a16z Prediksi: Pada tahun 2026, AI akan berevolusi dari "alat" menjadi "infrastruktur ekonomi baru"

Penulis: a16z crypto

Diterjemahkan: Deep潮 TechFlow

Judul asli: a16z: Tiga Tren Utama Kecerdasan Buatan Tahun 2026

Tahun ini, AI akan menangani lebih banyak tugas penelitian substantif

Sebagai seorang ekonom matematika, pada Januari 2025, saya sulit membuat model AI konsumen memahami alur kerja saya; namun pada November 2025, saya sudah bisa memberi instruksi kepada model AI seperti memberi perintah kepada mahasiswa doktoral… dan terkadang mereka bisa mengembalikan jawaban yang baru dan benar. Selain pengalaman pribadi saya, AI semakin banyak digunakan dalam bidang penelitian, terutama dalam bidang penalaran. Model-model ini tidak hanya membantu proses penemuan secara langsung, tetapi juga mampu secara mandiri menyelesaikan masalah-masalah sulit seperti Putnam Problem (mungkin ujian matematika universitas paling sulit di dunia).

Saat ini, masih belum pasti bidang mana yang akan paling diuntungkan dari metode bantuan penelitian ini, dan bagaimana cara merealisasikannya secara spesifik. Tapi saya memperkirakan, tahun ini, penelitian AI akan mendorong dan memberi insentif terhadap gaya penelitian baru yang disebut “multitalenta”: gaya ini lebih fokus pada membangun hubungan antar berbagai gagasan dan mampu melakukan inferensi cepat dari jawaban yang lebih bersifat hipotesis.

Jawaban-jawaban ini mungkin tidak selalu akurat sepenuhnya, tetapi tetap dapat mengarahkan penelitian ke arah yang benar (setidaknya dalam kerangka topologi tertentu). Ironisnya, ini agak mirip memanfaatkan kekuatan “halusinasi” dari model: ketika model “cukup pintar”, memberi mereka ruang abstrak untuk menggelitik pemikiran, mungkin tetap akan menghasilkan hasil yang tidak bermakna—tapi terkadang juga bisa membawa penemuan yang revolusioner, seperti manusia yang bekerja tanpa mengikuti pola pikir linier atau arah yang jelas, malah bisa menjadi yang paling kreatif.

Berpikir secara inferensial dengan cara ini membutuhkan gaya alur kerja AI yang baru—bukan sekadar interaksi “agen terhadap agen”, tetapi sebuah kolaborasi kompleks “agen bersarang agen”. Dalam pola ini, model dari berbagai tingkat membantu peneliti menilai solusi dari model awal dan secara bertahap menyaring intisarinya. Saya sendiri sudah menggunakan metode ini untuk menulis makalah, sementara yang lain melakukan pencarian paten, menciptakan karya seni baru, bahkan (sayangnya) menemukan metode serangan kontrak pintar yang baru.

Namun, untuk mengoperasikan kombinasi agen penalaran bersarang ini guna penelitian, masih diperlukan interoperabilitas yang lebih baik antar model, serta metode untuk mengidentifikasi dan memberi kompensasi yang tepat terhadap kontribusi masing-masing model—dan masalah-masalah ini, mungkin, dapat dibantu oleh teknologi blockchain.

—Scott Kominers (@skominers), anggota tim riset a16z crypto, profesor di Harvard Business School

Dari “Kenali Pelanggan Anda” (KYC) ke “Kenali Agen Anda” (KYA): Perubahan dalam Verifikasi Identitas

Kendala ekonomi agen sedang beralih dari kecerdasan ke otentikasi identitas. Dalam layanan keuangan, jumlah “identitas non-manusia” kini telah melebihi 96 kali jumlah karyawan manusia—namun, “identitas” ini tetap menjadi “hantu” yang tidak bisa mengakses layanan perbankan.

Infrastruktur kunci yang hilang di sini adalah “Kenali Agen Anda” (KYA, Know Your Agent). Sama seperti manusia membutuhkan skor kredit untuk mendapatkan pinjaman, agen juga membutuhkan bukti tanda tangan kriptografi untuk melakukan transaksi—bukti ini mengaitkan agen dengan entitas, batasan, dan tanggung jawabnya. Sebelum infrastruktur ini terbentuk, para pelaku usaha akan terus memblokir agen-agen ini di balik firewall.

Industri yang membangun infrastruktur KYC selama beberapa dekade terakhir, kini hanya tinggal beberapa bulan untuk meneliti bagaimana mewujudkan KYA.

—Sean Neville (@psneville), Co-founder Circle, arsitek USDC; CEO Catena Labs

Mengatasi Masalah “Pajak Tersembunyi” di Jaringan Terbuka: Tantangan Ekonomi Era AI

Kemunculan agen AI sedang menimbulkan “pajak tersembunyi” pada jaringan terbuka, secara fundamental mengganggu dasar ekonomi dari jaringan tersebut. Gangguan ini berasal dari ketidaksesuaian yang semakin meningkat antara “lapisan konteks” (Context layer) dan “lapisan eksekusi” (Execution layer): saat ini, agen AI mengekstrak data dari situs web yang didukung iklan (lapisan konteks), yang memudahkan pengguna, tetapi secara sistematis menghindari sumber pendapatan yang mendukung konten tersebut (seperti iklan dan langganan).

Untuk mencegah kemunduran jaringan terbuka secara bertahap (dan melindungi beragam konten yang memberi bahan bakar bagi AI), kita perlu menerapkan solusi teknologi dan ekonomi secara besar-besaran. Solusi ini mungkin termasuk model sponsor konten generasi berikutnya, sistem atribusi mikro, atau bentuk pendanaan baru lainnya. Namun, protokol otorisasi AI yang ada saat ini sudah terbukti tidak berkelanjutan secara finansial, karena biasanya hanya mampu menutupi sebagian kecil dari pendapatan yang hilang oleh penyedia konten akibat peralihan trafik AI.

Jaringan sangat membutuhkan model ekonomi teknologi baru agar nilai dapat mengalir secara otomatis. Perubahan utama dalam satu tahun ke depan akan berupa pergeseran dari model otorisasi statis ke mekanisme kompensasi berbasis penggunaan secara real-time. Ini berarti perlu menguji dan memperluas sistem terkait—mungkin dengan memanfaatkan nanopayment berbasis blockchain dan standar atribusi yang kompleks—untuk secara otomatis memberi penghargaan kepada entitas yang berkontribusi dalam keberhasilan tugas agen AI.

—Liz Harkavy (@liz_harkavy), tim investasi crypto a16z