16 Jan 2025 · Ringkasan AI 24 Jam: OpenAI + Cerebras Siapkan 750MW Komputasi Rendah Latensi, GLM-Image (Zhipu × Huawei) Puncaki Hugging Face dengan Chip Tiongkok, Tesla FSD V14 Menang MotorTrend
Tiga kabar hari ini menyentuh tiga “jalur penentu” dalam kompetisi AI: infrastruktur inferensi berlatensi rendah, penyebaran ekosistem open-source, dan validasi sistem end-to-end di dunia nyata. Benang merahnya jelas: keunggulan AI makin ditentukan oleh rekayasa sistem, bukan hanya selisih skor model.
1. OpenAI bekerja sama dengan Cerebras: dalam tiga tahun akan men-deploy 750MW komputasi AI rendah latensi untuk mempercepat respons ChatGPT (bertahap, target selesai 2028)
Ulasan:
OpenAI menaruh fokus besar pada pengalaman “interaksi real-time.” Dari sisi teknis, chip wafer-scale Cerebras (mis. WSE-3) mengintegrasikan hingga 900 ribu core AI, ~4 triliun transistor, dan 44GB SRAM dalam satu chip raksasa, menghasilkan bandwidth memori yang sulit ditandingi GPU tradisional—disebut bisa mencapai 21PB/s. Profil seperti ini secara alami cocok untuk inferensi berlatensi rendah.
Skala 750MW sudah mendekati ukuran satu kampus data center besar (bahkan beberapa lokasi). Artinya, OpenAI memproyeksikan permintaan inferensi beberapa tahun ke depan bukan bertumbuh linear, tetapi meledak secara struktural.
Jika proyek ini benar-benar berjalan, OpenAI sedang mendorong ChatGPT dari “produk model” menjadi “layanan komputasi real-time berskala global.” Di fase kompetisi berikutnya, pembeda pengalaman mungkin bukan siapa modelnya sedikit lebih kuat, melainkan siapa yang bisa menjaga latensi stabil dan terasa rendah di bawah beban concurrency tinggi, multimodal, dan panggilan tool yang kompleks.
2. Zhipu × Huawei open-source GLM-Image: dalam <24 jam puncaki peringkat Hugging Face, dan disebut model besar pertama yang sepenuhnya dilatih dengan chip buatan Tiongkok
Ulasan:
GLM-Image memakai arsitektur hibrida “autoregressive encoder + diffusion decoder,” menggabungkan keunggulan dua paradigma generatif utama. Model ini diklaim memimpin open-source di benchmark CVTG-2K (generasi teks visual kompleks) dan LongText-Bench (render teks panjang), dengan akurasi penulisan karakter Han di atas 91%—menjawab titik sakit klasik model gambar: “sulit membaca, tulisan berantakan.”
Menjadi #1 di Hugging Face memang menunjukkan momentum komunitas, tetapi nilai yang lebih dalam ada pada dua hal: efisiensi penyebaran ekosistem lewat open-source, dan “dilatih sepenuhnya di atas chip domestik” sebagai sinyal bahwa kemandirian komputasi + stack software mulai masuk fase yang lebih bisa diverifikasi. Nilai jangka panjangnya bukan pada ranking sesaat, melainkan apakah ia memicu toolchain, adaptasi, dan efek jaringan developer yang berkelanjutan.
3. Tesla FSD V14: dinilai sebagai pembaruan terbesar sejak end-to-end, terasa lebih mulus, dan memenangkan penghargaan MotorTrend untuk sistem bantuan mengemudi terbaik tahun ini
Ulasan:
FSD V14 terlihat sebagai rekonstruksi mendalam berbasis model multimodal, bukan sekadar penambahan fitur. MotorTrend adalah media otomotif mapan yang biasanya menekankan reliabilitas engineering; pemberian penghargaan tahunan kepada FSD V14 mengindikasikan ada lompatan nyata pada sisi kemampuan dan pengalaman.
Namun, kompetisi driver-assist tidak ditentukan oleh “halus” saja. Penentu akhirnya adalah keamanan long-tail, batas kepatuhan yang bisa dijelaskan, serta konsistensi lintas wilayah dan kondisi jalan. Yang paling layak dipantau terus: apakah data uji publik dan data pengguna jangka panjang menunjukkan V14 menurunkan “perilaku berbahaya yang jarang tapi kritis,” dan membuat intervensi dari “hal biasa” menjadi “pengecualian.”
Penutup:
OpenAI membangun moat pengalaman dengan komputasi rendah latensi berskala kampus, GLM-Image memakai open-source + pelatihan di chip domestik untuk mempercepat penyebaran ekosistem, dan Tesla terus menguji end-to-end di jalan nyata sambil dituntut menjawab long-tail safety. Menurutmu, moat mana yang paling cepat menguat: infrastruktur inferensi rendah latensi, difusi ekosistem open-source, atau validasi otonomi end-to-end di skala besar?
Bacaan lanjutan (72 jam terakhir):