3 Tren AI yang Mendefinisikan 2025 — Dan Infrastruktur yang Diam-Diam Menggerakkannya

AI berkembang dengan cepat—tetapi tidak selalu dengan cara yang diharapkan orang. Sementara berita utama masih berfokus pada model dasar yang besar dan demo yang mencolok, pergeseran yang lebih tenang sedang berlangsung—yang sepenuhnya tentang membuat AI benar-benar berfungsi di dunia nyata.

Sebuah postingan terbaru oleh tim di PAI3 menjelaskan tiga tren yang melampaui kata kunci dan menunjukkan bagaimana tumpukan AI berubah di balik layar. Berikut adalah rincian dari apa yang mereka bahas—dan mengapa itu penting.

1. Agen Menjadi Kuda Kerja Sebenarnya dari AI

Era meminta ChatGPT untuk fakta menarik sudah mulai memberi jalan kepada agen yang lebih terstruktur dan spesifik untuk pekerjaan. Ini adalah unit AI modular yang dirancang untuk melakukan berbagai hal: merangkum laporan, mengelola portofolio kripto, mengotomatisasi alur kerja yang berulang, atau bertindak sebagai asisten penelitian digital.

Alih-alih menggunakan satu model besar yang mencoba melakukan segalanya, agen memungkinkan pengembang ( dan bahkan pengguna non-teknis ) untuk mengonfigurasi AI untuk domain tertentu—dan kemudian menerapkannya untuk beroperasi secara otonom.

Perubahan ini sangat besar untuk infrastruktur, karena:

Agen perlu berjalan terus-menerus atau sesuai permintaan.

Mereka perlu mengakses alat, data, dan API dengan aman.

Dan mereka membutuhkan lingkungan yang skalabel dan efisien biaya untuk beroperasi.

Di situlah node terdesentralisasi PAI3 berperan—menawarkan sistem terdistribusi untuk menghosting dan mengeksekusi agen-agen ini.

2. Inferensi Adalah Tempat Pertarungan AI Sebenarnya Terjadi

Pelatihan model mendapatkan banyak perhatian, tetapi inferensi adalah yang mendominasi penggunaan AI yang sebenarnya—dan biayanya. Setiap kali pengguna berinteraksi dengan sistem AI, inferensi adalah yang terjadi di balik layar. Ini membutuhkan komputasi yang berat, memerlukan latensi rendah, dan harus dapat diskalakan tanpa melanggar anggaran.

Penyedia cloud terpusat masih menjadi default untuk inferensi saat ini, tetapi mereka mahal, tidak transparan, dan semakin padat.

PAI3 membalikkan itu dengan memungkinkan inferensi di tepi—pada node independen yang dioperasikan oleh kontributor di seluruh dunia. Node-node ini menjalankan pekerjaan AI yang terkontainerisasi, dari LLM hingga agen, dengan data terenkripsi yang disimpan secara lokal.

Ini membuat inferensi:

Lebih efisien

Lebih pribadi

Dan lebih menguntungkan secara ekonomi bagi mereka yang menyediakan komputasi

3. Desentralisasi Menjadi Kewajiban AI

Seiring meningkatnya permintaan akan AI, batasan dari kontrol terpusat—risiko privasi data, monopoli komputasi, dan titik-titik kegagalan tunggal—semakin sulit untuk diabaikan.

Solusinya? Memikirkan kembali infrastruktur dari dasar.

PAI3 sedang membangun jaringan komputasi terdesentralisasi di mana:

Kontributor menjalankan node dan mendapatkan imbalan untuk memproses tugas AI

Agen AI diterapkan dan diarahkan secara aman melalui mesin inferensi terdesentralisasi (DIM)

Data tetap pribadi dan terenkripsi—tidak pernah disalin ke server pusat

Nilai ekonomi dibagikan kepada mereka yang menyediakan utilitas nyata

Ini adalah jaringan yang dirancang tidak hanya untuk menjalankan AI, tetapi untuk mendemokratisasi kekuatannya, ekonominya, dan aksesnya.

Pemikiran Akhir

Tren ini bukanlah hipotetis—mereka sudah diterapkan. Jaringan PAI3 sudah aktif, berkembang, dan membuktikan bahwa model berbeda untuk infrastruktur AI adalah mungkin. Yang tidak bergantung pada monopoli cloud terpusat atau tokenomik abstrak. Di mana komputasi, data, dan imbalan mengalir di tepi.

Ingin menjelajahi cara menjalankan node, menerapkan agen, atau hanya ingin belajar lebih banyak?

Kunjungi situs web resmi mereka atau cek mereka di X @Pai3Ai