“你养龙虾了吗？” akhir-akhir ini, sapaan yang sering digunakan oleh para Web3er, kemungkinan besar adalah kalimat ini.
Memulai tahun 2026, setelah robot di acara Tahun Baru China menggebrak seluruh panggung, generasi baru AI Agent yang diwakili oleh OpenClaw menjadi mainan baru di kalangan komunitas teknologi. Ada yang menggunakan AI untuk layanan pelanggan, ada yang memanfaatkan AI untuk menulis kode, bahkan ada yang mulai mencoba menggunakan Agent untuk mensimulasikan seluruh rangkaian “pegawai digital”. Konsep yang belakangan sering disebut di berbagai platform internet adalah “perusahaan satu orang”, yaitu seseorang yang melalui satu alur kerja AI dapat menyelesaikan pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan tim kecil.
Di sisi Web3 tentu juga tidak diam. Jika sering melihat media industri akhir-akhir ini, akan ditemukan banyak proyek yang mulai mengangkat topik terkait AI Agent. Ada yang meneliti bagaimana Agent dapat langsung memanggil aset atau kontrak di blockchain, ada yang mengembangkan infrastruktur pembayaran, identitas, atau keuangan untuk Agent, ada yang membahas “ekonomi Agent”, agar AI dapat berpartisipasi di jaringan seperti pengguna biasa, bahkan ada yang mulai mengusung slogan baru “Web4.0”.
Melihat ini, sebenarnya ada perasaan yang sangat akrab.
Kata orang, dunia mode itu berputar, dan tak disangka dunia teknologi (atau lebih tepatnya dunia kripto) juga demikian. Ingat saat awal tahun 2022, saat pasar bearish mulai melanda, ChatGPT tiba-tiba meledak popularitasnya, dan AI langsung menjadi topik yang dibicarakan semua orang. Komunitas Web3 tentu juga tidak diam, segera muncul banyak konsep baru, seperti AI Agent, trader AI, strategi otomatisasi, seolah-olah selama berhubungan dengan AI, kita bisa menciptakan cerita baru. Tapi keramaian ini tidak bertahan lama. Ketika pasar kripto kembali menguat, perhatian semua orang kembali ke crypto itu sendiri.
Pada semester kedua tahun 2025, pasar kripto kembali menunjukkan tren bearish, dan Web3 mulai mencari konsep baru untuk diangkat.
Namun, menurut Portal Labs, masalahnya justru terletak di sini. Ketika sebuah narasi mulai populer, banyak tim startup Web3 sebenarnya tidak melakukan penilaian dari segi teknologi dan bisnis, melainkan dari segi narasi: konsep mana yang sedang naik daun, maka yang dikerjakan. Dan akhirnya mereka jatuh—
Banyak tim saat benar-benar mendorong proyek, baru menyadari bahwa konsep bisa dengan cepat dibangun, tetapi produk sulit untuk diimplementasikan. Di mana pengguna? Apa skenario spesifiknya? Dengan apa mereka akan membayar secara berkelanjutan? Apakah bisa menarik investasi? Pertanyaan-pertanyaan ini sering baru muncul setelah proyek berjalan cukup lama.
Ketika hype mereda, yang tersisa di pasar biasanya adalah proyek yang belum berjalan lancar. Ada yang berhenti di tahap demo, ada yang dipasang secara terbatas tapi tidak menemukan pengguna, dan ada juga yang hilang begitu saja bersama narasi. Dalam waktu singkat, tampaknya sebuah jalur baru terbuka, tetapi setelah dilihat kembali, sebenarnya yang benar-benar bertahan tidak banyak.
Karena itu, muncul pertanyaan: apakah akan terus mendalami Crypto, atau beralih ke AI, ini menjadi masalah yang sulit dipecahkan. Jika memilih yang pertama, pasar sedang tidak baik, investasi tidak pasti memberi hasil; jika memilih yang kedua, belum ada dasar yang kuat. Teknologi AI, hambatan teknis, struktur sumber daya manusia, dan lingkungan kompetisi berbeda dari Web3. Banyak tim selama beberapa tahun terakhir mengumpulkan tumpukan teknologi, pengalaman produk, dan sumber daya komunitas yang sebenarnya dibangun di dalam ekosistem Crypto. Jika beralih total ke AI, sama saja masuk ke jalur yang benar-benar asing. Dari kemampuan model, sumber data, hingga tim engineering, hampir semuanya harus dibangun dari awal.
Lebih nyata lagi, jalur AI saat ini sudah sangat padat. Baik perusahaan model besar, perusahaan internet tradisional, maupun banyak startup baru, semuanya menginvestasikan sumber daya besar di bidang ini. Bagi tim startup Web3 yang awalnya fokus di bidang ini, jika hanya karena narasi beralih ke AI, mereka akan dengan mudah menyadari bahwa mereka tidak memiliki keunggulan teknologi maupun sumber daya industri.
Sebenarnya, bagi banyak tim startup Web3, masih ada jalur yang bisa ditempuh. Tidak harus beralih total ke AI, tetapi bisa terus mengikuti jalur Web3 mereka sendiri, sambil memikirkan apa kemampuan yang bisa dilengkapi oleh Crypto dalam ekosistem AI.
Jika melihat perkembangan AI saat ini secara cermat, banyak aspek penting yang sebenarnya belum terselesaikan sepenuhnya.
Yang paling mencolok adalah data. Model semakin kuat, tetapi dari mana data berasal, apakah data tersebut dapat dipercaya dan sesuai regulasi, terutama bagaimana AI Agent dapat melakukan kustomisasi 1v1, semua ini masih belum memiliki mekanisme yang baik. Bagi AI yang bergantung pada pelatihan data skala besar, ini adalah masalah dasar yang sudah lama ada dan harus diatasi.
Contoh lain adalah identitas dan kolaborasi. Ketika AI Agent mulai terlibat dalam pelaksanaan tugas, transaksi otomatis, bahkan pengambilan keputusan operasional, mereka sendiri juga membutuhkan identitas, hak akses, dan aturan kolaborasi. Siapa yang bisa memanggil Agent tertentu? Bagaimana pembagian tugas antar Agent? Setelah menyelesaikan tugas, bagaimana proses penghitungan dan pembayaran? Masalah-masalah ini secara esensial berkaitan dengan distribusi identitas dan nilai dalam jaringan terbuka.
Selain itu, masalah pembayaran. Ketika AI Agent mulai secara mandiri memanggil layanan, mendapatkan data, atau menjalankan tugas di jaringan, mereka membutuhkan sistem pembayaran kecil yang otomatis. Dalam sistem internet tradisional, struktur pembayaran seperti ini sulit diwujudkan.
Semua ini tampaknya adalah masalah AI, tetapi banyak solusi yang sudah ada dalam sistem teknologi Crypto. Baik itu jaringan insentif data, sistem identitas di blockchain, maupun jaringan pembayaran terbuka, semuanya adalah arah yang sudah dieksplorasi Web3 selama beberapa tahun terakhir.
Jika tim startup Web3 benar-benar ingin mencoba ke arah ini, ada beberapa hal yang harus dipikirkan terlebih dahulu.
Pertama, lihatlah kemampuan teknis tim itu sendiri. Berbeda proyek Web3, tingkat akumulasi teknologinya sangat bervariasi. Ada yang ahli dalam pengembangan protokol di blockchain, ada yang fokus di jaringan data, dan ada juga yang lebih di produk lapisan aplikasi. Jika tim selama beberapa tahun terakhir fokus di infrastruktur data, seperti pengumpulan data, ekstraksi data, atau pasar data, maka memperluas ke lapisan data untuk AI akan lebih alami, misalnya jaringan kontribusi data, sumber data yang dapat diverifikasi, atau pasar data yang memberi insentif. Jika tim lebih berpengalaman di protokol blockchain atau infrastruktur dasar, maka bisa fokus pada lingkungan operasional AI Agent, seperti identitas di blockchain, manajemen hak akses, protokol eksekusi tugas, atau menyediakan kemampuan pembayaran dan penghitungan otomatis. Sedangkan untuk tim yang sudah fokus di produk aplikasi, seperti alat transaksi, platform konten, komunitas, atau aplikasi konsumsi, AI lebih cocok sebagai kemampuan yang diintegrasikan ke dalam produk yang sudah ada. Misalnya, meningkatkan analisis data, otomatisasi proses operasional, atau menggunakan Agent untuk menyelesaikan fungsi yang sebelumnya dilakukan secara manual.
Kedua, lihatlah apakah ada skenario bisnis nyata. Banyak proyek AI yang cepat hilang bukan karena teknologinya tidak cukup, tetapi karena sejak awal tidak memiliki skenario penggunaan yang jelas. Konsep bisa sangat menarik, tetapi di mana orang yang benar-benar membutuhkan produk ini? Mengapa mereka mau menggunakannya? Mengapa mereka mau membayar? Pertanyaan-pertanyaan ini sering tidak dijawab secara serius. Ada konsep yang banyak dibahas di industri, seperti “AI + Web3”, “ekonomi Agent”, “Trader AI”, terdengar besar dan menjanjikan, tetapi jika ditelusuri lebih dalam, jumlah pengguna yang benar-benar stabil dan nyata tidak banyak. Sebaliknya, kebutuhan yang tampaknya kurang “menarik” secara konsep, seperti pengolahan data, otomatisasi operasional, penyaringan informasi, atau pelaksanaan tugas, justru sering kali sudah lama ada dan digunakan dalam bisnis nyata. Oleh karena itu, saat memutuskan masuk ke jalur AI tertentu, lebih baik fokus pada skenario itu sendiri: apakah ini masalah bisnis jangka panjang, apakah sudah ada yang membayar untuk itu, dan apakah AI benar-benar bisa meningkatkan efisiensi di bagian tersebut. Jika semua kondisi ini terpenuhi, maka jalur tersebut lebih berpeluang berubah dari narasi menjadi produk nyata.
Selanjutnya, perlu dilihat juga apakah tim Web3 memiliki sumber daya yang benar-benar bisa masuk ke skenario tersebut.
Seperti data, identitas, dan pembayaran yang sudah disebutkan, semuanya pada dasarnya bukan masalah teknologi semata, tetapi masalah sumber daya jaringan.
Misalnya, jaringan data. Jika tim tidak memiliki sumber data yang stabil dan tidak memiliki pengguna yang secara konsisten menyumbang data, maka meskipun teknologi sudah dikembangkan, efek jaringan yang nyata sulit terbentuk. Begitu juga, jika ingin membangun sistem identitas atau jaringan kolaborasi untuk AI Agent, harus ada pengembang, aplikasi, atau Agent yang benar-benar terlibat, jika tidak, protokol itu sendiri sulit membangun ekosistem. Sistem pembayaran dan penghitungan juga memiliki logika yang sama. Setelah AI Agent mulai memanggil layanan, mendapatkan data, atau menjalankan tugas secara mandiri di jaringan, pembayaran kecil akan menjadi sangat sering. Tetapi, jaringan pembayaran seperti ini hanya akan bermakna jika ada banyak Agent dan layanan yang aktif secara bersamaan, jika tidak, ini hanya sebuah modul teknologi.
Jadi, bagi banyak tim Web3, yang perlu dievaluasi bukanlah “apakah ada ruang teknologi di jalur ini”, melainkan apakah mereka mampu menjadi bagian dari jaringan tersebut. Apakah mereka sudah memiliki sumber data, ekosistem pengembang, atau skenario aplikasi yang nyata. Hal ini sering menentukan apakah sebuah proyek bisa benar-benar masuk ke lapisan infrastruktur AI, bukan hanya berhenti di level konsep.
