Kata Kunci：DeepSeek, OpenAI, Android XR Google, Robot Zhiyuan, Asisten Ponsel Doubao, Rekan Belajar AI, Pusat Data Orbit SpaceX, Model DeepSeek R1, Alarm Merah OpenAI, SDK Android XR, Robot Zhiyuan Ekspedisi A1, Operasi Lintas Aplikasi Asisten AI Doubao, DeepSeek, OpenAI, Android XR Google, Robot Zhiyuan, Asisten Ponsel Doubao, Rekan Belajar AI, Pusat Data Orbit SpaceX, Model DeepSeek R1, Alarm Merah OpenAI, SDK Android XR, Robot Zhiyuan Ekspedisi A1, Operasi Lintas Aplikasi Asisten AI Doubao
🔥 FOKUS
Pendiri DeepSeek, Liang Wenfen, Masuk dalam Daftar 10 Ilmuwan Terbaik Tahunan Nature : Liang Wenfen diakui oleh majalah Nature sebagai salah satu dari 10 Ilmuwan Terbaik Tahunan 2025, dijuluki “Disruptor Teknologi,” atas kontribusi dan dampak transformatif model DeepSeek di bidang AI. DeepSeek mengguncang industri dengan modelnya yang kuat, hemat biaya, dan open source (seperti R1, V3.2), membuktikan bahwa model besar tidak selalu membutuhkan tumpukan sumber daya tak terbatas untuk mencapai level terdepan, sekaligus meningkatkan suara teknologi model besar buatan Tiongkok di komunitas global. Valuasi DeepSeek telah mencapai 1,05 triliun yuan, dan kekayaan pribadi Liang Wenfen melonjak menjadi 184,62 miliar yuan. Sifat “geek” dan komitmennya terhadap open source dipandang sebagai simbol transformasi AI Tiongkok dari peniru menjadi inovator. (Sumber: 36氪, 36氪, 36氪)
OpenAI Mengeluarkan “Peringatan Merah” dan Merilis Laporan AI Perusahaan : CEO OpenAI, Sam Altman, pada 1 Desember mengeluarkan “peringatan merah” tingkat tertinggi karena persaingan ketat dari Google Gemini dan Meta. Ia menangguhkan operasi non-inti dan memusatkan sumber daya untuk memperkuat keunggulan inti ChatGPT. Bersamaan dengan itu, OpenAI merilis “Laporan Kondisi AI Perusahaan,” yang menunjukkan percepatan adopsi AI di perusahaan, dengan karyawan rata-rata menghemat hampir 1 jam kerja setiap hari. Namun, 5% pengguna paling intensif mengalami peningkatan efisiensi 16 kali lipat, menimbulkan kekhawatiran tentang “kesenjangan kekayaan” di era AI. Fokus persaingan terletak pada kemampuan model, pangsa pasar, dan perebutan talenta. (Sumber: 36氪, 36氪)
Google Merilis Platform Android XR dan Berbagai Kacamata AI : Dalam acara XR Edition, Google secara sistematis memamerkan Android XR, memposisikannya sebagai platform extended reality terpadu pertama yang bertujuan untuk memperluas pengalaman Android ke ranah XR. Platform ini bekerja sama dengan Samsung dan Qualcomm untuk meluncurkan berbagai bentuk perangkat keras, termasuk kacamata pintar AI modis (bekerja sama dengan Warby Parker, Gentle Monster), kacamata XR berkabel (Project Aura bekerja sama dengan XREAL), serta pembaruan untuk headset Samsung Galaxy XR. Android XR SDK juga diperbarui secara bersamaan, memberikan dukungan penuh bagi pengembang, menandakan kemajuan signifikan dalam konvergensi AI dan XR. (Sumber: 36氪, 36氪)
Perusahaan Zhihui Jun, Zhiyuan Robotics, Memproduksi Massal 5.000 Unit Robot : Zhiyuan Robotics, perusahaan embodied AI yang didirikan oleh “Zhihui Jun” Peng Zhihui, berhasil memproduksi massal 5.000 unit robot embodied umum dalam waktu kurang dari tiga tahun. Lini produknya mencakup robot humanoid ukuran penuh (Expedition A1/A2), robot humanoid ukuran setengah (Lingxi X1/X2), dan robot embodied beroda (Elf G1/G2), yang terutama digunakan dalam manufaktur industri, penyortiran logistik, pengumpulan data untuk pelatihan, serta panduan resepsi dan pertunjukan hiburan. Pencapaian ini menandai bahwa kemajuan produksi massal di industri embodied AI melebihi ekspektasi dan telah menerima pesanan senilai ratusan juta yuan. (Sumber: 36氪)
Doubao Mobile Assistant Memicu Perang Pintu Masuk di Era AI : ByteDance meluncurkan Doubao Mobile Assistant, yang melalui kerja sama mendalam dengan ZTE, mencoba menanamkan kemampuan AI ke dalam lapisan sistem operasi ponsel untuk mencapai operasi global lintas aplikasi, memicu guncangan di industri. Produk ini bertujuan untuk menantang status pintu masuk lalu lintas super App yang ada, tetapi segera menghadapi batasan teknis dari perusahaan besar seperti WeChat dan Taobao. Insiden ini menempatkan persaingan untuk super entry point di era AI ke permukaan, mengindikasikan bahwa integrasi perangkat lunak dan keras, akumulasi ekosistem, dan kolaborasi edge-cloud akan menjadi tren kunci dalam pengembangan asisten AI di masa depan. (Sumber: 36氪, 36氪)
🎯 ARAH
“Veteran” AI Zou Yang: AGI Bukan Inti, Implementasi Aplikasi Mengubah Dunia : Zou Yang, salah satu pendiri Future Intelligence, berpendapat bahwa meskipun teknologi model bahasa besar saat ini belum mencapai puncak AGI, namun sudah cukup untuk sepenuhnya mengubah berbagai industri. Ia menekankan bahwa nilai sebenarnya dari AI terletak pada kemampuannya untuk menyusup ke dalam proses industri, menjadi “otak eksternal” untuk pekerjaan mental berulang di perusahaan, dan mereplikasi pengalaman ahli secara terstruktur. Ia menunjukkan bahwa industri harus fokus pada bagaimana mengintegrasikan teknologi yang ada ke dalam bisnis dan mencapai implementasi berskala besar, daripada terlalu mengejar puncak AGI yang jauh. (Sumber: 36氪)
Iklan yang Dihasilkan AI Membentuk Ulang Industri, Peluang dan Tantangan Berdampingan : Kecerdasan buatan secara mendalam membentuk ulang industri periklanan digital, berevolusi dari sistem periklanan programatik menjadi cerdas. Peluangnya meliputi diversifikasi pintu masuk lalu lintas, otomatisasi pembuatan materi, personalisasi pengalaman yang ekstrem (“satu orang seribu wajah”), mekanisme penempatan iklan yang cerdas, dan transformasi peran agen periklanan. Namun, masalah seperti kematangan teknologi yang belum memadai (inferensi model yang tidak stabil, algoritma yang tidak dapat dijelaskan), tantangan regulasi (iklan palsu, deepfake), risiko kepercayaan pengguna dan privasi, serta biaya kepatuhan lintas batas masih perlu diatasi. Industri perlu membangun sistem “regulasi ringan + tata kelola bersama,” meningkatkan kontrol risiko platform, memperkuat tata kelola data, dan mendorong merek untuk membangun agen AI mereka sendiri. (Sumber: 36氪)
Prospek Industri Asuransi Global 2026: AI Membentuk Ulang Aturan Main : Laporan Deloitte menunjukkan bahwa industri asuransi global memasuki fase pertumbuhan yang melambat dan tekanan profitabilitas, dengan AI menjadi kekuatan kunci yang membentuk ulang aturan main industri. Di segmen asuransi non-jiwa, AI mencapai “prediksi risiko” melalui aktuaria, identifikasi penipuan, dan peringatan risiko; di segmen asuransi jiwa dan anuitas, perubahan struktur modal dan integrasi ekuitas swasta mempercepat, dengan kemampuan manajemen aset menjadi inti; di segmen asuransi kelompok, dalam model B2B2C, kemampuan akses digital dan pengalaman pengguna yang ekstrem adalah daya saing. Penerapan AI berskala besar bergantung pada data berkualitas tinggi, sistem modern, dan jaminan keamanan, serta membutuhkan pembentukan ulang kemampuan bagi para profesional. (Sumber: 36氪)
Arsitektur Baru Google HOPE Mengatasi Masalah Memori Jangka Panjang Model Besar : Google, dalam sebuah makalah, mengusulkan kerangka kerja baru HOPE yang bertujuan untuk mengatasi masalah memori jangka panjang model besar, yang sangat penting untuk aplikasi agen AI yang luas. Arsitektur ini mendefinisikan mekanisme self-attention Transformer sebagai “sistem jangka pendek” dan memperkenalkan modul memori jangka panjang neural independen yang bertanggung jawab untuk menyimpan dan memanggil informasi kunci di seluruh jendela konteks, mendefinisikan ulang “struktur otak” model besar. Memori jangka panjang kini berkembang dari tambalan teknis menjadi kemampuan inti model, yang menentukan apakah AI dapat digunakan dan dipercaya dalam jangka panjang. (Sumber: 36氪)
Mitra Belajar AI Membentuk Ulang Pendidikan, Menghubungkan Keterampilan, Emosi, dan Pendampingan Pengetahuan : Mitra belajar AI berkembang pesat di bidang pendidikan global, tertanam dalam pembelajaran sehari-hari siswa sebagai “pendamping.” Dalam pelatihan keterampilan, pelatih bahasa AI (seperti Duolingo Roleplay, Gulu Oral English) menyediakan dialog imersif dan koreksi instan. Dalam pendampingan psikologis dan manajemen kebiasaan, AI (seperti Replika, Xueersi “Xiaosi 3.0”) menyediakan dukungan emosional dan panduan kebiasaan. Dalam panduan pengetahuan, AI (seperti PhotoMath, Xiaoyuan AI Hyper-Realistic Teacher) berkembang menuju “pendampingan belajar satu-satu untuk semua mata pelajaran,” menyediakan penjelasan proses. (Sumber: 36氪)
Narasi Besar Elon Musk: SpaceX Memasuki Pusat Data Orbital : Laporan Morgan Stanley menunjukkan bahwa lonjakan valuasi SpaceX sebagian didorong oleh penetapan harga narasi besar “pusat data orbital” sebagai infrastruktur AI yang sama sekali baru. Musk membayangkan penggunaan Starship dan satelit Starlink V3 untuk membawa GPU, membentuk cloud komputasi besar di orbit melalui interkoneksi laser berkecepatan tinggi, mengatasi kekurangan listrik di Bumi, mencapai pendinginan ekstrem, energi tak terbatas, dan konektivitas edge global. Bidang ini menarik banyak pemain seperti Starcloud, Axiom Space, Google, dan Nvidia untuk berinvestasi. (Sumber: 36氪)
🧰 ALAT
Zhipu AI Merilis Model Besar Multimodal GLM-4.6V Series, Fungsi Kuat Harga Setengah : Zhipu AI merilis model besar multimodal GLM-4.6V series dan agen AI AutoGLM secara open source, bertujuan untuk menurunkan ambang batas akses ke AI multimodal. GLM-4.6V meningkatkan jendela konteks hingga 128k tokens, dan untuk pertama kalinya mengintegrasikan Function Call secara native ke dalam model visual. Dalam pengujian, performanya stabil dalam belanja gambar, replikasi halaman web, pemahaman dokumen panjang, dan video, meskipun tata letak campuran teks-gambar masih perlu dioptimalkan. Harga API-nya dipotong setengah, dan versi ringan GLM-4.6V-Flash gratis, mendorong aplikasi AI multimodal di kalangan individu dan tim kecil. (Sumber: 36氪)
Mitra Belajar AI Membentuk Ulang Pendidikan, Menghubungkan Keterampilan, Emosi, dan Pendampingan Pengetahuan : Mitra belajar AI berkembang pesat di bidang pendidikan global, tertanam dalam pembelajaran sehari-hari siswa sebagai “pendamping.” Dalam pelatihan keterampilan, pelatih bahasa AI (seperti Duolingo Roleplay, Gulu Oral English) menyediakan dialog imersif dan koreksi instan. Dalam pendampingan psikologis dan manajemen kebiasaan, AI (seperti Replika, Xueersi “Xiaosi 3.0”) menyediakan dukungan emosional dan panduan kebiasaan. Dalam panduan pengetahuan, AI (seperti PhotoMath, Xiaoyuan AI Hyper-Realistic Teacher) berkembang menuju “pendampingan belajar satu-satu untuk semua mata pelajaran,” menyediakan penjelasan proses. (Sumber: 36氪)
📚 BELAJAR
Kemampuan Visual Model Besar “Gagal”: EgoCross Mengungkap Hambatan Generalisasi Lintas Domain : Tim proyek EgoCross berfokus pada evaluasi tanya jawab video orang pertama lintas domain, mengungkapkan hambatan generalisasi MLLM yang ada dalam skenario profesional seperti operasi bedah, industri, olahraga ekstrem, dan sudut pandang hewan. Penelitian menemukan bahwa bahkan model terkemuka, akurasinya anjlok hingga di bawah 55% di domain asing ini, jauh di bawah skenario sehari-hari. Tim membangun benchmark EgocentricQA lintas domain pertama, dan melalui metode seperti prompt learning, supervised fine-tuning, dan reinforcement learning, memverifikasi bahwa metode RL dapat membawa peningkatan kinerja yang signifikan, memberikan arah untuk membangun model dengan kemampuan generalisasi yang lebih besar. (Sumber: 36氪)
Kekuatan Komputasi Akademik “Dibantai”, Stanford Rata-rata ≈0,1 GPU per Orang : Laboratorium universitas top di AS secara umum menghadapi kekurangan GPU yang parah, seperti Stanford yang hanya memiliki sekitar 0,14 GPU per orang, jauh di bawah industri. Hal ini menyebabkan kesulitan bagi dunia akademik untuk melakukan penelitian AI berskala besar, mempercepat aliran talenta top ke industri, dan secara bertahap kehilangan kemampuan untuk mendefinisikan batas depan. Meskipun beberapa universitas (seperti NYU, UT Austin) sedang membangun “pabrik AI” sendiri, kesenjangan sumber daya secara keseluruhan sangat besar, menimbulkan tantangan serius bagi penelitian dan pendidikan AI. (Sumber: 36氪)
Interaksi Manusia-Robot dan Robotika Sosial: Wawancara dengan Profesor Marynel Vasquez : Podcast AAAI “Generations in Dialogue” mewawancarai Profesor Marynel Vázquez, membahas penelitian interaksi manusia-robot (HRI) dan robotika sosial. Penelitian Profesor Vázquez berfokus pada dinamika kelompok sosial dalam lingkungan multi-pihak, mengembangkan algoritma persepsi dan pengambilan keputusan yang memungkinkan perilaku robot otonom dan sadar sosial, serta memodelkan interaksi sebagai grafik untuk memungkinkan robot melakukan penalaran simultan tentang individu, hubungan, dan kelompok. Ia juga membahas potensi robot dalam pendidikan dan bagaimana mengatasi kesalahpahaman sosial tentang robot. (Sumber: aihub.org)
💼 BISNIS
Startup Simulasi AI Aaru Mendapatkan Pendanaan 350 Juta, Valuasi Tembus 1 Miliar Dolar AS : Aaru, startup riset sintetik AI asal AS yang didirikan oleh tiga pendiri berusia 05-an (termuda 16 tahun), dilaporkan telah menyelesaikan putaran pendanaan Seri A senilai lebih dari 50 juta dolar AS (sekitar 350 juta yuan), dengan valuasi nominal mencapai 1 miliar dolar AS. Teknologi inti Aaru adalah menggunakan AI Agents untuk mensimulasikan perilaku manusia dan memprediksi reaksi populasi tertentu terhadap suatu peristiwa, yang telah berhasil diterapkan dalam jajak pendapat pemilihan politik, serta menyediakan produk model data untuk perusahaan, politisi, dan sektor publik. (Sumber: 36氪)
Mantan Peneliti OpenAI Bergabung dengan Google untuk Mengepung Nvidia : Dana yang didirikan oleh mantan peneliti OpenAI, Leopold Aschenbrenner, sedang dalam negosiasi untuk memimpin putaran pendanaan lebih dari 700 juta dolar AS untuk penyedia layanan cloud Fluidstack. Fluidstack, sebagai saluran distribusi TPU Google, bertujuan untuk menantang monopoli kekuatan komputasi Nvidia. Langkah ini menyoroti strategi Google di bidang chip AI, serta pengejaran pasar modal yang gila-gilaan terhadap infrastruktur AI. (Sumber: 36氪)
Perusahaan Robot Pendamping AI Shenzhen Enabot Mendapatkan Investasi Sequoia, Pengguna Tembus Satu Juta : Enabot (Fuzhi Technology), dengan produk robot pendamping AI-nya, telah mencapai lebih dari 1 juta pengguna global dan mendapatkan beberapa putaran pendanaan dari Sequoia, Longfor Capital, dan lainnya. Perusahaan awalnya masuk ke pasar pendamping hewan peliharaan, kemudian secara tak terduga menemukan pasar yang luas untuk pendampingan emosional manusia, dan mengintegrasikan dialog model besar AI dengan teknologi interaksi emosional multimodal, meluncurkan produk robot rumah tangga seperti EBO X. Fungsi produknya berkisar dari pengawasan jarak jauh, interaksi, hingga resonansi emosional, menyesuaikan dengan kebutuhan pengguna dari berbagai latar belakang budaya. (Sumber: 36氪)
🌟 KOMUNITAS
Tantangan “Mil Terakhir” Adopsi Kacamata AI Secara Offline : Meskipun kacamata AI sangat populer secara online, tingkat adopsi offline di pusat perbelanjaan utama Guangzhou jauh di bawah ekspektasi. Pasar menghadapi tantangan “identitas ganda”: toko kacamata tradisional tidak memahami teknologi, sementara toko digital tidak menyediakan layanan resep kacamata profesional. Masalah resep kacamata untuk kacamata AI dengan tampilan (seperti solusi magnetik Rokid dan solusi terintegrasi Quark S1 yang mahal) juga membatasi adopsi massalnya. Laporan menunjukkan bahwa agar kacamata AI benar-benar masuk ke kehidupan masyarakat, perlu dibangun sistem offline yang memungkinkan konsumen “membeli dengan percaya diri, memasang dengan mudah, dan menggunakan dengan lancar.” (Sumber: 36氪)
Robot Tesla “Jatuh Karena Kendali Jarak Jauh” Memicu Perdebatan, Otonomi Dipertanyakan : Robot Optimus Tesla diduga jatuh setelah “melepas headset” yang dikendalikan dari jarak jauh dalam sebuah acara, memicu perdebatan di media sosial dan pertanyaan tentang otonomi robot. Sebelumnya, Optimus juga pernah dilaporkan dibantu oleh lengan robot saat melipat pakaian dan dikendalikan dari jarak jauh oleh insinyur di balik layar selama acara. Meskipun Elon Musk sangat berharap pada Optimus, insiden ini menyoroti tantangan kecerdasan otonom penuh pada robot humanoid, dan juga memicu diskusi tentang nilai kendali jarak jauh robot dan model kerja di masa depan. (Sumber: 36氪)
Berinteraksi dengan Model di Era AI, Amanda Askell Berbagi Metodologi : Amanda Askell, seorang PhD dalam Filsafat dari Anthropic, yang dikenal sebagai “desainer kepribadian” Claude, berbagi metodologi tentang cara membangun hubungan kolaboratif dengan model AI. Ia membandingkan AI dengan “jenius yang pelupa,” menekankan bahwa berinteraksi dengan model membutuhkan ekspresi niat yang jelas, memecah tugas kompleks, dan menyediakan konteks yang cukup. Melalui “dokumen inti,” ia membentuk kepribadian Claude agar lembut dan memiliki batasan. Ia percaya bahwa orang biasa harus beralih dari “menulis perintah” menjadi “merancang dialog,” dan perusahaan harus melihat AI sebagai karyawan daripada alat, dengan personalisasi AI menjadi kunci diferensiasi produk. (Sumber: 36氪)
Lingkaran Startup AI “Menua”: Pasar Tiongkok Lebih Menyukai Pengalaman dan Sumber Daya : Pengamatan menunjukkan bahwa di AI DemoDay Tiongkok, para pendiri umumnya lebih tua (kebanyakan lahir tahun 80-an, sebelum 95), dan produknya juga memiliki “estetika paruh baya” yang lebih kuat, seperti alat bantu dengar pintar, embodied AI industri. Ini kontras dengan “badai pemuda” startup AI di AS. Analisis menunjukkan bahwa startup aplikasi AI di Tiongkok membutuhkan pemahaman mendalam tentang pelanggan, kesesuaian produk dan pasar yang tinggi, serta akumulasi sumber daya, yang merupakan “masalah waktu” yang membuat “kemudaan” menjadi kelemahan. Pada saat yang sama, oligopoli model besar dan permintaan “besar dan indah” di lapisan aplikasi juga mendorong lebih banyak eksekutif berpengalaman dari perusahaan besar untuk memulai startup lintas bidang, menjadikan “lingkaran startup AI menua” sebagai sebuah tren. (Sumber: 36氪)
Karyawan Amazon Bersatu Melawan Strategi AI, Khawatir “Merusak Demokrasi, Pekerjaan, dan Bumi” : Lebih dari 1.000 karyawan Amazon secara bersama-sama menerbitkan surat terbuka, memperingatkan bahwa kecepatan kemajuan AI perusahaan yang “tidak terkendali” dapat menyebabkan kerusakan besar pada demokrasi, pekerjaan, dan Bumi. Karyawan khawatir Amazon mengorbankan komitmen iklim untuk AI (peningkatan emisi karbon pusat data), mempercepat penggantian pekerjaan (PHK massal, integrasi AI paksa), dan memperluas teknologi pengawasan (akses polisi ke kamera Ring). Mereka menyerukan Amazon untuk mempublikasikan rencana energi terbarukan, membangun mekanisme partisipasi karyawan dalam pengambilan keputusan AI, dan berjanji bahwa teknologi AI tidak akan digunakan untuk kekerasan, pengawasan, dan pengusiran massal. Amazon membantah tuduhan tersebut. (Sumber: 36氪)
Atribusi Tanggung Jawab Kerusakan Agen AI: Adaptasi dan Penyesuaian Kerangka Hukum yang Ada : Kalangan hukum sedang membahas masalah atribusi tanggung jawab atas kerusakan yang disebabkan oleh agen AI, apakah diperlukan kerangka hukum baru, atau apakah hukum yang ada (seperti tanggung jawab kelalaian dan tanggung jawab produk) dapat disesuaikan. Ada pandangan bahwa agen AI mirip dengan produk tradisional, dan pengembang serta pengguna harus bertanggung jawab sesuai dengan kemampuan mereka untuk mencegah risiko. Tantangannya terletak pada kompleksitas, ketidakpastian, dan ketidaktransparanan AI, yang membuat pembuktian kelalaian dan hubungan sebab-akibat menjadi sulit. Disarankan untuk menyesuaikan hukum yang ada dengan hati-hati, seperti memberlakukan akuntabilitas yang lebih ketat pada pengembang, dan meningkatkan literasi teknologi para profesional hukum, untuk memastikan pembagian tanggung jawab yang adil. (Sumber: 36氪)