Ketua Pegawai Eksekutif Coinbase, Brian Armstrong, percaya bahawa halangan utama seterusnya untuk kecerdasan buatan bukanlah seberapa pintar model tersebut, tetapi seberapa banyak kuasa dan perkakasan fizikal yang tersedia untuk menjalankannya. Dalam satu siri kenyataan minggu ini, Armstrong berhujah bahawa infrastruktur tenaga dan pengkomputeran, bukan penambahbaikan algoritma, akan menentukan sejauh mana AI boleh berkembang. Dengan pembiayaan teroka AI mencecah $242 bilion pada suku pertama 2026 sahaja, beliau menyatakan bahawa kekangan sebenar sudah mula terserlah dalam pembinaan pusat data.
Ke mana arah kos
Armstrong meramalkan bahawa dalam tempoh 12 hingga 18 bulan, kira-kira 80% beban kerja AI akan beralih kepada model yang berharga sehingga 99% lebih murah berbanding sistem perintis hari ini. Baki 20% akan terus menggunakan model teratas untuk tugasan berisiko tinggi seperti penyelidikan saintifik. Beliau membandingkan perbezaan ini dengan elektronik pengguna: kebanyakan orang yang membeli MacBook atau PC permainan tidak memilih spesifikasi maksimum. Logik yang sama, katanya, akan diguna pakai untuk AI — kebanyakan tugasan akan dijalankan pada model yang lebih murah dan mencukupi.
Coinbase sudah pun melaksanakan idea tersebut. Syarikat itu mengarahkan prompt kepada model yang paling kos efektif, membolehkan perbelanjaan AI mereka kekal hampir rata walaupun penggunaan token meningkat secara eksponen. Alternatif sumber terbuka seperti DeepSeek V4, yang berprestasi hampir menyamai sistem proprietari terbaik dengan kos kira-kira satu pertiga puluh, menjadikan strategi itu boleh dilaksanakan.
Belanjawan perusahaan sudah tertekan
Pelabur Tommy Shaughnessy merujuk kepada Uber sebagai contoh bagaimana perbelanjaan AI perusahaan boleh melebihi unjuran dengan cepat. Menurut Shaughnessy, Uber telah menghabiskan keseluruhan belanjawan AI 2026nya menjelang awal April — kurang daripada empat bulan dalam tahun tersebut. Lebihan kos seperti itu, hujah Armstrong, akan mendorong syarikat untuk mencari alternatif yang lebih murah berbanding mengejar model paling canggih.
Apabila kos setiap token menurun, kesesakan beralih ke hulu. Halangan sebenar menjadi tenaga dan silikon yang diperlukan untuk menjalankan sebarang model pada skala besar. Armstrong menggambarkan permintaan untuk kecerdasan janaan AI sebagai tanpa had praktikal. Namun infrastruktur fizikal untuk membekalkan kecerdasan itu sudah mula terbantut.
Mengapa Armstrong menentang peraturan AI yang lebih ketat
Armstrong juga menyuarakan tentangan terhadap peraturan AI yang lebih ketat. Beliau berhujah bahawa kekangan dasar tidak seharusnya membentuk trajektori teknologi apabila cabaran praktikal utama sudah pun kekurangan loji kuasa dan pusat data. Kawalan berlebihan, katanya, boleh memperlahankan pembinaan infrastruktur tersebut pada masa ia paling diperlukan.
Kapasiti pusat data tidak dapat mengejar
Kapasiti pusat data global sudah ketinggalan di belakang permintaan. Walaupun wang teroka mengalir ke syarikat pemula AI pada suku pertama 2026, kadar pembinaan fizikal belum dapat mengejar. Hujah utama Armstrong mengikat semuanya: had sebenar AI bukanlah kualiti model atau bahkan kos, tetapi tenaga mentah dan infrastruktur pengkomputeran yang diperlukan untuk menjalankan trilion pertanyaan.
Persoalan yang belum terjawab ialah seberapa pantas infrastruktur itu boleh berkembang — dan sama ada utiliti, pengawal selia, dan pengeluar cip dapat mengejar industri yang tidak menunjukkan tanda-tanda perlahan.
