Aston在下不求

NTT Docomo menandatangani kesepakatan dengan Starlink, meningkatkan layanan komunikasi ponsel direct via satelit

NTT Docomo baru-baru ini mencapai kesepakatan kerja sama untuk meningkatkan layanan, bersama Starlink Japan. Rencananya, perusahaan akan menghadirkan sistem satelit generasi berikutnya “Starlink Mobile V2” dari SpaceX, sehingga pada tahun 2028 dapat secara besar-besaran memperluas layanan komunikasi “Docomo Starlink Direct”. Ke depannya, pengguna ponsel bahkan ketika sinyal seluler darat tidak dapat menjangkau wilayah pegunungan, pulau terpencil, dan di laut sekalipun, tetap bisa berselancar di internet dan menelepon melalui smartphone. Peningkatan layanan Docomo Starlink Direct mencakup wilayah terpencil
NTT Docomo mengumumkan telah menandatangani kesepakatan dengan Starlink Japan, anak perusahaan di Jepang dari perusahaan teknologi eksplorasi ruang angkasa asal Amerika Serikat (SpaceX). Rencana mereka adalah menghadirkan satelit “Starlink Mobile V2”. Layanan “docomo Starlink Direct” yang berjalan saat ini terutama mendukung transmisi SMS di luar ruangan dan beberapa aplikasi tertentu. Setelah sistem satelit generasi berikutnya dari Starlink diperkenalkan, layanan ini akan turut mendukung panggilan suara, penjelajahan web, serta koneksi langsung perangkat Internet of Things (IoT / M2M). Dengan demikian, meskipun berada di wilayah pegunungan, daerah kepulauan, atau lautan—tempat stasiun pangkalan komunikasi seluler darat tidak dapat dijangkau—pengguna tetap dapat terhubung. (Tiga operator seluler terbesar Jepang sepenuhnya merangkul layanan ponsel direct via satelit Starlink; Rakuten memilih jalan berbeda dengan menggandeng AST SpaceMobile) Starlink Docomo telah mengumpulkan 6,5 juta pengguna di Jepang
Skema Starlink Docomo “Docomo Starlink Direct” diluncurkan pada 27 April, dan diberikan secara gratis kepada semua pengguna NTT Docomo yang mencakup paket “Ahamo”. Hingga akhir Juli, layanan ini telah mengumpulkan 6,5 juta pengguna dalam waktu tiga bulan. Perkembangan layanan komunikasi ponsel direct via satelit sangat cepat
Smartphone pintar yang terhubung langsung via satelit telah menjadi layanan komunikasi yang berkembang pesat di industri telekomunikasi global. T-Mobile US pada 2024 sudah bekerja sama dengan SpaceX untuk meluncurkan layanan pesan satelit, sementara Apple juga telah mengintegrasikan fitur “Emergency SOS via Satellite” (darurat darurat via satelit) ke dalam iPhone sejak lama. (Starlink berpotensi masuk ke Taiwan; rancangan amandemen UU pengelolaan telekomunikasi lolos sidang tahap awal di parlemen) (Jepang berhasil menyelesaikan penerbangan drone pertama yang dikendalikan langsung melalui Starlink)
KDDI Jepang tahun lalu, pada Januari, sudah meluncurkan layanan komunikasi satelit berbasis Starlink. Adapun SoftBank mempercepat implementasi layanan melalui kerja sama dengan AST SpaceMobile dari AS. Perlu diperhatikan bahwa ponsel direct via satelit tetap membutuhkan perangkat keras yang kompatibel. Saat ini, layanan Docomo Starlink Direct hanya mendukung smartphone dalam cakupan yang terbatas. Artikel ini berjudul “NTT Docomo menggandeng Starlink menandatangani kesepakatan, meningkatkan layanan komunikasi internet ponsel direct via satelit” pertama kali muncul di .

RedotPay 暫緩 10 億美元美國 IPO：幣安官司拖累

幣安的一紙告訴，似乎打亂了 U 卡龍頭的上市計畫。根據 CoinDesk 報導（引述彭博社），加密支付公司 RedotPay 已把原本規模達 10 億美元的美國 IPO 計畫按下暫停，最快也要等到 2027 年才可能推進。 官司纏身：幣安求償 4.7 億、控導流 47 萬用戶 RedotPay 的上市案於今年 2 月浮上檯面，估值上看 40 億美元、擬募集逾 10 億美元。但就在 8 月初，幣安的關係企業在香港法院對 RedotPay 三名共同創辦人提起 4.728 億美元的訴訟，指控他們把逾 47 萬名付費用戶，從幣安卡拉到 RedotPay 自家的競品上。先前也報導過這起幣安對 RedotPay 的求償案。依訴狀，雙方在 2025 年 3 月簽署商業合約，RedotPay 得以接觸幣安的用戶基礎，但幣安在 2026 年 3 月發現，Binance Pay 的餘額未經隔離，就流入了 RedotPay 自家卡片的儲值。 RedotPay 未證實延後，主打合規與新牌照 對於暫緩 IPO，RedotPay 發言人並未直接證實延後或其原因，僅表示公司策略仍聚焦於全球法規遵循與業務成長，並指出本週剛取得美國的匯款業者（money transmitter）牌照。對想搶進美股的加密支付公司來說，一場懸而未決的訴訟本身就是上市路上的變數；RedotPay 接下來如何處理與幣安的爭議，將牽動它重啟 IPO 的時程。 這篇文章 RedotPay 暫緩 10 億美元美國 IPO：幣安官司拖累 最早出現於 。

Wirausaha situs dewasa beralih ke “ibu AI” Setelah jadi: Rahasia masa lalu Cami Clark, istri CEO Anthorpic

Istri dan pendiri bersama sekaligus CEO Anthropic, Dario Amodei, bernama Cami Clark, meski tidak memegang jabatan resmi di perusahaan, justru menjadi sosok kunci yang memperkenalkan mantan CEO Google, Eric Schmidt, untuk berinvestasi serta mengatur peta hubungan politik di balik layar. Riwayatnya pernah menggalang dana bersama pelaku kejahatan seksual Jeffrey Epstein, kini turut diperiksa secara menyeluruh seiring persiapan perusahaan menuju IPO.

Pengambil keputusan di balik layar tanpa jabatan: Pengaruh nyata Cami Clark
Laporan investigasi terbaru dari The Wall Street Journal dan The Information mengungkapkan bahwa Cami Clark, istri Dario Amodei, meski tidak memiliki posisi formal apa pun di Anthropic, pada praktiknya berperan penting dalam lingkaran pengambilan keputusan inti perusahaan.
Orang-orang yang mengenal pasangan ini menggambarkannya sebagai penasihat strategi penting bagi Amodei. Kepribadiannya lebih ekstrover dibanding Amodei: ia secara aktif menjalin kontak dengan para investor, tokoh-tokoh pemerintahan, dan berbagai pihak lain selama bertahun-tahun—lalu mengantar mereka kepada CEO Anthropic tersebut.
Ia kerap ikut Amodei dalam berbagai acara penting, seperti Forum Ekonomi Dunia di Davos, acara besar di New Delhi, serta Allen & Co. Sun Valley Conference. Kehadirannya sulit diabaikan ketika pihak luar mengamati dinamika manajemen puncak Anthropic.

Berangkat dari keluarga pekerja kelas menengah untuk masuk lingkaran teknologi San Francisco: berawal dari wirausaha situs dewasa yang ditujukan perempuan
Laporan menyebut Clark tumbuh di keluarga pekerja kelas menengah di Reno, Nevada. Sejak muda ia terjun ke dunia kerja. Ia kemudian pindah ke wilayah Teluk San Francisco, menempuh studi arsitektur di California College of the Arts, dan bekerja di perusahaan furnitur kantor Herman Miller sebagai pengembang bisnis.

Karier kewirausahaannya dimulai pada 2009: ia bersama Michelle Capocefalo mendirikan perusahaan film dewasa yang ditujukan perempuan, Eddice, dengan upaya menyajikan standar produksi yang lebih tinggi dan sudut pandang perempuan di industri hiburan dewasa yang selama ini didominasi laki-laki. Namun, karena sifat industri yang sulit menarik investor tradisional, kebutuhan dana Eddice terus mendesak. Pada akhirnya perusahaan hanya berhasil mengumpulkan beberapa ratus ribu dolar, jauh dari target, dan situsnya berhenti diperbarui sekitar 2013.

Laporan: Clark beberapa kali berupaya mencari investasi Epstein namun gagal
Di masa penggalangan dana Eddice yang tengah kesulitan, pada 2011 Clark bersama Capocefalo membangun komunikasi dengan Epstein melalui perkenalan dari pialang literatur John Brockman. Saat itu Epstein telah mengaku bersalah pada 2008 dengan tuduhan “mendorong anak di bawah umur melakukan transaksi seksual”.
Clark pernah mengirim naskah secara langsung kepada Epstein, dengan pilihan kata yang jelas bernada menarik. Setelah itu ia juga bertanya apakah Epstein tertarik ikut dalam putaran pendanaan baru. Epstein akhirnya menolak dengan alasan tidak dapat berinvestasi pada konten televisi yang berhubungan dengan seks.
Clark lalu segera merekomendasikan sebuah aplikasi penurunan berat badan berbasis komunitas yang ditujukan untuk perempuan. Pertukaran pesan keduanya berlangsung sekitar dua tahun, termasuk undangan sosial dan tautan LinkedIn, sementara Epstein tidak pernah berinvestasi di Eddice.

Setelah Eddice dinyatakan gagal, pada 2013 Clark beralih ke bidang kesehatan perempuan dengan mendirikan Female Algorithm Technologies. Rencananya membangun jaringan klinik pemeriksaan kesehatan perempuan kelas atas di Los Angeles dan New York. Startup ini juga mendapat pendanaan dari mantan CEO Google, Eric Schmidt, dan dari sinilah ia kemudian bertemu Amodei. Keduanya dikabarkan mulai menjalin hubungan sekitar 2014.

Karena Female Algorithm Technologies pada akhirnya tidak berkembang sesuai harapan, pada 2016 Clark bergabung dengan perusahaan virtual reality, Leap Motion, sebagai kepala pendapatan. Pada periode itu ia bertemu dengan Mira Murati, yang kemudian menjabat sebagai CTO OpenAI.

Koneksi dengan Schmidt yang pada akhirnya mendorong investasi ke Anthropic—“dana ibu bagi AGI” yang kandas di dalam rancangan—bermula dari latar belakang hubungan Clark dan Schmidt
Orang dalam mengungkapkan bahwa saat Amodei masih bekerja di OpenAI, Clark telah lebih dulu secara proaktif memperkenalkan paper risetnya ke kalangan konglomerat teknologi. Pada 2020, Amodei dan saudari kandungnya Daniela Amodei secara bertahap meninggalkan OpenAI dan mendirikan Anthropic. Clark kemudian langsung memanfaatkan koneksi yang telah terjalin dengan Schmidt untuk mempertemukan pihak terkait.
Kabarnya, Schmidt terkesan setelah mengunjungi apartemen mereka di San Francisco pada 2018, dan pada 2021 ia ikut serta dalam putaran pendanaan A Anthropic senilai 124 juta dolar AS.

Pada Februari 2021, Clark mengajukan proposal setebal 40 halaman kepada Schmidt. Proposal itu merencanakan pembentukan venture capital fund bernama “Mother of AGI Fund”, dengan target mengoordinasikan keuntungan investasi Schmidt sekaligus menyebarkan dukungan secara luas ke ekosistem AGI. Skala penggalangan dananya disebut mencapai miliaran dolar. Namun, rencana ini mendapat penolakan keras di dalam Anthropic dari Daniela Amodei dan para co-founder lainnya. Alasannya: terdapat konflik kepentingan karena hubungan pribadi Clark dengan CEO. Pada akhirnya, Schmidt memilih berinvestasi langsung ke Anthropic, tanpa melalui struktur dana tersebut.

Masuk ke ranah politik: sorotan yang diperbesar sebelum IPO Anthropic
Seiring hubungan Anthropic dengan pemerintah AS makin sensitif, peran Clark pun meluas ke bidang politik. Setelah Amodei berseteru dengan Gedung Putih karena menolak permintaan pemerintah Trump agar pembatasan penggunaan Claude di Pentagon, Clark dilaporkan aktif mewakili Anthropic melakukan negosiasi politik—berhadapan dengan kubu Trump...

SEC Mendadak Injak Rem: Tunda Usulan Reg Crypto, Pengecualian Sekuritas Berbentuk Token Ikut Terganjal

SEC Amerika Serikat mendadak menginjak rem dalam legislasi kripto. Menurut laporan CoinDesk, SEC menunda tanpa pemberitahuan rapat yang sedianya digunakan untuk mengajukan kerangka penerbitan “Reg Crypto”, dan tidak memberikan tanggal baru. Pada waktu yang sama, pasar sebelumnya berharap, dan paling cepat minggu ini akan berlaku, untuk pengecualian sekuritas berbentuk token “innovation exemption” (pengecualian inovasi); menurut kabar, pengecualian tersebut juga ditunda. Ini berlawanan dengan arah pemberitaan beberapa waktu lalu—beberapa hari sebelumnya, pasar masih menunggu dua aturan ini segera diterapkan berturut-turut.

Rapat Reg Crypto Dibatalkan, Pengecualian Tokenisasi Tidak Masuk Agenda
Reg Crypto awalnya akan merancang kerangka penerbitan khusus untuk “kontrak investasi spesifik yang melibatkan aset kripto”, guna menangani bagaimana proyek kripto dapat menghimpun dana dengan tetap mematuhi undang-undang sekuritas federal. Sebelumnya diberitakan bahwa SEC sedang menyiapkan kerangka tersebut, dan sempat beredar kabar bahwa paling cepat minggu ini akan diluncurkan innovation exemption untuk saham token, serta perdagangan saham di blockchain 24/7. Kini, rapat ditunda, tanggal baru belum ditetapkan, dan pada agenda yang diumumkan juga tidak tercantum pengecualian tokenisasi secara terpisah.

Titik Tersangkut di Undang-Undang CLARITY: SEC Khawatir Gerak Duluan, Mengganggu Konsensus Kongres
Alasan penundaan mengarah pada kebutuhan koordinasi dengan RUU CLARITY dari Kongres. Menurut laporan, ketentuan terkait tokenisasi dalam rancangan undang-undang masih dalam perdebatan berbagai pihak. Jika SEC saat ini lebih dulu meluncurkan pengecualian sendiri, justru berpotensi mengacaukan konsensus yang sedang dibangun seputar ketentuan-ketentuan tersebut. Oleh karena itu, langkah ini kemungkinan akan terus ditunda sampai arah RUU CLARITY lebih jelas. Dengan kata lain, SEC kali ini bukan menentang tokenisasi, melainkan memilih menunggu proses legislasi dulu, baru menjalankan aturan administratif, agar tidak berbenturan dengan versi dari Kongres.

Bagi pelaku yang ingin lebih cepat merambah saham di rantai (on-chain) dan penghimpunan dana kripto, jadwal kembali menjadi tidak pasti.

Artikel ini SEC Mendadak Injak Rem: Tunda Usulan Reg Crypto, Pengecualian Sekuritas Berbentuk Token Ikut Terganjal pertama kali muncul di .

CEO Delio Korsel Dijatuhi Hukuman 15 Tahun: Terdakwa Kasus Penipuan Platform Simpanan Kripto

Korsel menjatuhkan hukuman berat terhadap penipuan kripto. Menurut laporan The Block, Pengadilan Distrik Selatan Seoul pada 13 Agustus menjatuhkan hukuman 15 tahun kepada CEO platform pinjaman kripto Delio, Jeong Sang-ho, serta menahannya di persidangan dengan alasan ada risiko melarikan diri. Jaksa sebelumnya menuntut hukuman 20 tahun. Jumlah denda/kerugian terkait putusan sekitar 49,2 juta dolar AS: pemalsuan dokumen dan penyalahgunaan aset pengguna. Delio sebelumnya menarik simpanan kripto dengan citra berpendapatan tinggi dan “bank aset digital”. Pengadilan menyatakan bahwa Jeong Sang-ho melakukan penipuan kualifikasi pendaftaran penyedia layanan aset virtual (VASP) menggunakan dokumen palsu, serta terlibat dalam penggelapan. Nilai yang terkait dengan putusan sekitar 70 miliar won Korea (sekitar 49,2 juta dolar AS). Namun, atas tuntutan utama dari jaksa—yang mencakup sekitar 2.800 korban dan nilai mencapai 250 miliar won Korea (sekitar 175,6 juta dolar AS)—pengadilan memutuskan tidak bersalah.

Hakim yang menyidangkan perkara menyampaikan bahwa terdakwa mengambil uang dalam jumlah besar dari banyak korban; berdasarkan metode yang digunakan dan skala kerusakan yang ditimbulkan, perbuatannya tergolong sangat serius.

Penarikan dihentikan pada 2023, kebangkrutan pada 2024: aset nasabah dibekukan hingga kini. “Badai” Delio bermula pada Juni 2023, ketika perusahaan tersebut tiba-tiba menghentikan penarikan dana pengguna. Setelah itu, pada November 2024 Delio mengumumkan kebangkrutan, sehingga aset sejumlah besar nasabah dibekukan. Putusan ini juga mencerminkan bahwa dalam beberapa tahun terakhir, Korsel semakin memperkuat upaya penegakan hukum terhadap pelanggaran penghimpunan dana ilegal di industri kripto. Bagi para nasabah, putusan ini menetapkan tanggung jawab pidana, tetapi berapa banyak aset yang dibekukan dapat dipulihkan tetap menjadi proses panjang berikutnya.

Artikel ini CEO Delio Korsel Dijatuhi Hukuman 15 Tahun: Terdakwa Kasus Penipuan Platform Simpanan Kripto pertama kali muncul di .

Partner modal ventura membahas transformasi Nvidia: “Hyperscaler versi sintetis” akan menggantikan Microsoft dan Google

Partner Altimeter Capital, Clark Tang, baru-baru ini memposting bahwa Nvidia sedang menyelesaikan transformasi penentuan posisi yang, secara mengejutkan, hampir tidak disadari pihak luar—dengan kecepatan yang luar biasa. Nvidia sekaligus menguasai lapisan operasional hyperscaler (penyedia infrastruktur cloud skala sangat besar) serta lapisan pembiayaan/pendanaan. Hasilnya adalah “Hyperscaler versi sintetis (Synthetic Hyperscaler)”, yang kini sedang menggantikan posisi Amazon, Microsoft, dan Google dalam rantai pasokan komputasi AI. (Bagaimana Nvidia menanggapi “de-Nvidia” pada hyperscaler? Bongkar jalur transformasi pemimpin chip AI) Apa itu Hyperscaler? Era AI membuat model bisnis lama tidak lagi berfungsi
Tang pertama-tama menjelaskan esensi hyperscaler: sebagai kumpulan infrastruktur berskala besar, ia mencakup CPU, jaringan, dan penyimpanan, serta menyediakan platform pengembangan di atasnya. Model bisnis mereka bertumpu pada dua pilar. Secara finansial, mereka mengubah belanja modal pelanggan (Capex) menjadi biaya operasional (Opex), sehingga kewajiban keuangan klien perusahaan dapat diratakan. Secara operasional, melalui perangkat lunak, mereka mengabstraksi sumber daya tingkat bawah sehingga pengembang tidak perlu memahami detail perangkat keras untuk mengonsumsi daya komputasi.
Mereka mempertahankan margin laba operasional jangka panjang sekitar 35% hingga 40% melalui pembelian perangkat keras dalam jumlah besar, menekan biaya modal, lalu meningkatkan tingkat pemanfaatan perangkat keras lewat perangkat lunak—yang membuat AWS, Azure, dan GCP bertahan pada level tersebut. Namun, kehadiran era AI mengguncang fondasi dari model ini. Pelatihan model besar membutuhkan klaster GPU sinkron berskala masif; sementara beban kerja inferensi (Inference) untuk agen sangat sensitif terhadap jumlah Token per watt (Tokens per Watt) dan latensi token pertama (Time to First Token). Keduanya bertolak belakang dengan desain era cloud “multi-tenant dan memaksimalkan kepadatan mesin virtual”.
Dalam klaster pelatihan, keterlambatan pada satu node saja bisa menjatuhkan seluruh proses; sebaliknya, virtualisasi dan lapisan-lapisan jaringan yang biasa dipakai hyperscaler tradisional justru menjadi “pembunuh” efisiensi GPU. Tang menegaskan bahwa menghadapi pergeseran paradigma ini, hyperscaler terjebak dalam dilema inovator (Innovator’s Dilemma): “Mereka enggan melepas margin laba 35% hingga 40%, dan berharap menggunakan solusi ASIC milik sendiri untuk menekan ruang margin kotor Nvidia sebesar 75% menjadi hanya 25%, namun tetap tertinggal dalam kecepatan eksekusi dan fleksibilitas teknis.”
Neoclouds bangkit, tetapi terkendala neraca keuangan
Di tengah situasi ini, penyedia layanan cloud baru (Neoclouds) melihat peluang dan membangun ekosistem. Mereka menemukan bahwa hyperscaler pada dasarnya hanya membungkus perangkat keras Nvidia yang sudah tersedia dengan lapisan perangkat lunak tipis, lalu meraup keuntungan yang besar—sementara neocloud bisa ikut bersaing dengan margin kotor 20% atau bahkan lebih rendah. Yang lebih penting, Neocloud bekerja secara mendalam bersama Nvidia untuk mengembangkan perangkat lunak khusus bagi beban kerja AI, termasuk hot backup, pemeliharaan prediktif, serta perangkat lunak penyimpanan dengan tarif lebih rendah yang dioptimalkan untuk skenario pelatihan. Laboratorium AI mulai jelas lebih memilih bekerja sama dengan Neocloud; kritik mereka terhadap hyperscaler terutama menyoroti tiga hal: terlalu lambat bergerak, pembangunan klaster terlalu kaku, serta lapisan virtualisasi menekan efisiensi GPU.
Namun, Neocloud memiliki satu kelemahan struktural yang sulit diatasi: neraca keuangan yang tipis. Hyperscaler, karena skala dan kredit yang tinggi, mampu membiayai pembangunan kapasitas lebih dulu sebelum permintaan benar-benar jelas; kemudian melakukan arbitrase saat permintaan datang. Sementara itu, pemberi pinjaman neocloud hanya bersedia menyalurkan dana untuk perangkat keras yang didukung kontrak yang sudah ada, dan di tahap awal, reputasi kredit laboratorium AI cenderung lebih spekulatif, sehingga biaya pembiayaan pun lebih tinggi. Hambatan ini membuat Neocloud tidak pernah bisa berani “menaruh taruhan pada kapasitas” seperti Colossus milik Musk, sebelum realisasi permintaan.
Permainan catur Nvidia: menguasai sekaligus lapisan operasional dan lapisan pembiayaan
Tang berpendapat demikian: dalam beberapa tahun terakhir, Nvidia secara diam-diam telah meniru dua kemampuan kunci hyperscaler skala besar, dan ini bukan kebetulan—melainkan rangkaian langkah catur yang ditempuh bertahap. Pada lapisan operasional, Nvidia meluncurkan DSX OS dan Mission Control untuk mengelola armada GPU. Dengan DSX reference design dan Omniverse sebagai cetak biru standar untuk pembangunan pusat data, lalu menggunakan framework Dynamo untuk menangani layanan inferensi. Kombinasi alat-alat ini membentuk satu sistem operasi lengkap untuk pusat data AI, yang kemudian dibuka untuk tim mana pun yang memiliki kemampuan teknis dan lokasi/ruang pusat data.
Pada lapisan pembiayaan, Nvidia lebih dulu menstandarkan aset perangkat kerasnya sendiri: melalui desain referensi untuk membuktikan “interchangeability dan transferabilitas lintas pelanggan” kepada investor infrastruktur, sehingga aset seperti ini dapat melewati due diligence sistem keuangan dengan imbal hasil tanpa leverage (Unlevered Yield) sekitar 7% hingga 8%. Setelah itu, Nvidia menghadirkan modal pihak ketiga dengan skala hingga 500 miliar dolar, dengan mitra yang mencakup Apollo, BlackRock, Blackstone, Goldman Sachs, dan KKR, serta secara bertahap membangun enam platform pembiayaan independen.
Dari timeline terlihat bahwa ini adalah strategi yang sudah diperhitungkan sejak lama: Nvidia menandatangani perjanjian induk dengan CoreWeave pada 2023, memfasilitasi kemitraan infrastruktur AI dengan BlackRock pada 2024, mendorong dana Brookfield senilai 100 miliar dolar pada 2025, dan melanjutkan kerja sama dengan KKR Helix pada 2026. Huang Renxun pada 2025 melakukan kunjungan intensif ke Eropa, Timur Tengah, dan Asia Tenggara—yang tujuannya adalah pembangunan di lapangan untuk lokasi-lokasi stasiun komputasi baru tersebut.
Perputaran dana dan keraguan soal keterbiayaan: Tang bantah satu per satu
Menanggapi keraguan utama pasar terhadap narasi ini, Tang juga menjawab satu per satu. Terkait kekhawatiran tentang perputaran dana, ia menegaskan bahwa enam lembaga seperti Apollo dan BlackRock masing-masing menanggung sindikasi secara independen, tidak saling terhubung, ...

Studi mengungkap AI “percakapan batin” bisa didekripsi: rantai pemikiran model arus utama bocor sepenuhnya

Anda mengira proses berpikir yang “disembunyikan” oleh model AI aman karena terenkripsi? Nyatanya, proses itu mungkin bisa dibuka sekaligus. Menurut laporan Decrypt, sebuah studi yang diajukan pada 10 Agustus mengungkap bahwa model penalaran dari Anthropic, OpenAI, dan Google memiliki kelemahan besar dalam cara mereka mengenkripsi “rantai pemikiran batin” (inner thought), sehingga pihak luar bisa menebak dan membongkar penalaran internal yang semula tak terlihat.

Kunci global tunggal: rantai pemikiran terenkripsi bisa saling ditukar untuk didekripsi
Makalah ini diajukan bersama oleh tim dari MATS Research, ELLIS Institute di Universitas Tübingen, Max Planck Institute for Intelligent Systems, serta perusahaan keamanan siber Snyk. Fokusnya adalah “model penalaran”—jenis model yang tidak langsung menjawab, melainkan berpikir langkah demi langkah terlebih dahulu di area draf yang tidak terlihat (yakni rantai pemikiran, chain-of-thought), lalu baru memberikan jawaban akhir. Anthropic, OpenAI, dan Google mengenkripsi potongan draf tersebut.

Masalahnya: penelitian menemukan bahwa para penyedia menggunakan “kunci global tunggal” untuk mengenkripsi token penalaran. Akibatnya, blok-balik penalaran yang sudah terenkripsi itu justru bisa dipakai secara lintas sesi kerja, lintas pengguna, bahkan lintas model—artinya mereka meninggalkan semacam “kunci universal”.

Membuka 313.200 blok penalaran, semua rahasia yang tersimpan di dalamnya terbongkar
Daya rusaknya berasal dari kebiasaan sehari-hari seorang pengembang: banyak orang memublikasikan log pekerjaan agen AI (termasuk proses pemikiran yang terenkripsi) ke GitHub dan Hugging Face untuk berkolaborasi atau debugging, tanpa menyadari bahwa di dalam blok terenkripsi tersebut tersimpan data sensitif.

Tim riset mengumpulkan 6.708 catatan percakapan agen AI yang dipublikasikan secara terbuka dan berhasil mendekripsi 315.320 blok penalaran. Namun, sebagian besar rahasia ini tidak pernah muncul dalam keluaran model yang “terlihat”—rahasia itu hanya ada di proses pemikiran terenkripsi. Jika tidak menjalankan serangan ini, semuanya takkan terlihat.

Hal ini juga kembali menggemakan peringatan keamanan siber AI baru-baru ini: mulai dari “jailbreak” AI dalam pengujian, hingga perampasan instruksi terselubung yang mengendalikan asisten AI lewat file PDF—semuanya mengarah pada satu hal yang sama: semakin banyak tugas sensitif yang dibebankan pada AI, setiap lapisannya (termasuk “pemikiran yang tidak terlihat”) dapat menjadi permukaan serangan baru.

Artikel ini meneliti: studi mengungkap AI “percakapan batin” bisa didekripsi: rantai pemikiran model arus utama bocor sepenuhnya. Kemunculan paling awal di .

xAI Luncurkan Grok 4.6: Kinerja Sejajar Model Terkini, Harga Cuma Sepersekian

Model andalan xAI kembali diperbarui. Musk pada 12 Agustus di X mengumumkan bahwa Grok 4.6 resmi tersedia, dengan mengusung slogan “lebih cerdas, lebih cepat, dan jauh lebih hemat”; akun resmi xAI pun menegaskan bahwa ini menghadirkan kecerdasan kelas terdepan—sebuah peningkatan besar dibanding Grok 4.5—sementara harganya tetap tidak berubah. Upgrade dengan harga yang sama: performa menyamai GPT-5.6 dan Claude, tetapi harganya cuma pecahan Ini jelas poin jualnya—dengan bayaran yang hampir sama, mendapatkan performa yang mendekati level teratas. Berdasarkan tolok ukur yang dipublikasikan xAI sendiri, Grok 4.6 pada AA Intelligence Index (AA Intelligence Index) meraih skor 61, menyamai GPT-5.6 Sol milik OpenAI, serta melampaui pada pengujian seperti CursorBench, FrontierCode, dan AA-Briefcase; Musk juga menyebut model ini meraih skor ELO 1753. Dari sisi harga, Grok 4.6 mempertahankan penetapan biaya Grok 4.5 (sekitar 2 dolar per sejuta token input, 6 dolar untuk output). xAI mengklaim performanya setara Fable 5 Max, tetapi harganya ditekan hingga sekitar 15% dari harga (sekitar 15% off). Dibanding model terdepan kompetitor, input menjadi lebih murah sekitar 80%, sementara output lebih murah sekitar 88%. Angka-angka ini adalah klaim yang dirilis xAI sendiri; performa sebenarnya masih perlu verifikasi pihak ketiga. Lapisan dasar tak berubah, menang lewat “post-training”, multi-saluran langsung tersedia Secara teknis, Grok 4.6 memakai model dasar V9 yang sama dengan Grok 4.5, yaitu 1,5 triliun parameter. Peningkatan utamanya berasal dari “post-training”—yakni menyempurnakan model mentah agar menjadi alat yang benar-benar berguna melalui fine-tuning terawasi (SFT) dan reinforcement learning (RL). Dengan kata lain, bukan mengganti fondasi baru, melainkan “melatih” model yang sama agar lebih jempolan. Saat ini Grok 4.6 sudah bisa digunakan lewat xAI API, Grok App, grok.com, serta skema langganan Premium+ / SuperGrok di X. Sebelumnya juga sempat diberitakan bahwa xAI baru saja merilis “rekan AI” Grok Bot, sekaligus mengisyaratkan Grok 4.6 akan hadir minggu ini; kini semuanya resmi terwujud. Bagi para pengembang, strategi “tukar harga untuk meraih pangsa pasar” dari xAI terus memberi tekanan kepada OpenAI dan Anthropic. Artikel xAI Luncurkan Grok 4.6: Kinerja Sejajar Model Terkini, Harga Cuma Sepersekian Muncul pertama kali di .

Kebijakan Penulisan AI Baru dari Clay untuk Seluruh Perusahaan: Boleh Pakai AI, Tapi Anda Harus Bertanggung Jawab atas Setiap Kalimat

AI generatif telah membuat “membuat dokumen yang terlihat lengkap” menjadi jauh lebih mudah dari sebelumnya. Namun ketika semua orang dapat menghasilkan ribuan kata dengan satu Prompt, perusahaan mungkin menghadapi masalah lain: apakah waktu yang dihemat penulis hanya dipindahkan menjadi beban membaca bagi orang lain? Clay, platform AI Sales dan GTM, baru-baru ini secara resmi meluncurkan di internal perusahaannya sebuah “AI Writing Policy (Kebijakan Penulisan AI)”, yang mengharuskan seluruh karyawan mengikuti aturan yang berlaku setiap kali menggunakan AI untuk menulis teks yang akan dibaca orang lain.

Co-founder Clay, Varun Anand, mengatakan bahwa kebijakan ini mula-mula disusun oleh tim engineering, Sophie Alpert. Awalnya hanya berlaku untuk departemen engineering, tetapi tim lain menganggapnya sangat berguna, sehingga akhirnya diperluas menjadi kebijakan resmi untuk seluruh perusahaan.

Untuk setiap gagasan, setiap kalimat, Anda harus bertanggung jawab. Clay merangkum seluruh kebijakan menjadi empat prinsip inti, dan prinsip pertama adalah: “You must stand behind every idea and every sentence.” Artinya, selama dokumen tersebut akhirnya dicantumkan atas nama Anda, setiap gagasan dan setiap kalimat di dalamnya harus benar-benar mencerminkan cara berpikir Anda.

Kebijakan tersebut menyatakan bahwa jika pihak peninjau bertanya, “Maksud kalimat ini sebenarnya apa?”, penulis tidak boleh menjawab, “Maaf, AI yang menulisnya, jadi saya masukkan.” Clay berpendapat ini bukan sekadar soal halusinasi AI atau akurasi konten. Jika penulis sendiri bahkan tidak sempat membaca lengkap, memahami, dan menyetujui teks yang dihasilkan oleh AI, lalu justru meminta rekan kerja lain meluangkan waktu untuk membacanya, pada dasarnya itu berarti membuang waktu pembaca.

Karena itu, Clay tidak meminta karyawan membuktikan “ini ditulis manusia”. Yang diminta adalah: apa pun itu, baik ditulis oleh AI atau tidak, orang yang akhirnya mengirimkan konten tersebut harus mampu bertanggung jawab atas isinya. Writing is thinking — menulis adalah berpikir.

Prinsip kedua berbunyi lebih langsung: “Writing is thinking (Menulis adalah berpikir).” Clay meyakini nilai sebuah dokumen bukan hanya terletak pada dokumen akhir itu sendiri. Ketika seseorang memutuskan informasi mana yang penting, apa yang perlu ditekankan, bagaimana menyusun argumen, dan bagaimana menjelaskan masalah yang kompleks, ia sebenarnya sedang memaksa dirinya untuk memahami kembali masalah tersebut.

Karena itu, dokumen internal seperti Project Spec, laporan progres, atau Retrospective, pada dasarnya bisa dianggap sebagai bentuk “proof of thought”. Jika proses pembuatan dokumen sepenuhnya dialihkan kepada AI, memang akhirnya tetap menghasilkan dokumen yang rapi dan menarik, tetapi kemungkinan besar akan melewatkan proses berpikir yang sesungguhnya lebih penting.

Varun Anand merangkum prinsip ini begini: meluangkan waktu untuk menulis membuat pemahaman Anda terhadap topik menjadi lebih dalam; jika sepenuhnya menghindari proses tersebut, pemahaman Anda terhadap masalah justru bisa lebih buruk.

Waktu untuk menulis dokumen seharusnya lebih lama daripada waktu pembaca membacanya. Prinsip ketiga dari Clay mungkin juga yang paling layak diperdebatkan dalam seluruh kebijakan: “More time should be spent authoring a document than consuming it.”

Sederhananya, waktu yang dibutuhkan penulis untuk membuat dokumen seharusnya—secara teori—lebih lama daripada waktu yang diperlukan orang lain untuk membacanya. Alasannya adalah, dokumen perusahaan biasanya “satu orang menulis, banyak orang membaca”. Misalnya, jika karyawan hanya menghabiskan 30 detik untuk mengetik Prompt, lalu ChatGPT menghasilkan dokumen yang butuh 10 menit untuk dibaca, lalu dokumen itu dikirim ke 20 rekan kerja, memang penulis berhasil meningkatkan “produktivitas” secara signifikan. Namun seluruh tim mungkin akhirnya menanggung biaya membaca sebesar 200 menit.

Clay mengkritik praktik seperti ini dengan cukup tegas: jika Anda menghasilkan dokumen panjang dari Prompt yang sangat singkat, lalu meminta orang lain membacanya, pada dasarnya Anda tidak menghargai waktu mereka. Jika mereka ingin melihat jawaban ChatGPT, mereka juga bisa menanyakan ChatGPT sendiri. Sebaliknya, jika penulis bersedia meluangkan waktu tambahan untuk menghapus omong kosong, merapikan struktur, dan memangkas konten yang awalnya bisa dibaca dalam 10 menit menjadi 3 menit, biaya tersebut hanya perlu dibayar sekali oleh penulis. Setelah itu, setiap pembaca dapat memperoleh manfaatnya.

Menulis lebih banyak belum tentu lebih baik; AI paling mudah menghasilkan omong kosong yang tampak profesional. Prinsip keempat berbunyi: “Longer is not better.” Dalam kebijakan tersebut, Clay mengutip konsep klasik dari ahli matematika Prancis, Pascal: “Saya menulis surat ini lebih panjang karena tidak punya waktu untuk menulisnya lebih pendek.” AI generatif justru memperparah masalah tersebut.

Dulu, menulis artikel panjang setidaknya membutuhkan waktu, sehingga penulis secara alami terbatasi oleh biaya. Sekarang, cukup dengan satu Prompt, sebuah dokumen panjang yang struktur­nya rapi, gaya bahasanya profesional, namun mungkin dipenuhi kalimat dengan kepadatan informasi rendah bisa dihasilkan seketika.

Varun Anand menyebutkan bahwa AI mudah menghasilkan dokumen yang panjang. Salah satu strateginya adalah menyelipkan banyak kalimat yang sebenarnya “tidak mengatakan apa-apa”, sehingga konten yang benar-benar penting malah tertenggelam. Clay bahkan memberikan saran yang cukup radikal: jika Anda hanya menggunakan Prompt yang sangat singkat untuk menghasilkan dokumen yang sangat panjang, lebih baik pertimbangkan untuk membagikan Prompt tersebut langsung kepada semua orang.

Artikel ini
Kebijakan Penulisan AI Baru dari Clay untuk Seluruh Perusahaan: Boleh Pakai AI, Tapi Harus Bertanggung Jawab atas Setiap Kalimat
Muncul pertama kali di .

Wakil Presiden TSMC: CoWoS “mask 5,5x” mulai produksi massal, papan ABF menjadi bottleneck kunci setelah memori

Wakil Presiden Senior Divisi Advanced Packaging TSMC (2330), He Jun, pada tanggal 11 mengungkapkan bahwa ukuran mask CoWoS 5,5x telah resmi masuk produksi massal. Hasil produksi (yield) produk stabil melebihi 98%, dengan target pada tahun 2029 untuk mendorong CoWoS ke ukuran mask 14x. Ia juga menyatakan bahwa papan ABF akan menjadi bottleneck berikutnya yang paling menekan di rantai pasok supply chain packaging AI setelah memori. Strategi pengadaan multi-sumber (multi-source procurement) pun sulit mengatasinya. Dalam tiga tahun, kapasitas produksi CoWoS naik tiga kali lipat; yield produksi massal mask 5,5x mendekati sempurna He Jun mengungkapkan, selama tiga tahun terakhir, kapasitas produksi CoWoS TSMC hampir tiap tahun meningkat dua kali lipat. Saat ini, secara global TSMC mengoperasikan 10 pabrik advanced packaging, sehingga pasokan secara keseluruhan sudah sangat dekat dengan kebutuhan pelanggan, namun belum sepenuhnya terpenuhi. Ia mengakui, dirinya sejak tahun 1990-an terjun ke industri packaging dan tidak pernah menyangka advanced packaging akan mengalami pertumbuhan berlevel indeks seperti yang terjadi dalam beberapa tahun terakhir. Bahkan CoWoS pun menjadi istilah yang sudah sangat terkenal di Taiwan. Ia bercanda, kini perkenalan dirinya sangat sederhana: “Hai, I’m the CoWoS guy (aku orang yang mengurus CoWoS).” Dari sisi performa yield, capaian produksi massal CoWoS ukuran mask 5,5x cukup menggembirakan. Banyak pelanggan AI mempertahankan produk mereka terus di atas 98% dalam jangka panjang; bahkan sebagian menembus 99%, menunjukkan bahwa TSMC memiliki standar kemampuan kontrol proses yang sangat baik untuk packaging berluas area sangat besar. (Kinerja yield EMIB-T Intel mendekati 90%, biayanya hanya setengah CoWoS—apakah tekanan muncul pada TSMC?) SoIC kejar jarak pitch 4,5 mikron; strategi Chiplets menekan biaya dan meningkatkan efisiensi Sambil terus memperbesar ukuran mask pada CoWoS, teknologi SoIC hybrid bonding (pengikatan hibrida) TSMC juga didorong bersamaan. He Jun menjelaskan, jarak pengikatan 6 mikron (pitch) telah masuk produksi massal tahun lalu, dan diperkirakan pada 2029 akan semakin dipangkas menjadi 4,5 mikron. Pada saat itu, dapat diwujudkan arsitektur tumpuk tiga dimensi di mana chip A14 langsung disusun di atas chip A14. Kepadatan interkoneksi melampaui skema tradisional lebih dari 50 kali, dan efisiensi energi meningkat 5 kali. Untuk strategi Chiplets (chip silikon berukuran kecil yang dapat digabungkan dengan Die lain menjadi satu perangkat paket), He Jun menekankan nilainya bukan hanya karena mampu melewati batasan ukuran mask, tetapi juga karena memungkinkan desain pemisahan sirkuit analog dan modul komputasi. Dengan demikian, pelanggan tidak perlu memindahkan semua fungsi ke node proses terbaru, sehingga biaya pengembangan keseluruhan dapat ditekan secara efektif. TSMC saat ini telah menerapkan algoritma untuk melakukan die matching (pencocokan die), menyaring kombinasi Die yang memiliki karakteristik paling kompatibel, sehingga meningkatkan konsistensi performa produk pada level packaging. He Jun mengibaratkan perannya sebagai “software kencan terbesar di dunia.” Pelanggan menyediakan algoritma pemadanan yang kompleks, sementara TSMC menggunakan jaringan manufaktur globalnya untuk mencari pasangan “jiwa” yang paling cocok bagi setiap Die, lalu menyelesaikan perakitan dan pengiriman tepat waktu. He Jun: Semakin besar packaging dibuat, standar kualitas harus melampaui level otomotif Seiring ukuran packaging AI yang berkembang pesat, pendekatan tradisional yang hanya “menguji chip dan badan packaging” mulai kurang efektif. He Jun mengatakan, ketika CoWoS melewati ukuran mask 3x, interaksi antara packaging dan PCB, struktur pembuangan panas (heat dissipation), serta sistem menjadi semakin kompleks. Agar tingkat kegagalan keseluruhan sistem AI berukuran besar dapat dikendalikan pada batas yang masih dapat diterima, standar kualitas untuk satu komponen packaging harus melampaui level untuk otomotif. Untuk itu, TSMC mendorong arsitektur STCO (System-Technology Co-Optimization, optimasi ko-sistem teknologi), dengan mewajibkan agar chip, packaging, substrate, PCB, serta desain pendinginan dioptimalkan secara bersamaan sejak sebelum produksi massal. TSMC memasukkan batas kondisi termal, mekanis, dan keandalan sistem nyata ke dalam proses pengembangan sejak awal. Kasus nyata TSMC menunjukkan betapa seriusnya masalah ini: ketika satu chip yang sama diintegrasikan ke dalam sistem yang berbeda, sebagian produk mengalami kerusakan die-edge (pinggir chip telanjang) yang bahkan tidak pernah teramati pada tahap validasi komponen. Pada akhirnya, hal tersebut mengharuskan penyesuaian bersama dengan pelanggan, termasuk mengubah tata letak PCB, konfigurasi komponen pasif, serta alur proses manufaktur. Fenomena ini dengan jelas menunjukkan bahwa batasan sistem telah menjadi variabel kunci dalam validasi packaging AI berukuran besar. Papan ABF mendesak; strategi multi-sumber justru menjadi pedang bermata dua He Jun juga menambahkan bahwa dalam beberapa tahun ke depan, rantai pasok AI akan menghadapi tekanan kekurangan baik pada memori maupun papan ABF. Untuk merebut kapasitas produksi substrate, pelanggan umumnya menerapkan strategi pengadaan multi-sumber. Namun perbedaan antar pemasok dalam koefisien ekspansi termal dan karakteristik mekanis justru memperparah kesulitan pengendalian coplanarity (kesetaraan permukaan) saat integrasi dan pengiriman sistem, serta membuat kesulitan pada aspek yield, sehingga strategi multi-sumber berubah menjadi pedang bermata dua. Menghadapi tekanan kecepatan iterasi produk dan teknologi AI setiap tahun, TSMC telah mengubah pola pengembangan internal dari “sekuensial (bertahap)” menjadi “paralel (bersamaan)”. Teknologi, manufaktur, dan tim pelanggan didorong maju secara serempak. Bahkan produk pelanggan bisa sudah masuk pabrik sebelum verifikasi pada test vehicle (kendaraan uji) selesai, dan perbaikan proses dalam jumlah besar harus diselesaikan secara real time selama siklus produksi massal. TSMC juga berkomitmen bahwa sebelum produksi massal, dalam enam kuartal ke depan akan mengumumkan batas kondisi sistem (system boundary conditions) serta menghimpun masukan luas dari pelanggan, guna memastikan teknologi sudah sesuai dengan kebutuhan nyata pada saat verifikasi. He Jun juga mengimbau seluruh industri untuk membangun standar verifikasi dan best practice level sistem melalui OCP (Open Compute Project). Dengan menggabungkan simulasi mekanis tahap awal dan data hasil uji tahap akhir, serta manajemen rantai pasok yang terintegrasi, industri dapat bersama-sama mempercepat pengembangan dan proses produksi massal produk AI. (Gelombang kenaikan harga papan ABF akan datang! Ajinomoto berencana menaikkan harga 30%, tiga raksasa papan (substrate) dari Taiwan catat rekor tertinggi pendapatan lebih dulu) Artikel ini TSMC Wakil Presiden: CoWoS “mask 5,5x” masuk produksi massal, papan ABF menjadi bottleneck kunci setelah memori muncul paling awal di .

Tesla dan SpaceX Digabung, Bagaimana Memicu Gaji Maske 1 Triliun Dolar

Persyaratan untuk gaji Maske 1 triliun dolar sebenarnya sangat ketat; namun sebuah penggabungan dengan SpaceX bisa menjadi jalan pintas untuk melewati level tersulit. Menurut analisis Wall Street Journal dan Electrek, dalam kasus kompensasi Tesla ada klausul “perubahan kendali” yang membuat status “yang digabungkan” justru berpotensi secara otomatis memicu pembayaran besar Maske. 1 Triliun Dolar Syarat yang Terlalu Sulit: Nilai Pasar Harus Tembus 8,5 Triliun Dolar
Pertama, lihat betapa sulitnya mendapatkan gaji itu. Pada rapat pemegang saham Tesla November 2025, pemegang saham menyetujui rancangan kompensasi Maske dengan sekitar 75% suara. Ia tidak menerima gaji dalam bentuk uang, melainkan dibayarkan dalam saham—maksimal sekitar 423,7 juta lembar saham, setara dengan kira-kira 12% kepemilikan Tesla, dengan nilai total sekitar 1 triliun dolar. Namun syaratnya adalah: Tesla harus mendorong nilai pasarnya hingga 8,5 triliun dolar dalam 10 tahun—sekitar delapan kali nilai pasar pada saat rancangan kompensasi disetujui—sekaligus mencapai serangkaian milestone operasional. Jika benar-benar meraih semuanya, kepemilikan Maske di Tesla yang saat ini sekitar 13% akan meningkat hingga sekitar 25%.

Jalan Pintas Tersembunyi di Klausul “Perubahan Kendali”
Kunci sesungguhnya ada pada desain dalam klausul kompensasi: “change of control” (perubahan kendali). Analisis menunjukkan bahwa jika Tesla mengalami perubahan kendali—misalnya akibat penggabungan dengan SpaceX—maka pembayaran kompensasi ini bisa dipercepat, dan milestone operasional yang paling sulit dicapai dapat ditiadakan, hanya menyisakan target nilai pasar yang harus dipenuhi. Dengan kata lain, alih-alih harus melewati level operasional satu per satu, sebuah penggabungan bisa jadi cara untuk langsung menyingkirkan syarat paling rumit sekaligus. Itulah mengapa pihak luar menafsirkan “penggabungan Tesla dan SpaceX” sebagai “jalan pintas” bahkan “kode curang” agar Maske bisa mendapatkan gaji 1 triliun dolar. Sebelumnya juga diberitakan bahwa ekspektasi pasar terhadap penggabungan SpaceX dan Tesla sudah mulai muncul.

Tapi jangan terlalu berlebihan: Penggabungan masih sebatas spekulasi
Namun perlu diingat, ini masih berada pada tahap “secara mekanisme memungkinkan” dan “spekulasi pasar”, jauh dari kata benar-benar terjadi. Pasar prediksi memberikan peluang sekitar 17,5% untuk pengumuman penggabungan sebelum akhir tahun. Selisih valuasi kedua perusahaan juga menjadi hambatan: berdasarkan perkiraan laba 2026, Tesla sekitar 200x, sedangkan SpaceX sekitar 400x; membicarakan penggabungan dengan nilai setara tentu tidak mudah. CEO SpaceX, Gwynne Shotwell, memang pernah menyiratkan setelah IPO bahwa penggabungan “mungkin membuat hari-hari Maske sedikit lebih mudah”, tetapi saat ini belum ada rencana resmi apa pun. SpaceX sudah terdaftar pada pertengahan 2026 (SPCX), dan valuasi yang diberikan sempat mencapai hingga 1,5 triliun dolar; untuk memahami perusahaan ini secara lengkap, Anda bisa merujuk panduan lengkap saham SpaceX. Simpan baik-baik “jalan pintas kompensasi” ini, tapi apakah benar akan berhasil masih bergantung pada apakah penggabungan benar-benar terwujud.

Artikel ini Tesla dan SpaceX Digabung, Bagaimana Memicu Gaji Maske 1 Triliun Dolar pertama kali muncul di .