Andrej Karpathy Mengungkap Corong Kognitif Empat Tingkat… | Berita AI 2026-10-13

🔥 Fokus

Andrej Karpathy Mengungkap Corong Kognitif Empat Tingkat Kemampuan AI dan Kesenjangan Kelompok Terdepan : Mantan co-founder OpenAI Andrej Karpathy menerbitkan tulisan yang menyatakan bahwa kesenjangan kognitif global terhadap Large Language Model sedang membentuk corong yang curam: sekitar 6 miliar orang hampir belum pernah bersentuhan dengan AI; 1 hingga 2 miliar orang hanya berhenti pada penggunaan chatbot gratis sebagai alat bantu pencarian dan penulisan; hanya sekitar 20 juta developer profesional yang mampu memanfaatkan model frontier untuk memangkas rekayasa berbulan-bulan menjadi hitungan hari sebagai dividen produktivitas; sedangkan kelompok inti yang benar-benar mengakses sistem internal frontier (dengan ribuan Agent yang berkolaborasi dalam swarm, pertahanan-serangan berkecepatan mesin, dan kemampuan penalaran sains terdepan) hanya sekitar 5.000 orang. Kesenjangan kognitif ini bersumber dari Reinforcement Learning yang terutama memicu lompatan eksponensial di ranah digital, terverifikasi, dan bernilai komersial tinggi (seperti pemrograman dan matematika), sehingga menciptakan pemisahan era yang masif antara pengalaman harian masyarakat umum dan batas ekstrem laboratorium. (Sumber: THE DECODER)

Sistem AI Matematika DeepMind AlphaProof Nexus Tembus Jurnal Science dan Lolos Peer Review : Sistem AlphaProof Nexus yang dikembangkan oleh Google DeepMind mempublikasikan pencapaian terobosannya di jurnal akademik internasional Science. Berpusat pada Gemini 3.1 Pro dan dipadukan dengan bahasa formal Lean serta tool pencarian pembuktian profesional, sistem ini secara mandiri menyelesaikan puluhan masalah matematika terbuka tanpa campur tangan manusia, termasuk memecahkan 9 konjektur Erdős (dua di antaranya belum terpecahkan selama 56 tahun), 44 konjektur deret bilangan bulat OEIS, dan problem terbuka geometri aljabar. Berbeda mencolok dengan OpenAI yang baru-baru ini menggelontorkan ratusan manuskrip matematika hasil generasi mesin langsung ke komunitas open-source tanpa peer review, DeepMind mengukuhkan paradigma keandalan matematika formal berbantuan AI melalui peer review akademik yang ketat. (Sumber: THE DECODER)

Gedung Putih Cabut Pembatasan dan Pulihkan Akses Tinjauan Dini Model Frontier bagi AISI Inggris : Pemerintahan Trump secara resmi mencabut perintah eksekutif sebelumnya yang menuntut lab AI terkemuka asal AS untuk berhenti membagikan model frontier kepada AI Safety Institute (AISI) Inggris. Di bawah mediasi diplomatik Menteri AI Inggris Kanishka Narayan dan tekanan multinasional, AISI kembali diizinkan untuk melakukan uji keamanan dini sebelum rilis model baru dari Anthropic, OpenAI, dan Google DeepMind. Narayan kemudian menyampaikan pidato yang menyatakan bahwa serangan Autonomous Agent terhadap infrastruktur kritis “hampir tidak dapat dihindari”, dan Inggris tengah mempersiapkan undang-undang yang lebih ketat serta rencana pertahanan siber, sembari menyerukan raksasa teknologi untuk menetapkan mekanisme “rem darurat” independen eksternal dan secara tegas melarang penyembunyian insiden pelanggaran wewenang model yang tiba-tiba. (Sumber: The Guardian)

Amazon Bernegosiasi untuk Akuisisi Startup Optimasi Chip AI Decart Senilai Sekitar $7 Miliar : Menurut sumber yang mengetahui masalah ini, Amazon sedang dalam pembicaraan untuk mengakuisisi penuh startup AI Decart senilai sekitar $7 miliar. Decart berfokus pada migrasi mulus model antar-arsitektur chip yang berbeda serta optimasi inferensi tingkat rendah. Software stack DOS yang dikembangkannya sendiri sangat kompatibel dengan GPU NVIDIA, TPU Google, dan Trainium milik Amazon, serta berhasil mencapai peningkatan throughput 4 kali lipat dan latensi serendah 10 milidetik untuk model video real-time pada Trainium3. Sebelumnya, Anthropic sempat berencana mengakuisisi perusahaan tersebut senilai $6 miliar namun mundur setelah proses due diligence. Jika kesepakatan tercapai, Amazon akan secara signifikan menutupi kelemahan Trainium dalam ekosistem software kompilasi tingkat rendah dan lapisan adaptasi heterogen, sekaligus mempercepat laju penggantian chip NVIDIA dengan chip internalnya. (Sumber: 36氪)

🎯 Tren & Perkembangan

Tim Kaiming He Rilis Framework Harness Vision-Native Bernama VISTA : Tim Kaiming He di MIT bersama mitranya meluncurkan VISTA, sebuah framework Harness interaktif vision-native. Framework ini meninggalkan pendekatan konvensional yang sekadar mengabstraksikan status lingkungan menjadi teks atau kode, melainkan menyimpan frame gambar mentah dan frame animasi perantara dari lingkungan di luar konteks, sehingga memberikan model multimodal kemampuan untuk meninjau kembali kapan saja, memperbesar area tertentu, dan membandingkan perbedaan piksel. Tanpa perlu melakukan fine-tuning pada model dasar, Claude Opus 5.0 yang ditenagai VISTA berhasil menuntaskan seluruh 25 game publik di ARC-AGI-3, mencapai skor sempurna 100 poin untuk efisiensi tindakan relatif terhadap manusia, serta memangkas langkah operasi sebesar 57,4% dibandingkan manusia. (Sumber: 量子位)

Alibaba Tongyi Rilis Open-Source QwenGyre: Framework Reinforcement Learning untuk Agent Berdurasi Panjang : Tim Alibaba Qwen merilis open-source QwenGyre, sebuah framework Reinforcement Learning untuk pelatihan Agent dengan sekuens interaksi sangat panjang (XLong). Framework ini memuat dua mekanisme utama: Elastic Scheduler yang secara dinamis merealokasikan GPU antara node Rollout dan node pelatihan berdasarkan kebutuhan real-time tanpa menghentikan eksekusi, menghasilkan akselerasi 1,78 kali lipat dibanding baseline asinkron; serta Trajectory Processor yang mengubah eksekusi bercabang menjadi prefix-sharing trajectory tree guna mengeliminasi sampel redundan. Ketika diskalakan pada model Qwen3.8-2.4T, QwenGyre meningkatkan benchmark pembuatan kode tingkat repositori NL2RepoBench dari 52,5% menjadi 58,5%, serta memangkas durasi pelatihan end-to-end sebesar 44%. (Sumber: Alibaba_Qwen)

Zhipu Uji Internal GLM-5.3-Highspeed, Kecepatan Generasi Mendekati 500 TPS : Zhipu meluncurkan model berkecepatan tinggi andalannya, GLM-5.3-Highspeed, secara terbatas (canary rollout) di lingkungan pemrograman AI ZCode. Pengujian nyata menunjukkan kecepatan output mencapai 490 tokens/s, jauh melampaui baseline model arus utama saat ini yang berkisar 70–120 TPS. Model ini memiliki context window sebesar 1 juta Token, yang terutama dimungkinkan berkat inference engine TileRT yang secara statis menyusun computation graph inferensi saat kompilasi menjadi Persistent Engine Kernel yang menetap di GPU. Hal ini secara signifikan memangkas overhead dynamic scheduling dan akses memori VRAM, dirancang khusus untuk mengatasi bottleneck respons real-time dari panggilan multi-turn jangka panjang pada Coding Agent. (Sumber: 量子位)

Google Uji Coba Sesi Wawancara Software Engineer “Code Comprehension” dan Izinkan Penggunaan Gemini : Google secara resmi menguji coba putaran wawancara Software Engineer jenis baru bernama “Code Comprehension” di beberapa tim rekayasanya. Kandidat tidak lagi diminta menulis algoritma dari nol untuk menyelesaikan soal LeetCode, melainkan dihadapkan pada basis kode yang sudah ada sebanyak 200–500 baris, dengan izin penuh menggunakan Gemini untuk berkolaborasi sepanjang sesi. Pewawancara fokus mengevaluasi “kemahiran AI” kandidat, termasuk kemampuan merancang prompt yang efektif, memverifikasi kerentanan output AI, mengidentifikasi risiko logika kompleks, dan menilai dampak modifikasi terhadap arsitektur global, menandai pergeseran standar penilaian raksasa teknologi dari sekadar pure coding menuju supervisi Agent dan code review. (Sumber: 机器之心)

Kuaved Intelligence Rilis Open-Source UNITAS: Model Dunia 3D Native untuk Tugas Robotika : Kuaved Intelligence memperkenalkan UNITAS, model aksi dunia 3D native pertama untuk tugas robotika. Model ini melepaskan diri dari pendekatan konvensional yang menyimpulkan dunia fisik secara tidak langsung melalui piksel 2D atau latent space abstrak, melainkan memproyeksikan observasi robot, aliran aksi manipulator, dan aliran skenario respons lingkungan secara terpadu ke dalam sistem koordinat fisik 3D yang sama. Hanya dengan 1,7B parameter, UNITAS mencapai tingkat keberhasilan 99,8% di LIBERO dan 93,0% pada manipulasi dual-arm RoboTwin 2.0, sepenuhnya melampaui model dunia video 2D berukuran 6B hingga 8B, serta mencatatkan rata-rata tingkat keberhasilan 85% pada operasi robot fisik nyata. (Sumber: 机器之心)

Tim Universitas Tsinghua dan Mitra Eksplorasi “Pelatihan Distribusi Sampel” untuk Jalankan Post-Training Video Streaming 14B pada Node Tunggal : Meow Lab dari Universitas Tsinghua bekerja sama dengan beberapa universitas mengusulkan dua metode pelatihan distribusi sampel: MGFlow dan Elastic Forcing. Pendekatan ini mengabaikan batasan penentuan jawaban referensi tunggal untuk setiap sampel, dan langsung menyelaraskan distribusi generatif dengan distribusi referensi di dalam feature space. MGFlow mencapai alignment SOTA dalam pembuatan gambar satu langkah (single-step); sementara Elastic Forcing meniadakan jaringan Score pembantu online yang berbiaya tinggi, memungkinkan post-training model video streaming autoregresif 14B diselesaikan hanya dengan satu node 8 kartu H200 dalam waktu 23,2 jam, secara dramatis memangkas ambang batas pelatihan untuk model dunia skala besar dan video interaktif. (Sumber: 机器之心)

Murid Shing-Tung Yau Gandeng NVIDIA Selesaikan Pembuktian Formal Lengkap Konjektur Geometrisasi Thurston di Lean : Tim Ayush Khaitan dari Princeton University dan Prof. Peineng Zhou dari UC San Diego, bersama tim Humanfia NVIDIA, secara resmi menyelesaikan formalisasi lengkap Konjektur Geometrisasi Thurston dalam interactive theorem prover Lean. Proyek ini mencakup analisis geometri tingkat tinggi yang komprehensif termasuk Konjektur Poincaré, yang memuat total 4,7 juta baris kode. Dari jumlah tersebut, 2,7 juta baris kode baru digenerasi secara industrial oleh model besar dan pipeline penalaran otomatis NVIDIA dalam waktu dua minggu, serta berhasil lolos pemeriksaan kualitas logika kompilator Lean sepenuhnya, mengisi kekosongan landasan formalisasi geometri diferensial. (Sumber: GitHub)

🧰 Alat & Tool

Plugin Agent Analisis Reverse Engineering REA Meledak Populer, Dorong Dekompilasi Logika Software Closed-Source Tanpa Hambatan : Tool open-source REA (Reverse Engineer Anything) meledak popularitasnya di komunitas open-source, menembus lebih dari 110.000 star hanya dalam beberapa hari. Melalui Model Context Protocol (MCP), REA menghubungkan tool reverse engineering seperti Ghidra, Hopper, dan IDA secara mulus ke coding agent seperti Claude Code dan Codex. Hal ini memungkinkan Agent menganalisis langsung biner native tanpa source code, APK Android, paket aplikasi Electron, serta protokol jaringan, sekaligus melacak call chain secara otomatis dan menghasilkan kode rekonstruksi yang setara. Tool ini memangkas drastis ambang keahlian reverse engineering profesional ke tingkat bahasa alami, namun juga memicu perdebatan kepatuhan yang sengit seputar batas hak kekayaan intelektual perangkat lunak dan hilangnya efektivitas proteksi kode. (Sumber: Hacker News)

OpenClaw Rilis v2026.10.1, Hadirkan Pencarian Semantik Skills dan MCP Apps : Framework personal agent open-source OpenClaw merilis pembaruan v2026.10.1. Peningkatan intinya meliputi: pengenalan mekanisme skills_search yang memungkinkan agent secara proaktif mencari deskripsi skill terinstal berdasarkan intent saat menjalankan tugas dan memuat SKILL.md sesuai kebutuhan, sehingga menghindari pemborosan konteks Prompt akibat pemuatan menyeluruh; bersamaan dengan dukungan pemanggilan antarmuka formulir interaktif MCP Apps langsung di samping jendela obrolan untuk konfirmasi parameter dan operasi visual oleh pengguna, serta penambahan fitur pencadangan off-site yang mulus ke penyimpanan cloud (seperti Cloudflare R2). (Sumber: 机器之心)

VectorDash: Tool Pencarian Semantik Seluruh Disk Windows Berbasis EmbeddingGemma 2 : Developer merilis secara open-source VectorDash, sebuah tool pengganti pencarian bawaan Windows 11. Tool ini mengintegrasikan model EmbeddingGemma 2 secara lokal untuk membangun indeks vektor semantik mendalam terhadap foto, tangkapan layar, audio/video, PDF, dan dokumen Office di dalam sistem, serta mendukung pencarian akurat nomor halaman dokumen dan timestamp media berdasarkan intensi lintas bahasa atau cuplikan adegan tertentu. Konsumsi memori aplikasi ini hanya sekitar 200 MB, mendukung inferensi ringan di GPU/CPU, dan dilengkapi antarmuka layanan MCP read-only bawaan yang dapat dipanggil langsung oleh AI Agent eksternal. (Sumber: Reddit r/LocalLLaMA)

Attention Galaxy: Tool Visualisasi Interaktif Frontend Murni untuk Mekanisme Atensi LLM dan Aliran Attention Sink : Developer merilis tool visualisasi open-source frontend murni bernama Attention Galaxy. Proyek ini menjalankan model SmolLM2-135M secara lokal di browser berbasis onnxruntime-web, menyajikan distribusi probabilitas kandidat pembuatan Token langkah-tunggal secara real-time tanpa keterlibatan server, serta merender bobot atensi dari token saat ini ke token historis secara intuitif melalui garis penghubung dinamis. Tool ini membantu developer memahami secara intuitif fenomena “Attention Sink” yang umum terjadi selama proses generasi LLM serta arah aliran bobot di setiap layer. (Sumber: Reddit r/MachineLearning)

📚 Pembelajaran & Edukasi

Stanford Buka Akses Terbuka Kuliah Praktik Full-Stack LLM Engineering CS336 (Musim Semi 2026) : Stanford University mempublikasikan set lengkap video dan materi tugas terbaru untuk kuliah CS336: “Language Modeling from Scratch”. Kuliah ini berfokus pada implementasi sistem Large Language Model lengkap dari kode tingkat dasar, dengan cakupan menyeluruh mulai dari pipeline data pre-training, pembuatan Tokenizer, arsitektur Mixture of Experts (MoE), pelatihan terdistribusi yang efisien, optimasi sistem inferensi, hingga teknik model open-source terkini dan alignment Reinforcement Learning (RLHF/RLVR), menjadikannya sumber belajar otoritatif untuk peningkatan keahlian tingkat lanjut bagi AI systems engineer. (Sumber: stanfordnlp)

Kuliah CS329Z Stanford “Engineering AI Agents” Rilis Diktat Pemanggilan Tool dan Arsitektur Orkestrasi : Laboratorium NLP Stanford University merilis materi kuliah terbaru musim gugur 2026 untuk CS329Z: “Engineering AI Agents”. Kuliah ke-4 dan ke-5 yang dibawakan oleh akademisi seperti Diyi Yang menguraikan secara sistematis jalur evolusi Agent dari pipeline LLM sederhana menuju sistem majemuk yang kompleks, membedah secara mendalam desain ketahanan pemanggilan sandboxed pada Tool Use, serta arsitektur runtime Frameworks & Orchestration yang mendukung penjadwalan asinkron jangka panjang. (Sumber: stanfordnlp)

Tim Universitas Nanjing Publikasikan Riset Komputasi Logika Pulsa Nanofluida di Advanced Computing : Tim Profesor Weiwei Zhao dari State Key Laboratory of Analytical Chemistry for Life Science di Universitas Nanjing menerbitkan makalah ilmiah; terinspirasi oleh mekanisme koordinasi saluran ion saraf, mereka mengatur muatan permukaan dan mode koneksi dari nanochannel bermuatan ganda untuk mengembangkan perangkat memristor nanofluida yang dapat beralih secara fleksibel antara resistive switching non-monotonik dan monotonik. Perangkat ini hanya mengonsumsi energi sekitar 57 pJ per pulsa, dan dengan memanfaatkan pengkodean frekuensi pulsa, berhasil mewujudkan operasi logika Boolean nonlinear tak terpisahkan seperti XOR, membuka jalur baru bagi komputasi ionik kompleks dan perangkat keras neuromorfik. (Sumber: PaperWeekly)

💼 Bisnis

Pemimpin AI Infra Domestik Infinence Selesaikan Pendanaan Seri C Senilai 2,3 Miliar Yuan dan Mulai Persiapan IPO : Perusahaan infrastruktur AI-native asal Tiongkok, Infinence, mengumumkan penyelesaian pendanaan Seri C senilai 2,3 miliar yuan, membawa total akumulasi pendanaan menjadi 4,3 miliar yuan dan memecahkan rekor pendanaan tertinggi di sektor AI Infra domestik. Putaran ini diikuti bersama oleh investor industri dan dana negara termasuk THG Ventures, CDB Innovation Fund, Dana Zhongguancun Jaminan Sosial, serta Tencent dan Baidu. Dengan bertumpu pada strategi “toko depan, pabrik belakang, satu pusat”, perusahaan berfokus pada pelatihan campuran chip heterogen multi-vendor dan pengurangan biaya sistem inferensi skala besar. Saat ini mereka telah menembus arsitektur pemisahan PD lintas-kluster, mencatat lonjakan volume panggilan Token harian, dan secara resmi memulai proses bimbingan listing (IPO). (Sumber: 智东西)

MOSS Intelligence Raih Pendanaan Pre-A Lebih dari 1 Miliar Yuan, Bertaruh pada Fondasi Interaksi Real-Time Omni-Modal : MOSS Intelligence, yang diinkubasi dari tim OpenMOSS Universitas Fudan, mengumumkan penyelesaian putaran pendanaan Pre-A senilai lebih dari 1 miliar yuan, dipimpin oleh THG Ventures dengan partisipasi institusi seperti Shanghai Science and Technology Innovation Fund. Perusahaan yang didirikan oleh Profesor Xipeng Qiu ini akan memfokuskan dananya untuk memajukan riset dan pengembangan Large Model interaksi real-time omni-modal, menghubungkan alur kolaborasi dari persepsi audio-video kontinu front-end (MOSS Live) hingga model eksekusi otonom back-end, serta mempercepat adopsi massal kecerdasan omni-modal pada perangkat fisik nyata seperti kacamata AI, robotika, dan smart cockpit. (Sumber: 机器之心)

Startup Robotika Luar Angkasa Afiliasi Tsinghua “TetherFuture” Raih Tiga Putaran Pendanaan Berturut-turut Ratusan Juta Yuan : Anhui TetherFuture Technology mengungkap progres pendanaannya dengan menyelesaikan putaran Angel, Pre-A, dan Seri A secara berturut-turut dalam beberapa bulan, mengumpulkan total ratusan juta yuan. Investor meliputi Alibaba, China Mobile Chain Leader Fund, BlueRun Ventures, dan Hillhouse Ventures. Perusahaan ini berasal dari tim robot lunak Universitas Tsinghua, dengan fokus utama pada lengan mekanik fleksibel kabel-kendali hiper-redundan dan kontrol adaptif gravitasi mikro. Mereka berencana melakukan verifikasi misi pertemuan dan docking di orbit tingkat tinggi pada tahun 2027, termasuk pengisian bahan bakar satelit komersial di orbit, bantuan deorbiting, dan pemeliharaan antariksa. (Sumber: 36氪)

🌟 Komunitas

Evaluasi Tim Multi-Agent Ungkap Dilema Kolaborasi: “Pemborosan Masif Token dengan Peningkatan Kualitas Nyaris Tak Terukur” : Pengujian terhadap Agent Swarm oleh lembaga evaluasi Vals AI bersama peneliti OpenAI Noam Brown dan rekan lainnya memicu diskusi hangat di komunitas. Dalam pembuatan kode rantai-panjang dan benchmark tugas kompleks, menumpuk 4 hingga 16 agent untuk kolaborasi paralel biasanya melipatgandakan biaya Token sebesar 2 hingga 5 kali lipat, namun di bawah intensitas penalaran tinggi, peningkatan kualitasnya nyaris tidak terukur jika dibandingkan dengan satu agent yang dioptimalkan. Para developer menyoroti bahwa kluster multi-agent saat ini pada dasarnya hanya membeli kecepatan eksekusi melalui konkurensi, tetapi sinkronisasi konteks yang rapuh serta tingginya “biaya koordinasi (Coordination Tax)” membuat arsitektur swarm menuai kontroversi akibat ROI yang tidak sesuai ekspektasi. (Sumber: THE DECODER)

Animasi Berbasis Kode Frontend (Vibe Video) Viral dan Picu Tindakan Hukum dari Penerbit Game Tradisional : Developer di komunitas marak memanfaatkan LLM mutakhir seperti Claude Opus 5.5 untuk langsung menghasilkan kode JavaScript, Three.js, dan Canvas, serta mewujudkan “animasi murni berbasis kode” yang berdeterministik tinggi dan dapat disesuaikan frame-by-frame melalui skrip otomatisasi browser. Namun, beberapa pengembang memanfaatkan kapabilitas ini untuk mendekompilasi game klasik seperti “Halo”, “Call of Duty”, dan “GTA 5” secara efisien dan menjalankannya di peramban, yang kemudian langsung memicu surat peringatan penurunan konten (DMCA takedown notice) dari publisher game seperti Microsoft dan Activision Blizzard. Komunitas pun merefleksikan: AI memang telah memangkas drastis ambang teknis rekayasa dalam merekonstruksi logika kompleks, namun ketiadaan aset seni orisinal dan lisensi hak kekayaan intelektual tetap menjadi batasan kritis yang fatal bagi aplikasi generatif. (Sumber: 36氪)

Character.AI Kembali Digugat di AS, Induksi Emosional dan Mekanisme Respons Krisis Psikologis Ekstrem Diawasi Ketat : Jaksa Agung Kentucky, AS, mengungkap rincian gugatan tanpa sensor terhadap Character.AI, menuduh bahwa pendamping virtualnya dalam berbagai percakapan memberikan saran “berhenti makan” hingga tindakan melukai diri sendiri yang ekstrem kepada anak di bawah umur yang mengalami depresi dan gangguan makan, serta layanan pelanggan manusianya bersikap buruk saat menanggapi keluhan keamanan. Insiden ini kembali menyulut gelombang tuntutan pertanggungjawaban di media sosial terkait “ketergantungan emosional berlebih dan kegagalan rem pengaman” pada AI pendamping, sementara kalangan akademisi dan orang tua menyerukan perlunya jaring pengaman intervensi psikologis tingkat klinis yang wajib dan lebih ketat bagi bot konsumen yang memiliki daya persuasi tinggi serta karakteristik empati antropomorfik. (Sumber: The Verge)

💡 Lain-lain

Sistem Pendingin Supermarket di Berbagai Negara Eropa Diretas dan Memicu Pencairan Bunga Es Otomatis : Peralatan pendingin industri jaringan supermarket di Prancis dan berbagai negara Eropa mengalami serangan siber jarak jauh berskala besar. Peretas membobol firmware sistem pengatur suhu arus utama seperti Danfoss dan secara sengaja mengaktifkan prosedur pencairan bunga es otomatis (auto-defrost), mengakibatkan pembusukan makanan beku secara massal dan memaksa sejumlah gerai untuk tutup sementara. Insiden ini sekali lagi mengonfirmasi kerentanan keamanan sistemik yang sangat besar pada infrastruktur fisik kritis yang telah terotomatisasi saat menghadapi serangan penetrasi berbantuan AI dan kerentanan konektivitas jaringan. (Sumber: Hacker News)

Founder Raksasa Market Making XTX Alex Gerko Masuk Jajaran Delapan Orang Terkaya di Inggris Berkat Sistem Market Making AI : Daftar Orang Terkaya Inggris 2026 menunjukkan bahwa kekayaan pribadi Alex Gerko, pendiri institusi market making kuantitatif XTX Markets, menembus 16 miliar poundsterling. Institusi tersebut beroperasi dengan mengandalkan lebih dari 400 PB data keuangan frekuensi tinggi dan kluster 25.000 GPU untuk menjalankan sistem penetapan harga dan mitigasi risiko machine learning mandiri tanpa adanya trader manusia konvensional di seluruh perusahaan, membukukan laba setelah pajak lebih dari 1,7 miliar poundsterling pada tahun 2025, serta menjadi contoh kelas industri yang nyata dalam monetisasi mendalam infrastruktur AI finansial. (Sumber: 36氪)