Bisnis.com, JAKARTA — Startupsemikonduktor MatX berhasil mengamankan pendanaan Seri B senilai US$500 juta atau sekitar Rp8,4 triliun untuk percepat produksi massal prosesor kecerdasan artifisial (AI) penantang Nvidia.

Putaran pendanaan ini dipimpin oleh Jane Street dan Situational Awareness, firma investasi milik mantan peneliti OpenAI, Leopold Aschenbrenner.

Investasi besar ini bertujuan untuk mengamankan slot manufaktur di Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC). Selain itu, dana tersebut akan dialokasikan untuk memenuhi kebutuhan komponen memori yang saat ini mengalami kelangkaan di pasar global.

Sejumlah investor strategis turut berpartisipasi dalam putaran ini, termasuk Marvell Technology, Alchip, Spark Capital, dan NFDG. Melansir dari TechCrunch, Rabu (25/2/2026), nama-nama besar seperti pendiri Stripe, Patrick dan John Collison, juga tercatat sebagai pemodal dalam pengembangan chip tersebut.

MatX saat ini fokus mengembangkan chip unggulan bernama MatX One yang dioptimalkan khusus untuk Large Language Models (LLM). Teknologi ini merupakan pilar utama di balik operasional berbagai chatbot AI modern.

CEO MatX Reiner Pope mengatakan arsitektur MatX One mengintegrasikan dua teknologi memori utama secara bersamaan. Perangkat ini menggabungkan High-Bandwidth Memory (HBM) untuk pelatihan skala besar dengan Static Random Access Memory (SRAM) guna mempercepat proses inferensi.

"Posisi kami adalah sangat mungkin untuk melakukan keduanya dalam satu produk yang sama, dan hasilnya Anda akan mendapatkan produk yang jauh lebih baik," ujar Pope.

Hasil pengujian internal menunjukkan performa komputasi MatX One mampu melampaui chip Rubin Ultra milik Nvidia yang akan datang. Pencapaian ini diukur berdasarkan metrik efisiensi performa per milimeter persegi.

Meskipun perusahaan tidak mengungkapkan angka valuasi secara mendetail, nilai MatX diperkirakan telah mencapai beberapa miliar dolar. Sebagai perbandingan, kompetitor terdekatnya yakni Etched, baru-baru ini meraih pendanaan US$500 juta dengan valuasi US$5 miliar.

Pendanaan Seri B ini menandai lonjakan signifikan dibandingkan dengan putaran Seri A setahun lalu yang hanya bernilai US$100 juta. Saat itu, nilai perusahaan masih berada di kisaran US$300 juta menurut laporan industri.

Kekuatan utama startup ini terletak pada rekam jejak pendirinya, Reiner Pope dan Mike Gunter, yang merupakan veteran divisi semikonduktor Google. Pope sebelumnya memimpin pengembangan perangkat lunak untuk Tensor Processing Units (TPU), sementara Gunter merupakan desainer utama perangkat kerasnya.

MatX memilih strategi untuk langsung menyasar laboratorium AI papan atas seperti OpenAI dan Anthropic sebagai target pasar utama. Perusahaan lebih memprioritaskan performa teknis tingkat tinggi dibandingkan membangun tim penjualan yang besar.

Pendekatan ini diambil guna memastikan perangkat keras mereka mampu melatih model sekelas GPT-4 dengan efisiensi maksimal. Perusahaan menargetkan pengiriman unit chip pertama kepada pelanggan pada tahun 2027 mendatang.

Strategi perusahaan tetap fokus pada upaya mendemokratisasi akses terhadap infrastruktur kecerdasan buatan yang kuat. Dengan efisiensi arsitektur yang ditawarkan, organisasi yang lebih kecil diharapkan dapat memiliki kemampuan komputasi setara laboratorium besar.

MatX kini telah memiliki sekitar 100 staf dan terus merekrut insinyur tambahan untuk mempercepat penyelesaian desain chip tahun ini. Sinergi antara keahlian perangkat lunak dan desain perangkat keras menjadi kunci utama perusahaan dalam menghadapi persaingan dengan petahana industri.

Bisnis.com, JAKARTA — Chief Executive Officer (CEO) Microsoft AI Mustafa Suleyman memproyeksikan bahwa mayoritas pekerja kantoran atau kerah putih akan terotomatisasi penuh dalam kurun waktu 12 hingga 18 bulan mendatang.

Prediksi ini didasarkan pada perkembangan model kecerdasan artifisial (AI) yang diklaim berada di ambang pencapaian kinerja setingkat manusia.

Suleyman menegaskan bahwa peran-peran tradisional seperti pengacara, akuntan, manajer proyek, hingga tenaga pemasaran adalah sektor yang paling rentan terhadap perubahan teknologi ini.

Dia menyebut fase ini sebagai Artificial Capable Intelligence (ACI), sebuah jembatan antara model bahasa besar (Large Language Models) dasar menuju Artificial General Intelligence (AGI).

“Jadi pekerjaan kerah putih di mana Anda duduk di depan komputer, baik itu menjadi pengacara atau akuntan atau manajer proyek atau tenaga pemasaran, sebagian besar tugas-tugas tersebut akan sepenuhnya diotomatisasi oleh AI dalam 12 hingga 18 bulan ke depan,” kata Suleyman dalam wawancara dengan Financial Times dikutip dari PCGamer, Senin (16/2/2026).

Sebagai bukti percepatan ini, Suleyman menunjuk pada transformasi yang telah terjadi di sektor rekayasa perangkat lunak. Dia mencatat bahwa penggunaan pengodingan yang dibantu AI (AI-assisted coding) kini mendominasi produksi kode di kalangan pengembang.

Kondisi tersebut mengubah peran insinyur perangkat lunak menjadi fungsi yang lebih berfokus pada strategi, debugging, dan arsitektur sistem.

Perubahan drastis ini diklaim terjadi hanya dalam enam bulan terakhir. Hal ini sejalan dengan pernyataan CEO Microsoft Satya Nadella yang menyebut lebih dari seperempat kode di perusahaannya kini ditulis dengan bantuan AI.

Pernyataan Suleyman muncul di tengah sentimen pasar yang fluktuatif akibat potensi disrupsi tenaga kerja. Peluncuran agen AI seperti 'Claude Cowork' dari Anthropic sempat memicu kekhawatiran investor mengenai pendapatan perusahaan perangkat lunak konvensional yang selama ini menyediakan program untuk tugas kantor.

Pandangan Suleyman bukanlah suara tunggal di industri teknologi. CEO Anthropic Dario Amodei sebelumnya memprediksi AI dapat menghapus setengah pekerjaan kerah putih tingkat pemula, sebuah pandangan yang juga dimiliki oleh CEO OpenAI Sam Altman dan CEO Ford Jim Farley.

Kekhawatiran para eksekutif tersebut didukung oleh data simulasi ilmiah. Sebuah studi dari Massachusetts Institute of Technology (MIT) menunjukkan bahwa AI berpotensi menggantikan sekitar 11,7% pekerja di Amerika Serikat di berbagai lintas industri, tidak hanya terbatas pada sektor teknologi.

Namun, skeptisisme mengenai efektivitas riil AI terhadap produktivitas bisnis masih membayangi. Sejumlah riset menemukan bahwa output otomatisasi sering kali gagal menyelesaikan tugas kantor umum, bahkan berpotensi memperlambat alur kerja karena manusia harus melakukan pemeriksaan ganda terhadap hasil kerja AI.

Dari sisi ekonomi, dampak profitabilitas AI bagi perusahaan pengguna juga masih diperdebatkan. Penelitian MIT menunjukkan 95% penggunaan AI generatif di tingkat perusahaan belum memberikan dampak terukur pada laba rugi.

Data tersebut diperkuat oleh laporan PricewaterhouseCoopers (PwC). Laporan itu mengungkapkan bahwa 55% kepala eksekutif mengaku belum melihat manfaat nyata dari penyebaran alat AI dalam operasional bisnis mereka.

Bisnis.com, JAKARTA— Amazon Web Services (AWS) menegaskan komitmennya untuk terus berinvestasi serta memperluas pengembangan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) di Indonesia.

Country Manager AWS Indonesia Anthony Amni mengatakan AWS meyakini potensi besar Indonesia, terutama dalam pengembangan ekonomi digital.

Keyakinan tersebut tercermin dari investasi AWS senilai US$5 miliar yang mulai direalisasikan sejak 2021 dengan horizon investasi selama 15 tahun.

“Kami tahu bahwa [investasi] ini men-support penambahan pekerjaan itu sebanyak hampir 25.000 pekerjaan setiap tahun. Dan bisa berkontribusi tambahan additional USD10 miliar untuk Indonesia GDP,” kata Anthony dalam acara AWS re:Invent 2025 Recap Media Briefing di Jakarta, Rabu (4/2/2026).

Anthony menjelaskan AWS tidak hanya berfokus pada pembangunan infrastruktur cloud, tetapi juga memastikan Indonesia memperoleh akses terhadap teknologi AI terbaru, termasuk di era generative AI.

Untuk itu, AWS telah menghadirkan beragam pilihan model dan teknologi AI di Indonesia, mulai dari dukungan GPU NVIDIA hingga berbagai large language models (LLM) dari sejumlah penyedia global. Kehadiran teknologi tersebut ditujukan agar pelaku usaha di berbagai sektor dapat berinovasi serta memperoleh dampak nyata dari pemanfaatan AI dalam kegiatan bisnis.

Selain investasi teknologi, AWS juga menaruh perhatian besar pada pengembangan sumber daya manusia digital di Indonesia.

Sejak 2017, AWS telah melatih lebih dari 1 juta talenta digital di Tanah Air melalui berbagai program pelatihan. Anthony juga menyinggung keterlibatan AWS dalam kegiatan edukasi dan kolaborasi, termasuk pencapaian rekor dunia Guinness World Records dalam kegiatan AI bersama pelajar di Jawa Barat.

“Kami juga akan terus berkolaborasi dengan important stakeholders dari government. Kami bisa men-support program AI dengan teknologi,” katanya.

Dari sisi adopsi teknologi, AWS mencatat penggunaan AI oleh pelaku bisnis di Indonesia tumbuh signifikan. Anthony menyebutkan penggunaan AI oleh pelaku bisnis di Indonesia meningkat 47% secara tahunan (year on year/YoY).

Berdasarkan data AWS, pemanfaatan AI telah memberikan dampak langsung terhadap kinerja perusahaan. Sebanyak 59% perusahaan mencatat pertumbuhan pendapatan (revenue growth) dari penggunaan AI, sementara 68% perusahaan mengalami peningkatan produktivitas sepanjang 2024.

Anthony mencontohkan implementasi AI di sejumlah sektor, antara lain telekomunikasi dan kesehatan. Di Telkomsel, AI dimanfaatkan untuk inovasi analisis insiden sehingga mempercepat respons penanganan gangguan.

Melalui sistem analisis insiden berbasis generative AI, waktu penyelesaian masalah dapat dipangkas hingga 83%. Sementara itu, di sektor kesehatan, pemanfaatan AI membantu meningkatkan efisiensi kerja tenaga medis, terutama dalam proses administrasi dan dukungan pengambilan keputusan klinis.

Anthony juga memaparkan perkembangan tren AI yang bergerak dari sistem generatif sederhana menuju agen AI yang semakin kompleks dan otonom. Namun, dia menekankan tidak semua perusahaan memiliki kemampuan untuk mengembangkan AI secara mandiri. Oleh karena itu, AWS menyediakan platform dan marketplace AI agar adopsi teknologi dapat dilakukan lebih cepat dan efisien.

Jakarta, CNBC Indonesia - Banyak orang mempercayai hasil dari AI generatif, termasuk chatbot. Namun ternyata hasil chatbot kerap keliru bahkan jauh dari kebenaran.

Sejumlah kasus mencuat terkait hal ini. Misalnya ada model AI yang menghadirkan hasil 'menjilat', terlalu menyetujui kata pengguna, dan omong kosong.

"Halusinasi atau menjilat tidak sepenuhnya menggambarkan sejumlah perilaku tidak jujur sistematis yaang ditunjukkan oleh LLM (Large Language Models)," kata penelitian dari Universitas Princeton, dikutip dari Cnet, Senin (17/11/2025).

Sebagai informasi, LLM melalui tiga fase pelatihan. Pertama adalah pra-pelatihan, yakni saat model belajar dari sejumlah besar data yang dikumpulkan dari internet, buku atau sumber lain.

Berikutnya adalah penyempurnaan instruksi. Jadi model AI akan belajar menanggapi instruksi atau perintah.

Terakhir adalah pembelajaran penguatan dari feedback manusia (RLHF). Ini akan membuat model AI merespon hasil yang dekat dengan apa yang diinginkan atau disukai orang.

Menurut para peneliti dari Princeton, misinformasi AI biasanya terjadi pada tahapan terakhir yakni saat pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia. Karena model AI belajar untuk menghasilkan respon sesuai dengan yang diinginkan manusia, alih-alih bersifat jujur.

Tim penelitian juga melakukan perhitungan antara keyakinan internal model AI pada suatu pernyataan dan yang disampaikan pada pengguna. Hasil setelah pelatihan RLHF terlihat dua kali lipat 0,38 menjadi mendekati 1, sementara kepuasan pengguna meningkat menjadi 48%.

Artinya model AI telah belajar memanipulasi evaluator dibandingkan memberikan informasi yang benar terkait permintaan manusia.

Vincent Conitzer dari Universitas Carnegie Mellon, tak terkait dengan penelitian, mengatakan perusahaan penghasil model AI ingin pengguna menikmati teknologi dan jawabannya. Namun keinginan ini pada akhirnya tak selalu baik untuk pengguna.

Dia juga menyinggung soal sistem AI tak bisa menghasilkan jawaban tidak tahu. Jadi model AI akan mencoba menjawab untuk tetap bisa mendapatkan poin dari penggunanya.

"Secara historis, sistem tidak pandai mengatakan 'Saya tidak tahu jawabannya' dan saat mereka tidak tahu jawabannya, mereka mengarang cerita," ucapnya.

Bisnis.com, JAKARTA — Startup AI milik Elon Musk, xAI, sedang mengembangkan teknologi "world models" yang revolusioner, yakni sistem AI canggih yang mampu menavigasi dan merancang lingkungan fisik. Persaingan AI dengan Google dan Meta makin panas.

Dilansir dari Economic Times, Senin (13/10/2025) Model ini akan membawa AI melampaui large language models (LLM) seperti Grok milik xAI atau ChatGPT, dengan fokus pada pemahaman dunia nyata melalui data video dan robotik.

Untuk bersaing dengan raksasa seperti Meta dan Google, xAI merekrut pakar dari Nvidia pada musim panas lalu, termasuk Zeeshan Patel dan Ethan He, peneliti AI yang berpengalaman dalam world models.

Nvidia sendiri telah menjadi pemimpin di bidang ini melalui platform Omniverse yang membangun simulasi realistis, dan pakar ini diharapkan membantu mesin AI lebih memahami interaksi fisik di dunia nyata.

Laporan juga menyebutkan bahwa banyak kalangan industri teknologi menaruh harapan tinggi pada world models, karena potensinya membawa AI keluar dari ranah perangkat lunak ke produk fisik seperti robot humanoid.

xAI juga sedang merekrut staf teknis untuk tim "omni" yang berfokus pada AI yang bisa memahami dan menghasilkan konten lintas format, termasuk foto, video, dan audio.

Tidak hanya itu, Musk baru-baru ini mengulangi targetnya dari tahun lalu, menyatakan bahwa xAI akan merilis "game hebat yang dihasilkan AI sebelum akhir tahun depan".

Aplikasi awal world models kemungkinan di sektor gaming, di mana AI bisa secara otomatis menghasilkan lingkungan 3D interaktif, sebelum diterapkan pada sistem robotik.

Berbeda dengan model generasi video saat ini seperti Sora dari OpenAI, yang hanya memprediksi pola dari data pelatihan, world models menawarkan lompatan signifikan dengan pemahaman kausal waktu nyata tentang fisika dan interaksi objek di berbagai lingkungan.

Sementara itu, Nvidia memperkirakan potensi pasar teknologi ini bisa sebesar seluruh ekonomi global, meskipun tantangan seperti kebutuhan data dan daya komputasi yang besar masih menjadi hambatan menurut laporan India Times.