https://t.co/6YhRHlL4tq Michael Saylor: "Peringatan Penting untuk Semua Investor Perorangan yang Berinvestasi dalam Bitcoin dan Aset Kripto" | Harga Bitcoin Tahun 2026 Crypto Nutshell #AIringkasan Masa Depan Bisnis Keuangan yang Diubah oleh Bitcoin dan Stablecoin 🔳 Cara Bank Menghasilkan Keuntungan Pada 19 Oktober 2026, suku bunga tabungan umum di AS rata-rata 0,38%, sedangkan suku bunga rekening giro berbunga 0,07%. Margin bunga bersih industri perbankan pada Q2 2026 mencapai 3,32%, dengan laba bersih sebesar 90,1 miliar dolar AS. Model bisnis bank didukung oleh pembayaran suku bunga rendah kepada deposan sambil memperoleh keuntungan tinggi dari pengelolaan dana. 🔳 Bisnis penciptaan kredit yang telah berlangsung lebih dari 330 tahun Bank of England, yang didirikan pada 1694, mengumpulkan 1,2 juta pound dari 1.268 investor dan meminjamkannya kepada pemerintah dengan bunga tahunan 8%. Para investor memperoleh hak untuk menerbitkan banknote. Michael Saylor berpendapat bahwa mekanisme penerbitan kredit dan mata uang yang didukung asetlah yang secara historis menciptakan kekayaan besar. 🔳 Strategi kewirausahaan yang direkomendasikan oleh Saylor Michael Saylor dari Strategy menyatakan bahwa jika seseorang ingin memulai bisnis di industri keuangan, sebaiknya memilih bisnis penerbitan mata uang digital, bukan pertukaran atau layanan penyimpanan aset kripto. Ia menjelaskan bahwa bahkan hanya mendapatkan 10% dari dana global saja sudah bernilai sekitar 30 triliun dolar AS, dan menilai penerbitan mata uang digital sebagai bisnis yang sangat menguntungkan. 🔳 Mata uang digital yang dijamin Bitcoin Yang menjadi tujuan Saylor adalah memanfaatkan Bitcoin sebagai modal digital dan membangun sistem kredit digital serta mata uang digital di atasnya. Ia mengembangkan strategi untuk menarik tidak hanya investor yang secara langsung memegang Bitcoin, tetapi juga investor obligasi dan dana lembaga keuangan yang mencari imbal hasil stabil. 🔳 Fluktuasi harga Bitcoin adalah tantangan terbesar Volatilitas tahunan Bitcoin pada 2026 sekitar 46%, turun dari sekitar 84% pada 2018, tetapi tetap tinggi. Harga Bitcoin turun sekitar 36% dari puncaknya sekitar $126.080 pada Oktober 2025 menjadi sekitar $80.000 pada akhir Oktober 2026. Saylor menjelaskan bahwa penting untuk mengelola fluktuasi harga secara tepat agar dapat menyediakan produk keuangan yang stabil. 🔳 Potensi produk dengan imbal hasil lebih tinggi daripada simpanan bank Saylor menekankan bahwa pengguna tidak mencari aset dengan fluktuasi harga tinggi, melainkan mata uang stabil yang memberikan imbal hasil lebih tinggi daripada simpanan bank. Ia menjelaskan bahwa misalnya, menyediakan produk dengan bunga 4% per tahun di Eropa akan sangat kompetitif. Namun, untuk mencapai imbal hasil tinggi sekaligus likuiditas instan tanpa mengorbankan stabilitas harga, diperlukan manajemen risiko yang hati-hati. 🔳 Profitabilitas bisnis penerbitan mata uang yang dibuktikan oleh Tether Tether, penerbit USDT, dilaporkan mencatat laba bersih lebih dari 10 miliar dolar AS pada 2025. Pada akhir 2025, jumlah USDT yang beredar sekitar 186,5 miliar dolar AS, dengan investasi sekitar 141 miliar dolar AS dalam aset terkait obligasi AS. Model bisnis ini menghasilkan keuntungan tinggi karena pemegang USDT pada dasarnya tidak menerima bunga, dan seluruh pendapatan investasi dari aset cadangan diterima oleh operator. 🔳 Regulasi stablecoin di AS Undang-Undang GENIUS yang disahkan pada Juli 2025 melarang penerbit stablecoin pembayaran membayar bunga atau imbal hasil langsung kepada pemegangnya. Masih ada perdebatan mengenai insentif yang diberikan oleh pihak ketiga seperti pertukaran, dan industri perbankan menuntut penguatan regulasi. Desain institusional mendatang akan menentukan struktur pendapatan bisnis mata uang digital. 市场规模 Stablecoin mencapai $300 miliar Pada 24 Oktober 2026, total sirkulasi stablecoin mencapai sekitar $300,5 miliar, dengan USDT menyumbang sekitar $182 miliar. Dari jumlah tersebut, sekitar $143,6 miliar atau 47,8% berada di atas jaringan Ethereum. Ethereum memainkan peran penting sebagai infrastruktur distribusi mata uang digital berbasis dolar. 🔳 Revolusi pengiriman uang internasional yang diperhatikan oleh Lynn Alden Lynn Alden, analis makroekonomi, menilai Bitcoin dan stablecoin sebagai aset digital yang menjanjikan. Dengan menggunakan stablecoin, individu dapat menyimpan dolar hanya melalui smartphone dan mengirim/menerima pembayaran lintas batas. Sementara pengiriman uang tradisional bisa memakan waktu beberapa hari hingga lebih dari seminggu, stablecoin secara signifikan mengurangi waktu dan biaya. 🔳 Integrasi bank dan stablecoin Alden memprediksi bahwa bank akan semakin mengintegrasikan stablecoin ke dalam sistem pembayaran mereka, dengan pengguna menggunakan stablecoin tanpa menyadarinya. Namun, karena stablecoin bergantung pada penerbit dan regulasi, ia menekankan bahwa stablecoin lebih cocok untuk pembayaran jangka pendek dan penyimpanan dana sementara, sementara Bitcoin tetap menjadi pilihan utama untuk penyimpanan nilai jangka panjang. 🔳 Aset terbesar yang dimiliki oleh Arthur HayesArthur Hayes, co-founder of BitMEX, secara tegas menyatakan bahwa aset kripto dengan posisi investasi terbesar selain Bitcoin adalah Ethereum. Ia menunjukkan pandangan bullish terhadap Bitcoin, Ethereum, Ethena, Uniswap, dan lainnya, tetapi memilih Ethereum sebagai kandidat utama karena menekankan likuiditas dan keamanan. 🔳 Keterpurukan Harga Ethereum dan Peluang Investasi Ethereum mencapai harga tertinggi sekitar $4.946 pada 24 Agustus 2025, tetapi jatuh hingga sekitar $2.300 pada akhir Oktober 2026, menurun lebih dari 50% dari puncaknya. Hayes menganalisis bahwa penurunan ini disebabkan oleh perhatian pasar yang beralih ke rantai pesaing. Namun, ia menghargai rekam jejak operasional jangka panjang dan keamanan tinggi Ethereum. 🔳 Perluasan Penggunaan Ethereum dan Disparitas Harga Meskipun sekitar setengah dari pasokan stablecoin global berada di atas jaringan Ethereum, harga ETH tetap berada di bawah setengah dari harga tertingginya. Dalam video tersebut, perhatian diberikan pada disparitas antara pertumbuhan penggunaan jaringan dan harga token. Namun, peningkatan volume penggunaan tidak selalu berarti kenaikan harga ETH. 🔳 Kebangkrutan Bubble AI dan Prospek Pasar Kripto Hayes menunjukkan bahwa gelombang AI berpotensi berakhir dengan bantuan pemerintah skala besar. Ia memprediksi bahwa pada titik itu, dana investor perorangan akan mengalir ke pasar kripto. Secara khusus terhadap Ethereum, ia menyatakan harapan bahwa aset ini dapat pulih dari keterpurukan harga sebelumnya. 🔹 Pihak yang Memperoleh Keuntungan di Pasar Keuangan Masa Depan Kesimpulan video menyatakan bahwa pihak yang memperoleh keuntungan besar di pasar keuangan bukan hanya mereka yang memegang aset secara langsung, tetapi juga pelaku yang mengeluarkan kredit atau mata uang berdasarkan aset tersebut sebagai jaminan. Saylor menilai Bitcoin sebagai aset jaminan, Alden menilai stablecoin sebagai alat pembayaran, sementara Hayes menilai Ethereum sebagai infrastruktur keuangan penting. 🔹 Fokus Utama Mendatang Fokus utama akan berpusat pada: apakah produk keuangan yang dijamin Bitcoin dapat mempertahankan stabilitasnya saat terjadi penurunan harga drastis; bagaimana regulasi stablecoin akan mengubah model pendapatan; dan apakah perluasan penggunaan Ethereum akan tercermin dalam harga ETH. Video tersebut menunjukkan kemungkinan bahwa model penciptaan kredit bank yang telah berlangsung lebih dari 330 tahun akan dibangun ulang berdasarkan aset digital.

https://t.co/JV9UaSABHz 【Pengenalan Pertama AI CEO】Dokumen Rencana Muncul Sendiri di Tengah Malam. Rahasia CEO Publik yang Dimiliki Setiap Orang CEO Publik Yosuke Akinari [AI × Manajemen] #AIringkasan Cara Membuat AI CEO dan Rahasia Meningkatkan Produktivitas Pengusaha hingga 10 Kali Lipat 🔳 Komunikasi internal meningkat 5 kali lipat dengan AI CEO Setelah menerapkan AI CEO, komunikasi internal kepada karyawan meningkat sekitar 5 kali lipat. Proses konfirmasi kemajuan proyek dan instruksi pembuatan dokumen telah dioptimalkan secara otomatis, sehingga AI terus menjalankan tugas bahkan saat CEO sedang tidur. 🔳 Jumlah dokumen rencana yang dihasilkan meningkat drastis Dokumen rencana kini dibuat secara otomatis oleh AI, menghasilkan sekitar 30 dokumen per hari dan sekitar 200 dokumen per minggu. Aktivitas yang sebelumnya tidak sempat dikerjakan karena keterbatasan waktu kini bisa dilakukan, sehingga produktivitas meningkat signifikan. 🔳 Cara membuat AI CEO ternyata sederhana Yang diperlukan pertama kali hanyalah komputer dan alat AI seperti Claude. Yang penting adalah mengajarkan AI tentang cara berpikir, kriteria pengambilan keputusan, dan pengalaman masa lalu Anda. Anda tidak perlu keahlian pemrograman khusus untuk membangun AI pribadi Anda sendiri. 🔳 Ajarkan AI untuk belajar dari pekerjaan dan kehidupan pribadi AI CEO tidak hanya membaca email, kalender, catatan, dan dokumen kerja, tetapi juga riwayat belanja, informasi kesehatan, dan kebiasaan hidup. Tujuannya bukan hanya mengoptimalkan pekerjaan, tetapi juga meningkatkan efisiensi waktu dalam seluruh aspek kehidupan. Keamanan data pribadi menjadi prasyarat utama. 🔳 Data historis meningkatkan akurasi AI Selain informasi terkini, AI juga belajar dari email, catatan, dan catatan kerja masa lalu, sehingga dapat memahami perubahan pola berpikir dan pengambilan keputusan Anda. Semakin lama data dikumpulkan, semakin dekat AI Anda dengan merepresentasikan cara berpikir Anda sendiri. 🔳 Rahasia utama AI CEO adalah email Email dianggap sebagai data pembelajaran paling penting. Email menyimpan informasi tentang komunikasi kerja, belanja, transaksi perbankan, dan jadwal—sekitar 70% informasi yang diperlukan untuk memahami Anda. Semakin lama Anda menggunakan alamat email yang sama, semakin mudah membangun AI pribadi Anda. 🔳 Optimalkan hari Anda melalui briefing pagi Setiap pagi, AI CEO secara otomatis menghasilkan jadwal harian, poin penting, status persiapan rapat, serta saran terkait pekerjaan dan kehidupan. Informasi yang sebelumnya memakan waktu 12 jam untuk dicari kini dapat diverifikasi dalam sekitar 3 menit, memungkinkan Anda menentukan prioritas tugas harian dengan jelas. 🔳 Waktu rapat berkurang secara signifikan AI memeriksa dokumen rapat terlebih dahulu dan memberi instruksi kepada karyawan untuk persiapan yang diperlukan, sehingga CEO dapat fokus pada keputusan akhir. Kasus yang sebelumnya memerlukan beberapa rapat kini dapat diputuskan dalam satu rapat saja berkat peningkatan kualitas persiapan awal, sehingga waktu rapat berkurang drastis. ListItemIconAI melakukan tinjauan awal terhadap dokumen karyawan Dokumen yang dibuat karyawan pertama-tama diperiksa oleh AI berdasarkan kriteria keputusan CEO. Hanya dokumen yang lulus tinjauan yang sampai ke CEO, sehingga beban verifikasi berkurang. Ini meningkatkan kualitas keputusan sekaligus mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan. ListItemIconOtomatisasi pembuatan dokumen rencana oleh AI Dengan mempelajari dokumen rencana dan pola berpikir masa lalu Anda, AI dapat menghasilkan dokumen rencana yang mirip dengan hasil buatan Anda sendiri hanya dari instruksi singkat. Dalam demonstrasi video, hanya dengan instruksi 15 detik, AI menghasilkan beberapa konsep rencana. Proposal yang dihasilkan juga mencerminkan pengalaman dan riwayat pribadi Anda. ListItemIconTingkatkan kemampuan AI dengan dokumen orang berprestasi Meskipun data pribadi Anda terbatas, Anda tetap dapat meningkatkan kualitas output dengan mempelajari dokumen rencana atau laporan manajemen publik dari orang-orang berprestasi. Keunikan pribadi Anda dipelajari dari data pribadi seperti email, sementara pengetahuan spesifik dan kemampuan perencanaan diperkuat dengan data eksternal. ListItemIconMulai dengan biaya bulanan Rp300.000–Rp400.000 CEO ini membayar sekitar $400 per bulan untuk layanan AI, tetapi menurutnya biaya di bawah $100 per bulan sudah cukup. Dengan biaya sekitar Rp300.000–Rp400.000 per bulan, Anda berpotensi menghemat 50–100 jam kerja per bulan. ListItemIconKeamanan adalah keharusan Saat memasukkan informasi perusahaan atau pribadi ke dalam AI, langkah-langkah pencegahan kebocoran data sangat penting. CEO merekomendasikan pengelolaan data di lingkungan lokal dan pembatasan pengiriman data ke luar. Namun, tidak ada jaminan keamanan mutlak—izin perusahaan dan manajemen yang tepat adalah prasyarat utama. ListItemIconMulailah dengan berkonsultasi pada AI tentang strategi perusahaan Sebagai titik awal dalam memanfaatkan AI, disarankan untuk memasukkan data penjualan, laba, keuangan, dan strategi manajemen perusahaan Anda. Dengan menganalisis strategi untuk meningkatkan penjualan dari Rp1 miliar hingga Rp1 miliar, diferensiasi dari pesaing, atau pengembangan bisnis baru berbasis kapabilitas karyawan, AI dapat membantu mendukung pengambilan keputusan manajerial. ListItemIconLebih penting daripada sempurna: jumlah percobaan Anda tidak perlu membuat prompt yang sempurna dari awal; yang penting adalah memberikan instruksi berulang-ulang kepada AI melalui input suara atau cara lainnya. Menurutnya, mencoba 100 kali lebih cepat mempercepat pembelajaran daripada menghabiskan 3 hari untuk menyempurnakan satu instruksi. Jangan menerima jawaban AI secara mentah-mentah—tetap gunakan pengalaman dan insting pribadi Anda untuk menilai. ListItemIconTingkat pemanfaatan AI oleh CEO terdiri dari 8 tahapLevel 1 adalah jawaban terhadap pertanyaan, Level 2 adalah pembuatan dokumen, Level 3 adalah integrasi data pribadi, Level 4 adalah brief pagi, Level 5 adalah agen AI yang beroperasi 24 jam. Pada Level 6, dimungkinkan untuk memberikan saran yang melampaui kemampuan pribadi, Level 7 bertujuan untuk penerapan kepada seluruh karyawan, dan Level 8 bertujuan untuk ekspansi ke perusahaan lain. 🔳 AI CEO mulai melampaui kemampuan pribadi Pendiri menjelaskan bahwa ia kini telah mencapai Level 6. AI yang telah belajar dari catatan selama 16 tahun terakhir kini mampu mengusulkan ide dan strategi bisnis yang tidak mungkin dihasilkan hanya berdasarkan pengalaman pribadi. Output yang melampaui kemampuan pribadi muncul karena perkembangan model AI itu sendiri. 🔳 Penerapan manajemen berbasis AI yang dituju oleh Lancers Selain platform freelancing tradisional, Lancers memperkuat bisnis AI-nya. Perusahaan mendorong pemanfaatan AI oleh karyawan sekaligus mengelola komunitas sekitar 10.000 tenaga AI. Lancers membantu perusahaan dengan memperkenalkan agen AI yang mereplikasi pola pikir dan kriteria pengambilan keputusan para pemimpin, guna meningkatkan produktivitas keseluruhan organisasi. 🔳 Tujuan akhir pemanfaatan AI adalah meningkatkan produktivitas manajemen hingga 10 kali lipat Tujuan AI CEO bukan sekadar otomatisasi tugas sederhana, tetapi meningkatkan kualitas keputusan manajerial sekaligus mengurangi waktu. Tujuan akhirnya adalah agar seluruh karyawan dapat menguasai agen AI tingkat tinggi, sehingga produktivitas keseluruhan perusahaan dapat ditingkatkan hingga 10 kali lipat.

DATA_SOURCE: TradingView host bridge ★★★Waktu Timur AS 10:00 (Waktu Jepang 23:00) - Kondisi★★★ #sahamAS #usstocks ETF Sektor / Sector ETF === Legenda (urutan yield) === Ticker Nama (Bahasa Jepang) Harga Saat Ini (dinormalisasi) Yield (%) Perubahan Sehari Sebelumnya (%) ^SOX Indeks SOX 151.50 51.50 3.90 IYE Energi (IYE) 148.47 48.47 -0.56 SMH Semikonduktor (SMH) 143.76 43.76 1.85 IYH Kesehatan (IYH) 119.75 19.75 0.46 IYW Teknologi (IYW) 119.35 19.35 0.79 IYK Barang Kebutuhan Pokok (IYK) 116.50 16.50 -1.24 ^GSPC S&P500 110.48 10.48 0.28 IYR Real Estat (IYR) 107.21 7.21 -0.24 IYF Keuangan (IYF) 102.52 2.52 -0.59 IDU Utilitas (IDU) 102.49 2.49 -0.55 ITA Pertahanan (ITA) 100.73 0.73 0.73 IYC Konsumen Umum (IYC) 98.46 -1.54 -1.02

DATA_SOURCE: TradingView host bridge ★★★Waktu Timur AS 10:00 (Jepang 24:00) Kondisi★★★ #SahamAS #USSTOCKS #SahamJepang 3 indeks, FANG+, emas, USD/JPY (berbasis dolar) Emas: Return -8,67%, perubahan -0,08% SP500: Return 10,49%, perubahan +0,30% NASDAQ100: Return 11,85%, perubahan +0,90% All Country World Index: Return 10,30%, perubahan +0,15% NYSE FANG+: Return 10,13%, perubahan +0,54% USD/JPY: perubahan +0,23%

https://t.co/G8vEQTjck8 Saya sempat mempertimbangkan untuk membeli properti di Dubai, tapi akhirnya memutuskan tidak jadi. #MigrasiLuarNegeri #Dubai #SelandiaBaru 海外Yパパラジオ　世界を読み解く　#AI要約 Apakah sekarang saat yang tepat untuk membeli properti di Dubai? Penurunan akibat perang Iran dan risiko struktural pasar 🔳 Kesimpulan: Tidak perlu terburu-buru berinvestasi di properti Dubai Pembicara berpendapat bahwa bagi investor yang tidak berniat tinggal di Dubai, tidak perlu membeli properti saat ini. Kemungkinan penyesuaian harga akibat perang baru saja dimulai, sehingga risiko penurunan lebih lanjut perlu diwaspadai. 🔳 92% populasi Dubai adalah ekspatriat Menurut pembicara, 92% populasi Dubai adalah ekspatriat, sementara warga negara lokal hanya 8%. Banyak penduduk yang datang karena insentif ekonomi seperti penghindaran pajak dan sistem visa; struktur ini rentan terhadap keluarnya populasi jika kondisi memburuk. 🔳 Properti Dubai rentan terhadap pergerakan spekulatif modal Pembicara membandingkan struktur di mana orang dan modal berkumpul saat kondisi baik, tetapi cepat mengalir keluar saat kondisi memburuk, dengan "menara belalang". Jika kaum kaya meninggalkan pasar, hal ini dapat berdampak pada lapangan kerja dan permintaan perumahan terkait. 🔳 Penurunan indeks properti 30% berbeda dengan harga properti aktual Penurunan hampir 30% dalam dua minggu terakhir terjadi pada indeks harga saham properti DFM, yang terdiri dari saham perusahaan pengembang properti. Menurut pembicara, penurunan harga properti aktual hanya sekitar 4–7%, sehingga keduanya tidak boleh disamakan. 🔳 Pelemahan pasar properti muncul lebih lambat daripada pasar saham Pembicara menjelaskan bahwa jumlah transaksi properti pada Q1 2026 naik 5,5% YoY, dan nilai transaksi naik 23,4%. Namun, karena penyesuaian harga properti memerlukan waktu, pembicara menilai bahwa belum tepat untuk menyimpulkan ketahanan pasar hanya berdasarkan data transaksi saat ini. 🔳 Waspadai penurunan penerbangan dan memburuknya lingkungan pembiayaan Pembicara menunjukkan penurunan 68% jumlah penerbangan, pertimbangan evakuasi karyawan oleh lembaga keuangan, serta enam obligasi perusahaan pengembang properti yang telah mencapai tingkat krisis, sebagai indikasi tekanan penurunan yang terakumulasi di pasar. iddled dari bubble properti sudah dikhawatirkan sebelum perang Menurut pembicara, dalam Global Real Estate Bubble Index versi UBS 2025, Dubai naik dari peringkat 14 menjadi peringkat 5. Harga properti naik lebih dari 50% dalam lima tahun terakhir, sehingga sebelum perang pun sudah dianggap terlalu mahal. 🔳 Pemulihan setelah crash sebelumnya tidak menjamin pemulihan kali ini Pada krisis keuangan 2008, harga turun 50–60% dan butuh 4–5 tahun untuk pulih. Selama pandemi, harga turun sekitar 10% dan pulih dalam waktu sekitar 1,5 tahun. Namun, kali ini penyesuaian terjadi dari tingkat harga yang sudah mahal, sehingga tidak bisa diasumsikan akan mengikuti jalur pemulihan yang sama. 🔳 Peningkatan pasokan properti baru pada 2026 juga menjadi faktor penurunan Diperkirakan sekitar 120.000 unit properti baru akan selesai pada tahun 2026. Dalam kondisi permintaan perumahan yang melemah akibat perang, peningkatan pasokan dapat memperburuk keseimbangan pasokan-permintaan dan menjadi tekanan penurunan harga. 🔴 Penurunan kepercayaan terhadap keamanan adalah risiko jangka panjang Pembicara menggunakan contoh Beirut, Lebanon, yang mengalami perang saudara, di mana kota yang kehilangan reputasi keamanannya membutuhkan waktu lama untuk pulih. Jika Dubai kehilangan reputasinya sebagai tempat tinggal yang aman, pemulihan pasar bisa tertunda. 🔳 Risiko properti bervariasi menurut wilayah Wilayah dengan banyak penduduk jangka panjang berbeda stabilitasnya dibandingkan wilayah yang bergantung pada modal investasi jangka pendek. Pembicara mengakui perbedaan wilayah, tetapi tetap melihat risiko struktural pasar secara keseluruhan: ketergantungan pada penduduk asing. 🔳 Dalam pengambilan keputusan investasi, tujuan tinggal dan harga yang murah sangat penting Pembicara menyimpulkan bahwa jika Anda tidak berniat tinggal di Dubai, tidak perlu berinvestasi di pasar yang tidak stabil ini. Saat ini belum ada indikasi harga yang cukup murah; sebaiknya tunggu dan amati penyesuaian harga serta perubahan pasokan-permintaan.

Artikel ini berusia 3 bulan (AI bilang untuk dilihat) https://t.co/odEWCZRmhs Bersiaplah! Perpindahan aset terbesar dalam sejarah Jepang mulai terjadi!! 海外Yパパラジオ　Mengurai Dunia　#AIringkasan Dampak Perpindahan Aset 65 Triliun Yen terhadap Harga Saham, Bank, dan Ketimpangan di Era Warisan Besar Jepang 🔳 Sekitar 65 triliun yen aset keuangan akan diwariskan dalam 30 tahun ke depan Di Jepang, sekitar 1,6 juta orang meninggal setiap tahun, lebih dari 70% di antaranya berusia di atas 80 tahun. Menurut perkiraan Sumitomo Mitsui Trust Bank, aset keuangan yang akan diwariskan dalam 30 tahun ke depan diperkirakan mencapai sekitar 65 triliun yen, dan jika termasuk properti, melebihi 100 triliun yen. 🔳 Tiga perubahan yang dibawa oleh era warisan besar Pembicara memprediksi bahwa harga aset seperti saham dan emas akan terdorong naik akibat warisan besar, dana akan berpindah dari bank regional ke lembaga keuangan besar perkotaan, serta konflik terkait warisan akan meningkat di tingkat keluarga dan masyarakat. 🔳 Inti warisan adalah perpindahan aset dari lansia ke lansia Lebih dari separuh ahli waris berusia di atas 60 tahun, sementara yang berusia di bawah 40 tahun kurang dari 10%. Warisan utama terjadi dalam bentuk “warisan antar-lansia,” di mana aset dari orang tua berusia sekitar 90 tahun diwariskan kepada anak-anak berusia 60-an, sehingga perpindahan langsung aset ke generasi muda sangat terbatas. 🔳 Lansia cenderung tidak mengonsumsi aset warisan, tetapi mempertahankannya Menurut pembicara, rumah tangga lansia Jepang jarang mencairkan aset mereka bahkan setelah melewati usia 80 tahun. Aset yang diwarisi pun sulit dihabiskan karena kekhawatiran akan masa pensiun, sehingga tetap terakumulasi dalam bentuk tabungan atau aset keuangan. 🔳 Penguatan aset akibat demensia juga berlangsung Aset keuangan yang dimiliki oleh penderita demensia dan calon penderita diperkirakan mencapai sekitar 30 triliun yen. Penurunan fungsi kognitif membuat pengelolaan dan pelepasan aset menjadi sulit, sehingga menjadi faktor yang menghambat aliran dana ke pasar atau konsumsi. ListItemIcon Peningkatan pengelolaan dana warisan menjadi angin segar bagi saham dan emas Survei Fidelity menunjukkan bahwa hanya sekitar 7% orang yang pernah mengalihkan aset warisan ke investasi. Di masa depan, ahli waris yang akrab dengan NISA dan broker online akan semakin banyak, sehingga bahkan sebagian kecil tabungan yang dialihkan ke saham atau emas saja berpotensi mendorong kenaikan harga aset. ListItemIcon Sekitar 20% aset warisan berpindah lintas prefektur Sekitar 20% aset keuangan yang dipindahkan melalui warisan diperkirakan berpindah lintas prefektur. Dana tabungan orang tua yang tinggal di daerah akan berpindah ke rekening anak-anak yang pindah ke kota untuk kuliah atau bekerja, mempercepat konsentrasi dana di perkotaan. ListItemIcon Keluarnya dana dari bank regional ke lembaga keuangan besar Menurut pembicara, hanya sekitar 40% simpanan bank regional yang tetap tersimpan di bank yang sama setelah warisan. Sisanya berpindah ke bank kota atau broker online, sehingga basis simpanan bank regional dan koperasi kredit berpotensi melemah. ListItemIcon Peluang bisnis bagi bank besar dan perusahaan sekuritas di Tokyo Perpindahan dana akibat warisan membuka peluang bagi lembaga keuangan besar perkotaan untuk memperoleh aset pelanggan. Diperkirakan bisnis terkait warisan seperti trust wasiat dari trust bank dan layanan bantuan warisan dari perusahaan sekuritas akan berkembang pesat. ListItemIcon Peningkatan rumah kosong dan tanah tanpa pemilik di daerah Jumlah rumah kosong di Jepang telah mencapai sekitar 9 juta unit, dan pembicara menjelaskan bahwa sekitar 60% penyebabnya adalah warisan. Ketika ahli waris tinggal di kota, rumah lama di daerah dibiarkan terbengkalai, memperparah masalah biaya pemeliharaan dan pajak properti. ListItemIcon Konflik warisan meningkat bahkan di keluarga biasa Jumlah kasus pembagian harta warisan yang diajukan ke pengadilan keluarga meningkat menjadi sekitar 15.000 kasus per tahun—1,7 kali lebih banyak dari masa lalu. Sekitar 80% konflik terjadi pada keluarga dengan harta warisan di bawah 50 juta yen, menunjukkan bahwa ini bukan hanya masalah kalangan kaya. ListItemIcon Properti yang sulit dibagi menjadi penyebab konflik warisan Properti seperti rumah lama tidak dapat dibagi secara mudah seperti uang tunai. Ketika saudara lansia membagi tabungan terbatas dan properti, perbedaan kebutuhan hidup masing-masing sering memicu konflik. ListItemIcon Pajak warisan Jepang secara internasional sangat memberatkan Pembicara menyebutkan bahwa menurut perbandingan OECD, hanya Jepang, Korea Selatan, Prancis, dan Belgia yang memiliki proporsi pajak terkait warisan lebih dari 1% dari total penerimaan pajak. Sejak penurunan batas pengurangan dasar pada 2015, sekitar 10% orang yang meninggal kini menjadi subjek pajak warisan. ListItemIcon Pemerintah mendorong perpindahan aset lebih awal melalui hadiah hidup Periode penambahan hadiah sebelum warisan ke dalam harta warisan diperpanjang dari 3 tahun menjadi 7 tahun. Di sisi lain, sistem perhitungan pajak saat warisan telah dilengkapi dengan pengurangan dasar tahunan sebesar 1,1 juta yen untuk mendorong perpindahan aset lebih awal. ListItemIcon Kekhawatiran terhadap pengkristalan ketimpangan aset akibat warisan Pembicara menunjukkan bahwa keluarga yang memiliki aset lebih mudah meneruskan kekayaan ke generasi berikutnya melalui warisan. Dalam masyarakat dengan pertumbuhan ekonomi yang melambat, tingkat hidup lebih ditentukan oleh aset yang diterima dari orang tua daripada pendapatan kerja, sehingga ketimpangan berpotensi melebar. ListItemIcon Inti dari era warisan besar bukanlah perpindahan aset, tetapi stagnasi asetPembicara mempertanyakan struktur di mana aset yang diwarisi dari orang tua yang berusia 90-an tidak digunakan oleh anak yang berusia 60-an, lalu diteruskan ke generasi berikutnya. Karena dana tidak dialirkan ke konsumsi, ekonomi riil sulit tumbuh, sementara harga aset keuangan cenderung tetap didukung. 🔳 Kesenjangan memperlebar antara pemilik aset dan rumah tangga yang bergantung pada pendapatan tenaga kerja Ketika aset warisan mengalir ke pasar keuangan daripada konsumsi, individu yang memiliki saham, emas, dan aset serupa cenderung mendapat manfaat. Pembicara menunjukkan bahwa kesenjangan ekonomi antara pemilik aset dan mereka yang hanya bergantung pada pendapatan upah berpotensi memperlebar secara struktural. 🔳 Untuk mencegah sengketa warisan, konsultasi sebelumnya di antara anggota keluarga sangat penting Pembicara menganjurkan agar orang tua membahas kondisi aset dan keinginan warisan dengan keluarga selama mereka masih sehat. Persiapan wasiat dan pembagian aset dianggap sebagai langkah efektif untuk mencegah konflik di masa depan. 🔳 Generasi muda harus mulai membangun aset sebelum menunggu warisan Meskipun ada perpindahan aset sekitar 65 triliun yen, tidak semua orang akan mendapat manfaat dari warisan. Pembicara menyimpulkan bahwa senjata terbesar bagi generasi muda adalah waktu, dan lebih penting untuk segera memulai pembangunan aset pribadi daripada mengandalkan warisan.

https://t.co/Rsm2ijLCtL 【Laporan Cepat Q3 Palantir】Pendapatan naik 96%, sektor bisnis AS meningkat 148% melebihi pemerintah. Dibahas mendalam dalam 46 menit: kerugian Anthropic, kejutan Intel, Apple, hingga akuisisi Marvell Kashiwabara Jin | Strategi Pemasaran AI #AIringkasan Tren terbaru laporan keuangan industri AI, AI kedaulatan, semikonduktor, dan komunikasi optik 🔳 Pendapatan Palantir naik 96% YoY Pendapatan Palantir mencapai $2,313 miliar, meningkat 96% YoY. Pendapatan dari sektor bisnis AS pertama kali melampaui sektor pemerintah, mendorong pertumbuhan melalui adopsi AI di perusahaan. 🔳 Sektor bisnis AS melampaui sektor pemerintah Pendapatan sektor bisnis AS mencapai $984 juta, naik 148% YoY; sektor pemerintah mencapai $953 juta, naik 96% YoY. Strategi memperluas teknologi yang dikembangkan untuk pemerintah ke perusahaan swasta berhasil membuahkan hasil. 🔳 AI kedaulatan mempercepat pertumbuhan Palantir Permintaan terhadap “AI kedaulatan”—penggunaan AI yang aman tanpa kebocoran data perusahaan ke luar—terus meningkat. Palantir membantu perusahaan dalam manajemen data dan adopsi AI dengan memanfaatkan AIP dan ontologi. 🔳 Data unik perusahaan lebih penting daripada model AI CEO Alex Capr, memprediksi komoditisasi model bahasa besar. Ia berargumen bahwa daya saing justru berasal dari kombinasi model terbuka berbiaya rendah dengan data unik perusahaan, bukan penggunaan model AI mahal. 🔳 Kolaborasi dengan NVIDIA memperkuat ekspansi ke industri manufaktur Palantir bekerja sama dengan NVIDIA untuk mempercepat visualisasi dan optimasi rantai pasok yang kompleks. Dengan menggabungkan model terbuka “Nemotron” dan ontologi, mereka bertujuan meningkatkan efisiensi dari manufaktur hingga pemrosesan AI. 🔳 Profitabilitas dan nilai pelanggan Palantir meningkat Rule of 40 (jumlah pertumbuhan dan margin laba) mencapai 158%. Margin operasional yang disesuaikan mencapai 62%, dan net dollar retention sekitar 163–165%, menunjukkan pertumbuhan didukung oleh perluasan transaksi dengan pelanggan yang sudah ada. 🔳 Kekhawatiran terhadap kontrak besar dan backlog pesanan Jumlah pelanggan meningkat menjadi 1.090 perusahaan, tetapi jumlah kontrak besar menurun. RPO (Revenue Performance Obligation), yang menjadi fondasi pendapatan masa depan, turun dari sekitar $4,9 miliar menjadi $4,88 miliar—tren kontrak mendatang menjadi sorotan. 🔳 Palantir merevisi proyeksi pendapatan tahunan ke atas Proyeksi pendapatan tahunan dinaikkan menjadi $8,53–8,534 miliar, dengan perkiraan pertumbuhan 91% YoY. Sektor bisnis AS diproyeksikan tumbuh 143%, menunjukkan permintaan AI dari perusahaan swasta terus meluas. 🔳 Pendapatan Anthropic meningkat sekitar 12 kali lipat YoY Pendapatan Anthropic periode Juli–September mencapai $16,956 miliar, meningkat sekitar 12 kali lipat YoY. Namun, operasional rugi mencapai $567 juta, karena pengeluaran besar untuk sumber daya komputasi AI. 🔳 Anthropic memperluas pemesanan sumber daya komputasi dari Google Anthropic memperbesar pembayaran untuk sumber daya komputasi dari Google, mencapai sekitar $187 triliun. Ketergantungan pada layanan yang menggabungkan TPU dan infrastruktur cloud Google semakin tinggi. 🔳 Pemulihan investasi infrastruktur AI menjadi tantangan utama Google dan Amazon terus melanjutkan investasi besar dalam infrastruktur AI. Investasi modal Google mencapai $51,4 miliar, dengan arus kas bebas yang negatif. Fokus utama adalah kapan investasi ini akan dapat dipulihkan mengingat pertumbuhan permintaan AI. 🔳 Perlambatan pertumbuhan Google Search dan monetisasi AI Meskipun Google Cloud tetap tumbuh tinggi, pertumbuhan bisnis pencarian melambat menjadi 12%. Penyajian jawaban berbasis AI memengaruhi profitabilitas iklan—tantangannya adalah menyeimbangkan ekspansi penggunaan pencarian dengan pendapatan iklan. ListItemIcon Intel dan Qualcomm terdampak kendala pasokan memori Permintaan memori terkonsentrasi pada pusat data AI, menyebabkan kelangkaan dan kenaikan harga untuk PC dan smartphone. Intel mengalami proyeksi pendapatan di bawah perkiraan pasar, sementara Qualcomm menghadapi perlambatan bisnis terkait smartphone. ListItemIcon Apple mempertahankan pertumbuhan meskipun ada kendala pasokan Pendapatan Apple mencapai $114,477 miliar, naik 12% YoY. Dengan mengamankan stok dan menurunkan harga komponen lainnya, Apple berhasil mengurangi dampak kenaikan harga memori. Pertumbuhan dipertahankan tanpa investasi besar dalam infrastruktur AI. ListItemIcon Marvell mengumumkan akuisisi Lumentum Dalam video ini dilaporkan bahwa Marvell mengumumkan akuisisi perusahaan komunikasi optik Lumentum. Strategi ini menarik perhatian karena menggabungkan teknologi semikonduktor dan komunikasi optik untuk menangkap permintaan komunikasi cepat di pusat data AI. ListItemIcon Transisi ke komunikasi optik di pusat data AI dipercepat Kabel tembaga tradisional menghadapi tantangan dalam kecepatan komunikasi, panas, dan konsumsi daya. Komunikasi optik tidak hanya digunakan untuk koneksi jarak jauh, tetapi juga semakin diterapkan di dalam rak dan bahkan di dalam paket semikonduktor—menjadi teknologi penting dalam infrastruktur AI. ListItemIcon Pasar komunikasi optik akan mencapai $90 miliar pada 2030 Video ini menyajikan proyeksi bahwa pasar komunikasi optik berbasis AI akan melebihi $90 miliar pada 2030, dengan pertumbuhan tahunan sekitar 40%. Marvell dan Lumentum menargetkan ekspansi pasar melalui integrasi semikonduktor dan komunikasi optik. ListItemIcon Permintaan komunikasi optik juga meningkat untuk komputer kuantumTeknologi koneksi optik dipandang penting tidak hanya untuk pusat data AI, tetapi juga untuk komputer kuantum dan jaringan kuantum. Selain perusahaan terkait kuantum seperti IonQ, bisnis komunikasi optik Coherent dan Corning juga mendapat perhatian. 🔳 Tiga tema yang akan menjadi perhatian di pasar AI ke depan Dalam keseluruhan video, tema penting yang diangkat adalah AI kedaulatan yang melindungi data perusahaan, profitabilitas terhadap investasi besar dalam infrastruktur AI, serta peningkatan rantai pasokan yang mencakup semikonduktor dan komunikasi optik. Diprediksi bahwa di masa depan, bukan hanya kinerja AI, tetapi juga biaya penerapan, pengembalian investasi, dan kapasitas pasokan akan menentukan daya saing perusahaan.

#Claude #Codex # Mencoba Menjalankan LLM Lokal di GPU Ryzen Zen3 (Perbandingan dan Analisis Kinerja Qwen3-8B Heretic CPU dan GPU) Semangat, AMD, semangat Vulkan Saya mengira GPU untuk game tidak terlalu hebat, dan ternyata memang benar begitu Menurut analisis, bandwidth memori menjadi kendala (VRAM kecil, sehingga menggunakan memori utama; menantikan Mac M5 Studio) AMD terbaru adalah Zen6, jadi CPU ini adalah generasi ketiga sebelumnya (dengan GPU terintegrasi) ---- # Perbandingan dan Analisis Kinerja Qwen3-8B Heretic CPU dan GPU Tanggal pengukuran: 2026-11-02 / Target: Mesin Ubuntu ## Kesimpulan - **GPU (GPU terintegrasi Radeon) lebih cepat dalam memuat prompt, sekitar 2,5 kali lebih cepat daripada CPU.** - **Generasi teks hanya 1,1–1,2 kali lebih cepat daripada CPU.** Kecepatan generasi terbatas oleh kecepatan transfer memori, karena GPU terintegrasi berbagi memori yang sama dengan CPU. - Dalam penggunaan seperti OpenClaw yang mengirim instruksi panjang setiap kali, **cache prompt** memiliki dampak lebih besar daripada GPU; prompt kedua dan seterusnya berkurang dari sekitar 7 menit menjadi sekitar 1 menit. ## Lingkungan Pengukuran | Item | Konten | |---|---| | CPU | AMD Ryzen 7 7730U (8 inti, 16 thread, Zen 3) | | GPU | GPU terintegrasi AMD Radeon Graphics (Barcelo, setara Vega 8) | | Memori | 30 GB (spesifikasi: DDR4-3200 dual-channel; belum dikonfirmasi di perangkat aktual) | | Memori GPU | VRAM khusus 512 MB + memori bersama (GTT) sekitar 15,4 GB. LM Studio hanya dapat menggunakan 10,59 GiB | | OS / Driver | Ubuntu 24.04.5 LTS, Mesa 25.2.8 (RADV) | | LM Studio | Versi headless (llmster), llama.cpp 2.66.0 | | Runtime CPU | `llama.cpp-linux-x86_64-avx2` | | Runtime GPU | `llama.cpp-linux-x86_64-vulkan-avx2` (semua lapisan ditempatkan di GPU, `--gpu max`) | | Model | DreamFast/qwen3-8b-heretic Q4_K_M (5,03 GB) | | Pengaturan pemuatan | Panjang konteks 32768, jumlah pemrosesan simultan 1 | ## Metode Pengukuran - Mengirim prompt yang sama ke API LM Studio (`/api/v0/chat/completions`) dan membandingkan antara CPU dan GPU. - Setiap kondisi dijalankan dua kali. Untuk pengukuran kedua, prompt yang sudah diproses digunakan kembali dari cache, sehingga **kecepatan pemuatan menggunakan nilai pengukuran pertama**. - Kecepatan generasi diambil dari `tokens_per_second` yang dikembalikan oleh LM Studio. - Proses pemikiran sebelum jawaban dimatikan dengan `/no_think`, dan `temperature` diatur ke 0. - Setelah pengukuran GPU, dilakukan pendinginan selama 2 menit sebelum mengukur CPU. - Skrip dan rekaman tersedia di `~/bench/bench.py`, `~/bench/run.sh`, dan `~/bench/result.log` pada mesin Ubuntu. ## Hasil ### Ringkasan Perbandingan | Konten | Item | CPU | GPU | Perbedaan | |---|---|---|---|---| | Pertanyaan singkat (24 token) menghasilkan 256 token | Kecepatan generasi | 7,3 token/detik | 8,2 token/detik | 1,13 kali | | | Waktu total | 35,7 detik | 31,4 detik | | | Prompt 921 token | Kecepatan pemuatan | 30,5 token/detik | 76,3 token/detik | **2,5 kali** | | | Hingga karakter pertama | 30,2 detik | 12,1 detik | | | | Kecepatan generasi | 7,0 token/detik | 8,0 token/detik | 1,13 kali | | Prompt 3.621 token | Kecepatan pemuatan | 35,4 token/detik | 87,5 token/detik | **2,5 kali** | | | Hingga karakter pertama | 102,3 detik | 41,4 detik | | | | Kecepatan generasi | 5,9 token/detik | 7,2 token/detik | 1,2 kali | ### Detail Nilai Pengukuran | Metode | Konten | Uji coba | Prompt | Generasi | Waktu Total | Hingga Karakter Pertama | Kecepatan Generasi | |---|---|---|---|---|---|---|---| | GPU | Pertanyaan singkat | 1 | 24 | 256 | 31,4 detik | 0,50 detik | 8,26 | | GPU | Pertanyaan singkat | 2 | 24 | 256 | 31,2 detik | 0,12 detik | 8,23 | | GPU | Prompt sekitar 1.000 | 1 | 921 | 32 | 16,0 detik | 12,07 detik | 7,97 | | GPU | Prompt sekitar 1.000 (cache) | 2 | 921 | 32 | 4,0 detik | 0,14 detik | 7,98 | | GPU | Prompt sekitar 4.000 | 1 | 3.621 | 32 | 45,7 detik | 41,38 detik | 7,18 || GPU | Prompt sekitar 4.000 | 2 (cache) | 3.621 | 32 | 4,5 detik | 0,14 detik | 7,22 | | CPU | Pertanyaan singkat | 1 | 24 | 256 | 35,7 detik | 0,73 detik | 7,29 | | CPU | Pertanyaan singkat | 2 | 24 | 241 | 32,8 detik | 0,14 detik | 7,36 | | CPU | Prompt sekitar 1.000 | 1 | 921 | 32 | 34,7 detik | 30,21 detik | 7,03 | | CPU | Prompt sekitar 1.000 | 2 (cache) | 921 | 32 | 4,6 detik | 0,15 detik | 6,96 | | CPU | Prompt sekitar 4.000 | 1 | 3.621 | 32 | 107,5 detik | 102,30 detik | 5,94 | | CPU | Prompt sekitar 4.000 | 2 (cache) | 3.621 | 32 | 5,4 detik | 0,17 detik | 5,96 | Satuan prompt dan generasi adalah token, satuan kecepatan generasi adalah token/detik. ### Koreksi Pada pengukuran awal sederhana, kami menyatakan bahwa kecepatan generasi pada GPU meningkat sekitar 2,2 kali lipat, namun itu salah. Nilai 3,86 token/detik pada CPU yang dibandingkan adalah hasil dari pemrosesan prompt sekitar 14.000 token pada bot2. Karena generasi menjadi lebih lambat dengan prompt yang lebih panjang, membandingkannya dengan nilai pertanyaan singkat adalah kesalahan. Jika dibandingkan dalam kondisi yang sama, perbedaan generasi hanya sekitar 1,1–1,2 kali lipat. ## Alasan Mengapa GPU Tidak Membuat Perbedaan Sebesar yang Diharapkan ### 1. Generasi Terbatas oleh Kecepatan Transfer Memori Setiap kali LLM menghasilkan satu token, ia harus membaca seluruh bobot model dari memori. Batas atas kecepatan generasi ditentukan kira-kira oleh: "Kecepatan transfer memori ÷ ukuran model". | Item | Nilai | |---|---| | Kecepatan transfer memori (teoretis) | Sekitar 51 GB/detik dengan DDR4-3200 dual-channel | | Jumlah yang dibaca per token | Sekitar 5 GB (seluruh model) | | Batas atas teoretis kecepatan generasi | 51 ÷ 5,03 ≒ **sekitar 10 token/detik** | | Hasil pengukuran (GPU) | 8,2 token/detik (sekitar 80% dari batas atas) | | Hasil pengukuran (CPU) | 7,3 token/detik (sekitar 70% dari batas atas) | GPU internal berbagi memori utama yang sama dengan CPU, sehingga batas atasnya hampir identik dengan CPU. Bahkan dengan GPU, hanya tersisa ruang peningkatan sekitar 10–20% untuk mendekati batas atas. GPU eksternal memiliki memori khusus yang cepat, sehingga batas atasnya jauh lebih tinggi. | GPU | Kecepatan transfer memori | Perbandingan dengan mesin Ubuntu ini | |---|---|---| | GPU internal mesin Ubuntu ini | Sekitar 51 GB/detik (berbagi dengan CPU) | 1x | | RTX 4060 | Sekitar 272 GB/detik | Sekitar 5x | | RTX 4090 | Sekitar 1.008 GB/detik | Sekitar 20x | ### 2. Pembacaan Ditentukan oleh Beban Komputasi, tetapi Daya Komputasi GPU Internal Kecil Pada pembacaan prompt, banyak token diproses secara bersamaan, sehingga kecepatannya ditentukan oleh daya komputasi lebih daripada memori. Efek GPU terlihat di sini, dan secara empiris terjadi peningkatan hingga 2,5 kali lipat. Namun, GPU ini memiliki batasan berikut yang membuat peningkatan terhenti di angka 2,5 kali lipat: | Batasan | Detail | |---|---| | Jumlah unit komputasi sedikit | Hanya 8 unit. Diperkirakan sekitar 2 TFLOPS single-precision, kurang dari sepuluh persen dari GPU gaming | | Tidak ada sirkuit khusus untuk operasi matriks | Tidak ada sirkuit khusus seperti Tensor Core NVIDIA untuk AI | | ROCm tidak didukung | Platform komputasi AMD untuk GPU tidak secara resmi mendukung GPU internal ini. Berjalan menggunakan Vulkan generik | Untuk model 8B, diperlukan sekitar 16 GFLOP per token. Dengan daya sekitar 2 TFLOPS, batas atas teoretisnya adalah sekitar 120 token/detik. Hasil pengukuran aktual sebesar 76–88 token/detik berada di kisaran 6–7% dari batas tersebut. ### 3. Prompt yang Lebih Panjang Menyebabkan Penurunan Kecepatan Semakin panjang konteksnya, semakin banyak token masa lalu yang dirujuk setiap token, sehingga baik pembacaan maupun generasi menjadi lebih lambat. | Kondisi | Kecepatan pembacaan | Kecepatan generasi | |---|---|---| | GPU, prompt sekitar 1.000 token | 76 token/detik | 8,0 token/detik | | GPU, prompt sekitar 3.600 token | 88 token/detik | 7,2 token/detik | | GPU, OpenClaw (15.686 token), awalnya 2.048 token | 78,7 token/detik | — | | GPU, OpenClaw (15.686 token), rata-rata keseluruhan | 44,1 token/detik | 5,1 token/detik | | CPU, OpenClaw (14.021 token) | Sekitar 19,5 token/detik | 3,86 token/detik |Hingga 3.600 token, kecepatan pemuatan justru meningkat karena kemampuan pemrosesan batch yang lebih besar. Di atas 15.000 token, kecepatan turun hingga 46 token/detik di akhir proses. ## Verifikasi Cache di OpenClaw (bot2 mei) Dua pesan berturut-turut dikirim melalui sesi verifikasi menggunakan Qwen3 yang berjalan di GPU. | Item | Pesan Pertama | Pesan Kedua | |---|---|---| | Prompt yang dikirim OpenClaw | 15.686 token | 15.744 token | | Token yang benar-benar dimuat | 15.686 (semua) | **135 (hanya yang baru ditambahkan)** | | Waktu pemuatan | 356,1 detik | **6,1 detik** | | Generasi | 247 token, 48,1 detik (5,11 token/detik) | 249 token, 48,5 detik (5,11 token/detik) | | Total | **410 detik** | **58 detik** | - OpenClaw selalu mengirimkan awal instruksi dengan konten yang sama, sehingga pada pesan kedua, bagian yang sudah diproses (98%) digunakan kembali secara langsung. - Sebagian besar waktu tunggu pada pesan kedua adalah karena pemikiran sekitar 240 token. Bahkan dengan `--thinking off`, pemikiran tidak berhenti. Jika pemikiran dapat dinonaktifkan, perkiraan waktu tunggu menjadi sekitar 10 detik. - Cache tidak hilang berdasarkan waktu. Cache akan hilang ketika model dilepas, ada proses lain yang menyela (karena hanya satu proses simultan yang diizinkan), atau percakapan dikompresi. ## Opsi untuk Mempercepat Karena kecepatan transfer memori tidak dapat diubah, cara paling efektif adalah mengurangi jumlah data yang dimuat per token. | Metode | Efek yang Diperkirakan | Catatan | |---|---|---| | Memanfaatkan cache prompt | Pemuatan untuk pesan kedua dan seterusnya menjadi beberapa detik (sudah diverifikasi) | Dapat hilang akibat penyelaan atau kompresi | | Menonaktifkan pemikiran Qwen3 | Mengurangi waktu sekitar 48 detik per pesan | Kualitas jawaban mungkin sedikit menurun | | Mengganti ke Qwen3-30B-A3B berbasis MoE | Bobot yang digunakan per token sekitar 3B. Generasi diperkirakan 2–3 kali lebih cepat, sekaligus meningkatkan kecerdasan | Ukuran sekitar 18GB, tidak muat di GPU 10,6GiB sehingga sebagian diproses di CPU. Versi tanpa sensor belum dikonfirmasi | | Menggunakan model lebih kecil (Qwen3-4B) | Generasi sekitar 2 kali lebih cepat | Kecerdasan menurun | | Menggunakan speculative decoding | Menggunakan Qwen3-0.6B sebagai draft. Generasi diperkirakan 1,3–2 kali lebih cepat | Efek bervariasi tergantung konten | | Mengurangi kuantisasi lebih lanjut (Q3 dst.) | Peningkatan 10–20% | Akurasi menurun | | Memperpendek instruksi | Pemuatan pada pesan pertama dan setelah cache hilang menjadi lebih cepat | Fungsi akan dikurangi | Efek dalam tabel ini selain cache prompt adalah perkiraan dan belum diukur secara langsung. ## Status Saat Ini (per 2026-11-03) | Item | Status | |---|---| | LM Studio | Dihentikan. Otomatis start dinonaktifkan | | Runtime yang dipilih | Vulkan (GPU) | | bot2 (mei) | gpt-5.4-mini | | Port transfer untuk bot2 | Dihentikan. Otomatis start dinonaktifkan | | Konfigurasi bot2 untuk Qwen3 | `~/.openclaw-bot2/openclaw.json.bak-qwen3-active-*` |

#Claude #Codex Hal yang sering terjadi, Kosuke belum pernah digunakan, tetapi untuk situs web yang memperhatikan tampilan, biasanya dokumen spesifikasi dan pengkodean dipisahkan. https://t.co/6ePkAFL6y4 【Kesalahan yang Dilakukan 90% Orang】Mengapa aplikasi yang dibuat oleh AI menjadi “berbeda dari yang diharapkan”? Analisis mendalam terhadap alur pengembangan untuk mencegah kebingungan dan lingkungan pengembangan cloud “Kosuke” #chatgpt #claude Hutan Pengetahuan Reck #AIringkasan Analisis Mendalam Layanan Baru “Kosuke” untuk Mengurangi Kegagalan Pengembangan AI dan Perbedaannya dengan Codex 🔳Alasan Mengapa Hasil Pengembangan AI Sering Tidak Sesuai Harapan Saat meminta AI membuat aplikasi web, AI sering mengisi ketidakjelasan dengan asumsi, atau hal-hal yang telah diputuskan terlewatkan di tengah percakapan panjang, sehingga hasilnya sering tidak sesuai dengan maksud. Solusinya adalah membagi proses menjadi tahapan: merumuskan tujuan, menyerahkan ke implementasi, dan verifikasi operasional. 🔳Fitur dan Mekanisme Kosuke Kosuke adalah layanan yang mengintegrasikan lingkungan pengembangan cloud dan prosedur pengembangan khusus untuk agen AI. Peran “Guru” yang bertanggung jawab atas perumusan persyaratan dan manajemen progres dipisahkan dari “Sesi Pengembangan” yang menulis kode secara langsung, memungkinkan informasi konsultasi disusun dan diserahkan kepada tim implementasi. 🔳Lingkungan Pengembangan dan Integrasi AI Setiap sesi pengembangan menyediakan branch, lingkungan eksekusi, dan tampilan pratinjau yang terpisah, mendukung eksekusi paralel dari beberapa tugas. Kosuke dapat terhubung dengan akun AI seperti Codex dan GitHub, memungkinkan pengembangan tanpa mengganggu kode yang sudah ada. 🔳Aplikasi To-Do Mingguan yang Diperagakan Membuat aplikasi pribadi yang menetapkan satu tugas per jam sesuai waktu tersedia dalam seminggu, diurutkan berdasarkan prioritas. Aplikasi ini mendukung pencatatan tujuan, kondisi penyelesaian, hasil pekerjaan, dan perencanaan ulang saat jadwal berubah; namun fitur seperti login, berbagi, integrasi kalender eksternal, dan notifikasi tidak termasuk. 🔳Perumusan Persyaratan Sebelum Implementasi Tidak langsung menulis kode dari awal, melainkan meminta AI mengajukan pertanyaan tentang hal-hal yang belum diputuskan untuk memperjelas spesifikasi. Tujuan, fitur yang dibutuhkan, fitur yang tidak dibuat, dan kriteria penyelesaian dirinci; rencana yang diusulkan kemudian diverifikasi oleh manusia sebelum melanjutkan ke implementasi, sehingga mengurangi kesalahpahaman. ListItemIconPenerusan Instruksi ke Tim Implementasi Spesifikasi yang telah dipastikan ditransfer dari “Guru” ke sesi pengembangan independen. Dengan memisahkan percakapan perumusan persyaratan dari implementasi, risiko masuknya informasi latar belakang yang tidak perlu atau terlewatnya keputusan penting dapat diminimalkan. Ini adalah poin yang sangat dihargai oleh penulis postingan. ListItemIconKonfirmasi dan Persetujuan Desain Antarmuka Sebelum implementasi intensif, dibuatkan desain antarmuka yang dapat dilihat di browser untuk memverifikasi arah tata letak dan interaksi. Jika diperlukan, revisi dapat diminta. Desain ini hanya bertujuan untuk verifikasi visual—tidak menjamin bahwa fungsi seperti penyimpanan data berjalan dengan benar. ListItemIconReview Kode dan QA Otomatis Setelah persetujuan desain, proses berlanjut ke implementasi, review kode oleh AI, perbaikan, dan QA otomatis. Aplikasi aktual dapat diuji langsung di browser, dengan rekaman dan hasil pemeriksaan disimpan sebagai bukti. Dalam verifikasi awal, masalah seperti eksekusi proses lama setelah pembatalan pengeditan berhasil terdeteksi dan diperbaiki. ListItemIconVerifikasi Aplikasi yang Telah Selesai Pada aplikasi yang telah diimplementasikan, verifikasi dilakukan terhadap pendaftaran tujuan dan kriteria penyelesaian, penambahan To-Do, penentuan prioritas, alokasi waktu, dan perencanaan ulang. Fungsi dasar berjalan dengan baik, tetapi ditemukan beberapa hal yang perlu diperbaiki seperti warna dan ukuran teks. Pada kesempatan ini, prioritas diberikan pada versi minimum fungsional. ListItemIconPenerapan ke GitHub Setelah implementasi dan verifikasi selesai, perubahan dikonfirmasi melalui pull request di GitHub, lalu digabungkan ke branch utama. Tujuan utama proyek ini adalah penerimaan resmi kode—bukan publikasi umum ke server eksternal. ListItemIconPerbedaan dengan Codex Codex secara mandiri juga dapat mencapai alur pengembangan serupa dengan menggabungkan mode rencana, Skills, dan lingkungan pengembangan lokal. Namun, Anda harus membangun sendiri alur tahapan seperti perumusan persyaratan, penerusan ke implementasi, pratinjau, review, QA, dan integrasi GitHub. Keunggulan Kosuke terletak pada integrasi bawaan semua tahapan ini. ListItemIconPaket Harga dan Biaya Tambahan Pada Oktober 2026, biaya bulanan: Paket Starter seharga $20/bulan dengan kuota penggunaan lingkungan $25; Paket Pro seharga $190/bulan dengan kuota penggunaan $250. Lingkungan kecil standar dikenakan biaya $0,15/jam, dengan kuota dikurangi sesuai durasi penggunaan. Kuota penggunaan layanan AI seperti Codex diperlukan secara terpisah. ListItemIconMasalah Nyata yang Terjadi Dalam verifikasi awal, muncul masalah seperti pratinjau gagal dibuka karena error 403 meskipun deploy berhasil, serta penolakan merge oleh sistem karena review belum disetujui. Masalah ini ditangani dengan koreksi pengaturan dan merge manual dari GitHub—menunjukkan bahwa pengembangan tidak dapat sepenuhnya dibiarkan otomatis hingga selesai. ListItemIconCatatan Saat Menggunakan Layanan Ini Meskipun otomatisasi AI semakin maju, konfirmasi dan persetujuan visual oleh manusia tetap diperlukan. Biaya penggunaan lingkungan pengembangan dan kuota layanan AI bersifat terpisah—biaya bulanan tidak memberikan akses tanpa batas. Selain itu, verifikasi ini bukan eksperimen komparatif dengan kondisi identik; oleh karena itu tidak dapat disimpulkan bahwa Kosuke lebih cepat atau lebih unggul dalam kualitas dibanding Codex. ListItemIconCara Meminta Bantuan AI dalam Obrolan Sehari-hari Dalam permintaan ke AI, jelasikan tiga hal: “Apa yang ingin Anda lakukan”, “Kapan dianggap selesai”, dan “Apa yang tidak akan dilakukan saat ini”. Setelah itu, minta AI mengajukan pertanyaan tentang hal-hal yang belum diputuskan sebelum eksekusi; kemudian susun ulang tujuan, batasan, keputusan tetap, hal yang belum diputuskan, dan metode verifikasi sebelum menyerahkan kepada tim implementasi—ini akan membantu mencegah pengembangan yang tidak diinginkan.🔳 Pengguna yang cocok untuk Kosuke Cocok untuk orang yang merasa terbebani harus menyusun prosedur pengembangan AI secara manual setiap kali, atau ingin menjalankan seluruh proses mulai dari pengumpulan persyaratan hingga verifikasi dalam lingkungan terpadu. Di sisi lain, pengguna yang mampu mengelola lingkungan dan prosedur kerja secara fleksibel melalui alat seperti Codex dapat menerapkan pendekatan serupa hanya dengan alat yang sudah ada. 🔳 Kondisi uji coba dan insentif referral Video ini diuji dalam lingkungan gratis dengan paket Pro selama 3 bulan, tanpa batas penggunaan. Sistem insentif memberikan kompensasi kepada penulis jika terjadi kontrak berbayar melalui tautan referral. Bonus pendaftaran dan syarat penggunaan biasa berbeda dari penawaran khusus ini. 🔳 Pemikiran paling penting dalam pengembangan AI Jangan menyerahkan seluruh pekerjaan sepenuhnya kepada AI; penting untuk menetapkan tujuan dan kriteria selesai dengan jelas, meneruskan keputusan secara akurat, serta memperbaiki hasil berdasarkan verifikasi terhadap produk yang berjalan. Kunci untuk mencapai hasil yang diharapkan adalah tidak mengandalkan kemampuan AI semata, tetapi menyusun prosedur pengembangan di mana manusia tetap bertanggung jawab atas penilaian dan persetujuan.

DATA_SOURCE: TradingView host bridge ★★★Jam 10 Waktu Timur AS (23:00 Jepang) - Situasi★★★ #SahamAmerika #USSTOCKS #SahamJepang 3 indeks, FANG+, emas, USD/JPY (berbasis dolar) Emas: Return -9,20%, perubahan -2,56% SP500: Return 11,41%, perubahan -1,22% NASDAQ100: Return 13,36%, perubahan -2,65% All-World: Return 11,03%, perubahan -1,08% NYSE FANG+: Return 12,10%, perubahan -2,25% USD/JPY: Perubahan -0,25%