jacob robert steeves Mengungkap Visi Penambangan AI Bittensor: Menghubungkan Ekonomi dan Kecerdasan Buatan

Dalam percakapan eksklusif dengan pengamat industri blockchain, Jacob Robert Steeves, pencipta Bittensor, berbagi pandangannya tentang penerapan mekanisme penambangan bergaya Bitcoin ke kecerdasan buatan—sebuah pendekatan inovatif yang mendefinisikan ulang cara sumber daya komputasi terdistribusi dikoordinasikan di era digital. Wawancara ini menelusuri perjalanan luar biasa Steeves dari insinyur perangkat lunak di Google hingga menjadi pelopor salah satu proyek infrastruktur AI paling ambisius di dunia crypto.

Bittensor (TAO), sebagai protokol sumber terbuka, telah membentuk ceruk khas dengan menerapkan insentif ekonomi pada komputasi AI. Jaringan ini beroperasi sekitar 128 subnet, masing-masing bersaing di berbagai domain termasuk inferensi, pelatihan, pembelajaran penguatan, dan layanan data. Menurut data pasar terbaru per Maret 2026, TAO diperdagangkan di harga $182,60 dengan kapitalisasi pasar mengalir sekitar $1,75 miliar. Ekosistem ini telah berkembang secara signifikan sejak peluncuran mainnet-nya pada 2021, menarik partisipasi dari pengembang dan sumber daya komputasi dari seluruh dunia.

Perjalanan dari Google ke Arsitektur AI Terdesentralisasi

Jalur Jacob Robert Steeves menuju pendirian Bittensor dimulai di Universitas Simon Fraser di Vancouver, Kanada, di mana ia mempelajari matematika dan ilmu komputer. Karir awalnya membawanya bekerja pada chip antarmuka otak-komputer di sebuah perusahaan kontraktor DARPA, di mana sebuah mentorship penting memperkenalkannya pada Bitcoin dan konsep komputasi berbasis energi. “Sejak 2015, saya sangat terlibat dalam Bitcoin dan AI,” jelas Steeves. “Kedua bidang ini secara alami kompatibel karena inti dari AI adalah studi tentang umpan balik—backpropagation, algoritma genetika, pembelajaran penguatan—sementara Bitcoin mewakili umpan balik ekonomi yang dapat diprogram pertama.”

Masa kerjanya di Google terbukti transformatif. Sebagai insinyur pembelajaran mesin, Steeves menyaksikan publikasi makalah revolusioner “Attention Is All You Need” yang memperkenalkan Transformer, yang memicu perkembangan eksponensial model bahasa besar. Ia menyerap pengetahuan penting dari tim garis depan mengenai praktik pembelajaran mesin terdistribusi—parameter server, paralelisme model, dan teknik paralelisme data—yang kemudian akan membentuk arsitektur komputasi Bittensor.

Meskipun bekerja di perusahaan teknologi besar memiliki prestise, Steeves memilih mengejar visinya secara independen. Dimulai sekitar 2015 di waktu luangnya, ia mengembangkan konsep dasar Bittensor sebelum berkomitmen penuh pada 2018 dan meluncurkan mainnet pada 2021. “Pengalaman di Google mengajarkan saya tentang sistem terdistribusi dan skala yang diperlukan untuk menjalankan pembelajaran mesin secara efektif di skala global,” kenangnya. “Tapi perbedaan mendasar antara Bittensor dan AI perusahaan tradisional adalah pendekatan filosofis kami terhadap koordinasi sumber daya.”

Model Ekonomi Bittensor: Penambangan Bertemu Pembelajaran Mesin

Intinya, Bittensor mengubah cara sumber daya komputasi diorganisasi dan diberi kompensasi. Berbeda dari platform agregasi tradisional yang sekadar “menumpuk model,” protokol ini menyematkan insentif ekonomi yang dapat diprogram langsung ke dalam proses pembelajaran AI. “Siapa pun yang menyediakan inferensi, pelatihan, atau alat yang lebih berguna akan menerima lebih banyak hadiah,” tegas Steeves. “Ini sama sekali berbeda dari penumpukan model dasar.”

Terobosan utamanya adalah pengakuan terhadap apa yang telah dibuktikan oleh 15 tahun kemajuan AI: bahwa pembelajaran adaptif melalui mekanisme umpan balik—baik backpropagation maupun pembelajaran penguatan—mendorong kemajuan. Bittensor mengoperasionalkan prinsip ini dengan mengintegrasikan langsung mata uang dan sinyal ekonomi ke dalam siklus pengembangan AI. Mekanisme pasar secara terus-menerus mengoptimalkan kualitas pasokan dan efisiensi biaya.

“Signifikansi desentralisasi,” jelas Steeves, “adalah masuk tanpa izin dan ketahanan terhadap titik kegagalan tunggal. Setiap individu atau tim dapat meluncurkan subnet dan bersaing. Pasokan yang baik diperkuat oleh insentif; pasokan yang buruk secara alami dieliminasi.” Lingkungan kompetitif ini memastikan perbaikan berkelanjutan tanpa memerlukan penjaga pusat.

Dari sudut pandang pengguna, model ini beroperasi di berbagai tingkat. Pengembang dapat memulai atau bergabung dengan subnet, menyumbangkan model dan kekuatan komputasi, serta menerima insentif berkelanjutan yang terkait dengan kinerja mereka. Pihak yang membutuhkan membeli layanan termasuk inferensi, kekuatan komputasi, pembelajaran mesin otomatis, atau sinyal prediksi pasar. Platform ini mengubah paradigma tradisional “penambang—hadiah—kesepakatan” menjadi “pasokan AI yang berguna—hadiah pasar—kesepakatan jaringan.”

Tim China Pimpin Inovasi Subnet Bittensor

Saat ditanya tentang kunjungan pertamanya ke China khusus untuk membahas Bittensor, Steeves menyoroti pentingnya partisipasi pengembang Asia secara strategis. “China adalah salah satu negara dengan pertumbuhan tercepat, mungkin yang paling kuat, di bidang kecerdasan buatan global,” katanya. “Ketika penambangan Bitcoin legal, China menyumbang lebih dari 50% kekuatan komputasi. Bahkan hari ini, wilayah ini memproduksi 90% chip dunia. Saya sangat menghormati kekuatan teknis China.”

Lebih dari itu, Steeves mengamati pola kompetitif dalam ekosistem Bittensor: “Di Bittensor, ada pepatah bahwa begitu penambang China masuk ke subnet, kompetisi langsung menjadi jauh lebih sengit, sampai banyak peserta awal keluar. Ini sepenuhnya diperkirakan—tingkat kompetisi di China benar-benar menakjubkan.” Ia melihat ini secara positif, menyarankan bahwa budaya pelatihan yang ketat di universitas dan keunggulan teknik China secara alami sejalan dengan kerangka merit kompetitif Bittensor.

Bukti konkret kontribusi China terlihat dari proyek subnet teratas di Bittensor. Affine, salah satu subnet terbesar di jaringan, dibangun oleh pengembang China dan menjadi salah satu mekanisme paling kompetitif di platform. Secara bersamaan, Lium, subnet yang fokus pada sumber daya GPU, telah mengintegrasikan kekuatan komputasi signifikan dari sumber Asia. Melalui proyek-proyek ini, penambang China menyumbangkan sumber daya prosesor ke pasar global sekaligus mengakses permintaan komputasi internasional.

“Level keahlian di sini sangat tinggi, hampir tak tertandingi,” kata Steeves tentang komunitas pengembang China. “Saya ingin memfasilitasi lebih banyak tim seperti ini bergabung, karena kontribusi mereka terhadap kapasitas jaringan dan kualitas kompetitif sangat berharga.”

Kekuatan Sesungguhnya dari Desentralisasi: Lebih dari Sekadar Agregasi

Kesalahpahaman umum menganggap Bittensor sekadar “pengumpul model AI,” tetapi Steeves tegas memperbaiki karakterisasi ini. “Inti dari Bittensor adalah menyematkan insentif yang dapat diprogram ke dalam proses pembelajaran AI—ini sangat berbeda dari sekadar menumpuk model,” tegasnya.

Perbedaan antara Bittensor dan platform tradisional tidak hanya dari segi arsitektur, tetapi juga filosofi. “Crypto + AI yang disebut-sebut hanyalah menerapkan cryptocurrency ke AI atau menerapkan AI ke crypto, yang tidak menyentuh inti dari apa yang kita lakukan,” jelas Steeves. “Apa yang sebenarnya kita lakukan adalah menggunakan insentif ekonomi kripto untuk melakukan riset kecerdasan buatan. Ini bukan desentralisasi demi desentralisasi—ini menggunakan sinyal pasar dan kompetisi untuk memperbesar komputasi yang berguna.”

Ketahanan pendekatan ini menjadi nyata saat AWS mengalami gangguan besar pada akhir 2024, menyebabkan banyak layanan AI terpusat gagal. Arsitektur terdistribusi Bittensor berarti ia terus beroperasi tanpa gangguan. “Insiden ini membuktikan salah satu nilai desentralisasi—memberikan ketahanan terhadap titik kegagalan tunggal,” kata Steeves. “Namun, juga terbukti bahwa banyak ekosistem yang disebut desentralisasi sebenarnya tidak benar-benar desentralisasi, karena beberapa proyek tidak dapat pulih setelah gangguan. Desain dasar Bittensor, yang dibangun di atas distribusi sumber daya dan fleksibilitas routing, memberi kami keunggulan dalam kontinuitas dan toleransi kesalahan.”

Posisi Pasar TAO dan Peta Jalan Lima Tahun

Sejak terdaftar di bursa pada Maret 2023, TAO berkembang menjadi pemain penting dalam infrastruktur ekonomi kripto. Ekosistem token baru-baru ini menunjukkan kepercayaan institusional yang kuat dengan TAO Treasury menyelesaikan putaran penggalangan dana swasta sebesar $11 juta, menarik investor termasuk penasihat strategis James Altucher dan perusahaan induk Grayscale, DCG.

Mengenai siklus pengurangan pasokan 2025—peristiwa pengurangan pasokan pertama Bittensor—Steeves menyampaikan pandangan yang berhati-hati: “Satu-satunya dampak halving pada Bittensor adalah pasokan akan menjadi lebih ketat. Tapi ini tidak akan mempengaruhi mekanisme insentif dasar jaringan. Masih akan ada insentif ekonomi besar untuk mendorong pengembang membangun di platform ini.” Ini menunjukkan kepercayaannya pada keberlanjutan model ekonomi dasar di luar mekanisme kelangkaan token semata.

Protokol ini memperluas sumber pendapatannya. Sumber utama termasuk penjualan layanan inferensi, kekuatan komputasi, layanan pembelajaran mesin otomatis (AutoML), dan sinyal prediksi pasar. Pendekatan pendapatan multi ini meniru platform teknologi tradisional sambil mempertahankan tata kelola desentralisasi.

Mengenai pasar prediksi secara khusus, Steeves menyoroti potensi transformasinya. “Saya pikir Kalshi dan Polymarket adalah bagian dari aplikasi fintech nyata dan aplikasi pertama untuk konsumen massal,” katanya. “Ini sangat bermakna dan secara mendalam mengubah cara manusia bekerja. Subnet pasar prediksi Bittensor mewakili frontier berikutnya dalam infrastruktur pengambilan keputusan terdesentralisasi.”

Visi Lima Tahun: Skala Hingga Jutaan

Saat membayangkan masa depan Bittensor, Steeves mengungkapkan tujuan ambisius namun terukur: membawa teknologi ini ke jutaan pengguna dan benar-benar menyediakan layanan cerdas terbuka secara global sambil menjaga keberlanjutan operasi jaringan.

“Judul utama yang paling ingin saya lihat adalah: kami telah membawa teknologi ini ke ‘juta’an’ pengguna dan benar-benar menyediakan layanan cerdas terbuka ke seluruh dunia, dengan jaringan yang terus berkembang,” katanya. Dengan sekitar 100.000 pengguna saat ini yang memanfaatkan teknologi Bittensor, jalur untuk skala tampak secara teknis memungkinkan.

Keunggulan ekonomi menjadi pendorong utama pertumbuhan. “Secara ekonomi, kita bisa mengalahkan penyedia terpusat dalam banyak skenario dengan keunggulan biaya, terutama dalam inferensi,” jelas Steeves. Pertimbangkan dinamika kompetitif: produk AI terpusat mungkin mengenakan biaya langganan $1.000 sementara hanya memberikan nilai sebesar $200. Bittensor dapat menawarkan langganan $10 dengan biaya jaringan sekitar $6—keunggulan efisiensi biaya sebesar 60%.

Ridges, subnet besar yang fokus pada agen pengkodean, menjadi contoh prinsip ini. Tim dari seluruh dunia secara kolektif mengoptimalkan bantuan pengkodean melalui insentif kompetitif, menurunkan harga sekaligus meningkatkan kualitas. Mekanisme ekonomi yang sama berlaku di seluruh domain.

“Tujuan kami adalah melayani miliaran pengguna di seluruh dunia,” tegas Steeves. “Jika perusahaan AI terpusat tidak mengadopsi primitives teknis dasar ini, mereka akan sulit mengikuti dalam hal performa, kecepatan, dan biaya dalam jangka panjang. Ini adalah celah utama kami.”

Paralel dengan keberhasilan Bitcoin sengaja dibuat. “Alasan Bitcoin bisa mengungguli negara berdaulat atau sistem terpusat di tingkat jaringan adalah karena ia mengadopsi primitives teknis dan mekanisme desain yang tepat,” katanya. Meskipun mengakui bahwa Bittensor belum mencapai hal ini secara universal di semua domain, Steeves menekankan bahwa dalam bidang tertentu—terutama inferensi GPU dan pasar prediksi—jaringan sudah menunjukkan keunggulan tersebut.

Menariknya, Steeves mencatat bahwa banyak pengguna sudah mendapatkan manfaat dari infrastruktur Bittensor tanpa sadar langsung. “Banyak orang sebenarnya menggunakan Bittensor dalam kehidupan sehari-hari tanpa menyadarinya,” katanya, menunjukkan bahwa teknologi ini berfungsi sebagai infrastruktur dasar yang mendukung aplikasi dan layanan di lapisan atas.

Potensi kerja sama dengan institusi AI besar merupakan dimensi pertumbuhan lain. “Ya, memungkinkan,” kata Steeves tentang kolaborasi dengan OpenAI atau perusahaan AI China. “Tergantung apakah filosofi kami sejalan. Beberapa laboratorium terpusat lebih suka mengkonsolidasikan dan mengendalikan, sementara kami menekankan keterbukaan dan permissionless.” Ia menyatakan antusiasme khusus terhadap kolaborasi dengan tim terbuka seperti DeepSeek, Kimi, dan Moonshot. “Jika kami bisa bekerja sama dengan mereka untuk mencapai pelatihan yang benar-benar terdesentralisasi, kami sangat menyambutnya. Ini hanya masalah waktu: bekerja sama atau mengadopsi pendekatan pelatihan terdesentralisasi kami.”

Visi ini—di mana insentif ekonomi mendorong pengembangan kecerdasan buatan skala global melalui jaringan terdistribusi—mewakili kontribusi fundamental Jacob Robert Steeves dalam memahami bagaimana pasar, kompetisi, dan mekanisme ekonomi dapat memperbesar teknologi bermanfaat untuk melayani umat manusia dalam skala yang belum pernah terjadi sebelumnya.