Penulis: Luo Yihang, Posisi Berbasis Silikon
Dulu, karena percaya, kita bisa melihat token itu. Sekarang, tanpa harus percaya, kita bisa melihatnya. Ia adalah penerus Watt, Ampere, dan Bit.
Pada Januari 2009, seorang anonim menciptakan sesuatu yang disebut “token”, di mana kamu menginvestasikan daya komputasi, mendapatkan token, dan token tersebut beredar, diberi harga, dan diperdagangkan dalam sebuah jaringan konsensus. Ekonomi kripto pun lahir dari situ. Lebih dari sepuluh tahun berlalu, orang masih memperdebatkan apakah token ini memiliki nilai atau tidak.
Pada Maret 2025, seorang pria berjas kulit mengubah definisi dari sesuatu yang juga disebut token. Kamu menginvestasikan daya komputasi, menghasilkan token, dan token tersebut langsung dikonsumsi dalam proses inferensi & reasoning AI: berpikir, beralasan, menulis kode, membuat keputusan. Ekonomi AI pun semakin cepat berkembang. Tidak ada yang memperdebatkan nilai token ini, karena pagi ini saja kamu telah menghabiskan jutaan token.
Dua jenis token, dengan nama yang sama, struktur dasar yang sama: dengan daya komputasi masuk, yang keluar adalah sesuatu yang bernilai.
Pada Maret 2026, saya duduk di ruang konferensi GTC NVIDIA, mendengarkan pidato utama Huang Renxun yang hampir tanpa promosi produk. Ya, dia memperkenalkan Vera Rubin, sebuah produk yang menggabungkan CPU dan GPU. Tapi kali ini, dia tidak membahas parameter chip, proses manufaktur, melainkan menyampaikan sebuah ekonomi lengkap tentang produksi, penetapan harga, dan konsumsi token—
Model apa yang menentukan kecepatan token; kecepatan token apa yang sesuai dengan rentang harga tertentu; rentang harga apa yang membutuhkan hardware tingkat tertentu untuk mendukungnya.
Bahkan dia membantu para CEO dan pengambil keputusan yang memegang cek perusahaan untuk merancang distribusi daya pusat data: 25% untuk lapisan gratis, 25% untuk menengah, 25% untuk high-end, dan 25% untuk lapisan premium dengan harga tinggi.
Ya, kali ini dia tidak secara spesifik menjual GPU tertentu, seperti dua tahun lalu saat menjual Blackwell. Tapi kali ini, dia menjual sesuatu yang lebih besar. Setelah dua jam, saya merasa satu kalimat yang paling ingin dia sampaikan sebenarnya adalah: Welcome to consume tokens, and only Nvidia’s factory could produce.
Pada saat itu, saya menyadari bahwa pria ini, sama seperti orang anonim yang menciptakan token pertama 17 tahun lalu, sedang melakukan hal yang secara struktur sama persis.
Aturan Konversi yang Sama
Orang anonim yang menyamar sebagai “Satoshi Nakamoto” menulis sebuah white paper sembilan halaman pada 2008, merancang seperangkat aturan: menginvestasikan daya komputasi, menyelesaikan sebuah pembuktian matematis (Proof of Work), dan mendapatkan crypto token sebagai hadiah.
Keindahan aturan ini terletak pada kenyataan bahwa dia tidak membutuhkan kepercayaan dari siapa pun—selama kamu menerima aturan ini, kamu otomatis menjadi bagian dari ekonomi ini. Aturan ini benar, karena mengumpulkan orang-orang yang penuh tipu daya dan intrik.
Di panggung GTC 2026, Huang melakukan hal yang strukturnya sama persis.
Dia menampilkan sebuah grafik yang menunjukkan hubungan dan ketegangan antara efisiensi reasoning dan konsumsi token: sumbu Y adalah throughput (berapa banyak token yang dihasilkan per megawatt daya), sumbu X adalah interaktivitas (kecepatan token yang dirasakan setiap pengguna). Di bawah sumbu X, dia menandai lima tingkat harga: Free dengan Qwen 3, $0 per juta token; Medium dengan Kimi K2.5, $3 per juta token; High dengan GPT MoE, $6 per juta token; Premium dengan GPT MoE 400K konteks, $45 per juta token; dan Ultra, $150 per juta token.
Grafik ini hampir bisa dijadikan sampul white paper “ekonomi token” karya Huang.
Satoshi Nakamoto mendefinisikan “apa yang merupakan perhitungan bernilai”—menyelesaikan collision hash SHA-256 adalah bernilai. Dan Huang mendefinisikan “apa yang merupakan reasoning bernilai”—menghasilkan token dalam batas konsumsi daya tertentu dan kecepatan tertentu untuk skenario tertentu adalah bernilai.
Baik Satoshi maupun Huang tidak langsung memproduksi token; mereka mendefinisikan aturan produksi dan mekanisme penetapan harga token.
Kalimat yang diucapkan Huang di panggung, hampir bisa langsung dimasukkan ke dalam ringkasan white paper ekonomi token—
Tokens are the new commodity, and like all commodities, once it reaches an inflection, once it becomes mature, it will segment into different parts.
Token adalah komoditas baru. Setelah matang, komoditas ini secara alami akan terbagi menjadi lapisan-lapisan. Dia tidak sekadar menggambarkan kondisi saat ini, melainkan memprediksi sebuah struktur pasar, lalu menempatkan lini produk hardware-nya secara tepat di setiap lapisan struktur tersebut.
Proses produksi dari kedua jenis token bahkan memiliki simetri semantik: mining disebut mining, reasoning disebut inference.
Inti dari mining dan reasoning sama-sama mengubah listrik menjadi uang. Penambang menggunakan listrik untuk menambang crypto token, lalu menjualnya; model reasoning dan AI Agents menggunakan listrik untuk menghasilkan AI token, lalu menjualnya dengan harga per juta token kepada pengembang. Meski proses di tengah berbeda, kedua ujungnya sama: di kiri adalah meter listrik, di kanan adalah pendapatan.
Dua Cara Menulis Kelangkaan
Keputusan desain terpenting yang dibuat Satoshi Nakamoto bukanlah Proof of Work, melainkan batas total 21 juta Bitcoin. Dia menggunakan kode untuk menciptakan kelangkaan buatan—tak peduli berapa banyak mesin penambang yang masuk, jumlah Bitcoin tidak akan pernah melebihi 21 juta. Kelangkaan ini menjadi jangkar nilai dari seluruh ekonomi kripto.
Sementara Huang, menggunakan hukum fisika untuk menciptakan kelangkaan alami. Dia berkata:
“You still have to build a gigawatt data center. You still have to build a gigawatt factory， and that one gigawatt factory for 15 years amortized… is about $40 billion even when you put nothing on it. It’s $40 billion. You better make for darn sure you put the best computer system on that thing so that you can have the best token cost.”
Sebuah pusat data 1GW tidak akan pernah menjadi 2GW. Ini bukan batasan kode, melainkan hukum fisika.
Tanah, listrik, pendinginan—setiap aspek memiliki batas fisik. Kamu membangun pabrik seharga 400 dolar per juta, dan selama 15 tahun masa pakainya, jumlah token yang dihasilkan sangat tergantung pada arsitektur komputasi yang kamu tempatkan di dalamnya.
Kelangkaan versi Satoshi Nakamoto bisa di-fork. Jika tidak suka batas 21 juta, buat chain baru, ubah menjadi 200 juta, sebut saja Ethereum atau apa pun, dan buat white paper baru. Mereka memang melakukan ini, dengan penuh semangat.
Sedangkan kelangkaan yang diciptakan Huang tidak bisa di-fork. Kamu tidak bisa fork hukum termodinamika kedua, tidak bisa fork kapasitas jaringan listrik sebuah kota, tidak bisa fork luas fisik sebuah tanah.
Namun, baik Satoshi maupun Huang, keduanya menciptakan kelangkaan yang mengarah ke hasil yang sama: perlombaan perlengkapan hardware.
Sejarah penambangan adalah: CPU → GPU → FPGA → ASIC. Setiap generasi hardware khusus menggantikan generasi sebelumnya. Begitu pula sejarah pelatihan dan reasoning AI: Hopper → Blackwell → Vera Rubin → Groq LPU. Hardware umum mulai dari awal, hardware khusus akhirnya mendominasi. Tahun ini, Huang menampilkan Groq LPU di GTC—sebuah prosesor deterministik yang dirilis setelah akuisisi Groq. Dengan kompilasi statis, penjadwalan compiler, tanpa penjadwalan dinamis, SRAM 500MB di chip—secara filosofi arsitektur, ini adalah ASIC untuk reasoning. Hanya melakukan satu hal, tapi dilakukan secara ekstrem.
Yang menarik, GPU memainkan peran kunci dalam dua gelombang tersebut.
Sekitar 2013, para penambang menemukan bahwa GPU lebih cocok untuk menambang crypto token dibanding CPU, dan kartu Nvidia langsung habis terjual. Sepuluh tahun kemudian, para peneliti menemukan bahwa GPU adalah alat terbaik untuk melatih dan melakukan reasoning model AI, dan kartu data center Nvidia kembali habis terjual. GPU sebagai kategori prosesor telah melayani dua generasi ekonomi token.
Perbedaannya, pada awalnya Nvidia hanya mendapatkan manfaat pasif, dan tidak berlanjut. Tapi kedua, saat kapasitas AI beralih dari pretraining ke inference, Nvidia dengan cepat mengambil peluang, merancang seluruh permainan, dan menjadi pengatur aturan permainan AI.
Alat Paling Menguntungkan di Seluruh Dunia
Dalam demam emas, yang paling menguntungkan bukanlah penambang, melainkan penjual sekop, Levi Strauss. Dalam gelombang penambangan, yang paling menguntungkan bukanlah penambang, melainkan pembuat mesin penambang, Bitmain dan Wu Jihan. Dalam gelombang pelatihan dan reasoning AI, yang paling menguntungkan bukanlah model dasar dan Agent, melainkan Nvidia yang menjual GPU.
Tapi, jujur saja, peran Bitmain dan Nvidia dalam industri masing-masing sudah tidak bisa disamakan lagi.
- Bitmain hanya menjual mesin penambang, sementara Nvidia pernah menjadi pemasok Bitmain. Kamu membeli mesin penambang, menambang koin apa, bergabung dengan pool mana, dan menjual dengan harga berapa, semuanya tidak terkait langsung dengan Bitmain. Mereka hanya penyedia hardware, mendapatkan keuntungan dari penjualan perangkat sekali pakai.
- Nvidia berbeda. Mereka tidak hanya menjual hardware, terutama sejak ledakan AI inference tahun 2025, mereka secara mendalam mendefinisikan apa yang harus ditambang dengan GPU ini, bagaimana menilai token, siapa yang membeli token, dan bagaimana distribusi daya pusat data—semua ini tercantum di slide presentasi Huang: dia membagi pasar menjadi lima tier, masing-masing terkait model apa, panjang konteks, kecepatan interaksi, dan harga… Nvidia menstandardisasi dan memformat pasar AI inference yang akan menggerakkan semuanya di masa depan.
Sekitar 2018, kekuatan komputasi global terkonsentrasi di beberapa “kolam penambangan” besar—F2Pool, Antpool, BTC.com— yang bersaing merebut pangsa kekuatan, tetapi sumber mesin penambang sangat terkonsentrasi di Bitmain.
Seperti halnya Nvidia hari ini, 60% pendapatan berasal dari “hyperscaler” yang bersaing satu sama lain, seperti AWS, Azure, GCP, Oracle, CoreWeave, dan 40% dari AI native, proyek AI kedaulatan, dan klien perusahaan. Kolam besar menyumbang pendapatan utama, sementara “penambang kecil” menyediakan ketahanan dan diversifikasi.
Struktur kedua ekosistem ini sangat mirip. Tapi kemudian, Bitmain menghadapi kompetitor—Shenma Miner, Coretech, Canaan, dan lain-lain—yang mulai menggerogoti pangsa pasar mereka. Mesin penambang adalah desain ASIC yang relatif sederhana, dan pesaing memiliki peluang untuk mengejar. Tapi mengguncang Nvidia tampaknya semakin sulit: ekosistem CUDA selama 20 tahun, ratusan juta GPU terpasang, teknologi interkoneksi NVLink generasi keenam, arsitektur reasoning terintegrasi Groq—semua ini membuat teknologi dan hambatan ekosistem Nvidia sangat tinggi, sehingga sebagian besar alat kompetisi menjadi tidak efektif.
Ini mungkin akan berlangsung selama 20 tahun ke depan.
Perpecahan Mendalam Antara Dua Jenis Token
Yang membedakan secara fundamental antara cryptocurrency dan token AI untuk pelatihan dan inference adalah motivasi dan psikologi pengguna.
Permintaan crypto token didorong oleh spekulasi. Tidak ada yang “memerlukan” Bitcoin untuk menyelesaikan pekerjaan. Semua white paper yang mengklaim blockchain dan token bisa menyelesaikan masalah adalah penipuan. Kamu memegang crypto karena percaya bahwa di masa depan akan ada orang yang membelinya dengan harga lebih tinggi. Nilai Bitcoin berasal dari sebuah ramalan yang menjadi kenyataan: cukup banyak orang percaya bahwa Bitcoin bernilai, maka ia pun bernilai. Ini adalah ekonomi kepercayaan.
Sedangkan permintaan AI token didorong oleh produktivitas. Nestlé membutuhkan token untuk pengambilan keputusan rantai pasok—data rantai pasok mereka yang sebelumnya diperbarui setiap 15 menit, kini diperbarui setiap 3 menit, mengurangi biaya sebesar 83%, dan nilai ini bisa langsung dihubungkan ke laba rugi. Semuanya sudah 100% membutuhkan token untuk menulis kode, bukan lagi secara manual, dan tim riset membutuhkan token untuk melakukan penelitian. Kamu tidak perlu percaya bahwa token itu bernilai; cukup menggunakannya, dan nilainya terbukti dari penggunaannya sendiri.
Ini adalah perbedaan paling mendasar antara kedua token. Crypto token diproduksi untuk disimpan dan diperdagangkan—nilainya terletak pada tidak digunakan. AI token diproduksi untuk langsung dikonsumsi—nilainya terletak pada saat digunakan.
Satu adalah emas digital, semakin disimpan semakin bernilai; yang lain adalah listrik digital, yang diproduksi langsung dibakar.
Perbedaan ini menentukan bahwa ekonomi token AI tidak akan mengalami gelembung seperti ekonomi crypto. Bitcoin mengalami fluktuasi besar karena harga spekulatif didorong oleh emosi. Tapi harga token didorong oleh volume penggunaan dan biaya produksi; selama AI tetap berguna—selama orang masih menulis kode dengan Claude Code, membuat laporan dengan ChatGPT, menjalankan bisnis dengan Agent—permintaan token tidak akan runtuh. Nilainya bukan karena kepercayaan, melainkan karena ketergantungan.
- Pada 2008, white paper Bitcoin berulang kali menjelaskan mengapa sistem uang elektronik terdesentralisasi itu bernilai. 17 tahun kemudian, orang masih memperdebatkannya.
- Pada 2026, ekonomi token tidak menimbulkan perdebatan, bahkan sudah menjadi konsensus tanpa perlu pembuktian. Saat Huang berdiri di panggung GTC dan mengatakan “tokens are the new commodity,” tidak ada yang meragukannya. Karena setiap orang di panggung itu pagi ini telah menghabiskan jutaan token dengan Claude Code atau ChatGPT. Mereka tidak perlu diyakinkan bahwa token bernilai—buktinya sudah ada di tagihan kartu kredit mereka.
Dalam arti ini, Huang benar-benar adalah salinan Satoshi Nakamoto—yang meninggalkan kendali atas produksi mesin penambang, mendefinisikan penggunaan dan aturan token, dan setiap tahun mengadakan pertunjukan di SAP Center San Jose, untuk menunjukkan kekuatan “mesin penambang” generasi berikutnya yang mendukung pelatihan dan inference AI.
Satoshi Nakamoto memiliki daya tarik yang berhati-hati dan penuh keinginan—dia merancang aturan, menyerahkannya ke kode, lalu menghilang. Ini adalah romantisme dari cyberpunk. Sedangkan Huang, lebih seperti pengusaha daripada ilmuwan—dia merancang aturan, memeliharanya sendiri, terus memperbaiki dan memperkuat pertahanan bisnisnya.
Token yang dulu kamu lihat karena percaya, sekarang bisa kamu lihat tanpa harus percaya. Ia adalah penerus Watt, Ampere, dan Bit.
