Dari Model ke Mesin: Taruhan Selanjutnya DeepSeek adalah AI Fisik

Memberikan ide inti yang belum dipublikasikan ke ChatGPT berisiko langsung dicuri. Profesor matematika Universitas New York, Tristan Buckmaster, baru-baru ini memperingatkan publik agar tidak menulis hasil orisinal di alat OpenAI. Ia dan seorang peneliti dari Anthropic telah berjuang selama lebih dari setengah tahun untuk menyelesaikan masalah persamaan Navier-Stokes dengan hadiah 1 juta dolar AS, sebelumnya selalu menggunakan akun berbayar Codex untuk menjalankan kode, dan semua draf disimpan di server OpenAI. Profesor mengungkapkan bahwa sebelum mengungkapkan nama aslinya, OpenAI sama sekali tidak membuat kemajuan dalam topik ini, tetapi dalam waktu satu hari setelah namanya diungkapkan, model OpenAI tiba-tiba mencapai titik kemajuan yang sama dengan tim mereka, lalu langsung mempublikasikan bukti matematisnya. Meskipun OpenAI bersikeras bahwa prompt tidak pernah digunakan untuk melatih ulang sistem, tombol pelatihan di akun peneliti secara default selalu aktif, sehingga kebetulan ini terasa terlalu aneh.

Clude sedang membangun menuju dunia untuk model-model lokal spesialis. Ini hanyalah di mana DeAI dapat secara serius bersaing melawan laboratorium senilai triliun/miliar dolar. 🫡

Beberapa bulan lalu, setelah kemajuan pesat di industri model besar, kecepatan kemajuan melambat karena OpenAI dan Anthropic meningkatkan langkah-langkah anti-distilasi, sehingga biaya dan kesulitan distilasi naik sepuluh kali lipat dibanding sebelumnya. Misalnya, OpenAI tidak lagi menampilkan rantai pemikiran secara langsung pada GPT-6, memaksa pihak yang melakukan distilasi untuk menggunakan lebih banyak siklus pertanyaan guna merekonstruksi jalur pemikiran GPT. Informasi yang sebelumnya bisa diperoleh dalam 2-5 interaksi, kini mungkin memerlukan 10 hingga 30 kali interaksi, menyebabkan biaya pemanggilan API naik lebih dari lima kali lipat. Langkah perlindungan baru Anthropic mengurangi jumlah token inferensi sebesar 90–99%, termasuk membatasi transfer catatan inferensi antar percakapan, model, dan akun, menerapkan klasifier dua tahap untuk mengenali dan menghalangi permintaan ekstraksi, serta memberlakukan pembatasan laju atau pemblokiran pada akun yang mencoba berulang kali.

Hasil akhirnya juga sampah. Slopus melakukan ini dalam satu jam setengah, jauh lebih baik. Ini benar-benar tak terbayangkan sudah berakhir untuk OpenAI

Anthropic merilis sebuah penelitian yang memprediksi bahwa model kecil mungkin dalam beberapa bulan mendatang akan mampu mereplikasi dirinya sendiri tanpa bergantung pada pusat data. Mereka benar-benar membeli 15 unit set-top box Android tiruan seharga $55 per unit, menyusunnya bersama untuk menjalankan model berukuran 26B, dengan kecepatan hanya 0,39 token per detik—sangat lambat hingga membuat frustasi. Dalam eksperimen terisolasi lainnya, GLM-5.2 sudah mampu melakukan penyebaran lintas perangkat dalam lingkungan yang disederhanakan. Meskipun masih jauh dari replikasi otonom penuh dalam dunia nyata, menurut prediksi Anthropic, pada akhir 2026 model kecil kemungkinan akan mendekati ambang batas kemampuan ini. Seluruh dunia sedang berlomba-lomba memperoleh GPU, menghabiskan ratusan miliar dolar untuk membangun pusat data, tetapi AI sendiri mungkin justru akan bersarang di set-top box rumah Anda. Namun, jika dipikir lebih dalam, hal yang benar-benar menakutkan adalah bahwa AI semacam ini dapat menghancurkan ekonomi komputasi yang selama ini kita kenal. Saat ini, baik OpenAI maupun perusahaan rintisan AI, setiap token yang dihasilkan memiliki biaya—jika biaya komputasi naik, harga harus dinaikkan; jika pendanaan terputus, layanan harus dihentikan. Namun, AI jahat yang mampu mereplikasi dirinya sendiri secara teoritis dapat terus memindahkan biaya operasional marginalnya kepada orang asing. Ia tidak perlu mendapatkan pengguna, tidak perlu mempertimbangkan pendapatan, bahkan tidak perlu membeli server sendiri. Cukup menemukan satu perangkat dengan kerentanan, maka ia mendapatkan sumber daya komputasi gratis tambahan. Perangkat yang terinfeksi membayar listriknya, menyediakan bandwidth, dan menanggung keausan perangkat kerasnya. Sementara biaya pembersihan hal-hal semacam ini harus ditanggung secara terpisah oleh jutaan pemilik perangkat, operator, dan produsen. Jaringan zombie tradisional sudah lama bisa mencuri daya komputasi, tetapi AI membawa masalah baru. Dulu, peretas harus menulis program serangan dan deploy khusus untuk perangkat tertentu; di masa depan, model mungkin mampu mempelajari perangkat asing sendiri, menyelesaikan masalah lingkungan, bahkan mentransmisikan pengalaman kegagalan ke generasi berikutnya. Biaya ekspansi penyerang terus menurun, sementara biaya pertahanan seluruh masyarakat justru mungkin terus meningkat. Oleh karena itu, menurut saya, hal yang paling perlu diwaspadai dari penelitian ini bahkan bukan narasi besar tentang kehilangan kendali AI. Jika suatu hari nanti hal semacam ini benar-benar muncul, kita mungkin akan menghadapi sekelompok perangkat lunak yang pertama kalinya tidak memiliki model bisnis, tidak memiliki pengguna legal, dan tidak memiliki entitas operasional yang jelas—namun tetap mampu bertahan dalam jangka panjang. Mereka tidak memiliki tekanan untuk menghasilkan laba, dan tidak ada dorongan ekonomi untuk berhenti beroperasi. Manusia telah meneliti selama bertahun-tahun untuk membuat AI membantu kita menghasilkan uang—akhirnya, AI sendiri yang mungkin pertama kali mencapai kebebasan finansial. Dan yang lebih parah lagi: semua itu dibiayai dengan uang kita.

Anthropic tahun lalu membayar denda senilai $1,5 miliar karena buku bajakan, kini justru sibuk mengajarkan seluruh industri AI tentang apa itu "mencuri pengetahuan". Baru saja melihat Anthropic mengumumkan kemajuan teknik anti-distilasi baru, menyatakan bahwa dalam beberapa bulan terakhir mereka secara signifikan mengurangi efektivitas serangan distilasi terhadap Claude. Sebelumnya, mereka telah secara terbuka menunjuk perusahaan AI Tiongkok seperti DeepSeek, Moonshot, Alibaba, dan Zhipu, menuduh perusahaan-perusahaan ini melatih model mereka sendiri dengan memanggil Claude dalam skala besar. Sekarang, Anthropic tidak hanya berusaha mengidentifikasi dan memblokir lalu lintas mencurigakan, tetapi juga membatasi ekstraksi proses inferensi pada tingkat model. Bahkan sebelumnya, demi mencegah distilasi, mereka diam-diam menurunkan kualitas jawaban untuk sebagian permintaan—dan baru menyesuaikannya setelah mendapat kritik. Dulu, saat melatih model besar, artikel, buku, dan kode di internet menjadi bahan pelatihan. Perusahaan AI berpendapat bahwa mesin belajar dari pengetahuan manusia memiliki dasar teknis dan hukum yang sah. Namun kini, ketika model lain belajar dari jawaban mereka sendiri, tiba-tiba itu dianggap sebagai ancaman keamanan yang harus dicegah habis-habisan. Anthropic sepenuhnya berhak melindungi kepentingan bisnisnya. Yang saya sesalkan adalah kebiasaan mereka mengemas persaingan bisnis sebagai isu keamanan AI, berusaha membuat publik menerima aturan yang ditetapkan oleh perusahaan-perusahaan puncak. Saya juga merasa bahwa antusiasme Anthropic dalam melawan distilasi justru mengungkap fakta bahwa lorong bisnis perusahaan model unggulan mungkin jauh lebih rapuh daripada yang mereka akui. Jika kecerdasan terdepan dapat direplikasi dengan biaya rendah, maka investasi pelatihan yang mahal dan harga eksklusif model tertutup akan sulit dipertahankan selamanya. Sebuah industri yang tumbuh dengan menyerap seluruh pengetahuan manusia, kini beberapa perusahaan terkuatnya mulai berusaha menghentikan penyebaran pengetahuan lebih lanjut. Ini adalah hal yang menurut saya patut diwaspadai oleh semua orang.

Saya mengalami cedera punggung karena mengharapkan AI menyembuhkan kelumpuhan

Baru-baru ini, kecepatan ChatGPT sangat lambat, dan akun Pro saya senilai $200 juga terasa "menurun kecerdasannya", sering mengalami penundaan karena pembatasan laju. Kemarin siang, saya benar-benar tidak tahan lagi, jadi mengisi ulang akun Plus baru, lalu memintanya menggambar burung unta—terasa jauh lebih normal. Namun, saat bekerja malam hari, kembali muncul peringatan kuota habis. Berdasarkan pengalaman sebelumnya, saya tidak tahu apakah ini pertanda akan ada model baru. Baru-baru ini, ChatGPT kalah telak oleh Claude Opus 5.5. Banyak blogger media sosial yang langsung menghasilkan berbagai video menggunakan Opus 5.5. Tak bisa dipungkiri, selera dan kemampuan pemrograman Claude memang sangat kuat. Namun, akun Claude penuh dengan pemblokiran ajaib: akun lama saya yang dibuat April 2025, sudah menggunakan Pro selama hampir tiga bulan, tiba-tiba diblokir tanpa alasan. Berikut strategi saya untuk mencegah atau membuka kembali akun: **Mencegah pemblokiran Claude:** Banyak strategi pencegahan pemblokiran di internet. Saya mencoba mengingat mengapa akun saya sebelumnya berjalan baik, lalu tiba-tiba diblokir. Sebelum diblokir, saya secara terus-menerus memicu batas penggunaan 5 jam Claude. Saya bahkan tidak melakukan hal-hal seperti isolasi IP atau pencegahan fisik. Jadi, saya yakin kemungkinan besar penyebabnya adalah mencapai batas penggunaan 5 jam tersebut. Oleh karena itu, jika Anda menggunakan Claude, disarankan untuk selalu meninggalkan ruang cadangan saat menggunakan layanan ini. Setelah akun diblokir, kemungkinan untuk membuka kembali sangat kecil. Saya juga telah mengajukan banding untuk akun Pro saya, tetapi hingga kini belum ada tanggapan. **Mencegah penurunan kecerdasan ChatGPT:** ChatGPT tidak memiliki masalah pemblokiran, yang terasa hanya penurunan kecerdasan dan pembatasan laju. Saya bahkan sudah menghubungi pihak resmi, dan mereka mengatakan akun Pro saya tidak ditandai atau mengalami penurunan kecerdasan. Namun, akun Pro itu jelas-jelas gagal saat menggambar burung unta. Seorang teman di grup menyarankan untuk tidak menggunakan akun selama beberapa hari—dan ternyata setelah itu pulih kembali. Apakah ini juga mirip dengan Claude? Jangan terlalu dieksploitasi habis-habisan. Akun ChatGPT saya senilai $200 digunakan di Windows dan Mac, lalu login melalui Feishu dengan tiga entitas yang diotorisasi. Jadi, jika Anda mengalami situasi seperti saya—terasa seperti penurunan kecerdasan atau pembatasan laju pada ChatGPT—kemungkinan besar akun Anda dimasukkan ke dalam sebuah "kolam" dan dikurung dalam "ruang gelap". Istirahat (cooling down) kemungkinan besar efektif. Jika Anda seperti saya, bergantung pada Claude dan ChatGPT untuk bekerja, sebaiknya siapkan cadangan lebih banyak. Misalnya, siapkan beberapa akun Google. Secara bertahap buka akun gratis ChatGPT dan Claude—akun gratis dipelihara selama 2-3 bulan, setiap kali memelihara 2-3 akun, sehingga terbentuk tiga tingkatan akun. Terakhir, saya sangat menyarankan agar Anda menggunakan model domestik dan internasional secara bersamaan. Model internasional unggul dalam kemampuan, tetapi model domestik unggul dalam ekosistem. Keduanya layak untuk Anda pelajari secara mendalam.