EnvyTech — JAKARTA – Industri kecerdasan buatan (AI) global kini memasuki tahapan baru yang disebut sebagai era ‘pasca-skala’, di mana peningkatan performa tidak lagi semata-mata ditentukan oleh ukuran model, kuantitas parameter, atau kapasitas komputasi.

Pergeseran arah ini menjadi salah satu topik sentral dalam Science x AI Summit 2026 yang diselenggarakan oleh SAIR Foundation di Silicon Valley. Forum tersebut dihadiri oleh para ilmuwan peraih Nobel, Turing Award, Fields Medal, serta pimpinan perusahaan teknologi terkemuka dunia seperti Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic, dan NVIDIA.

Dalam diskusi, sejumlah ahli berpendapat bahwa pendekatan ‘scale up everything’ yang mendominasi pengembangan AI beberapa tahun terakhir mulai menghadapi batasan efisiensi, seiring dengan melonjaknya biaya pelatihan model dan terbatasnya kualitas data.

Halim Mahesa Putra PhD, yang turut hadir dalam forum tersebut, menilai bahwa kompetisi AI di masa mendatang akan bergeser dari sekadar memperbesar model menuju kemampuan mengintegrasikan berbagai elemen inti AI secara lebih efektif.

“Masa depan AI tidak lagi hanya ditentukan oleh ukuran model, tetapi oleh kemampuan mengintegrasikan komputasi, algoritma, data, dan penerapan industri secara menyeluruh. AI yang mampu menyelesaikan masalah nyata akan memiliki nilai terbesar bagi masyarakat dan industri,” ujar Halim dalam keterangannya, Selasa (2/6/2026).

Halim menambahkan, ke depannya, daya saing AI akan ditentukan oleh kapasitas sistem dalam menghubungkan teknologi dengan kebutuhan industri secara langsung, bukan hanya performa di atas tolok ukur.

Selain isu skala, konferensi ini juga menyoroti pergeseran penting dari AI generatif menuju AI berbasis penalaran (reasoning AI). Fokus utama kini mengarah pada kemampuan sistem untuk melakukan logika kompleks, pembuktian matematis, serta pengambilan keputusan yang dapat diverifikasi.

Tokoh seperti Terence Tao menekankan pentingnya pembuktian matematika yang dapat divalidasi oleh mesin guna meningkatkan akurasi sistem AI, sementara Leonardo de Moura menyoroti kebutuhan akan infrastruktur AI yang dapat direproduksi untuk mengurangi kesalahan atau ‘halusinasi’.

Menurut Halim, perkembangan ini membuka arah baru bagi AI Agent, yaitu sistem yang tidak hanya merespons perintah, tetapi juga mampu memecah tugas kompleks, memanfaatkan berbagai perangkat digital, dan bekerja secara kolaboratif dalam lingkungan nyata.

“Ke depan, AI akan berperan sebagai asisten digital yang mampu menjalankan proses analitis dan operasional secara berkelanjutan, bukan sekadar menghasilkan teks atau jawaban instan,” jelasnya.

Perubahan ini diperkirakan akan membawa dampak luas pada berbagai sektor, termasuk keuangan, kesehatan, riset ilmiah, manufaktur, robotika, hingga kendaraan otonom, seiring dengan pergerakan AI dari sekadar alat bantu menjadi sistem pengambil keputusan berbasis data dan logika.

Diskusi juga menyinggung arah persaingan industri AI global yang mulai bergeser dari dominasi rekayasa skala besar menuju pendekatan yang lebih ilmiah dan terstruktur. Dengan demikian, kompetisi tidak lagi hanya ditentukan oleh besarnya model, melainkan kemampuan menciptakan sistem yang benar-benar ‘memahami’ dan dapat diterapkan dalam dunia nyata.