Aplikasi Pembunuh AI: Bagaimana Agen AI Dapat Mengubah Segalanya

Menemukan Aplikasi Blockbuster AI

Sejak peluncuran ChatGPT menjadi perbincangan publik, teknologi AI telah menjadi berita utama dan memikat perhatian masyarakat umum, spesialis TI, dan investor.

Hal ini terutama berlaku karena kapasitas AI generatif telah tumbuh secara eksponensial. Selain itu, gelombang persaingan baru telah mempercepat kemajuan di bidang ini, dengan AI Cina seperti DeepSeek menantang struktur biaya dan harga AI buatan AS.

Meski begitu, industri AI masih dalam posisi yang agak goyah, karena infrastruktur AI senilai ratusan miliar belum menghasilkan tingkat pendapatan yang dibutuhkan untuk membenarkan investasi.

Revolusi teknologi sebelumnya dibangun atas dasar penerapan teknologi yang menguntungkan dalam ekonomi “nyata”, seperti pekerjaan kantoran (Windows & Office), hiburan (permainan video dan streaming), iklan (Google), komunikasi (ponsel pintar), atau perdagangan (pembayaran daring & e-commerce).

Sejauh ini, AI belum merevolusi cara kebanyakan orang bekerja atau menjalani kehidupan sehari-hari. Namun, hal ini kemungkinan akan berubah dengan munculnya AI khusus dengan berbagai macam kinerja dan kemampuan: agen AI.

Apa Itu Agen AI?

Ide inti agen AI adalah menciptakan AI yang dapat beroperasi secara independen di lingkungan tertentu. Hal ini memberinya peran praktis yang sangat berbeda dari AI generatif seperti LLM (Large Language Models) atau generator gambar, yang sebagian besar bereaksi terhadap perintah yang dibuat manusia.

Dalam konteks tersebut, “lingkungan” dapat berarti situasi spesifik di dunia nyata, seperti mobil di jalan dan AI untuk fungsi mengemudi otomatis, atau tempat yang sepenuhnya virtual, seperti perangkat lunak atau antarmuka digital tertentu.

Karena agen AI bertindak secara otonom dalam perannya, ia tidak memerlukan intervensi manusia secara terus-menerus melalui perintah. Jadi, ia juga dapat mengambil tindakan sendiri, tanpa memerlukan konfirmasi atau pengawasan.

Dalam praktiknya, sebagian besar agen AI juga akan memiliki kondisi & aturan bawaan di mana mereka akan meminta umpan balik dari pengawas manusia.

Menurut Google, fitur utama agen AI adalah:

• Pemikiran: mereka dapat menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan berdasarkan bukti dan konteks.
• bertindak: Kemampuan untuk mengambil tindakan atau melakukan tugas, ini dapat mencakup tindakan fisik atau tindakan digital.
• Mengamati: Mengumpulkan informasi tentang lingkungan atau situasi untuk memahami konteksnya dan membuat keputusan yang tepat.
• Perencanaan: Mengembangkan rencana untuk mencapai tujuan, dengan mengidentifikasi langkah-langkah yang diperlukan, tindakan potensial, dan tindakan terbaik.
• Berkolaborasi: Bekerja secara efektif dengan orang lain, baik manusia maupun agen AI lainnya.
• Penyempurnaan diriAgen AI dapat belajar dari pengalaman, menyesuaikan perilaku mereka berdasarkan umpan balik, dan terus meningkatkan kinerja dan kemampuan mereka dari waktu ke waktu.

Sumber: Pengembang AI

Apakah Benar-Benar Baru?

Serangkaian fitur ini menempatkan agen AI satu langkah di atas iterasi alat AI sebelumnya, seperti asisten dan bot AI, dengan kemampuan lebih proaktif, otonomi, dan kemampuan untuk menangani tugas yang lebih kompleks.

Sumber: Google

Agen AI dengan “tubuh” fisik dapat berinteraksi langsung dengan dunia nyata, sedangkan agen AI digital kemungkinan besar akan mengkhususkan diri pada lingkungan kerja virtual tertentu.

Dalam kedua kasus, memberi AI cukup agensi dan kemungkinan tindakan agar berguna, tetapi tidak terlalu banyak untuk menghindari kerusakan tak terduga akibat kesalahan, sangatlah penting.

Secara keseluruhan, kemungkinan besar pertumbuhan paralel dalam kualitas keputusan AI dan semakin dikenalnya keputusan tersebut akan membuat orang dan otoritas memberikan lebih banyak keleluasaan pada pengambilan keputusan AI. Namun, hal ini membuka pertanyaan hukum dan etika yang menarik terkait tanggung jawab tindakan AI (lihat pembahasan tentang topik tersebut di bawah).

Potensi Agen AI

Kemampuan agen AI untuk bekerja secara mandiri adalah hal yang dapat menjadikan mereka aplikasi pembunuh AI. Kehidupan modern penuh dengan tugas berulang yang tidak terlalu rumit yang pada saat yang sama terlalu rumit untuk diberikan pada bentuk otomatisasi yang lebih sederhana.

Ini adalah contoh mengapa Tesla harus mengambil langkah mundur dalam otomatisasi dan robotisasi jalur perakitannya pada tahun 2018Robot dapat melakukan pekerjaan yang hebat, tetapi gangguan sekecil apa pun atau perubahan kebutuhan yang tidak terduga akan menghentikan seluruh jalur perakitan.

“Kami memiliki jaringan ban berjalan yang rumit dan gila … Dan itu tidak berfungsi, jadi kami menyingkirkan semuanya. Ya, otomatisasi berlebihan di Tesla adalah sebuah kesalahan. Tepatnya, kesalahan saya. Manusia diremehkan.”

Elon Musk

Namun, AI modern bukan sekadar seperangkat aturan kaku yang rumit yang mencoba mengantisipasi segala sesuatunya terlebih dahulu. Sebaliknya, AI mampu, sampai batas tertentu, beradaptasi dan berevolusi terhadap kondisi baru jika diberikan cukup data relevan selama pelatihannya.

Jadi hal ini bisa membuat AI sangat relevan untuk tugas-tugas yang sangat berulang, mulai dari memandu pelanggan melalui algoritma pemecahan masalah hingga mengemudikan truk di jalan raya.

Berbeda dengan manusia, AI tersebut dapat bekerja 24/7 dan tidak memerlukan gaji, asuransi kesehatan, dll.

Ada banyak cara untuk mengklasifikasikan tingkat kemampuan AI yang telah kita capai. Secara keseluruhan, mereka cenderung membandingkan kemampuan AI dengan populasi manusia pada umumnya, dengan agen AI terbaru mungkin akan segera mencapai keterampilan 50-90% populasi dalam tugas-tugas spesifik dan domain sempit, yang biasanya dianggap sebagai titik tengah dalam kemajuan AI, dan baru permulaan bagi AGI.

Sumber: Burung Cobus Greyling

Bagaimana Agen AI Bekerja?

Agen AI terdiri dari beberapa “komponen” utama yang berinteraksi satu sama lain:

• Sensor: untuk agen AI fisik, ini dapat mencakup kamera, mikrofon, LIDAR, antena radio, dll. Untuk agen AI digital, ini dapat berupa fungsi pencarian, alat untuk membaca file, mengekstrak data dari perangkat lunak atau basis data tertentu, dll.
• Aktuator: Beginilah cara AI dapat menjalankan tugasnya. Jika bersifat fisik, AI dapat berupa roda atau lengan robot. Jika bersifat digital, AI dapat berupa kemampuan untuk membuat atau mengubah berkas, menulis laporan, melakukan analisis data, dll.
• Otak: terbuat dari alat AI yang semakin kompleks yang dibangun dari jaringan saraf, ini adalah pusat keputusan agen AI.
• Basis Data: ini adalah pusat pengetahuan dengan fakta, data pelatihan, dan koreksi manusia yang memungkinkan “otak” membuat keputusan yang tepat.

Sumber: Thomas Latterner

Kombinasi komponen-komponen ini memungkinkan agen AI memiliki memori dan persona yang dibangun di atas fondasi LLM yang terspesialisasi.

Memori merupakan bagian yang sangat penting dari AI di sini dan merupakan peningkatan yang radikal dari bot sebelumnya. Hal ini dikarenakan kurangnya memori merupakan sumber dari sebagian besar keluhan tentang chatbot dan sistem serupa lainnya: inilah mengapa sebagian besar bot terjebak dalam lingkaran penalaran, mengapa mereka gagal mengingat informasi sebelumnya yang telah diberikan, dll.

Jenis Agen AI

Selain kesenjangan fisik vs digital, ada cara lain untuk mengkategorikan agen AI:

• Salah satu caranya adalah dengan mempertimbangkan apakah agen berinteraksi dengan manusia, atau bekerja di latar belakang.
• Cara lain adalah dengan mempertimbangkan penggunaan satu agen tunggal untuk tugas tertentu, atau beberapa agen yang berkomunikasi satu sama lain untuk melakukan pekerjaan yang lebih rumit, dengan masing-masing agen memiliki modelnya sendiri dan berbagi data atau tidak dengan agen lainnya.
  • Saat menggunakan beberapa agen, hierarki dapat dibuat, dengan satu atau beberapa agen bertugas mengoordinasi dan “memberikan perintah” kepada agen di tingkat yang lebih rendah.
• Kemungkinan lain untuk kategorisasi agen AI adalah dengan mempertimbangkan tujuan akhir dan kompleksitas.
  • Agen AI berbasis tujuan akan fokus pada hasil akhir, dan menyesuaikan perilaku atau tindakan mereka hingga tujuan tersebut tercapai. Misalnya, AI gudang akan memberikan instruksi untuk memindahkan paket hingga mencapai tujuannya.
  • Agen berbasis utilitas juga fokus pada tujuan, tetapi juga pada cara terbaik untuk mencapainya. Jadi, misalnya, mobil tanpa pengemudi akan melaju dari titik A ke titik B, tetapi juga memperhitungkan keselamatan, dan akhirnya efisiensi bahan bakar, waktu perjalanan, jenis jalan, dll.

Sumber: Ampdatang

Mengapa Menggunakan Agen AI Alih-alih AI Generalis?

Ada banyak alasan mengapa industri AI beralih ke agen AI daripada model universal.

Yang pertama adalah masalah kompleksitas teknis dan kelayakan. Kecerdasan umum (AGI) seperti manusia masih jauh dari jangkauan sejauh pengetahuan kita.

Namun, tampaknya jauh lebih realistis untuk menciptakan, misalnya, agen AI khusus yang mampu mengendarai mobil seperti manusia tanpa memiliki kapasitas manusia lainnya untuk bernalar dalam hal lain.

Masalah lainnya adalah efisiensi. Model yang digunakan untuk mengendarai mobil tidak perlu sangat pandai berbicara, berjalan, melakukan pencarian web, berhitung, dll. Begitu banyak agen AI individual untuk setiap tugas jauh lebih masuk akal daripada mencoba menerapkan sistem AI/robotik serba guna, seperti yang sering ditampilkan dalam fiksi ilmiah.

Terakhir, biaya merupakan masalah serius bagi semua proyek AI. Hal ini berlaku untuk biaya pelatihan dan ribuan atau bahkan jutaan GPU yang dibutuhkan. Namun, hal ini juga berlaku untuk biaya pengoperasian AI dalam perangkat keras komputasi serta energi yang dikonsumsi. Jadi, agen AI yang lebih terspesialisasi dan lebih sederhana, yang juga berkinerja lebih baik dalam pekerjaannya, lebih disukai.

Dari Agen AI Spesialis Menjadi Agen AI Generalis?

Untuk tugas yang sempit dan berulang, agen AI yang sangat sempit mungkin yang terbaik. Namun, untuk sepenuhnya memahami manfaat revolusi AI, diperlukan sistem yang sedikit lebih kompeten. Misalnya, AI tidak hanya dapat secara otomatis membuat daftar peralatan yang memerlukan perawatan, tetapi juga menjadwalkan teknisi untuk melakukan perawatan tersebut dan mengelola lembar waktu, gaji, dll. yang terkait.

Dalam beberapa aplikasi, ini mungkin merupakan langkah yang diperlukan untuk benar-benar membantu pekerja manusia, karena tugas dan analisis tidak dapat sepenuhnya dipisahkan satu sama lain.

Misalnya, AI yang melakukan diagnosis perlu mampu menganalisis gambar medis, memahami teks atau suara yang menjelaskan gejala, mengintegrasikan hasil tes medis dan riwayat pasien, menemukan literatur ilmiah dan protokol medis yang relevan, dll.

Sumber: Alam

AI yang bersifat generalis, tetapi spesifik pada aplikasi, kemungkinan dibangun melalui konstruksi multi-agen, dengan setiap sub-elemen unggul dalam satu tugas, sementara AI pengawas akan mengintegrasikan keluaran agen individual menjadi satu kesatuan yang kohesif.

Kasus penggunaan khusus aplikasi bukanlah satu-satunya kemungkinan. Misalnya, AI multi-agen yang menggunakan agen dari berbagai bidang yang sangat berbeda dapat berguna untuk membuat penemuan ilmiah baru, dengan menyatukan kumpulan data yang berbeda.

Aplikasi Agen AI

Meskipun mungkin banyak aplikasi yang belum dipahami sebagaimana tidak seorang pun dapat memvisualisasikan Internet modern pada tahun 1995, beberapa aktivitas sudah siap untuk penerapan agen AI:

• Layanan PelangganDari obrolan daring hingga menerima pesanan di restoran, proses yang relatif mudah untuk sebagian besar permintaan pelanggan membuatnya lebih mudah diotomatisasi. Sejauh ini, chatbot belum memadai, tetapi agen AI yang lebih cerdas kemungkinan akan menggantikan banyak pekerjaan ini, dengan beberapa manusia di belakang layar untuk menangani permintaan yang paling rumit.
• Penelitian ilmiah: Ini akan mencakup analisis kumpulan data yang sangat kompleks dan besar serta penelusuran ribuan publikasi ilmiah, termasuk dalam bahasa non-Inggris. Ini juga akan mencakup AI yang mengkhususkan diri dalam tugas-tugas yang sangat teknis, seperti memprediksi pelipatan protein, komposisi atom material, dll.
• Situs Web & Pemasaran: Banyak pemasaran dan iklan daring saat ini sebagian ditangani dengan templat dan pengoptimalan otomatis. Karena semakin banyak pengalaman yang disesuaikan yang diapresiasi oleh pelanggan, agen AI yang fleksibel kemungkinan akan segera berkinerja sebaik banyak manusia di bidang ini.
• Terjemahan dan Hukum: Banyak tugas manusia bergantung pada pengetahuan unik tentang topik yang sangat spesifik dengan banyak hal yang perlu diketahui, lebih dari sekadar topik yang sulit dianalisis. Kemampuan AI untuk menyisir sejumlah besar data dapat membantu.
  • Namun, risiko “halusinasi” sangat tinggi, terutama karena klien tidak mungkin dapat menemukan kesalahan, jadi hanya agen yang sangat andal yang dapat melakukan tugas-tugas ini.
  • Penerjemahan waktu nyata dan suara ke suara, terutama untuk situasi nonkritis seperti pariwisata, kemungkinan akan menjadi harapan standar untuk telepon pintar kita.
• Seni: Mungkin salah satu fungsi AI yang paling kontroversial adalah gagasan untuk memberhentikan ribuan musisi, pelukis, desainer grafis, dll., yang tidak disukai banyak orang. Namun, hal itu juga dapat memberdayakan tim yang jauh lebih kecil, atau bahkan individu, untuk bersaing dengan perusahaan yang jauh lebih besar dalam membuat film, permainan video, buku, dll.
• Tenaga Kesehatan: Saat ini, Elon Musk merekomendasikan para pengikutnya untuk menggunakan AI milik X, Grok, untuk opini medis sekunder. Dalam jangka panjang, AI medis khusus kemungkinan akan membantu para dokter untuk menganalisis data medis dan menyarankan perawatan.
  • Seiring makin lazimnya operasi robotik, kita juga dapat membayangkan masa depan di mana dokter bedah AI dapat melakukan beberapa tindakan bedah tanpa bantuan manusia.
• Security: hal ini berlaku mulai dari keamanan lokal hingga kepolisian dan bahkan militer. AI dapat berperan sangat baik dalam pendeteksian ancaman, dan bahkan identifikasi target. Namun, untuk saat ini, memberi mereka terlalu banyak otonomi di sektor ini merupakan hal yang tabu, terutama untuk keputusan yang mematikan.
• Logistik dan transportasi: sudah semakin banyak digunakan di pergudangan, robot dan drone semakin mungkin mengambil alih tugas pengiriman dan logistik paket dan rantai pasokan secara keseluruhan karena mereka menjadi lebih pintar dan lebih mampu menangani kendala dunia nyata.
  • Dan, tentu saja, mobil dan truk tanpa pengemudi bisa menjadi revolusi yang lebih besar, mengubah total cara kita menangani mobilitas dan bahkan berpotensi membuat kepemilikan mobil pribadi menjadi hal yang aneh.
• Cicilan"Algoritma" sudah menjadi bagian besar dari pasar keuangan saat ini, jadi kita harus mengantisipasi AI yang lebih cerdas untuk semakin terlibat. Agen AI yang disesuaikan juga dapat menjadi lazim dalam mengevaluasi kasus asuransi, aplikasi pinjaman, dll.
• Manufaktur: Tren pencetakan 3D, mesin CNC, dan peralatan baru lainnya untuk produksi yang fleksibel telah membuat pabrik modern jauh lebih polivalen daripada jalur perakitan lama. Agen AI yang diwujudkan dalam robot industri dan humanoid dapat mendorong tren ini lebih jauh.

Legalitas, Regulasi & Etika

Tanggung Jawab

Dalam setiap diskusi mengenai AI, isu penanganan teknologi secara bertanggung jawab diperdebatkan dengan hangat.

Di satu sisi, terlalu banyak regulasi akan menghambat kemajuan, dan kemungkinan besar hanya akan menyerahkan AI tercanggih ke yurisdiksi yang lebih fleksibel. Dalam konteks persaingan teknologi AI antara AS dan China, jelas bahwa ini bukanlah hasil yang diinginkan oleh pihak mana pun.

Di sisi lain, tidak seorang pun menginginkan AI yang tidak terkendali tanpa tanggung jawab apa pun.

Jadi, kerangka hukum yang jelas perlu ditetapkan. Misalnya, jika mobil tanpa pengemudi mengalami kecelakaan, apakah penyedia agen AI bertanggung jawab? Dan semakin banyak otonomi yang diberikan kepada agen AI, semakin besar pula keputusan mereka yang dapat memengaruhi orang sungguhan dan menjadi mahal.

Ini juga mencakup masalah penyalahgunaan AI, seperti, misalnya, pencurian identitas, melakukan penipuan, dan lain-lain.

Dalam banyak kasus, bahkan tidak jelas lembaga atau otoritas mana yang harus mengatur AI. Haruskah lembaga tersebut menjadi badan khusus yang berdedikasi? Atau haruskah AI dalam keuangan diatur oleh SEC, drone udara, FAA, dll?

Ini lebih merupakan pertanyaan legislatif dan regulasi, tetapi karena hal itu sering kali tertinggal bertahun-tahun di belakang kemajuan teknologi, kemungkinan besar mendesak agar beberapa pertanyaan paling mendesak mengenai kerangka regulasi agen AI segera terjawab.

Pekerjaan & Ketimpangan

Salah satu dampak pengembangan AI yang kerap ditakutkan adalah meningkatnya pengangguran massal, karena AI menggantikan semakin banyak pekerjaan jauh lebih cepat daripada kemampuan manusia untuk mendapatkan pelatihan ulang atau menciptakan pekerjaan baru.

Secara teori, ini seharusnya menjadi langkah menuju peradaban Utopia pasca-kelangkaan. Dalam praktiknya, ini dapat mendorong jutaan orang jatuh miskin sebelum kita mencapai titik itu. Dan bertentangan dengan gelombang otomatisasi sebelumnya, AI dapat menggantikan pekerja berpengetahuan yang sangat terampil.

Sumber: Titik Intelijen

Bahaya monopoli atau kesenjangan kekayaan yang semakin dalam juga merupakan bahaya serius, karena hal ini secara historis telah terbukti berbahaya dan mengganggu stabilitas masyarakat secara luas.

Etika

Apa yang bisa dan tidak bisa diberikan untuk dikelola oleh AI. Ini adalah pertanyaan yang semakin mendesak untuk tugas apa pun yang lebih dari sekadar memindahkan palet di gudang atau menjawab email secara otomatis.

Masalah ini bahkan lebih mendesak ketika ada godaan untuk menggunakan AI untuk sistem penargetan di pesawat nirawak militer. Termasuk di Ukraina, dengan “Serbuan Drone Berteknologi AI ke Medan Perang Ukraina".

Reuters melaporkan bahwa perlombaan untuk pesawat nirawak yang didukung AI "membawa peperangan ke wilayah yang belum dipetakan karena para pejuang berlomba untuk mendapatkan keunggulan teknologi dalam pertempuran." Di Ukraina, pengembangan pesawat nirawak AI berfokus pada tiga bidang utama: identifikasi target, pemetaan medan untuk navigasi, dan penciptaan "kawanan" pesawat nirawak yang saling terhubung.

Satu perusahaan, Swarmer, sedang membangun perangkat lunak untuk menghubungkan drone, yang memungkinkan keputusan dieksekusi secara instan di seluruh kawanan drone dengan masukan manusia yang minimal.

Apakah kita benar-benar ingin memberi AI kapasitas semacam ini? Namun, apakah kita benar-benar ingin hanya "musuh" yang memilikinya?

Masalah-masalah ini mungkin merupakan sesuatu yang perlu didiskusikan dan diputuskan secara internasional. Ini juga merupakan topik yang tidak boleh dihindari oleh industri AI.

Agen AI Sudah Beroperasi

Agen OpenAI

Sebagai pemimpin lama dalam AI, tidak mengherankan melihat OpenAI memiliki beberapa agen berbasis GPT yang solid. Perusahaan ini menyediakan pengembang dengan alat khusus untuk mengembangkan agen AI, Termasuk SDK AI Terbuka multi-agen (Kit Pengembangan Standar).

Model OpenAI tampaknya lebih banyak difokuskan pada pembuatan versi GPT dan LLM lain yang lebih baik, lalu menjadikannya sebagai basis yang digunakan untuk pengembangan agen terpisah, mengandalkan posisi terdepannya untuk menghasilkan permintaan agen yang menggunakan GPT.

Google

Google (GOOGL ) telah hadir dalam AI sejak lama melalui model DeepMind-nya. Namun dengan Gemini 2.0 yang merangkul “era agen”.

Google juga sangat menyadari potensi ancaman AI LLM terhadap pencarian klasik, yang hingga saat ini menjadi sumber 90% pendapatan perusahaan.

Jadi ia menggunakan Gemini 2.0 untuk membuat Ikhtisar AI, hasil pencarian tambahan untuk menangani topik yang lebih kompleks dan pertanyaan multi-langkah, termasuk matematika dan pengkodean.

Ia juga menciptakan Jules, agen AI asisten pengkodean, dan Genie 2, model AI untuk menciptakan dunia 3D yang dapat dimainkan.

Google juga bertujuan untuk tetap unggul melalui penelitian perangkat keras, terutama Trilium TPUs (Unit Pemrosesan Tensor).

Manus

Butterfly Effect, perusahaan rintisan Tiongkok, merilis Manus pada Maret 2025, mengklaimnya sebagai agen AI umum pertama yang mampu bertindak secara otonom.

Meskipun beberapa orang melihatnya sebagai “momen DeepSeek kedua”untuk agen AI, di mana Tiongkok memimpin, situasinya kurang jelas dibandingkan dengan pendekatan DeepSeek yang jauh lebih efisien dalam komputasi (dan finansial).

Manus tampaknya sedikit lebih lambat, lebih rentan terhadap crash, tetapi juga memberikan respons yang lebih rinci daripada ChatGPTMeskipun demikian, tampaknya agen AI umum mungkin dapat terwujud lebih cepat dari yang diharapkan, meskipun mungkin tidak ideal untuk semua situasi.

Alibaba

Sebagai pemimpin e-commerce yang mendapat tekanan dari platform pesaing seperti Temu, atau bahkan TikTok, Alibaba berusaha merebut kembali posisinya sebagai pemimpin teknologi dengan kemajuan dalam AI.

Khususnya, perusahaan itu membuka sumber model QwQ-32B-nya pada awal Maret 2025, mengklaim bahwa dengan seperlima parameter DeepSeek-R1, model itu dirancang untuk efisiensi.

Selain itu, pada bulan Maret 2025, Alibaba merilis versi baru Quark, asisten/agen AI yang didukung oleh perusahaan AI Qwen, yang menggabungkan pemikiran mendalam dan AI generatif. Sebelum perombakan AI ini, Quark telah memiliki 200 juta pengguna saat masih menjadi mesin pencari.

Perusahaan Agen AI

Alibaba

Lebih dikenal di Barat karena platform e-dagangnya dan sebagai pemasok bahan baku, suku cadang, dan barang konsumen yang murah, Alibaba juga merupakan perusahaan teknologi besar di Tiongkok, yang memimpin dalam bidang AI dan komputasi awan.

Khususnya, Alibaba menguasai 36% pangsa pasar cloud di China, jauh di atas semua pesaingnya.

Sumber: Jeff Kotanson

Yang lebih penting lagi, mereka sudah menawarkan enam Model AI DeepSeek, AI sumber terbuka yang telah mengguncang dunia dengan tiba-tiba mengungguli sebagian besar model AI Amerika dengan biaya yang jauh lebih rendah baik dalam pengembangan maupun per penggunaan.

Alibaba juga memiliki model AI-nya sendiri, Qwen, dan mengklaim Qwen 2.5 bahkan lebih baik dari Deep Seek V3.

“Qwen 2.5-Max mengungguli … hampir di semua aspek GPT-4o, DeepSeek-V3 dan Llama-3.1-405B,”

Unit Cloud Alibaba

Secara keseluruhan, selain pertumbuhannya dalam cloud dan AI, Alibaba tetap menjadi raksasa e-commerce di Tiongkok, dengan Taobao & Tmall hanya turun sedikit dari 29% pangsa penjualan daring global mereka pada tahun 2019.

Sumber: Forbes

Kemajuan AI baru-baru ini telah mengubah cara pandang terhadap Alibaba. Dari posisi e-commerce yang lama dan tertekan serta penjualan cloud yang dominan (tetapi juga tertekan oleh pesaing), Alibaba telah kembali memimpin inovasi teknologi Tiongkok.

Quark kini menjadi senjata tambahan yang dikerahkan Alibaba untuk menguasai pasar asisten AI Cina, setelah membangun medan dengan menerapkannya sebagai mesin pencari AI pertama dan mengumpulkan 200 juta pengguna.

Jadi, meskipun mempertimbangkan harga sahamnya yang relatif rendah, yang dipicu oleh tindakan keras teknologi selama bertahun-tahun di Tiongkok dan kekhawatiran tentang investasi di negara tersebut, Alibaba bisa menjadi peluang bagi investor yang ingin bertaruh pada Tiongkok yang memimpin dalam perlombaan AI.

(Anda juga bisa membaca laporan khusus kami difokuskan pada Alibaba untuk detail lebih lanjut).

Berita terbaru tentang Alibaba