Juli aplikasi iOS bahkan secara langsung mencantumkan fitur ini sebagai dihentikan dan dihapus.

Demikian pula, proses anonimisasi versi MEGA juga harus sepenuhnya berjalan di luar cakupan MEGA itu sendiri, misalnya sepenuhnya dilakukan di komputer lokal pengguna atau perangkat tertutup, jika tidak, pada dasarnya pengguna hanya mengalihkan informasi sensitif yang seharusnya diberikan kepada pemberi inferensi kepada MEGA.

MegaETH co-founder Yilong Li (@yilongl_megaeth) also noted when releasing the whitepaper: "Expanding more AI computing power only does half the job. Even if service providers have the right models, ample spare computing power, and lower prices, users still won't pay unless they are confident that providers truly run models as advertised and protect their data."

Fitur inti kedua adalah kapasitas komputasi jangka panjang (Future Capacity). Whitepaper MEGA menggambarkan mekanisme seperti ini: pembeli dapat memesan secara pra-bayar pada jendela waktu tertentu, dengan harga yang telah ditetapkan, untuk model tertentu, volume pemanggilan tetap, dan standar kinerja minimum (termasuk kecepatan respons dan stabilitas), serta di masa depan mendukung transfer kontrak kapasitas jangka panjang ini di pasar sekunder.

Anda bisa membandingkannya dengan perusahaan yang memesan kamar hotel dalam jumlah besar beberapa bulan sebelum mengadakan puncak industri besar. Pembeli dapat mengunci kapasitas komputasi yang cukup sebelum peluncuran produk utama, dan jika rencana berubah, mereka masih bisa menjualnya kembali; sementara penyedia kapasitas komputasi dapat menggunakan permintaan yang dijamin ini sebagai jaminan untuk memperoleh pembiayaan dari pemberi pinjaman, guna membeli lebih banyak GPU untuk ekspansi.

Setelah perdagangan kontrak semacam ini mencapai skala, pasar akan menciptakan "kurva penetapan harga forward" yang terbuka dan transparan. Meskipun raksasa keuangan tradisional seperti ICE berencana meluncurkan futures daya GPU yang juga dapat menghindari biaya sewa jam chip, namun hal itu tidak dapat menentukan model mana yang akan dijalankan atau bagaimana hasil outputnya; sebaliknya, kontrak forward MEGA secara langsung terkait dengan "hasil akhir" model itu sendiri.

Dari semua pasar inferensi on-chain yang telah saya tinjau, belum ada yang menyediakan mekanisme serupa, dan inilah precisely di mana teknologi blockchain paling mampu memberikan pengakuan dan aliran nilai.

Namun, di sini masih tersembunyi sebuah kontradiksi mendalam: biaya inferensi AI sedang turun pesat, model unggulan akan sepenuhnya diganti setiap beberapa bulan, lalu mengapa pembeli harus mengunci harga tetap atau model spesifik beberapa bulan ke depan hari ini?

Mungkin pembeli perusahaan tidak membeli harga rendah, tetapi sebuah "kursi pasti yang tidak pernah down selama puncak waktu", atau digunakan untuk lindung nilai terhadap lonjakan tagihan pemanggilan setelah subsidi besar dari berbagai pabrikan AI berkurang. Untuk hal ini, saya sendiri belum membentuk kesimpulan yang jelas.

Saat ini, dua fitur utama di atas masih hanya berupa sketsa dalam whitepaper. Tim belum merilis kode apa pun, dan whitepaper juga tidak menjelaskan secara jelas siapa saja pihak yang berhak mengakses daya komputasi, siapa yang akan melakukan verifikasi dan audit, serta di mana alat privasi dan pengaburan data akhirnya akan dijalankan.

Seluruh whitepaper sama sekali tidak menyebutkan token asli. Ketika ditanya tentang peran token MEGA di pasar inferensi, Shuyao Kong dalam wawancara dengan The Block menjawab: "Kami akan memanfaatkan setiap skenario yang dapat memberdayakan token MEGA."

Mengenai dana kas sebesar $30 juta yang melebihi setengah dari kapitalisasi pasar beredar MEGA, hingga kini belum diumumkan rencana anggaran rinci apa pun.

Jawaban sebagian dari pertanyaan-pertanyaan tersebut akan mulai terungkap pada Desember mendatang. Selanjutnya, saya akan fokus pada tiga indikator penerapan utama: penyedia layanan pertama yang menandatangani kontrak dan kriteria aksesnya, solusi anonimisasi yang benar-benar beroperasi di luar cakupan MEGA, serta kontrak daya komputasi berjangka pertama yang diambil oleh pihak lawan transaksi nyata.

Pada akhirnya, verifiability hanya bisa membawa MEGA ke garis start balapan inferensi; hanya dengan menyelesaikan masalah privasi sejati dan pengiriman daya komputasi jangka panjang, ia dapat benar-benar menonjol.