AI berkembang pesat. Lima laboratorium terdepan (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, dan xAI) menguasai sebagian besar model paling canggih di dunia, data eksklusif yang digunakan untuk melatih model-model tersebut, serta kluster komputasi yang diperlukan untuk melatih model-model baru. AI terdesentralisasi merupakan respons yang berakar pada teknologi kripto.
AI Terdesentralisasi, atau DeAI, adalah gagasan bahwa komponen-komponen yang sama yang membuat AI modern berfungsi dapat dikoordinasikan melalui blockchain dan insentif token, alih-alih oleh satu perusahaan saja. Tujuannya bukanlah untuk mengungguli OpenAI dalam hal pelatihan menggunakan kluster GPU senilai $10 miliar, melainkan untuk membangun alternatif terbuka pada lapisan-lapisan di mana desentralisasi benar-benar dapat diterapkan.
Apa Itu Kecerdasan Buatan Terdesentralisasi?
AI terdesentralisasi, yang sering disingkat DeAI, merujuk pada sistem kecerdasan buatan yang dibangun di atas infrastruktur blockchain dan dikoordinasikan melalui insentif berbasis token — dengan mendistribusikan beban komputasi, data, model, dan pengambilan keputusan ke banyak peserta, bukan hanya satu perusahaan.
Singkatan "DeAI" (huruf besar D, huruf besar AI) kini telah menjadi standar di bidang ini; kami menggunakannya secara bergantian dengan istilah "AI terdesentralisasi" di seluruh teks ini. Istilah ini lebih luas daripada proyek tunggal mana pun. Istilah ini mencakup tumpukan (pasar komputasi di bagian bawah, jaringan data dan model di tengah, kerangka kerja agen di bagian atas) yang dihubungkan oleh lapisan koordinasi blockchain.
DeAI didirikan untuk melawan tiga tren. Pertama, konsentrasi pengembangan AI terdepan di lima laboratorium yang keputusan internalnya terkait keselarasan, keamanan, dan penetapan harga berdampak pada semua orang. Kedua, ketidaktransparanan model tertutup yang dilatih menggunakan data yang tidak dapat dilihat oleh publik dan tanpa persetujuan mereka. Ketiga, ketidakselarasan antara laboratorium AI dan pengguna yang datanya digunakan untuk melatih model tersebut: nilai mengalir satu arah, tanpa token, saham, atau pendapatan yang kembali kepada para kontributor.
Tak satu pun dari masalah-masalah tersebut dapat diselesaikan sepenuhnya dengan menambahkan blockchain. Namun, setiap masalah menjadi lebih mudah diatasi ketika kepemilikan, pembayaran, dan bukti dapat dikoordinasikan dalam sistem tanpa izin.
AI Terdesentralisasi vs. Pembelajaran Federatif
"AI terdesentralisasi" dan "federated learning" terdengar mirip, tetapi keduanya menangani masalah yang sangat berbeda. Federated learning adalah teknik pembelajaran mesin yang menjaga privasi dan digunakan oleh perusahaan teknologi besar; DeAI adalah gerakan yang berakar pada kripto dan dibangun di atas blockchain serta token.
Dalam federated learning, sebuah model dilatih di berbagai perangkat (ponsel Anda, server rumah sakit, basis data bank) tanpa data mentah pernah meninggalkan masing-masing perangkat. Hanya pembaruan model yang dikirimkan. Google Gboard menggunakannya untuk prediksi kata berikutnya; Apple menggunakannya untuk pembelajaran di perangkat; konsorsium medis menggunakannya untuk melatih model diagnostik tanpa mengekspos catatan pasien. Sebuah pihak pusat, biasanya perusahaan yang memiliki model tersebut, mengoordinasikan semuanya.
DeAI merupakan kebalikan dari koordinasi terpusat. Komputasi, data, dan terkadang model itu sendiri dimiliki dan dioperasikan oleh banyak pihak independen. Sebuah blockchain mengoordinasikan mereka; token diberikan sebagai imbalan atas kontribusi yang bermanfaat.
Keduanya dapat digabungkan, karena teknik pembelajaran federasi dapat dijalankan di dalam sistem DeAI untuk menjaga privasi. Namun, pembelajaran federasi saja bukanlah DeAI. Pembelajaran terfederasi berkaitan dengan cara perhitungannya dilakukan. DeAI berkaitan dengan siapa yang memiliki sistem tersebut.
Bagaimana AI Terdesentralisasi Bekerja
DeAI bukanlah sekadar satu teknologi; melainkan sebuah tumpukan teknologi. Ada empat lapisan yang penting, masing-masing dengan proyeknya sendiri.
Lapisan komputasi
GPU dan perangkat keras lain yang diperlukan untuk melatih dan menjalankan model AI. Di sinilah DeAI beririsan langsung dengan DePIN. Jaringan seperti Render, Akash, dan io.net menyewakan daya komputasi GPU terdesentralisasi untuk beban kerja AI, mulai dari penggemar individu yang menjalankan tugas inferensi hingga perusahaan rintisan yang melakukan penyempurnaan skala besar. Kekurangan GPU pada periode 2024–2026 telah menjadikan lapisan ini sebagai bagian paling aktif dalam ekosistem DeAI.
Lapisan data
Kumpulan data yang diperlukan untuk melatih model. Pasar data terdesentralisasi memungkinkan pemilik data memonetisasi kumpulan data tanpa harus melepaskan kendali. Jaringan penyimpanan seperti Filecoin dan Arweave menyimpan bobot model, kumpulan data pelatihan, dan hasil keluaran. Volume data di sini masih relatif kecil dibandingkan dengan penyedia data terpusat, namun infrastrukturnya berfungsi dengan baik.
Lapisan model
Model open-weight yang dapat dijalankan, disesuaikan, atau dimodifikasi oleh siapa saja. Jaringan pelatihan yang didorong insentif token, dengan Bittensor sebagai yang paling menonjol, memberikan imbalan kepada peserta yang berkontribusi dalam meningkatkan model untuk tugas-tugas tertentu. Perlu dicatat bahwa "open-weight" saja (seperti Llama dari Meta dan model-model Mistral) bukanlah DeAI. Itu hanyalah open source. DeAI menambahkan koordinasi blockchain dan ekonomi token di atas prinsip keterbukaan tersebut.
Lapisan inferensi dan agen
Setelah model tersedia, diperlukan pihak yang menjalankannya. Jaringan inferensi terdesentralisasi mendistribusikan tugas tersebut ke banyak operator node. Di atasnya terdapat lapisan agen AI—program otonom yang bertindak atas nama pengguna, dan semakin sering melakukan pembayaran menggunakan kripto. Olas dan Virtuals Protocol adalah proyek yang paling sering disebut dalam konteks ini, dan keduanya masih dalam tahap pengembangan.
Proyek-Proyek DeAI Teratas yang Perlu Diketahui pada Tahun 2026
DeAI adalah sebuah kategori, bukan pesaing tunggal bagi OpenAI. Kelompokkan proyek-proyek berdasarkan apa yang sebenarnya mereka lakukan.
Blockchain berbasis AI dan jaringan pelatihan
Bittensor (TAO) adalah contoh yang paling sering disebut. Platform ini mengoperasikan 128 "subnet" aktif, yang masing-masing merupakan pasar khusus untuk satu tugas AI: pra-pelatihan model bahasa, embedding gambar, peramalan keuangan, pengenalan suara, dan pencarian.
Para penambang bersaing di setiap subnet untuk mendapatkan hadiah token berdasarkan kualitas output. Pada kuartal pertama 2026, NVIDIA mengalokasikan $420 juta sebagai modal, sementara Polychain Capital menambahkan $200 juta, sehingga total arus masuk dana institusional melampaui $620 juta. Pendapatan jaringan mencapai $43 juta pada kuartal terakhir.
Aliansi ASI
Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol, dan (kemudian) CUDOS bergabung pada tahun 2024 untuk membentuk Aliansi Kecerdasan Buatan Super (Artificial Superintelligence Alliance), menggabungkan token-token tersebut menjadi FET dengan rencana untuk mengganti namanya menjadi ASI. Proses rebranding secara penuh tidak pernah diselesaikan di seluruh bursa, sehingga sebagian besar bursa masih mencantumkan FET.
Pada Oktober 2025, Ocean Protocol secara resmi menarik diri dari aliansi tersebut akibat perselisihan terkait tata kelola. Anggota yang tersisa (Fetch.ai, SingularityNET, dan CUDOS) terus meluncurkan produk, termasuk ASI-1 mini, sebuah model bahasa besar (LLM) asli Web3 dengan 7 miliar parameter, serta Layer 1 yang direncanakan bernama ASI Chain.
Agen
Olas berfokus pada ekonomi agen otonom: program-program independen yang saling melakukan pembayaran, berkoordinasi, dan menyelesaikan tugas. Virtuals Protocol berfokus pada agen AI untuk konsumen, terutama di bidang game dan media sosial. Lapisan ini merupakan yang terbaru dan masih dalam tahap pengembangan.
Apa Saja yang Sebenarnya Terdesentralisasi dan Apa yang Tidak
DeAI memiliki momentum yang nyata dan juga kelemahan yang nyata. Penilaian jujur, lapis demi lapis:
Pelatihan model Frontier: masih terpusat
Melatih model berskala GPT-5 membutuhkan biaya ratusan juta dolar untuk sumber daya komputasi terkoordinasi, data eksklusif, dan tim teknik terpusat. Tidak ada proyek DeAI yang melakukannya dalam skala terdepan, dan hal itu tidak akan terjadi dalam waktu dekat.
Bahkan pencapaian teknis terbesar Bittensor (proses pra-pelatihan kolaboratif Covenant AI dengan 72 miliar parameter pada Maret 2026) masih jauh lebih kecil dibandingkan upaya yang dilakukan oleh laboratorium terdepan. Covenant kemudian keluar dari jaringan, menyebut desentralisasi sebagai "pertunjukan" akibat perselisihan tata kelola, sebuah pengingat bahwa istilah "desentralisasi" dapat menggambarkan aspek matematisnya tanpa menggambarkan struktur kekuasaannya.
Komputasi: desentralisasi sejati
GPU bersifat dapat dipertukarkan, tugas-tugasnya singkat, dan verifikasi hasilnya mudah dilakukan; itulah sebabnya pasokan benar-benar terwujud di sini. Render memproses sekitar 1,5 juta frame per bulan; Akash telah melampaui $5 juta dalam pengeluaran komputasi pada kuartal pertama 2026; io.net mengumpulkan GPU dari lebih dari 130 negara. Kartu yang sama yang digunakan untuk menjalankan video game pada malam hari dapat menjalankan pekerjaan inferensi keesokan paginya, dan pelanggan tidak perlu tahu siapa pemiliknya.
Inferensi: layak dan terus berkembang
Proses inferensi bersifat stateless, beban kerjanya ringan, dan hasilnya dapat diverifikasi — ini merupakan langkah alami berikutnya dalam desentralisasi setelah komputasi mentah. Jaringan ini memanfaatkan GPU konsumen dan gaming yang biasanya menganggur, sehingga model berukuran kecil dengan bobot terbuka seperti Llama-3-8B sering kali dapat dijalankan dengan biaya setengah dari AWS atau Azure. Selisih biaya semakin menyempit seiring bertambahnya ukuran model; namun, menjalankan model dengan 400 miliar parameter secara desentralisasi masih lebih sulit dibandingkan di platform hyperscaler.
Pasar data: masih dalam tahap awal, namun nyata
Jaringan seperti Vana untuk data pribadi dan Grass untuk data yang diambil dari web membuktikan bahwa pertukaran data terdesentralisasi secara teknis dapat diwujudkan. Pertanyaan yang lebih sulit adalah soal permintaan. Laboratorium AI sudah memiliki apa yang mereka butuhkan: data web terbuka yang diambil secara otomatis ditambah kesepakatan langsung premium (Reddit–Google, NYT–OpenAI, Shutterstock). Pasar terdesentralisasi memecahkan masalah di sisi penawaran yang belum ada di sisi permintaan, meskipun hal itu akan berubah jika data pelatihan menjadi lebih diperebutkan.
R&D yang didorong oleh insentif token: beroperasi di segmen pasar yang sangat spesifik
Imbalan token terbukti efektif untuk peningkatan bertahap pada tugas-tugas yang dapat diukur (akurasi pengenalan suara ke teks, kualitas embedding, serta tolok ukur klasifikasi gambar), dan subnet Bittensor menghasilkan model-model yang kompetitif tepat di bidang-bidang tersebut. Hal yang tidak dapat dengan mudah didanai oleh token adalah penelitian terobosan, yang membutuhkan modal sabar selama bertahun-tahun, eksperimen mahal, dan toleransi terhadap kegagalan. Perselisihan tata kelola Bittensor juga memunculkan pertanyaan struktural: R&D yang selaras dengan token hanya akan berhasil sejauh protokol di sekitarnya juga berhasil.
Kesimpulan
Pertanyaan menarik seputar DeAI pada tahun 2026 adalah lapisan mana saja dari tumpukan teknologi tersebut yang akan bertahan saat diteliti lebih dalam. Komputasi dan inferensi saat ini memang memberikan manfaat nyata dan terukur bagi pelanggan yang membayar.
Pasar data dan model sedang berkembang, namun belum teruji. Lapisan tata kelola (bagian yang menentukan apakah istilah "desentralisasi" merujuk pada aspek matematis atau distribusi kekuasaan) terus memicu kontroversi, seperti keluarnya Ocean dari Aliansi ASI dan Covenant dari Bittensor.
DeAI tidak akan menggantikan OpenAI pada tahun 2026, dan mungkin tidak akan pernah melakukannya. Namun, DeAI sedang mengembangkan alternatif nyata di lapisan tengah dan tepi tumpukan teknologi, dan di situlah pada akhirnya kebanyakan orang akan berinteraksi dengan AI.
