Huang Renxun adalah Satoshi Nakamoto

作者：骆轶航

Pada Januari 2009, seorang anonim menciptakan sesuatu yang disebut “token”, kamu menginvestasikan kekuatan komputasi, mendapatkan token, yang kemudian 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 semacam ini memiliki nilai atau tidak.

Pada Maret 2025, seorang pria berjaket kulit mendefinisikan kembali sesuatu yang juga disebut token. Kamu menginvestasikan kekuatan komputasi, menghasilkan token, yang langsung dikonsumsi dalam proses inferensi dan reasoning AI: berpikir, menyimpulkan, menulis kode, membuat keputusan. Ekonomi AI pun semakin dipercepat dari situ. Tidak ada yang memperdebatkan nilai token ini, karena pagi itu kamu baru saja menghabiskan jutaan token.

Dua jenis token, dengan nama yang sama, struktur dasar yang sama: kekuatan komputasi masuk, barang berharga keluar.

Pada Maret 2026, saya duduk di acara NVIDIA GTC, mendengarkan pidato utama dari Jensen Huang 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, tidak membahas proses manufaktur, melainkan menyampaikan sebuah ekonomi lengkap tentang produksi, penetapan harga, dan konsumsi token:

Model mana yang sesuai dengan kecepatan token tertentu; kecepatan token mana yang cocok dengan rentang harga tertentu; rentang harga mana yang membutuhkan hardware tingkat tertentu untuk mendukungnya.

Bahkan dia membantu para CEO dan pengambil keputusan yang memegang cek perusahaan di bawahnya menyusun skema distribusi kekuatan 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, dan orang yang 17 tahun lalu menambang token pertama sebagai anonim, melakukan hal yang secara struktur sangat sama.

Aturan konversi yang sama

Nama samaran “Satoshi Nakamoto” menulis sebuah white paper sembilan halaman pada 2008, merancang seperangkat aturan: menginvestasikan kekuatan komputasi, menyelesaikan sebuah pembuktian matematis (Proof of Work), dan mendapatkan crypto token sebagai imbalan.

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.

Dan Jensen Huang di panggung GTC 2026 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 token dihasilkan per megawatt daya), sumbu X adalah interaktivitas (kecepatan token yang dirasakan 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” dari Jensen Huang.

Satoshi Nakamoto mendefinisikan “apa itu perhitungan yang berharga”—menyelesaikan collision hash SHA-256 adalah berharga. Sedangkan Huang Huang mendefinisikan “apa itu reasoning yang berharga”—menghasilkan token untuk skenario tertentu dengan kecepatan tertentu di bawah batas konsumsi daya adalah berharga.

Baik Satoshi maupun Jensen 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 sedang menggambarkan kondisi saat ini, melainkan meramalkan sebuah struktur pasar, lalu menempatkan lini produk hardware-nya secara tepat di setiap lapisan struktur tersebut.

Proses produksi kedua jenis token ini 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. Perbedaan di tengah, tapi kedua ujungnya sama: di kiri adalah meteran listrik, di kanan adalah pendapatan.

Dua cara menulis tentang kelangkaan

Keputusan desain terpenting yang dibuat Satoshi Nakamoto bukanlah Proof of Work, melainkan batas total Bitcoin sebanyak 21 juta. Dia menciptakan kelangkaan buatan melalui kode—tidak 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 Huang menciptakan kelangkaan alami melalui hukum fisika. 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 juta dolar, dan selama 15 tahun masa pakainya, berapa banyak token yang bisa dihasilkan tergantung apa 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, terserah kamu, dan buat white paper baru. Dan memang orang melakukannya, dengan antusias.

Kelangkaan yang diciptakan Huang 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.

Tapi, baik Satoshi Nakamoto maupun Huang Huang, keduanya menciptakan kelangkaan yang mengarah ke hasil yang sama: perlombaan perlengkapan hardware.

Sejarah penambangan adalah: CPU → GPU → FPGA → ASIC. Setiap generasi hardware khusus membuat generasi sebelumnya menjadi usang. Begitu pula sejarah pelatihan dan reasoning AI: Hopper → Blackwell → Vera Rubin → Groq LPU. Hardware umum mulai, hardware khusus menetapkan standar. Tahun ini, Huang Huang menampilkan Groq LPU di GTC—setelah mengakuisisi Groq—sebuah prosesor data flow deterministik. Kompilasi statis, penjadwalan compiler, tanpa penjadwalan dinamis, SRAM 500MB di chip—secara 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 menyadari bahwa GPU lebih cocok untuk menambang crypto token dibanding CPU, dan kartu grafis Nvidia langsung habis terjual. Sepuluh tahun kemudian, para peneliti menemukan bahwa GPU adalah alat terbaik untuk melatih dan reasoning model AI, dan kartu pusat data Nvidia kembali habis terjual. GPU sebagai kategori prosesor, melayani dua generasi ekonomi token.

Perbedaannya, pertama Nvidia hanya pasif mendapatkan manfaat, dan kemudian tidak berlanjut. Tapi kedua, saat konsumsi kekuatan AI beralih dari pretraining ke reasoning, Nvidia dengan cepat mengambil peluang, merancang seluruh permainan, dan menjadi pengatur aturan permainan AI.

Alat paling menguntungkan di 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 seperti Bitmain dan Wu Jihan. Dalam gelombang pretraining 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 mereka sudah sangat berbeda.

Bitmain hanya menjual mesin penambang, dan Nvidia pernah menjadi pemasok Bitmain. Kamu membeli mesin penambang, menambang koin apa, bergabung di pool mana, dan menjual dengan harga berapa, semua tidak terkait langsung dengan Bitmain. Mereka hanya penyedia hardware murni, meraup keuntungan dari penjualan perangkat sekali pakai.

Nvidia berbeda. Mereka tidak hanya menjual hardware, terutama sejak 2025 saat AI reasoning meledak, mereka secara mendalam mendefinisikan apa yang harus ditambang dengan GPU ini, bagaimana menilai token, siapa yang membeli token, dan bagaimana distribusi kekuatan 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 reasoning yang akan menggerakkan segalanya di masa depan.

Sekitar 2018, kekuatan komputasi global terkonsentrasi di beberapa “pool besar”—F2Pool, Antpool, BTC.com—yang bersaing merebut pangsa kekuatan, tetapi sumber mesin penambang sangat terkonsentrasi di Bitmain.

Seperti hari ini, Nvidia mendapatkan sekitar 60% pendapatan dari “hyperscaler” yang bersaing satu sama lain, seperti AWS, Azure, GCP, Oracle, CoreWeave, dan 40% dari AI native, proyek AI kedaulatan, dan klien perusahaan. “Pool besar” menyumbang pendapatan utama, “penambang kecil” menyediakan ketahanan dan diversifikasi.

Struktur kedua ekosistem ini sangat mirip. Tapi kemudian, Bitmain menghadapi kompetitor—Shenma Miner, Core Technology, Canaan—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, basis instalasi GPU miliaran unit, teknologi interkoneksi NVLink generasi keenam, arsitektur reasoning terintegrasi Groq—kompleksitas teknologi dan hambatan ekosistem Nvidia membuat sebagian besar alat kompetisi menjadi tidak efektif.

Ini mungkin akan berlangsung selama 20 tahun ke depan.

Perpecahan mendasar kedua jenis token

Yang membedakan secara esensial antara cryptocurrency dan token AI untuk pelatihan dan reasoning adalah motivasi dan psikologi pengguna.

Permintaan crypto token didorong oleh spekulasi. Tidak ada orang yang “butuh” Bitcoin untuk menyelesaikan pekerjaan. Semua white paper yang mengklaim blockchain token bisa menyelesaikan masalah adalah penipuan. Kamu memegang crypto karena percaya bahwa di masa depan akan ada orang yang membelinya dari kamu dengan harga lebih tinggi. Nilai Bitcoin berasal dari sebuah ramalan yang menjadi kenyataan: cukup banyak orang percaya bahwa nilainya, maka nilainya akan ada. Ini 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 dimapping ke P&L. Semua insinyur Nvidia sudah membutuhkan token untuk menulis kode, bukan lagi secara manual; tim riset membutuhkan token untuk melakukan penelitian. Kamu tidak perlu percaya bahwa token berharga, cukup pakai saja, dan nilainya akan terbukti melalui penggunaannya.

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 AI token 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 tidak bergantung pada kepercayaan, melainkan ketergantungan.

Pada 2008, white paper Bitcoin harus berulang kali membuktikan mengapa sistem uang elektronik terdesentralisasi itu berharga. 17 tahun kemudian, orang masih memperdebatkannya.

Pada 2026, ekonomi token tidak menimbulkan perdebatan, bahkan tanpa perlu pembuktian pun sudah menjadi konsensus. Saat Huang Huang di panggung GTC mengatakan “tokens are the new commodity”, tidak ada yang meragukannya. Karena setiap orang di bawah sana pagi itu sudah menghabiskan jutaan token dengan Claude Code atau ChatGPT. Mereka tidak perlu diyakinkan bahwa token berharga—buktinya sudah ada di tagihan kartu kredit mereka.

Dalam arti ini, Huang Huang benar-benar adalah replika Satoshi Nakamoto, yang meninggalkan monopoli produksi mesin penambang, mendefinisikan skenario dan norma penggunaan token, dan setiap tahun menggelar pertunjukan di SAP Center San Jose, menunjukkan betapa hebatnya “mesin penambang” generasi berikutnya yang mendukung pelatihan dan reasoning AI.

Satoshi Nakamoto memiliki daya tarik yang hati-hati dan penuh keinginan—dia merancang aturan, menyerahkannya ke kode, lalu menghilang. Ini adalah romantisme dari cyberpunk. Sedangkan Huang Huang, lebih seperti pengusaha daripada ilmuwan, dia merancang aturan, memelihara sendiri, terus memperbaiki dan memperkuat pertahanan bisnisnya.

Token yang dulu kamu percaya karena percaya, sekarang bisa kamu lihat tanpa harus percaya. Ia adalah kelanjutan dari Watt, Ampere, dan Bitcoin.