Bagaimana satu perusahaan AI membantu bisnis menavigasi kekacauan tarif baru Trump setelah putusan Mahkamah Agung

Halo dan selamat datang di Eye on AI. Dalam edisi ini… Sebuah konferensi AI yang kacau di India berakhir dengan beberapa komitmen sukarela dan $200 miliar untuk negara tuan rumah… Anthropic menuduh pesaing China menggunakan jawaban Claude untuk meningkatkan model mereka… OpenAI meluncurkan aliansi dengan perusahaan konsultan besar untuk menjual platform agen AI Frontier-nya… Pengeluaran infrastruktur AI sebesar $650 miliar tahun ini bisa berisiko… dan mungkin sebaiknya jangan biarkan model AI memberi saran tentang penggunaan senjata nuklir.

Pertama, sebagian besar tokoh penting di dunia AI berkumpul di New Delhi, India, minggu lalu untuk Summit Dampak AI Global. Konferensi global ini terkadang berlangsung kacau, lapor rekan saya Bea Nolan yang berada di lapangan di Delhi. Tapi, pada akhirnya, ada beberapa langkah maju terkait komitmen sukarela untuk memastikan manfaat teknologi AI tersebar lebih merata di seluruh dunia. Dan India sendiri mendapatkan investasi AI baru sebesar $200 miliar. Anda bisa membaca lebih banyak tentang hasil dari summit ini dari Bea di sini.

Selanjutnya, perusahaan AI China DeepSeek bahkan belum merilis model V4-nya—yang diharapkan kapan saja—tapi sudah memicu banyak kontroversi.

Video Rekomendasi

Kemarin, Anthropic menuduh bahwa mereka mendeteksi apa yang mereka sebut sebagai “kampanye skala industri” oleh DeepSeek dan dua laboratorium AI China terkemuka lainnya, Moonshot AI dan MiniMax, untuk menyuling model Claude mereka. Penyulingan adalah istilah yang digunakan peneliti AI untuk menggambarkan metode meningkatkan performa model AI yang lebih kecil dan biasanya lebih lemah dengan melakukan fine-tuning pada output dari model yang lebih besar dan kuat. Dalam hal ini, Anthropic mengklaim ketiga perusahaan AI China menciptakan 24.000 akun palsu untuk menghasilkan 16 juta pertukaran dengan Claude yang kemudian mereka gunakan untuk melatih model mereka sendiri, melanggar ketentuan layanan Anthropic. (Dari pertukaran ini, DeepSeek hanya bertanggung jawab atas 150.000, menurut Anthropic, tetapi akun yang terkait DeepSeek tampak sangat tertarik dalam menyuling kemampuan penalaran Claude.)

Juga kemarin, Reuters melaporkan, mengutip pejabat senior pemerintah AS yang tidak disebutkan namanya, bahwa AS percaya DeepSeek melatih V4 menggunakan GPU AI Blackwell terbaru dari Nvidia, yang kemungkinan melanggar kontrol ekspor AS yang seharusnya mencegah perusahaan AI China memperoleh chip Nvidia paling canggih. Cerita tersebut menyebutkan bahwa AS percaya DeepSeek memiliki pusat data di Mongolia Dalam yang penuh dengan Blackwells—meskipun mereka tidak yakin bagaimana tepatnya mereka mendapatkannya.

Dalam satu hal, kedua cerita ini seharusnya dianggap sebagai kabar baik bagi industri AI AS. Untuk sementara, ada narasi yang berkembang bahwa laboratorium China dengan cepat mengejar ketertinggalan dari AS dalam teknologi AI dan mungkin akan melampaui. Tapi jika laboratorium China menggunakan penyulingan rahasia untuk menyamai performa model AI AS, maka risiko kehilangan keunggulan teknologi mutakhir oleh perusahaan AS jauh berkurang. (Pangsa pasar adalah hal lain; di luar AS dan Eropa, adopsi model China meningkat karena sebagian besar model China bersifat open source dan jauh lebih murah digunakan dibanding pesaing buatan Amerika. Pada akhirnya, bukan hanya performa yang penting, tetapi rasio harga-performa.) Selain itu, China sangat berusaha membangun chip AI domestik yang sekuat Nvidia. Kebocoran ke Reuters ini tampaknya menunjukkan bahwa upaya tersebut, yang sebagian besar berpusat pada produsen hardware China Huawei, belum menutup kesenjangan dengan Blackwells Nvidia.

Menggunakan AI untuk membantu memetakan rantai pasok global

Sekarang, beralih ke berita besar lain dari minggu lalu: Mahkamah Agung membatalkan tarif “Hari Pembebasan” Presiden AS Donald Trump. Berita ini langsung mengingatkan saya pada percakapan beberapa minggu lalu dengan Evan Smith, CEO dan cofounder Altana, sebuah startup berbasis di New York yang membangun apa yang mereka sebut sebagai “graf pengetahuan” berbasis AI dari seluruh rantai pasok global. Perusahaan yang berusia tujuh tahun ini telah mengumpulkan sekitar $340 juta dalam modal ventura dan mengatakan bahwa mereka sedang dalam jalur untuk melampaui pendapatan tahunan $100 juta tahun ini.

Produk utama Altana adalah secara esensial sebuah peta ekonomi dunia: perusahaan mana memproduksi apa, di mana, untuk siapa, menggunakan input dari mana. Perusahaan mengumpulkan data perdagangan yang tersedia secara publik—bill of lading, manifest pengiriman, pendaftaran perusahaan—dan menyatukannya menjadi gambaran yang terus diperbarui tentang hubungan antara ratusan juta bisnis dan fasilitas di seluruh dunia. Tapi nilai sebenarnya dari platform Altana, menurut Smith, muncul saat pelanggan mereka, seperti raksasa pengiriman Maersk, General Motors, atau Bea Cukai AS, terhubung ke platform Altana. Karena saat itu semua data mereka juga akan ditambahkan ke graf pengetahuan tersebut.

Saat ini, sekitar 60% dari informasi dalam peta rantai pasok global Altana berasal dari data pihak pertama yang diperoleh dari pelanggannya, kata Smith. Dan meskipun kadang-kadang ada penolakan dari calon pelanggan yang tidak suka berbagi informasi rantai pasok dengan pesaing, Smith mengatakan kebanyakan perusahaan akhirnya menyadari bahwa kemampuan untuk mengoptimalkan rantai pasok, merencanakan ketahanan rantai pasok, dan mensimulasikan berbagai gangguan rantai pasok jauh lebih penting daripada biaya yang harus dikeluarkan untuk pesaing mengetahui siapa pemasok mereka. “Jika Anda berpikir bahwa di abad ke-21, keberadaan hubungan pemasok Anda adalah sumber keunggulan kompetitif milik Anda, semoga beruntung,” kata Smith.

‘Kompleksitas hampir pasti akan memburuk’

Apa hubungannya semua ini dengan keputusan tarif minggu lalu? Semuanya. Karena salah satu produk utama Altana adalah secara efektif sistem manajemen tarif berbasis AI. Smith menggambarkan alur kerja “agentik” yang mengotomatisasi pekerjaan rumit dalam menetapkan kode Sistem Harmonisasi (HS) untuk barang—yaitu klasifikasi yang menentukan tarif apa yang berlaku untuk impor tertentu—serta menghitung negara asal berdasarkan aturan perdagangan, yang menjadi sangat rumit di era transhipment dan penghindaran tarif. Ditambah lagi, ada perencana skenario tarif yang memungkinkan perusahaan memodelkan dampak perubahan aturan perdagangan di seluruh jaringan pemasok mereka. Penggunaan kalkulator tarif Altana meningkat 213% dalam minggu lalu, lapor perusahaan. Sekitar 50% dari perhitungan tersebut berkaitan dengan artikel yang mengandung logam, sementara 32% untuk produk yang asal negaranya China.

Dalam email, Smith mengatakan bahwa dia memperkirakan setelah keputusan Mahkamah Agung, Administrasi Trump akan mencari otoritas hukum baru untuk memberlakukan tarif. “Tarif efektif mungkin tidak turun banyak dan kompleksitas pasti akan memburuk,” kata Smith. Secara khusus, Smith mengatakan dia mengamati “penumpukan tarif,” yaitu penerapan beberapa tarif terpisah pada satu produk saat tiba di perbatasan berdasarkan asal berbeda dari komponen-komponennya. “Seiring tarif bergerak ke komponen dan sub-komponen, eksposur semakin dalam ke rantai pasok dan kebanyakan perusahaan sebenarnya tidak tahu apa saja yang ada di input Tier 2 dan Tier 3 mereka,” tulisnya.

Atau, setidaknya, mereka tidak tahu sebelum Altana dan AI-nya hadir.

Dengan itu, berikut berita AI lainnya.

Jeremy Kahn
[email protected]
@jeremyakahn

FORTUNE TENTANG AI

OpenAI bermitra dengan McKinsey, BCG, Accenture, dan Capgemini untuk mendorong platform agen AI Frontier-nya—oleh Jeremy Kahn

OpenAI mengubah pernyataan misinya sebanyak 6 kali dalam 9 tahun. Akhirnya, mereka menghapus kata “dengan aman” sebagai nilai inti saat mereka bertransformasi menjadi perusahaan yang berorientasi keuntungan—oleh Catherina Gioino

Agen AI yang melakukan pekerjaan Anda saat Anda tidur terdengar hebat. Kenyataannya jauh lebih berantakan—‘seperti balita yang perlu diawasi’—oleh Sharon Goldman

Eksklusif: Anthropic meluncurkan alat AI yang dapat mencari bug perangkat lunak secara mandiri—termasuk yang paling berbahaya yang sering terlewat manusia—oleh Sharon Goldman

BERITA AI

Meta mencapai kesepakatan $100 miliar dengan AMD. Raksasa media sosial ini menandatangani kesepakatan dengan produsen chip AMD untuk membeli hingga 6 gigawatt daya komputasi AI menggunakan chip MI450 AMD selama lima tahun. Sebagai bagian dari kesepakatan, Meta menerima waran yang bisa memberinya 10% saham di AMD jika metrik kinerja tertentu terpenuhi. Baca lebih lengkap dari Wall Street Journal di sini.

Pengeluaran infrastruktur AI akan mencapai $650 miliar pada 2026, memasuki ‘fase yang lebih berbahaya.’ Total ini meningkat tajam dari $410 miliar yang dihabiskan untuk infrastruktur AI tahun lalu, menurut surat kepada investor dari hedge fund Bridgewater Associates yang menjadi berita utama beberapa hari terakhir. Co-CIO Bridgewater, Greg Jensen, mengatakan bahwa ledakan infrastruktur ini memasuki “fase yang lebih berbahaya” karena hyperscalers yang membangun pusat data AI raksasa semakin bergantung pada modal eksternal. Ia memperingatkan bahwa meskipun permintaan kapasitas komputasi AI saat ini melebihi pasokan, pasar keuangan bisa terguncang jika dinamika ini tiba-tiba berubah. Ia juga memperingatkan bahwa perusahaan AI terkemuka seperti OpenAI dan Anthropic mungkin kesulitan mengumpulkan dana lebih banyak dan membenarkan valuasi mereka saat ini kecuali mereka mencapai terobosan fundamental yang membuat agen AI lebih andal dan mudah digunakan. Baca lebih lengkap dari Reuters di sini.

OpenAI kesulitan meluncurkan usaha patungan Stargate senilai $500 miliar bersama Softbank dan Oracle, memaksa mereka melakukan pivot berkali-kali. Menurut cerita di The Information yang mengutip sumber tak disebutkan namanya yang akrab dengan proyek ini, OpenAI berusaha keras mendapatkan kapasitas komputasi setelah konsep Stargate awalnya terhenti karena kekurangan kepemimpinan dan ketidaksepakatan di antara ketiga mitra. Alih-alih membangun dan memiliki fasilitas sendiri, OpenAI beralih ke kemitraan dengan penyedia cloud dan menyusun kesepakatan yang memberinya kendali desain tanpa komitmen modal besar. Tapi, mereka masih belum mencapai target kapasitas awal mereka.

Kesepakatan dengan startup chip AI SambaNova menimbulkan kekhawatiran konflik kepentingan untuk CEO Intel. Intel berinvestasi dalam putaran pendanaan baru sebesar $350 juta untuk SambaNova Systems dan juga menjalin kemitraan teknis multiyear dengan perusahaan tersebut. Jumlah pasti investasi Intel tidak diungkapkan. Kesepakatan ini menimbulkan perhatian karena CEO Intel, Lip-Bu Tan, adalah investor awal dan ketua SambaNova, meskipun Intel menyatakan dia mengundurkan diri dari negosiasi. Intel sebelumnya dikabarkan pernah berniat membeli SambaNova. Kedua perusahaan bertujuan mengintegrasikan prosesor Intel Xeon ke dalam sistem AI SambaNova dan bekerja membangun pusat data “heterogen” yang mencakup berbagai jenis chip untuk menangani berbagai beban kerja AI dan non-AI. Baca lebih lengkap dari The New York Times di sini.
IBM sahamnya anjlok setelah Anthropic menyatakan Claude Code dapat memodernisasi program COBOL. Saham Big Blue mengalami penurunan terbesar dalam lebih dari 25 tahun setelah Anthropic menyatakan alat Claude Code-nya dapat mengotomatisasi modernisasi sistem COBOL yang berjalan di mainframe IBM, menimbulkan kekhawatiran gangguan berbasis AI. Saham tersebut turun 13% dalam satu hari dan turun tajam sepanjang bulan karena investor khawatir alat pengkodean AI dapat mengurangi ketergantungan pada perangkat lunak warisan dan layanan terkait mainframe. IBM membantah, mengatakan bahwa nilai utama mainframe mereka terletak pada keandalan dan keamanan, terlepas dari bahasa pemrograman, dan mereka sudah menawarkan alat AI sendiri untuk membantu pelanggan melakukan modernisasi. IBM juga bermitra dengan Anthropic tahun lalu untuk membantu membawa model Anthropic ke pelanggan mereka untuk tugas tertentu, termasuk modernisasi basis kode COBOL. Baca lebih lengkap dari Bloomberg di sini. AS umumkan peluncuran “Tech Corps” untuk mempromosikan AI AS di luar negeri. Gedung Putih meluncurkan “Tech Corps” dalam Peace Corps AS untuk mengirim sukarelawan Amerika dengan keahlian teknis ke luar negeri, bertujuan mempromosikan kecerdasan buatan AS dan melawan pengaruh China yang semakin besar di pasar berkembang, lapor CNBC. Program ini akan mengirim insinyur dan lulusan STEM ke negara-negara yang mengikuti Program Ekspor AI AS untuk membantu menerapkan sistem AI Amerika di sektor pertanian, pendidikan, kesehatan, dan pembangunan ekonomi, dengan pelaksanaan diharapkan mulai musim gugur 2026.

PENELITIAN EYE ON AI

Model AI berpotensi menjadi penasihat keamanan nasional yang berbahaya. Kenneth Payne, peneliti di Kings College London, menjalankan serangkaian permainan perang virtual di mana dia mengadu beberapa model AI canggih (Claude Sonnet 4 dari Anthropic, Gemini 3 Flash dari Google, dan GPT-5.2 dari OpenAI) satu sama lain dan terhadap versi dari model yang sama. Ternyata, model-model ini adalah pemain yang canggih, tetapi menunjukkan beberapa kecenderungan yang berbeda dari pemain manusia yang bisa berbahaya jika mereka memberi saran kepada pemerintah dalam krisis keamanan nasional.

Misalnya, Payne menemukan bahwa model sering kali bersedia menggunakan senjata nuklir taktis, dan dalam beberapa kasus bersedia meluncurkan perang nuklir total daripada mundur. Ia juga menemukan bahwa perilaku model berbeda dari manusia dalam beberapa hal utama. “Ancaman lebih sering memicu eskalasi balasan daripada kepatuhan,” tulisnya. “Kredibilitas timbal balik yang tinggi mempercepat konflik, bukan menguranginya,” dan “tidak ada model yang pernah memilih kompromi atau penarikan bahkan saat berada di bawah tekanan hebat, hanya mengurangi tingkat kekerasan.”

Penelitian ini memiliki implikasi besar bagi militer dan pemerintah yang sedang mempertimbangkan apakah AI harus digunakan sebagai penasihat pembuat kebijakan dan komandan militer. Tapi, ini juga berpotensi berpengaruh dalam dunia bisnis di mana orang mulai mengandalkan AI untuk saran negosiasi dan strategi, dan di ruang rapat yang mungkin berkonsultasi dengan AI untuk saran strategis. Dalam banyak situasi ini, mengejar langkah paling agresif tidak selalu menghasilkan hasil terbaik dan manusia harus berhati-hati terhadap kecenderungan AI menuju eskalasi daripada rekonsiliasi. Anda dapat membaca makalah penelitian ini di repositori non-peer review arxiv.org di sini.

KALENDER AI

24-26 Februari: Asosiasi Internasional untuk AI Aman & Etis (IASEAI), UNESCO, Paris, Prancis.

2-5 Maret: Mobile World Congress, Barcelona, Spanyol.

12-18 Maret: South by Southwest, Austin, Texas.

16-19 Maret: Nvidia GTC, San Jose, California.

6-9 April: HumanX 2026, San Francisco.

MAKANAN OTAK

Apakah era ‘Ghost GDP’ akan segera tiba di cakrawala? Sebuah posting blog dari Citirini Research, perusahaan riset ekuitas dan makroekonomi Wall Street yang memiliki banyak pengikut di media sosial, menjadi viral minggu lalu. Postingan ini, seperti yang diperingatkan Citirini, adalah sebuah skenario, karya fiksi spekulatif, bukan ramalan. Tujuannya, kata perusahaan, adalah mempersiapkan pembaca “untuk risiko ekor kiri potensial saat AI membuat ekonomi semakin aneh.” Berlatar Juni 2028, skenario ini menggambarkan kekacauan ekonomi yang bisa ditimbulkan AI jika mencapai “kesuksesan bencana” dalam dua tahun ke depan. Skema ini membayangkan pengangguran di atas 10% bahkan saat produktivitas tenaga kerja melonjak ke tingkat yang tidak terlihat sejak awal 1950-an. Ia berbicara tentang “Ghost GDP,” di mana akun nasional AS membengkak, meskipun bisnis yang bergantung pada pengeluaran konsumen (yang saat ini menyumbang 70% dari PDB AS) mulai surut. (Konsumen mungkin menganggur atau khawatir akan segera menjadi begitu.) Ia juga membahas bagaimana tekanan terhadap perusahaan perangkat lunak sebagai layanan warisan, yang mulai terlihat sekarang, akan mempercepat dan menyebar ke bidang lain dari ekonomi, menciptakan spiral penurunan pekerjaan dan pengurangan pengeluaran serta konsumsi, tanpa ada jeda alami.

Bacaan blog ini suram. Untungnya, saya tidak yakin semua itu benar. Faktanya, hampir pasti salah dalam memprediksi bahwa semua efek yang digambarkan akan terjadi dalam waktu sedikit lebih dari dua tahun. (Satu hal yang saya rasa kurang mungkin adalah bahwa agen AI akan berusaha menurunkan biaya transaksi dan beralih ke stable coin daripada metode pembayaran tradisional.) Tapi, tetap layak dibaca dan dipikirkan. Dan untuk analisis di mana Citrini kemungkinan salah, cek posting ini dari Zvi Moshkowitz.

Bergabunglah dengan kami di Fortune Workplace Innovation Summit 19–20 Mei 2026, di Atlanta. Era inovasi tempat kerja berikutnya telah tiba—dan buku panduan lama sedang ditulis ulang. Dalam acara eksklusif dan penuh energi ini, para pemimpin paling inovatif di dunia akan berkumpul untuk mengeksplorasi bagaimana AI, manusia, dan strategi bersatu kembali untuk mendefinisikan masa depan kerja. Daftar sekarang.