Apakah AI Akhirnya Akan Berkembang Di Luar Moat?

Biaya dan keterbatasan Big AI, serta pengaruhnya terhadap biaya perangkat keras, memaksa pengguna untuk membangun sistem mereka sendiri – sama seperti regulasi yang meningkat yang mengancam untuk menutup “ekonomi AI bayangan” tersebut.

Opini Di antara banyak “gotcha” yang muncul dalam penelitian ilmiah, salah satu yang paling sering adalah bahwa masalah yang ditangani oleh makalah tersebut telah diselesaikan di tempat lain, dan bahwa kontribusi penelitian baru hanya insidental atau inkremental.

Hal ini dapat terjadi karena beberapa alasan: peneliti berharap untuk melompat kuantum, tetapi hanya mendapatkan lompatan quasi; bahwa solusi sebelumnya dari masalah tersebut lebih intensif sumber daya daripada penawaran baru; atau hanya bahwa tujuan proyek gagal sepenuhnya, tetapi budaya “terbit atau musnah” dari penelitian akademis memaksa tim untuk merilisnya tetap (sering terkubur di antara avalanche dari hari penerbitan portal yang paling sibuk).

Di literatur pembelajaran mesin, bagaimanapun, alasan yang relatif baru dan tidak apologetik menjadi lebih sering: bahwa fitur atau fungsionalitas yang ditawarkan hanya tersedia melalui portal tertutup, terikat API.

Saya mempertimbangkan salah satu makalah seperti itu pagi ini – sebuah kolaborasi antara universitas-universitas Tiongkok dan Amazon, yang menangani masalah berulang dari kegagalan penghapusan objek dalam sistem pengeditan gambar berbasis difusi, yang sering hanya ‘mengisi kembali’ ruang target dengan objek yang serupa daripada menghapusnya:

Di sebelah kiri adalah gambar asli; di sebelah kanan, masker segmentasi merah yang memberitahu AI mana bagian gambar yang harus dihapus; berikutnya, ‘Ours’, menunjukkan pendekatan penghapusan objek yang sukses – dan dua gambar terakhir menunjukkan sistem serupa yang, alih-alih menghapus bus, hanya memasukkan bus yang berbeda sebagai gantinya. Sumber

Dalam contoh di atas, gambar tengah menunjukkan pendekatan baru yang sukses menghapus bus dan memasukkan latar belakang yang masuk akal, vs. dua metode sebelumnya (dua gambar kiri), yang masing-masing menghapus bus, tetapi kemudian memasukkan bus yang berbeda kembali ke dalam gambar!

Gotcha!

Mengesampingkan mengapa dan bagaimana tantangan ini untuk saat lain (dan itu adalah topik menarik yang menarik ), saya kemudian menemukan ‘gotcha’ klasik, membaca makalah baru tersebut: pengakuan penulis bahwa sistem tertutup yang mahal dapat melakukan tugas ini dengan sangat andal – sesuatu yang saya tahu, dari beberapa tahun penggunaan Adobe Firefly di Photoshop, di antara sistem tertutup lainnya:

‘[Metode berbasis difusi] sering mengalami halusinasi dengan memasukkan objek yang tidak diinginkan setelah menghapus objek target, yang menyebabkan hasil yang tidak konsisten secara kontekstual.

‘Di sisi lain, model multimodal tertutup baru-baru ini seperti ChatGPT dan Nano Banana, meskipun lebih kuat dalam penghapusan objek, melibatkan jumlah parameter yang besar dan overhead komputasi yang tinggi, yang menghambat penerapan praktisnya pada perangkat edge.

‘Oleh karena itu, sangat perlu untuk mengembangkan model penghapusan objek yang didedikasikan yang tidak hanya memungkinkan kinerja penghapusan yang unggul tetapi juga menikmati latensi inferensi yang rendah dan parameter yang jauh lebih sedikit.’

Penjelasan ini, yang berkonsentrasi pada hambatan teknis, mengabaikan fakta yang jelas bahwa arsitektur tertutup seperti ChatGPT dan Nano Banana tidak tersedia sama sekali untuk instalasi lokal. Meskipun kemampuan sistem tersebut untuk menghasilkan materi kontroversial telah memberikan justifikasi publik tambahan untuk pengawasan mereka selama setahun terakhir, portal semacam itu adalah milik perusahaan terutama karena imperatif komersial.

Pada dasarnya, makalah baru tersebut menyiratkan bahwa meskipun masalah target telah diselesaikan dalam sistem komersial, hal ini mungkin tidak relevan bagi kita, yang perlu belajar bagaimana menyelesaikannya di “dunia nyata” – yaitu, dalam sistem sumber terbuka, apakah mereka dapat dipasang secara realistis secara lokal atau tidak.

Pengembangan Paralel

Namun, mengapa menyelesaikan masalah yang masih bergantung pada sistem berbayar, tidak karena keterbatasan proprietary, tetapi karena komputasi GPU yang diperlukan melebihi apa yang dapat dipenuhi oleh pengaturan lokal? Sebagian besar makalah dan repositori kode “terbuka” baru ini menampilkan pengaturan pelatihan/inferensi dengan tuntutan sumber daya yang sangat besar, seperti klaster A100.

Well, itu tergantung pada apa yang Anda pikir semua pusat data AI yang tertunda akan penuhi ketika mereka akhirnya online. Ketakutan orang awam dan harapan elit sama-sama membayangkan sistem proprietary moated, seperti ChatGPT, yang menggantikan pekerjaan, sementara terus meningkatkan biaya berlangganan dan menurunkan tingkat layanan, untuk memuaskan modal ventura awal yang harus menunggu 3-5 tahun untuk dioperasikan.

Bagaimanapun, tren yang tumbuh dalam literatur tampaknya mendukung masa depan alternatif, dan semangat “go-it-alone” dari banyak komunitas online seperti subreddit r/stablediffusion, yang saat ini memiliki 920.000 pengguna, dan yang telah lama melarang postingan yang terkait dengan sistem generasi gambar/video tertutup.

Dalam masa depan alternatif ini, pasokan baru pusat data AI global akan memfasilitasi komputasi mentah untuk sistem yang dikonfigurasi pengguna, daripada memenuhi tuntutan kerangka kerja “black box” monumen seperti ChatGPT dan Adobe Firefly.

Gesekan Permukaan

Melihat-lihat walkthrough GPU jarak jauh yang kompleks, yang ditambang Patreon, di r/stablediffusion, semuanya tampak mustahil saat ini: modelnya terus mengubah tujuan dengan setiap pembaruan; mereka sulit diterapkan secara lokal, bahkan dalam kerangka kerja yang paling mudah dan ramah pengguna; dan, secara umum, jumlah gesekan yang terlibat menunjukkan bahwa ini adalah kegiatan yang ketat untuk hobiis geek, dan untuk jenis perusahaan yang lebih berani, yang tidak secara langsung terlibat dalam AI, tetapi yang ingin mengembangkan dan memelihara sistem lokal mereka sendiri, alih-alih menyewa kemampuan tersebut.

Bagaimanapun, selama tiga puluh tahun terakhir, setiap teknologi di mana ada permintaan besar untuk sederhanaisasi dan komoditisasi demokratis cenderung mendapatkannya, dengan solusi yang paling tersebar biasanya muncul dari ketegangan antara sistem komersial dan alternatif sumber terbuka dan inisiatif.

Pencarian yang dulunya merupakan enklave “nerd” khusus, seperti koneksi internet, sistem manajemen konten dan kerangka kerja blogging, serta keamanan internet, manajemen media dan manajemen foto, telah berkembang dari kompleksitas yang membingungkan menuju kesederhanaan dan utilitas.

Oleh karena itu, lanskap AI kemudian mungkin lebih beragam dan penuh dengan pemain yang lebih kecil dan benar-benar kompetitif daripada yang diinginkan oleh pemimpin pasar AI vanguard saat ini.

Actualisasi Diri, Dengan Kebutuhan

Ironisnya, ‘Big AI’ menyumbang banyak pada semangat kemandirian yang muncul di antara pengguna akhir, dengan menghisap semua komponen komputer – terutama DRAM – yang akan pergi ke konsumen “biasa”.

Sebagai akibatnya, banyak orang membayangkan masa depan di mana sumber daya AI tertutup diakses melalui klien tipis yang tidak berdaya dan mengembangkan minat yang tumbuh dalam memelihara peralatan mereka yang ada.

Serangan AI terhadap rantai pasokan teknologi juga menyebabkan penyedia layanan teknologi menaikkan harga mereka dalam 3-6 bulan terakhir, baik karena perusahaan yang lebih kecil benar-benar terjepit oleh kekeringan perangkat keras, atau hanya karena AI.

Hal ini telah menyebabkan pertumbuhan minat dalam self-hosting dan on-prem – termasuk self-hosting jaringan pembelajaran mesin.

Saya sendiri terjebak dalam hal ini baru-baru ini, beralih ke penyimpanan LAN lokal untuk foto dan video, serta cadangan file. Untuk yang pertama, saya telah menggunakan server media multi-platform Immich yang gratis dan sumber terbuka, membantu saya untuk beralih dari kenaikan harga (dan masalah lain) dari penyedia penyimpanan cloud seperti iCloud:

Platform Immich gratis dapat menyimpan media di peralatan Anda, dan pribadi untuk saluran Anda sendiri. Dalam hal ini, saya juga menggunakan Immich di Docker untuk melayani NVIDIA 3090 GPU saya melalui LAN ke tempat foto dan video disimpan, sehingga GPU yang lebih kuat dapat menangani pemrosesan gambar/video yang berat.

Jika pengalaman saya adalah indikasi yang representatif, vibe-coding – saat ini terkutuk di banyak komunitas online yang dulunya “murni” – memicu gelombang kemandirian ini (meskipun mungkin mengancam repositori sumber terbuka yang bergantung padanya).

Sebagai contoh, jaringan telah menjadi titik lemah saya dalam komputasi, sehingga bantuan AI sangat penting bagi saya untuk menjalankan VPS yang aman, untuk mendukung sejumlah layanan self-hosted baru.

Dengan cara ini, ‘Big AI’ secara tidak langsung memperkuat ‘small AI’; oleh karena itu, mungkin kita dapat mempertimbangkan kenaikan saat ini dari perusahaan AI hiperskala, hiper-bernilai sebagai negara transisional yang diperlukan tetapi hanya sementara sebelum munculnya masyarakat AI yang lebih demokratis dan berdaya, yang membuang perusahaan korporasi yang mencari moat seperti roket pendorong yang terbuang – sama seperti ledakan dot-com tahun 2000 meninggalkan infrastruktur yang dapat dieksploitasi yang akan sangat mempercepat web setelah perusahaan yang membayarnya telah runtuh.

Usia Kepatuhan

Baik, itu mungkin tidak akan terulang kali ini.

Even jika kita benar-benar cenderung membentuk semacam masyarakat pinggiran ex-moat, regulasi sekitar AI, dikombinasikan dengan tren global saat ini menuju verifikasi usia, tampaknya kemungkinan untuk mengantisipasi dan memblokir jalur pengembangan ini.

Anchor untuk mencegah “ekonomi AI bayangan” adalah regulasi. Sudah, repositori pusat seperti GitHub dan Hugging Face sering memerlukan login online sebelum memungkinkan pengguna untuk mengkloning repositori secara lokal, tergantung pada pengaturan repositori.

Oleh karena itu, mekanisme untuk memantau kerangka kerja AI lebih luas dari yang saat ini dipraktekan sudah ada; dan keinginan untuk meningkatkan pengawasan tersebut sekarang berkonsolidasi dari inisiatif pemerintah individu menuju dorongan global.

Jadi, jika kekuatan pasar dan kecerdasan gerakan FOSS harus menghilangkan gesekan dari penerapan AI yang santai, hambatan tampaknya akan kembali dalam bentuk persyaratan tata kelola: tuntutan kepatuhan yang, meskipun membosankan, layak untuk perusahaan, tetapi mungkin tidak untuk individu – serupa dengan gesekan yang telah ditambahkan ke sistem pembayaran online tingkat konsumen sejak zaman keemasan PayPal pada tahun 2000-an.

Apakah Meta menghabiskan $2 miliar untuk melobi kontrol usia tingkat OS karena investasi AI yang signifikan, atau karena kepentingan pengumpulan data, hasilnya dari dukungan teknologi besar untuk kontrol usia adalah bahwa ‘AI lokal’ mungkin menjadi se teratur sebagai zat kelas-A; dan, sama seperti DMCA yang dirancang untuk mengkriminalkan niat daripada mekanisme penghindaran hak cipta tertentu, regulasi AI internasional bisa, dalam skenario seperti itu, membuat semua penggunaan mesin pembelajaran yang tidak patuh menjadi tindakan terlarang, dengan biaya yang relatif rendah (dalam hal pengawasan aktif).

Ini mungkin tampak seperti pandangan yang terlalu distopik setahun yang lalu – tetapi itu sebelum California dan systemd mendukung ide verifikasi usia tingkat perangkat keras, saat ini dilihat oleh banyak orang sebagai proxy untuk larangan anonimitas online gaya CCP.

Kesimpulan

Jadi, sementara latar belakang hukum dan legislatif sedang mempersiapkan, mungkin, untuk menggabungkan AI ke dalam ruang yang sangat diatur, sehingga pengguna kasual tidak dapat “membuat sendiri” lagi daripada mereka dapat menanam atau mengfermentasi zat yang diatur tanpa izin, sektor penelitian mempertahankan sikap yang lebih optimis – bahwa AI akan menjadi kekuatan yang demokratis dan bermanfaat dalam masyarakat yang lebih luas daripada hanya para pengikut penyedia tertutup yang paling populer pada hari ini.

Banyak hal yang bergantung pada disposisi puing-puing setelah gelembung AI meledak – setidaknya sejauh penyedia konsolidasi, atau pasar menetap menjadi balkanisasi jangka panjang – yang kemungkinan akan memerlukan sentuhan regulasi yang lebih lembut.

Pertama kali diterbitkan pada hari Rabu, 1 April 2026