Periode AI telah datang, apakah pengusaha Web3 harus beralih ke AI?

“Apakah kamu memelihara lobster?” Baru-baru ini, sapaan dari para Web3er kemungkinan besar adalah kalimat ini.

Memulai tahun 2026, setelah robot di acara Tahun Baru China menggebrak seluruh panggung, generasi baru AI Agent yang diwakili oleh OpenClaw menjadi mainan baru di kalangan komunitas teknologi. Ada yang menggunakan AI untuk layanan pelanggan, ada yang menulis kode dengan AI, bahkan ada yang mulai mencoba menggunakan Agent untuk mensimulasikan seluruh rangkaian “pegawai digital”. Konsep yang sering disebut di berbagai platform internet belakangan ini, yaitu “perusahaan satu orang”, adalah sebuah konsep di mana satu orang melalui satu alur kerja AI dapat menyelesaikan pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan tim kecil.

Di sisi Web3 tentu juga tidak diam. Jika sering mengikuti media industri akhir-akhir ini, akan ditemukan banyak proyek yang mulai berfokus pada AI Agent. Ada yang meneliti bagaimana Agent dapat langsung memanggil aset atau kontrak di blockchain, ada yang mengembangkan infrastruktur pembayaran, identitas, atau keuangan untuk Agent, ada yang membahas “ekonomi Agent” agar AI dapat berpartisipasi di jaringan seperti pengguna biasa, bahkan ada yang mulai mengusung slogan baru “Web4.0”.

Melihat ke sini, sebenarnya akan terasa sangat akrab.

Kata orang, dunia mode adalah siklus, dan dunia teknologi (atau kripto) pun demikian. Ingat saat awal tahun 2022, saat pasar bearish mulai melanda, ChatGPT tiba-tiba meledak popularitasnya, dan AI langsung menjadi topik yang ramai dibicarakan. Tentu saja, komunitas Web3 juga tidak diam, segera muncul banyak konsep baru seperti AI Agent, trader AI, strategi otomatisasi, seolah-olah selama berhubungan dengan AI, bisa menciptakan cerita baru. Tapi keramaian ini tidak bertahan lama. Ketika pasar kripto kembali menguat, perhatian semua orang pun cepat kembali ke crypto itu sendiri.

Namun, pada paruh kedua 2025, pasar kripto kembali menunjukkan tren bearish, dan Web3 mulai mencari konsep baru untuk diangkat.

Namun, menurut Portal Labs, masalahnya justru terletak di sini. Ketika sebuah narasi mulai populer, banyak tim startup Web3 sebenarnya tidak melakukan penilaian dari segi teknologi dan bisnis, melainkan dari segi narasi: konsep mana yang sedang naik daun, mereka akan fokus ke situ. Akibatnya, mereka sering terjatuh—

Banyak tim baru menyadari bahwa saat mereka benar-benar mendorong proyek, konsep bisa dengan cepat dirangkai, tetapi produk sulit untuk diimplementasikan. Di mana pengguna? Apa skenario spesifiknya? Dengan apa mereka akan membayar secara berkelanjutan? Apakah bisa menarik investasi? Pertanyaan-pertanyaan ini sering baru muncul setelah proyek berjalan cukup lama.

Ketika hype mereda, yang tersisa di pasar biasanya adalah proyek-proyek yang belum benar-benar berjalan. Ada yang berhenti di tahap demo, ada yang dipasang secara terbatas tanpa menemukan pengguna, dan ada juga yang hilang bersama narasi tersebut. Dalam waktu singkat, tampaknya sebuah jalur baru terbuka, tetapi setelah dilihat kembali, sebenarnya tidak banyak yang benar-benar bertahan.

Karena itu, muncul pertanyaan: apakah akan terus mendalami Crypto, atau beralih ke AI, ini menjadi dilema. Jika memilih yang pertama, pasar sedang tidak baik, investasi belum tentu menguntungkan; jika memilih yang kedua, belum punya dasar. Teknologi AI, hambatan masuk, struktur talenta, dan lingkungan kompetisi berbeda dari Web3. Banyak teknologi, pengalaman produk, dan sumber daya komunitas yang telah dikumpulkan selama beberapa tahun terakhir sebenarnya dibangun di dalam ekosistem Crypto. Jika beralih total ke AI, sama saja memulai dari awal di jalur yang benar-benar asing. Dari kemampuan model, sumber data, hingga tim engineering, hampir semuanya perlu dibangun kembali dari nol.

Lebih nyata lagi, jalur AI saat ini sudah sangat padat. Baik perusahaan model besar, perusahaan internet tradisional, maupun banyak startup kecil, semuanya menginvestasikan sumber daya besar di bidang ini. Bagi tim startup Web3 yang awalnya fokus di bidang ini, jika hanya karena narasi beralih ke AI, mereka akan dengan mudah menyadari bahwa mereka tidak memiliki keunggulan teknologi maupun sumber daya industri yang cukup.

Sebenarnya, bagi banyak tim startup Web3, masih ada jalur yang bisa ditempuh. Tidak harus beralih total ke AI, tetapi bisa terus mengikuti jalur Web3 mereka sendiri, sambil memikirkan apa yang bisa Crypto tambahkan ke dalam ekosistem AI.

Jika mengamati perkembangan AI saat ini secara cermat, akan ditemukan bahwa banyak aspek penting sebenarnya belum terselesaikan sepenuhnya.

Yang paling mencolok adalah data. Model semakin kuat, tetapi dari mana data pelatihan berasal, apakah data tersebut dapat dipercaya dan sesuai regulasi, terutama bagaimana AI Agent dapat melakukan kustomisasi 1v1, semua ini masih belum memiliki mekanisme yang baik. Bagi AI yang bergantung pada pelatihan data dalam skala besar, ini adalah masalah dasar yang sudah lama ada dan harus diatasi.

Contoh lain adalah identitas dan kolaborasi. Ketika AI Agent mulai terlibat dalam pelaksanaan tugas, transaksi otomatis, bahkan pengambilan keputusan operasional, mereka sendiri juga membutuhkan identitas, hak akses, dan aturan kolaborasi. Siapa yang boleh memanggil Agent tertentu? Bagaimana Agent saling membagi tugas? Setelah menyelesaikan tugas, bagaimana proses penyelesaian pembayaran? Semua ini secara esensial menyangkut identitas dan distribusi nilai di jaringan terbuka.

Selain itu, masalah pembayaran. Ketika AI Agent mulai secara mandiri memanggil layanan, mengakses data, atau menjalankan tugas di jaringan, mereka membutuhkan sistem pembayaran kecil yang otomatis dan dapat menyelesaikan transaksi secara mandiri. Dalam sistem internet tradisional, struktur pembayaran seperti ini sulit diwujudkan.

Semua ini tampaknya adalah masalah AI, tetapi banyak solusi sebenarnya sudah ada dalam ekosistem teknologi Crypto. Baik itu jaringan insentif data, sistem identitas di blockchain, maupun jaringan pembayaran terbuka, semuanya adalah arah yang sudah dieksplorasi Web3 selama beberapa tahun terakhir.

Jika tim startup Web3 benar-benar ingin mencoba ke arah ini, ada beberapa hal yang harus dipikirkan terlebih dahulu.

Pertama, kemampuan teknis tim itu sendiri. Berbeda proyek Web3, tingkat akumulasi teknologi mereka sangat bervariasi. Ada yang ahli dalam protokol blockchain, ada yang fokus di jaringan data, dan ada juga yang lebih berorientasi produk aplikasi. Jika selama beberapa tahun terakhir mereka fokus membangun infrastruktur data seperti pengumpulan data, ekstraksi data, atau pasar data, maka memperluas ke lapisan data untuk AI akan lebih alami, misalnya jaringan kontribusi data, sumber data yang dapat diverifikasi, atau pasar data yang memberi insentif. Jika tim lebih berorientasi pada protokol blockchain atau infrastruktur dasar, mereka bisa mempertimbangkan pengembangan lingkungan operasional AI Agent, seperti identitas di blockchain, manajemen hak akses, protokol eksekusi tugas, atau kemampuan otomatisasi pembayaran dan penyelesaian. Sedangkan tim yang fokus pada produk aplikasi, seperti alat trading, platform konten, komunitas, atau aplikasi konsumsi, AI lebih cocok diintegrasikan sebagai kemampuan tambahan ke dalam produk yang sudah ada, misalnya meningkatkan analisis data, otomatisasi proses operasional, atau menggunakan Agent untuk menyelesaikan fungsi yang sebelumnya dilakukan secara manual.

Kedua, harus ada skenario bisnis nyata. Banyak proyek AI yang cepat hilang karena bukan karena teknologinya tidak cukup, tetapi karena sejak awal tidak memiliki skenario penggunaan yang jelas. Konsep bisa sangat menarik, tetapi di mana orang benar-benar membutuhkan produk ini? Mengapa mereka mau menggunakannya? Apakah mereka bersedia membayar? Pertanyaan-pertanyaan ini sering tidak dijawab secara serius. Beberapa konsep yang banyak dibahas di industri, seperti “AI + Web3”, “ekonomi Agent”, “trader AI”, terdengar besar dan menarik, tetapi jika ditelusuri lebih dalam, jumlah pengguna yang benar-benar stabil dan nyata tidak banyak. Sebaliknya, kebutuhan yang tampaknya kurang “menarik” secara konsep, seperti pengolahan data, otomatisasi operasional, penyaringan informasi, atau pelaksanaan tugas, justru sering kali sudah lama ada dalam bisnis nyata. Oleh karena itu, saat memutuskan masuk ke jalur AI tertentu, lebih baik fokus pada skenario: apakah skenario ini adalah masalah bisnis jangka panjang? Apakah sudah ada yang membayar untuk solusi ini? Apakah AI benar-benar bisa meningkatkan efisiensi di bagian ini? Jika jawaban ya, maka jalur ini lebih berpeluang dari narasi menjadi produk nyata.

Selanjutnya, harus dilihat apakah tim memiliki sumber daya yang benar-benar bisa masuk ke dalam skenario tersebut.

Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, data, identitas, dan pembayaran bukan hanya masalah teknologi, tetapi juga masalah sumber daya jaringan.

Misalnya, jaringan insentif data. Jika tim tidak memiliki sumber data yang stabil dan tidak memiliki pengguna yang secara konsisten berkontribusi data, maka meskipun teknologi sudah dikembangkan, sulit membangun efek jaringan yang nyata. Begitu juga, jika ingin membangun sistem identitas atau jaringan kolaborasi untuk AI Agent, harus ada pengembang, aplikasi, atau Agent yang benar-benar terlibat, jika tidak, protokol sulit membangun ekosistem. Sistem pembayaran dan penyelesaian juga sama. Ketika AI Agent mulai secara mandiri memanggil layanan, mengakses data, atau menjalankan tugas di jaringan, transaksi kecil akan menjadi sangat sering. Tetapi, jaringan pembayaran kecil ini hanya akan bermakna jika ada banyak Agent dan layanan yang aktif secara bersamaan, jika tidak, ini hanya sebuah modul teknologi.

Jadi, bagi banyak tim Web3, yang perlu dievaluasi bukanlah “apakah ada ruang teknologi di jalur ini”, melainkan “apakah mereka mampu menjadi bagian dari jaringan ini”. Apakah tim sudah memiliki sumber data, ekosistem pengembang, atau skenario aplikasi? Faktor-faktor ini yang akan menentukan apakah sebuah proyek bisa benar-benar masuk ke lapisan infrastruktur AI, bukan hanya berhenti di level konsep.